經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)：中國的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)

孫若洋

2019年末，處在筑底過程中的中國經(jīng)濟(jì)受到新冠肺炎疫情打擊，使得市場面臨的經(jīng)濟(jì)政策不確定性進(jìn)一步增強(qiáng)，企業(yè)投資和社會(huì)融資出現(xiàn)雙降。本文正是在這樣的背景下，探討了股權(quán)激勵(lì)能否促使企業(yè)高管在經(jīng)濟(jì)政策不確定性下承擔(dān)更高的風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而可能提振投資，拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長。以中國A股實(shí)施股權(quán)激勵(lì)政策的上市公司為研究對(duì)象，通過人工收集媒體報(bào)道和機(jī)器學(xué)習(xí)判別的方式編制中國經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)，結(jié)合以期權(quán)定價(jià)公式為基礎(chǔ)計(jì)算的Vega來衡量高管的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，展開實(shí)證檢驗(yàn)。研究表明，在推行股權(quán)激勵(lì)的公司中，經(jīng)濟(jì)政策不確定性越高，企業(yè)高管的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)也會(huì)隨之提高，這一發(fā)現(xiàn)不僅深化了傳統(tǒng)學(xué)術(shù)研究中關(guān)于風(fēng)險(xiǎn)與投資負(fù)相關(guān)的結(jié)論，也為如何應(yīng)對(duì)我國經(jīng)濟(jì)政策不確定性的宏觀環(huán)境提供了微觀的政策建議。

一、引言

自2017年1月份美國總統(tǒng)特朗普上臺(tái)以來，貿(mào)易保護(hù)主義與民粹主義不斷抬頭，美國逐漸拋棄了傳統(tǒng)倡導(dǎo)的自由貿(mào)易和多邊主義，嚴(yán)重挑戰(zhàn)經(jīng)濟(jì)全球化進(jìn)程。2019年末，正在筑底過程中的中國經(jīng)濟(jì)又受到新型冠狀肺炎疫情的打擊，經(jīng)濟(jì)面臨的不確定進(jìn)一步增強(qiáng)，社會(huì)融資和社會(huì)投資整體不振。

從目前的研究成果來看，經(jīng)濟(jì)政策不確定對(duì)投資的抑制作用得到了廣泛的證實(shí)，但從政策研究的角度，如何避免高經(jīng)濟(jì)政策不確定性導(dǎo)致的低社會(huì)投資水平的螺旋下降悖論是當(dāng)前亟待解決的問題。

本文從經(jīng)濟(jì)學(xué)激勵(lì)理論的視角出發(fā)，手工收集了中國經(jīng)濟(jì)政策不確定性數(shù)據(jù)并以機(jī)器學(xué)習(xí)的方式編制中國經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)，進(jìn)而檢驗(yàn)當(dāng)企業(yè)賦予高管人員股權(quán)激勵(lì)時(shí)，高經(jīng)濟(jì)政策不確定性能否提高企業(yè)高管的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，若這一假說得到證實(shí)，本文的發(fā)現(xiàn)將有效緩解經(jīng)濟(jì)政策不確定性導(dǎo)致的投資不足的不利影響，為政策制定者提供一條緩解宏觀經(jīng)濟(jì)不確定性的微觀思路。

本文可能的貢獻(xiàn)主要表現(xiàn)在以下兩個(gè)方面：首先，本文首次實(shí)證檢驗(yàn)了通過激勵(lì)能夠有效提高企業(yè)高管人員在經(jīng)濟(jì)政策高不確定性下的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，這一研究完善和深化了經(jīng)濟(jì)政策不確定性理論，對(duì)我國當(dāng)前社會(huì)投資不足尤有借鑒意義;其次，本文構(gòu)建了基于中國媒體報(bào)道的經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)，這完善了Baker（2016）在跨國研究中構(gòu)建的經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)（EPU）的不足。在Baker的研究中，他使用《南華早報(bào)》的報(bào)道來度量中國經(jīng)濟(jì)政策不確定性的強(qiáng)度，由于選擇報(bào)刊樣本數(shù)量和發(fā)行屬地問題，這一方法本身存在一定的爭議。本文選用國內(nèi)更有代表性的十份報(bào)紙的報(bào)道進(jìn)行文本分析，得到的經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)可能更加反應(yīng)中國的現(xiàn)實(shí)。

二、文獻(xiàn)綜述

Bloom（2009）通過構(gòu)建一個(gè)時(shí)間變化的二階矩陣模型，來分析如9.11事件、古巴導(dǎo)彈危機(jī)、肯尼迪遇刺等國際大事件的沖擊。該模型的構(gòu)建為我們提供了一部分理論引導(dǎo)，但是由于其模型構(gòu)建復(fù)雜較為抽象，操作較為復(fù)雜，所以應(yīng)用性較弱。2012年 Baker和Bloom構(gòu)建了關(guān)于股票市場水平和波動(dòng)性的跨國面板數(shù)據(jù)，作為商業(yè)環(huán)境第一和第二階段的代理。這階段學(xué)者對(duì)經(jīng)濟(jì)不確定性的研究有了更進(jìn)一步的認(rèn)識(shí)，但是仍未形成準(zhǔn)確性與可操作性兼顧的衡量方式。2016年Baker等首次提出了可量化的衡量方法，他們提出的EPU指數(shù)與傳媒巧妙的結(jié)合，通過衡量期刊報(bào)紙上的負(fù)面關(guān)鍵詞數(shù)量來對(duì)某一國家或地區(qū)的經(jīng)濟(jì)政策不確定性進(jìn)行量化評(píng)分。同時(shí)為了解決人們對(duì)報(bào)紙可靠性、準(zhǔn)確性、偏差性的擔(dān)憂，Baker檢驗(yàn)了EPU指數(shù)與其他經(jīng)濟(jì)不確定性指標(biāo)之間的緊密關(guān)系，例如，隱含的股市波動(dòng)率。

周期因素、經(jīng)濟(jì)政策、制度政策都有可能影響到EPU指數(shù)，如地方領(lǐng)導(dǎo)人的更換（陳德球，陳運(yùn)森，2018）、國際宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的沖擊（中國經(jīng)濟(jì)增長與宏觀穩(wěn)定課題組，2009）。所處國家不同，EPU衡量指數(shù)也有區(qū)別。與美國和其他發(fā)達(dá)國家相比，新興經(jīng)濟(jì)體在受到外部不確定性沖擊后，投資和私人消費(fèi)下降的程度要嚴(yán)重得多，復(fù)蘇的時(shí)間要長得多，且公眾效用減少明顯。過高的經(jīng)濟(jì)不確定性對(duì)經(jīng)濟(jì)的宏觀和微觀層面都有影響，宏觀層面來看，Baker， Scott and Bloom（2012）認(rèn)為，過高的經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)GDP增長速度產(chǎn)生負(fù)面的影響;Holland（2014）認(rèn)為經(jīng)濟(jì)不確定性與通貨膨脹率存在混合效應(yīng)，但整體而言是負(fù)作用。如何抵消經(jīng)濟(jì)政策不確定性帶來的負(fù)面影響，正是本文創(chuàng)新點(diǎn)與政策建議。

經(jīng)濟(jì)政策不確定性的微觀影響會(huì)對(duì)企業(yè)高層的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力產(chǎn)生沖擊。面對(duì)這些沖擊，設(shè)計(jì)良好的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)激勵(lì)政策可以提高企業(yè)價(jià)值，而不良的激勵(lì)可能導(dǎo)致過度的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，進(jìn)而降低企業(yè)價(jià)值，如引發(fā)2008年的次貸危機(jī)的部分原因就是由不良激勵(lì)政策而導(dǎo)致的高管過高的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。在這項(xiàng)研究中，我們探討了經(jīng)濟(jì)不確定性對(duì)高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響：傳統(tǒng)觀點(diǎn)認(rèn)為首先，在由于存在宏觀經(jīng)濟(jì)政策上的不確定性，企業(yè)微觀決策項(xiàng)目的不確定增加，進(jìn)而企業(yè)可能會(huì)采取更為謹(jǐn)慎的行動(dòng)以減少不確定性。換言之，經(jīng)濟(jì)政策不確定性導(dǎo)致了高管冒險(xiǎn)動(dòng)機(jī)的弱化，減少了資本投資和并購活動(dòng)（Gulen and Ion， 2016， Bonaime et al.， 2017）。Harris和Raviv（1978）認(rèn)為解決經(jīng)濟(jì)政策不確定性（EPU）對(duì)高管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的負(fù)面影響的關(guān)鍵在于有效的激勵(lì)。在委托代理理論中，人們普遍認(rèn)為股票期權(quán)為經(jīng)理人提供了激勵(lì)，以減輕他們的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力，如Guay（1999）和Chava（2010）的研究表明，合適的股權(quán)激勵(lì)政策可以使公司承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的能力更接近最優(yōu)級(jí)別。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）變量選擇和定義：

本文以實(shí)施股權(quán)激勵(lì)的上市公司為研究對(duì)象，時(shí)間窗口為2016年至2018年，正好對(duì)應(yīng)了我國經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)高企的三年。本文使用的因變量為Vega值，即管理層股票期權(quán)價(jià)值對(duì)股票波動(dòng)的敏感性，改敏感性會(huì)促使管理者來改變公司風(fēng)險(xiǎn)。本文依據(jù)（Core&Guay 2002）對(duì)股票期權(quán)Vega值的定義和計(jì)算方法，對(duì)股票期權(quán)進(jìn)行衡量，并通過Black-Scholes期權(quán)定價(jià)公式計(jì)算（B-S公式）：

其中：S為上一年最后一個(gè)交易日收盤價(jià)，X為期權(quán)授予日規(guī)定的行權(quán)價(jià)格，r為復(fù)合無風(fēng)險(xiǎn)收益率等于ln（1+無風(fēng)險(xiǎn)利率），d是分紅率，σ為年化波動(dòng)率，其計(jì)算為對(duì)數(shù)收益率的標(biāo)準(zhǔn)差，T為期權(quán)存續(xù)期。

本文選取的自變量為經(jīng)濟(jì)政策不確定性（EPU index）。本文參考 Baker、Bloom 和 Davis 的方法，利用新聞的相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，編制了中國經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)。編制過程使用了貝葉斯分類算法，根據(jù)人工閱讀判斷的“屬于經(jīng)濟(jì)政策不確定性”和“不屬于經(jīng)濟(jì)政策不確定性”兩個(gè)新聞報(bào)道類別的訓(xùn)練集，對(duì)全樣本的類別進(jìn)行判斷。在完成訓(xùn)練后，再用檢驗(yàn)集驗(yàn)證貝葉斯分類的準(zhǔn)確度。經(jīng)檢驗(yàn)，500 篇檢驗(yàn)集中有 418 篇被正確分類，正確率為 83.6%。本文選取我國十大主流財(cái)經(jīng)報(bào)刊進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，這些報(bào)刊包括《21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道》、《中國經(jīng)營報(bào)》、《第一財(cái)經(jīng)日?qǐng)?bào)》、《經(jīng)濟(jì)日?qǐng)?bào)》、《中國經(jīng)濟(jì)時(shí)報(bào)》、《中國證券報(bào)》、《證券時(shí)報(bào)》、《經(jīng)濟(jì)參考報(bào)》、《上海金融報(bào)》和《金融時(shí)報(bào)》。新聞報(bào)道數(shù)據(jù)來源于中國知網(wǎng)。

參考相關(guān)文獻(xiàn)，本文選取的控制變量如下：

公司的發(fā)展能力：本文采用綜合收益增長率來衡量公司的發(fā)展能力，一般公司處于成熟期，公司的決策較為穩(wěn)定;公司處于發(fā)展期，公司的決策波動(dòng)較大。

公司的資本結(jié)構(gòu)：本文采用資產(chǎn)負(fù)債率和長期借款與總資產(chǎn)比來衡量。一般資產(chǎn)負(fù)債率越高的企業(yè)，其財(cái)務(wù)杠桿越大，財(cái)務(wù)政策較激進(jìn)。

CEO個(gè)人特質(zhì)：許多研究表明CEO個(gè)人特質(zhì)會(huì)影響管理者的個(gè)人風(fēng)險(xiǎn)偏好。例如，高管年齡與企業(yè)投資呈負(fù)相關(guān)（黃莉等，2019），本文據(jù)此選取CEO年齡來度量高管特質(zhì)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的反應(yīng)。以上控制變量數(shù)據(jù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫。

國內(nèi)宏觀環(huán)境：本文采取GDP增速來衡量國內(nèi)整體的宏觀環(huán)境。GDP增速本文選取中國國家統(tǒng)計(jì)年鑒中2016年、2017年和2018年三年的數(shù)據(jù)。

（二）回歸結(jié)果分析

傳統(tǒng)觀點(diǎn)認(rèn)為，由于存在經(jīng)濟(jì)政策不確定性，企業(yè)可能會(huì)采取更為謹(jǐn)慎的財(cái)務(wù)政策以減少風(fēng)險(xiǎn)。換言之，經(jīng)濟(jì)政策不確定性弱化了高管的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。然而，近期的研究對(duì)這一觀點(diǎn)提出了質(zhì)疑。政策不確定性對(duì)高管冒險(xiǎn)激勵(lì)的影響，其核心在于有效的激勵(lì)，委托代理經(jīng)濟(jì)理論認(rèn)為，股票期權(quán)為經(jīng)理人提供了激勵(lì)，以減輕他們風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避和采用更高風(fēng)險(xiǎn)的項(xiàng)目，這一觀點(diǎn)對(duì)解決高不確定下的投資不足問題提供了新的視角。為了檢驗(yàn)這一假設(shè)，本文分別使用模型一和模型二進(jìn)行回歸分析，相關(guān)結(jié)果報(bào)告在表3中。

由表3可知，模型1結(jié)果報(bào)告在第一列，回歸方程僅包含EPU指數(shù)。EPU系數(shù)為正且顯著，表明經(jīng)濟(jì)政策不確定性能顯著提高高管的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。雖然第一列的回歸結(jié)果印證了本文原有假設(shè)，為了保證結(jié)論的嚴(yán)謹(jǐn)性，我們?cè)诘诙械谌蟹謩e引入了宏觀經(jīng)濟(jì)特征和微觀企業(yè)特性為控制變量。第二列在原有回歸模型的基礎(chǔ)上引入GDP增速作為宏觀經(jīng)濟(jì)特征類的控制變量，結(jié)果發(fā)現(xiàn)實(shí)行股權(quán)激勵(lì)的公司所在的省份經(jīng)濟(jì)越強(qiáng)勁，其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)越強(qiáng)。第三列將微觀企業(yè)的因素作為控制變量引入，我們發(fā)現(xiàn)：對(duì)于實(shí)行股權(quán)激勵(lì)的上市公司，CEO越年輕、財(cái)務(wù)杠桿越低，其的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力越高。換言之，CEO年齡和總體負(fù)債水平對(duì)公司的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)起到了抑制作用，公司的長期負(fù)債與公司風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間無顯著關(guān)系。綜合以上發(fā)現(xiàn)，本文比較有把握的得出以下結(jié)論，即經(jīng)濟(jì)政策的不確定性導(dǎo)致采取激勵(lì)措施的高管人員的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)大大增強(qiáng)。

四、結(jié)語

在傳統(tǒng)觀點(diǎn)中，經(jīng)濟(jì)政策不確定性越高，企業(yè)高管的決策往往會(huì)越保守。本文顛覆了這一傳統(tǒng)看法，通過構(gòu)建經(jīng)濟(jì)政策不確定指數(shù)并進(jìn)行相關(guān)的統(tǒng)計(jì)分析，本文得出如下結(jié)論：較高的經(jīng)濟(jì)政策不確定性會(huì)導(dǎo)致較強(qiáng)的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，而公司的CEO年齡、財(cái)務(wù)杠桿大小則會(huì)抑制企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力。為了減少經(jīng)濟(jì)政策不確定性而帶來的負(fù)面沖擊，樹立對(duì)未來的信心和采取適當(dāng)?shù)募?lì)是行之有效的解決辦法。在實(shí)踐上，本文為企業(yè)提供了減少經(jīng)濟(jì)不確定性沖擊的有效途徑，即通過規(guī)定合理的股權(quán)激勵(lì)政策，合理地控制管理層的決策。在理論方面，本文提出了應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)政策不確性的激勵(lì)框架，進(jìn)一步豐富發(fā)展了經(jīng)濟(jì)不確定性對(duì)微觀企業(yè)決策的影響分析，補(bǔ)充了如何應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)政策不確定性的研究缺口，提出了相關(guān)的對(duì)策：即通過政策引導(dǎo)樹立信心并采取適當(dāng)?shù)墓蓹?quán)激勵(lì)政策來引導(dǎo)CEO的合理決策，進(jìn)而平穩(wěn)度過經(jīng)濟(jì)政策波動(dòng)期。（作者單位：西南林業(yè)大學(xué)）