经济政策不确定性感知对企业数字化转型影响研究-凯发娱乐官网

1. 引言

当前正值百年未有之大变局，国际市场萎靡、贸易保护主义和公共卫生安全等事件频繁冲击，为避免经济过度衰退，我国政府出台一系列措施政策以缓解面临的经济困境，但是频繁的经济政策变动，加剧了经济政策不确定性。基于baker等研发的经济政策不确定性指数(epu)，通过观察发现我国经济政策的不确定性程度总体处于上升状态，并在2020年达到巅峰。快速上升的经济政策不确定性对经济发展造成了一系列负面影响，如提高市场经营风险[1]、加剧资本外流[2]或引发经济动荡[3]等。党的二十大强调“要加快建设网络强国、数字中国。建设数字中国是数字时代推进中国式现代化的重要引擎，是构筑国家竞争新优势的有力支撑。”对于企业而言，进行数字化转型，利用大数据、人工智能等技术能够改善公司经营状况，是顺应新时代发展，实现高质量发展的新动能。而企业作为市场经济的微观主体，其需要根据预期进行决策[4]，频繁的政策变动会干扰企业的预期形成。企业经济政策不确定性感知必然会影响企业的数字化转型程度与意愿。

为探索企业经济政策不确定性感知对其数字化转型程度的影响，本文采用2012~2022年制造业a股上市公司的数据，分析企业经济政策不确定性感知对其数字化转型的影响。本文的贡献在于，从微观主体企业出发，从企业层面度量经济政策不确定性感知有助于理解宏观和微观层面的因素如何共同影响企业决策，丰富了企业不确定性感知文献。

2. 理论分析与假说提出

2008年次贷危机过后，我国政府为避免经济出现过度衰退，颁布一系列政策措施以解决经济面临的困境，频繁变动的政策，虽然缓解了经济困境，但也提高了企业面临的不确定性。竞争逃离理论认为，当企业受到冲击时，会倾向于通过技术创新的方式提升核心竞争力，所以，当企业受到经济政策不确定性上升带来的冲击时，会呈现出更高的数字化转型意愿[5]。将人工智能、大数据、区块链、云计算等数字技术应用于企业生产，可以提高企业运营调整的敏捷性、降低经营成本，从而提升企业的竞争力和全要素生产率[6]。数字化转型还能通过对企业原有技术体系和生产系统进行数字化改造和升级，实现生产方式的优化和管理水平的提高[7]。借助数字技术，管理者能够掌握市场动态信息，从而避免非理性决策[8]。在同群效应的引发下[9]，企业管理者会倾向于推进数字化转型以降低经济政策不确定性带来的负面效应。基于此，本文提出如下假设：

h1：企业经济政策不确定性感知会促进企业进行数字化转型。

随着经济政策不确定性的加剧，企业面临着日益增加的经营成本和经营风险，这些因素对企业是否选择数字化转型产生了复杂而多方面的影响。首先，经济政策的高度不确定性增加了企业与市场之间的信息壁垒，导致经营效率下降，从而推高了企业的运营成本[10]。其次，这种不确定性还导致上下游产业市场需求频繁波动[11]，进一步加剧了企业业绩的不稳定性，增大了经营风险。考虑到数字化转型往往需要巨大的技术投资和较高的转型成本，一些企业可能会选择在经济政策不确定性较高时延迟转型，以规避可能带来的额外风险[12]。综上所述，当企业的经济政策不确定性感知上升，所引致的企业经营成本和经营风险将使得企业选择延迟数字化转型。基于此，本文提出如下假设：

h2：企业经济政策不确定性感知会抑制企业进行数字化转型。

3. 回归分析

3.1. 数据来源

本研究选取2012-2022年中国a股制造业上市公司。样本选取制造业是因为相对于服务业来说制造业做为实体行业，数字化转型难度更大，企业之间差异更加明显。样本周期起始于2012年，是因为中国从2012年开始加大了数字经济建设的步伐[13]。本文数据来自csmar数据库，为使实证结果更加准确可靠，本文对数据做了如下初始处理：(1) 本文剔除st和*st的企业样本；(2) 删除连续缺失数据超过五年公司；(3) 只保留12~22年期间至少续存3年的企业。为消除异常值影响，本文对所有数据变量在1%的水平上进行了winsorize处理，最终得到20,330个观测值。

3.2. 变量定义与描述性统计

(1) 被解释变量

本文的被解释变量是企业数字化转型(dig)。首先通过python软件将上市公司年报由pdf转化为txt格式，提取其中md&a (管理层讨论与分析)内容；随后，本文借鉴吴非等的做法，通过计算md&a中关于数字化转型的词频，将词频数作为数字化转型的代理变量。从人工智能技术、区块链技术、云计算技术、大数据技术、数字技术应用这五个维度，构建了约79个词频的词库，用于测度该企业数字化转型水平。具体的，gen dig = ln (1 关键词频)。

(2) 核心解释变量

本文的核心解释变量是企业经济政策不确定性感知(fepu)。当前文献主要把经济政策不确定性看做是一种宏观冲击，如baker等构建的用于度量国家或地区层面的经济政策不确定指数。本文将参考聂辉华[14]等的研究，构建企业层面的经济政策不确定性指数，具体方法如下：假定上市企业i在t年份的年报中句子数量为s_it，首先，利用python软件将上文中提取出的md&a以中文句号为分隔符分割为句子，统计每份md&a中的句子数量；其次，总结构建出“不确定性”与“经济政策”词语列表，同时使用python中jieba模块对每个句子(s)进行分词处理，搜索每个句子中出现的词，如果某个句子中出现表示不确定性的词，则把该句子视为表示不确定性的句子，如某个句子中同时出现表示“不确定性”和“经济政策”的词语，就将该句子识别为表示“经济政策不确定性”的句子(p)，若md&a中所有词语数量用n表示，经济政策不确定性的句子中不确定性词语的数量用n_s表示；如果md&a中句子总量用sαt表示，经济政策不确定性句子用p表示，则可用(1)、(2)式衡量上市企业i在t年份的企业经济政策不确定性感知。

fepu_w it = ∑ s=1 s it n s i p ( s )/n (1)

fepu_s it = ∑ s=1 s it i p ( s )/ s it (2)

其中，i p ( s ) 是示性函数，当s∈p 时，i p ( s )=1 ；s∉p 时，i p ( s )=0 。

(3) 控制变量

本文参考既有研究，主要选取反映企业财务特征以及公司治理特征的相关变量作为控制变量，包括公司规模、资产负债率、总资产净利润率、净资产收益率、两职合一、前十大股东持股比例、托宾q、公司成立年限等。此外，本文控制了时间与行业固定效应。具体定义见表1所示。描述性统计如表2所示。

table 1. variable definitions

表1. 变量定义

table 2. descriptive statistics

表2. 描述性统计

3.3. 基准回归

为检验h1、h2，本文构建如下基准回归模型：

dig it = β 0 β 1 fepu it control it δ i τ t ε it (3)

其中，被解释变量dig_it表示企业i在第t年的数字化转型水平，fepu_it表示企业i在第t年的经济政策不确定性感知，control_it为控制变量组，δ_i、τ_t分别表示行业固定效应与年份固定效应，ε_it为随机误差项。

首先利用模型(1)进行回归分析，关键解释变量为“fepu_w”，回归结果如表3所示。表3显示了企业经济政策不确定性感知对企业数字化转型的回归结果。其中，第(1)、(2)列在没有控制行业与时间固定效应时，企业数字化转型回归系数都在1%水平下显著为负。第(3)、(4)列在控制时间固定效应，未控制行业固定效应时，企业数字化转型的回归系数1%水平上显著为负。第(5)、(6)列在同时控制行业固定效应和时间固定效应时，企业数字化转型的回归系数依然1%水平上显著为负。上述回归结果表明，企业经济政策不确定性感知抑制了企业数字化转型，原因在于当企业感知到当前环境不确定性增强时，企业出于谨慎动机，会减少对于数字化转型的投资，由此本文假说h2得到验证。

控制变量的回归结果中，企业规模(size)对数字化转型的影响显著为正，即资产规模较大的企业，当感知到当前经济政策不确定性时，也有较大的积极性进行数字化转型；前十大股东占比(top10)回归结果显著为负，说明前十大股东占比过高时，少数股东感知不确定性将影响公司整体决策，将会抑制企业的数字化转型。

table 3. benchmark regression results

表3. 基准回归结果

robust t-statistics in parentheses；^***p < 0.01, ^**p < 0.05, ^*p < 0.1，下同。

3.4. 稳健性检验

在上述回归分析中，证明了企业的经济政策不确定性感知程度会抑制企业的数字化转型，但是可能会存在一些内生性问题，为了确保研究结论的稳健性以及排除内生性问题的干扰，本研究进行了如下的内生性与稳健性检验。

(1) 采用核心解释变量滞后一期

企业在感知到经济政策不确定性时，对数字化转型的意向需要经历认识时滞、决策时滞，即企业确定性感知对企业数字化转型的影响存在着滞后性。因此，本文将经济政策不确定性滞后一期值进行稳健性回归，这样能较好地减少双向因果关系造成的内生性问题。回归结果见表4第(1)列，其中企业经济政策不确定性感知滞后一期值(l.fepu_w)的回归系数在5%的水平上显著为负。

table 4. endogeneity and robustness tests

表4. 内生性与稳健性检验

(2) 更换企业不确定性感知变量

当前使用的是经济政策不确定性词语衡量企业不确定性感知，为避免此变量未能准确刻画企业不确定性感知程度，将经济政策不确定性句子所占比例(fepu_s)作为企业不确定性感知的替代指标，进行稳健性回归。回归结果见表4第(2)列，其中企业经济政策不确定性(fepu_s)的回归系数在1%的水平上显著为负。

3.5. 异质性检验

考虑到不同类型的企业对经济政策不确定性感知可能存在差异，因此本文将上市公司分为国有企业和非国有企业、东部企业和中西部企业进行异质性检验，回归结果见表5。

table 5. heterogeneity test

表5. 异质性检验

(1) 企业性质层面的异质性

表5的列(1)、(2)列的回归结果中，国有企业的epu回归系数绝对值为0.194，在10%的水平下显著，非国有企业的fepu回归系数绝对值为0.471，在1%水平下显著。通过观察结果发现，非国有企业的经济政策不确定性感知对企业数字化转型意愿的抑制作用要大于国有企业，本文对此的解释是，非国有企业市场化程度相对较高，受到政策层面和市场层面的系统性风险相对较大，当感知到不确定性时，对其企业是否进行数字化转型顾虑较大。通过以上分析可知，相对于国有企业，非国有企业数字化转型意愿受企业不确定性感知影响更大。

(2) 企业所在地区层面的异质性

表5的列(3)、(4)为东部地区和中西部地区企业的异质性检验，其中，东部地区企业的fepu系数的绝对值为0.414，在1%的水平下显著，中西部地区企业的fepu系数绝对值为0.282，在5%的水平下显著。通过比较可知，企业不确定性感知对东部企业数字化转型的影响程度要大于中西部地区。本文对此的解释是，东部地区企业主要位于经济发达地区，市场竞争激烈，其进行数字化转型时需更加谨慎，当感知到经济政策不确定性上升时，需要面对更多风险与竞争。因此相对于中西部地区，东部地区企业的经济政策不确定性感知对其数字化转型意愿影响更大。

4. 研究结论与政策建议

4.1. 研究结论

数字化转型是企业高质量发展的重要途径，而不确定性正在成为这个时代最大的确定性[4]。本文通过研究2012~2022年制造业a股上市公司的样本，分析企业经济政策不确定性感知对其数字化转型的影响机制。研究发现，企业的经济政策不确定性感知会抑制企业的数字化转型，这表明，当企业经济政策不确定性感知指数上升时，企业会倾向于通过估计维持原状、降低数字化转型程度等措施来规避风险。异质性分析表明，相对于国有企业，非国有企业受经济政策不确定性影响更大，其在感知到不确定性上升时，进行数字化转型的意愿更低；相对于西部地区，东部地区企业经济政策不确定性感知对企业数字化转型的程度和意愿影响更加明显。

4.2. 政策建议

(1) 保持经济政策的连贯统一性

本文研究结果显示，企业不确定性感知会影响企业的数字化转型意愿，政府需保持经济政策的连贯性和统一性，才能为企业营造良好的外部环境。当企业感知外部环境不确定性下降时，才会有稳定的决策、投资和研发。2022年《中共中央国务院关于加快建设全国统一大市场的意见》指出，为营造稳定公平透明可预期的营商环境，必须完善统一的产权保护制度，确保各类产权主体的合法权益得到有效保障；实行统一的市场准入制度，打破地域和行业的壁垒，为企业提供公平竞争的机会；维护统一的公平竞争制度，防止不正当竞争和垄断行为，保障市场的公平竞争；以及健全统一的社会信用制度，促进诚信经营和信用体系建设。这些综合举措的落实，将有助于显著减少企业在经济政策上的不确定性感知，为企业的长期稳定发展提供有力保障。

(2) 加大对企业数字化转型支持力度

企业作为宏观经济的微观基础，在数字经济的大背景之下，数字化转型成为企业适应新时代发展的必修课之一。但是数字化转型具有投入大、见效慢等特征，市场竞争激烈的东部地区企业、市场化程度更高的非国有企业受经济政策不确定性感知影响更大，从而影响企业的数字化转型程度与意愿，因此，为了推动企业的数字化转型并助力其实现高质量发展，政府应当加大财税激励力度，以鼓励企业积极投入数字化转型。同时，政府应引导金融机构增加对数字化转型项目的融资支持，为企业提供更广泛、更灵活的融资渠道。此外，政府还应积极培育一批专门服务于传统企业数字化转型的服务供应商，以提供专业的咨询、技术和凯发娱乐官网的解决方案，加快形成一系列成功的企业数字化转型方案和模式，并在相关行业中广泛推广，形成示范效应。

参考文献