经济政策不确定性与科技企业...置——基于企业生命周期视角_王琼.pdf

2023年2月（第37卷第2期）Feb.，2023（Vol.37，No.2）East China Economic Management经济观察DOI 10.19629/ki.34-1014/f.210920003经济政策不确定性与科技企业生产性活动配置基于企业生命周期视角王琼1，侯美婷1，王成园2（1.合肥工业大学 经济学院，安徽 合肥 230601；2.中国科学技术大学 管理学院，安徽 合肥 230026）摘要：文章基于企业家活动配置理论及科技企业的独特性，将科技企业生产性活动划分为技术导向和市场导向两类，实证检验经济政策不确定性对上述活动配置的影响，并考察该影响随企业生命周期演变而呈现的动态规律。结果表明：经济政策不确定性对两种导向型活动都有正向影响，其中，经济政策不确定性上升时，成长期的科技企业会显著增加技术导向型活动，成熟期的科技企业在两类活动上都会加大投入，而衰退期的企业则更倾向于增加市场导向型活动投入；进一步研究发现，该规律显著存在于非国有企业，国有企业对经济政策不确定性则反应不灵敏。关键词：经济政策不确定性；科技企业；技术导向型活动；市场导向型活动；企业生命周期中图分类号：F276.44文献标识码：A文章编号：1007-5097（2023）02-0092-11Economic Policy Uncertainty and Productive Activity Allocation of Sci-tech Enterprises:From a Perspective of Enterprise Life CycleWANG Qiong1，HOU Meiting1，WANG Chengyuan2（1.School of Economics，Hefei University of Technology，Hefei 230601，China；2.School of Management，University of Science and Technology of China，Hefei 230026，China）Abstract：Based on the theory of entrepreneurial activity allocation and the uniqueness of science and technology enterprises，this paper divides the productive activities of science and technology enterprises into two categories：technologyoriented and market oriented，empirically tests the impact of economic policy uncertainty on the above activity allocation，and examines the dynamic law of the impact as the enterprise life cycle evolves.The results show that the uncertainty ofeconomic policy has a positive impact on both types of oriented activities.When the uncertainty of economic policy rises，the growing technology enterprises significantly increase their technology oriented activities.The mature technology enterprises increase their investment in both types of activities，while the enterprises in the recession are more inclined to increase their market oriented activities；further research shows that this law exists significantly in non-state-owned enterprises，while state-owned enterprises are insensitive to the uncertainty of economic policies.Key words：economic policy uncertainty；sci-tech enterprises；technology-oriented activities；market-oriented activities；enterprise life cycle一、引言近年来，经济全球化遭遇逆流，贸易保护主义、单边主义以及新冠肺炎疫情等导致地缘关系逐渐紧张1，国内也正处于全面深化改革的关键时期。复杂严峻的国内外经济形势下，构建新发展格局、推动实体经济高质量发展，是重塑中国经济新优势的重大战略方向。科技企业作为科技强国创新链条的重要组成部分以及重塑国际竞争格局的主体之一，其生产经营活动为实现“双循环”新发展格局提供重要助力，对科技进步及经济发展具有重要意义。然而，为降低地缘政治风险带来的负面影响以收稿日期：2021-09-20基金项目：国家自然科学基金青年科学基金项目“科技企业家注意力的动态配置及其对企业创新绩效的影响研究：两种时间窗口的触发作用”（71804040）、“考虑管理者主动风险承担行为的锦标机制设计及应用研究”（71701193）；中央高校基本科研业务费专项资金项目“企业薪酬分布对员工欺诈行为的影响研究”（WK2040000020）作者简介：王琼（1987），女，安徽泾县人，讲师，博士，研究方向：区域创新，宏观政策，微观企业创新；侯美婷（1996），女，安徽肥西人，硕士研究生，研究方向：创新与知识经济；王成园（1989），男，安徽芜湖人，副研究员，博士，研究方向：行为代理理论，企业风险承担。922023年2月（第37卷第2期）Feb.，2023（Vol.37，No.2）经济政策不确定性与科技企业生产性活动配置及满足国内发展要求，政府频繁出台、调整经济政策，并由此产生经济政策不确定性波动，导致企业对现行经济政策走向以及后果的预测难度增加2-3。同时，地方政府的政策解读及执行效果也会因时间和地区产生差异，这进一步加剧了企业决策面临的经济政策不确定性风险4。斯坦福大学和芝加哥大学联合发布的中国经济政策不确定性指数（1）也表明了这一事实，自2008年以来，该指数波动式上升趋势明显。尽管研究表明，地缘政治风险与经济政策不确定性都是具有代表性的新型风险，且存在一定的联动性5，但地缘政治风险的影响主要集中于国际宏观层面，如汇率、能源、国际金融等6，而对于微观企业的生产经营活动，经济政策不确定性的影响则更为直接和显著。基于对未来成本收益的预期，企业应对经济政策不确定性的一个重要策略就是调整资源在不同经营活动上的配置。企业家作为企业最高决策人，其对环境不确定性的认知结果直接影响企业行动框架7，即企业活动选择是企业家意志的现实反映，与企业家活动配置紧密相关。学术界对企业家活动配置议题已有广泛关注，最早可以追溯到熊彼特的创新理论体系8。而较为系统地阐述企业家活动配置的是鲍莫尔，他提出了扩展的熊彼特模型，指出企业家活动并不都是生产性的（如创新），还可能是非生产性的（如寻租），甚至是破坏性的（如犯罪），企业家精神在上述活动中的选择性配置是影响经济增长的关键9-10。现有关于企业家活动配置外源驱动因素的文献，较多考虑制度环境的影响，且研究发现，良好的制度环境更有利于企业家进行生产性活动，反之，企业家进行非生产性活动的动机越强11-13。也有少数学者关注政策不确定性的影响，例如，吕相伟（2018）14、刘一鸣等（2020）15利用官员更替作为政策不确定性的代理指标，研究发现，官员更替会显著降低企业家用于日常经营管理的时间。科技企业及其企业家作为将科技成果转化为社会财富的重要推动者，其活动配置尚未受到现有学者的充分关注。与一般企业及其企业家相比，科技企业及其企业家具有其自身的独特性。一方面，由于研发活动的外部性，科技企业受经济政策影响更大，对经济政策不确定性具有更高的敏感度；另一方面，科技企业家有两条形成路径：企业家知识化和科技人员企业家化，不论是“半路出家”还是“科班出身”，科技企业及其企业家在创新价值链的科学知识成果化与科技成果产业化过程中都扮演十分重要的角色16，并且具有“技术市场”的双重社会网络。上述特征使其活动配置，尤其是生产性活动配置表现出更高的复杂性。在构建“双循环”新发展格局下，研究科技企业面临经济政策不确定性时的生产性活动配置规律，具有重要的理论价值与现实意义。基于上述分析，首先，本文将科技企业生产性活动区分为“技术导向”和“市场导向”两类；其次，基于Baker 等（2016）3开发的月度中国经济政策不确定性指数构建年度指数数据，并匹配20082019年中国A股上市的科技制造业企业数据，实证检验经济政策不确定性对科技企业技术和市场导向两类生产性活动配置的影响，以及企业生命周期在上述影响关系中的作用。本文主要贡献如下：第一，不同于以往学者将生产性活动区分为“直接”与“间接”或“内治”与“外联”的做法，本文聚焦科技企业及其企业家这一群体的独特性，将其生产性活动区分为“技术导向”和“市场导向”两类，从空间维度丰富了现有企业家活动配置的研究内容；第二，突破以往研究的静态分析框架，引入企业生命周期这一重要时间维度，探索面临经济政策不确定性时，科技企业生产性活动配置的动态变化规律；第三，从所有权角度对比国有企业与非国有企业样本差异，探索经济政策不确定性的影响渠道，进一步深化对经济政策不确定性与科技企业生产性活动配置关系的理解。二、理论分析与研究假设（一）科技企业生产性活动配置与一般企业及其企业家相比，科技类群体具有其独特性。首先，科技型企业家身兼科技人才与企业家的双重身份，引导企业全程参与科技创新价值链，承担技术导向和市场导向的双重职能16-17。具体而言，科技企业既作为创新主体直接参与科技创新活动，如科学发明、知识成果化等，又通过组织、协调创新价值链中的各个主体（包括科学家、企业家、风险投资家、客户等）促进成果产业化的实现。其次，科技型企业家具有“技术市场”的双重社会网络，该网络在空间上的投影，即体现为科技企业在创新价值链中知识成果化、成果产业化双重职能导向上的生产性活动配置。不论是企业家知识化还是科技人员企业家化，与大学和科研院所之间的联系、企业之间竞争合作的关系构成了科技企业技 932023年2月（第37卷第2期）Feb.，2023（Vol.37，No.2）经济政策不确定性与科技企业生产性活动配置术导向的社会网络。同时，企业家身份也向企业与客户、供应商、风险投资机构、政府等市场主体之间建立市场导向社会关系提出了要求。这一双重社会网络为科技企业及其企业家提供了广泛的可供搜寻的“资源池”和“机会池”18-19，使得他们能够更好地履行在科技创新价值链中的职能，进行“技术市场”双重导向的生产性活动配置。基于上述独特性，本文将科技企业生产性活动区分为“技术导向”和“市场导向”两类。其中，技术导向指科技企业更多地面向企业技术创新与研发活动进行资源配置，聚焦价值链上游环节，以新技术或新产品开发为主要目标；而市场导向则指科技企业更多地将资源配置于营销等技术创新成果的商业转化活动上，聚焦价值链下游环节，以提升现有市场份额、开拓新市场为主要目标。由此可见，与市场导向活动型相比，技术导向活动型的投入更大、周期更长、风险与沉没成本更高20。Gregoire和Shepherd（2011）18、薛捷（2019）21的研究都表明，技术和市场导向型活动都是科技企业获取竞争优势、创造企业价值的关键，两者具有协同作用。然而，由于两类活动在风险、成本以及收益方面存在显著差异，在企业资源约束较为显著的情况下，科技企业也会在两类活动之间进行权衡。（二）经济政策不确定性对科技企业生产性活动配置的影响经济政策不确定性对企业生产性活动配置的影响同时存在“谨慎行为效应”和“激励效应”。其中，“谨慎行为效应”指经济政策不确定性上升时，企业家对生产性活动的开展持谨慎态度22，与投入大、周期长、风险高的技术导向型活动相比，企业家更偏好那些投入较少、周期较短、风险较低、收益较为确定的市场导向型活动。原因在于：首先，当面临较高的经济政策不确定性时，难以预测的政策动向加剧了信息不对称，降低了企业家信心，提高了企业风险承担水平23，企业家因而更偏好较为保守的市场导向型活动；其次，基于实物期权理论，经济政策不确定性提高了企业投资的等待期权价值，理性的企业家会采取延迟投资的策略24-25，这一延迟作用对于沉没成本更高的技术导向型活动更为明显；最后，与市场导向型活动相比，技术导向型活动本就面临更为严峻的融资约束，而经济政策不确定性又会进一步提升融资成本、限制融资渠道，客观上增加了企业开展技术导向型活动的难度26-27。因此，谨慎行为效应下，经济政策不确定性会抑制企业进行技术导向型活动，而对市场导向型活动具有促进作用。“激励效应”指经济政策不确定性上升时，外部环境中所蕴含的增加未来收益的机会也会增多，从而激励企业进行生产性活动配置28，这种激励作用对于政策敏感性更强的科技企业，以及回报率更高的技术导向型活动更为显著。原因在于：一方面，经济政策不确定性上升会敦促企业谋求自我发展与提升，以应对外部环境波动带来的挑战29，而以研发为代表的技术导向型活动是科技企业的立身之本；另一方面，科技企业由于具有天然的创新活力，加之科技型企业家的技术背景，当经济政策不确定性上升时，相比传统行业的企业，科技企业更有可能通过创新迅速抓住不确定性带来的机会。因此，激励效应下，经济政策不确定性会倒逼科技企业进行生产性活动，尤其是技术导向型活动的配置。基于以上分析：第一，经济政策不确定性对科技企业技术导向型活动的影响关系中，科技企业生存与发展的现实需求及其天然的创新活力，促使“激励效应”占主导作用，即经济政策不确定性对科技企业技术导向型活动具有积极影响；第二，经济政策不确定性对科技企业市场导向型活动配置的影响关系中，在“谨慎行为效应”和“激励效应”的双重作用下，经济政策不确定性也将激励科技企业进行市场导向型活动配置。据此，本文提出假设1、假设2。H1：在其他条件不变的情况下，经济政策不确定性对科技企业技术导向型活动配置具有积极影响；H2：在其他条件不变的情况下，经济政策不确定性对科技企业市场导向型活动配置具有积极影响。（三）基于企业生命周期的异质性分析企业发展遵循“成长成熟衰退”的演化规律，在此过程中，企业组织结构、资源水平、战略目标及发展的主要矛盾都会发生动态改变。因而，本文认为经济政策不确定性对科技企业生产性活动的影响，会因企业发展阶段不同而存在差异。成长期的科技企业，在经济政策不确定性上升时，将更倾向于进行技术导向型的生产性活动。原因主要在于：首先，该阶段的科技企业战略重心仍然在价值链上游，与产品的技术特性密切相关。成长期的科技企业，产品与技术已经获得一定的市场 942023年2月（第37卷第2期）Feb.，2023（Vol.37，No.2）经济政策不确定性与科技企业生产性活动配置认可，但仍需通过迭代创新获得持续改进，且该阶段由于竞争者相对较少，市场空间仍然较大，产品与技术依然是科技企业进一步扩大市场份额的关键。其次，成长期的科技企业规模较小，组织结构相对扁平，企业家对科技企业的资源配置具有较大决策权。富有冒险精神的科技创业者在企业发展初期会继续保持对技术的高度重视，也更倾向于通过技术创新抓住经济政策不确定性上升所带来的潜在机遇。最后，该阶段的企业资源储备较少，盈利水平不稳定，经济政策不确定性又进一步加剧其融资成本27，资源相对匮乏迫使企业在两类生产性活动之间进行权衡，此时，与企业发展更加契合的技术导向型活动占据主导。据此，本文提出假设3a。H3a：经济政策不确定性上升时，与市场导向型活动相比，成长期的科技企业更倾向于增加技术导向型活动。成熟期的科技企业，在经济政策不确定性上升时，将同时增加技术导向和市场导向两类生产性活动的配置。主要原因包括：首先，成熟期的科技企业面临技术创新与市场发展的双重瓶颈，亟须通过“二次创业”获得新的增长点。随着行业发展，科技企业原有领先技术逐渐被竞争者模仿或改进，若想持续占据优势地位，就需要进行颠覆式的技术创新。同时，技术发展阶段竞争者大量涌入，市场空间被严重挤占，企业也需要加大市场导向活动的投入力度以维持市场份额。其次，通过前期发展，企业财务、社会资本、研发经验等资源能力都得以积累，逐步增强的盈利能力、良好的发展前景也都为其融资渠道的拓展提供助力30，丰富的资源储备与较强的资源获取能力为科技企业同时开展技术导向和市场导向两类活动提供了强有力的资源保障。同时，研发能力的提高，也促使处于该阶段的企业创新意愿达到峰值31，在经济政策不确定性上升的情况下，缓解了“谨慎行为效应”对技术导向活动配置的消极影响，并促进“激励效应”的发挥。据此，本文提出假设3b。H3b：经济政策不确定性上升时，成熟期的科技企业会同时增加技术导向和市场导向两类生产性活动的配置。衰退期的科技企业，在经济政策不确定性上升时，将更倾向于进行市场导向型的生产性活动配置。主要原因在于：首先，衰退期的科技企业由于面临“内忧外患”，利润持续下降甚至亏损，并存在退市风险，其主要矛盾已经从“发展”转变为“生存”。衰退期的企业因财务状况开始恶化转而厌恶风险，倾向态度消极的萎缩战略32-33，这进一步加剧了经济政策不确定性情况下“谨慎行为效应”对技术导向活动的抑制，促使其将活动重心转移至价值链下游，更偏好短期回报率较高的市场导向活动34-35。其次，由于盈利能力下降、市场份额萎缩，以及信用评级下降带来的内外部融资渠道受阻，衰退期的科技企业资源极度匮乏36，难以开展沉没成本较高的技术导向活动。同时，衰退期的科技企业还存在结构僵化、组织惰性的问题，这些问题与资源匮乏、能力不足等共同制约了经济政策不确定性对技术导向活动配置的激励作用。据此，本文提出假设3c。H3c：经济政策不确定性上升时，与技术导向型活动相比，衰退期的科技企业更倾向于增加市场导向型活动配置。三、研究设计（一）样本选择与数据来源依据国家统计局披露的 高技术产业（制造业）分类（2017），本文选取20082019年A股制造业中高技术产业的上市科技型企业作为基础研究样本，通过国泰安上市公司基本信息数据库筛选可得“公司年份”样本信息。财务数据主要来源于WIND和国泰安数据库，宏观经济数据来自国家统计局，匹配斯坦福大学和芝加哥大学联合发布的月度中国经济政策不确定指数，剔除观测期内被*ST、ST以及核心变量缺失的样本，并对企业层面连续变量进行上下1%分位的缩尾处理。由于数据披露不完全，本文最终获取技术导向型活动有效观测值9 898个、市场导向型活动有效观测值10 312个。（二）变量定义与测量1.被解释变量：技术导向型活动（RD）、市场导向型活动（MARKET）本文参考Bentley等（2012）37、叶康涛等（2014）38 对企业活动的相关研究，采用研发支出占营业收入比例作为测度技术导向型活动配置的代理指标，营销投入强度即销售费用占营业收入比例作为市场导向型活动配置的衡量指标。2.解释变量：中国经济政策不确定性（CEPU）参考孟庆斌和师倩（2017）29的研究，并考虑回归系数可观测性，本文采用“几何平均数/100”的方法，将Baker等（2016）3开发的月度中国经济政策 952023年2月（第37卷第2期）Feb.，2023（Vol.37，No.2）经济政策不确定性与科技企业生产性活动配置不确定性指数转化为年度测量指标。3.调节变量：企业生命周期企业生命周期通常可以划分为“初创、成长、成熟、衰退”四个阶段。考虑上市公司已有一定规模并可获得较为可观的利润，一般被认定为已经度过初创期，因此，本文重点关注科技企业的成长、成熟和衰退三个生命周期阶段。本文采用现金流量组合法39-40，即根据企业经营、投资、筹资三种现金流净额的正负组合，对企业所处生命周期阶段进行综合判定，并借鉴侯巧铭等（2017）41的做法，将研究样本划分为成长期、成熟期和衰退期，具体对应关系见表1所列。表1企业生命周期现金流组合特征现金流经营投资筹资成长期Introduction-+Growth+-+成熟期Mature+-衰退期Shake-out-Shake-out+Shake-out+-Decline-+Decline-+-注：+、-代表现金流净额符号特征，若某一项现金流为零时，将根据另两项现金流特征分别计入成长期、成熟期、衰退期4.控制变量本文控制变量主要从以下几个方面选取：第一，从企业基本特征来看，企业规模（SIZE，用企业总资产对数表示）和成立年限（LNAGE，成立年限加1后取对数处理）体现了企业资源储备和抗风险能力，会影响科技企业在不确定性环境下的决策。第二，股权集中度体现了企业的治理结构，直接影响企业委托代理关系，进而对团队决策、企业活动产生影响42。本文采用前十大股东持股比例（TOP10）衡量企业股权集中度。第三，财务指标体现了企业经营管理能力和经济效益，与企业各项活动紧密联系。根据已有研究，将以下指标纳入控制变量：体现企业盈利能力的总资产报酬率（ROA）、表示财务杠杆的资产负债率（LEV）、表示偿债能力的流动比率（CR）以及表示企业发展能力的营业利润同比增长率（OG）。其中，观测原始数据发现，变量OG概率分布的峰度较高，数据变异程度大。由于该变量取值有正有负，本文根据Cox（2011）43的分析，对其进行开立方根处理，能较好地保留数据信息的同时降低数据变异程度。第四，行业竞争程度也是影响企业活动配置的重要因素。一般而言，激烈的行业竞争有助于督促企业保持进取心与创新活力。现有文献多用反映市场集中度的赫芬达尔指数来衡量行业竞争程度，指数越小，则行业竞争越激烈。本文借鉴连燕玲等（2019）44的测量方法，根据企业营业收入计算所得的各行业各年的赫芬达尔指数来度量行业竞争程度（HHI）。具体计算公式为：HHIijt=()Xijt/Xjt2其中：Xijt为t年行业j中企业i的营业收入；Xjt为t年行业j所有企业的营业收入之和。（三）模型建立参考Gulen和Ion（2016）2的研究，本文建立以下基本估计模型：yit=+CEPUt+CONTROLS+Mt+indFE+proFE+firmFE+it其中：yit为企业i在第t年的技术导向型活动配置或市场导向型活动配置；自变量CEPUt代表第t年中国经济政策不确定性指数；CONTROLS是一系列控制变量。由于中国经济政策不确定性是时间序列数据，加入时间虚拟变量会导致共线性问题22，45，参考已有学者做法，对时间截面上变动的宏观经济变量Mt进行控制，以间接代替时间效应的控制。本文中，选用GDP同比增长率（RGDP）作为宏观经济变量的代理指标。indFE、proFE、firmFE分别代表行业、省份、企业固定效应。（四）描述性统计主要变量的描述性统计见表2所列。表2变量描述性统计RDMARKETCEPU5.1249.1043.1153.8999.9472.1760.1220.5480.9463.0303.0761.3224.1505.6402.3796.13010.914.03523.8751.537.7929 89810 31210 312变量均值标准差最小值25%分位数50%分位数75%分位数最大值观测值 962023年2月（第37卷第2期）Feb.，2023（Vol.37，No.2）经济政策不确定性与科技企业生产性活动配置LNAGESIZETOP10ROALEVCROGHHIRGDP2.81421.7659.986.98236.283.1660.6520.055 97.4930.3401.12314.776.50618.823.2353.9340.043 51.255018.7624.30-15.224.6660.547-9.3110.015 66.1002.63920.9449.423.29320.651.339-2.9190.024 36.7002.83321.6361.176.28734.812.0042.1110.042 373.04522.3971.3510.3350.523.5783.5460.076 27.9004.17426.6795.1427.2479.5619.669.790110.6010 31210 31210 31210 31210 31210 31210 31210 31210 312续表2变量均值标准差最小值25%分位数50%分位数75%分位数最大值观测值四、基本估计结果分析（一）相关性分析相关系数矩阵见表3所列。从表3可以看出，技术导向型活动、市场导向型活动与经济政策不确定性的相关系数都在1%水平上显著为正。初步预测，经济政策不确定性上升时，科技企业在两类生产性活动上都会增加投入，支持本文提出的假设。表3相关系数矩阵变量RDMARKETCEPULNAGESIZETOP10ROALEVCROGHHIRGDPRD10.162*0.170*-0.050*-0.145*0.040*-0.058*-0.252*0.260*-0.091*0.009-0.212*MARKET10.062*0.071*-0.085*0.022*0.133*-0.217*0.141*-0.000-0.180*-0.063*CEPU10.311*0.129*-0.006-0.060*0.006-0.060*0.016-0.032*-0.688*LNAGE10.234*-0.266*-0.123*0.134*-0.157*0.003-0.075*-0.404*SIZE1-0.141*-0.065*0.519*-0.335*0.056*0.024*-0.170*TOP1010.307*-0.210*0.216*0.022*0.044*0.029*ROA1-0.293*0.233*0.399*-0.088*0.105*LEV1-0.682*0.018*0.058*0.006CR1-0.044*-0.0070.096*OG1-0.025*0.010HHI10.069*注：*表示p0.01，*表示p0.05，*表示p0.1。下同（二）基本估计为尽可能排除异方差的影响，本文所有回归模型的标准误均为聚类到企业层面的稳健标准误。表4报告了经济政策不确定性与科技企业生产性活动关系的估计结果。其中，（1）（3）列为CEPU对企业技术导向型活动的影响，结果显示，不论是否加入控制变量和控制企业固定效应，估计系数都显著为正，由此说明，经济政策不确定性会激励科技企业加大在技术导向型活动上的投入；（4）（6）列报告了经济政策不确定性对科技企业市场导向型活动的影响，不论是否加入控制变量和控制企业固定效应，估计系数都在1%水平上显著为正，这表明经济政策不确定性也会促使科技企业在市场导向型活动上增加投入。因此，H1和H2得到验证。表4基本估计：经济政策不确定性与科技企业生产性活动配置CEPULNAGESIZE0.216*(14.43)0.089*(4.44)-1.185*(-5.04)-0.183*(-2.41)0.038*(2.45)0.903*(2.36)-0.169(-1.46)0.259*(7.47)0.180*(4.49)0.055(0.08)-0.280(-1.47)0.133*(4.12)2.271*(2.46)-0.578*(-2.38)变量RD(1)(2)(3)MARKET(4)(5)(6)972023年2月（第37卷第2期）Feb.，2023（Vol.37，No.2）经济政策不确定性与科技企业生产性活动配置TOP10ROALEVCROGHHIRGDP常数项行业固定效应省份固定效应企业固定效应观测值调整后的R24.412*(94.69)是是是9,7650.785-0.004(-0.63)-0.050*(-4.05)-0.023*(-4.40)0.192*(4.64)-0.043*(-4.42)-3.931(-1.61)-0.770*(-15.35)18.896*(10.02)是是否9,8970.2740.010*(1.80)-0.067*(-8.97)-0.016*(-3.66)0.020(0.88)-0.051*(-8.56)-2.244(-1.11)-0.416*(-7.58)9.720*(3.76)是是是9,7650.8098.304*(78.30)是是是10,1820.882-0.009(-0.71)0.008(0.25)-0.072*(-5.71)-0.084(-1.05)-0.068*(-3.25)-0.205(-0.07)-0.414*(-3.78)21.024*(4.23)是是否10,3110.4430.043*(3.09)-0.120*(-6.21)-0.036*(-3.51)-0.182*(-2.97)-0.042*(-3.80)0.203(0.08)-0.155(-1.54)16.172*(3.35)是是是10,1820.888续表4变量RD(1)(2)(3)MARKET(4)(5)(6)注：括号内数值为聚类至企业稳健标准误下对应的t值将样本企业划分为成长期、成熟期和衰退期后，比较观测样本数量发现，成长期企业数量最多，成熟期次之，衰退期最少，这与中国经济正处于转型期的发展现状相符。表5报告了经济政策不确定性与生产性活动配置关系随企业生命周期变化的分组回归结果。其中，（1）（2）列报告了成长期企业的回归结果，发现经济政策不确定性对科技企业技术导向型活动的估计系数在 1%水平上显著为正，而对市场导向型活动投入无显著影响，H3a 得以验证；（3）（4）列报告了成熟期企业的回归结果，不论因变量为技术导向型活动还是市场导向型活动，回归系数都显著为正，说明在经济政策不确定性上升情况下，成熟期企业的两类生产性活动配置都会显著增加，H3b 得以验证；（5）（6）列是衰退期企业的回归结果，发现经济政策不确定性对技术导向型活动配置的估计系数不显著，但是对市场导向型活动配置的估计系数在1%水平上显著为正，由此表明，经济政策不确定性上升时，衰退期企业选择增加价值链下游环节投入，通过市场导向型活动配置对冲经济政策波动风险，验证了H3c。表5企业生命周期异质性变量CEPUCONTROLS行业固定效应省份固定效应观测值调整后的R2成长期(1)RD0.094*(2.88)是是是4 9400.274(2)MARKET0.079(1.24)是是是5 1280.427成熟期(3)RD0.136*(3.79)是是是3 3950.293(4)MARKET0.180*(2.26)是是是3 5530.463衰退期(5)RD0.034(0.61)是是是1 5620.308(6)MARKET0.337*(2.82)是是是1 6300.491（三）稳健性检验1.内生性问题根据顾夏铭等（2018）28的观点，宏观层面的经济政策不确定性可以通过改变营商环境进而影响微观企业行为，而微观企业行为短时间内很难全面影响到宏观经济环境，因此本文认为经济政策不确定性与科技企业生产性活动配置之间的反向因果关系不明显。此外，为控制可能存在的遗漏变量问题，本文加入了行业、省份固定效应。并且，为进一步规避可能存在的内生性问题，本文还进行了以下检验：一是将解释变量滞后一期（L.CEPU），回归结果见表 6 所列；二是参 982023年2月（第37卷第2期）Feb.，2023（Vol.37，No.2）经济政策不确定性与科技企业生产性活动配置考王义中和宋敏（2014）46的做法，选用美国经济政策不确定性指数（AEPU）作为工具变量进行验证，回归结果见表7所列。由表6、表7可知，本文回归结果稳健。表6解释变量滞后一期变量L.CEPUCONTROLS行业固定效应省份固定效应观测值调整后的R2全样本RD0.178*(4.70)是是是8 5480.276MARKET0.348*(4.27)是是是8 7920.455成长期RD0.160*(2.74)是是是3 8820.280MARKET0.179(1.56)是是是3 9950.450成熟期RD0.267*(4.34)是是是3 1850.289MARKET0.422*(2.85)是是是3 2720.473衰退期RD0.160(1.54)是是是1 4810.315MARKET0.370*(1.70)是是是1 5250.481表7工具变量回归：美国经济政策不确定性指数变量AEPUCONTROLS行业固定效应省份固定效应观测值调整后的R2全样本RD0.095*(4.61)是是是9 8970.154MARKET0.187*(4.44)是是是10 3110.043成长期RD0.110*(3.34)是是是4 9400.151MARKET0.075(1.10)是是是5 1280.046成熟期RD0.137*(3.51)是是是3 3950.161MARKET0.218*(2.57)是是是3 5530.038衰退期RD0.025(0.41)是是是1 5620.174MARKET0.322*(2.41)是是是1 6300.0562.更换经济政策不确定性指标现有月度经济政策不确定性指数需要转化为年度数据，除了利用几何平均数进行转化之外，本文也利用“算术平均数/100”作为替代指标重复研究过程，具体见表 8 所列。经检验，结果仍与前文一致，。表8经济政策不确定性（算术平均数/100）变量ACEPUCONTROLS行业固定效应省份固定效应观测值调整后的R2全样本RD0.093*(4.54)是是是9 8970.274MARKET0.187*(4.49)是是是10 3110.443成长期RD0.100*(3.08)是是是4 9400.274MARKET0.087(1.35)是是是5 1280.427成熟期RD0.138*(3.85)是是是3 3950.293MARKET0.193*(2.40)是是是3 5530.463衰退期RD0.035(0.62)是是是1 5620.308MARKET0.333*(2.76)是是是1 6300.4913.更换企业生命周期度量方法为进一步检验结果的可靠性，本文参照 Anthony和Ramesh（1992）47、李云鹤等（2011）48的方法，采用财务综合指标赋分法重新对企业生命周期进行测度。具体是：选取营业收入增长率、资本支出比（资本支出/总资产）、企业年龄、留存收益率（每股留存收益/每股收益）4个指标，在考虑行业差异的情况下，排序后进行三等分赋值（营业收入增长率和资本支出占比正向排序，年龄和留存收益率倒向排序），根据总得分判定企业所处生命周期阶段，具体赋分方法见表9所列。表10报告了财务综合指标赋分法度量企业生命周期的回归结果，与现金流量组合法结果保持一致，进一步说明本文对企业生命周期异质性分析的实证结果具有良好的稳健性。表9财务指标赋分法度量企业生命周期企业发展阶段成长期成熟期衰退期营业收入增长率特征高中低赋分321资本支出率特征高中低赋分321企业年龄特征低中高赋分321留存收益率特征低中高赋分321注：总分数46为衰退期，79为成熟期，1012为成长期 992023年2月（第37卷第2期）Feb.，2023（Vol.37，No.2）经济政策不确定性与科技企业生产性活动配置表10更换企业生命周期度量方法（财务综合指标赋分法）变量CEPUCONTROLS行业固定效应省份固定效应观测值调整后的R2成长期RD0.167*(3.44)是是是2 2870.260MARKET0.016(0.14)是是是2 3510