The Influence of Economic Policy Uncertainty on Enterprise Science and Technology Innovation
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摘要: 利用2008—2017年中国所有A股上市公司的数据，采用面板固定效应模型实证分析经济政策不确定性对企业科技创新的影响。研究发现：面对经济政策的不确定性，企业会加大创新力度以谋求自身发展，经济政策不确定性对企业科技创新具有促进作用。就企业自身属性异质性而言，融资约束小、市场力量大及具有国有属性的企业具备提高科技创新能力的优势，更不容易受到未来不确定性的影响，因此经济政策不确定性对其的促进作用被削弱。结合中国国情，受到政府补贴力度更大的企业更容易受到政策变动的直接影响，因此经济政策不确定性对其的促进作用较强。Abstract: Based on the data of all A-share listed companies in China from 2008 to 2017, the panel fixed effect model is employed to empirically analyze the impact of economic policy uncertainty on S & T innovation in enterprises. The results indicate that in the face of the uncertainty of economic policies, enterprises will enhance their innovation to seek their own development, and economic policy uncertainty will promote the technological innovation of enterprises; in terms of the heterogeneity of the company's own attributes, companies with small financing constraints, strong market power and state-owned attributes have the advantage of capabilities improving their technological innovation, but are less susceptible to future uncertainties, so the role of economic policy uncertainty in promotion is weakened. Considering China's national conditions, enterprises with greater government subsidies are more likely to be directly affected by policy changes, so the economic policy uncertainty is more effective.
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Key words:
- economic policy /
- uncertainty /
- S&T innovation /
- listed companies /
- financing constraints /
- market power
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一、 引言
在中国特色社会主义市场经济下，政府的宏观调控一直发挥着重要作用，经济政策不确定性在我国经济不确定性中占据相当高的比重。自2008年以来，各国政府均从调整经济政策入手，缓解国际金融危机带来的市场萎缩和经济下滑。中国政府也出台了“四万亿”“万众创新”“一带一路”等一系列宏观经济政策用以促进经济复苏和稳定发展。这些政策无疑有效地降低了全球经济低迷对中国市场的负面影响，但也提高了经济政策的不确定性。经济政策不确定性具有其特殊性，会通过外部环境不确定渠道对微观企业决策行为产生影响，同时政策本身对企业行为也具有指导和引领作用。2013年网易财经的企业调查数据显示，近50%的受访对象认为2013年最大的宏观不确定性是政策变化(顾夏铭等，2018)[1]。而企业的科技创新投资回报周期长，管理者在做出是否加大科技创新活动力度的决策时需要判断政策走势以把握市场机会，因此，政策不确定性的提高会增加企业抢占市场的机会还是会使企业投资前景更加迷茫，尚存有争议。党的十九大报告提出创新是引领发展的第一动力，社会各界研究不确定性对企业行为的影响以及企业科技创新影响因素的文献颇多，但将经济政策不确定性与企业科技创新活动相关联的研究较少。而相比起其他不确定性的突发性和外生性，经济政策不确定性具有较强的可控性。因此，在当前将科技创新摆在国家发展全局核心位置的国情背景下，研究经济政策不确定性对企业科技创新的影响具有更强的现实意义(孟庆斌和师倩，2017)[2]。
本文的边际贡献主要体现在以下方面：一是丰富了不确定性对微观企业行为影响的研究。与已有文献笼统研究不确定性对微观企业行为影响不同，本文着眼于经济政策不确定性，并从企业自身属性的异质性和政府补助力度大小双重视角加以分析。二是在选取指标方面，现有研究大多是使用政府换届、政治联络等衡量企业面临的政策不确定性，本文采用Baker等(2016)[3]的方法，利用文本挖掘技术，搜索香港《南华早报》中包含“uncertain/uncartainty”“economic/economy”“policy”等关键词，构建经济政策不确定性的月度指标，涵盖范围更广且具有更强的时变性。
二、 文献综述
（一） 经济政策不确定性对宏微观经济的影响
经济不确定性包括实体经济不确定性和经济政策不确定性(Baker等，2016)[3]，其中经济政策不确定性是指微观经济主体无法准确预测政府将在何时、采用何种方法改变现行经济政策(Gulen和Ion，2015)[4]。国际金融危机爆发以来，各国为缓解经济压力纷纷出台各类经济政策。经济政策不确定性的提升所带来的宏观经济反应也受到学术界的关注。纵观既有研究，关于经济政策不确定性的影响研究主要可分为宏微观两个方向。
一是经济政策不确定性对宏观经济的影响。学者们大多认为，经济政策不确定性的提升会抑制中国总体进出口贸易水平，阻碍中国的经济复苏。作为东道国，政策环境的不稳定性不利于吸引外资流入；作为出口国，国内生产环境的变动会削弱中国企业在外国市场的竞争力(杨永聪和李正辉，2018)[5]。Carballo等(2017)[6]基于2003—2011年美国出口动态数据的实证研究发现不确定性的提升抑制了企业出口投资，通过签订贸易保护协议可以减轻不确定性的影响。短期内经济政策不确定性对宏观经济的不利影响甚至超过了金融不稳定冲击对宏观经济的抑制作用。Baker等(2016)[3]建立了经济政策不确定性指数数据库，研究发现不确定性的提升使得美国实际GDP下降近3%、民间投资下降超过15%。在当前宏观调控发挥着重要作用的背景下，经济政策不确定性已经成为影响宏观经济波动的重要因素，并成为解释经济周期波动的新原因(Creal和Jing, 2017;刘尚希和武靖州，2018)[7-8]。
二是经济政策不确定性对微观企业行为的影响。从对企业投融资角度来看，无论是基于实物期权理论(郝威亚等，2016)[9]、企业信心渠道(Kang等，2013)[10]，还是金融摩擦渠道(谭小芬和张文婧，2017)[11]，经济政策不确定性的提高会抑制企业投资，并使其银行借款水平下降，阻碍了企业的资本结构动态调整(王朝阳等，2018)[12]。Stokey(2016)[13]指出，不确定性会提高企业投资的等待价值，政策不确定性的提升将导致企业创新活动的投资水平下降。从企业规模角度看，经济政策不确定性的下降会增加企业就业人数、提高企业平均工资，进一步扩大企业规模(李胜旗和毛其淋，2018)[14]。
尽管国内外关于经济政策不确定性对宏微观影响的研究很多，但是有关经济政策不确定性如何影响科技创新的研究却很少。从上述文献梳理可见，大部分的研究都认为经济政策不确定性对微观企业行为具有抑制作用，在企业投融资及企业规模等方面带来负面影响。但科技创新活动具有很强的开发性和探索性，为了摆脱信息完全的束缚，企业在面临不确定性提升时可能会加大科技创新研发力度(顾夏铭等，2018)[1]。
（二） 企业科技创新的影响因素
科学技术是经济发展的第一生产力。科技创新效率能够反映该地区主体对科技创新资源的整合和运用能力，提高企业科技创新水平有利于提高产品在全球价值链中的地位。在中美贸易摩擦背景下，如何促使中国企业走上自主创新道路、将“中国制造”转化为“中国智造”, 在国内学术界引起越来越多的关注。许多学者从文化(赵奇锋等，2018)[15]、供给侧管理(王娟，2016)[16]、行业周期(夏晖等，2016)[17]等视角出发，研究企业科技创新的影响因素。从企业内部因素来看，企业规模(苏梽芳等，2016)[18]、管理层变动(Hirshleifer等，2012)[19]、股权性质(李文贵和余明桂，2015)[20]等均会对企业科技创新产生显著影响。除了探究企业内部因素对科技创新的影响机制外，还有学者从经济环境视角探讨外部因素对企业科技创新的影响，发现金融市场发展程度(王昱等，2017)[21]和地区差异(何彬和范硕，2018)[22]等都会对企业科技创新造成显著影响。
关于经济政策不确定性与企业创新行为的影响也存在着较大争议。陈鑫霞和朱晶(2019)[23]利用中国工业企业数据进行实证分析，发现目的国经济政策不确定性的提高会显著抑制中国出口产品的创新，加工贸易和受政府补贴较多的企业受抑制作用更加明显。亚琨等(2018)[24]从金融资产配置的角度分析指出, 经济政策不确定性的增强会提高企业金融资产配置对创新投资的挤出效应。孟庆斌和师倩(2017)[2]基于随机动态优化模型的研究分析，认为经济政策不确定性会正向促进企业研发行为，且对容易受不确定性因素影响的企业的促进作用更强。
综上所述，研究经济政策不确定性对宏观经济影响的文献颇多，对微观企业行为影响的研究虽涉及企业投融资、企业规模等方面，但是对企业科技创新的影响却鲜有探讨。从这一方面来看，本文的研究具有一定的新颖性和实践参考价值。
三、 理论分析与假设提出
（一） 经济政策不确定性与企业科技创新
学者们在经济政策不确定性对微观企业创新影响因素的研究方面目前尚未达成共识。持抑制作用观点者认为，经济政策不确定性的增强会提高投资项目的机会成本，加大从事科技创新活动企业在未来可能面临的风险(Marcus, 1981;Li等，2015)[25-26]。然而，Knight和Publications(1921)[27]指出，不确定性是企业利润的唯一来源，假如未来明朗可期，投资活动将毫无意义。企业是科技创新活动的投资者和决策者，只有当未来不可预测，企业才能通过自身的预判和及时抉择获得更大的利润。Bloom等(2007)[28]也认为科技创新活动研发投资不同于普通的资本投资，因此经济政策不确定性对科技创新研发活动的影响也可能不同于其他经济活动。
企业扩大创新的实际是将原有的有形资产投资到无形资产的过程，经济政策不确定性的提高会抑制企业的物质资本投资，但也可能会将原计划用于投资实物的部分资本转而投资于创新领域。创新活动回报具有一定的延迟性，在不确定性上升且当前投资市场不明朗时，加大实物投资有可能存在风险，而将资本适当投入创新研发领域则可先避过变动期。顾夏铭等(2018)[1]认为经济政策不确定性对企业创新总体上具有激励效应，对不同行业和不同性质的企业具有选择效应。在当前强调创新是发展动力的背景下，加大创新力度是企业获得市场份额的重要手段。当经济政策难以预测、企业的生存环境和经营环境具有较大的可变性时，能否有实质性的创新产出将对企业产生较大影响(Aghion和Jaravel，2015)[29]。企业在未来发展形势不明朗的情况下会通过加大创新力度来谋求内部的自我发展与提升，基于此提出如下假设：
H1：经济政策不确定性对企业科技创新影响具有促进作用。
（二） 企业成长能力异质性对经济政策不确定性与企业科技创新活动的影响
企业自身发展和存活能力具有异质性，因此不同的企业对于不确定性带来的风险承受能力也存在差异。高风险的科技创新活动会使企业对外部环境的不确定性变得更加敏感(孟庆斌和师倩，2017)[2]。当经济政策不确定性增强时，企业面临的外部经营环境不确定性升高，从而迫使企业加大科技创新研发投入，以谋求生存和提高竞争优势。相反，当企业拥有较强的抗风险能力时，经济政策不确定性对企业的影响程度较低。企业的融资约束情况和市场力量是两个重要的衡量企业能否灵活应对未来风险的指标。
由于融资约束小的企业可供使用的资金相对充裕，进行投资决策的机会成本相对较小，在面对宏观不确定性上升时做出的投资行为抉择对企业长期发展效益的影响力度较小。也就是说，融资约束小的企业抵抗风险能力更强，对经济政策变动的敏感度更低，外部环境的细微变化并不会直接影响企业的生存和发展，因此企业不会因为发展危机而迫切地需要改变。相反，融资约束大的企业没有充足的资金用于投资分配，当其面临的不确定性增强时，用于实物资本投资的比例会随着投资风险的增大而缩小(李凤羽和杨墨竹，2015)[30]。也就是说，融资约束大的企业对未来可能出现风险的抵抗能力更弱，受到经济政策不确定性影响的程度更高。因此，可通过企业融资约束状况的异质性判断企业受不确定性影响的敏感程度大小。
同理，在市场上占据更大市场份额的公司比小规模公司更有能力应对突发情况，受不确定性影响的程度更小，其技术创新活动更活跃。市场力量越大的企业，其科技创新研发活动更具有规模性，创新产出的回报率也更高。但在面临不确定性上升时，与市场力量较小的企业相比，市场力量越大的企业受不确定性影响较小。根据以上推理可知，由于企业自身受不确定性影响的异质性，在抵抗未来风险能力上存在差异，面对经济政策不确定性的变动时，融资约束小、市场力量大的企业其调整幅度小于融资约束大、市场力量小的企业。基于此，本文提出如下假设：
H2：融资约束小和市场力量大的企业特征有利于企业的科技创新活动，但融资约束越小、市场力量越大的企业，经济政策不确定性对其科技创新的促进作用较弱。
（三） 企业受政府的扶持力度对经济政策不确定性与企业科技创新活动的影响
经济政策倾斜程度对不同企业的侧重有所不同，因此企业科技创新活动对经济政策的敏感度也存在差异。既有文献发现，政府补助与企业科技创新活动间存在正相关关系(解维敏等，2009)[31]。在中国特色社会主义市场经济下，政府在市场经济中一直扮演着重要角色。对于长期以来接受政府财政补助力度较大的企业，虽然在市场竞争中遇到的危机较小，但其同样也会受政策变动的影响。当经济政策不确定性上升时，接受政府补助更小的企业相比之下有着更大的决策空间。在分析上市公司获得的政府补助情况时，发现补助形式多样且补助力度也会随着政策的倾斜而变化。政府补贴和扶持有利于改善上市公司的发展条件，但这些企业也会直接受到经济政策不确定性变动的影响。
企业所有权性质的不同也是企业受到政府政策影响差异的重要因素。一方面，国有企业作为政府财政收入的重要来源之一，当地政府有动机为其谋求更多的资源，使其享受的政府扶持力度更加直接和充分。但另一方面，国有企业的行为决策容易受到非正常的行政干预影响，企业科技创新决策的制定和执行面临更多的人为阻碍，容易错失抢占市场的机会(王春丽和马路，2017)[32]。国有企业的管理者倾向于规避风险，使企业得以平稳运行，而非国有企业的管理者必须充分考虑到失去创新地位给企业带来的机会成本，更倾向于激励企业参与科技创新活动以提高绩效(郝威亚等，2016)[9]。因此, 在不考虑外部环境不确定性的影响时，国有企业比非国有企业享受更充足的资源，有更高的信誉和更广的融资渠道支持企业创新投入。而在涉及到外部环境不确定性的影响时，国有企业规避风险的偏好会削弱不确定性对企业行为的影响，即削弱经济政策不确定性对企业科技创新的正向影响。基于此，本文提出如下假设：
H3：国有企业和受政府补助越大的企业会更多地进行企业科技创新活动，但经济政策不确定性对其科技创新的促进作用较弱。
四、 研究设计
（一） 样本选择与数据来源
本文选取了2008—2017年中国所有A股上市公司为研究样本，其中发明类专利授权数量数据来自国泰安数据库，宏观景气指数、企业景气指数和中国创新环境指数来自国家统计局，其余数据来自万得数据库。对原始数据进行如下处理：剔除ST、ST*、资产负债率超过100%以及财务数据严重缺失的公司样本。为减轻异常值影响，对所有变量进行前后1%的缩尾处理。为有效避免出现反向因果关系，所有解释变量和控制变量均滞后于被解释变量一期。
（二） 变量定义
1.被解释变量。企业的科技创新活动可划分为投入阶段和产出阶段，本文选用了研发费用占主营收入之比衡量创新投入。现有文献大都采用专利申请数量作为创新产出的衡量指标，但是考虑到专利授权量比专利申请量更具有现实意义，且实用新型以及外观设计并不算实质性的创新(黎文靖和郑曼妮，2016)[33]。因此本文收集了上市公司及其子公司、合营公司、联营公司的发明类专利授权数量衡量创新产出。
2.解释变量。(1)经济政策不确定性指数(YPU)：采用Baker等(2016)[3]构建的月度经济政策不确定性指数，并用算数平均法将其转化为年度变量。(2)融资约束(SA)：根据Hadlock和Pierce[34]提出的SA指数衡量企业融资约束程度，以综合考虑企业规模和企业年龄。SA指数越大，表示企业融资约束越小。(3)市场力量(Power)：采用公司主营收入占全体主营收入之和的比例衡量。(4)企业属性(Own)：设置虚拟变量，企业所有权为国有的为1，非国有的则为0。(5)补贴力度(Subsidy)：政府补助占主营收入之比。
3.控制变量。模型中的控制变量选择参照了顾夏铭(2018)[1]、孟庆斌和师倩(2017)[2]等的做法，选取股权集中度、净资产收益率、公司负债水平等衡量公司盈利能力和抵抗风险能力，以及衡量外部因素的宏观经济形势、企业景气指数和中国创新环境指数作为控制变量，并控制了年度固定效应和行业固定效应。
所有回归变量的计算方式如表 1所示：
表 1 变量描述和计算方法变量名称 符号 计算方法 被解释变量 研发强度 Intensity 研发费用/主营收入 发明类专利授权数量 Innosq 当年发明类专利授权数量加1再取对数 解释变量 经济政策不确定性指数 YPU 算数平均值法转化为年度数据 融资约束 SA 0.737×size+0.043×size2-0.04×age 市场力量 Power 公司主营收入占全行业主营收入之比 补贴力度 Subsidy 政府补助/主营收入 控制变量 股权集中度 Equity 前十大股东持股比例 净资产收益率 Net 净利润/总资产 公司负债水平 Asset 资产负债率 宏观经济形势 Economy 人均GDP增长率，大于中位数时为1 企业景气指数 Prosind 算数平均值转化为年度数据 中国创新指数 Innoind 以2005年为基期计算 （三） 回归模型构建
1.经济政策不确定性与企业科技创新基准模型设定。在面对不明朗的外部环境时，企业通过加大科技创新力度提高产品的附加值以保障自身在市场中的地位。根据方程(1)和方程(2)验证经济政策不确定性与企业科技创新的关系，预期YPU的回归系数α1为正。
$$ Intensit{y_{i, t}} = {\alpha _0} + {\alpha _1}YP{U_{i, t - i}} + {\alpha _i}Control{s_{i, t - 1}} + {u_i} $$ (1) $$ Innos{q_{i, t}} = {\alpha _0} + {\alpha _1}YP{U_{i, t - i}} + {\alpha _i}Control{s_{i, t - 1}} + {u_i} $$ (2) 2.经济政策不确定性与企业科技创新关系中企业成长能力异质性的调节作用。以融资约束和企业的市场力量代表企业自身发展异质性，采用方程(3)和方程(4)分析融资约束的影响，方程(5)和方程(6)分析市场力量的影响。融资约束小、市场力量大的企业具备更好的创新条件，预期回归系数为正。同时这类企业对未来风险的抵抗能力也较强，从而受不确定性影响程度相对更低，预期交互项符号为负。
$$ Intensit{y_{i, t}} = {\alpha _0} + {\alpha _1}YP{U_{i, t - i}} + {\alpha _2}P{U_{i, t - 1}}*S{A_{i, t - 1}} + {\alpha _3}S{A_{i, t - 1}} + {\alpha _i}Control{s_{i, t - 1}} + {u_i} $$ (3) $$ Innos{q_{i, t}} = {\alpha _0} + {\alpha _1}YP{U_{i, t - i}} + {\alpha _2}P{U_{i, t - 1}}*S{A_{i, t - 1}} + {\alpha _3}S{A_{i, t - 1}} + {\alpha _i}Control{s_{i, t - 1}} + {u_i} $$ (4) $$ Intensit{y_{i, t}} = {\alpha _0} + {\alpha _1}YP{U_{i, t - i}} + {\alpha _2}P{U_{i, t - 1}}*Powe{r_{i, t - 1}} + {\alpha _3}Powe{r_{i, t - 1}} + {\alpha _i}Control{s_{i, t - 1}} + {u_i} $$ (5) $$ Innos{q_{i, t}} = {\alpha _0} + {\alpha _1}YP{U_{i, t - i}} + {\alpha _2}P{U_{i, t - 1}}*Powe{r_{i, t - 1}} + {\alpha _3}Powe{r_{i, t - 1}} + {\alpha _i}Control{s_{i, t - 1}} + {u_i} $$ (6) 3.经济政策不确定性与企业科技创新关系中企业受政府扶持力度的调节作用。国有企业和受政府补助力度较大的企业虽然有着更优越的生存和发展环境，但同时受到经济政策变化的影响更加直接。方程(7)和方程(8)表示不同所有制企业受到的影响，方程(9)和方程(10)表示企业受政府补贴差异的影响。国有企业、受补助力度较大的企业抵抗未来风险的能力更强，从而受不确定性影响的程度更低，预期交互项符号为负。
$$ Intensit{y_{i, t}} = {\alpha _0} + {\alpha _1}YP{U_{i, t - i}} + {\alpha _2}P{U_{i, t - 1}}*Ow{n_{i, t - 1}} + {\alpha _3}Ow{n_{i, t - 1}} + {\alpha _i}Control{s_{i, t - 1}} + {u_i} $$ (7) $$ Innos{q_{i, t}} = {\alpha _0} + {\alpha _1}YP{U_{i, t - i}} + {\alpha _2}P{U_{i, t - 1}}*Ow{n_{i, t - 1}} + {\alpha _3}Ow{n_{i, t - 1}} + {\alpha _i}Control{s_{i, t - 1}} + {u_i} $$ (8) $$ Intensit{y_{i, t}} = {\alpha _0} + {\alpha _1}YP{U_{i, t - i}} + {\alpha _2}P{U_{i, t - 1}}*Subsid{y_{i, t - 1}} + {\alpha _3}Subsid{y_{i, t - 1}} + {\alpha _i}Control{s_{i, t - 1}} + {u_i} $$ (9) $$ Innos{q_{i, t}} = {\alpha _0} + {\alpha _1}YP{U_{i, t - i}} + {\alpha _2}P{U_{i, t - 1}}*Subsid{y_{i, t - 1}} + {\alpha _3}Subsid{y_{i, t - 1}} + {\alpha _i}Control{s_{i, t - 1}} + {u_i} $$ (10) 五、 检验结果与分析
（一） 描述性统计
表 2为主要变量的描述性统计分析。根据企业科技创新投入(Intensity)和企业科技创新产出(Innosq)以及经济政策不确定性(YPU)三个主要指标确定样本量的大小, 并报告了变量的峰度和偏度，描述变量取值分布形态的陡缓程度以及偏斜方向。从表 2中可知，中国宏观经济政策不确定性指数PU的均值为182.3，标准差为81.08；研发强度的均值为0.968，标准差为0.281。说明主要变量在样本期内存在充分变异，研究具有一定的现实意义和可行性。
表 2 描述性统计分析Variables Obs Mean Std.Dev. Skew. Kurt. Intensity 13 214 0.113 0.311 5.368 33.928 Innosq 13 214 1.19 1.251 0.965 3.336 YPU 13 028 200.113 92.586 0.848 2.295 SA 13 004 -0.344 0.923 1.24 5.099 Power 11 431 0.000 2 0.001 5.864 40.989 Own 13 214 0.308 0.462 0.831 1.691 Subsidy 12 845 0.544 0.611 2.833 13.732 Prosind 13 028 83.809 57.247 -0.741 1.633 Economy 13 028 0.647 0.478 -0.615 1.378 Innoind 13 028 158.494 19.859 -0.21 1.933 Net 12 999 8.373 10.679 -0.906 10.378 Asset 13 027 40.329 20.358 0.273 2.34 Equity 11 951 59.82 15.682 -0.189 2.599 （二） 实证结果分析
表 3同时报告了固定效应(Fe)和随机效应(Re)两种模型的检验结果。经过豪斯曼检验后，本文选用面板固定效应模型就方程(1)和方程(2)对假设1的内容进行检验。考虑到科技创新的投入和产出都具有滞后性，且为了减轻内生性，所有解释变量和控制变量均滞后一期，并控制了年度固定效应和行业固定效应。限于篇幅，所有的控制变量、年度固定效应与行业固定效应均用C代替。
表 3 经济政策不确定性与企业科技创新基准模型的回归结果(1) (2) (3) (4) Intensity Intensity Innosq Innosq YPU 0.001 6***(0.000 4) 0.001 6***(0.000 4) 0.003 2**(0.001 1) 0.003 1**(0.001 1) _cons 1.719 7***(0.299 5) 1.485 6***(0.300 4) 9.432 1***(0.909 2) 9.161 3***(0.916 6) N 11 922 11 922 11 922 11 922 C Y Y Y Y 模型 Fe Re Fe Re Hasuman 110.51*** 181.15*** F 13.032 0 560.130 8 P 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0 注：括号内为标准误；*、**和***分别表示在0.05、0.01、0.001水平上显著。下表同 表 3中(1)(2)列表示2008—2017年间经济政策不确定性与上市公司研发强度的关系，(3)(4)列表示经济政策不确定性与上市公司发明类专利授权数量的关系。结果显示，无论是随机效应模型还是固定效应模型，经济政策不确定性与企业研发强度和企业当年发明类专利授权数量都存在显著的正相关关系，验证了假设1中关于经济政策不确定性对企业科技创新具有促进作用的观点。说明对于上市公司而言，经济政策的不确定性导致企业发展环境不太明朗，给企业的生存和发展带来了一定的风险，但是正如Knight和Publicatins(1921)[27]所指出的，经济政策不确定性的提升同时也给企业带来了发展机遇，企业可以通过加大科技创新活动力度进一步扩大其市场势力，谋取更大的发展空间和市场份额。在这种机制下，经济政策不确定会给企业科技创新带来正向促进作用的结论具有合理性。
本文分别从企业融资约束这一微观因素和企业市场力量这一行业因素两个角度出发，利用方程(3)至方程(6)构建面板固定效应模型分析企业受未来不确定性影响的程度大小。表 4中(1)(2)列是融资约束回归结果，(3)(4)列是市场力量回归结果。
表 4 企业自身发展能力异质性的调节作用回归结果(1) (2) (3) (4) Intensity Innosq Intensity Innosq YPU 0.001 9***(0.000 4) 0.003 9***(0.001 1) 0.001 5***(0.000 4) 0.003 2**(0.001 2) SA 0.175 4***(0.012 4) 0.505 1***(0.037 7) YSA -0.000 5***(0.000 0) -0.001 6***(0.000 1) Power 147.302 4***(9.914 4) 125.605 9***(31.116 0) YPower -0.660 6***(0.046 5) -0.895 5***(0.146 0) _cons 2.135 7***(0.297 4) 10.549 2***(0.903 1) 1.470 1***(0.296 2) 9.213 6***(0.929 5) N 11 900 11 900 10 535 10 535 C Y Y Y Y F 35.782 8 516.558 1 26.475 3 447.347 3 P 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0 注：YSA表示用算数平均法计算的经济政策不确定性指数与企业融资约束的交互项，YPower表示用算数平均法计算的经济政策不确定性指数与市场力量的交互项 由SA指数的构建方法及其定义可知，SA指数越大代表企业融资约束越小。表 4中第(1)列显示，SA的回归系数在1%的水平上显著为正，说明企业的融资约束越小，能够用于科技创新研发投入的资金也越充裕，即企业科技创新水平越高，符合预期。第(2)列显示经济政策不确定性和融资约束指数的交互项为负，即融资约束较小的企业对未来可能出现的风险抵御能力较强，不容易受到不确定性因素的影响，即经济政策不确定性对融资约束小的企业科技创新的促进作用较弱。融资约束小的企业能够灵活地调整资金的投资分配，有着充分的自主权，因此受到不确定性的影响较小。回归结果从融资约束角度验证了假设2。
第(3)(4)列显示，市场力量的相关系数通过了1%的显著性水平，说明市场力量与科技创新产出和投入存在正相关关系，与前文理论分析一致。根据市场力量与经济政策不确定性指数的交互项YPower为负可知，相比市场力量较小的企业，经济政策不确定性对市场力量较大企业的科技创新所发挥的促进作用较弱。这是因为市场份额较大的企业自身实力更强，对未来可能出现的风险有着较强的抵抗能力，因此受不确定性影响程度较低；而市场力量较小的企业在遭遇风险时，为保障自身的生存和发展有更大的动力促进创新活动，回归结果从市场力量角度进一步验证了假设2。
由于政府的扶持对象及扶持力度不同，不同企业受到政策的影响程度不可避免地存在差异。本文选取了受政府补贴力度不同的企业和不同所有制属性的企业为样本，基于方程(7)至方程(10)，加入了所有制、受政府补贴程度与经济政策不确定性的交互项，再对经济政策不确定性与企业科技创新的关系进行实证分析，回归结果见表 5。
表 5 企业受政府扶持力度异质性的调节作用回归结果(1) (2) (3) (4) Intensity Innosq Intensity Innosq YPU 0.001 7***(0.000 4) 0.003 5**(0.001 1) 0.001 6***(0.000 4) 0.003 4**(0.001 1) Own 0.106 3***(0.028 9) 0.129 9(0.087 6) YOwn -0.000 4***(0.000 1) -0.001 2***(0.000 2) Subsidy -0.032 5**(0.010 9) 0.108 8**(0.033 4) YSubsidy 0.000 1*(0.000 0) -0.000 6***(0.000 1) _cons 1.653 1***(0.299 1) 9.295 2***(0.907 7) 1.700 4***(0.298 3) 9.299 3***(0.912 9) N 11 922 11 922 11 757 11 757 C Y Y Y Y F 14.242 3 480.235 3 11.069 7 474.177 3 P 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0 注：YOwn表示用算数平均法计算的经济政策不确定性指数与企业所有制的交互项，YPower表示用算数平均法计算的经济政策不确定性指数与市场力量的交互项 由表 5可见，经济政策不确定性与企业科技创新显著为正。国有企业有利于企业创新，但其倾向于规避风险的偏好会削弱政策不确定性的影响，交互项显著为负；政府补贴对企业科技创新产出的影响为正，交互项也通过了1%的显著性水平检验，验证了假设3。相比政府补贴力度较小的企业，补贴力度大的企业其科技创新投入更容易受到经济政策不确定性的影响，政策的变化会直接作用于企业的投资决策并反映到科技创新投入方面。
六、 稳健性检验
（一） 替换被解释变量
在不考虑企业营业能力的情况下，企业当年的研发费用投入能够直接反映企业的科技创新投入水平，因此将研发强度替换为企业研发费用的对数后再进行回归，结果不变，见表 6。前文采用了发明类专利授权数量作为被解释变量，考虑到目前大部分研究仍选用专利的申请数量作为企业科技创新产出的代理指标，此处重新加入专利申请数量以及发明类专利申请数量作为被解释变量，结果不变，见表 7。
表 6 以研发费用衡量创新产出的检验结果(1) (2) (3) (4) lInnof lInnof lInnof lInnof YPU 0.001 9***(0.000 3) 0.003 6***(0.000 3) 0.003 9***(0.000 3) 0.003 7***(0.000 3) X=SA X=Power X=Own X=Subsidy X 0.729 3***(0.027 3) 7.041 3(21.672 0) 0.018 2(0.065 5) -0.049 4*(0.024 8) YPU*X -0.000 1(0.000 1) -0.023 0(0.101 7) -0.000 4**(0.000 1) -0.000 0(0.000 1) _cons 16.655 9***(0.088 5) 15.468 4***(0.092 6) 15.383 8***(0.085 7) 15.445 4***(0.083 5) N 11 900 10 535 11 922 11 757 C Y Y Y Y F 578.290 0 353.651 8 463.806 6 458.575 5 P 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0 注：YPU*X表示用算数平均法计算的经济政策不确定性指数与相应的企业异质性的交互项。表 7、表 10同 表 7 以专利申请、发明类专利申请衡量创新产出的检验结果(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) Patent Inno Patent Inno Patent Inno Patent Inno YPU 0.002 3*** 0.002 0*** 0.003 6*** 0.003 6*** 0.003 7*** 0.003 6*** 0.003 8*** 0.003 7*** (0.000 4) (0.000 4) (0.000 4) (0.000 4) (0.000 4) (0.000 4) (0.000 4) (0.000 4) X=SA X=Power X=Own X=Subsidy X 0.495 4*** 0.558 7*** 3.856 3 13.820 1 0.037 8 0.096 9 0.012 0 0.042 4 (0.034 4) (0.036 5) (28.344 1) (29.978 9) (0.080 3) (0.085 0) (0.030 5) (0.032 3) YPU*X 0.000 2* 0.000 0 -0.039 1 -0.101 9 0.000 0 -0.000 2 0.000 2 -0.000 2 (0.000 1) (0.000 1) (0.133 0) (0.140 6) (0.000 2) (0.000 2) (0.000 1) (0.000 1) _cons 3.168 9*** 2.262 2*** 2.179 3*** 1.151 0*** 2.175 4*** 1.196 1*** 2.219 9*** 1.252 2*** (0.111 5) (0.118 1) (0.121 2) (0.128 1) (0.105 0) (0.111 1) (0.102 6) (0.108 7) N 11 900 11 900 10 535 10 535 11 922 11 922 11 757 11 757 C Y Y Y Y Y Y Y Y F 170.790 5 160.007 1 107.534 2 99.952 0 141.043 2 131.198 2 137.407 1 128.481 0 P 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0 （二） 重新测算经济不确定性指数
本文所采用的经济政策不确定性指数是根据Baker等(2016)[3]构建的月度数据，而衡量企业科技创新投入和创新产出的被解释变量研发强度、发明专利授权数量都是年度数据，因此需要先将解释变量转化为年度数据，采用算数平均值法计算。为了进一步检验经济政策不确定性指数YPU构造方法的稳健性，本文尝试使用几何平均法和中位值法重新将月度经济不确定性指数转化为年度经济不确定性指数，分别记为GPU和MPU。经济政策不确定性指数与SA的交互项记为GSA、MSA, 与市场力量的交互项记为GPower、MPower，回归结果见表 8。经济政策不确定性指数与Subsidy的交互项记为GSubsidy、MSsubsidy，回归结果见表 9。主要结论与上文基本一致。
表 8 基于几何平均法构建经济政策不确定性指数检验结果(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) Intensity Innosq Intensity Innosq Intensity Innosq Intensity Innosq GPU 0.001 4*** 0.002 8*** 0.001 1*** 0.002 4** 0.001 3*** 0.002 7** 0.001 1*** 0.002 5** (0.000 3) (0.000 8) (0.000 3) (0.000 8) (0.000 3) (0.000 8) (0.000 3) (0.000 8) X=SA X=Power X=Own X=Subsidy X 0.173 3*** 0.484 8*** 131.568 9*** 107.309 9*** 0.103 3*** 0.112 9 -0.034 0** 0.104 9** (0.012 2) (0.037 2) (9.336 9) (29.269 8) (0.028 6) (0.086 8) (0.010 5) (0.032 0) GPU*X -0.000 5*** -0.001 6*** -0.632 3*** -0.87 46*** -0.000 4*** -0.001 2*** 0.000 1* -0.000 6*** (0.000 0) (0.000 1) (0.047 1) (0.147 7) (0.000 1) (0.000 2) (0.000 0) (0.000 1) _cons 1.685 2*** 9.585 2*** 1.158 8*** 8.532 2*** 1.273 2*** 8.567 4*** 1.322 6*** 8.581 8*** (0.213 6) (0.649 4) (0.212 4) (0.665 7) (0.213 7) (0.648 5) (0.213 0) (0.651 9) N 11 900 11 900 10 535 10 535 11 922 11 922 11 757 11 757 C Y Y Y Y Y Y Y Y F 37.250 3 515.833 0 24.781 9 447.007 6 14.373 1 480.124 9 11.181 9 474.266 9 P 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0 注：GPU*X表示用几何平均法计算的经济政策不确定性指数与相应的企业异质性的交互项 表 9 基于中位值法构建经济政策不确定性指数的检验结果(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) Intensity Innosq Intensity Innosq Intensity Innosq Intensity Innosq MPU 0.001 3*** 0.002 6*** 0.001 1*** 0.002 3** 0.001 3*** 0.002 6** 0.001 1*** 0.002 4** (0.000 3) (0.000 8) (0.000 3) (0.000 8) (0.000 3) (0.000 8) (0.000 3) (0.000 8) X=SA X=Power X=Own X=Subsidy X 0.171 0*** 0.482 0*** 150.543 3*** 113.051 4*** 0.106 6*** 0.120 2 -0.032 1** 0.080 1* (0.012 5) (0.038 0) (10.367 7) (32.533 0) (0.029 1) (0.088 2) (0.011 3) (0.034 6) MPU*X -0.000 5*** -0.001 7*** -0.758 7*** -0.928 4*** -0.000 4*** -0.001 3*** 0.000 1* -0.000 5** (0.000 0) (0.000 1) (0.055 0) (0.172 7) (0.000 1) (0.000 2) (0.000 1) (0.000 2) _cons 1.436 5*** 9.0741*** 0.967 0*** 8.137 6*** 1.061 7*** 8.167 8*** 1.107 3*** 8.180 5*** (0.167 6) (0.509 2) (0.165 2) (0.518 5) (0.165 8) (0.503 3) (0.165 2) (0.505 9) N 11 900 11 900 10 535 10 535 11 922 11 922 11 757 11 757 C Y Y Y Y Y Y Y Y F 33.278 2 510.013 7 25.553 9 446.192 9 14.032 3 479.324 5 11.021 4 473.235 0 P 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0 注：MPU*X表示用中位数法计算的经济政策不确定性指数与相应的企业异质性的交互项 （三） 加入剔除的ST公司
考虑到ST及ST*公司属于抵抗风险能力较弱的公司，剔除后可能会导致上市公司总体抗风险能力上升，因此将其重新纳入样本范围并进行回归分析。经济政策不确定性指数与SA的交互项记为YSA, 与市场力量的交互项记为YPower, 与Subsidy的交互项记为Ysubsidy，回归结果见表 10。结果显示解释变量、交互项对被解释变量的影响与上文基本一致，表明主要结论稳健不变。
表 10 采用全部A股上市公司数据为样本的检验结果(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) Intensity Innosq Intensity Innosq Intensity Innosq Intensity Innosq YPU 0.001 9*** 0.003 7*** 0.001 6*** 0.003 0** 0.001 8*** 0.003 4** 0.001 7*** 0.003 2** (0.000 4) (0.001 1) (0.000 4) (0.001 1) (0.000 4) (0.001 1) (0.000 4) (0.001 1) X=SA X=Power X=Own X=Subsidy X 0.1759*** 0.4958*** 147.203 9*** 124.517 3*** 0.108 3*** 0.120 3 -0.029 2** 0.104 9** (0.012 2) (0.037 1) (9.781 7) (30.786 3) (0.028 4) (0.086 4) (0.010 7) (0.032 8) YPU*X -0.000 5*** -0.001 6*** -0.657 5*** -0.883 2*** -0.000 4*** -0.001 2*** 0.000 1* -0.000 6*** (0.000 0) (0.000 1) (0.046 0) (0.144 9) (0.000 1) (0.000 2) (0.000 0) (0.000 1) _cons 2.194 9*** 10.370 6*** 1.506 4*** 9.062 1*** 1.709 3*** 9.156 8*** 1.758 4*** 9.164 7*** (0.292 8) (0.892 5) (0.291 9) (0.918 6) (0.294 6) (0.897 2) (0.294 0) (0.902 4) N 12 136 12 136 10 739 10 739 12 158 12 158 11 985 11 985 C Y Y Y Y Y Y Y Y F 37.383 5 526.128 1 27.162 0 455.437 4 15.080 7 488.977 4 11.623 5 483.165 7 P 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0 七、 结论与启示
本文基于Baker等(2016)[3]构建的经济政策不确定性指数，利用2008—2017年所有A股上市公司的数据，采用面板固定效应模型对经济政策不确定性和企业科技创新的关系进行实证检验。研究发现：(1)不同于宏观不确定性会抑制微观企业投资的结论，本文实证结果表明经济政策不确定性对企业科技创新活动具有显著的促进作用。(2)受外部环境影响较大的企业对于经济政策不确定性变动的敏感度更高，即抗风险能力更强的企业，如融资约束较小、市场力量较大和国有企业，经济政策不确定性对其科技创新的正向影响较小。(3)受政府补贴力度更大的企业，其创新投入决策更容易受到政策变动的直接影响，对经济政策不确定性的敏感程度更高，因此其科技创新投入受到经济政策不确定性的影响更大。
政策含义：在宏观经济政策变动较大的背景下，企业为了谋求生存和发展空间而加大创新力度，即经济政策不确定性会促进企业的科技创新。但是经济政策不确定性的增强也可能会给企业带来其他负面影响，如减少企业的资本投资或者改变企业平稳发展的轨迹，因此政府在出台宏观政策以调整经济形势时，应对利弊进行权衡。其次，融资约束大的企业受经济政策不确定性的影响较大，经济政策不确定性对这些企业的促进作用更强，但并不意味着政府应束缚企业的融资行为。在不考虑经济政策不确定性的情况下，融资约束小对企业科技创新有着正向促进作用，也就是说，完善金融市场、降低企业的融资成本有利于为企业发展创造良好的经营环境。最后，政府应支持具有创新潜力的企业的发展，加大对新创企业的扶持力度，为企业创造良好的发展环境。同时在分配创新补贴时，也应甄别企业创新活动是实质性创新亦或策略性创新，从而促进企业从事高质量的科技创新活动。
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表 1 变量描述和计算方法
变量名称 符号 计算方法 被解释变量 研发强度 Intensity 研发费用/主营收入 发明类专利授权数量 Innosq 当年发明类专利授权数量加1再取对数 解释变量 经济政策不确定性指数 YPU 算数平均值法转化为年度数据 融资约束 SA 0.737×size+0.043×size2-0.04×age 市场力量 Power 公司主营收入占全行业主营收入之比 补贴力度 Subsidy 政府补助/主营收入 控制变量 股权集中度 Equity 前十大股东持股比例 净资产收益率 Net 净利润/总资产 公司负债水平 Asset 资产负债率 宏观经济形势 Economy 人均GDP增长率，大于中位数时为1 企业景气指数 Prosind 算数平均值转化为年度数据 中国创新指数 Innoind 以2005年为基期计算 
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表 2 描述性统计分析
Variables Obs Mean Std.Dev. Skew. Kurt. Intensity 13 214 0.113 0.311 5.368 33.928 Innosq 13 214 1.19 1.251 0.965 3.336 YPU 13 028 200.113 92.586 0.848 2.295 SA 13 004 -0.344 0.923 1.24 5.099 Power 11 431 0.000 2 0.001 5.864 40.989 Own 13 214 0.308 0.462 0.831 1.691 Subsidy 12 845 0.544 0.611 2.833 13.732 Prosind 13 028 83.809 57.247 -0.741 1.633 Economy 13 028 0.647 0.478 -0.615 1.378 Innoind 13 028 158.494 19.859 -0.21 1.933 Net 12 999 8.373 10.679 -0.906 10.378 Asset 13 027 40.329 20.358 0.273 2.34 Equity 11 951 59.82 15.682 -0.189 2.599
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表 3 经济政策不确定性与企业科技创新基准模型的回归结果
(1) (2) (3) (4) Intensity Intensity Innosq Innosq YPU 0.001 6***(0.000 4) 0.001 6***(0.000 4) 0.003 2**(0.001 1) 0.003 1**(0.001 1) _cons 1.719 7***(0.299 5) 1.485 6***(0.300 4) 9.432 1***(0.909 2) 9.161 3***(0.916 6) N 11 922 11 922 11 922 11 922 C Y Y Y Y 模型 Fe Re Fe Re Hasuman 110.51*** 181.15*** F 13.032 0 560.130 8 P 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0 注：括号内为标准误；*、**和***分别表示在0.05、0.01、0.001水平上显著。下表同
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表 4 企业自身发展能力异质性的调节作用回归结果
(1) (2) (3) (4) Intensity Innosq Intensity Innosq YPU 0.001 9***(0.000 4) 0.003 9***(0.001 1) 0.001 5***(0.000 4) 0.003 2**(0.001 2) SA 0.175 4***(0.012 4) 0.505 1***(0.037 7) YSA -0.000 5***(0.000 0) -0.001 6***(0.000 1) Power 147.302 4***(9.914 4) 125.605 9***(31.116 0) YPower -0.660 6***(0.046 5) -0.895 5***(0.146 0) _cons 2.135 7***(0.297 4) 10.549 2***(0.903 1) 1.470 1***(0.296 2) 9.213 6***(0.929 5) N 11 900 11 900 10 535 10 535 C Y Y Y Y F 35.782 8 516.558 1 26.475 3 447.347 3 P 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0 注：YSA表示用算数平均法计算的经济政策不确定性指数与企业融资约束的交互项，YPower表示用算数平均法计算的经济政策不确定性指数与市场力量的交互项
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表 5 企业受政府扶持力度异质性的调节作用回归结果
(1) (2) (3) (4) Intensity Innosq Intensity Innosq YPU 0.001 7***(0.000 4) 0.003 5**(0.001 1) 0.001 6***(0.000 4) 0.003 4**(0.001 1) Own 0.106 3***(0.028 9) 0.129 9(0.087 6) YOwn -0.000 4***(0.000 1) -0.001 2***(0.000 2) Subsidy -0.032 5**(0.010 9) 0.108 8**(0.033 4) YSubsidy 0.000 1*(0.000 0) -0.000 6***(0.000 1) _cons 1.653 1***(0.299 1) 9.295 2***(0.907 7) 1.700 4***(0.298 3) 9.299 3***(0.912 9) N 11 922 11 922 11 757 11 757 C Y Y Y Y F 14.242 3 480.235 3 11.069 7 474.177 3 P 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0 注：YOwn表示用算数平均法计算的经济政策不确定性指数与企业所有制的交互项，YPower表示用算数平均法计算的经济政策不确定性指数与市场力量的交互项
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表 6 以研发费用衡量创新产出的检验结果
(1) (2) (3) (4) lInnof lInnof lInnof lInnof YPU 0.001 9***(0.000 3) 0.003 6***(0.000 3) 0.003 9***(0.000 3) 0.003 7***(0.000 3) X=SA X=Power X=Own X=Subsidy X 0.729 3***(0.027 3) 7.041 3(21.672 0) 0.018 2(0.065 5) -0.049 4*(0.024 8) YPU*X -0.000 1(0.000 1) -0.023 0(0.101 7) -0.000 4**(0.000 1) -0.000 0(0.000 1) _cons 16.655 9***(0.088 5) 15.468 4***(0.092 6) 15.383 8***(0.085 7) 15.445 4***(0.083 5) N 11 900 10 535 11 922 11 757 C Y Y Y Y F 578.290 0 353.651 8 463.806 6 458.575 5 P 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0 注：YPU*X表示用算数平均法计算的经济政策不确定性指数与相应的企业异质性的交互项。表 7、表 10同
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表 7 以专利申请、发明类专利申请衡量创新产出的检验结果
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) Patent Inno Patent Inno Patent Inno Patent Inno YPU 0.002 3*** 0.002 0*** 0.003 6*** 0.003 6*** 0.003 7*** 0.003 6*** 0.003 8*** 0.003 7*** (0.000 4) (0.000 4) (0.000 4) (0.000 4) (0.000 4) (0.000 4) (0.000 4) (0.000 4) X=SA X=Power X=Own X=Subsidy X 0.495 4*** 0.558 7*** 3.856 3 13.820 1 0.037 8 0.096 9 0.012 0 0.042 4 (0.034 4) (0.036 5) (28.344 1) (29.978 9) (0.080 3) (0.085 0) (0.030 5) (0.032 3) YPU*X 0.000 2* 0.000 0 -0.039 1 -0.101 9 0.000 0 -0.000 2 0.000 2 -0.000 2 (0.000 1) (0.000 1) (0.133 0) (0.140 6) (0.000 2) (0.000 2) (0.000 1) (0.000 1) _cons 3.168 9*** 2.262 2*** 2.179 3*** 1.151 0*** 2.175 4*** 1.196 1*** 2.219 9*** 1.252 2*** (0.111 5) (0.118 1) (0.121 2) (0.128 1) (0.105 0) (0.111 1) (0.102 6) (0.108 7) N 11 900 11 900 10 535 10 535 11 922 11 922 11 757 11 757 C Y Y Y Y Y Y Y Y F 170.790 5 160.007 1 107.534 2 99.952 0 141.043 2 131.198 2 137.407 1 128.481 0 P 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0
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表 8 基于几何平均法构建经济政策不确定性指数检验结果
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) Intensity Innosq Intensity Innosq Intensity Innosq Intensity Innosq GPU 0.001 4*** 0.002 8*** 0.001 1*** 0.002 4** 0.001 3*** 0.002 7** 0.001 1*** 0.002 5** (0.000 3) (0.000 8) (0.000 3) (0.000 8) (0.000 3) (0.000 8) (0.000 3) (0.000 8) X=SA X=Power X=Own X=Subsidy X 0.173 3*** 0.484 8*** 131.568 9*** 107.309 9*** 0.103 3*** 0.112 9 -0.034 0** 0.104 9** (0.012 2) (0.037 2) (9.336 9) (29.269 8) (0.028 6) (0.086 8) (0.010 5) (0.032 0) GPU*X -0.000 5*** -0.001 6*** -0.632 3*** -0.87 46*** -0.000 4*** -0.001 2*** 0.000 1* -0.000 6*** (0.000 0) (0.000 1) (0.047 1) (0.147 7) (0.000 1) (0.000 2) (0.000 0) (0.000 1) _cons 1.685 2*** 9.585 2*** 1.158 8*** 8.532 2*** 1.273 2*** 8.567 4*** 1.322 6*** 8.581 8*** (0.213 6) (0.649 4) (0.212 4) (0.665 7) (0.213 7) (0.648 5) (0.213 0) (0.651 9) N 11 900 11 900 10 535 10 535 11 922 11 922 11 757 11 757 C Y Y Y Y Y Y Y Y F 37.250 3 515.833 0 24.781 9 447.007 6 14.373 1 480.124 9 11.181 9 474.266 9 P 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0 注：GPU*X表示用几何平均法计算的经济政策不确定性指数与相应的企业异质性的交互项
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表 9 基于中位值法构建经济政策不确定性指数的检验结果
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) Intensity Innosq Intensity Innosq Intensity Innosq Intensity Innosq MPU 0.001 3*** 0.002 6*** 0.001 1*** 0.002 3** 0.001 3*** 0.002 6** 0.001 1*** 0.002 4** (0.000 3) (0.000 8) (0.000 3) (0.000 8) (0.000 3) (0.000 8) (0.000 3) (0.000 8) X=SA X=Power X=Own X=Subsidy X 0.171 0*** 0.482 0*** 150.543 3*** 113.051 4*** 0.106 6*** 0.120 2 -0.032 1** 0.080 1* (0.012 5) (0.038 0) (10.367 7) (32.533 0) (0.029 1) (0.088 2) (0.011 3) (0.034 6) MPU*X -0.000 5*** -0.001 7*** -0.758 7*** -0.928 4*** -0.000 4*** -0.001 3*** 0.000 1* -0.000 5** (0.000 0) (0.000 1) (0.055 0) (0.172 7) (0.000 1) (0.000 2) (0.000 1) (0.000 2) _cons 1.436 5*** 9.0741*** 0.967 0*** 8.137 6*** 1.061 7*** 8.167 8*** 1.107 3*** 8.180 5*** (0.167 6) (0.509 2) (0.165 2) (0.518 5) (0.165 8) (0.503 3) (0.165 2) (0.505 9) N 11 900 11 900 10 535 10 535 11 922 11 922 11 757 11 757 C Y Y Y Y Y Y Y Y F 33.278 2 510.013 7 25.553 9 446.192 9 14.032 3 479.324 5 11.021 4 473.235 0 P 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0 注：MPU*X表示用中位数法计算的经济政策不确定性指数与相应的企业异质性的交互项
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表 10 采用全部A股上市公司数据为样本的检验结果
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) Intensity Innosq Intensity Innosq Intensity Innosq Intensity Innosq YPU 0.001 9*** 0.003 7*** 0.001 6*** 0.003 0** 0.001 8*** 0.003 4** 0.001 7*** 0.003 2** (0.000 4) (0.001 1) (0.000 4) (0.001 1) (0.000 4) (0.001 1) (0.000 4) (0.001 1) X=SA X=Power X=Own X=Subsidy X 0.1759*** 0.4958*** 147.203 9*** 124.517 3*** 0.108 3*** 0.120 3 -0.029 2** 0.104 9** (0.012 2) (0.037 1) (9.781 7) (30.786 3) (0.028 4) (0.086 4) (0.010 7) (0.032 8) YPU*X -0.000 5*** -0.001 6*** -0.657 5*** -0.883 2*** -0.000 4*** -0.001 2*** 0.000 1* -0.000 6*** (0.000 0) (0.000 1) (0.046 0) (0.144 9) (0.000 1) (0.000 2) (0.000 0) (0.000 1) _cons 2.194 9*** 10.370 6*** 1.506 4*** 9.062 1*** 1.709 3*** 9.156 8*** 1.758 4*** 9.164 7*** (0.292 8) (0.892 5) (0.291 9) (0.918 6) (0.294 6) (0.897 2) (0.294 0) (0.902 4) N 12 136 12 136 10 739 10 739 12 158 12 158 11 985 11 985 C Y Y Y Y Y Y Y Y F 37.383 5 526.128 1 27.162 0 455.437 4 15.080 7 488.977 4 11.623 5 483.165 7 P 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0 0.000 0
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<thead>
<tr>
<td class="table_top_border" align="center">
</td><td class="table_top_border" align="center">变量名称</td>
<td class="table_top_border" align="center">符号</td>
<td class="table_top_border" align="center">计算方法</td>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr>
<td class="table_top_border2" align="center">被解释变量</td>
<td class="table_top_border2" align="center">研发强度</td>
<td class="table_top_border2" align="center"><i>Intensity</i></td>
<td class="table_top_border2" align="center">研发费用/主营收入</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">
</td><td align="center">发明类专利授权数量</td>
<td align="center"><i>Innosq</i></td>
<td align="center">当年发明类专利授权数量加1再取对数</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">解释变量</td>
<td align="center">经济政策不确定性指数</td>
<td align="center"><i>YPU</i></td>
<td align="center">算数平均值法转化为年度数据</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">
</td><td align="center">融资约束</td>
<td align="center">SA</td>
<td align="center">0.737×<i>size</i>+0.043×<i>size</i><sup>2</sup>-0.04×<i>age</i></td>
</tr>
<tr>
<td align="center">
</td><td align="center">市场力量</td>
<td align="center"><i>Power</i></td>
<td align="center">公司主营收入占全行业主营收入之比</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">
</td><td align="center">补贴力度</td>
<td align="center"><i>Subsidy</i></td>
<td align="center">政府补助/主营收入</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">控制变量</td>
<td align="center">股权集中度</td>
<td align="center"><i>Equity</i></td>
<td align="center">前十大股东持股比例</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">
</td><td align="center">净资产收益率</td>
<td align="center"><i>Net</i></td>
<td align="center">净利润/总资产</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">
</td><td align="center">公司负债水平</td>
<td align="center"><i>Asset</i></td>
<td align="center">资产负债率</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">
</td><td align="center">宏观经济形势</td>
<td align="center"><i>Economy</i></td>
<td align="center">人均GDP增长率，大于中位数时为1</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">
</td><td align="center">企业景气指数</td>
<td align="center"><i>Prosind</i></td>
<td align="center">算数平均值转化为年度数据</td>
</tr>
<tr>
<td class="table_bottom_border" align="center">
</td><td class="table_bottom_border" align="center">中国创新指数</td>
<td class="table_bottom_border" align="center"><i>Innoind</i></td>
<td class="table_bottom_border" align="center">以2005年为基期计算</td>
</tr>
</tbody>
</table></div></foreignObject></svg>)