日本經濟政策不確定性與企業研發投資

鄧美薇

摘 要：在梳理日本經濟政策不確定性波動情況的基礎上，利用2010年—2018年日本上市企業微觀數據，通過構建實證模型探討了日本經濟政策不確定性對企業研發的影響，主要結論有：（1）日本經濟政策不確定性的提高對企業研發活動產生負面影響;（2）日本經濟政策不確定性對企業研發的影響具有行業差異;（3）不同經濟政策的不確定性對日本企業研發活動的影響方向不同。貿易政策、金融政策不確定性指數的增加負面沖擊企業研發活動，而財政政策、匯率政策不確定性的提高卻激勵企業研發投資。相較于日本，中國企業研發管理經驗較少，風險承擔能力較弱，政府更應重視在運用政策手段平滑景氣波動的同時，避免政策施行的大起大落，警惕經濟政策不確定性的過快、過度提高，盡可能營造、引導產生良好的市場預期，并采取有效措施切實支持企業創新活動。

關鍵詞：日本;經濟政策不確定性;企業;研發投資

中圖分類號：F11 ? ?文獻標識碼：A ? ?文章編號：1004-2458-（2020）01-0017-11

DOI：10.14156/j.cnki.rbwtyj.2020.01.003

一、引 言

近年來，習近平總書記在一些重要會議、重要場合多次強調：“要正確認識當今時代潮流和國際大勢”“放眼世界，我們面對的是百年未有之大變局”[1]?！鞍倌晡从兄笞兙帧鄙羁探沂玖巳虿淮_定性增加的客觀事實。當然，全球不確定性是客觀的外部宏觀條件，對于單個國家來說難以左右，經濟政策是政府塑造經濟環境的重要手段，換言之，經濟政策是政府用來制定、改變以及引導企業經營活動的“游戲規則”[2]。就日本而言，自2012年安倍二次當選日本首相以來，便非常重視施行積極的政策措施以提振經濟發展，從“安倍經濟學”的“三支箭”到“新三支箭”，從基于大規模財政支出的“一攬子經濟政策”到基于消費稅增稅收入用途變更的“新一攬子經濟政策”，從《日本經濟再興戰略》《科學技術基本計劃》的宏觀指引到“IoT綜合戰略”“機器人革命”及“人工智能技術戰略”的分領域任務部署，日本出臺諸多政策舉措試圖激發經濟增長潛力，經濟政策不確定性也難免隨之增加。企業是構成宏觀經濟的重要單元，企業研發更是屬于特殊投資，與普通投資相比，其不僅更具有開拓性，而且更易受宏觀環境不確定性的影響，政策敏感性也更強。民間企業是日本研發投資的執行主體，從研發經費流向來看，其既是主要承擔者，也是主要使用者，占比均為70%以上。1981年，日本企業研發投資總額在3.6萬億日元左右，2000年為10.86萬億日元，2017年則為13.80萬億日元，基本上是一種震蕩增加的趨勢，但是，2017年卻略低于2007年的13.83萬億日元數據來源于日本文部科學省科學技術？學術政策研究所《科學技術指標2019》，https：//www.nistep.go.jp/research/scienceandtechnologyindicatorsandscientometrics/indicators，即企業研發投資總額存在一定的波動周期，具體到個別企業，其研發投資可能更易受內外部因素的影響。通過梳理日本經濟政策不確定性波動情況，基于日本上市企業微觀數據，實證檢驗并分析日本經濟政策不確定性對企業研發投資的影響，不僅有助于豐富日本企業研發相關的研究內容，而且可以得到對中國的啟示與政策建議，具有一定的理論與現實意義。

第一，經濟政策不確定性是一個較新的領域，通過提供日本的經驗證據，從企業研發決策角度探討經濟政策不確定性的影響，有助于拓展研究視角;第二，以往國內研究日本企業活動的成果集中于定性研究、宏觀研究，由于數據可得性與收集難度較大，缺少基于日本企業微觀數據的實證分析，文章一定程度填補研究空白;第三，不僅分析經濟政策不確定性對異質性企業研發活動的影響，而且探討不同經濟政策的不確定性對企業研發投資的影響，研究層次相對全面。

二、日本經濟政策不確定性的波動情況

（一）經濟政策不確定性的涵義與衡量

經濟政策不確定性是指經濟主體無法確切預知政府是否、何時以及如何制定或調整經濟政策[3]，包括：經濟政策預期的不確定性[4]，經濟政策執行層面的不確定性以及政府改變經濟政策立場的可能性[5]。Bloom（2007）指出，研究不確定性對企業研發投資活動的影響是一個非常重要的復雜課題，有待更深入細致的討論[6]。近年來，國內外涌現出較多關于經濟政策不確定性對企業創新、研發投資影響的研究成果，但并未形成統一結論，如Atanassov et al.（2016）[7]、顧夏銘，等（2018）[8]認為，經濟政策不確定性對企業創新活動具有正向刺激作用。Baum et al.（2010）[9]、Gulen and Ion（2016）[10]認為隨著經濟政策不確定性的增加，企業傾向于減少投資。另外，日本學者也從不同維度測算了經濟政策不確定性，并分析了其對經濟活動的影響。如，Masao Tsuri（2015）用政府支出的波動表征財政政策不確定性，具體是利用政府實際支出、政府財政補充預算支出以及財政支出差額（即實際支出與預算之間的差額）來估算財政政策不確定性，進而研究了財政政策不確定性對日本消費的影響[11]。Morikawa Masayuki（2016）利用日本大量企業的原始調查數據，研究了政策不確定性對企業管理決策的影響以及企業對相關經濟政策的評價[12]。伊藤新（2016）借鑒斯坦福大學與芝加哥大學的經濟政策不確定性指數與其構建方法，重新制定了以輿論調查的政黨支持率為基礎的政權運營不穩定指數，認為政治不穩定、經濟政策不確定性的提高負向沖擊設備投資、住房投資、耐用品消費等[13]。山口洋平（2018）借鑒Bachmann、Elstner and Sims（2013）[14]指數構造方法，利用日本《全國中小企業動向調查·中小企業編》提供的原始資料構造了不確定性指標，并探討了其對企業設備投資的影響[15]。

關于政策不確定性的衡量，國內外諸多學者利用政府換屆[1617]或者政治版圖[18]表征政策不確定性，同時，一些學者使用宏觀經濟指標的條件方差或企業經營業績波動率衡量企業所面臨的不確定性。近年來，斯坦福大學與芝加哥大學聯合發布的經濟政策不確定性指數也得到了廣泛使用該指數在研究經濟政策不確定性領域得到廣泛應用，如，用于分析政策不確定性與風險溢價（Pastor and Veronesi，2013）、企業投資（Gulen and Ion，2016）、失業（Caggiano et al.，2017）等關系，指數來源及構建方法參考：www.policyuncertainty.com/。。在這些衡量經濟政策不確定性的指數中，政府換屆與政治版圖數據連續性較差，而且對于企業決策來說是嚴格外生的，宏觀經濟指標與企業經營指標雖然得到諸多學者的應用，但是，也無法細致表示政策方面的不確定性，相對來說，斯坦福大學與芝加哥大學聯合發布的經濟政策不確定性指數不僅更有針對性，而且具有時變性與連續性，可以較好反映經濟政策不確定性的中短期波動情況[2]。借鑒斯坦福大學的Baker、Bloom與芝加哥大學Davis共同確立的經濟政策不確定性指數的算法，Elif C、Arbatli、Steven J、Davis、Arata Ito、Naoko Miake and Ikuo Saito測算出日本經濟政策不確定性指數，并且更具體地測算出日本的金融、財政、貿易以及匯率政策的不確定性指數，因此，文章基于此類指數分析日本經濟政策不確定性對企業研發投資的影響。

（二）日本的經濟政策不確定性波動情況

首先，日本經濟政策不確定性指數的構建方法說明。以日本4家主要的日語新聞報紙——朝日新聞、讀賣新聞、每日新聞與日經新聞為分析對象，識別包含“經濟”“政策”“不確定”等相關短語，并將識別的文章數量除以當月該報紙刊發的文章數量，進行標準化、規?；瘮祿幚砗?，再對其進行季節性調整，對各報紙數據序列賦予同等權重，最終合成經濟政策不確定性指數，具體參見日本獨立行政法人經濟產業研究所網站（https：//www.rieti.go.jp/jp/index.html）。其他具體政策（金融政策、財政政策、貿易政策、匯率政策等）的不確定性指數的構建方法與此類似，只是要求識別的文章不僅包含經濟政策不確定性指數識別短語，還應包括至少一個與具體經濟政策術語相關的短語，識別短語見表1。

其次，日本經濟政策不確定性指數的波動情況。如圖1可知，日本經濟政策不確定性指數的波動與其國內外宏觀環境有明顯關聯。就國外環境來看，2010年之后，國際對希臘、西班牙債務危機擔憂情緒蔓延、美國主權信用評級被下調、美國總統大選、英國脫歐公投以及中美貿易摩擦加劇期間，日本的經濟政策不確定性指數均達到階段性峰值;就國內環境來看，政府換屆，眾議院、參議院選舉，貨幣政策調整，消費稅改革延期等期間，日本的經濟政策不確定性指數也較高，另外，當前的日本社會彌漫著自信和自卑、自負和懷疑等復雜糾結、錯綜交織的情緒[19]，這也可能一定程度引起企業與民眾對經濟前景預期不明朗，間接阻滯經濟政策傳導渠道，經濟政策不確定性隨之提高。總而言之，在考察時期內，特別是在國內外因素疊加作用下，日本經濟政策不確定性指數的增幅非常明顯，見圖1。如，2010年6月為201.3，2011年8月高達231.3，2016年7月達到209.5，是2010年之后僅有的3次超過200。2018年之后，日本的經濟政策不確定性震蕩增加，尤其是2019年以來，中美貿易摩擦趨于長期化，疊加日本參議院選舉與消費稅增稅討論因素，日本的經濟政策不確定性持續攀升。

最后，具體經濟政策的不確定性指數波動情況。由圖2可知，2010年以來，日本的金融、財政政策不確定性指數的波動步調基本一致，但金融政策不確定性指數的波動更加頻繁，幅度也較大。兩指數均在2011年8月達到了階段性最高值，金融政策不確定性指數高達381.9，財政政策不確定性指數達到326.7。2016年1月底，日本宣布實施負利率政策，2月金融政策不確定性指數便高達340以上，6月，日本宣布推遲上調消費稅，疊加英國脫歐公投等影響，財政政策不確定性指數攀升至198.6，7月，金融政策不確定性指數也高達252.8。2016年下半年之后，兩指數波動有所放緩，但是2018年之后，均呈震蕩增加趨勢。

由圖3可知，近年來，日本貿易政策不確定性指數的波動非常頻繁，與TPP協議情況、日美貿易談判、中美貿易摩擦等緊密相關。如，2017年1月，特朗普上任美國總統后，火速宣布退出TPP，日本貿易政策不確定性指數便大幅增加，達到階段性峰值703.6。2018年之后，隨著美國堅持搞單邊主義和貿易保護主義行徑，中美貿易摩擦加劇，日美貿易談判“艱難”，日本貿易政策不確定性指數增幅明顯，2019年8月達到669.1。相對來說，2010年之后，日本匯率政策不確定性指數的波動趨于平滑，盡管2011年8月也曾高達610.2，9月、10月指數值超過200，但是之后迅速降低，2019年8月僅為75.6。整體來看，日本各具體經濟政策的不確定性指數不僅與國內政治、經濟環境緊密相關，而且也受到國際因素的影響，其中，貿易政策不確定性指數的波動幅度最大，頻率最高，其次為金融政策、財政政策不確定性指數，匯率政策不確定性指數的波動相對平緩。

三、日本經濟政策不確定性對企業研發投資的影響：實證檢驗

由上文可知，日本的經濟政策不確定性指數波動相對頻繁，特別是2018年之后，其呈現震蕩遞增趨勢，因此，研究其對微觀主體——企業的影響便十分必要。由于過去國內學者研究日本企業研發情況，往往利用企業研發總值進行定性分析，缺少對單個企業情況的考量與實證分析。因此，選取2010年至2018年日本上市企業微觀數據，通過構建實證模型闡述日本經濟政策不確定性波動對企業研發投資的影響。

（一）實證模型設計

1.樣本數據與數據來源

以日本上市企業為研究樣本，篩選條件如下：首先，剔除金融保險類企業鑒于金融保險類企業財務數據結構與其他類型企業明顯不同，故剔除此類型企業。;其次，剔除非正常運營狀態的企業以及資不抵債的企業;最后，剔除存在數據缺失的企業。共計獲得8 888個日本上市企業樣本數據。為排除異常值的影響，對企業連續性變量在1%和99%分位數上進行winsorize處理。數據主要來源于BvDOsiris數據庫、日本獨立行政法人經濟產業研究所網站、Economic Policy Uncertainty Index網站。

2.變量定義與具體說明

首先，被解釋變量為企業研發投資，通常選取絕對值或相對值指標表征，研發支出絕對值即研發支出總額，相對值即研發支出強度（研發支出總額/營業收入總額），這里選取研發支出強度作為研發投資的替代變量。

其次，解釋變量與控制變量。核心解釋變量為日本經濟政策不確定性。選取上文中提到的日本經濟政策不確定性指數表示由于其他變量為年度數據，而經濟政策不確定性指數為月度數據，因此，選取1年內12個月月度數據的幾何平均值作為年度變量。。參考以往研究成果，引入企業規模、年齡、經營業績、資產負債率、資本密集度、資產有形性、企業成長性、宏觀經濟環境等作為控制變量。企業規模采用企業總資產的自然對數表示，企業年齡即自企業成立開始計算，用企業總資產收益率（企業總利潤與企業總資產的比值）代表企業的經營業績與盈利能力，企業的資產負債率為企業總負債與總資產的比值，企業的資本密集度為人均固定資產的自然對數，資產有形性用有形資產與總資產比值表示，企業成長性用企業的主營業務收入的年增長率表示，用經濟自由度指數（Index of Economic Freedom， IEF）表征日本的經濟制度整體環境，經濟自由度指數越大，說明其經濟制度環境越好。另外，設定年度與行業虛擬變量以控制時間效應與行業效應。具體的數據說明以及來源見表2。

考慮到滯后效應與消除內生性產生的潛在偏誤，除企業規模、企業年齡之外，對其他解釋變量均滯后一期，核心解釋變量為政策不確定性（PU），分別帶入經濟政策不確定性指數以及金融、財政、貿易、匯率政策不確定性指數。對實證模型進行多重共線性檢驗，方差膨脹因子VIF均小于10，認為不存在嚴重的多重共線性問題。另外，為提高回歸模型系數估計可信度，借鑒陳勝藍、劉曉玲（2018）[20]做法，在具體回歸模型中，對所有回歸系數的標準誤都使用異方差調整和在企業層面上進行“聚類（Cluster）”處理，以控制潛在的異方差及序列相關性問題，并引入年度（YEAR）與行業（IND）虛擬變量以控制時間與行業效應。

（三）實證檢驗與結果分析

1.描述性分析

表3為全樣本下各變量的描述性統計結果，企業連續性財務數據均經過前后1%的縮尾處理。首先，日本企業研發支出強度最小僅為0.01%，最大高達50%以上，而且標準差較大，說明各上市企業研發支出強度之間的差異較為明顯。其次，經濟政策不確定性的最大值為144.776 6，最小值為109.106 4，標準差為17.640 4，說明考察年份存在經濟政策的密集調整區間，具有研究價值。再次，從具體經濟政策的不確定性指數情況來看，貿易政策不確定性指數的標準差最大，其次為金融政策、財政政策、匯率政策不確定性指數，驗證了上文分析結果，即日本的貿易政策不確定性波動最為頻繁、幅度最大，匯率政策不確定性指數的波動相對平滑。

2.實證結果分析

2.1經濟政策不確定性對企業研發投資的影響

根據公式（1），在全樣本及分行業樣本下進行基準模型回歸，實證回歸結果見表4。

在全樣本下的實證結果中，經濟政策不確定性的系數為-0.014 7，并且在1%水平下顯著，即說明經濟政策不確定性每提高1個單位，在其他因素不變的情況下，企業研發投資減少1.47%，經濟政策不確定性的提高負向沖擊企業研發活動。另外，企業總資產收益率、資產負債率的系數同樣為負，且通過1%顯著性水平檢驗，即企業總資產收益率、資產負債率提高，均會對企業的研發投資造成負面影響，但是，企業規模、年齡、資本密集度、經濟自由度指數的系數為正，并通過顯著性檢驗，說明規模越大、創辦時間越久或資本密集度越大的企業越傾向于增加研發投資，同樣，經濟制度環境的優化也會促進企業研發投資。

進一步從分行業視角下進行實證檢驗，根據全球行業分類標準（GICS，2016），將行業分為工業，消費品，醫療保健、信息與電信，以及其他行業等幾個大類，分別就所屬行業的企業樣本進行回歸分析消費品行業包括非日常生活消費品與日常消費品行業，其他行業包括能源、原材料與公用事業等。。由表4可知，經濟政策不確定性的增加對各主要行業企業均產生負面影響，并通過顯著性檢驗，其中，對其他行業企業的負面影響較大，其次為醫療、保健、信息與電信行業，再次為工業行業，最后為消費品行業。這可能是因為，其他行業中包含能源、原材料等，這些行業企業經營與外部宏觀景氣或宏觀經濟條件波動高度相關。同時，醫療、信息與電信行業技術含量較高，企業研發投資不僅規模較大而且風險也較高，對外界環境變化的敏感度也較高。消費品行業與民眾生活息息相關，企業研發投資取決于市場需求，而制約和影響其市場需求的主要是商品價格、人口結構、收入水平、消費與儲蓄比例等等，當然，政策不確定性對其經營活動也有間接影響，但是對于生產需求彈性較小的產品的企業，其影響可能相對有限。

2.2不同經濟政策的不確定性對企業研發投資的影響

從不同經濟政策的不確定性對企業研發投資影響的實證結果來看（見表5），金融政策與貿易政策不確定性指數的波動對企業研發產生負面影響，但是財政政策與匯率政策不確定性的提高反而刺激企業增加研發投資。這可能是因為，第一，日本的貿易政策與金融政策不確定性指數波動頻繁、幅度較大，而財政政策、匯率政策的不確定性指數波動較小，也就是說，政策不確定性指數的波動越頻繁、幅度越大，越可能給企業研發帶來負面影響;第二，日本的財政政策與匯率政策均具有一定導向性，影響其不確定性指數波動的因素相對單一，如，財政政策不確定性的波動主要是與日本國內消費稅改革等相關，消費稅改革的一再延期一定程度釋放了政策寬松信號，而匯率政策不確定性指數的波動基本上與緩沖日元升值過快的舉措有關，日元升值不利于日本出口，直接影響出口企業的經營效益與研發投資需求，政府采取措施緩沖日元過度升值也是一定程度保護了出口企業利益，實際上對于企業來說，均是偏向積極的政策信號;第三，對于日本貿易政策不確定性指數來說，不僅與國內因素有關，而且受國際因素的疊加影響，特別是近年來美國貿易保護主義愈演愈烈，中美貿易摩擦不斷，日美貿易談判進程緩慢，依賴出口的企業的市場需求也面臨更多的不確定性，故而企業研發活動受到負面影響。對于金融政策不確定性指數來說，盡管日本長期施行量化寬松貨幣政策，市場流動性相對充裕，但是貨幣政策本身便是一種短期政策，日本也必然逐步退出質化量化寬松貨幣政策，盡管日本央行在2019年7月30日的金融政策決定會議后的聲明中，表示將繼續維持超低利率政策（至少到2020年春季左右）[21]，但是，市場也涌現出對未來金融政策收緊的擔憂，因此金融政策不確定性的增加也難免對企業研發產生負面影響。

（四）穩健性檢驗

實證模型的穩健性檢驗主要有：

一是，由于實證模型中涉及宏觀經濟變量與微觀經濟變量兩個層面的數據，經濟政策、制度等屬于國家層面的宏觀經濟變量，企業個體微觀行為很難影響宏觀經濟政策，因此，其和企業層面的變量之間基本不存在反向因果關系。另外，實證研究中對解釋變量及主要控制變量（除企業規模、企業年齡之外），均采取滯后一期做法，并通過引入虛擬變量控制了時間及行業效應，有效避免了內生性偏誤問題。

二是，分別替換被解釋變量與解釋變量。用企業研發經費的自然對數作為研發投資的替代變量，重復上述實證研究過程，所得結果基本與上文一致，另外，重新測算經濟政策不確定性指標，參考Gulen and Ion（2016）做法，對每季度各月的指數值賦予不同權重，采用加權平均法計算當季度政策不確定性，并將四個季度的算數平均值作為經濟政策不確定性的替代變量，當季度經濟政策不確定性指數PUt=3PUm+2PUm-1+PUm-26，無論何種測算方式，最終實證結果保持一致篇幅有限，由于構建的實證模型較多，不提供具體的檢驗結果，但備索。。

三是，在全樣本以及分行業層面分別進行實證回歸，而且在各個具體回歸模型中，對所有回歸系數的標準誤都使用異方差調整和在企業層面上進行“聚類（Cluster）”處理，回歸系數的可信度有所提升，因此實證結果具有一定合理性。

四、主要結論與啟示

在梳理近年來日本經濟政策不確定性波動情況的基礎上，利用2010年至2018年日本上市企業微觀數據構建實證模型，探討了日本經濟政策不確定性對企業研發的影響，主要結論與啟示如下：

首先，主要結論有：第一，日本經濟政策不確定性的提高負向沖擊企業研發投資;第二，日本經濟政策不確定性對企業研發的影響具有行業差異，包含能源、原材料等其他行業企業研發投資受到的負面影響最大，其次為醫療保健、信息與電信行業企業與工業企業，消費品行業企業受到影響最小;第三，不同經濟政策的不確定性對日本企業研發活動的影響存在明顯差異。貿易政策、金融政策不確定性指數的增加負面影響企業研發活動，而財政政策、匯率政策不確定性的提高卻正向激勵企業進行研發投資。

得到的啟示有：第一，基于日本上市企業樣本進行實證分析發現，經濟政策不確定性增加確實會促使沖擊企業研發投資減少。相對于日本而言，中國企業進行研發活動歷程相對較短，技術實力有所欠缺，承擔研發風險能力也相對較低，這就需要政府部門在運用政策手段引導市場預期、調控經濟發展、緩沖經濟波動的同時，避免政策施行的大起大落，警惕經濟政策不確定性的過快、過度提高，保持政策施行的持續性、穩定性與透明性[22]。第二，經濟政策不確定性增加對企業研發投資的影響具有行業差異。因此，政府在制定政策措施時，應注意權衡對不同行業企業、不同領域經濟活動的影響，特別是對于高科技行業企業來說，高科技行業產品具有周期短、更新換代快以及科技含量高等特點，使得高科技行業企業必須緊跟科技創新前沿，對科技創新成果的追逐動力更強，因此，更易受市場經濟、政策環境的影響。當前，第四次產業革命已然拉開序幕，中國與其他科技強國一道站在同一起跑線競逐新一輪產業革命成果，美國對華發動“貿易戰”直指中國高新技術與高端制造業發展，在不確定性增加的客觀背景下，中國更應重視加強對高新技術產業企業的支持與保護力度。第三，不同經濟政策的不確定性對企業經營活動的影響有異，而且經濟政策不確定性提高，加之國內國際因素，可能整體放大對企業經營活動的作用。政府部門應重視采取外部措施切實改善企業經營條件。在全球不確定性增加、中美貿易摩擦有長期化趨勢的背景下，在無法有效控制外部不確定性增加的情況下，保持政策傳導渠道暢通，盡可能引導并營造良好的市場預期，采取有效措施鼓勵、支持企業創新行為，如積極支持國內外企業間進行研發合作，有效分擔研發風險等。

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[22]林秀梅，李青召.日本經濟政策不確定性和經濟衰退[J].日本問題研究，2018，32（1）：1-10.

[責任編輯 李 穎]

Abstract： This paper examines time series features of the fluctuation of Japanese economic policy uncertainty， using the micro data of Janpanese listed companies and an empirical model to analyze the influence of Japanese economic policy uncertainty on enterprise R&D. The main conclusions are as follows： Firstly， the increase of Japanese economic policy uncertainty has a negative impact on enterprises R&D; Secondly， the influences may vary due to industry differences; Thirdly， different economic policy uncertainty has different kinds of impact on Japanese enterprises R&D activities.The increase in the uncertainty of trade policy and financial policy has negative effects on enterprises R&D activities， while the increase in the uncertainty of fiscal policy and exchange rate policy will stimulate R&D. Compared with Japan， Chinese enterprises have less experience in R&D management and weak risktaking ability. The government should pay more attention to avoiding the wild fluctuation of economic policies， creating a good market environment， and taking effective measures to support enterprise innovation activities.

Key words： Japan; economic policy uncertainty; enterprise; R&D