經(jīng)濟政策不確定性、金融資產(chǎn)配置與企業(yè)R&D投資

劉勝強，肖夢珍，黃琳芮

（重慶工商大學(xué) 會計學(xué)院，重慶 400067）

一、引 言

我國正處在百年未有之大變局中，經(jīng)濟運行的內(nèi)外部環(huán)境存在高度的不確定性。為應(yīng)對經(jīng)濟運行中的不確定性，各級政府陸續(xù)制定了一系列穩(wěn)定經(jīng)濟增長的政策措施，以緩解不確定性事件對經(jīng)濟的負面影響。一直以來，技術(shù)創(chuàng)新被認為是一個國家和企業(yè)的戰(zhàn)略性決策行為，尤其是在當(dāng)前國際政治和經(jīng)濟存在高度不確定性的狀況下，技術(shù)創(chuàng)新已成為國家和企業(yè)戰(zhàn)略博弈的主戰(zhàn)場。我國作為世界人口最多、經(jīng)濟總量穩(wěn)居世界第二的發(fā)展中國家，有必要制定相對穩(wěn)定的經(jīng)濟政策，激勵企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，促進技術(shù)創(chuàng)新與實體經(jīng)濟的深度融合，實現(xiàn)經(jīng)濟平穩(wěn)快速發(fā)展（成力為等，2021）［1］。

研究與開發(fā)活動（Research and Development，簡稱R&D）是技術(shù)創(chuàng)新的直接來源，也是國家提升自身創(chuàng)新能力和科技競爭力的重要保障（劉勝強等，2015）［2］。而R&D投資具有周期長、投入巨大、風(fēng)險高等特點，這些特點決定了企業(yè)R&D 投資比較容易受經(jīng)濟政策不確定性因素的影響（孟慶斌和師倩，2017；Gulen 和 Ion，2015）［3-4］。在國內(nèi)外政治、經(jīng)濟環(huán)境日趨復(fù)雜的今天，宏觀經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)R&D 投資的影響，似乎比內(nèi)部公司治理的影響更大，尤其是考慮資本市場的發(fā)展以及以此為基礎(chǔ)的金融資產(chǎn)配置行為時，經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)R&D 投資的影響越來越不容忽視。

關(guān)于經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)R&D投資的影響，現(xiàn)有的研究主要從實物期權(quán)理論和看漲期權(quán)理論兩個角度進行研究，并得出了完全不同的兩個結(jié)論。但具體到我國，理論和實務(wù)界支持哪種研究結(jié)論，目前為止并未達成統(tǒng)一。我國有著悠久歷史和燦爛文化，比西方任何一個國家更能歷經(jīng)滄桑而不衰、備經(jīng)磨難而更強，因此，有充分理由認為，我國企業(yè)在面對經(jīng)濟政策不確定性時，將采取有別于西方發(fā)達國家的R&D投資決策。本文基于金融資產(chǎn)配置視角，以2010—2020 年滬深A(yù) 股非金融類上市公司為樣本，實證研究經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)R&D 投資的影響，期望能豐富企業(yè)R&D 投資行為研究，重新認識金融資產(chǎn)配置的作用。

本文的研究貢獻主要有：①拓展了企業(yè)R&D投資行為研究范疇。將影響企業(yè)R&D 投資因素從公司內(nèi)部治理如股權(quán)結(jié)構(gòu)、高管特征等，擴展到外部宏觀經(jīng)濟政策不確定性。②豐富了有關(guān)金融資產(chǎn)配置行為研究。從“蓄水池”理論和“利潤追逐”理論雙重視角構(gòu)建競爭性假設(shè)，分析經(jīng)濟政策不確定性條件下金融資產(chǎn)配置與R&D 投資的關(guān)系。③為重新審視我國資本市場的有效性提供了新證據(jù)。金融資產(chǎn)配置既是企業(yè)重要的財務(wù)行為，也是企業(yè)借助資本市場解決自身財務(wù)問題的重要抓手。因此，本文認為金融資產(chǎn)配置不僅是“利潤追逐”的場所，同時也是企業(yè)應(yīng)對風(fēng)險的“蓄水池”。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）經(jīng)濟政策不確定性與企業(yè)R&D投資

R&D 投資是一項戰(zhàn)略性決策行為，具有投資金額高、周期長、結(jié)果不可逆并且難以預(yù)測等特點，這些特點決定了企業(yè)R&D投資比較容易受到一些不確定性因素的影響［3］。關(guān)于經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)R&D 投資的影響，現(xiàn)有研究主要運用實物期權(quán)理論和看漲期權(quán)理論，分別從風(fēng)險規(guī)避和機會獲取兩個角度進行分析，并得出兩個完全不同的研究結(jié)論。

實物期權(quán)理論將企業(yè)R&D 投資視為一項實物期權(quán)選擇。首先，企業(yè)在進行R&D 投資決策時，不僅要考慮投資回報，還要考慮可能面臨的風(fēng)險。企業(yè)進行R&D 投資決策的過程實際上就是綜合考慮投資回報和潛在風(fēng)險的實物期權(quán)決策過程。王義中和宋敏（2014）［5］、Bhattacharya等（2017）［6］指出，當(dāng)宏觀經(jīng)濟變得不確定時，企業(yè)由于無法預(yù)測經(jīng)濟發(fā)展趨勢，在進行R&D 投資決策時就會變得異常謹慎。其次，實物期權(quán)理論認為，企業(yè)R&D 投資存在當(dāng)期投資和延遲投資的跨期選擇權(quán)衡問題，當(dāng)經(jīng)濟政策不確定性上升時，企業(yè)往往會選擇延遲投資。由于R&D 投資具有上述不確定性特點，當(dāng)經(jīng)濟政策不確定性上升時，企業(yè)可能會基于規(guī)避風(fēng)險考慮減少或暫緩R&D 投資（Bloom，2007；張峰等，2019）［7-8］。最后，實物期權(quán)理論還認為，經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)R&D 投資決策的影響，還體現(xiàn)在經(jīng)濟政策不確定性上升所導(dǎo)致的投資主體對風(fēng)險感知以及由此產(chǎn)生的風(fēng)險厭惡情緒上。Deshuai 等（2021）［9］認為，當(dāng)經(jīng)濟政策不確定性上升時，管理者會因為風(fēng)險感知度增加而對未來產(chǎn)生更多的悲觀情緒，進而做出相對保守的投資決策。不僅如此，經(jīng)濟政策不確定性還會使“無情緒者”和“模糊厭惡者”的投資決策變得更加難以捉摸（Antoniou 等，2006）［10］。當(dāng)市場參與者對市場失去信心，就可能會打擊企業(yè)研發(fā)積極性，在一定程度上也會削弱企業(yè)創(chuàng)新投入（耿中元等，2021）［11］。由此可見，實物期權(quán)理論認為，經(jīng)濟政策不確定性與企業(yè)R&D 投資之間存在負相關(guān)關(guān)系。

看漲期權(quán)認為，盡管經(jīng)濟政策不確定性增加了R&D 投資風(fēng)險，但相對于R&D 投資的戰(zhàn)略性投資決策屬性而言，經(jīng)濟政策不確定性給企業(yè)帶來前所未有的戰(zhàn)略性轉(zhuǎn)型機遇。也就是說，經(jīng)濟政策不確定性將給那些敢于進行R&D投資的企業(yè)提供更多的潛在機會，是一種未來價格持續(xù)上升的看漲期權(quán)（邊志強等，2021）［12］。此外，看漲期權(quán)還認為，經(jīng)濟政策不確定性在使企業(yè)自身經(jīng)營活動陷入困難的同時，也會使對手舉步維艱。由于R&D 投資是一項探索性和開拓性活動，加大R&D 投資可以使企業(yè)搶先從迷茫中找到發(fā)展方向，并最終形成一定的比較優(yōu)勢，從而使企業(yè)獲得更大的發(fā)展空間。不僅如此，R&D 投資所帶來的比較優(yōu)勢還有利于企業(yè)應(yīng)對經(jīng)濟政策不確定性所帶來的潛在風(fēng)險。趙萌等（2020）［13］認為，經(jīng)濟政策不確定性越高，企業(yè)通過R&D 投資所獲得的增長機會越大，市場發(fā)生顛覆性變革的可能性也就越大，R&D 投資是經(jīng)濟政策不確定性的一個遞增函數(shù)。由此可見，看漲期權(quán)理論認為，經(jīng)濟政策不確定性與企業(yè)R&D 投資之間存在正相關(guān)關(guān)系。

本文認為看漲期權(quán)更符合中國國情，因此，提出假設(shè)1。

H1：在其他控制因素不變時，經(jīng)濟政策不確定性上升，企業(yè)會加大R&D投資。

（二）經(jīng)濟政策不確定性、金融資產(chǎn)配置與企業(yè)R&D投資

在經(jīng)濟政策不確定環(huán)境下，配置一定數(shù)量的金融資產(chǎn)將會對企業(yè)R&D投資產(chǎn)生什么影響？學(xué)術(shù)界基于不同的理論分析得出了不同的結(jié)論。

“蓄水池”理論認為，隨著經(jīng)濟政策不確定性的上升，企業(yè)營業(yè)收入和經(jīng)營現(xiàn)金流不穩(wěn)定程度上升，使得企業(yè)面臨更大的外部融資約束，導(dǎo)致融資成本上升，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，還是融資成本上升，都會影響企業(yè)R&D 投資行為（王紅建等，2014；余靖雯等，2019）［14-15］。因此，管理層在資產(chǎn)配置時有必要考慮將更多資源配置到流動性較高的貨幣資金或金融資產(chǎn)上，防止企業(yè)出現(xiàn)資金短缺甚至枯竭。與貨幣資金一樣，金融資產(chǎn)變現(xiàn)能力強，具有較高的流動性，金融資產(chǎn)配置能增強企業(yè)的財務(wù)柔性，為企業(yè)R&D 投資提供必要的資金保障；與貨幣資金不同，金融資產(chǎn)收益相對較高，可以改善企業(yè)的經(jīng)營業(yè)績。由于R&D 投資是企業(yè)的戰(zhàn)略性投資行為，并且一般持續(xù)時間較長，因此，配置一定的金融資產(chǎn)，可以發(fā)揮“蓄水池”效應(yīng)，對企業(yè)R&D投資形成互補性“促進”作用。

而“利潤追逐”理論認為，當(dāng)企業(yè)將更多的資源配置到金融資產(chǎn)上，必然會導(dǎo)致R&D 投資不足。首先，由于企業(yè)資源之間存在替代關(guān)系，不同資產(chǎn)配置之間此消彼長，因此，金融資產(chǎn)配置必然會對R&D 投資形成一定的擠占，導(dǎo)致R&D投資不足，尤其在外部經(jīng)濟政策存在不確定性時會更加明顯（徐光偉等，2019）［16］；其次，由于R&D 投資的特點，在面對經(jīng)濟政策不確定性時，R&D 投資所面臨的風(fēng)險會遠遠高于金融資產(chǎn)。在總資產(chǎn)一定的情況下，企業(yè)有可能把原本計劃投資到研發(fā)的資金，轉(zhuǎn)而投放到資本市場，形成“利潤追逐”效應(yīng)，對企業(yè)R&D 投資形成替代性“擠占”作用。

基于此，本文提出假設(shè)2。

H2a：在其他控制因素不變時，企業(yè)金融資產(chǎn)配置行為會抑制經(jīng)濟政策不確定性對R&D投資的正向影響；

H2b：在其他控制因素不變時，企業(yè)金融資產(chǎn)配置行為會促進經(jīng)濟政策不確定性對R&D投資的正向影響。

三、研究設(shè)計

（一）樣本與數(shù)據(jù)來源

雖然2007 年1 月我國開始實施的《企業(yè)會計準則》（2006）要求增設(shè)“研發(fā)支出”項目來披露企業(yè)的R&D 支出信息，但直到2010 年上市公司才開始大規(guī)模披露該信息。因此，本文選擇的樣本窗口為2010—2020 年。樣本選擇具體遵行以下原則：①考慮金融類上市公司的治理結(jié)構(gòu)和財務(wù)狀況與非金融類上市公司存在較大差異，因此剔除金融類上市公司；②考慮ST、PT 公司經(jīng)營困難，面臨退市壓力較大，不具有代表性，因此剔除該類公司；③基于樣本數(shù)據(jù)的可獲得性和準確性，剔除研究指標及數(shù)據(jù)不全的公司。為了避免離群值對研究結(jié)果的可能影響，本文對極端值進行1%和99%的縮尾處理，最終得到18 197 個有效樣本值。研究數(shù)據(jù)均來自CSMAR、CCER 和CNRDS 的上市公司相關(guān)數(shù)據(jù)庫，部分缺失數(shù)據(jù)手工收集獲取。

（二）回歸模型與變量定義

根據(jù)研究目的，本文借鑒亞琨等（2018）［17］提出的模型，構(gòu)建如下研究模型：

（1）被解釋變量。RD 表示企業(yè)R&D 投資，包括R&D 投資的絕對支出和相對支出，分別采用研發(fā)支出的自然對數(shù)（RD1）和研發(fā)支出與企業(yè)總資產(chǎn)的比值（RD2）進行度量。

（2）解釋變量。Epu表示經(jīng)濟政策不確定性，利用Baker 和Bloom［18］公開發(fā)布的經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)（1），參照顧夏銘等（2018）［19］的做法，采用經(jīng)濟政策不確定性月度數(shù)據(jù)的算術(shù)平均值進行度量，穩(wěn)健性檢驗時采用幾何平均值（Epuj）與中位數(shù)（Epuz）；Fin表示金融資產(chǎn)配置，參照杜勇等（2017）［20］的做法，采用長期股權(quán)投資、金融資產(chǎn)兩者之和與期末總資產(chǎn)的比值進行度量（2）。

（3）控制變量。Control 表示控制變量，主要包括凈資產(chǎn)收益率（Roe）、資產(chǎn)負債率（Lev）、公司規(guī)模（Size）、公司年齡（Age）、企業(yè)價值（TQ）、現(xiàn)金比率（Cash_A）、固定資產(chǎn)比率（Fix_A）、第一大股東持股比例（CR1）、股權(quán)性質(zhì)（State）、銷售增長率（Grow）。

各變量定義及計算方法見表1所列。

表1 變量的相關(guān)定義

四、實證結(jié)果分析

（一）描述性統(tǒng)計

表2 給出了樣本變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。樣本總數(shù)為18 197 個，并且各樣本存在一定的差異，符合統(tǒng)計學(xué)意義。從表2可以看出，R&D投資相對數(shù)（RD2）的均值為0.023 1，中位數(shù)為0.019 5，說明我國企業(yè)R&D 投資整體水平仍然處于較低水平；R&D 投資自然對數(shù)（RD1）的最小值僅為13.400 0。說明部分企業(yè)的R&D 投資處于極低水平；經(jīng)濟政策不確定性（Epu）的均值為5.757 0，最大值為6.674 0，最小值為4.594 0，方差為0.700 0，說明我國經(jīng)濟政策不確定性波動較大；金融資產(chǎn)配置（Fin）的均值為0.065 9，中位數(shù)為0.028 9，說明我國上市公司金融資產(chǎn)配置水平不高，這可能與我國實施的較為穩(wěn)健的金融政策有關(guān)。

表2 變量的描述性統(tǒng)計

（二）相關(guān)性分析

表3 給出了相關(guān)性分析結(jié)果，可以看出，RD1、RD2 和Epu 的相關(guān)系數(shù)都在1%水平上顯著為正，說明經(jīng)濟政策不確定性與企業(yè)R&D 投資之間可能存在正相關(guān)關(guān)系，H1 得到了初步驗證。同時，各變量之間的相關(guān)系數(shù)值均小于0.6，并且絕大多數(shù)都顯著，說明變量間不存在嚴重的多重共線性問題。

表3 相關(guān)性分析

（三）回歸分析

1.全樣本回歸分析

表4給出了經(jīng)濟政策不確定性與企業(yè)R&D投資的全樣本回歸結(jié)果。表4中，第（1）列和第（2）列中的Epu系數(shù)估計值（0.789 7和0.556 9）都在1%水平上顯著為正，說明經(jīng)濟政策不確定性與企業(yè)R&D投資的絕對支出顯著正相關(guān)；第（3）列和第（4）列中的Epu系數(shù)估計值（0.005 6和0.007 8）也都在1%水平上顯著為正，說明經(jīng)濟政策不確定性與企業(yè)R&D投資的相對支出也顯著正相關(guān)。由此，H1得到了驗證。

表4 經(jīng)濟政策不確定性與企業(yè)R&D投資

續(xù)表4

當(dāng)外部經(jīng)濟政策不確定性上升時，企業(yè)思考更多的是經(jīng)濟政策不確定性所帶來的機遇而不是風(fēng)險，因此，經(jīng)濟政策不確定性與企業(yè)R&D 投資之間更多表現(xiàn)為一種看漲期權(quán)而不是實物期權(quán)。

2.金融資產(chǎn)配置的調(diào)節(jié)作用

表5給出了經(jīng)濟政策不確定性、金融資產(chǎn)配置與企業(yè)R&D投資三者的實證回歸結(jié)果，可以看出，Epu 系數(shù)估計值仍然都顯著為正（分別為0.802 7、0.566 7、0.005 8 和0.007 9），交乘項（Epu×Fin）系數(shù)估計值除第（1）列不顯著外，其他都顯著為正，分別為0.288 7、0.011 1和0.004 7，說明金融資產(chǎn)配置對經(jīng)濟政策不確定性與企業(yè)R&D投資的正相關(guān)關(guān)系有正向促進作用，支持了H2b。經(jīng)濟政策不確定性上升時，企業(yè)可以將金融資產(chǎn)在資本市場上快速變現(xiàn)，為企業(yè)R&D 投資活動提供資金保障，起到“蓄水池”的作用。大力發(fā)展資本市場，為企業(yè)靈活配置金融資產(chǎn)提供場所，有利于形成金融與科技創(chuàng)新的良性互動。由此可見，本文的研究支持了“蓄水池”的互補效應(yīng)而不是“利潤追逐”的替代效應(yīng)。

表5 經(jīng)濟政策不確定性、金融資產(chǎn)配置與企業(yè)R&D投資

3.異質(zhì)性檢驗

關(guān)于異質(zhì)性檢驗，目前學(xué)術(shù)界主要有Chow檢驗、似無相關(guān)模型檢驗（SUEST）和費舍爾組合檢驗（Permutation）三種?？紤]Chow 檢驗要求控制變量的系數(shù)不能隨組別的變化而變化，似無相關(guān)模型檢驗盡管允許控制變量系數(shù)存在差異，但子樣本擾動項必須相關(guān)，其條件都過于嚴格，因此，本文參照連玉君和劉暢（2021）［21］的做法，選擇基于bootstrap自抽樣法的費舍爾組合檢驗法，分別實證檢驗產(chǎn)權(quán)性質(zhì)異質(zhì)性、地區(qū)異質(zhì)性和行業(yè)異質(zhì)性下的金融資產(chǎn)配置對經(jīng)濟政策不確定性與企業(yè)R&D投資關(guān)系的影響。

（1）產(chǎn)權(quán)性質(zhì)異質(zhì)性?？紤]產(chǎn)權(quán)性質(zhì)異質(zhì)性的實證回歸結(jié)果見表6 所列，可以看出，產(chǎn)權(quán)性質(zhì)存在差異下的Epu系數(shù)估計值都在1%水平上顯著為正，進一步驗證了H1。交乘項（Epu×Fin）系數(shù)估計值盡管在國有企業(yè)樣本中都不顯著，但在非國有企業(yè)中顯著為正。

表6 產(chǎn)權(quán)性質(zhì)異質(zhì)性

費舍爾組合自抽樣檢驗顯示，反映交乘項差異的經(jīng)驗P值（0.002 和0.051）均通過10%的顯著性檢驗，說明國有與非國有組的系數(shù)差異是顯著的，金融資產(chǎn)配置對經(jīng)濟政策不確定性與企業(yè)R&D投資關(guān)系的正向調(diào)節(jié)作用只在非國有企業(yè)中存在，金融資產(chǎn)配置的“蓄水池”效應(yīng)也只在非國有企業(yè)中存在。國有企業(yè)組之所以不顯著，可能不僅與其特有的身份和銀企關(guān)系以及由此導(dǎo)致的融資約束小、融資成本低有關(guān)，還與國有企業(yè)將資金用于購買股票、債券等金融資產(chǎn)有嚴格的限制有關(guān)。

（2）地區(qū)差異異質(zhì)性。依據(jù)地區(qū)和經(jīng)濟發(fā)展水平，可以將我國劃分為東部、中部和西部三個地區(qū)（3），考慮地區(qū)差異異質(zhì)性的實證回歸結(jié)果見表7所列。從表7可以看出，交乘項（Epu×Fin）系數(shù)估計值在東部地區(qū)都顯著為正，中部地區(qū)僅RD2模型顯著為正，西部地區(qū)RD1模型顯著為負。此外，費舍爾組合自抽樣檢驗顯示，反映中西部地區(qū)兩組間差異的P值（0.003和0.025）均通過5%的顯著性檢驗，而東中部地區(qū)沒有通過顯著性檢驗，說明東中西部地區(qū)間存在明顯差異。原因可能是由于我國西部地區(qū)金融發(fā)展水平相對落后，經(jīng)濟發(fā)展更多是靠政府的轉(zhuǎn)移支付而不是市場，金融資產(chǎn)配置在西部地區(qū)很難發(fā)揮“蓄水池”效應(yīng)，金融資產(chǎn)配置難以緩解企業(yè)R&D投資的資金短缺。

表7 地區(qū)差異異質(zhì)性

（3）行業(yè)差異異質(zhì)性?？紤]行業(yè)差異異質(zhì)性的實證回歸結(jié)果見表8所列。

表8 行業(yè)差異異質(zhì)性

從表8 可以看出，交乘項（Epu×Fin）在高新企業(yè)組顯著為正，非高新企業(yè)組不顯著，且費舍爾組合檢驗中反映兩組間差異的P值（0.007 和0.000）都顯著，說明高新技術(shù)企業(yè)配置一定數(shù)量的金融資產(chǎn)存在“蓄水池效應(yīng)”，而非高新技術(shù)企業(yè)則不存在，行業(yè)差異異質(zhì)性顯著。原因可能是高新技術(shù)企業(yè)的技術(shù)密度高、技術(shù)更新快，極易受經(jīng)濟政策不確定性的影響，金融資產(chǎn)變現(xiàn)能力快可以很好地彌補這一缺點，金融資產(chǎn)配置的“蓄水池”效應(yīng)容易顯現(xiàn)出來。

4.穩(wěn)健性檢驗

（1）替換解釋變量的度量方法。借鑒顧夏銘等（2018）［19］的做法，將經(jīng)濟政策不確定性（Epu）替換為經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)月度幾何平均值（Epuj）和經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)中位數(shù)（Epuz）進行穩(wěn)健性檢驗，結(jié)果見表9所列。從表9可以看出，核心變量回歸系數(shù)的符號及顯著性水平圴與前文基本一致，說明研究結(jié)果較穩(wěn)健。

表9 替換解釋變量

續(xù)表9

（2）減少樣本量?？紤]2019 年和2020 年外部環(huán)境發(fā)生了較大變化，本文將樣本區(qū)間縮短為2010—2018年，結(jié)果見表10第（1）列至第（4）列，可以看出，相關(guān)系數(shù)方向及顯著性與前文基本一致。

（3）滯后一期R&D 投資。R&D 投資是一項戰(zhàn)略性決策行為，實務(wù)中可能存在當(dāng)前期企業(yè)已經(jīng)做出決定，但實際支出在滯后一期發(fā)生。因此，本文將R&D 投資滯后一期進行穩(wěn)健性檢驗，結(jié)果見表10第（5）列至第（8）列，可以看出，回歸結(jié)果與前文研究結(jié)果基本一致。

表10 減少樣本與滯后研發(fā)

（4）內(nèi)生性?？紤]可能存在內(nèi)生性問題，本文采用Heckman兩階段回歸法進行穩(wěn)健性檢驗，構(gòu)建Heckman 兩階段模型見式（3）和式（4）。Heckman兩階段回歸中使用初始研發(fā)費用作為虛擬變量，樣本參數(shù)是缺失值即賦值為0，否則為1，回歸結(jié)果見表11 所列。從表11 可以看出，逆米爾斯比率（IMR）顯著，說明存在樣本選擇偏誤，在控制了樣本選擇偏誤后，回歸結(jié)果與前文研究結(jié)論基本一致，結(jié)果較穩(wěn)健。

表11 Heckman兩階段

五、拓展性研究

（一）R&D投資的經(jīng)濟后果

企業(yè)進行R&D投資的最終目的是實現(xiàn)企業(yè)價值最大化，因此，構(gòu)建如下模型檢驗企業(yè)R&D投資的經(jīng)濟后果：

其中：TQ 為托賓Q值；TFP 為全要素生產(chǎn)率；Control 為控制變量，主要包括企業(yè)規(guī)模、凈資產(chǎn)收益率、負債率、現(xiàn)金流量、流動比率、留存收益率和固定資產(chǎn)占比等。具體回歸結(jié)果見表12 所列，可以看出，R&D 投資（RD1 和RD2）與托賓Q（TQ）和全要素生產(chǎn)率（TFP）都顯著正相關(guān)，說明企業(yè)進行R&D 投資有利于提升企業(yè)價值，進一步支持了R&D投資的重要性。

表12 企業(yè)價值

（二）R&D投資的創(chuàng)新產(chǎn)出

本文借鑒徐輝和周孝華（2020）［22］的做法，采用企業(yè)專利申請數(shù)的自然對數(shù)來衡量R&D投資的創(chuàng)新產(chǎn)出。專利分為發(fā)明專利、實用性專利、外觀性專利三種，其給企業(yè)帶來的經(jīng)濟價值存在較大差異。發(fā)明專利作為高質(zhì)量的專利成果，能夠為企業(yè)創(chuàng)造長期利益，屬于實質(zhì)性創(chuàng)新成果，而實用性專利、外觀性專利這些非發(fā)明專利屬于策略性創(chuàng)新成果，其真實目的更多地是為了獲取其他利益（黎文靖和鄭曼妮，2016）［23］。因此，本文將專利分為發(fā)明（Patent1）與非發(fā)明專利（Patent2），構(gòu)建如下模型回歸。

表13為R&D投資產(chǎn)出的回歸結(jié)果，可以看出，經(jīng)濟政策不確定性與發(fā)明專利顯著正相關(guān)，與非發(fā)明專利顯著負相關(guān)，說明經(jīng)濟政策不確定性上升時，企業(yè)會將有限的資源集中起來，進行實質(zhì)性創(chuàng)新而不是策略性創(chuàng)新；經(jīng)濟政策不確定性與金融資產(chǎn)配置的交乘項與兩種專利都正相關(guān)，說明金融資產(chǎn)配置具有正向調(diào)節(jié)作用，與前面的研究結(jié)論基本一致。

表13 R&D投資產(chǎn)出

六、研究結(jié)論

本文基于金融資產(chǎn)配置視角，以2010—2020年滬深A(yù)股非金融類上市公司為樣本，實證研究經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)R&D投資的影響。

研究發(fā)現(xiàn)：①企業(yè)R&D 投資與經(jīng)濟政策不確定性正相關(guān)，即經(jīng)濟政策不確定性上升時，企業(yè)會加大R&D 投資，金融資產(chǎn)配置對經(jīng)濟政策不確定性與企業(yè)R&D投資的關(guān)系具有正向調(diào)節(jié)作用。在經(jīng)濟政策不確定環(huán)境下，企業(yè)配置一定的金融資產(chǎn)，可以對R&D投資形成互補性促進作用，研究支持了“蓄水池”理論。②進一步研究發(fā)現(xiàn)，金融資產(chǎn)配置對經(jīng)濟政策不確定性與企業(yè)R&D投資關(guān)系的正向調(diào)節(jié)作用存在一定的異質(zhì)性，具體表現(xiàn)為：這種正向調(diào)節(jié)作用在非國有企業(yè)顯著，國有企業(yè)不顯著；在東中部地區(qū)顯著，西部地區(qū)不顯著；在高新技術(shù)企業(yè)顯著，非高新技術(shù)企業(yè)不顯著。

本文的研究結(jié)論不僅豐富了企業(yè)R&D 投資的相關(guān)研究，也為企業(yè)R&D 投資提供了新的證據(jù)，同時還具有重要的政策涵義：①一般來說，經(jīng)濟政策不確定性上升，企業(yè)出于規(guī)避風(fēng)險的考慮會減少R&D 投資，因此，政府在制定經(jīng)濟政策時，應(yīng)盡可能減少政策的不確定性，保持經(jīng)濟政策的平穩(wěn)性、連續(xù)性和可持續(xù)性，而本研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)R&D 投資與經(jīng)濟政策不確定性正相關(guān)，即經(jīng)濟政策不確定性上升時，企業(yè)會加大R&D 投資，在當(dāng)前國際環(huán)境日趨復(fù)雜的狀況下，這一結(jié)論有利于增強我國企業(yè)走創(chuàng)新發(fā)展道路的堅定信心；②本研究支持了金融資產(chǎn)配置的“蓄水池”互補性促進作用，從側(cè)面肯定了我國資本市場對經(jīng)濟發(fā)展和自主創(chuàng)新的重要作用，也堅定了進一步大力發(fā)展資本市場的決心。

需要說明的是，本文的研究結(jié)論是基于已披露R&D 投資支出的我國上市公司的數(shù)據(jù)，對于那些未披露R&D 投資支出信息以及非上市公司，上述研究結(jié)論是否仍然成立，還有待進一步研究和檢驗。

注 釋：

（1）經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)的數(shù)據(jù)來源于http：//www.policyuncertainty.com/。

（2）根據(jù)我國企業(yè)會計準則，2017年以前，金融資產(chǎn)主要包括以公允價值計量且其變動計入當(dāng)期損益的金融資產(chǎn)、持有至到期投資和可供出售金融資產(chǎn)；2017年以后，金融資產(chǎn)主要包括以公允價值計量且其變動計入當(dāng)期損益的金融資產(chǎn)、以公允價值計量且其變動計入其他綜合收益的金融資產(chǎn)和以攤余成本計量的金融資產(chǎn)。

（3）根據(jù)國家發(fā)展與改革委員會的劃分，東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南11 個省份；中部地區(qū)包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南8個省份；西部地區(qū)包括四川、重慶、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、廣西、內(nèi)蒙古12個省份。