孫磊華 何海燕 常曉涵 李浩然
內(nèi)容提要:在創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的背景下,企業(yè)所處技術(shù)環(huán)境波動(dòng)將成為影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的關(guān)鍵因素。為此本文從創(chuàng)新環(huán)境不確定性視角出發(fā),就創(chuàng)新環(huán)境不確定性如何影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)進(jìn)行理論分析,并基于2008—2019年滬深A(yù)股的非金融類上市公司數(shù)據(jù)實(shí)證考察創(chuàng)新環(huán)境不確定性對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響效應(yīng)及傳導(dǎo)機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn):當(dāng)企業(yè)面臨的創(chuàng)新環(huán)境不確定性較高時(shí),其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平顯著下降,上述結(jié)論在控制內(nèi)生性影響后依然成立;進(jìn)一步機(jī)制檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),創(chuàng)新環(huán)境不確定性通過影響企業(yè)投資資源配置與企業(yè)家信心兩條路徑影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。本文拓展了環(huán)境不確定性評(píng)價(jià)與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)影響因素等方面的相關(guān)研究,對(duì)在中國(guó)經(jīng)濟(jì)新發(fā)展階段有效提升企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)、發(fā)揮企業(yè)創(chuàng)新主體作用具有一定啟示意義。
風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)是指企業(yè)在投資決策時(shí)在預(yù)期收益水平與預(yù)期收益波動(dòng)間進(jìn)行權(quán)衡的行為。更高的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平意味著企業(yè)更少放棄高風(fēng)險(xiǎn)但預(yù)期凈現(xiàn)值大于0的投資項(xiàng)目,因而企業(yè)預(yù)期收益水平增加但預(yù)期收益波動(dòng)程度增大。企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)相關(guān)理論研究最早開始于對(duì)企業(yè)家精神的探索,熊彼特(Schumpeter,1934)提出企業(yè)家冒險(xiǎn)與創(chuàng)新行為的本質(zhì)就是通過承擔(dān)更大風(fēng)險(xiǎn)來(lái)獲取更多收益[1]。此后,大量文獻(xiàn)從影響因素與經(jīng)濟(jì)效應(yīng)等方面進(jìn)行了有益探索,其中影響因素相關(guān)研究表明企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)受譬如性別、年齡、過度自信等管理者個(gè)體特征[2-4],產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、融資能力等公司特征[5-6],股權(quán)、薪酬與晉升激勵(lì)等公司治理安排[7-11],以及投資者與債權(quán)人保護(hù)水平、產(chǎn)業(yè)與貨幣等政策、市場(chǎng)環(huán)境、文化傳統(tǒng)等宏觀因素[3,12-16]影響。經(jīng)濟(jì)效應(yīng)相關(guān)研究表明企業(yè)追求高收益而提高風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平可加快資本與技術(shù)積累,在微觀層面能夠提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率和企業(yè)價(jià)值[12,14,17];在宏觀層面則有助于促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步,實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期增長(zhǎng)[8,18-19]。
然而,既有文獻(xiàn)卻較少涉及有關(guān)技術(shù)創(chuàng)新相關(guān)因素對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響。當(dāng)前中國(guó)經(jīng)濟(jì)已進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展新階段,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式向技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)型過渡,且面臨國(guó)外關(guān)鍵核心技術(shù)“卡脖子”的難題,技術(shù)創(chuàng)新日益成為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展、實(shí)現(xiàn)科技自立自強(qiáng)的決定性因素,由此作為重要微觀經(jīng)濟(jì)體的企業(yè)亟需關(guān)注技術(shù)創(chuàng)新相關(guān)因素對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的系統(tǒng)影響。實(shí)踐中,技術(shù)創(chuàng)新作為企業(yè)實(shí)施的一項(xiàng)高風(fēng)險(xiǎn)與高收益并存的戰(zhàn)略行為,易受技術(shù)、市場(chǎng)及政策等整體技術(shù)環(huán)境影響[20-21],因此,系統(tǒng)探討技術(shù)環(huán)境波動(dòng)對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
理論上,技術(shù)環(huán)境波動(dòng)或者說創(chuàng)新環(huán)境不確定性將通過影響企業(yè)投資資源配置與企業(yè)家信心兩條路徑影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。前者邏輯在于相較于一般性資本支出,企業(yè)創(chuàng)新投資具有更高的不可預(yù)測(cè)性和風(fēng)險(xiǎn)性[22],而所處創(chuàng)新環(huán)境不確定性越低的企業(yè),其技術(shù)創(chuàng)新水平越高[23],因此可以直觀推斷創(chuàng)新環(huán)境不確定性將通過影響創(chuàng)新資源在創(chuàng)新投資與一般性資本支出間的分配來(lái)影響企業(yè)未來(lái)可能獲得的收益與預(yù)期風(fēng)險(xiǎn),即企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。后者邏輯則在于創(chuàng)新環(huán)境不確定性升高,企業(yè)家自身不可控因素增加,決策成本和難度提高,易產(chǎn)生悲觀預(yù)期,企業(yè)家信心相應(yīng)降低,進(jìn)而做出放棄部分高風(fēng)險(xiǎn)但同時(shí)高收益投資項(xiàng)目的決策,最終影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。
基于上述邏輯,本文結(jié)果表明創(chuàng)新環(huán)境不確定性會(huì)對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)產(chǎn)生顯著影響,且其通過影響企業(yè)資源在創(chuàng)新性投資與一般性資本支出間配置、企業(yè)家信心的方式影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。相較于以往文獻(xiàn),本文可能存在以下貢獻(xiàn):第一,聚焦技術(shù)環(huán)境波動(dòng),提出創(chuàng)新環(huán)境不確定性并以此探究技術(shù)創(chuàng)新相關(guān)因素變動(dòng)對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響,拓展了環(huán)境不確定性評(píng)價(jià)與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)影響因素相關(guān)文獻(xiàn)的研究視角。第二,基于研發(fā)支出數(shù)據(jù)構(gòu)建了創(chuàng)新環(huán)境不確定性的客觀衡量指標(biāo),該指標(biāo)可衡量企業(yè)面臨技術(shù)環(huán)境的波動(dòng)性,為評(píng)估企業(yè)創(chuàng)新環(huán)境以及進(jìn)一步的影響因素與經(jīng)濟(jì)后果研究奠定了指標(biāo)基礎(chǔ)。第三,系統(tǒng)闡述了“創(chuàng)新環(huán)境不確定性—企業(yè)投資資源配置與企業(yè)家信心—企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)”的邏輯框架與作用路徑,探索打開創(chuàng)新環(huán)境不確定性與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間的黑箱,為新發(fā)展階段有效提升企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)、發(fā)揮企業(yè)創(chuàng)新主體作用提供政策啟示。
在創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的背景下,技術(shù)創(chuàng)新日益成為推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展、實(shí)現(xiàn)科技自立自強(qiáng)的決定性因素,這客觀上要求作為重要微觀經(jīng)濟(jì)單元的企業(yè)必須充分發(fā)揮創(chuàng)新主體作用。企業(yè)發(fā)揮創(chuàng)新主體作用需要兼顧技術(shù)創(chuàng)新能力與創(chuàng)新意愿,其中企業(yè)創(chuàng)新意愿與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平高度相關(guān),因此探討影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的關(guān)鍵影響要素在新發(fā)展階段具有新的內(nèi)涵與意義。同時(shí),從提升企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的角度來(lái)說,關(guān)注技術(shù)創(chuàng)新相關(guān)因素對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的系統(tǒng)性影響也是新發(fā)展格局下有益且重要的研究方向。已有文獻(xiàn)表明,技術(shù)創(chuàng)新受技術(shù)、市場(chǎng)及政策等整體創(chuàng)新環(huán)境的綜合影響[20-21],企業(yè)所處的技術(shù)環(huán)境波動(dòng)將成為影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)關(guān)鍵且直接的因素,因而系統(tǒng)探討技術(shù)環(huán)境波動(dòng)對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響是十分必要的。對(duì)此,本文從創(chuàng)新環(huán)境不確定性角度衡量企業(yè)所處技術(shù)環(huán)境的波動(dòng)狀況,預(yù)計(jì)創(chuàng)新環(huán)境不確定性將通過影響企業(yè)投資資源配置與企業(yè)家信心兩條路徑共同作用于企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。
創(chuàng)新環(huán)境不確定性將通過影響企業(yè)資源在創(chuàng)新性投資與一般性資本支出間配置比的方式影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。以往學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)創(chuàng)新環(huán)境不確定性與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新顯著負(fù)相關(guān),企業(yè)所處創(chuàng)新環(huán)境不確定性程度越低,其技術(shù)創(chuàng)新水平越高,而相較于一般性資本支出,企業(yè)創(chuàng)新投資雖可塑造企業(yè)長(zhǎng)期的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),卻具有更高的不可預(yù)測(cè)性和風(fēng)險(xiǎn)性[22],因此可預(yù)計(jì)隨著創(chuàng)新環(huán)境不確定性升高,企業(yè)創(chuàng)新失敗的潛在風(fēng)險(xiǎn)加大,預(yù)期收益不確定性也增大,“理性”企業(yè)的投資資源最終流向技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的比重將降低,進(jìn)而降低企業(yè)在未來(lái)可能獲得的收益水平與收益預(yù)期波動(dòng),即降低企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。
創(chuàng)新環(huán)境不確定性將通過影響企業(yè)家信心的方式影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。根據(jù)高階理論,企業(yè)家作為戰(zhàn)略決策等最主要的發(fā)起者與主導(dǎo)者,其認(rèn)知基礎(chǔ)、態(tài)度等個(gè)體差異特征將對(duì)企業(yè)投資決策產(chǎn)生自上而下的關(guān)鍵影響。熊彼特指出企業(yè)家是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的“國(guó)王”,企業(yè)家精神是經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)的源泉[23]。經(jīng)濟(jì)體能否實(shí)現(xiàn)持續(xù)增長(zhǎng),關(guān)鍵在于企業(yè)家能否對(duì)創(chuàng)新等生產(chǎn)性活動(dòng)給予足夠關(guān)注[24]。相關(guān)研究發(fā)現(xiàn),缺乏信心和進(jìn)取精神是影響企業(yè)家從事創(chuàng)新活動(dòng)的最大障礙[25-26]。因此,若要弘揚(yáng)企業(yè)家創(chuàng)新精神首先需增強(qiáng)企業(yè)家信心。企業(yè)家信心增強(qiáng)往往意味著其會(huì)更加充分地利用投資機(jī)會(huì),投資更多預(yù)期凈現(xiàn)值大于0的項(xiàng)目,正如相關(guān)研究在引入企業(yè)家信心這一心理因素后發(fā)現(xiàn),信心對(duì)投資的影響遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于對(duì)消費(fèi)的影響[27]。在新發(fā)展階段,創(chuàng)新環(huán)境不確定性將對(duì)企業(yè)家信心,進(jìn)而對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)產(chǎn)生更加重要的影響。首先,創(chuàng)新環(huán)境不確定性容易造成信息不對(duì)稱與混亂,使得企業(yè)家們無(wú)法合理評(píng)估過去的決策成效,并對(duì)未來(lái)的決策產(chǎn)生悲觀心理,表現(xiàn)出更強(qiáng)的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避,而非主動(dòng)承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)。其次,企業(yè)家團(tuán)隊(duì)在面對(duì)創(chuàng)新環(huán)境不確定性加劇時(shí)更易產(chǎn)生意見分歧[28],這種分歧客觀上將導(dǎo)致企業(yè)家決策難度與成本增加,甚至可能導(dǎo)致企業(yè)家信心萎縮,最終降低其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的意愿。最為關(guān)鍵的,創(chuàng)新環(huán)境不確定性部分來(lái)源于單靠企業(yè)自身無(wú)法解決的中觀與宏觀等因素,其不確定性程度越高,說明企業(yè)家自身難以控制的不確定性因素越多,“理性”的企業(yè)家將選擇減少其無(wú)法掌握的行為,譬如做出減少新增創(chuàng)新投資等決策以控制潛在風(fēng)險(xiǎn),從而降低企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。
結(jié)合以上理論分析,本文提出研究假設(shè)H1:創(chuàng)新環(huán)境不確定性會(huì)抑制企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。
本文以2008—2019年滬深A(yù)股上市公司為樣本(1)由于2007年新的《企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則》實(shí)施,本文數(shù)據(jù)擬從2008年開始,但由于創(chuàng)新環(huán)境不確定性指標(biāo)構(gòu)建至少需要過去3年數(shù)據(jù),而企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)指標(biāo)構(gòu)建至少需要未來(lái)3年數(shù)據(jù),因此最終呈現(xiàn)數(shù)據(jù)為2010—2017年。,剔除金融類上市公司、ST、*ST類上市公司以及核心變量缺失的樣本,最終獲得6 706個(gè)樣本。企業(yè)家信心指數(shù)來(lái)自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局,其他變量均來(lái)自國(guó)泰安(CSMAR)數(shù)據(jù)庫(kù),其中創(chuàng)新環(huán)境不確定性變量基于研發(fā)投入(R&D)數(shù)據(jù)構(gòu)建,該數(shù)據(jù)是在國(guó)泰安創(chuàng)新數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上,按照董事會(huì)報(bào)告中披露的研發(fā)數(shù)據(jù)補(bǔ)充獲得。此外,為消除異常值的影響,本文對(duì)所有連續(xù)變量進(jìn)行上下1%縮尾處理(winsorize)。數(shù)據(jù)處理、描述性統(tǒng)計(jì)及回歸分析使用軟件Stata 15.1。
1.被解釋變量
企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平(RT1、RT2):參照以往學(xué)者[4]的做法,采用企業(yè)盈利的波動(dòng)性來(lái)衡量企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平,具體包括兩個(gè)指標(biāo):一是觀察期內(nèi)經(jīng)行業(yè)均值調(diào)整后的企業(yè)總資產(chǎn)收益率的波動(dòng)性(RT1),RT1值越大,企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平越高;二是觀察期內(nèi)經(jīng)行業(yè)均值調(diào)整的總資產(chǎn)收益率的最大值和最小值的極差(RT2),RT2值越大,企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平越高。具體計(jì)算方法如式(1)—式(3)所示,其中下標(biāo)i、j和t分別代表企業(yè)、行業(yè)和年度,k代表該行業(yè)的第k家企業(yè),n表示在t年度j行業(yè)中的企業(yè)總數(shù)。觀測(cè)時(shí)段T=3,關(guān)于其年限長(zhǎng)度,現(xiàn)有文獻(xiàn)的通用做法既有采用3年,也有采用5年,為盡量增加樣本量,本文將觀察期取為3年,同時(shí)以5年為觀察期做穩(wěn)健性檢驗(yàn)。
(1)
RT2it=Max(Adj_ROAit,Adj_ROAit+1,Adj_ROAit+T-1)-Min(Adj_ROAit,Adj_ROAit+1,Adj_ROAit+T-1)
(2)
(3)
2.解釋變量
創(chuàng)新環(huán)境不確定性(IEU):除了技術(shù)創(chuàng)新本身的風(fēng)險(xiǎn),企業(yè)創(chuàng)新收益預(yù)期與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等主要受到創(chuàng)新環(huán)境的影響,而創(chuàng)新環(huán)境的不確定性可以用創(chuàng)新投入的波動(dòng)衡量[29-31]。為此,本文聚焦創(chuàng)新環(huán)境不確定性,并進(jìn)一步借鑒以往學(xué)者[32-33]衡量企業(yè)市場(chǎng)環(huán)境不確定性的方法,使用企業(yè)過去3年非正常研發(fā)投入的標(biāo)準(zhǔn)差并經(jīng)行業(yè)調(diào)整后的值來(lái)衡量其創(chuàng)新環(huán)境的不確定性。值得關(guān)注的是,企業(yè)過去3年研發(fā)投入的變化,其中一部分來(lái)自企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)的穩(wěn)定發(fā)展。為了更加準(zhǔn)確地衡量創(chuàng)新環(huán)境的不確定性,需要剔除研發(fā)投入中穩(wěn)定成長(zhǎng)的部分。因此,運(yùn)用每個(gè)公司過去3年的數(shù)據(jù),采用普通最小二乘法(OLS)分別估計(jì)每個(gè)公司過去3年的非正常研發(fā)投入,如式(4)所示:
R&Dit=α0+α1∑Yearit+εit
(4)
其中,下標(biāo)i與t分別代表企業(yè)和年度,R&Dit為研發(fā)投入;Yearit為年度變量,如果觀測(cè)值為過去第2年數(shù)據(jù),則Year=1;如果觀測(cè)值為過去第1年數(shù)據(jù),則Year=2;如果觀測(cè)值是當(dāng)前年度數(shù)據(jù),則Year=3。式(4)的殘差即為非正常研發(fā)投入;計(jì)算企業(yè)過去3年非正常研發(fā)投入的標(biāo)準(zhǔn)差,再除以過去3年研發(fā)投入的平均值,從而得到未經(jīng)行業(yè)調(diào)整的創(chuàng)新環(huán)境不確定性;同年度同行業(yè)內(nèi)所有公司未經(jīng)行業(yè)調(diào)整的創(chuàng)新環(huán)境不確定性的中位數(shù),即為行業(yè)創(chuàng)新環(huán)境不確定性;各公司未經(jīng)行業(yè)調(diào)整的創(chuàng)新環(huán)境不確定性除以行業(yè)創(chuàng)新環(huán)境不確定性,即為公司經(jīng)行業(yè)調(diào)整后的創(chuàng)新環(huán)境不確定性(IEU),該變量的數(shù)值越大,說明企業(yè)創(chuàng)新環(huán)境的不確定性越高。
3.控制變量
參考以往學(xué)者[3-5,8,34-35]的研究,本文控制以下影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的因素:上市年限(Age),成立時(shí)間更早的企業(yè)會(huì)在經(jīng)營(yíng)中積累更豐富的經(jīng)驗(yàn)[36],企業(yè)經(jīng)營(yíng)年限越長(zhǎng),其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平越高[5],本文采用企業(yè)上市年限的自然對(duì)數(shù)衡量上市年限,以控制經(jīng)驗(yàn)因素;資產(chǎn)規(guī)模(Size),李文貴和余明桂(2012)認(rèn)為資產(chǎn)規(guī)模是影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的重要因素[5],而從影響企業(yè)是否從事風(fēng)險(xiǎn)更高的創(chuàng)新活動(dòng)這點(diǎn)來(lái)看卻存在“熊彼特企業(yè)規(guī)模假說”爭(zhēng)論,本文采用企業(yè)總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)衡量資產(chǎn)規(guī)模,以控制規(guī)模因素;債務(wù)規(guī)模(Lev),企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平越高,其負(fù)債程度也越高[3],本文采用負(fù)債與資產(chǎn)之比衡量,以控制債務(wù)因素;成長(zhǎng)性(TBQ),企業(yè)的托賓Q值決定了企業(yè)的投資機(jī)會(huì)[35],必然影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平,本文用市場(chǎng)價(jià)值與重置成本之比來(lái)衡量,以控制投資因素;第一大股東持股比例(Top1),解維敏和唐清泉(2013)認(rèn)為大股東持股比例與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平呈倒U型關(guān)系,且受壕溝效應(yīng)(抑制)與協(xié)同效應(yīng)(促進(jìn))兩種相反效應(yīng)的共同影響[8],本文采用第一大股東持股數(shù)與總股數(shù)之比來(lái)衡量,以控制股權(quán)因素;總資產(chǎn)報(bào)酬率(Roa),本文采用凈利潤(rùn)與總資產(chǎn)之比來(lái)衡量,該值越大說明企業(yè)的盈利能力越強(qiáng),企業(yè)通過風(fēng)險(xiǎn)投資獲取收益的動(dòng)機(jī)可能越弱[17];現(xiàn)金流水平(Cashflow),現(xiàn)金流也是影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的重要因素[4],本文采用經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金流凈額與總資產(chǎn)之比來(lái)衡量,以控制現(xiàn)金流因素;產(chǎn)權(quán)性質(zhì)(SOE),國(guó)有與民營(yíng)企業(yè)共存是中國(guó)經(jīng)濟(jì)體系最為鮮明的特征,兩者在資源基礎(chǔ)、經(jīng)營(yíng)目標(biāo)、激勵(lì)機(jī)制等方面存在差異,而這些都會(huì)影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)[5],本文采用虛擬變量衡量,若企業(yè)性質(zhì)為國(guó)有企業(yè)取1,否則取0,以控制產(chǎn)權(quán)因素的影響。同時(shí)本文還較為嚴(yán)格地控制了企業(yè)個(gè)體固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng),避免企業(yè)特征遺漏變量和宏觀經(jīng)濟(jì)因素變化等的干擾。變量具體定義與測(cè)度方法如表1所示。
表1 變量說明
為檢驗(yàn)創(chuàng)新環(huán)境不確定性對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響,本文構(gòu)建基準(zhǔn)模型(5)如下:
RT1/RT2it=α0+α1IEUit+∑αcControlit+∑Yearit+λi+εit
(5)
其中,下標(biāo)i與t分別代表企業(yè)和年度,RT1/RT2it分別表示基于波動(dòng)性與極差的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平,IEUit表示創(chuàng)新環(huán)境不確定性,Control代表所有控制變量,λi代表企業(yè)層面的個(gè)體固定效應(yīng),Yearit代表年度層面的時(shí)間固定效應(yīng),εit代表隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。模型主要關(guān)注創(chuàng)新環(huán)境不確定性的系數(shù)α1,若α1顯著為負(fù)則可說明創(chuàng)新環(huán)境不確定性會(huì)抑制企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān),即證實(shí)本文假設(shè)H1。
1.主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)
主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表2所示。由表2可知,以波動(dòng)性衡量的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平(RT1)的均值為2.923 7,中值為1.654 1,標(biāo)準(zhǔn)差為3.661 4;以極差衡量的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平(RT2)的均值為5.512 1,中值為3.160 4,標(biāo)準(zhǔn)差為6.7890,標(biāo)準(zhǔn)差與均值之比分別約為125.23%與214.81%,說明不同企業(yè)之間風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的差異較大。同時(shí)創(chuàng)新環(huán)境不確定性(IEU)的均值為1.164 6,中值為0.984 5,標(biāo)準(zhǔn)差為0.839 7,標(biāo)準(zhǔn)差與均值之比約為72.10%,表明不同企業(yè)之間面臨的創(chuàng)新環(huán)境不確定性的差異也較大。因此,從統(tǒng)計(jì)學(xué)上探討創(chuàng)新環(huán)境不確定性對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。此外,其他控制變量的統(tǒng)計(jì)結(jié)果與以往研究類似。
表2 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)
2.單變量分析
被解釋變量RT1與RT2分別基于創(chuàng)新環(huán)境不確定性(IEU)的均值與中值的檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。創(chuàng)新環(huán)境不確定性(IEU)為連續(xù)變量,為直觀探究創(chuàng)新環(huán)境不確定性對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響,本文構(gòu)建創(chuàng)新環(huán)境不確定性虛擬變量(IEU2),若創(chuàng)新環(huán)境不確定性指標(biāo)大于其行業(yè)與年度中值取1,否則取0。據(jù)此分組對(duì)RT1與RT2進(jìn)行均值與中值的比較檢驗(yàn),結(jié)果發(fā)現(xiàn)上述變量的均值與中值在兩組間呈現(xiàn)出顯著差異,創(chuàng)新環(huán)境不確定性較低組中以波動(dòng)性與極差衡量的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的均值與中值均在1%的水平上顯著高于創(chuàng)新環(huán)境不確定性較高組。這說明,創(chuàng)新環(huán)境不確定性抑制了企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān),描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果初步印證了假設(shè)H1。
表3 均值T(中值Z)檢驗(yàn)
本部分基于模型(5)展開,回歸結(jié)果如表4所示。列(1)、列(3)分別為創(chuàng)新環(huán)境不確定性(IEU)與以波動(dòng)性衡量的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平(RT1)和以極差衡量的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平(RT2)之間固定效應(yīng)的回歸結(jié)果,從表4可見回歸系數(shù)均在1%水平上顯著負(fù)相關(guān)。需要指出的是,列(1)與列(3)顯示了為確定合適回歸模型而做的拉格朗日乘數(shù)(LM)檢驗(yàn)與豪斯曼(Hausman)檢驗(yàn)結(jié)果,P值均小于0.01,相較于混合回歸效應(yīng)與隨機(jī)效應(yīng)模型,固定效應(yīng)模型最為適合。列(2)、列(4)為加入控制變量后的回歸結(jié)果,可見創(chuàng)新環(huán)境不確定性(IEU)與以波動(dòng)性衡量的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平(RT1)、以極差衡量的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平(RT2)之間的回歸系數(shù)均在1%水平上顯著負(fù)相關(guān)。從顯著性上來(lái)看,企業(yè)創(chuàng)新環(huán)境不確定性每上升1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差(0.839 7),以波動(dòng)性衡量的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平(RT1)相對(duì)于樣本平均值下降7.602 3%,以極差衡量的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平(RT2)相對(duì)于樣本平均值下降7.325 9%,這說明不管從波動(dòng)性還是從極差來(lái)看,創(chuàng)新環(huán)境不確定性均會(huì)對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平產(chǎn)生抑制作用。此結(jié)果支持了本文研究假設(shè)H1。
表4 創(chuàng)新環(huán)境不確定性與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平
為驗(yàn)證基準(zhǔn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性,本文采用回歸模型更替、核心解釋與被解釋變量重新衡量、控制行業(yè)因素影響等方法對(duì)基準(zhǔn)回歸進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。
1.穩(wěn)健性檢驗(yàn)一:回歸模型更替
前文采取了較為典型、可部分控制內(nèi)生性問題的企業(yè)-年度雙向固定效應(yīng)模型,一般認(rèn)為其回歸穩(wěn)健性高于混合OLS模型與固定效應(yīng)模型,但可能仍較為“柔性”,對(duì)內(nèi)生性控制尚不夠嚴(yán)格。為此,此處采取控制“企業(yè)×年度”的高階聯(lián)合固定效應(yīng)方法?;貧w結(jié)果如表5所示,技術(shù)環(huán)境波動(dòng)依舊對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)展現(xiàn)出顯著的抑制效應(yīng)。
表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)一:高階聯(lián)合固定效應(yīng)
2.穩(wěn)健性檢驗(yàn)二:解釋與被解釋變量重新衡量
對(duì)于解釋變量,由于本文度量創(chuàng)新環(huán)境不確定性的方法要求企業(yè)至少具有連續(xù)N年不間斷的研發(fā)投入數(shù)據(jù)披露,導(dǎo)致大量樣本損失。為了減少樣本損失,前文使用企業(yè)過去3年剔除穩(wěn)定成長(zhǎng)部分研發(fā)投入的標(biāo)準(zhǔn)差并經(jīng)過行業(yè)調(diào)整后的值來(lái)衡量創(chuàng)新環(huán)境不確定性。但理論上來(lái)說,解釋變量構(gòu)建時(shí)包括的年限越長(zhǎng),其反映創(chuàng)新活動(dòng)長(zhǎng)期不確定性因素的程度就會(huì)越高,為進(jìn)一步提高指標(biāo)穩(wěn)健性,此處使用企業(yè)過去5年剔除穩(wěn)定成長(zhǎng)部分研發(fā)投入的標(biāo)準(zhǔn)差并經(jīng)過行業(yè)調(diào)整后的值來(lái)衡量創(chuàng)新環(huán)境不確定性(IEUX)?;貧w結(jié)果如表6列(1)、列(2)所示,更換創(chuàng)新環(huán)境不確定性的測(cè)算方法后,創(chuàng)新環(huán)境不確定性與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的回歸系數(shù)仍均顯著負(fù)相關(guān),研究結(jié)論仍成立。
對(duì)于被解釋變量,前文參照已有研究[2-3,17],使用企業(yè)未來(lái)3年經(jīng)過行業(yè)均值調(diào)整后的總資產(chǎn)收益率變動(dòng)的標(biāo)準(zhǔn)差與極值衡量企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。此外,為進(jìn)一步提高指標(biāo)的穩(wěn)健性,借鑒大多數(shù)研究的做法,同樣使用企業(yè)未來(lái)5年經(jīng)過行業(yè)均值調(diào)整后的總資產(chǎn)收益率變動(dòng)的標(biāo)準(zhǔn)差(RTX1)與極值(RTX2)來(lái)衡量企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)?;貧w結(jié)果如表6列(3)、列(4)所示。從表中可以看出,重新衡量企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平后,“技術(shù)環(huán)境波動(dòng)抑制企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平”的核心結(jié)論并未發(fā)生任何變異。
表6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)二:解釋變量與被解釋變量重新衡量
3.穩(wěn)健性檢驗(yàn)三:控制行業(yè)因素的影響
前文以滬深A(yù)股包含各行業(yè)的上市公司為樣本檢驗(yàn)了創(chuàng)新環(huán)境不確定性對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響,雖然提高了研究的普適性,但由于行業(yè)間存在異質(zhì)性,創(chuàng)新環(huán)境不確定性如何影響企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平可能存在差異,但區(qū)分每一類行業(yè)重新進(jìn)行檢驗(yàn)在統(tǒng)計(jì)和現(xiàn)實(shí)意義上卻是非必要的。此處選擇聚焦高技術(shù)與制造業(yè)行業(yè)進(jìn)行檢驗(yàn)以控制行業(yè)因素的影響。
之所以選擇高技術(shù)行業(yè),是因?yàn)樵诂F(xiàn)實(shí)中,以美國(guó)為首的發(fā)達(dá)國(guó)家對(duì)中國(guó)實(shí)施的技術(shù)封鎖多瞄準(zhǔn)高技術(shù)產(chǎn)業(yè),而中國(guó)要想實(shí)現(xiàn)突破離不開高技術(shù)產(chǎn)業(yè)的率先突圍,探究高技術(shù)產(chǎn)業(yè)內(nèi)企業(yè)能否抵御創(chuàng)新環(huán)境不確定性的沖擊具有重要意義。而之所以選擇制造業(yè),則是借鑒發(fā)達(dá)國(guó)家制造業(yè)“空心化”教訓(xùn),新發(fā)展階段制造業(yè)仍是中國(guó)經(jīng)濟(jì)“創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)、轉(zhuǎn)型升級(jí)”的主戰(zhàn)場(chǎng)[36],當(dāng)前制造業(yè)在面對(duì)創(chuàng)新環(huán)境不確定性沖擊時(shí)的反應(yīng)也有必要單獨(dú)考察。
需要說明的是,國(guó)內(nèi)對(duì)高新技術(shù)行業(yè)的認(rèn)定尚不統(tǒng)一,此處所指的高新技術(shù)行業(yè)是指國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)中所統(tǒng)計(jì)的高新技術(shù)企業(yè)的統(tǒng)稱,而制造業(yè)則是以2012年修訂的《行業(yè)類別代碼表》中的制造業(yè)為樣本范圍。回歸結(jié)果如表7所示,結(jié)果顯示在聚焦高技術(shù)、制造業(yè)行業(yè)后,創(chuàng)新環(huán)境不確定性對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的抑制作用依然顯著,表明本文的核心結(jié)論是穩(wěn)健的。
表7 穩(wěn)健性檢驗(yàn)三:聚焦高新技術(shù)行業(yè)與制造業(yè)以控制行業(yè)因素的影響
前文借鑒以往學(xué)者[32-33]的指標(biāo)構(gòu)建思路,基于企業(yè)過去3年的研發(fā)投入數(shù)據(jù)來(lái)衡量企業(yè)創(chuàng)新環(huán)境不確定性,并以此為基礎(chǔ)研究其對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響。該指標(biāo)基于企業(yè)過去3年的數(shù)據(jù)構(gòu)建,雖理論上創(chuàng)新環(huán)境不確定性受當(dāng)期企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平影響的可能性大為降低,但客觀上仍存在受當(dāng)期風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平影響而造成反向因果這一內(nèi)生性問題。為緩解這一問題,首先采用滯后一期的創(chuàng)新環(huán)境不確定性指標(biāo)(L.IEU)重新進(jìn)行回歸,回歸結(jié)果如表8列(1)、列(2)所示,創(chuàng)新環(huán)境不確定性(L.IEU)對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平(RT1、RT2)的回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù),與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致。
為進(jìn)一步克服可能存在的內(nèi)生性問題,在將關(guān)鍵變量創(chuàng)新環(huán)境不確定性(IEU)滯后一期處理的基礎(chǔ)上,本文借鑒費(fèi)斯曼和斯文森(Fisman & Svensson,2007)[37]構(gòu)造工具變量的方法,使用同一行業(yè)、同一省份與同一年度創(chuàng)新環(huán)境不確定性指標(biāo)的平均值(IEU_IV)作為企業(yè)創(chuàng)新環(huán)境不確定性指標(biāo)的工具變量(IV)。該指標(biāo)滿足相關(guān)性和外生性兩個(gè)條件:一方面,其與企業(yè)創(chuàng)新環(huán)境不確定性變量相關(guān),但同時(shí)是一個(gè)地區(qū)性、行業(yè)性指標(biāo),并不直接受企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響,因此以該指標(biāo)為工具變量,可以部分地將企業(yè)創(chuàng)新環(huán)境不確定性中相對(duì)外生的部分“剝離”出來(lái),以克服部分內(nèi)生性問題。
具體地,本文采取兩階段法進(jìn)行回歸,回歸結(jié)果如表8列(3)—列(5)所示。列(3)為第一階段的回歸結(jié)果,可見此處工具變量(IEU_IV)與企業(yè)創(chuàng)新環(huán)境不確定性(IEU)間的回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著為正,說明企業(yè)創(chuàng)新環(huán)境不確定性確實(shí)受相對(duì)宏觀的工具變量(IEU_IV)的影響,即存在相對(duì)企業(yè)外生部分;列(4)、列(5)為第二階段回歸結(jié)果,可以看出創(chuàng)新環(huán)境不確定性(IEU)對(duì)被解釋變量以波動(dòng)性衡量的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平(RT1)和以極差衡量的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平(RT2)回歸的系數(shù)仍然均在1%的水平上顯著為負(fù),同時(shí)根據(jù)檢驗(yàn)工具變量識(shí)別不足問題的克萊伯根-帕普LM統(tǒng)計(jì)量(Kleibergen-PaaprkLM),顯示在1%的水平上顯著拒絕工具變量識(shí)別不足的原假設(shè),且根據(jù)檢驗(yàn)弱工具變量問題的克拉格-唐納德瓦爾德F統(tǒng)計(jì)值(Cragg-DonaldWaldF),結(jié)果遠(yuǎn)大于10,且大于在10%的水平上的臨界值,顯著拒絕了存在弱工具變量的原假設(shè)。上述結(jié)果說明工具變量是有效的,且具有外生性。在控制內(nèi)生性問題后,本文的核心結(jié)論依然成立。
表8 內(nèi)生性檢驗(yàn):滯后一期、兩階段工具變量(IV-2SLS)回歸
表8(續(xù))
1.企業(yè)投資資源配置路徑檢驗(yàn)
根據(jù)前文的理論分析,伴隨創(chuàng)新環(huán)境不確定性升高,企業(yè)創(chuàng)新潛在失敗風(fēng)險(xiǎn)與預(yù)期收益不確定性加大,由此,企業(yè)投資資源最終流向技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的比重將降低,進(jìn)而企業(yè)在未來(lái)可能獲得的收益的波動(dòng)降低,即企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平降低。為檢驗(yàn)企業(yè)投資資源配置中介路徑的存在性,根據(jù)溫忠麟等(2004)[38]檢驗(yàn)中介作用的步驟,本文構(gòu)建中介路徑模型(6)、模型(7)如下:
RIit=α0+α1IEUit+αcControlit+∑Yearit+λi+εit
(6)
RT1/RT2it=α0+α1IEUit+α2RIit+αcControlit+∑Yearit+λi+εit
(7)
其中,下標(biāo)i與t分別代表企業(yè)和年度,RIit為企業(yè)投資資源配置,在借鑒以往學(xué)者[39]計(jì)算企業(yè)投資做法的基礎(chǔ)上,以企業(yè)R&D投資與購(gòu)建固定資產(chǎn)、無(wú)形資產(chǎn)以及其他長(zhǎng)期資產(chǎn)所支付現(xiàn)金之比進(jìn)行衡量,該變量的數(shù)值越小,說明企業(yè)投資資源更少向創(chuàng)新活動(dòng)配置。IEUit為創(chuàng)新環(huán)境不確定性變量,RT1/RT2it分別為基于波動(dòng)性與極差的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平變量,Control代表上述全部控制變量,λi代表企業(yè)層面的個(gè)體固定效應(yīng),Yearit代表年度層面的時(shí)間固定效應(yīng),εit代表隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。在模型(5)系數(shù)顯著的前提下,模型(6)與模型(7)均主要關(guān)注對(duì)應(yīng)的系數(shù)α1。
在基準(zhǔn)回歸結(jié)果的基礎(chǔ)上,首先基于模型(6)進(jìn)行回歸,檢驗(yàn)解釋變量創(chuàng)新環(huán)境不確定性(IEU)對(duì)中介變量企業(yè)投資資源配置(RI)的影響,檢驗(yàn)結(jié)果如表9列(1)所示,創(chuàng)新環(huán)境不確定性(IEU)與企業(yè)投資資源配置(RI)在1%的水平上顯著負(fù)相關(guān),表明創(chuàng)新環(huán)境不確定性會(huì)降低企業(yè)R&D投資與一般性資本支出之比。
進(jìn)一步,基于模型(7)進(jìn)行回歸,檢驗(yàn)同時(shí)加入解釋變量創(chuàng)新環(huán)境不確定性(IEU)與中介變量企業(yè)投資資源配置(RI)后,兩者分別對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平(RT1、RT2)的影響,檢驗(yàn)結(jié)果如表9列(2)、列(3)所示。結(jié)果表明,企業(yè)投資資源配置(RI)與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平(RT1、RT2)的回歸系數(shù)均在5%的水平上顯著為正,而創(chuàng)新環(huán)境不確定性(IEU)與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平(RT1、RT2)的回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù)且系數(shù)絕對(duì)值較基準(zhǔn)回歸減小(0.249 5<0.264 7;0.452 6<0.480 9)。綜上,在模型(5)中創(chuàng)新環(huán)境不確定性(IEU)對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平(RT1、RT2)的系數(shù)均顯著的基礎(chǔ)上,模型(6)中創(chuàng)新環(huán)境不確定性(IEU)對(duì)企業(yè)投資資源配置(RI)的回歸系數(shù)顯著,且模型(7)中創(chuàng)新環(huán)境不確定性(IEU)對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平(RT1、RT2)的回歸系數(shù)也均顯著,表明企業(yè)投資資源配置中介路徑的存在,即創(chuàng)新環(huán)境不確定性升高會(huì)通過降低企業(yè)R&D投資與一般性資本支出之比來(lái)降低企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。
表9 中介路徑檢驗(yàn)一:企業(yè)投資資源配置路徑
2.企業(yè)家信心路徑檢驗(yàn)
根據(jù)前文理論分析,創(chuàng)新環(huán)境不確定性升高會(huì)通過提高信息不對(duì)稱、協(xié)調(diào)難度與成本以及增加自身不可控因素等引發(fā)企業(yè)家悲觀預(yù)期與信心降低,導(dǎo)致企業(yè)家風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避傾向,導(dǎo)致企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平降低。為檢驗(yàn)企業(yè)投資資源配置中介路徑的存在性,同樣依據(jù)溫忠麟等(2004)[38]檢驗(yàn)中介作用的步驟,本文構(gòu)建中介路徑模型(8)、模型(9)如下:
Confit=α0+α1IEUit+αcControlit+∑Yearit+λi+εit
(8)
RT1/RT2it=α0+α1IEUit+α2Confit+αcControlit+∑Yearit+λi+εit
(9)
其中,下標(biāo)i與t分別代表企業(yè)和年度,Confit為企業(yè)家信心,參照以往學(xué)者[35]的做法,以國(guó)家統(tǒng)計(jì)局調(diào)查統(tǒng)計(jì)的企業(yè)家信心指數(shù)衡量,將該指數(shù)按季度計(jì)算平均值,該變量的數(shù)值越小,說明企業(yè)家信心越小。IEUit為創(chuàng)新環(huán)境不確定性變量,RT1/RT2it分別為基于波動(dòng)性與極差的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平變量,Control代表上述全部控制變量,λi代表企業(yè)層面的個(gè)體固定效應(yīng),Yearit代表年度層面的時(shí)間固定效應(yīng),εit代表隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。在模型(1)系數(shù)顯著的前提下,模型(8)與模型(9)均主要關(guān)注對(duì)應(yīng)的系數(shù)α1。
首先,在基準(zhǔn)回歸結(jié)果的基礎(chǔ)上,基于模型(8)進(jìn)行回歸,檢驗(yàn)解釋變量創(chuàng)新環(huán)境不確定性(IEU)對(duì)中介變量企業(yè)家信心(Conf)的影響,檢驗(yàn)結(jié)果如表10列(1)所示,創(chuàng)新環(huán)境不確定性(IEU)與企業(yè)家信心(Conf)的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著負(fù)相關(guān),表明創(chuàng)新環(huán)境不確定性會(huì)降低企業(yè)家信心。
接下來(lái),基于模型(9)進(jìn)行回歸,檢驗(yàn)同時(shí)加入解釋變量創(chuàng)新環(huán)境不確定性(IEU)與中介變量企業(yè)家信心(Conf)后,兩者分別對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平(RT1、RT2)的影響,檢驗(yàn)結(jié)果如表10列(2)、列(3)所示。結(jié)果表明,企業(yè)家信心(Conf)與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平(RT1、RT2)的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正,而創(chuàng)新環(huán)境不確定性(IEU)與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平(RT1、RT2)的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)且系數(shù)絕對(duì)值較基準(zhǔn)回歸系數(shù)有所降低(0.245 0<0.264 7;0.444 4<0.480 9)。
綜上,在模型(5)中創(chuàng)新環(huán)境不確定性(IEU)對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平(RT1、RT2)的回歸系數(shù)均顯著的基礎(chǔ)上,模型(8)中創(chuàng)新環(huán)境不確定性(IEU)對(duì)企業(yè)家信心(Conf)的系數(shù)均顯著為正,且模型(9)中創(chuàng)新環(huán)境不確定性(IEU)對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平(RT1、RT2)的系數(shù)也均顯著,表明企業(yè)投資資源配置中介路徑存在,即創(chuàng)新環(huán)境不確定性升高會(huì)通過降低企業(yè)家信心來(lái)降低企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。
表10 中介路徑檢驗(yàn)二:企業(yè)家信心路徑
表10(續(xù))
“十四五”期間,如何確保企業(yè)創(chuàng)新意愿并有效激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新,助力科技自立自強(qiáng)應(yīng)是各界關(guān)注的重點(diǎn)。企業(yè)創(chuàng)新意愿增強(qiáng)的關(guān)鍵除了企業(yè)自身的資源稟賦,如創(chuàng)新能力提升等使創(chuàng)新失敗風(fēng)險(xiǎn)降低外,關(guān)鍵還在于提升企業(yè)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新等可能失敗風(fēng)險(xiǎn)的可接受程度,即企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。實(shí)質(zhì)上,若企業(yè)創(chuàng)新環(huán)境不確定性降低則意味著企業(yè)自身創(chuàng)新不可控的因素減少,其對(duì)技術(shù)創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)的承受力將大為提升。在中國(guó)當(dāng)前關(guān)鍵核心技術(shù)“卡脖子”、科技自立自強(qiáng)亟待加強(qiáng)的背景下,本文基于技術(shù)環(huán)境波動(dòng)與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的密切關(guān)系,以創(chuàng)新環(huán)境不確定性為切入點(diǎn),經(jīng)由企業(yè)投資資源配置與企業(yè)家信心兩條渠道,構(gòu)建了創(chuàng)新環(huán)境不確定性作用于企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的邏輯框架,探索打開創(chuàng)新環(huán)境不確定性與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間的黑箱,為推動(dòng)企業(yè)發(fā)揮創(chuàng)新主體作用、助力中國(guó)科技自立自強(qiáng)提供啟示。
本文研究結(jié)果顯示:(1)創(chuàng)新環(huán)境不確定性升高會(huì)顯著降低企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平,阻礙企業(yè)在經(jīng)營(yíng)、投資與創(chuàng)新等決策上主動(dòng)作為的意愿;(2)上述抑制作用在聚焦到高技術(shù)行業(yè)與制造業(yè)后仍顯著存在,說明技術(shù)環(huán)境波動(dòng)切實(shí)影響了中國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)“突圍”與實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展;(3)創(chuàng)新環(huán)境不確定性升高是通過降低創(chuàng)新資源配置與打擊企業(yè)家信心兩條路徑,對(duì)企業(yè)發(fā)揮創(chuàng)新主體意愿構(gòu)成消極影響。
基于上述結(jié)論,要確保通過提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平有效激發(fā)企業(yè)的創(chuàng)新意愿,必須重點(diǎn)關(guān)注與整體技術(shù)環(huán)境變化相關(guān)的創(chuàng)新因素對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響。具體而言:(1)創(chuàng)新環(huán)境不確定性會(huì)抑制企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān),因此政府與企業(yè)應(yīng)合力營(yíng)造穩(wěn)定可預(yù)期的創(chuàng)新環(huán)境。對(duì)于技術(shù)環(huán)境波動(dòng)中企業(yè)自身可控的因素,由企業(yè)在市場(chǎng)機(jī)制下“自負(fù)盈虧”,采取改善措施。對(duì)于技術(shù)環(huán)境波動(dòng)中企業(yè)自身不可控部分,由政府出臺(tái)政策方案予以補(bǔ)充。探索政府與企業(yè)各司其職,合力提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的有利局面。(2)由于企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)受投資資源在技術(shù)創(chuàng)新投資與一般性資本支出配比的影響,政府應(yīng)加強(qiáng)對(duì)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新行為的補(bǔ)貼與優(yōu)惠支持力度,通過引導(dǎo)產(chǎn)學(xué)研合作、向企業(yè)開放專利信息資源和科研平臺(tái)、引導(dǎo)金融支持等多元方式強(qiáng)化對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的長(zhǎng)期支持。(3)由于企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)受企業(yè)家信心影響,應(yīng)通過完善知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度,保護(hù)企業(yè)家創(chuàng)新權(quán)益,實(shí)施穩(wěn)定的支持政策,加強(qiáng)政策宣傳,提高創(chuàng)新政策可預(yù)期性等措施穩(wěn)定企業(yè)家預(yù)期、堅(jiān)定企業(yè)家信心。