經濟政策不確定性、政府治理質量與科技創新的門檻效應分析

汪 棟，榮維博，張桂陽，何光喜

(1.南京財經大學公共管理學院，江蘇 南京 210023；2.南京理工大學經濟管理學院，江蘇 南京 210094；3.中國科學技術發展戰略研究院，北京 100038)

0 引言

2021年11月，十九屆六中全會在北京召開，會議強調 “堅持創新是引領發展的第一動力”，科技創新是建設現代化經濟體系的戰略支撐，同時也是構建國內國際雙循環新發展格局的重要著力點。自2008年全球金融危機爆發以來，中國政府相繼推出 “四萬億刺激經濟計劃” “大眾創業、萬眾創新” “互聯網+”和 “創新驅動發展”等一系列宏觀發展戰略方針，在提高國內科技創新水平的同時，從供給側維度推動經濟的持續穩定發展。2020年初，新冠疫情引發了自1929年大蕭條以來全球經濟的又一次劇烈波動，新冠疫情蔓延和貿易戰升級對各國經濟生產活動造成持續沖擊，并給全球經濟社會發展帶來極大不確定性。在此背景下，各國頻繁變更的經濟政策和新冠疫情蔓延的恐慌氣氛對各國科技創新等經濟活動產生一系列影響，由于社會經濟文化等方面存在較大差異，各國在經濟政策不確定性加劇背景下的科技創新活動展現出值得關注的異質性特征。

伴隨著各國經濟政策的頻繁變更與出臺，經濟政策不確定性問題開始逐步加劇，并對主要經濟體國內的經濟活動產生一系列影響[1]。經濟政策不確定性主要來自3個方面：①政府政策制定過程的不確定性；②政府政策實施過程的不確定性；③其他影響經濟政策的非政策因素的不確定性[2]。在全球經濟危機爆發期間，經濟政策不確定性已經逐漸成為影響經濟波動的主要因素之一[3]。伴隨著經濟政策不確定性問題的出現與發展，各國采取了一系列措施加以應對，以消除其對經濟活動帶來的負面效應[4]。然而，在新冠疫情蔓延和貿易戰升級的雙重沖擊下，各國經濟系統 “自動穩定器”功能的減弱以及外圍經濟形勢復雜性的增強，使各國經濟政策不確定性對國內經濟活動的影響進一步加劇[5]?？萍紕撔率球寗由鐣哔|量發展的第一動力，是社會經濟活動的重要組成部分，當前日趨增長的經濟政策不確定性，通過對各經濟主體研發投入等市場行為的沖擊，繼而對科技創新活動產生深遠的影響。與此同時，為應對國內經濟系統 “自動穩定器”功能衰弱帶來的負面效應，各國政府不斷提升治理水平，通過 “看得見的手”為科技創新等經濟活動提供良好的社會環境。由于全球各國政府治理水平存在巨大差異，因此將政府治理質量納入到科技創新影響因素的研究范疇之中，具有重要的理論與現實意義。

通過對經濟政策不確定性、科技創新和政府治理質量三者邏輯關系的梳理，本研究主要圍繞兩個核心問題展開：一方面，經濟政策不確定性如何影響一個國家的科技創新活動？另一方面，政府治理質量對上述影響產生什么作用？針對上述問題，本文選取1996—2015年全球21個主要經濟體的面板數據，以政府治理質量作為門檻變量構建門檻回歸模型，系統分析各國經濟政策不確定性對科技創新的影響效應，旨在為推動 “新時代”中國科技創新的高質量發展提供政策建議。

1 文獻回顧

1.1 經濟政策不確定性對科技創新的影響效應綜述

針對經濟政策不確定性對科技創新活動的影響，部分學者認為，經濟政策不確定性的提高會抑制經濟體科技創新活動的展開。郝威亞等[6]基于中國工業企業1998—2009年的微觀數據，運用實物期權理論，分析經濟政策不確定性對企業創新的影響，發現其會推遲企業研發投入，致使企業技術創新受到抑制。Wang等[7]基于中國非金融類上市公司2002—2012年的面板數據，發現經濟政策不確定性會對公司技術研發產生負面影響。張倩肖等[8]基于中國A股上市公司2004—2015年的微觀數據，構建面板固定效應模型，發現經濟政策不確定性會對企業的技術創新產生顯著抑制效應，且存在區域等方面異質性特征。佟家棟等[9]構建貿易政策不確定性指數，發現該指數降低對中國出口企業產品創新提高有顯著影響，其影響對于不同性質的出口企業具有一定的異質性特征。顧欣等[10]利用1999—2007年的中國工業企業統計數據、專利數據和經濟政策不確定性數據，實證研究發現經濟政策不確定性對于企業創新的抑制作用會隨著創新水平的提高而增加。王紅等[11]以1998—2014年中國工業企業為樣本，實證結果表明經濟政策不確定性對企業創新具有顯著的抑制作用，并且這種作用具有持續性。與此同時，也有部分學者認為，經濟政策不確定性的提升反而會促進經濟體科技創新活動的開展。顧夏銘等[12]基于中國上市公司專利申請數量和R&D經費投入發現，經濟政策不確定性對企業技術創新具有顯著的激勵效應和選擇效應，能夠對其產生較強的促進作用。孟慶斌等[13]利用中國上市公司2008—2015年的數據，構建隨機動態優化模型展開實證研究，發現企業研發投入與宏觀經濟政策不確定性呈現正相關關系，經濟政策不確定性會促進企業創新水平的提高，并且這種促進作用在不同類型的企業之間存在異質性。Atanassov等[14]采用2001—2016年間中國上市公司的R&D經費投入數據，將美國州選舉看作政府政策不確定性的外生變量，發現政策不確定性上升反而會導致企業R&D經費投入水平的提高。

1.2 政府治理質量對科技創新的影響效應綜述

針對政府治理質量對國家科技創新的影響，魯桐等[15]運用194個國家1996—2010年非平衡面板數據發現，國家之間技術創新水平的差異可以在企業面臨的外部治理環境上追根溯源，外部治理環境作為一種潛在的重要因素，影響一國技術創新的投入和產出水平。艾永芳等[16]利用1996—2014年世界53個國家的面板數據，研究發現文化差異可以通過治理環境對科技創新產生間接影響。孟濤等[17]基于2006—2015年全球競爭力指數的面板數據，構建固定效應模型發現政府規制與一個國家的科技創新活動有著顯著的正相關性。洪名勇等[18]基于1996—2015年52個國家的面板數據，構建空間面板計量模型，發現服務效率對國家科技創新的促進作用受國家制度環境的影響，在制度環境較為完善的國家 (地區)，服務效率對國家科技創新的促進作用更為顯著。趙強等[19]基于我國省級面板數據，采用組間系數差異檢驗法以及面板固定效應模型，研究不同區域的制度環境對于科技創新水平的影響差異，實證結果表明制度環境的差異對科技創新的影響存在顯著差異。蘇勇等[20]利用2006—2011年我國31個省 (區、市)面板數據，采用分層回歸分析方法進行實證研究，發現制度更完善的地區的研發投入對區域技術創新的促進作用更強。Mirella等[21]利用1995—2005年8個歐洲國家的數據進行研究，發現政府治理環境中如果存在障礙，會影響國內科技創新進程。

綜上所述，一方面，現有文獻對經濟政策不確定性究竟是促進還是抑制科技創新尚未得到一致結論，關于經濟政策不確定性對科技創新影響的研究多集中于企業層面，對國家宏觀層面科技創新活動影響問題的研究較少；另一方面，關于政府治理質量影響科技創新的研究，大多是考慮政府治理質量對科技創新的直接影響，或是其余變量基于政府治理質量對科技創新的間接影響，缺少將政府治理質量視為門檻變量的探討?；谝陨戏治?，本文設置基本假設：只有當政府治理質量達到一定水平即跨過門檻之后，經濟政策不確定性才會對國家科技創新產生影響，否則這種影響并不顯著。因此，本文嘗試將政府治理質量納入分析框架，以全球21個主要經濟體作為研究樣本，基于1996—2015年跨國面板數據構建門檻模型，分析經濟政策不確定性提升是否會抑制國家科技創新，以及政府治理質量這一因素對上述影響的門檻效應。

2 模型設計與變量說明

2.1 數據來源

依據核心被解釋變量數據的可得性，本文以1996—2015年作為研究區間，時間跨度基本囊括了1997年亞洲金融危機、2008年美國次貸危機和2010年歐洲債務危機等全球經濟劇烈波動導致經濟政策不確定性大幅攀升的關鍵時點，在剔除各指標缺失數據后，得到涵蓋全球21個國家 (澳大利亞、巴西、加拿大、智利、中國、克羅地亞、德國、西班牙、法國、英國、希臘、印度、愛爾蘭、意大利、日本、韓國、墨西哥、荷蘭、俄羅斯、瑞典和美國)的年度面板數據，樣本中排在2021年全球創新指數排行榜前20名的國家達半數以上，從而有效提高了本文研究樣本的針對性和可靠性。在數據來源方面，國家研發經費占GDP比重、城市化率、每百萬人中移動蜂窩式無線通信系統的電話租用數、工業企業就業人員占比、外商直接投資凈流入等基礎數據來源于世界銀行世界發展指標數據庫；政府治理質量指標基礎數據來源于世界銀行全球治理指標數據庫；經濟政策不確定性指數基礎數據來源于公允度較高的斯坦福大學和芝加哥大學Scott R.Baker、Nicholas Bloom和Steven J.Davis這3位學者編制的經濟政策不確定性網站 (http://www.policyuncertainty.com/)；其余少部分不足數據采用均值插補法補齊。

2.2 變量說明與描述性統計

(1)被解釋變量：國家科技創新。參考郝新東等[22]、沙文兵[23]、丁一兵等[24]選取的指標，本文同樣采用研發經費與國內生產總值之比作為國家科技創新的代理變量。

(2)核心解釋變量：經濟政策不確定性 (epu)。采用Scott R.Baker等3位學者聯合編制發布的經濟政策不確定性指數衡量。由于經濟政策不確定性指數為月度數據，本文參考張成思等[25]、紀洋等[26]、李文靜等[27]的做法，采用算術平均的方法，并賦予每個月份相同的權重將月度數據轉化為年度數據。

(3)門檻變量：政府治理質量。根據本文的分析框架，選取世界銀行全球治理指標數據庫中的貪腐控制、施政有效性、政治穩定程度、規制質量、法制程度、公民參政與問責6個指標，用以衡量不同國家在政府治理質量方面的差異。全球治理6個指標的取值區間均為[-2.5,2.5]，值越小說明國家治理環境越差，值越大說明國家治理環境越好。另外，在2002年前，世界銀行每隔1年公布1次數據，即只給出了1996年、1998年、2000年的數據，所以對于缺失的年份數據，效仿Virginia等[28]的測算方法，使用其相鄰2年數據的平均值來代替。

(4)控制變量：①城市化率。艾永芳等[16]認為城市化率越高，人才集聚越明顯，越有利于科技創新，故本文以城市人口占總人口的比重來衡量城市化率；②基礎設施建設。洪名勇等[18]認為基礎設計建設越發達，越有利于人員信息交流，越有利于科技創新，故使用每百人移動蜂窩式無線通信系統的電話租用量來衡量基礎設施建設；③產業結構。魯桐等[15]認為工業企業相較農業與服務業而言，更傾向于科技創新，所以工業企業就業人員比重越大，越有利于科技創新。所以，用工業企業就業人員占所有就業人員的百分比來衡量產業結構；④引進外資水平。洪名勇等[18]認為外商直接投資FDI可以彌補資金缺口，并推動生產技術升級，所以FDI越高，越有利于科技創新，故使用外國直接投資凈流入衡量引進外資水平。

為了更好體現各個變量的特征，對被解釋變量、核心解釋變量、門檻變量和控制變量進行描述性統計，結果見表1。

表1 變量的描述性統計

2.3 模型設定

基于國內外學者的已有研究，本文設定單門檻回歸模型，模型設定為：

rdgit=αi+β1epuitI(qit≤λ)+β2epuitI(qit≥λ)+γControlit+εit

(1)

式中，i和t表示國家和年份；αi為常數項；rdgit表示某國第t年的國家研發投入占國內經濟總值的比重；epuit是核心解釋變量，表示某國第t年的經濟政策不確定性指數；qit是門檻變量，表示某國第t年的治理質量；λ是門檻閾值；I(·)是示性函數，當括號中的條件滿足時，I= 1，否則I=0；Controlit是控制變量；β1，β2和γ是帶估計的參數；εit是誤差項。雙門檻模型設定為：

rdgit=αi+β1epuitI(qit≤λ1)+β2epuit×

I(λ1λ1)+γControlit+

εit

(2)

式中，λ1和λ2是門檻閾值，且λ1<λ2；其余符號同式 (1)。

3 門檻檢驗與實證結果

3.1 平穩性檢驗

為了避免 “偽回歸”的出現，確保結果的有效性，采取LLC、IPS、ADF、PP這4種方法對水平值和一階差分值進行單位根檢驗，結果見表2。

表2 單位根檢驗結果

單位根檢驗顯示，模型中所有變量的一階差分值都非常平穩，通過平穩性檢驗，說明模型符合建模的要求。

3.2 門檻效應檢驗

本文借鑒Hansen[29]的LM檢驗方法進行門檻效應的存在性檢驗。進行門檻效應檢驗的目的在于，本文選取的21個政府治理質量6個指標對于國家科技創新rdg的影響是否都存在門檻效應。本文分別將cc(貪腐控制)、ge(施政有效性)、pv(政治穩定程度)、rq(規制質量)、rl(法制程度)、va(公民參政與問責)6個政府治理質量指標作為門檻變量帶入模型 (1) (2)進行檢驗，依次估計單一門檻模型和雙重門檻模型。檢驗結果發現，政府治理質量指標的6個門檻變量均存在單一門檻且P值均為0.000，即這6個門檻變量都存在單一 “閾值”并且都顯著，通過了單一門檻檢驗。

3.3 門檻回歸結果

在確定了各個門檻變量的閾值后，將cc(貪腐控制)、ge(施政有效性)、pv(政治穩定程度)、rq(規制質量)、rl(法制程度)、va(公民參政與問責)分別設定為門檻變量，代入門檻回歸模型進行回歸，門檻回歸結果見表3。

表3 政府治理質量指標為門檻值的實證回歸結果

整個方法的大致步驟為：門檻效應是否顯著—確定門檻數目—進行門檻回歸。從回歸結果可以看出，將cc(貪腐控制)、ge(施政有效性)、pv(政治穩定程度)、rq(規制質量)、rl(法制程度)、va(公民參政與問責)分別設定為門檻變量代入門檻回歸模型中，當各個門檻變量低于門檻閾值時，經濟政策不確定性對國家科技創新的影響均不顯著。當各個門檻變量高于門檻閾值時，即跨過 “門檻”時，各系數顯著為負，這說明經濟政策不確定性對國家科技創新的影響相當可觀，只要政府治理質量達到一定程度，經濟政策不確定性越低，即經濟政策越穩定，那么國家科技創新水平就越高。

3.4 穩健性檢驗

Baker等[30]構建的經濟政策不確定性指數為月度數據，本文將月度數據進行算術平均化處理，得到年度經濟政策不確定性指數。為檢驗文章實證結果的穩健性，本文除了使用算術平均數來測算年度經濟政策不確定指數，還使用幾何平均數來測算年度經濟政策不確定性指數，并重復文章的模型回歸過程，結論基本一致，穩健性檢驗結果見表4。

表4 穩健性檢驗結果

3.5 異質性分析

根據世界知識產權組織 (WIPO)發布的 《2021年全球創新指數報告》，按照 “是否位于全球創新指數排行榜前20名”的標準對21個樣本進行分組，將居于全球創新指數排行榜前20名的國家聚類劃分為創新型國家組，其余樣本歸為非創新型國家組。其中，樣本中創新型國家包括瑞典、美國、英國、韓國、荷蘭、德國、法國、中國、日本、加拿大、愛爾蘭11個國家，非創新型國家則包括澳大利亞、意大利、西班牙、克羅地亞、俄羅斯、印度、希臘、智利、墨西哥、巴西10個國家。通過對比表5和表6的實證結果可以發現，在施政有效性、政治穩定程度、規制質量和公民參政與問責方面，創新型國家的門檻值更低。通過異質性分析結果表明，對于創新型國家而言，經濟政策不確定性對國家科技創新的影響效應對治理質量的這4個維度更加敏感。

表5 創新型國家的異質性分析

表6 非創新型國家的異質性分析

4 結論與政策建議

4.1 研究結論

本文選取1996—2015年世界21個國家的年度面板數據，構建門檻回歸模型，實證分析經濟政策不確定性對國家科技創新的門檻效應。實證結果發現，貪腐控制、施政有效性、政治穩定程度、規制質量、法制程度、公民參政與問責這6項政府治理質量變量均存在顯著的單一門檻，6個門檻變量的門檻閾值分別為0.27、0.27、0.05、0.69、1.39、1.07。其中，法制制度和公民參政與問責較高，而政治穩定程度最小，這說明國家科技創新對一國的政治穩定程度最為敏感，因為政治穩定程度只需要跨越一個很小的 “門檻”，就會令科技創新受經濟政策不確定性的影響加強。另外，6個變量跨過 “門檻”時，系數均從不顯著變化為顯著為負，這說明當政府治理質量提高到一定程度時，會增強經濟政策不確定性對國家科技創新的抑制，即經濟政策不確定性越低，表示經濟政策越穩定，國家科技創新水平就會越高。6個變量系數從小到大依次為公民參政與問責 (-0.212)、法制程度 (-0.287)、施政有效性 (-0.321)、政治穩定程度 (-0.582)、貪腐控制 (-0.775)、規制質量 (-0.896)，這表明與其他變量相比，當規制質量提高到一定程度時，經濟政策不確定性對科技創新的負面影響更大。此外，通過異質性分析結果表明，對于創新型國家而言，經濟政策不確定性對國家科技創新的影響效應對施政有效性、政治穩定程度、規制質量和公民參政與問責這4個治理質量維度更加敏感。

4.2 理論貢獻

本文的理論貢獻在于：一方面，發現了政府治理質量對科技創新存在門檻效應，這表明只是單純地降低經濟政策不確定性，未必會推動國家科技創新的發展，只有將政府治理質量提高到一定程度即跨過門檻時，經濟政策不確定性的降低才會促進國家科技創新的發展；另一方面，對21個樣本進行國別分析，發現政府治理質量的不同和創新能力的門檻值不同，因此我國提高政府治理質量的同時，需要針對 “微觀企業 (點)—中觀產業鏈 (線)—宏觀行業 (面)”多層次動態系統采取不同推動措施，從而更有效地發揮經濟政策不確定性的降低對我國科技創新的促進作用。

4.3 對策建議

黨的十九屆六中全會強調 “堅持創新是引領發展的第一動力”的同時，要求 “堅持有效市場和有為政府更好結合”?；谘芯拷Y論，本文圍繞降低經濟政策不確定性和提高政府治理質量兩個維度，為新冠疫情蔓延和貿易沖突升級背景下我國有為政府如何實現創新驅動高質量發展戰略，提出相應的政策建議。一方面，應降低經濟政策不確定性，每個國家面對新冠疫情與國際貿易沖突等問題或是為了平滑國內經濟波動趨勢，往往會頻繁出臺或更改經濟政策，此時應權衡經濟政策不確定性對科技創新活動的影響，充分考慮到經濟政策實施的前瞻性、穩定性和時效性所產生的一系列影響，盡量減少經濟政策不確定性對于國家科技創新的負面影響，以 “看得見的手”控制 “看不見的手”的調控范圍，始終堅持有效市場和有為政府更好結合，為科技創新活動的開展提供一個相對穩定的政策環境；另一方面，應積極提升政府治理質量，每個國家在促進科技創新過程中，需要重視政府治理質量水平的提升，各級政府部門應高度重視貪腐控制、施政有效性、政治穩定程度、規制質量、法制程度和公民參政與問責6個維度的治理水平，努力將政府治理質量提高到一定高度，使得穩定的政策環境對科技創新的推動作用能夠更好地體現出來。