高 越，陳勝發(fā)

（山東理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，山東 淄博 255049）

一、引 言

經(jīng)濟(jì)政策不確定性（Economic Policy Uncertainty）是指市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)主體難以準(zhǔn)確預(yù)知政策制定相關(guān)部門是否、何時(shí)并以何種方式改變現(xiàn)行經(jīng)濟(jì)政策（Gulen和Ion，2016）［1］。進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái)，中國(guó)、美國(guó)、世界市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)走勢(shì)如圖1所示。自2008 年金融危機(jī)爆發(fā)以來(lái)，各國(guó)針對(duì)世界市場(chǎng)不確定性監(jiān)管持續(xù)加碼，國(guó)際形勢(shì)復(fù)雜多變，全球經(jīng)濟(jì)政策不確定性逐步上升。其中，2019 年我國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)達(dá)到約792峰值水平，中美經(jīng)貿(mào)摩擦導(dǎo)致世界經(jīng)濟(jì)政策不確定性“翻倍式”增長(zhǎng)。經(jīng)濟(jì)政策不確定性已成為影響世界經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇的關(guān)鍵性變量，其宏觀和微觀經(jīng)濟(jì)效應(yīng)更是引起社會(huì)各界的廣泛關(guān)注和熱議。

圖1 2000—2020年中國(guó)、美國(guó)、全球經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)走勢(shì)

現(xiàn)有關(guān)于經(jīng)濟(jì)政策不確定性研究大多較為宏觀（Born 和 Pfeifer，2014；Fernández-Villaverde 等，2015）［2-3］，鮮有文獻(xiàn)對(duì)經(jīng)濟(jì)政策不確定性微觀經(jīng)濟(jì)效應(yīng)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。與此同時(shí)，隨著國(guó)際專業(yè)化分工不斷深化，世界各國(guó)間經(jīng)濟(jì)聯(lián)系日益加強(qiáng)，出口企業(yè)在國(guó)際市場(chǎng)中扮演著舉足輕重的角色，然而各國(guó)經(jīng)濟(jì)政策環(huán)境巨幅波動(dòng)給出口企業(yè)生產(chǎn)、銷售各環(huán)節(jié)帶來(lái)了巨大挑戰(zhàn)（郎麗華等，2021）［4］。于中國(guó)而言，“十三五”規(guī)劃綱要早已明確提出建設(shè)貿(mào)易強(qiáng)國(guó)的必要性，“十四五”規(guī)劃再度強(qiáng)調(diào)我國(guó)應(yīng)加快外貿(mào)進(jìn)出口轉(zhuǎn)型升級(jí)，著力實(shí)現(xiàn)外向型經(jīng)濟(jì)跨越式發(fā)展，出口企業(yè)已登上新的歷史舞臺(tái)。全要素生產(chǎn)率是影響企業(yè)出口的重要變量，更是決定出口企業(yè)國(guó)際市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵因素，直接關(guān)系著中國(guó)貿(mào)易增長(zhǎng)的速度和質(zhì)量。那么在當(dāng)前世界經(jīng)濟(jì)政策不確定性日益上升的嚴(yán)峻形勢(shì)下，作為國(guó)際舞臺(tái)上經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的微觀主體即出口企業(yè)，其全要素生產(chǎn)率對(duì)經(jīng)濟(jì)政策不確定性的具體反應(yīng)如何？不確定性影響出口企業(yè)生產(chǎn)率的作用機(jī)制又是什么？迄今為止，鮮有研究從微觀層面對(duì)以上問(wèn)題進(jìn)行系統(tǒng)闡述。

本文基于宏觀政策不確定性影響微觀出口企業(yè)生產(chǎn)視角，在世界各國(guó)政府頻繁使用政策工具進(jìn)行宏觀調(diào)控的制度背景下，梳理了國(guó)內(nèi)、外經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)出口企業(yè)全要素生產(chǎn)率影響的相關(guān)理論；利用Baker等（2016）編制的EPU指數(shù)及2004—2019 年滬深兩市主板A 股出口上市公司相關(guān)數(shù)據(jù)，實(shí)證研究了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)出口企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響效果及作用機(jī)制。

與前人研究相比，本文的貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)為以下幾個(gè)方面：①現(xiàn)有關(guān)于經(jīng)濟(jì)政策不確定性影響的研究多停留在企業(yè)融資（Fontaine 等，2018）［5］、企業(yè)投資（金雪軍等，2014）［6］、出口產(chǎn)品質(zhì)量和價(jià)格（Fan等，2015）［7］、出口二元邊際（魏友岳和劉洪鐸，2017）［8］等層面，缺乏對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率受不確定性影響的微觀探討。本文實(shí)證探究了國(guó)內(nèi)、外經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)出口企業(yè)生產(chǎn)的微觀影響，從研究?jī)?nèi)容上拓寬了不確定性經(jīng)濟(jì)效應(yīng)研究范疇。②本文詳細(xì)探討了經(jīng)濟(jì)政策不確定性影響出口企業(yè)全要素生產(chǎn)率的兩大作用機(jī)制，即融資約束效應(yīng)和資本、勞動(dòng)要素配置效應(yīng)。③已有研究大多單一地分析本國(guó)或目的國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)行業(yè)優(yōu)化、出口價(jià)格、出口技術(shù)分布等局部效應(yīng)的影響（張瑩和朱小明，2018；Handley 和Limon，2017；劉啟仁等，2020）［9-11］，本文分別構(gòu)建世界、中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性影響中國(guó)出口企業(yè)全要素生產(chǎn)率模型，對(duì)比檢驗(yàn)，所得結(jié)論更具針對(duì)性。

二、文獻(xiàn)評(píng)述

進(jìn)入21 世紀(jì)以來(lái)，中國(guó)加入WTO、金融危機(jī)、英國(guó)脫歐、中美貿(mào)易摩擦等國(guó)際事件導(dǎo)致世界市場(chǎng)波動(dòng)明顯，各國(guó)紛紛出臺(tái)刺激性經(jīng)濟(jì)政策，使得世界經(jīng)濟(jì)政策不確定性持續(xù)上升，世界市場(chǎng)形勢(shì)日益嚴(yán)峻會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生阻礙，Pastor和Veronese（2011）［12］通過(guò)一般均衡分析發(fā)現(xiàn)，政策不確定性直接導(dǎo)致了股票市場(chǎng)波動(dòng)、融資渠道受阻、公司投資準(zhǔn)確性偏離期望水平（Handley和Limo，2018）［13］、資產(chǎn)收益邊際值大幅降低（Brogaard和Detzel，2013）［14］。經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升還會(huì)導(dǎo)致管理層風(fēng)險(xiǎn)厭惡現(xiàn)象滋生（Papanikolaou和Panousi，2012）［15］，很大程度上延誤了公司投融資時(shí)機(jī)。吳勁蒨和熊曉煉（2021）［16］借用中國(guó)數(shù)據(jù)基于TVP-VAR 模型研究發(fā)現(xiàn)，短期內(nèi)經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升會(huì)提高市場(chǎng)通貨膨脹水平，易導(dǎo)致宏觀政策環(huán)境惡化，預(yù)防性儲(chǔ)蓄增加現(xiàn)象頻生，不利于刺激居民消費(fèi)。根據(jù)佟家棟和李勝旗（2015）［17］所做研究，中國(guó)加入WTO顯著提升了主要經(jīng)濟(jì)體經(jīng)濟(jì)政策不確定性，一定程度上對(duì)貿(mào)易流暢度起到了抑制作用，入世后，隨著貿(mào)易政策不確定性逐漸降低，出口企業(yè)創(chuàng)新產(chǎn)出、技術(shù)投入持續(xù)增加。張瑩和朱小明（2018）［9］從出口產(chǎn)品層面研究發(fā)現(xiàn)，出口國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升會(huì)降低固定資產(chǎn)投資比率，融資約束的存在不利于企業(yè)出口質(zhì)量提高。Song 和 Gozgor（2021）［18］利用中國(guó)企業(yè)層面數(shù)據(jù)，研究了經(jīng)濟(jì)政策不確定性背景下中國(guó)對(duì)外直接投資對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的影響，發(fā)現(xiàn)對(duì)外直接投資水平會(huì)正向影響全要素生產(chǎn)率變化，且經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加會(huì)顯著降低全要素生產(chǎn)率值。王麗納等（2020）［19］研究發(fā)現(xiàn)，我國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性通過(guò)阻礙產(chǎn)品創(chuàng)新和企業(yè)金融化兩大途徑抑制了制造業(yè)全要素生產(chǎn)率提升。

也有研究表明，經(jīng)濟(jì)政策不確定性會(huì)刺激企業(yè)產(chǎn)生積極反應(yīng)。顧夏銘等（2018）［20］研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升時(shí)，多數(shù)上市公司會(huì)通過(guò)增加研發(fā)支出、申請(qǐng)專利等途徑，提升公司科研創(chuàng)新投入，助力生產(chǎn)高價(jià)值產(chǎn)品。胡志亮和鄭明貴（2021）［21］基于企業(yè)戰(zhàn)略經(jīng)營(yíng)視角研究發(fā)現(xiàn)，政策不確定性對(duì)企業(yè)創(chuàng)新經(jīng)營(yíng)績(jī)效與戰(zhàn)略管理波動(dòng)關(guān)系具有正向調(diào)節(jié)作用，且持續(xù)性較強(qiáng)。孟慶斌和師倩（2017）［22］研究發(fā)現(xiàn)，宏觀經(jīng)濟(jì)政策不確定性具有敦促企業(yè)通過(guò)研發(fā)活動(dòng)謀求自我發(fā)展的效應(yīng)，這有助于提升企業(yè)生產(chǎn)效率以獲取規(guī)模收益。簡(jiǎn)澤等（2014）［23］研究指出，中國(guó)加入 WTO 后，本土企業(yè)全要素生產(chǎn)率變化存在“雙向調(diào)節(jié)機(jī)制”，該貿(mào)易活動(dòng)會(huì)促進(jìn)高生產(chǎn)效率企業(yè)擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模，抑制低生產(chǎn)效率企業(yè)進(jìn)步。經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升還會(huì)引導(dǎo)企業(yè)理性決策，激勵(lì)資源和市場(chǎng)持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展（張慧等，2018）［24］，有利于提升行業(yè)全要素生產(chǎn)率。

從現(xiàn)有研究來(lái)看，考慮出口企業(yè)生產(chǎn)行為，大多數(shù)文獻(xiàn)表明經(jīng)濟(jì)政策不確定性會(huì)明顯抑制企業(yè)發(fā)展與技術(shù)進(jìn)步，少有研究發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性會(huì)提高出口企業(yè)生產(chǎn)效率（Handley，2014）［25］。經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)出口企業(yè)全要素生產(chǎn)率影響方向是否可以為正，即“倒逼機(jī)制”是否存在？作用機(jī)理如何？這仍是學(xué)術(shù)界值得深究的一大論點(diǎn)。

三、理論機(jī)制分析

全要素生產(chǎn)率體現(xiàn)了企業(yè)內(nèi)各種要素的綜合生產(chǎn)效率，是衡量企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平和資源配置效率的核心指標(biāo)，亦是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的源動(dòng)力。而企業(yè)追求技術(shù)創(chuàng)新亟須增加研發(fā)投入，在企業(yè)內(nèi)部資源有限的條件下，經(jīng)濟(jì)政策不確定性導(dǎo)致外部融資成本增加，較高程度的融資約束易導(dǎo)致企業(yè)研發(fā)投入水平存在較大的不確定性。促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新和優(yōu)化資源配置是提升出口企業(yè)全要素生產(chǎn)率的兩大有效途徑。因此，本文主要從資源配置視角和融資約束影響技術(shù)進(jìn)步視角探究經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)出口企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。

（一）融資約束效應(yīng)

已有文獻(xiàn)表明，技術(shù)效率改善和前沿技術(shù)進(jìn)步作為主要結(jié)構(gòu)性工具變量，加深了產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)全要素生產(chǎn)率提升的促進(jìn)作用（范劍勇等，2014）［26］。經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升后，企業(yè)面臨的外部融資環(huán)境惡化，外部融資約束的存在導(dǎo)致短期內(nèi)企業(yè)投資不確定性增大。源于利益尋求動(dòng)機(jī)，若企業(yè)決策者預(yù)期未來(lái)不確定性會(huì)下降，則選擇加大現(xiàn)階段研發(fā)投入、擴(kuò)大內(nèi)部融資等；若決策者預(yù)期未來(lái)不確定性會(huì)持續(xù)走高，則其將選擇采取減少當(dāng)期投入的方式延緩?fù)顿Y。

一般而言，融資約束與企業(yè)研發(fā)呈負(fù)相關(guān)，融資約束程度越高，企業(yè)技術(shù)進(jìn)步受抑制作用越明顯（嚴(yán)若森和姜瀟，2019）［27］。郝威亞等（2016）［28］基于實(shí)物期權(quán)理論研究發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加后，企業(yè)研發(fā)投入減少，技術(shù)創(chuàng)新水平下降，全要素生產(chǎn)率面臨較大的下降風(fēng)險(xiǎn)。但考慮企業(yè)出口后，海外市場(chǎng)開(kāi)拓導(dǎo)致潛在市場(chǎng)需求上升，我國(guó)出口產(chǎn)品面臨全球性市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，產(chǎn)品質(zhì)量提升、產(chǎn)品功能完善逐漸演變成為必然趨勢(shì)，企業(yè)選擇預(yù)見(jiàn)性地布局研發(fā)活動(dòng)，以獲取市場(chǎng)利潤(rùn)。黃映紅等（2021）［29］研究表明，企業(yè)出口活動(dòng)增加會(huì)明顯緩解融資約束對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的抑制作用，且該調(diào)節(jié)效應(yīng)對(duì)于市場(chǎng)化程度更高的非國(guó)有企業(yè)作用更明顯。另有研究發(fā)現(xiàn)，面對(duì)經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升態(tài)勢(shì)，企業(yè)選擇增加研發(fā)投入，獲取創(chuàng)新產(chǎn)出，以降低外部融資約束引致的價(jià)值風(fēng)險(xiǎn)損失（孟慶斌和師倩，2017［22］；顧夏銘等，2018［20］）。Wang 等（2014）［30］研究發(fā)現(xiàn)，在經(jīng)濟(jì)政策不確定性導(dǎo)致高外部融資約束時(shí)，投資回報(bào)率較大的公司會(huì)選擇增加內(nèi)部融資，以減弱外部融資規(guī)模下降導(dǎo)致的負(fù)向生產(chǎn)效應(yīng)。

經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升后，市場(chǎng)良性預(yù)期收益機(jī)制的存在促使多數(shù)企業(yè)采取“延遲退出”決策（張慧等，2018）［24］。出口市場(chǎng)中，高生產(chǎn)率企業(yè)可利用其資本條件和低融資成本優(yōu)勢(shì)持續(xù)擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模。出口企業(yè)具有顯著的技術(shù)、資本優(yōu)勢(shì)，不確定條件下，高金融約束、高進(jìn)出口成本等限制條件迫使出口企業(yè)及時(shí)增加創(chuàng)新研發(fā)投入，以保證較高的生產(chǎn)效率。長(zhǎng)期來(lái)看，出口企業(yè)通過(guò)加強(qiáng)稅收規(guī)避、項(xiàng)目資本贖回、擴(kuò)大海外投融資等方式增加現(xiàn)金持有。伴隨著經(jīng)驗(yàn)積累、生產(chǎn)性擴(kuò)資，經(jīng)濟(jì)政策不確定性融資約束效應(yīng)對(duì)企業(yè)生產(chǎn)的負(fù)面沖擊逐漸降低，出口企業(yè)將收獲較高的技術(shù)創(chuàng)新水平，企業(yè)全要素生產(chǎn)率得以長(zhǎng)效提升。

綜上所述，經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升后，因存在高外部融資約束，一般企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)受抑制作用較為明顯。但對(duì)于出口貿(mào)易型企業(yè)而言，外部融資約束可刺激企業(yè)生產(chǎn)進(jìn)步，加快技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)程，及時(shí)擴(kuò)大內(nèi)部融資，最終結(jié)果可能是提升了全要素生產(chǎn)率。

（二）資本、勞動(dòng)要素配置效應(yīng)

在完全競(jìng)爭(zhēng)且開(kāi)放的經(jīng)濟(jì)體系中，國(guó)內(nèi)、外市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性會(huì)直接影響商品進(jìn)出口價(jià)格，進(jìn)而影響企業(yè)投資。短期內(nèi)，勞動(dòng)力規(guī)模變化不明顯，資本投入增加，有利于提升資本、勞動(dòng)要素配置比例；相反，資本類投資減少導(dǎo)致勞資比例降低。長(zhǎng)期看來(lái)，人均資本增加有利于提高資源配置效率，進(jìn)而提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率。

經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升后，企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管控結(jié)果顯示，未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)企業(yè)價(jià)值可能會(huì)下降，考慮經(jīng)濟(jì)因素，決策部門往往選擇增加創(chuàng)新資本投入，追求技術(shù)進(jìn)步等，以期提升企業(yè)項(xiàng)目未來(lái)價(jià)值。根據(jù)饒品貴和徐子慧（2017）［31］所做研究，經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升后，為在未來(lái)獲得長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)收益，企業(yè)往往采取風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖策略。受經(jīng)濟(jì)政策不確定性影響，企業(yè)高管變更、職工規(guī)模變動(dòng)不明顯，技術(shù)研發(fā)投入增加的同時(shí)導(dǎo)致了資本深化，資本、勞動(dòng)要素配置比例顯著提升。同時(shí)，技術(shù)進(jìn)步改善有利于提高長(zhǎng)期資源配置效率，最終實(shí)現(xiàn)出口企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升。宋凌云和王斌彬（2013）［32］揭示，產(chǎn)業(yè)內(nèi)政策實(shí)施后，產(chǎn)業(yè)內(nèi)部資源得以重配，要素配置效率提高，從而實(shí)現(xiàn)地方產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)率提升。

從資本積累視角看，出口企業(yè)因長(zhǎng)期處于本國(guó)市場(chǎng)、國(guó)際市場(chǎng)雙不確定環(huán)境中，對(duì)價(jià)格、投資等信息掌握不準(zhǔn)確，同行競(jìng)爭(zhēng)趨勢(shì)明顯。經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升后，中國(guó)企業(yè)當(dāng)期投資顯著受到抑制（譚小芬和張文婧，2017）［33］。出于風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避動(dòng)機(jī)，為實(shí)現(xiàn)規(guī)模收益，長(zhǎng)期來(lái)看，出口企業(yè)紛紛搶占市場(chǎng)資源，擴(kuò)大內(nèi)部融資，積累資本。資本積累是企業(yè)擴(kuò)大再生產(chǎn)的源泉，有利于提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率。綜合來(lái)看，經(jīng)濟(jì)政策不確定性通過(guò)影響出口企業(yè)創(chuàng)新資本投入和資本積累程度，進(jìn)而影響資本、勞動(dòng)要素配置比例和資源配置效率，最終可能會(huì)帶來(lái)全要素生產(chǎn)率提升。

上述內(nèi)容詳細(xì)介紹了經(jīng)濟(jì)政策不確定性影響出口企業(yè)全要素生產(chǎn)率的“融資約束效應(yīng)”和“資本、勞動(dòng)要素配置效應(yīng)”。進(jìn)一步地，從企業(yè)戰(zhàn)略經(jīng)營(yíng)管理視角看，盡管經(jīng)濟(jì)政策不確定性會(huì)引發(fā)宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)，阻礙企業(yè)發(fā)展，但企業(yè)總會(huì)主觀地優(yōu)化生產(chǎn)工藝，實(shí)現(xiàn)技術(shù)升級(jí)，降低經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)等，旨在獲取長(zhǎng)期利潤(rùn)。首先，若僅考慮本國(guó)市場(chǎng)，本國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性和研發(fā)投入均會(huì)促進(jìn)企業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率提升，兩者促進(jìn)效應(yīng)可累加（耿曄強(qiáng)和郭偉，2021）［34］。為實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)效益最優(yōu)，面臨本國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升現(xiàn)狀，出口企業(yè)總會(huì)提前規(guī)劃生產(chǎn)流程，合理設(shè)置階段性投資規(guī)模，保持現(xiàn)金持有量，并加快技術(shù)研發(fā)進(jìn)度，以備在預(yù)期收益提高時(shí)“出擊市場(chǎng)”?？梢?jiàn)，全要素生產(chǎn)率提升的長(zhǎng)期效應(yīng)更加明顯。

考慮出口市場(chǎng)后，出口目的國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升會(huì)促使我國(guó)出口企業(yè)被動(dòng)適應(yīng)目的國(guó)不穩(wěn)定的市場(chǎng)環(huán)境，我國(guó)企業(yè)順利入駐出口市場(chǎng)需花費(fèi)高額貿(mào)易成本（Melitz，2003）［35］。資源可開(kāi)采度高、發(fā)展前景好的出口市場(chǎng)會(huì)吸引多方外來(lái)資本進(jìn)入。其地區(qū)不確定性增加后，我國(guó)相關(guān)企業(yè)為保證在東道國(guó)競(jìng)爭(zhēng)地位，將加大當(dāng)期科研支出且注重項(xiàng)目創(chuàng)新，著力提升本企業(yè)全要素生產(chǎn)率，促進(jìn)產(chǎn)品質(zhì)量升級(jí)以更好地滿足外部需求（鐘騰龍，2020）［36］。受世界經(jīng)濟(jì)政策不確定性影響，出口企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升時(shí)間效應(yīng)更明顯。因當(dāng)前貿(mào)易環(huán)境可靠度跌宕起伏，我國(guó)出口企業(yè)在他國(guó)開(kāi)展價(jià)值投資、生產(chǎn)性活動(dòng)存在較強(qiáng)的“干中學(xué)”效應(yīng)。本國(guó)企業(yè)通過(guò)學(xué)習(xí)東道國(guó)龍頭企業(yè)先進(jìn)的生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)、宣傳經(jīng)驗(yàn)并積極實(shí)踐，企業(yè)自主創(chuàng)新能力和研發(fā)水平得以提升（Greenaway 和 Kneller，2007）［37］，這也為提升出口產(chǎn)品生產(chǎn)效率以及擴(kuò)大出口宣傳提高了技術(shù)保障?；谝陨戏治?，本文提出假設(shè)1—3。

H1：經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升存在融資約束效應(yīng)；

H2：經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升存在資本、勞動(dòng)要素配置效應(yīng)；

H3：經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升可能會(huì)倒逼企業(yè)生產(chǎn)進(jìn)步。

四、數(shù)據(jù)來(lái)源、變量測(cè)算及模型設(shè)定

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

第一層面數(shù)據(jù)即企業(yè)數(shù)據(jù)，來(lái)源于Wind 數(shù)據(jù)庫(kù)，選用2004—2019 年滬深兩市A 股上市公司數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)相關(guān)企業(yè)具備地區(qū)跨度大、行業(yè)代表性強(qiáng)、市盈率高等特點(diǎn)，研究借鑒意義較強(qiáng)。具體數(shù)據(jù)匹配方式為：首先，根據(jù)上市公司主營(yíng)業(yè)務(wù)類型及內(nèi)容（不區(qū)分行業(yè)、不考慮進(jìn)口）篩選出口貿(mào)易型企業(yè)名單；其次，篩選公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、屬性數(shù)據(jù)、行業(yè)數(shù)據(jù)；最后，對(duì)篩選所得數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、剔除、計(jì)算等。

第二層面數(shù)據(jù)為宏觀政策數(shù)據(jù)，來(lái)源一為Baker等（2016）編制的各國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)（EPU），以歷年中國(guó)對(duì)各國(guó)出口額為參考，本文對(duì)全球25個(gè)與中國(guó)建有貿(mào)易關(guān)系的典型國(guó)家或經(jīng)濟(jì)體經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)重新加權(quán)處理，測(cè)得與中國(guó)貿(mào)易活動(dòng)直接相關(guān)的世界經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)；來(lái)源二為Baker基于《南華早報(bào)》（SCMP）中有關(guān)經(jīng)濟(jì)政策不確定性文章按比例頻率出現(xiàn)相關(guān)內(nèi)容構(gòu)建的主流中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)；來(lái)源三為Davis等（2016）根據(jù)《人民日?qǐng)?bào)》和《光明日?qǐng)?bào)》相關(guān)內(nèi)容編制的中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)（為方便與Baker 所測(cè)算指標(biāo)區(qū)分，下文統(tǒng)稱該指數(shù)為大陸經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)），用以衡量基于中國(guó)大陸報(bào)紙信息的中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性；來(lái)源四為Hannah Ni 和Asher Rose 根據(jù)21 個(gè)主要經(jīng)濟(jì)體數(shù)據(jù)編制的全球宏觀經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)，用以衡量全球宏觀經(jīng)濟(jì)政策不確定性綜合情況。

第三層面數(shù)據(jù)即影響企業(yè)生產(chǎn)外生變量如地區(qū)貿(mào)易開(kāi)放度、地區(qū)生產(chǎn)總值、市場(chǎng)集中程度、中國(guó)每年進(jìn)出口總額、中國(guó)向各國(guó)年度出口額等相關(guān)數(shù)據(jù)，分別來(lái)源于WDI 數(shù)據(jù)庫(kù)、CSMAR 數(shù)據(jù)庫(kù)和《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

（二）變量定義與描述性統(tǒng)計(jì)

本文所涉及模型主要核心變量分別為出口上市企業(yè)全要素生產(chǎn)率和經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)。

1.出口上市企業(yè)全要素生產(chǎn)率（Ctfp）

目前關(guān)于全要素生產(chǎn)率測(cè)算主流算法有LP法、OP法、OLS法、FE法。已有測(cè)量維度均已較成熟，但其中OLS 法和FE 法容易導(dǎo)致模型的內(nèi)生性問(wèn)題（Klenow 和 Hsieh，2008；田巍和余森杰，2012）［38-39］，故本文在前后對(duì)比分析基礎(chǔ)上，選擇借鑒Levinsohn和Petrin（2003）的經(jīng)典算法測(cè)算出口上市公司全要素生產(chǎn)率。具體計(jì)算過(guò)程中，本文收集了出口上市公司固定資產(chǎn)原值、當(dāng)期主營(yíng)業(yè)業(yè)務(wù)收入及成本、企業(yè)資本存量、企業(yè)員工人數(shù)、企業(yè)購(gòu)買長(zhǎng)短期資產(chǎn)及其他商品支付現(xiàn)金總額等微觀數(shù)據(jù)，代入模型計(jì)算。

2.經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)

（1）世界經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)（Mepu）。首先，本文參考谷克鑒等（2018）［40］、謝申祥和馮玉靜等（2020）［41］變量處理方法，借用中國(guó)25 個(gè)主要貿(mào)易伙伴月度經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)（Baker 等，2016）［42］有關(guān)數(shù)據(jù)，運(yùn)用一般算數(shù)平均法測(cè)得伙伴國(guó)t年度末經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)。在此基礎(chǔ)上，以中國(guó)對(duì)25 個(gè)貿(mào)易伙伴國(guó)年度出口額為參考，定義貿(mào)易權(quán)重系數(shù)，最終加權(quán)算得對(duì)應(yīng)年份世界經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)。具體算法為：

其中，epuit代表t年份i國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)。

λit=EXit/EXt

其中：EXit代表t年份中國(guó)對(duì)i國(guó)家出口額；EXt代表t年份中國(guó)對(duì)25個(gè)貿(mào)易伙伴國(guó)出口總額。

其中，Meput代表t年度基于中國(guó)貿(mào)易伙伴國(guó)現(xiàn)況的世界經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)，考慮當(dāng)期貿(mào)易權(quán)重?cái)?shù)據(jù)可能與出口企業(yè)生產(chǎn)存在相關(guān)性，故本文在計(jì)算系數(shù)λ時(shí)選用上一期中國(guó)對(duì)東道國(guó)出口額數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)處理。

（2）全球經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)（Wepu）。該指數(shù)以Hannah Ni和Asher Rose聯(lián)合編制的全球主要經(jīng)濟(jì)體經(jīng)濟(jì)政策不確定性指標(biāo)（1）為基礎(chǔ)，重新處理除中國(guó)以外的20個(gè)代表性經(jīng)濟(jì)體經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)數(shù)據(jù)，計(jì)算方法同上，最終算得t年份全球宏觀經(jīng)濟(jì)政策不確定性綜合指數(shù)（Weput）。

（3）中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)（Bepu）。本文借鑒Baker等（2012）［43］基于《南華早報(bào)》內(nèi)容構(gòu)建的中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)月度數(shù)據(jù)，運(yùn)用一般算數(shù)加權(quán)平均算法求得t年度中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)，具體計(jì)算方法為

（4）大陸經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)（Cepu）。借鑒Baker（2016）［42］基于《人民日?qǐng)?bào)》和《光明日?qǐng)?bào)》觀點(diǎn)構(gòu)建的中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)月度數(shù)據(jù)，本文求得算數(shù)加權(quán)平均后的大陸經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)用以衡量基于大陸報(bào)紙信息的大陸經(jīng)濟(jì)政策不確定性。

3.控制變量

為盡可能減弱遺漏變量對(duì)模型造成的影響，結(jié)合已有文獻(xiàn)及理論，本文加入以下控制變量：

（1）固定資產(chǎn)增長(zhǎng)率（Gasset）。固定資產(chǎn)增長(zhǎng)代表著企業(yè)產(chǎn)能的擴(kuò)張，借鑒潘雨薇和吉余峰（2020）［44］的研究，本文用“（本期固定資產(chǎn)存量-上期固定資產(chǎn)存量）/上期固定資產(chǎn)存量”得數(shù)表示企業(yè)固定資產(chǎn)增長(zhǎng)率，用以反映企業(yè)固定資產(chǎn)增長(zhǎng)的速度和水平。

（2）企業(yè)規(guī)模（Size）。企業(yè)規(guī)模一般會(huì)正向促進(jìn)出口企業(yè)生產(chǎn)率提高，企業(yè)生產(chǎn)率的提升反之也會(huì)促進(jìn)企業(yè)規(guī)模擴(kuò)大。本文參照黃遠(yuǎn)浙等（2021）［45］所做研究，用企業(yè)員工人數(shù)衡量企業(yè)規(guī)模，并取對(duì)數(shù)處理。

（4）企業(yè)年齡（Age）。本文用企業(yè)存續(xù)年限表示企業(yè)年齡，具體數(shù)值用統(tǒng)計(jì)年份減去成立年份再加1并取對(duì)數(shù)表示（謝申祥和馮玉靜，2020）［41］。存續(xù)時(shí)間越長(zhǎng)的企業(yè)，生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)資源越充沛，生產(chǎn)技術(shù)較成熟，且隨著出口企業(yè)年齡增加，技術(shù)創(chuàng)新導(dǎo)致的“累加效應(yīng)”會(huì)正向促進(jìn)生產(chǎn)率提升。

（5）企業(yè)成本控制水平（Costc）。本文用主營(yíng)業(yè)務(wù)成本增長(zhǎng)率衡量企業(yè)成本控制水平，具體用“（本年業(yè)務(wù)成本-上年業(yè)務(wù)成本）/上年業(yè)務(wù)成本”所得結(jié)果代入分析。成本增長(zhǎng)率提高代表著企業(yè)成本控制水平下降，高成本增長(zhǎng)率一般伴隨著企業(yè)生產(chǎn)性活動(dòng)的增加。基于成本收益最大化原則，企業(yè)往往會(huì)選擇提高生產(chǎn)效率以抵消由于成本增加導(dǎo)致的“生產(chǎn)性負(fù)效應(yīng)”。

4.機(jī)制檢驗(yàn)相關(guān)變量

（1）資本密度（Kl）。陳豐龍和徐康寧（2012）［47］研究證實(shí)行業(yè)資本密度會(huì)正向促進(jìn)全要素生產(chǎn)率提升，其直觀地體現(xiàn)了行業(yè)內(nèi)企業(yè)要素利用水平。本文借鑒蔣冠宏等（2013）［48］變量定義方法，用企業(yè)資本存量與企業(yè)職工總數(shù)的比值代入分析，以驗(yàn)證經(jīng)濟(jì)政策不確定性導(dǎo)致的資本、勞動(dòng)要素配置效應(yīng)。

（2）融資約束（Finc）。以往關(guān)于融資約束指標(biāo)構(gòu)建多選用企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)，易導(dǎo)致模型出現(xiàn)“內(nèi)生性偏誤”。本文借鑒鞠曉生等（2013）［49］變量設(shè)計(jì)原則，結(jié)合本文已有關(guān)于企業(yè)總資產(chǎn)、企業(yè)年齡兩大外生性變量數(shù)據(jù)，構(gòu)建SA指數(shù)（2），具體算法如下：

Finc=|0.043 Size2-0.040 Age-0.737 Size|

其中：Size 代表企業(yè)規(guī)模，用企業(yè)當(dāng)期總資產(chǎn)（單位為百萬(wàn)元）代入計(jì)算；Age 代表企業(yè)年齡，用企業(yè)存續(xù)年限代入計(jì)算。該指數(shù)值代表了企業(yè)外部融資約束水平，用以檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性導(dǎo)致的融資約束效應(yīng)。結(jié)合前文介紹，融資約束會(huì)提升外部經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，負(fù)向影響企業(yè)生產(chǎn)。但考慮企業(yè)出口后，融資約束對(duì)生產(chǎn)技術(shù)進(jìn)步的抑制作用明顯減弱（黃映紅等，2021）［29］，企業(yè)往往選擇通過(guò)增加現(xiàn)金持有、加大技術(shù)創(chuàng)新投入等途徑提高生產(chǎn)效率。

基于以上分析的變量定義及描述性統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表1所列，其中為降低模型中可能存在的異方差問(wèn)題，本文對(duì)出口企業(yè)全要素生產(chǎn)率（Ctfp）、世界經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)（Mepu）、中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)（Bepu）、全球經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)（Wepu）、大陸經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)（Cepu）、企業(yè)規(guī)模（Size）、企業(yè)年齡（Age）、資本密度（Kl）等變量數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理。

表1 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)

（三）計(jì)量模型設(shè)定

本研究主要分析世界及中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)中國(guó)出口企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，根據(jù)表2匯報(bào)結(jié)果，世界經(jīng)濟(jì)政策不確定性與中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性存在高度相關(guān)性。

丁小慧意外地發(fā)現(xiàn)自己的相親對(duì)象居然是許諾的時(shí)候，她內(nèi)心是驚喜的，她原本以為，即使他最初喜歡的不是自己，但他既然選擇了她，她就愿意和他攜手走過(guò)以后的人生。

表2 主要變量相關(guān)系數(shù)矩陣

為避免聯(lián)合檢驗(yàn)時(shí)出現(xiàn)多重共線性，參考潘雨薇和吉余峰（2020）［44］實(shí)證設(shè)計(jì)原則，本文首先構(gòu)建以下基準(zhǔn)模型，分別探究中國(guó)出口企業(yè)全要素生產(chǎn)率受國(guó)內(nèi)、外經(jīng)濟(jì)政策不確定性的影響。

模型（1）、模型（2）被解釋變量均為中國(guó)出口企業(yè)全要素生產(chǎn)率，Mepu、Bepu分別代表世界經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)和中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)。為考察經(jīng)濟(jì)政策不確定性長(zhǎng)、短期時(shí)間效應(yīng)，本文在當(dāng)期分析的基礎(chǔ)上，分別對(duì)Mepu、Bepu進(jìn)行起始年份變量數(shù)據(jù)擴(kuò)充和前置一期、前置兩期處理。兩模型控制變量存在率一致，按模型中位次，分別代表企業(yè)固定資產(chǎn)增長(zhǎng)率、企業(yè)規(guī)模、企業(yè)存續(xù)年限、企業(yè)面臨的特定貿(mào)易開(kāi)放度、企業(yè)成本控制水平。α1、β1為本文主要關(guān)注系數(shù)，本文預(yù)期解釋變量系數(shù)為正，即經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升會(huì)促進(jìn)中國(guó)出口企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升。

為考察特殊年份經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)出口企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，本文構(gòu)建模型（3），設(shè)置經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)和時(shí)間虛擬變量的交互項(xiàng)。依次設(shè)計(jì)模型中時(shí)間虛擬變量：2008年份D取1，其他年份D取 0；2008 年份、2009 年份D取 1，其他年份D取0；2008年以后年份D取1，其他年份D取0，分別回歸。

為探究經(jīng)濟(jì)政策不確定性影響出口企業(yè)全要素生產(chǎn)率的具體作用機(jī)制，根據(jù)H1、H2，本文構(gòu)建機(jī)制檢驗(yàn)?zāi)Ｐ腿缦拢?/p>

模型（4）、模型（5）首先單獨(dú)檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性是否具有“融資約束效應(yīng)”和“資本、勞動(dòng)要素配置效應(yīng)”，模型（6）、模型（7）為經(jīng)濟(jì)政策不確定性通過(guò)融資渠道和資源配置渠道影響出口企業(yè)全要素生產(chǎn)率的機(jī)制檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?。本文預(yù)期當(dāng)期檢驗(yàn)、解釋變量前置一期、解釋變量前置兩期后系數(shù)θ、μ、ρ變化明顯，且國(guó)內(nèi)、外經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升導(dǎo)致的融資約束效應(yīng)和資本、勞動(dòng)要素配置效應(yīng)作用強(qiáng)度有差異。

五、實(shí)證結(jié)果分析

經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升通過(guò)引發(fā)宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)，刺激出口企業(yè)調(diào)整生產(chǎn)策略，企業(yè)全要素生產(chǎn)率處于動(dòng)態(tài)變化過(guò)程中，表3匯報(bào)了本文基于固定效應(yīng)檢驗(yàn)的模型回歸結(jié)果。從（1）（2）列來(lái)看，在未引入控制變量條件下，Mepu、Bepu 變量估計(jì)系數(shù)在1%顯著性水平下正向顯著，即當(dāng)期國(guó)內(nèi)、外經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升均會(huì)促進(jìn)出口企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升，且比較估計(jì)系數(shù)絕對(duì)值后可知，世界經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)生產(chǎn)率提升的促進(jìn)作用更強(qiáng)。模型引入控制變量后，變量估計(jì)系數(shù)絕對(duì)值有所下降，但經(jīng)濟(jì)政策不確定性依然會(huì)促進(jìn)出口企業(yè)提升全要素生產(chǎn)率，H3 基本結(jié)論得以驗(yàn)證。對(duì)比分析（3）-（5）列、（6）-（8）列估計(jì)結(jié)果可知，世界經(jīng)濟(jì)政策不確定性影響出口企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升時(shí)間效應(yīng)較明顯，出口企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升速度在第2年、第3年呈下降趨勢(shì)，中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)出口企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升的促進(jìn)作用隨著時(shí)間推移變化不大。因出口企業(yè)直接參與國(guó)際市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，世界形勢(shì)突變會(huì)直接刺激出口企業(yè)及時(shí)調(diào)整生產(chǎn)策略，改善產(chǎn)品質(zhì)量，以應(yīng)對(duì)世界經(jīng)濟(jì)政策不確定性短期內(nèi)對(duì)我國(guó)對(duì)外貿(mào)易造成的負(fù)面沖擊，出口企業(yè)全要素生產(chǎn)率當(dāng)期提升效果顯著。隨著出口企業(yè)貿(mào)易規(guī)?；謴?fù)，不確定性影響程度降低，企業(yè)生產(chǎn)率提升速度逐漸放緩。考慮國(guó)內(nèi)市場(chǎng)現(xiàn)狀，出口企業(yè)收到本國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升信號(hào)后，多制定長(zhǎng)期生產(chǎn)策略以穩(wěn)固國(guó)內(nèi)市場(chǎng)產(chǎn)品供應(yīng)，企業(yè)全要素生產(chǎn)率保持緩步提升狀態(tài)。

表3 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

續(xù)表3

以上回歸結(jié)果可初步驗(yàn)證本文基本結(jié)論，即經(jīng)濟(jì)政策不確定性有利于倒逼企業(yè)生產(chǎn)進(jìn)步。進(jìn)一步考察經(jīng)濟(jì)政策不確定性影響全要素生產(chǎn)率的短期效應(yīng)，本文選取全球金融危機(jī)時(shí)期數(shù)據(jù)為典型樣本，在基準(zhǔn)回歸的基礎(chǔ)上引入經(jīng)濟(jì)政策不確定性和時(shí)間虛擬變量的交互項(xiàng)。表4中（1）列、（4）列匯報(bào)了模型中僅存在2008年份經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)數(shù)據(jù)的估計(jì)結(jié)果，交互項(xiàng)系數(shù)均為負(fù)且在1%水平下顯著，說(shuō)明金融危機(jī)的發(fā)生對(duì)出口企業(yè)生產(chǎn)率提升存在明顯間接抑制作用。模型中新加入2009年份經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)數(shù)據(jù)后，觀察（2）列、（5）列數(shù)據(jù)可知，金融危機(jī)作用于經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升進(jìn)而對(duì)生產(chǎn)率提升的抑制作用開(kāi)始減弱。特別地，由（6）列估計(jì)結(jié)果可知，變量交互項(xiàng)系數(shù)在1%水平下正向顯著，說(shuō)明從金融危機(jī)影響中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性長(zhǎng)期效應(yīng)來(lái)看，隨著時(shí)間推移，金融危機(jī)效應(yīng)已成為促進(jìn)我國(guó)出口企業(yè)生產(chǎn)進(jìn)步的“隱性力量”，出口企業(yè)多選擇提前規(guī)劃生產(chǎn)、測(cè)度出口市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)等，以保證企業(yè)較高的全要素生產(chǎn)率。

表4 特殊年份（2008年）基準(zhǔn)回歸結(jié)果

續(xù)表4

隨著社會(huì)分工不斷細(xì)化，微觀出口企業(yè)已成為助力國(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的“引力軍”，我國(guó)幅員遼闊，各地區(qū)資源稟賦、地理便利程度、基礎(chǔ)設(shè)施完善情況顯著不同。汪蒞軒（2011）［50］采用制造業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)，分省份、分行業(yè)進(jìn)行研究，證實(shí)制造業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)受國(guó)際貿(mào)易影響存在顯著的區(qū)域異質(zhì)性，中、西部地區(qū)生產(chǎn)率增長(zhǎng)較明顯。而出口企業(yè)作為國(guó)際貿(mào)易環(huán)節(jié)中的典型主體，企業(yè)生產(chǎn)決策制定越來(lái)越多地取決于出口市場(chǎng)政策法規(guī)出臺(tái)、經(jīng)濟(jì)信息變更等。為研究經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升對(duì)不同地區(qū)出口企業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用效果，本文將研究樣本細(xì)分為東部地區(qū)企業(yè)、中部地區(qū)企業(yè)、西部地區(qū)（3）企業(yè)三大組別，分組回歸結(jié)果見(jiàn)表5所列。

表5 區(qū)域異質(zhì)性結(jié)果（主要部分）

根據(jù)變量Mepu 系數(shù)估計(jì)結(jié)果，當(dāng)期世界經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升均會(huì)促進(jìn)各地區(qū)出口企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升，對(duì)中、西部地區(qū)企業(yè)促進(jìn)效果更明顯，持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)。我國(guó)中、西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較東部地區(qū)而言相對(duì)落后，但資源相對(duì)充裕，較高的地區(qū)資源稟賦有助于降低當(dāng)?shù)仄髽I(yè)融資固定成本。不確定性提升后，東部地區(qū)企業(yè)因市場(chǎng)擁擠、資源相對(duì)匱乏等原因在出臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)策略時(shí)存在“時(shí)滯性”，而中、西部地區(qū)企業(yè)多選擇借機(jī)提升本公司的市場(chǎng)占有率，積極引進(jìn)新技術(shù)，注重創(chuàng)新，以求實(shí)現(xiàn)成本收益最大化。另外，“中、西部大開(kāi)發(fā)計(jì)劃”順利落實(shí)更是有效促進(jìn)了地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，有助于為出口企業(yè)生產(chǎn)進(jìn)步、生產(chǎn)率提升提供制度保障。對(duì)比Bepu 變量系數(shù)估計(jì)結(jié)果，（1）（2）（4）（5）列回歸結(jié)果持續(xù)正向顯著，即本國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升后，東、中部地區(qū)出口企業(yè)全要素生產(chǎn)率受政策不確定性影響較大?？赡艿脑蚴?，東部、中部地區(qū)市場(chǎng)相對(duì)開(kāi)放、成熟（謝申祥等，2020）［41］，該類地區(qū)企業(yè)對(duì)本國(guó)新政策具有較強(qiáng)的敏感性。Mepu 變量估計(jì)系數(shù)絕對(duì)值更大，因出口企業(yè)需參與國(guó)際市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，其主營(yíng)業(yè)務(wù)變更將較大程度地參考世界市場(chǎng)信息，本國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升對(duì)出口企業(yè)生產(chǎn)率影響水平較低。

站在經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展視角，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)、行業(yè)功能優(yōu)化、企業(yè)生產(chǎn)進(jìn)步三級(jí)聯(lián)動(dòng)已成為新趨勢(shì)，王恕立和胡宗彪（2012）［51］研究指出，中國(guó)服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)存在較大的行業(yè)異質(zhì)性。本文基于已有研究事實(shí)，將細(xì)分行業(yè)的樣本數(shù)據(jù)具體劃分為服務(wù)型行業(yè)企業(yè)和生產(chǎn)型行業(yè)企業(yè)兩類，進(jìn)行分組回歸。

由表6 回歸結(jié)果可以看出，奇數(shù)列變量回歸系數(shù)絕對(duì)值明顯大于偶數(shù)列，即服務(wù)型行業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率受經(jīng)濟(jì)政策不確定性影響提升幅度更大。我國(guó)服務(wù)業(yè)起步晚，但發(fā)展迅速，出口企業(yè)具有顯著的技術(shù)、資本優(yōu)勢(shì)，服務(wù)業(yè)企業(yè)源源不斷地提供著社會(huì)發(fā)展所需的產(chǎn)品和服務(wù)。為保證商品和服務(wù)質(zhì)量，經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升后，該類型出口企業(yè)選擇提升全要素生產(chǎn)率以滿足國(guó)內(nèi)、外市場(chǎng)相關(guān)需求。另外，國(guó)際市場(chǎng)服務(wù)行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)激烈，會(huì)倒逼我國(guó)服務(wù)業(yè)出口企業(yè)實(shí)現(xiàn)自主研發(fā)創(chuàng)新，提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率水平。而我國(guó)生產(chǎn)型行業(yè)企業(yè)大多處于全球價(jià)值鏈底端，世界經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升后，受世界市場(chǎng)產(chǎn)業(yè)后向關(guān)聯(lián)效應(yīng)影響（陳啟斐和吳金龍，2020）［52］，多數(shù)資本密集型出口企業(yè)生產(chǎn)進(jìn)步存在時(shí)滯性，生產(chǎn)率提升速度緩慢。將經(jīng)濟(jì)政策不確定性前置一期后，（3）（4）列回歸系數(shù)絕對(duì)值有所下降，且第（4）列回歸結(jié)果不顯著；（7）（8）列回歸系數(shù)均在1%顯著性水平下正向顯著，估計(jì)系數(shù)絕對(duì)值增大。這說(shuō)明，長(zhǎng)期來(lái)看，本國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升促進(jìn)各行業(yè)全要素生產(chǎn)率提升效果更明顯，這與本國(guó)主管部門持續(xù)實(shí)施行業(yè)惠產(chǎn)政策有很大關(guān)系。

表6 行業(yè)異質(zhì)性結(jié)果

續(xù)表6

因大多數(shù)出口企業(yè)處于完全競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)，微觀主體企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效、盈利能力、風(fēng)險(xiǎn)管控水平等會(huì)因其股本結(jié)構(gòu)不同有異，企業(yè)是否為政府所有是影響出口企業(yè)生產(chǎn)進(jìn)步的一大關(guān)鍵。經(jīng)濟(jì)政策不確定性易導(dǎo)致外部融資約束，國(guó)有企業(yè)因資本全部或者主要由國(guó)家投入，全部或主要股份最終歸國(guó)家所有，企業(yè)針對(duì)不確定性風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)措施更加完善，受融資約束影響較非國(guó)有企業(yè)更小（潘雨薇和吉余峰，2020）［44］。為探究不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)出口企業(yè)全要素生產(chǎn)率對(duì)經(jīng)濟(jì)政策不確定性的反應(yīng)程度，本文細(xì)分樣本為國(guó)有企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)兩大組，進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。

根據(jù)表7 后4 列回歸結(jié)果，（5）（7）列變量回歸系數(shù)正向顯著，本國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升后，國(guó)有企業(yè)首先會(huì)受到國(guó)家政策偏扶，有效的法治保障保證了出口企業(yè)全要素生產(chǎn)率穩(wěn)步提升。非國(guó)有出口企業(yè)面對(duì)本國(guó)市場(chǎng)不確定性上升現(xiàn)狀，融資難度增大，全要素生產(chǎn)率未出現(xiàn)明顯提升，出口企業(yè)更加傾向于提升出口市場(chǎng)份額。世界經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升后，觀察前兩列回歸結(jié)果，非國(guó)有企業(yè)組變量估計(jì)系數(shù)絕對(duì)值較大，可能的原因是，國(guó)有企業(yè)受本國(guó)經(jīng)濟(jì)政策支持較多，面對(duì)世界經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升現(xiàn)狀，對(duì)市場(chǎng)變化反應(yīng)不敏感（謝申祥和馮玉靜，2020）［41］。（2）（4）列回歸結(jié)果在5%顯著性水平下正向顯著，非國(guó)有企業(yè)受本國(guó)政策扶持較少，生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)受本國(guó)政策風(fēng)險(xiǎn)影響較大。其多選擇積極“走出去”，通過(guò)投資加碼、技術(shù)創(chuàng)新等渠道保證在外生產(chǎn)效益，世界經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升的反向促進(jìn)作用較為明顯。

表7 產(chǎn)權(quán)異質(zhì)性結(jié)果

續(xù)表7

為保證基準(zhǔn)模型設(shè)定準(zhǔn)確，本部分進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，因經(jīng)濟(jì)政策不確定性不受企業(yè)生產(chǎn)率變化影響，模型不存在核心解釋變量和被解釋變量互為因果的內(nèi)生性問(wèn)題。根據(jù)前文已做檢驗(yàn)，僅考慮2008年及以后解釋變量數(shù)據(jù)樣本和模型加入解釋變量前置一期項(xiàng)后，經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升依然會(huì)促進(jìn)出口企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升，基準(zhǔn)結(jié)論穩(wěn)健性已得到初步驗(yàn)證。在此基礎(chǔ)上，參考宋凌云等（2013）［32］、代盛和蔣濤（2021）［53］所做研究，重新度量經(jīng)濟(jì)政策不確定性，進(jìn)行回歸分析。表8（1）-（3）列報(bào)告了將世界經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)（Mepu）替換為全球宏觀經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)（Wepu）后模型估計(jì)結(jié)果，（4）-（6）列報(bào)告了將中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)（Bepu）替換為大陸經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)（Cepu）后模型估計(jì)結(jié)果。根據(jù)回歸結(jié)果，經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升會(huì)促進(jìn)出口企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升，全球經(jīng)濟(jì)經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)我國(guó)出口企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升影響作用隨時(shí)間推移逐步減弱，大陸經(jīng)濟(jì)政策不確定性促進(jìn)出口企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升效果始終顯現(xiàn)。因此，基準(zhǔn)回歸結(jié)果穩(wěn)健性得以驗(yàn)證。

表8 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

續(xù)表8

六、影響機(jī)制檢驗(yàn)

上述基準(zhǔn)分析得出經(jīng)濟(jì)政策不確定性會(huì)刺激出口企業(yè)提升全要素生產(chǎn)率的結(jié)論，但影響機(jī)制如何？本文理論機(jī)制分析發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性通過(guò)融資約束效應(yīng)和資本、勞動(dòng)要素配置效應(yīng)作用于出口企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升。為驗(yàn)證H1、H2的正確性，本文用式（4）-（7）進(jìn)行回歸分析，具體回歸結(jié)果見(jiàn)表9、表10所列?？紤]經(jīng)濟(jì)政策不確定性作用于微觀主體需要一定時(shí)間，故影響機(jī)制分析模型中新加入了當(dāng)期中介變量（Finc、Kl）與上期經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)（1_Epu）交互項(xiàng)。表9和表10前2列變量回歸系數(shù)均在1%顯著性水平下正向顯著，經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升后，出口企業(yè)勞資比例明顯提高，且企業(yè)將面臨較高的外部融資約束。比較估計(jì)系數(shù)絕對(duì)值后發(fā)現(xiàn)，世界經(jīng)濟(jì)政策不確定性作用效果更明顯。

根據(jù)表9 回歸結(jié)果，變量Finc 系數(shù)負(fù)向顯著，融資約束對(duì)當(dāng)期出口企業(yè)全要素生產(chǎn)率存在強(qiáng)烈抑制作用，隨著時(shí)間推移，該抑制作用會(huì)減弱。從（3）（4）列回歸結(jié)果來(lái)看，當(dāng)期世界經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升后，受高強(qiáng)度外部融資約束影響，出口企業(yè)生產(chǎn)波動(dòng)巨大，但其可憑借原有資本、技術(shù)優(yōu)勢(shì)改進(jìn)生產(chǎn)工藝等，以緩沖融資約束引致的負(fù)向作用，經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升一單位，出口企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升約0.32（16.86-16.54）單位。企業(yè)“預(yù)決策”式風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避動(dòng)機(jī)促使企業(yè)選擇通過(guò)規(guī)避稅收并增加現(xiàn)金持有的方式增加公司資產(chǎn)（王菁華和茅寧，2020）［54］，保證了出口企業(yè)全要素生產(chǎn)率得以長(zhǎng)效提升。根據(jù)（5）（6）列估計(jì)結(jié)果，本國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升引致的融資約束對(duì)企業(yè)生產(chǎn)率提升的抑制作用極強(qiáng)，且持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)。本國(guó)當(dāng)期經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升一單位后，出口企業(yè)全要素生產(chǎn)率僅變動(dòng)0.01（17.96-17.95）單位。第（6）列回歸結(jié)果不顯著，本國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升對(duì)次年出口企業(yè)生產(chǎn)率提升并無(wú)顯著影響。

表9 經(jīng)濟(jì)政策不確定性—融資約束效應(yīng)回歸結(jié)果

進(jìn)一步地，表10中（3）-（6）列報(bào)告了經(jīng)濟(jì)政策不確定性引致的資本、勞動(dòng)要素配置效應(yīng)結(jié)果。一般來(lái)看，企業(yè)開(kāi)展價(jià)值活動(dòng)，其資本存量、勞動(dòng)力規(guī)模始終處于動(dòng)態(tài)變化過(guò)程，勞資比例變化不明顯，出口企業(yè)全要素生產(chǎn)率影響因素更多的是技術(shù)創(chuàng)新水平、融資規(guī)模等。但考慮經(jīng)濟(jì)政策不確定性影響后，短期內(nèi)出口企業(yè)生產(chǎn)放緩，勞動(dòng)力規(guī)模變化不明顯，追求長(zhǎng)期利潤(rùn)的出口企業(yè)往往會(huì)增加創(chuàng)新資本投入、擴(kuò)大內(nèi)部融資等，資本深化現(xiàn)象明顯，勞資比例顯著提高。表10后4列變量估計(jì)系數(shù)均正向顯著，且（4）列、（6）列估計(jì)系數(shù)絕對(duì)值更大。這說(shuō)明，長(zhǎng)期來(lái)看，資本深化程度較高有利于改善資源配置效率，進(jìn)而提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率（宋健，2020）［55］。（3）（4）列主要變量估計(jì)系數(shù)絕對(duì)值明顯大于（5）（6）列，顯著性更強(qiáng)。因出口企業(yè)更多的是參與國(guó)際市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，世界市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升相比本國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性而言，影響企業(yè)資本變動(dòng)效果更顯著，世界經(jīng)濟(jì)政策不確定性通過(guò)資本、勞動(dòng)要素配置效應(yīng)刺激出口企業(yè)生產(chǎn)進(jìn)步更明顯。

表10 經(jīng)濟(jì)政策不確定性—資本、勞動(dòng)要素配置效應(yīng)回歸結(jié)果

基于上述分析，經(jīng)濟(jì)政策不確定性通過(guò)融資約束效應(yīng)和資本、勞動(dòng)要素配置效應(yīng)雙重作用影響出口企業(yè)全要素生產(chǎn)率，累加效應(yīng)顯著促進(jìn)出口企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升，本文基本結(jié)論得以驗(yàn)證，即經(jīng)濟(jì)政策不確定性可刺激出口企業(yè)生產(chǎn)進(jìn)步、提高資源配置效率，最終提升全要素生產(chǎn)率。

七、結(jié)論與啟示

本文從宏觀政策影響微觀企業(yè)生產(chǎn)視角出發(fā)，基于中國(guó)25個(gè)主要貿(mào)易伙伴經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)、中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)和2004—2019 年中國(guó)滬深兩市主板A股出口上市公司統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，實(shí)證分析了國(guó)內(nèi)、外經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)中國(guó)出口企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響機(jī)制。研究結(jié)果顯示：經(jīng)濟(jì)政策不確定性通過(guò)融資約束效應(yīng)和資本、勞動(dòng)要素配置效應(yīng)，刺激企業(yè)生產(chǎn)進(jìn)步，提高資源配置效率等，實(shí)現(xiàn)全要素生產(chǎn)率提升；世界經(jīng)濟(jì)政策不確定性相比中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)我國(guó)出口企業(yè)生產(chǎn)率提升的影響程度更大。該基本結(jié)論在替換解釋變量度量指標(biāo)后依然穩(wěn)健。在考察國(guó)內(nèi)、外經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)異質(zhì)性出口企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升影響后發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升尤其會(huì)促進(jìn)中西部地區(qū)企業(yè)、服務(wù)型行業(yè)企業(yè)、非國(guó)有企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升。

本研究理論意義在于：一是量化了企業(yè)生產(chǎn)受宏觀環(huán)境變化的影響，為探究出口企業(yè)生產(chǎn)率提升提供了新思路，也拓寬了經(jīng)濟(jì)政策不確定性宏微觀效應(yīng)研究范疇；二是為助力我國(guó)貿(mào)易活動(dòng)持續(xù)健康進(jìn)行、促進(jìn)企業(yè)合理利用政策不確定性信息、積極拓寬出口業(yè)務(wù)并順利“走出去”提供了理論借鑒。結(jié)合以上理論、實(shí)證分析，本文從政府和企業(yè)兩大層面提出建設(shè)性意見(jiàn)：

政府應(yīng)著力實(shí)現(xiàn)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革和擴(kuò)大對(duì)外開(kāi)放的雙向融合，第一，未來(lái)很長(zhǎng)一段時(shí)期內(nèi)，政府應(yīng)該致力于積極引導(dǎo)和改善市場(chǎng)預(yù)期，制定短期、長(zhǎng)期發(fā)展規(guī)劃，強(qiáng)化質(zhì)量監(jiān)督，保證各項(xiàng)工作透明進(jìn)行?？赏ㄟ^(guò)成立市場(chǎng)內(nèi)信息分享專門機(jī)構(gòu)，為出口企業(yè)提供出口市場(chǎng)政策變動(dòng)信息，迎合國(guó)際貿(mào)易新趨勢(shì)。第二，結(jié)合我國(guó)出口企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升異質(zhì)性發(fā)展現(xiàn)狀，現(xiàn)階段應(yīng)加強(qiáng)對(duì)東部地區(qū)企業(yè)資源輸入，形成“東、中、西部地區(qū)生產(chǎn)連帶機(jī)制”。還要繼續(xù)加大對(duì)生產(chǎn)型行業(yè)企業(yè)投入，助力生產(chǎn)高附加值出口產(chǎn)品。第三，政府應(yīng)該優(yōu)化科研環(huán)境，積極學(xué)習(xí)和引進(jìn)發(fā)達(dá)國(guó)家先進(jìn)生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)理念，助力出口企業(yè)實(shí)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步，促進(jìn)企業(yè)投融資、生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)科學(xué)有序進(jìn)行。

對(duì)出口企業(yè)而言，第一，出口企業(yè)應(yīng)發(fā)揮自身技術(shù)、資本優(yōu)勢(shì)，擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模，及時(shí)關(guān)注國(guó)內(nèi)、外經(jīng)濟(jì)政策不確定動(dòng)態(tài)，提高風(fēng)險(xiǎn)防范意識(shí)。第二，面對(duì)經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升現(xiàn)狀，出口企業(yè)應(yīng)著重提升融資水平，重新規(guī)劃資金使用準(zhǔn)則，建立企業(yè)信用擔(dān)保體系，保證融資模式選用恰當(dāng)，可選用稅負(fù)規(guī)避、股權(quán)分置等方式降低政策不確定性引致的融資風(fēng)險(xiǎn)。第三，在提高抗風(fēng)險(xiǎn)能力的同時(shí)，出口企業(yè)也應(yīng)加大研發(fā)投入支出，培育核心產(chǎn)品，推進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新。企業(yè)間應(yīng)加強(qiáng)信息互通和產(chǎn)品交流，充分利用資源流通便利條件，提高學(xué)習(xí)和吸收能力，在經(jīng)濟(jì)全球化背景下對(duì)標(biāo)國(guó)際，不斷提升生產(chǎn)率水平。

注 釋：

（1）數(shù)據(jù)測(cè)算源文件為http：//www.policyuncertainty.com/global_monthly.html.

（2）SA 指數(shù)（融資約束水平）計(jì)算所用公司總資產(chǎn)、公司年齡相關(guān)數(shù)據(jù)均來(lái)源于Wind數(shù)據(jù)庫(kù)。

（3）東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南等11 個(gè)省份；中部地區(qū)包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南等8個(gè)省份；西部地區(qū)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(nèi)蒙古等12個(gè)省份。