白 俊 孫云云 劉 倩

石河子大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院/公司治理與管理創(chuàng)新研究中心，新疆 石河子 832000

一、引言

中國(guó)金融壓抑、信貸配給和金融與經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的問(wèn)題由來(lái)已久，這導(dǎo)致游離于正規(guī)金融體系外的各種信貸行為不斷發(fā)展(王永欽等，2015[1])。作為一種中國(guó)特色的金融創(chuàng)新工具，企業(yè)委托貸款是指由委托人提供資金，經(jīng)商業(yè)銀行(受托人)等金融機(jī)構(gòu)根據(jù)委托人確定的借款人、用途、幣種、利率、規(guī)模、期限等代為發(fā)放、監(jiān)督使用并協(xié)助收回的貸款業(yè)務(wù)。大量非金融企業(yè)繞開(kāi)正規(guī)金融體系充當(dāng)信用中介，即具有融資優(yōu)勢(shì)的國(guó)有企業(yè)或大型企業(yè)利用獲得成本低廉的信貸資金或內(nèi)部閑置資金從事信貸活動(dòng)，將所獲資金通過(guò)金融中介發(fā)放給受融資約束的民營(yíng)或中小企業(yè)。鑒于委托貸款業(yè)務(wù)既能達(dá)到借款方和貸款方的利益需求，又使得金融中介從中獲利，因此這一類(lèi)型的企業(yè)信貸活動(dòng)在中國(guó)迅速發(fā)展。截至2020年11月末，中國(guó)委托貸款存量規(guī)模為11.11萬(wàn)億元，在社會(huì)融資規(guī)模中占比4%，是第四大社會(huì)融資來(lái)源(1)詳見(jiàn)中國(guó)人民銀行官網(wǎng)(http://www.pbc.gov.cn/diaochatongjisi/116219/index.html)。。在此背景下，委托貸款不僅成為受到信貸配給企業(yè)的替代性融資選擇(錢(qián)雪松等，2015[2]；錢(qián)雪松和李紅林，2015[3])，而且成為支持中國(guó)經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)快速增長(zhǎng)，尤其是民營(yíng)或中小企業(yè)繁榮發(fā)展的重要支柱。

然而，企業(yè)委托貸款產(chǎn)生于中國(guó)特殊金融制度背景下，經(jīng)濟(jì)效應(yīng)復(fù)雜(王本哲和邵志燊，2008[4]；李西文等，2015[5])，容易受到宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境變化的影響。作為新興轉(zhuǎn)軌經(jīng)濟(jì)體，中國(guó)堅(jiān)持改革開(kāi)放，出臺(tái)一系列經(jīng)濟(jì)政策驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)型升級(jí)，是中國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要推力(彭俞超等，2018[6])。政府出臺(tái)相關(guān)政策意在指引經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)以對(duì)整體經(jīng)濟(jì)運(yùn)轉(zhuǎn)產(chǎn)生作用，然而市場(chǎng)主體在經(jīng)濟(jì)政策發(fā)布前難以準(zhǔn)確判斷未來(lái)政策的內(nèi)容，而且經(jīng)濟(jì)政策的執(zhí)行效果在出臺(tái)后也會(huì)存在多種可能，導(dǎo)致市場(chǎng)主體在決策時(shí)受到經(jīng)濟(jì)政策不確定性的影響(Baker et al.，2016[7])。從宏觀角度來(lái)看，經(jīng)濟(jì)政策不確定性的上升對(duì)金融市場(chǎng)(Pastor and Veronesi，2012[8])、匯率波動(dòng)(Krol，2014[9])和經(jīng)濟(jì)動(dòng)蕩(Caldara et al.，2016[10])等具有顯著影響。從微觀角度來(lái)看，經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加時(shí)，企業(yè)需要對(duì)戰(zhàn)略目標(biāo)和經(jīng)營(yíng)活動(dòng)做出改變，具體表現(xiàn)為降低企業(yè)固定資產(chǎn)投資(Julio and Yook，2012[11])、抑制金融資產(chǎn)投資(彭俞超等，2018)、減少商業(yè)信用發(fā)放(陳勝藍(lán)和劉曉玲，2018[12])、降低創(chuàng)新投入(Bhattacharya et al.，2017[13])、提高股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)(崔欣等，2018[14])等。不同于一般的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，企業(yè)委托貸款交易涉及借貸雙方，作為一種資本配置的經(jīng)營(yíng)決策行為更容易受到經(jīng)濟(jì)政策不確定性的影響。

理性經(jīng)濟(jì)人視角下，企業(yè)委托貸款的供給是其成本、風(fēng)險(xiǎn)和收益權(quán)衡的結(jié)果。一方面，經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加，將會(huì)提高企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)(王紅建等，2014[15]；褚劍等，2018[16])，企業(yè)為規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)以“明哲保身”將會(huì)降低委托貸款供給；另一方面，在經(jīng)濟(jì)政策不確定性沖擊下，融資劣勢(shì)的中小或民營(yíng)企業(yè)對(duì)委托貸款的融資需求增大，將會(huì)推高委托貸款利率，基于收益追逐動(dòng)機(jī)的企業(yè)將會(huì)“行崄僥幸”增加委托貸款供給?；谏鲜鼋厝幌喾吹膬煞N可能性，本文采用手工搜集的委托貸款公告數(shù)據(jù)，探究經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)委托貸款供給的影響及其作用路徑。與以往文獻(xiàn)相比，本文存在以下幾點(diǎn)創(chuàng)新。第一，利用手工整理的委托貸款公告這一獨(dú)特?cái)?shù)據(jù)，通過(guò)經(jīng)濟(jì)政策不確定性的視角深入分析企業(yè)委托貸款供給的影響因素。本文在考察經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)委托貸款供給影響的基礎(chǔ)上，分析其對(duì)委托貸款特征的影響，例如對(duì)委托貸款規(guī)模、期限、筆數(shù)以及不同關(guān)聯(lián)性產(chǎn)生的影響，并進(jìn)一步研究委托貸款借款方的風(fēng)險(xiǎn)特征對(duì)經(jīng)濟(jì)政策不確定性與委托貸款供給關(guān)系的影響。研究結(jié)果為全面理解企業(yè)間的委托貸款帶來(lái)了新的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。第二，從企業(yè)委托貸款供給這一微觀經(jīng)營(yíng)決策視角探究經(jīng)濟(jì)政策不確定性的經(jīng)濟(jì)后果，拓展和豐富了有關(guān)經(jīng)濟(jì)政策不確定性的文獻(xiàn)研究。第三，現(xiàn)有研究主要基于貨幣政策下的企業(yè)影子銀行化行為，發(fā)現(xiàn)委托貸款等影子銀行業(yè)務(wù)既有可能表現(xiàn)出明顯的逆信貸周期性(襲翔和周強(qiáng)龍，2014[17]；錢(qián)雪松等，2018[18])，也有可能呈現(xiàn)順信貸周期性(方先明和權(quán)威，2017[19])。之所以呈現(xiàn)出上述差異，極有可能與宏觀經(jīng)濟(jì)政策密切關(guān)聯(lián)。因此，本文將從宏觀經(jīng)濟(jì)政策不確定性視角研究其對(duì)企業(yè)委托貸款供給的影響及作用機(jī)理。

二、文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

(一)文獻(xiàn)回顧

現(xiàn)有關(guān)于委托貸款問(wèn)題的研究主要關(guān)注了委托貸款形成原因、定價(jià)以及影響。從成因來(lái)看，企業(yè)利用廉價(jià)信貸資金或內(nèi)部閑置資金發(fā)放委托貸款主要基于兩方面原因：一方面，向下屬、兄弟等股權(quán)關(guān)聯(lián)企業(yè)提供低利率貸款來(lái)代替昂貴的銀行信貸資金，以滿足企業(yè)集團(tuán)內(nèi)部融資渠道多元化需求，成為內(nèi)部靈活配置資金并提高資金整體運(yùn)行效率的手段(佟巖等，2010[20]；錢(qián)雪松和李曉陽(yáng)，2013[21]；Allen et al.，2019[22])；另一方面，向非股權(quán)關(guān)聯(lián)企業(yè)發(fā)放高息委托貸款，獲取短期高額收益，拓寬投資渠道(李梅和孫彥娜，2013[23]；李西文等，2015；余琰和李怡宗，2016[24])。從定價(jià)來(lái)看，如果委托貸款借貸雙方之間的股權(quán)關(guān)聯(lián)程度越大或者企業(yè)越容易從股票、債券以及銀行等外部獲得金融支持，那么對(duì)委托貸款利率的抑制效果越明顯(錢(qián)雪松等，2013[25]；錢(qián)雪松和毛子奇，2017[26])；委托貸款借貸雙方之間的地理距離發(fā)揮了信息監(jiān)督作用，雙方的距離越遠(yuǎn)，企業(yè)集團(tuán)內(nèi)部貸款利率越高(錢(qián)雪松等，2017[27])。從影響來(lái)看，現(xiàn)有研究普遍認(rèn)為委托貸款具有兩面性，其一，其產(chǎn)生于中國(guó)特殊的金融制度，提高了社會(huì)整體資金配置效率(黃益平等，2012[28])；其二，拉長(zhǎng)了委托代理關(guān)系并引發(fā)代理問(wèn)題(袁振興，2016[29])。此外，如果企業(yè)忽視主營(yíng)業(yè)務(wù)而熱衷于發(fā)放委托貸款，將不利于企業(yè)的長(zhǎng)期可持續(xù)發(fā)展(錢(qián)雪松和李曉陽(yáng)，2013)。然而，現(xiàn)有研究較少涉及對(duì)企業(yè)委托貸款供給影響因素以及作用機(jī)理的探究，更缺乏宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境變化的影響。

2008年金融危機(jī)使得各國(guó)經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)一定程度的衰退，為了防止類(lèi)似情形再度發(fā)生，各國(guó)政府頻繁制定并出臺(tái)相關(guān)經(jīng)濟(jì)政策以調(diào)控資本市場(chǎng)和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的整體運(yùn)行(李鳳羽和楊墨竹，2015[30])，但由此引發(fā)的經(jīng)濟(jì)政策不確定性及其影響不容忽視。其中，國(guó)內(nèi)外學(xué)者重點(diǎn)探究企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)所受到的影響，具體包括三個(gè)方面。一是企業(yè)實(shí)體投資。一方面，從實(shí)物期權(quán)角度看，經(jīng)濟(jì)政策高度不確定時(shí)，等待期權(quán)價(jià)值增加，企業(yè)推遲固定資產(chǎn)投資是最佳選擇(Rodrik，1991[31]；李鳳羽和楊墨竹，2015)；另一方面，從金融摩擦角度看，經(jīng)濟(jì)政策高度不確定時(shí)，企業(yè)債務(wù)成本和股權(quán)成本增加，從而降低固定資產(chǎn)投資(Brogaard and Detzel，2015[32]；張成思和劉貫春，2018[33])。二是企業(yè)金融資產(chǎn)投資。經(jīng)濟(jì)政策不確定性的提高分別從企業(yè)資金來(lái)源(緊縮銀行信貸供給)和資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)(帶來(lái)股票價(jià)格波動(dòng))等方面降低其金融資產(chǎn)投資水平(Pastor and Versonesi，2012；彭俞超等，2018)。三是商業(yè)信用的提供。經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加通過(guò)影響企業(yè)財(cái)務(wù)困境、融資約束、特定關(guān)系投資等渠道，大大減少向客戶提供商業(yè)信用的數(shù)量(陳勝藍(lán)和劉曉玲，2018；Ranjan and Toscano，2020[34])。已有文獻(xiàn)從不同方面研究經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策的影響，但忽略了企業(yè)委托貸款供給行為，而這正是本文重點(diǎn)的研究?jī)?nèi)容。

(二)研究假設(shè)

在中國(guó)市場(chǎng)化改革進(jìn)程中，政府對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的干預(yù)和影響導(dǎo)致企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策較大程度上依靠于政府的經(jīng)濟(jì)政策或者深受其影響(褚劍等，2018)，頻繁出臺(tái)經(jīng)濟(jì)政策使得經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加，而企業(yè)發(fā)放委托貸款作為一種資本配置的經(jīng)營(yíng)決策行為，不可避免也會(huì)隨之發(fā)生變化。

首先，從成本的角度來(lái)看，經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加了金融體系額外的系統(tǒng)性和特殊性風(fēng)險(xiǎn)，銀行為了避免債務(wù)人貸款違約，其“自我保險(xiǎn)”意識(shí)提高(饒品貴等，2017[35]；Valencia，2017[36])，采取了較為嚴(yán)格的貸款條件，表現(xiàn)為減少信貸發(fā)放和提高貸款利率(Gao et al.，2017[37]；Bordo et al.，2016[38])。事實(shí)上，目前國(guó)內(nèi)存在的大量運(yùn)作模式各異的影子銀行活動(dòng)，例如委托貸款、民間借貸、信托產(chǎn)品等資金來(lái)源的主要渠道為銀行等金融機(jī)構(gòu)(襲翔和周強(qiáng)龍，2014；沈偉，2020[39])。但隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升，商業(yè)銀行降低信貸供給和提高貸款利率無(wú)疑抬升了委托貸款供給方的外部融資成本，此時(shí)以較高流動(dòng)性成本發(fā)放委托貸款并不是一種最優(yōu)資本配置，企業(yè)從事信貸的意愿較低。其次，從風(fēng)險(xiǎn)的角度來(lái)看，經(jīng)濟(jì)政策不確定性是一種企業(yè)無(wú)法改變并避免的宏觀層面系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)(王紅建等，2014)，它的上升不僅增加市場(chǎng)對(duì)企業(yè)產(chǎn)品需求的不確定性，同時(shí)提高企業(yè)管理層預(yù)測(cè)未來(lái)經(jīng)濟(jì)走向的難度，使得原有的經(jīng)營(yíng)計(jì)劃頻繁發(fā)生調(diào)整，導(dǎo)致公司未來(lái)盈利水平和現(xiàn)金流的波動(dòng)性提升，從而增加企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)(Bloom et al．，2010[40]；褚劍等，2018)。最后，委托貸款借款方往往是那些資本存量水平低、競(jìng)爭(zhēng)力弱、未來(lái)發(fā)展前景不清晰的中小或民營(yíng)企業(yè)，隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性提高，相比于大型或國(guó)有企業(yè)更容易受到不利沖擊的影響，并增加了借款方的違約風(fēng)險(xiǎn)。如果委托貸款借款方違約較多，容易造成委托貸款供給方資金鏈斷裂，加劇企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。此外，與銀行等正規(guī)金融機(jī)構(gòu)相比，以實(shí)體經(jīng)營(yíng)為主的企業(yè)難以向外界吸收存款，從而缺乏流動(dòng)性供給；而且委托貸款供給并非企業(yè)的主營(yíng)業(yè)務(wù)，所以其抵抗風(fēng)險(xiǎn)的能力弱于金融機(jī)構(gòu)(李西文等，2015)。因此，經(jīng)濟(jì)政策高度不確定時(shí)期，企業(yè)為規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)以求“明哲保身”的動(dòng)機(jī)增強(qiáng)，將會(huì)降低委托貸款供給水平。

然而，經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升也可能會(huì)增加委托貸款供給。一方面，委托貸款的借款方通常為中小或民營(yíng)企業(yè)，本身受到信貸配給的影響，且經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加使得銀行采取更為緊縮的信貸政策，致使中小或民營(yíng)企業(yè)外部融資難度更大，這些難以從銀行等正規(guī)金融機(jī)構(gòu)獲取貸款的中小或民營(yíng)企業(yè)將會(huì)尋求委托貸款作為替代融資，引起委托貸款需求提高。另一方面，經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加使得銀行等金融機(jī)構(gòu)降低信貸發(fā)放、提高貸款利率，進(jìn)而推高委托貸款利率(錢(qián)雪松和毛子奇，2017)，為委托貸款等影子銀行業(yè)務(wù)提出了更高的風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償(襲翔和周強(qiáng)龍，2014)，如果委托貸款利差的提高抵補(bǔ)了經(jīng)濟(jì)政策不確定性帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)，那么企業(yè)會(huì)增加委托貸款的供給。此時(shí)，基于收益追逐的企業(yè)委托貸款供給是對(duì)市場(chǎng)信貸短缺的反應(yīng)，企業(yè)在經(jīng)濟(jì)政策不確定性沖擊下“行崄僥幸”，資金由具有融資優(yōu)勢(shì)的企業(yè)(大型或國(guó)有企業(yè))流入融資劣勢(shì)企業(yè)(中小或民營(yíng)企業(yè))。

總體來(lái)看，隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加，企業(yè)是否發(fā)放委托貸款取決于成本、風(fēng)險(xiǎn)和收益的衡量，如果發(fā)放委托貸款的成本較高、風(fēng)險(xiǎn)較大而收益較低，企業(yè)會(huì)降低委托貸款供給以“明哲保身”來(lái)規(guī)避經(jīng)濟(jì)政策不確定性下的風(fēng)險(xiǎn)；相反，如果企業(yè)發(fā)放委托貸款的收益較高而成本較低、風(fēng)險(xiǎn)較小，企業(yè)會(huì)增加委托貸款的供給，從而具有了更強(qiáng)的“行崄僥幸”特征。為此，本文提出如下特征競(jìng)爭(zhēng)性假設(shè)。

H1a:經(jīng)濟(jì)政策不確定性的升高降低企業(yè)委托貸款供給。

H1b:經(jīng)濟(jì)政策不確定性的升高增加企業(yè)委托貸款供給。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)樣本數(shù)據(jù)

本文以2007～2018年中國(guó)A股上市公司為對(duì)象，按照如下方式選擇樣本數(shù)據(jù)：一是剔除ST、金融與保險(xiǎn)類(lèi)、回歸中使用的變量缺失以及資產(chǎn)負(fù)債率大于1的公司；二是對(duì)連續(xù)變量的第1和第99個(gè)百分點(diǎn)進(jìn)行縮尾處理，以減少離群值的影響，最終得到24258個(gè)公司—年度的觀察值，其中上市公司發(fā)放委托貸款的共918個(gè)樣本。委托貸款數(shù)據(jù)根據(jù)巨潮資訊上的委托貸款公告手工搜集得到，包括委托貸款特征和借款方數(shù)據(jù)。

(二)變量定義

1.解釋變量。對(duì)于經(jīng)濟(jì)政策不確定性(EPU)，本文使用Baker et al.(2016)開(kāi)發(fā)的基于新聞的中國(guó)指數(shù)進(jìn)行衡量，該指數(shù)已經(jīng)得到廣泛的認(rèn)可和應(yīng)用。因?yàn)楸疚牟捎玫氖悄甓葦?shù)據(jù)，所以依照已有研究(顧夏銘等，2018[41])將經(jīng)濟(jì)政策不確定性一年中12個(gè)月度數(shù)據(jù)進(jìn)行算術(shù)平均除100后求自然對(duì)數(shù)來(lái)創(chuàng)建年度指數(shù)。該指數(shù)越大，說(shuō)明當(dāng)年經(jīng)濟(jì)政策不確定性越高。

2.被解釋變量。對(duì)于委托貸款供給(Enloan)的度量，本文借鑒錢(qián)雪松和徐建利等(2018)和Allen et al.(2019)構(gòu)建虛擬變量的方式，按照企業(yè)有無(wú)發(fā)放委托貸款進(jìn)行衡量，若企業(yè)發(fā)放委托貸款取值為1，否則為0。

(三)模型設(shè)定

由上述分析可知，經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加既有可能降低也有可能提高企業(yè)委托貸款供給。為了對(duì)上述競(jìng)爭(zhēng)性假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)，本文建立模型(1)：

Enloani,t=α0+α1EPUi,t-1+α2Controli,t+Ind+εi,t

(1)

由于上期宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境變化會(huì)對(duì)下期企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策產(chǎn)生影響，本文選取滯后一期經(jīng)濟(jì)政策不確定性(EPUi，t-1)指數(shù)進(jìn)行回歸。參照彭俞超等(2018)、顧夏銘等(2019)和宋全云等(2019)[42]的研究，本文控制了企業(yè)層面和宏觀層面的影響因素，具體包括公司規(guī)模(Logasset)、資產(chǎn)負(fù)債率(Leverage)、總資產(chǎn)收益率(Roa)、經(jīng)營(yíng)性現(xiàn)金流(Cashflow)、公司成長(zhǎng)性(Growth)、賬面市值比(BM)和實(shí)際全國(guó)GDP環(huán)比增速(GDP)；同時(shí)在模型中加入行業(yè)(Ind)虛擬變量，以控制企業(yè)委托貸款供給行業(yè)特征的影響。εi,t是未觀測(cè)到的殘差項(xiàng)。具體變量定義如表1 PanelA所示，Panel B 為委托貸款特征的具體定義。

表1 主要變量定義

續(xù)表1

四、實(shí)證分析結(jié)果

(一)描述性統(tǒng)計(jì)分析

表2Panel A報(bào)告了樣本公司特征、經(jīng)濟(jì)政策不確定性和委托貸款供給的描述性統(tǒng)計(jì)。其中，委托貸款供給(Enloan)的均值為0.038，表明發(fā)放委托貸款的企業(yè)在總樣本中占比達(dá)到近4%；所有企業(yè)年觀測(cè)值的平均(中位)經(jīng)濟(jì)政策不確定性(EPU)為1.989(1.706)，范圍從最小值0.733到最大值3.648。Panel B 為委托貸款特征的描述性統(tǒng)計(jì)。由于部分企業(yè)同年度會(huì)發(fā)放多筆委托貸款，所以樣本期間內(nèi)共有2315筆委托貸款交易數(shù)據(jù)。其中，委托貸款金額(En_size)的最小值為8千元，最大值為230億，整體差異較大；委托貸款的期限(En_term)集中于12個(gè)月，整體期限不長(zhǎng)。委托貸款借款方中國(guó)有企業(yè)占比為61.1%；企業(yè)同年度委托貸款發(fā)放筆數(shù)(En_num)最小值為1，最大值為64，整體差異較大。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)

續(xù)表2

(二)基本回歸分析

本文運(yùn)用Logit 回歸模型對(duì)經(jīng)濟(jì)政策不確定性和委托貸款供給的關(guān)系進(jìn)行回歸(表3)。從表3可知，第(1)列不包含企業(yè)層面控制變量，經(jīng)濟(jì)政策不確定性(EPU)的系數(shù)為-0.309，在1%的水平上通過(guò)顯著性測(cè)試；第(2)列加入企業(yè)層面指標(biāo)后，經(jīng)濟(jì)政策不確定性(EPU)的系數(shù)為-0.405，仍在1%的水平上通過(guò)顯著性測(cè)試。這一結(jié)果與本文的研究假說(shuō)H1a一致，即整個(gè)經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的不確定性對(duì)大多數(shù)企業(yè)的委托貸款供給具有不利影響；換而言之，隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性的升高，企業(yè)通過(guò)降低委托貸款供給以“明哲保身”來(lái)應(yīng)對(duì)外部環(huán)境的不利影響，進(jìn)而降低了企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。

表3 基本回歸結(jié)果

(三)經(jīng)濟(jì)政策不確定性和委托貸款特征

1.經(jīng)濟(jì)政策不確定性和不同關(guān)聯(lián)性委托貸款。按照借貸雙方是否具有股權(quán)關(guān)聯(lián)關(guān)系，委托貨款可以劃分為非股權(quán)關(guān)聯(lián)和股權(quán)關(guān)聯(lián)型兩類(lèi)，這兩種委托貸款的特征不同，受到經(jīng)濟(jì)政策不確定性的影響可能會(huì)有所差異。為了考察經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)不同關(guān)聯(lián)性委托貸款供給的異質(zhì)性影響，本文借鑒錢(qián)雪松和徐建利等(2018)的方式將委托貸款樣本分為兩種(2)其中既向股權(quán)關(guān)聯(lián)企業(yè)又向非股權(quán)關(guān)聯(lián)企業(yè)發(fā)放貸款的樣本較少(7個(gè))，為從股權(quán)關(guān)聯(lián)視角清晰識(shí)別出委托貸款供給所受的影響，本文剔除這些樣本觀測(cè)值。，使用Enloan_R作為因變量，運(yùn)用多元Logit回歸模型進(jìn)行檢驗(yàn)。表4第(1)和第(2)列分別報(bào)告了兩種類(lèi)型委托貸款的回歸結(jié)果，在非股權(quán)關(guān)聯(lián)組中經(jīng)濟(jì)政策不確定性(EPU)的系數(shù)在1%水平上顯著為負(fù)，而股權(quán)關(guān)聯(lián)組中經(jīng)濟(jì)政策不確定性(EPU)的系數(shù)雖然為負(fù)，但是并不顯著，以上結(jié)果表明，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)非股權(quán)關(guān)聯(lián)委托貸款供給的抑制作用更強(qiáng)。究其原因，盡管企業(yè)發(fā)放非股權(quán)關(guān)聯(lián)委托貸款可以帶來(lái)高收益，但是高收益伴隨著高風(fēng)險(xiǎn)，而且高額的利息成本使得委托貸款借款方在經(jīng)濟(jì)政策不確定性的沖擊下違約風(fēng)險(xiǎn)加大。和非股權(quán)關(guān)聯(lián)委托貸款相比，股權(quán)關(guān)聯(lián)關(guān)系的存在使得貸款方能夠約束和抑制借款方的道德風(fēng)險(xiǎn)，增強(qiáng)借貸雙方的信息溝通效率(錢(qián)雪松等，2017[43])，進(jìn)而減少經(jīng)濟(jì)政策不確定性沖擊下的違約損失。因此，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)不同關(guān)聯(lián)性委托貸款供給的影響存在差異；換言之，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)非股權(quán)關(guān)聯(lián)委托貸款供給的抑制作用強(qiáng)于對(duì)股權(quán)關(guān)聯(lián)委托貸款供給的抑制作用。

表4 經(jīng)濟(jì)政策不確定性和不同關(guān)聯(lián)性委托貸款

2.經(jīng)濟(jì)政策不確定性和委托貸款期限、規(guī)模和筆數(shù)。由前述分析可知，經(jīng)濟(jì)政策不確定性抑制了企業(yè)委托貸款供給，那么委托貸款的其他特征是否也會(huì)受到經(jīng)濟(jì)政策不確定性的影響呢？為了進(jìn)一步驗(yàn)證本文的回歸結(jié)果，本文分別從委托貸款期限、規(guī)模和筆數(shù)(參與委托貸款的頻繁程度)三個(gè)特征變量進(jìn)行檢驗(yàn)。(1)委托貸款期限(En_term)，用企業(yè)當(dāng)年發(fā)放的委托貸款平均期限進(jìn)行衡量。(2)委托貸款規(guī)模(En_size)，用企業(yè)當(dāng)年發(fā)放的委托貸款平均規(guī)模除以總資產(chǎn)進(jìn)行衡量。(3)委托貸款發(fā)放筆數(shù)(En_num)，用企業(yè)當(dāng)年發(fā)放的委托貸款總筆數(shù)進(jìn)行衡量。經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升通過(guò)影響金融機(jī)構(gòu)信貸供給要求，增加了企業(yè)委托貸款供給時(shí)的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，因此，為了避免此種情形下對(duì)自身資金需求產(chǎn)生影響，貸款企業(yè)將會(huì)縮短委托貸款期限，降低委托貸款規(guī)模，減少委托貸款發(fā)放筆數(shù)。本文借鑒錢(qián)雪松和徐建利等(2018)的回歸方式，采用Tobit模型進(jìn)一步探究經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)委托貸款特征的影響(3)采用Tobit模型是因?yàn)闆](méi)有發(fā)放委托貸款的企業(yè)委托貸款規(guī)模、期限、筆數(shù)為零，數(shù)據(jù)被截?cái)?，委托貸款規(guī)模、期限、筆數(shù)為受限被解釋變量。。表5第(1)～(3)列分別報(bào)告了委托貸款期限(En_term)、規(guī)模(En_size)和發(fā)放筆數(shù)(En_num)的回歸結(jié)果，在這三列中經(jīng)濟(jì)政策不確定性的系數(shù)均為負(fù)值，并且具有統(tǒng)計(jì)顯著性，這表明隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加，企業(yè)會(huì)降低委托貸款期限，減少委托貸款規(guī)模，降低委托貸款發(fā)放筆數(shù)，以規(guī)避外部風(fēng)險(xiǎn)來(lái)“明哲保身”，進(jìn)一步驗(yàn)證了本文結(jié)論。

表5 經(jīng)濟(jì)政策不確定性和委托貸款特征

(四)作用渠道檢驗(yàn)

根據(jù)前述理論分析，經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加之所以能夠抑制企業(yè)委托貸款供給，一方面是經(jīng)濟(jì)政策不確定性導(dǎo)致企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)增大，另一方面是經(jīng)濟(jì)政策不確定性提高企業(yè)的外部融資成本。本文借鑒褚劍等(2018)的中介效應(yīng)檢驗(yàn)方法進(jìn)行分析：第一，為檢驗(yàn)“經(jīng)濟(jì)政策不確定性-企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)-委托貸款供給”這一路徑設(shè)立模型(2)～模型(3)，其中Risk代表企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，借鑒翟勝寶等(2014)[44]的研究，以近3年經(jīng)行業(yè)調(diào)整后的企業(yè)總資產(chǎn)收益率的波動(dòng)率進(jìn)行衡量；第二，為檢驗(yàn)“經(jīng)濟(jì)政策不確定性-外部融資成本-委托貸款供給”這一路徑設(shè)立模型(4)～模型(5)，其中Dfc代表外部融資成本，借鑒陳勝藍(lán)和劉曉玲(2018)的研究，使用利息費(fèi)用與公司上期債務(wù)總額的比值來(lái)衡量。表6報(bào)告了作用渠道的檢驗(yàn)結(jié)果。由表6第(1)列可知，經(jīng)濟(jì)政策不確定性(EPU)的系數(shù)在10%水平上通過(guò)顯著性測(cè)試，表明經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)隨經(jīng)濟(jì)政策不確定性的上升而提高；第(2)列在控制經(jīng)濟(jì)政策不確定性后，企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)(Risk)與委托貸款供給(Enloan)顯著負(fù)相關(guān)，表明經(jīng)濟(jì)政策不確定性通過(guò)增加企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)從而抑制企業(yè)委托貸款供給；由第(3)列可知，經(jīng)濟(jì)政策不確定性(EPU)的系數(shù)在1%水平上通過(guò)顯著性測(cè)試，表明經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)外部融資成本顯著正相關(guān)；第(4)列在控制經(jīng)濟(jì)政策不確定性后，企業(yè)外部融資成本(Dfc)與委托貸款供給(Enloan)顯著負(fù)相關(guān)，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)政策不確定性通過(guò)增加企業(yè)外部融資成本從而降低企業(yè)委托貸款供給。此外，從第(2)和第(4)列結(jié)果可知，即便加入中介變量Risk和Dfc，經(jīng)濟(jì)政策不確定性(EPU)的系數(shù)仍然顯著為負(fù)。綜合上述檢驗(yàn)結(jié)果可知，經(jīng)濟(jì)政策不確定性通過(guò)增加企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)和外部融資成本進(jìn)而降低委托貸款供給。

Riski,t=β0+β1EPUi,t-1+β2Controli,t+Ind+εi,t

(2)

Enloani,t=γ0+γ1EPUi,t-1+γ2Riski,t+γ3Controli,t+Ind+εi,t

(3)

Dfci,t=β0+β1EPUi,t-1+β2Controli,t+Ind+εi,t

(4)

Enloani,t=γ0+γ1EPUi,t-1+γ2Dfci,t+γ3Controli,t+Ind+εi,t

(5)

表6 作用渠道的中介效應(yīng)檢驗(yàn)

續(xù)表6

(五)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.傾向得分匹配。為了緩解研究樣本的自選擇偏差問(wèn)題，本文采用傾向得分匹配(PSM)進(jìn)行解決。首先，根據(jù)模型(1)中除實(shí)際全國(guó)GDP環(huán)比增速外的其他控制變量進(jìn)行是否發(fā)放委托貸款1:1的近鄰匹配；其次，為每一個(gè)發(fā)放委托貸款的企業(yè)尋找匹配評(píng)分最接近且沒(méi)有發(fā)放委托貸款企業(yè)作為參照樣本，經(jīng)過(guò)匹配，本文最終得到1771個(gè)樣本數(shù)據(jù)。表7報(bào)告了傾向得分匹配的檢驗(yàn)結(jié)果，不管是否加入企業(yè)層面控制變量，經(jīng)濟(jì)政策不確定性(EPU)的系數(shù)均顯著為負(fù)，進(jìn)一步證明了本文結(jié)論是穩(wěn)健的。

表7 傾向得分匹配

2.遺漏變量。為了防止減輕變量問(wèn)題的干擾，本文在前文分析基礎(chǔ)上借鑒現(xiàn)有文獻(xiàn)(彭俞超等，2018；宋全云等，2019)，在回歸模型中加入廣義貨幣增長(zhǎng)率(M2growth)、宏觀經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)(MEC)、消費(fèi)者信心指數(shù)(CC)、企業(yè)家信心指數(shù)(EC)以及企業(yè)景氣指數(shù)(BC)五個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。表8報(bào)告了排除遺漏變量的回歸結(jié)果，不管是否控制企業(yè)層面的變量，在加入當(dāng)前的宏觀經(jīng)濟(jì)因素之后，經(jīng)濟(jì)政策不確定性(EPU)與委托貸款供給(Enloan)之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系仍然顯著。

表8 排除遺漏變量

3.反向因果。為了保證本文結(jié)論的穩(wěn)健，借鑒彭俞超等(2018)的方法，采用全球經(jīng)濟(jì)政策不確定性(GEPU)作為工具變量進(jìn)行分析，以解決這一潛在的反向因果問(wèn)題。兩階段最小二乘估計(jì)的第一階段結(jié)果如表9第(1)列所示，全球經(jīng)濟(jì)政策不確定性(GEPU)的系數(shù)在1%的水平上顯著為正，證實(shí)該工具變量與自變量是是相關(guān)的。第二階段結(jié)果如第(2)列所示，經(jīng)濟(jì)政策不確定性系數(shù)仍然為負(fù)，并具有統(tǒng)計(jì)意義，與表3的結(jié)果一致。

表9 工具變量檢驗(yàn)

4.其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)。第一，替換委托貸款樣本。在基本回歸中，本文采用公司—年度層面數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸。由于企業(yè)一年中有多筆委托貸款交易，涉及不同的委托貸款借款方，為了提升結(jié)論穩(wěn)健性，本文按照公司—年度—借款方層面委托貸款樣本重新進(jìn)行回歸。第二，改變經(jīng)濟(jì)政策不確定性衡量方法。為了證明所得結(jié)果不受特定測(cè)算方法的干擾，本文進(jìn)一步參照Wang et al.(2014)[45]和顧夏銘等(2018)的研究，分別使用幾何平均數(shù)和中位數(shù)將原始的月度指數(shù)轉(zhuǎn)換成年度指數(shù)即EPUg和EPUm。第三，更改回歸模型。本文運(yùn)用Probit 模型對(duì)經(jīng)濟(jì)政策不確定性和企業(yè)委托貸款供給的關(guān)系重新進(jìn)行檢驗(yàn)。經(jīng)過(guò)以上數(shù)據(jù)和模型變換，相關(guān)的核心結(jié)論依舊保持穩(wěn)健。

表10 其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)

續(xù)表10

五、進(jìn)一步分析

前述研究已表明經(jīng)濟(jì)政策不確定性的上升對(duì)企業(yè)委托貸款供給存在顯著的抑制作用。由于這種影響還可能受到委托貸款供給方和借款方相關(guān)特征的影響，因此本文將進(jìn)一步分析委托貸款供給方和借款方的橫截面特征如何影響經(jīng)濟(jì)政策不確定性與委托貸款供給的關(guān)系。

(一)委托貸款供給方的橫截面特征

承襲前文外部融資成本和經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)渠道的檢驗(yàn)，本文根據(jù)供給方企業(yè)對(duì)外部融資依賴度和抵抗風(fēng)險(xiǎn)能力的差異分組，考察其對(duì)經(jīng)濟(jì)政策不確定性和委托貸款供給關(guān)系的作用。

首先，本文分析企業(yè)對(duì)外部融資依賴度的差異。如果經(jīng)濟(jì)政策不確定性通過(guò)外部融資成本影響委托貸款供給，那么企業(yè)對(duì)外部融資的依賴度越高，此時(shí)以較高的流動(dòng)性成本提供委托貸款無(wú)疑是成本高昂的。因此，本文預(yù)計(jì)相比于外部融資依賴度低的企業(yè)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)外部融資依賴度高的企業(yè)委托貸款供給的抑制作用越強(qiáng)。參考Duchin et al.(2010)[46]的方法，計(jì)算企業(yè)對(duì)外部融資的依賴為：

EFD=(Capitalout-Cashflow)/Capitalout

(6)

其中，EFD代表企業(yè)外部融資依賴程度；Capitalout表示資本支出；Cashflow表示經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流凈額。本文按照每年度各行業(yè)企業(yè)外部融資依賴度的中位數(shù)將樣本分為外部融資依賴度高組和外部融資依賴度低組分別進(jìn)行回歸。結(jié)果如表11的第(1)～第(2)列所示，經(jīng)濟(jì)政策不確定性(EPU)的系數(shù)顯著為負(fù)，但是，在外部融資依賴度高組中經(jīng)濟(jì)政策不確定性系數(shù)的絕對(duì)值更大，且組間系數(shù)差異(P值為0.017)在5%水平顯著，表明隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加，相對(duì)于外部融資依賴度低的企業(yè)，外部融資依賴度高的企業(yè)委托貸款供給下降幅度更大。

其次，本文考察企業(yè)抵抗風(fēng)險(xiǎn)能力的影響。不同企業(yè)在面對(duì)風(fēng)險(xiǎn)和危機(jī)時(shí)表現(xiàn)出一定的差異性，對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)抵抗能力弱的企業(yè)，外部環(huán)境引發(fā)的不確定性沖擊更有可能給企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)帶來(lái)嚴(yán)重影響(饒品貴等，2017)；而抗風(fēng)險(xiǎn)能力強(qiáng)的企業(yè)可以靈活地面對(duì)經(jīng)濟(jì)政策不確定性帶來(lái)的危機(jī)和風(fēng)險(xiǎn)。所以，在經(jīng)濟(jì)政策高度不確定時(shí)期，抗風(fēng)險(xiǎn)能力弱的企業(yè)對(duì)委托貸款供給引致的高風(fēng)險(xiǎn)和高成本更加敏感，使得這些企業(yè)會(huì)更加謹(jǐn)慎的發(fā)放委托貸款，以應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)政策不確定性升高帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)；與之相對(duì)的是，抗風(fēng)險(xiǎn)能力強(qiáng)的企業(yè)通過(guò)調(diào)整委托貸款供給決策以應(yīng)對(duì)外部經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)機(jī)相對(duì)較弱。借鑒陳勝藍(lán)和李占婷(2017)[47]的衡量方法，本文使用個(gè)股股票回報(bào)率衡量企業(yè)抗風(fēng)險(xiǎn)能力強(qiáng)弱，并按照每年度各行業(yè)企業(yè)個(gè)股股票回報(bào)率的中位數(shù)將樣本分為抗風(fēng)險(xiǎn)能力強(qiáng)組和抗風(fēng)險(xiǎn)能力弱組分別進(jìn)行回歸。結(jié)果如表11的第(3)～第(4)列所示，在抵抗風(fēng)險(xiǎn)能力弱組中，經(jīng)濟(jì)政策不確定性(EPU)的系數(shù)顯著為負(fù)；在抵抗風(fēng)險(xiǎn)能力強(qiáng)組中，經(jīng)濟(jì)政策不確定性(EPU)的系數(shù)雖然為負(fù)但并不顯著，表明隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加，抗風(fēng)險(xiǎn)能力弱的企業(yè)委托貸款供給下降幅度更大。

表11 委托貸款供給方特征、經(jīng)濟(jì)政策不確定性和委托貸款供給

(二)委托貸款借款方的橫截面特征

如果委托貸款借款方的風(fēng)險(xiǎn)越大，那么在經(jīng)濟(jì)政策不確定性的沖擊下違約的概率越高，容易造成委托貸款供給方資金鏈的斷裂，風(fēng)險(xiǎn)便從借款方企業(yè)蔓延至貸款方企業(yè)，委托貸款供給方的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)提高，此時(shí)企業(yè)放貸意愿較低。為了檢驗(yàn)在經(jīng)濟(jì)政策不確定性較高時(shí)期，不同風(fēng)險(xiǎn)高低的委托貸款借款者對(duì)企業(yè)委托貸款供給是否存在影響，本文采用兩個(gè)代理變量衡量委托貸款借款方的風(fēng)險(xiǎn)高低，并據(jù)此對(duì)委托貸款樣本進(jìn)行分類(lèi)。第一，借款方的產(chǎn)權(quán)性質(zhì)。出于社會(huì)安穩(wěn)和保障就業(yè)的原因，政府會(huì)對(duì)擁有股權(quán)的國(guó)有企業(yè)在其處于財(cái)務(wù)危機(jī)時(shí)予以幫助，降低了國(guó)有企業(yè)債務(wù)違約的可能性(方軍雄，2007[48])。所以，國(guó)有企業(yè)委托貸款借款方的風(fēng)險(xiǎn)小于非國(guó)有企業(yè)借款方。第二，委托貸款公告是否包含擔(dān)保事項(xiàng)。借鑒錢(qián)雪松和杜立等(2015)對(duì)借款方的風(fēng)險(xiǎn)度量，若委托貸款公告中涵括擔(dān)保事項(xiàng)表明借款方風(fēng)險(xiǎn)較大，沒(méi)有擔(dān)保事項(xiàng)表明借款方風(fēng)險(xiǎn)較小。由于企業(yè)一年中會(huì)向不同借款方發(fā)放委托貸款，因此本文采用公司—年度—借款方層面的數(shù)據(jù)，分別將Enloan_S 和Enloan_C作為因變量，利用多項(xiàng)Logit模型進(jìn)行回歸。表12報(bào)告了回歸結(jié)果，由第(1)和(3)列可知，當(dāng)向非國(guó)有企業(yè)發(fā)放貸款和委托貸款交易中有擔(dān)保事項(xiàng)時(shí)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性(EPU)系數(shù)顯著為負(fù)；由第(2)和第(4)列可知，當(dāng)向國(guó)有企業(yè)發(fā)放貸款和委托貸款交易沒(méi)有抵押擔(dān)保時(shí)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性(EPU)系數(shù)均不顯著。總體而言，委托貸款借款方的風(fēng)險(xiǎn)通常會(huì)加劇經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)委托貸款供給的抑制作用。

表12 委托貸款借款方風(fēng)險(xiǎn)、經(jīng)濟(jì)政策不確定性和委托貸款供給

六、結(jié)論

采用手工構(gòu)建的上市公司委托貸款數(shù)據(jù)，本文探究了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)企業(yè)委托貸款供給的影響及其作用渠道，得出五點(diǎn)結(jié)論。第一，經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加導(dǎo)致企業(yè)委托貸款供給顯著降低，是企業(yè)規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)以“明哲保身”的體現(xiàn)。第二，基于委托貸款特征的檢驗(yàn)表明，一方面，相對(duì)于股權(quán)關(guān)聯(lián)委托貸款供給，經(jīng)濟(jì)政策不確定性顯著抑制了非股權(quán)關(guān)聯(lián)委托貸款供給；另一方面，經(jīng)濟(jì)政策不確定性降低了委托貸款的期限、規(guī)模和筆數(shù)，進(jìn)一步驗(yàn)證了企業(yè)面對(duì)經(jīng)濟(jì)政策不確定時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避效應(yīng)。第三，作用渠道檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)政策高度不確定時(shí)期，企業(yè)的外部融資成本和經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)增加，導(dǎo)致企業(yè)發(fā)放委托貸款的成本高昂、風(fēng)險(xiǎn)較大，進(jìn)而抑制了委托貸款供給。第四，本文進(jìn)行一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)，如傾向得分匹配法(PSM)、增加宏觀控制變量、使用工具變量、替換委托貸款樣本、改變經(jīng)濟(jì)政策不確定性衡量方法及回歸模型，經(jīng)由上述穩(wěn)定性檢驗(yàn)后的核心結(jié)論依舊保持不變。第五，根據(jù)委托貸款借貸雙方特征的進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)委托貸款供給的抑制作用在委托貸款供給方的抗風(fēng)險(xiǎn)能力越低、外部融資依賴度越高、委托貸款借款方的風(fēng)險(xiǎn)越大時(shí)更明顯。

本文的研究為經(jīng)濟(jì)政策不確定性和企業(yè)委托貸款供給提供了新的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，同時(shí)也具有一定的政策啟示。第一，經(jīng)濟(jì)政策不確定性之所以會(huì)降低企業(yè)委托貸款供給，在于市場(chǎng)主體并未完全領(lǐng)會(huì)政府制定的相關(guān)經(jīng)濟(jì)政策，導(dǎo)致企業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)政策不確定性的風(fēng)險(xiǎn)判斷頻繁發(fā)生改變。尤其在當(dāng)前新冠肺炎疫情跌宕起伏的背景下，國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)狀況變化莫測(cè)，經(jīng)濟(jì)環(huán)境的變化加劇了市場(chǎng)主體對(duì)政府經(jīng)濟(jì)政策的理解難度。因此，當(dāng)政府要改變現(xiàn)行經(jīng)濟(jì)政策時(shí)，應(yīng)提供更為可信的政策執(zhí)行承諾，保持政策制定的透明性、連續(xù)性和穩(wěn)定性，拓寬與市場(chǎng)主體的溝通渠道，穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)參與者對(duì)未來(lái)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的預(yù)期。第二，在經(jīng)濟(jì)政策高度不確定時(shí)期，企業(yè)應(yīng)理性判斷未來(lái)的政策走向，及時(shí)根據(jù)經(jīng)濟(jì)政策變化來(lái)調(diào)整企業(yè)的資金配置行為，將委托貸款業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)控制在可控范圍之內(nèi)，通過(guò)發(fā)放適當(dāng)規(guī)模的委托貸款，優(yōu)化資金配置效率。此外，企業(yè)也要增強(qiáng)自身抵抗外部風(fēng)險(xiǎn)和資金再生能力，以應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)政策不確定性帶來(lái)的負(fù)面沖擊。第三，本文結(jié)論雖然表明經(jīng)濟(jì)政策不確定性的上升降低了企業(yè)委托貸款供給，但是經(jīng)濟(jì)政策不確定性并不是以委托貸款為代表的企業(yè)影子化行為的直接決定因素，若要改變資本“脫實(shí)向虛”現(xiàn)狀，還應(yīng)從根源上解決信貸配給問(wèn)題，提升實(shí)體經(jīng)濟(jì)服務(wù)體系，使實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展更加方便、更有效率，推進(jìn)中國(guó)經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)健康可持續(xù)發(fā)展。