徐光伟，徐逸君

2008年金融危机使世界经济遭遇重创，国际经济政治格局不断变化。随之而来的英国脱欧、2016年美国大选等更是掀起了一股逆全球化浪潮，全球面临的不确定性不断攀升。当前，中美关系紧张，新冠肺炎疫情蔓延，我国经济发展面临多重压力。习近平总书记在2020年企业家座谈会上强调，新冠肺炎疫情对世界经济产生巨大冲击，我国市场主体将面临前所未有的压力，要实施好更加积极有为的财政政策、更加稳健灵活的货币政策，增强宏观政策的针对性和时效性。内外部环境急剧变化导致经济增长受阻，引致经济政策不确定性显著上升。而创新作为企业核心竞争力的重要源泉，是我国经济实现可持续发展的根基，党的十九大报告也明确指出“创新是引领发展的第一动力，是建设现代化经济体系的战略支撑”。但企业创新活动具有投入大、时间长、结果不可预期、失败可能性大等特点，极易受到不确定性的影响。当经济政策不确定性上升时，企业是减少还是加大创新活动？其背后的作用机理是什么？对这些问题的回答对于当前不确定性下企业创新活动的开展具有重要的理论与现实意义。

近年来，越来越多的学者关注宏观层面上经济政策不确定性的影响[1-2]。这些影响大部分表现为经济政策不确定性上升加剧金融市场波动，抑制金融资产流动性，从而影响宏观经济周期。此外，还有一些学者关注经济政策不确定性对企业经营活动的微观影响[3-5]。经济政策不确定性阻碍了微观企业资本结构调整[3]，抑制了企业投资活动[6-7]，影响了企业经营活力[4]。但鲜有文献关注经济政策不确定性对企业创新的影响及其作用机制。同时，这些研究大部分强调经济政策不确定性带来的消极影响，忽视了经济政策不确定性带来的机遇。

一、理论分析与研究假设

实物期权理论认为企业在面临不确定性的市场环境中，实物期权的价值来源于公司战略决策的相应调整。经济政策不确定性上升加剧了信息不对称，使得权益风险上升，减弱了需求冲击对投资的影响，增大了实物期权价值，使得企业投资决策更为谨慎[8]。因此，针对经济政策不确定性带来的风险，企业需要对创新投资做出选择。针对经济政策不确定性与企业创新的关系，学术界存在两种截然不同的观点：

一种观点认为经济政策不确定性抑制企业创新。根据Bloom等[8]提出的实物期权理论，在投资不可逆与不确定性的交互作用下，研发投资所形成的资产具有高度不确定性，并且会随着新产品的出现而贬值，因此企业会选择延迟创新。Koetse等[9]研究发现企业投资活动与不确定性之间存在显著负相关。Krasteva等[10]分析经济政策不确定指数对美国制造业固定资产投资的影响后认为，经济波动导致信息不对称加剧，企业会选择推迟投资决策。总之，有关经济政策不确定性抑制企业创新的观点可归纳为以下三点：第一，相比于短期投资，企业创新周期相对较长，具有更大的风险。并且企业如果希望将长期投资调整为短期投资，需要付出更高的成本。因此，面对经济政策不确定性上升，企业更倾向于投资低风险的短期收益。第二，经济政策不确定性的不断上升导致了信息不对称加剧，企业作为信息的被动接收者，甄别政策信号的难度增加，因此会选择延迟创新投资。第三，经济政策不确定性上升将加大市场波动，使得市场需求更难被准确预测，强化了企业的预防性储蓄动机，从而导致企业延迟创新投资，抑制了企业的创新发展。

另一种观点认为经济政策不确定性促进企业创新。根据实物期权理论，企业在面临投资时，可以选择延迟期权和成长期权，二者均为不确定性的增长函数。延迟期权属于看涨期权，是指企业在面对不确定性时，通过等待获取更多的信息从而延迟投资。成长期权是通过当前投资创造未来的期权。成长期权现阶段可能暂时不能获取收益，但若未来发展成功，将会带来可观的收益。企业可以通过推迟投资来获得延迟期权，也可以通过成长期权来获取未来收益。因此，不确定性主要通过延迟期权和成长期权来影响企业的投资决策。创新不同于一般的投资，它能维持企业的竞争优势，提高企业在不确定环境下的风险承担水平，为企业发展创造机遇。经济政策不确定性越高，市场越容易发生变革，企业获得未来竞争优势的机会越大。因此，企业为了谋求长远稳定发展，往往会选择增加创新活动。Marcus[11]研究认为政策对于创新活动具有很强的指引作用，具体的决策取决于公司权衡后的结果。Ross等[12]研究表明，经济政策不确定性的上升刺激了企业研发投资。Orhangazi[13]选用美国各州的选举活动测度政策不确定性，研究结果表明不确定性显著促进了企业创新投入，并且这种促进作用在竞争激烈、科技含量高的企业中更为显著。顾夏铭等[14]的研究结果也表明，经济政策不确定性会正向影响企业研发投入和专利申请。

基于此，提出如下对立假设：

H1a：经济政策不确定性与企业创新负相关，经济政策不确定性上升抑制了企业创新。

H1b：经济政策不确定性与企业创新正相关，经济政策不确定性上升促进了企业创新。

二、研究设计

(一)样本选择与数据来源

2008年金融危机以来，世界政治经济不确定性不断攀升。选择2008—2019年A股上市公司为研究样本，并对数据进行筛选：剔除ST、*ST以及金融行业，剔除数据缺失的样本，对连续变量进行1%水平的缩尾处理，最终得到15287个观测值。企业创新变量用研发投入和专利申请情况测度。经济政策不确定用Baker等[15]开发的中国EPU指数测度。财务数据均来源于CSMAR，进出口总额来源于中经统计数据库。

(二)模型建立与变量定义

为验证经济政策不确定性对企业创新的影响，构建如下计量模型：

Innovationi,t=α0+α1EPUi,t-1+∑Controls+εi,t

(1)

企业创新活动以创新投入和创新产出两个维度来衡量。创新投入选用企业研发费用与营业收入的比值来衡量，创新产出选用企业当年所申请的专利申请总量、发明专利申请量、实用新型专利申请量、外观设计申请量衡量，并对企业创新产出进行对数化处理。其中，EPU是衡量不确定性的指标，选用Baker等构建的经济政策不确定性指数(EPU指数)作为替代变量。用经济政策不确定性指数(EPU指数)的月度数据计算算术平均值作为年度数据。为避免内生性问题，取滞后一期值衡量经济政策不确定性指数。参考顾夏铭等[14]的研究设计，控制变量的选择包含影响企业创新的其他因素，具体见表1所示。

表1 变量定义

(三)描述性统计

表2是主要变量描述性统计结果。RD平均研发费用占营业收入的比例为4.56%。其中，RD变量最小值为0.06%，最大值为23.48%。lnpatents的均值为2.72，lninvention的均值为1.58，lnutility的均值为1.04，lndesign的均值为0.36。专利申请量、发明专利申请量、实用新型专利申请量、外观设计专利申请量分别为14.18、3.85、1.83、0.43，说明上市企业创新主要以专利为主。EPU变量均值为5.45，最小值4.60，最大值6.68。样本期间中国经济政策不确定指数存在一定的波动。

表2 主要变量的描述性统计

三、实证结果及分析

(一)基准回归

表3报告了经济政策不确定性对企业创新投入的影响。模型1为经济政策不确定性对企业研发投入的多元回归结果。EPU的回归系数约为0.377，且在1%水平上显著，这表明经济政策不确定性与企业研发投入存在显著的正相关。当期经济政策不确定性上升使得企业下一期的研发费用增加。经济政策不确定性对企业研发投入的促进作用不论是在统计意义上还是经济意义上都较为明显，从而验证了H1a。控制变量方面，公司现金持有水平、托宾Q值、企业资本密集度的回归系数都显著为正，说明现金持有越充裕的企业对研发投入的重视程度越高。企业年龄、企业净资产收益率、资产负债率的回归系数显著为负，说明企业成立时间越久、资产收益率越高、资产负债率越大的企业的研发投入强度反而越低。

表3 经济政策不确定性与企业创新

表3报告了经济政策不确定性对企业创新产出的影响。本文主要采用每年上市公司专利申请量作为创新产出的代理变量。由于不同专利申请产生的价值不同，表3中模型2至模型5分别考察了经济政策不确定性对企业专利、发明专利、实用新型专利、外观设计专利申请量的影响。模型2中，经济政策不确定性对专利申请总量的回归系数为0.262，且在10%水平上显著，表明当期经济政策不确定性的上升会促使下一期企业总体专利产出增加。模型3至模型5中，EPU回归系数分别为0.052、0.143、0.041，分别在1%、10%、5%水平上显著。可以看出经济政策不确定性对发明专利、实用新型专利、外观设计专利的促进作用也是明显的，故本文提出的假设H1a进一步得以验证。控制变量方面，企业规模、企业净资产收益率的回归系数显著为正，表明规模越大、净资产收益率越高的企业的创新产出越多。企业年龄、企业现金持有水平、企业资本密集度的回归系数显著为负，表明企业成立时间越久、资金越充裕、资本密集度越高反而越不利于企业的创新产出。企业资本密集度对企业的创新投入和产出具有不同影响。

(二)稳健性检验

1.工具变量法

选取美国、韩国、日本、英国、德国、法国、意大利等七国经济政策不确定性指数，再以各国进出口总额占我国进出口总额比例为权重，计算加权平均值得到中国经济政策不确定性的工具变量。采用工具变量法解决内生性问题后结果与上文一致。

2.更换自变量

前文使用Baker等构建的经济政策不确定性月度指数计算算术数平均值作为年度衡量指标。使用几何平均值以及加权平均值作为经济政策不确定性的年度指数，并重复前文的实证研究，研究结果保持不变。

3.更换因变量

基准回归中采用研发投入占营业收入的比重作为创新投入的衡量指标，为避免舍弃研发费用带来的样本选择偏误问题，本文继续采用企业研发费用的对数值作为创新投入的替代变量，重复前文的实证分析，研究结果保持不变。

四、进一步分析

(一)异质性分析

1.政府补助

为建设创新型国家，我国先后出台了一系列政策支持企业创新。政府补助是激励企业创新的最重要政策工具之一。已有不少学者认为政府补助可以有效促进企业创新。一方面，政府补贴通过释放有关企业质量的积极信号，降低企业与市场之间的信息不对称，为企业创造更多的融资机会，从而促进企业创新发展。另一方面，政府补贴通过弥补企业创新过程中的市场失灵，降低企业研发投入的风险与成本，补偿研发过程中产生的损失，最终促进企业创新发展。目前，我国市场体制尚不完善，经济政策不确定性大幅攀升，政府补助作为市场的补充机制可以有效促进企业创新发展。

2.CEO研发经历

人才是国家实施创新驱动发展的关键资源。除了直接参与研发的创新人才之外，CEO作为企业管理决策的制定与执行者，在企业创新过程中发挥的作用不容忽视。高层梯队理论认为管理者面临复杂多变的商业环境，高管的特质会影响他们的战略选择，并进而影响企业的行为。CEO的管理风格源自特质性的职业经历元素。具有丰富职业经历的CEO拥有丰富的社会网络资源，有利于企业的创新发展。面对经济政策不确定性的上升，拥有研发背景的CEO缘自自身的研发经历，会更倾向于加大企业研发投入促进企业发展。

3.企业产权性质

我国正处于社会转型期，以公有制为主体、多种所有制经济共同发展是我国的基本经济制度。由于产权性质不同，国有企业与非国有企业往往表现出不同的行为特征。因此，有必要考虑在不同产权性质企业中经济政策不确定性对企业创新的影响。一方面，国有企业由于受到政府的管制，承担更多的社会责任，一般会选择更加稳妥的项目，放弃风险高的创新投资。另一方面，国有企业往往处于垄断地位，缺少潜在进入者的威胁，缺乏创新的需求和动力。因此，经济政策不确定性上升对企业创新的影响可能在国有企业和非国有企业之间存在差异。

4.融资约束

融资难、融资贵一直是中小企业面临的巨大难题。已有文献认为，融资约束小的企业有足够的资金投入研发，从而可以促进企业创新发展。鞠晓生等[16]认为高的调整成本和不稳定的融资来源制约着企业的创新活动。Allen等[17]认为非正规金融融资对非上市企业的发展有决定性的贡献。经济政策不确定性上升导致信息不对称加剧，信贷机构更加愿意把资金提供给财务稳健的公司，使得融资约束大的企业更难融资。面临严重的融资约束会使企业更倾向于削减新产品、增加开发投入，并且由于创新项目资金需求较大且难以很快产生回报，因而更加依赖融资活动。

(二)调节效应模型

在公式(1)中加入调节变量及交互项检验异质性影响。一是政府补助(Subsidy)。具体指标等于上市公司收到的政府补助金额除以总资产。二是CEO研发经历(CEOin)。根据CSMAR数据库中上市公司高管个人特征文件，将高管职务类别为CEO且职业背景有研发经历的观测值记为1，其他记为0。若上市公司i第t年的高管团队中至少有1名成员有研发经历，则记为“高管团队有研发经历”；若上市公司i第t年的高管团队中无人有研发经历，则记为“高管团队无研发经历”。三是企业产权性质(SOE)。根据企业产权性质，按照CCER中国经济金融数据库对上市公司产权性质的分类，将样本中的上市公司分为国有和非国有两种企业类型。四是融资约束(FC)。在融资约束指标的选用上，本文选择具有代表性的衡量方法，利用企业规模与年龄两个指标构建SA指数[18]。FC越小表示企业面临的融资约束越小。

(三)异质性检验

表4是在表3的基础上加入EPU与Subsidy的交互项，并做中心化处理的结果。模型1至模型3的回归结果显示，不论是创新投入还是创新产出，回归系数都显著为正，说明受政府补助越多的企业，经济政策不确定性上升对企业创新活动的促进作用越强。但模型4中，经济政策不确定性与政府补助的联合作用抑制了实用新型专利的产生。而模型5中，经济政策不确定性与政府补助的联合效应不显著。但总的来看，当经济政策不确定性不断上升时，政府补助作为有效的补充机制，总体上有效地促进了企业创新活动。

表4 政府补助异质性

表5中模型1交乘项的回归结果显著为正，表明在CEO拥有研发背景的企业中，经济政策不确定性上升对增加企业研发费用的促进作用更强。模型2的交乘项的回归结果也显著为正，同样表明在CEO拥有研发背景的企业中，经济政策不确定性上升对总体创新活动的促进作用更强。但模型4的交乘项的回归结果显著为负，表明经济政策不确定性与CEO研发经历的联合作用抑制了实用新型专利的产生。

表5 CEO研发经历异质性

表6中模型1至模型5的交乘项的回归结果均显著为负，即无论是创新投入还是创新产出，交互项的回归系数都显著为负，表明与国有企业相比，在非国有企业中经济政策不确定性对企业创新的促进作用更强。

表6 产权性质异质性

参照已有文献，构建融资约束指标SA指数，在基准回归模型上加入EPU与FC交互项，并做中心化处理，回归结果见表7。FC的值越大，表明企业面临的融资约束越大。表7中模型1至模型5的结果显示，交互项的回归系数均为负，且模型1至模型3的回归系数显著，表明企业面临的融资约束越小，越有足够的资金投入研发促进企业创新发展，即经济政策不确定性对企业创新的促进作用在融资约束小的企业中更强。

表7 融资约束异质性

(四)作用机制分析

既然经济政策不确定性会促进企业的创新发展，那么其具体的影响机制是什么？彭俞超等[19]研究认为，经济政策不确定性提高加大企业融资难度，抑制企业资金来源，加剧金融市场波动，抑制金融资产的流动性，从而抑制企业金融化。潘海英等[20]研究认为，在外部融资与内部资源有限的条件下，企业投资金融资产会对企业创新投入产生挤出效应，并且由于创新具有投资高、周期长的特点，管理者更倾向于增加短期金融资产投资而非长期创新投资。总体而言，过多的金融资产投资会占用大量资源，企业会因此没有足够的资源投入研发，从而产生挤出效应。同时，持有的金融资产越多，企业面临的风险越大，企业从金融资产中获利越不稳定，越无法为创新提供稳定的资金支持。当经济政策不确定性上升时，金融市场波动加剧，金融资产收益风险加大，企业若持有较多的金融资产，意味着可能面临更大的损失。因此，企业可能会选择较少的金融资产投资，而将资源投入到企业创新发展之中。据此，本文提出经济政策不确定性通过抑制企业的金融化从而促进企业创新的假设，并构建如下模型检验中介效应是否存在。

Fini,t=κ0+κ1EPUi,t-1+κ2∑Controlsi,t-1+κ3∑Industry+κ4∑Year+εi,t

(2)

Innovationi,t=ω0+ω1EPUi,t-1+ω2Fini,t-1+ω3∑Controlsi,t-1+ω4∑Industry+ω5∑Year+εi,t

(3)

式中，企业金融化(Fin)是中介变量。借鉴潘海英等[20]的做法，选用交易性金融资产、衍生金融资产、发放贷款及垫款净额、可供出售金融资产、持有至到期投资、长期股权投资净额、投资性房地产之和与总资产的比值来衡量企业金融化。

表8报告了企业金融化(Fin)中介效应检验结果。表3的研究结果已经表明经济政策不确定性能显著促进企业创新，表8中模型1报告了公式(2)的回归结果，EPU系数显著为负，表明经济政策不确定性对企业金融化存在抑制作用。表8中模型2至模型6报告了公式(3)的回归结果。模型3至模型5的Fin回归系数显著为负，而模型2、模型6的系数为负但不显著。本文进一步地进行Sobel检验，模型2的Z值显著为负。因此，部分中介效应成立，从而验证了经济政策不确定性通过抑制企业金融化促进了企业创新的观点。

表8 经济政策不确定性、企业金融化与企业创新

五、研究结论

2008年国际金融危机以来，世界政治经济“黑天鹅”事件不断发生。国际环境不稳定、不确定因素增多，新一轮科技革命正在孕育之中，宏观不确定性攀升是抑制还是促进了企业创新？本文采用Baker等构建的中国EPU指数，以2008—2019年沪深A股上市公司为样本，检验了经济政策不确定性对企业创新的影响及其作用机制。实证结果表明：第一，经济政策不确定性会显著促进企业创新。第二，经济政策不确定性上升对获得政府补助越多的企业的创新促进作用越强。第三，与CEO不拥有研发背景的企业相比，CEO拥有研发背景的企业经济政策不确定性上升对企业创新的促进作用更强。第四，与国有企业相比，非国有企业经济政策不确定性上升对企业创新的促进作用越强。第五，企业的融资约束越小，经济政策不确定性上升对企业创新的促进作用越强。第六，经济政策不确定性上升会通过抑制企业金融资产配置来促进企业创新。研究结论拓展了宏观不确定性对微观企业影响的传导的研究成果，为不确定性的经济影响提供了来自微观层面的经验证据，也为企业创新影响研究提供了新的研究视角。

具体政策启示如下：第一，正确认识不确定性的影响。增强风险意识和机遇意识，在危机中孕育先机。做好创新驱动发展长远规划，在变局中寻求新的发展动力。第二，加大政府创新补助。政府补助是市场创新的补充机制，相关部门应充分发挥其应有作用，引导外部资金集聚，改善企业的经营条件，促进企业创新发展。第三，完善公司治理机制。鼓励有研发经历的高管积极参与公司治理，避免管理层短视行为，进而助推企业创新发展。第四，引导非国有企业创新。相关部门应致力于为非国有企业构建良好的外部环境，以帮助非国有企业更好地激活其创新活力。第五，缓解企业融资约束问题。政府应采取相关措施，降低企业融资成本，减少企业内外部融资约束，使企业拥有更多的资金投入研发。第六，减少资金在金融行业空转。应当鼓励企业将更多可支配资金配置于能为企业带来长远利益的研发投入上，加强对持有大额金融资产企业的融资约束。