貿(mào)易政策不確定性與企業(yè)創(chuàng)新

鄧曉飛，任 颋

（北京大學(xué)匯豐商學(xué)院，廣東 深圳518055）

一、引言

貿(mào)易政策不確定性是指微觀企業(yè)無法確切預(yù)測政府是否、什么時候、使用何種方式改變現(xiàn)行的貿(mào)易政策（Gulen 和Ion，2016；余智，2019）[1，2]。近年來，國際貿(mào)易保護主義逐步抬頭，中美貿(mào)易摩擦不斷。2017年8月，美國正式對中國發(fā)起“301調(diào)查”。2018年3月，調(diào)查結(jié)果指控中國存在強迫技術(shù)轉(zhuǎn)讓、竊取美國知識產(chǎn)權(quán)等問題。此后，在關(guān)稅領(lǐng)域，美國對中國加征關(guān)稅規(guī)模不斷擴大、稅率不斷提高；在非關(guān)稅領(lǐng)域，美國對中興、華為等中國高科技企業(yè)實行出口限制或禁售。中美貿(mào)易摩擦導(dǎo)致貿(mào)易政策不確定性大幅上升。Huang 和Luk(2019)[3]測算的數(shù)據(jù)顯示：2017年的中國貿(mào)易政策不確定性指數(shù)突破了歷史最高點，此后連年飆升；2019年的指數(shù)更是創(chuàng)下歷史新高，相對于2017年又上升了212%。

宏觀貿(mào)易政策不確定性的變化，會影響企業(yè)對未來市場走勢的預(yù)期，進而影響企業(yè)日常經(jīng)營行為。關(guān)于貿(mào)易政策不確定性對微觀企業(yè)的影響效應(yīng)，現(xiàn)有研究主要從企業(yè)的進口、出口、全要素生產(chǎn)率、利潤率、儲蓄率等方面進行了考察，且主要基于中國在2001年加入WTO 的背景（余淼杰和智琨，2016；錢學(xué)鋒、龔聯(lián)梅，2017；毛其淋、許家云，2018；張國峰等，2019；毛其淋，2020）[4-8]。創(chuàng)新是企業(yè)獲取競爭優(yōu)勢的關(guān)鍵，也是宏觀經(jīng)濟持續(xù)增長的動力（Kogan 等，2017）[9]。黨在十九大報告中也明確地提出，創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動力，是建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟體系的戰(zhàn)略支撐。不過，《中國制造2025》指出，相比較于世界先進水平，當(dāng)前我國制造業(yè)依然大而不強，在自主創(chuàng)新能力上還有明顯的差距。如何進一步提升中國企業(yè)的創(chuàng)新能力，顯得尤為重要與迫切。因此，考察貿(mào)易政策不確定性對企業(yè)創(chuàng)新行為的影響，具有較大的理論價值和較強的現(xiàn)實意義。

文章使用中國A 股制造業(yè)上市公司作為研究樣本，考察宏觀貿(mào)易政策不確定性對企業(yè)創(chuàng)新的影響及其作用機制。文章主要的研究貢獻體現(xiàn)在以下方面：

一是文章從貿(mào)易政策不確定性角度補充了政策不確定性方面的研究?，F(xiàn)有研究主要是籠統(tǒng)研究總體經(jīng)濟政策不確定性的微觀影響效應(yīng)，基于貿(mào)易政策、貨幣政策等細分維度（即不同類型的經(jīng)濟政策） 進行更有針對性的研究還相對較少；

二是在選取指標方面，文章使用Huang 和Luk(2019)[3]構(gòu)建的指數(shù)度量中國貿(mào)易政策不確定性，該指數(shù)測度的內(nèi)容更加全面（涵蓋關(guān)稅波動、國際宏觀環(huán)境波動、國內(nèi)政策變化等）、數(shù)據(jù)統(tǒng)計來源更加廣泛（包括國內(nèi)十份中文重要報紙），是更好的代理變量。關(guān)于政策不確定性的度量，現(xiàn)有研究主要是使用Baker 等(2016)[10]的方法和指標。Baker 等(2016)[10]使用文本分析法對報紙上與經(jīng)濟政策不確定相關(guān)的關(guān)鍵詞和文章進行統(tǒng)計，進而構(gòu)建中國經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)，不過其數(shù)據(jù)統(tǒng)計基礎(chǔ)是中國香港的英文報紙《南華早報》。Davis 等(2019)[11]使用Baker 等(2016)[10]的做法基于《人民日報》 《光明日報》這兩份國內(nèi)中文報紙測算了中國貿(mào)易政策不確定性指數(shù)。而Huang 和Luk(2019)[3]構(gòu)建的指數(shù)，其方法與Baker 等(2016)[10]類似，但卻是以國內(nèi)包括《人民日報》 《新京報》 《解放日報》 《廣州日報》等在內(nèi)的十份中文重要報紙為統(tǒng)計基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)來源更加廣泛；

三是在研究數(shù)據(jù)方面，考慮到企業(yè)創(chuàng)新數(shù)據(jù)的特點（制造業(yè)以外行業(yè)的公司多數(shù)沒有披露創(chuàng)新數(shù)據(jù)，當(dāng)中的大部分公司在沒有創(chuàng)新活動的情況下依然可以持續(xù)經(jīng)營）、制造業(yè)在中國外貿(mào)行業(yè)中占主導(dǎo)地位（WTO 統(tǒng)計的數(shù)據(jù)顯示，中國于2017年出口、進口的商品中，制造業(yè)的金額占比分別為94%、65%）、貿(mào)易摩擦背景下其他國家對中國加征關(guān)稅或出口管制的對象主要是制造業(yè)企業(yè)，文章以制造業(yè)企業(yè)為樣本進行考察。相對于以其他行業(yè)或全行業(yè)為樣本進行研究，這有助于提高研究結(jié)論的可靠性和針對性；

四是文章從企業(yè)創(chuàng)新角度為貿(mào)易政策不確定性的微觀影響效應(yīng)提供了經(jīng)驗證據(jù)，豐富了貿(mào)易政策不確定性的經(jīng)濟后果方面的研究；

五是文章從宏觀角度豐富了企業(yè)創(chuàng)新影響因素方面的研究?，F(xiàn)有研究主要從公司治理結(jié)構(gòu)、財務(wù)特征等微觀角度考察企業(yè)創(chuàng)新的影響因素，基于宏觀角度的研究還相對較少。

文章其他部分的內(nèi)容主要如下：第二部分通過理論分析提出研究假設(shè)；第三部分是模型設(shè)計與數(shù)據(jù)說明；第四部分進行實證分析并作穩(wěn)健性檢驗；最后一部分是文章的研究結(jié)論與啟示。

二、理論分析與研究假設(shè)

貿(mào)易政策不確定性的上升可能會對公司創(chuàng)新活動有負面影響，主要原因包括：

一是外部不確定性升高，對企業(yè)意味著外部環(huán)境風(fēng)險上升。此時，為避免外部和內(nèi)部風(fēng)險疊加帶來的負面影響，企業(yè)內(nèi)部會采取多種措施來實現(xiàn)風(fēng)險對沖，例如減少高管變動、增加金融資產(chǎn)配置等（饒品貴、徐子慧，2017；聶輝華等，2020）[12，13]。創(chuàng)新具有需要投入較高的金額、需要投入較長的時間、結(jié)果難以預(yù)測、失敗率比較高等特點，是一項高風(fēng)險的活動。當(dāng)貿(mào)易政策不確定性上升時，企業(yè)可能會通過減少創(chuàng)新活動主動規(guī)避內(nèi)部風(fēng)險；

二是貿(mào)易政策不確定性上升，使得企業(yè)管理者對未來市場走勢沒有明確的預(yù)期，進而難以準確預(yù)測市場。而這些信息是企業(yè)進行創(chuàng)新活動時所需要收集的信息。這將會在是否創(chuàng)新、何時創(chuàng)新、如何創(chuàng)新等方面增加企業(yè)創(chuàng)新決策的難度；

三是創(chuàng)新是企業(yè)投資活動的一種，根據(jù)環(huán)境不確定性條件下的企業(yè)投資決策理論(Bernanke，1983；Dixit，1989)[14，15]、實物期權(quán)理論可知，當(dāng)外部環(huán)境不確定時，企業(yè)將依據(jù)預(yù)期未來收益是否大于投資成本做投資決定。當(dāng)貿(mào)易政策不確定性上升，企業(yè)面臨的經(jīng)營環(huán)境變得更加復(fù)雜，企業(yè)盈利、成長的不確定性也相應(yīng)升高，進而使得投資風(fēng)險上升。此時，企業(yè)管理者會變得相對謹慎，進而開始收縮或推遲原有的投資計劃；

四是在政策比較不確定的時期，企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險上升，信息不對稱現(xiàn)象也伴隨著加劇。此時，企業(yè)要從金融機構(gòu)獲取信貸資源的難度與成本增加（宋全云等，2019）[16]，以致企業(yè)缺乏充足的資金投入到創(chuàng)新活動中，進而抑制了企業(yè)的創(chuàng)新活動?；谏鲜龇治?，提出文章的研究假設(shè)1。

假設(shè)H1：其他條件不變，貿(mào)易政策不確定性越高，企業(yè)創(chuàng)新的活躍程度越低。

貿(mào)易政策不確定性對企業(yè)創(chuàng)新活動的抑制程度，可能會因企業(yè)自身條件的不同而具有異質(zhì)性。在中國的轉(zhuǎn)型經(jīng)濟中，政府在關(guān)鍵資源的分配、經(jīng)濟的運行當(dāng)中還繼續(xù)發(fā)揮著非常重要甚至是決定性的作用。政府不但在商業(yè)行為的行政審批、管制行業(yè)的準入等方面掌握著較多自由裁量權(quán)，而且能夠通過各種類型的政策工具（例如產(chǎn)業(yè)政策、信貸支持、稅收優(yōu)惠、政府補貼等） 對稀缺資源進行分配。

企業(yè)與政府之間是否具有直接或者間接的聯(lián)系，能在較大程度上決定不同企業(yè)其資源的多少和能力的強弱，這也對企業(yè)應(yīng)對外部波動時的能力、策略和效果有較大影響（張峰等，2019）[17]。相對于民營企業(yè)，國有企業(yè)有著與生俱來的資源優(yōu)勢，可以更及時獲悉政策動向和更容易獲得信貸資源、政府補貼、稅收優(yōu)惠等，進而具備更強的應(yīng)對貿(mào)易政策不確定性的能力。此外，相對于民營企業(yè)，國有企業(yè)會更容易被逆周期的調(diào)控政策影響，難以及時采取措施應(yīng)對外部的貿(mào)易政策不確定性（聶輝華等，2020）[13]。因此，在創(chuàng)新活動方面，相對于國有企業(yè)，民營企業(yè)會更容易被貿(mào)易政策不確定性影響。基于上述分析，提出以下假設(shè)：

假設(shè)H2：貿(mào)易政策不確定性對企業(yè)創(chuàng)新活動的抑制效應(yīng)，主要體現(xiàn)在民營企業(yè)中。

三、研究設(shè)計

1.模型設(shè)定

為檢驗研究假設(shè)，文章構(gòu)建如下OLS 回歸模型：

其中，INV為企業(yè)創(chuàng)新活動的活躍程度，TPU 為貿(mào)易政策不確定性，Controls 為控制變量，ε 為殘差項。如果研究假設(shè)1 成立，那么系數(shù)β1為負，表明宏觀貿(mào)易政策不確定性的上升會導(dǎo)致企業(yè)創(chuàng)新活動的活躍程度有明顯的減弱。關(guān)于回歸標準誤，文章基于公司維度進行聚類(Cluster)調(diào)整。

2.主要變量定義

（1） 被解釋變量：企業(yè)創(chuàng)新(INV)

參考陳思等(2017)、郭玥(2018)等的研究[18，19]，文章使用專利申請數(shù)量來衡量企業(yè)創(chuàng)新活動的活躍程度。與R&D 的投資相比，專利申請數(shù)量不但衡量了企業(yè)創(chuàng)新投入，也反映了企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出，它可以更好地衡量企業(yè)創(chuàng)新活動的活躍程度與實際效果（陳思等，2017）[18]。根據(jù)創(chuàng)新質(zhì)量高低，專利可分為發(fā)明專利、非發(fā)明專利兩種類型。其中，發(fā)明專利是指在產(chǎn)品、方法等方面提出了新的技術(shù)方案，屬于突破型和實質(zhì)性創(chuàng)新；而非發(fā)明專利包括實用新型、外觀設(shè)計兩種，是指在當(dāng)前技術(shù)基礎(chǔ)上從事簡單的改進，其技術(shù)含量、創(chuàng)造性明顯不如發(fā)明專利，屬于改進型和策略性創(chuàng)新（黎文靖、鄭曼妮，2016；江偉等，2019）[20，21]。在中國專利申請重數(shù)量而輕質(zhì)量的現(xiàn)實背景下（黎文靖、鄭曼妮，2016）[20]，參考楊國超等(2017)、王永欽等(2018)、王康(2019)等的研究[22-24]，文章使用發(fā)明專利申請數(shù)量衡量企業(yè)創(chuàng)新的活躍程度，并對其進行“加1 后取自然對數(shù)”處理。該數(shù)值越大代表企業(yè)創(chuàng)新的活躍程度越大。

（2） 解釋變量：貿(mào)易政策不確定性(TPU)

文章使用Huang 和Luk(2019)[3]構(gòu)建的中國貿(mào)易政策不確定性指數(shù)衡量貿(mào)易政策不確定性(TPU)。Baker 等(2016)[10]基于中國香港的英文報紙《南華早報》，使用文本分析法對新聞報道中與經(jīng)濟政策不確定相關(guān)的關(guān)鍵詞和文章進行頻率統(tǒng)計和標準化處理，構(gòu)建了經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)。Huang 和Luk(2019)[3]仿照Baker 等(2016)[10]的做法，基于國內(nèi)包括《人民日報》 《新京報》 《解放日報》 《廣州日報》等在內(nèi)的十份中文重要報紙，對同時提及“貿(mào)易”、“政策”、“不確定性”等相關(guān)關(guān)鍵詞的文章進行頻率測算，構(gòu)建了中國貿(mào)易政策不確定性指數(shù)。由于該指數(shù)原始數(shù)據(jù)為月度數(shù)據(jù)，且考慮到回歸系數(shù)的大小，文章參考饒品貴和徐子慧(2017)、王朝陽(2018)等的研究[12，25]，將“月度數(shù)據(jù)的平均值除以100”作為年度衡量指標。該數(shù)值越大代表貿(mào)易政策的不確定性越高。

（3） 控制變量

參考Chang 等(2019)、郝項超(2018)等的研究[26，27]，文章控制了企業(yè)財務(wù)特征、企業(yè)治理結(jié)構(gòu)、宏觀等層面的一系列變量：企業(yè)財務(wù)特征類變量包括企業(yè)規(guī)模大小(Size)、盈利情況(Opr)、負債比例(Lev)、成長性(Growth)、現(xiàn)金流量(Opcashp)、研發(fā)費用(RD)等，企業(yè)治理結(jié)構(gòu)類變量包括董事會規(guī)模(Board)、獨立董事占比(Outdirp)、董事長和總經(jīng)理有沒兩職分離(Dual)、第一大股東持股情況(Big1)、管理層持股比例(Mownp)、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)(SOE)等，宏觀層面的變量包括地區(qū)市場化水平(MKT)、其他經(jīng)濟政策不確定性（包括財政、貨幣、匯率與資本項目等政策不確定性，分別是FPU、MPU、RPU 等變量） 等。

此外，文章還控制了行業(yè)(Industry)、地區(qū)(Area)固定效應(yīng)。由于政策不確定性為時序變量，如果同時控制時間固定效應(yīng)會導(dǎo)致多重共線性（聶輝華等，2020)[13]，文章參考Nguyen 和Phan(2017)、王朝陽等(2018)、申宇等(2020)等的研究[25，28，29]，沒有控制時間固定效應(yīng)?；貧w分析中所涉及的各變量的定義及其詳細度量方法參見表1。

表1 變量定義及相應(yīng)說明

3.樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

考慮到企業(yè)創(chuàng)新數(shù)據(jù)的特點（在制造業(yè)以外的其他行業(yè)，公司很少披露創(chuàng)新數(shù)據(jù)，而且這些公司中的多數(shù)，在沒有進行創(chuàng)新活動的情況下還能持續(xù)經(jīng)營）、制造業(yè)在中國外貿(mào)行業(yè)中占絕對優(yōu)勢（根據(jù)WTO 統(tǒng)計的數(shù)據(jù)，2017年中國出口和進口的商品中，制造業(yè)的金額占比分別是94%和65%、其他國家在貿(mào)易摩擦背景下對中國實行關(guān)稅加征或出口管制的對象以制造業(yè)企業(yè)為主，文章以制造業(yè)企業(yè)為樣本進行考察。文章以2007-2017年中國A 股制造業(yè)（證監(jiān)會2012年分類） 上市公司為初始樣本，在把相關(guān)變量數(shù)據(jù)缺失的樣本剔除之后，最后共獲得8517個公司年度樣本。

企業(yè)創(chuàng)新數(shù)據(jù)來自CSMAR 的“上市公司與子公司專利”數(shù)據(jù)庫，貿(mào)易政策不確定性數(shù)據(jù)來自Huang 和Luk(2019)[3]，市場化指數(shù)來自王小魯?shù)?2019)[30]。文章用到的公司財務(wù)、公司治理結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)均來自CSMAR 或Wind 數(shù)據(jù)庫。由于極端值會對研究結(jié)論的可靠性有負面影響，對于全部連續(xù)變量，文章進行1%的縮尾處理。

四、實證結(jié)果與分析

1.描述性統(tǒng)計

表2 是主要變量的描述性統(tǒng)計情況。被解釋變量INV 的均值是2.3222，最小值是0，最大值是6.0137，標準差是1.3525，說明中國制造業(yè)上市公司創(chuàng)新活動的活躍程度差異較大。解釋變量EPU 的均值是1.121，最小值是0.8672，最大值是1.4352，標準差是0.204，說明貿(mào)易政策在樣本期內(nèi)具有一定的波動性?？刂谱兞糠矫?，Big1 的均值為0.3482，中位數(shù)為0.3333，說明中國制造業(yè)上市公司股權(quán)集中，“一股獨大”的現(xiàn)象比較普遍；SOE 的均值為0.3163，說明中國制造業(yè)上市公司以民營企業(yè)為主?？傮w而言，變量數(shù)據(jù)并無異常。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計

2.基本回歸分析

表3 報告了假設(shè)檢驗結(jié)果。表3 列(1)是全樣本的回歸結(jié)果。由列(1)可以看到，貿(mào)易政策不確定性(TPU)在1%的水平上顯著為負，這支持了研究假設(shè)1，即隨著宏觀貿(mào)易政策不確定性上升，企業(yè)創(chuàng)新的活躍程度下降。表3 的列(2)和列(3)分別是民營企業(yè)和國有企業(yè)兩個子樣本的回歸結(jié)果。列(2)和列(3)的結(jié)果顯示，貿(mào)易政策不確定性(TPU)的系數(shù)在民營企業(yè)樣本中顯著為負（1%的水平），而在國有企業(yè)樣本中該變量的系數(shù)不顯著。這表明：貿(mào)易政策不確定性對企業(yè)創(chuàng)新的抑制效應(yīng)，只是在民營企業(yè)中有明顯的體現(xiàn)，國有企業(yè)沒有受到明顯的影響。這支持了研究假設(shè)2。

表3 貿(mào)易政策不確定性對企業(yè)創(chuàng)新的影響

3.異質(zhì)性分析

前文分析發(fā)現(xiàn)，貿(mào)易政策不確定性對企業(yè)創(chuàng)新活動有抑制效應(yīng)，這種抑制效應(yīng)只體現(xiàn)在民營企業(yè)中。本部分將進一步考察背后的作用機制。文章分別從公司風(fēng)險承擔(dān)能力、公司融資約束程度兩個方面進行機制檢驗。

（1） 基于公司風(fēng)險承擔(dān)能力的異質(zhì)性分析

創(chuàng)新是一項高風(fēng)險活動。貿(mào)易政策不確定性升高，對企業(yè)意味著外部環(huán)境風(fēng)險上升。如果內(nèi)部和外部風(fēng)險相互疊加，對企業(yè)的負面影響會加劇。此時，企業(yè)會通過減少創(chuàng)新活動來主動規(guī)避內(nèi)部風(fēng)險。那么，當(dāng)貿(mào)易政策不確定性升高時，風(fēng)險承擔(dān)能力弱的企業(yè)，對創(chuàng)新活動所可能帶來的風(fēng)險與成本就會更加敏感，在對待創(chuàng)新方面就會更加慎重。相反，如果企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)能力較強，對創(chuàng)新活動所可能導(dǎo)致的風(fēng)險和成本會相對不敏感，進而會比較積極地對待創(chuàng)新活動。因此，貿(mào)易政策不確定性對企業(yè)創(chuàng)新的抑制效應(yīng)，在風(fēng)險承擔(dān)能力弱的企業(yè)中會更加明顯。

本部分文章考察貿(mào)易政策不確定性對民營企業(yè)創(chuàng)新活動的抑制效應(yīng)是否因公司風(fēng)險承擔(dān)能力差異而有所不同。文章分別使用企業(yè)規(guī)模、企業(yè)的行業(yè)議價能力衡量公司風(fēng)險承擔(dān)能力。具體地，文章使用總資產(chǎn)規(guī)模衡量企業(yè)規(guī)模，使用（應(yīng)付賬款+預(yù)收款項-應(yīng)收賬款-預(yù)付款項）/營業(yè)收入（即凈商業(yè)信用額，代表企業(yè)占用上下游資金的能力） 衡量其行業(yè)議價能力（王迪等，2016）[31]。

表4 列(1)至列(4)是根據(jù)樣本中位數(shù)進行分組回歸的相應(yīng)結(jié)注：表中括號內(nèi)的數(shù)字為變量估計系數(shù)的T值（已對方差進行公司層面的聚類），*、**、***分別是指在10%、5%和1%的統(tǒng)計水平上顯著；下文同。果。列(1)和列(2)的結(jié)果顯示，貿(mào)易政策不確定性(TPU)的系數(shù)在規(guī)模小的企業(yè)樣本中顯著為負（1%的水平），而在規(guī)模大的企業(yè)樣本中不顯著。這表明貿(mào)易政策不確定性對民營企業(yè)創(chuàng)新活動的抑制效應(yīng)，在規(guī)模小的企業(yè)中表現(xiàn)得更加明顯。列(3)和列(4)的回歸結(jié)果顯示，貿(mào)易政策不確定性(TPU)的系數(shù)在行業(yè)議價能力弱的企業(yè)樣本中顯著為負（1%的水平），而在行業(yè)議價能力強的企業(yè)樣本中不顯著。這表明貿(mào)易政策不確定性對民營企業(yè)創(chuàng)新活動的抑制效應(yīng)，在行業(yè)議價能力弱的企業(yè)中表現(xiàn)得更加明顯。

表4 回歸結(jié)果分組檢驗

以上回歸結(jié)果說明貿(mào)易政策不確定性對民營企業(yè)創(chuàng)新活動的抑制效應(yīng)，會隨著公司風(fēng)險承擔(dān)能力的變?nèi)醵觿　?/p>

（2） 基于公司融資約束程度的異質(zhì)性分析

前文的實證分析發(fā)現(xiàn)，貿(mào)易政策不確定性對民營企業(yè)創(chuàng)新活動有抑制效應(yīng)。本部分考察有哪些措施可以減弱這種抑制效應(yīng)。充足的資金投入是企業(yè)創(chuàng)新必不可少的重要因素，如果企業(yè)自身財務(wù)狀況較好或者外部的融資環(huán)境相對寬松，貿(mào)易政策不確定性對民營企業(yè)創(chuàng)新活動的抑制效應(yīng)可能就會弱一些。因此，本部分文章考察貿(mào)易政策不確定性對民營企業(yè)創(chuàng)新活動的抑制效應(yīng)是否因公司融資約束程度的不同而有所差異。

參考Hadlock 和Pierce(2010)、盧盛峰和陳思霞(2017)、吳秋生和黃賢環(huán)(2017)等的研究[32-34]，文章使用SA 指數(shù)衡量公司融資約束程度，并根據(jù)樣本中位數(shù)進行分組回歸，表4 的列(5)和列(6)是相應(yīng)的回歸結(jié)果。

列(5)和列(6)的回歸結(jié)果顯示，貿(mào)易政策不確定性(TPU)的系數(shù)在融資約束程度大的企業(yè)樣本中顯著為負（5%的水平），而在融資約束程度小的企業(yè)樣本中該變量的系數(shù)不顯著。這表明貿(mào)易政策不確定性對民營企業(yè)創(chuàng)新活動的抑制效應(yīng)，在融資約束程度大的企業(yè)中表現(xiàn)得更加明顯。

以上回歸結(jié)果表明：通過緩解融資約束，可以減弱貿(mào)易政策不確定性對民營企業(yè)創(chuàng)新活動的抑制效應(yīng)。

4.穩(wěn)健性檢驗

為使研究結(jié)論更可靠，文章還進行了以下穩(wěn)健性檢驗（限于篇幅，沒有將實證結(jié)果列示，可根據(jù)要求提供）：

一是變更貿(mào)易政策不確定性的度量方法。與Huang 和Luk(2019)[3]選取國內(nèi)十份中文重要報紙來測算中國貿(mào)易政策不確定性類似，Davis 等(2019)[11]基于《人民日報》 《光明日報》這兩份國內(nèi)中文報紙，使用與Baker 等(2016)[10]類似的方法對中國貿(mào)易政策不確定性指數(shù)進行了重新測量。文章使用Davis 等(2019)[11]構(gòu)建的中國貿(mào)易政策不確定性指數(shù)進行穩(wěn)健性檢驗。回歸結(jié)果顯示，實證結(jié)果與前文一致，研究結(jié)論保持不變。

二是使用公司固定效應(yīng)模型。為緩解遺漏變量（例如公司層面無法觀測的因素） 的影響，文章使用公司固定效應(yīng)模型重新進行回歸分析?；貧w結(jié)果顯示，實證結(jié)果與前文一致，研究結(jié)論保持不變。

三是使用Tobit 回歸方法進行檢驗。文章的因變量有部分數(shù)值為0，是受限因變量，屬于歸并數(shù)據(jù)。為了減少估計偏差，文章采用Tobit 回歸方法進行穩(wěn)健性檢驗。回歸結(jié)果顯示，實證結(jié)果與前文一致，研究結(jié)論保持不變。

四是使用工具變量進行分析。參考彭俞超等(2018)、侯德帥等(2019)等的研究[35，36]，文章使用美國貿(mào)易政策不確定性作為中國貿(mào)易政策不確定性的工具變量，重新進行回歸分析（文章對工具變量的有效性進行檢驗發(fā)現(xiàn)，不存在識別不足、弱工具變量等情況，即工具變量的選擇比較合理）?；貧w結(jié)果顯示，實證結(jié)果與前文一致，研究結(jié)論保持不變。

五、結(jié)論與啟示

近幾年來，國際貿(mào)易保護主義逐步抬頭，中美貿(mào)易摩擦不斷，以致中國貿(mào)易政策不確定性指數(shù)也連年飆升?？疾旌暧^貿(mào)易政策不確定性對微觀企業(yè)的影響效應(yīng)，不但可以為貿(mào)易政策不確定性的經(jīng)濟后果提供經(jīng)驗證據(jù)，而且對政府、企業(yè)應(yīng)如何應(yīng)對外部貿(mào)易摩擦風(fēng)險提供一定的參考。

文章基于Huang 和Luk(2019)[3]構(gòu)建的中國貿(mào)易政策不確定性指數(shù)，使用2007-2017年中國A 股制造業(yè)上市公司作為樣本，對于宏觀貿(mào)易政策不確定性對企業(yè)創(chuàng)新活動的影響后果及其作用機制進行考察，主要結(jié)論如下：貿(mào)易政策不確定性上升會對企業(yè)創(chuàng)新活動有抑制效應(yīng)；分產(chǎn)權(quán)性質(zhì)來看，貿(mào)易政策不確定性對企業(yè)創(chuàng)新的抑制效應(yīng)，只表現(xiàn)在民營企業(yè)中，國有企業(yè)受到的影響不大；當(dāng)企業(yè)的規(guī)模小、行業(yè)議價能力弱，即企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)能力較弱時，貿(mào)易政策不確定性對民營企業(yè)創(chuàng)新活動的抑制效應(yīng)，會有更明顯的體現(xiàn)；緩解企業(yè)融資約束，有助于降低貿(mào)易政策不確定性對民營企業(yè)創(chuàng)新活動的抑制效應(yīng)。

基于研究結(jié)論，文章有如下研究啟示：

一是政府部門應(yīng)關(guān)切貿(mào)易政策不確定性對企業(yè)創(chuàng)新活動的抑制效應(yīng)。貿(mào)易政策不確定性上升時，政府要盡可能維持貿(mào)易政策的連續(xù)性、穩(wěn)定性，協(xié)助企業(yè)及時了解國際市場環(huán)境的變化情況，加強對企業(yè)進行政策引導(dǎo)與支持，進而為企業(yè)創(chuàng)新營造一個比較好的發(fā)展環(huán)境。

二是面對外部環(huán)境不確定，政府要根據(jù)企業(yè)自身條件差異，有針對性地制定相關(guān)支持政策，以降低貿(mào)易政策不確定性對企業(yè)創(chuàng)新活動的抑制效應(yīng)。在貿(mào)易摩擦的背景下，在鼓勵企業(yè)進行創(chuàng)新活動時，政府應(yīng)該注意企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)能力的差異性。對于更容易被貿(mào)易政策不確定性影響的民營企業(yè)，政府不但要為其創(chuàng)造良好的公平競爭環(huán)境，而且要加大政策支持，以增強其市場活力和抗風(fēng)險能力。

三是在貿(mào)易摩擦的大環(huán)境下，政府部門可以通過政府補助、稅收優(yōu)惠、銀行信貸支持等方式營造良好的投融資環(huán)境，以降低企業(yè)融資約束，進而緩解貿(mào)易政策不確定性對企業(yè)創(chuàng)新活動的抑制效應(yīng)。