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企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與經(jīng)濟政策不確定性感知

時間：2024-06-13 07:13，來源：白鯊在線

 
摘 要：經(jīng)濟政策帶來的不確定性感知是企業(yè)面臨的最大挑戰(zhàn)之一，而數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于降低企業(yè)的經(jīng)濟政策不確定性感知。為了驗證企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和經(jīng)濟政策不確定性感知之間的關(guān)系，本文使用2012-2020年中國A股制造業(yè)上市公司數(shù)據(jù)，采用文本分析法構(gòu)造了企業(yè)層面的經(jīng)濟政策不確定性感知和數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標。計量回歸表明，制造業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著降低了企業(yè)的經(jīng)濟政策不確定性感知。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平每提高1個標準差，經(jīng)濟政策不確定性感知會降低3.86%。在使用了更換度量指標、構(gòu)建Bartik工具變量法和利用外生沖擊進行合成雙重差分檢驗（SDID）等多種緩解內(nèi)生性問題的方法后，本文的主要結(jié)論依然成立。渠道分析表明，企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過減少企業(yè)面臨的信息不對稱和提高企業(yè)的信息處理能力，減少了經(jīng)濟政策不確定性感知。本文在數(shù)字經(jīng)濟背景下提供了一種降低經(jīng)濟政策不確定性感知的新思路，并且對“穩(wěn)預期”和發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟提供了重要的政策含義。
關(guān)鍵詞：經(jīng)濟政策不確定性，數(shù)字化轉(zhuǎn)型，數(shù)字經(jīng)濟，信息化
JEL分類號：D81，D83，O33   文獻標識碼：Ａ   文章編號：

本文發(fā)表于《金融研究》，2023年第2期。
 
一、導 論
 
微觀主體是根據(jù)預期來決策的。對于企業(yè)來說，干擾預期形成的最主要因素之一是經(jīng)濟政策不確定性。所謂經(jīng)濟政策不確定性，是消費者、經(jīng)理人或其他決策者關(guān)于經(jīng)濟政策變化的主觀感知（Bloom ,2014）。特別是近幾年，由于新冠疫情、國際貿(mào)易摩擦和地區(qū)沖突的影響，國際政治經(jīng)濟形勢充滿變數(shù)，企業(yè)面臨的經(jīng)濟政策不確定性進一步加劇。近十年來，經(jīng)濟學家們高度關(guān)注經(jīng)濟政策不確定性。他們發(fā)現(xiàn)，總體上經(jīng)濟政策不確定性會抑制企業(yè)的投資，減少企業(yè)的雇傭和貿(mào)易，降低企業(yè)的產(chǎn)出，并且可能阻礙長期經(jīng)濟增長（Bloom et al. ,2007 ;Bloom ,2014 ;Baker et al. ,2016 ;Gulen and Ion ,2016）。既然經(jīng)濟政策不確定性總體上會對企業(yè)產(chǎn)生負面影響，那么研究如何降低企業(yè)的經(jīng)濟政策不確定性感知就是一個非常重要的問題。

數(shù)字經(jīng)濟時代的來臨，為上述問題提供了一種新的答案。以人工智能、區(qū)塊鏈、云計算、大數(shù)據(jù)為代表的新一代數(shù)字技術(shù)日新月異，催生了數(shù)字經(jīng)濟這一新的經(jīng)濟形態(tài)（戚聿東和肖旭 ,2020）。在數(shù)字經(jīng)濟時代，企業(yè)借助數(shù)字技術(shù)來改造企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營系統(tǒng)、管理模式和核心業(yè)務流程，形成了破壞性創(chuàng)新和變革，這一過程就是企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型（Siebel ,2019）。制造業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，有時也稱為智能制造。我們推測，企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠有效地降低企業(yè)的經(jīng)濟政策不確定性感知。

為什么企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠減少經(jīng)濟政策不確定性感知呢？企業(yè)面臨的經(jīng)濟政策不確定性感知歸根結(jié)底源于兩個方面：一是獲取的信息有限，二是處理信息的能力有限（Keynes ,1936 ;Bloom ,2014）。企業(yè)通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型，引入人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等數(shù)字技術(shù)，可以在一定程度上緩解這兩個方面的約束。一方面，企業(yè)可以利用信息和通信技術(shù)（ICT）軟件（例如ERP系統(tǒng)）、大數(shù)據(jù)以及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，在企業(yè)內(nèi)部、企業(yè)和供應商之間加強數(shù)據(jù)整合和數(shù)據(jù)共享，獲得更多信息；另一方面，企業(yè)通過各種云平臺和人工智能算法，有效地提高數(shù)據(jù)處理能力，更好地預測和滿足個性化、多元化需求。管理學者對著名制造業(yè)企業(yè)的案例研究表明（例如單宇等 ,2021），企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠促使企業(yè)更快地調(diào)整企業(yè)戰(zhàn)略布局、聚焦目標客戶、維持供應鏈安全、控制生產(chǎn)成本的波動，使企業(yè)在各種“黑天鵝事件”的沖擊下頑強地生存下來。中國人民大學中小企業(yè)發(fā)展研究中心（2020）的一項調(diào)查報告表明，在新冠肺炎引起的疫情期間，企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型能有效減少預期營收的下滑、控制成本、維持更長時間的現(xiàn)金流補血以及提高后續(xù)創(chuàng)新投入�；�于理論分析和案例分析，我們提出了本文的主要假說：數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠降低企業(yè)面臨的經(jīng)濟政策不確定性感知。

為了考察企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型在減少經(jīng)濟政策不確定性感知方面的作用，本文使用了2012-2020年中國A股制造業(yè)上市公司數(shù)據(jù)，其中包含1598家企業(yè)的9944個觀測值。首先，我們采用文本分析法從上市公司年報中提取了“經(jīng)濟政策詞語”和“不確定性詞語”，構(gòu)造了企業(yè)層面的經(jīng)濟政策不確定性感知指標（FEPU），并同時構(gòu)造了企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標�；鶞驶貧w分析表明，制造業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著減少了企業(yè)的經(jīng)濟政策不確定性感知。具體來說，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平每提高1個標準差，企業(yè)的經(jīng)濟政策不確定性感知會降低3.86%。在穩(wěn)健性檢驗中，我們也使用了與數(shù)字經(jīng)濟有關(guān)的固定資產(chǎn)投資占總資產(chǎn)的比重作為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的代理變量，以及采取一些方法排除了企業(yè)在年報中可能存在的策略性報告行為。為了解決可能存在的內(nèi)生性問題，我們使用了更換度量指標、構(gòu)建Bartik工具變量法、利用外生沖擊進行合成雙重差分檢驗（SDID）等多種方法，發(fā)現(xiàn)主要結(jié)果依然成立。最后，我們揭示了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型減少經(jīng)濟政策不確定性感知的兩個主要渠道：減少企業(yè)面臨的信息不對稱和提高企業(yè)的信息處理能力。

本文對現(xiàn)有文獻的貢獻主要表現(xiàn)在以下兩個方面。首先，本文揭示了一種新的減少不確定性感知的途徑，拓展了經(jīng)濟政策不確定性文獻。最近幾年，關(guān)于經(jīng)濟政策不確定性的研究方興未艾。這類文獻主要包括兩個方面，一是研究經(jīng)濟政策不確定性對微觀個體和金融市場產(chǎn)生的影響。對企業(yè)來說，經(jīng)濟政策不確定性會抑制投資和雇傭行為，從而降低企業(yè)的績效（Bloom et al. ,2007 ;Gulen and Ion ,2016）；對個體來說，經(jīng)濟政策不確定性上升會導致家戶的消費降低，勞動供給減少（Sheen and Wang ,2017）；在金融市場上，經(jīng)濟政策不確定性會降低股票收益率（Pastor and Veronesi ,2012），延緩信息在市場上的傳播速度（Kurov and Stan ,2018），以及加劇投資者和公司內(nèi)部人之間的信息不對稱程度（Nagar et al. ,2019）。二是分析經(jīng)濟政策不確定性產(chǎn)生的原因，這包括大宗商品價格沖擊（Stein and Stone ,2013）和流行病爆發(fā)（Altig et al. ,2020）等負面事件。本文在兩個方面與已有文獻不同。一是本文使用了企業(yè)層面的經(jīng)濟政策不確定性感知指數(shù)，而已有文獻主要使用宏觀層面的經(jīng)濟政策不確定性指標（例如Baker et al. ,2016）。使用企業(yè)層面的度量指標有一個重要優(yōu)勢，它有助于我們?nèi)�面理解宏觀和微觀層面的因素如何共同影響企業(yè)的經(jīng)濟政策不確定性感知，而宏觀層面的度量指標無法區(qū)分不同企業(yè)的不確定性感受。二是本文從數(shù)字化轉(zhuǎn)型的角度分析了如何降低企業(yè)的經(jīng)濟政策不確定性感知，從而填補了現(xiàn)有文獻的空白。

其次，本文發(fā)現(xiàn)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠減少經(jīng)濟政策不確定性感知，從而為數(shù)字化轉(zhuǎn)型效應的研究提供了新的發(fā)現(xiàn)。近年來，學者們主要從三個角度分析了數(shù)字技術(shù)、ICT技術(shù)或者數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)的影響。一是數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高了企業(yè)的經(jīng)濟效率或財務績效（Bloom et al. ,2014 ;Gal et al. ,2019 ;楊德明和劉泳文 ,2018 ;何帆和劉紅霞 ,2019 ;黃群慧等 ,2019 ;劉飛 ,2020 ;趙宸宇 ,2021）。二是數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響了企業(yè)行為，包括促進了企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新（沈國兵和袁征宇 ,2020）、供應鏈金融創(chuàng)新（龔強等 ,2021）和出口（易靖濤和王悅昊 ,2021）。三是數(shù)字化轉(zhuǎn)型改善了公司治理，這體現(xiàn)為降低了公司代理成本（曾建光和王立彥 ,2015），減少了企業(yè)管理層與投資者之間的信息不對稱（祈懷錦等 ,2020 ;吳非等 ,2021）。本文是第一篇研究企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響經(jīng)濟政策不確定性感知的文章。因為企業(yè)對政策的預期在很大程度上會影響其投資、雇傭和研發(fā)等行為（Bloom ,2014），所以本文關(guān)注企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對經(jīng)濟政策不確定性感知的影響，相當于從源頭上揭示了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響行為和績效的更深層次原因或者機制。在這個意義上，本文與現(xiàn)有文獻是互補的，并且將現(xiàn)有研究往前推進了一步。

接下來，本文第二節(jié)進行理論分析并歸納若干假說，第三節(jié)介紹數(shù)據(jù)和計量回歸結(jié)果，第四節(jié)討論數(shù)字化轉(zhuǎn)型降低經(jīng)濟政策不確定性的渠道，最后是結(jié)論和政策含義。【全文其余部分略�！�

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企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與經(jīng)濟政策不確定性感知

企業(yè)經(jīng)濟政策不確定性感知數(shù)據(jù)（2006-2020年，對應原文數(shù)據(jù)）：

FEPU2006-2020

企業(yè)經(jīng)濟政策不確定性感知數(shù)據(jù)2（2006-2022年，將持續(xù)更新）：

FEPU2006-2022