货币政策不确定性、融资约束与企业创新

■ 郑振宇 范小群 王 苗 吴舒飏

（1.中国人民银行柳州市中心支行 广西柳州 545001；2.中国人民银行鹿寨县支行 广西鹿寨 545600）

一、引言

货币政策作为宏观调控的重要手段，可以通过货币政策传导机制影响微观经济体。货币政策的变化会影响金融资产的价格，进而影响企业的融资成本和投资产出。自2008年金融危机爆发以来，我国货币政策的频繁调整加剧了其不确定性，影响了企业的外部融资环境和长期经营发展。企业创新作为企业经营发展过程中的重要决策，也将受到货币政策调整以及货币政策不确定的影响。

目前，已有部分研究开始关注政策不确定性对企业创新活动的影响机理，并且得到了相反的结论。一方面，部分学者的研究结果表明政策不确定性对企业创新产生正向激励作用，如梁权熙（2019）、申明浩（2019）发现政策不确定性对企业的创新产出水平产生正向影响，主要是因为企业提前实施创新投资的策略以锁定未来的增长期权。另一方面，部分学者持相反观点，认为政策不确定性对企业创新产生抑制作用（郝威亚，2016）。

可以看出，目前关于政策不确定对企业创新的影响机理还没有一致的结论，需要进一步的理论分析与实证检验，并且专门针对货币政策不确定的研究则几乎是空白。为填补这一研究空白，本文从直接和间接两条路径，提出货币政策不确定对企业创新的影响机理——货币政策不确定不仅对企业创新具有直接抑制效应，还通过影响企业融资约束发挥中介效应，进而抑制企业创新。之后，本文基于2006～2017年中国上市公司数据对理论机理加以检验和更为细致的异质性分析，并发现货币政策不确定对民营企业的创新活动抑制更为严重。

相比于以往文献，本文创新点主要在以下方面：第一，丰富了政策不确定性的影响研究。以往研究主要从整体层面分析政策不确定性的影响，本文则有针对性地分析货币政策不确定对企业创新活动的影响。第二，本文对政策不确定性对企业创新的影响机理分析比以往研究更为细致。以往研究主要分析政策不确定性的直接影响，本文则从中介效应的角度，提出并检验了一条间接影响路径。

二、我国货币政策不确定性的演变特征

为更好地理解我国货币政策演变趋势及不确定性的变化特征，本文结合香港浸会大学的陆尚勤和黄昀编制的新版“中国经济政策不确定性指数”中的货币政策不确定性指数（MPU），对我国2000年以来的货币政策演变趋势及其不确定程度加以梳理。图1展示了2000年1月至2019年9月我国货币政策不确定性(MPU)指数变动的情况。按货币政策不确定的波动幅度可将我国货币政策演变历程划分为四个区间：

（一）低位平稳

2000～2006年，我国MPU指数围绕47.49的中位值上下小幅波动，维持平稳走势，货币政策强调“预调”和“微调”，对利率调节的幅度和频率均相对较小，保持经济平稳增长。期间又分为四个阶段：第一阶段为稳健偏松的2000～2002年。尽管亚洲金融危机已经结束，但美日欧等发达经济体仍深陷衰退之中。之后的“9·11”事件更是加剧了美国乃至世界经济和金融市场的动荡。主要工业国家大幅降息及日元的大幅贬值给我国出口带来压力，进而影响到我国国民经济。为此，我国坚持扩大内需、刺激经济的稳健略偏宽松的货币政策。第二阶段为稳健偏紧的2003～2004年。随着我国加入WTO，经济总需求出现恢复性增长。但同时也凸显出诸如投资增长过快、货币信贷投放过多等问题，通货膨胀压力增大。在此期间我国执行稳健偏紧的货币政策，其最终目标偏向价格稳定，运用提高标准和利率等操作工具抑制通胀。第三个阶段为稳健中性的2005年。世界经济在2005年已明显回温，为解决我国贸易顺差及其带来的外汇储备快速增长等一系列问题，我国执行稳健中性的货币政策，利用发行央行票据以对冲外汇占款，最终目标偏向国际收支平衡。第四阶段为重回稳健偏紧的2006年。2006年，新兴市场和发展中国家在美日欧等发达经济体的带动下表现出强劲的增长势头。旺盛的外部需求导致中国国际收支顺差大幅增加，隐性通胀压力凸显，为此我国实施稳健偏紧的货币政策，通过上调存款准备金率、上调存贷款基准利率等手段对隐性通胀进行控制。

（二）高位波动

2007～2014年，我国MPU指数围绕156.58的中位值大幅波动，出现两次离差较大的高峰和低谷，货币政策紧急转向，避免经济的快速下滑。期间又分为四个阶段：第一阶段为紧缩的2007～2008年上半年。由于通货膨胀的愈演愈烈，中国的货币政策已经从“稳健”转变为“紧缩”。货币政策调控手段包括频繁的公开市场操作、提高存款利率、存款准备金率等，MPU指数性持续波动上升。第二阶段为适度宽松的2008年下半年至2010年。受到由美国次贷危机为引线所导致全球金融危机的影响，我国外贸出口增速下降。同时，在上一阶段紧缩的货币政策的作用下，我国企业财务压力激增，投资受限。在国内外双重压力下，我国从2008年7月起，连续多次降准降息，MPU指数持续上升。一直到2008年10月，我国宣布将货币政策转为“适度宽松”，通过运用存款准备金、利率政策和窗口指导等货币政策工具，加强对经济发展的金融支持，积极应对国际金融危机，此时MPU指数达到第一个离差较大的峰值（312.86）。随后的2009～2010年，为保证经济回暖的持续性，一揽子经济刺激计划继续，货币政策从重视“宽松”逐渐转变为重视“适度”，MPU指数开始下降，波动程度趋于缓和。第三阶段为稳健偏紧转向稳健偏松的2011～2012年。2011年，为抑制CPI增长率的上升，我国实施紧缩的货币政策。直至2011年8月，欧洲债务危机的持续发酵和美国信用评级下调给全球经济带来变数，导致我国MPU指数迅速上升至第二个峰值（358.00）。随后至2012年，欧元区主权债务危机扩散恶化。为扼制经济下行趋势，我国多次实施降准降息的操作工具，货币政策转为稳健偏松。第四阶段为稳健中性的2013～2014年。此时我国经济增长处于换挡期，主要为应付影子银行等金融市场乱象，货币政策稳健中性，采用数量、价格等多种货币政策工具组合的方式进行调控。

（三）中高位波动

2015～2017年上半年，我国MPU指数围绕133.25的中位值上下大幅波动，出现一次离差较大的高峰和低谷，货币政策适当调整，经济趋稳向好。期间又分为两个阶段：第一阶段为稳健偏松的2015年。为矫正被高估的人民币实际有效汇率，促进中国经济逐步稳定和复苏，2015年8月，我国“新汇改”宣布完善人民币兑美元汇率中间价报价方式。此时我国MPU指数骤升至自2000年以来的第三个峰值（256.03）。至2015年10月放开存款利率上限后，未来政策利率体系承诺明确，我国货币政策框架开始从数量型转为价格型，货币政策稳健偏松。第二阶段为稳健中性的2016～2017年上半年。基于稳增长、稳汇率、促改革、降杠杆等多目标并存，操作空间有限，2016～2017年上半年我国将货币政策定调为“稳健中性”，多采用公开市场操作及MLF等工具来实现多目标之间的平衡。

（四）中低位平稳

2017年下半年至2019年9月，我国MPU指数围绕82.81的中位值上下小幅波动，回复平稳走势，货币政策松紧适度，促进经济健康发展。期间又分为两个阶段：第一阶段为稳健偏紧的2017年下半年。2017年下半年，美联储正式开启加息与缩表进程，引领全球货币政策正常化的新路径，我国适时收紧货币政策，跟随美联储加息，MPU指数逐渐回归平稳。第二阶段为适度宽松的2018～2019年9月。从国际环境来看，贸易摩擦不断升级制约全球经济增长，美联储货币政策调整加大全球金融市场波动，地缘政治冲突频发威胁全球和平发展环境，全球贸易开始萎缩并进入负增长区间，在此背景下，至2019年迎来全球降息潮，我国货币政策空间打开，但幅度有限。从国内经济形势看，2016年以来，快速开展的金融去杠杆致使银行开始大幅收缩资产负债表，金融市场及实体经济受到严重影响，加之2017年下半年货币政策收紧，社会融资规模增速不断下滑，信贷紧缩已成为制约经济和金融发展的主要矛盾。因此，自2018年以来，我国货币政策在坚持稳健的基调上逐渐进入审慎推进的宽松周期，将有更多空间选择边际宽松的货币政策来应对可能的经济放缓和贸易问题的不确定性，如通过使用公开市场灵活操作、MLF及SLF等货币政策工具保持货币信贷平稳增长，促进信贷结构优化，为实现“六个稳定”以及经济的健康发展营造良好的货币金融环境。

图1 我国2000年1月至2019年9月货币政策不确定性指数

三、理论分析与研究假设

本文认为，货币政策不确定性可通过直接路径和间接路径两条路径影响企业创新投入。直接路径方面，货币政策作为宏观经济政策的重要组成部分，其不确定性的增加将提高企业运营风险，从而降低企业的创新投入，即图2中路径1；间接路径方面，货币政策不确定性上升使得企业融资成本增加，进而发挥中介效应减少企业创新投入，即图2中路径2。

图2 货币政策不确定性对企业创新影响机制图

（一）直接影响路径

企业的创新活动是企业将大量资金投资于无形资产的过程(Bhattacharya，2014)。企业在进行创新投资时，需要综合考虑其面临的内外部环境，而货币政策作为宏观经济调控的主要工具之一，是企业不可控的外部环境因素。从现有研究来看，众多学者将实物期权理论作为分析不确定环境下的企业投资决策的重要理论之一(Gulen & Ion，2013)。因此，本文以实物期权理论为基础分析货币政策不确定对企业创新的影响机理。

实物期权理论认为，在投资不可逆的情形下，企业面临的外部经营环境不确定性升高时，企业在获得更多信息披露之前，将暂缓自身的投资活动。这主要是出于降低投资风险的考虑——外部经营环境不确定性上升会增加投资失败的可能性，即企业未来现金流量现值小于当前的投入成本，导致企业投资资金无法收回。因而，从总体上看，不确定性抑制了企业投资。

从研发活动本身来看，研发投资具有周期长、投入高等特征，这使得企业研发投入专用性特征明显，因而创新投资具有高度的投资不可逆性(温军等，2011)。如果央行频繁调整货币政策，企业将难以根据历史趋势和自身经验准确预期未来外部融资环境和贴现率的变化方向和程度，货币政策不确定性增加将从两个方面提高企业对创新投资风险水平的评估。一方面，利率调整的不确定性对于周期较长的研发投资项目的净现值计算结果具有更强的影响，使企业难以保证创新投资的盈利水平；另一方面，创新投资要求长时期内保持平稳持续的资金流入，对于现金流的要求相对苛刻，而货币政策不确定性使企业更加难以估计在未来是否可以顺利保障创新投资的现金流入，从而增加了现金流量风险。根据实物期权理论，在这种情况下，为了降低风险，从而避免出现资金流短缺的情形，企业倾向于将资金投入风险较低的投资项目，而不是将资金投入风险高、回收周期长的研发创新活动。综上所述，在货币政策不确定性的背景下，企业对研发创新的投入也随之减少。基于上述分析，本文提出假设1：

假设1：货币政策不确定性可以直接抑制企业创新投入。

（二）间接影响路径

货币政策对企业创新的间接影响路径在于，货币政策不确定通过提高企业融资约束，进而抑制企业创新活动。货币政策不确定对企业融资约束的影响可从以下两个角度进行解释，如图3所示。

首先，货币政策不确定上升，银行为等待确切信息而更可能推迟房贷，或缩小信贷规模。这是由于银行在进行资产配置决策时，需要将所有有用的信息纳入考量中（Baun et al.,2005），而货币政策是其中极为重要的信息之一，因为货币政策关系到银行利率水平、信贷规模以及盈利能力等重要方面。因此，银行在进行信贷前，会尽可能多地收集货币政策的相关信息以进行信贷期望收益预测。当货币政策调整过于频繁、过于突然，或政策调整力度陡然上升，货币政策的不确定性增加，商业银行对货币政策的预测难度提高之后，由于进行信贷决策所需的信息变得更为复杂，银行对信贷期望收益的预测也将出现更多噪音，因而银行对贷款收益预测的准确性也随之下降。（Baun et al.,2005；Caglayan et al.,2002；邱兆祥和刘远亮，2010）。在这种情况下，商业银行更可能对信贷市场采取观望态度，将更多时间和精力用于等待更为准确的货币政策信息出现，或着手收集贷款申请人的更为详细的信息，其结果就是企业等待放款的时间被延迟，或贷款申请被拒绝（Alessandri and Botterro,2017）。因此，货币政策不确定使得企业更难从银行获取贷款。

其次，货币政策不确定性上升，容易造成资产价格的剧烈波动，这使得银行面临更大的信贷风险，因而倾向于缩小信贷规模，提高利率水平。具体而言，货币政策的扩张将抬高资产价格，反之，货币政策的紧缩将拉低资产价格（Allen and Gale,1998），因而当货币政策的调整过于频繁或难以估计，将引起资产的市场价格出现大幅波动，难以准确预测。这既增加了银行信贷决策出现偏差的可能，也使得企业更容易出现投资决策失误，从而进一步增加信贷的违约风险（张琳等，2015）。为避免遭受损失，银行会采取更为保守的信贷策略，提高贷款审核标准，同时为了抵消风险，银行也会进一步提高贷款利率，使企业信贷成本和难度上升。

之后，企业融资约束将发挥中介效应，对企业创新活动产生影响。企业创新需要大规模、长周期的资金投入，仅仅依靠企业自有资本往往难以完成，因而研发创新活动非常需要来自金融市场的信贷资金。因此，当企业融资约束提高，企业难以从外界获得足够的资金进行研发创新，这显然不利于企业创新。

基于上述分析，本文提出以下假设：

假设2：货币政策不确定性通过提高企业融资约束，进而抑制企业创新水平。

图3 货币政策不确定性对企业创新影响的中介路径（路径2）

（三）企业异质性分析

考虑到国有企业和民营企业的创新决策和融资能力都具有较大差异，因而本文认为货币政策不确定对企业创新的影响程度，在国有企业和民营企业中是不同的。

首先，在创新决策方面，由于国有企业普遍发展历程较长、体量庞大，并且与政府目标、国家战略方向紧密相关，国有企业的创新决策应该比民营企业更具长期战略眼光。因此，本文认为国有企业在面对货币政策不确定的环境时，仍会保持自己的创新决策，这将使得货币政策不确定对企业创新活动的影响相对较小。

其次，在融资能力方面。目前，许多银行机构在对信贷资源分配的过程中存在着显著的信贷歧视，主要表现为信贷资金向国有企业和国有项目倾斜，使得民营企业长期面临融资难和融资贵等问题，也就是说民营企业面临较强的融资约束。在资金缺乏的情况下，民营企业自然无法投入研发资金进行技术创新。除此之外，从我国目前情况来看，政府行政干预银行信贷决策行为的现象仍然存在，国有企业的政治关联关系决定了其可以获得政府的隐性担保，从而相较于民营企业而言更容易获得银行的信贷资金支持。这不仅表现在国有企业可以获得较多的信贷资源，还表现在国有企业可以获得较低的贷款利率。因此，国有企业有充足的资金开展技术创新活动，其面临的融资约束小于民营企业。综上所述，当货币政策不确定性增加时，国有企业的融资约束仍然小于民营企业，故国有企业的创新活动受到影响较小。

基于上述分析，本文提出假设3：

假设3：相对于国有企业，民营企业的技术创新受货币政策不确定性负面影响更强。

四、实证检验

（一）数据来源

本文选取2006～2017年中国沪深A股上市公司作为研究样本，上市公司数据来源于国泰安（CSMAR）和万德（WIND）数据库。按照对上市公司数据的普遍处理做法，本文剔除在观测区间内经过ST或ST*处理的公司；剔除金融、保险业公司；剔除同时发行B股或H股的公司；剔除数据缺失严重的公司。最终，本文得到13672个观测数据。除上市公司数据外，为控制企业经营所处的宏观环境，本文还搜集各省级和城市统计年鉴中的公开数据，并与上市公司的办公地址所在区域进行匹配。为减轻异常值影响，针对公司层面的连续变量1%和99%百分位进行了Winsorize处理，并对部分变量进行了取对数处理。

（二）变量测度

1.企业创新（r&d）。本文以企业研发投入强度衡量企业自身创新活动。参照已有文献（李万福等，2017；郭玥，2018）的做法，以企业研发支出金额占当年总资产的比例表示。

2.货币政策不确定性(MPU)。本文采用香港浸会大学的陆尚勤和黄昀编制的新版“中国经济政策不确定性指数”中的货币政策不确定性指数。该货币政策不确定性指数是通过获取中国十家报纸（北京青年报、广州日报、解放日报、人民日报海外版、上海晨报、南方都市报、新京报、今日晚报、文汇日报、羊城晚报）内容并在数字档案馆Wisers Information Portal中搜索相关关键词进行测算所得（具体关键词如表1所示）。本文将该月度指标按年份求均值，得到我国每年的货币政策不确定性指数，以此衡量货币政策不确定性。

表1 测算货币政策不确定性搜索的关键词

3.企业融资约束(con)。对企业融资约束的测算有多种方法，申宇等（2015）将长期借款率作为衡量企业融资便利和融资资源的度量指标。显然，融资约束与融资便利是反向关系，因此，本文使用“1-长期借款率”表示企业融资约束变量。该变量越大，说明企业面临着更大的融资约束，更难获得企业发展所必须的企业融资。

4.控制变量。本文公司层面的控制变量包括：企业负债水平（lev），以资产负债率表示；企业盈利水平(roa)，以总资产净利率表示；企业规模（size），以企业总资产表示；企业发展历史(age)，以公司成立年限表示；企业所有制变量 (soe)，以企业是否属于国有企业的虚拟变量表示，1表示国有，0表示民营。

本文地区层面的控制变量包括：地方政府规模（fin），以财政支出占GDP的比值表示；基础设施水平（road），以公路历程与土地面积的比值表示；市场规模（pop），以地区常驻人口规模表示；对外贸易水平（for），以贸易依存度表示；经济发展水平（pgdp），以地区人均生产总值表示。本文按照企业注册所在地，将公司层面变量与地区变量匹配到一起。各变量的描述性统计如下表。

表2 描述性统计

（三）模型设计

1.基本模型检验。本文如下基本实证模型，检验货币政策不确定对企业创新活动的影响，如式（1）所示。

式（1）中，r&dit表示企业创新水平，以企业研发强度测度，mput表示各年度的货币政策不确定性，以月度货币政策不确定性指数按年度合成。此外，模型还包括一系列控制变量(control)、个体固定效应αi，以及模型的随机误差项μit。本文基于理论分析，认为货币政策不确定将从直接和间接路径对企业创新产生抑制影响，故假设β1系数显著为负。

2.机理检验。本文在理论分析部分，货币政策不确定对企业创新活动的影响，既源于其直接抑制作用，也源于其提高企业融资约束，继而抑制企业创新活动的间接路径。因此，本文根据Baron和Kenny(1986)提出的依次检验回归系数方法，对其内在机理加以检验。

式（2）用以检验货币政策不确定对企业融资约束的影响，conit表示企业融资约束。根据理论分析，本文认为货币政策不确定将提高企业融资约束，故预期β1显著为正。式（3）将货币政策不确定和企业融资约束两个变量同时引入模型中，根据本文对间接影响路径的分析，本文认为企业融资约束将显著抑制企业创新，故预期β2显著为负。如果以上分析得到检验，则说明本文在理论部分提出的货币政策不确定对企业融资约束的影响机理是成立的。

3.异质性检验。本文在理论分析部分，提出在不同所有权性质的企业中，货币政策不确定对企业创新活动的影响具有异质性，故设计式（4）加以检验。

式（4）中，在模型引入货币政策不确定与企业所有权性质的交互项(mput×soeit)。soeit为虚拟变量，企业为国有企业时赋值为1，为民营企业时为0。

五、实证检验结果分析

本文的基本检验结果如表3中模型一所示，机理检验结果则表示在模型二和模型三中。表3中的模型一为基本检验结果，可以看到，货币政策不确定变量的系数为负，并且在1%的水平上显著，这说明货币政策不确定会显著抑制企业创新活动。

表3中模型二和模型三则进一步检验货币政策不确定的内在机理。模型二的因变量为企业融资约束，其中货币政策不确定系数显著为正，说明货币政策不确定性显著提高了企业融资约束。模型三的因变量为企业创新，但在模型中同时引入货币政策不确定与企业融资约束变量，可以看到，模型中作为中介变量的企业融资约束显著为负，说明企业融资约束显著抑制了企业创新水平。此外，模型三货币政策不确定的系数绝对值小于模型一的值，但仍然显著，根据Baron和Kenny (1986)，这说明货币政策不确定对企业创新的直接和间接影响路径都是显著的——货币政策不确定既直接抑制企业创新，又通过提高企业融资约束的中介效应，进而对企业创新产生间接抑制作用。本文理论部分的假设1及假设2得到了检验。

表3 基本检验与机理检验

表4为货币政策不确定性的异质性检验结果。表4中引入了货币政策不确定性与企业所有权虚拟变量的交互项（mpu×soe），该交互项显著为正，说明尽管货币政策不确定对企业创新具有抑制作用，但对国有企业的抑制作用相对较小。通过表4的检验结果可知，假设3得到了检验。

表4 货币政策不确定性的异质性检验结果

六、结论和建议

本文通过理论分析，提出货币政策不确定对企业创新影响的直接和间接路径，并基于2006～2017年中国上市公司数据加以检验。研究发现：我国货币政策不确定对企业创新具有显著的抑制作用，这既源于对企业创新活动的直接抑制效应，也源于其增加企业融资约束并进而抑制企业创新的中介效应。此外，本文还发现，货币政策不确定对民营企业创新活动的抑制作用更为明显。

基于以上分析，本文认为在我国经济由高速增长向高质量增长的过程中，应从货币政策层面、金融体系层面及企业自身层面缓解企业融资约束，促进企业创新活动，从而为经济高质量发展奠定坚实的基础。

一是保持货币政策的透明性、稳定性、连贯性，减少货币政策不确定性。货币政策不确定性会影响企业管理层对创新投资风险的预判，同时不确定性增加了企业融资约束，对企业的创新活动产生直接和间接的抑制效应。因此，货币政策当局应保持货币政策的透明性、稳定性、连贯性，为宏观经济的转型升级营造平稳的政策环境，同时对企业预期进行积极引导，减轻货币政策不确定性对企业融资以及创新投入等方面的抑制作用，从而保证企业创新项目的持续有效实施。并且货币政策的频繁调整和超预期的变化，对民营企业创新活动的抑制作用尤为突出，因此，为促进民营企业发展，保持货币政策稳定的重要性不可忽略。

二是构建多层次的金融体系，为企业提供多元化的融资渠道。一是积极培育银行、证券、保险、基金、期货、信托等多层次金融体系，满足企业对融资服务的多元化需求。二是运用窗口指导、考核等手段引导银行信贷适当向民营企业倾斜，特别是加大对创新型企业的信贷支持力度。三是进一步完善扶持政策和配套服务，鼓励企业通过新三板、科创板等资本市场获得直接融资。四是规范互联网金融，引导民间资本有序参与资本市场投融资活动。

三是企业应内外兼修，减轻外部融资环境变化对创新活动的影响。企业作为经济运营的微观主体，应当时刻关注货币政策的调整和变动，对企业资金获取和运用作出相应调整。企业应从长远发展的目标考虑，优化法人治理结构和内部管理制度，健全财务制度，通过发行债券、股票等直接渠道拓宽融资渠道，同时营造良好的信用记录、盘活企业资产，以争取从银行信贷等间接融资渠道获得资金，保障创新活动资金投入的持续稳定，真正实现企业各方面高质量发展。