本文是一篇金融論文，本文以中國滬深A股上市公司2010-2023年的數據為樣本，以金融資產與總資產的比值來表征企業金融化，用Baker等（2016）構建的經濟政策不確定性指數衡量經濟政策不確定性；用企業數字化轉型程度指標衡量企業數字化轉型；用KZ指數衡量企業的融資約束；

第1章 緒論

1.1 研究背景與研究意義

1.1.1 研究背景

近年來，隨著我國資本市場的發展壯大，實體經濟的投資回報率與之相比不斷下降，中國經濟呈現“脫實向虛”的狀況。企業紛紛將巨額資金投向金融市場，導致產業資本由實體經濟轉向虛擬經濟領域1，虛擬經濟快速膨脹，實體產業受到擠壓，在微觀層面就表現為企業金融化2。當前全球經濟形勢錯綜復雜，中國人口紅利逐步減弱，動能新舊轉換與技術升級迫切性日增，企業若過度傾向金融化，可能會擠占企業主營業務，降低企業生產效率；過度金融化同時會降低勞動收入份額，加快管理層收入攀升，進而加劇我國收入不平等；企業的過度跨行業套利行為還會顯著抑制企業創新（王紅建等，2016；安磊等，2019；胡海峰等，2020；羅明津和鐵瑛，2021）。企業過度“脫實向虛”甚至會增加股價崩盤的概率，誘發系統性金融風險，造成宏觀經濟動蕩（彭俞超等，2018）。因此，為了推動產業資本回歸實體經濟，合理抑制我國企業過度金融化，防范化解系統性金融風險，助力經濟高質量發展，有必要對企業金融化的影響因素進行研究。

現如今，我國經濟增長已經由高速度增長階段邁入了高質量發展階段，為了降低經濟周期的不確定性，優化資源配置，政府先后出臺并實施了如“供給側結構性改革”、“國內國際環”等一系列經濟政策推動我國經濟轉型，是我國經濟增長不可或缺的動力。同時，國際經濟市場萎靡，地緣政治橫行、貿易保護主義抬頭，為應對來自全球的經濟沖擊，政府也不斷加強宏觀調控力度。而企業在政府的經濟政策頒布之前，無法預知政策的具體內容、覆蓋主體以及時間跨度；在政策出臺并實施后，企業也無法估計政策頒布后對宏觀經濟造成的影響，無法準確掌握市場動向。這種決策環境在微觀層面影響企業的經營目標、投資決策以及創新行為等，給經濟主體帶來了一定的不確定性風險（Baker et al，2016）。就是這樣頻繁推出且無法預測的經濟政策，引起了經濟政策不確定性3的提高。

1.2 研究內容和研究方法

1.2.1 研究思路

首先，對國內外相關文獻進行梳理，指出存在的不足，并在此基礎上根據現實背景與國內外研究現狀，提出所研究的問題。其次，依據相關理論框架，本研究深入剖析了經濟政策不確定性對企業金融化的影響效果，在影響機制方面，本文結合企業金融化的動機探討了融資約束及風險承擔的中介效應和數字化轉型的調節效應，基于上述分析提出四個研究假設。再次，本文運用實證分析方法，對提出的研究問題進行深入探討，并對所提的四個假設進行驗證。最后，對所得成果進行了系統性的歸納與總結，并基于這些發現，提出了針對性的策略與建議。 

1.2.2 研究內容

第一章：緒論。本章主要內容為，根據現實背景與國內外研究現狀闡述本文的研究背景和意義，為選題提供理論支持。在此基礎上概述本文的主要研究思路、主要內容和研究方法。

第二章：文獻綜述。本文對經濟政策不確定性的國內外相關研究、企業金融化的國內外相關研究，以及經濟政策不確定性與企業金融化的國內外相關研究進行了系統性梳理。并對現有文獻進行了綜合評述，明確了本文的研究焦點。

第三章：理論基礎與研究假設。首先，對本文涉及到的概念進行界定，包括經濟政策不確定性、企業金融化、融資約束、風險承擔、數字化轉型，為更好地理解后文理論部分做鋪墊。其次，本文闡述了經濟政策不確定性對企業投資的影響所依托的理論基礎，涵蓋實物期權理論、委托代理理論、以及金融摩擦理論等。最后，本研究從理論層面出發，推演了經濟政策不確定性對企業金融化的影響，探討了融資約束及風險承擔的中介效應和數字化轉型的調節效應。基于上述分析，本文提出了相應的研究假設。

第2章 文獻綜述

2.1 經濟政策不確定性的相關研究

2.1.1 經濟政策不確定性的含義

關于經濟學領域的不確定性的界定，Knight（1921）在1921年首度引入了“不確定性”與“風險”這兩大概念，他主張將不確定性闡釋為無法度量的風險，因為不確定性則僅能通過區間估計來劃定其范圍，而風險能夠借助概率統計及先驗概率手段予以精確量化。Rodrik（1991）基于Knight對不確定性的界定，于1991年指出，債務危機之所以能對經濟產生深遠影響，政策的不確定性是其中的關鍵因素。

在此后相當長的一段時期內，因缺少對“不確定性”的度量準則，經濟政策的不確定性未能被明確界定與衡量（Hassett and Metcalf，1999）。直至國際金融危機驟然爆發，各國政府為應對危機紛紛推出眾多各異的經濟政策，經濟政策不確定性的不利效應才日漸顯現，學術界據此重新將目光投向經濟政策不確定性，并著手探索其定義。這一階段，學者們提出，政策執行過程中的不確定性和政策潛在變動所帶來的不確定性是經濟政策不確定性所涵蓋的兩個維度（Le and Zak，2006）。Bloom（2007）的觀點與Le和Zak（2006）類似，他將經濟政策不斷演進的過程中所產生的一種不確定性狀態，定義為經濟政策不確定性。此后，學者們對經濟政策不確定性的根源進行了深入探究，這一階段學術界認為信息的不對稱是政策不確定性的根源（Pastor and Veronesi，2012），他們指出，經濟和政治層面的不確定性來源于經濟主體難以對政策的結果進行準確預測，進而導致政策的實施與調整均受到不確定性的困擾。Gulen和Ion（2016）在2016年進一步指出，經濟政策的不確定性是由多重因素共同作用而形成的，包括政策議題的多樣性、政策出臺的時間節點、政策內容的制定與修訂過程，以及政策可能產生的潛在影響等。

2.2 企業金融化的相關研究

2.2.1 企業金融化的含義

國內外的學者對企業金融化都有著深入的研究。Arrighi（1994）首次對企業金融化的內涵進行了闡述：實體企業傾向于削減實體運營領域的投入，轉而加大在金融市場的資金投入力度，旨在追求更高的收益回報，這種企業調整其主要盈利模式的行為，即被界定為企業金融化。他認為企業金融化的原因是，企業面臨實體經營收入逐步縮減的困境，緣由在于資本過度累積與商品市場競爭日趨激烈。為此，企業轉向資本市場尋求出路，通過金融市場的運作實現套利，以期獲取更為豐厚的回報。在Arrighi的理論基礎上，Krippner和Greta（2005）對企業金融化進行了進一步的定義，他們從兩個維度解釋企業金融化：一方面，如當企業傾向于將實體運營所獲利潤大幅投向金融市場，以謀求投資套利，而非將資金用于再生產或技術研發創新；另一方面，若企業的利潤增長及規模擴張主要源自金融投資活動，而非實體經營的貢獻，這同樣預示著企業正逐步走向金融化。Orhangazi（2008）深入剖析了企業金融化的三大特性，從盈利來源、投資布局及融資成本三個維度展開論述。具體而言，企業的主要利潤源泉已轉向金融投資領域；企業在金融市場的投資比重呈現逐步上升的趨勢；同時，企業向金融領域支付的利息支出相較于往年同期也有所增加。

近年來，我國實體經濟發展也正面臨艱巨的挑戰，企業金融化趨勢逐漸顯現。部分學者指出，伴隨著我國經濟的迅猛擴張，市場競爭愈發激烈，實體產業內部相似行業的集中導致了市場供給超出了市場需求，形成了供大于求的局面。這一狀況致使企業生產經營的邊際收益逐年縮減。為了謀取更高回報以維持企業運營，企業開始將原本用于再生產和技術研發的產業資金轉向金融市場投資。隨之而來的是，企業金融資產所占比重持續攀升，而固定資產的比例則逐年下滑（蔡明榮和任世馳，2014）。與此同時，企業的利潤構成也發生了轉變，不再主要依賴于主營業務收入，而是更多地來源于資本增值（張成思和張步曇，2016）。

第3章 理論基礎與研究假設.............................. 16

3.1 相關概念界定................................ 16

3.1.1 經濟政策不確定性............................... 16

3.1.2 企業金融化.................................... 16

第4章 研究設計...................................... 29

4.1 樣本選擇與數據來源.................................. 29

4.2 變量選取與定義.......................... 29

第5章 實證結果與分析.................................. 37

5.1 描述性統計和相關性分析.......................... 37

5.2 基準回歸結果與分析.................................. 40

第5章 實證結果與分析

5.1 描述性統計和相關性分析

表5-1列出了本文所選樣本的變量的描述性統計結果。企業金融化（%&'）作為被解釋變量，其均值為0.051，最小值為0，最大值則達到0.723，這表明所選取的樣本企業在金融化程度上呈現出一定的差異性；經濟政策不確定性（()*）作為解釋變量，其均值為0.235，最小值為0.092，最大值達到0.390，這反映了我國經濟政策不確定性在時間維度上存在一定的波動性；企業規模（R&,7）均值為22.17，資產負債率（:7;）均值為0.412，盈利能力（-46）均值為0.041，企業成長性（QHBS8?）均值為0.154，托賓Q值（ABC&'D）均值為1.970，股權集中度（ABT10）均值為0.589，企業年齡（%&HW6X7）均值為2.919，管理層持股比例（J.??H7）均值為0.145，董事會規模（YB?H>）均值為2.104，GDP增長率（Q<)）均值為6.288，M2增長率（J2）均值為11.01，物價變動（%)F）均值為1.030，主要控制變量的均值均與現有文獻基本一致。

第6章 研究結論與對策建議

6.1 研究結論

企業作為市場經濟中的核心參與者，必須時刻思考如何在多變的環境中有效應對風險、把握機遇。本文在現有經典理論研究的基礎上，對過往文獻進行匯總，提出研究假設并構建實證模型，研究經濟政策不確定性對企業金融化的影響及作用機制。

在實證檢驗階段，本文以中國滬深A股上市公司2010-2023年的數據為樣本，以金融資產與總資產的比值來表征企業金融化，用Baker等（2016）構建的經濟政策不確定性指數衡量經濟政策不確定性；用企業數字化轉型程度指標衡量企業數字化轉型；用KZ指數衡量企業的融資約束；用企業連續三年經行業調整后ROA標準差衡量企業風險承擔。實證檢驗經濟政策不確定性對企業金融化的影響，并對回歸結果進行了內生性問題的有效控制與處理，同時進行了穩健性檢驗，以確保研究結論的可靠性和穩定性。從分位數回歸、金融資產配置結構異質性、經濟政策類型異質性三個方面展開了異質性分析。基于企業金融化的動機分析，本文提出了企業融資約束和風險承擔的中介效應，并參考江艇（2022）提出的檢驗中介效應的兩步法模型進行了實證檢驗。將企業數字化轉型引入研究中，實證檢驗了數字化轉型的調節效應。最終結果表明：

第一，經濟政策不確定性正向促進企業金融化。經濟政策不確定性對企業金融化的影響系數達到了0.113，且該系數在1%的顯著性水平下通過了統計檢驗。此外，經過一系列的內生性控制處理和穩健性檢驗，該回歸結果依然保持穩健，進一步驗證了研究結論的可靠性。

第二，異質性分析的結果揭示出以下幾點：①企業金融化的程度越深，經濟政策不確定性對其的促進作用就愈發明顯；②在經濟政策不確定性的背景下，企業利潤追逐動機超越了預防性儲蓄動機，因此更傾向于配置更多的長期金融資產；③相較于貿易政策不確定性，財政政策和貨幣政策的不確定性對企業金融化的促進作用更為顯著，影響效果更為強烈。

參考文獻（略）