孫 瑩

(中共上海市委黨校，上海 200233)

0 引言

經(jīng)濟政策是國家進行宏觀調(diào)控的重要手段。由于政府經(jīng)常會做出改變微觀經(jīng)濟主體外部運營環(huán)境的決策，企業(yè)往往面臨著與政府政策變化的時間和內(nèi)容相關(guān)的大量不確定性，以及對企業(yè)盈利能力的潛在影響[1]。各國經(jīng)濟政策不確定性自2008年全球金融危機之后不斷加劇[2]，學(xué)者們將其視為經(jīng)濟不確定性的重要來源，甚至是造成經(jīng)濟衰退的驅(qū)動因素[3]。外部宏觀政策環(huán)境的頻繁變動無疑提升了企業(yè)面臨的風(fēng)險水平，而政策不確定性對企業(yè)經(jīng)營決策的影響則更為隱蔽。

國內(nèi)外學(xué)者開展一系列實證研究，探尋經(jīng)濟政策不確定性對微觀企業(yè)行為的作用效果。經(jīng)濟政策不確定性不僅能夠影響企業(yè)資本結(jié)構(gòu)決策[4]、高管變更[5]、盈余管理水平[6]和稅收規(guī)避行為[7]，還會促使企業(yè)增持現(xiàn)金[8，9]、沖擊企業(yè)商業(yè)信用規(guī)模[10]。而相關(guān)研究中又以政策不確定性對投資決策的影響最為集中，眾多學(xué)者已對此形成較為一致的觀點，認(rèn)為經(jīng)濟政策不確定性上升會對企業(yè)投資產(chǎn)生抑制作用[11-13]，但是這種負(fù)向影響僅存在于政企關(guān)系相對較弱的企業(yè)中[14]。股權(quán)集中度、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、機構(gòu)持股比例、學(xué)習(xí)能力等會加劇政策不確定性對企業(yè)投資的抑制程度?？梢?，經(jīng)濟政策不確定性對不同特征的企業(yè)投資活動的影響存在差異。之后學(xué)者們試圖從不同角度探討政策不確定性抑制效應(yīng)的傳導(dǎo)渠道，認(rèn)為政策不確定性的傳導(dǎo)機制中實物期權(quán)渠道占據(jù)主導(dǎo)地位，其對資本流動性價值產(chǎn)生沖擊[15]，所引致的融資約束預(yù)期、管理者風(fēng)險規(guī)避和資本配置效率下降等會使得企業(yè)傾向于延緩?fù)顿Y決策，降低投資水平。但同時，也有學(xué)者發(fā)現(xiàn)較高的政策不確定性會促使企業(yè)更多考慮經(jīng)濟因素，帶來投資效率的顯著提升[16]。隨著研究的深入，學(xué)者們開始關(guān)注政策不確定性對研發(fā)這一特殊投資活動的影響。一些成果表明，經(jīng)濟政策不確定性能夠改變 “等待的價值”，致使企業(yè)為等待更多信息披露而暫緩研發(fā)投入決策[17]，同時政策不確定性會削弱金融市場信貸資源配置功能，抑制企業(yè)創(chuàng)新活動[18]。但也有研究認(rèn)為，經(jīng)濟政策不確定性能夠顯著提升企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)，敦促企業(yè)通過增加研發(fā)投資謀求自我發(fā)展[19，20]，其 “機遇預(yù)期效應(yīng)”在企業(yè)中發(fā)揮主導(dǎo)作用[21]。具有爭議的實證結(jié)果或許正揭示了政策不確定性對研發(fā)活動的影響有別于其他類型投資活動，有待經(jīng)驗研究的進一步檢驗。

本文嘗試將經(jīng)濟政策不確定性納入企業(yè)創(chuàng)新影響因素的研究框架中，運用上市公司2007—2017年微觀數(shù)據(jù)探索政策不確定性對研發(fā)投資的效應(yīng)，以期回答經(jīng)濟政策變動對企業(yè)研發(fā)投資具有促進作用還是抑制作用。在此基礎(chǔ)上，分析并考察在不同融資約束、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)和行業(yè)特征的企業(yè)中，經(jīng)濟政策的不確定性對研發(fā)投資是否具有異質(zhì)性影響。

本文的貢獻體現(xiàn)在：第一，豐富了 “宏觀政策不確定性與微觀企業(yè)行為”領(lǐng)域的研究成果。研究政策不確定性對企業(yè)行為影響的文獻多聚焦于企業(yè)投資、現(xiàn)金持有、融資決策等。盡管已有部分學(xué)者關(guān)注政策不確定性對創(chuàng)新的影響，但是相關(guān)研究尚不充分，研究結(jié)論具有沖突。本文著眼于中國制度背景下政策不確定性對企業(yè)研發(fā)投資的影響，并探討企業(yè)內(nèi)外部因素差異可能產(chǎn)生的調(diào)節(jié)效應(yīng)，為宏觀政策不確定性與研發(fā)活動的關(guān)系增添了獨特的中國證據(jù)，為政策的調(diào)整與優(yōu)化提供理論支撐。第二，拓展了有關(guān)創(chuàng)新的相關(guān)研究領(lǐng)域。既有文獻多從公司治理機制、資本結(jié)構(gòu)、管理層特征等企業(yè)內(nèi)部要素與地區(qū)市場化環(huán)境、稅收與財政補貼等外部視角探究影響企業(yè)創(chuàng)新的因素，但鮮少有文獻從經(jīng)濟政策不確定性角度切入，探索其與研發(fā)活動的關(guān)系。本文的嘗試則為該領(lǐng)域提供了新的視角與經(jīng)驗證據(jù)，能夠?qū)崿F(xiàn)對創(chuàng)新文獻體系的有效補充。

1 理論與假設(shè)

企業(yè)投資時機決策實際上是早期投資的額外收益與等待新信息的價值之間權(quán)衡的結(jié)果[22]。實物期權(quán)理論強調(diào)調(diào)整成本與資本的不可逆性，認(rèn)為不確定性增加了延期期權(quán)的價值，致使企業(yè)做出延遲研發(fā)投資的決策，以等待更多相關(guān)政策信息的披露，避免代價高昂的錯誤。但是，企業(yè)的創(chuàng)新活動是對無形資產(chǎn)的特殊投資，具有較長的投資期限與較高的技術(shù)不確定性和尾部風(fēng)險，與諸如資本支出等固定資產(chǎn)常規(guī)投資具有顯著差異[23]，因而其對經(jīng)濟政策不確定性的反應(yīng)可能不同。Segal[24]等將宏觀經(jīng)濟不確定性區(qū)分為 “不良”的不確定性與 “良好”的不確定性，兩者的波動對資產(chǎn)估值和未來增長有著顯著和截然相反的影響。 “良好”的經(jīng)濟不確定性會帶來積極的風(fēng)險溢價，正面預(yù)測未來的增長，而投資和研發(fā)對這些沖擊的反應(yīng)更為強烈。延期期權(quán)使得企業(yè) “保持選擇權(quán)開放”并避免進行不可逆轉(zhuǎn)的投資產(chǎn)生的機會成本，而增長期權(quán)則會促使企業(yè)從早期投資助力自身能力提升的可能性中獲益，使其更好地利用行業(yè)未來的增長機會[25]。戰(zhàn)略增長期權(quán)模型表明，在不確定性下的初始投資是對未來增長期權(quán)的收購，能夠使公司獲得競爭優(yōu)勢，因此不確定性的增加會鼓勵當(dāng)前對未來增長期權(quán)的投資[26]。Weeds[27]構(gòu)建了考慮科學(xué)研究與試驗發(fā)展競爭的實物期權(quán)模型，發(fā)現(xiàn)當(dāng)先發(fā)制人的預(yù)期收益超過延遲的期權(quán)價值時，不確定性的提升會促進早期投資。企業(yè)可以識別政策不確定性中蘊含的投資機會，通過搶占研發(fā)投資使企業(yè)建立技術(shù)優(yōu)勢、發(fā)展品牌認(rèn)知或積累資源[28]。專利可能是不確定性刺激研發(fā)活動的另一個渠道。專利為公司提供防止模仿及阻止其他產(chǎn)品市場進入者的合法權(quán)利，通過出售知識產(chǎn)權(quán)至少能夠部分地收回最終體現(xiàn)在專利中的研發(fā)投資，可以部分抵消研發(fā)投資的不可逆轉(zhuǎn)性[20]。中國經(jīng)濟增長在社會中所誘發(fā)的樂觀情緒將強化管理者在政策不確定性中承擔(dān)高風(fēng)險的動機[29]，從而驅(qū)使企業(yè)提高研發(fā)投資水平。

基于上述分析，本文提出假說H1：經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)研發(fā)投資具有正向的促進效應(yīng)。

盡管整體而言經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)研發(fā)活動會產(chǎn)生影響，但不同行業(yè)與企業(yè)個體特征存在差異，決定其對外界環(huán)境波動的敏感性具有異質(zhì)性。研發(fā)活動需要大量資金長期持續(xù)性地投入，融資體系的有效支撐是研發(fā)得以進展的關(guān)鍵要素。然而，由于研發(fā)活動的創(chuàng)新性所帶有的回報周期長、結(jié)果不確定性強及內(nèi)外部高度信息不對稱等特征，使得外部投資者的風(fēng)險承擔(dān)意愿較低，導(dǎo)致企業(yè)面臨較為嚴(yán)峻的融資約束[30]。債務(wù)融資是企業(yè)外源融資的主要渠道，而非正規(guī)金融形式的商業(yè)信用也已成為企業(yè)研發(fā)投入的重要融資來源[31]。政策不確定性增強了融資市場環(huán)境的動蕩，對企業(yè)的商業(yè)信用規(guī)模產(chǎn)生沖擊[10]，同時商業(yè)銀行也會由于判斷投資機會的難度提升而選擇采取緊縮的信貸政策，給企業(yè)的債務(wù)融資帶來負(fù)向影響[4]。因此，在政策不確定性提升的情形下，企業(yè)外部融資成本上升，導(dǎo)致融資約束程度進一步提高。融資約束是中國企業(yè)研發(fā)行為不穩(wěn)定的重要成因，其對企業(yè)研發(fā)投資呈現(xiàn)出顯著的抑制效應(yīng)[31]。由此可以推斷，融資約束小的企業(yè)在面對經(jīng)濟政策不確定性上升時，能夠通過研發(fā)活動促進企業(yè)發(fā)展。

基于以上分析，本文提出假說H2：相比于融資約束大的企業(yè)，經(jīng)濟政策不確定性對研發(fā)投資的促進效應(yīng)對融資約束小的企業(yè)更為顯著。

產(chǎn)權(quán)性質(zhì)對企業(yè)經(jīng)營行為具有較強影響，在政策不確定性提升的情境下，國有企業(yè)與非國有企業(yè)在研發(fā)投資中的反應(yīng)可能表現(xiàn)出一定差異。國有企業(yè)對較高風(fēng)險的創(chuàng)新活動的投資并非源于對經(jīng)濟績效的追求，所有權(quán)與管理權(quán)分離導(dǎo)致的 “負(fù)盈不負(fù)虧”的權(quán)責(zé)關(guān)系，致使經(jīng)營者傾向于追加投資，從事 “帝國建造”等次優(yōu)活動[32]。同時，國有企業(yè)承擔(dān)了更多事關(guān)國家發(fā)展的政策性負(fù)擔(dān)，需要保證一定的投資規(guī)模以履行社會責(zé)任，因此政府在制定經(jīng)濟政策時通常會給予國有企業(yè)相應(yīng)的政策傾斜。這也使得國有企業(yè)的經(jīng)濟行為對政策的依賴程度較之非國有企業(yè)更深[33]，因而也能在政策的變動中依舊保持較為穩(wěn)定的投資水平。非國有企業(yè)多數(shù)處于市場競爭激烈的行業(yè)或領(lǐng)域，對宏觀政策環(huán)境更為敏感，因而更傾向于利用政策不確定時期蘊含的投資機遇，在研發(fā)等高風(fēng)險項目中謀求收益，從而獲得市場競爭優(yōu)勢。

鑒于此，本文提出假說H3：相比于國有企業(yè)，經(jīng)濟政策不確定性對研發(fā)投資的影響在非國有企業(yè)中表現(xiàn)更為顯著。

經(jīng)濟政策不確定性對研發(fā)活動的異質(zhì)性影響還可能源自企業(yè)所屬行業(yè)的差異。知識密集、技術(shù)密集是高新技術(shù)行業(yè)的典型特征，研發(fā)重點聚焦于無形資產(chǎn)特別是知識產(chǎn)權(quán)，能夠形成企業(yè)的核心競爭力，進而為企業(yè)帶來持續(xù)的盈利[34]。高新技術(shù)企業(yè)的市場價值取決于未來的成長性，因而與傳統(tǒng)行業(yè)相比，研發(fā)投資是高新技術(shù)行業(yè)的主要投資內(nèi)容[35]，其以研發(fā)資金的密集投入來實現(xiàn)對尖端科技的持續(xù)創(chuàng)新。儲德銀、張同斌[36]的研究也證實，自主研發(fā)支出在長期對高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)出具有持久的正向影響。因此，在面對政策不確定性時，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)中的企業(yè)更有可能把握投資機會，增強生存能力與競爭優(yōu)勢。

基于此，本文提出假說H4：相比于非高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的企業(yè)，經(jīng)濟政策不確定性對研發(fā)投資的影響在高新技術(shù)行業(yè)的企業(yè)中表現(xiàn)更加顯著。

2 方法與模型

2.1 模型設(shè)定

為研究經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)研發(fā)投資的影響，本文構(gòu)建如下計量模型：

R&Di,t=β0+β1EPUi,t-1+∑βiControli,t-1+λindustry+λyear+ξi,t

(1)

其中，R&Di,t為本文的被解釋變量，即公司的研發(fā)投資水平；EPUi,t-1表示上市公司在第 (t-1)年受到政策不確定性影響的程度；Controli,t-1表示一系列控制變量，包括總資產(chǎn)凈利率、資產(chǎn)負(fù)債率、企業(yè)成長性、股權(quán)集中度、現(xiàn)金流比率、國內(nèi)市場競爭程度、有形資產(chǎn)比率、企業(yè)年齡等。λindustry和λyear分別表示行業(yè)與年份的固定效應(yīng)?？紤]到研發(fā)活動的時滯效應(yīng)，模型中所有解釋變量與控制變量 (企業(yè)年齡除外)均滯后被解釋變量一期。如果假說H1成立，本文預(yù)期經(jīng)濟政策不確定性會促進企業(yè)增加研發(fā)投資，則模型中EPU的系數(shù)β1應(yīng)顯著為正。

前文的分析表明，經(jīng)濟政策不確定性對研發(fā)活動的影響會因企業(yè)與行業(yè)特征因素而表現(xiàn)出異質(zhì)性。為進一步檢驗研究假設(shè)H2～H4，本文設(shè)定如下回歸模型：

R&Di,t=β0+β1EPUi,t-1+β2EPUi,t-1×

χi,t-1+β3χi,t-2+∑βiControli,t-1+λindustry+λyear+

ξi,t

(2)

模型 (2)與模型 (1)變量設(shè)定的不同之處在于增加了χ和經(jīng)濟政策不確定性變量的交互項。式中，χi,t-1為對經(jīng)濟政策不確定性與研發(fā)投資關(guān)系產(chǎn)生調(diào)節(jié)效應(yīng)的變量，分別是融資約束、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)和高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)，用以驗證假設(shè)H2～H4。融資約束方面，交互項EPU×Fc的回歸系數(shù)反映了隨著融資約束程度的提升，經(jīng)濟政策不確定性與企業(yè)研發(fā)投資之間的動態(tài)關(guān)系，依據(jù)假設(shè)H2預(yù)期系數(shù)β2顯著為正。產(chǎn)權(quán)性質(zhì)方面，將樣本劃分為國有企業(yè)與非國有企業(yè)，如果假設(shè)H2成立，本文預(yù)期非國有企業(yè)屬性會增強宏觀政策環(huán)境變動對企業(yè)行為的影響，則模型中EPU的回歸系數(shù)β1顯著為正，交互項EPU×Ownership的系數(shù)β2顯著為負(fù)。行業(yè)特征方面，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)中的企業(yè)更傾向于增加研發(fā)投資以應(yīng)對政策波動帶來的風(fēng)險，本文預(yù)期變量EPU×Hightech的回歸系數(shù)β2在高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的企業(yè)樣本中應(yīng)顯著為正數(shù)，則假設(shè)H3成立。

2.2 變量選取與釋義

(1)被解釋變量。企業(yè)研發(fā)投資通常以研發(fā)投入強度來衡量，相關(guān)文獻中多采用研發(fā)費用/營業(yè)收入、研發(fā)費用/總資產(chǎn)等指標(biāo)。但鑒于 “營業(yè)收入”尤其是 “應(yīng)計收入”較易被企業(yè)盈余操縱[19]，并且為避免變量間的多重共線性，本文借鑒Laursen和Salter[37]的方法選取研發(fā)費用加1并取對數(shù)作為研發(fā)投資水平的代理變量。

(2)解釋變量?，F(xiàn)有采用自然實驗的文獻多將政治選舉或政府官員變更作為政策不確定性的代理變量，但該方式未能有效刻畫出政策不確定性的連續(xù)性與時變性特征[19]。本文選取Baker等提出的經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)，作為中國政策不確定性的度量指標(biāo)。該指數(shù)包含了主流新聞媒體對經(jīng)濟政策變化的預(yù)期，通過關(guān)鍵詞搜索在 《南華早報》中識別出每月與中國經(jīng)濟不確定性事件相關(guān)的報道數(shù)量，并將文章數(shù)量除以當(dāng)月刊發(fā)文章總量，測算出月度經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)。Baker等編制的經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)已較為成熟，該指標(biāo)能夠有效克服特定政治事件作為政策不確定性衡量指標(biāo)的缺陷，使得對宏觀經(jīng)濟政策變動的連續(xù)定量描述成為可能，目前在有關(guān)政策不確定性對企業(yè)投資、創(chuàng)新活動的影響研究中得到了廣泛認(rèn)可與使用[1,13]。由于該指數(shù)為月度數(shù)據(jù)，本文采取算術(shù)平均值的方法將一年內(nèi)12個月的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為年度政策不確定性。

(3)調(diào)節(jié)變量。①融資約束 (Fc)，本文借鑒Hall等[38]的方法，以營運資金占資產(chǎn)總額的比重來反向衡量融資約束情況，即營運資金占資產(chǎn)總額的比重越大，企業(yè)面臨的融資約束越小。②產(chǎn)權(quán)性質(zhì) (Ownership)。依據(jù)Wind數(shù)據(jù)庫對企業(yè)屬性的劃分，本文設(shè)置虛擬變量作為產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的衡量指標(biāo)，其中國有企業(yè)賦值為1，其他為非國有企業(yè)，賦值為0。③高新技術(shù)產(chǎn)業(yè) (Hightech)，該變量以上市公司是否屬于高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的二元虛擬變量來反映。本文按照國家統(tǒng)計局發(fā)布的 《高技術(shù)產(chǎn)業(yè) (制造業(yè))分類 (2013)》及 《高技術(shù)產(chǎn)業(yè) (服務(wù)業(yè))分類 (2018)》對研究樣本進行統(tǒng)計，其中，所在行業(yè)歸屬于高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的企業(yè)取值為1，歸屬于非高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的企業(yè)取值為0。

此外，借鑒Atanassov等、劉志遠等的做法，本文控制了影響研發(fā)投資水平的可觀測企業(yè)特征因素，在回歸模型中加入總資產(chǎn)凈利率 (Roa)、資產(chǎn)負(fù)債率 (Lev)、企業(yè)成長性 (Growth)、股權(quán)集中度 (First)、現(xiàn)金流比率 (Cashflow)、公司市場勢力 (Hhi)、有形資產(chǎn)比率 (Capital)和企業(yè)年齡 (Age)等指標(biāo)，從多個維度控制影響企業(yè)研發(fā)活動的特征要素。各變量的具體釋義與計量方法見表1。

表1 變量設(shè)置與說明

2.3 樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文選取2007—2017年中國滬深A(yù)股上市公司作為研究對象。考慮到數(shù)據(jù)的客觀性和數(shù)據(jù)質(zhì)量對研究結(jié)果的影響，本文對初始樣本進行如下處理：①剔除經(jīng)營業(yè)務(wù)范疇特殊的金融、保險類行業(yè)上市公司樣本；②剔除觀測期內(nèi)財務(wù)狀況異常的ST、*ST等被特殊處理的上市公司；③剔除沒有披露研發(fā)投資信息、重要財務(wù)數(shù)據(jù)缺失及滯后一期變量缺失的樣本。經(jīng)過上述處理后，最終形成了包含11742個有效觀測值的非平衡面板數(shù)據(jù)。為減輕異常值的影響，本文對模型中所有連續(xù)變量在1%和99%分位數(shù)進行了winsorize處理。實證檢驗涉及的企業(yè)基本信息與財務(wù)數(shù)據(jù)均來自于Wind資訊數(shù)據(jù)庫與CSMAR數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)處理采用Stata14.0統(tǒng)計軟件。

3 結(jié)果與討論

3.1 描述性統(tǒng)計分析

圖1描繪了1995—2018年中國經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)的變化趨勢。從圖中可以看出，中國經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)在2001年、2008年和2012年有較大幅度攀升，這一方面是由于諸如2008年全球金融危機等外部環(huán)境變動造成的沖擊，另一方面則是政府周期性換屆或應(yīng)對金融危機、國有企業(yè)改革等一系列政策實施產(chǎn)生的結(jié)果。而隨著 “互聯(lián)網(wǎng)+” “工業(yè)4.0” “中國制造2025” “大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新” “供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革”等一系列宏觀經(jīng)濟政策的出臺，加之中美貿(mào)易戰(zhàn)等特殊事件的影響，中國經(jīng)濟政策不確定性自2016年起呈現(xiàn)出高強度的震蕩趨勢。

表2報告了主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。企業(yè)研發(fā)投資的均值為8.46，最大值為15.81，最小值僅為0.32，說明中國上市公司的創(chuàng)新投入水平并不均衡，企業(yè)間存在較大差異。經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差分別為234.43和108.60，最小值為98.89，最大值高達364.83，從側(cè)面進一步印證中國政策不確定性的劇烈波動。

圖1 中國經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)變化趨勢

變量名稱觀測值平均值標(biāo)準(zhǔn)差最大值最小值變量名稱觀測值平均值標(biāo)準(zhǔn)差最大值最小值R&D117428.461.4415.810.32EPU11742234.43108.60364.8398.89Roa117420.050.061.20-0.78Lev117420.390.202.390.01Growth117420.190.7658.49-0.93Capital117420.210.150.920Hhi117420.090.1110.01Age1174217.545.08673First117420.350.150.890.03Cashflow11742-0.030.110.72-3.65Ownership117420.300.4610Fc117420.380.180.97-0.44Hightech117420.320.4610

3.2 回歸分析

表3報告了多元回歸模型的估計結(jié)果。模型 (1)檢驗了經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)研發(fā)投資的影響，EPU的回歸系數(shù)為0.0061，并且在1%的水平上顯著。模型 (2)中引入相關(guān)控制變量并考慮年份與行業(yè)固定效應(yīng)，EPU的回歸系數(shù)仍然在1%的水平上顯著為正，說明經(jīng)濟政策不確定性提高時中國企業(yè)對研發(fā)活動的資金投入會顯著增加，這與郭平[39]的研究結(jié)論相吻合。研發(fā)活動投資與普通的資本投資表現(xiàn)出一定的差異性，其競爭性更為凸顯，因而經(jīng)濟政策環(huán)境的波動對兩者的影響不同。創(chuàng)新是企業(yè)獲得競爭優(yōu)勢的重要手段。對企業(yè)而言，越是身處不確定環(huán)境中，企業(yè)通過創(chuàng)新謀求市場勢力與長期收益的意愿會愈加強烈，激勵企業(yè)加大資金投入。因此，為應(yīng)對政策不確定性，研發(fā)投入表現(xiàn)出明顯的 “搶占效應(yīng)”，企業(yè)傾向于加速創(chuàng)新以獲取先發(fā)性戰(zhàn)略優(yōu)勢，為假設(shè)H1提供了支持性證據(jù)。

其他控制變量的回歸結(jié)果表明，總資產(chǎn)收益率、營業(yè)收入增長率與企業(yè)研發(fā)投資呈顯著正相關(guān)關(guān)系。較強的盈利能力意味著企業(yè)有持續(xù)投入研發(fā)資金的績效支撐。同時，高增長率則會向外部潛在投資者釋放出經(jīng)營情況良好的信號，在一定程度上有助于企業(yè)為研發(fā)活動融資。實證結(jié)果說明資產(chǎn)盈利能力越強、成長性越好的企業(yè)越有可能增加對研發(fā)活動的投入，這與現(xiàn)有研究的結(jié)論是一致的。資產(chǎn)負(fù)債率的系數(shù)顯著為正，表明償債能力相對較強的企業(yè)更傾向于加大研發(fā)投資。而股權(quán)集中度指標(biāo)與研發(fā)投資之間的相關(guān)系數(shù)呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，意味著隨著股權(quán)集中程度的提升，企業(yè)開展創(chuàng)新活動會加大股東承擔(dān)的風(fēng)險成本，大股東出于規(guī)避風(fēng)險的心理，也會減少對研發(fā)的投資。同時，在公司治理環(huán)境不完善的情況下，大股東趨于謀求短期私利會對研發(fā)產(chǎn)生不利影響，造成企業(yè)承擔(dān)研發(fā)投資風(fēng)險的意愿顯著下降。

表3 經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)研發(fā)投資的影響及其異質(zhì)性

注：*、**、***分別表示在10%、5%和1%的水平下顯著。

為了進一步檢驗經(jīng)濟政策不確定性對研發(fā)活動的激勵是否存在異質(zhì)性，本文在初步考察政策不確定性如何影響企業(yè)研發(fā)投資的基礎(chǔ)上，引入融資約束、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)和行業(yè)特征調(diào)節(jié)變量，探究具有不同特性的企業(yè)研發(fā)行為受到宏觀不確定性影響程度的差異。鑒于控制變量的結(jié)果與前述模型表現(xiàn)相似，因此重點對主要解釋變量展開分析。表3中模型 (3)與模型 (4)報告了融資約束的調(diào)節(jié)效應(yīng)。第 (3)列的回歸結(jié)果顯示，經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)EPU的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正，但政策不確定性與融資約束交互項EPU*Fc的系數(shù)并不顯著。在模型 (4)中加入控制變量后的多元回歸結(jié)果仍舊保持一致，說明企業(yè)間融資約束程度的差異并未影響政策不確定性對企業(yè)研發(fā)活動的促進作用。本文認(rèn)為可能的解釋是，上市公司本身擁有更多的股權(quán)融資渠道，并且就債務(wù)融資這一重要的外源融資渠道而言，上市公司的資質(zhì)保證使得商業(yè)銀行等金融機構(gòu)在信貸審核過程中多將其作為優(yōu)質(zhì)客戶考量，因此上市公司之間的融資約束差異未能對政策不確定性與企業(yè)研發(fā)投資行為的關(guān)系產(chǎn)生實質(zhì)性影響。

為了考察經(jīng)濟政策不確定性對研發(fā)活動的影響是否因企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)而存在差異，本文將產(chǎn)權(quán)性質(zhì)虛擬變量引入模型，觀察國有企業(yè)與非國有企業(yè)的研發(fā)投資行為受宏觀不確定性的影響。表3中模型 (5)與模型 (6)報告了回歸結(jié)果，顯示政策不確定性指數(shù)與產(chǎn)權(quán)性質(zhì)交互項EPU*Ownership的回歸系數(shù)為-0.0005，并且在1%的水平下具有顯著性，說明在經(jīng)濟政策不確定性上升時，非國有企業(yè)研發(fā)投資決策受不確定性的影響程度要大于國有企業(yè)。國有企業(yè)的性質(zhì)決定其需要承擔(dān)國家戰(zhàn)略、穩(wěn)定就業(yè)等多元化的社會責(zé)任目標(biāo)。在容錯機制尚未健全的激勵體制下，國有企業(yè)管理者出于政治升遷的考量，更為看重經(jīng)營活動與企業(yè)績效的平穩(wěn)發(fā)展，因而對投資回報周期較長且具有較高風(fēng)險的創(chuàng)新活動持規(guī)避態(tài)度。非國有企業(yè)則因在激烈的市場競爭壓力下，經(jīng)濟政策不確定性中蘊含的投資機會對其具有更強的吸引力，政策不確定性能夠提升非國有企業(yè)的風(fēng)險承擔(dān)水平，表現(xiàn)出 “機遇預(yù)期效應(yīng)”。上述結(jié)果支持了劉志遠等的研究觀點，假設(shè)H3的預(yù)期得到驗證。

本文將企業(yè)是否隸屬于高新技術(shù)行業(yè)的二元虛擬變量引入回歸方程，探究處于不同產(chǎn)業(yè)環(huán)境的企業(yè)在面對政策不確定性時，其研發(fā)投資規(guī)模是否會發(fā)生變化。表3中模型 (7)與模型 (8)列示的回歸結(jié)果顯示，滯后一期的經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)EPU、政策不確定性與高新技術(shù)行業(yè)交互項EPU*Hightech的回歸系數(shù)均在1%的水平下顯著為正，加入控制變量后兩者的回歸系數(shù)仍然在1%的水平下顯著，這說明模型的回歸結(jié)果支持假設(shè)H4。高新技術(shù)行業(yè)對市場環(huán)境的變化更為敏感，行業(yè)屬性決定了其必須不斷優(yōu)化研發(fā)資源配置，通過競爭性創(chuàng)新捕獲先發(fā)優(yōu)勢。因此，高新技術(shù)行業(yè)受到不確定性因素的影響較大，行業(yè)內(nèi)企業(yè)更傾向于在獲取巨額經(jīng)濟回報的同時，形成具有可持續(xù)性的創(chuàng)新能力，在不確定環(huán)境中把握研發(fā)投資機會，因而政策不確定性對其研發(fā)投入的促進作用更為顯著。

4 結(jié)論

本文研究發(fā)現(xiàn)：第一，經(jīng)濟政策不確定性能夠促使上市公司加速研發(fā)投資以應(yīng)對環(huán)境變化。第二，公司間的融資約束差異未能對政策不確定性的影響產(chǎn)生調(diào)節(jié)效應(yīng)。第三，非國有企業(yè)的研發(fā)行為受經(jīng)濟政策不確定性的影響較大。第四，經(jīng)濟政策不確定性提升時，隸屬于高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的企業(yè)研發(fā)投資受到的驅(qū)動作用更為顯著。

本文的研究結(jié)論具有一定政策含義：經(jīng)濟政策是政府宏觀調(diào)控的重要方式，同時也是影響企業(yè)經(jīng)營環(huán)境的關(guān)鍵因素。一方面，在經(jīng)濟政策變動頻率較大時，盡管企業(yè)會通過增加對研發(fā)活動的資金投入應(yīng)對風(fēng)險，搶占市場先發(fā)優(yōu)勢，但是也應(yīng)當(dāng)意識到經(jīng)濟政策不確定性上升也會同時抑制企業(yè)的短期投資活動。因此，政府部門在頻繁出臺政策以平滑經(jīng)濟波動、引導(dǎo)企業(yè)加強創(chuàng)新時，應(yīng)當(dāng)充分考慮政策不確定性對不同類型投資活動的影響，權(quán)衡好政策變動成本，增強政策的長期性與可預(yù)期性；另一方面，不同行業(yè)與不同性質(zhì)的企業(yè)對經(jīng)濟政策不確定性變化的感知程度存在差異，非高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)和國有企業(yè)受不確定性影響驅(qū)動的研發(fā)動機較弱，政策設(shè)計時應(yīng)有意識對上述特征的企業(yè)創(chuàng)新加以引導(dǎo)。同時，具有發(fā)展前景的企業(yè)能夠識別政策不確定性中蘊含的投資機遇，可通過此類異質(zhì)性影響自然實現(xiàn)企業(yè)優(yōu)勝劣汰，有助于中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化調(diào)整升級。