關鍵詞：經濟政策不確定性；探索性研發(fā)投入；股權激勵；政治關聯

0 引言

在黨的二十大報告中，明確提出了“加強基礎研究，突出原創(chuàng)，鼓勵自由探索”的重要指導方針。隨著基礎研究和原始創(chuàng)新不斷增強，中國在一些關鍵領域，如超級計算機、衛(wèi)星導航、新能源技術等，取得了重大突破。然而，不容忽視的是，在美國等科技強國不斷升級的貿易保護主義環(huán)境下，中國仍然面臨嚴重的“卡脖子”問題。美國對華為、中興等企業(yè)的技術制裁使這個問題變得更加突出［1］。一系列“筑墻設壘”“脫鉤斷鏈”等措施的實施，凸顯了自主創(chuàng)新能力的重要性。企業(yè)逐漸認識到，僅依賴現有技術路徑的傳統研發(fā)投入已不再足夠滿足發(fā)展需求。具有顛覆性意義的探索性研發(fā)投入成為企業(yè)構建核心競爭優(yōu)勢的重要戰(zhàn)略。探索性研發(fā)投入意味著企業(yè)不僅要打破路徑依賴，還需嘗試全新的替代方案，這是企業(yè)克服技術壁壘、實現可持續(xù)發(fā)展的關鍵驅動力［2-3］?，F有研究已經揭示了管理者業(yè)績期望差距［4］、供應商環(huán)境違規(guī)［5］等因素對企業(yè)探索性研發(fā)投入的影響，但只是聚焦于微觀層面，而另有一些研究已經探討了政府補貼［2］、環(huán)保稅［6］等宏觀因素對企業(yè)探索性研發(fā)投入的影響，但局限于特定經濟政策的類型，缺乏從動態(tài)視角探討經濟政策變化帶來的影響。經濟政策的調整反映了國家在貨幣、貿易、產業(yè)等方面的變化，對塑造企業(yè)的生存環(huán)境起著重要作用，深刻影響企業(yè)的經營管理和戰(zhàn)略決策［7］。具體而言，政府調整經濟政策的時機和方式都具有不確定性，這種經濟政策的不確定性干擾了企業(yè)外部環(huán)境，增加了企業(yè)投資決策的不可預測性和不穩(wěn)定性［8］。因此，在經濟政策不確定性的影響下，企業(yè)會如何進行探索性研發(fā)投入是一個值得深入探討的問題。

實物期權理論認為，企業(yè)通常會根據外部環(huán)境評估其研發(fā)活動的期權價值，從而制定相應的決策和采取行動［9-12］?；诖耍瑢W者們廣泛討論了經濟政策不確定性對企業(yè)研發(fā)投入的影響，并提出了增長期權效應和延遲期權效應兩種主要觀點［10-11］。增長期權效應認為，經濟政策不確定性鼓勵企業(yè)追求先發(fā)優(yōu)勢，增加資源投入，積極推動研發(fā)投入，以獲取未來的發(fā)展機會［9，12］。相反地，延遲期權效應認為，經濟政策不確定性會增加市場風險，促使企業(yè)減少資源投入，推遲研發(fā)投入的決策［10，13］。然而，現有研究聚焦于企業(yè)的研發(fā)投入，尚未深入探究企業(yè)在不確定環(huán)境中的探索性研發(fā)投入。研究表明，在不確定環(huán)境下，企業(yè)依賴現有的知識體系進行利用式研發(fā)投入可能會受到限制和挑戰(zhàn)［3］。相比之下，具有更長周期和更高風險的探索性研發(fā)投入更有可能打破現有知識框架，有助于企業(yè)突破發(fā)展瓶頸，建立難以模仿的新競爭優(yōu)勢［4］。因此，不同于利用式研發(fā)投入，企業(yè)在不確定環(huán)境中對探索性研發(fā)投入可能會采取不同的期權價值評估和資源配置策略，這需要進一步研究經濟政策不確定性的影響。

另外，從制度基礎觀出發(fā)，企業(yè)在不確定環(huán)境中的戰(zhàn)略決策受到正式制度和非正式制度的影響［14］。不同類型的制度因素會影響企業(yè)對風險和機遇的認知［15］，形成差異化的期權評估價值，從而影響企業(yè)在不確定環(huán)境中探索性研發(fā)投入決策的制定和實施。企業(yè)的正式制度是其適應環(huán)境、戰(zhàn)略和技術的基本保障，尤其是與管理層相關的激勵機制，直接影響著企業(yè)競爭優(yōu)勢的形成［16］。作為一種正式制度，股權激勵實際上使企業(yè)管理層與企業(yè)形成了利益共同體，從而改變了他們在不確定環(huán)境下對探索性研發(fā)投入的認知和態(tài)度［17］。此外，中國的經濟政策不斷演進和完善，企業(yè)的非正式制度可以降低其面臨的不確定性［15］。例如，當企業(yè)與政府機構存在聯系時，可以更早地洞悉政策變化趨勢［18］。作為一種典型的非正式制度，政治關聯為企業(yè)提供資源優(yōu)勢，形成了一種“天然保護傘”［12］，使企業(yè)能夠在不確定環(huán)境中進行更多的探索性研發(fā)投入。值得注意的是，不同類型的企業(yè)制度可能存在相互作用，表現為互補效應或擠出效應［19-20］。因此，本文進一步分析股權激勵、政治關聯以及聯合作用會如何影響不確定環(huán)境下企業(yè)的創(chuàng)新活動，以揭示制度視角下經濟政策不確定性和探索性研發(fā)投入之間關系的復雜性。

本文的邊際貢獻主要體現在以下方面：①拓展了企業(yè)探索性研發(fā)投入影響因素的研究范疇，特別是從宏觀政策環(huán)境視角做出了新的貢獻，為探討宏觀政策動態(tài)與微觀企業(yè)行為之間的關系提供了新的理論洞見；②基于制度基礎觀，本文創(chuàng)新性地將股權激勵（正式制度）和政治關聯（非正式制度）納入研究框架，并考察了二者的交互作用，為理解企業(yè)應對外部不確定性提供了多層次的制度分析框架，豐富了制度理論在不確定性研究中的應用；③從知識密集型資源視角出發(fā)，本文不僅考察了人力資本這一傳統要素的作用，還關注了數字化轉型這一新興戰(zhàn)略性資源的影響，進一步拓寬了不確定性環(huán)境下企業(yè)研發(fā)行為研究的情境邊界，為探討企業(yè)如何利用知識資源和技術能力應對外部不確定性提供了新的視角。

1 文獻回顧和假設提出

1.1 經濟政策不確定性與企業(yè)決策

經濟政策調整是各國平穩(wěn)經濟發(fā)展和優(yōu)化企業(yè)生存發(fā)展環(huán)境的重要手段，然而調整頻率的增加卻帶來了經濟政策不確定性，呈現出模糊性、動蕩性和復雜性特征，成為企業(yè)決策必須面對的重要外部影響因素［21］。在企業(yè)運營決策方面，經濟政策不確定性會提升企業(yè)短債長用水平［22］、降低高管更換頻率［23］以及削弱現金股利分配傾向［24］等。在企業(yè)戰(zhàn)略決策方面，經濟政策不確定性會促進企業(yè)履行社會責任［7］、提升企業(yè)數字化水平［25］等。然而，這些研究都強調了企業(yè)所面臨的風險，尚未充分關注不確定性環(huán)境中蘊藏的發(fā)展機遇。不同于一般的企業(yè)投資，研發(fā)投入效果具有時滯性、調整成本高，并不一定會受到經濟政策不確定性的負面影響［13］。同時，不確定性會為企業(yè)帶來未來的增長機會，這可能刺激企業(yè)從事更多的研發(fā)投入活動，通過內部發(fā)展構建核心競爭優(yōu)勢［9，12，21］。目前，關于經濟政策不確定性和企業(yè)研發(fā)投入關系的研究結論莫衷一是［10］。這可能是企業(yè)研發(fā)投入類型和企業(yè)行為動機差異所引起的。因此，本文聚焦企業(yè)探索性研發(fā)投入，考察經濟政策不確定性的影響，并結合制度基礎觀，深入探討不同類型企業(yè)在不確定環(huán)境下探索性研發(fā)投入的動機差異。

1.2 經濟政策不確定性對探索性研發(fā)投入的影響：期權屬性和資源屬性

探索性研發(fā)投入有助于企業(yè)創(chuàng)造新的競爭優(yōu)勢，擺脫路徑依賴，提高其對不確定環(huán)境的適應能力。這使得企業(yè)探索性研發(fā)投入在不確定環(huán)境中不受延遲期權的明顯影響［3，11］，可以從期權屬性和資源屬性兩個方面進行分析。一方面，從期權屬性的角度來看，經濟政策不確定性會激發(fā)企業(yè)的冒險動機，促使它們積極主動地進行探索性研發(fā)投入，以適應不確定的環(huán)境。在不確定的環(huán)境中，戰(zhàn)略性投資通常具有先發(fā)制人的優(yōu)勢，有助于企業(yè)搶占市場份額。如果企業(yè)在不確定性環(huán)境中延遲投資，競爭對手可能會先占據市場機會，導致企業(yè)失去最佳機會，并增加成本［12］。經濟政策不確定性增加了市場的動態(tài)性，企業(yè)如果不能及時調整戰(zhàn)略決策，就可能面臨市場淘汰的風險［11］。另一方面，從資源屬性的角度來看，經濟政策不確定性通過影響企業(yè)的資源配置行為來影響其探索性研發(fā)投入［9，21］。企業(yè)在不確定的環(huán)境中進行探索性研發(fā)投入可以增加其未來的收益機會，為企業(yè)帶來長期利益。這會激勵企業(yè)在探索性研發(fā)投入過程中投入更多的資源［21］。此外，經濟政策不確定性還會促使企業(yè)認識到僅僅維持原有的競爭優(yōu)勢不能滿足其生存和發(fā)展的需求，因此需要通過自我提升來增強適應性能力。這反過來會增加企業(yè)增加相關資源用于探索性研發(fā)的意愿［9，26］。故提出如下假設。

H1 隨著經濟政策不確定性的上升，企業(yè)會增加探索性研發(fā)投入。

1.3 調節(jié)因素：股權激勵與政治關聯

制度基礎觀認為，企業(yè)的戰(zhàn)略決策是制度與組織相互作用的結果，可以看作是高層管理者對正式制度和非正式制度因素的反應［14］。正式制度包括法律、規(guī)章制度等成文規(guī)定，而非正式制度則包括關系、道德觀念等不成文限制，兩者都能規(guī)范企業(yè)行為的邊界，影響企業(yè)在識別不確定環(huán)境中的風險與機遇時的決策過程。因此，基于正式制度和非正式制度的視角，本文分別從股權激勵和政治關聯兩個方面來探討它們會如何作用于不確定環(huán)境下的企業(yè)研發(fā)活動。

股權激勵是一種企業(yè)正式制度，通過以企業(yè)股票為基礎來長期激勵高級管理人員，旨在減輕企業(yè)與其管理者之間的利益沖突，優(yōu)化資源配置。股權激勵具有兩種主要效應，即“利益趨同效應”和“塹壕效應”［16］。“利益趨同效應”意味著股權激勵有助于將企業(yè)和管理者的利益匯聚在一起，減少代理問題的發(fā)生，抑制短視行為，從而促進企業(yè)的研發(fā)投入［17］?！皦q壕效應”指出，股權激勵也可能成為管理者謀取自身利益的機會，促使他們追求短期利益，通過損害企業(yè)績效來獲取個人利益，這對企業(yè)的研發(fā)投入決策會產生不利影響［16］。

股權激勵產生的這兩種效應會對企業(yè)在經濟政策不確定性下進行探索性研發(fā)投入的期權屬性和資源屬性兩個具體機制產生重要影響。企業(yè)探索性研發(fā)投入有助于其創(chuàng)造新的競爭優(yōu)勢，適應不確定環(huán)境［3］，而股權激勵有助于促使企業(yè)和管理者的利益趨同，使其更關注不確定環(huán)境中的發(fā)展機遇［17］。在這種情況下，一方面，股權激勵將鼓勵管理者更傾向于考慮企業(yè)長期發(fā)展，抓住機會，增加企業(yè)冒險動機，從而促進其增加探索性研發(fā)投入。另一方面，經濟政策不確定性所帶來的風險會使企業(yè)感受到緊迫的壓力，減少機會主義行為［27］。在這種情況下，股權激勵將鼓勵管理者從企業(yè)整體角度來看待發(fā)展進程，增加相關資源投入以推動企業(yè)探索性研發(fā)，提高其應對不確定環(huán)境的能力。因此，股權激勵的“利益趨同效應”的積極影響要大于“塹壕效應”的消極影響。故提出如下假設。

H2 股權激勵程度越高，越促使經濟政策不確定性下的企業(yè)增加探索性研發(fā)投入。

政治關聯作為企業(yè)非正式制度，指企業(yè)高層管理者與政府機構之間存在的聯系，反映了企業(yè)所擁有的政治資源水平，具有“祝福效應”和“詛咒效應”［15，28］。政治關聯對于企業(yè)研發(fā)投入的“祝福效應”是指政治關聯有助于企業(yè)了解政策變化趨勢，為企業(yè)積極爭取優(yōu)惠政策和政府補貼等，緩解企業(yè)融資約束，進而促進企業(yè)研發(fā)投入［28］。政治關聯對于企業(yè)研發(fā)投入的“詛咒效應”是指政治關聯有時也會給企業(yè)帶來發(fā)展錯覺，導致企業(yè)傾向通過尋租活動來維持企業(yè)發(fā)展，生存于依靠政府扶持而形成的“溫室”之中，缺乏長遠發(fā)展意識，進而降低企業(yè)研發(fā)投入［29］。

政治關聯帶來的上述兩類效應會對經濟政策不確定性情境下企業(yè)探索性研發(fā)投入的期權屬性和資源屬性兩個具體機制產生重要影響。企業(yè)探索性研發(fā)投入具備周期性長、高風險的特征［3］，一方面，政治關聯促使企業(yè)擁有足夠籌碼［28］，更加關注不確定環(huán)境中隱含的風險，傾向于保持觀望態(tài)度，待市場信息更加明了之后再去進行相關決策，進而降低企業(yè)冒險動機，推遲企業(yè)投入資源開展探索性研發(fā)；另一方面，政治資源越豐富的企業(yè)越容易通過尋租活動來維持其發(fā)展［30］，這會降低企業(yè)在經濟政策不確定性下通過探索性研發(fā)獲取回報的激勵效果，進而減少其對探索性研發(fā)活動的資源投入［29］。此外，政治關聯也意味著政治家可能會干預企業(yè)管理，促使企業(yè)為一些政治目標服務，與企業(yè)發(fā)展目標不一致，不利于企業(yè)在不確定環(huán)境中的探索性研發(fā)投入［18］。因此，政治關聯的“詛咒效應”的消極作用要強于“祝福效應”的積極作用。故提出如下假設。

H3 政治關聯水平越高，越促使經濟政策不確定性下的企業(yè)減少探索性研發(fā)投入。

制度與制度之間的關系可分為制度互補和制度擠出兩種類型。當一種制度有利于另一種制度發(fā)揮作用時，可體現為制度互補效應。舉例來說，員工持股制可能引發(fā)平均持股現象，導致激勵不足的問題。企業(yè)可以通過薪酬激勵制度來緩解這個問題，形成制度互補效應［20，31］。而當一種制度不利于另一種制度發(fā)揮作用時，則體現為制度擠出效應。例如，對于無償獻血制度，有償獻血制度可能擠出了獻血者的利他主義動機，從而導致捐血質量下降［19］。因此，本文從制度互補和制度擠出的視角來探討政治關聯和股權激勵的聯合調節(jié)作用。

政治關聯會誘導管理者產生行為偏差，削弱股權激勵“利益趨同效應”大于“塹壕效應”的效果，擠占企業(yè)在經濟政策不確定性下進行探索性研發(fā)投入的動機。一方面，政治關聯緩解了不確定環(huán)境下企業(yè)通過探索性研發(fā)投入獲得發(fā)展的緊迫性，增加了管理者將股權激勵變成謀求自我福利工具的概率，傾向利用關聯交易等方式進行尋租投機［18］，進而放大了股權激勵的“塹壕效應”。另一方面，相比高風險的探索性研發(fā)投入，政治關聯為企業(yè)在不確定環(huán)境中生存提供了額外的途徑，容易引誘企業(yè)高管放棄與長期收益息息相關的探索性研發(fā)投入，轉而追求政府補貼和政府訂單等以快速獲取短期利益［29］，從而降低了股權激勵的“利益趨同效應”。同時，建立和維護良好政治關系，例如游說政客等［30］，分散了企業(yè)在不確定環(huán)境下對探索性研發(fā)活動的注意力，從而降低了企業(yè)對相關活動的資源配置和投入。因此，政治關聯和股權激勵之間存在制度擠出效應，即政治關聯水平越高，企業(yè)管理者越可能在經濟政策不確定性下通過股權激勵謀取個人利益。故提出如下假設。

H4 政治關聯和股權激勵之間存在制度擠出效應，即隨著政治關聯水平的上升，股權激勵積極的調節(jié)作用會得到弱化。

綜上所述，本文提出的理論模型如圖1所示。

2 研究設計

2.1 數據來源和研究樣本

由于金融、房地產行業(yè)上市公司的經濟特征與其他上市公司差異較大，本文將樣本界定為2008—2021年間非金融、房地產行業(yè)的A股上市公司。在對ST、ST*以及數據缺失企業(yè)進行剔除處理和對連續(xù)變量進行上下1% Winsorize（縮尾）處理后，得到了由3 201家企業(yè)構成的非平衡面板數據。本文使用的數據主要來源于CSMAR數據庫和WIND數據庫。

2.2 變量測量

2.2.1 企業(yè)探索性研發(fā)投入（TRD） 根據《企業(yè)會計準則——無形資產》，企業(yè)研發(fā)項目在研究階段的投資偏向于探索性支出，具有較高的風險和不可預測性。因此，本文借鑒畢曉方等［2］、周志方等［5］學者的研究思路，計算企業(yè)在研發(fā)活動中發(fā)生的費用化支出占企業(yè)年初總資產的比值，并將其乘以100，以此作為企業(yè)探索性研發(fā)投入的代理變量。

2.2.2 經濟政策不確定性（EPU） 借鑒顧夏銘等［21］、李增福等［22］的做法，本文通過轉化BAKER等［8］基于報紙報道頻率構建的經濟政策不確定性月度數據為年度算術平均值，并將除以100后的數值作為經濟政策不確定性的代理變量①。

2.2.3 調節(jié)變量 對于政治關聯（PCL），借鑒林春培等［15］的做法，以企業(yè)高管（包括董事長或總經理）政治關聯級別為衡量標準，體現企業(yè)不同程度的政治關聯水平。具體標準劃分體現在兩方面：①在黨委/檢察院等方面，科級賦值為1、處級為2、廳級為3、部級為4，無政治聯系為0；②在人大代表/黨代表/政協委員方面，區(qū)縣級及以下賦值為1、市級為2、省級為3、國家級為4，無取值為0。若兩方面均有數值，取其最大值作為企業(yè)政治關聯的代理變量。對于股權激勵（EI），借鑒邵劍兵和吳珊［27］的研究思路，本文采用高管持股比例測度股權激勵，以高管持股數量與總股數的比值來反映不同程度的股權激勵水平，作為股權激勵的代理變量。

2.2.4 控制變量 借鑒孟慶斌和師倩［9］、吳偉偉和張?zhí)煲唬?2］、邢斐等［33］的研究思路，選取的控制變量如下。①資產負債率（LEV），采用企業(yè)當期總負債與當期總資產的比值測度。②企業(yè)規(guī)模（SIZE），采用期末總資產的對數衡量。③企業(yè)年齡（AGE），以成立年份為基準，通過觀測年份與其差值的對數測度。④冗余資源（SR），采用企業(yè)營業(yè)收入的對數測度。⑤高管女性比例（GP），采用女性高級管理人數與高級管理人員總數的比值測度。⑥凈資產收益率（ROA），采用凈利潤與股東權益余額的比值測度。⑦兩職兼任（DUAL），采用董事長和總經理是否由同一人擔任來測度，當DUAL=1意味著為同一人，DUAL=0則表示不為同一人。⑧物價變動（CPI），采用居民消費者價格指數與100的比值測度。⑨GDP增長率（GDP），采用滯后一期的GDP年度同比增長率測度?？紤]時間固定效應和EPU 可能存在多重共線性問題，本文進一步控制了時間趨勢項（Trend），通過對2008—2020年度分別取值1～13來形成代理變量。此外，本文將行業(yè)固定效應（IND）和省份固定效應（PRO）加入回歸方程中。

2.3 回歸模型

為了避免潛在的內生性問題，本文采用t+1期的被解釋變量探索性研發(fā)投入（TRDi，t+1），通過構建如下模型進行實證回歸驗證假設。

其中，省份效應包含在Proi，t中，行業(yè)效應包含在Indi，t中，εi，t是隨機誤差項。

3 實證檢驗

3.1 描述性統計與相關性分析

表1匯報了主要變量的描述性統計分析和相關性分析的結果。描述性統計結果顯示，經濟政策不確定性（EPU）的均值為3.850，方差為2.461；企業(yè)探索性研發(fā)投入（TRD）的均值是0.703，方差為1.472。相關性分析結果顯示，企業(yè)探索性研發(fā)投入或經濟政策不確定性與控制變量顯著相關，證明本文的回歸模型設計是合理的。

3.2 回歸分析結果

表2中，模型（1）為控制變量的回歸結果，模型（2）為在模型（1）的基礎上加入解釋變量經濟政策不確定性（EPU）的回歸結果，結果表明經濟政策不確定性每增加1個單位，企業(yè)探索性研發(fā)投入上升0.093個單位（p lt; 0.01），有效驗證了H1。

在股權激勵的調節(jié)作用方面，表2模型（3）中EPU × EI 的系數顯著為正（0.243，p lt; 0.01），說明隨著股權激勵水平的提升，經濟政策不確定性對企業(yè)探索性研發(fā)投入的促進作用會得到增強，H2得到了支持。對于政治關聯的調節(jié)作用，表2的模型（4）中EPU × PCL 的系數顯著為負（-0.023，p lt; 0.01），說明隨著政治關聯水平提升，經濟政策不確定性對企業(yè)探索性研發(fā)投入的促進作用會得到削弱，H3也得到了支持。模型（5）同時加入股權激勵水平和政治關聯，回歸結果也支持了H2和H3。

為了檢驗政治關聯（非正式制度）和股權激勵（正式制度）的聯合調節(jié)效應（即H4），借鑒吳偉偉和張?zhí)煲唬?2］的方法采用了三次交互項。表2的模型（6）中，EPU × PCL × EI 的系數顯著為負（-0.057，p lt; 0.1），這說明政治關聯和股權激勵之間存在制度擠出效應，即隨著政治關聯水平的提升，股權激勵的正向調節(jié)作用會得到削弱。因此，H4得到了支持。

3.3 內生性檢驗

①工具變量法。美國在全球經濟體系中占據重要位置，其經濟政策變化可能通過國際貿易、資本市場等渠道影響我國政策變化，但其受我國政策變化的影響并不明顯［24］。因此，借鑒邢斐等［33］的做法，本文基于BAKER等［8］的研究構建美國經濟政策不確定算術數平均值年度指標（IV），將之作為工具變量，進行兩階段回歸，結果分別如表3列（1）和列（2）所示。列（1）中，工具變量回歸結果顯著為正（1.538，p lt; 0.01）。F統計量為490.54，大于10，通過了弱工具變量檢驗。列（2）中結果表明，隨著經濟政策不確定性的上升，企業(yè)會增加探索性研發(fā)投入（0.132，p lt; 0.01），H1依然成立。②遺漏變量。針對遺漏變量問題，考慮主效應回歸驗證過程中可能存在未觀測到的公司個體特征因素，本文補充了公司個體固定效應（Firm）。表3列（3）中披露了回歸結果，經濟政策不確定性的促進作用依然顯著（0.026，p lt; 0.01），進一步驗證了本文的主效應假設H1。③PSM檢驗。本文采用PSM檢驗試圖解決回歸數據面板可能存在的樣本選擇性偏差等內生性問題。具體來說，將樣本數據中經濟政策不確定性指數高于其中位數的作為處理組，低于其中位數的作為控制組，并以政治關聯、股權激勵、資產負債率、企業(yè)規(guī)模、企業(yè)年齡、冗余資源、高管女性比例、凈資產收益率、兩職兼任、物價變動、GDP增長率、時間趨勢項作為匹配過程中的協變量。通過1∶1有放回匹配后，回歸結果如表3的列（4）所示，H1依然成立。此外，通過1∶2和1∶3匹配后，回歸結果如表3列（5）和列（6）所示，結論依然成立。

3.4 穩(wěn)健性檢驗

第一，替換解釋變量方式一?？紤]經濟政策不確定性指數的計算方式可能對回歸結果產生影響，借鑒成力為等［13］的做法，本文通過調整解釋變量的測度方式對所有假設進行了重新回歸，在將經濟政策不確定性幾何平均值（EPU-1）作為替代變量加入回歸模型后，檢驗結果表明，所有假設依然成立。第二，替換解釋變量方式二。BAKER等［8］僅通過《南華早報》所測量的經濟政策不確定性指數在準確性方面可能存在不足，借鑒胡劉芬和周澤將［24］的做法，本文選取DAVIS等［34］研究中的同等計算方法，通過《人民日報》和《光明日報》所測量的經濟政策不確定性指數（EPU-2）來進行穩(wěn)健性檢驗。在替換經濟政策不確定性指標后，所有假設依然成立。第三，替換被解釋變量。為了進一步驗證經濟政策不確定性對企業(yè)是否傾向于進行高水平探索性研發(fā)活動的影響，本文基于逐年的中位數將企業(yè)探索性研發(fā)投入轉換為啞值變量。若企業(yè)探索性研發(fā)投入大于當年中位數，則取值為1，否則為0?？紤]替換后的企業(yè)探索性研發(fā)投入（TRD-1）為啞值變量，線性回歸并不適用，本文采用Logit回歸對所有假設進行了重新回歸。在替換企業(yè)探索性研發(fā)投入指標后，檢驗結果表明，所有假設依然成立。第四，Tobit模型替換?？紤]企業(yè)探索性研發(fā)投入數據在樣本中的分布是右偏態(tài)的，本文采用更為嚴格的Tobit回歸模型對所有假設進行了重新回歸，檢驗結果表明，所有假設依然成立（限于篇幅，具體結果未匯報，備索）。

4 進一步分析

4.1 異質性分析

基于主效應的驗證結果可知，隨著經濟政策不確定性的增加，企業(yè)會提升探索性研發(fā)投入水平。進一步地，企業(yè)自身資源的差異會影響其在經濟政策不確定性下對探索性研發(fā)活動的期權價值判斷和資源配置行為，人力資本是企業(yè)傳統戰(zhàn)略資源要素，涉及企業(yè)員工的知識、技能、經驗，而數字化轉型是企業(yè)新興戰(zhàn)略資源要素，體現了企業(yè)在采用和應用新興數字技術方面的能力，兩者均是企業(yè)在不確定性環(huán)境下構建核心競爭優(yōu)勢的關鍵要素［35-36］。因此，本文從企業(yè)人力儲備水平和數字技術水平出發(fā)，分別選取人力資本和數字化轉型進行分組檢驗，并通過似不相關回歸模型檢驗來輔助解讀異質性分析結果，以明晰不確定環(huán)境下企業(yè)探索式研發(fā)投入的差異。

4.1.1 人力資本的影響 人力資本反映了企業(yè)員工在實踐過程中積累的知識和技能，有助于企業(yè)識別與把握不確定環(huán)境中的機會［35］。隨著經濟政策不確定性水平的上升，高人力資本水平企業(yè)會更相信自己有能力去抵御未知的風險，進而掌握先機［37］，積極推動探索性研發(fā)投入。此外，不確定環(huán)境下由人力資本水平提高帶來的成本往往低于其所產生的效益，企業(yè)能夠充分利用企業(yè)研發(fā)資本投資要素，實現更多的回報和收益［38］。這會增加經濟政策不確定性的“激勵效應”，導致企業(yè)在探索性研發(fā)活動中投入更多相關資源。相比之下，低人力資本水平企業(yè)可能將不確定性視為風險，延遲、暫停甚至會減少企業(yè)探索性研發(fā)投入［35］。因此，本文認為在高人力資本情境下，經濟政策不確定性的促進作用更強。借鑒柳建坤等［38］、陳愛貞等［37］的研究，本文分別從研發(fā)人員占比、高學歷員工占比、高技能員工占比3方面來衡量企業(yè)人力資本水平，并基于逐年的均值將所有企業(yè)分為高人力資本和低人力資本兩組。具體來說，研發(fā)人員占比（HC-1）采用研發(fā)人員與員工總數的比值衡量、高學歷員工占比（HC-2）采用本科及本科以上員工人數與員工總人數的比值衡量、高技能員工（HC-3）采用銷售、財務以及技術3類非常規(guī)技能員工人數之和與員工總人數的比值衡量。通過與樣本數據匹配后，回歸結果如表4所示。結果表明，無論是在高人力資本水平企業(yè)（研發(fā)人員占比高、高學歷占比高、高技能占比高）中，還是在低人力資本水平企業(yè)（研發(fā)人員占比低、高學歷占比低、高技能占比低）中，經濟政策不確定性（EPU）的回歸系數都顯著為正，但相對來說，該系數在高人力資本水平企業(yè)中更大，且組間系數差異顯著，為理論分析提供了實證支持。

4.1.2 數字化轉型的影響 數字化轉型反映了數字技術向企業(yè)全方位滲透的程度，有助于降低企業(yè)在不確定環(huán)境中面臨的風險［39］。當經濟政策不確定性上升時，數字化轉型程度較高的企業(yè)依托于云計算、人工智能等數字技術，能夠有效降低其所面臨的信息不對稱性，更好地把握新產品研發(fā)方向［36］，從而率先展開探索性研發(fā)活動。同時，相比于數字化轉型程度較低的企業(yè)，數字化轉型程度較高的企業(yè)在經濟政策不確定性下資源配置效率更高。數字化轉型有助于企業(yè)降低搜尋成本、制造成本以及內外部交易成本等相關成本［25］，從而促使其在不確定環(huán)境中將更多資源投入探索性研發(fā)活動之中。例如，區(qū)塊鏈、大數據等數字技術可以幫助企業(yè)在不確定環(huán)境下更便捷地獲取消費者的新思想、新數據，為企業(yè)研發(fā)活動提供支持［36］。因此，本文認為，在數字化轉型程度較高時，經濟政策不確定性的促進作用更強。借鑒袁淳等［39］的研究，本文以其構建的企業(yè)數字化詞典為基礎，通過文本分析法得到的相關詞匯頻數計算企業(yè)數字化轉型指數，并將其乘以100，用來反映企業(yè)數字化轉型程度（DCG）。在此基礎上，本文根據企業(yè)數字化轉型指標的均值將樣本劃分為高數字化轉型和低數字化轉型兩個子樣本，回歸結果如表4所示。經濟政策不確定性（EPU）的回歸系數在企業(yè)數字化轉型水平較高組中較大，且組間系數差異顯著，為理論分析提供了實證支持。

4.2 經濟后果

為進一步明晰探索性研發(fā)投入為企業(yè)帶來的實際效益，繼續(xù)考察企業(yè)探索性研發(fā)投入對其創(chuàng)新績效的影響。從動機出發(fā)，企業(yè)創(chuàng)新可以劃分為實質性創(chuàng)新和策略性創(chuàng)新［40］。實質性創(chuàng)新以建立難以模仿的競爭優(yōu)勢為目的，強調了創(chuàng)新活動的質量；策略性創(chuàng)新以獲取研發(fā)補貼、稅收減免等其他利益為目的，強調了創(chuàng)新活動的數量和速度。在此基礎上，進一步考察探索性研發(fā)投入對基于兩種不同動機的企業(yè)創(chuàng)新績效的影響。借鑒黎文靖和鄭曼妮［40］的研究，本文采用發(fā)明專利申請量加1取對數的值來度量實質性創(chuàng)新績效，采用實用新型和外觀設計專利申請量加1取對數的值來度量策略性創(chuàng)新績效。在與上市企業(yè)數據面板進行匹配，剔除掉存在缺失值的數據后，實證結果如表5所示，企業(yè)探索性研發(fā)投入對其實質性創(chuàng)新績效和策略性創(chuàng)新績效均具有直接效應，回歸系數均在1%的水平下顯著為正，但對于企業(yè)實質性創(chuàng)新的回歸系數較大。通過似不相關模型檢驗可知，企業(yè)探索性研發(fā)投入的系數在實質性創(chuàng)新和策略性創(chuàng)新之間存在顯著差異，這說明企業(yè)探索性研發(fā)投入對企業(yè)創(chuàng)新活動具有“量質齊升”效應，并對實質性創(chuàng)新績效的提升效果更加明顯，對企業(yè)可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

5 研究結論與啟示

5.1 研究結論

本文采用2008—2021年中國A股上市公司面板數據，以經濟政策不確定性為切入點，深入探討了宏觀經濟政策變化對企業(yè)探索性研發(fā)投入的影響，并考察了股權激勵、政治關聯對兩者之間關系發(fā)揮的作用，主要結論如下。第一，隨著經濟政策不確定性的上升，企業(yè)會增加探索性研發(fā)投入。第二，股權激勵程度越高，越促使經濟政策不確定性下的企業(yè)增加探索性研發(fā)投入；政治關聯水平越高，越促使經濟政策不確定性下的企業(yè)減少探索性研發(fā)投入；同時，政治關聯與股權激勵之間存在制度擠出效應，即政治關聯會削弱股權激勵的積極作用。第三，經濟政策不確定性更能夠促使人力資本水平較高和數字化轉型水平較高的企業(yè)增加探索性研發(fā)投入。第四，企業(yè)探索性研發(fā)投入對企業(yè)實質性創(chuàng)新和策略性創(chuàng)新均存在促進作用，且對企業(yè)實質性創(chuàng)新作用效果更強。

5.2 理論貢獻

本文主要有3個方面的理論貢獻。第一，從經濟政策不確定性這一宏觀政策動態(tài)視角拓展了企業(yè)探索性研發(fā)投入的影響因素研究。現有文獻主要聚焦于微觀層面的影響因素（如管理者業(yè)績期望差距［4］、供應商環(huán)境違規(guī)［5］）或特定政策類型的影響（如政府補貼［2］、環(huán)保稅［6］）。然而，關于經濟政策不確定性這一宏觀因素的研究結論尚未達成共識，呈現出促進［9］、抑制［10］和非線性［13］等多元關系，這主要是因為不同類型研發(fā)投入受經濟政策不確定性的影響存在差異。本文聚焦企業(yè)探索性研發(fā)投入這一特定創(chuàng)新活動，深化了對經濟政策不確定性作用的理解。

第二，基于制度基礎觀揭示了非正式制度和正式制度及其相互作用分別對不確定環(huán)境下企業(yè)探索性研發(fā)投入產生的影響，拓寬了現有研究的理論邊界?，F有研究多從外部因素（如政府補貼［21］、行業(yè)特征［9］）探討影響差異，忽視了企業(yè)內部制度安排的調節(jié)作用。本文將股權激勵（正式制度）和政治關聯（非正式制度）納入了研究框架，并從制度互補和制度擠出的角度考察了二者的交互作用，更深入地闡釋了多種制度因素同時對不確定環(huán)境下企業(yè)戰(zhàn)略行為的影響，為制度理論發(fā)展提供了新的經驗證據。

第三，通過引入人力資本和數字化轉型這兩類知識密集型資源作為邊界條件，擴充了現有研究的情境因素。以往研究主要關注企業(yè)的資金資源（如融資約束［13］）和政府資源（如企業(yè)產權性質［21］）的異質性影響，而忽視了知識密集型資源的潛在影響。本文通過分析經濟政策不確定性對不同企業(yè)人力資源儲備水平和企業(yè)數字技術水平下企業(yè)探索性研發(fā)投入的影響差異程度，彌補了這一研究缺口，有助于更好地理解不確定性環(huán)境下企業(yè)研發(fā)行為，并形成更為完整的理論認識。

5.3 實踐啟示

本文具有重要實際意義。第一，政府在通過調整經濟政策為企業(yè)構建良好生存環(huán)境的同時，應在一定程度上增加經濟政策的靈活性和可預見性，并通過增強經濟政策兌現流程透明度和監(jiān)管力度，激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新活力。此外，有針對性地為不同類型企業(yè)提供差異化政策支持，減少經濟政策不確定性帶來的負面影響。

第二，面對不確定環(huán)境的挑戰(zhàn)，企業(yè)應注意到探索性研發(fā)投入的重要性，避免企業(yè)陷入能力陷阱和形成核心競爭力僵化的問題。一方面，通過股權激勵的方式促使管理者從企業(yè)整體角度考慮企業(yè)長遠發(fā)展，幫助企業(yè)把握住機遇，促進企業(yè)探索性研發(fā)投入。另一方面，企業(yè)應認識到政治關聯的雙重效應，加強對管理者的監(jiān)督，使管理者致力于鞏固和創(chuàng)造企業(yè)的核心競爭力。

第三，企業(yè)應注意根據不同的情境合理制訂和搭配不同的制度來規(guī)范企業(yè)的發(fā)展。不恰當的制度組合會擠出本可以帶來的積極作用，甚至使得為促進企業(yè)發(fā)展而制定的制度發(fā)揮適得其反的作用。特別需要指出的是，企業(yè)應注意對政治關聯和股權激勵的合理搭配，政治關聯會在不確定環(huán)境中激發(fā)股權激勵引致的管理者機會主義行為，進而弱化股權激勵對企業(yè)在不確定環(huán)境下的探索性研發(fā)投入的積極作用。

5.4 研究局限與展望

本文存在一些局限性。①以經濟政策不確定性為切入點，分析了其對企業(yè)探索性研發(fā)投入的直接影響，未來的研究可以更深入地探討和驗證其中潛在的影響機制，以增進對這兩者關系的理解。②本文主要聚焦于企業(yè)內部制度因素之間的相互作用，未來可以進一步關注其他不同類型制度之間的互動，深化對不同制度組合如何作用于企業(yè)行為的認識。③囿于數據的可獲得性，本文對企業(yè)探索性研發(fā)投入的測量方法還存在可以優(yōu)化的空間，未來在測量過程中可以通過引入多方數據來源（如企業(yè)年報）和結合其他統計方法（如機器學習）的方式來更準確和全面地反映企業(yè)探索性研發(fā)投入。