经济政策不确定性与上市公司研发技术创新匹配数据2000-2020程序代码含专利申请托宾Q值有形资产比率现金流有比率等

数据来源：上市公司数据整理
时间跨度：2000-2020年
区域范围：沪深两市A股上市公司
主要指标：
股票代码        year        R&D水平        企业当年发明专利申请量        实用新型专利申请量        外观设计专利申请量        经济政策不确定性指数        企业所有权        高科技行业        金融约束        政府补助        企业规模        年龄        资产收益率        托宾Q值        有形资产比率        现金流有比率        证券代码        公司成立年份        资产总计        行业代码        应收账款净额        存货净额        应付账款        现金持有        经营活动产生的现金流量净额        投资活动产生的现金流量净额        财务杠杆率        lEPU        lsize        lQ        lROA        lcashflow        ltangibility        trend        group(行业代码)        epu_soe        lsoe        epu_wc        lwc        epu_subsidy        lsubsidy














指标说明：
1.创新变量（被解释变量）
（1）R&D水平（R&D）：研发费用占企业销售收入百分比
（2）专利申请情况（Innov、Utili、Design）：分别为企业当年发明专利申请量、实用新型专利申请量和外观设计专利申请量加1再取自然对数
2.经济政策不确定性指数（EPU）
采用 Baker et al.(2016)构建的经济政策不确定性指数。文章采取提取年度算术平均值的方式，将月份经济政策不确定性转化成年度经济政策不确定性。
3.特征变量（探讨“选择效应”是涉及的变量）
（1）所有制性质（SOE）：根据企业所有制性质的不同，文章依照CCER中国经济金融数据库中对上市公司所有制性质的分类，将样本中的上市公司归类为国有企业和非国有企业两种类型。若企业是国有企业，则SOE=1，若企业是非国有企业，则SOE=0。
（2）高科技行业（Hightech）：参照国家统计局高技术产业分类标准，将企业归为高科技行业企业和非高科技行业企业两种类型。若企业是高科技行业企业，则Hightech=1。

（3）金融约束（WC）：参照(Hall et al., 2016)中做法，取短期净资本（现金持有量+存货+（应收账款-应付账款））与总资产比率衡量金融约束状况。金融约束越大，该比率越小。

（4）政府补助（Subsidy）：政府补助包括奖金奖励、税收优惠、产业扶持、技术改造、科研经费、人才引进等方面补助。文中采用政府补助占总资产比率加以分析。

4.控制变量
（1）企业规模（Size）：公司年末总资产的自然对数。

（2）企业年龄（Age）：自企业成立当年开始计算。

（3）资产收益率（ROA）：与企业盈利能力和资产利用效率有关，采用净利润/总资产表示。

（4）托宾Q值（Q）：采用股权市值和净债务市值之和对总资产的比率表示。

（5）有形资产比率（Tangibility）：采用有形资产占总资产比率表示。

（6）现金流比率（Cashflow）：采用企业经营和投资活动获得现金流占总资产比率表示。

（7）杠杆率（Leverage）

考虑到数据的可获得性和数据质量对研究结果的影响，本文在实证分析之前对样本进行了如下处理：（1）剔除在观测期内被ST、*ST等特殊处理的上市公司；（2）剔除在观测期内被PT和退市的公司；（3）剔除金融、保险类企业。



一.前言
阐明一个经济政策不确定性如何影响企业创新的理论机制，提出经济政策不确定性会对企业创新产生激励效应和选择效应。在此基础上，本文利用 Bakeret al． ( 2016) 建的中国经济政策不确定性指数和我国上市公司的创新数据来进行实证研究。结果表明，与经济政策不确定性抑制企业投资活动的已有结论不同，经济政策不确定性正向影响上市公司Ｒ＆D 投入和专利申请量。此外，这一经济政策不确定性与创新活动的关系受政府补贴、金融约束、企业所有权性质、行业特征等因素影响。这些发现与经济政策不确定性对企业创新产生的选择效应和激励效应相吻合。
二.理论模型与机制

文章总结前人的观点，在Bloom(2007)和Bloom et al.(2007)的基础上，通过对贝尔曼方程以及最大化问题的值函数等动态模型的量化模拟，阐述经济政策不确定性如何影响创新。

理论分析表明：经济政策不确定性会提高企业的R&D投入；不确定性具有“激励效应”，不确定性意味着存在未来增加收益的机会，从而激励企业增加R&D投入；不确定性也会带来“选择效应”，高生产率和高创新能力的企业可以通过提高R&D投入来显著增加长期总收益，低生产率、低创新能力的企业却不能。

三.模型设定

为研究经济政策不确定性如何影响创新，文章构建了如下多元回归模型：

所有解释变量和控制变量(除企业年龄外)均滞后被解释变量一期。其中，i表示上市公司个体，t表示年份，因变量Innovationi,t表示i上市公司在t年的R&D强度（用R&Di,t表示）和专利申请情况，专利类型包括：发明专利、实用新型专利和外观设计专利（分别用Innovi,t、Utilii,t和Designi,t表示）。同时为了减轻内生性问题，所有解释变量和控制变量均采用滞后一期的做法。EPUi,t-1表示i上市公司在(t-1)年面临的经济政策不确定性，xi,t-1表示一系列控制变量，包括企业规模、企业年龄、托宾Q值、盈利能力、有形资产比率、现金流比率等。ηt、ηind和ηarea分别表示年份、行业和地区层面上的固定效应。
为验证经济政策不确定性的“选择效应”，文章设定以下计量模型：


四.结论和讨论

五.实证结果和分析
（一）经济政策不确定性的激励效应

在经济政策不确定性对R&D强度的影响方面，回归结果表明，经济政策不确定性与上市公司R&D强度之间存在显著正相关关系；在经济政策不确定性对专利申请量的影响方面，回归结果表明，经济政策不确定性与上市公司发明专利、实用新型专利、外观设计专利申请量之间存在显著正相关关系。

此外，在模型中采用控制时间趋势代替时间虚拟变量，发现经济政策不确定性与企业创新活动之间依然存在显著的正相关关系。
（二）经济政策不确定性的选择效应

（1）企业所有权性质

为了验证经济政策不确定性是否会给不同所有制企业带来选择效应，在基础回归模型上加入企业所有制性质、经济政策不确定性和企业所有制性质相乘后的交叉项。回归结果表明，当经济政策不确定上升时，国有企业和非国有企业的创新活动均增强了，且经济政策不确定性对国有企业和非国有企业具有选择效应。这一选择效应主要体现在专利申请上，经济政策不确定性上升时，非国有企业发明专利申请增加量低于国有企业，而它的外观设计专利申请增加量则高于国有企业。

（2）行业属性

实证分析结果表明，经济政策不确定性上升时，高科技行业的企业更受激励效应影响。这一激励效应的差别不仅体现在R&D强度，也体现在发明专利、实用新型专利和外观设计专利的申请量上。

（3）金融约束

回归结果说明，金融约束小的企业更能体现经济政策不确定性的激励效应，即经济政策不确定性对不同程度金融约束的企业具有选择效应。当经济政策不确定性上升，金融约束小的企业能灵活调整创新活动的资金分配，迅速增加R&D投入。

（4）政府补贴

回归结果表明，经济政策不确定性的影响在获得政府补贴的企业中存在选择效应。当经济政策不确定性上升时，它对那些拥有更多政府补贴的企业更具激励。这一选择效应体现在经济政策不确定性对创新投入、发明专利申请量和实用新型专利申请量的影响上。

六.稳健性检验

（一）关于内生性问题的讨论

为了消除被解释变量前后期相关可能会带来的影响，文章参照Fang et al. (2015)的做法，将被解释变量的滞后项加入回归方程中，发现解释变量的显著性不变。

此外，尽管宏观经济政策与企业创新活动之间几乎不存在反向因果的关系，但为了进一步验证实证结果的稳健性，文章运用美国经济政策不确定性指数作为我国经济政策不确定性指数的工具变量对结果进行验证。实证研究结果表明EPU对创新活动的影响仍显著。

（二）经济政策不确定性指标重新测算
除了使用年度算术平均值得到年度经济政策不确定性，文章还尝试了采用年度几何平均值和年度中位值衡量年度经济政策不确定性，并重复上文的实证研究过程。结果表明，解释变量、重要控制变量对被解释变量的影响与上文的结论一致。

（三）被解释变量的重新定义和衡量
上文中采用上市公司的研发费用衡量创新投入，为避免舍弃研发费用缺失的样本而可能带来的样本选择偏误问题，验证上文结果的稳健性，文章进一步采用两种方法构建新的R&D强度指标。一是上市公司的当年开发支出占当年销售额的比重，二是将上市公司研发费用数据缺失年份的研发费用记作0，并将这些样本补充进原有回归样本中。结果表明，解释变量的显著性不变。

为了进一步检验结果的可靠性，文章利用Chinese Patent Data Project中2000-2010年间我国上市公司的三类专利申请情况作为被解释变量，衡量企业不同类型的创新活动产出，并重复上文中所有实证分析，得到的结果与上文一致，由此证明本文搜集的上市公司专利申请数据的可靠性。

此外，文章还利用国家知识产权局专利数据查询系统，搜集上市公司自2000-2011年间提出申请并已经获得授权的专利数目，并将三类专利申请授权量作为被解释变量放入上文的所有回归方程中，得到的结论和上文一致。

七.结论

（一）研究结论

（1）经济政策不确定性对上市公司的创新活动有激励效应，体现在经济政策不确定性正向影响上市公司R&D投入和专利申请量。

（2）经济政策不确定性对创新活动还有选择效应，这一效应与企业的异质性相关。选择效应在本文中表现为，经济政策不确定性对技术创新活动的影响在国有和非国有企业之间、高科技行业企业与非高科技行业企业之间、具有不同程度金融约束的企业之间，以及获得不同程度政府补贴的企业之间存在差异。

（二）政策建议
（1）相关部门频繁出台或调整经济政策以平滑经济波动、提升国家创新能力时，应权衡经济政策不确定性对不同经济活动的影响。

（2）在创新政策的调整方面，相关部门应致力于构建良好的外部经济环境，以帮助企业更好地发挥其创新活力。

（3）相关部门可以利用经济政策不确定性上升带来的选择效应，使用有效的经济政策和行政手段，使产业结构获得优化。