經濟政策不確定性對企業技術創新的影響

余青如

[提要] 經濟政策不確定性對企業技術創新的影響一直是有待研究的問題。本文以2009～2016年中國創業板所有具有VC/PE投資背景的上市公司為研究樣本，采用面板固定效應模型實證分析經濟政策不確定性對企業創新的影響。實證發現：經濟政策不確定性對企業研發投入和企業創新產出均具有顯著的促進效果;相比于具有IVC投資背景的企業，經濟政策不確定性對企業技術創新的促進作用在具有CVC投資背景的企業顯得更加顯著。

關鍵詞：經濟政策不確定性;技術創新;公司創業投資

中圖分類號：F83 文獻標識碼：A

收錄日期：2019年12月16日

一、引言

創新是一個國家經濟發展的源動力。黨的十九大提出創新是引領發展的第一動力，并且出臺一系列例如“一帶一路”、“四萬億”等重大經濟政策，在貨幣政策中不斷切換“穩健”、“從緊”、“適度寬松”等方式。雖然這些經濟政策保證我國經濟能夠平穩發展，但也增強企業面對的經濟政策不確定性。

由于投資目標不同，風險投資分為獨立創業投資和公司創業投資。獨立創業投資，就是通常所指的傳統風險投資，占到風險投資的絕大多數，一般采取有限合伙制形式，如個人、金融機構、政府機構等。公司創業投資，簡稱為公司創投，是傳統風險投資行業進一步衍生而來，其主營業務是非金融類的企業所進行的風險投資活動，通常是由其下屬部門或成立的子公司來完成對被投資企業的股權投資。因此，IVC的特點是具有一定的“代理”性質，而利益最大化的退出方式——成功上市（IPO）是其看重的最主要的退出選擇。CVC投資機構秉承母公司的戰略優先原則，能夠對被投資企業的技術創新產生一定的失敗容忍度，并不一定要求被投資企業速成。基于此，本文試圖研究經濟政策不確定性是否會對企業技術創新產生影響，并且進一步研究，CVC被投資企業是否比IVC投資企業受影響程度更深。

二、研究設計

（一）樣本選擇和數據來源。本文選取了2009～2016年中國所有創業板上市公司為研究樣本，本文采用初創企業上市年份的數據觀察是否具有VC支持，留用其后1年，未來兩期的創新投入和產出。因而，本文的樣本選取截至2016年，留有2017年和2018年觀察未來一二期的創新投入和創新產出。截至2016年12月31日，在我國創業板上市公司上市的企業共有571家，其中具有VC/PE支持IPO共計357家。本文將VC根據其組織形式劃分為CVC與IVC兩類。根據清科數據庫中對VC的描述，對于每一個可能的CVC，我們找出其母公司，并根據其母公司必須是非金融機構才能定義為CVC。本文定義，如果投資到初創企業的VC至少有一個是CVC，則企業定義為CVC被投資企業，否則為IVC被投資企業。其中發明類專利授權數量來自中國國家知識產權局，創新研發投入指標來自色諾芬經濟金融研究數據庫，其余數據來自國泰安數據庫。對原始數據進行如下處理：剔除ST、ST*、資產負債率超過100%以及財務數據嚴重缺失的公司樣本。為有效避免出現反向因果關系，所有解釋變量均滯后于被解釋變量一期。最終得到349家初創企業的數據。

（二）變量定義

1、被解釋變量。企業的科技創新活動可劃分為投入階段和產出階段，本文選用了研發費用占主營收入之比衡量創新投入。參考主流文獻，本文選用發明專利申請數（Patent）作為創新產出的代理變量，并將其加1取自然對數。

2、解釋變量。經濟政策不確定性（EPU）。采用Baker等（2016）構建的月度經濟政策不確定性指數，并用算術平均法將其轉化為年度變量。

3、控制變量。模型中的控制變量選擇參考了顧夏銘（2018）、孟慶斌和師倩（2017）等的做法，選取股權集中度、資產收益率、總資產、資本支出等衡量公司盈利能力和抵抗風險能力，并控制了年度固定效應和行業固定效應。各變量定義見表1。（表1）

（三）回歸模型構建。本文以企業研發投入（RD）和發明專利申請數（Patent）為被解釋變量，以經濟政策不確定性（EPU）為解釋變量，以股權集中度（Cr）、資產收益率（ROA）、總資產（Size）、資本支出（Capital）指標為控制變量，并控制年度固定效應和行業固定效應，構建計量模型。

回歸模型的具體形式如下：

上述回歸模型主要用于經濟政策不確定性（EPU）與被投資企業創新績效之間的關系，其中RD/Patent分別表示為被投資企業創新投入（R&D）和創新產出（Patent）。以上回歸模型的數據分析均基于非平衡面板數據，采用計量軟件Stata14來進行統計分析。

三、實證結果與分析

（一）描述性統計與相關性分析。表2列出了描述性統計結果。數據表明，經濟政策不確定最大值為3.6483，最小值為0.9889，標準差為0.8759，總體而言趨于穩定。創新投入最大值為0.7562，最小值為0，標準差為0.0704，差異并不大。（表2）

本文解釋變量、被解釋變量、控制變量的相關系數以及顯著性結果顯示：經濟政策不確定性和創新投入在5%的水平上顯著正相關，經濟政策不確定性和創新產出在10%的水平上顯著正相關，這說明經濟政策不確定性均能顯著促進企業創新投入和企業創新產出，證明假設1是正確的。但由于Person相關性分析沒有考慮其他控制變量對創新投入和創新產出的影響，因此需要通過多元回歸分析進行進一步的檢驗。

（二）回歸結果分析。對模型進行ols回歸，并控制行業和年份固定效應，結果見表3。（表3）

根據表4中經濟政策不確定性與企業技術創新回歸結果，當被解釋變量為企業創新投入時，經濟政策不確定性的系數在5%的水平上顯著為正;當被解釋變量為企業創新產出時，經濟政策不確定性的系數在5%的水平上顯著為正;說明當企業在面臨經濟政策不確定性時，會促進技術創新能力。按CVC和IVC分組回歸后，經濟政策不確定性對企業技術創新的回歸結果如表4所示，經濟政策不確定性與企業創新投入在CVC被投資企業中在1%的水平上顯著為正，而在IVC被投資企業中不顯著相關;經濟政策不確定性與企業創新產出在CVC被投資企業在5%的水平上顯著為正，而在IVC被投資企業中不顯著相關。這說明相對于IVC被投資企業，經濟政策不確定性對CVC被投資企業的技術創新促進能力更顯著。（表4）

（三）穩健性檢驗。為了保證回歸結果的穩健性，本文使用發明專利申請、發明專利與實用新型專利申請量之和兩個更具有創新性的指標來衡量創新產出，重復上述步驟進行回歸分析，結論基本一致，說明結果是穩健的。

四、結論

本文主要研究經濟政策不確定性對企業技術創新的作用，并比較分析這一作用在CVC與IVC被投資企業之間的差異。得出結論：第一，經濟政策不確定性對企業技術創新具有顯著的促進作用;第二，無論從創新投入（研發投入）還是從創新產出（專利數量）上來看，由CVC支持的初創企業在面對經濟政策不確定性時創新上的表現要顯著好于由IVC支持的初創企業。本文研究對我國的CVC投資實踐具有一定的借鑒意義。

主要參考文獻：

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