(1.北京师范大学经济与工商管理学院，北京 100875；
2.清华大学社科学院经济学研究所，北京 100084；
3.北京工商大学经济学院，北京 100048)
当前，我国经济正处在高速增长转向高质量发展新阶段，国家发展的内外部环境面临的风险和挑战明显增多，经济发展存在着较大的不稳定性、不确定性。一方面席卷全球的新冠肺炎疫情仍在持续，国际环境日趋严峻复杂；
另一方面我国经济发展承受着需求收缩、供给冲击、预期转弱三重压力。为应对经济下行压力，国家不断出台新的宏观经济政策，在经济发展、财政、货币和监管政策等方面调整较为频繁，各地方政府也频繁地颁布各种经济政策，经济政策环境的不确定性显著上升。稳定的外部环境对企业经营至关重要，经济政策是政府塑造企业外部环境的重要工具，政府制定和出台一系列的经济政策会直接影响到公司生产运营所处的宏观经济环境。
与此同时，近年来，我国上市公司违规事件频繁发生，上市公司违规现象愈演愈烈。例如2019年曝光的康美药业、康得新财务造假事件，2020年曝光的瑞幸咖啡财务欺诈事件等，严重打击了资本市场投资
者的信心，动摇了资本市场的诚信体系，不利于资本市场健康稳定、有序高效地发展。因此，如何遏制日益猖獗的上市公司违规活动、提高上市公司质量、切实保护投资者利益是摆在监管部门面前最为紧迫的任务之一(1)公司违规是特指受到上海证券交易所、深圳证券交易所以及证监会指定监管机构认定的违规行为，并且均面向社会公众予以公告。具体包括以下违规行为：虚构利润、虚列资产、虚假记载、推迟披露、重大遗漏、披露不实、 出资违规、擅自改变资金用途、占用公司资产、违规担保、欺诈上市、内幕交易、违规买卖股票、操纵股价等。。
众所周知，在经济转型的大背景下，中国金融市场管制程度相对较高，市场主体的经营管理决策高度依赖于国家的经济政策，这意味着企业的战略决策对经济政策的不确定性高度敏感。由此，我们自然而然地会想到一个问题，外部环境企业经营的重要影响因素，环境的不确定性是否会对企业的管理行为产生影响？在中国，由国家经济政策不确定性所引发的经济环境的不确定性是否会对公司的违规行为产生影响？这种不确定性是否会加剧公司的违规程度从而阻碍资本市场的良性发展？经济环境不确定性通过何种途径或者机制影响公司违规行为？经济政策的制定者应该采取何种措施来避免这些影响？对上述问题的回答，不仅有助于合理评估经济政策不确定性对企业经营发展的影响和后果，而且也有助于从新的视角来剖析和认识公司违规这一资本市场“毒瘤”背后的影响因素，为监管部门强化监管措施、完善市场环境、推动资本市场健康发展提供经验证据。可见，在中国特定的制度体系和经济发展阶段情境下，考察经济政策不确定性与公司违规行为之间的关系具有重要的理论价值和现实意义。
经济政策不确定性主要是指经济主体难以准确判断和预知政府是否会继续实行现有经济政策、何时以及如何改变现行政策[1]，表现为经济政策的巨大变动和频繁更改。相较于市场经济成熟发达的国家，我国经济政策不确定性的问题更为显著，由此产生的经济后果也更加不容忽视[2-3]。尽管国内外经济政策不确定性的研究文献日益丰富，但现有文献针对不确定环境下公司违规问题的研究相对欠缺，而且尚未有文献围绕如何缓解和规避不确定性引致的公司违规风险提出有针对性的检验思路和实施方法。陈德球和陈运森(2018)[4]通过考察地方领导人变更来研究政策不确定性对公司盈余管理的影响。Yung和Root(2019)[5]认为政策不确定性越强，公司的盈余管理程度越高，公司采用盈余管理的方式来对冲政策不确定性对公司经营业绩造成不利影响。虽然过度盈余管理和利润操纵均属于公司违规的范畴，但是相比之下，公司违规包含公司高管所有不当行为，涉及更广的违规类型，反映更为尖锐的社会问题。鉴于此，本文在分析经济政策不确定性影响公司违规行为的作用渠道和经济逻辑基础上，选取2006-2019年沪深A股非金融类上市公司数据，针对资本市场中不同公司违规类型和违规风险指标，实证检验了经济政策不确定性引致公司违规的动因、传导机制以及差异性特征。
本文可能的边际贡献有：第一，不同于现有文献探讨经济政策不确定性对企业现金持有[6]、投资决策[7]、股息支付[8]、资本结构[9]、资产定价[10-11]、股票价格[12]等方面的影响，本文聚焦于探讨经济政策不确定性与公司违规行为之间的关系，揭示出在经济下行压力下降低企业的政策不确定性预期对于防范化解市场风险的理论逻辑和现实意义。本文不仅拓展了经济政策不确定性的相关研究领域，而且也丰富了上市公司欺诈违规影响因素的研究。第二，从流动性风险和信息透明度两个路径阐述了经济政策不确定性导致公司违规概率提高的内在路径和机制，揭示受到不确定性负面冲击的企业不惜在法律制度边缘铤而走险的内在动因，有助于深入理解公司违规发生的多种因素。第三，探讨了在不确定性环境下完善市场纠错机制的应对策略。通过识别异质性企业受到不确定性负面影响的差异性特征，本文发现通过改善公司治理水平、增强财务柔性、提高经营能力，能够有效缓冲不确定性冲击引致的违规风险，完善资本市场的纠错机制，为增强实体经济应对不确定性冲击的潜力和韧性提供了经验证据。
(一)经济政策不确定性与公司违规动因的理论分析
自2008年全球金融危机以来，经济政策不确定性作为一种不确定性的具体形式逐渐引起国内外学术界的高度重视。经济政策不确定性主要反映了政府为了应对经济下行、保持经济稳定而积极作为、进行经济政策调整所带来的不可预期的影响。经济政策不确定性属于环境不确定性，该领域本质上反映的是由政策变动引发的经济环境的不确定性。该领域的研究并不是对经济政策的优劣做出判断，而是集中在经济政策制定的时间、效力的波动性与不稳定性，以及由此带来的影响。通常而言，经济政策是政府塑造商业环境的有效手段，政府制定和出台一系列的经济政策会直接影响到公司生产运营所处的宏观经济环境。好的经济政策会有利于企业的发展，提高企业经营业绩，不好的经济政策则会增加企业的经营成本和经营风险，给企业发展带来负面效应。而经济政策不确定性反映的是一种二维影响，其使企业处于一种不确定的环境之中。一方面，经济政策的不确定性会影响企业的战略发展。因为经济政策的频繁变动会使企业的经营环境变得复杂多变、难以预测，使得市场主体处于一种模糊、预期性差的经营环境中，极大地限制了管理者对于政策预期的信心，使其难以准确判断政策出台的时点、政策制定内容以及政策出台以后的潜在影响，无法及时做出调整和应对[13-14]。另一方面，经济政策的不确定性可能会创造新的市场和投资机会，促进企业的发展。因此，如何应对经济政策的不确定性成为决定企业生存和发展的关键问题。
企业为了规避经济政策不确定性的冲击，需要基于对未来政策走向的预判，针对可能出现的不同情况采取有力的应对措施。然而，在这一过程中，企业往往面临着政策不确定性预期下的成本和收益不对称性难题：为应对不确定性冲击产生了较高的调整成本和较低的预期收益。具体体现在三个方面。其一是沉没成本的不可控性。主要源于管理层的政策预期偏差导致企业没有沿着正确的轨迹发展，从而面临较高的沉没成本和失败风险。其二是机会成本的复杂性。在政策不确定性预期下，企业根据可能的不同情况进行规划和部署。不同策略下企业所做出的调整和应对措施都将不可避免地耗费大量的内外部资源。这样多元复杂的机会成本来源可能导致企业面临流动性困境，造成企业经营发展举步维艰。其三是未来预期收益的模糊性，企业的调整和转变同样面临风险隐患，致使未来预期收益也存在极大的不确定性。企业无法明确判断企业的经营发展能否达到预期，从而增大了企业的决策难度。
因此，大多数企业在不确定性冲击下总是会表现得有心无力，未能做到未雨绸缪，抑或是应对措施没有达到预期的效果便以失败告终。如果不能采取及时的响应措施，企业最终将会迫于不确定性冲击的压力而进行被动的调整和变革，企业面临的风险也会随之积聚。这是因为，外部环境不确定性引起公司业绩波动，增加了公司战略制定和实施的难度，公司经营业绩剧烈波动的风险增大，向资本市场传递了不利的信号，增加了公司的融资成本和信誉风险。一旦宏观不确定性的冲击超过了企业承载限度，导致无法完成预定的经营和财务目标，市场需求和投资者信心受挫，会进一步加剧公司的经营困境，高管进行盈余管理和违规操作的动机骤然增大[15]。管理者会将违规操作视为一种对冲外部风险的有效方式，通过盈余管理能够平滑公司业绩波动，实现收益目标并达到财务指标要求，同时也保障了其私人收益免于遭受较大损失[16]。
综上，在经济政策高度不确定的环境下，企业的调整成本和预期收益存在较大的不对称性，缺少足够的转换时间和利润空间应对和规避不确定性的负面影响，从而揭示出不确定性压力下企业违规动因增大的经济逻辑。由此，提出假设1。
H1经济政策不确定性提高会导致公司违规的概率增加。
(二)经济政策不确定性影响公司违规的机制分析
1.流动性约束视角
经济政策不确定性影响公司违规的机制之一是经济政策不确定性会提高公司募集资金难度和融资约束风险，进而公司违规的收益相对增大。具体而言，随着经济政策不确定性提高，金融机构会主动采取措施规避不确定性冲击的负面影响[2]，一方面，考虑到企业未来经营状况和现金流量难以预测，企业的信用违约风险显著上升[17-18]；
另一方面，金融机构无法对公司的经营状况和资金储备实施有效的监督和评估，对于未来潜在违约风险和损失难以把控。银行等金融机构会紧缩信贷供给[19]，实施更严格的贷款标准[17]。显然这一举措扭曲了信贷资源配置效率，企业申请新贷款被受理的可能性降低，申请获批的等待周期延长，使得资本市场的信贷利差扩大，信贷规模收缩，企业的融资成本显著提升[20]。另外，对投资者而言，在政策不确定环境下会表现出更显著的风险厌恶特征和更加谨慎的投资决策风格，对不确定性寻求的投资溢价要明显高于传统的市场风险溢价[20-21]，企业的融资渠道变窄，融资成本提高，融资难度增大[22-23]。因此，企业在经营发展过程中面临融资约束的风险显著提高。
公司募集资金的需求构成了其另一违规动机。例如，公司可能夸大其主营业务收益和市场竞争力以获得更高的股票发行溢价或更低的债券发行利率。在极端情况下，公司可能会虚假披露财务信息来掩盖财务困境[24-25]，以避免公司负面财务信息对其生存发展和募集资金造成威胁。此外，Schrand和Zechman (2012)[26]在研究中比较了发生欺诈的公司和不发生欺诈的公司的现金流量水平，发现发生欺诈的公司具有较低的现金流量。这就意味着当公司资金储备匮乏，面临较大财务约束风险时，公司高管也表现出更高的违规倾向[27]。公司的融资约束增大表明企业面临着营运资金链断裂的风险，难以维持企业用于正常生产经营和技术研发的资金投入，公司的高层管理者可能会通过粉饰业绩、虚假披露等违规手段来吸引投资者的关注，以获得资金支持，用于保障公司正常的商业活动[28]。综合以上分析，在经济政策不确定性冲击下，公司会陷入财务约束困境，公司高管违规行为的潜在收益显著增大，故而具有更高的违规动机，由此提出假设2。
H2经济政策不确定性提高会增强公司流动性约束，进而提高公司违规的概率。
2.信息透明度视角
经济政策不确定性影响公司违规的机制之二是使公司的负面信息更难以被发现，加剧了公司的信息不对称程度，降低了违规稽查率，进而降低违规成本。具体来看，屈文洲和崔峻培(2018)[29]指出不确定性是决策者不能很好预测事物未来状态的情形，主观来看，不确定性源于决策主体在信息约束下有限的认知能力，如奈特不确定性(Knight Uncertainty)[30]。而客观来讲，不确定性的极端变化超出了决策者认知范畴，即不确定性冲击。由此引申到市场参与者与实体企业之间信息缺口问题的讨论上，宏观经济政策不确定性会使得微观企业处于一种模糊、预期性差的经营环境中[21]，公司信息透明度下降，公司相对于市场参与者的信息不对称性显著提高[4]。具体表现为公司未来发展方向不再明朗，市场参与者难以根据公司的历史财务数据和当下经营状况做出合理的预测。而且大多数投资者会受限于外部经济政策环境变化的影响，政策不确定性造成信息缺失或混乱，打击参与者的信心，分散参与者的注意力[31]，从而使其没有能力关注公司主体的发展状况。此外，公司在不确定冲击下的极端情况或意外事件可能超出投资者的认知范畴，这也是公司和投资者之间信息不对称程度增加的另一原因。
信息透明度是决定公司违规动机的另一因素。对于资本市场的外部投资者而言，外部投资者往往缺少公司内部治理效率和财务状况等信息的有效获取途径，尤其是当公司信息透明度较低时，外界与公司之间的信息缺口扩大，信息不对称程度将显著增加。Povel等(2007)[32]，Wang等(2010)[25]指出当公司内部信息披露不够完备时，外界对公司的监管成本较高，这将导致对公司违规行为缺乏有效的监管和稽查，公司违规概率显著增加。Hu等(2019)[33]研究发现当公司进行社会责任信息披露时，外界可以通过财务报表之外的途径了解到公司内部治理能力和发展战略，能够有效监管公司高管的治理决策行为，公司违规的概率显著下降。因此，当公司信息透明度下降、信息不对称程度增加时，无疑会增加公司隐匿负面消息的可能性，增大公司违规操作被发现的难度[34-35]，即公司高管违规行为被查处的概率减小，违规成本下降，而公司违规的倾向将随之显著增大[36]。综合上述分析，公司信息透明度可以成为经济政策不确定性影响公司违规的作用机制，并基于此提出假设3。
H3经济政策不确定性提高会降低公司信息透明度，进而提高公司违规的概率。
(三)经济政策不确定性的应对策略分析
由于政策变化引致的宏观经济环境不确定性的冲击会波及资本市场的各类主体。不同类型的企业在运营、管理、财务、绩效等方面的差别较大，对政策变化做出应对和调整的能力也各有差异。具有异质性特征的企业受到经济政策不确定性的影响程度不同，进而呈现出不同程度的违规动机和风险。因此有必要基于企业异质性的角度对经济政策不确定性下的公司违规行为进行深入探讨，通过识别不同类型企业受到不确定性负面影响的差异，探索企业能够更好地应对和规避不确定性冲击的可行方法。基于前文对经济政策不确定性预期下公司违规动因的分析，为了更好地规避不确定性冲击引发的公司违规风险，企业需要着力克服不确定性预期下调整成本和收益的不对称性。本文分别从公司的治理水平、财务柔性和经营能力3个视角对企业异质性问题分别展开讨论。
首先，从公司治理的角度来看，管理层较高的治理水平有助于帮助企业在政策不确定性预期下做出正确的判断与合理的决策，降低沉没成本的不可控性。更为重要的是，治理效率的提高有助于企业决策过程中减少内部摩擦，降低无谓损耗[37]。因而，公司治理水平较好的企业会较好地阻止公司管理层在经济政策不确定性提高时“浑水摸鱼”发生违规的动机。
其次，从财务柔性的角度来看，财务的柔性程度决定企业创造自由现金流的能力，可有效降低企业投资的机会成本[38]。在不确定性预期增大的情况下，具有较高财务柔性的企业一方面拥有较强的风险抵御能力，能够以较低的成本来募集资金，为企业在生产经营方面的调整提供稳定的资金支持，另一方面也为公司把握投资机会、扩大投资规模、提高投资收益提供有力支持。
因而，财务柔性较好也会抑制公司发生违规的风险。
从经营能力的角度来看，企业的经营能力决定其生产调整的灵活性和适应性能力以及保持企业持续平稳发展的韧性程度。特别是在受到经济政策不确定性冲击时，具有良好经营能力的企业能够快速做出有弹性的调整，并且在调整之后能够迅速恢复到原有的盈利水平，确保企业未来收益达到预期水平[39]。因而，具有良好经营能力的企业有能力去规避政策不确定性造成的负面影响，保障企业的平稳运行和健康发展，从而最大限度地降低管理层的违规动机。由此提出假设4。
H4经济政策不确定性提高情况下，公司治理水平提高、财务柔性增强、经营能力提升会抑制公司违规行为的发生。
(一)实证模型构建
1.基准模型构建
(1)
式(1)为本文实证分析基准模型的主要形式。在考察公司违规事件时，考虑的是事前因素对该估计方程的影响，所有解释变量和控制变量均采用滞后一期处理。μi, industry、μi, province分别表示行业和地区层面上的固定效应。田国强和李双建(2020)[40]指出EPU指数为时间序列变量，在同一年份全部企业面临着相同的测度值，若直接引入时间固定效应会引起多重共线性，造成经济政策不确定性的冲击效应被时间趋势的作用抵消。因此借鉴田国强和李双建(2020)[40]的设计思路，在基准模型中并未控制时间固定效应。
2.中介效应检验模型
(2)
(3)
(4)
其中经济政策不确定性指数(EPU)为主要解释变量。M表示中介变量，包括反映企业的流动性约束和信息透明度的指标。通过检验拟合系数β1、β2、β3、β4的显著性来判断是否存在中介效应。如果中介效应成立，则需要保证β1、β2、β4的系数均显著。
(二)变量选取和指标构建
1.经济政策不确定性(EPU)
主要解释变量的测度采用斯坦福大学和芝加哥大学的Baker，Bloom和Davis13位学者所编制的宏观经济政策不确定性指数(EPU指数)(2)数据来源：http://www.policyuncertainty.com/。为构建更真实反映中国经济社会发展现状的经济政策不确定性指数，Davis等学者选取了中国最具影响力的两份报刊《人民日报》和《光明日报》进行文本分析，检索并过滤出每个月内刊发的包含“Economics”“Policy”“Uncertainty”关键术语的文章，构建了涵盖经济政策相关不确定性的文章出现的月度频率数据。将该月度频率除以同月所有刊发文章的数量，进行标准化处理后得出了第一个中国的经济政策不确定性指数(EPU1)。在表1中汇报了每个集合中具体的术语设定。
表1 经济政策不确定性指标构建关键术语
此外，Baker等3位学者还选取了香港最具影响力的英文报纸《南华早报》(SCMP)，基于文本分析技术，检索并过滤出SCMP每个月刊发的包含“China，Chinese”“Economy，Economic”“Uncertain，Uncertainty”信息的文章所占比重，进行标准化处理后得出了第二个衡量中国的经济政策不确定性指数(EPU2)。本文在实证分析时，通过计算年度平均值，将月份经济政策不确定指数转化成为年度经济政策不确定指数。
2. 公司违规(Fraud)
借鉴陆瑶等(2012)[15]、孟庆斌等(2019)[36]的设计思路，本文实证检验的被解释变量为公司违规哑变量(Fraud)，上市公司当年被稽查出违规事件时Fraud赋值为1(Fraud=1)，否则Fraud赋值为0(Fraud=0)。在此基础上，本文进一步将公司违规类型细化，以便更为细致地检验经济政策不确定性对不同违规类型的影响效果。具体而言，借鉴孟庆斌等(2019)[36]的研究设计思路，将公司违规类型划分为三大类：信息披露违规、经营违规和领导人违规。其中，信息披露违规(FraudT1)包括虚构利润、虚列资产、虚假记载、推迟披露、重大遗漏、披露不实、一般会计处理不当；
经营违规(FraudT2)包含出资违规、擅自改变资金用途、占用公司资产、违规担保和其他；
领导人违规(FraudT3)包含欺诈上市、内幕交易、违规买卖股票、操纵股价(3)值得说明的是，CSMAR对上市公司违规数据进行了更新，违规类型由原来的9个类型细分为了15个类型，但是并不影响其他违规指标的构建。因此，本文在修改过程中，对全部与公司违规类型有关的计量结果进行了更新。。
此外，在稳健性检验部分，本文还通过公司违规次数(CFraud)和公司违规类型(TFraud)来衡量公司违规风险，对主要的研究结论再次进行检验和讨论。具体而言，CFraud用上市公司当年违规的次数来衡量，TFraud用上市公司当年涉及的违规类型来衡量，CFraud和TFraud均能反映出公司违规的严重程度[27,33]。
3. 中介变量
企业流动性约束采用其经营性现金流占比(Cashflow)来衡量，企业的经营性现金流所占比重越低，说明企业将会面临的流动性约束的风险越大。信息透明度采用股价信息含量指标(SI)来表示，具体构建方法如下
ri,t=β0+β1×rm,t+β2×rm,t-1+εi,t
(5)
(6)
4.其他控制变量
参考既有文献选取以下变量作为影响公司违规动机的控制变量：企业属性(SOE)、 上市年限的长短(Firmage)、高管职务兼任的情况(Dual)、董事会规模(Board)、企业社会责任(CSR)、四大审计单位(Big4)、以及反映企业运营状况的经营成本率(Cost)、现金资产储备(Cash)、债务杠杆率(LEV)、托宾Q值(TobinQ)等指标。各控制变量的具体定义和度量方法详见表2。
表2 控制变量的定义和度量
(三)描述性统计结果
本文选取2006-2019年沪深A股上市公司作为研究对象。为使各样本财务数据一致可靠，剔除了金融行业股票、ST股票、已退市股票和数值缺失的股票。其中，公司违规数据的样本区间为2007-2019年，解释变量均为1期滞后指标，对应的样本区间为2006-2018年。此外，本文还剔除了上市年限不足1年的企业样本。为排除极端值的影响，对连续变量进行前后1%的缩尾(Winsorize)处理。公司违规、公司并购和董事会结构数据来自国泰安数据库，其他财务数据来自Wind数据库。
主要变量的描述性统计及组间差异检验结果详见表3，在剔除数据缺失样本后，有效样本容量为25 820。这里基于公司违规与否进行分组，查看各个变量在分组之后的均值水平和组间差异性。结果表明在公司违规样本组(Fraud=1)和非违规样本组(Fraud=0)经济政策不确定性指数存在明显差异，而且违规样本组内的经济政策不确定性程度更高。此外，在1%的显著性水平下，主要控制变量也存在显著的组间均值差异性。
表3 组间均值差异检验结果
(一)基准回归结果
表4汇报了经济政策不确定性对公司违规概率影响的基准回归结果。表5汇报了针对不同违规类型的基准回归结果。在表4中，经济政策不确定性指数EPU1、EPU2的拟合系数均在1%的置信度下显著为正，说明在经济政策不确定冲击下，公司违规的概率显著提高，研究假设H1成立。具体而言，由表4列(3)边际效应结果(AME)可知，EPU1指标每升高1个单位，公司违规的概率将显著提升4.16%。在此基础上，本文将公司违规类型细化为3类：信息披露违规、经营违规和领导人违规，并且进一步检验了经济政策不确定性冲击对公司不同类型违规风险的影响，结果详见表5。可以看到，经济政策不确定性指数对3类违规事件发生概率的影响均显著为正，且均达到了1%的显著性水平。EPU1指标每升高1个单位，企业信息披露违规概率提高3.60%，经营违规的概率提高3.51%，领导人违规的概率提高1.27%(4)实践中一起公司违规事件往往涉及多个违规类型，所以经济政策不确定性对3种类型违规概率的边际效应之和大于4.16%(表4中结果)。。相比之下，经济政策不确定性引致企业信息披露违规和经营违规的动机更强，这就意味受到经济政策不确定性的影响，公司在经营层面和信息披露层面的违规风险骤然增大。
表4 基准回归结果(一)
表5 基准回归结果(二)
(二)影响机制检验与分析
本文将分别从流动性约束和信息透明度两个路径探讨经济政策不确定性引致公司违规的传导机制。企业面临的流动性约束程度采用经营性现金流占比来衡量，企业在当期实现的经营性现金流占比越低表明企业面临的流动性约束越强。对于经营性现金流(Cashflow)中介变量的检验结果详见表6的列(1)、列(2)。其中，在列(1)中经济政策不确定性指标EPU1对Cashflow的拟合系数在1%的置信度下显著为负，说明经济政策不确定性提高对企业经营性现金流产生较为严重的负面冲击，增加了未来营运资金波动的风险[17]。在列(2)中，同时考虑主要解释变量(EPU)和中介变量(Cashflow)的回归结果，Cashflow的拟合系数在1%的置信度下显著为负，表明Cashflow与公司违规概率呈显著正相关。经济政策不确定性冲击引致的流动性风险会显著提高公司违规概率，研究假设H2成立。
企业信息透明度采用上市公司的股价信息含量指标(SI)来表示，SI数值越大，表明上市公司的信息透明度越高，信息不对称性越低。对于股价信息含量中介变量的检验结果详见表6的列(3)、列(4)。其中，列(3)中经济政策不确定性指标EPU1对融资约束指标SI的回归系数为负，说明公司股价受到宏观经济政策不确定性的冲击较大，股价信息含量会显著降低，企业与外界的信息差距显著增大。在列(4)中，同时考虑主要解释变量(EPU)和中介变量(SI)影响后，SI对违规指标Fraud的拟合系数仍在1%的置信度下显著为负，不确定性冲击引致的股价信息含量的降低会显著提高公司违规概率，研究假设H3得到验证。
由表6的列(5)、列(6)结果，可以进一步对各中介指标的贡献率进行对比分析。通过流动性约束程度提高导致公司违规的间接效应贡献了42.46%，通过信息透明度下降导致公司违规的间接效应贡献了57.54%。整体而言，中介变量的系数均在1%的显著性水平，在经济政策不确定性冲击下，企业流动性约束增强，信息透明度降低，进而导致公司违规概率显著提升。根据温忠麟和叶宝娟(2014)[42]提出的依据系数显著性的判断法则，可以认为两个中介传导渠道都是稳健存在的。基于资金流动性和信息透明度的路径能够有效揭示经济政策不确定性引致公司违规的经济逻辑和内在机制。与此同时，在表7中基于EPU2的中介检验结果仍能得出一致的结论。
表6 机制检验结果(一)
表7 机制检验结果(二)
(一)针对不同违规风险指标的检验结果
在基准检验基础之上，本文借鉴Harjoto(2017)[27]，Hu等(2019)[33]，孟庆斌等(2019)[36]的设计思路，通过公司违规次数和公司违规类型来衡量公司违规风险，对前文的主要结论再次进行检验和讨论。具体而言，违规次数为上市公司当年违规的次数，违规类型为上市公司当年涉及的违规类型数目，两个变量的数值越大，反映公司的违规风险越大，违规程度越严重。结果发现，经济政策不确定性指标EPU1和EPU2的系数均显著为正，表明受到经济政策不确定性的冲击，公司违规发生的次数显著增大，所涉及的违规类型显著增多。结合基准结果，可以认为经济政策不确定性的提高不仅增大了公司违规概率而且加剧了公司违规的严重程度，引致更大的公司违规风险。
为验证经济政策不确定性引致公司违规风险增大的内在机制，本文再次针对违规次数和违规类型两变量进行机制检验。结果显示，随着经济政策不确定性的升高，公司经营性现金流收窄，股价信息含量减低，将会显著影响公司违规的次数和违规类型，进一步细化了经济政策不确定性引致公司违规风险的内在逻辑。
(二)经济政策不确定性指数测算方法讨论
前文主要采用算数平均法将EPU指数的月度数据转化为年度数据。为得到更为稳定的结果，本文还将通过计算几何平均、取中位数和最大值的方法来重新测算年度EPU指数，分别将3个重新测算的指标代入基准回归模型中进行检验。重新测算后的经济政策不确定性指标的拟合系数均在1%的置信度下显著为正，回归结果均与前文结论保持一致。
(三)内生性讨论
考虑到实证分析过程中可能存在由于遗漏变量和同时性偏差造成的内生性问题，通过构造工具变量来讨论由内生性引起的估计偏差。参考王义中和宋敏(2014)[43]的研究方法，美国的政策效应存在显著的溢出效应，其经济政策不确定性冲击会影响和波及其他国家，所以采用美国经济政策不确定性指数作为衡量我国经济政策不确定性的工具变量。结果表明，引入工具变量之后，本文的研究结论仍能得到验证，不确定性冲击将显著提高公司违规风险。
(四)部分可观测问题讨论
考虑到公司违规的样本数据存在一定的部分可观测性，即在数据统计中只能观测到公司已经发生违规操作并且被监察机构查处曝光的事件[36,44]。为了更好地分析这一问题，降低由于样本数据部分可观测性引致的估计偏误，Wang(2013)[44]将公司欺诈事件分为欺诈发生和欺诈查处两个过程，欺诈发生是公司管理层实施和操作的行为，而欺诈被稽查和查处是监管机构的行为，同时也受到欺诈发生的影响，并且采用部分观测的双变量Probit模型(Bivariate Probit Model with Partial Observability)来进行估计。其中，影响公司违规发生过程的变量有：经济政策不确定性指数(EPU1、EPU2)、企业社会责任(CSR)、现金储备(Cash)、债务杠杆(LEV)、经营成本(Cost)、托宾Q比率(TobinQ)、国企性质(SOE)、上市年限(Firmage)、两职合一(Dual)、董事会规模(Board)。影响公司违规稽查过程的变量有：经济政策不确定性指数(EPU1、EPU2)、国企性质(SOE)、上市年限(Firmage)、两职合一(Dual)、董事会规模(Board)、四大审计(Big4)、股票换手率(ToverOsY)、并购重组(MA)。两个过程的估计方程形式如下
Commiti,t=α0+α1EPUi,t-1+α2CSRi,t-1+α3Cashi,t-1+α4LEVi,t-1+α5Costi,t-1+α6TobinQi,t-1+α7SOEi,t-1+α8Firmagei,t-1+α9Duali,t-1+α10Boardi,t-1+μi,industry+μi,province+εi,t-1
(7)
Detecti,t=β0+β1EPUi,t-1+β2SOEi,t-1+β3Firmagei,t-1+β4Duali,t-1+β5Boardi,t-1+β6Big4i,t-1+β7ToverOsYi,t-1+β8MAi,t-1+μi,industry+μi,province+εi,t-1
(8)
结果表明，当采用部分可观测的Bivariate Probit样本进行基准回归时，经济政策不确定性指标EPU1和EPU2对违规发生概率的系数在1%置信度下仍显著为正，对违规稽查概率的系数在1%置信度下显著为负，说明在高度政策不确定性冲击下，公司违规动机显著增强，而违规被查出和曝光的难度也显著提高，与前文的分析和论述具有逻辑一致性。
(一)公司治理视角
本文借鉴周茜等(2020)[45]的指标设计思路，综合考虑企业管理层的激励、监督、决策等相关指标，运用主成分分析法构造了反映公司治理水平的综合评价指标。具体而言，采用高管薪酬和持股指标来表示公司治理中的激励机制；
采用独立董事占比与董事会规模指标来表示董事会的监督作用；
采用机构持股比例与股权制衡度(第二至第十大大股东持股与控股股东持股之比)指标来表示股权结构的监督作用；
采用董事长是否同时兼任总经理的指标来表示管理者的决策权力。综合上述七个指标，运用主成分分析法构建公司治理指数GI，GI数值越大，说明公司治理水平越高。与此同时，本文还基于GI指标的中位数值将全样本划分为高治理水平(HighGI=1)和低治理水平(HighGI=0)两个样本组，更为直观地呈现出不同公司治理水平样本组的差异性。在基准模型中引入公司治理指标与经济政策不确定性指标的交互项，回归结果详见表8。其中交互项GI×EPU1、GI×EPU2的系数均在1%置信度下显著为负，表明随着经济政策不确定性的提高，股权集中度较高的公司发生违规的概率相对较低。良好的企业治理水平，能够有效缓冲不确定性冲击引致的违规风险。在表8的列(3)、列(4)，交互项HighGI×EPU1、HighGI×EPU2的系数也均显著为负，说明在高度不确定性政策环境下，治理水平较高的企业发生违规的概率相对较低。上述结论表明，公司治理能力的差异决定了其受到宏观经济政策不确定性负面冲击和影响的程度。治理效率较高的企业能够更加科学及时地应对危机，具备较高的抵抗风险和规避不确定性冲击的能力，从而降低不确定性冲击引致的公司违规风险。
表8 基于公司治理视角的检验结果
(二)财务柔性视角
其次，从财务柔性的视角讨论企业受到经济政策不确定性冲击的差异性影响。借鉴曾爱民等(2011)[38]的研究方法，分别从现金柔性(FlxCash)和负债融资柔性(FlxLEV)两个维度来设计企业财务柔性的评价指标。现金柔性(FlxCash)由企业的现金比率与行业平均现金比率的差值来衡量。FlxCash数值越大，表明企业的财务柔性程度越高。遵循曾爱民等(2011)[38]的设计思路，以30%分位数值为标准将全样本企业划分为高现金柔性(FlxCash=1)和低现金柔性(FlxCash=0)两组。在基准模型中引入现金柔性指标与经济政策不确定性指标的交互项(FlxCash×EPU1、FlxCash×EPU2)进行异质性分析，回归结果详见表9的列(1)、列(2)。其中交互项的系数均显著为负，证明现金柔性较差的公司发生违规的概率相对较高。相比之下，现金柔性较高的公司在外部环境恶化时，有一定缓冲空间来应对可能出现的融资困境，从而降低公司违规的风险[37]。
负债融资柔性(FlxLEV)由行业平均负债比率与企业负债比率的差值来衡量。FlxLEV数值越大，表明企业的负债融资柔性程度越高。以30%分位数值为标准将全样本企业划分为高负债融资柔性(FlxLEV=1)和低负债融资柔性(FlxLEV=0)两组。在基准模型中引入负债融资柔性指标与经济政策不确定性指标的交互项(FlxLEV×EPU1、FlxLEV×EPU2)进行异质性分析，回归结果详见表9列(3)、列(4)。在1%的置信度下，交互项的系数显著为负，意味着经济政策不确定性冲击下，负债融资柔性较差的公司违规倾向更大。在资本市场中，高负债融资柔性的企业具有良好的商业信用和较低的违约风险，公司债务杠杆越低，出现债务危机的可能性减小，其风险承受能力越强。当经济政策不确定性提高时，风险承受能力较高的公司面临财务困境和经营危机的可能性较低，往往具有相对较弱的实施欺诈的动机。表9结果表明，公司财务柔性的差异决定了其受到宏观经济政策不确定性负面冲击和影响的程度，通过改善公司财务柔性程度能够显著降低不确定性冲击引致的公司违规风险。
表9 基于财务柔性视角的检验结果
(三)经营能力视角
最后，基于经营能力视角讨论企业受到经济政策不确定性冲击的差异性影响。具体通过企业的生产效率和资产回报率来评价其经营能力的高低。企业生产效率用OLS法进行估算，并按照中位数值将全样本企业划分为高生产率(HighTFP=1)和低生产率(HighTFP=0)两组。基于企业生产效率的异质性讨论结果详见表10 的列(1)、列(2)。其中交互项HighTFP×EPU1、HighTFP×EPU2的系数均显著为负，表明在经济不确定性冲击下，生产率较高的企业发生违规的倾向相对较低。
资产收益率(ROA)为公司的息税前利润所占总资产的比重，用以表示企业的经营绩效和盈利能力，ROA数值越大，说明公司生产经营能力越强。在经济不确定冲击下，不同的公司进行生产规模的调整转变、保持盈利能力的程度也不相同，因此所表现出的违规动机可能会存在差异。基于公司资产收益率的异质性讨论结果详见表10 的列(3)、列(4)。其中以ROA的中位数为标准将全样本企业划分为高盈利(HighROA=1)和低盈利(HighROA=0)两类。结果显示，交互项HighROA×EPU1、HighROA×EPU2的系数在1%的置信度下均显著为负，表明当经济政策不确定性提高时，高盈利企业的违规概率相对较低。综合表10的回归结果，相比之下，经营能力较强的企业受到宏观经济政策变化的负面冲击程度较弱。当外部经济政策环境恶化时，高效率和高盈利企业能够及时地调整和应对，更好地适应和恢复，从容应对和摆脱不确定性的冲击。因此，盈利能力较高的公司面临经营困境和业绩亏损的可能性较低，往往具有相对较弱的实施欺诈的动机[44]。通过增强企业的经营能力能够显著降低不确定性冲击引致的公司违规风险。
表10 基于经营能力视角的检验结果
本文将研究视角聚焦于我国沪深A股的上市企业，探讨了宏观经济政策不确定性引致公司违规的动因、机制与应对策略，为更好地降低企业对政策不确定性的预期、防范化解资本市场风险提供了丰富的经验证据。主要研究结论有以下四点：(1)宏观经济政策不确定性的提高会显著增强公司违规动机和违规的严重程度，提升公司违规风险。EPU1指标每升高1个单位，企业违规概率提高4.16%。细分来看，企业信息披露违规概率提高3.60%，经营违规的概率提高3.51%，领导人违规的概率提高1.27%。(2)基于流动性约束视角的机制检验结果表明，在较高不确定性冲击下，公司经营性现金流的比重缩减，流动性约束程度提升，进而显著提高公司违规的概率。(3)基于信息透明度视角的机制检验结果表明，在较高不确定性冲击下，公司股价信息含量降低，与外界信息差距增大，进而显著提高公司违规的概率。(4)不同特征类型的企业受到不确定性负面冲击的影响程度存在差异。在宏观经济政策不确定性冲击下，治理水平较高、财务柔性较好、经营能力较强的公司违规倾向较低，违规风险相对较小。
基于上述结论和认识，本文提出以下政策建议。对市场主体而言，要准确理解和把握政策发展和变动方向，尽可能把宏观政策不确定性可能引致的风险降到最低。更为重要的是要致力于改善公司的治理水平和管理效率，提高财务柔性储备，提高生产效率和盈利能力，增强企业面对不确定性冲击的承受能力和重塑韧性，及时地调整和应对，更好地生存和恢复，确保企业主营业务的平稳运行和健康发展。对政府部门而言，在经济下行的三重压力之下，不仅仅要借助积极的政策和工具激发市场活力，而且要兼顾政策频繁出台、变动可能带来的负面影响。一方面，通过提高政策制定的稳定性、连续性与可持续性，增强政策执行力度，降低市场主体对于政策不确定性的预期，规避潜在的不确定性隐患。另一方面，要尊重市场客观规律，通过引导企业总结和发现问题及时调整和改进问题，从而带动市场不断自发完善纠错机制，从根本上防范和化解市场风险，为我国实体经济行稳致远打下坚实的基础。对监管机构而言，要高度重视经济政策不确定环境下上市公司经营行为变化的走势和特征，重点审查上市公司各类并购重组活动，以便对公司违规行为及早发现、尽快遏制。对投资者而言，要对企业的经营管理行为保持警惕，及时关注上市公司财务会计信息异常变动情况，防止因上市公司违规造成的投资损失。
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