技術(shù)環(huán)境波動如何影響企業(yè)風險承擔？
——基于創(chuàng)新環(huán)境不確定性的視角

孫磊華 何海燕 常曉涵 李浩然

內(nèi)容提要：在創(chuàng)新驅(qū)動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的背景下，企業(yè)所處技術(shù)環(huán)境波動將成為影響企業(yè)風險承擔的關(guān)鍵因素。為此本文從創(chuàng)新環(huán)境不確定性視角出發(fā)，就創(chuàng)新環(huán)境不確定性如何影響企業(yè)風險承擔進行理論分析，并基于2008—2019年滬深A(yù)股的非金融類上市公司數(shù)據(jù)實證考察創(chuàng)新環(huán)境不確定性對企業(yè)風險承擔的影響效應(yīng)及傳導機制。研究發(fā)現(xiàn)：當企業(yè)面臨的創(chuàng)新環(huán)境不確定性較高時，其風險承擔水平顯著下降，上述結(jié)論在控制內(nèi)生性影響后依然成立；進一步機制檢驗發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)新環(huán)境不確定性通過影響企業(yè)投資資源配置與企業(yè)家信心兩條路徑影響企業(yè)風險承擔。本文拓展了環(huán)境不確定性評價與企業(yè)風險承擔影響因素等方面的相關(guān)研究，對在中國經(jīng)濟新發(fā)展階段有效提升企業(yè)風險承擔、發(fā)揮企業(yè)創(chuàng)新主體作用具有一定啟示意義。

一、問題提出

風險承擔是指企業(yè)在投資決策時在預(yù)期收益水平與預(yù)期收益波動間進行權(quán)衡的行為。更高的風險承擔水平意味著企業(yè)更少放棄高風險但預(yù)期凈現(xiàn)值大于0的投資項目，因而企業(yè)預(yù)期收益水平增加但預(yù)期收益波動程度增大。企業(yè)風險承擔相關(guān)理論研究最早開始于對企業(yè)家精神的探索，熊彼特(Schumpeter，1934)提出企業(yè)家冒險與創(chuàng)新行為的本質(zhì)就是通過承擔更大風險來獲取更多收益[1]。此后，大量文獻從影響因素與經(jīng)濟效應(yīng)等方面進行了有益探索，其中影響因素相關(guān)研究表明企業(yè)風險承擔受譬如性別、年齡、過度自信等管理者個體特征[2-4]，產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、融資能力等公司特征[5-6]，股權(quán)、薪酬與晉升激勵等公司治理安排[7-11]，以及投資者與債權(quán)人保護水平、產(chǎn)業(yè)與貨幣等政策、市場環(huán)境、文化傳統(tǒng)等宏觀因素[3,12-16]影響。經(jīng)濟效應(yīng)相關(guān)研究表明企業(yè)追求高收益而提高風險承擔水平可加快資本與技術(shù)積累，在微觀層面能夠提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率和企業(yè)價值[12,14,17]；在宏觀層面則有助于促進技術(shù)進步，實現(xiàn)經(jīng)濟長期增長[8,18-19]。

然而，既有文獻卻較少涉及有關(guān)技術(shù)創(chuàng)新相關(guān)因素對企業(yè)風險承擔的影響。當前中國經(jīng)濟已進入高質(zhì)量發(fā)展新階段，經(jīng)濟增長模式向技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動型過渡，且面臨國外關(guān)鍵核心技術(shù)“卡脖子”的難題，技術(shù)創(chuàng)新日益成為推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展、實現(xiàn)科技自立自強的決定性因素，由此作為重要微觀經(jīng)濟體的企業(yè)亟需關(guān)注技術(shù)創(chuàng)新相關(guān)因素對企業(yè)風險承擔的系統(tǒng)影響。實踐中，技術(shù)創(chuàng)新作為企業(yè)實施的一項高風險與高收益并存的戰(zhàn)略行為，易受技術(shù)、市場及政策等整體技術(shù)環(huán)境影響[20-21]，因此，系統(tǒng)探討技術(shù)環(huán)境波動對企業(yè)風險承擔的影響具有重要的現(xiàn)實意義。

理論上，技術(shù)環(huán)境波動或者說創(chuàng)新環(huán)境不確定性將通過影響企業(yè)投資資源配置與企業(yè)家信心兩條路徑影響企業(yè)風險承擔。前者邏輯在于相較于一般性資本支出，企業(yè)創(chuàng)新投資具有更高的不可預(yù)測性和風險性[22]，而所處創(chuàng)新環(huán)境不確定性越低的企業(yè)，其技術(shù)創(chuàng)新水平越高[23]，因此可以直觀推斷創(chuàng)新環(huán)境不確定性將通過影響創(chuàng)新資源在創(chuàng)新投資與一般性資本支出間的分配來影響企業(yè)未來可能獲得的收益與預(yù)期風險，即企業(yè)風險承擔水平。后者邏輯則在于創(chuàng)新環(huán)境不確定性升高，企業(yè)家自身不可控因素增加，決策成本和難度提高，易產(chǎn)生悲觀預(yù)期，企業(yè)家信心相應(yīng)降低，進而做出放棄部分高風險但同時高收益投資項目的決策，最終影響企業(yè)風險承擔。

基于上述邏輯，本文結(jié)果表明創(chuàng)新環(huán)境不確定性會對企業(yè)風險承擔產(chǎn)生顯著影響，且其通過影響企業(yè)資源在創(chuàng)新性投資與一般性資本支出間配置、企業(yè)家信心的方式影響企業(yè)風險承擔。相較于以往文獻，本文可能存在以下貢獻：第一，聚焦技術(shù)環(huán)境波動，提出創(chuàng)新環(huán)境不確定性并以此探究技術(shù)創(chuàng)新相關(guān)因素變動對企業(yè)風險承擔的影響，拓展了環(huán)境不確定性評價與企業(yè)風險承擔影響因素相關(guān)文獻的研究視角。第二，基于研發(fā)支出數(shù)據(jù)構(gòu)建了創(chuàng)新環(huán)境不確定性的客觀衡量指標，該指標可衡量企業(yè)面臨技術(shù)環(huán)境的波動性，為評估企業(yè)創(chuàng)新環(huán)境以及進一步的影響因素與經(jīng)濟后果研究奠定了指標基礎(chǔ)。第三，系統(tǒng)闡述了“創(chuàng)新環(huán)境不確定性—企業(yè)投資資源配置與企業(yè)家信心—企業(yè)風險承擔”的邏輯框架與作用路徑，探索打開創(chuàng)新環(huán)境不確定性與企業(yè)風險承擔之間的黑箱，為新發(fā)展階段有效提升企業(yè)風險承擔、發(fā)揮企業(yè)創(chuàng)新主體作用提供政策啟示。

二、理論分析與研究假設(shè)

在創(chuàng)新驅(qū)動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的背景下，技術(shù)創(chuàng)新日益成為推動經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展、實現(xiàn)科技自立自強的決定性因素，這客觀上要求作為重要微觀經(jīng)濟單元的企業(yè)必須充分發(fā)揮創(chuàng)新主體作用。企業(yè)發(fā)揮創(chuàng)新主體作用需要兼顧技術(shù)創(chuàng)新能力與創(chuàng)新意愿，其中企業(yè)創(chuàng)新意愿與企業(yè)風險承擔水平高度相關(guān)，因此探討影響企業(yè)風險承擔的關(guān)鍵影響要素在新發(fā)展階段具有新的內(nèi)涵與意義。同時，從提升企業(yè)風險承擔的角度來說，關(guān)注技術(shù)創(chuàng)新相關(guān)因素對企業(yè)風險承擔的系統(tǒng)性影響也是新發(fā)展格局下有益且重要的研究方向。已有文獻表明，技術(shù)創(chuàng)新受技術(shù)、市場及政策等整體創(chuàng)新環(huán)境的綜合影響[20-21]，企業(yè)所處的技術(shù)環(huán)境波動將成為影響企業(yè)風險承擔關(guān)鍵且直接的因素，因而系統(tǒng)探討技術(shù)環(huán)境波動對企業(yè)風險承擔的影響是十分必要的。對此，本文從創(chuàng)新環(huán)境不確定性角度衡量企業(yè)所處技術(shù)環(huán)境的波動狀況，預(yù)計創(chuàng)新環(huán)境不確定性將通過影響企業(yè)投資資源配置與企業(yè)家信心兩條路徑共同作用于企業(yè)風險承擔。

創(chuàng)新環(huán)境不確定性將通過影響企業(yè)資源在創(chuàng)新性投資與一般性資本支出間配置比的方式影響企業(yè)風險承擔。以往學者研究發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新環(huán)境不確定性與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新顯著負相關(guān)，企業(yè)所處創(chuàng)新環(huán)境不確定性程度越低，其技術(shù)創(chuàng)新水平越高，而相較于一般性資本支出，企業(yè)創(chuàng)新投資雖可塑造企業(yè)長期的競爭優(yōu)勢，卻具有更高的不可預(yù)測性和風險性[22]，因此可預(yù)計隨著創(chuàng)新環(huán)境不確定性升高，企業(yè)創(chuàng)新失敗的潛在風險加大，預(yù)期收益不確定性也增大，“理性”企業(yè)的投資資源最終流向技術(shù)創(chuàng)新活動的比重將降低，進而降低企業(yè)在未來可能獲得的收益水平與收益預(yù)期波動，即降低企業(yè)風險承擔水平。

創(chuàng)新環(huán)境不確定性將通過影響企業(yè)家信心的方式影響企業(yè)風險承擔水平。根據(jù)高階理論，企業(yè)家作為戰(zhàn)略決策等最主要的發(fā)起者與主導者，其認知基礎(chǔ)、態(tài)度等個體差異特征將對企業(yè)投資決策產(chǎn)生自上而下的關(guān)鍵影響。熊彼特指出企業(yè)家是經(jīng)濟增長的“國王”，企業(yè)家精神是經(jīng)濟持續(xù)增長的源泉[23]。經(jīng)濟體能否實現(xiàn)持續(xù)增長，關(guān)鍵在于企業(yè)家能否對創(chuàng)新等生產(chǎn)性活動給予足夠關(guān)注[24]。相關(guān)研究發(fā)現(xiàn)，缺乏信心和進取精神是影響企業(yè)家從事創(chuàng)新活動的最大障礙[25-26]。因此，若要弘揚企業(yè)家創(chuàng)新精神首先需增強企業(yè)家信心。企業(yè)家信心增強往往意味著其會更加充分地利用投資機會，投資更多預(yù)期凈現(xiàn)值大于0的項目，正如相關(guān)研究在引入企業(yè)家信心這一心理因素后發(fā)現(xiàn)，信心對投資的影響遠遠大于對消費的影響[27]。在新發(fā)展階段，創(chuàng)新環(huán)境不確定性將對企業(yè)家信心，進而對企業(yè)風險承擔產(chǎn)生更加重要的影響。首先，創(chuàng)新環(huán)境不確定性容易造成信息不對稱與混亂，使得企業(yè)家們無法合理評估過去的決策成效，并對未來的決策產(chǎn)生悲觀心理，表現(xiàn)出更強的風險規(guī)避，而非主動承擔風險。其次，企業(yè)家團隊在面對創(chuàng)新環(huán)境不確定性加劇時更易產(chǎn)生意見分歧[28]，這種分歧客觀上將導致企業(yè)家決策難度與成本增加，甚至可能導致企業(yè)家信心萎縮，最終降低其風險承擔的意愿。最為關(guān)鍵的，創(chuàng)新環(huán)境不確定性部分來源于單靠企業(yè)自身無法解決的中觀與宏觀等因素，其不確定性程度越高，說明企業(yè)家自身難以控制的不確定性因素越多，“理性”的企業(yè)家將選擇減少其無法掌握的行為，譬如做出減少新增創(chuàng)新投資等決策以控制潛在風險，從而降低企業(yè)風險承擔水平。

結(jié)合以上理論分析，本文提出研究假設(shè)H1：創(chuàng)新環(huán)境不確定性會抑制企業(yè)風險承擔水平。

三、研究設(shè)計

(一)數(shù)據(jù)與樣本

本文以2008—2019年滬深A(yù)股上市公司為樣本(1)由于2007年新的《企業(yè)會計準則》實施，本文數(shù)據(jù)擬從2008年開始，但由于創(chuàng)新環(huán)境不確定性指標構(gòu)建至少需要過去3年數(shù)據(jù)，而企業(yè)風險承擔指標構(gòu)建至少需要未來3年數(shù)據(jù)，因此最終呈現(xiàn)數(shù)據(jù)為2010—2017年。，剔除金融類上市公司、ST、*ST類上市公司以及核心變量缺失的樣本，最終獲得6 706個樣本。企業(yè)家信心指數(shù)來自國家統(tǒng)計局，其他變量均來自國泰安(CSMAR)數(shù)據(jù)庫，其中創(chuàng)新環(huán)境不確定性變量基于研發(fā)投入(R&D)數(shù)據(jù)構(gòu)建，該數(shù)據(jù)是在國泰安創(chuàng)新數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，按照董事會報告中披露的研發(fā)數(shù)據(jù)補充獲得。此外，為消除異常值的影響，本文對所有連續(xù)變量進行上下1%縮尾處理(winsorize)。數(shù)據(jù)處理、描述性統(tǒng)計及回歸分析使用軟件Stata 15.1。

(二)變量說明

1.被解釋變量

企業(yè)風險承擔水平(RT1、RT2)：參照以往學者[4]的做法，采用企業(yè)盈利的波動性來衡量企業(yè)風險承擔水平，具體包括兩個指標：一是觀察期內(nèi)經(jīng)行業(yè)均值調(diào)整后的企業(yè)總資產(chǎn)收益率的波動性(RT1)，RT1值越大，企業(yè)風險承擔水平越高；二是觀察期內(nèi)經(jīng)行業(yè)均值調(diào)整的總資產(chǎn)收益率的最大值和最小值的極差(RT2)，RT2值越大，企業(yè)風險承擔水平越高。具體計算方法如式(1)—式(3)所示，其中下標i、j和t分別代表企業(yè)、行業(yè)和年度，k代表該行業(yè)的第k家企業(yè)，n表示在t年度j行業(yè)中的企業(yè)總數(shù)。觀測時段T=3，關(guān)于其年限長度，現(xiàn)有文獻的通用做法既有采用3年，也有采用5年，為盡量增加樣本量，本文將觀察期取為3年，同時以5年為觀察期做穩(wěn)健性檢驗。

(1)

RT2it=Max(Adj_ROAit,Adj_ROAit+1,Adj_ROAit+T-1)-Min(Adj_ROAit,Adj_ROAit+1,Adj_ROAit+T-1)

(2)

(3)

2.解釋變量

創(chuàng)新環(huán)境不確定性(IEU)：除了技術(shù)創(chuàng)新本身的風險，企業(yè)創(chuàng)新收益預(yù)期與風險評估等主要受到創(chuàng)新環(huán)境的影響，而創(chuàng)新環(huán)境的不確定性可以用創(chuàng)新投入的波動衡量[29-31]。為此，本文聚焦創(chuàng)新環(huán)境不確定性，并進一步借鑒以往學者[32-33]衡量企業(yè)市場環(huán)境不確定性的方法，使用企業(yè)過去3年非正常研發(fā)投入的標準差并經(jīng)行業(yè)調(diào)整后的值來衡量其創(chuàng)新環(huán)境的不確定性。值得關(guān)注的是，企業(yè)過去3年研發(fā)投入的變化，其中一部分來自企業(yè)創(chuàng)新活動的穩(wěn)定發(fā)展。為了更加準確地衡量創(chuàng)新環(huán)境的不確定性，需要剔除研發(fā)投入中穩(wěn)定成長的部分。因此，運用每個公司過去3年的數(shù)據(jù)，采用普通最小二乘法(OLS)分別估計每個公司過去3年的非正常研發(fā)投入，如式(4)所示：

R&Dit=α0+α1∑Yearit+εit

(4)

其中，下標i與t分別代表企業(yè)和年度，R&Dit為研發(fā)投入；Yearit為年度變量，如果觀測值為過去第2年數(shù)據(jù)，則Year=1；如果觀測值為過去第1年數(shù)據(jù)，則Year=2；如果觀測值是當前年度數(shù)據(jù)，則Year=3。式(4)的殘差即為非正常研發(fā)投入；計算企業(yè)過去3年非正常研發(fā)投入的標準差，再除以過去3年研發(fā)投入的平均值，從而得到未經(jīng)行業(yè)調(diào)整的創(chuàng)新環(huán)境不確定性；同年度同行業(yè)內(nèi)所有公司未經(jīng)行業(yè)調(diào)整的創(chuàng)新環(huán)境不確定性的中位數(shù)，即為行業(yè)創(chuàng)新環(huán)境不確定性；各公司未經(jīng)行業(yè)調(diào)整的創(chuàng)新環(huán)境不確定性除以行業(yè)創(chuàng)新環(huán)境不確定性，即為公司經(jīng)行業(yè)調(diào)整后的創(chuàng)新環(huán)境不確定性(IEU)，該變量的數(shù)值越大，說明企業(yè)創(chuàng)新環(huán)境的不確定性越高。

3.控制變量

參考以往學者[3-5,8,34-35]的研究，本文控制以下影響企業(yè)風險承擔的因素：上市年限(Age)，成立時間更早的企業(yè)會在經(jīng)營中積累更豐富的經(jīng)驗[36]，企業(yè)經(jīng)營年限越長，其風險承擔水平越高[5]，本文采用企業(yè)上市年限的自然對數(shù)衡量上市年限，以控制經(jīng)驗因素；資產(chǎn)規(guī)模(Size)，李文貴和余明桂(2012)認為資產(chǎn)規(guī)模是影響企業(yè)風險承擔的重要因素[5]，而從影響企業(yè)是否從事風險更高的創(chuàng)新活動這點來看卻存在“熊彼特企業(yè)規(guī)模假說”爭論，本文采用企業(yè)總資產(chǎn)的自然對數(shù)衡量資產(chǎn)規(guī)模，以控制規(guī)模因素；債務(wù)規(guī)模(Lev)，企業(yè)的風險承擔水平越高，其負債程度也越高[3]，本文采用負債與資產(chǎn)之比衡量，以控制債務(wù)因素；成長性(TBQ)，企業(yè)的托賓Q值決定了企業(yè)的投資機會[35]，必然影響企業(yè)風險承擔水平，本文用市場價值與重置成本之比來衡量，以控制投資因素；第一大股東持股比例(Top1)，解維敏和唐清泉(2013)認為大股東持股比例與企業(yè)風險承擔水平呈倒U型關(guān)系，且受壕溝效應(yīng)(抑制)與協(xié)同效應(yīng)(促進)兩種相反效應(yīng)的共同影響[8]，本文采用第一大股東持股數(shù)與總股數(shù)之比來衡量，以控制股權(quán)因素；總資產(chǎn)報酬率(Roa)，本文采用凈利潤與總資產(chǎn)之比來衡量，該值越大說明企業(yè)的盈利能力越強，企業(yè)通過風險投資獲取收益的動機可能越弱[17]；現(xiàn)金流水平(Cashflow)，現(xiàn)金流也是影響企業(yè)風險承擔的重要因素[4]，本文采用經(jīng)營活動現(xiàn)金流凈額與總資產(chǎn)之比來衡量，以控制現(xiàn)金流因素；產(chǎn)權(quán)性質(zhì)(SOE)，國有與民營企業(yè)共存是中國經(jīng)濟體系最為鮮明的特征，兩者在資源基礎(chǔ)、經(jīng)營目標、激勵機制等方面存在差異，而這些都會影響企業(yè)風險承擔[5]，本文采用虛擬變量衡量，若企業(yè)性質(zhì)為國有企業(yè)取1，否則取0，以控制產(chǎn)權(quán)因素的影響。同時本文還較為嚴格地控制了企業(yè)個體固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)，避免企業(yè)特征遺漏變量和宏觀經(jīng)濟因素變化等的干擾。變量具體定義與測度方法如表1所示。

表1 變量說明

(三)基準模型構(gòu)建

為檢驗創(chuàng)新環(huán)境不確定性對企業(yè)風險承擔水平的影響，本文構(gòu)建基準模型(5)如下：

RT1/RT2it=α0+α1IEUit+∑αcControlit+∑Yearit+λi+εit

(5)

其中，下標i與t分別代表企業(yè)和年度，RT1/RT2it分別表示基于波動性與極差的企業(yè)風險承擔水平，IEUit表示創(chuàng)新環(huán)境不確定性，Control代表所有控制變量，λi代表企業(yè)層面的個體固定效應(yīng)，Yearit代表年度層面的時間固定效應(yīng)，εit代表隨機擾動項。模型主要關(guān)注創(chuàng)新環(huán)境不確定性的系數(shù)α1，若α1顯著為負則可說明創(chuàng)新環(huán)境不確定性會抑制企業(yè)風險承擔，即證實本文假設(shè)H1。

四、實證結(jié)果分析

(一)描述性統(tǒng)計

1.主要變量的描述性統(tǒng)計

主要變量的描述性統(tǒng)計如表2所示。由表2可知，以波動性衡量的企業(yè)風險承擔水平(RT1)的均值為2.923 7，中值為1.654 1，標準差為3.661 4；以極差衡量的企業(yè)風險承擔水平(RT2)的均值為5.512 1，中值為3.160 4，標準差為6.7890，標準差與均值之比分別約為125.23%與214.81%，說明不同企業(yè)之間風險承擔水平的差異較大。同時創(chuàng)新環(huán)境不確定性(IEU)的均值為1.164 6，中值為0.984 5，標準差為0.839 7，標準差與均值之比約為72.10%，表明不同企業(yè)之間面臨的創(chuàng)新環(huán)境不確定性的差異也較大。因此，從統(tǒng)計學上探討創(chuàng)新環(huán)境不確定性對企業(yè)風險承擔水平的影響具有一定的現(xiàn)實意義。此外，其他控制變量的統(tǒng)計結(jié)果與以往研究類似。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計

2.單變量分析

被解釋變量RT1與RT2分別基于創(chuàng)新環(huán)境不確定性(IEU)的均值與中值的檢驗結(jié)果如表3所示。創(chuàng)新環(huán)境不確定性(IEU)為連續(xù)變量，為直觀探究創(chuàng)新環(huán)境不確定性對企業(yè)風險承擔的影響，本文構(gòu)建創(chuàng)新環(huán)境不確定性虛擬變量(IEU2)，若創(chuàng)新環(huán)境不確定性指標大于其行業(yè)與年度中值取1，否則取0。據(jù)此分組對RT1與RT2進行均值與中值的比較檢驗，結(jié)果發(fā)現(xiàn)上述變量的均值與中值在兩組間呈現(xiàn)出顯著差異，創(chuàng)新環(huán)境不確定性較低組中以波動性與極差衡量的企業(yè)風險承擔水平的均值與中值均在1%的水平上顯著高于創(chuàng)新環(huán)境不確定性較高組。這說明，創(chuàng)新環(huán)境不確定性抑制了企業(yè)風險承擔，描述性統(tǒng)計結(jié)果初步印證了假設(shè)H1。

表3 均值T(中值Z)檢驗

(二)基準回歸

本部分基于模型(5)展開，回歸結(jié)果如表4所示。列(1)、列(3)分別為創(chuàng)新環(huán)境不確定性(IEU)與以波動性衡量的企業(yè)風險承擔水平(RT1)和以極差衡量的企業(yè)風險承擔水平(RT2)之間固定效應(yīng)的回歸結(jié)果，從表4可見回歸系數(shù)均在1%水平上顯著負相關(guān)。需要指出的是，列(1)與列(3)顯示了為確定合適回歸模型而做的拉格朗日乘數(shù)(LM)檢驗與豪斯曼(Hausman)檢驗結(jié)果，P值均小于0.01，相較于混合回歸效應(yīng)與隨機效應(yīng)模型，固定效應(yīng)模型最為適合。列(2)、列(4)為加入控制變量后的回歸結(jié)果，可見創(chuàng)新環(huán)境不確定性(IEU)與以波動性衡量的企業(yè)風險承擔水平(RT1)、以極差衡量的企業(yè)風險承擔水平(RT2)之間的回歸系數(shù)均在1%水平上顯著負相關(guān)。從顯著性上來看，企業(yè)創(chuàng)新環(huán)境不確定性每上升1個標準差(0.839 7)，以波動性衡量的企業(yè)風險承擔水平(RT1)相對于樣本平均值下降7.602 3%，以極差衡量的企業(yè)風險承擔水平(RT2)相對于樣本平均值下降7.325 9%，這說明不管從波動性還是從極差來看，創(chuàng)新環(huán)境不確定性均會對企業(yè)風險承擔水平產(chǎn)生抑制作用。此結(jié)果支持了本文研究假設(shè)H1。

表4 創(chuàng)新環(huán)境不確定性與企業(yè)風險承擔水平

(三)穩(wěn)健性檢驗

為驗證基準回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，本文采用回歸模型更替、核心解釋與被解釋變量重新衡量、控制行業(yè)因素影響等方法對基準回歸進行穩(wěn)健性檢驗。

1.穩(wěn)健性檢驗一：回歸模型更替

前文采取了較為典型、可部分控制內(nèi)生性問題的企業(yè)-年度雙向固定效應(yīng)模型，一般認為其回歸穩(wěn)健性高于混合OLS模型與固定效應(yīng)模型，但可能仍較為“柔性”，對內(nèi)生性控制尚不夠嚴格。為此，此處采取控制“企業(yè)×年度”的高階聯(lián)合固定效應(yīng)方法。回歸結(jié)果如表5所示，技術(shù)環(huán)境波動依舊對企業(yè)風險承擔展現(xiàn)出顯著的抑制效應(yīng)。

表5 穩(wěn)健性檢驗一：高階聯(lián)合固定效應(yīng)

2.穩(wěn)健性檢驗二：解釋與被解釋變量重新衡量

對于解釋變量，由于本文度量創(chuàng)新環(huán)境不確定性的方法要求企業(yè)至少具有連續(xù)N年不間斷的研發(fā)投入數(shù)據(jù)披露，導致大量樣本損失。為了減少樣本損失，前文使用企業(yè)過去3年剔除穩(wěn)定成長部分研發(fā)投入的標準差并經(jīng)過行業(yè)調(diào)整后的值來衡量創(chuàng)新環(huán)境不確定性。但理論上來說，解釋變量構(gòu)建時包括的年限越長，其反映創(chuàng)新活動長期不確定性因素的程度就會越高，為進一步提高指標穩(wěn)健性，此處使用企業(yè)過去5年剔除穩(wěn)定成長部分研發(fā)投入的標準差并經(jīng)過行業(yè)調(diào)整后的值來衡量創(chuàng)新環(huán)境不確定性(IEUX)?；貧w結(jié)果如表6列(1)、列(2)所示，更換創(chuàng)新環(huán)境不確定性的測算方法后，創(chuàng)新環(huán)境不確定性與企業(yè)風險承擔水平的回歸系數(shù)仍均顯著負相關(guān)，研究結(jié)論仍成立。

對于被解釋變量，前文參照已有研究[2-3,17]，使用企業(yè)未來3年經(jīng)過行業(yè)均值調(diào)整后的總資產(chǎn)收益率變動的標準差與極值衡量企業(yè)風險承擔。此外，為進一步提高指標的穩(wěn)健性，借鑒大多數(shù)研究的做法，同樣使用企業(yè)未來5年經(jīng)過行業(yè)均值調(diào)整后的總資產(chǎn)收益率變動的標準差(RTX1)與極值(RTX2)來衡量企業(yè)風險承擔?；貧w結(jié)果如表6列(3)、列(4)所示。從表中可以看出，重新衡量企業(yè)風險承擔水平后，“技術(shù)環(huán)境波動抑制企業(yè)風險承擔水平”的核心結(jié)論并未發(fā)生任何變異。

表6 穩(wěn)健性檢驗二：解釋變量與被解釋變量重新衡量

3.穩(wěn)健性檢驗三：控制行業(yè)因素的影響

前文以滬深A(yù)股包含各行業(yè)的上市公司為樣本檢驗了創(chuàng)新環(huán)境不確定性對企業(yè)風險承擔水平的影響，雖然提高了研究的普適性，但由于行業(yè)間存在異質(zhì)性，創(chuàng)新環(huán)境不確定性如何影響企業(yè)風險承擔水平可能存在差異，但區(qū)分每一類行業(yè)重新進行檢驗在統(tǒng)計和現(xiàn)實意義上卻是非必要的。此處選擇聚焦高技術(shù)與制造業(yè)行業(yè)進行檢驗以控制行業(yè)因素的影響。

之所以選擇高技術(shù)行業(yè)，是因為在現(xiàn)實中，以美國為首的發(fā)達國家對中國實施的技術(shù)封鎖多瞄準高技術(shù)產(chǎn)業(yè)，而中國要想實現(xiàn)突破離不開高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的率先突圍，探究高技術(shù)產(chǎn)業(yè)內(nèi)企業(yè)能否抵御創(chuàng)新環(huán)境不確定性的沖擊具有重要意義。而之所以選擇制造業(yè)，則是借鑒發(fā)達國家制造業(yè)“空心化”教訓，新發(fā)展階段制造業(yè)仍是中國經(jīng)濟“創(chuàng)新驅(qū)動、轉(zhuǎn)型升級”的主戰(zhàn)場[36]，當前制造業(yè)在面對創(chuàng)新環(huán)境不確定性沖擊時的反應(yīng)也有必要單獨考察。

需要說明的是，國內(nèi)對高新技術(shù)行業(yè)的認定尚不統(tǒng)一，此處所指的高新技術(shù)行業(yè)是指國泰安數(shù)據(jù)庫中所統(tǒng)計的高新技術(shù)企業(yè)的統(tǒng)稱，而制造業(yè)則是以2012年修訂的《行業(yè)類別代碼表》中的制造業(yè)為樣本范圍。回歸結(jié)果如表7所示，結(jié)果顯示在聚焦高技術(shù)、制造業(yè)行業(yè)后，創(chuàng)新環(huán)境不確定性對企業(yè)風險承擔水平的抑制作用依然顯著，表明本文的核心結(jié)論是穩(wěn)健的。

表7 穩(wěn)健性檢驗三：聚焦高新技術(shù)行業(yè)與制造業(yè)以控制行業(yè)因素的影響

(四)內(nèi)生性檢驗

前文借鑒以往學者[32-33]的指標構(gòu)建思路，基于企業(yè)過去3年的研發(fā)投入數(shù)據(jù)來衡量企業(yè)創(chuàng)新環(huán)境不確定性，并以此為基礎(chǔ)研究其對企業(yè)風險承擔的影響。該指標基于企業(yè)過去3年的數(shù)據(jù)構(gòu)建，雖理論上創(chuàng)新環(huán)境不確定性受當期企業(yè)風險承擔水平影響的可能性大為降低，但客觀上仍存在受當期風險承擔水平影響而造成反向因果這一內(nèi)生性問題。為緩解這一問題，首先采用滯后一期的創(chuàng)新環(huán)境不確定性指標(L.IEU)重新進行回歸，回歸結(jié)果如表8列(1)、列(2)所示，創(chuàng)新環(huán)境不確定性(L.IEU)對企業(yè)風險承擔水平(RT1、RT2)的回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著為負，與基準回歸結(jié)果一致。

為進一步克服可能存在的內(nèi)生性問題，在將關(guān)鍵變量創(chuàng)新環(huán)境不確定性(IEU)滯后一期處理的基礎(chǔ)上，本文借鑒費斯曼和斯文森(Fisman & Svensson，2007)[37]構(gòu)造工具變量的方法，使用同一行業(yè)、同一省份與同一年度創(chuàng)新環(huán)境不確定性指標的平均值(IEU_IV)作為企業(yè)創(chuàng)新環(huán)境不確定性指標的工具變量(IV)。該指標滿足相關(guān)性和外生性兩個條件：一方面，其與企業(yè)創(chuàng)新環(huán)境不確定性變量相關(guān)，但同時是一個地區(qū)性、行業(yè)性指標，并不直接受企業(yè)風險承擔水平的影響，因此以該指標為工具變量，可以部分地將企業(yè)創(chuàng)新環(huán)境不確定性中相對外生的部分“剝離”出來，以克服部分內(nèi)生性問題。

具體地，本文采取兩階段法進行回歸，回歸結(jié)果如表8列(3)—列(5)所示。列(3)為第一階段的回歸結(jié)果，可見此處工具變量(IEU_IV)與企業(yè)創(chuàng)新環(huán)境不確定性(IEU)間的回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，說明企業(yè)創(chuàng)新環(huán)境不確定性確實受相對宏觀的工具變量(IEU_IV)的影響，即存在相對企業(yè)外生部分；列(4)、列(5)為第二階段回歸結(jié)果，可以看出創(chuàng)新環(huán)境不確定性(IEU)對被解釋變量以波動性衡量的企業(yè)風險承擔水平(RT1)和以極差衡量的企業(yè)風險承擔水平(RT2)回歸的系數(shù)仍然均在1%的水平上顯著為負，同時根據(jù)檢驗工具變量識別不足問題的克萊伯根-帕普LM統(tǒng)計量(Kleibergen-PaaprkLM)，顯示在1%的水平上顯著拒絕工具變量識別不足的原假設(shè)，且根據(jù)檢驗弱工具變量問題的克拉格-唐納德瓦爾德F統(tǒng)計值(Cragg-DonaldWaldF)，結(jié)果遠大于10，且大于在10%的水平上的臨界值，顯著拒絕了存在弱工具變量的原假設(shè)。上述結(jié)果說明工具變量是有效的，且具有外生性。在控制內(nèi)生性問題后，本文的核心結(jié)論依然成立。

表8 內(nèi)生性檢驗：滯后一期、兩階段工具變量(IV-2SLS)回歸

表8(續(xù))

(五)中介路徑檢驗

1.企業(yè)投資資源配置路徑檢驗

根據(jù)前文的理論分析，伴隨創(chuàng)新環(huán)境不確定性升高，企業(yè)創(chuàng)新潛在失敗風險與預(yù)期收益不確定性加大，由此，企業(yè)投資資源最終流向技術(shù)創(chuàng)新活動的比重將降低，進而企業(yè)在未來可能獲得的收益的波動降低，即企業(yè)風險承擔水平降低。為檢驗企業(yè)投資資源配置中介路徑的存在性，根據(jù)溫忠麟等(2004)[38]檢驗中介作用的步驟，本文構(gòu)建中介路徑模型(6)、模型(7)如下：

RIit=α0+α1IEUit+αcControlit+∑Yearit+λi+εit

(6)

RT1/RT2it=α0+α1IEUit+α2RIit+αcControlit+∑Yearit+λi+εit

(7)

其中，下標i與t分別代表企業(yè)和年度，RIit為企業(yè)投資資源配置，在借鑒以往學者[39]計算企業(yè)投資做法的基礎(chǔ)上，以企業(yè)R&D投資與購建固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)以及其他長期資產(chǎn)所支付現(xiàn)金之比進行衡量，該變量的數(shù)值越小，說明企業(yè)投資資源更少向創(chuàng)新活動配置。IEUit為創(chuàng)新環(huán)境不確定性變量，RT1/RT2it分別為基于波動性與極差的企業(yè)風險承擔水平變量，Control代表上述全部控制變量，λi代表企業(yè)層面的個體固定效應(yīng)，Yearit代表年度層面的時間固定效應(yīng)，εit代表隨機擾動項。在模型(5)系數(shù)顯著的前提下，模型(6)與模型(7)均主要關(guān)注對應(yīng)的系數(shù)α1。

在基準回歸結(jié)果的基礎(chǔ)上，首先基于模型(6)進行回歸，檢驗解釋變量創(chuàng)新環(huán)境不確定性(IEU)對中介變量企業(yè)投資資源配置(RI)的影響，檢驗結(jié)果如表9列(1)所示，創(chuàng)新環(huán)境不確定性(IEU)與企業(yè)投資資源配置(RI)在1%的水平上顯著負相關(guān)，表明創(chuàng)新環(huán)境不確定性會降低企業(yè)R&D投資與一般性資本支出之比。

進一步，基于模型(7)進行回歸，檢驗同時加入解釋變量創(chuàng)新環(huán)境不確定性(IEU)與中介變量企業(yè)投資資源配置(RI)后，兩者分別對企業(yè)風險承擔水平(RT1、RT2)的影響，檢驗結(jié)果如表9列(2)、列(3)所示。結(jié)果表明，企業(yè)投資資源配置(RI)與企業(yè)風險承擔水平(RT1、RT2)的回歸系數(shù)均在5%的水平上顯著為正，而創(chuàng)新環(huán)境不確定性(IEU)與企業(yè)風險承擔水平(RT1、RT2)的回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著為負且系數(shù)絕對值較基準回歸減小(0.249 5<0.264 7；0.452 6<0.480 9)。綜上，在模型(5)中創(chuàng)新環(huán)境不確定性(IEU)對企業(yè)風險承擔水平(RT1、RT2)的系數(shù)均顯著的基礎(chǔ)上，模型(6)中創(chuàng)新環(huán)境不確定性(IEU)對企業(yè)投資資源配置(RI)的回歸系數(shù)顯著，且模型(7)中創(chuàng)新環(huán)境不確定性(IEU)對企業(yè)風險承擔水平(RT1、RT2)的回歸系數(shù)也均顯著，表明企業(yè)投資資源配置中介路徑的存在，即創(chuàng)新環(huán)境不確定性升高會通過降低企業(yè)R&D投資與一般性資本支出之比來降低企業(yè)風險承擔水平。

表9 中介路徑檢驗一：企業(yè)投資資源配置路徑

2.企業(yè)家信心路徑檢驗

根據(jù)前文理論分析，創(chuàng)新環(huán)境不確定性升高會通過提高信息不對稱、協(xié)調(diào)難度與成本以及增加自身不可控因素等引發(fā)企業(yè)家悲觀預(yù)期與信心降低，導致企業(yè)家風險規(guī)避傾向，導致企業(yè)風險承擔水平降低。為檢驗企業(yè)投資資源配置中介路徑的存在性，同樣依據(jù)溫忠麟等(2004)[38]檢驗中介作用的步驟，本文構(gòu)建中介路徑模型(8)、模型(9)如下：

Confit=α0+α1IEUit+αcControlit+∑Yearit+λi+εit

(8)

RT1/RT2it=α0+α1IEUit+α2Confit+αcControlit+∑Yearit+λi+εit

(9)

其中，下標i與t分別代表企業(yè)和年度，Confit為企業(yè)家信心，參照以往學者[35]的做法，以國家統(tǒng)計局調(diào)查統(tǒng)計的企業(yè)家信心指數(shù)衡量，將該指數(shù)按季度計算平均值，該變量的數(shù)值越小，說明企業(yè)家信心越小。IEUit為創(chuàng)新環(huán)境不確定性變量，RT1/RT2it分別為基于波動性與極差的企業(yè)風險承擔水平變量，Control代表上述全部控制變量，λi代表企業(yè)層面的個體固定效應(yīng)，Yearit代表年度層面的時間固定效應(yīng)，εit代表隨機擾動項。在模型(1)系數(shù)顯著的前提下，模型(8)與模型(9)均主要關(guān)注對應(yīng)的系數(shù)α1。

首先，在基準回歸結(jié)果的基礎(chǔ)上，基于模型(8)進行回歸，檢驗解釋變量創(chuàng)新環(huán)境不確定性(IEU)對中介變量企業(yè)家信心(Conf)的影響，檢驗結(jié)果如表10列(1)所示，創(chuàng)新環(huán)境不確定性(IEU)與企業(yè)家信心(Conf)的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著負相關(guān)，表明創(chuàng)新環(huán)境不確定性會降低企業(yè)家信心。

接下來，基于模型(9)進行回歸，檢驗同時加入解釋變量創(chuàng)新環(huán)境不確定性(IEU)與中介變量企業(yè)家信心(Conf)后，兩者分別對企業(yè)風險承擔水平(RT1、RT2)的影響，檢驗結(jié)果如表10列(2)、列(3)所示。結(jié)果表明，企業(yè)家信心(Conf)與企業(yè)風險承擔水平(RT1、RT2)的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正，而創(chuàng)新環(huán)境不確定性(IEU)與企業(yè)風險承擔水平(RT1、RT2)的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為負且系數(shù)絕對值較基準回歸系數(shù)有所降低(0.245 0<0.264 7；0.444 4<0.480 9)。

綜上，在模型(5)中創(chuàng)新環(huán)境不確定性(IEU)對企業(yè)風險承擔水平(RT1、RT2)的回歸系數(shù)均顯著的基礎(chǔ)上，模型(8)中創(chuàng)新環(huán)境不確定性(IEU)對企業(yè)家信心(Conf)的系數(shù)均顯著為正，且模型(9)中創(chuàng)新環(huán)境不確定性(IEU)對企業(yè)風險承擔水平(RT1、RT2)的系數(shù)也均顯著，表明企業(yè)投資資源配置中介路徑存在，即創(chuàng)新環(huán)境不確定性升高會通過降低企業(yè)家信心來降低企業(yè)風險承擔水平。

表10 中介路徑檢驗二：企業(yè)家信心路徑

表10(續(xù))

五、結(jié)論及政策啟示

“十四五”期間，如何確保企業(yè)創(chuàng)新意愿并有效激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新，助力科技自立自強應(yīng)是各界關(guān)注的重點。企業(yè)創(chuàng)新意愿增強的關(guān)鍵除了企業(yè)自身的資源稟賦，如創(chuàng)新能力提升等使創(chuàng)新失敗風險降低外，關(guān)鍵還在于提升企業(yè)對技術(shù)創(chuàng)新等可能失敗風險的可接受程度，即企業(yè)風險承擔。實質(zhì)上，若企業(yè)創(chuàng)新環(huán)境不確定性降低則意味著企業(yè)自身創(chuàng)新不可控的因素減少，其對技術(shù)創(chuàng)新風險的承受力將大為提升。在中國當前關(guān)鍵核心技術(shù)“卡脖子”、科技自立自強亟待加強的背景下，本文基于技術(shù)環(huán)境波動與企業(yè)風險承擔的密切關(guān)系，以創(chuàng)新環(huán)境不確定性為切入點，經(jīng)由企業(yè)投資資源配置與企業(yè)家信心兩條渠道，構(gòu)建了創(chuàng)新環(huán)境不確定性作用于企業(yè)風險承擔的邏輯框架，探索打開創(chuàng)新環(huán)境不確定性與企業(yè)風險承擔之間的黑箱，為推動企業(yè)發(fā)揮創(chuàng)新主體作用、助力中國科技自立自強提供啟示。

本文研究結(jié)果顯示：(1)創(chuàng)新環(huán)境不確定性升高會顯著降低企業(yè)風險承擔水平，阻礙企業(yè)在經(jīng)營、投資與創(chuàng)新等決策上主動作為的意愿；(2)上述抑制作用在聚焦到高技術(shù)行業(yè)與制造業(yè)后仍顯著存在，說明技術(shù)環(huán)境波動切實影響了中國高技術(shù)產(chǎn)業(yè)“突圍”與實體經(jīng)濟發(fā)展；(3)創(chuàng)新環(huán)境不確定性升高是通過降低創(chuàng)新資源配置與打擊企業(yè)家信心兩條路徑，對企業(yè)發(fā)揮創(chuàng)新主體意愿構(gòu)成消極影響。

基于上述結(jié)論，要確保通過提高企業(yè)風險承擔水平有效激發(fā)企業(yè)的創(chuàng)新意愿，必須重點關(guān)注與整體技術(shù)環(huán)境變化相關(guān)的創(chuàng)新因素對企業(yè)風險承擔的影響。具體而言：(1)創(chuàng)新環(huán)境不確定性會抑制企業(yè)風險承擔，因此政府與企業(yè)應(yīng)合力營造穩(wěn)定可預(yù)期的創(chuàng)新環(huán)境。對于技術(shù)環(huán)境波動中企業(yè)自身可控的因素，由企業(yè)在市場機制下“自負盈虧”，采取改善措施。對于技術(shù)環(huán)境波動中企業(yè)自身不可控部分，由政府出臺政策方案予以補充。探索政府與企業(yè)各司其職，合力提高企業(yè)風險承擔的有利局面。(2)由于企業(yè)風險承擔受投資資源在技術(shù)創(chuàng)新投資與一般性資本支出配比的影響，政府應(yīng)加強對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新行為的補貼與優(yōu)惠支持力度，通過引導產(chǎn)學研合作、向企業(yè)開放專利信息資源和科研平臺、引導金融支持等多元方式強化對企業(yè)創(chuàng)新的長期支持。(3)由于企業(yè)風險承擔受企業(yè)家信心影響，應(yīng)通過完善知識產(chǎn)權(quán)保護制度，保護企業(yè)家創(chuàng)新權(quán)益，實施穩(wěn)定的支持政策，加強政策宣傳，提高創(chuàng)新政策可預(yù)期性等措施穩(wěn)定企業(yè)家預(yù)期、堅定企業(yè)家信心。