鐘華明 劉志銘

摘 要：為理解中國實體經(jīng)濟“脫實向虛”的長短期投資錯配問題，文章利用2007—2019年中國A股上市非金融企業(yè)的季度數(shù)據(jù)，實證分析公司特質(zhì)不確定性、企業(yè)金融化和創(chuàng)新投資三者之間的關系及傳導路徑。結果表明，公司特質(zhì)不確定性對非金融企業(yè)的創(chuàng)新投資具有顯著負向作用；而且上述結果主要受到民營企業(yè)、制造業(yè)企業(yè)和高新技術企業(yè)樣本的驅(qū)動。在機制分析中，公司特質(zhì)不確定性上升使得非金融企業(yè)增加配置金融資產(chǎn)，但減弱其股東價值導向；同時企業(yè)金融化（金融資產(chǎn)配置和股東價值導向）對創(chuàng)新投資有顯著負向作用。文章的研究結論表明，對于中國當前穩(wěn)預期、重實體與促創(chuàng)新的政策措施應當采用系統(tǒng)性的思維考察，要充分考慮到其復雜性與動態(tài)性。

關鍵字：公司特質(zhì)不確定性 企業(yè)金融化 創(chuàng)新投資

DOI：10.19592/j.cnki.scje.400358

JEL分類號：E22，G21，G31? ?中圖分類號：F270

文獻標識碼：A? ?文章編號：1000 - 6249（2023）03 - 094 - 19

一、引言

不確定性會對宏觀經(jīng)濟與微觀主體行為產(chǎn)生重要影響，但有關文獻主要關注宏觀經(jīng)濟或者經(jīng)濟政策不確定性的經(jīng)濟效果。近年來，有關微觀層面的公司特質(zhì)不確定性問題開始引起越來越多的學者關注，關于它的研究尚處于初始階段。公司特質(zhì)不確定性主要指公司證券收益率波動中無法被市場波動解釋的部分（Goyal and Santa-Clara，2003），它對分析公司層面的投資行為尤為重要（Bo，2002）。1Bo（2002）研究表明公司特質(zhì)不確定性對荷蘭上市公司的投資支出具有負向影響，且在解釋企業(yè)投資行為時，公司特質(zhì)不確定性比混合公司特質(zhì)不確定性和其他不確定性來源的整體不確定性更重要。Baum et al.（2008）通過建立流動性資產(chǎn)預防性需求的部分均衡模型，表明企業(yè)會改變其流動性比率以響應公司特質(zhì)不確定性的沖擊；當公司特質(zhì)不確定性增加時，公司流動性比率上升。Fouilloux et al.（2015）指出投資決策是公司特質(zhì)不確定性的非單調(diào)函數(shù)，降低公司特質(zhì)不確定性可以促進投資決策。

創(chuàng)新是新常態(tài)下中國經(jīng)濟持續(xù)穩(wěn)健發(fā)展的主要驅(qū)動力，但創(chuàng)新的主體是企業(yè)部門。雖然國內(nèi)外學者已經(jīng)關注到宏觀經(jīng)濟不確定性（孟慶斌、師倩，2017）和政策不確定性（Atanassov et al.，2015；Bhattacharya et al.，2017；顧夏銘等，2018）等宏觀層面的不確定性對創(chuàng)新投資產(chǎn)生的作用，但至今較少學者關注微觀層面的公司特質(zhì)不確定性對創(chuàng)新投資的影響。投資決策是微觀個體行為，宏觀或政策不確定性可能掩蓋公司在行業(yè)層面或公司層面的異質(zhì)性所表現(xiàn)出來的差異，從而造成測量誤差問題。同時，關于不確定性、金融化與投資的文獻表明，宏觀經(jīng)濟不確定性（Akkemik and Ozen，2014；Seo et al.，2016）或政策不確定性（聶輝華等，2020；劉貫春等，2020）會導致非金融企業(yè)的金融資產(chǎn)投資上升和固定資產(chǎn)投資下降。1但似乎較少文獻關注公司特質(zhì)不確定性是否會通過企業(yè)金融化影響創(chuàng)新投資。公司特質(zhì)不確定性增強可能會降低資產(chǎn)投資的時間跨度，企業(yè)管理者為規(guī)避長期投資的風險和維持上市公司的利潤率，會優(yōu)先考慮短期資本收益，而不是高風險的固定投資和創(chuàng)新投資，從而優(yōu)先考慮投資金融資產(chǎn)和獲取金融利潤（Seo et al.，2016），導致企業(yè)金融化，而企業(yè)金融化又會“擠出”創(chuàng)新投資（Seo et al.，2012；Jibril et al.，2018）。公司特質(zhì)不確定性、企業(yè)金融化與創(chuàng)新投資三者之間是什么關系？或者可以分解為以下三個問題進行具體分析：公司特質(zhì)不確定性對創(chuàng)新投資的影響如何？公司特質(zhì)不確定性是否是企業(yè)金融化的動因？企業(yè)金融化在公司特質(zhì)不確定性對創(chuàng)新投資生產(chǎn)影響的過程中又起到什么作用？2

為回答以上問題，本文利用2007—2019年中國A股上市非金融企業(yè)的季度數(shù)據(jù)，實證檢驗公司特質(zhì)不確定性、企業(yè)金融化和創(chuàng)新投資三者之間的關系及傳導機制。實證結果表明：公司特質(zhì)不確定性對非金融企業(yè)的創(chuàng)新投資具有顯著負向作用。相比國有企業(yè)、非制造業(yè)企業(yè)和非高新技術企業(yè)，民營企業(yè)、制造業(yè)企業(yè)和高新技術企業(yè)的創(chuàng)新投資受到公司特質(zhì)不確定性的顯著負向影響。在機制分析中，公司特質(zhì)不確定性上升使得非金融企業(yè)增加配置金融資產(chǎn)，但減弱其股東價值導向；同時企業(yè)金融化（金融資產(chǎn)配置和股東價值導向）對創(chuàng)新投資有顯著負向作用。本文的研究結果對于理解非金融企業(yè)在面臨微觀不確定性時如何改變長短期資產(chǎn)投資的結構配置；以及對于中國當前穩(wěn)預期、重實體與促創(chuàng)新的政策措施具有一定參考價值，政府部門應當采用系統(tǒng)的和整體的視角來看待中國實體企業(yè)“脫實向虛”的問題。

與以往研究相比，本文可能的邊際貢獻在于：第一，區(qū)別于以往從宏觀層面不確定性（宏觀經(jīng)濟不確定性或者政策不確定性）出發(fā)，本文以微觀層面的公司特質(zhì)不確定性為主，考察其對非金融企業(yè)創(chuàng)新投資活動的影響，豐富了公司特質(zhì)不確定性對微觀企業(yè)行為影響的研究。第二，本文研究了企業(yè)金融化在公司特質(zhì)不確定性對創(chuàng)新投資影響中的機制作用，深化了對不確定性與創(chuàng)新關系的相關研究，有助于擴展創(chuàng)新經(jīng)濟學的相關文獻。實證分析表明，一方面，公司特質(zhì)不確定性上升加劇企業(yè)配置金融資產(chǎn)，進而導致創(chuàng)新投資減少；另一方面，公司特質(zhì)不確定性上升會降低股東價值導向，亦導致創(chuàng)新投資減少；表明對于中國當前穩(wěn)預期、重實體與促創(chuàng)新的政策措施應當采用系統(tǒng)性的思維考察，要充分考慮到其復雜性與動態(tài)性。該實證結果為從微觀企業(yè)主體出發(fā)更深入理解中國實體經(jīng)濟“脫實向虛”的長短期投資錯配問題提供新視角。

本文其他部分安排如下：第二部分是理論基礎與研究假說；第三部分介紹研究設計，包括計量模型設定、數(shù)據(jù)來源和指標選取；第四部分對計量結果進行描述性統(tǒng)計分析、實證分析與穩(wěn)健性檢驗；第五部分是結論與政策啟示。

二、理論基礎與研究假說

（一）公司特質(zhì)不確定性對創(chuàng)新投資的影響

實物期權理論是理解不確定性如何影響創(chuàng)新投資決策的起點（Czarnitzki and Toole，2013），它指出不確定性對投資產(chǎn)生消極影響（Bernanke，1983；McDonald and Siegel，1986；Pindyck，1991；Dixit and Pindyck，1994）。實物期權理論的早期理論性研究成果來自于Bernanke（1983）。Bernanke（1983）在投資是不可逆的、新的收益信息隨著時間的推移而到達的假設下，研究了實際投資的最優(yōu)時機。結果表明不確定性對當前投資存在抑制作用，因為不確定性會增加等待新信息的價值，而企業(yè)只有當項目延期的成本超過通過為獲得新信息而等待的預期價值時，才會進行投資。McDonald and Siegel（1986）指出，在不可逆投資的情況下，企業(yè)最好推遲投資，直到項目收益的現(xiàn)值是投資成本的兩倍。只有當未來收益和成本現(xiàn)值的方差為零或現(xiàn)值的預期增長率為負無窮大時，投資凈現(xiàn)值超過零則投資的規(guī)則才有效。Pindyck（1991）則指出，由于企業(yè)的投資通常是特定于企業(yè)或產(chǎn)業(yè)的，不確定性將通過資產(chǎn)的不可逆性減少投資支出，不可逆性的存在削弱了標準新古典主義投資模型的理論基礎，同時也使NPV規(guī)則失效。一個不可逆轉(zhuǎn)的投資機會類似于金融看漲期權，公司的投資期權與金融看漲期權一樣也是有價值的，部分原因是公司通過投資獲得的資產(chǎn)的未來價值是不確定的。如果資產(chǎn)價值上升，投資的回報就會上升。如果價值下降，公司就不需要投資，只會失去為獲得投資機會所花的錢。Dixit and Pindyck（1994）更進一步指出，投資期權的機會成本是企業(yè)投資決策中的一個重要因素，期權價值隨投資的沉沒成本和未來價格不確定性程度的上升而上升；當未來成本不確定時，它們對投資決策的影響取決于不確定性的特殊形式。

創(chuàng)新投資是對長期無形資產(chǎn)的一項特殊投資，也是一種極其不可逆和調(diào)整成本高昂的資本投資。因為創(chuàng)新投資通常是針對具體項目的，而且很大一部分用于支付研究人員的工資和福利待遇（Dixit and Pindyck，1994）。由于不同的調(diào)整成本（研發(fā)設備的轉(zhuǎn)售損失或科學家的聘用和解雇成本），創(chuàng)新投資可能會對不確定性做出不同的響應。Bloom et al.（2007）更進一步指出，對擁有大量知識存量的創(chuàng)新進行投資，通常會因改變知識存量的流量而產(chǎn)生流量調(diào)整成本，不同的調(diào)整成本又會導致不同的不確定性下的預測動態(tài)。創(chuàng)新投資與固定資產(chǎn)投資的常規(guī)投資不同，因為它的投資時間更長且尾部風險更高；因此，影響創(chuàng)新投資的經(jīng)濟因素也可能不同于影響常規(guī)固定投資的因素（Bhattacharya et al.，2017），不確定性對創(chuàng)新投資的負面影響可能比其他類型的投資更為嚴重（Atanassov et al.，2015）?？偠灾?，實物期權理論表明當投資的不可逆性越高，不確定性對投資的負面影響越大（Bernanke，1983；Dixit and Pindyck，1994）。

同時，戰(zhàn)略增長期權理論表明，不確定性也可能對創(chuàng)新投資產(chǎn)生正面影響（Kulatilaka and Perotti，1998；Weeds，2002；Vo and Le，2017）。創(chuàng)新投資的一個主要特點是不能獨立于企業(yè)戰(zhàn)略而考慮不確定性與它之間的關系（Atanassov et al.，2015）。企業(yè)對初始創(chuàng)新投資的戰(zhàn)略增長期權可以解釋為獲得相對于競爭對手的增長機會，對增長期權的初始投資會降低未來的生產(chǎn)成本，而且會降低未來擴張方案的執(zhí)行價格（Kulatilaka and Perotti，1998），故戰(zhàn)略競爭會導致先發(fā)制人的威脅。Kulatilaka and Perotti（1998）指出了戰(zhàn)略增長期權理論在不確定性條件下對投資的作用；他們指出實物期權理論通常有兩個隱含的假設：（a）公司對投資機會具有壟斷地位，（b）產(chǎn)品市場是完全競爭的；這會導致投資既不影響價格，也不影響市場結構。但是，市場是不完美和不完全的，當投資具有戰(zhàn)略增長期權效應時，企業(yè)的投資會影響未來的市場份額，從而影響企業(yè)的利潤。與沒有增長期權的競爭對手相比，企業(yè)在未來可以使用更低的生產(chǎn)成本進行擴張。重要的是，這種戰(zhàn)略優(yōu)勢的獲得是內(nèi)生性的，具有顯著的先發(fā)效應，它通過勸阻進入或誘導競爭對手為更強大的競爭對手“騰出空間”，從而獲得更大的市場份額，進而使投資后的利潤相對于不投資時具有更大的（相對）凸性。因為在一種先發(fā)制人的領導者與跟隨者均衡中，企業(yè)按序投資，期權價值卻因競爭而降低（Weeds，2002）。同時，技術上的不確定性，再加上贏家通吃專利制度，會產(chǎn)生一種搶占效應，從而抵消延遲的動機。在具有較強先發(fā)制人效應的戰(zhàn)略投資中，較高的不確定性會鼓勵投資；而在戰(zhàn)略效應較弱的情況下，則相反。劉波等（2017）把這種行為稱為“贏家效應”，企業(yè)搶先開發(fā)產(chǎn)品并進入市場的時間先后會導致企業(yè)市場份額的巨大差異，越早發(fā)布創(chuàng)新產(chǎn)品的企業(yè)，其所占市場份額越大，甚至可能導致“贏者通吃”的局面。同時，“贏家效應”越大，企業(yè)在面臨不確定性時推遲或放棄創(chuàng)新投資的機會成本越高；相對于風險，企業(yè)更加注重不確定性帶來的機遇。故在面臨更大不確定性時，企業(yè)可能增加創(chuàng)新投資。

企業(yè)創(chuàng)新的投資機會是短暫和瞬間即逝的，而戰(zhàn)略上先發(fā)優(yōu)勢是巨大的。Weeds（2002）指出，投資的激勵取決于等待期權價值和優(yōu)先購買權預期價值的相對大小，更高的不確定性對當前創(chuàng)新投資的抑制作用會隨著戰(zhàn)略競爭的增加而抵消。因此，選擇等待的期權價值很容易被侵蝕（Vo and Le，2017），延遲投資的預期成本可能大大超過等待更多信息披露所獲得的收益。Atanassov et al.（2015）則指出，在競爭環(huán)境中，戰(zhàn)略增長期權使得創(chuàng)新投資由于“搶占/增長”效應導致的積極影響大于由于“實物期權”效應導致的不確定性所帶來的負面影響，從而使得不確定性對創(chuàng)新投資產(chǎn)生的負面影響減弱或出現(xiàn)正面作用。

鑒于此，本文提出以下假說：

H1a：如果實物期權效應占主導地位，則公司特質(zhì)不確定性對創(chuàng)新投資產(chǎn)生負面影響。

H1b：如果戰(zhàn)略增長期權效應占主導地位，則公司特質(zhì)不確定性對創(chuàng)新投資產(chǎn)生正面影響。

（二）金融資產(chǎn)配置的機制作用

本文對企業(yè)金融化的定義包括非金融企業(yè)增加金融資產(chǎn)配置和股東價值導向增強兩部分內(nèi)容，故本文從“公司特質(zhì)不確定性—金融資產(chǎn)配置—創(chuàng)新投資”和“公司特質(zhì)不確定性—股東價值導向—創(chuàng)新投資”兩條路徑來分析企業(yè)金融化在公司特質(zhì)不確定性對創(chuàng)新投資影響過程中的機制作用，具體的機制作用路徑如圖1所示。

首先，對于“公司特質(zhì)不確定性—金融資產(chǎn)配置—創(chuàng)新投資”的影響路徑。從資產(chǎn)投資組合的角度看，當企業(yè)感知到的公司特質(zhì)不確定性和風險增加，可能導致非金融企業(yè)減少對不可逆性較高的固定資產(chǎn)（Julio and Yook，2012；Gulen and Ion，2016）和創(chuàng)新資產(chǎn)（Czarnitzki and Toole，2013）的投資，增加對短期流動性強和可逆性高的金融資產(chǎn)的投資，降低中長期投資項目的金額（Crotty，1990；Demir，2009）。從預防性儲蓄理論來看，在企業(yè)面臨較高公司特質(zhì)不確定性時，未來現(xiàn)金流不確定性增加，投資項目回報率的信息變得模糊，債權人和投資者的風險憂慮加大。在企業(yè)投資組合中配置金融資產(chǎn)有利于對沖主營業(yè)務的經(jīng)營風險，規(guī)避宏觀環(huán)境波動和在維持一定盈利情況下保持資金的流動性；而且，遠期和期權等金融衍生品還具備套期保值功能（彭俞超等，2018）。故非金融企業(yè)在公司特質(zhì)不確定性加劇時可能會增加對短期金融資產(chǎn)的配置。

同時，非金融企業(yè)增加配置金融資產(chǎn)可能對創(chuàng)新投資產(chǎn)生“擠出”效應。Stockhammer（2004）指出增加對金融資產(chǎn)的投資和獲得金融收益機會的增加，會通過改變非金融企業(yè)管理層的薪酬激勵機制和引導內(nèi)部自由資金遠離實際投資而產(chǎn)生“擠出”效應。在公司特質(zhì)不確定性加劇時，企業(yè)的實際投資收益率相對金融投資收益率下降，為規(guī)避經(jīng)營風險，非金融企業(yè)可能選擇增加金融資產(chǎn)投資，而使得長期性的創(chuàng)新投資減少。Jibril et al.（2018）指出，這種“擠出”效應可能在新興市場經(jīng)濟體或發(fā)展中國家中更為明顯，因為他們的非金融企業(yè)更難以獲得內(nèi)部自由現(xiàn)金流（盈利能力較差）和外部融資（金融市場較不完善，造成融資難和融資貴）。故非金融企業(yè)增加配置金融資產(chǎn)可能會對創(chuàng)新投資產(chǎn)生負面影響。

鑒于此，本文提出以下假說：

H2a：公司特質(zhì)不確定性上升會加劇非金融企業(yè)對金融資產(chǎn)的配置。

H2b：金融資產(chǎn)配置加劇會“擠出”非金融企業(yè)的創(chuàng)新投資。

（三）股東價值導向的機制作用

對于“公司特質(zhì)不確定性—股東價值導向—創(chuàng)新投資”的影響路徑。Walkup（2016）指出當市場波動和不確定性增加時，所有公司都可能把保持公司內(nèi)部可用的自由現(xiàn)金流的價值放得更高。在不確定性加劇時，投資者和金融機構感知風險會增加，使得企業(yè)在進行外部股權融資時，投資者要求的風險溢價提高和項目回報率上升，以及銀行等金融機構對于債務融資要求更高的利率，從而導致公司投資項目的外部資本成本增加（Huang et al.，2015；Sarwar et al.，2020）；內(nèi)部現(xiàn)金流變得更加有價值。對于受到公司特質(zhì)不確定性上升影響而導致未來現(xiàn)金流無法預測的公司而言，外部融資比內(nèi)源融資要更加困難，因為它們在債務融資時受到銀行等機構更加嚴格的審核和無法提供明了的未來投資收益率（Chay and Suh，2009）。當預期外部融資成本增加和未來經(jīng)營遭遇困境時，企業(yè)可能傾向于采取減少支出的方式來應對不確定性（Sarwar et al.，2020）。相較于職工薪酬、管理費用和主營業(yè)務成本等剛性支出，企業(yè)的股利政策具有較大靈活性和可調(diào)整性；管理層通常會選擇降低現(xiàn)金股息支付和推遲股票回購計劃以保留自由現(xiàn)金流，等待公司特質(zhì)不確定性的緩解或消除。故企業(yè)在公司特質(zhì)不確定性加劇時，可能會減少或停止發(fā)放現(xiàn)金股利和推遲股票回購計劃，降低管理層的股東價值導向。

由于股東價值運動的興起與代理理論的出現(xiàn)，企業(yè)管理層對股東價值的重視程度不斷提高，從而增強股東價值導向。股東價值導向加強給管理者帶來的股東價值壓力會增加以創(chuàng)新活動為代價的金融支出和收入行為，強化以價值創(chuàng)造為代價的價值提取過程，使企業(yè)行為從“保留與再投資”向“裁員與分配”轉(zhuǎn)變，進而縮短管理層投資規(guī)劃視野（Lazonick and Osullivan，2000；Lazonick，2011；Lazonick and Mazzucato，2013；Lazonick and Tulum，2011），使得管理者偏好短期投資或增加短視的管理行為，更加關注公司財務業(yè)績指標（Stockhammer，2004），而不是長期的企業(yè)發(fā)展前景。管理層受到基于股票期權的內(nèi)部薪酬激勵的影響，他們通常會通過加大股票回購計劃和增加股利現(xiàn)金支付，以便向金融市場和機構投資者分配公司的收入流，使得公司股價上漲和增加所持有的股票期權價值，而創(chuàng)新投資獲得的收入流減少。Orhangazi（2008a）指出非金融企業(yè)增加對金融市場的支付可能已經(jīng)趨向阻礙實體長期投資，因為它會減少非金融公司的內(nèi)部自由現(xiàn)金流，縮短管理層的長期規(guī)劃視野，增加未來主營業(yè)務收益的不確定性。Aglietta and Breton（2001）同樣指出，較高的財務支付比率減少非金融公司可用于實際投資的資金，會對創(chuàng)新投資等長期投資項目的實施和執(zhí)行產(chǎn)生負面影響。從長遠來看，股東價值導向會對企業(yè)競爭力產(chǎn)生負面影響（Seo et al.，2016）。

鑒于此，本文提出以下假說：

H3a：公司特質(zhì)不確定性上升會減弱非金融企業(yè)的股東價值導向。

H3b：股東價值導向加劇會對非金融企業(yè)的創(chuàng)新投資產(chǎn)生負面影響。

三、研究設計

（一）樣本數(shù)據(jù)來源

本文通過選取中國2007-2019年A股非金融類上市公司的季度數(shù)據(jù)作為研究樣本，數(shù)據(jù)來源于國泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫。為保證樣本數(shù)據(jù)的連續(xù)性，本文剔除2015年后上市的公司和ST類上市公司。為降低異常值帶來的影響，對所有連續(xù)變量進行1%分位的Winsorize處理。

樣本數(shù)據(jù)起始選擇2007年的原因在于中國財政部于2006年頒布《會計準則第6號——無形資產(chǎn)》，該文件對企業(yè)需要披露的研發(fā)階段的研發(fā)支出的會計行為做出了詳細的規(guī)范性要求，同年宣布自2007年1月1日起施行新的《企業(yè)會計準則》，自此上市公司年報需披露更多關于企業(yè)創(chuàng)新研發(fā)投入信息。之所以選擇季度財務數(shù)據(jù)，是由于高頻的財務數(shù)據(jù)更有可能揭示企業(yè)投資組合選擇決定因素的機制，同時也更能捕捉不確定性和波動性的突然變化對企業(yè)盈利能力和投資頭寸的影響，特別是在短期內(nèi)會發(fā)生快速變化的金融投資方面。盡管年度財務數(shù)據(jù)非常適合描述長期趨勢，但年度資產(chǎn)負債表和利潤表上的年終價值無法反映全年的短期投資組合調(diào)整，會扭曲資產(chǎn)負債表和損益表中為應對市場風險和波動而發(fā)生的變化，特別是對于流動性金融資產(chǎn)（Demir，2009；Davis，2017）。鑒于金融資產(chǎn)的高度流動性，更好的選擇是使用季度數(shù)據(jù)。

（二）模型設定與變量選取

首先，為檢驗公司特質(zhì)不確定性對創(chuàng)新投資的影響，參考王紅建等（2017）、亞琨等（2018）的研究，本文建立以下實證模型：

其中，i表示上市公司，t表示時期；因變量Innov表示創(chuàng)新投資。解釋變量FIU表示公司特質(zhì)不確定性。其他的控制變量包括盈利能力Profit、現(xiàn)金流CashF、固定資產(chǎn)占比Tang、杠杠率Lev、企業(yè)規(guī)模Size、托賓Q值Tobin。同時，為控制不隨時間變化的公司特質(zhì)性和隨時間變化的宏觀經(jīng)濟和宏觀政策等不可觀測的因素對創(chuàng)新的影響，引入公司個體固定效應[μi]和時間固定效應[γt]。[εit]是和公司個體固定效應和時間固定效應無關的隨機擾動項。聶輝華等（2020）指出使用國家層面的政策或宏觀經(jīng)濟不確定性指數(shù)研究不確定性對公司投資的影響，會無法控制時間固定效應，也就無法區(qū)分不確定性因素和宏觀經(jīng)濟因素的影響；但若使用基于公司級別的公司特質(zhì)不確定性則可以有效地在實證模型中加入時間固定效應。Carruth et al.（2000）指出使用公司級數(shù)據(jù)可以令焦點集中在與影響單個公司的特質(zhì)因素更緊密相關的不確定性度量上，以便使研究人員在確定投資水平時控制與公司特定異質(zhì)性的其他不相關來源。

關于企業(yè)創(chuàng)新Innov的指標，本文參考Jibril et al.（2018）、鞠曉生等（2013）的做法，采用無形資產(chǎn)增量對總資產(chǎn)的比重來衡量。理由如下：第一，無形資產(chǎn)是指企業(yè)擁有或者控制的沒有實物形態(tài)的可辨認非貨幣性資產(chǎn)，包括企業(yè)的專利權、非專利技術、設計、版權、品牌、商標權和著作權等，捕捉了企業(yè)更廣泛的研發(fā)創(chuàng)新活動，反映出企業(yè)創(chuàng)新投資的廣度和深度；第二，Jibril et al.（2018）指出并非所有專利都變成了商業(yè)上可行的創(chuàng)新；也并不是所有的公司都投資于正規(guī)的研發(fā)，特別是在新興市場或發(fā)展中國家；第三，R&D支出僅僅反映了企業(yè)研發(fā)投入的一個方面，并不能完全反映企業(yè)對人力資本開發(fā)、技術開發(fā)與消化的能力，更重要的是，中國的非金融類上市公司很多并不主動披露R&D支出指標，導致存在數(shù)據(jù)缺失問題；第四，上市公司一般只在年報上披露R&D支出的數(shù)據(jù)，如果計量實證模型需要采用季度時間序列數(shù)據(jù)，當R&D支出需要滯后時，變量容易變?yōu)槿笔е祷驌p失掉大部分的有效值而無法進行建模。在穩(wěn)健性檢驗中，使用無形資產(chǎn)對數(shù)值/100和研發(fā)投入對數(shù)值/100作為替代變量進行估計，基準結果保持不變。

由于公司股票特質(zhì)回報率的波動性不僅反映了公司利潤和產(chǎn)出價格的波動性，而且還可以代表公司未來成長機會和盈利能力的波動性（Pindyck，1991；Bulan，2005）；故可用以反映公司所感知的環(huán)境不確定性所帶來的預期影響（Leahy and Whited，1996）。本文參考Panousi and Papanikolaou（2012）、Gilchrist et al.（2014）、Vo and Le（2017）的做法，首先使用Fama and French（1993）的標準三因子模型移除每日超額收益的可預測變化；然后，計算公司季度性的每日股票收益率收益的標準偏差作為公司特質(zhì)不確定性。即公司特質(zhì)不確定性（FIU）是個股收益率對市場收益率回歸的殘差的標準偏差。

然后，為探究企業(yè)金融化在公司特質(zhì)不確定性對創(chuàng)新投資影響中的機制作用，參考溫忠麟等（2004）、溫忠麟、葉寶娟（2014）的做法，建立以下模型以檢驗公司特質(zhì)不確定性、企業(yè)金融化和創(chuàng)新投資三者之間的機制作用。其中，模型（1）、（2）和（3）的控制變量都是一致的：

關于企業(yè)金融化Fin的指標，本文參考張成思、張步曇（2016）的做法，首先從廣義和狹義兩方面對金融資產(chǎn)Fah進行定義，狹義金融資產(chǎn)包括貨幣資金、持有至到期投資、交易性金融資產(chǎn)、投資性房地產(chǎn)、可供出售的金融資產(chǎn)、應收股利和應收利息，而廣義金融資產(chǎn)還包含長期股權投資，兩種金融資產(chǎn)都用總資產(chǎn)進行標準化，分別記為Fah1和Fah2。對于股東價值導向Fashare指標，本文參考Seo et al.（2012）、Jibril et al（2018）和Orhangazi（2018a）的做法，采用股息支付與股票回購之和占總資產(chǎn)的比重衡量。鑒于股東價值導向指標Fashare作為因變量時0較多的情況，使用Logit模型進行回歸分析更加合適，使用0-1虛擬變量Fashare1。

控制變量的指標定義依次分別是盈利能力Profit，采用凈利潤與總資產(chǎn)的占比表示；現(xiàn)金流CashF，采用經(jīng)營活動現(xiàn)金流凈額與總資產(chǎn)的占比表示；固定資產(chǎn)占比Tang，采用固定資產(chǎn)與總資產(chǎn)的占比表示；杠杠率Lev，采用資產(chǎn)負債率表示；企業(yè)規(guī)模Size，采用總資產(chǎn)的自然對數(shù)表示；托賓Q值Tobin，采用市值與總資產(chǎn)的占比表示。

四、實證分析

（一）描述性統(tǒng)計分析

表1顯示各個變量的描述性統(tǒng)計分析結果。從均值來看，上市公司持有的無形資產(chǎn)約占總資產(chǎn)5%；金融資產(chǎn)約為總資產(chǎn)的1/4，基本上與固定資產(chǎn)的持有份額相持平。股息和股票回購以及財務費用的占比較小，但是資產(chǎn)負債率均值達到44%左右。從均值和標準差來看，基于五因子模型的公司特質(zhì)不確定性要比基于三因子模型的公司特質(zhì)不確定性大，即波動性更大。從觀察值個數(shù)來看，研發(fā)投入的個數(shù)遠小于無形資產(chǎn)的個數(shù)，說明若使用上市公司財務季度數(shù)據(jù)來研究不確定性對創(chuàng)新影響的問題，使用無形資產(chǎn)可能更合適。因為可以得到更多的可用觀察值，與公司其他的財務指標進行相應的匹配。

（二）基準回歸結果分析

表2顯示公司特質(zhì)不確定性對創(chuàng)新投資影響的結果。為減輕模型內(nèi)生性，第一列和第二列分別使用現(xiàn)期和滯后一期的公司特質(zhì)不確定性對創(chuàng)新投資進行面板固定效應回歸；實證結果表明，公司特質(zhì)不確定性都對創(chuàng)新投資具有顯著負向影響。

本文使用公司股票收益率構建公司特質(zhì)不確定性，而公司股票收益率波動可能會包含很多“噪音”，因為它可能既受到公司基本面因素的推動，也可能受到投機性泡沫的影響。同時，進行有風險的創(chuàng)新投資項目可能會給公司的未來股票收益率或現(xiàn)金流帶來更高的不確定性（Atanassov et al.，2015），從而使得公司特質(zhì)不確定性加強，因為創(chuàng)新投資通常與新的和未經(jīng)測試的技術相關聯(lián)（Chan et al.，2001）。故公司特質(zhì)不確定性與創(chuàng)新投資可能形成雙向因果關系而引起模型的內(nèi)生性問題。

為此，本文參考Panousi and Papanikolaou（2012）、Vo and Le（2017）的做法，使用公司客戶集中度作為公司特質(zhì)不確定性的工具變量。Panousi and Papanikolaou（2012）表示，當某個公司的銷售客戶群特別集中，那么該公司對其他公司的特質(zhì)不確定性沖擊會變得更加敏感，自身感知到的公司特質(zhì)不確定性也會隨之變高；即，銷售客戶較集中的公司由于無法在客戶中分散產(chǎn)品受到的需求沖擊，導致銷售收入不確定性加劇，因此面臨的風險更大。相反，如果該公司銷售客戶群比較分散，那么該公司將不容易受到其他公司帶來的沖擊影響。公司客戶群的集中程度不太可能對公司的投資決策產(chǎn)生直接的影響，它主要取決于公司擁有的客戶數(shù)量。本文通過使用公司的前五大客戶銷售占比衡量公司客戶集中度，作為公司特質(zhì)不確定性的工具變量。由于公司的客戶銷售集中度并不會隨著時間發(fā)生太大的變化，因此在面板模型估計中改用行業(yè)固定效應，而非個體固定效應（Panousi and Papanikolaou，2012）。

表2的第三列和第四列顯示兩階段最小二乘法的模型估計結果。KP rk LM統(tǒng)計量和CD Wald F統(tǒng)計量都表明，客戶集中度作為工具變量在模型中不存在弱工具變量問題。使用工具變量后，無論是現(xiàn)期還是滯后一期的公司特質(zhì)不確定性都顯示對創(chuàng)新投資具有負面影響，并在1%的水平上顯著。但表2中IV估計結果要顯著大于OLS估計結果，原因可能如下，Jiang（2017）認為IV估計結果比OLS估計結果大的理由可能主要是存在弱工具變量問題或者局部平均處理效應。雖然本文的IV通過了統(tǒng)計上的弱工具變量檢驗，但不能完全肯定沒有弱工具變量問題。同時，本文中作為IV的客戶集中度指標缺失值較多，大概有接近四分之一，可能造成了較嚴重的局部平均處理效應。即工具變量的采用有可能只衡量了處理組一小部分個體的平均處理效應，而非處理組的平均處理效應。

表2的實證結果驗證了假說H1a，表明現(xiàn)階段相對于戰(zhàn)略增長期權效應，實物期權效應占主導地位，公司特質(zhì)不確定性對創(chuàng)新投資有顯著負面影響。實物期權理論強調(diào)創(chuàng)新投資項目較高的調(diào)整成本和較低可逆性可能導致企業(yè)在不確定性加劇的情況下推遲創(chuàng)新投資（Dixit and Pindyck，1994）。因為研發(fā)通常是針對具體項目，而且很大一部分費用用于支付研究人員的工資，屬于完全不可逆的投資。劉貫春等（2019）研究表明，資產(chǎn)處置成本仍是中國上市企業(yè)投資決策的重要決定因素；與工業(yè)緊密相關的行業(yè)資產(chǎn)可逆性較低，而與服務業(yè)緊密相關的行業(yè)資產(chǎn)可逆性較高。更重要的是，與創(chuàng)新投資有關的各項生產(chǎn)要素在中國還存在較大的流轉(zhuǎn)障礙，特別是借貸資本成本與資產(chǎn)的處置。與發(fā)達國家相比，中國企業(yè)在某些行業(yè)還存在行業(yè)準入和管制障礙，競爭程度不足。在公司特質(zhì)不確定性加劇的環(huán)境中，這些緣由都可能導致中國上市公司在進行創(chuàng)新投資時，面臨較高的實物期權效應和較低的戰(zhàn)略增長期權效應，從而導致創(chuàng)新投資降低。

（三）穩(wěn)健性檢驗

為使得上述實證結果更加穩(wěn)健，本文通過替換主要解釋變量、替換因變量和改變模型估計方法等穩(wěn)健性措施減輕基準模型的內(nèi)生性問題。

1.公司特質(zhì)不確定性的不同測量方法

使用不確定性作為主要解釋變量的一個主要問題在于不確定性的測量誤差問題。作為對三因子模型的進一步擴展，F(xiàn)ama and French（2015）通過加入盈利能力因子和投資模式因子將其擴展為五因子模型。通過使用五因子模型重新計算公司特質(zhì)不確定性，并同時引入公司特質(zhì)不確定性滯后項和2SLS工具變量法進行估算，發(fā)現(xiàn)公司特質(zhì)不確定性仍然對創(chuàng)新投資具有顯著負向影響。1

為進一步減輕使用股價波動率作為公司特質(zhì)不確定性與創(chuàng)新投資之間的雙向因果關系，以及工具變量由于局部平均處理效應導致的實證結果的偏誤。參考Baum et al.（2008）的做法，使用營業(yè)利潤波動率（Roavol）作為公司特質(zhì)不確定性的替代變量。其中，營業(yè)利潤波動率是根據(jù)四個、八個和十六個季度窗口內(nèi)營業(yè)收入與總資產(chǎn)比率的標準偏差分別計算所得，發(fā)現(xiàn)實證結果仍然是一致的。

2.對因變量的替代

為使模型結果更加穩(wěn)健，使用無形資產(chǎn)對數(shù)值和研發(fā)投入對數(shù)值作為替代變量進行回歸分析。同時使用公司特質(zhì)不確定性滯后項和2SLS工具變量法，實證結果表明公司特質(zhì)不確定性對創(chuàng)新投資具有負面影響，且都在5%水平上顯著，即估計結果仍然是一致的。

3.改變模型估計方法

鑒于創(chuàng)新投資的替代變量無形資產(chǎn)是左端截尾的，故可以使用Tobit模型進行實證分析，在使用混合Tobit和隨機效應Tobit模型進行回歸后，發(fā)現(xiàn)實證結果仍然是一致的。

4.其他穩(wěn)健性估計方法

第一，由于本文主要是探討公司特質(zhì)不確定性對企業(yè)投資行為的影響，故在基準回歸中包括了房地產(chǎn)行業(yè)的樣本，由于房地產(chǎn)行業(yè)包含部分金融行業(yè)屬性，故本文把房地產(chǎn)行業(yè)的樣本剝離出來后進行回歸，發(fā)現(xiàn)實證結果仍然是一致的。同時，發(fā)現(xiàn)在房地產(chǎn)行業(yè)中，公司特質(zhì)不確定性對創(chuàng)新投資的影響不顯著。第二，為控制其他類型不確定性對實證結果產(chǎn)生的影響，特別是政策不確定性（Atanassov et al.，2015；孟慶斌、師倩，2017；顧夏銘等，2018）。在基準模型中加入Baker et al.（2016）的中國經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)（EPU）和美國經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)（USAEPU），分別控制國內(nèi)和國外主要的政策不確定性，發(fā)現(xiàn)實證結果仍然是一致的。第三，因為具有高增長機會的企業(yè)傾向于進行更多的投資，分析公司的特質(zhì)波動對創(chuàng)新投資影響時，應控制這些增長機會（Vo and Le，2017），文獻中通常使用托賓Q值進行替代。同時，研究不確定性對投資影響容易產(chǎn)生的一個內(nèi)生性問題在于對托賓Q變量的測量誤差，為使模型更加穩(wěn)健，本文使用托賓Q等于市值/（總資產(chǎn)-無形資產(chǎn)凈額-商譽凈額）的替代變量進行回歸估計，發(fā)現(xiàn)結果依然是一致的。

（四）異質(zhì)性分析

上文實證結果表明公司特質(zhì)不確定性對創(chuàng)新投資具有負面影響。但是，本文的研究樣本中包括中國A股非金融類上市公司總共2552家，對總體樣本的回歸分析無法區(qū)分不同所有制和行業(yè)企業(yè)的公司特質(zhì)不確定性對創(chuàng)新投資影響的異質(zhì)性。

為探討公司特質(zhì)不確定性對創(chuàng)新投資影響的異質(zhì)性，本文從三個方面對樣本進行劃分，并對相應的子樣本進行估計。首先，根據(jù)企業(yè)所有權的不同，CSMAR數(shù)據(jù)庫將上市公司劃分為四類：國有、民營、外資和其他，本文著重選取國有（Nature=1）和民營（Nature=2）兩類進行分析，兩者的樣本之和占總樣本的95.18%；其中，國有企業(yè)有998家，民營企業(yè)有1431家。第二，根據(jù)中國證監(jiān)會上市公司2012版行業(yè)分類方法，將企業(yè)分為制造業(yè)（Manusindus=1）與非制造業(yè)（Manusindus=0）兩類，將屬于制造業(yè)大類的公司歸為制造業(yè)，其他的公司屬于非制造業(yè)。其中，制造業(yè)行業(yè)企業(yè)樣本占比約為60%，非制造業(yè)企業(yè)樣本占比約為40%。第三，參考夏冠軍、陸根堯（2012）、崔也光、趙迎（2013）的做法，按照中國證監(jiān)會上市公司2012版行業(yè)分類方法，將C27醫(yī)藥制造業(yè)、C34通用設備制造業(yè)、C35專用設備制造業(yè)、C37鐵路、船舶、航空航天和其他運輸設備制造業(yè)、C38電氣機械和器材制造業(yè)、C39計算機、通信和其他電子設備制造業(yè)、C40儀器儀表制造業(yè)、I信息傳輸、軟件和信息技術服務業(yè)、M科學研究和技術服務業(yè)歸類為高新技術行業(yè)（TeckIndus=1），其他行業(yè)則為非高新技術行業(yè)（TeckIndus=0）。其中，高新技術行業(yè)企業(yè)樣本占比約為38%，非高新技術行業(yè)企業(yè)樣本占比約為62%。

由于國有企業(yè)通常身處壟斷性行業(yè)，且具有地方政府部門的背書而擁有“軟預算約束”，相對較容易從銀行取得貸款以維持創(chuàng)新投資的持續(xù)；但是，國有企業(yè)一般比民營企業(yè)的創(chuàng)新積極性和效率低，故對公司特質(zhì)不確定性上升感知不敏感。相對而言，民營企業(yè)對市場競爭環(huán)境更加敏感，它們只有不斷優(yōu)化資源配置和投資組合，才能在競爭更加激烈的市場中生存。當經(jīng)營環(huán)境惡化時，民營企業(yè)從銀行取得貸款更加困難，加上金融市場和股東對經(jīng)理人的業(yè)績要求，可能導致經(jīng)理人增加對短期流動性和盈利性較強的金融資產(chǎn)的配置，而不得不消減可逆性低和回報期長的創(chuàng)新投資。

相對非制造業(yè)，制造業(yè)的固定資產(chǎn)和創(chuàng)新資產(chǎn)投資周期長，且不可逆性低。由于企業(yè)的投資通常是特定于企業(yè)或產(chǎn)業(yè)的，不確定性將通過資產(chǎn)的不可逆性減少投資支出（Pindyck，1991），故制造業(yè)行業(yè)更加容易受到公司特質(zhì)不確定性的負面影響。

相對于非高新技術行業(yè)，高新技術行業(yè)的創(chuàng)新活動所具有的高知識技術密集度、高速度、高競爭度和高收益等特征，要求企業(yè)對市場環(huán)境變化必需具備快速應變能力（顧夏銘等，2018）。這也導致它們對公司特質(zhì)不確定性的感知更加敏感；且高新技術行業(yè)中的大部分行業(yè)也是屬于制造業(yè)，擁有大量固定資產(chǎn)，故高新技術行業(yè)更加容易受到公司特質(zhì)不確定性的負面影響。

表3顯示公司特質(zhì)不確定性對創(chuàng)新投資的異質(zhì)性影響結果。從企業(yè)所有制形式來看，公司特質(zhì)不確定性對創(chuàng)新投資的負面影響只體現(xiàn)在民營企業(yè)上，且在1%水平上顯著；但是，對國有企業(yè)創(chuàng)新投資的影響卻是正向不顯著，表現(xiàn)出企業(yè)所有制形式所帶來的異質(zhì)性。從行業(yè)分類來看，公司特質(zhì)不確定性對創(chuàng)新投資的負面影響只體現(xiàn)在制造業(yè)和高新技術行業(yè)的企業(yè)上，且都在1%水平上顯著；但是，非制造業(yè)和非高新技術行業(yè)的企業(yè)卻是不顯著，表現(xiàn)出非金融企業(yè)所處行業(yè)所帶來的異質(zhì)性?？傮w而言，一方面，民營企業(yè)、制造業(yè)企業(yè)和高新技術企業(yè)都是對宏觀市場環(huán)境變化較敏感、容易受到正規(guī)融資約束限制的實體企業(yè)，這是因為中國目前存在“預算軟約束”和融資歧視，使得這三類企業(yè)相對較難獲得正規(guī)銀行信貸。另一方面，由于它們本身進行創(chuàng)新投資時資產(chǎn)專用性較強，而目前中國投資資產(chǎn)處置所需要的搜尋成本和清算成本較高，導致這些企業(yè)進行創(chuàng)新的沉沒成本較高，故在受到公司特質(zhì)不確定性沖擊時，它們會選擇降低投資期限和回報期限都相對較長的創(chuàng)新投資。

（五）機制檢驗

1.金融資產(chǎn)配置的機制作用檢驗

近年來，我國經(jīng)濟開始出現(xiàn)“脫實向虛”——經(jīng)濟金融化的現(xiàn)象。張成思（2019）指出我國泛金融行業(yè)（包括金融業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)及租賃和商務服務業(yè)）GDP貢獻率在過去20年從9%上升到15%左右，而吸納就業(yè)比例從1994年的2.2%僅上升到2018年的6%左右；但利潤占比卻從2004年的15%猛漲至2018年的60%左右。在微觀層面上，經(jīng)濟金融化體現(xiàn)為企業(yè)金融化，中國非金融上市公司的金融渠道獲利占比逐年升高，從2006年最低點的7%上升至2016年接近最高點的40%。對于中國A股非金融類上市公司，金融資產(chǎn)占比和無形資產(chǎn)占比都呈現(xiàn)緩慢上漲趨勢；但固定資產(chǎn)占比呈現(xiàn)穩(wěn)定下降趨勢，且下降幅度頗大。1

關于不確定性、金融化與投資的文獻表明宏觀經(jīng)濟不確定性（Akkemik and Ozen，2014；Seo et al.，2016）或政策不確定性（聶輝華等，2020；劉貫春等，2020）會導致非金融企業(yè)的金融資產(chǎn)投資上升和固定資產(chǎn)投資下降。但企業(yè)金融化（金融資產(chǎn)配置和股東價值導向）在公司特質(zhì)不確定性對創(chuàng)新投資影響過程中作用如何，目前還沒有清晰的結論。為檢驗企業(yè)金融化在公司特質(zhì)不確定性對創(chuàng)新投資影響過程中的機制作用，本文參考溫忠麟等（2004）、溫忠麟、葉寶娟（2014）的做法，建立模型（2）和模型（3），將公司特質(zhì)不確定性和企業(yè)金融化納入同一個框架中對創(chuàng)新投資進行實證分析。

表4顯示金融資產(chǎn)配置的機制作用檢驗結果。第一列和第三列表明，公司特質(zhì)不確定性對狹義（廣義）金融資產(chǎn)具有正向影響，且都在1%水平上顯著；在經(jīng)濟顯著性上，公司特質(zhì)不確定性每增加一個標準差，非金融企業(yè)配置狹義金融資產(chǎn)上升1.33個百分點；表明公司特質(zhì)不確定性的提高會導致企業(yè)配置金融資產(chǎn)水平上升，強化企業(yè)金融化趨勢，驗證了假說H2a。非金融企業(yè)面臨的宏觀或者政策不確定性會轉(zhuǎn)化為企業(yè)本身感知的特質(zhì)不確定性，當市場環(huán)境劇烈波動時，公司特質(zhì)不確定性上升，企業(yè)為規(guī)避風險從而增加配置金融資產(chǎn)。

表4的第二列和第四列表明，無論是狹義或是廣義金融資產(chǎn)，當納入其中時，它們對創(chuàng)新投資的影響都是顯著負向的；表明非金融企業(yè)增加配置金融資產(chǎn)會對創(chuàng)新投資產(chǎn)生“擠出效應”；在經(jīng)濟顯著性上，非金融企業(yè)狹義金融資產(chǎn)配置每增加一個標準差，創(chuàng)新投資下降0.82個百分點；即增加持有金融資產(chǎn)的企業(yè)金融化行為會強化企業(yè)進行投資組合配置時的短期視野，不利于長期無形資產(chǎn)積累（鐘華明，2021），從而阻礙非金融企業(yè)的創(chuàng)新活動，驗證了假說H2b。因為與固定投資相比，當高風險的創(chuàng)新活動與流動性強、收益高的金融資產(chǎn)相競爭時，非金融企業(yè)的創(chuàng)新活動與逆向選擇、道德風險和市場不完全性的關聯(lián)更強，導致增加金融資產(chǎn)配置對創(chuàng)新投資產(chǎn)生的負面影響更大（Jibril et al.，2018）。

2.股東價值導向的機制作用檢驗

表5顯示股東價值導向的機制作用檢驗結果。由于股東價值導向指標作為因變量時0值較多，所以在表5的第一列和第二列分別給出Logit模型和面板固定效應模型的估計結果，結果都表明公司特質(zhì)不確定性對股東價值導向具有負向影響，且在1%水平上顯著。在經(jīng)濟顯著性上，公司特質(zhì)不確定性每增加一個標準差，非金融企業(yè)的股東價值導向降低0.36個百分點。故公司特質(zhì)不確定性的提高會導致非金融企業(yè)收緊股息支出和股票回購的計劃，降低股東價值導向，使得企業(yè)金融化趨勢減弱，驗證了假說H3a。

表5第三列的估計結果顯示，當納入股東價值導向變量后，公司特質(zhì)不確定性對創(chuàng)新投資仍然是顯著負向的。在經(jīng)濟顯著性上，公司特質(zhì)不確定性每增加一個標準差，創(chuàng)新投資下降0.035個百分點。股東價值導向?qū)?chuàng)新投資也是產(chǎn)生顯著負向影響，表明非金融企業(yè)對股息支出和股票回購的支付越高，對創(chuàng)新投資的負面影響越強。在經(jīng)濟顯著性上，非金融企業(yè)的股東價值導向每增加一個標準差，創(chuàng)新投資下降0.047個百分點。

總而言之，企業(yè)金融化（金融資產(chǎn)配置和股東價值導向）在公司特質(zhì)不確定性對創(chuàng)新投資影響路徑上起著不可忽視的重要作用；說明公司特質(zhì)不確定性除對創(chuàng)新投資產(chǎn)生直接效應外，還通過企業(yè)金融化對創(chuàng)新投資產(chǎn)生間接影響。在經(jīng)濟顯著性上，公司特質(zhì)不確定性每增加一個標準差，非金融企業(yè)的企業(yè)金融化上升0.97個百分點；而非金融企業(yè)的企業(yè)金融化每增加一個標準差，創(chuàng)新投資則下降0.773個百分點。

五、結論與政策啟示

本文利用2007—2019年中國A股上市非金融企業(yè)的季度數(shù)據(jù)，研究公司特質(zhì)不確定性、企業(yè)金融化和創(chuàng)新投資三者之間的關系及傳導路徑。實證結果表明：（1）公司特質(zhì)不確定性對非金融企業(yè)的創(chuàng)新投資具有顯著負向作用；表明實物期權效應是不確定性影響中國實體企業(yè)創(chuàng)新投資過程中的主要作用機制，企業(yè)進行創(chuàng)新投資所帶來的未來戰(zhàn)略上的“搶占/增長”效應仍然處于次要位置。企業(yè)進行創(chuàng)新投資時所面臨的資產(chǎn)的不可逆性和高昂調(diào)整成本仍然極大地阻礙著創(chuàng)新的積極性。（2）異質(zhì)性分析表明，公司特質(zhì)不確定性對民營企業(yè)、制造業(yè)企業(yè)和高新技術企業(yè)的創(chuàng)新投資具有顯著負向影響，但對國有企業(yè)、非制造業(yè)企業(yè)和非高新技術企業(yè)的影響卻是不顯著。（3）機制分析表明，公司特質(zhì)不確定性上升使得非金融企業(yè)增加配置金融資產(chǎn)，但減弱股東價值導向。企業(yè)金融化（金融資產(chǎn)配置和股東價值導向）對創(chuàng)新投資有顯著負向作用。

基于以上結論，本文提出相應的政策啟示。

第一，穩(wěn)定和可預期的外部經(jīng)濟環(huán)境有利于企業(yè)進行長遠的戰(zhàn)略規(guī)劃和創(chuàng)新投資。本文的研究表明，公司特質(zhì)不確定性會減少企業(yè)對創(chuàng)新投資的支出。增強政府的公信度和透明度，并保持宏觀政策的程序性、連續(xù)性以及穩(wěn)定性，可從源頭上減少企業(yè)面臨的公司特質(zhì)不確定性，有利于創(chuàng)造和維持一個良好和可預期的外部投資環(huán)境（譚小芬、張文婧，2017）。一方面，針對不同所有制、企業(yè)規(guī)模和行業(yè)特性，政府應該有針對性地出臺降稅減費和信貸政策支持實體企業(yè)進行創(chuàng)新投資；另一方面，針對企業(yè)在創(chuàng)新過程中受到較高的調(diào)整成本和不可逆性，要促進各類生產(chǎn)要素的優(yōu)化配置和合理流動，健全要素市場機制，堅持供給側結構性改革。政府要有針對性地支持不同類型不同行業(yè)的企業(yè)進行創(chuàng)新投資，降低非金融企業(yè)進行創(chuàng)新活動的成本，包括行業(yè)的進入門檻、融資條件、資產(chǎn)流轉(zhuǎn)、成果轉(zhuǎn)化等創(chuàng)新活動所面臨的障礙，降低調(diào)整成本和資產(chǎn)的不可逆性。

第二，針對企業(yè)金融化對創(chuàng)新投資所形成的障礙，監(jiān)管部門要逐步建立健全符合中國國情的金融市場，使其獎勵而不是懲罰那些尋求創(chuàng)新投資的公司。一方面，既要限制大股東的權利和提高資本利得稅，減弱上市公司的股東價值導向，防止大股東利用股利政策掏空公司現(xiàn)金流；另一方面，要對創(chuàng)新企業(yè)提供融資便利和減稅優(yōu)惠；這都將有助于平衡創(chuàng)新帶來的風險和收益，增加金融交易相對于實際投資活動的成本，防止經(jīng)濟金融化與企業(yè)金融化，使得企業(yè)回歸價值創(chuàng)造的生產(chǎn)和創(chuàng)新活動。

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Abstract： In order to understand the long-term and short-term investment mismatch of Chinas real economy， this paper empirically analyzes the relationship among corporate idiosyncratic uncertainty， firm financialization and innovation investment by using the quarterly data of Chinas A-share listed non-financial enterprises from 2007 to 2019. The results show that corporate idiosyncratic uncertainty has a significant negative effect on innovation investment of non-financial firms. This may indicate that the real option effect is the main mechanism in the process of uncertainty affecting the innovation investment of real firms in China， and the future strategic “preemption/growth” effect caused by firm innovation investment is still secondary. The irreversibility of assets and the high adjustment cost of enterprises innovation investment still greatly hinder the initiative of innovation.

In the heterogeneity analysis， compared with state-owned enterprises， non-manufacturing enterprises and non-high-tech enterprises， the innovation investment of private enterprises， manufacturing enterprises and high-tech enterprises is significantly negatively affected by corporate idiosyncratic uncertainty. On one hand， private enterprises， manufacturing enterprises and high-tech enterprises are sensitive to changes in the macro market environment， vulnerable to formal financing constraints limit the entity enterprise， this is because the “soft budget constraint” of the existence and financing discrimination， makes these three kinds of enterprises are relatively difficult to obtain formal bank credit. On the other hand， due to their own innovation investment assets specificity is stronger， and at present Chinas treatment of investment assets disposal need search cost and clearing cost is higher， lead to these enterprises to innovate sunk cost is higher. Therefore， under the company idiosyncratic uncertainty impact， they will choose to reduced innovation investment which the investment period and return period is relatively long.

In the mechanism analysis， the increase of corporate idiosyncratic uncertainty makes non-financial firms increase the allocation of financial assets， but weakens shareholder value orientation. However， firm financialization （financial asset allocation and shareholder value orientation） has a significant negative effect on innovation investment.

In a word， firm financialization plays an important role in the impact path of corporate idiosyncratic uncertainty on innovation investment. The results show that corporate idiosyncratic uncertainty not only has a direct effect on innovation investment， but also has an indirect effect on innovation investment through firm financialization. In terms of economic significance， the financialization of non-financial firms increases by 0.97 percentage points with each increase of one standard deviation of corporate idiosyncratic uncertainty. However， when the financialization of non-financial enterprises increases by one standard deviation， innovation investment decreases by 0.773 percentage points. Therefore， the rising corporate idiosyncratic uncertainty will strengthen the trend of firm financialization on the whole and hinder innovation investment through the intermediate path of firm financialization.

Compared with the previous research， the possible contribution margin is： first， different from the past from the macro level uncertainty （macroeconomic uncertainty or policy uncertainty）， based on the micro level of corporate idiosyncratic uncertainty， investigate its influence on non-financial enterprise innovation investment activities， enrich the impact of corporate idiosyncratic uncertainty on the micro enterprise behavior research. Secondly， this paper studies the mechanism effect of firm financialization on the impact of corporate idiosyncratic uncertainty on innovation investment， deepening the relevant research on the relationship between uncertainty and innovation， and helping to expand the relevant literature on innovation economics. The research results of this paper have certain reference value for understanding how non-financial enterprises change their short-term and long term investment allocation in the face of uncertainty in the developing country， and show that Chinas current policy measures to stabilize expectations， emphasize entity economy and promote innovation should be systematically examined， and its complexity and dynamic nature should be fully considered.

Keywords： Corporate Idiosyncratic Uncertainty; Firm Financialization; Innovation Investment

（責任編輯：柳陽）