How Do Firms Respond to Political Uncertainty? Evidence from U.S. Gubernatorial Elections
企业如何应对政治不确定性?来自美国州长选举的证据
原文来源：BIRD, A., KAROLYI, S.A. and RUCHTI, T.G. (2023), How Do Firms Respond to Political Uncertainty? Evidence from U.S. Gubernatorial Elections. Journal of Accounting Research, 61: 1025-1061.
编者按：文章研究了政治不确定性对于企业真实活动和自愿披露的变化的影响，使用美国州长选举前投票差额和企业在各州的风险敞口数据来衡量政治不确定性，使用8-K报告的项目来衡量真实活动和自愿披露，以解决这两种反应之间的内生互补性。研究结果表明，在选举结束前期间，企业的实际活动有所下降，但自愿披露的频率和内容均在增加。异质性分析结果显示，政治不确定性的这两种效应对高度管制行业的企业的影响都更强。
一、研究背景
（一）不确定性
关于不确定性的度量上，以往学者基于金融市场（Stein和Stone, 2013）、产品市场（Kellogg, 2014）和财务报表（Minto和Schrand, 1999）的数据，采用多种不确定性的度量方法研究多种不确定性来源，包括需求、汇率、投入品价格和资本成本（Bell和Campa, 1997; Stein和Stone, 2013）的不确定性，在多种环境下实证检验不确定性对投资的影响。
关于不确定性对投资边际盈利能力的影响方向（Bernanke, 1983; Caballero, 1991）和不确定性与披露联系起来的竞争机制上（Verrecchia, 1983; Dye, 1985; Lambert, Leuz和Verrecchia, 2007; Heinle 和Smith, 2017），理论并不一致。文章在众多不确定性选择政治不确定性，因为对高管的调查显示，政府政策和决策过程位列美国企业关注五大事项的第一位，高于投入物价上涨、员工生产力和士气、数据安全或宏观经济不确定性。
（二）政治不确定性
关于政治不确定性的联系上，已有文献将政策和政治不确定性与宏观经济活动（Baker, Bloom和Davis, 2016）、公司披露（Jiang等, 2022）、市场流动性（Nagar等, 2019）、业绩预告准确性（Baloria和Mamo, 2017）、并购活动（Chen等, 2023; Nguyen和Phan, 2017; Bonaime, Gulen和Ion, 2018）、资本性支出（Julio和Yook, 2012; Gulen和Ion, 2016; Jens, 2017）联系起来。
关于研究政治不确定性与企业行为的实证方法上，已有文献的方法包括利用总体经济政策不确定性指数的时间序列变化（Baker, Bloom和Davis, 2016），电话会议中企业层面的政策导向风险语言变化（Hassan等, 2019），以及州长或州长选举后政治不确定性的逆转（Julio 和Yook, 2012; Jens, 2017），还有将选举前一年与选举前两年进行比较（Boone, Kim和White, 2018）。
（三）如何应对政治不确定性
在模型方面，早期的模型提出投资的边际收益是在不确定性中增加的，但这一推论建立在对企业竞争环境和生产技术的假设基础之上（Caballero, 1991）。实物期权模型（Bernanke, 1983）应用于不确定条件下的投资问题中，得出延迟投资的期权价值随着不确定性的增加而增加，这一结果对于不可逆投资成立。由于相关的理论模型基于对经济环境的核心假设提供了相反的预测，包括可能在不同企业中存在差异的方面，因此企业是否对不确定性做出真实决策的反应是一个经验性的问题。
在政治不确定性对信息披露的影响方面，已有文献主要分为两支；一是集中于关于风险的披露；二是广泛研究不确定性如何影响信息披露的经济性。关于风险相关的披露如何影响投资者对（Bao和Datta, 2014）风险的看法，存在竞争性的争论：一种观点认为与风险相关的信息披露本质上对投资者来说没有信息价值，意味着企业不应该对不确定性的增加做出反应（Schrand和Elliott, 1998）；另一种观点认为投资者最初没有意识到不确定性的增加，所以与风险相关的披露实际上可以增加投资者对风险的感知（Kravet和Muslu, 2013; Campbell等, 2014）。
一些学者认为在不确定性增加的情况下，企业会最优地增加披露。例如Rajgopal （1999）和Linsmeier等（2002）认为与风险相关的披露可以通过解释企业特有的风险敞口来缓解对风险的担忧。Verrecchia（1983）认为如果与投资者相比，公司更了解政治不确定性对公司经营的影响，那么政治不确定性的增加机械地增加了信息不对称，从而导致增加披露的动机。Lambert等（2007）认为，更大的政治不确定性应该通过增加企业现金流之间的相关性的不确定性来增加资本成本，企业为降低资本成本因而增加披露内容。但其他学者预测，事实上不确定性的增加会导致披露的减少。例如Dye（1985）将不披露与不知情而无法披露的管理者等同，认为市场对经理人不知情的信念越高，经理人越不可能向市场披露信息，因为当经理人有不利信息时，经理人能够更好地与不披露信息的人进行合谋。
综上，不确定性和真实活动之间的理论联系的方向本身是模糊的，因此关于披露的任何补充影响的预测也同样是模糊的。
（四）8 - K报告
美国证券交易委员会（SEC）引入当期报表（Form 8-K），要求上市公司及时向利益相关者披露公司重大事件。自2004年8 - K报告重新分类以来，这些"本期报告"要求在重大事项发生的4个工作日内披露，按经济内容分类为31个单独的项目类型。其中，公司分别使用Item 7.01和Item 8.01标题进行" FD披露"和"其他事件"披露。美国证券交易委员会在《公平披露条例》中引入了7.01条款，旨在促进与某些个人或实体（例如股票分析师）共享的重大非公开信息的充分和公平披露，虽是自愿披露但其适当性仍需要遵守《证券交易法》第10b-5条。同理，项目8.01用于选择性披露任何被确定为对利益相关者重要但在其他方面不属于另一项目类型的信息。
二、研究贡献
文章的研究贡献如下：
第一，企业行为衡量方面的创新。文章使用8 – K报告以每日频率观察了一系列真实活动的公司反应，而先前的文献集中于资本投资，仅在季度或年度频率（Julio和Yook, 2012; Chen等, 2023; Jens, 2017）下可观察到。同时，文章使用8 – K报告不仅比以往文献测量更广泛的真实活动，而且有助于将信息披露和真实活动反应分开，这一特点有助于解决先前研究中描述的测量挑战（Leuz和Wysocki, 2016; Dyer, Lang和Stice-Lawrence, 2017）。
第二，不确定性度量方面的创新。文章为了识别出公司在不同州的州长选举中的风险，除了收集选举前民意调查数据集外，还引入基于政治经济决定因素和行业投入产出数据的其他选举前不确定性度量方法。
第三．与先前文献经验结论的相悖。如果不可观测的投资机会增加，企业可能会通过更多的投资和披露（Verrecchia, 1983; Clinch和Verrecchia, 2015）作出反应，因此理论上来说，真实活动和自愿性信息披露的经验指标应该对政治不确定性做出同方向的反应。但是，文章发现政治不确定性对真实活动和自愿性信息披露的影响相反。
第四，理解不确定性和信息披露关系角度的创新。文章基于美国州长选举识别差异的政策相关来源，将不确定性作为信息披露的决定因素，这不同于先前研究集中于信息披露对投资者不确定性的影响。
第五，企业风险敞口衡量的创新。文章提出新的衡量公司在各州风险敞口的方法（Garcia和Norli, 2012），在州级差异的环境中（如州长选举）可以发挥作用。企业时变地理敏感性在州长选举设定中的重要性与Hassan等（2019）一致，因为先前文献设计的政治风险的度量不能很好地由公司或时间异质性来解释。
三、研究设计
（一）样本选择
文章收集了1995年至2014年州长选举信息以及选举竞争力的数据，用于构建关于各州州长选举的公司层面风险敞口和真实活动的数据；收集了8-K报告的频率和特征来披露对政治不确定性的反应的数据。首先，文章从1994年至2014年之间美国商务部企业数据库（EDGAR）中的10-K报告的中心关键指数（CIK）-年进行样本选择，并得到各州风险敞口。接着，文章将以上数据与CIK-月面板的8-K报告数据进行合并，剔除风险敞口为0的CIK-州-月观测值，得到6090672个观测值。然后，文章将以上数据与包含州长选举信息数据进行合并，剔除缺失的选举数据得到5741828个观测值。其次，文章剔除选举后期间的公司-州-月数据后，得到13312个特定CIKs的2838151个公司-州-月观测值。最后，文章剔除杠杆率、市净率、总资产和资产回报率等控制变量的缺失数据后，得到包含控制变量的11690个特定CIKs的2504627个公司-州-月观测值。
表1-面板A 样本选择
（二）政治不确定性的测度
文章从1995年至2014年的州长选举中收集了2982份选举前的民意调查数据，主要来源有公共政策民调、拉斯穆森报告、战略愿景、美国调查、佐格比分析、新闻机构（如CBS、CNN、FOX）和大学（如奎尼皮亚克大学、波士顿大学等）。文章使用在选举前几年观察到的最低投票率来衡量选举前的竞争力，反映了在选举期间的结果的不确定性。
表1的面板B显示了第一轮和最后一轮选举中投票数据的汇总统计。平均而言，民意调查在选举前4.5个月公布，涵盖范围从选举前1个月到41个月（第99百分位数为22个月）。平均而言，两种基于民意调查的措施都表明，民意调查样本预期选举与实际投票率相近。平均而言，每月发生的1.94个8 - K项中，有27 %是自愿性的。
表1-面板B 描述性统计
图1的面板A显示了第一轮和最后一轮投票的投票间隔分布以及选举的实际间隔。结果表明，第一、最后、最小和实际投票间隔之间的两两相关性介于76 %和91 %之间。图一的面板B显示了第一次和最后一次投票间隔之间的投票间隔的变化，x轴代表第一次投票和最后一次投票的投票间隔之差。结果表明，投票间隔趋势的分布集中在零下方，单峰且相对对称，在州长选举前两年的时间里，政治不确定性没有系统性的变化趋势。
图1 投票间隔分布
（三）企业对美国各州的风险敞口
由于企业往往在多个州开展业务，可能接触到在不同州开展业务的交易对手，所以企业可能面临多个州政府政策和州长选举的不确定性。因此，为了获取更全面的风险敞口信息，文章从10-K文件的相关提及中收集了企业对美国各州的风险敞口数据（公司-州-年）。
图2显示了2014年Compustat数据库中的公司在美国各州的地理敞口。由于每个企业在所有州有100 %的风险敞口，因此图中表示的企业总数等于样本中的企业总数，但允许企业根据其风险敞口在不同州进行拆分。结果表明，加利福尼亚州、纽约州、宾夕法尼亚州、佛罗里达州、伊利诺伊州和特拉华州的风险敞口企业最多，阿拉斯加州、北达科他州、南达科他州、内布拉斯加州、爱达荷州、缅因州、新罕布什尔州、佛蒙特州和罗德岛州的风险敞口企业最少。
图2 地理风险暴露
图3显示了2014年公司-州-年度层面风险敞口的变动情况。面板A为所有企业分配给各州的总风险敞口占比的柱状图，面板B为基于2014年10 - K报告中提及特定州的数量的公司分布，面板C为2014年公司总部所在地和注册地的风险敞口分布。面板A结果显示，企业对许多州仅有少量的风险敞口；超过20 %的公司-州组合的总风险敞口比例为2 %；不到1 %的公司-州组合的总风险敞口比例在75 %及以上。面板B结果显示，约1 %的企业只提及一个州，约5 %的企业精确提及10个州，约1 %的企业提及全部50个州，虽然该分布在四种特定状态下达到峰值，但却表现出较大变化。面板C结果显示，两种分布均为单峰分布且模态约为10 %，表明只有10 %的公司风险敞口是在公司总部所在地或公司注册地的州。
图3 公司-州-年度层面风险敞口变动
（四）真实活动与自愿披露
文章利用8-K报告构建公司信息披露的月度面板，根据其监管分类体系分为真实活动和自愿披露，使用关联项目类型的频率进行衡量。除此之外，文章从Hassan等（2019）的字典中搜索8-K报告、风险词汇的提及以及对美国特定州的引用，从而直接将风险和不确定性的讨论与经历州长接近选举（Close）的州联系起来。
根据披露要求和分类，文章使用包含项目7.01和8.01的8-K报告的频率来衡量自愿披露行为，并使用包含其他项目类型的8-K报告的频率来衡量实际活动。因此，文章的实际活动类型包括其他重要事件，从重大协议的进入和退出，破产或接管文件，资产的收购或处置，高管或董事的更替，以及某些官员的薪酬变化。文章对真实活动的衡量补充了文献中基于会计信息的其他措施（如资本支出），从而适用于更广泛的公司环境。
（五）公司特征变量
文章从Compustat月度数据库中收集了关于时变企业特征的数据，其中控制变量包括总资产（ATQ），企业资产收益率（ROA = NIQ / ATQ），杠杆率（LTQ / ATQ）和市账比（PRCCQ × CSHOQ / CEQQ），其中每个变量都在1%和99%处进行缩尾。表1的面板B中的描述性统计显示，市账比的均值和标准差分别为3.0和4.2；总资产的样本分布高度偏态，四分位数区间为2.79亿至4.6亿美元，均值为6.9亿美元；杠杆率的均值和中位数分别为57 %和58 %，对上市公司具有一定的代表性；平均资产收益率约为-0.5%，中位数为0.7%，表明盈利能力的分布为负偏。
四、实证分析
（一）基准回归
文章使用来自美国州长选举的变化来进行实证研究，基准回归的加权最小二乘模型如下：
其中，i表示企业，s表示州，t表示选举月份。文章的主要回归是在州长选举之前的两年内进行的，观测值层面为公司-州-月。Closest表示，如果在选举前24个月手工收集的前两位候选人的投票数据之间的最小差距小于5个百分点，那么该州选举视为接近（Close）并计数来衡量政治不确定性。控制变量Xit包括杠杆率、企业资产收益率、市净率和企业规模。除此之外，文章还包括选举月份固定效应δt，以控制选举周期内的时间序列变化；包括企业-州固定效应γi×s，以控制时不变的企业特征和州特征，消除由于企业战略位置决策而产生的变化。权重
等于在t年报告提及A州的i公司占所有公司的比例。最后，文章在企业和州层面对标准误差进行了双重聚类。
图4为识别策略示意图，其中识别差异建立在公司-选举层面上，并解释了各州之间选举风险敞口的公司内部差异。左图第一个例子表明，两个公司处于相互独立的州，但一个州有州长接近选举（Close），而另一个州没有，则可以通过衡量企业之间的结果差异来揭示州长接近选举（Close）的影响。右图第二个例子表明，第二个公司风险敞口位于额外的州，但权重与第一个公司相同，则为加权最小二乘回归和处理效应测量提供更好的支持。
图4 识别策略示意图
表2显示了基准回归的结果。第1列和第2列使用RealActivity8K来衡量州长接近选举（Close）对真实活动的影响，RealActivity8K为ln（1+强制性项目类型的8-K报告数量）。结果发现，实际活动减少了30.6 %（27.7 %），表明位于州长接近选举（Close）的州的公司的实际活动大幅减少。在第3列和第4列中，文章发现企业通过增加自愿性信息披露来应对政治不确定性的增加，其中Voluntary Disclosure8K为ln（1+自愿性项目类型的8-K报告数量）。在控制公司特征的回归中，位于州长接近选举（Close）的州的公司自愿披露高出23.4 %。文章在附录中替换州长接近选举（Close）和政治不确定性导致的公司风险敞口的衡量指标，结果与上述一致。
表2 基准回归结果
（二）政治不确定性的替代性测度
为了解决反向因果关系，文章检验政治不确定性的其他衡量指标是否也会导致真实活动的减少和自愿披露的增加。表3显示了关于选举不确定性替代测度对于公司强制性和自愿性披露频率的公司-州-月层面的回归估计。第一行用现任州长是否存在任期限制（Term）衡量政治不确定性。由于文章大约有四分之一样本的州长选举涉及任期有限的现任州长，在这种选举下，真实活动下降了9.1%，而自愿披露增加了3.3%。第二行用各州以往两次州长选举的投票幅度是否小于10个百分点（PastClose）衡量政治不确定性。文章结果表明，在经历过两次竞争性选举的州，公司的真实活动减少了11.0%，而自愿性信息披露增加了8.3%。第三行用州立法机关是否在各党派之间被拆分（Gridlock）衡量政治不确定性。文章结果表明，处于该选举期间的公司增加了真实活动并减少了信息披露，与这些选举具有相对较低的政策不确定性相一致。
表3 选举不确定性替代测度
（三）经济规模的讨论
先前文献已经研究了选举驱动的政治不确定性对实际活动的影响，通常用资本投资来衡量实际活动，例如，Julio和Yook （2012）发现在选举前一年资本投资率下降了12 %，而Jens（2017）估计在选举前一年资本投资率下降了15 %。文章估计对已有研究进行补充：首先，文章对真实活动的测度获取了更广泛的真实活动集合。第二，文章对真实活动的测度发现了重要的公司决策和行为的变化，包括增加和减少企业规模。第三，文章以每日频率观察真实活动，从而研究选举季度内企业对选举驱动的不确定性的反应差异，因为州长选举总是在季度中期举行。最后，文章说明了企业在各州面临的多次选举，解决了限制企业仅处于其总部所在州选举中的潜在测量误差。
五、进一步分析
（一）政治不确定性的异质性影响
文章研究企业反应的异质性，以评估不确定性关系的机制。假设如下：（1）受到更严格监管的行业中的企业受政治不确定性影响更大；（2）更依赖于州政府购买的行业中的企业受政治不确定性影响更大；（3）更多面向公众的行业的企业会有更多自愿性披露；（4）高出口或贸易依赖度行业的企业受国内政治不确定性的影响较小。
表4在基准回归的基础上，添加公司或行业特征与州长接近选举（Close）之间的交互项，并控制选举固定效应。第一行用Regulated表示公司在银行、石油天然气或采矿业，交互项系数表明这些企业对不确定性的反应要更强烈，实际活动的降幅为5.4%，而自愿披露的增幅则为7.8%。第二行用State Gov ' t %表示政府向州政府销售的百分比，交互项系数表明，如果该州经历了州长接近选举（Close），那些更依赖政府的行业中的企业会做出更强烈的反应。第三行用Consumer%表示相比较面向企业，企业直接面向消费者的销售额占该行业销售额的比例。交互项系数表明，面向消费者的公司比其他州长接近选举（Close）的公司的自愿性信息披露增加10.8%，对真实活动水平几乎没有影响。第四行用Export%表示一个行业的总出口额占其总销售额的比例，用Trade %表示一个行业的总出口和总进口占总产出和总投入之和的比例。交互项系数表明，政治不确定性的增加对更依赖国际贸易的行业中的企业的实际活动和自愿披露的影响更小。总体而言，文章关于企业反应异质性的研究结果与假设的政治不确定性的机制一致。
表4 异质性分析
（二）政治不确定性与自愿性披露内容
为了进一步提供关于自愿性披露对政治不确定性反应的性质的证据，文章调查了公司披露的内容。首先，文章直接从8-K报告的特征方面和间接从资本市场对8-K报告的反应方面考察了8-K报告的信息含量，其次，文章使用Hassan等人（2019）的风险字典，研究8-K报告内容中是否存在与风险相关的语言。
表5显示8-K报告文本特征变量与州长接近选举（Close）的回归结果。第一、二列结果表明，位于州长接近选举（Close）的州的公司将其8 – K报告字符数增加了20.9 %，图形数增加了27.5 %。第三列结果表明，在临近州长接近选举（Close）的月份中，伴随新闻稿发布的8-K报告数量比其他选举期间高出6.7 %，展品数量高出4.5%，这与管理层有意告知而非混淆相一致（Bird, Karolyi和Ma, 2018），也与企业从多个维度应对政治不确定性上升相一致。第五、六列将每个月8-K报告日期前后签署或绝对三日累计市场调整收益率作为被解释变量进行回归。结果发现，与州长接近选举（Close）的州的公司提交的8-K报告相比，未签署的回报率高出0. 24 %，而绝对回报率高出0. 98 %，表明提交的信息含量显著增加。综上，企业不仅增加了自愿性8-K报告项目的频率以应对不确定性的增加，而且披露的时间更长，包含的信息种类更多，对市场参与者的信息含量也更高。
表5 8-K报告文本特征的回归结果
表6显示了8-K报告特定风险和不确定性语言的使用是否会增加。第一至三列结果显示，在州长接近选举（Close）之前的8-K报告中，该州的公司每月出现12.9 %以上的风险词汇，排名前10或20的风险词的影响更为显著。第四至六列对8-K报告提及州进行限制，结果表明，企业在涉及州长接近选举（Close）的州的文件中使用风险语言的比例增加了10%-12 %。
表6 8-K报告特定风险和不确定性语言的回归结果
（三）政治不确定性的动态变化
1.选举前趋势
文章使用州长选举背景结合投票数据，利用这种不确定性的动态的充足性和可测量性，为企业所采取的战略反应提供相对独立的证据。首先，文章通过调查投票差额是否随时间变化来研究预选期间不确定性的演变对公司是否重要。文章使用的回归模型如下：
其中，样本、控制变量、固定效应、聚类、加权和Close的测度与（1）相同。新增的解释变量为选举前趋势（Pre-Election），如果选举随着时间的推移变得更加不确定，即选举前最后一轮投票中前两位候选人之间的差距相对于选举周期的第一轮投票更接近，则该指标变量等于1。
表7显示了选举前趋势的结果。第一列结果表明，位于选举前不确定性上升的州的企业实际活动减少了18.5 %。第二列结果表明，在控制企业特征和是否预期为州长接近选举（Close）后，以上效应大约减少了一半。第三、四列结果表明，位于选举前不确定性上升趋势的公司，自愿性信息披露增加了14.5 %，在增加控制的情况下亦是。综上，企业以预测的方式应对政治不确定性的趋势，通过逐步减少真实活动和增加自愿披露来应对。以上反应与Close的效应一致，但并非由政治不确定性动态与政治不确定性水平之间的相关性所驱动。
表7 选举前趋势的回归结果
2.选举后逆转
在州长选举背景中，除了选举前潜在变化的不确定性外，另外一个重要特征是选举后解决不确定性，因此文章研究这种不确定性的降低是否会引起企业的任何反应。假设选举前的企业行为变化确实反映了政治不确定性的影响，那么不确定性降低后这些反应会逆转。文章使用的回归模型如下：
其中，样本、控制变量、固定效应、聚类、加权和Close的测度与（1）相同，新增部分为了选举固定效应（μe）。除此之外，样本分为每次选举前和选举后的24个月期间，其中Post表示在后一个时期进行观测。
表8显示了选举后逆转的结果。第一、二列结果的交互项的系数正向且显著，意味着一旦选举结果实现，位于州长接近选举（Close）的州的企业真实活动增加。与基准结果相比，在州长接近选举（Close）后，企业真实活动大约逆转21 %。以上结果与企业延迟投资（Jens, 2017）结果一致，但包含了更广泛的企业行为，包括增加和减少企业规模。第三、四列结果表明，在州长接近选举（Close）后，自愿性信息披露出现类似显著的反转。综上，政治不确定性动态变化的结果进一步证明企业通过减少真实活动和增加披露来应对政治不确定性。
表8 选举后逆转的回归结果
六、研究结论
文章基于企业的真实活动和自愿性披露，研究了竞争性州长选举驱动下公司对政治不确定性的反应。文章选取数据反映了每个公司同时在各州举行选举的情况和竞争程度，使用基于8 - K报告项目类型分解的真实活动测度、自愿性披露测度以及风险语言包含测度。研究结果表明，在州长选举之前，为了应对政治不确定性的增加，企业减少了真实活动的同时增加了自愿披露。在竞争性选举前两年反应显著，在选举之后不确定性的解决导致存在部分逆转。除此之外，高度管制行业和与州政府高度接触的行业中的公司的反应相对显著。
文章使用的真实活动的度量获取了公司决策，包括增加和减少公司规模，因此有助于减轻对政治不确定性与投资（Julio和Yook, 2012; Jens, 2017）之间的负相关关系的潜在替代解释的担忧。同样，文章关于自愿性信息披露的发现并非由披露环境中的基本内生性问题驱动，因为自愿性信息披露与公司的潜在经济活动是互补的（Leuz和Wysocki, 2016; Dyer, Lang和Stice-Lawrence, 2017）。由于文章对真实活动的衡量基于强制性披露，因此研究结果也为未来关于强制性披露和自愿性披露之间互补性的研究提供了参考。
文章研究存在的不足如下：文章对地理敏感性的衡量是基于以往10-K文件中的州提及，这可能属于后顾性而非前瞻性。此外，文章基于8-K报告的真实活动度量涵盖了企业真实活动的广泛范围，但并不能捕捉到企业的所有后续行动。进一步，报告本身可能会受到策略性披露的影响。其次，文章仅研究了企业政治不确定性的众多潜在来源之一，其他因素例如立法选举不确定性或州长初选不确定性也可能有影响，但文章并未研究政治不确定性的所有可能的反应，例如游说或政治捐款（Hassan等, 2019）。最后，未来研究可以将文章的经验方法扩展到其他政治不确定性环境中，例如国家间选举以及其他地理不确定性来源。
Abstract：We examine the joint response to political uncertainty along two margins: changes in real activity and voluntary disclosure. We focus on within-firm variation in exposure to ex ante competitive U.S. gubernatorial elections using data on preelection poll margins and firms’ state exposures. Despite real activity falling in the years leading up to a close election, we find that voluntary disclosure increases both in frequency and content, including mentions of risk in filings that reference states holding elections. Our tests use a decomposition of 8-K filings into real activity and voluntary disclosure to address the endogenous complementarity between these two responses. These results hold when using alternative ex ante measures of political uncertainty based on term-limited incumbents, historically competitive offices, or state legislature gridlock. Both effects of political uncertainty are stronger for firms in highly regulated industries and weaker for those least exposed to the local market, linking the real activity and disclosure responses to uncertainty.
封面语：文章研究了政治不确定性对于企业真实活动和自愿披露的变化的影响。研究结果表明，在美国州长选举结束前期间，企业的实际活动有所下降，但自愿披露的频率和内容均在增加。除此之外，政治不确定性的这两种效应对高度管制行业的企业的影响都更强。
原文地址：https://doi.org/10.1111/1475-679X.12482
