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    經(jīng)濟(jì)政策不確定性、金融化與企業(yè)R&D投資

    2021-06-12 09:24:02
    湖北社會科學(xué) 2021年5期
    關(guān)鍵詞:回歸系數(shù)金融資產(chǎn)不確定性

    張 璇

    (中共深圳光明區(qū)行政學(xué)院,廣東 深圳 518052)

    隨著我國經(jīng)濟(jì)由高速發(fā)展階段逐漸邁入高質(zhì)量發(fā)展階段,經(jīng)濟(jì)的驅(qū)動力也由要素驅(qū)動轉(zhuǎn)向創(chuàng)新驅(qū)動。從2006 年開始,我國R&D 投資占GDP 中的份額不斷上升,專利申請量也連續(xù)刷新紀(jì)錄,多年來一直位居世界第一。其中,企業(yè)的R&D 投資占全社會R&D投資的比重超過70%,專利申請量也占全社會總申請量的50%以上,尤其是像華為、騰訊、格力電器等大公司,無論是R&D 投資,還是專利申請量更是遙遙領(lǐng)先,這不僅夯實了我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的基礎(chǔ),也增強了企業(yè)自身抵御風(fēng)險、發(fā)展壯大的能力。但R&D 投資具有時間長、投入巨大、結(jié)果不可預(yù)期、失敗風(fēng)險高等特點,極易受到不確定性因素的影響。在諸多不確定性因素中,經(jīng)濟(jì)政策不確定性逐漸受到經(jīng)濟(jì)學(xué)家的重視,因為它使經(jīng)濟(jì)主體不知政府是否、如何以及何時改變現(xiàn)有經(jīng)濟(jì)政策,會引發(fā)經(jīng)濟(jì)的波動(Baker et al.,2016),[1](p1593-1636)因而企業(yè)的決策和行為,尤其是R&D 投資等重大的決策和行為會受到明顯的影響(Bhattacharya et al.,2017),[2](p1869-1901)但這種影響還沒有統(tǒng)一的定論(Bhattacharya et al.,2017;顧夏銘等,2018;Bloom,2007),[2][3][4](p250-255)同時,這種影響發(fā)生的作用機制也存在異議,因此,有必要探討經(jīng)濟(jì)政策不確定性對企業(yè)R&D投資的影響以及作用機制。

    金融化是金融資產(chǎn)在總資產(chǎn)的占比不斷上升、不斷取代實體生產(chǎn)的過程,逐漸成為一個普遍的現(xiàn)象(Dore,2002)。[5](p9-18)在企業(yè)中,金融化影響了資源在金融資產(chǎn)與實體生產(chǎn)之間的配置,這種資源配置的適當(dāng)性將影響企業(yè)的R&D 投資。一方面,企業(yè)適度投資金融資產(chǎn),可以通過金融獲利,增加企業(yè)盈利,為R&D 投資提供資金;另一方面,若企業(yè)過度投資金融資產(chǎn),就可能大量擠占用于實體生產(chǎn)的資金,而R&D 投資這樣的高風(fēng)險投資所需的資金更得不到保障。由此可見,企業(yè)不同的金融化程度將影響企業(yè)的R&D 投資。經(jīng)濟(jì)政策不確定性模糊了企業(yè)對政策的預(yù)期,可能改變企業(yè)的投資偏好,進(jìn)而影響企業(yè)的金融投資,改變企業(yè)的金融化程度。那么,經(jīng)濟(jì)政策不確定性是否會通過影響企業(yè)的金融化程度而影響企業(yè)的R&D 投資?在當(dāng)前金融化普遍的情況下,這個問題并沒有引起應(yīng)有的關(guān)注。

    本文以我國滬深兩市的非金融上市企業(yè)為研究樣本,研究了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對企業(yè)R&D 投資的影響,以及企業(yè)金融化所發(fā)揮的中介效應(yīng)。研究結(jié)果表明,經(jīng)濟(jì)政策不確定性促進(jìn)了企業(yè)的R&D投資,金融化也確實在這個影響過程中發(fā)揮了相應(yīng)的中介效應(yīng),不過,這種中介效應(yīng)在預(yù)防儲蓄型企業(yè)中重要性超過了在逐利型企業(yè)中的重要性。

    本文可能的貢獻(xiàn)為:第一,本文以企業(yè)金融化為中介變量,研究了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對企業(yè)R&D投資的影響,從理論上為經(jīng)濟(jì)政策不確定性影響企業(yè)R&D 投資的作用機制提供了一種合理的解釋。第二,本文采用了新的中國經(jīng)濟(jì)政策不確定指數(shù)(Yun Huang and Paul Luk,2018)來衡量我國經(jīng)濟(jì)政策的不確定程度,這不同于其他文獻(xiàn)所采用的Baker et al.(2016)[1]構(gòu)建的中國經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù),因為本文所采用的指數(shù)能更客觀真實地反映我國經(jīng)濟(jì)政策的不確定性(具體原因分析在下文的變量定義部分)。

    一、理論分析與研究假設(shè)

    (一)經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)創(chuàng)新。

    經(jīng)濟(jì)政策不確定性通過模糊企業(yè)對市場前景的預(yù)期,增加企業(yè)投資面臨的風(fēng)險,降低企業(yè)的投資收益,從而抑制企業(yè)的投資水平。而R&D 投資不同于一般的投資,它能使企業(yè)在不確定性環(huán)境中更有能力識別未知機會,更加專注于修煉“內(nèi)功”來把握來之不易的機會,從而提升自身在不確定環(huán)境中的風(fēng)險承擔(dān)水平,贏得難得的機遇預(yù)期效應(yīng),故經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升時,創(chuàng)新的遞延投資或“謹(jǐn)慎”投資將不是企業(yè)的最優(yōu)選擇。當(dāng)前,世界經(jīng)濟(jì)蕭條,我國經(jīng)濟(jì)也處于轉(zhuǎn)型期,國內(nèi)企業(yè)生產(chǎn)成本急劇上升,行業(yè)產(chǎn)能過剩,投資收益大幅下降。面臨當(dāng)下的經(jīng)濟(jì)背景,企業(yè)無法利用投資的“實物期權(quán)”來規(guī)避經(jīng)濟(jì)政策不確定性帶來的沖擊,而應(yīng)該充分利用R&D 投資的“增長期權(quán)”,在經(jīng)濟(jì)政策不確定性引發(fā)的政府干預(yù)虛弱期(饒品貴等,2017)[6](p27-51)當(dāng)中,積極布局研發(fā),謀得機遇,當(dāng)然這也很容易和企業(yè)利益相關(guān)者達(dá)成企業(yè)發(fā)展的一致預(yù)期(劉志遠(yuǎn)等,2017),[7](p15-27)為企業(yè)的持續(xù)健康發(fā)展贏得先機。因此,經(jīng)濟(jì)政策不確定性能夠激勵企業(yè)增加R&D 投資,為了未來的生存發(fā)展增強研發(fā)。基于以上分析,本文提出以下假說:

    假說1:經(jīng)濟(jì)政策不確定性促進(jìn)了企業(yè)R&D投資。

    (二)經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)R&D 投資:金融化的中介效應(yīng)。

    企業(yè)的金融化源于兩種動機:預(yù)防性儲蓄和追逐金融利潤。我們把具有第一類金融化動機的企業(yè)稱為“預(yù)防儲蓄型企業(yè)”,把具有第二類金融化動機的企業(yè)稱為“逐利型企業(yè)”。

    對預(yù)防儲蓄型企業(yè)來說,隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性的上升,企業(yè)的營業(yè)波動增加,營業(yè)收入和經(jīng)營現(xiàn)金流開始不穩(wěn)定,同時,經(jīng)濟(jì)政策不確定性造成企業(yè)融資成本上升,從而影響企業(yè)融資的穩(wěn)定性。無論是經(jīng)營現(xiàn)金流的波動,還是融資資金的波動,都會影響企業(yè)的可用資金,從而影響企業(yè)的R&D投資。為了避免企業(yè)出現(xiàn)資金短缺,管理層需要另辟蹊徑增加企業(yè)現(xiàn)金流入,而增加流動性強的資產(chǎn),例如現(xiàn)金和金融資產(chǎn),就是理性的選擇。不過和金融資產(chǎn)相比,現(xiàn)金的收益低,所以,增持金融資產(chǎn)對預(yù)防儲蓄型企業(yè)來說可能更為合意。通過投資適量的金融資產(chǎn),不僅風(fēng)險可控,而且還能獲取一定的金融收益,尤其是投資一些風(fēng)險較低的短期金融資產(chǎn),從而一定程度上緩解企業(yè)可用資金的緊張,增強企業(yè)的財務(wù)柔性,為保障企業(yè)的R&D 投資提供資金支持。

    對逐利型企業(yè)來說,投資過多的金融資產(chǎn),將會造成資金的擠占和不穩(wěn)定的投資收益,從而影響企業(yè)R&D 投資。首先,過多的金融投資將占用企業(yè)大量的資源,這會擠占企業(yè)用于其他用途的資金,從而用于R&D 投資的資金無法得到保障。其次,投資的金融資產(chǎn)越多,企業(yè)為金融收益所承擔(dān)的風(fēng)險也就越大。風(fēng)險越大,企業(yè)就無法期望從金融投資獲得穩(wěn)定的收益。當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升時,經(jīng)濟(jì)波動增加,金融市場的系統(tǒng)風(fēng)險也隨之增加,進(jìn)而金融資產(chǎn)的價格出現(xiàn)大幅波動,逐利型企業(yè)的金融獲利穩(wěn)定性就無法保證,從而企業(yè)的財務(wù)穩(wěn)健性變差,嚴(yán)重的話,企業(yè)還會陷入財務(wù)危機。所以,當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升時,逐利型企業(yè)更可能減少金融資產(chǎn)的投資,這不僅能增加企業(yè)的財務(wù)穩(wěn)健性,還可能為R&D 投資提供資金支持,以提升企業(yè)的發(fā)展能力。

    基于以上分析,本文提出以下假說:

    假說2:企業(yè)金融化在經(jīng)濟(jì)政策不確定性促進(jìn)企業(yè)R&D投資的過程中發(fā)揮了中介作用。

    假說2a:對預(yù)防儲蓄型企業(yè)來說,經(jīng)濟(jì)政策不確定性通過提高企業(yè)的金融化程度來促進(jìn)企業(yè)的R&D投資。

    假說2b:對逐利型企業(yè)來說,經(jīng)濟(jì)政策不確定性通過降低企業(yè)的金融化程度而促進(jìn)企業(yè)的R&D投資。

    二、研究設(shè)計。

    (一)變量定義。

    1.經(jīng)濟(jì)政策不確定性(EPU)。多數(shù)文獻(xiàn)在研究中國經(jīng)濟(jì)政策不確定性時,采用的是Baker et al.(2016)[1]構(gòu)建的中國經(jīng)濟(jì)政策不確定指數(shù),指數(shù)的構(gòu)建僅僅依據(jù)香港發(fā)行的《南華早報》。由于《南華早報》屬于境外媒介,其涉及內(nèi)地的內(nèi)容在客觀性、權(quán)威性和翔實性方面或多或少存在一定的問題,所以Baker et al.建立的指數(shù)未必能如實地反映中國經(jīng)濟(jì)政策的不確定程度。而Yun Huang and Paul Luk(2018)[8]構(gòu)建的中國經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)更能真實地反映我國經(jīng)濟(jì)政策的不確定性程度,因為他們構(gòu)建的指數(shù)是依據(jù)發(fā)行在內(nèi)地主要城市的10份權(quán)威報紙,這些報紙的內(nèi)容,無論是客觀性、權(quán)威性和翔實性,還是數(shù)據(jù)的完整性,都遠(yuǎn)勝于《南華早報》,所以在采用相同構(gòu)建方法的情況下,Yun Huang and Paul Luk 構(gòu)建的指數(shù)能更客觀真實地反映我國經(jīng)濟(jì)政策的波動性。本文采用后一種指數(shù)來衡量中國的經(jīng)濟(jì)政策不確定性。

    2.企業(yè)R&D 投資(RD)。衡量企業(yè)R&D 投資的常用指標(biāo)有兩個:企業(yè)每年研發(fā)支出的增加數(shù)占總資產(chǎn)的比重以及占營業(yè)收入的比重。在會計計量中,會計的“收入”項目,尤其是“應(yīng)計收入”項目容易被企業(yè)盈余操縱,故用研發(fā)支出與總資產(chǎn)的比例衡量R&D 投資更為合理,本文將采用該指標(biāo)衡量企業(yè)的R&D投資。

    3.企業(yè)金融化(Fin)。由于企業(yè)金融化主要體現(xiàn)為金融資產(chǎn)占公司總資產(chǎn)份額的變化,本文采用企業(yè)金融資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比例來衡量企業(yè)的金融化程度。而公司的金融資產(chǎn)主要由交易性金融資產(chǎn)、可供出售金融資產(chǎn)、衍生金融資產(chǎn)、持有至到期投資、長期股權(quán)投資和投資性房地產(chǎn)等六種資產(chǎn)組成。

    4.控制變量。為了更好地檢驗主要變量之間的關(guān)系,本文選取以下的控制變量:企業(yè)規(guī)模(Size)、企業(yè)年齡(Age)、企業(yè)杠桿率(Lev)、資產(chǎn)報酬率(Roe)、現(xiàn)金凈流入(CF)、托賓Q值(TQ)、有形資產(chǎn)比率(Tang)、企業(yè)產(chǎn)權(quán)(State)。其中,企業(yè)規(guī)模以企業(yè)年末總資產(chǎn)的自然對數(shù)來計算;企業(yè)年齡從企業(yè)成立當(dāng)年起計算;企業(yè)杠桿率以總負(fù)債/總資產(chǎn)來計算;資產(chǎn)報酬率以凈利潤/總資產(chǎn)來計算;現(xiàn)金流比率以企業(yè)經(jīng)營與投資活動獲得的現(xiàn)金流占總資產(chǎn)的比例來計算;托賓Q值以股權(quán)市值和凈債務(wù)市值之和對總資產(chǎn)的比率來計算;有形資產(chǎn)比率以有形資產(chǎn)/總資產(chǎn)來計算;產(chǎn)權(quán)性質(zhì)取值1 時,企業(yè)為國有企業(yè),取值0時,企業(yè)為民營企業(yè)。

    (二)模型設(shè)計。

    為了檢驗假說1,本文借鑒顧夏銘等(2018)[3]的模型設(shè)計,構(gòu)建模型1:

    為了檢驗企業(yè)金融化的中介效應(yīng),即假說2、2a、2b,本文借鑒溫忠麟和葉寶娟(2014)[9]提出的中介效應(yīng)檢驗方法,構(gòu)建以下模型2和3:

    檢驗企業(yè)金融化的中介效應(yīng),需要同時使用模型1、2、3。其中,假說2a 和2b 成立,則α1、β1和δ2顯著不為0,說明企業(yè)金融化發(fā)揮了中介效應(yīng)。如果0 <δ1<α1,且δ2顯著異于0,說明企業(yè)金融化發(fā)揮了部分的中介效應(yīng);如果δ1顯著為0,且δ2顯著異于0,則企業(yè)金融化發(fā)揮了完全的中介效應(yīng);如果δ2顯著為0,則企業(yè)金融化完全不具有中介效應(yīng)。為了有效地消除模型的內(nèi)生性,以上模型中解釋變量和控制變量都滯后一期。

    (三)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源。

    本文選取我國滬深兩市的上市企業(yè)為研究樣本,時間跨度為2007—2018 年,公司數(shù)據(jù)來自CSAMR 數(shù)據(jù)庫,計算經(jīng)濟(jì)政策不確定性的月度數(shù)據(jù)來自Yun Huang and Paul Luk(2018)。[8]為了消除回歸的偏誤性,需在初始樣本中剔除研發(fā)投入為0、金融類、資不抵債、ST處理等四類上市公司,最終得到6257 個公司/年觀測值。同時,為消除數(shù)據(jù)異常值對回歸的影響,本文對樣本數(shù)據(jù)作1%水平的縮尾處理。

    三、實證結(jié)果。

    (一)變量的描述性統(tǒng)計。

    表1 顯示了各變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。其中,經(jīng)濟(jì)政策不確定性(EPU)的均值143.298 小于中位數(shù)145.127,說明樣本期內(nèi)至少一半時間當(dāng)中我國宏觀經(jīng)濟(jì)政策不確定程度處于高位,而25分位數(shù)和75 分位數(shù)為135.136 和163.152,兩者相差較大,說明樣本期內(nèi)年度的經(jīng)濟(jì)政策不確定性變化比較大。企業(yè)R&D投資(RD)的均值為0.024,標(biāo)準(zhǔn)差為0.093,說明上市企業(yè)R&D 投資占總資產(chǎn)的份額平均超過了2%,但企業(yè)之間的差異還是比較大;RD均值0.024 超過了中位數(shù)0.012,表明超過50%的企業(yè)并未達(dá)到R&D 投資的平均水平。金融化程度(Fin)的均值為0.078,說明企業(yè)的金融資產(chǎn)投資占總資產(chǎn)的比例平均為7.8%,而Fin 的25 分位數(shù)為0.01,說明多數(shù)企業(yè)都存在金融化的現(xiàn)象。

    表1 變量的描述性統(tǒng)計

    (二)經(jīng)濟(jì)政策不確定性對企業(yè)創(chuàng)新的影響。

    表2 的結(jié)果顯示了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對企業(yè)R&D投資的影響。其中,第2列顯示了沒有控制變量的回歸結(jié)果,結(jié)果顯示,經(jīng)濟(jì)政策不確定性顯著促進(jìn)了企業(yè)的R&D投資,經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升1單位,企業(yè)的R&D 投資將增加0.03%。第3 列顯示了含有控制變量的回歸結(jié)果,結(jié)果顯示,經(jīng)濟(jì)政策不確定性仍然對企業(yè)R&D 投資有顯著的正向影響,驗證了假說1的結(jié)論??赡艿脑蛟谟?,經(jīng)濟(jì)政策不確定性可以為上市公司帶來“機遇預(yù)期效應(yīng)”(劉志遠(yuǎn)等,2017),[7](p15-27)這種效應(yīng)可能幫助公司對抗不確定性上升帶來的沖擊,使公司迎來一個難得的增強自身發(fā)展能力的機會,但這個機會并不能被輕而易舉地把握,需要公司增加R&D 投資、加強研發(fā)能力來加以識別和把握。

    表2 經(jīng)濟(jì)政策不確定性和企業(yè)創(chuàng)新

    從控制變量來看,資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)和企業(yè)年齡(Age)的回歸系數(shù)均不顯著,而其余變量的回歸系數(shù)都是顯著的。其中,資產(chǎn)報酬率(Roe)和現(xiàn)金凈流入(CF)的回歸系數(shù)均顯著為正,說明良好的盈利能力和現(xiàn)金流狀況可以為企業(yè)R&D 投資提供資金保障;托賓Q 值(Tb’Q)的回歸系數(shù)顯著為正,說明企業(yè)良好的成長性需要研發(fā)投入來支撐;有形資產(chǎn)比率(Tang)的回歸系數(shù)顯著為正,可能是因為,企業(yè)的有形資產(chǎn)越多,就越可能從銀行獲得更多的信用貸款,以支持企業(yè)的R&D 投資;企業(yè)規(guī)模(Size)的回歸系數(shù)顯著為正,說明規(guī)模越大,企業(yè)越有能力籌措資金進(jìn)行研發(fā);企業(yè)產(chǎn)權(quán)(State)的回歸系數(shù)顯著為負(fù),表明非國有企業(yè)投入創(chuàng)新研發(fā)的資金比例高于國有企業(yè),這可能是由于非國有企業(yè)有更高的研發(fā)效率,因此促進(jìn)了研發(fā)資金的投入。這些研究結(jié)果與Bhattacharya et al.(2017)、[2](p1869-1901)顧夏銘等(2018)[3]基本一致。

    (三)經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)創(chuàng)新:金融化的中介效應(yīng)。

    表3的結(jié)果顯示了企業(yè)金融化在經(jīng)濟(jì)政策不確定性影響企業(yè)R&D 投資所發(fā)揮的中介效應(yīng),其中第2—4 列顯示的是預(yù)防儲蓄型企業(yè)的結(jié)果。在第2列中,EPU回歸系數(shù)的顯著為正表明,在預(yù)防儲蓄型企業(yè)中,經(jīng)濟(jì)政策不確定性促進(jìn)了企業(yè)的R&D投資。第3 列中EPU 對Fin 的回歸系數(shù)和第4 列中Fin對RD的回歸系數(shù)均顯著為正,結(jié)合溫忠麟和葉寶娟(2014)[9](p731-745)的中介效應(yīng)檢驗,可以看出,企業(yè)金融化在經(jīng)濟(jì)政策不確定性促進(jìn)預(yù)防儲蓄型企業(yè)的R&D 投資的過程中發(fā)揮了中介效應(yīng),即經(jīng)濟(jì)政策不確定性通過提升預(yù)防儲蓄型企業(yè)的金融化程度為R&D 投資儲備資金,這種中介效應(yīng)的大小為0.0130(=0.0265*0.4059)。因此,本文的假說2a得到證實。由第4 列中EPU 對RD 的回歸系數(shù)0.0157可以看出,經(jīng)濟(jì)政策不確定性對企業(yè)R&D投資的直接影響顯著為正,占經(jīng)濟(jì)政策不確定性對企業(yè)R&D 投資的總效應(yīng)的45.3%(=0.0130/(0.0130+0.0157)),說明在預(yù)防儲蓄型企業(yè)中,金融化在經(jīng)濟(jì)政策不確定性促進(jìn)企業(yè)R&D 投資的過程中發(fā)揮了非常重要的作用,這驗證了預(yù)防儲蓄型企業(yè)中金融化的“蓄水池”作用。

    表3 經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)創(chuàng)新:金融化的中介效應(yīng)

    表3 的第5—7 列顯示了逐利型企業(yè)中金融化中介效應(yīng)的實證結(jié)果。第5列中EPU對RD的回歸系數(shù)同樣表明經(jīng)濟(jì)政策不確定性能夠促進(jìn)逐利型企業(yè)的R&D投資。第6列中EPU對Fin的回歸系數(shù)顯著為負(fù),說明經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升可以抑制逐利型企業(yè)的金融投資,但第7列中Fin對RD的回歸系數(shù)并不顯著,依據(jù)溫忠麟和葉寶娟(2014)[9](p731-745)的中介效應(yīng)檢驗,我們無法直接判斷金融化是否具有中介效應(yīng),需要采用bootstrap 方法來進(jìn)行檢驗,檢驗結(jié)果如表4。表4 的結(jié)果表明,金融化在經(jīng)濟(jì)政策不確定性影響逐利型企業(yè)的R&D 投資過程中發(fā)揮了中介效應(yīng),假說2b得到了證實。只不過企業(yè)金融化的這種中介效應(yīng)只是部分的,因為中介效應(yīng)0.011小于經(jīng)濟(jì)政策不確定性對企業(yè)R&D投資的總效應(yīng)0.0058(=0.0011+0.0047)。

    通過以上的回歸結(jié)果,我們還可以計算兩類企業(yè)中金融化的中介效應(yīng)占經(jīng)濟(jì)政策不確定性對企業(yè)R&D 投資的總效應(yīng)的比例。在預(yù)防儲蓄型企業(yè)中,金融化的中介效應(yīng)占總效應(yīng)的比例為45.3%,而逐利型企業(yè)中金融化中介效應(yīng)的占比為19%(=0.0011/(0.0011+0.0047)),這說明,在經(jīng)濟(jì)政策不確定性促進(jìn)企業(yè)R&D 投資的過程中,金融化在預(yù)防儲蓄型企業(yè)中所起的作用遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了在逐利型企業(yè)中的作用。

    (四)穩(wěn)健性分析。

    為了檢驗以上實證結(jié)果的穩(wěn)健性,本文做以下穩(wěn)健性分析:

    1.依據(jù)文獻(xiàn)(Baker et al.,2016;顧夏銘等,2018;Gulen and Ion,2015;等),[1](p1593-1636)[3][10](p523-564)斯坦福大學(xué)和芝加哥大學(xué)聯(lián)合公布的經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)中的中國部分,常被用來衡量中國宏觀經(jīng)濟(jì)政策的不確定程度。由于該指數(shù)為月度指數(shù),故本文通過對12個月的月度指數(shù)取算術(shù)平均值,建立中國經(jīng)濟(jì)政策不確定性的年度指數(shù),以衡量中國宏觀經(jīng)濟(jì)政策的年度不確定程度。采用該年度指數(shù),對以上的實證結(jié)果進(jìn)行檢驗,回歸結(jié)果與表1、表2基本無異。

    2.采用研發(fā)投入占營業(yè)收入的比例來度量企業(yè)研發(fā)強度,對以上的實證結(jié)果進(jìn)行檢驗,回歸結(jié)果與表1、表2一致。

    3.本文在樣本選擇時,剔除了ST公司與資不抵債的公司。由于這些公司抵御風(fēng)險的能力較差,從樣本中剔除這些公司可能導(dǎo)致樣本公司抗風(fēng)險能力較強而失去一般性,因此,本文把ST、資不抵債的公司納入到樣本中,重新對企業(yè)風(fēng)險敏感度的調(diào)節(jié)作用進(jìn)行檢驗,回歸結(jié)果與表1、表2基本一致。

    四、研究結(jié)論與建議

    本文以滬深兩市非金融上市企業(yè)為研究樣本,通過企業(yè)金融化這個中介變量,實證檢驗了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對企業(yè)R&D 投資的影響。研究發(fā)現(xiàn):在兩類不同金融化動機的企業(yè)中,經(jīng)濟(jì)政策不確定性都會促進(jìn)企業(yè)的R&D 投資,并且在這個影響過程中,企業(yè)金融化都會發(fā)揮部分的中介效應(yīng),不過,這種中介效應(yīng)在預(yù)防儲蓄型企業(yè)中的重要性超過了在逐利型企業(yè)中的重要性。本文通過一系列的穩(wěn)健性檢驗,均驗證了以上結(jié)論的合理性。

    本文的研究豐富了宏觀經(jīng)濟(jì)政策不確定性影響微觀企業(yè)行為這一領(lǐng)域的文獻(xiàn),并為可能的影響機制作了有益的探索,也為研究企業(yè)創(chuàng)新的影響因素提供了新的研究視角。宏觀經(jīng)濟(jì)政策是企業(yè)運營和發(fā)展的大環(huán)境,現(xiàn)行經(jīng)濟(jì)政策的變動對企業(yè)的行為和決策會產(chǎn)生重要的影響。就企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)來說,當(dāng)政策穩(wěn)定時,企業(yè)傾向于平穩(wěn)發(fā)展;當(dāng)政策頻繁變動時,企業(yè)將基于不同的應(yīng)激反應(yīng)來加強研發(fā)以謀得自我發(fā)展。就金融化的中介效應(yīng)而言,經(jīng)濟(jì)政策不確定性引發(fā)企業(yè)資金的波動增加,為了平抑資金的波動,保證研發(fā)投入,企業(yè)就需要調(diào)整金融資產(chǎn)配置,增加或減少金融投資。因此,政府在制定實施宏觀經(jīng)濟(jì)政策時,應(yīng)充分考慮到在不同的宏觀經(jīng)濟(jì)政策環(huán)境下企業(yè)研發(fā)動機的差異性,在政策上更加注重引導(dǎo)創(chuàng)新研發(fā)動機強的企業(yè),同時,政府應(yīng)進(jìn)一步改善企業(yè)的融資環(huán)境。

    表4 逐利型企業(yè)的企業(yè)中介效應(yīng)檢驗(bootstrap檢驗)

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