發(fā)布時(shí)間：2021-08-30 10:19

　　現(xiàn)有關(guān)于經(jīng)濟(jì)政策不確定性的研究通常將不確定性當(dāng)作一種宏觀沖擊,沒有測度和區(qū)分不同企業(yè)的政策不確定性感受差異。本文使用文本挖掘方法,從2007-2018年中國A股上市公司年報(bào)中提取信息,構(gòu)建衡量企業(yè)對政策不確定性感知程度的指標(biāo),并研究政策不確定性對企業(yè)實(shí)業(yè)投資和金融資產(chǎn)配置的影響。計(jì)量分析表明,感知到政策不確定性升高的企業(yè)會減少實(shí)業(yè)投資并增加金融資產(chǎn)配置,且上述結(jié)果主要受民營企業(yè)樣本驅(qū)動。渠道分析表明,政策不確定性感知會提高財(cái)務(wù)成本,抑制管理層激勵,從而降低投資支出;對于金融投資相對實(shí)業(yè)投資收益風(fēng)險(xiǎn)比更高的企業(yè),金融資產(chǎn)配置數(shù)量隨不確定性感知指標(biāo)升高而增加更多。本文的研究表明,企業(yè)不確定性感知對當(dāng)前穩(wěn)投資、穩(wěn)預(yù)期具有重要政策意義。 

【文章來源】：世界經(jīng)濟(jì). 2020,43(06)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：22 頁

【部分圖文】：

FEPU和EPU

圖1 FEPU和EPU其次,本文進(jìn)一步分析FEPU的準(zhǔn)確程度。一般認(rèn)為,不確定性和經(jīng)濟(jì)個體預(yù)期的分歧程度正相關(guān)(Baginski等,1993;Diether等,2002)。圖2展示了FEPU的年度均值和標(biāo)準(zhǔn)差。為剔除行業(yè)特征對FEPU離散程度的影響,本文把FEPU對行業(yè)虛擬變量、年份虛擬變量以及行業(yè)與年份交互項(xiàng)做線性回歸,得到殘差項(xiàng)后再求每年的標(biāo)準(zhǔn)差。本文發(fā)現(xiàn)FEPU的均值和離散程度之間有很強(qiáng)的相關(guān)性(相關(guān)系數(shù)為0.878),與既有研究結(jié)論一致。把離散程度與FEPU進(jìn)行回歸分析,系數(shù)為0.723(標(biāo)準(zhǔn)差為0.044),說明FEPU每上升1個百分點(diǎn),會導(dǎo)致標(biāo)準(zhǔn)差上升0.723個百分點(diǎn)。

正如引言所強(qiáng)調(diào)的,企業(yè)面臨的經(jīng)濟(jì)政策不確定性受到企業(yè)個體特征(如獲取信息能力、處理信息能力以及預(yù)測能力等)的影響,而不僅僅取決于地區(qū)和行業(yè)差異。本文把FEPU對年份×行業(yè)虛擬變量以及年份×省份虛擬變量進(jìn)行線性回歸,剔除隨時(shí)間變化的行業(yè)和地區(qū)因素對FEPU的影響,然后把殘差繪制成直方圖,發(fā)現(xiàn)殘差呈現(xiàn)正偏態(tài)瘦尾分布,與正態(tài)分布差異明顯。通過分位數(shù)圖示法檢驗(yàn)FEPU殘差分布與正態(tài)分布之間的相似性,亦發(fā)現(xiàn)二者存在較大差異。本文還使用若干統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)FEPU殘差是否服從正態(tài)分布,結(jié)果均拒絕服從正態(tài)分布的原假設(shè)。以上結(jié)果說明剔除隨時(shí)間變化的行業(yè)和地區(qū)特征之后,企業(yè)之間仍然存在個體差異(6)。三 研究設(shè)計(jì)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3372599