林樹 葛逸云

內容提要：以2012-2020年中國A股上市公司為研究樣本，基于中央經(jīng)濟工作會議精神文本與上市公司“管理層討論與分析”文本構建經(jīng)濟政策關聯(lián)度指標，并研究其與投資效率的關系。研究發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟政策關聯(lián)度越高，投資效率越高。同時，采用主成分分析法構建公司治理水平的綜合指標，研究發(fā)現(xiàn)當公司治理水平越高時，經(jīng)濟政策關聯(lián)度與投資效率之間的正向關系更為顯著。此外，進一步研究發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟政策關聯(lián)度影響投資效率的渠道主要是政策支持與融資約束。將企業(yè)投資決策的內外部影響因素相結合，從管理層主觀能動性角度來探討其對于政策的研判如何影響企業(yè)投資效率，不僅豐富了投資效率與文本分析相關研究，實踐上也為上市公司提高投資效率提供了一定思路。

一、引 言

改革開放以來，中國經(jīng)濟持續(xù)高速增長，目前國內生產(chǎn)總值已達100萬億元，對世界經(jīng)濟增長貢獻率達30%，充分彰顯了中國特色社會主義制度的優(yōu)勢。中國政府在其中發(fā)揮著十分重要的作用，以其強烈的經(jīng)濟發(fā)展熱情、廣而深的發(fā)展資源調度空間以及各項政策實施對國內經(jīng)濟進行調節(jié)(盧福才和王守坤，2021)。政府政策的發(fā)布，在宏觀層面能夠引導產(chǎn)業(yè)乃至實體經(jīng)濟的發(fā)展，在微觀層面能夠影響企業(yè)管理層的行為決策，因此近年來學術界廣泛關注中國情境下政府政策對于企業(yè)行為決策及其經(jīng)濟后果的影響。研究表明，政府政策有助于促進產(chǎn)業(yè)結構優(yōu)化升級(彭俞超和方意，2016)，促進企業(yè)創(chuàng)新(Peters等，2012；余明桂等，2016)，提高企業(yè)生產(chǎn)率(林毅夫等，2018)。由此可見，政府政策對于實體經(jīng)濟發(fā)展以及企業(yè)決策的影響十分重大。

目前中國經(jīng)濟處于轉型期，面臨較大下行壓力，同時國際競爭日趨激烈，中國政府不斷調整并出臺各種經(jīng)濟政策來促進實體經(jīng)濟發(fā)展，國內企業(yè)因此面臨較大的經(jīng)濟政策不確定性(陳富永，2021)。企業(yè)管理層在經(jīng)濟政策不斷變動的外部沖擊下，結合企業(yè)實際情況對經(jīng)濟政策進行及時的研判分析，并以此來調整生產(chǎn)結構是保持宏觀經(jīng)濟穩(wěn)定運行的微觀經(jīng)濟基礎(唐杰和聶新平，1999)。已有研究大多關注政策發(fā)布作用于企業(yè)的效果，從微觀企業(yè)主體結合企業(yè)實際情況對政策進行研判并調整決策的角度來進行研究的文獻較少，而微觀企業(yè)主體的多樣性使得其行為決策并不一定按照政策制定時的既定預測邏輯進行(陳冬華等，2018)。因此，本文試圖從微觀企業(yè)主體的主觀能動性角度來探討上市公司管理層對于經(jīng)濟政策的研判如何影響其行為決策，以期對已有研究形成有益補充。

上市公司的投資效率是學術界持續(xù)關注的問題之一。從宏觀角度來看，投資是拉動經(jīng)濟增長三駕馬車之一；從微觀角度來看，投資是企業(yè)獲得收益并持續(xù)增長的一大重要來源。隨著中國資本市場的不斷發(fā)展，上市公司成為推動國內經(jīng)濟發(fā)展的重要力量，因此上市公司的高效率投資是宏觀經(jīng)濟增長的基礎。而近年來中國經(jīng)濟處于轉型期，諸多上市公司面臨投資效率低下、產(chǎn)能過剩的問題(吳利學和劉誠，2018)，因此對于中國上市公司而言，提高投資效率、實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展迫在眉睫。因此本文選取企業(yè)投資效率這一重要視角進行研究。

目前對上市公司投資決策進行研究的文獻多數(shù)從外部環(huán)境角度，如政府政策、市場環(huán)境等(Shleifer和Vishny，2001；Bloom等，2007；余明桂等，2016)，以及內部特征角度，如公司治理(李維安和姜濤，2007；張會麗和陸正飛，2012)，基于委托代理理論和信息不對稱理論，對其行為決策影響因素展開剖析。但是，現(xiàn)有文獻大多分別研究內外部因素對投資效率的影響，或是將兩者作為獨立影響因素納入同一研究問題中進行考慮，將兩者融為一體進行研究的文獻較少。此外，政策影響企業(yè)決策的已有研究并未得出一致結論，既有學者發(fā)現(xiàn)相關政策能夠促進企業(yè)創(chuàng)新，提高全要素生產(chǎn)率等(余明桂等，2016)，也有學者發(fā)現(xiàn)政策無法提升企業(yè)創(chuàng)新質量及投資效率等(黎文婧和鄭曼妮，2016)，可能的原因在于內外部因素共同影響企業(yè)的行為決策。因此將企業(yè)投資決策的內外部影響因素融合為一體進行研究十分必要。

以往文獻對于管理層對政策的研判如何影響其投資決策研究較少的原因之一可能在于管理層研判政府政策的過程較難度量，而近年來文本分析技術在經(jīng)濟金融領域的深入應用為本文從微觀主體的主觀能動性角度來探討其對于政策的研判與分析如何影響行為決策提供了可行性。首先，官方網(wǎng)站與媒體對國家經(jīng)濟政策文本內容及會議精神進行了披露，其次，許多公司年報中的信息披露包含對經(jīng)濟政策的描述以及該公司對于相關政策的響應措施等，因此，本文試圖以經(jīng)濟政策文本與公司披露文本之間的相似度來構建經(jīng)濟政策關聯(lián)度指標，并探討管理層對于經(jīng)濟政策的研判對企業(yè)投資效率的影響。

本文具體的研究框架與分析思路如圖1所示。

圖1 研究框架與分析思路

首先，本文對經(jīng)濟政策關聯(lián)度與企業(yè)投資效率之間的關系進行研究。經(jīng)濟政策關聯(lián)度越高，即管理層結合經(jīng)濟政策與企業(yè)實際情況對于企業(yè)未來發(fā)展方向的判斷更為符合中國經(jīng)濟未來發(fā)展趨勢，從而投資效率有所提升。其次，本文對公司治理如何影響經(jīng)濟政策關聯(lián)度與企業(yè)投資效率之間的關系展開剖析。最后，本文對經(jīng)濟政策關聯(lián)度作用于企業(yè)投資效率的機制進行進一步探討。經(jīng)濟政策關聯(lián)度越高，企業(yè)更易獲得相關政策支持，并向市場傳遞利好信息，緩解企業(yè)面臨的融資約束，但管理層行為也因此受到更強的政府監(jiān)管以及外部監(jiān)督，從而使投資效率有所提升。

本文深入分析了中國情境下公司經(jīng)濟政策關聯(lián)度對管理層投資決策的影響及其作用機制，并從公司治理角度出發(fā)，深入剖析其在經(jīng)濟政策關聯(lián)度與企業(yè)投資的關系中發(fā)揮的作用，為結合內外部因素促進企業(yè)投資效率的提升提供經(jīng)驗證據(jù)。具體而言，本文具有以下理論意義與實踐意義。

從理論上來看，第一，將經(jīng)濟政策對實體經(jīng)濟的影響落腳于微觀企業(yè)，將企業(yè)投資決策的內外部影響因素結合起來，從管理層主觀能動性角度來探討其對于政策的研判如何影響企業(yè)投資，豐富了上市公司投資效率影響因素相關的研究。以往文獻大多單獨研究政府政策等外部因素及企業(yè)高管特征等內部因素對企業(yè)投資決策的影響，本文則將經(jīng)濟政策等外部因素對于企業(yè)決策的影響落腳至微觀企業(yè)內部視角，將投資決策的內外部影響因素進行結合。此外，本文從公司治理角度出發(fā)，深入分析公司治理在經(jīng)濟政策關聯(lián)度與企業(yè)投資決策之間關系中起到何種作用，對已有上市公司投資決策相關研究形成有益補充。

第二，以中央經(jīng)濟工作會議的主要精神作為經(jīng)濟政策內容的概括來研究上市公司管理層對整體經(jīng)濟政策的研判如何影響其投資決策，補充了經(jīng)濟政策對企業(yè)決策影響的相關研究。中央經(jīng)濟工作會議是判斷當前經(jīng)濟形勢和定調第二年經(jīng)濟政策最權威的風向標，是經(jīng)濟政策的全面概括。以往文獻大多單獨對幾類經(jīng)濟政策細分進行研究，而眾多經(jīng)濟政策對于企業(yè)決策的影響往往互相交織，共同發(fā)揮作用，因此本文選擇立足于整體經(jīng)濟政策角度，研究經(jīng)濟政策對于企業(yè)決策的引導及管理層對經(jīng)濟政策的主觀研判兩個因素如何影響企業(yè)投資決策，豐富了已有經(jīng)濟政策對微觀企業(yè)決策影響的相關研究。

第三，基于文本分析技術，使用文本相似性指標構建經(jīng)濟政策關聯(lián)度指標，將外部經(jīng)濟政策作用與內部管理層研判兩個角度的企業(yè)投資決策影響因素結合起來，補充了文本分析技術在經(jīng)濟金融領域應用的相關文獻。以往文本相似性指標在經(jīng)濟金融領域的應用主要圍繞同一經(jīng)濟主體在不同時期的相似性程度(縱向相似度)展開，對不同經(jīng)濟主體之間的相似性研究較少。本文充分利用市場公開披露的文本信息，構建經(jīng)濟政策文本及上市公司管理層討論與分析文本兩類主體的文本相似性指標，補充了經(jīng)濟金融文本分析領域的相關文獻。

第四，從實踐上來看，本文證實上市公司經(jīng)濟政策關聯(lián)度與投資效率之間的正向顯著關系，給政策制定方、管理層以及投資者提供一定建議，對政策制定方而言，可以將微觀企業(yè)主體對經(jīng)濟政策的反應及行為決策作為次年經(jīng)濟政策的制定參考，從而提升政策實施效果。對管理層而言，提升其對于經(jīng)濟政策的理解并應用于企業(yè)運營當中有助于提升投資效率。對投資者而言，有助于其理解中國企業(yè)管理層對于經(jīng)濟政策的研判與其投資行為之間的作用機制以及公司治理在其中扮演的角色，從而為其投資決策提供一定借鑒意義。

二、理論分析與研究假設

1. 經(jīng)濟政策關聯(lián)度與投資效率

經(jīng)濟政策通過各項具體的財政政策、貨幣政策及產(chǎn)業(yè)政策作用于微觀企業(yè)，管理層作為企業(yè)戰(zhàn)略制定者，其對于經(jīng)濟政策的研判對公司生產(chǎn)經(jīng)營活動具有至關重要的影響。目前中國企業(yè)面臨著較大的經(jīng)濟政策不確定性(陳富永，2021)，為促進國內經(jīng)濟的發(fā)展，政府不斷出臺并調整各類經(jīng)濟政策，在此外部宏觀環(huán)境下，管理層無法預知政府何時且會如何改變現(xiàn)行經(jīng)濟政策。作為保持宏觀經(jīng)濟運行穩(wěn)定的微觀經(jīng)濟基礎，上市公司管理層需要對新發(fā)布的經(jīng)濟政策進行及時研判并對企業(yè)的經(jīng)營戰(zhàn)略作出相應調整以促進企業(yè)未來的可持續(xù)經(jīng)營與發(fā)展。由于企業(yè)投資行為是企業(yè)經(jīng)營運作的一大重要形式(張成思和劉貫春，2018)，經(jīng)濟政策關聯(lián)度與企業(yè)投資效率之間具有密切關系。

從投資不足的角度來看，一方面，企業(yè)經(jīng)濟政策關聯(lián)度越高，企業(yè)獲得更多政策支持，緩解企業(yè)投資不足。通過對經(jīng)濟政策的研判，管理層及時調整企業(yè)日常經(jīng)營戰(zhàn)略以適應當下中國經(jīng)濟形勢及信貸環(huán)境，從而促進企業(yè)的長期可持續(xù)發(fā)展。未來發(fā)展方向與政策更為一致的企業(yè)能夠獲得更多政府扶持，如政府補貼、稅收返還等，短期內獲得更高現(xiàn)金流(王克敏等，2017)，從而投資不足程度能夠有所緩解。

另一方面，企業(yè)經(jīng)濟政策關聯(lián)度越高，企業(yè)面臨融資約束越小，緩解企業(yè)投資不足。政策支持能夠促進微觀企業(yè)融資環(huán)境得以改善(陳冬華等，2010)，受到政策支持企業(yè)的股權與債權融資額均有所增加，即經(jīng)濟政策關聯(lián)度更高的企業(yè)更易從資金供應方處獲得信貸融資額，緩解其面臨的融資約束，從而獲取更多的融資機會和更高的融資額，增加現(xiàn)金持有水平，緩解投資不足程度。

從投資過度的角度來看，一方面，企業(yè)經(jīng)濟政策關聯(lián)度越高，政府對其監(jiān)督力度越強，抑制過度投資。企業(yè)的經(jīng)濟政策關聯(lián)度越高，管理層對符合未來經(jīng)濟發(fā)展方向的產(chǎn)業(yè)進行投資，但同時，地方政府為了更高效地促進地方經(jīng)濟發(fā)展，會對政策支持產(chǎn)業(yè)設置更多且更為嚴格的監(jiān)管措施，對其進行更為嚴格的監(jiān)督，即該企業(yè)將面臨更為嚴格的資金監(jiān)管(崔豐慧和陳學勝，2014)。此外，政府提供政策支持時，所設審批條件在一定程度上也將約束企業(yè)投資行為。而且，經(jīng)濟政策關聯(lián)度更高的上市公司管理層對外部投融資環(huán)境研判更為清晰，因此，出于審慎原則，為了企業(yè)未來可持續(xù)發(fā)展，其將更為注重資金的使用效率，從而投資過度水平得到抑制。

另一方面，企業(yè)經(jīng)濟政策關聯(lián)度越高，企業(yè)受到的外部監(jiān)督更嚴格，從而抑制過度投資。根據(jù)信號理論，企業(yè)的高經(jīng)濟政策關聯(lián)度向市場傳遞該企業(yè)緊跟經(jīng)濟政策的利好信息，該上市公司的投資者關注增加，在一定程度上表明其受到的外部監(jiān)督將更為嚴格(張淑惠和陳珂瑩，2020)，從而防范管理層道德風險，抑制企業(yè)過度投資。而高經(jīng)濟政策關聯(lián)度的企業(yè)面臨融資約束得到緩解的原因主要在于信貸資源分配與產(chǎn)業(yè)基金引導，上述方式在提供資金時能夠通過設定限制性條款或參與公司治理來發(fā)揮監(jiān)督作用，約束公司投資行為，進而抑制過度投資，緩解貸款的風險。據(jù)此，本文提出假設：

假設1：經(jīng)濟政策關聯(lián)度越高，即上市公司管理層討論與分析文本與經(jīng)濟政策文本相似度越高，其投資效率越高。

2. 經(jīng)濟政策關聯(lián)度、公司治理與投資效率

根據(jù)委托代理理論，股東與管理層之間存在代理沖突，管理層存在自利行為，為了最大化薪酬與收益，盲目擴大投資，犧牲企業(yè)股東的利益，引發(fā)企業(yè)的非效率投資行為。而有效的公司治理能夠緩解代理問題導致的管理層與股東之間的利益沖突。公司治理通過一整套正式或非正式的內外部制度機制來協(xié)調公司與利益相關者之間的利益關系，以保證公司的合理科學決策(李維安和姜濤，2007)。有效的公司治理機制，如股東行為治理、董事會治理、利益相關者治理(李維安和姜濤，2007；張會麗和陸正飛，2012)、有效的監(jiān)督機制和激勵機制(方紅星和金玉娜，2013)均能夠抑制公司的非效率投資行為。由此可見，公司內部治理水平越高，管理層對經(jīng)濟政策進行研判并作出相關投資決策時，其非效率投資行為越會得到抑制。

具體而言，從過度投資角度來看，當公司治理水平較高時，管理層與公司股東之間的信息不對稱程度與代理成本較低，管理層對經(jīng)濟政策進行研判后作出相關投資決策時，來自股東、董事會及監(jiān)事會的監(jiān)督更為嚴格，從而對管理層形成監(jiān)督與制衡，促使管理層履行勤勉盡職的義務，使其不會僅依賴經(jīng)濟政策，而不將企業(yè)生命周期及運營情況納入考慮，從而遏制其機會主義行為，降低道德風險。因此，公司治理水平越高，管理層對經(jīng)濟政策進行研判并作出相關投資決策時其過度投資行為越會得到抑制。從投資不足角度來看，公司治理機制包括有效的激勵機制，而有效的激勵機制能夠促使管理層站在股東利益最大化的角度采取相應的投資決策，緩解代理問題，實現(xiàn)公司價值最大化的目標。因此，公司治理水平越高，管理層對經(jīng)濟政策進行研判并作出相關投資決策時其投資不足行為越會得到抑制。綜上所述，公司治理水平越高，管理層對經(jīng)濟政策進行研判并作出相關投資決策時投資效率將更高。據(jù)此，本文提出假設：

假設2：公司治理水平對于經(jīng)濟政策關聯(lián)度與投資效率之間的關系具有正向調節(jié)作用，即當公司治理水平越高時，經(jīng)濟政策關聯(lián)度與投資效率之間的正向關系更為顯著。

三、研究模型與變量

1. 樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文選取2012年-2020年年度滬深A股上市公司作為研究樣本，(1)上市公司發(fā)布年度報告為次年4月，中央經(jīng)濟工作會議每年召開時間為12月，本文計算文本相似度時，以年報報告期年份為準，例如，某上市公司2015年4月29日發(fā)布2014年年度報告，則將該文本內容與2014年12月召開的經(jīng)濟工作會議文本進行匹配。以上市公司年報中“管理層討論與分析”(下稱“MD&A”)文本內容與中央經(jīng)濟工作會議文本內容來構建文本相似度指標，并以此來度量經(jīng)濟政策關聯(lián)度。其中，中央經(jīng)濟工作會議是判斷當前經(jīng)濟形勢和定調第二年經(jīng)濟政策最權威的風向標，較為全面地概括了第二年的經(jīng)濟政策變動。相關文本內容來自于新華網(wǎng)，新華網(wǎng)是中央媒體之一，其發(fā)布的對于中央經(jīng)濟工作會議精神的總結文本內容具有一定權威性。MD&A文本來自于中國研究數(shù)據(jù)服務平臺(CNRDS)。同時，本文使用詞袋法計算兩者之間的余弦相似度。其余控制變量均來自于國泰安(CSMAR)數(shù)據(jù)庫。同時本文剔除金融行業(yè)企業(yè)、STPT企業(yè)及數(shù)據(jù)缺失的樣本。

2. 變量定義

(1) 因變量。本文的因變量為企業(yè)投資效率。目前已有研究通常采用Richardson(2006)、Biddle和Hilary(2006)的投資模型來度量投資效率。本文參考Richardson(2006)對于非效率投資水平的度量，根據(jù)模型(1)來計算企業(yè)的非效率投資水平。

INVi,t=β0+β1Qi,t-1+β2Cashi,t-1+β3ListYeari,t-1+β4LEVi,t-1+β5Sizei,t-1+β6Returni,t-1+β7INVi,t-1+ε

(1)

模型(1)中，INVi,t是第t年i企業(yè)的資本投資量，為固定資產(chǎn)、在建工程、無形資產(chǎn)、長期投資的凈值變化量之和與總資產(chǎn)之比。Qi,t-1為第t-1年i企業(yè)的成長機會，使用TobinQ值來度量。Cashi,t-1為第t-1年i企業(yè)的現(xiàn)金持有量，為第t-1年i企業(yè)年末貨幣資金與總資產(chǎn)之比。ListYeari,t-1為第t-1年i企業(yè)的上市年數(shù)。LEVi,t-1為第t-1年i企業(yè)的資產(chǎn)負債率。Sizei,t-1為第t-1年i企業(yè)的總資產(chǎn)對數(shù)。Returni,t-1為t-1年5月至t年4月經(jīng)市場調整的以月股票收益率計算的企業(yè)i的年度股票收益率。INVi,t-1為第t-1年i企業(yè)的資本投資量。

依據(jù)模型(1)進行分年度和分行業(yè)回歸，回歸殘差則為企業(yè)i的非效率投資水平。若殘差大于0則表明企業(yè)存在過度投資(OverINV)，反之，若殘差小于0則表明企業(yè)存在投資不足(UnderINV)，為了便于理解，本文將UnderINV做相反數(shù)處理，若UnderINV越大，則代表企業(yè)i的投資不足程度越大，投資效率越低。同時，本文取殘差絕對值(absINV)代表企業(yè)i的投資效率，absINV越大，則表明企業(yè)投資效率越低。由于Richardson(2006)中的投資模型忽視了企業(yè)投資效率較高的情形，即absINV接近于0的情形，因此本文參考陳運森和謝德仁(2011)，將投資不足組與過度投資組均分為10組，共20組，剔除其中最接近于0的兩個組。

(2) 自變量。本文的自變量為上市公司經(jīng)濟政策關聯(lián)度?；?012年-2020年中央經(jīng)濟工作會議精神文本(來源于新華網(wǎng))與每年上市公司年報中的MD&A文本內容，使用詞袋法，利用Python中的jieba分詞庫對文本進行分詞處理。圖2展示了中央經(jīng)濟工作會議精神文本中出現(xiàn)詞頻排序為前100的的名詞詞云圖，詞語所占面積越大則表明其出現(xiàn)頻率越高。根據(jù)圖2，中央經(jīng)濟工作會議文本內容側重于經(jīng)濟發(fā)展、改革方面內容，同時，也涉及宏觀政策、財政政策、貨幣政策等具體的經(jīng)濟政策相關內容，能夠在一定程度上作為中國整體經(jīng)濟政策的文本表征。

圖2 中央經(jīng)濟工作會議精神文本名詞詞云圖

本文參考Hoberg和Maksimovic(2015)，使用余弦相似度作為文本相似性的計算方式來構建經(jīng)濟政策關聯(lián)度指標。首先，本文將上市公司管理層文本與中央經(jīng)濟政策會議精神的文本進行分詞，去除標點符號，語氣詞等停用詞，基于詞袋法，將所有出現(xiàn)過的詞進行排列，再對每個文本中該詞出現(xiàn)的次數(shù)進行計數(shù)，最后形成詞向量。其次，本文根據(jù)下式計算余弦相似度：

(2)

圖3展示了年度經(jīng)濟政策關聯(lián)度的箱型圖。根據(jù)圖3，每年上市公司的經(jīng)濟政策關聯(lián)度存在較大異質性。

圖3 經(jīng)濟政策關聯(lián)度年度分布圖

(3) 調節(jié)變量。一般而言，公司治理主要包括股東、董事會及激勵機制三個層面(魯桐和黨印，2014)。本文參考嚴若森等(2018)關于公司治理水平綜合指標的構建方法，使用主成分分析法對下文三個維度九個指標進行分析，選取第一大主成分作為衡量公司治理水平的變量。首先，股東層面，本文選取第一大股東持股比例、股權制衡度(第二大到第十大股東持股比例和與第一大股東持股比例的比值)、產(chǎn)權性質、機構投資者持股四個指標。其次，董事會層面，董事會是現(xiàn)代公司治理的核心(Klein，2002)，本文選取董事會獨立性(獨立董事人數(shù)占董事總人數(shù)比例)、董事會規(guī)模、兩職合一(兩職合一時取1，否則取0)三個指標。此外，激勵機制有助于緩解公司投資不足(方紅星和金玉娜，2013)，因此本文選取管理層持股比例、管理層前三名薪酬作為從激勵機制角度來衡量公司治理的重要指標。

(4) 控制變量。參考李焰等(2011)，選取以下變量作為控制變量，分別是企業(yè)規(guī)模(Size)，即企業(yè)總資產(chǎn)的自然對數(shù)；經(jīng)營活動現(xiàn)金流(OCF)，即經(jīng)營活動現(xiàn)金凈流量與總資產(chǎn)之比；上市年數(shù)(ListYear)，即企業(yè)上市總年數(shù)；資產(chǎn)負債率(Lev)，即企業(yè)總負債與總資產(chǎn)之比；總資產(chǎn)收益率(ROA)，即企業(yè)利潤與總資產(chǎn)之比；賬面市值比(BM)，即企業(yè)賬面價值與市場價值之比。同時，本文控制了年份、行業(yè)與省份啞變量。

具體變量描述如表1所示。

表1 主要變量定義

3. 研究模型

計算了本文主要變量后，根據(jù)下述模型來檢驗本文的研究假設。

為了驗證假設1，本文使用模型(3)進行回歸。

absINV(OverINV/UnderINV)i,t=β0+β1cos_simi,t-1+β2Sizei,t-1+β3OCFi,t-1+β4ListYeari,t-1+β5Levi,t-1+β6ROAi,t-1+β7SOEi,t-1+β8BMi,t-1+Ind+Year+Province+ε

(3)

為了控制年份、行業(yè)以及省份宏觀經(jīng)濟環(huán)境的異質性對投資效率產(chǎn)生的影響，本文控制年份(Year)、行業(yè)(Ind)與省份(Province)固定效應，并將標準誤在股票層面做了聚類處理。若模型(3)中β1顯著為負，則表明假設1成立，即經(jīng)濟政策關聯(lián)度越高，企業(yè)投資效率越高。

為了驗證假設2，本文根據(jù)公司治理水平(CorGov)年度行業(yè)中位數(shù)進行分組，構建分組變量(CorGovGroup)，高于中位數(shù)(含等于)的則為高公司治理水平組，取值為1，低于中位數(shù)的則為低組，取值為0。隨后，對樣本進行分組回歸，若兩組之間差異顯著，則表明經(jīng)濟政策關聯(lián)度與投資效率之間的關系受公司治理水平的影響，即本文假設2成立。

四、實證檢驗

1. 描述性統(tǒng)計

表2為本文的描述性統(tǒng)計結果。根據(jù)表2，經(jīng)濟政策關聯(lián)度指標的均值為0.217，最小值為0.0257，最高值為0.447，中位數(shù)為0.214，標準差為0.0539，表明不同企業(yè)的經(jīng)濟政策關聯(lián)度指標存在較大差異，且處于較低水平。在本文非效率投資樣本中，投資不足樣本量(9990)與過度投資樣本量(8766)占比接近，過度投資均值為0.055，投資不足均值為0.0482，投資不足組標準差為0.093，過度投資組標準差為0.0683，表明不同企業(yè)的投資效率存在較大差異，且在投資不足組更為明顯。

表2 描述性統(tǒng)計

2. 經(jīng)濟政策關聯(lián)度與投資效率

表3展示了本文的初步回歸結果。列(1)至列(3)結果表明，在全樣本與投資不足子樣本中，經(jīng)濟政策關聯(lián)度和非效率投資在1%的水平上顯著負相關，在過度投資子樣本中，經(jīng)濟政策關聯(lián)度和過度投資在5%的水平上顯著負相關。即經(jīng)濟政策關聯(lián)度對企業(yè)非效率投資具有顯著的抑制作用。初步證明本文假設1成立。

表3 經(jīng)濟政策關聯(lián)度與投資效率

從經(jīng)濟意義上來看，對于全樣本來說，經(jīng)濟政策關聯(lián)度變化一個標準差，投資效率均值提升7.4%。對于過度投資樣本來說，經(jīng)濟政策關聯(lián)度變化一個標準差，投資效率均值提升3.43%。對于投資不足樣本來說，經(jīng)濟政策關聯(lián)度變化一個標準差，投資效率均值提升9.2%。同時，經(jīng)濟政策關聯(lián)度的系數(shù)與本文選取的控制變量系數(shù)相比較高，由此可見，不論從統(tǒng)計意義還是經(jīng)濟意義上來看，經(jīng)濟政策關聯(lián)度對于企業(yè)投資效率具有顯著的促進作用。

3. 經(jīng)濟政策關聯(lián)度、公司治理與投資效率

表4展示了經(jīng)濟政策關聯(lián)度、公司治理水平與投資效率之間的關系。結果表明，不論是非效率投資全樣本還是過度投資與投資不足子樣本中，高公司治理水平組下，經(jīng)濟政策關聯(lián)度越高，企業(yè)投資效率提升。同時，高公司治理水平組中，經(jīng)濟政策關聯(lián)度的系數(shù)絕對值大于其余控制變量，表明高公司治理水平組下，不論從統(tǒng)計意義還是經(jīng)濟意義上來看，經(jīng)濟政策關聯(lián)度對于企業(yè)投資效率具有顯著的促進作用。而在低公司治理水平組，經(jīng)濟政策關聯(lián)度與企業(yè)投資效率之間無明顯關系。證明本文假設2成立，即公司治理水平對于經(jīng)濟政策關聯(lián)度與投資效率之間的關系具有正向調節(jié)作用。

表4 經(jīng)濟政策關聯(lián)度、公司治理與投資效率

4. 進一步檢驗——機制檢驗

(1) 經(jīng)濟政策關聯(lián)度對投資效率影響的作用機制。管理層以較高的經(jīng)濟政策關聯(lián)度獲得更多政府扶持如政府補貼、稅收返還等，短期內獲得更高現(xiàn)金流；同時，經(jīng)濟政策關聯(lián)度更高的企業(yè)面臨的外部融資約束較低，可以獲取更多的融資機會和更高的融資額，從而緩解投資不足。即政策支持、融資約束是經(jīng)濟政策關聯(lián)度緩解企業(yè)投資不足的中介變量。

其次，企業(yè)面臨融資約束的緩解可能依托信貸資源的重新分配或者是產(chǎn)業(yè)引導基金等方式進行，而上述方式在提供資金時對于公司投資行為也具有一定約束作用，通過限制性條款或參與公司治理來發(fā)揮監(jiān)督作用，進而抑制過度投資，緩解貸款的風險。此外，受到政策支持企業(yè)所在產(chǎn)業(yè)會面臨更為嚴格的外部監(jiān)督與資金監(jiān)管(崔豐慧和陳學勝，2014)，從而抑制企業(yè)過度投資。即政策支持與融資約束是經(jīng)濟政策關聯(lián)度抑制企業(yè)過度投資的中介變量。

(2) 機制檢驗模型及中介變量定義。本文使用模型(4)和(5)來檢驗經(jīng)濟政策關聯(lián)度對投資效率影響的中介機制。

Mediatori,t-1=γ0+γ1cos_simi,t-1+γ2Sizei,t-1+γ3OCFi,t-1+γ4ListYeari,t-1+γ5Levi,t-1+γ6ROAi,t-1+γ7SOEi,t-1+γ8BMi,t-1+Ind+Year+Province+ε

(4)

absINV/OverINV/UnderINVi,t=α0+α1cos_simi,t-1+α2Mediatori,t-1+α3Sizei,t-1+α4OCFi,t-1+α5ListYeari,t-1+α6Levi,t-1+α7ROAi,t-1+α8SOEi,t-1+α9BMi,t-1+Ind+Year+Province+ε

(5)

首先依據(jù)模型(4)，對本文自變量經(jīng)濟政策關聯(lián)度(cos_sim)與中介變量(Mediator)進行回歸，若系數(shù)γ1顯著，則依據(jù)模型(5)同時納入自變量與中介變量進行分析。若模型(5)中系數(shù)α2顯著且α1不顯著，則為完全中介效應；但若系數(shù)α2和系數(shù)α1均顯著，則為部分中介效應；若系數(shù)α2不顯著，則中介效應不成立。

本文的中介變量為政策支持與融資約束。對于政策支持，參考覃飛和沈艷(2021)，使用企業(yè)獲取的政府補貼和稅收返還之和的對數(shù)來度量。對于融資約束，本文參考Hadlock和Pierce(2010)選取SA指數(shù)作為融資約束的代理變量，計算公式如式(6)所示。

SA=-0.737*Size+0.043*Size2-0.04*ListYear

(6)

其中，Size為企業(yè)規(guī)模，使用總資產(chǎn)的自然對數(shù)來度量，ListYear為企業(yè)上市年份數(shù)。

(3) 機制檢驗結果。表5檢驗了政策支持(GOVSUP)對于緩解投資不足的中介效應。列(2)結果表明，經(jīng)濟政策關聯(lián)度與政策支持在10%的水平上正顯著，經(jīng)濟政策關聯(lián)度越高，其更易獲得政策支持。同時列(3)結果表明，在控制了政策支持后，經(jīng)濟政策關聯(lián)度與投資不足在1%水平上負顯著，表明政策支持在經(jīng)濟政策關聯(lián)度與投資不足之中起到了部分中介作用。

表5 政策支持的中介效應——緩解投資不足

表6檢驗了融資約束對于緩解投資不足的中介效應。列(2)結果表明，經(jīng)濟政策關聯(lián)度與融資約束在1%的水平上負向顯著，即經(jīng)濟政策關聯(lián)度越高，企業(yè)面臨的融資約束越小。同時列(3)結果表明，在控制了融資約束后，經(jīng)濟政策關聯(lián)度與投資不足在1%水平上負顯著，表明融資約束在經(jīng)濟政策關聯(lián)度與投資不足之中起到了部分中介作用。

表6 融資約束的中介效應——緩解投資不足

表7檢驗了政策支持對于抑制投資不足的中介效應。結果表明，在過度投資樣本中，經(jīng)濟政策關聯(lián)度與政策支持在1%的水平上正向顯著，經(jīng)濟政策關聯(lián)度越高，其獲得的政策支持越多。同時列(3)結果表明，在控制了政策支持后，經(jīng)濟政策關聯(lián)度與過度投資在5%水平上負顯著，表明政策支持在經(jīng)濟政策關聯(lián)度與過度投資之中起到了部分中介作用。

表7 政策支持的中介效應——抑制過度投資

表8檢驗了融資約束對于抑制過度投資的中介效應。結果表明，在過度投資樣本中，經(jīng)濟政策關聯(lián)度與融資約束在5%的水平上負顯著，經(jīng)濟政策關聯(lián)度越高，其面臨融資約束越小。同時列(3)結果表明，在控制了融資約束后，經(jīng)濟政策關聯(lián)度與過度投資在5%水平上負顯著，表明融資約束在經(jīng)濟政策關聯(lián)度與過度投資之中起到了部分中介作用。

表8 融資約束的中介效應——抑制過度投資

5. 內生性問題(2)限于篇幅，內生性問題表格中控制變量系數(shù)與顯著性結果不再列示，備索。

第一，互為因果。本文研究問題的重要假設前提是，管理層對經(jīng)濟政策加以研判，并結合公司實際作出相應的投資決策，從而引起投資效率的變化。但是，由于年報文本存在可操縱性，因此，管理層可能為使自己的投資行為能夠得到較好的解釋，在年報當中進行文本操縱，而不是如本文的假設前提所示。

第二，本文主要研究問題是經(jīng)濟政策關聯(lián)度與投資效率之間的關系，研究結論表明經(jīng)濟政策關聯(lián)度越高，投資效率越高。但是經(jīng)濟政策關聯(lián)度較高的企業(yè)可能其本身對于行業(yè)發(fā)展態(tài)勢就更為關心，對于外部環(huán)境的變化更為敏銳，使其能夠提高投資效率，從而得出本文的主要結論。因此本文存在一定自選擇效應的問題，即樣本觀測到的個體經(jīng)濟政策關聯(lián)度的高低不是隨機的，經(jīng)濟政策關聯(lián)度較高的企業(yè)，其本身投資效率就較高。

第三，本文定義的經(jīng)濟政策關聯(lián)度為管理層基于上年12月中央發(fā)布的經(jīng)濟工作會議文件進行研判并作出相應的企業(yè)投資戰(zhàn)略調整，而中央發(fā)布的相關政策經(jīng)過了相關部門的詳細數(shù)據(jù)搜集與實地調研，在此過程中政府部門及市場經(jīng)濟主體均能發(fā)揮一定作用，即經(jīng)濟政策在一定程度上可能吸收了微觀主體的相關建議并加以研究總結，因此本文的經(jīng)濟政策關聯(lián)度指標構建存在一定的內生性。

(1) 互為因果——工具變量法。為了盡可能解決本文互為因果的內生性問題，本文選取經(jīng)濟政策關聯(lián)度的年度-行業(yè)均值作為工具變量，進行兩階段回歸，第二階段回歸結果如表9所示。結果表明，經(jīng)濟政策關聯(lián)度越高，其投資效率越高，本文結果穩(wěn)健。

表9 兩階段回歸結果

(2) 傾向性得分匹配(PSM)法。本文使用傾向性得分匹配法(PSM)對樣本進行匹配，經(jīng)濟政策關聯(lián)度較高(按照年度、行業(yè)進行分組，經(jīng)濟政策關聯(lián)度處于前20%分位數(shù))的企業(yè)作為實驗組，其余企業(yè)作為控制組，按照企業(yè)規(guī)模、上市年份、杠桿率、現(xiàn)金流水平、業(yè)績、股權性質、賬面市值比等變量進行1∶5最近鄰匹配。使用匹配后的樣本對本文主要假設進行檢驗。表10結果表明使用PSM法對本文樣本進行匹配后，本文主要結論未發(fā)生變化，即上市公司經(jīng)濟政策關聯(lián)度越高，其投資效率越高。

表10 傾向性得分匹配回歸結果

(3) 滯后一期構建經(jīng)濟政策關聯(lián)度指標。為解決經(jīng)濟政策關聯(lián)度指標的內生性，本文使用MD&A文本與上一期12月發(fā)布的經(jīng)濟政策文本進行匹配，計算關聯(lián)度指標。上市公司發(fā)布年度報告為次年4月，中央經(jīng)濟工作會議每年召開時間為12月，在此重新計算文本相似度時，將中央經(jīng)濟工作會議召開年份減一年，例如，某上市公司2015年4月29日發(fā)布2014年年度報告，則將該文本內容與2013年12月召開的經(jīng)濟工作會議文本進行匹配。表11結果表明重新構建經(jīng)濟政策關聯(lián)度指標后，本文主要結論未發(fā)生變化，即上市公司經(jīng)濟政策關聯(lián)度越高，其投資效率越高。

表11 重新構建經(jīng)濟政策關聯(lián)度指標回歸結果

6. 穩(wěn)健性檢驗(3)限于篇幅，穩(wěn)健性檢驗結果未列示，備索。

(1) 替換投資效率計算變量。參考Biddle和Hilary(2006)、陳運森和謝德仁(2011)，在計算投資效率時，使用現(xiàn)金流量表中的與投資變量相關的科目，即使用“購置固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)及其他長期資產(chǎn)支付的現(xiàn)金”及“投資支付的現(xiàn)金”之和減去“處置固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)”而收回的現(xiàn)金后除以平均總資產(chǎn)作為投資效率計算模型中的因變量，并以此計算得出投資效率進行回歸。檢驗結果表明，替換變量后，本文結論未改變。

(2) 關聯(lián)度變化對投資效率進行回歸。為了避免遺漏相關變量問題，本文取自變量經(jīng)濟政策關聯(lián)度的變化值(deltacossim)對投資效率進行回歸，檢驗結果表明，經(jīng)濟政策關聯(lián)度變化值越大，投資效率越高，進一步證明本文結果穩(wěn)健。

(3) 改變研究模型。由于本文因變量的值均大于0，使用更為精確的Tobit模型進行擬合，控制行業(yè)、年份、省份啞變量，檢驗結果表明，經(jīng)濟政策關聯(lián)度提高越大，投資效率越高，進一步證明本文結果穩(wěn)健。

五、總結與展望

本文選取2012年-2020年年度滬深A股上市公司作為本文研究樣本，以上市公司年報中“管理層討論與分析”文本內容與中央經(jīng)濟工作會議文本內容來構建文本相似度指標，實證檢驗了經(jīng)濟政策關聯(lián)度與投資效率之間的關系。研究結果表明，不論是在全樣本下還是在投資不足與過度投資子樣本中，經(jīng)濟政策關聯(lián)度越高，其投資效率越高。同時，本文綜合構建公司治理水平指標來探討其對于經(jīng)濟政策關聯(lián)度與投資效率之間關系的調節(jié)作用，結果表明，在公司治理水平更高的公司中，經(jīng)濟政策關聯(lián)度越高，其投資效率越高，即公司治理水平對兩者之間的關系起到了正向調節(jié)作用。本文使用工具變量法、PSM法等多種方法以排除本文存在的內生性問題，研究結果表明本文結論較為穩(wěn)健。此外，本文進一步研究發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟政策關聯(lián)度越高的上市公司主要依靠獲得更多的政策支持以及融資約束的緩解來提升投資效率。

本文的研究結論具有一定理論意義與實踐意義。從理論上來看，首先，本文從管理層主觀能動性角度來探討其對于政策的研判如何影響投資效率，豐富了上市公司投資效率影響因素相關的研究。其次，本文使用文本相似性指標構建經(jīng)濟政策關聯(lián)度指標，補充了文本分析技術在經(jīng)濟金融領域應用的相關文獻。從實踐上來看，本文證實了上市公司經(jīng)濟政策關聯(lián)度與其投資行為之間的關系，給政策制定方、管理層以及投資者提供了一定建議，對政策制定方而言，可以將微觀企業(yè)主體對經(jīng)濟政策的反應及行為決策作為次年經(jīng)濟政策的制定參考，從而提升政策實施效果。對管理層而言，及時研判經(jīng)濟政策并提高公司治理水平有助于提升投資效率。對投資者而言，有助于其理解中國企業(yè)管理層對于經(jīng)濟政策的研判與其投資行為之間的作用機制以及公司治理在其中扮演的角色，為其投資決策提供一定借鑒意義。

本文存在一定不足之處。首先，本文對于經(jīng)濟政策文本主要選取新華網(wǎng)公布的中央經(jīng)濟工作會議精神文本，是對下一年經(jīng)濟政策的高度概括，沒有將中央經(jīng)濟工作會議的全文作為本文研究對象，未來可將全文進行相似度計算，以提高研究的精確性。其次，本文重點關注內部公司治理水平對于經(jīng)濟政策關聯(lián)度與投資效率關系的影響，沒有將外部治理環(huán)境納入研究范圍，而公司外部治理環(huán)境對于上市公司的投資效率也具有十分重要的影響，未來可進一步將其納入研究，以提高研究的全面性。