經濟政策不確定性、金融資產配置與企業R&D投資

劉勝強，肖夢珍，黃琳芮

（重慶工商大學 會計學院，重慶 400067）

一、引 言

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

研究與開發活動（Research and Development，簡稱R&D）是技術創新的直接來源，也是國家提升自身創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、風險高等特點，這些特點決定了企業R&D 投資比較容易受經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］。在國內外政治、經濟環境日趨復雜的今天，宏觀經濟政策不確定性對企業R&D 投資的影響，似乎比內部公司治理的影響更大，尤其是考慮資本市場的發展以及以此為基礎的金融資產配置行為時，經濟政策不確定性對企業R&D 投資的影響越來越不容忽視。

關于經濟政策不確定性對企業R&D投資的影響，現有的研究主要從實物期權理論和看漲期權理論兩個角度進行研究，并得出了完全不同的兩個結論。但具體到我國，理論和實務界支持哪種研究結論，目前為止并未達成統一。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滄桑而不衰、備經磨難而更強，因此，有充分理由認為，我國企業在面對經濟政策不確定性時，將采取有別于西方發達國家的R&D投資決策。本文基于金融資產配置視角，以2010—2020 年滬深A 股非金融類上市公司為樣本，實證研究經濟政策不確定性對企業R&D 投資的影響，期望能豐富企業R&D 投資行為研究，重新認識金融資產配置的作用。

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

二、理論分析與研究假設

（一）經濟政策不確定性與企業R&D投資

R&D 投資是一項戰略性決策行為，具有投資金額高、周期長、結果不可逆并且難以預測等特點，這些特點決定了企業R&D投資比較容易受到一些不確定性因素的影響［3］。關于經濟政策不確定性對企業R&D 投資的影響，現有研究主要運用實物期權理論和看漲期權理論，分別從風險規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論。

實物期權理論將企業R&D 投資視為一項實物期權選擇。首先，企業在進行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險。企業進行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險的實物期權決策過程。王義中和宋敏（2014）［5］、Bhattacharya等（2017）［6］指出，當宏觀經濟變得不確定時，企業由于無法預測經濟發展趨勢，在進行R&D 投資決策時就會變得異常謹慎。其次，實物期權理論認為，企業R&D 投資存在當期投資和延遲投資的跨期選擇權衡問題，當經濟政策不確定性上升時，企業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，當經濟政策不確定性上升時，企業可能會基于規避風險考慮減少或暫緩R&D 投資（Bloom，2007；張峰等，2019）［7-8］。最后，實物期權理論還認為，經濟政策不確定性對企業R&D 投資決策的影響，還體現在經濟政策不確定性上升所導致的投資主體對風險感知以及由此產生的風險厭惡情緒上。Deshuai 等（2021）［9］認為，當經濟政策不確定性上升時，管理者會因為風險感知度增加而對未來產生更多的悲觀情緒，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］。當市場參與者對市場失去信心，就可能會打擊企業研發積極性，在一定程度上也會削弱企業創新投入（耿中元等，2021）［11］。由此可見，實物期權理論認為，經濟政策不確定性與企業R&D 投資之間存在負相關關系。

看漲期權認為，盡管經濟政策不確定性增加了R&D 投資風險，但相對于R&D 投資的戰略性投資決策屬性而言，經濟政策不確定性給企業帶來前所未有的戰略性轉型機遇。也就是說，經濟政策不確定性將給那些敢于進行R&D投資的企業提供更多的潛在機會，是一種未來價格持續上升的看漲期權（邊志強等，2021）［12］。此外，看漲期權還認為，經濟政策不確定性在使企業自身經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 投資可以使企業搶先從迷茫中找到發展方向，并最終形成一定的比較優勢，從而使企業獲得更大的發展空間。不僅如此，R&D 投資所帶來的比較優勢還有利于企業應對經濟政策不確定性所帶來的潛在風險。趙萌等（2020）［13］認為，經濟政策不確定性越高，企業通過R&D 投資所獲得的增長機會越大，市場發生顛覆性變革的可能性也就越大，R&D 投資是經濟政策不確定性的一個遞增函數。由此可見，看漲期權理論認為，經濟政策不確定性與企業R&D 投資之間存在正相關關系。

本文認為看漲期權更符合中國國情，因此，提出假設1。

H1：在其他控制因素不變時，經濟政策不確定性上升，企業會加大R&D投資。

（二）經濟政策不確定性、金融資產配置與企業R&D投資

在經濟政策不確定環境下，配置一定數量的金融資產將會對企業R&D投資產生什么影響？學術界基于不同的理論分析得出了不同的結論。

“蓄水池”理論認為，隨著經濟政策不確定性的上升，企業營業收入和經營現金流不穩定程度上升，使得企業面臨更大的外部融資約束，導致融資成本上升，從而影響企業融資的穩定性。無論是經營現金流的波動，還是融資成本上升，都會影響企業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上，防止企業出現資金短缺甚至枯竭。與貨幣資金一樣，金融資產變現能力強，具有較高的流動性，金融資產配置能增強企業的財務柔性，為企業R&D 投資提供必要的資金保障；與貨幣資金不同，金融資產收益相對較高，可以改善企業的經營業績。由于R&D 投資是企業的戰略性投資行為，并且一般持續時間較長，因此，配置一定的金融資產，可以發揮“蓄水池”效應，對企業R&D投資形成互補性“促進”作用。

而“利潤追逐”理論認為，當企業將更多的資源配置到金融資產上，必然會導致R&D 投資不足。首先，由于企業資源之間存在替代關系，不同資產配置之間此消彼長，因此，金融資產配置必然會對R&D 投資形成一定的擠占，導致R&D投資不足，尤其在外部經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，在面對經濟政策不確定性時，R&D 投資所面臨的風險會遠遠高于金融資產。在總資產一定的情況下，企業有可能把原本計劃投資到研發的資金，轉而投放到資本市場，形成“利潤追逐”效應，對企業R&D 投資形成替代性“擠占”作用。

基于此，本文提出假設2。

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

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

三、研究設計

（一）樣本與數據來源

雖然2007 年1 月我國開始實施的《企業會計準則》（2006）要求增設“研發支出”項目來披露企業的R&D 支出信息，但直到2010 年上市公司才開始大規模披露該信息。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構和財務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基于樣本數據的可獲得性和準確性，剔除研究指標及數據不全的公司。為了避免離群值對研究結果的可能影響，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。研究數據均來自CSMAR、CCER 和CNRDS 的上市公司相關數據庫，部分缺失數據手工收集獲取。

（二）回歸模型與變量定義

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

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

（2）解釋變量。Epu表示經濟政策不確定性，利用Baker 和Bloom［18］公開發布的經濟政策不確定性指數（1），參照顧夏銘等（2018）［19］的做法，采用經濟政策不確定性月度數據的算術平均值進行度量，穩健性檢驗時采用幾何平均值（Epuj）與中位數（Epuz）；Fin表示金融資產配置，參照杜勇等（2017）［20］的做法，采用長期股權投資、金融資產兩者之和與期末總資產的比值進行度量（2）。

（3）控制變量。Control 表示控制變量，主要包括凈資產收益率（Roe）、資產負債率（Lev）、公司規模（Size）、公司年齡（Age）、企業價值（TQ）、現金比率（Cash_A）、固定資產比率（Fix_A）、第一大股東持股比例（CR1）、股權性質（State）、銷售增長率（Grow）。

各變量定義及計算方法見表1所列。

表1 變量的相關定義

四、實證結果分析

（一）描述性統計

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

表2 變量的描述性統計

（二）相關性分析

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

表3 相關性分析

（三）回歸分析

1.全樣本回歸分析

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

表4 經濟政策不確定性與企業R&D投資

續表4

當外部經濟政策不確定性上升時，企業思考更多的是經濟政策不確定性所帶來的機遇而不是風險，因此，經濟政策不確定性與企業R&D 投資之間更多表現為一種看漲期權而不是實物期權。

2.金融資產配置的調節作用

表5給出了經濟政策不確定性、金融資產配置與企業R&D投資三者的實證回歸結果，可以看出，Epu 系數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，說明金融資產配置對經濟政策不確定性與企業R&D投資的正相關關系有正向促進作用，支持了H2b。經濟政策不確定性上升時，企業可以將金融資產在資本市場上快速變現，為企業R&D 投資活動提供資金保障，起到“蓄水池”的作用。大力發展資本市場，為企業靈活配置金融資產提供場所，有利于形成金融與科技創新的良性互動。由此可見，本文的研究支持了“蓄水池”的互補效應而不是“利潤追逐”的替代效應。

表5 經濟政策不確定性、金融資產配置與企業R&D投資

3.異質性檢驗

關于異質性檢驗，目前學術界主要有Chow檢驗、似無相關模型檢驗（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不能隨組別的變化而變化，似無相關模型檢驗盡管允許控制變量系數存在差異，但子樣本擾動項必須相關，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，分別實證檢驗產權性質異質性、地區異質性和行業異質性下的金融資產配置對經濟政策不確定性與企業R&D投資關系的影響。

（1）產權性質異質性。考慮產權性質異質性的實證回歸結果見表6 所列，可以看出，產權性質存在差異下的Epu系數估計值都在1%水平上顯著為正，進一步驗證了H1。交乘項（Epu×Fin）系數估計值盡管在國有企業樣本中都不顯著，但在非國有企業中顯著為正。

表6 產權性質異質性

費舍爾組合自抽樣檢驗顯示，反映交乘項差異的經驗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差異是顯著的，金融資產配置對經濟政策不確定性與企業R&D投資關系的正向調節作用只在非國有企業中存在，金融資產配置的“蓄水池”效應也只在非國有企業中存在。國有企業組之所以不顯著，可能不僅與其特有的身份和銀企關系以及由此導致的融資約束小、融資成本低有關，還與國有企業將資金用于購買股票、債券等金融資產有嚴格的限制有關。

（2）地區差異異質性。依據地區和經濟發展水平，可以將我國劃分為東部、中部和西部三個地區（3），考慮地區差異異質性的實證回歸結果見表7所列。從表7可以看出，交乘項（Epu×Fin）系數估計值在東部地區都顯著為正，中部地區僅RD2模型顯著為正，西部地區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，而東中部地區沒有通過顯著性檢驗，說明東中西部地區間存在明顯差異。原因可能是由于我國西部地區金融發展水平相對落后，經濟發展更多是靠政府的轉移支付而不是市場，金融資產配置在西部地區很難發揮“蓄水池”效應，金融資產配置難以緩解企業R&D投資的資金短缺。

表7 地區差異異質性

（3）行業差異異質性?？紤]行業差異異質性的實證回歸結果見表8所列。

表8 行業差異異質性

從表8 可以看出，交乘項（Epu×Fin）在高新企業組顯著為正，非高新企業組不顯著，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，說明高新技術企業配置一定數量的金融資產存在“蓄水池效應”，而非高新技術企業則不存在，行業差異異質性顯著。原因可能是高新技術企業的技術密度高、技術更新快，極易受經濟政策不確定性的影響，金融資產變現能力快可以很好地彌補這一缺點，金融資產配置的“蓄水池”效應容易顯現出來。

4.穩健性檢驗

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

表9 替換解釋變量

續表9

（2）減少樣本量。考慮2019 年和2020 年外部環境發生了較大變化，本文將樣本區間縮短為2010—2018年，結果見表10第（1）列至第（4）列，可以看出，相關系數方向及顯著性與前文基本一致。

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

表10 減少樣本與滯后研發

（4）內生性?？紤]可能存在內生性問題，本文采用Heckman兩階段回歸法進行穩健性檢驗，構建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費用作為虛擬變量，樣本參數是缺失值即賦值為0，否則為1，回歸結果見表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，回歸結果與前文研究結論基本一致，結果較穩健。

表11 Heckman兩階段

五、拓展性研究

（一）R&D投資的經濟后果

企業進行R&D投資的最終目的是實現企業價值最大化，因此，構建如下模型檢驗企業R&D投資的經濟后果：

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

表12 企業價值

（二）R&D投資的創新產出

本文借鑒徐輝和周孝華（2020）［22］的做法，采用企業專利申請數的自然對數來衡量R&D投資的創新產出。專利分為發明專利、實用性專利、外觀性專利三種，其給企業帶來的經濟價值存在較大差異。發明專利作為高質量的專利成果，能夠為企業創造長期利益，屬于實質性創新成果，而實用性專利、外觀性專利這些非發明專利屬于策略性創新成果，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，本文將專利分為發明（Patent1）與非發明專利（Patent2），構建如下模型回歸。

表13為R&D投資產出的回歸結果，可以看出，經濟政策不確定性與發明專利顯著正相關，與非發明專利顯著負相關，說明經濟政策不確定性上升時，企業會將有限的資源集中起來，進行實質性創新而不是策略性創新；經濟政策不確定性與金融資產配置的交乘項與兩種專利都正相關，說明金融資產配置具有正向調節作用，與前面的研究結論基本一致。

表13 R&D投資產出

六、研究結論

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

研究發現：①企業R&D 投資與經濟政策不確定性正相關，即經濟政策不確定性上升時，企業會加大R&D 投資，金融資產配置對經濟政策不確定性與企業R&D投資的關系具有正向調節作用。在經濟政策不確定環境下，企業配置一定的金融資產，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進一步研究發現，金融資產配置對經濟政策不確定性與企業R&D投資關系的正向調節作用存在一定的異質性，具體表現為：這種正向調節作用在非國有企業顯著，國有企業不顯著；在東中部地區顯著，西部地區不顯著；在高新技術企業顯著，非高新技術企業不顯著。

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

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

注 釋：

（1）經濟政策不確定性指數的數據來源于http：//www.policyuncertainty.com/。

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

（3）根據國家發展與改革委員會的劃分，東部地區包括北京、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、內蒙古12個省份。