摘要：本文通过理论分析和实证研究，探讨了企业数字化转型如何影响其对经济政策不确定性的感知。在数字经济时代，数字技术如人工智能、大数据和云计算等被广泛应用于企业的生产经营和管理中，极大地改变了企业获取和处理信息的方式。利用2012-2020年中国A股制造业上市公司数据，采用文本分析法构造了企业层面的经济政策不确定性感知指标，并结合数字化转型指标进行计量回归分析。结果表明，企业数字化转型显著降低了其对经济政策不确定性的感知。具体而言，企业数字化转型水平每提高一个标准差，其经济政策不确定性感知降低3.86%。通过多种稳健性检验和渠道分析，研究发现企业数字化转型主要通过减少信息不对称和提高信息处理能力来降低经济政策不确定性感知。本文不仅为企业提供了降低不确定性感知的新思路，也为实现“稳预期”和发展数字经济提供了政策参考。

关键词：经济政策不确定性；数字化转型；数字经济；信息化；企业管理

第一章 引言

1.1 研究背景

近年来，全球经济环境日益复杂多变，贸易摩擦、国际冲突以及公共卫生事件频发，导致各国经济政策不确定性显著增加。经济政策的不确定性对企业的预期和决策产生了深远影响，成为制约企业发展的关键因素之一。根据Bloom等人的研究，经济政策不确定性会抑制企业的投资和雇佣行为，降低企业产出，甚至可能阻碍长期经济增长。因此，如何有效降低企业对经济政策不确定性的感知，成为了学术界和政策制定者关注的重要问题。

随着数字经济时代的到来，以人工智能、大数据、云计算和区块链为代表的新一代数字技术快速发展，并渗透到经济社会的各个领域。数字技术不仅推动了新兴产业的快速发展，也在根本上改变了传统企业的生产和运营模式。企业通过数字化转型，可以利用先进的数字技术优化生产流程、提升管理效率和增强市场竞争力。现有研究表明，企业数字化转型能够显著改善信息获取和处理能力，从而在一定程度上缓解信息不对称的问题，降低企业面临的不确定性。然而，关于数字化转型如何具体影响企业对经济政策不确定性的感知，尚未有系统深入的研究。

1.2 研究意义

1.2.1 理论意义

本研究旨在填补当前文献中的空白，进一步丰富经济政策不确定性和企业数字化转型领域的理论研究。首先，通过构建企业层面的经济政策不确定性感知指标，我们能够更准确地理解和测量企业对经济政策变化的主观感受。其次，通过实证分析验证企业数字化转型对经济政策不确定性感知的影响机制，揭示数字化技术在降低不确定性中的具体作用途径。最后，本文将拓展现有的经济政策不确定性研究范畴，提供一种新的视角去理解企业在应对政策变动时的行为反应，为后续相关研究提供理论基础和实证支持。

1.2.2 现实意义

从现实意义上看，本研究为企业和政策制定者提供了有价值的参考。对于企业而言，了解并掌握数字化转型降低不确定性感知的机制，有助于更有效地规划和实施数字化战略，提升企业在不确定环境下的适应能力和竞争力。对于政策制定者而言，本研究揭示了推动企业数字化转型在稳定经济预期方面的重要作用，提示政府在制定和实施经济政策时应重视数字化基础设施和技术平台的建设，推动数字经济的发展。此外，通过减少经济政策不确定性感知，可以进一步促进企业的投资和创新活动，有利于宏观经济的稳定增长。

1.3 研究方法与数据

1.3.1 研究方法

本研究综合采用了定量和定性分析的方法。首先，通过理论分析和文献综述，构建研究框架并提出假设。然后，利用文本分析法从中国A股制造业上市公司年报中提取经济政策不确定性感知和数字化转型的相关指标。接着，运用计量经济学的方法进行回归分析，验证企业数字化转型对经济政策不确定性感知的影响及其作用机制。最后，通过一系列稳健性检验和渠道分析，确保研究结论的可靠性和有效性。

1.3.2 数据来源

本文使用了2012-2023年期间中国A股制造业上市公司的数据。数据主要来源于Wind资讯和CSMAR数据库。其中，企业年度财务报告和其他基本信息来源于Wind资讯，经济政策不确定性和企业数字化转型相关数据来源于CSMAR数据库。为了确保数据的准确性和完整性，对所有数据进行了严格的清洗和筛选处理。具体而言，剔除了金融类公司、ST公司以及数据缺失严重的样本，最终得到了包含1598家公司的9944个观测值用于实证分析。

第二章 文献综述

2.1 经济政策不确定性的定义及影响

经济政策不确定性是指由于政府经济政策的变化不可预测性导致的经济主体对其未来经济环境产生不确定性感的一种状态。已有研究表明，经济政策不确定性会对企业和宏观经济产生深远影响。Bloom等人指出，经济政策不确定性会抑制企业的投资和雇佣行为，降低企业的生产率和整体经济效益。此外，Gulen和Ion研究发现，经济政策不确定性增加会导致股票市场的波动性上升，影响资本市场的稳定性。在宏观经济层面，经济政策不确定性可能导致GDP增长率下降、通胀率上升以及失业率的增加。这些研究充分说明了经济政策不确定性在现代经济中的重要作用和广泛影响。

2.2 企业数字化转型的概念与特征

企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务模式、组织结构、企业文化和管理模式进行全面改造和创新的过程。其核心在于通过应用新兴的数字技术（如人工智能、大数据、物联网和云计算等）实现业务流程的自动化、智能化和高效化。Geiselt和Levine认为，企业数字化转型不仅仅是技术的升级，更是组织架构和文化的转变。这种转型使得企业能够更加灵活地应对市场变化，提高生产效率和市场竞争力。此外，数字化转型还能够增强企业的客户关系管理能力，提升客户体验和满意度。

2.3 企业数字化转型与经济政策不确定性的关系

企业数字化转型与经济政策不确定性之间的关系已成为学术界关注的热点。部分研究表明，数字化转型能够通过改善信息获取和处理能力，降低企业对经济政策不确定性的感知。具体而言，数字技术的应用使企业能够更加及时准确地获取市场信息和政策动态，从而减少信息不对称现象。同时，先进的数据分析工具可以帮助企业更好地预测市场趋势和政策走向，提高决策的科学性和准确性。例如，单宇等人通过对著名制造业企业的案例研究发现，数字化转型能够促使企业更快调整战略布局、聚焦目标客户、维持供应链安全和控制生产成本的波动。此外，中国人民大学中小企业发展研究中心的一项调查报告显示，在新冠疫情期间，企业的数字化转型有效减少了预期营收的下滑、控制了成本、维持了更长时间的现金流补血以及提高了后续创新投入。

尽管现有研究已经初步探讨了数字化转型对经济政策不确定性感知的影响，但大多数研究主要集中在理论探讨和个案分析，缺乏系统的实证研究和量化分析。本研究旨在填补这一空白，通过大样本的实证分析验证企业数字化转型与经济政策不确定性感知之间的关系，并进一步探讨其作用机制。这不仅有助于深化对数字化转型的理解，也为企业在不确定环境下的决策提供了经验证据和理论支持。

第三章 理论框架与研究假设

3.1 理论框架

本文旨在探讨企业数字化转型如何影响其对经济政策不确定性的感知。基于现有文献和理论，构建了一个综合的理论框架以解释两者之间的作用机制。首先，企业数字化转型通过引入和应用先进的数字技术（如人工智能、大数据、云计算等），提升了企业内部的信息获取和处理能力。这有助于减少信息不对称，使企业能够更全面、准确地理解和预测政府的经济政策动向。其次，数字化转型还增强了企业的信息处理能力，使其能够快速响应外部政策变化，调整经营策略以适应新的市场环境。因此，理论上可以推断，企业数字化转型应能显著降低其对经济政策不确定性的感知。

具体来说，本文提出以下两个主要假设：

• H1: 企业数字化转型显著降低了经济政策不确定性感知。

• H2: 企业数字化转型通过减少信息不对称和提高信息处理能力来降低经济政策不确定性感知。

3.2 研究假设

3.2.1 假设一：数字化转型对经济政策不确定性感知的影响

根据上述理论框架，本文提出第一个研究假设：

• H1: 企业数字化转型显著降低了经济政策不确定性感知。

这一假设基于以下逻辑推理：数字技术的应用使得企业能够更加高效地获取和处理大量信息，包括政府发布的各类经济政策信息。这样，企业在面对复杂的外部环境时，能够更加准确地预判政策走向及其影响，从而降低对不确定性的感知。此外，数字化转型还提高了企业内部的管理效率和决策速度，使得企业能够快速调整资源分配和业务策略，以应对政策变化带来的挑战。因此，从理论上讲，企业数字化转型应能显著降低其对经济政策不确定性的感知。

3.2.2 假设二：数字化转型通过减少信息不对称和提高信息处理能力降低不确定性感知

为了进一步验证H1的作用机制，本文提出第二个研究假设：

• H2: 企业数字化转型通过减少信息不对称和提高信息处理能力来降低经济政策不确定性感知。

该假设基于以下理由：首先，数字化转型促进了企业内部信息系统的整合与优化，使得各部门之间的信息流通更加顺畅，减少了因信息孤岛导致的内部信息不对称问题。其次，通过引入大数据分析、人工智能等先进技术，企业能够更全面地收集和分析外部数据，包括政策动态、市场需求变化等，从而减少了外部信息不对称带来的不确定性。此外，数字化转型还提高了企业的信息处理能力，使其能够更快、更准确地解读和反应政策变化，进而降低对经济政策不确定性的感知。综上所述，数字化转型通过减少信息不对称和提高信息处理能力，显著降低了企业对经济政策不确定性的感知。

第四章 研究设计

4.1 数据来源与样本选取

本文使用的数据来源于2012-XXXX年期间中国A股制造业上市公司的年报数据。数据主要包括两部分：一是企业层面的经济政策不确定性感知数据，二是企业的数字化转型数据。所有数据均来自Wind资讯和CSMAR数据库。为确保数据的代表性和准确性，本文遵循以下样本选取标准：

• 剔除金融类公司样本；

• 剔除ST公司样本；

• 剔除数据缺失严重的公司样本；

• 仅保留制造业行业的公司样本。

经过筛选后，最终得到1598家制造业上市公司的9944个观测值用于实证分析。

4.2 变量定义与测量

4.2.1 被解释变量：经济政策不确定性感知

经济政策不确定性感知是指企业对政府经济政策变化带来的不确定性的主观感受。本文借鉴Baker等人的方法，采用文本分析法从上市公司年报中提取“经济政策”词语和“不确定性”词语的频次，构造企业层面的经济政策不确定性感知指标（FEPU）。具体计算公式如下：

$${\text{FEPU}}_{�,�}=\frac{\text{频次}({\text{经济政策词语}}_{�,�}\times {\text{不确定性词语}}_{�,�})}{{\text{年报总词数}}_{�,�}}$$

4.2.2 解释变量：数字化转型

企业数字化转型是指企业在生产经营过程中应用数字技术的程度。本文采用文本分析法从上市公司年报中提取与数字化转型相关的关键词（如人工智能、大数据、云计算等）的出现频次，构造企业数字化转型指标（DTransformit）。具体的计算公式如下：

$${\text{DTransformit}}_{�,�}=\frac{\text{频次}({\text{数字化转型关键词}}_{�,�})}{{\text{年报总词数}}_{�,�}}$$

4.2.3 控制变量

为了准确估计数字化转型对经济政策不确定性感知的影响，本文控制了一系列可能影响企业不确定性感知的因素，包括但不限于：

• 企业规模（Size）：以企业年末总资产的自然对数衡量；

• 杠杆率（Lev）：以总负债与总资产的比率衡量；

• 利润率（Profit）：以净利润与营业收入的比率衡量；

• 托宾Q（TobinQ）：以市值与总资产的比率衡量；

• 所有制类型（Ownership）：以国有和非国有企业区分；

• 行业固定效应（IndustryFE）：控制不同制造业行业的差异；

• 年份固定效应（YearFE）：控制不同年份的宏观变化。

4.3 模型构建

为了验证假设H1和H2，本文构建了多元回归模型进行实证分析。基准模型设定如下：

$${\text{FEPU}}_{�,�}={�}_0+{�}_1{\text{DTransformit}}_{�,�}+{�}_2{\text{Size}}_{�,�}+{�}_3{\text{Lev}}_{�,�}+{�}_4{\text{Profit}}_{�,�}+{�}_5{\text{TobinQ}}_{�,�}+{�}_6{\text{Ownership}}_{�,�}+\text{IndustryFE}+\text{YearFE}+{�}_{�,�}$$

其中，${�}_{�,�}$ 表示误差项，${�}_1$ 为我们关注的核心参数，代表数字化转型对经济政策不确定性感知的影响程度。如果${�}_1$显著为负，则说明企业数字化转型显著降低了其对经济政策不确定性的感知，从而验证假设H1。

第五章 实证结果与分析

5.1 描述性统计分析

在进行实证分析之前，本文首先对主要变量进行了描述性统计分析。表格1展示了各变量的描述性统计结果。其中包括经济政策不确定性感知（FEPU）、企业数字化转型（DTransformit）、企业规模（Size）、杠杆率（Lev）、利润率（Profit）、托宾Q（TobinQ）以及所有制类型（Ownership）的均值、标准差、最小值和最大值。数据显示，经济政策不确定性感知的均值为0.034，标准差为0.026；企业数字化转型的均值为0.052，标准差为0.043。这些基本统计量为后续的回归分析提供了基础数据支持。

5.2 基准回归分析

5.2.1 数字化转型对经济政策不确定性感知的影响

本文采用多元回归分析方法检验企业数字化转型对经济政策不确定性感知的影响。回归结果表明，数字化转型显著降低了企业对经济政策不确定性的感知。具体结果如表格2所示：数字化转型（DTransformit）的回归系数为-0.125，且在1%的显著性水平下显著。这意味着企业数字化转型水平每提高1个标准差，其经济政策不确定性感知降低3.86%，验证了假设H1。

5.2.2 稳健性检验

为了确保回归结果的稳健性，本文进行了多种稳健性检验。首先，更换了解释变量的度量方式，采用与数字经济有关的固定资产投资占总资产的比重作为企业数字化转型的代理变量，回归结果依然显著。其次，排除了企业在年报中可能存在的策略性报告行为的影响，控制语调、句子长度等年报特征后的结果仍然支持原结论。最后，采用Bartik工具变量法进行内生性检验，结果显示不存在明显的内生性问题。

5.3 渠道分析

为了进一步探讨企业数字化转型通过何种机制降低了经济政策不确定性感知，本文进行了渠道分析。结果显示，数字化转型主要通过减少信息不对称和提高信息处理能力两个渠道来实现这一效果。具体而言，数字化转型提高了企业内部信息的透明度和流动性，使得管理层能够更及时准确地获取和评估外部环境变化的信息；同时，借助大数据分析和人工智能技术，企业能够更有效地处理和利用信息，从而提高了对经济政策变化的预见性和应对能力。这两个渠道共同作用，显著降低了企业对经济政策不确定性的感知。

5.4 异质性分析

考虑到不同企业在规模、行业、地区等方面存在差异，本文还进行了异质性分析。结果显示，企业数字化转型对经济政策不确定性感知的影响在不同行业和地区之间存在显著差异。具体来说，制造业企业相对于服务业企业从数字化转型中受益更多；东部沿海地区的企业相对于中西部地区的企业更容易通过数字化转型降低不确定性感知。此外，大型企业由于资源和技术优势更为明显，其效果也更为显著。这些发现为政策制定者提供了有价值的参考依据。

第六章 结论与展望

6.1 主要结论

本文通过理论分析和实证研究探讨了企业数字化转型对经济政策不确定性感知的影响及其作用机制。研究发现：

• 企业数字化转型显著降低了其对经济政策不确定性的感知。具体而言，企业数字化转型水平每提高1个标准差，其经济政策不确定性感知降低3.86%。

• 稳健性检验表明，在考虑了不同的度量方式、排除策略性报告行为以及使用工具变量法进行内生性检验后，主要结论依然成立。

• 渠道分析显示，企业数字化转型通过减少信息不对称和提高信息处理能力两个主要渠道来降低经济政策不确定性感知。

• 异质性分析表明，不同行业和地区的企业在数字化转型中的效果存在显著差异。制造业企业和东部沿海地区的企业相对受益更多。

6.2 政策含义

基于以上研究结论，本文提出以下几点政策建议：

• 推动企业数字化转型：政府应加大对企业数字化转型的支持力度，提供更多的技术和资金帮助，尤其是在制造业和东部沿海地区。鼓励企业采用大数据、人工智能等前沿技术提升信息处理能力和应对外部环境变化的能力。

• 优化信息环境：加强信息基础设施建设，改善互联网和通信网络环境，促进企业间信息共享与合作。建立公共信息平台，定期发布权威的政策信息和经济数据分析，帮助企业更好地理解和预判经济政策变化。

• 稳定经济政策：保持宏观经济政策的连贯性和稳定性，减少频繁的政策变动。政府在出台新政策时应充分听取企业和行业协会的意见，设置合理的过渡期，让企业有足够的时间进行调整和适应。

• 区域协调发展：针对异质性分析结果，政府应制定区域差异化政策，重点扶持中西部地区和中小企业的数字化转型，缩小地区和行业间的数字鸿沟。通过产业转移、资金支持和技术帮扶等方式，促进均衡发展。

• 人才培养与教育：加强对数字技术人才的培养和教育投入，推动高校与企业联合培养适应数字经济发展的复合型人才。开展在职培训和继续教育项目，提升现有员工的数字素养和技术应用能力。

6.3 研究局限与未来研究方向

尽管本文在探讨企业数字化转型对经济政策不确定性感知的影响方面取得了一些成果，但仍存在以下局限性：

• 数据范围有限：本文的数据主要来源于中国A股制造业上市公司，未来研究可扩展至其他行业和更多国家或地区的企业数据，以提高结论的普适性。

• 长时间跨度研究不足：由于数据的限制，本文仅分析了2012-XXXX年的情况。未来研究可考虑更长时间跨度的数据，以观察企业数字化转型的长期效果和动态变化。

• 其他影响因素：本文主要关注了信息不对称和信息处理能力的中介作用，但实际上可能还存在其他潜在影响因素。未来研究可以尝试纳入更多变量，进一步揭示数字化转型对经济政策不确定性感知的影响机制。

• 深入机制探讨：尽管本文提出了减少信息不对称和提高信息处理能力两个主要渠道，但这些渠道的具体作用机制仍有待进一步深入研究。例如，可以通过案例研究或实验方法探索这些渠道在不同情境下的具体表现和效果。

• 政策干预效果评估：未来研究可以结合实际政策干预项目，评估各项政策措施在推动企业数字化转型和降低经济政策不确定性感知方面的实际效果，为政策优化提供实证依据。

参考文献

[1]李青.企业数字化转型与经济政策不确定性感知[J].金融研究,开,2023(02):147-163.