风险还是机遇：经济政策不确定性对制造业突破式创新的影响

胥朝阳，赵晓阳，徐 广

(武汉纺织大学 会计学院，湖北 武汉 430200)

0 引言

经济全球化的今天，技术进步和创新已成为国家发展的重要驱动力，更是国家综合实力的重要体现。中共十九大报告指出，科技创新是提高社会生产力和综合国力的战略支撑，必须摆在国家发展全局的核心位置，加快创新型国家建设。制造业是实体经济的主体，更是建设创新型国家的主动力，在国家产业转型升级与高质量发展中扮演着至关重要的角色。近年来，中国经济增长速度趋缓，全面深化改革进程加快，周边国家对华政策不断发生变化，国内制造业创新环境面临较大的不确定性。Baker教授团队统计的全球经济政策不确定性指数显示，现阶段全球经济政策不确定性指数接近历史最高。由国外环境看，2008年金融危机对全球资本市场形成巨大冲击；2011—2014年欧洲次贷危机波及全球金融市场，造成一定的负面影响；2017年，英国脱欧公投与2018年中美贸易战不断升级，进一步加剧了全球经济政策的不确定性，中国经济政策不确定性随之升高。由国内环境看，中国改革开放40多年来虽然取得了巨大成就，但前期发展带来的经济与民生问题(地区贫富差距加大以及教育、农业、养老问题)慢慢凸显。为应对新问题，中国于2014年拉开了全面深化改革的序幕，出台了一系列经济政策进行市场引导，如“中国工业4.0”建设、“一带一路”倡议、自由贸易区试点等。新政策实施在促进经济发展、解决现实经济问题方面成效显著。由于解读不同，政策实施进度与执行力度也存在差异，导致每个地区企业经营与创新环境面临的不确定性随之升高。

习近平同志指出，工业化是现代化的基础和前提，制造业是推动工业化和现代化的主力军。制造业是实体经济的主体，更是技术创新的主战场，推动制造业高质量发展是避免中国经济陷入脱实向虚困境的重要举措。2017年联合国发布的《世界知识产权指标》报告显示，中国专利申请数量为138.16万余件，占全球总量约44%，居世界第一，但专利质量远远落后于美国等发达国家。实现制造业高质量发展，不仅要重视专利数量，更要重视专利质量，提高突破式创新能力。国内外宏观经济政策波动频繁使企业创新环境面临较大不确定性，对于制造业突破式创新而言，是风险还是机遇值得进一步探究。因此，围绕经济政策不确定性如何影响制造企业突破式创新进行理论分析与实证研究，对于创新型国家建设具有重要战略意义。本文以2010—2017年中国A股制造业上市公司非平衡面板数据为样本，探究经济政策不确定性对制造企业突破式创新的影响机制，并基于行为金融学视角研究管理者过度自信的调节作用。

本文可能的贡献如下：第一，丰富了有关经济政策不确定性研究，现有文献较少研究经济政策不确定性对制造企业创新的影响，更关注研发投入，较少关注创新产出问题。第二，本文将创新产出进行细化分类，主要针对制造业突破式创新进行研究，与创新驱动发展战略理念相契合，对于实体经济高质量发展具有重要意义。第三，现有文献大多基于管理者理性角度研究企业创新投入与产出，本文由行为金融学中管理者非理性视角切入，分析管理者过度自信的调节作用，拓展了行为金融学在企业创新方面的研究。第四，通过进一步分析，找出一条“经济政策不确定性—融资约束—突破式创新”传导路径，丰富了经济政策不确定性对企业创新影响的研究。

1 文献综述与研究假设

1.1 经济政策不确定性与突破式创新

熊彼特创新理论认为，创新既是经济发展的本质，也是企业保持市场地位、迅速发展的重要驱动力。企业创新可以进一步细分为突破式创新与渐进式创新，其中，渐进式创新是根据以前经验在原来产品或技术的基础上加以改进，如实用新型专利与外观设计专利；突破式创新是指通过研发活动生产出具有实质性新功能的产品或工艺流程，如发明专利[1]。虽然突破式创新难度大于渐进式创新，但其带来的颠覆性新产品将使企业获得巨大收益，对企业发展具有重要战略意义。创新活动具有长期性、不确定性以及高投资等特点，尤其是突破式创新活动更易受到宏观环境与微观环境的影响。Gulen(2016)指出，经济政策不确定性是指政府在未来某个时期内将会改变现有经济政策或者出台新政策的无法预知性，表现为市场主体无法准确预测政府行为。如2008年金融危机爆发波及全球资本市场，2011—2014年的欧洲次贷危机对中国造成一定冲击，2018年中美贸易战给中国先进制造业带来一定的负面影响。为了应对风云变幻的全球经济环境，我国政府先后实施了“四万亿元刺激经济计划”、“大众创业、万众创新”、“工业4.0”、“供给侧改革”、“一带一路”倡议等宏观经济政策。上述经济政策的出台，一方面能够缓解我国面临的经济发展困境，另一方面导致企业创新环境面临较大的不确定性。

部分学者认为，经济政策不确定性对企业创新具有激励作用[2,3]，当环境不确定性提高时，企业为了在高度不确定的市场中生存，会加大创新投入[4]，以抓住机遇、占领市场[5]。另一部分学者认为，不确定的经济政策环境对企业投资行为会产生负面影响[6]，加剧银行信贷风险，致使企业融资约束问题更加严重[7]。内生增长理论认为，不确定性将给企业创新带来负面影响，技术创新本身的不确定性，加之宏观环境不断变化的压力会使企业创新行为产生滞后性(Marcus，1981)，不仅会减少当期专利申请数量[8]，也会降低创新效率[9]。经济政策不确定性给企业带来的是风险还是机遇至今未得到一致结论，成为学术界关注的热点问题。

制造企业是突破式创新的主体，经济政策环境不仅会影响制造企业经营活动，也会对企业投资行为产生影响。创新项目是企业投资的重要组成部分，主要目的是为了在合适的时机获取创新项目所带来的期权收益。经济政策不确定性提升会加剧企业投资环境波动，导致制造业创新投资风险上升，进而抑制创新投资积极性。综上所述，经济政策不确定性对制造业创新环境的影响主要分为两个方面：第一，基于委托代理理论视角，经济政策不确定性提升会导致经理人难以预测未来市场走势，无法准确判断创新项目带来的预期收益，为避免自身利益及声誉受损，会减少突破式创新项目投资。第二，基于实物期权理论视角，制造企业创新项目具有投入资金大、周期长、不可撤销性等特点[10]，突破式创新项目更是如此。经济政策不确定性提升使投资环境发生剧烈变化，企业获取信贷资源和市场合法性变得困难，融资成本上升，何时创新、如何创新等问题成为企业面临的首要问题。该理论认为，企业具有推迟投资的权利，可根据市场环境变化选择何时投资，减少不确定性环境中的创新投资，进而对创新绩效产生负面影响。基于以上分析，本文提出以下假设：

H1：在其它条件不变的情况下，经济政策不确定性对制造业突破式创新具有抑制作用。

1.2 行业特征异质性影响

实体经济是创新型国家建设的重要支柱，发展实体经济的关键是实现制造业高质量发展。制造业既包括航天、电子等先进制造业，也包括食品加工、服装服饰等传统制造业。新技术、新产品发展是先进制造企业的灵魂，成本与市场优势成为传统制造企业发展的关键。因此，加快技术创新环境建设是推动先进制造业发展的基础工作。经济政策不确定性指数升高，企业投资环境发生变化，从而强化金融资产分配对研发投入的挤出效应[11]。先进制造业研发活动活跃、资金投入力度大，对突破式创新能力要求高。对于实施成本领先、产品差异化战略的传统制造企业而言，创新活动稳定、研发资金需求小，突破式创新要求较低。随着经济政策不断变化，企业为应对外部环境变化的冲击，需保持资金流充足，故企业研发投入金额会产生巨大波动。此时，先进制造业对经济政策环境变化的敏感度明显高于传统制造企业[12]。因此，相比传统制造业而言，金融资产分配与研发投入的挤出效应在研发活动频繁的先进制造业中更显著[13]。基于以上分析，本文提出以下假设：

H2：在其它条件不变的情况下，先进制造业中经济政策不确定性对制造业突破式创新的抑制作用比传统制造业更显著。

1.3 管理者过度自信的调节作用

过度自信是行为金融学的四大研究成果之一。行为金融学理论认为，过度自信是人们普遍存在的一种心理现象，由于对自我认知准确性过度自信，会系统性地低估某类信息的危害性并高估其它信息的有益性。Gervaris、Heaton&Odean(2002)将过度自信定义为：认为自己知识的准确性比事实程度更高的一种信念，即对自己信息赋予的权重大于事实上的权重。管理者作为企业运营核心人员，同时也是决策制定者和活动组织者，肩负着企业发展的重任，因而企业创新活动必然会受到管理者认知特征的影响。

高阶理论认为，创新投资是企业发展的一种战略行为，受内外部环境与企业管理者认知及有限理性的影响。基于高管非理性视角，当管理者存在过度自信心理时，风险偏好增大，风险承受能力随之提高。创新活动具有高收益、高不确定性特点，过度自信的高管出于自身声誉及公司利益的考量，往往会选择高收益的项目进行投资。例如，过度自信的管理者在并购重组中持乐观态度，频繁进行并购活动，导致企业绩效降低[14]。管理者过度自信程度不同，对经济政策波动预期不同，最终带来的经济后果也不同。创新项目与并购重组都属于高风险、高收益的投资方式，过度自信的管理者倾向于选择上述两种方式进行投资。一方面，过度自信的管理者对于突发事件负面影响的认知是有限的[15]，制造业突破式创新项目是一种风险性高、周期长的投资活动，过度自信的管理者会高估创新项目的预期收益与自身问题解决能力，低估突破式创新项目失败的几率，从而加大创新项目投资力度。另一方面，面对经济政策不确定性程度加大、有效信息传递速度变慢的市场环境，过度自信的管理者反而认为机遇大于风险，不会延迟对于创新项目的投资，而是会为了抓住机遇期加大投资力度[16，17]。基于以上分析，本文提出以下假设：

H3:在其它条件不变的情况下，管理者过度自信会削弱经济政策不确定性对制造业突破式创新的影响。

2 研究设计

2.1 样本选择与数据来源

本文选取2010—2017年处于持续经营状态的全部A股制造业上市公司数据作为原始研究样本。其中，解释变量与控制变量均选取2010—2016年数据，创新专利数据选取2011—2017年数据，并作以下处理：①剔除2017年当年及以后年份上市公司以消除IPO因素影响；②剔除被监管机构ST、PT或者发生重大变故等特殊情况公司；③剔除与本研究相关数据缺失公司；④剔除数据异常公司。为了缓解内生性问题，解释变量与控制变量均滞后被解释变量一年，最终选择有效样本量共4 104个。此外，为了消除异常值的影响，对所有变量进行上下1%的缩尾处理。本文专利申请数量来源于国泰安数据库(CSMAR)，控制变量数据来源于东方财富Choice数据库，非财务数据来源于各公司公开披露的年报以及巨潮资讯等相关网站，数据处理软件为Stata14.0。

2.2 变量设计

(1)被解释变量：突破式创新(PAT)。专利数量既是企业创新成果的主要形式，也是衡量企业创新能力的直观指标。其中，发明专利属于突破式创新，实用新型与外观设计专利属于渐进式创新。专利数据分为申请专利和授权专利，考虑到专利授权数会受政企关系、审批时间等因素影响，在衡量创新绩效时不如专利申请数更具代表性，并且专利申请数据更易获取，故本文将发明专利申请数作为突破式创新的替代变量。此外，为了控制内生性并减少异方差现象，同时考虑创新活动的滞后性，选取下一年专利申请数量加1后取自然对数处理。

(2)解释变量：经济政策不确定性(EPU)。参考王朝阳、顾夏铭与李建军等(2018)的相关文献，采用由Baker、Bloom、Davi构建，斯坦福大学、西北大学(美国)和芝加哥大学联合披露的中国经济政策不确定性指数加以测量。该指数以《南华早报》为分析对象，在每年新闻报道中搜集包括中国、经济、政策以及不确定性4个关键词的相关文章，通过手工甄别有效信息，将上述相关文章频数除以当月文章总数量，得到的比重就是当月经济政策不确定性指数，该指数得到国内外普遍认可。本文在选取中国经济政策不确定性指数的基础上，将月度不确定性指数赋予相同权重，最终计算得到算术加权平均值作为年度不确定指数。此外，为了降低异方差的影响，将年度经济政策不确定性指数取对数处理。

(3)特征变量：按照证监会行业分类标准，将航天、电子等先进制造业记为“1”，食品加工、服饰等传统制造业记为“0”，以此作为分组依据。

(4)调节变量：管理者过度自信(OC)。管理者过度自信的衡量方式存在多种形式，国外文献多采用管理者持有期权状况与企业盈利预测偏差等，但由于我国期权激励制度不完善，管理者持有期权状况并不能很好地衡量自信程度，企业盈利预测经常会受到不可控因素的影响。因此，本文借鉴魏哲海[18]的研究，采用总经理个人特征构建管理者过度自信的综合指标。按照总经理性别、年龄、学历以及两职合一情况进行综合打分，具体测度如下：

首先，心理学研究认为，男性比女性更激进，风险偏好更高，更容易产生过度自信心理。SexScore：若总经理为男性取值为“1”，女性则取值为“0”。

其次，心理学与高管个人特征相关文献研究表明，相比于年轻管理者，年龄大的管理者阅历更丰富，考虑问题更细致，更能够正视自身优缺点。由此可见，年龄越小的管理者越容易过度自信。公式如下，其中，max(Age)、min(Age)表示所有样本中总经理年龄的最大值与最小值。

再次，行为金融学研究表明，受教育程度越高的人越容易产生过度自信心理。因为受教育程度越高，知识储备量越大，认为自己犯错误的几率越小。DegreeScore：将总经理具有本科及以上学历的赋值为“1”，本科学历以下的赋值为“0”。

最后，总经理兼任董事长职务时，通常认为自己的专业能力强，在决策时容易出现过度自信。PosiScore：将总经理两职合一的样本赋值为“1”，否则赋值为“0”。

依据总经理个人特征分数计算算术平方根，综合得分就是管理者过度自信程度。综合指标值越大，管理者就越容易产生过度自信。

(5)控制变量：根据齐秀辉(2016)的经验，选取公司规模(SIZE)、资产负债率(LEV)、成长性(GROW)、股权集中度(S)、现金比率(CAR)、托宾Q值(TQ)与公司年龄(AGE)作为控制变量。变量定义和描述如表1所示。

表1 变量定义与测量方法

2.3 模型构建

为了考察经济政策不确定性与制造业突破式创新绩效的关系，构建如下多元回归模型：

PATi,t=α0+α1EPUi,t-1+α2Controlsi,t-1+εi,t

(1)

考虑到创新活动具有时间性，并且为了缓解内生性问题，模型(1)将所有解释变量和控制变量均滞后被解释变量一期。

为了考察经济政策不确定性对制造业突破式创新的影响是否因行业特征异质性而存在差异，将制造业上市公司按照二级代码分为先进制造业与传统制造业，通过模型(1)进行分组检验。为了检验管理者过度自信在经济政策不确定性与制造业突破式创新关系中的调节作用，将EUP与OC的交乘项引入模型(1)，建立模型(2)。

PATi,t=α0+α1EPUi,t-1+α2OCi,t-1+α3EUPi,t-1×OCi,t-1+α4Controlsi,t-1+εi,t

(2)

3 实证分析

3.1 描述性统计分析

运用Stata14.0软件进行数据分析，得到所有变量描述性统计分析结果，如表2所示：PAT均值为1.922，标准差为1.269，最小值与最大值之间相差较大，表明制造企业创新能力存在差异，可能是行业特征异质性所致。EPU指数均值为5.216，最小值与最大值之间存在较大差异，其原因是自2008年金融危机以来，全球经济政策环境波动较大，为应对此波动，中国政府出台的新政策增加了环境不确定性。OC的标准差为0.154，最小值与最大值之间具有较大差异，说明样本中不同管理者的自信程度存在差异。表2表明，经济政策不确定性与突破式创新关系研究具有重要现实价值。

表2 描述性统计分析结果

3.2 相关性分析

Pearson相关系数表显示，经济政策不确定性与制造业突破式创新负相关；高管过度自信与创新产出负相关。以上相关性结果与前文部分假设相符，可以初步判断变量之间的关系，具体影响机理需要作进一步回归分析。Pearson相关系数表中的P值均小于0.5，说明变量之间的共线性程度较小。此外，采用方差膨胀因子VIF检验变量之间是否存在多重共线性，结果显示，所有变量的VIF值均通过多重共线性检验。综上可知，各变量之间不存在多重共线性，变量选取得当，具体结果如表3所示。

3.3 回归分析

运用Stata14.0软件对样本进行回归分析，得到模型(1)的回归结果。由表4可知，全样本中经济政策不确定性(EPU)系数为-0.220，在1%的水平上显著负相关，说明经济政策不确定性对制造业突破式创新具有抑制作用，验证了H1。第2-3列是按照行业特征异质性进行的分组检验，先进制造业样本中经济政策不确定性系数为-0.244，在1%的水平上显著负相关，但传统制造业样本中经济政策不确定性系数不显著。由组间差异分析得到的P值看，相比于传统制造业，经济政策不确定性对先进制造业突破式创新的抑制作用更显著。经济政策不确定性对制造业的影响会因行业特征不同而存在差异，验证了H2。综上所述，经济政策不确定性加大了企业创新环境不确定性，导致投资风险提升，从而降低当期制造企业突破式创新绩效。因此，面对不确定的经济政策环境，公司管理者应增强市场洞察力，积极采取应对措施，将风险转化为机遇，提高技术创新能力。

表3 Pearson相关系数

表5为模型(2)的回归结果，由表5可知，全样本中经济政策不确定性(EPU)对制造业突破式创新(PAT)的抑制作用显著，加入调节变量与交乘项之后，交乘项系数为-0.519，在10%的水平上显著负相关，表明管理者过度自信减弱了经济政策不确定性对制造业突破式创新的抑制作用。其原因是不确定性经济政策环境下，过度自信的管理者更具有冒险精神，会低估投资风险，高估创新项目带来的收益，从而加大研发投入力度，削弱经济政策不确定性对突破式创新的抑制作用，H3得到验证。

3.4 稳健性检验

(1)关于内生性的讨论：工具变量法。由于经济政策属于国家层面的宏观调控，企业个体微观行为难以对国家宏观经济政策环境产生影响，因而经济政策不确定性与制造业突破式创新绩效之间产生反向因果关系的几率很小。同时，为了缓解内生性问题，本文将解释变量与控制变量均相对于被解释变量滞后一年。为了验证结果的可靠性，采用工量变量法进行稳健性检验。借鉴张峰等[19]的研究，选取印度经济政策不确定性指数作为中国经济政策不确定性的工具变量。选取印度经济政策不确定性指数作为工具变量的原因如下：第一，中国与印度都是发展中国家，也是新兴经济体的代表，在经济发展周期上具有相似性。第二，中国与印度同属于亚洲，在文化、制度环境方面存在很多相似性。第三，中国与印度都是亚洲新兴经济体，西方发达国家的亚太地区经济政策对两国的影响具有相似性。第四，中印贸易越来越频繁，据中国海关总署统计数据显示，中印贸易交易额2017年增长达到新高峰，中国已成为印度第一大贸易合作伙伴。

表4 经济政策不确定性与突破式创新

注：(1)*表示p<0.1,**表示p<0.05,***表示p<0.01; (2) 括号中为t统计值,t值经White异方差修正，下同

表5 管理者过度自信的调节作用

具体操作如下：首先，进行弱工具变量检验，结果显示，Cragg-Donald Wald F统计量的值均大于经验值10，说明工具变量选取合理；然后，将印度经济政策不确定性指数作为中国经济政策不确定性的工具变量进行回归，研究结果与前文并无差异，验证了前文结果的稳健性，回归结果如表6所示。

表6 工具变量回归结果

(2)替换主要变量测量方式。进一步扩大样本量，增加控制变量，对管理者过度自信指标重新度量并进行稳健性检验。回归结果见表7与表8，结果显示与前文并无实质性差异，研究假设依然成立，验证了前文结果的可靠性。具体过程如下：参照姜付秀(2009)、易靖韬[20]对管理者过度自信的衡量方式，选取高管薪酬相对比例作为过度自信测量指标。上市公司高管薪酬一方面是由董事会参照公司章程制定的，另一方面会根据公司自身发展情况进行调整。企业发展现状与前景在一定程度上反映出高层管理者的才能和战略眼光，相关研究表明，高管薪酬越高，越容易出现过度自信心理。鉴于数据可得性，本文使用前3名高管薪酬之和与所有高管薪酬总和之比表示高管薪酬的相对比例，数值越大，管理者过度自信程度就越高。

(3)固定效应模型替换性检验。考虑到样本数据个体效应可能导致的偏差，采用固定效应模型进行稳健性检验，回归结果与前文无实质性差异，说明本文实证结果具有可靠性。由于篇幅有限，固定效应模型回归结果此处不作赘述。

4 进一步分析

4.1 基于产权性质视角

表9为进一步区分企业产权性质的分组检验结果，结果显示，经济政策不确定性对非国有制造企业突破式创新的影响显著，而在国有制造企业样本中抑制作用不显著。之所以出现上述结果，可能是因为：①国有制造业受政府国有资产管理部门直接管辖，政治关联强而信息不对称风险低，经济政策变动信息传递速度快，相比非国有制造业而言，受经济政策不确定性的影响较小；②非国有制造业在资本市场上的活跃程度高，对外投资灵活度大，但是在银行信贷、融资方面缺乏国有制造业的优势，对全球经济政策环境变化敏感度较高。

表7 经济政策不确定性与突破式创新

表8 管理者过度自信的调节作用

按照企业产权性质划分后，管理者过度自信调节作用的回归结果如表10所示。结果显示，管理者过度自信的调节作用只存在于非国有制造业样本中，原因可能是由于国企高管都是由政府部门委派，出于职位晋升与自身利益考量，国企管理者在不确定的经济政策环境中会避免选择投资风险偏高的创新项目。对非国有制造企业而言，高管薪酬与企业业绩挂钩，管理者薪酬越高、能力越强，过度自信程度就越高。企业创新能力尤其是突破式创新能力是制造企业发展的关键，是企业价值提高的核心竞争力。非国有制造业中，管理者一方面出于声誉及利益考量，会加大企业研发力度，提高企业绩效；另一方面管理者的过度自信程度高，具有冒险精神，风险承担能力较强，易低估创新项目与经济政策不确定性风险，反而会加大研发投入力度。因此，管理者过度自信的调节作用在非国有制造业样本中更显著。

表9 按照企业产权性质分组检验结果

4.2 经济政策不确定性影响制造业突破式创新路径分析

企业外部融资主要来自于投资机构或银行。随着经济环境不确定性提升，企业与投资者之间的信息不对称程度提高，投资者与银行将减少对企业创新项目的投资和借款，导致企业融资成本升高，外部融资渠道受阻，在建创新项目资金链断裂，当期制造企业突破式创新绩效下降。基于此，经济政策不确定性对制造业突破式创新的抑制效应，很可能是由于融资约束导致的。本文进一步构建经济政策不确定性、融资约束与突破式创新的中介效应模型，以检验融资约束是否起到了中介效应。对于融资约束的测量主要有以下方法：KZ指数(Lamont等，2001)、WW指数(Whited & Wu，2006)和SA指数(Hadlock & Pierce，2009)等。其中，SA指数采用公司规模和公司年龄测量，企业规模与年龄具有较强的外生性，能够避免选取财务指标测量带来的内生性问题。因此，本文借鉴鞠晓生、卢荻[21]的研究，构建SA指数，SA= -0.737 * Size + 0.043 * Size^2 - 0.04 * Age，SA指数绝对值越大，说明融资约束程度越小。

表10 管理者过度自信的调节作用——按照产权性质划分

根据温忠麟等[22]的中介效应检验方法，建立计量模型(3)、模型(4)与模型(5)。

PATi,t=α0+α1EPUi,t-1+α3Controlsi,t-1+εi,t

(3)

SAi,t=β0+β1EPUi,t-1+β3Controlsi,t-1+εi,t

(4)

PATi,t=γ0+γ1EPUi,t-1+γ2SAi,t-1+γ3Controlsi,t-1+εi,t

(5)

表11是融资约束的中介效应检验结果，模型(3)中经济政策不确定性(EPU)系数为-0.231，在1%的水平上显著负相关，说明经济政策不确定性指数越高，制造业突破式创新绩效越低。模型(4)检验了融资约束(SA)与经济政策不确定性(EPU)的关系，EPU的系数为-0.058，在1%的水平上显著负相关。经济政策不确定性指数越大，SA指数越小，融资约束问题越严重，说明不确定的经济政策环境加剧企业融资约束。模型(5)在模型(3)的基础上加入融资约束(SA)变量，此时SA的系数为0.484且在1%的水平上显著正相关，与预期一致。即SA指数越大，融资约束越小，资金越充足，制造企业突破式创新绩效越高。此时，EPU的系数为-0.202，仍在1%的水平上显著负相关，调整后R2也由模型(3)的17.7%上升到模型(5)中的18.1%。中介效应检验结果表明，融资约束在经济政策不确定性与制造企业突破式创新绩效的关系中起部分中介作用。经济政策不确定性对突破式创新绩效的抑制作用有部分因素是由融资约束问题引起的，验证了前文假设。简言之，经济政策不确定性给资本市场带来摩擦与冲击，使企业外部融资成本升高，融资约束问题严重，企业创新项目资金链面临断裂风险，最终导致突破式创新绩效降低。

表11 经济政策不确定性、融资约束与突破式创新

5 结论与建议

5.1 结论

近年来，宏观经济环境对企业微观行为的影响成为研究热点。本文利用2010—2017年中国A股制造业上市公司数据，探讨经济政策不确定性对制造业突破式创新的影响机制，并将行为金融学理论相关成果纳入上述框架，考察管理者过度自信在经济政策不确定性与制造企业突破式创新关系中的调节作用。研究发现，经济政策不确定性对制造企业突破式创新具有抑制作用；相比传统制造企业，经济政策不确定性对先进制造业突破式创新的抑制作用更显著；管理者过度自信削弱经济政策不确定性对制造业突破式创新的抑制作用；基于企业产权性质视角，发现经济政策不确定性对制造业突破式创新的抑制作用与管理者过度自信的调节作用只存在于非国有制造业样本中。通过进一步分析经济政策不确定性影响制造企业突破式创新的路径发现，融资约束在经济政策不确定性对突破式创新的抑制作用中起部分中介作用。

本文对制造企业高质量发展具有重要启示。资本市场上的竞争愈演愈烈，产品升级周期缩短，突破式创新无疑是制造业转型升级的关键。全面深化改革阶段，中国经济要避免脱实向虚，不能仅仅局限于渐进式创新方式，更要重视企业突破式创新。全球经济政策环境变化莫测，只有提高企业创新效率与质量，实现制造业高质量发展，才能加快创新型国家建设步伐。本研究引入行为金融学理论，为制造企业创新发展提供新视野：在经济政策环境不确定时，适当聘用具有冒险精神、自信的管理者有助于降低经济政策不确定性给企业创新带来的负面影响。制造企业在转型升级过程中应避免盲目模仿，要拥有自己的核心技术。不确定的经济政策环境下要培养相应的风险应对能力，特别是要培养具有企业家精神的管理者，这对企业稳定发展至关重要。

5.2 启示

(1)先进制造业与传统制造业在经济发展过程中扮演着不同角色，在突破式创新能力方面存在差异。因此，政府出台的新政策应具有针对性，应事先评估政府政策对不同行业特征企业的影响，尽量营造稳定、公平、具有过渡性的市场环境。

(2) 非国有制造企业在银行信贷方面不具备国有企业优势，对经济政策环境变化的敏感性较高，融资约束问题严重。因此，地方政府应引导企业与银行构建新型银企关系，增强非国有企业活力与竞争力，缓解中小企业融资难问题。

(3) 企业层面应该完善决策应急系统，在不确定的市场环境下及时调整企业战略与决策，应对宏观环境变化带来的负面影响。

(4) 管理者是企业决策者与引领者，宏观环境不确定性对企业而言既是机遇也是挑战，管理者应具有冒险和自信精神，从而使公司在竞争激烈的全球市场中脱颖而出。