百年未有之大變局：大國博弈與企業技術創新
——基于融資的影響機制視角

夏 蕓 魏浩林 張 茂

（暨南大學國際商學院，珠海 519000）

引 言

2018～2019年，特朗普政府出人意料地對中國征收懲罰性關稅，將美國對中國產品的平均關稅從2018年初的3.57%提高到2019年底的26.3%。作為反擊，中國也對美國施加了一系列關稅行動。兩個超級大國之間的博弈給世界經濟帶來了不可逆轉的巨大影響，全球貿易政策不確定性驟然上升。時至今日，中美貿易戰仍在繼續，全球貿易政策不確定性仍然處于高位。這不僅影響了中美兩國經濟的持續健康發展，也給世界經濟的復蘇造成了一定的阻礙。Bloom （2009）［1］認為在導致一個國家經濟衰退的眾多原因中，政策不確定性在其中占有著重要的地位。隨著中美兩國博弈的繼續，全球貿易政策不確定性將變得更加難以預測，我國企業所面臨的營商環境的波動性也將變得更加劇烈。

習近平主席在二十大報告中指出創新是第一動力，要深入實施創新驅動發展戰略，推動高質量發展。2021年召開的十五屆五中全會也指出，我們 “當今世界正處于 ‘百年未有之大變局’”。而總書記從十九屆三中全會開始就一直強調 “發展是第一要務，人才是第一資源，創新是第一動力”，相繼出臺了 “工業4.0”、“中國制造2025”等經濟政策。可見我國政府對創新的重視程度之高。因此，現階段正處于中美兩個超級大國博弈的關鍵階段，應如何在這個百年未有之大變局中把握住歷史機遇，把握好當下貿易政策不確定性處于高位的情境，推動企業技術創新，通過創新推動國家長遠發展，是我國企業必須要考慮的問題。而對于這個問題的思考既能夠幫助我們認識國際風險的傳導路徑，也能幫助我們思考今后世界經濟、政治以及金融秩序的發展趨勢，以便我們采取更有效的應對措施。

1 理論分析與假設提出

1.1 理論機制分析

2018年3月，美國貿易代表辦公室根據《1974年貿易法》第301條發布調查報告，記錄了中國政府涉嫌實施的各種不公平政策和做法，此舉正式拉開了中美貿易戰的序幕。此后，中美兩國圍繞關稅展開了一系列的較量。中美兩國這一系列舉措也導致了2018年及之后貿易政策不確定性的大幅上升［2］。

企業是技術創新的主體，是改善社會、推動經濟持續健康發展的基石。而技術創新作為一種長周期、高風險和高投入的經濟活動，極其容易受到外部大環境尤其是貿易政策不確定性的影響，但這種影響在學界尚存在分歧。“搶占效應”理論［3］認為，因為技術創新的研發投資相比于其他的投資行為有更高的風險和不確定性，且這種風險并不會隨著時間的流逝而下降，因此，與其等待不確定性慢慢降下來，不如盡早進行研發活動以更早獲得研發經驗來提高企業項目的成功概率［4］，并期望能在貿易政策不確定性下降或者局勢明朗之后，企業便能憑借研發部門通過創新研發活動所得到的新技術和新產品快速搶奪市場地位、取得更多市場份額［5］。“延遲效應”說認為政策的不確定性會使企業延遲即減少對科技研發的投入，由于研發的高風險性，企業會在不確定性高的時候盡量減少所面臨的風險，以此確保企業未來收益與現金流的穩定［6］。另外，根據實物期權理論，貿易政策不確定性的上升會增加延遲期權的價值，企業更加愿意通過等待從而獲得更多的披露信息，以此來確定自身未來的發展方向［7］；但是根據戰略增長期權模型，不確定性增加會提升增長投資期權價值，并且當創新投資的增長期權價值大于延期投資帶來的期權價值時，不確定性增加會促使企業進行更多的研發投資［8］。因此，如上文所述，貿易政策不確定性對企業技術創新既有抑制效果，也有促進效果，尚無統一的論調。

企業技術創新所需的資金量較大，單靠企業內部的資金可能無法完成研發的項目，故企業會依靠外部融資的渠道來為技術創新研發活動提供資金支持。中美間貿易戰導致的貿易政策不確定性上升會向金融機構傳遞負面信號，因而金融機構將收緊信貸，最終使得企業所面臨的融資約束上升［9］。在資金短缺的情況下，企業經營績效和市場競爭力得不到保證，因此，企業對于技術創新的研發投入也會相應的下降。

對于融資規模，債務融資由于 “債務效應”，到期償債的剛性壓力會抑制債務融資對企業研發投入作用，且這種抑制作用會隨著融資規模的增大而增大［10］；股權融資也是類似，由于信息不對稱性的存在，監管機構為了保護投資者利益，會要求企業披露更多的信息，這也就無形中增加了企業的信息披露成本，此外，由于委托代理人沖突、轉型的背景和上市公司的特殊性等，股權融資也會在一定程度上降低企業的技術創新研發投入水平［11］。

圖1 貿易政策不確定性與技術創新的理論機制模型

1.2 文獻綜述及假設提出

1.2.1 貿易政策不確定性與技術創新

貿易政策不確定性研究的開創者是Handley（2014）［12］，他最早開始探索貿易政策不確定性對企業出口動態變化的影響。現有貿易政策不確定性的度量方法主要有兩種：（1）不確定性指數法［13］。該方法最早起源于 Baker等 （2016）［14］，具體是通過統計某一時間段報紙、新聞網站的新聞報道中提及的 “貿易”、 “政策”、 “不確定性”等關鍵詞的文章篇數，再用統計方法將該數值標準化處理，從而得到具有可比性的貿易政策不確定性指數，這種方法具有清晰直觀、選取內容覆蓋范圍大等優點；（2）關稅測量法［12］。該方法的核心思想就是用關稅的變動度量貿易政策不確定性的程度。 Limao （2016）［15］認為貿易政策不確定性主要來源于：（1）關稅的波動；（2）國際政治或國際宏觀經濟的沖擊； （3）國內政治事件的沖擊。但由于此方法的核心假設認為 “關稅是貿易政策不確定性的唯一根源”，故存在一定的瑕疵。因此，本文將基于Baker等人創建的網站（www.policyuncertainty.com），使用中國貿易政策不確定性指數來衡量國內企業面臨的貿易政策不確定性。

根據上文的分析，關于貿易政策不確定性對企業技術創新的影響尚無統一定論，一部分學者從增長期權理論或信息不對稱的角度出發，認為貿易政策不確定性的上升對企業有正向的增長期權效應，從而促進創新［1］；亦或是認為貿易政策變動導致外部環境波動加劇，企業難以對外部信息有全面的把握，因此需要通過加速技術創新來獲得上文提到的 “搶占效應”［16］。但是另一部分學者則從實物期權理論出發，認為當貿易政策不確定性上升時，延遲期權的價值也隨之上升，企業會推遲創新研發投資從而獲得更多市場信息，以此來確定自身未來的發展方向［7］。

基于上述的分析，本文提出以下競爭性假設：

H1a：在其他因素保持不變時，受中美貿易戰事件的沖擊，貿易政策不確定性提升，國內企業會提升研發投入。

H1b：在其他因素保持不變時，受中美貿易戰事件的沖擊，貿易政策不確定性提升，國內企業會減少研發投入。

1.2.2 內在作用機制：融資約束

企業技術創新具有投資金額大、研發周期長、風險不確定性高的特點，而單靠企業內部資金來支撐研發投入往往是不夠的，需要依靠外部的融資渠道。而中美貿易戰導致的貿易政策不確定性提升，會給金融機構和市場投資者傳遞負面的信號，因而金融機構將收緊信貸，投資者的投資也會變得更加謹慎，最終使得企業面臨的融資約束提升。同時，貿易政策不確定性上升會向出口企業傳遞負面信號，企業在接收信號后將采取相關活動規避或者對沖相應的風險，如采取收縮或轉移戰略，從而在一定程度上降低企業的外銷收入規模，企業內源現金流受到一定程度上的限制，融資約束提升。但是根據上文的分析，貿易政策不確定性對技術創新研發投入的影響可以是正向推動也可能是負面減少。因此，關于融資約束起到的內在作用機制，可能表現為 “遮掩效應”［17］，即融資約束會負面影響研發投入，但是貿易政策不確定性的上升對研發投入總的效應仍然是正的；也可能表現為 “促進效應”，即貿易政策不確定性通過融資約束來抑制企業技術研發投入。

基于上述分析的影響機制，本文提出如下假設：

H2a：融資約束在貿易政策不確定性與研發投入之間的作用機制表現為 “遮掩效應”，即貿易政策不確定性通過融資約束作用于研發投入的間接效應為負，而貿易政策不確定性與研發投入的直接效應為正。

H2b：融資約束在貿易政策不確定性與研發投入之間的作用機制表現為 “促進效應”，即貿易政策不確定性通過融資約束作用于研發投入的間接效應為負，而貿易政策不確定性與研發投入的直接效應也為負。

1.2.3 內在作用機制：融資規模

貿易政策不確定性的上升會帶來風險的上升，借貸雙方的信息不對稱性增大，債權人為了規避上升的風險，會要求更高的風險溢價，所以企業的債務融資規模會下降［18］；而貿易政策不確定性的上升對股權融資規模與債務融資規模的影響相似，不確定性會給企業IPO和增發的價格帶來負面的影響［19］。綜上所述，貿易政策不確定性的上升會導致債務融資和股權融資的下降。

目前學界對于融資規模與研發投入的研究相對較少。債務融資由于 “債務效應”［10］的存在，企業與其將獲得的資金用于不確定性大、風險高的研發項目，不如用于其他收益確定性更高的經營活動來獲得資本的增值。此外，隨著融資規模的上升，企業面臨的融資成本會越來越大，故企業更會傾向于其他確定性更高的項目而不是將資金作為沉沒成本投進研發項目中。因此基于這兩個角度，當債務融資規模上升時，會負面影響到企業的技術創新研發投入。

王娟和孫早 （2014）［11］認為股權融資的上升會從信息不對稱、委托代理人沖突以及股東追求短期績效3個方面抑制企業的研發投入。監管機構和交易所會要求上市公司披露更多更完整的研發項目信息來保護投資者的利益，這增加了企業的信息披露成本，故股權融資增加后上市公司不愿再增加創新投入；委托代理理論認為高管會比股東更加厭惡風險，經理會偏向于追求能提升短期績效的項目而不是R＆D這類周期長、難形成實物資產且會增加公司風險的項目；同樣的，對該企業進行股權投資的股東也是更偏向于能給企業帶來直接收益的項目，對于短期投資者則更是如此。綜上所述，當股權融資規模上升時，會負面影響到企業的技術創新研發投入。

類似的，由于貿易政策不確定性對技術創新研發投入的影響尚不明確，在基于上述分析影響機制的基礎上，本文提出如下假設：

H3a：債務融資在貿易政策不確定性與技術創新研發投入之間的作用機制表現為 “遮掩效應”，即貿易政策不確定性通過債務融資作用于研發投入的間接效應為正，而貿易政策不確定性與研發投入的直接效應為負。

H3b：債務融資在貿易政策不確定性與技術創新研發投入之間的作用機制表現為 “促進效應”，即貿易政策不確定性通過債務融資作用于研發投入的間接效應為正，而貿易政策不確定性與研發投入的直接效應也為正。

H4a：股權融資在貿易政策不確定性與技術創新研發投入之間的作用機制表現為 “遮掩效應”，即貿易政策不確定性通過股權融資作用于研發投入的間接效應為正，而貿易政策不確定性與研發投入的直接效應為負。

H4b：股權融資在貿易政策不確定性與技術創新研發投入之間的作用機制表現為 “促進效應”，即貿易政策不確定性通過股權融資作用于研發投入的間接效應為正，而貿易政策不確定性與研發投入的直接效應也為正。

2 研究設計

2.1 樣本選取和數據來源

本文以2016～2020年滬深A股及創業板上市公司為初始研究樣本，數據源自Wind數據庫和CSMAR數據庫，并手工從公司的年度報告中收集相關信息。參考已有文獻的普遍做法，對初始研究樣本數據做以下處理：（1）剔除金融行業上市公司；（2）剔除主要變量缺失的樣本；（3）剔除ST、*ST和PT的企業； （4） 剔除2017年以及之后進行首次公開發行（IPO）的公司。最終獲得了2016～2020年10751個樣本。

2.2 變量選取

2.2.1 被解釋變量

技術創新（lnRD）。基于已有的研究，由于創新產出經歷的時間較長且不確定性較大，而研發投入能更直接的反映企業進行創新行為的意愿，因此本文通過對企業的研發投入加1后取自然對數的形式來衡量企業的技術創新研發投入水平。

2.2.2 解釋變量

貿易政策不確定性（TPU）。本文利用由Davis等 （2019）［20］計算的貿易政策不確定性指數作為衡量貿易政策不確定性的指標，該指數計算方法借鑒的是Baker和Bloom［14］測算經濟政策不確定性指數的原理。進一步，本文在Davis等 （2019）［20］數據基礎上將月度數據取一個平均值，以求得年度衡量指標，TPU指數越大，貿易政策不確定性也越大。

2.2.3 機制變量

（1）融資約束（SA）。本文借鑒鞠曉生等（2013）［21］的做法，使用SA指數來衡量企業面臨的融資約束，具體的衡量方法如下：（其中SIZE為公司規模，AGE為公司年齡）

并對計算出的SA指數取絕對值，絕對值越大，說明企業受到的融資約束程度越嚴重。

（2）債務融資（Debt）。反映企業為解決資金短缺問題從銀行或其他外部渠道融資的行為，本文以短期借款加長期借款之和與總資產比值的百分數來衡量債務融資。

（3）股權融資（Equity）。反映企業通過股權交易融通資金的行為，本文選取股本、資本公積兩者之和與總資產比值的百分數來衡量股權融資。

關于其他變量的定義和計算方式在表1中有具體說明。

2.3 模型設計

為了檢驗貿易政策不確定性與企業技術創新的關系，本文建立模型 （2）對假設H1進行檢驗：

其中，lnRDi，t表示i企業在第t年研發投入的自然對數，TPUi，t表示i企業在第t年面臨的貿易政策不確定性指數，Controlsi，t為表1所示控制變量，ε表示隨機誤差，加入年份和行業的固定效應，并使用聚類穩健標準誤。

表1 模型變量的定義說明

3 實證結果與分析

3.1 主要變量描述統計

表2是主要變量的描述性統計，從表中可知，lnRD指數的均值為14.8060，標準差為7.0089，可以發現不同企業間的研發投入相差較大；融資約束、債務融資和股權融資的均值與中位數都相差不大，但是最大值與最小值之間差距較大，說明不同企業間面臨的融資約束以及獲得融資規模有顯著的差異；其余變量的描述性統計如表2所示。

表2 主要變量描述性統計

續 表

3.2 基準回歸結果

表3列示了根據式 （2）對樣本數據進行回歸的結果。回歸結果顯示貿易政策不確定性對研發投入的回歸系數均在1%的水平上顯著為正，即中美貿易戰導致的貿易政策不確定性的上升會促進企業加大研發投入，提高企業自身的技術創新水平。因此，假設H1a得證。

表3 基準回歸結果

3.3 穩健性檢驗

（1）替換被解釋變量。將原被解釋變量研發投入（lnRD）分別從創新投入的角度用研發投入與主營業務收入的比值（RDRev）和研發投入與總資產的比值（RDAsset）替代，以及從創新產出的角度用企業當年的專利授權量加1后取自然對數（Patent）替代，以進行穩健性檢驗；（2）縮短樣本期間。因為新冠肺炎疫情在2020年開始在全球蔓延，為排除潛在干擾，本文選取2016～2019年的樣本數據進行穩健性檢驗；（3）只選取制造業為研究樣本。考慮到制造業作為我國實體經濟的主要力量，因此本文選擇以制造業為研究對象進行穩健性檢驗； （4）替換為Tobit模型。本文數據樣本中存在一定數量的研發投入為0的企業。在這種情況下，直接使用最小二乘法（OLS）對整個樣本進行線性回歸，可能會得到有偏的結果。因此，本文在此使用Tobit模型進行穩健性檢驗。

上述的回歸結果見表4，可以看到，貿易政策不確定性與技術創新研發投入的回歸系數均顯著為正，這表明本文的結論是穩健的。

表4 穩健性檢驗結果

此外，本文還使用了傾向性得分匹配法來減弱樣本選擇偏差，所得回歸結果仍然穩健；并以2018年特朗普政府正式對華加征關稅作為貿易政策不確定性的代理變量進行了PSM-DID回歸，所得結果與基準回歸一致，證明回歸結果是穩健的。

4 機制檢驗

本文從融資的角度切入，分別以融資約束和融資規模作為機制變量來進行渠道驗證，其中融資規模進一步分為債務融資和股權融資。本文借鑒溫忠麟和葉寶娟 （2014）［23］的逐步回歸法建立以下模型（式（3）～（5））依次進行檢驗。

其中機制變量（Mediator）分別表示融資約束（SA），以及以債務融資（Debt）和股權融資（Equity）衡量的融資規模。

具體的回歸結果如表5所示。由表可知，所有機制變量和解釋變量均至少在10%水平上顯著。但是可以看到，貿易政策不確定性指數與融資約束的回歸系數顯著為正，但是在以式 （5）為模型進行回歸的結果中（表5列（2）），融資約束與研發投入的系數顯著為負，而貿易政策不確定性的系數卻顯著為正，即間接效應（-7.2866×0.0001）與直接效應（0.0030）異號，此時報告為遮掩效應，即意味著假設H2a得證。

與上述不同，通過觀察表5列 （3）～（6）的回歸結果，可以發現機制變量債務融資、股權融資這兩者與融資約束表現出的機制效應不同，債務融資和股權融資的間接效應與直接效應的符號相同，這意味著假設H3b和H4b得證，即貿易政策不確定性分別通過債務融資和股權融資作用于研發投入的間接效應（-0.0000×-1.1942和-0.0004×-0.3700）都為正，且貿易政策不確定性與研發投入的直接效應（0.0022和0.0022）也為正。

表5 機制檢驗結果

5 貿易政策不確定性對技術創新的異質性分析

通過查閱已有研究文獻，發現政治關聯能夠通過信息效應和資源效應來緩解民營企業的融資約束［24］，因此本文認為有政治關聯的企業意味著更低的融資約束，進而增強技術創新能力。表6列 （1）的回歸結果即印證了本文的猜想。

根據李小忠 （2021）［25］的研究，將企業生命周期分為3個階段：初創期（1～6年）、成長期（7～11年）與成熟期（12年及以上）。由于已經剔除了2017及以后上市的公司，因此樣本中不含初創期的企業。在中美貿易戰帶來的貿易政策不確定性上升的大環境下，成長期的企業面臨未來的挑戰更為嚴峻，更希望通過提升自身的核心競爭力來保證企業存活下去［26］，因此，本文認為位于成長期的企業在貿易政策不確定性上升時會更傾向于提升自身的研發投入。表6列 （2）的回歸結果即印證了本文的猜想。

競爭程度的差異會影響企業做出技術創新的決策。中美貿易戰帶來了貿易政策不確定性的上升，而面臨著更為激烈的競爭程度的企業，會使企業面臨技術迭代更新的壓力，更迫切地想通過增加研發投入來提升自己的核心競爭力，以謀求在貿易政策不確定性如此之高的大環境下生存發展［27］。表6列 （3）的回歸結果即印證了本文的猜想。

位于東部沿海省（區、市）城市的企業所面臨的競爭壓力更大，企業需要擁有更高的技術創新水平才能在激烈的市場中生存發展下去，因此更有動力去進行技術創新；經濟發展狀況越好的省（區、市），市場的競爭壓力也越大，根據上文提到的 “搶占效應”理論，在貿易政策不確定性上升時處于經濟發展狀況更好的省（區、市）的企業會更加傾向于投入更多的資金進行技術創新研發投入。表6列 （4）和列 （5）的回歸結果即印證了本文的猜想。

表6 異質性分析檢驗結果

綜上所述，上文異質性分析的結論均得到證實。

6 結論與啟示

本文運用2016～2020年滬深A股上市公司的數據，基于中美貿易戰的大背景，研究分析了中美貿易戰和我國企業技術創新的關系及融資在其中的影響機制。主要結論如下：（1）中美貿易戰帶來的貿易政策不確定性上升會促進我國企業的技術創新研發投入；（2）貿易政策不確定性會使得企業面臨更嚴峻的融資約束，而融資約束的上升會使得企業的研發投入產生相應的下降，但是貿易政策不確定性給研發投入帶來的主效應仍然是正的，也即融資約束起到的是 “遮掩效應”作用；而貿易政策不確定性會讓企業的債務融資和股權融資在規模上都會有相應的下降，但不論是債務融資還是股權融資，貿易政策不確定性通過融資規模作用于研發投入的間接效應都是正的，這意味著貿易政策不確定性的上升使得企業融資規模下降的同時，反而有了資金和決策的空間來提高內部研發投入，即融資規模的作用機制表現為 “促進作用”； （3）異質性分析表明，對于那些有政治關聯的企業、位于成長期的企業、處在競爭程度更為激烈的行業的企業以及處于沿海省（區、市）或者發達省（區、市）的企業，在貿易政策不確定性上升時都更有動力加大技術創新研發投入。

根據上文得出的結論，在此提出幾點建議：

（1）政府應提升制定政策的針對性和靈活性。政府要針對不同的企業靈活施策，調節好企業面臨的融資約束，在推動企業技術創新中發揮政府主導的作用。

（2）企業要加強對貿易政策不確定性的應對機制建設。在貿易政策不確定性帶來的大環境波動性加大的情況下，做好內部資金的分配，控制好債務融資與股權融資的規模，防止企業過度金融化而 “脫實向虛”，通過適度的金融化，提供融資 “蓄水池”，推動內部技術創新的發展。

（3）異質性分析表明我國資本市場的資金配置效率仍不高，企業之間的競爭仍存在不公平現象。為激發市場經濟的活力，政府應該為企業建立完善的制度保障，推動市場所有企業持續健康發展。