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經(jīng)濟政策不確定與企業(yè)創(chuàng)新績效
——來自中國的經(jīng)驗證據(jù)

2023-11-06 00:44:28唐姣美胡鮮葵
嘉應(yīng)學(xué)院學(xué)報 2023年4期
關(guān)鍵詞:不確定性約束情緒

唐姣美,梅 雨,胡鮮葵

(嘉應(yīng)學(xué)院經(jīng)濟與管理學(xué)院,廣東梅州 514015)

一、引言

作為市場主體的企業(yè)無法準(zhǔn)確預(yù)測政府部門對于經(jīng)濟政策的調(diào)整,由此產(chǎn)生經(jīng)濟政策不確定性。[1]523-564當(dāng)前,中國經(jīng)濟發(fā)展進入“新常態(tài)”,創(chuàng)新成為中國經(jīng)濟持續(xù)中高速增長的最重要源泉之一。中國研發(fā)(R&D)投入占GDP 之比連年攀升,專利申請數(shù)量也不斷創(chuàng)新高,然而,在中國這樣的轉(zhuǎn)型經(jīng)濟體,宏觀經(jīng)濟政策不確定性如何影響企業(yè)的創(chuàng)新活動目前尚未明晰。故對此進行持續(xù)研究不僅有助于識別宏觀經(jīng)濟政策不確定性的經(jīng)濟效應(yīng),還能為從企業(yè)層面把握經(jīng)濟政策不確定性提供決策參考。

目前有關(guān)經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)投資的影響文獻比較豐富。一部分學(xué)者認為,經(jīng)濟政策不確定性,如稅收政策的變更,在政策尚未明確之前,企業(yè)會暫時停止當(dāng)前的投資計劃,選擇觀望,并且經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)投資的影響與企業(yè)投資具有不可逆的特征及企業(yè)對政府支出的依賴性有關(guān),[1]523-564經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)投資活動產(chǎn)生顯著負面影響。[2-3]也有學(xué)者提出,宏觀經(jīng)濟政策的不確定性有“好”“壞”之分[4],經(jīng)濟政策不確定性在一定程度上有利于提升企業(yè)的投資效率[5]。但是,目前的經(jīng)驗證據(jù)關(guān)于經(jīng)濟政策不確定性與企業(yè)創(chuàng)新關(guān)系的研究并未形成一致的結(jié)論。有的研究表明經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生正向影響。[6-7]也有研究表明,經(jīng)濟政策的不確定會提高銀行信貸風(fēng)險,可能會導(dǎo)致銀行惜貸,企業(yè)可以獲得的貸款減少,加劇企業(yè)的資金約束,不利于企業(yè)進行創(chuàng)新和研發(fā)投資。[8]還有學(xué)者認為政策不確定性與創(chuàng)新之間的因果關(guān)系難以判斷。[9]以上諸種情況的出現(xiàn),說明既有的文獻對經(jīng)濟政策不確定性與企業(yè)創(chuàng)新活動的研究依然不夠深入,需要更多的理論突破和實證研究。因此,本文將從企業(yè)視角出發(fā),探討經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)創(chuàng)新活動的影響,并試圖探究其影響機制,豐富現(xiàn)有文獻。

二、研究設(shè)計

(一)識別策略

本文通過設(shè)定如下計量模型來檢驗經(jīng)濟政策不確定性(EPU)對企業(yè)創(chuàng)新表現(xiàn)的影響:

其中,下標(biāo)i 和t 分別表示上市公司個體和時期,INNOit表示i 公司在t 年的創(chuàng)新績效,包括R&D投入強度(用RDi,t表示)、專利獲得數(shù)量(用Patenti,t表示)。EPUi,t-1為經(jīng)濟政策不確定性,考慮到影響可能存在滯后性,故采用滯后一期??刂谱兞堪ㄆ髽I(yè)規(guī)模(Size)、企業(yè)年齡(Age)、投資機會(TbQ)、財務(wù)杠桿(Lev)、現(xiàn)金流比率(Cash)、資產(chǎn)收益率(ROA)、兩職合一(Dual)和獨立董事人數(shù)(Indep)。另外,為緩解企業(yè)個體異質(zhì)性對創(chuàng)新決策的影響,加入了個體效應(yīng)ui,以便控制難以觀測且不隨時間變化的企業(yè)固有特征;同時加入了時間固定效應(yīng)ut和行業(yè)固定效應(yīng)uind,εi,t為隨機誤差項,用來捕捉未被納入實證模型中其他因素的影響。

為進一步檢驗經(jīng)濟政策不確定性是否會通過投資者情緒對企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生影響,將投資者情緒視為被解釋變量,將滯后一期的經(jīng)濟政策不確定作為解釋變量,構(gòu)建如下計量模型:

其中INSit代表投資者情緒。

類似的,為檢驗經(jīng)濟政策不確定性是否會通過資金約束影響企業(yè)創(chuàng)新,將企業(yè)資金約束作為被解釋變量,構(gòu)建如下回歸模型:

其中FCit代表企業(yè)的資金約束。

(二)變量說明

1.企業(yè)創(chuàng)新表現(xiàn)。從創(chuàng)新投入和創(chuàng)新產(chǎn)出兩個方面綜合衡量企業(yè)的創(chuàng)新表現(xiàn)。創(chuàng)新投入用研發(fā)投入強度(RDi,t)衡量,以企業(yè)研發(fā)投入與營業(yè)收入的比值(RD1i,t)度量;同時以企業(yè)的研發(fā)投入與總資產(chǎn)的比值(RD2i,t)進行穩(wěn)健性檢驗。創(chuàng)新產(chǎn)出用專利獲得數(shù)(Patenti,t)衡量,包括上市公司獲得的發(fā)明專利(Inventi,t)、實用新型專利(Uilityi,t)和外觀設(shè)計專利(Designi,t)以及總的專利獲得數(shù),本文參照Levine et al.的做法,采用企業(yè)當(dāng)年各類專利數(shù)量加1 并取自然對數(shù)的形式。[10]

2.經(jīng)濟政策不確定性。本文使用中國經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)(EPU 指數(shù))衡量,該指數(shù)是Huang and Luk 開發(fā)編制的。[11]由于EPU 指數(shù)是月度數(shù)據(jù),為了更好的進行數(shù)據(jù)匹配,本文進行了如下處理:(1)采用幾何平均法將月度數(shù)據(jù)化為年度數(shù)據(jù),[2,12]即取一年十二個月的月度數(shù)據(jù)的幾何平均值作為年度經(jīng)濟政策不確定性的度量變量,具體計算公式為:

其中,EPUt代表年度經(jīng)濟政策不確定性指數(shù),EPUm為一年內(nèi)的月度經(jīng)濟政策不確定性指數(shù),m 表述月份,取值12。(2)為保持?jǐn)?shù)量級一致,將所得EPU指數(shù)進行標(biāo)準(zhǔn)化,具體計算公式為:(EPUt-EPUmin)/(EPUmax-EPUmin),得到取值范圍為[0,1]之間的EPU 值,該數(shù)值越大意味著不確定性越高。同時取經(jīng)濟政策不確定性指數(shù)一年十二個月的月度數(shù)據(jù)的算術(shù)平均值(同樣進行標(biāo)準(zhǔn)化處理)作為輔助測度進行穩(wěn)健性檢驗。

3.機制變量。(1)投資者情緒(INS,Investor sentiment):投資者情緒不可觀察,需要通過估計測算得出。本文借鑒Goyal and Yamada 的研究[13],對Tobin Q 進行分解,使用Tobin Q 中非理性定價的部分作為度量企業(yè)層面投資者情緒的代理變量。具體的回歸模型如下:

其中,i 代表企業(yè),t 代表年份,Tobin Qi,t為企業(yè)i在t 年報告的Tobin Q 值,ROE為企業(yè)的凈資產(chǎn)收益率(凈利潤/凈資產(chǎn)),Growi,t為企業(yè)的成長性指標(biāo)(當(dāng)期營業(yè)收入-上期營業(yè)收入)/(上期營業(yè)收入,即營業(yè)收入增長率),Levi,t為企業(yè)的財務(wù)杠桿(資產(chǎn)負債率),Sizei,t為企業(yè)規(guī)模(以總資產(chǎn)衡量)。對模型(5)回歸得到的擬合值與實際值的差額(即殘差∈i,t)作為企業(yè)層面投資者情緒(INS)的代表變量。(2)資金約束(FC,Financial constraints):本文通過計算SA 指數(shù)來衡量企業(yè)的資金約束。本文以Hadlock and Pierce 提出SA 指數(shù)來度量企業(yè)融資約束程度[14],計算公式為:SA=(-0.737*Size)+(0.043*Size2)-(0.040*Age),其中,Size為企業(yè)規(guī)模,以企業(yè)實際總資產(chǎn)的對數(shù)衡量,Age為企業(yè)年齡。SA指數(shù)越大,表示企業(yè)所受資金約束程度越大。

4.控制變量。企業(yè)規(guī)模(Size):以企業(yè)年末總資產(chǎn)衡量,取其自然對數(shù)形式。企業(yè)年齡(Age):樣本年份-成立年份+1。投資機會(TbQ):企業(yè)的托賓Q 值。財務(wù)杠桿(Lev):與企業(yè)財務(wù)風(fēng)險有關(guān),杠桿率越高,企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險越高,采用企業(yè)的總負債與總資產(chǎn)之比來衡量?,F(xiàn)金流比率(Cash):(企業(yè)經(jīng)營和投資活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流)/總資產(chǎn),反映企業(yè)的可用資金狀況。資產(chǎn)收益率(ROA):(凈利潤)/期末總資產(chǎn),能夠反映企業(yè)的盈利能力。兩職合一(Dual),衡量董事長與總經(jīng)理的兼任情況的虛擬變量,如果董事長兼任總經(jīng)理,則為1,否則為0。獨立董事數(shù)量(Indep),董事會中獨立董事的數(shù)量。此外,模型中還控制了企業(yè)固定效應(yīng)、行業(yè)固定效應(yīng)以及時間固定效應(yīng)用于剔除企業(yè)、行業(yè)層面不隨時間變化的因素以及共同時間趨勢對企業(yè)創(chuàng)新帶來的影響。最后為控制潛在異方差以及組內(nèi)序列相關(guān)引起的估計偏誤,本文將標(biāo)準(zhǔn)誤差在企業(yè)層面進行了聚類調(diào)整(cluster)。

本文所使用的上市公司數(shù)據(jù)來自于CSMAR 和WIND;專利數(shù)據(jù)來自于中國國家知識產(chǎn)權(quán)局專利查詢系統(tǒng)??紤]到數(shù)據(jù)的可獲得性和數(shù)據(jù)質(zhì)量對研究結(jié)果的影響,本文在實證分析之前對樣本進行了基本處理,包括剔除在觀測期內(nèi)被ST 和ST*等特殊處理的樣本、觀測期內(nèi)被PT 和退市的樣本、剔除金融保險類的企業(yè)樣本、剔除當(dāng)年成立以及重要財務(wù)數(shù)據(jù)嚴(yán)重缺失的樣本。最終,涉及研發(fā)投入強度的樣本有24 401,涉及專利獲得數(shù)量的樣本有24 511 個。

三、實證結(jié)果及其分析

(一)主要結(jié)果

首先,對方程(1)進行回歸檢驗經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)創(chuàng)新績效的影響,結(jié)果見表1。從表中結(jié)果可以看出,經(jīng)濟政策不確定性(EPU1)對研發(fā)投入強度(RD1)、專利獲得總數(shù)(Patent)、發(fā)明專利(Invent)、實用新型(Utility)和外觀設(shè)計(Design)均有顯著正影響。回歸結(jié)果說明,經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)創(chuàng)新績效有顯著正向影響。原因可能有:第一,經(jīng)濟政策的不確定性具有兩面性,在帶來挑戰(zhàn)的同時也蘊含著機遇,理性的企業(yè)順勢而為,把握機遇,或許能夠迎來新的發(fā)展,這需要企業(yè)具有較強的競爭力,而競爭力的主要來源是創(chuàng)新。第二,當(dāng)經(jīng)濟政策不確定性上升時,企業(yè)減少了物質(zhì)資本的投資,但卻可能將部分投資轉(zhuǎn)移至創(chuàng)新投入[15],理性的企業(yè)可以借助增加R&D 投入實現(xiàn)更好的長期收益[7]。第三,上升的經(jīng)濟政策不確定性迫使企業(yè)借助研發(fā)與創(chuàng)新來謀求企業(yè)內(nèi)部的自我發(fā)展與提升,以增強企業(yè)的生存能力和競爭優(yōu)勢,從而應(yīng)對來自外部環(huán)境波動帶來的挑戰(zhàn)和風(fēng)險,產(chǎn)生倒逼效應(yīng),推動企業(yè)創(chuàng)新。因此,經(jīng)濟政策不確定性帶來的激勵效應(yīng)和倒逼效應(yīng),對企業(yè)創(chuàng)新表現(xiàn)產(chǎn)生正向影響。

表1 基本回歸分析

本文還改變核心變量的測度、改變估計方法進行穩(wěn)健性檢驗,回歸結(jié)果與表1 保持一致,這說明經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)創(chuàng)新具有正向影響,也說明本文的研究結(jié)論具有較好的穩(wěn)健性。限于篇幅,此處并未匯報。

(二)機制檢驗

結(jié)合前述理論分析可知,投資者情緒和資金約束是經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)創(chuàng)新績效產(chǎn)生影響的兩條潛在渠道。為估計投資者情緒和融資約束對表1 的解釋力度,對模型(2)-(3)進行回歸,結(jié)果見表2。

表2 經(jīng)濟政策不確定性與投資者情緒(INS)、融資約束(FC)

表2 第1-2 列是投資者情緒的回歸結(jié)果。顯然,經(jīng)濟政策不確定性(EPU1、EPU2)的回歸系數(shù)均顯著為負。這說明隨著經(jīng)濟政策不確定性的上升,企業(yè)投資者情緒呈現(xiàn)下降趨勢。原因可能在于當(dāng)不確定性水平上升時,投資者情緒趨于理性,減少了盲目跟風(fēng)的亂投資現(xiàn)象,可能會將部分原本用于不符合企業(yè)長期發(fā)展或價值增加投資項目上的資金轉(zhuǎn)移到創(chuàng)新投資上,借助增加研發(fā)投資和創(chuàng)新來實現(xiàn)更好的長期收益,以期在未來的市場競爭中脫穎而出。此外,本研究的樣本期間,中國的經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r總體比較穩(wěn)定,對企業(yè)發(fā)展而言,未來不確定性可能并不都是壞的,因此,經(jīng)濟政策不確定性可以引導(dǎo)投資者情緒回歸理性,可能會增加創(chuàng)新投資。表2 第3-4 列是資金約束的回歸結(jié)果??梢姡?jīng)濟政策不確定性(EPU1,EPU2)與融資約束顯著正相關(guān)。這說明,在經(jīng)濟政策不確定性加劇的大環(huán)境下,企業(yè)的資金受到?jīng)_擊,從而導(dǎo)致可用內(nèi)部資金減少,外部融資困難等。可能是因為經(jīng)濟政策不確定性的上升減少了企業(yè)外部獲得資金的可能性,加劇了企業(yè)的外部資金約束;同時收緊了企業(yè)內(nèi)部的資金約束,使得企業(yè)原來富裕的資金受到限制,進而謹(jǐn)慎謀劃各項支出,將有限的資金側(cè)重于投資到能夠?qū)崿F(xiàn)企業(yè)未來價值和長遠發(fā)展的創(chuàng)新活動上去。

進一步,為確認投資者情緒和資金約束對企業(yè)創(chuàng)新績效的確實存在顯著影響,參考溫忠麟、葉寶娟的研究[16],遵照中介效應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)檢驗步驟將計量模型(1)中的核心解釋變量經(jīng)濟政策不確定替換為投資者情緒和資金約束,構(gòu)建計量模型如下:

結(jié)合模型(2)和模型(3),投資者情緒和資金約束的中介效應(yīng)依次為β1×γ1和θ1×ρ1,對應(yīng)的解釋力分別為β1×γ1/α1和θ1×ρ1/α1。

表3 是投資者情緒、資金約束與企業(yè)創(chuàng)新績效的回歸結(jié)果。Panel A 中,投資者情緒(INS)的回歸系數(shù)均為負,且多數(shù)顯著。這說明,投資者情緒越是回歸理性,企業(yè)創(chuàng)新的動機越強,創(chuàng)新表現(xiàn)越好。Panel B 中,資金約束(FC)的回歸系數(shù)在第2、第3 和第5 列顯著為正,其余列不顯著,這一結(jié)果在一定程度上表明資金約束程度越高,企業(yè)越將資金用于可以當(dāng)下生存和未來發(fā)展的生產(chǎn)性活動上,如進行創(chuàng)新。

表3 投資者情緒、資金約束與企業(yè)創(chuàng)新

由表2 和表3 的回歸結(jié)果可知,投資者情緒和資金約束是經(jīng)濟政策不確定性影響企業(yè)創(chuàng)新的兩條作用機制,經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)創(chuàng)新(RD1、Patent、Invent、Utility、Design)的綜合效應(yīng)分別為5.439、0.798、0.692、0.594 和0.348(見表3),投資者情緒作用渠道的解釋力依次(RD1、Patent、Invent、Design)為:0.616、0.765、1.728 以及2.388;資金約束作用渠道的解釋力依次(RD1、Patent、Utility)為:0.047、0.12 以及0.135??梢?,關(guān)于經(jīng)濟政策不確定性與企業(yè)創(chuàng)新績效的關(guān)系,投資者情緒和資金約束這兩條渠道的解釋比較合理且有力。

四、進一步分析

在前述分析的基礎(chǔ)上,基于企業(yè)異質(zhì)性理論,檢驗經(jīng)濟政策不確定性對創(chuàng)新表現(xiàn)可能存在的選擇效應(yīng),從所有制性質(zhì)、政府補助、股權(quán)集中度三個方面進行分析。

(一)所有制性質(zhì)

企業(yè)的自身屬性也可能在經(jīng)濟政策不確定性與企業(yè)創(chuàng)新中產(chǎn)生影響。所有制性質(zhì)是企業(yè)創(chuàng)新表現(xiàn)差異化的重要影響因素。國有企業(yè)往往掌控著經(jīng)濟的命脈,擁有較大的市場份額,有一定的壟斷地位,但是國有企業(yè)能夠擁有絕對的市場勢力并非因為市場競爭力強大,更多的是由于國家政策的支持。而非國有企業(yè)則并不具備這些優(yōu)勢和條件。本文依照CCER 對上市公司所有制性質(zhì)的分類,將企業(yè)的實際控制人為國有法人的樣本歸為國有企業(yè),其余為非國有企業(yè),以此進行分組回歸,結(jié)果見表4??梢钥闯?,在所有回歸中經(jīng)濟政策不確定性(EPU1)對研發(fā)投入強度(RD1)、專利獲得總數(shù)(Patent)、發(fā)明專利(Invent)、實用新型(Utility)以及外觀設(shè)計(Design)均有顯著正影響。將表4中經(jīng)濟政策不確定EPU1 的系數(shù)與基準(zhǔn)回歸表1 中的系數(shù)相比,國有企業(yè)中,經(jīng)濟政策不確定的系數(shù)有明顯的提升,而非國有企業(yè)中則不然,這就說明,企業(yè)的國有屬性放大了經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)創(chuàng)新的積極影響。

表4 所有制性質(zhì)的調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗結(jié)果

(二)政府補貼

政府的資金支持有利于激勵企業(yè)創(chuàng)新。[17]上市公司可以通過多種多樣的形式獲得政府補貼,如稅收優(yōu)惠、產(chǎn)業(yè)扶持、人才引進、科研經(jīng)費等,政府補貼有利于改善企業(yè)的經(jīng)營條件,能夠?qū)?jīng)濟政策不確定性沖擊產(chǎn)生緩沖效果,支持企業(yè)持續(xù)推進創(chuàng)新活動,因此,在經(jīng)濟政策波動的同時對企業(yè)進行有效的補貼,能夠有助于降低不確定性的負面沖擊,推動企業(yè)創(chuàng)新。本文使用企業(yè)獲得的政府補貼占總企業(yè)資產(chǎn)的比率作為衡量指標(biāo),以全部樣本企業(yè)獲得政府補貼的平均值作為分界線,將獲得的政府補貼大于樣本均值的企業(yè)劃分為高補助組,否則為低補助組,回歸結(jié)果見表5??梢钥闯觯瑑山M回歸中經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)創(chuàng)新的影響均顯著為正。然而,與表1 中EPU1 的系數(shù)相比較發(fā)現(xiàn),表5 Panel A 中解釋變量EPU1 相應(yīng)的系數(shù)均有明顯變大,這意味著經(jīng)濟政策不確定性對獲得政府補助較多的企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生了更大更強的促進效果;而Panel B 中解釋變量EPU1 相應(yīng)的系數(shù)則并未有明顯變大,有一些甚至還變小了,則說明經(jīng)濟政策不確定性對獲得政府補助較少的企業(yè)并未產(chǎn)生有效的刺激效果。

表5 政府補助的調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗結(jié)果

(三)股權(quán)集中度

股權(quán)集中度是企業(yè)面臨經(jīng)濟政策不確定性的沖擊下影響企業(yè)決策效率的一大重要因素。在政策不確定的環(huán)境下,權(quán)力集中的企業(yè)更容易快速作出反應(yīng),及時回應(yīng)政策的變動,但股權(quán)過于集中也可能導(dǎo)致領(lǐng)導(dǎo)者專斷獨裁,不利于做出恰當(dāng)合理的決策;而權(quán)力分散的企業(yè)則相反。因此,企業(yè)的股權(quán)集中度可能會對經(jīng)濟政策不確定性和企業(yè)創(chuàng)新的關(guān)系產(chǎn)生影響。本文以“公司第1 大股東持股比例”的樣本均值作為分界線,高于樣本均值的為股權(quán)集中高的企業(yè)①一般而言,第一大股東持股比例30%以上算股權(quán)集中,本文中“公司第1大股東持股比例”的樣本均值為36.46%,高于30%,因此,選樣本均值作為分界線是合適的。,反之則為股權(quán)集中度低的企業(yè),分組回歸結(jié)果見表6。從表中回歸結(jié)果可以看出,在股權(quán)集中度高的組中,解釋變量EPU1 的系數(shù)多數(shù)顯著(第5 列的系數(shù)為負且不顯著),但僅有第4列的系數(shù)大于基準(zhǔn)回歸表1 中的相應(yīng)系數(shù);而在股權(quán)集中度低的組中,解釋變量EPU1 的系數(shù)全部顯著,且第1 列和第5 列的系數(shù)大于基準(zhǔn)回歸表2 中的相應(yīng)系數(shù)。由此可見,相較于股權(quán)相對集中的企業(yè),經(jīng)濟政策不確定性對股權(quán)相對分散的企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)生的積極影響更大。

表6 股權(quán)集中度的調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗結(jié)果

五、研究結(jié)論

本文就不確定性與企業(yè)創(chuàng)新的關(guān)系進行了探討,研究發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟政策不確定性對中國上市公司的創(chuàng)新表現(xiàn)具有激勵效應(yīng)和倒逼效應(yīng),體現(xiàn)在經(jīng)濟政策不確定性正向影響上市公司的R&D 投入和專利獲得數(shù)量。同時發(fā)現(xiàn),經(jīng)濟政策不確定性主要通過引導(dǎo)投資者情緒趨于理性、加劇融資約束來激勵和倒逼企業(yè)進行創(chuàng)新。此外,經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)創(chuàng)新表現(xiàn)的影響存在異質(zhì)性,經(jīng)濟政策不確定性對國有企業(yè)、獲得高額政府補貼的企業(yè)以及股權(quán)較為分散的企業(yè)的創(chuàng)新績效的影響更加強烈。

本研究結(jié)論揭示的經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)創(chuàng)新表現(xiàn)產(chǎn)生正面影響似乎出乎意料,但若結(jié)合文中的分析,并考慮樣本企業(yè)為中國的上市公司,且樣本期間正是中國經(jīng)濟整體形勢較好的時期,本研究得出的經(jīng)濟政策不確定性對企業(yè)創(chuàng)新的激勵效應(yīng)、倒逼效應(yīng)以及異質(zhì)性表現(xiàn)應(yīng)該是與現(xiàn)實相符的。同時,本文的研究結(jié)論具有較強的政策含義,政策制定部門應(yīng)提高信息透明度,讓市場與企業(yè)能夠?qū)φ叩淖儎雍透幸粋€大致的把握和預(yù)先的估測,以便將經(jīng)濟政策不確定性的對企業(yè)經(jīng)營活動的負面沖擊降低,強化其積極作用,提升企業(yè)創(chuàng)新績效,為制造強國、創(chuàng)新強國以及中國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展提供助力。

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