供应链金融与企业风险承担

    张福宝 叶小杰

    

    

    

    【摘 要】 关于供应链金融是“不负众望”的创新性融资模式还是频繁“暴雷”的“流氓式”盘剥工具，一直以来众说纷纭。文章选取2010—2018年我国A股市场上市公司作为研究对象，实证考察了供应链金融对企业风险承担水平的影响，并探讨了融资约束在上述关系之间的中介效应。研究结果表明：供应链金融与企业风险承担之间具有显著的正向关系;非国有上市公司、主板上市公司和未获得政府补助的上市公司中，供应链金融与企业风险承担的正向关系更加显著;企业信息透明度对上述关系具有显著的负向调节效应。影响机制检验表明，融资约束在供应链金融与企业风险承担的关系中具有显著的中介效应。不仅丰富了供应链金融经济后果的研究成果，而且为全面评价供应链金融融资机制、提升小企业风险承担能力提供了借鉴和参考。

    【关键词】 供应链金融; 风险承担; 信息透明度; 融资约束

    【中图分类号】 F276.6? 【文献标识码】 A? 【文章编号】 1004-5937（2020）18-0026-09

    一、引言

    我国处于经济增长速度换挡、经济结构阵痛叠加以及外部环境深刻变化的复杂时期，金融压抑现象加剧，企业面临更大的融资困境[ 1 ]。然而，机遇与挑战并存，以大数据、互联网、区块链技术为代表的新的发展模式迅速“走红”，为我国创新发展注入新的动力。其中，兼具产业、金融多重特征的供应链金融开创了以供应链和核心企业为依托的创新融资模式，为纾解企业融资难题提供了一条更加便捷有效的渠道。2019年11月，发改委等15部门联合印发了《关于推动先进制造业和现代服务业深度融合发展的实施意见》，鼓励金融机构积极筹备和开展基于真实交易背景的票据、应收账款、存货、预付款项融资等供应链金融服务。然而，供应链金融能否不负众望成为解决企业融资难题、助力制造业转型升级的新风口呢？部分观点认为供应链金融在实际业务中存在较大风险：一方面，供应链条的核心企业和参与者在主导性上存在局限性，尚未形成成熟的管理和组织体系;另一方面，金融机构无法深入产业内部，这一信息不对称的存在加剧了金融机构的信贷风险。那么，供应链金融究竟如何影响企业发展？这一问题的答案亟待探寻。

    风险承担是企业在面对不确定性的情况下对风险的承受水平，体现了企业对风险的应对和规避能力[ 2 ]，因此一直以来受到企业内部管理者和外部投资者的高度关注[ 3 ]。从融资角度看，供应链金融是依托核心企业信用和供应链参与者之间关联关系展开的金融服务活动，可以有效提高企业融资效率，为企业提供较为充足的现金流，强化企业风险承担。但是，从信用风险角度看，核心企业可能基于紧密的社会网络关系和上下游生产链条盲目对贷款企业提供信用，低估企业风险，增加企业的债务成本和财务压力，导致企业风险承担水平的降低。那么，供应链金融对企业风险承担是激励还是抑制？供应链金融又是通过什么传导机制对企业风险承担产生影响？这是本文的研究主题。

    本文以2010—2018年间我国A股市场上市公司作为研究对象，利用核心企业关联交易中的担保数量刻画供应链金融，探讨了供应链金融对企业风险承担的影响，揭示了供应链金融对企业决策的经济后果。

    二、文献综述与理论分析

    （一）文献综述

    近年来，学者对供应链金融的探讨如火如荼，大多集中于对供应链金融自身风险和融资特点、融资缓释效应后果和外部环境影响因素的探讨。首先，在供应链金融的自身特点上，已有研究表明供应链各个企业之间的融资共享有利于促进企业间的利益最大化，且供应链金融对销售额、销售成本、投入资本和资本成本率具有内在影响[ 4-5 ]。其次，在融资缓释效应后果方面，诸多学者关注于供应链金融对不同规模、特征企业融资约束的缓释作用，并在此基础上进一步探讨了对企业决策的影响[ 6-7 ]。最后，在影响因素方面，部分学者探讨了在信息网络技术迅速发展的背景条件下，供应链金融模式演化、创新趋势等方面受到的影响[ 8 ]。此外，还有部分学者抛开企业和供应链视角，从提供供应链金融的金融机构入手，对供应链金融展开研究。

    企业风险承担的影响因素和经济后果一直是国内外学者讨论的焦点。在影响因素方面，部分学者认为宏观经济波动、经济政策不确定性和大宗商品价格波动是导致企业风险承担能力变化的宏观经济因素[ 9 ]。法律制度发展、投资者保护政策、地区制度差异、税收政策和文化差异等中观制度层面因素，也对企业的风险承担能力产生了不可忽视的影响[ 10 ]。此外，企业内部因素是决定企业风险承担水平最直接的影响因素。在经济后果方面，已有文献更加关注于企业风险承担对企业投资、企业价值、资源配置效率等因素的影响[ 11-12 ]。

    在已有文献中，有部分学者探讨了供应链金融与企业风险的关系[ 13 ]。然而，已有研究多聚焦于供应链金融系统中上下游企业存在的信用风险，尚未有学者对供应链金融与企业风险承担的关系展开研究。与企业信用风险不同，企业风险承担水平作为评价企业发展和成长能力的重要指标，更加关注企业内生性的潜能和对未来发展能力的预期，着眼于企业的内生性增长;而信用风险更加侧重于企业外部信用评价，决定了企业对外声誉、形象以及融资水平。信用风险是供应链金融本身存在的问题和对企业的外在评价，而企业风险承担水平则体现了供应链金融对企业发挥影响的经济后果，因此，从风险承担角度对供应链金融展开研究，不仅有利于丰富供应链金融经济后果的研究成果，而且对科学评价供应链金融对企业风险的改善作用和提高上下游企业风险应对能力具有一定的现实意义。

    （二）理论分析

    从融资约束角度看，供应链金融为企业提供了更加灵活可信的融资渠道，有助于提高企业的风险承担水平。根据资源依赖理论，资金决定着企业是否倾向于将有限的资源投入到高风险性的经营活动中[ 14 ]。更加稳定、充裕和持续的资金流能够激发企业勇于承担风险的意愿，增强企业抵御和面对各種风险的能力。然而，在转轨经济背景下，尚未完善的资本交易市场和有待健全的法律保障体系进一步加剧了信息不对称和结构性障碍，使得企业面临较大的融资困境[ 1 ]，风险承担水平相应受到削弱。供应链金融聚焦核心企业，依托金融机构对上下游企业提供融资服务。这意味着，一方面，根据金融导向论和供应链导向论，供应链金融不仅推进了金融机构为缺乏信贷优势的企业提供资金，拓展其外部融资渠道，而且能够促进供应链条资金的优化配置，从内部经营管理角度盘活企业营运资金，优化内部融资。另一方面，供应链各企业之间在行业、业务和生产特征等方面具有相似性，核心企业与贷款企业之间的信息透明度得到提升。作为供应链核心的企业凭借自身强大的资金运作和管理能力，监督和影响贷款企业的经营行为，缓解和降低其面对的信贷风险，提高贷款企业的融资能力。综上，供应链金融增加了企业的外源融资和内源融资，缓解了供应链上下游企业面临的融资约束和障碍，强化了企业风险承担水平。

    综合以上分析，本文提出如下假设：

    假设H1：供应链金融有助于提高企业风险承担水平。

    然而，从信贷风险角度看，迫切的融资需求、有效抵押品的缺失以及专业担保制度的不成熟，降低了贷款企业的审核“门槛”，供应链核心企业为“高风险，融资难”企业提供额外资金流入易导致以下两方面后果：一方面，与企业信贷能力和管理能力不符的资金流入将增大企业的偿债压力和利息支出，促使其未来时点的现金流出增加，加大企业的财务风险和破产风险;另一方面，较多的企业自由现金流将加剧企业的委托代理矛盾，激励企业内部的管理者谋私行为[ 15 ]，导致借入资金的浪费和过度消耗，削弱企业的风险承担水平。综合以上分析，本文提出如下假设：

    假设H2：供应链金融不利于提高企业风险承担水平。

    三、研究设计

    （一）变量选择与模型设定

    1.供应链金融的度量

    借鉴刘凤委等[ 16 ]、顾群[ 17 ]的研究，分别采用以下方法对供应链金融进行度量：（1）采用上市公司接受关联企业担保次数的自然对数度量企业供应链金融SLF1。（2）如果上市公司接受关联企业担保，则供应链金融的代理变量SLF2取值为1，反之取值为0。（3）采用本年度短期借款和应付票据之和与年末总资产的比值度量供应链金融程度SLF3。

    2.风险承担的度量

    本文借鉴John等[ 18 ]、Faccio等[ 19 ]的研究，采用盈利波动率对企业风险承担RSB进行度量。具体方式如下：

    （1）采用调整后资产收益率的滚动标准差进行度量。首先，采用息税前利润与本年初总资产的比值度量企业的总资产收益率ROA;其次，计算经过行业和年度均值调整的总资产收益率AROA;最后，基于模型（1），以三年作为一个观测时段，采用滚动的方式计算AROA的标准差，度量企业的风险承担水平RSB1，其中N=3。

    （2）采用调整后资产收益率的移动平均极差进行度量。在计算得到经行业和年度均值调整的资产收益率AROA的基础上，根据模型（2），采用AROA的三年移动平均极差（最大值与最小值之差）度量企业风险承担水平RSB2。

    3.控制变量

    为了提高实证结果的准确性，防止公司个体差异性对研究结果的影响，借鉴已有研究，本文选取如下控制变量：（1）公司规模（SIZE），采用上市公司营业收入的自然对数度量企业规模;（2）负债状况（LEV），采用上市公司的资产负债率进行度量;（3）成长状况（GRO），采用上市公司营业收入的变化率进行度量;（4）公司年龄（AGE），采用公司上市年限加1取自然对数进行度量;（5）股权集中度（TOP），采用第一大股东持股比例进行度量;（6）债务担保能力（DEA），采用固定资产净额与期末总资产的比值进行度量;（7）审计质量（BIG），采用虚拟变量进行度量，如果会计师事务所为国际四大会计师事务所，BIG取值为1，否则取值为0;（8）兼任状况（DUA），如果上市公司董事长和总经理由一人担任，DUA取值为2，否则取值为1。此外，加入行业和年度虚拟变量，控制行业和时间差异对回归结果产生的影响。

    4.供应链金融（SLF）与企业风险承担（RSB）关系模型

    借鉴李彬和郑雯[ 20 ]的研究，构建模型（3）检验供应链金融（SLF）与企业风险承担（RSB）之间的关系。

    其中，被解释变量风险承担（RSB）采用RSB1和RSB2两种方式进行度量，解释变量供应链金融（SLF）采用SLF1、SLF2、SLF3三种方式进行度量。？着为随机干扰项，下标i、t分别表示样本公司和年度。如果模型（3）中供应链金融SLF的回归系数？琢1显著为正，则表明供应链金融与企业风险承担之间存在显著的正向关系，竞争性假设H1得到验证;反之，如果回归系数？琢1显著为负，竞争性假设H2得到验证。

    （二）数据来源与样本选择

    本文以2010—2018年间我国A股市场上市公司作为研究对象，主要数据来源于2019CSMAR数据库和2019RESSET数据库，实证分析软件是Stata14。为了提高实证结果的真实性，本文经过如下样本筛选程序：（1）将金融保险行业的数据从样本中剔除;（2）剔除主营业务收入为负或者为零，以及所有者权益为负的样本;（3）剔除ST企业;（4）剔除数据缺失的样本。经过样本筛选程序，本文最终的样本观测值为18 000个。为了缓解极端值的影响，所有的连续变量均经过了上下各1%的Winsorize缩尾处理。

    四、实证结果分析

    （一）供应链金融（SLF）与风险承担（RSB）关系的回归结果分析

    根据模型（3），采用多元回归方法对供应链金融与企业风险承担的关系进行分析，回归分析结果如表1所示。其中，列（1）—列（3）中的被解释变量为风险承担RSB1，供应链金融SLF（包括SLF1、SLF2和SLF3）的回归系数分别为0.0052、0.0032和0.0016，在1%或者5%的水平上显著为正，表明供应链金融与企业风险承担之间具有显著的正向关系。列（4）—列（6）的被解释变量为风险承担RSB2，供应链金融SLF（包括SLF1、SLF2和SLF3）的回归系数分别为0.0029、0.0019和0.0006，除了最后一列的系数不显著外，其余分别在1%和5%的水平上显著为正。上述回归结果表明，供应链金融程度越高，企业的风险承担水平越高，即供应链金融与企业风险承担之间具有显著的正向关系。竞争性假设H1得到验证。

    （二）内生性问题和稳健性检验

    1.内生性问题

    风险承担水平更高的企业具有更高的风险处理能力，因此在供应链条中更容易得到供应商的信任并获得供应商的融资，从而面临更低的供应链融资约束，供应链金融程度更高。这一关系的存在使得供应链金融与企业风险承担之间存在一定的因果关系，为了缓解两者之间存在的内生性问题，本文采用工具变量法进行研究。本文采用滞后一期的供应链金融LSLF作为工具变量，对企业风险承担水平进行两阶段最小二乘法分析，表2列示了两阶段最小二乘法的回归结果。除了列（1）和列（4）的回归结果外，风险承担RSB的系數均在1%的水平上显著为正。上述回归结果表明，供应链金融与企业风险承担之间具有显著的正向关系，控制内生性问题后，该正向关系仍旧显著，没有发生明显的变化，故研究结论保持不变。

    2.稳健性检验

    为了保证实证结果的准确性，本文采用变量替代的方法进行稳健性检验。

    （1）供应链金融的替代度量。借鉴刘凤委等[ 16 ]的研究，本文设置虚拟变量度量供应链金融程度。如果上市公司接受企业担保的次数大于总体样本中位数，则虚拟变量取值为1，反之，低于样本中位数则取值为0。

    （2）风险承担的替代度量。借鉴申丹琳[ 21 ]的研究，改变计算的窗口期，在计算得到经行业年度均值调整后的资产收益率AROA的基础上，计算企业5年内的滚动标准差和移动平均极差，度量风险承担。

    （3）公司特征因素的替代度量。具体包括：公司规模（SIZE），由“资产自然对数”替代“主营业务收入的自然对数”;股权集中度（TOP），由“前十大股东持股比例”替代“第一大股东持股比例”;审计质量（BIG），采用“会计师事务所出具的标准无保留意见”替代“是否为国际四大会计师事务所”。

    经过上述变量替换，研究结论没有发生显著性的变化，研究结果具有稳健性。

    五、进一步分析与影响机制检验

    （一）产权性质、企业特征和政府补助的分组回归结果

    首先，国有企业与非国有企业在经营目标、管理方式以及信任担保等方面存在明显的差异。国有企业凭借国家信用有着雄厚的资金支持，本身具有较强的融资能力和风险承担能力，而非国有企业面临更加严重的融资约束，更需要获取供应链融资提高风险承担能力，因此供应链金融与企业风险承担的关系可能在非国有企业样本中表现更为强烈。

    其次，由于我国上市标准的不同，中小板、创业板和主板上市公司在经营规模、成长性以及盈利能力等企业特征方面存在明显的差异。其中，主板上市公司具有更大的资金优势和融资优势，在利用供应商融资方面也更加成熟。相比主板公司，中小板和创业板企业的经营规模和资金规模均较小，在信息披露、盈利水平等方面与主板上市公司有一定的差距，因此面临更大的融资约束，利用供应链金融获取资金的愿望更加强烈。

    最后，政府补助以外部资金注入的形式为企业带来资金流入，能够帮助企业缓解资金压力，推动企业发展。因此，拥有较多政府补助的企业融资压力降低，应对风险的能力提高;而没有获取政府补助的企业仍旧面临较大的融资压力，更希望通过供应链金融的方式获取资金支持，强化风险承担。

    因此，为了检验产权性质、企业特征和政府补助对供应链金融与企业风险承担关系的影响，本文将样本拆分为不同的子样本，对上述关系进行分组实证检验。

    表3列示了分组回归结果。其中，Panel A为产权性质的分组回归结果，可以看出，在国有企业样本中，供应链金融SLF与企业风险承担RSB的正向关系不再显著。在非国有企业样本中，供应链金融与企业风险承担仍旧具有显著的正向关系。表明对于非国有企业而言，供应链金融对企业风险承担的提升作用更为强烈。Panel B列示了企业特征的分样本回归分析结果，回归系数表明供应链金融与企业风险承担的正向关系在主板上市公司中仍旧显著，在中小板和创业板企业样本中供应链金融与企业风险承担的正向关系减弱或不再显著。这一回归结果与预期相反，可能是因为当前我国中小企业供应链金融开展程度较低，供应链金融对企业風险承担能力的强化作用尚未显现，而主板企业在供应链金融开展上更加成熟，因此更容易从供应商处获取资金缓解融资约束，提高风险承担水平。Panel C为政府补助的回归结果，回归系数表明，在未获得政府补助的上市公司中，供应链金融对企业风险承担能力的提升具有显著的正向作用。

    （二）企业信息透明度的调节效应分析

    企业信息透明度能够从以下两个方面影响企业融资。一方面，透明度更高的企业能够及时真实有效地对外界披露企业内部信息，缓解外部投资者与企业大股东和管理者之间的信息不对称，提高投资者对企业的信任感和投资意愿。另一方面，投资者对内部管理者和大股东的监督抑制了大股东掏空和管理者私利行为，发挥了“治理作用”，降低了因大股东占用企业资金、管理者过度投资等行为造成的内部资金占用和损耗，从而缓解外部融资和内部融资。借鉴已有研究，本文构建模型（4）对企业信息透明度是否具有调节效应进行检验。

    其中，被解释变量为风险承担RSB，用RSB1和RSB2两种方法度量。解释变量为供应链金融SLF，包括SLF1、SLF2和SLF3三种度量方式。调节变量企业信息透明度TRS的度量方法如下：（1）使用Jones模型进行估计。首先利用最小二乘法对模型（5）进行估计，用获得的残差值（即可操纵性应计利润）的绝对值度量企业信息透明度TRS1。TRS越小，表明企业利润操纵行为越少，企业信息透明度越高。（2）使用修正的Jones模型即模型（6）估计企业信息透明度TRS2。TRS2越小，表示企业信息透明度越高。

    其中：TA为总应计利润，即净利润与经营活动现金流量的差值;Asset为资产总额;？驻REV为主营业务收入当期值与上期值的差额;？驻REC为应收账款的变动额;IA为无形资产与其他长期资产原值的加总;PPE为固定资产总额;？琢为模型的回归系数，？着为残差项，i表示所选取的样本公司，t表示年度。

    回归结果如表4所示。其中，列（1）—列（6）的调节变量为企业信息透明度TRS1，列（7）—列（12）的调节变量为企业信息透明度TRS2，供应链金融SLF与企业信息透明度TRS交乘项SLF×TRS的回归系数均在1%的水平上显著为负。这一结果表明，企业信息透明度对供应链金融与企业风险承担水平的关系具有显著的负向调节效应。

    （三）影响机制分析

    供应链金融缓解了企业的融资约束，而融资约束的缓解提高了企业的风险承担水平，那么，融资约束是否在供应链金融与企业风险承担之间具有显著的中介效应？这一问题的回答是本部分研究的主题。

    1.融资约束的度量

    （1）借鉴张杰等[ 22 ]的研究，构建投资敏感性指数WKS。首先，根据模型（7）构建企业运营资本投资方程，估计模型的残差项;其次，利用估计得到的残差项，在构建模型（8）的基础上，计算企业运营资本投资增长率对现金流敏感性指标，得到WKS指数;最后，对WKS指数的绝对值取自然对数进行处理，并设置虚拟变量度量融资约束FCS1，如果WKS指数大于其中位数，取值为1，表明企业面临较为严重的融资约束，如果WKS指数小于中位数，则取值为0。

    WKI为企业运营资本投资，用流动资产与流动负债的差值衡量;k为期初固定资产净额;SALES为企业销售增长率;DEBT为企业杠杆水平，是负债总额占总资产的比值;COLL为企业担保抵押水平，用有形资产占资产总计的比重度量;AGE是企业年龄;SIZE为企业规模;Industry和Year分别表示行业和年度;？着it为随机误差项;cas为企业现金流，是净利润与本年折旧之和;i表示上市公司，t表示年度。

    （2）借鉴王欣兰等[ 23 ]的研究，通过企业现金流与总资产比率（CAF）、长期负债与总资产比率（TLT）、企业主营业务收入增长率（INC）、行业主营业务增长率（IINC）、总资产的自然对数（LNTA）和股利支付率（DIV）的线性组合构建WW指数模型即模型（9）度量融资约束FCS2。

    其中，股利支付率（DIV）为虚拟变量，企业支付现金股利时取1，否则取0。模型中各系数由Whited给出，数值分别为-0.091、0.021、-0.044、-0.035、0.102、-0.062。WW指数的数值越大，表明企业的融资约束程度越高。取WW指数的中位数进行分组，设置虚拟变量度量融资约束FCS2，如果WW指数高于中位数，FCS2取值为1，否则取值为0。

    2.融资约束的中介效应分析

    本文借鉴温忠麟等[ 24 ]的研究，构建模型（10）和模型（11）实证检验融资约束的中介效应。

    在模型（3）中回归系数？琢1显著的基础上，如果回归系数？茁1、？酌1和？酌2均显著，则表明融资约束具有显著的部分中介效应;如果？茁1和？酌2均显著，？酌1不再显著，则表明融资约束具有完全中介效应;如果？茁1和？酌2有一个不显著，则需要做Sobel检验。

    中介效应的检验步骤如下：

    第一步：检验供应链金融与企业风险承担的关系。基于模型（3），前文已经检验得到供应链金融与企业风险承担之间具有显著的正向关系。

    第二步：检验供应链金融与融资约束的关系。基于模型（10）对供应链金融与企业融资约束的关系进行检验，回归结果如表5所示。其中，供应链金融SLF的回归系数分别在1%、5%或10%的水平上显著为负，表明供应链金融程度越高，企业面临的融资约束越宽松，即供应链金融与企业融资约束之间存在显著的负向关系。

    第三步：在前两步结果的基础上，根据模型（11）检验融资约束在供应链金融和企业风险承担之间的中介效应，回归结果如表6所示。其中，解释变量供应链金融SLF的回归系数均在1%、5%或10%的水平上显著为正，且融资约束FCS的回归系数均显著为负，表明供应链金融与企业风险承担之间存在显著的正向关系，融资约束与企业风险承担之间存在显著的负向关系，即供应链金融程度越高，企业融资约束越宽松，进而导致企业风险承担水平提高，融资约束在供应链金融与企业风险承担之间具有显著的部分中介效应。

    六、研究结论与启示

    供应链金融依托产业支持和融资优势逐步走在了制造业转型升级的时代风口，吸引了诸多学者的关注。本文以2010—2018年A股市场上市公司作为研究对象，实证检验了供应链金融与企业风险承担之间的关系以及融资约束在上述关系中的中介效应。本文的研究结果不仅丰富了供应链金融经济后果和风险承担影响因素的研究内容，也为全面评价供应链金融融资机制、提升小企业风险承担能力提供了借鉴和参考。

    基于以上结论，本文提出如下建议：首先，坚持优化供应链金融融资平台，创新企业融资渠道和融资模式。政府应当继续发挥政策导向和产业支持的引领作用，积极推进围绕行业内核心企业开展供应链金融，不断优化融资平台和融资服务。其次，健全供应链金融全链条管控和信息披露，建立风险预警体系，降低供应链条的信用风险。最后，结合企业不同特征细化供应链金融链条的融资服务，提高融资效率。

    【参考文献】

    [1] 邓可斌，曾海舰.中国企业的融资约束：特征现象与成因检验[J].经济研究，2014（2）：47-60.

    [2] BOUBAKRI N， COSSET J C， SAFFAR W. The role of state and foreign owners in corporate risk-taking：evidence from privatization[J]. Journal of Financial Economics，2013，108（3）：641- 658.

    [3] 王秀芬，杨小幸.高管薪酬差距、风险承担与企业创新[J].会计之友，2019（12）：59-65.

    [4] 王丛，张在旭，孙燕芳.供应链金融利益主体的多阶段博弈研究[J].财经理论与实践，2018，39（4）：32-37.

    [5] GOMM M L. Supply chain finance： applying finance theory to supply chain management to enhance finance in supply chains[J]. International Journal of Logistics： Research and Applications，2010，13（2）：133-142.

    [6] 姚王信，夏娟，孫婷婷.供应链金融视角下科技型中小企业融资约束及其缓解研究[J].科技进步与对策，2017，34（4）：105-110.

    [7] 王忻，郭永涛.产权性质、供应链集中度与企业创新[J].会计之友，2020（2）：35-40.

    [8] 杜军，韩子惠，焦媛媛.互联网金融服务的盈利模式演化及实现路径研究：以京东供应链金融为例[J].管理评论，2019，31（8）：277-294.

    [9] 王菁华，茅宁.经济政策不确定性影响企业风险承担吗？[J].华东经济管理，2019，33（8）：124-135.

    [10] ARIF S， LEE C M C. Aggregate investment and investor sentiment[J].The Review of Financial Studies，2014，27（11）：3241-3279.

    [11] HABIB A，HASAN M. Firm life cycle，corporate risk-taking and investor sentiment[J].Accounting & Finance，2017，57（2）： 465-497.

    [12] 何瑛，于文蕾，楊棉之.CEO复合型职业经历、企业风险承担与企业价值[J].中国工业经济，2019（9）：155-173.

    [13] 李健，张金林.供应链金融的信用风险识别及预警模型研究[J].经济管理，2019，41（8）：178- 196.

    [14] 刘志远，王存峰，彭涛，等.政策不确定性与企业风险承担：机遇预期效应还是损失规避效应[J].南开管理评论，2017，20（6）：15-27.

    [15] JENSEN M C. Agency costs of free cash flow， corporate finance， and takeovers[J].The American Economic Review，1986，76（2）：323-329.

    [16] 刘凤委，李琳，薛云奎.信任、交易成本与商业信用模式[J].经济研究，2009，44（8）：60-72.

    [17] 顾群.供应链金融缓解融资约束效应研究：来自科技型中小企业的经验证据[J].财经论丛，2016（5）：28-34.

    [18] JOHN K， LITOV L， YEUNG B. Corporate governance and risk taking[J].The Journal of Finance，2008，63（4）：1679-1728.

    [19] FACCIO M， MARCHICA M T， MURA R. CEO gender，corporate risk-taking，and the efficiency of capital allocation[J].Journal of Corporate Finance，2016，39：193-209.

    [20] 李彬，郑雯.母子公司距离、风险承担与公司效率[J].经济管理，2018，40（4）：50-68.

    [21] 申丹琳.社会信任与企业风险承担[J].经济管理，2019，41（8）：147-161.

    [22] 张杰，郑文平，翟福昕.融资约束影响企业资本劳动比吗？——中国的经验证据[J].经济学（季刊），2016，15（3）：1029-1056.

    [23] 王欣兰，范源浩，徐琪，等.内部人减持、融资约束与投资效率[J].金融论坛，2019，24（9）：58-68.

    [24] 温忠麟，张雷，侯杰泰，等.中介效应检验程序及其应用[J].心理学报，2004（5）：614-620.