政策不確定性如何影響企業績效
——一項基于Meta分析的檢驗

張阿城，曾婧婧

(1.上海交通大學 國際與公共事務學院，上海 200030；2.中南財經政法大學 公共管理學院；3.中南財經政法大學 收入分配與現代財政學科創新引智基地，湖北 武漢 430073)

0 引言

政策不確定性是影響企業發展的重要外部因素[1,2]，其來源主要包括外部由于官員更替和社會重大事件導致的政策多變性、復雜性和不連續性[3]，以及內部對政策作出的非確定性調整導致的政府不易預測性[4]。企業作為經濟發展的重要載體，必然不能獨立于環境之外。因此，地方政府如何營造穩定的宏觀政策環境，企業如何利用政策不確定性帶來的紅利并規避其風險以提升績效等問題值得思考。

現有政策不確定性與企業績效關系的研究較多，但在文獻梳理過程中，本文發現一個具有普遍爭議的研究議題，即政策不確定性是促進還是抑制企業績效[5-7]。因此，本研究重點解決以下3個問題：第一，政策不確定性是抑制企業績效，還是促進企業績效？第二，對于不同類型企業，政策不確定性是否具有相同的影響？第三，政策不確定性在影響企業績效的過程中，情境因素如何調節其相互關系？

鑒于Meta分析法可以科學識別和探究同一主題下的差異化現象，首先，本文搜索國內外相關研究文獻，按照事先確定的文獻篩選標準，獲得38篇實證文獻，并對文獻中相關系數進行提取整合，計算出準確的效應值；其次，探討政策不確定性與企業經營績效、投資績效以及創新績效之間的關系強度，以期得出具有普遍性和歸納性的研究結論；最后，分析企業性質、企業規模、市場化程度和政企關聯4種情境變量對二者關系的調節作用。

本文余下部分結構如下：第二部分是文獻綜述；第三部分系統闡述政策不確定性對企業經營績效、創新績效與投資績效的影響機制，并提出研究假設；第四部分是研究設計與數據來源；第五部分是結果分析；最后是結論與展望。

1 文獻綜述

政策是經濟發展的重要推手，企業是經濟增長的主力，政策不確定性與企業績效的天然聯系使上述兩個變量得到重視。在討論政策不確定性對企業績效的影響機制之前，必須明晰政策不確定性與企業績效的定義及測度指標。

1.1 政策不確定性與企業績效定義及測量

政策不確定性是指當地方官員在某些方面作出政策變動或調整時，經濟主體無法預知政府是否、何時以及如何改變現行發展戰略[5]，主要來源于外部環境沖擊，包括地方官員更替、重大社會事件等[8]。另外，多數學者開始關注經濟領域政策不確定性與企業生存發展的關系，通常采用Baker、 Bloom & Davis[9]基于新聞指數、稅法法條失效指數、經濟預測差值指數(CPI預測差值和聯邦和地方州政府支出預測差值)編制的不同國家經濟政策不確定指數(EPU)作為度量指標。

企業績效是指企業在一定經營期限內所獲得的經營效益[9]，通常將其劃分為財務績效與非財務績效[10]，隨后衍生出財務績效、營運績效和組織效能[11]。不少文獻采用隨時間變化的市場價值與會計成本的比值(托賓Q值)度量企業績效[12-13]。

基于已有文獻對企業績效的分類，本文根據企業績效的具體內容，將其劃分為企業經營績效、創新績效及投資績效，以探究政策不確定性與企業績效的關系。企業經營績效是指一定時期內企業經營效益和經營者業績，主要表現在企業盈利能力、資產運營水平和后續發展能力等[14]。企業創新績效是指企業因推出新產品或改造已有產品而產生的績效，包括企業產品創新、工藝創新、新產品開發速度和新產品產值等[15]。企業投資績效是衡量企業投資數量、水平和收益的指標，能夠在一定程度上反映企業對外直接投資、風險投資等方面的趨勢與成效[16]，廣義上選擇投資規模、投資增長率、投資回報率以及投資機構退出方式等變量進行測量[17]。政策不確定性與企業績效的主要代理變量如表1所示。

表1 政策不確定性與企業績效的代理變量Tab.1 Proxy variables for policy uncertainty and enterprises' performance

1.2 政策不確定性與企業績效的關系

資源基礎理論認為，資源供給是政策不確定性抑制企業績效提升的主要渠道，具體表現為政策不確定性影響企業績效所需的金融資源、專項計劃與創新政策資源[28,29]。例如，如果地方官員發生更替，新任官員施政當期會對以往政策作出調整，舊政策中斷和新政策執行導致政策不連續，執政行事風格和發展模式發生變化[30]，從而間接影響企業微觀決策。也有研究發現，政策不確定性背景下，為了打破發展困局，企業可能進行高強度的創新投入，并改變傳統被動發展模式，積極捕捉有效信息，從而擺脫信息不完全的困境[31]。

由于政策不確定性與企業績效關系的研究存在分歧，使得學者們對單一實證結論產生質疑，嚴重阻礙公共政策分析與企業績效理論與實踐發展，導致這一爭議的原因主要有：第一，概念混用。現有研究雖然沿用了以往研究中的企業績效概念，但較少關注具體績效內容。本研究認為，根據企業活動內容，應將企業績效細分為經營、創新以及投資績效。第二，情境差異。政策不確定性對企業績效的影響可能受企業性質、企業規模、市場化程度等情境因素的影響。

因此，本文采用Meta分析方法，通過整理分析近年來國內外政策不確定性與企業績效相關文獻，對二者關系的主效應與調節效應展開分析。與以往研究相比，本文主要貢獻如下：第一，首次使用Meta分析法檢驗政策不確定性與企業績效的關系，這一分析方法可以將現有零散的研究結果進行整合，不僅克服了單個研究結論適用性的局限，而且能夠明晰以往研究結論存在差異的原因；第二，將企業績效細化為企業經營績效、創新績效與投資績效，有利于拓展企業戰略與創新領域研究視角；第三，從企業性質、企業規模、市場化程度、政治關聯4個視角，揭示政策不確定性對于企業績效調節效應的差異，厘清政策不確定性影響企業績效的邊界條件。

2 理論分析與研究假設

2.1 政策不確定性與企業經營、創新及投資績效

(1)政策不確定性與企業經營績效。就政策不確定性對企業經營績效的影響而言，“抑制說”占據主導。一方面，建立新政治聯系帶來資源損耗，政策不確定性引起的政策沖擊打破了原有政企關系。此時，企業往往會主動出擊，投入更多資源用于建立新的政治聯系，對企業生產資源投入產生擠出效應[32,33]。企業經營者認為，通過建立新政治聯系所帶來的收益遠高于將資金用于研發投入、生產經營和投資活動帶來的收益，但實際產生的績效遠不及預期。另一方面，新舊政策更替會帶來信息鴻溝，從而限制企業生產經營活動范圍。具體而言，當官員更替時，現有政策可能會調整甚至更改，企業為了學習和適應新的“游戲規則”，會秉持觀望態度，直至熟知新政策內容。因此，公司發展戰略和經營決策需要進行相應調整，企業主管、供應鏈主體以及消費群體需要經歷政策適應過程，因而可能導致企業經營業績下滑[33,34]。據此，本文提出以下假設：

H1：政策不確定性對企業經營績效具有顯著抑制作用。

(2)政策不確定性與企業創新績效。針對兩者關系可以基于政策不確定性發生—企業面臨發展困境—實施創新發展戰略—增加研發投入與變更創新模式的邏輯鏈加以理解。政策不確定性給企業生產經營帶來挑戰的同時，也可能為企業創新活動提供機遇[35]。因為政策不確定性使企業缺乏完整的市場需求信息，這將倒逼企業實施創新發展戰略[36]。從短期看，企業為了創造產品、引領顧客需求、占領消費市場，傾向于通過增加研發投入創造具有競爭力的產品[37,38]。尤其是對于新創企業而言，在不確定性環境下，高研發投入的創新意向更顯著[39]。Atanassov[39]研究發現，在美國州長選舉當年，企業平均增加4.6%的研發投入。

從長遠看，政策不確定性迫使企業放棄原先相對落后的模仿式創新模式，代之以開發式創新(Exploitative Innovation)與探索式創新(Exploratory Innovation )。長期模仿創新會使企業過度依賴技術引進，缺乏核心競爭技術與可持續發展動力,而雙元創新模式則更具競爭力[40,41]。具體而言，探索式創新導向戰略有利于學習新知識、技術并接觸更多創新機會，進而產生一系列異質性產品和工藝技術，快速占領市場，獲取領先優勢[42]。在開發式創新導向戰略下，企業可以通過對現有產品的改進和完善提高客戶滿意度，從而提升新產品績效[43,44]。因此，政策不確定性通過激勵企業增加研發投入和倒逼創新模式變更，提升企業創新績效。據此，本文提出以下研究假設：

H2：政策不確定性對企業創新績效具有顯著促進作用。

(3)政策不確定性與企業投資績效。Hartman[45]認為，在線性生產函數、完全競爭、風險中性情景下，不確定性水平越高，資本預期利潤率就越高；Abel等[46,47]在這一假設框架下，利用隨機動態規劃計算企業未來不確定情況下的最優投資水平。國內研究發現，財政分權改革、晉升機制調整、地方政府行為商業化等因素都可能是政策不確定性促進企業投資增長和企業投資水平提升的渠道[48]。然而，越來越多的學者提出了質疑，發現在改變部分前提假設的情況下，Hartman-Abel理論無法成立。Pindyck指出[49]，在不完全競爭環境或生產規模回報率遞減情景下，企業投資水平不升反降。這是因為投資項目的不可逆性以及沉沒成本使企業權衡當前投資和未來投資之間的利潤差，政策不確定性會提高預期成本并削減長期投資和產出，降低政府為市場提供的保護價值，導致資本配置效率低下[12]。企業投資項目大多具有不可逆特征，政策不確定性將增加期權價值，直到更多有關項目盈利能力的信息被披露[50]。此外，較高的違約風險、股權風險溢價以及外部融資成本往往與較高的政策不確定性相伴，從而導致投資增長率降低[51]。Julio等[18]研究發現，與非選舉年份的企業投資規模相比，選舉年份的企業投資數額平均減少4.8%。據此，本文提出以下假設：

H3：政策不確定性對企業投資績效具有顯著抑制作用。

2.2 政策不確定性影響企業績效的情境因素

2.2.1 企業性質的調節效應

企業性質的調節效應主要是識別政策不確定性對國有企業與非國有企業績效的敏感性差異。基于政治管制視角，政府是國有企業的實際控制人，與國有企業之間存在天然密切關系[52-53]。為盡可能多地獲取政治收益，地方政府對國有企業的干預程度遠大于非國有企業，國有企業經營范圍、研發內容、投資項目等被限定在地方政府的偏好之中(曹春方，2013)。另外，國有企業承擔著穩定地方經濟發展的重要任務，自然成為地方政府關照的首選對象[54,55]，并且地方國有資產監督管理委員會享有對轄區內國有企業的管轄權，政策信號傳遞效率較高，國有企業能快速作出戰略調整。因此，一旦地方政府政策發生變動，國有企業受到的影響更大，對政策不確定性更加敏感。例如，郝威亞等[55]利用1998—2009年中國工業企業數據實證研究發現，相較于民營企業，國有企業創新活動受經濟政策不確定性的負向影響更大。據此，本文提出以下研究假設：

H4：相對于非國有企業，在國有企業中，企業績效對政策不確定性的敏感程度更高。

2.2.2 企業規模的調節效應

不同規模企業對政策不確定性沖擊的反應可能有所差別，因為不同規模企業，其知識獲取渠道、企業研發投入、企業生產規模以及政企關系穩定程度等方面均存在差異[56-57]。基于這一判斷，企業規模差異會影響政策不確定性與企業績效間的關系。第一，相較于小規模企業，大型企業對外部信息獲取的靈敏度更高，企業研發、經營和投資能力更強，承擔就業和社會穩定的責任更大，更容易感知政策不確定性。第二，大規模企業組織結構層級眾多，政企關系更為密切[58]，意味著當政策不確定性提升時，大規模企業對外部政策變動的敏感性比中小規模企業更強。據此，本文提出以下研究假設：

H5：相對于中小型企業，在大型企業中，企業績效對政策不確定性的敏感程度更高。

2.2.3 市場化程度的調節效應

市場化程度表示市場在資源配置中所起的作用，或者說是政府在經濟發展中的干預措施[20]。政府干預在國家轉型期相對普遍，但也存在區域性差異。現階段，我國市場化程度在東部沿海地區與中西部地區并不均衡，越來越多學者感興趣的是，企業績效對政策不確定性的敏感程度是否會因為市場化程度的地區差異而有所不同。市場化程度低的地區，政府占據主導地位，政策資源更加豐富，對經濟運行的干預力度與范圍更大，一旦發生政策不確定性事件，政府資源配置效率將會大大下降[59]，政策不確定性對企業績效的影響程度和范圍也會擴大。反之，在市場化程度較高的地區，各級政府對稀缺性資源的配置權較小，地方政府對企業行政干預和政策約束較小，市場自由交易，企業資源流動更加便利，企業治理結構也更為完善[52]。因此，政策不確定性對企業績效的影響在市場化程度高的地區較小。據此，本文提出以下研究假設：

H6：相對于市場化程度較高的省份/地區，在市場化程度較低的省份/地區，企業績效對政策不確定性的敏感程度更高。

2.2.4 政治關聯的調節效應

政治關聯是企業與擁有政治影響力的個人之間建立的隱性政治關系[60]。在中國政治背景下，地方政府掌握土地、礦產、進出口配額、補貼、信貸等資源的分配權[61]，同時擁有影響商業行為的行政審批和經營規制權[62]，加上遏制企業尋租行為的正式制度缺失[63]，企業熱衷于通過尋租方式與地方政府建立和維持良好的關系。通過穩固的政企聯系，企業可以獲取政策福利、爭取高收益低風險投資項目、減少交易成本、規避政治風險、化解融資約束等，為自身發展創造良好的外部環境[64]。一旦政策不確性提升，穩定的政企關系可能被破壞[65]，原先獲得的資源優勢可能被削弱。因此，企業需要迅速作出戰略調整，實現生產要素再整合，重新建立和維護政企關系[32,33]。因此，政策不確定性對于具有政治關聯的企業影響更大。據此，本文提出以下研究假設：

H7：相對于無政治關聯企業，在具有政治關聯的企業中，企業績效對政策不確定性的敏感程度更高。

基于以上分析, 本文構建研究理論框架(見圖1)。

圖1 政策不確定性與企業績效關系的 Meta分析框架Fig.1 Meta-analysis framework for the relationship between policy uncertainty and enterprises' performance

3 研究方法與數據

3.1 Meta分析法的適用性

Meta分析法能夠科學識別和探究同一主題下差異化研究結論的影響因素和影響程度，最終得出更具普遍性和歸納性的結論[66]。采用Meta方法進行分析的原因在于：第一，對于政策不確定性與企業績效的關系，已存在大量定量研究，可以滿足Meta分析對文獻數量的要求；第二，現有研究對政策不確定性與企業績效的關系存在爭議，Meta分析法能夠將迥異的定量結果與定性結論結合起來得到普遍性研究結論，實現對二者關系的科學歸納。

3.2 文獻檢索與篩選

3.2.1 文獻檢索

為了保證文獻的代表性，文獻范圍包括中英文期刊論文、學位論文、會議論文以及工作論文。本研究以政策不確定性、政治不確定性、官員變更、官員更替、官員輪換、企業績效、企業創新、研發投入、企業投資、Policy Uncertainty、Political Turnover、Governors' Turnover、Innovation 、Corporate Investmen作為關鍵詞，通過以下途徑進行樣本檢索：第一，中英文數據庫。英文文獻主要來源于Web of Science、EBSCOhost、Elsevier、SAGE、JSTOR等英文數據庫，通過Google Scholar檢索未公開發表的工作論文；中文文獻主要來源中文社會科學引文索引數據庫(CSSCI)、萬方數據資源系統、碩博優秀論文數據庫等。第二，文獻追蹤。根據相關敘述性和定量性綜述論文，通過其參考文獻進行挖掘和追蹤，進一步補充研究樣本，避免遺漏關鍵樣本而造成研究結果偏誤。

3.2.2 文獻篩選

通過上述檢索路徑，初步發現2 183篇與政策不確定性或企業績效相關文獻，但并非所有文獻都符合Meta分析要求，本研究進一步對政策不確定性與企業績效兩個主題關鍵詞進行組合，按照以下標準對文獻進行初步篩選(見圖2)：首先，樣本文獻必須是政策不確定性與企業績效實證研究成果，剔除案例、文獻綜述等非實證研究；其次，Meta分析對文獻數據具有較為嚴格的要求，必須保證相關綜合統計效應量的完備性，包括研究樣本容量、變量β值、t值、F值或者卡方統計值等；最后，剔除研究設計不明確且變量定義模糊的原始文獻。最終，獲得38篇符合研究設計要求的文獻，其中，中文文獻22篇，英文文獻16篇。單篇文獻中可能因采用不同變量指標或實證模型衡量企業績效而得到多個回歸系數和t值，故單篇文獻會出現多個相關系數，38篇文獻共獲得99個相關系數。在相關系數合并整理中，參照王福鳴和董正英[66]的做法，對上述相關系數求平均數，并通過Fisher'Z轉換，最終獲得38個效應值，樣本總量為487 198個。

圖2 文獻篩選過程Fig.2 Literature selection process

3.2.3 文獻編碼

確定相關樣本文獻后，首先對研究文獻描述項和與效應值的相關統計值進行整理，文獻描述項包括文獻作者、標題、發表時間、期刊名稱、研究對象、數據來源等，需要納入效應值計算的有括相關系數、回歸系數(β)、t值、F值、p值、標準誤(se)等統計量。其次，為了檢驗調節效應假設和確保Meta分析的合理性，進一步對包含4個調節變量的文獻進行編碼整理：①將國有企業樣本回歸獲得的效應值編碼為1，將非國有企業樣本回歸獲取的效應值編碼為0；②將大型企業樣本回歸獲取的效應值編碼為1，將中小型企業樣本回歸獲取的效應值編碼為0；③分樣本進行區域異質性檢驗，將東中部地區樣本回歸獲取的結果編碼為1，將西部地區樣本回歸獲取的結果編碼為0；④若文獻回歸結果是因納入政治關聯因素而獲得的則編碼為1，反之為0。

4 結果分析

4.1 效應值轉換

效應值是Meta分析的核心概念，是指不依賴單個研究，從整體上反映變量間關系的統計量。由于納入研究的文獻性質和結構存在差異，Meta需要將多個實證研究的效應值合并成一個總體效應值[67]。效應值的轉換和計算包括以下步驟：首先，遵循Doucouliagos 等[68]的研究方法，通過實證回歸相關統計量計算政策不確定性與企業績效的偏相關系數(Partial Correlation Coefficients，PCC)，如式(1)所示。

(1)

通過費雪轉換將PCC值轉換為Fisher'Z值：

(2)

計算Fisher'Z值的標準誤如下：

(3)

通過Comprehensive Meta Analysis 2.0最終獲得38篇文獻的38個效應值。

4.2 樣本數據檢驗

依據Meta分析方法，為保證本文結果的可靠性，需要對文獻數據進行異質性檢驗和發表偏倚檢驗。

(1)異質性檢驗。異質性檢驗是指對多個獨立樣本之間的差異程度進行分析，并且Meta分析中Q值和I-squared是檢驗研究結果異質性水平的重要指標，由表2可知，Q值為5 461.481，且p<0.001，因而有理由拒絕原假設，本文選擇的樣本具有異質性。此外，I-squared統計量為98.749%，意味著僅1.251%的觀察方差是由抽樣方差引起的，可以初步判定研究結論差異主要來源于樣本間效應值的差異，說明政策不確定性與企業績效之間存在調節變量。在異質性檢驗基礎上，繪制總體樣本的森林圖，其中兩篇文獻的效應值雖橫跨零分界限，但出于文獻具有高度關聯性的考慮并未將其剔除，不會對研究結論產生決定性影響。

(2)發表偏倚檢驗。盡管已經按照Meta分析步驟進行文獻收集和整理，但可能存在發表偏倚問題，后者是指由于研究者與審稿專家在論文發表時過度追求研究結果的顯著性，使統計上顯著的結果比不顯著的結果更有可能被發表，此時會產生出版偏倚[69]，導致實證結果失真，最終實證結果往往被高估。為此，采用Meta分析常用的漏斗圖法檢驗研究樣本是否存在發表偏倚。如果漏斗圖中各點集中分布在中線兩側并基本呈現對稱狀態，則可排除有發表偏倚的可能。本文通過Stata15.0軟件繪制38篇文獻數據的漏斗圖，圖3中的散點總體集中在漏斗頂部，并處于一種相對較為對稱的平衡分布狀態。通過異質性檢驗和偏倚檢驗，可以判斷所選實證文獻基本滿足Meta分析的前提條件。

圖3 政策不確定性與企業績效漏斗圖Fig.3 Funnel plot of policy uncertainty and enterprises' performance

4.3 主效應檢驗

就整體企業績效概念而言，政策不確定性所帶來的影響是消極的(見表2)，固定效應模型和隨機效應模型的效應值分別為-0.040(p<0.001)、-0.030(p<0.05)，并分別在1%和5%的置信水平上顯著，意味著政策不確定性對企業績效存在一定的遏制效應。從大樣本和長時間跨度看，政策不確定性帶來了較大的外部環境波動，從而抑制企業長遠發展。

表2 政策不確定性對企業績效影響的總體效應Tab.2 Total effect of policy uncertainty on enterprises' performance

更進一步地，企業經營績效、創新績效以及投資績效在政策不確定性環境中表現如何？如表3所示，首先，固定效應模型下政策不確定性對企業經營績效的影響系數為-0.144(p<0.001)，并在1%的置信水平上顯著。隨機效應模型下的結果亦是如此，因為政策不確定性使得原本穩固的政企關系受到破壞，政策信息不對稱導致企業在生產經營決策時謹小慎微。因此，假設H1得以驗證。政策不確定性與企業創新績效關系效應值為0.045(p<0.001)且統計結果具有顯著性，更加肯定了政策不確定性對于企業發展既是風險又是機遇的觀點，企業在不確定性環境中抓住機遇，重視并采取創新競爭戰略，通過改變創新模式，提升其市場地位和獲利空間。政策不確定性雖然會給生產經營帶來負面沖擊，但是由于研發創新成本、風險預估不同，對R&D的影響也有所不同(李濤等，2008)。由此假設H2得到支持。另外，政策不確定性與投資績效呈顯著負相關，效應值為-0.017(p<0.001)，企業投資項目具有不可逆特征，并且政策不確定性會降低政府為市場提供的保護價值，企業投資活動重視對外部環境的預判和診斷。因此，與穩健的外部環境相比，政策不確定性會阻礙企業投資績效提升。由此，假設H3得到支持。

表3 政策不確定性對企業經營績效、創新績效與投資績效的影響效應Tab.3 Effects of policy uncertainty on enterprises' operating performance, innovation performance and investment performance

政策不確定性對3類企業績效的影響檢驗結果表明，各研究之間存在異質性，原因可能是創新活動與經營投資行為不同，前者并不能直接推動企業經濟效益提升，R&D投入首先需要轉化為科技成果，然后轉化為市場化商品，才能創造經濟效益。高創新績效并不一定會帶來高經營績效或投資績效，應考慮企業科技成果轉化能力、企業戰略定位、市場風險等因素的影響，進一步說明政策不確定性對各維度企業績效的作用受其它調節變量的影響。因此，本文進一步嘗試選擇Meta二元分析檢驗4個情境因素的調節效應。

4.4 調節效應檢驗

政策不確定性與企業績效關系的調節效應檢驗結果如表4所示。國有企業效應值(ES=-0.072，p<0.001)的絕對值高于非國有企業(ES=-0.014，p<0.001)，并且異質性檢驗滿足顯著性要求，證明在國有企業中，政策不確定性對企業績效的影響更為顯著，假設H4得以證實。大型企業效應值(ES=-0.092，p<0.001)的絕對值高于中小型企業(ES=-0.021，p<0.001)，故相對于中小型企業，政策不確定性對大型企業的影響更加顯著，假設H5得到支持。但市場化程度高的地區,其效應值(ES=-0.016，p<0.001)的絕對值低于市場化程度低的地區(ES=-0.092，p<0.001)，市場化程度較高的地區，企業經營環境較優，更易吸引相關企業落戶注資，市場力量對企業發展的影響更強，受政策不確定性的影響更弱，故假設H6成立。最后，政治關聯使企業與地方政府建立起特殊的政企聯系，具有政治關聯的企業，其效應值(ES=-0.131，p<0.001)的絕對值遠高于無政治關聯企業的效應值(ES=-0.013，p<0.001)，假設H7得以驗證。

表4 政策不確定性與企業績效關系調節效應Tab.4 Moderating effects of the relationship between policy uncertainty and enterprises’ performance

5 結語

5.1 結論

總體而言，政策不確定性對企業績效的影響更多地表現為消極作用(ES=-0.043，p<0.001)。具體來看，政策不確定性對于企業績效3個維度的影響并不一致，政策不確定性抑制企業經營績效(ES=-0.144，p<0.001)和投資績效(ES=-0.017，p<0.001)，但卻能顯著促進企業創新績效提升(ES=0.045，p<0.001)。并且，政策不確定性對企業績效的影響受企業性質、企業規模、市場化程度和政治關聯的調節作用。

本文發現，政策不確定性可以促進企業創新績效提升，意味著企業重視研發，但為何企業重視研發，在創新績效好的情況下，企業經營績效和投資績效卻較差？原因如下：

(1)企業績效三維度的側重點不同。企業經營績效、投資績效主要是從消費市場和資本市場視角理解績效，而創新績效更多是從技術供給層面理解績效，創新績效并不能完全表征企業市場地位與核心競爭力，因而不能將高創新績效和高經營投資績效完全對等看待。

(2)企業創新績效的代理變量并不能完全反映企業創新績效。現有研究大多使用專利申請或授權數量對企業創新進行測度，但是專利數量多并不意味著專利質量高。這就很容易理解為什么政策不確定性環境下，即使企業創新績效有所提升，但企業經營績效與投資績效也不理想。

(3)更重要的原因要從企業技術創新與企業盈利關系視角看，企業技術創新水平高并不意味著較高的企業經濟效益或者投資效益。對企業技術創新與盈利的關系，現有研究莫衷一是，李濤等(2008)研究發現，間斷研發投入對企業銷售額和盈利能力不具有顯著促進作用。此外，雖然Hill & Rothaermel[70]、Dougherty & Hardy[71]的研究表明，技術創新可以促使企業形成產品差異化優勢，是企業盈利提升的重要途徑，但應意識到企業創新績效向經營投資績效轉化需要時間，即企業創新成果轉化需要時間。一方面，專利數量對企業盈利能力存在一定的滯后性，而企業內部可能對技術保密，這兩個步驟之間存在一定的時滯性；另一方面，雖然企業具備較高的創新產出能力，但不具備與之匹配的成果轉化能力或條件，抑或是未能及時實現成果轉化，造成企業資源耗損與浪費，從而導致較低的經濟效益。

5.2 啟示

(1)在我國政治制度背景下，政策不確定性主要來源于地方政府官員更替、重大社會事件等，其中，地方官員任期制度設計決定地方政府官員更替的合理性。因此，必須完善地方官員異地互動交流考察機制，提升官員異地上任的適應能力，從而減小地方官員更替所帶來的政策波動。

(2)盡管Meta分析發現政策不確定性對企業創新的影響顯著為正，但并不意味著為了獲取較高的企業創新績效，可以將提升政策不確定性作為出發點。地方政府出臺或調整公共政策時，應權衡政策不確定性對企業整體績效的影響，保持宏觀經濟政策的透明度、連續性和穩定性。

(3)政策不確定性對具有高度政治關聯、市場化程度較低地區企業的消極影響更為顯著，說明過多的政府干預反而會弱化企業外部風險應對能力。因此，地方政府需要深入推進政企分離的市場化改革。

(4)較高的政策不確定性使企業生存發展環境更加惡劣，進而增加企業創新努力的邊際成本和風險成本，縮小預期市場，導致市場規模效應遞減。為此，企業應提升政策敏感度，通過變革自身創新方式凸顯競爭優勢，使企業資金不再為尋租和過度維持政企關系所擠占。

5.3 不足與展望

首先，未能克服文獻語言篩選的局限。研究樣本僅納入中文與英文研究文獻，未將其它語言的相關文獻納入研究范疇，可能造成文獻選擇偏差，從而降低研究精準度；其次，未對政策不確定性與企業績效關系的中介機制進行探討，因為即使部分文獻從高管變更、尋租機會等視角闡釋政策不確定性對企業績效的影響，也不能滿足用于Meta分析的文獻數量要求。未來研究需要進一步打開政策不確定性影響企業績效過程的“黑箱”，從而幫助政府采取有效配套措施降低政策波動的負面效應。