CNDD-0115 1949-2023年中国经济政策不确定指数（月度数据）及学术论文应用

CNDD-0115 1949-2023年中国经济政策不确定指数（月度数据）及学术论文应用

01 数据介绍

▪ 关键词：中国经济政策不确定指数

▪ 数据编号：0115

▪ 数据名称：中国经济政策不确定指数

▪ 数据区间：基于《人民日报》和《光明日报》编制的中国政策不确定性指数 1949-2023年；基于《南华早报》编制的中国政策不确定性指数1995-2023年

▪ 样本数量：883条

▪ 数据来源：根据Baker 等(2013)数据整理，具体见http://www.policyuncertainty.com/china_monthly.html

▪ 数据说明：中国经济政策不确定指数提供了1949年-2023年基于《人民日报》和《光明日报》编制的月度中国政策不确定性指数数据，以及1995-2023年基于《南华早报》编制的中国政策不确定性指数。

▪ 数据维度：月度数据

▪ 综合评价：中国经济政策不确定性的指标是 Baker，Bloom，Davis 和 Wang 开发编制的中国经济政策不确定性指数( Baker 等，2013 ) 。这个指数的构建基于作者对《南华早报》( South China Morning Post) 文章关键词的搜索。具体步骤如下: ( 1) 一篇报道要包含以下每个组合中的至少一个词: ( China、Chinese) ，( economy、economic) ，( uncertain、uncertainty) ，由此确认报道文章内容涉及中国经济不确定性; ( 2) 在步骤( 1) 获得的报道文章基础上，还要求报道涉及政策，因此进一步要求步骤( 1) 中的文章要包含以下组合中的一个词: { ( policy 或 spending 或 budget 或 political 或“interest rates”或 reform) 和( government 或 Beijing 或 authorities) } 或 tax或 regulation 或 regulatory 或“central bank”或“People’s Bank of China”或 PBOC ( 即People’s Bank of China 的简写) 或 deficit 或 WTO。步骤(2) 的外围中括号中两个括号组合是“and( 和) ”关系，即如果第一个组合中某个词和第二个组合中的某个词同时出现在报道中，则说明第一个组合中的事项同时涉及中国政府。步骤( 2) 的外围中括号本身和后边词组是“or( 或) ”关系，因为后面词组中任何一个都涉及政府经济管理部门。WTO 则是涉及整个国家的事项。中国经济政策不确定性指数从 1995 年 1 月起持续更新，Baker 等( 2013) 统计了每个月符合以上两步要求的《南华早报》报道数量，然后除以该月内所有《南华早报》报道数目，并把 1995 年 1 月的指数标准化为 100。

CNDeepData 数据应用质量评级

▪ 常用度：★★★★★

▪ 稀缺度：★★★☆☆

▪ 新颖度：★★★☆☆

▪ 总体级别：11颗星

✔ 常用度：是数据市场中需求指标，是指该数据在经济管理类学术论文中使用频率。

✔ 稀缺度：是数据市场中供给指标，是指该数据在其他数据库的出现频率。

✔ 新颖度：是数据市场中生成指标，是指该数据在生成时方法新颖程度和工作量。

02 主要指标

03 数据特征概览

▪ 数据概览：

04 前沿文献速递

▪ 文献来源：

饶品贵,岳衡,姜国华.经济政策不确定性与企业投资行为研究[J].世界经济,2017,40(02):27-51.

▪ 文献内容：

文章采用Baker等(2013)开发的”中国经济政策不确定性指数”来衡量和研究中国经济政策不确定性对企业投资以及投资效率的影响。我们发现经济政策不确定性升高导致企业投资显著下降;当采用投资-投资机会敏感性和投资残差计量投资效率时,发现当经济政策不确定性高时,企业投资决策更加考虑经济因素,投资效率随着经济政策不确定性的上升而提高,并且对于那些受政策因素影响大的企业群体这一效应更为明显。

▪ 研究设计与相关数据应用：

金融危机之后，世界范围内经济政策不确定性程度大幅升高。这种不确定性对企业投资的影响呈逐渐显性化趋势。经济政策不确定性对企业投资决策的影响可以从以下三方面分析。首先，从企业管理层的角度，经济政策不确定性升高会增加企业管理层对未来经济政策形势判断的难度，从而影响他们对经济政策的预期。这种经济政策预期包括三方面: 未来政策制定、实施和政府干预的程度。由于企业管理层是风险规避的，经济政策不确定性升高会减弱他们进行投资的意愿，以降低企业未来面临的市场风险、法律风险等。其次，从股东的角度，经济政策不确定性的升高使得投资者无法判断企业未来的增长前景，进而降低对企业的直接投资。最后，从债权人角度而言，当经济政策不确定性升高时，作为主要债权人的银行会变得更为谨慎，从另一个方面降低了企业获得的投资资金来源。综上所述，文章认为经济政策不确定性对中国企业投资的影响会更为明显，因此提出第一个研究假设。

H1: 经济政策不确定性升高时，企业投资下降。

为验证假说H1，文章参照 Gulen 和 Ion( 2016) 的研究，建立如下回归分析模型:

其中，因变量 INVEST( 投资) 以现金流量表中购买固定资产、无形资产及其他长期资产支付的现金计算，以当期总资产标准化。Policy uncertainty 表示政策不确定性，分别是 PU 和 RPU。PU 计算方法参照Gulen 和 Ion ( 2016) ，即每个季度的 PU =，PUI 为每个月的政策不确定性指数，下标 m 代表月份。RPU 是时间序列上将 PU 分为 10 组，然后标准化为 0－1 之间的变量。参照Gulen 和 Ion( 2016) 选取模型(1) 中的控制变量: TQ( Tobins’Q 值，2007 年之前按照( 每股价格 × 流通股份数 + 每股净资产 × 非流通股份数 + 负债账面价值) /总资产计算，2007 年之后( 含 2007) 按照( 每股价格 × 全部股份 + 负债账面价值) /总资产计算) ，取滞后 1 期值，用以控制公司的投资机会; CFO( 季度经营性现金流/总资产) 控制企业投资资金来源; SIZE( 对数化的季末总资产) 控制规模因素; MVOL( 过去三个月综合日市场回报率的标准差) 控制经济不确定性因素，在 Bloom 等( 2007) 中也采用这个指标作为经济不确定性的替代变量; STD_ROA 是行业层面的公司 ROA( 总资产收益率) 标准差，经济不确定性高时，行业内企业经营表现差异变得更大，从而使 ROA 标准差变大，因此增加 STD_ROA 希望在更大程度上控制经济不确定性对投资的影响; GDPG( 滞后一期的每个季度 GDP 增长率) 控制经济增长因素; 同时文章也逐一控制行业和季度虚拟变量。文章的回归分析均采用稳健( robust) OLS 估计并在公司层面进行聚类。研究假设 H1 预期经济政策不确定性上升时企业投资会下降，因此预测变量 PU 和 RPU 系数均显著为负。

▪ 实证结果：

进行模型(1) 的回归分析，结果列示于表 2。在方程 1 中 PU 系数为－0. 3230，且在 1%水平上显著，说明经济政策不确定性升高时企业投资出现显著下降，这与 Gulen 和 Ion(2016) 的结论吻合。方程 2 中 RPU系数为－0.0040，且在1% 水平下显著为负，与方程 1 的结果一致。

05 其他相关文献

[1]李凤羽,杨墨竹.经济政策不确定性会抑制企业投资吗?——基于中国经济政策不确定指数的实证研究[J].金融研究,2015(04):115-129.

[2]张成思,刘贯春.中国实业部门投融资决策机制研究——基于经济政策不确定性和融资约束异质性视角[J].经济研究,2018,53(12):51-67.

[3]陈胜蓝,刘晓玲.经济政策不确定性与公司商业信用供给[J].金融研究,2018(05):172-190.

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