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    貨幣政策不確定性與企業(yè)創(chuàng)新
    ——基于我國上市公司的實(shí)證分析

    2021-05-11 12:29:28李增福
    企業(yè)經(jīng)濟(jì) 2021年4期
    關(guān)鍵詞:融資影響企業(yè)

    □劉 慧 李增福

    一、引言

    自2008 年美國次貸危機(jī)、2010 年希臘債務(wù)危機(jī)及歐洲主權(quán)債務(wù)危機(jī)爆發(fā)以來,全球不確定性逐步加劇,為應(yīng)對國際市場的變化、維持國內(nèi)市場的穩(wěn)定,各國貨幣政策重拾相機(jī)抉擇范式。2007-2018 年,針對國內(nèi)外經(jīng)濟(jì)環(huán)境的變化,我國央行也多次調(diào)整貨幣政策,包括緊縮性貨幣政策、寬松貨幣政策、適度寬松的貨幣政策、審慎的貨幣政策以及審慎和中立的貨幣政策。我國貨幣政策不再采用“大水漫灌”的形式,而是針對性地進(jìn)行微調(diào),隨著貨幣政策微調(diào)次數(shù)的增多,貨幣政策操作的靈活性和針對性逐步增強(qiáng),貨幣政策不確定性也顯著增加。黨的十九大以后,我國明確提出未來經(jīng)濟(jì)工作的重點(diǎn)是防范和化解金融風(fēng)險,促進(jìn)金融與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的良性循環(huán)。隨著中國產(chǎn)業(yè)的發(fā)展,技術(shù)創(chuàng)新正逐步取代技術(shù)引進(jìn)成為經(jīng)濟(jì)增長新的核心驅(qū)動力。因此,正確評估中國貨幣政策不確定性,探究其對企業(yè)創(chuàng)新的影響,對科學(xué)制定貨幣政策具有極為重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

    本文可能的研究貢獻(xiàn)主要包括三個方面:第一,已有的研究主要集中于考察貨幣政策不確定性對股市、債券、經(jīng)濟(jì)增長、利率等宏觀層面的影響,僅有少數(shù)文獻(xiàn)研究貨幣政策不確定性對微觀企業(yè)現(xiàn)金持有的影響。本文則從微觀企業(yè)的角度考察了貨幣政策不確定性對企業(yè)創(chuàng)新的影響。第二,貨幣政策不確定性加劇了金融市場的摩擦,惡化了企業(yè)的融資環(huán)境,導(dǎo)致企業(yè)面臨較高的融資約束,進(jìn)而推遲高風(fēng)險、長周期的創(chuàng)新投資。本文基于中國上市公司數(shù)據(jù),詳細(xì)闡述了貨幣政策不確定性對企業(yè)創(chuàng)新投資決策產(chǎn)生影響的作用機(jī)制,拓展了貨幣政策不確定性對企業(yè)創(chuàng)新的研究,尤其是對民營企業(yè)和受政府補(bǔ)貼少的企業(yè)的影響研究。第三,研究為央行調(diào)整貨幣政策提供了可能參考,并建議央行應(yīng)注意貨幣政策的前瞻性指導(dǎo),降低貨幣政策不確定性,保障貨幣政策的穩(wěn)定,為企業(yè)創(chuàng)新提供持續(xù)的資金支持。

    二、文獻(xiàn)綜述

    考察貨幣政策不確定性對經(jīng)濟(jì)的影響,可以從對宏觀經(jīng)濟(jì)的影響和對微觀企業(yè)的影響兩個方面入手。宏觀層面,現(xiàn)有的研究主要從利率、通貨膨脹率、失業(yè)率、債券市場期限溢價等宏觀層面探討了貨幣政策不確定性對宏觀經(jīng)濟(jì)的影響,如有些學(xué)者認(rèn)為,貨幣政策不確定性抑制了宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展[1-3],也有部分學(xué)者發(fā)現(xiàn),貨幣政策不確定性會導(dǎo)致金融傳導(dǎo)效率降低[4-5],還有部分學(xué)者將貨幣政策區(qū)分為數(shù)量型貨幣政策和價格型貨幣政策,研究其對宏觀經(jīng)濟(jì)的影響[6]。微觀層面,有些學(xué)者從貨幣政策不確定性與企業(yè)違約的關(guān)系進(jìn)行了研究[7],但相關(guān)研究并不豐富。

    創(chuàng)新是一系列探索活動的總稱,企業(yè)創(chuàng)新是企業(yè)發(fā)展的重要驅(qū)動力。創(chuàng)新活動的復(fù)雜性、長期性、不確定性等使得企業(yè)創(chuàng)新能力受到內(nèi)外部各種因素的影響[8]。技術(shù)創(chuàng)新是創(chuàng)造力與資本的有機(jī)結(jié)合,創(chuàng)造力離開資本無法形成新的生產(chǎn)力[9]。現(xiàn)有文獻(xiàn)大多關(guān)注經(jīng)濟(jì)政策不確定性對企業(yè)創(chuàng)新的影響,如有些學(xué)者認(rèn)為,宏觀經(jīng)濟(jì)政策不確定性對企業(yè)研發(fā)投入具有促進(jìn)作用[10-11]。然而,貨幣政策不確定性與經(jīng)濟(jì)政策不確定性對企業(yè)創(chuàng)新的影響存在差異,經(jīng)濟(jì)政策不確定性主要是影響企業(yè)未來的投資機(jī)會或者方向,目前中國經(jīng)濟(jì)處在轉(zhuǎn)型時期,存在著巨大的改革紅利,經(jīng)濟(jì)發(fā)展長期看好,經(jīng)濟(jì)政策不確定性中潛藏著大量的機(jī)會。因此,在經(jīng)濟(jì)政策不確定的情況下,企業(yè)會著眼于長期發(fā)展,進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新[10-11]。與經(jīng)濟(jì)政策不確定性相比,貨幣政策不確定性更多的是通過信貸、利率等渠道影響企業(yè)的融資環(huán)境,當(dāng)貨幣政策不確定性引發(fā)嚴(yán)重的信息不對稱以及交易成本問題時,企業(yè)難以對未來的融資成本作出準(zhǔn)確預(yù)期,出于預(yù)防風(fēng)險的動機(jī),企業(yè)可能會選擇減少投資,降低負(fù)債率來維持經(jīng)營[12]。此外,由于創(chuàng)新與生俱來的“風(fēng)險”特性,可能會導(dǎo)致企業(yè)面臨沉重的財務(wù)壓力與高昂的融資成本,融資摩擦的增強(qiáng)會誘導(dǎo)企業(yè)采取更為保守的研發(fā)策略,此時企業(yè)更傾向于放棄研發(fā)來預(yù)防和控制破產(chǎn)風(fēng)險[13]。因此,貨幣政策不確定性增加可能會引發(fā)企業(yè)面臨更大的流動性風(fēng)險,導(dǎo)致企業(yè)財務(wù)風(fēng)險增大,從而降低企業(yè)存活概率。在此情況下,企業(yè)就會權(quán)衡財務(wù)狀況,延遲高風(fēng)險、長周期的研發(fā)投資,保證當(dāng)下財務(wù)正常運(yùn)轉(zhuǎn)。

    三、理論分析與研究假設(shè)

    (一)貨幣政策不確定性與企業(yè)創(chuàng)新

    企業(yè)創(chuàng)新活動往往會受到宏觀經(jīng)濟(jì)[14]、資金[15]、技術(shù)、市場及政策[16]等各種不確定性因素的影響。這些不確定性大大增加了企業(yè)創(chuàng)新活動失敗的可能性,在這些因素中,又以資金的不確定性最為關(guān)鍵。企業(yè)創(chuàng)新的各個環(huán)節(jié)都需要大量資金的推動,從“新知識”到商業(yè)化常常需要較長的時間,創(chuàng)新活動的長期性與收益短期難以準(zhǔn)確衡量性加大了創(chuàng)新活動失敗的可能性[17]。因此,創(chuàng)新投資需要保持連續(xù)性,期間的任何中斷都可能導(dǎo)致研發(fā)人員流失、研發(fā)支持不足等問題,進(jìn)而導(dǎo)致創(chuàng)新失敗。不確定性和融資約束與企業(yè)創(chuàng)新有著緊密的聯(lián)系[17-18],若企業(yè)資金緊張,則融資約束增大很可能會導(dǎo)致企業(yè)延緩?fù)顿Y[19],甚至中斷研發(fā)項目[18]。而貨幣政策不確定性加大了資金供需雙方對貨幣政策預(yù)期的難度,加劇了市場摩擦,很可能迫使企業(yè)進(jìn)行資金期限錯配,加劇企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險[20]。由于貨幣政策不確定性會導(dǎo)致企業(yè)面臨的融資環(huán)境改變,給企業(yè)帶來較大的財務(wù)風(fēng)險,在此情形下,企業(yè)會權(quán)衡自身財務(wù)狀況,延遲高風(fēng)險、長周期的研發(fā)投入,具體表現(xiàn)為專利申請數(shù)量減少。據(jù)此提出假設(shè)H1。

    H1:貨幣政策不確定性負(fù)向影響上市公司的研發(fā)投入和專利申請數(shù)量,即貨幣政策不確定性對創(chuàng)新具有抑制作用。

    (二)企業(yè)所有性質(zhì)不同時,貨幣政策不確定性對企業(yè)創(chuàng)新的影響不同

    在我國,企業(yè)所有制性質(zhì)是導(dǎo)致企業(yè)異質(zhì)性的重要原因。關(guān)于企業(yè)所有性質(zhì)不同時,貨幣政策對企業(yè)創(chuàng)新的影響研究較多,如陸正飛等(2009)[21]、葉康濤和祝繼高(2009)[22]研究發(fā)現(xiàn),貨幣政策緊縮時期,信貸資源配置會偏向國有企業(yè),從而加劇了非國有企業(yè)的融資約束;靳慶魯?shù)龋?012)[23]分析發(fā)現(xiàn),寬松的貨幣政策會緩解民營上市公司的融資約束,提高民營企業(yè)的投資效率;鐘凱等(2017)[20]認(rèn)為相比非國有企業(yè),國有企業(yè)更易獲取政府財政補(bǔ)貼;顧夏銘等(2018)[10]認(rèn)為,經(jīng)濟(jì)政策不確定性對異質(zhì)性企業(yè)創(chuàng)新活動的影響存在差異,經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升時,非國有企業(yè)發(fā)明專利申請增加量少于國有企業(yè),而外觀設(shè)計專利申請量多于國有企業(yè)。綜上分析可知,貨幣政策不確定性會通過信貸或利率等渠道影響企業(yè)融資,引起企業(yè)融資環(huán)境的變化,而非國有企業(yè)對融資環(huán)境的敏感度往往高于國有企業(yè),因此非國有企業(yè)更容易受貨幣政策不確定性的影響。據(jù)此提出假設(shè)H2。

    H2:貨幣政策不確定性上升對非國有企業(yè)創(chuàng)新活動的負(fù)向影響大于國有企業(yè)。

    (三)獲得政府補(bǔ)貼數(shù)額不同時,貨幣政策不確定性對企業(yè)創(chuàng)新的影響不同

    現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn),政府補(bǔ)貼會對企業(yè)創(chuàng)新活動產(chǎn)生影響。政府補(bǔ)貼對企業(yè)創(chuàng)新的影響也得到了很多研究的證實(shí),如Clausen(2009)[24]采用2002 年挪威創(chuàng)新調(diào)查數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn),政府補(bǔ)貼能夠促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新;王一卉(2013)[25]基于中國高技術(shù)企業(yè)的面板數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn),政府補(bǔ)貼對企業(yè)創(chuàng)新績效有促進(jìn)作用;康志勇(2013)[26]認(rèn)為,政府支持對非國有、規(guī)模較小以及勞動密集型的企業(yè)研發(fā)具有直接和間接的促進(jìn)作用。由于企業(yè)個體的差異,獲取的政府補(bǔ)貼數(shù)額也會存在較大差距。通常,獲得政府補(bǔ)貼多的企業(yè),往往有更充足的資金用于研發(fā)。因此,在貨幣政策不確定性情況下,政府補(bǔ)貼一定程度上起到了調(diào)節(jié)作用,平滑了企業(yè)的研發(fā)投入,如周京奎和王文波(2020)[27]認(rèn)為,適度的政府補(bǔ)貼補(bǔ)充并提高了企業(yè)所需的研發(fā)投入,進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新水平的提高。據(jù)此提出假設(shè)H3。

    H3:相較于獲得政府補(bǔ)貼多的企業(yè),貨幣政策不確定性上升對獲得政府補(bǔ)貼少的企業(yè)創(chuàng)新活動負(fù)向影響更大。

    四、研究設(shè)計

    (一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

    本文選取2007-2018 年中國A 股上市公司作為研究樣本,樣本數(shù)據(jù)均來源于CEIC 數(shù)據(jù)庫和CSMAR 數(shù)據(jù)庫。本文對初始數(shù)據(jù)進(jìn)行如下處理:刪除金融行業(yè)公司樣本;刪除關(guān)鍵數(shù)據(jù)缺失的公司樣本;刪除ST、ST* 類公司樣本;為了降低極端值對結(jié)果的影響,對連續(xù)變量進(jìn)行1%和99%水平上的縮尾處理。

    (二)模型構(gòu)建

    本文的被解釋變量分別為研發(fā)投入和專利申請數(shù)量,參考顧夏銘等(2018)[10]的研究,本文構(gòu)建以下模型(1),用以檢驗(yàn)貨幣政策不確定性對企業(yè)創(chuàng)新的影響。

    其中,i 表示上市公司個體,t 表示年份,Yi,t表示i 上市公司在t 年的被解釋變量統(tǒng)計值,本文具體指研發(fā)投入和專利申請情況,其中研發(fā)投入用rdc 表示,專利申請用apply 表示,專利依據(jù)類型分為:發(fā)明專利、實(shí)用新型專利和外觀設(shè)計專利,分別以iapply、uapply 和dapply 表示。在基礎(chǔ)回歸中,考慮到創(chuàng)新活動長周期性的特點(diǎn),為了減少內(nèi)生性問題,所有解釋變量和控制變量(除企業(yè)年齡以外)均滯后一期。Xi,t-1表示一系列控制變量,包括盈利能力、有形資產(chǎn)比率、企業(yè)規(guī)模、企業(yè)年齡、托賓Q 值、現(xiàn)金流比率等。ηt,ηind分別表示年份和行業(yè)層面的固定效應(yīng)。

    (三)變量選擇

    1.被解釋變量

    借鑒顧夏銘等(2018)[10]和Fang 等(2016)[28]的研究,用研發(fā)投入占營業(yè)收入之比衡量企業(yè)的研發(fā)水平,專利申請數(shù)量采用企業(yè)當(dāng)年的發(fā)明專利申請量、實(shí)用新型專利申請量和外觀設(shè)計專利申請量分別加1 再取對數(shù)衡量。全文涉及的變量定義見表1。

    表1 變量定義

    2.貨幣政策不確定性(mpu)

    關(guān)于貨幣政策不確定性指數(shù),目前主要有4 種方法:一是利用宏微觀數(shù)據(jù),采用合成指數(shù)法,計算貨幣政策不確定性[7][29]。二是直接利用某個單一的指標(biāo)如國債收益波動率、銀行間拆借利率的標(biāo)準(zhǔn)差代表貨幣政策不確定性[30-32]。三是利用新聞指數(shù)方法,通過搜索與貨幣政策不確定性相關(guān)的新聞關(guān)鍵詞計算貨幣政策不確定性[33-34]。四是應(yīng)用時變馬爾可夫區(qū)制轉(zhuǎn)移模型計算貨幣增長預(yù)測誤差的條件方差來測度貨幣增長的不確定性[35]。

    本文參考王博等(2019)[7]構(gòu)建的指標(biāo),利用主成分分析法,將45 個宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)集中到了8 個因子上,分別計算8 個因子的標(biāo)準(zhǔn)差,求算數(shù)平均的方法計算出貨幣不確定性指數(shù)。具體理論公式如下:

    根據(jù)前人的經(jīng)驗(yàn),選擇累計貢獻(xiàn)率超過85%的因子,從表2 的第6 列可以看出,到第8 個因子的累計貢獻(xiàn)率已經(jīng)達(dá)到90%,因此本文保留8 個主要因子,分別計算前置1 期(1 個月)、3 期(1 個季度)、12 期(1 年)的數(shù)值后,再求出每個因子的標(biāo)準(zhǔn)差,計算其算數(shù)平均,得到1 個月(h1)、3 個月(h3)和12 個月(h12)的中國貨幣政策不確定性指數(shù)。

    表2 主成分分析各因子占比重及累計占比

    3.控制變量

    控制變量的選取參考了國內(nèi)外研究企業(yè)創(chuàng)新及其影響因素的相關(guān)文獻(xiàn)[1][10]。本文選用企業(yè)規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率、資產(chǎn)收益率、有形資產(chǎn)比率、托賓Q 值、年齡等作為控制變量。具體說明如下:一是企業(yè)規(guī)模(size),較大規(guī)模的公司通常受到的融資約束較小,融資能力更強(qiáng),有更充裕的資金進(jìn)行創(chuàng)新投資。二是負(fù)債能力(lev),負(fù)債越大,公司的經(jīng)營風(fēng)險就越大,融資約束也越嚴(yán)重,因而創(chuàng)新投資會越少。三是資產(chǎn)收益率(roa),資產(chǎn)收益率較高的企業(yè)往往具有較高的內(nèi)部融資能力,能夠更加有效緩解企業(yè)面臨的融資約束,從而影響企業(yè)創(chuàng)新投資。四是有形資產(chǎn)比率(tangibility),有形資產(chǎn)比高的企業(yè)往往有更多的資產(chǎn)用于抵押貸款,因此該比率可以間接影響企業(yè)的資產(chǎn)結(jié)構(gòu)和財務(wù)結(jié)構(gòu),改變企業(yè)的融資約束水平與投資方向,從而影響企業(yè)的創(chuàng)新投資。五是現(xiàn)金流比率(cashflow),現(xiàn)金流反映企業(yè)的短期償債能力及財務(wù)狀況,良好的財務(wù)狀況是企業(yè)進(jìn)行長期投資的前提。六是公司成長性(Tobin’s Q),公司的成長性越高,發(fā)展?jié)摿驮酱?。此外,本文還控制了年度、行業(yè)、企業(yè)年齡等因素的影響。

    五、實(shí)證研究結(jié)果

    (一)描述性統(tǒng)計

    由表3 可見,rdc 的均值為0.046,最小值和最大值分別為0.003 和0.25,表明樣本企業(yè)的研發(fā)投入存在較大差距。專利申請數(shù)平均值為90.10 件,說明樣本企業(yè)整體專利申請數(shù)量不高。發(fā)明專利申請數(shù)(lapply)的均值為27.63 件,實(shí)用新型專利申請數(shù)的均值為8.43 件,外觀設(shè)計專利申請數(shù)的均值為2.53 件。由數(shù)據(jù)對比可知,總體而言,企業(yè)更關(guān)注發(fā)明專利的申請,也即大多數(shù)企業(yè)進(jìn)行的是實(shí)質(zhì)性創(chuàng)新。融資約束(wc)的均值為0.26,說明企業(yè)總體上受到了融資約束。在控制變量中,企業(yè)規(guī)模(size)的均值為21.89,lev 的均值為0.38,從其標(biāo)準(zhǔn)差數(shù)據(jù)可以看出,樣本企業(yè)的企業(yè)規(guī)模和資產(chǎn)負(fù)債率指標(biāo)分布比較均勻。資產(chǎn)收益率(roa)、Tobin’s Q 的均值分別為6%、226,表明樣本企業(yè)的經(jīng)營狀況良好。此外,企業(yè)性質(zhì)(soe)的均值為0.31,表明樣本公司中31%的為國有企業(yè),69%的為非國有企業(yè)。

    表3 主要變量的描述性統(tǒng)計

    根據(jù)前文介紹的計算方式,本文計算了中國貨幣政策不確定性指數(shù),從圖中可以看出,中國貨幣不確定指數(shù)在2008-2011 年期間波動最大,2009 年出現(xiàn)峰值,其次是2014-2016 年期間波動較大,2015 年出現(xiàn)小波峰。

    圖 中國貨幣政策不確定性指數(shù)(1、3、12 個月)

    為了驗(yàn)證圖中曲線是否與現(xiàn)實(shí)情況相符,本文梳理了中國貨幣政策執(zhí)行情況季度報告中的要點(diǎn),發(fā)現(xiàn)上圖貨幣政策不確定指數(shù)的波動與中國貨幣政策的調(diào)整恰好吻合。中國貨幣政策執(zhí)行報告1具體要點(diǎn)如下:2008 年美國次貸危機(jī),中國政府自2008 年第3 季度開始由緊縮的貨幣政策調(diào)整為適度寬松的貨幣政策,2008 年第4 季度由適度寬松調(diào)整為寬松的貨幣政策,將全年新增貸款預(yù)期目標(biāo)提高至4 萬億元以上。2009年全年落實(shí)寬松的貨幣政策,央行多次降準(zhǔn)降息,全年貨幣供應(yīng)量達(dá)到高位,因此2008-2009 年貨幣政策波動最大。2010 年歐洲主權(quán)債務(wù)危機(jī)爆發(fā),但國內(nèi)面臨較高的通貨膨脹壓力,貨幣政策由寬松調(diào)整為適度寬松,貨幣政策的波幅下降。2011 年將保持物價總水平基本穩(wěn)定作為首要目標(biāo),貨幣政策由適度寬松調(diào)整為穩(wěn)健,因此,2011 年開始貨幣政策波動性變的相對平穩(wěn)。但2014 年全球經(jīng)濟(jì)增長動力不足,央行在實(shí)施穩(wěn)健貨幣政策的同時用調(diào)結(jié)構(gòu)的方式進(jìn)行適時適度預(yù)調(diào)微調(diào),較為頻繁地使用結(jié)構(gòu)性貨幣政策。2015 年政府提出加快推進(jìn)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革,為了配合經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新常態(tài),央行在保持穩(wěn)健貨幣政策的同時,加強(qiáng)預(yù)調(diào)微調(diào),5 次下調(diào)人民幣存貸款基準(zhǔn)利率,9 次引導(dǎo)公開市場逆回購操作利率下行,同時實(shí)施定向降準(zhǔn),引導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)將更多信貸資源配置到小微企業(yè)、“三農(nóng)”和棚戶區(qū)改造等國民經(jīng)濟(jì)重點(diǎn)領(lǐng)域和薄弱環(huán)節(jié)。2014-2015 貨幣政策的波動出現(xiàn)一個小高峰。2016-2018 年全國房地產(chǎn)價格普遍大漲,金融資本出現(xiàn)“脫實(shí)向虛”的現(xiàn)象,央行提出在不搞“大水漫灌”的同時更好地服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì),對貨幣政策的微調(diào)次數(shù)增加,因此2016-2017 貨幣政策不確定指數(shù)再次小幅上升。

    (二)實(shí)證結(jié)果分析

    1.貨幣政策不確定性對企業(yè)創(chuàng)新的負(fù)向效應(yīng)

    表4 貨幣政策不確定性與研發(fā)投入、專利申請情況

    表4 第(1)列和第(2)列分別報告了2007-2018 年貨幣政策不確定性與上市公司研發(fā)投入及專利申請數(shù)量的關(guān)系?;貧w結(jié)果表明,貨幣政策不確定性對上市公司研發(fā)投入存在負(fù)向影響且在5%水平顯著,對專利申請數(shù)量負(fù)向影響且在10%的水平顯著。這表明對上市公司而言,貨幣政策不確定性導(dǎo)致金融市場的摩擦增加,企業(yè)及銀行對未來的預(yù)期出現(xiàn)偏差,企業(yè)為了規(guī)避不確定性風(fēng)險,降低研發(fā)投入,避免公司陷入財務(wù)困境。由表4 第(3)-(5)列結(jié)果可知,貨幣政策不確定性對公司發(fā)明專利、實(shí)用新型專利以及外觀設(shè)計專利申請量的影響不同。具體而言,貨幣政策不確定性與公司發(fā)明專利負(fù)相關(guān)且在1%的水平顯著,而對觀設(shè)計專利申請數(shù)量和實(shí)用新型專利申請數(shù)量影響均不顯著?;貧w結(jié)果支持假設(shè)H1。

    此外,我們在模型中控制了年份、行業(yè)固定效應(yīng),發(fā)現(xiàn)貨幣政策不確定性與企業(yè)研發(fā)投入和專利申請數(shù)量之間仍然存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。

    2.貨幣政策不確定性的選擇效應(yīng)

    參照前人文的獻(xiàn)研究,本部分在基準(zhǔn)回歸的基礎(chǔ)上進(jìn)一步探究了貨幣政策不確定性的選擇效應(yīng)。

    (1)企業(yè)所有權(quán)性質(zhì)的調(diào)節(jié)效應(yīng)。為了驗(yàn)證貨幣政策不確定性是否會給不同所有制企業(yè)帶來選擇效應(yīng),本文將企業(yè)分成國有企業(yè)和非國有企業(yè),并分別進(jìn)行回歸。通過分析回歸結(jié)果發(fā)現(xiàn),當(dāng)貨幣政策不確定上升時,國有企業(yè)和非國有企業(yè)的創(chuàng)新活動均下降。具體而言,貨幣政策不確定性對國有企業(yè)創(chuàng)新投資存在負(fù)向影響但不顯著,對國有企業(yè)專利申請數(shù)量存在負(fù)向影響且在5%的水平顯著,其中對外觀設(shè)計專利正向影響但不顯著,對發(fā)明專利申請負(fù)向影響且在1%的水平顯著,對實(shí)用新型專利申請正向影響且在10%的水平顯著。表5 中的回歸結(jié)果證實(shí)了假設(shè)H2。

    表5 貨幣政策不確定性的選擇效應(yīng)——基于企業(yè)所有權(quán)性質(zhì)

    同時,由從表5 的第(6)列和第(7)列可以看出,當(dāng)貨幣政策不確定性上升時,相比國有企業(yè),非國有企業(yè)創(chuàng)新投資大幅減少,減少幅度是國有企業(yè)的4 倍多,但對專利申請數(shù)量的影響不顯著。這可能是因?yàn)椋旱谝?,國有企業(yè)更易獲取長期貸款來支持長周期創(chuàng)新,因此國有企業(yè)受貨幣政策不確定性的影響比非國有企業(yè)小。第二,由于非國有企業(yè)面臨的競爭更激烈,對經(jīng)濟(jì)環(huán)境變化更敏感,因此當(dāng)貨幣政策不確定性上升時,非國有企業(yè)大幅減少研發(fā)投入和創(chuàng)新,避免財務(wù)風(fēng)險。

    (2)政府補(bǔ)貼的調(diào)節(jié)作用。政府補(bǔ)貼是影響企業(yè)經(jīng)濟(jì)環(huán)境的外部因素。由前文的分析可知,貨幣政策不確定性對獲得政府補(bǔ)貼少的企業(yè)影響更大。表6 為基于企業(yè)獲得政府補(bǔ)貼數(shù)額的驗(yàn)證結(jié)果。實(shí)證結(jié)果表明,貨幣政策不確定性的影響在獲得政府補(bǔ)貼數(shù)額不同的企業(yè)中存在選擇效應(yīng)。具體而言,貨幣政策不確定性上升對受政府補(bǔ)貼多的企業(yè)創(chuàng)新的影響負(fù)向但不顯著;對專利申請的負(fù)向影響也不顯著,對外觀設(shè)計專利、發(fā)明專利以及實(shí)用新型專利負(fù)向影響顯著。相對補(bǔ)貼多的企業(yè),補(bǔ)貼少的企業(yè)受到貨幣政策不確定性的影響更大。貨幣政策不確定性對補(bǔ)貼少的企業(yè)創(chuàng)新投資以及專利申請數(shù)量的影響均是負(fù)向且在10%的水平顯著。以上回歸結(jié)果說明,政府補(bǔ)貼對企業(yè)創(chuàng)新投資起到了一定的調(diào)節(jié)作用,在貨幣政策不確定性上升時,政府補(bǔ)貼一定程度上緩解了企業(yè)的融資約束,保障了企業(yè)創(chuàng)新投資的延續(xù)性。

    (三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    一是更改計算方法。為減少貨幣政策不確定性指數(shù)計算方法帶來的偏差,借鑒Yun 和Paul(2020)[36]的測量方法,使用基于新聞指數(shù)方法測算的貨幣政策不確定性指數(shù)進(jìn)行回歸,由回歸結(jié)果可知,在考慮核心解釋變量的測算誤差后,本文的基本結(jié)論沒有發(fā)生實(shí)質(zhì)性變化。二是縮短樣本期間。受2008 年美國次貸經(jīng)濟(jì)危機(jī)影響,2008-2009 年中國經(jīng)濟(jì)波動幅度也比較大,中國政府采取了一系列非常規(guī)的財政政策應(yīng)對經(jīng)濟(jì)危機(jī),期間中國貨幣政策也進(jìn)行了大幅的調(diào)整。為了減少特殊情況的影響,本文刪除了2008-2009 年的數(shù)據(jù),mpu的回歸系數(shù)仍然顯著,說明排除異常情況后,貨幣政策不確定性對企業(yè)創(chuàng)新的影響仍然穩(wěn)健。三是增加控制變量。Yun 和Paul(2020)[36]基于新聞指數(shù)的方法,計算了中國經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)、貨幣政策不確定性指數(shù)、財政政策不確定性指數(shù)等,本文將其計算的財政政策不確定性指數(shù)作為控制變量放入回歸模型,回歸結(jié)果的顯著性不變。檢驗(yàn)結(jié)果見表7。

    表6 貨幣政策不確定性的選擇效應(yīng)——基于獲得政府補(bǔ)貼數(shù)額

    表7 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    (四)機(jī)制分析

    上文的研究結(jié)論表明,貨幣政策不確定性抑制了企業(yè)創(chuàng)新投資,具體表現(xiàn)為研發(fā)投入的減少和專利申請數(shù)量的減少。當(dāng)前我國企業(yè)普遍面臨“融資難、融資貴”的問題,也說明金融摩擦機(jī)制發(fā)揮著重要作用。為了進(jìn)一步探討貨幣政策不確定性影響企業(yè)創(chuàng)新的作用機(jī)制,本文以外源融資為切入點(diǎn),主要從加劇企業(yè)融資約束的角度進(jìn)行了分析。從表8 第(1)列可以看出,對全樣本而言,貨幣政策不確定性加劇了企業(yè)的融資約束且在1%的水平顯著。表8 第(2)-(5)列分別報告了貨幣政策不確定性對異質(zhì)性企業(yè)的影響,貨幣政策不確定性導(dǎo)致國有企業(yè)、非國有企業(yè)及受政府補(bǔ)貼少的企業(yè)的融資約束增加,對受政府補(bǔ)貼多的企業(yè)的融資約束的影響不顯著。這說明貨幣政策不確定性上升導(dǎo)致金融摩擦增大,促使企業(yè)受到的融資約束增加,加大了企業(yè)的融資難度,進(jìn)而抑制了企業(yè)的創(chuàng)新投資。

    表8 貨幣政策不確定性對企業(yè)融資約束的影響

    六、研究結(jié)論和政策建議

    (一)研究結(jié)論

    本文利用我國A 股上市公司研發(fā)投入數(shù)據(jù)以及專利申請數(shù)據(jù),參照王博(2019)[7]構(gòu)建的貨幣政策不確定性指標(biāo),用主成分分析方法測算了中國貨幣政策不確定性指數(shù)并考察了貨幣政策不確定性對企業(yè)創(chuàng)新的影響。研究表明,貨幣政策不確定性抑制了上市公司的創(chuàng)新活動,體現(xiàn)在貨幣政策不確定性負(fù)向影響上市公司研發(fā)投入和專利申請數(shù)量。同時,通過異質(zhì)性研究發(fā)現(xiàn),貨幣政策不確定性對非國有企業(yè)、獲得政府補(bǔ)貼少的企業(yè)創(chuàng)新活動的負(fù)向影響更大。此外,貨幣政策不確定性可以通過增加金融市場摩擦,加劇企業(yè)融資約束這一渠道來影響企業(yè)創(chuàng)新投資。通過對貨幣政策不確定性對企業(yè)創(chuàng)新活動的影響分析,有利于理解貨幣政策在企業(yè)創(chuàng)新活動中所起的作用,對央行設(shè)計有效的貨幣政策和進(jìn)行貨幣政策調(diào)整以維護(hù)金融穩(wěn)定和促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長尤為重要。

    (二)政策建議

    1.央行應(yīng)關(guān)注貨幣政策調(diào)整帶來的不確定性,加強(qiáng)窗口指導(dǎo)

    企業(yè)處在宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境中,必然受到宏觀政策的影響。長期以來,由于我國資本市場的不完善,企業(yè)直接融資占比較重,對銀行貸款的依賴性較強(qiáng)。但是,貨幣政策不確定性導(dǎo)致金融摩擦增大,引起貸款供給的變化以及利率的變化均為對企業(yè)產(chǎn)生較大的影響。因此,央行應(yīng)高度關(guān)注貨幣政策調(diào)整引起的不確定性對企業(yè)創(chuàng)新帶來的不利影響,在進(jìn)行貨幣政策調(diào)整之前,通過窗口指導(dǎo)等措施,加強(qiáng)預(yù)期管理,減少貨幣政策的不確定性,為企業(yè)創(chuàng)新提供良好的融資環(huán)境。

    2.央行應(yīng)加強(qiáng)對創(chuàng)新項目的金融服務(wù)

    目前中興、華為等高科技企業(yè)遇到的“卡脖子”事件,提醒我們必須加強(qiáng)創(chuàng)新,掌握核心技術(shù)。但由于創(chuàng)新本身具有“高風(fēng)險、長周期”的特征,同時對知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)力度不足等原因,導(dǎo)致企業(yè)創(chuàng)新的積極性相對偏弱。在此情形下,央行應(yīng)加強(qiáng)對創(chuàng)新項目的金融服務(wù),提高企業(yè)創(chuàng)新的積極性。一是健全和深化創(chuàng)新項目相關(guān)的金融服務(wù)制度,理順央行的管理責(zé)任,細(xì)化對金融機(jī)構(gòu)的管理要求,建立完善的監(jiān)督管理機(jī)制,引導(dǎo)和保障資金流向創(chuàng)新項目。二是央行應(yīng)加強(qiáng)部門間監(jiān)管信息共享機(jī)制的建設(shè),完善對創(chuàng)新項目金融服務(wù)的監(jiān)測,加強(qiáng)對創(chuàng)新項目金融服務(wù)效果的評價。

    3.央行應(yīng)推動資金供求雙方的溝通,提升金融服務(wù)科技型企業(yè)的能力

    央行需推動金融機(jī)構(gòu)對企業(yè)創(chuàng)新項目的深入調(diào)研,加強(qiáng)貸款供給與產(chǎn)品創(chuàng)新融資需求的銜接,進(jìn)一步提升金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)能力。一是創(chuàng)新的主力往往是科技型企業(yè),央行應(yīng)綜合運(yùn)用差別存款準(zhǔn)備金動態(tài)調(diào)整機(jī)制、再貼現(xiàn)、信貸資產(chǎn)證券化等多種金融政策工具,引導(dǎo)銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)加大對科技企業(yè)的信貸投入。二是科技型企業(yè)大多是“輕資產(chǎn)”,能用于抵押的資產(chǎn)有限,央行應(yīng)鼓勵金融機(jī)構(gòu)開展知識產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資貸款業(yè)務(wù),優(yōu)化知識產(chǎn)權(quán)質(zhì)押融資的審批流程,提高放款效率,幫助企業(yè)將知識產(chǎn)權(quán)變現(xiàn),提高企業(yè)的融資能力。

    4.央行應(yīng)注重與地方政府的溝通,發(fā)揮央行的牽頭協(xié)調(diào)作用

    央行應(yīng)建立與地方政府溝通的長效機(jī)制,推動金融與政府補(bǔ)貼相協(xié)調(diào),及時掌握企業(yè)創(chuàng)新動態(tài),精準(zhǔn)對接創(chuàng)新項目。一是央行可以設(shè)置“創(chuàng)新專項貸款”,針對獲得國家級立項的企業(yè)創(chuàng)新項目給予利率優(yōu)惠,加大對重大創(chuàng)新項目的支持力度。二是央行應(yīng)加強(qiáng)對金融機(jī)構(gòu)對接政府創(chuàng)新項目的監(jiān)管,要求金融機(jī)構(gòu)每年必須參與當(dāng)?shù)卣鬓k的與創(chuàng)新項目相關(guān)的活動并在年終提交對當(dāng)?shù)仄髽I(yè)金融服務(wù)的工作情況報告,掌握各個金融機(jī)構(gòu)對當(dāng)?shù)貏?chuàng)新活動的服務(wù)情況。

    注:

    1中國貨幣政策執(zhí)行報告來源:中國人民銀行官網(wǎng)(http://www.pbc.gov.cn/)。

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