經濟政策不確定性與企業數字化發展：促進還是抑制
——來自中國A股上市企業的經驗證據

潘 藝，張金昌

(1.中國社會科學院大學研究生院，北京 102488；2.中國社會科學院工業經濟研究所，北京 100006)

一、引言

自黨的十八大以來，數字經濟的發展受到廣泛重視，政府部門不僅出臺了多項促進數字經濟發展的政策措施，數字經濟還多次被寫入國務院政府工作報告。在黨的二十大報告中，又一次提出“建設數字中國，加快發展數字經濟，促進數字經濟和實體經濟深度融合，打造具有國際競爭力的數字產業集群”的目標。經過近十年的發展，我國數字經濟取得了長足進步，工信部數據顯示：2021年我國數字經濟規模已經超過45萬億元，數字經濟占國內生產總值比重達39.8%，我國數字經濟規模穩居世界第二。雖然我國數字經濟發展喜人，但企業的數字化發展水平并不樂觀，根據中國信通院前瞻產業研究院的報告顯示：截至2020年，我國三大產業的數字經濟滲透率分別為：8.9%、21.0%、40.7%，近5年內漲幅分別為：0.7、4.2、11.1個百分點。從上述統計數據來看，我國企業數字化水平發展的現狀是：發展不平衡、增速不高。然而，2019年末的新冠疫情卻大大地促進了企業數字化發展，互聯網醫療、在線教育、協同辦公的需求呈現爆發式增長。但CB Insights《中國產業數字化發展(2021)》報告顯示：盡管80%的企業在疫情期間利用數字化遠程辦公工具開展臨時性工作，但對生產運營等核心環節；有78%的企業無法利用實時數據進行調整及優化。一場突如其來的危機又一次暴露了我國企業數字化發展的“隱性缺陷”。

放眼世界，全球正面臨百年未有之大變局，俄烏沖突、新冠疫情、福島核污染排放等事項都加劇了全球經濟的不穩定性；在國內，我們面臨國外先進技術的限制、國內制造業的轉移、人口紅利的消失等一系列矛盾，經濟不穩定性進一步加劇了我國經濟政策的不確定性。根據中國經濟政策不確定性(EPU)指數顯示，2000—2010年的11年間，EPU指數從55.69增長到98.89，增長了77.58%，復合增長率為5.91%，而2010—2020年11年間，EPU指數從98.89增長到747.86，增長了648.97%，復合增長率為22.42%，如圖1所示。當前，我們既面臨著復雜多變的經濟環境，又面臨著一場企業數字化發展的革命，經濟政策不確定性對企業數字化發展的影響究竟是起到了促進作用還是抑制作用？經濟政策不確定性是通過哪些途徑影響企業數字化發展？不同類型的企業應該如何應對？目前鮮有文獻進行研究。為此本文基于2010—2020年SCOTT BAKER團隊的中國EPU指數和上市企業數據，深入研究經濟政策不確定性對企業數字化發展的影響和傳導機制。與現有文獻相比，本文可能有的邊際貢獻有：①通過研究經濟政策不確定性對企業數字化發展的影響，豐富了微觀企業數字化發展的研究；②通過傳導機制研究，揭示了宏觀政策與微觀企業數字化發展的“黑匣子”，為促進企業更好的數字化發展提供了途徑；③通過多個維度的異質性分析，得到比較全面的研究結論，為企業數字差異化發展提供了證據，為實現黨的二十大提出建設數字中國的目標提供有價值的參考意見。

圖1 2000—2020年中國經濟政策不確定性(EPU)指數

二、文獻綜述和研究假設

(一)文獻綜述

從現有關于影響企業數字化發展的文獻來看，主要有以下兩方面的影響因素：①外部宏觀環境的影響。陳和等(2023)[1]通過對2014年和2015年兩次固定資產加速折舊政策對企業數字化發展的研究后發現，固定資產加速折舊政策能顯著促進企業數字化發展；成瓊文和丁紅乙(2022)[2]研究國家稅收優惠政策后也發現，研發費用加計扣除對傳統資源型企業的數字化發展有顯著促進作用；除稅費政策的影響之外，聞岳春和黃慶成(2022)[3]研究發現，政府對企業的各項補貼能顯著推動企業數字化發展，樊自甫等(2022)[4]、徐紅丹和王玖河(2023)[5]的研究結果也證實上述結論；另外，龔新蜀和靳媚(2023)[6]通過研究宏觀環境對企業的影響，結果表明地區營商環境越好、政府支持力度越大，則企業數字化發展的狀況也越好。②企業內部微觀環境的影響。張志元和馬永凡(2022)[7]研究發現，對等性的客戶關系有助于企業數字化發展，依賴性的客戶關系對企業數字化發展有阻礙作用；黃大禹等(2022)[8]研究結果表明，企業金融化影響了企業的創新產出和融資狀況，進而抑制了企業數字化發展；林川(2023)[9]研究發現，相較于單一大股東，多個大股東的上市企業更能促進企業數字化發展；牛璐等(2023)[10]通過對128家中小企業問卷調查結果顯示，企業資源和動態能力的多重并發效應能促進企業的數字化發展。

關于經濟政策不確定性對企業發展的影響分以下三方面：①正向影響。部分學者研究發現，經濟政策不確定性的增長，增強了企業工業智能化投資動機[11]、促進了企業的技術創新[12-13]、提升了企業的全要素生產率[14]。②負向影響。部分學者研究結果表明，在經濟政策不確定性沖擊下，顯著提高公司違規的概率[15]、降低了企業的投資意愿[16]、不利于企業創新績效提升與研發要素流動[17]。③不確定性。另外還有一些學者研究后認為：經濟政策不確定性對技術進步和經濟增長存在非線性影響[18]；經濟政策不確定性對國家經濟韌性具有正向提高作用，但經濟政策不確定性過高則會破壞國家經濟韌性[19]。

從現有研究文獻中可以發現：①經濟政策不確定性對企業既有積極影響、也有不利影響，存在不確定性；②積極的宏觀政策有助于企業數字化發展，但關于消極或者不確定性宏觀政策對企業數字化發展的研究較少；③部分經濟政策不確定性對企業影響的實證研究模型中，既采用了時間序列的EPU數據，又采用了年度固定效應，存在共線性的問題，可能對研究結論準確性有一定的影響。針對上述研究中存在的局限性，本文將進一步深入的研究。

(二)研究假設

相關研究表明：①經濟政策不確定性越高，預示著市場結構性變化機會越大，經濟政策的不確定性雖然給企業帶來更大的競爭壓力和市場風險，但根據增長期權理論來看，在有限損失條件下，不確定性提高會顯著提升潛在的收益，因此企業并不會因為經濟政策的不確定而降低了企業發展的動力；②敢于冒險是企業家精神的重要內涵之一，這種企業家精神有利于在經濟政策不確定性增大時促進企業進行一些必要的風險投入[20]；③企業數字化發展本身就是一項高風險高回報的投資項目，風險在于資金需求高、建設周期長，高回報在于企業通過數字化建設，可以顯著降低企業成本、提高企業效率、提升企業核心競爭力、促進企業高質量發展[21]，最終實現企業在激勵的競爭環境中不被淘汰，更好的發展。因此在面臨經濟政策不確定的條件下，企業家會更加拼搏進取，抓住數字化發展的契機，為企業獲得更好的發展機遇；反之，固步自封的企業很容易在大浪淘沙的不確定經濟政策變化中被淘汰。但是，經濟政策不確定的增加，也會導致經濟穩定性變弱，企業經營風險會加大，加劇了企業現金流的風險。當企業經營不穩定、現金困境增強時，往往會收縮支出，降低數字化轉型的投入，因此經濟政策不確定性增加時，會抑制企業數字化發展。綜上分析，提出本文以下研究假設：

H1a：經濟政策不確定性增長會促進企業數字化發展。

H1b：經濟政策不確定性增長會抑制企業數字化發展。

企業數字化建設需要長期資金的投入。在經濟政策不確定性時，經常因企業經營不穩定，造成資金鏈斷裂的風險[22]，進而影響企業數字化建設進程。雖然政府為了刺激經濟復蘇和發展，常常會實施降息、減稅等措施，但這些措施存在滯后性問題，并不能及時、快速地改變企業經營困難的局面。相比之下，政府補助更能發揮直接效應[23]。政府補助能快速解決企業面臨的資金緊張問題，避免企業因資金緊張，對企業數字化建設產生不利影響。由此可見，政府補助可以更快速緩解企業資金不足的問題，更有助于企業開展數字化建設的工作。因此，提出本文第二個假設：

H2：經濟政策不確定性會增加政府對企業的補助，進而促進企業數字化發展。

政府補助為經濟政策不確定性環境中的企業提供及時的資金支持，一方面緩解了企業對資金需求的及時性問題，另一方面隨著政府對企業發放補助對外釋放積極信息，讓銀行和投資者認為獲得補貼的企業具有發展潛力[24]，引導金融機構提供融資支持，有助于緩解企業融資約束[25]。隨著企業融資約束的降低，企業能夠獲得更多充沛的資金投入于數字化建設，保障了企業的數字化的發展。因此，提出本文第三個假設：

H3：經濟政策不確定性會降低企業的融資約束，進而促進企業數字化發展。

經濟政策不確定性越高，市場結構性變化機會越大，在較強不確定的環境下和更大市場機會下，企業更愿意加大創新投入力度[26]，并且隨著企業獲得政府補助和降低融資約束，企業可以獲得充沛的創新研發資金，促進企業的研發投入。隨著企業研發投入的增加，企業可以更好開展數字化建設、實現數字化發展、提高企業數字化水平。因此，提出本文第四個假設：

H4：經濟政策不確定性會促進企業研發投入，有助于企業提高數字化發展水平。

三、模型設計和數據說明

(一)模型設計

根據本文假設H1，設計研究模型(1)：

Digitit=α0+α1EPUit+∑Controlit+∑Ind+∑Pro+εit

(1)

其中，Digit為企業數字化發展水平，EPU為經濟政策不確定性指數，Control是控制變量，Ind和Pro分別是行業和地區固定效應，ε表示殘差項，i是企業，t是年度。由于EPU指數為時間序列變量，為避免多重共線性，因此在基準模型中未控制時間固定效應。

根據本文假設H2至H4，設計中介效應模型(2)、(3)：

MVit=β0+β1EPUit+∑Controlit+∑Ind+∑Pro+εit

(2)

Digitit=γ0+γ1EPUit+γ3MVit+∑Controlit+∑Ind+∑Pro+εit

(3)

其中，EPU為主要解釋變量，MV為中介變量，包括政府補助、融資約束和研發投入。通過檢驗相關系數的顯著性，以及通過Sobel檢驗和Bootstrap檢驗來判斷是否存在中介效應。

(二)主要變量說明

1.被解釋變量

本文的被解釋變量是企業數字化發展水平(Digit)，采用廣東金融學院的上市企業數字化轉型指數進行衡量。該數據是廣東金融學院基于2007—2020年滬深A股上市企業披露的年報文本信息，運用大數據文本分析和因子分析的雙重量化工具統計而成，具有一定的權威性和公開性。該指數細化為：人工智能技術、大數據技術、云計算技術、區塊鏈技術和數字技術應用五個維度。前四個維度反映了企業數字化技術的發展程度，第五個維度反映了企業數字化技術的應用程度，因此本文分別將企業數字化的發展和應用作為不同的兩個維度進行異質性分析，以評估經濟政策不確定性對企業數字化發展水平的影響情況。

2.解釋變量

本文的解釋變量是經濟政策不確定性(EPU)。目前主流研究中國經濟政策不確定性指數的團隊有兩個，分別為：SCOTT BAKER、NICK BLOOM、STEVEN J. DAVIS、XIAOXI(SOPHIE)WANG團隊和STEVEN J. DAVIS、DINGQIAN LIU、XUGANG S. SHENG團隊。前者是根據《南華早報》制定了中國EPU指數，后者是根據《人民日報》和《光明日報》制定了中國EPU指數，兩個團隊都遵循SCOTT BAKER、NICHOLAS BLOOM和STEVEN J. DAVIS在“衡量經濟政策不確定性”中基于報紙的方法。本文參考BAKER等(2016)[27]構建的EPU 指數進行實證研究，并且使用STEVEN J. DAVIS團隊的EPU指數數據作為替換解釋變量進行穩健性分析。

3.中介變量

根據前文的論述，主要選取政府補助(GovG)、融資約束(SA)和研發投入(RD)作為中介變量。其中，政府補助(GovG)指標，采用財務報表附注中政府補助科目的數據進行衡量；融資約束(SA)指標，采用HADLOCK和PIERCE(2010)[28]提出的SA指數度量方法，如模型(4)所示，其中Size為總資產的對數，Age為企業年齡；企業研發投入(RD)的指標，參考黃群慧等(2019)[29]的方法，采用研發支出總額占營業收入比例進行度量。

SA=0.737×Size+0.043×Size2-0.040×Age

(4)

4.控制變量

從相關研究來看，影響企業數字化發展的因素很多，本文參考陳和等(2023)[1]、王進富等(2022)[17]、胡海峰等(2023)[15]的研究方法，分別選取：企業年齡(Age)、企業規模(Size)、獨董比例(Indep)、董事會規模(DirN)、兩職合一(Dual)、股權集中度(Ten)、審計意見(Aud)、資產負債率(Lev)、資產密集度(Cap)等數據作為本次研究的控制變量。

上述主要變量說明如表1所示。經計算，各變量的方差膨脹系數(VIF)的值均小于10，表明本文各主要變量之間不存在嚴重共線性問題，滿足研究要求。從表1的結果來看，被解釋變量企業數字化發展水平(Digit)平均數為2.485，接近中位數2.479，標準差為1.476，表明研究樣本呈現正態分布，最大值為6.544，最小值為0，表明不同企業的數字化發展水平差異很大，另外解釋變量經濟政策不確定性指數(EPU)的數值也存在顯著差異，表明本次研究具有一定的現實意義。

表1 主要變量說明和描述性統計

(三)數據來源

本文選擇2010—2020年A股上市企業作為研究對象，相關數據來源于Wind系統，經濟政策不確定性指數數據來源于美國西北大學SCOTT BAKER教授等學者研究的中國EPU指數數據，企業的數字化發展數據來源于廣東金融學院《中國上市企業數字化轉型指數評價研究報告》。在樣本篩選過程中，按照以下步驟處理：①剔除金融業企業數據；②剔除ST等經營不善的企業數據；③剔除數字化發展和上市企業不匹配和數據不完整的觀測樣本。最終得到28 449個觀測樣本數據。為了消除異常值的影響，本文對所有變量進行了前后1%的Winsorize處理。本文使用的分析軟件為Stata 15。

四、實證分析

(一)基本回歸

表2報告了經濟政策不確定性對企業數字化發展的回歸結果。列(1)為未加入控制變量和固定效應的回歸結果，結果顯示EPU系數在1%水平上顯著為正，表明經濟政策不確定性越大，企業數字化發展水平越高；列(2)和(3)為分別加入固定效應和控制變量后的回歸結果，結果都顯示EPU系數在1%水平上顯著為正；列(4)為同時加入控制變量和固定效應后的回歸結果，結果顯示EPU系數在1%水平上仍顯著為正，進一步表明經濟政策不確定性顯著促進了企業數字化發展水平，本文假設H1a成立。主要原因是：經濟政策不確定性加劇了市場的變化和風險，企業更需要通過發展數字化、提高數字化水平來降低企業成本、提高企業效率、提升企業核心競爭力，從而來應對復雜的市場變化，以獲得更好的發展機會。如果在動蕩和不斷變化的市場環境中，企業不積極響應和求變，不進行數字化發展，可能就面臨被淘汰的風險。

(二)穩健性檢驗

1.替換解釋變量

根據前文所述，使用STEVEN J. DAVIS團隊基于《人民日報》和《光明日報》相關數據構建的中國經濟政策不確定性指數(EPU_R)作為解釋變量進行回歸，結果如表3列(1)和(2)所示。從回歸結果來看，在加入控制變量前后，EPU_R系數都在1%水平上顯著為正，表明經濟政策不確定性會促進企業數字化發展的結論成立，即本文假設H1a初步得到驗證。

表3 穩健性檢驗：替換解釋變量和剔除異常值

2.剔除異常數據

參考唐松等(2020)[30]和潘藝等(2023)[21]的研究方法，分別將2015年、2020年和直轄市數據作為異常數據剔除，主要原因是：2015年為股災年，2020年為新冠疫情年，兩個異常年份對上市企業的財務報表有顯著影響，并且我國直轄市存在較大經濟特殊性，也會對回歸結果的真實性產生影響。從表3列(3)和(4)的回歸結果來看，EPU系數都在1%水平上顯著為正，表明在剔除異常數據后，經濟政策不確定性有助于企業數字化發展的結論依然成立，本文假設H1a再次得到驗證。

3.內生性檢驗

內生性問題容易導致回歸偏誤，本文將采用兩種方法對內生性問題進行檢驗：第一，本文采用通常做法，選擇經濟政策不確定性指數的滯后一至四期作為工具變量；第二，參考HE等(2020)[31]的研究，通過引入美國的經濟政策不確定指數和全球經濟政策不確定性指數作為工具變量，因為中國經濟政策的不確定性會受到美國和全球經濟政策不確定性的影響，因此分別選取美國和全球的EPU作為中國EPU的工具變量滿足相關性假設，此外美國和全球經濟政策不確定性不會直接影響中國企業的數字化發展，因此還滿足了工具變量的排他性假設。從表4的結果來看，F值均超過臨界值10，排除了弱工具變量的問題。各回歸EPU系數都在1%水平上顯著為正，表明在考慮了潛在的內生性問題后，經濟政策不確定性能促進企業數字化發展的結論成立，本文假設H1a又一次得到驗證。

表4 穩健性檢驗：工具變量

4.標準誤聚類層級檢驗

不同行業、地區內企業或者各企業之間的數字化發展可能存在相關性，為了使回歸結果穩健，本文檢驗了標準誤聚類層級的穩健性，回歸結果如表5所示。從回歸結果來看，行業聚類、地區聚類、行業×地區聚類，以及個體聚類的EPU系數都在1%水平上顯著為正，因此可以認為經濟政策不確定性能顯著促進企業數字化發展的結論不會隨著標準誤層級的改變而發生明顯的波動，進一步驗證了本文假設H1a結果穩健。

表5 穩健性檢驗：標準誤聚類層級檢驗

五、傳導機制研究

(一)政府補助的機制研究

根據本文模型(2)和(3)，首先將政府補助作為中介變量代入模型(2)和(3)并回歸，結果如表6列(2)和(3)所示。列(2)EPU系數在1%水平上顯著為正，表明經濟政策不確定性會促進政府增加對企業的補助，列(3)GovG和EPU系數都在1%水平上顯著為正，表明政府補助的增加會促進企業數字化發展，政府補助存在部分中介效應。進一步使用Sobel和Bootstrap檢驗，Sobel檢驗的結果顯示P值為0，表明政府補助的中介效應存在；Bootstrap檢驗結果顯示在抽樣1 000次后95%的置信區間為[0.012，0.016]，也表明政府補助的中介效應存在。因此本文假設H2成立，即經濟政策不確定性能增加政府對企業的補助，進而促進企業的數字化發展。可能原因是：企業數字化建設需要長期穩定的資金投入，隨著經濟政策不確定性的增加，企業經營會產生動蕩，企業資金鏈會產生斷裂的風險，不利于企業數字化建設，因此政府部門通過發放補助及時幫助企業穩定資金鏈的穩定，企業資金的穩定有助于企業數字化發展。

表6 傳導機制研究：政府補助、融資約束、研發投入

(二)融資約束的機制研究

同樣采用上述方法，將融資約束作為中介變量進行回歸，結果如表6列(4)和(5)所示。回歸結果顯示，經濟政策不確定性降低了融資約束，進而促進了企業數字化發展，融資約束起到了中介效應作用。Sobel和Bootstrap檢驗結果同樣顯示融資約束的中介效應存在。可能原因是：隨著經濟政策不確定性的增加，政府補助的發放會釋放出積極信號，有助于金融機構降低融資約束，企業可以獲得更充足的資金來進行數字化建設。

(三)研發投入的機制研究

繼續用上述方法，將研發投入作為中介變量進行回歸，結果如表6列(6)和(7)所示。回歸結果顯示，經濟政策不確定性會促使企業增加研發投入，進而促進企業數字化發展水平，研發投入起到了中介效應作用。Sobel和Bootstrap檢驗結果同樣顯示研發投入的中介效應存在。可能原因是：經濟政策的不確定性給企業帶來更大的競爭壓力和巨大的市場風險，企業通過加大創新投入，進行數字化發展，凝聚產品、技術和經營方面的創新優勢，確保企業穩定經營。

六、異質性分析

(一)企業微觀層面的異質性分析

1.企業所有制的異質性分析

企業所有制不同，人才、技術和發展模式也會不同，對企業數字化發展的影響也存在差異，本文按企業所有制不同將樣本分為國有企業和非國有企業。為研究經濟政策不確定性對企業數字化發展的影響是否存在企業所有制的異質性差異，本文在模型(1)的基礎上引入經濟政策不確定性與企業所有制的交互項EPU×Own，當Own=1時代表為國有企業，Own=0時代表非國有企業。從表7列(1)的結果來看，交互項EPU×Own系數在1%水平下顯著為負，列(2)和(3)的EPU系數都顯著為正，表明經濟政策不確定性對國有企業和非國有的數字化發展都有顯著促進作用，但對非國有企業的作用更大。可能原因是：國有企業往往有政府背景，當經濟政策不確定性加劇時，國有企業比其他企業承擔更加重要的經濟穩定的作用，而民營企業更能得到政府部門的支持，并且國有企業的人才和資金也都比民營企業更加充沛，數字經濟和企業數字化發展，是國家的戰略方向，因此在經濟政策不確定時，國有企業更能促進企業數字化發展。

表7 異質性分析：所有制、規模

2.企業規模的異質性分析

企業規模不同，企業的經營條件和經營模式也存在差異，本文按企業規模不同將樣本企業分為大型企業和非大型企業(中小型企業)。參考上文方法，本文在模型(1)的基礎上引入經濟政策不確定性與企業所有制的交互項EPU×Sca，當Sca=1時代表為大型企業，Sca=0時代表非中小型企業。從表7列(4)至(6)的回歸結果來看，經濟政策不確定性對大型企業數字化發展的作用大于中小型企業。可能原因是：大型企業在資金、人才具有顯著優勢，在抗風險能力上具有較強能力，反之中小型企業因為經營模式單一，不僅抗風險能力弱，而且在資金和人才上也處于弱勢地位，因此當經濟政策不確定性時，規模大的企業數字化發展的能力會更大，而規模小的企業數字化發展的能力較弱。

(二)企業宏觀層面的異質性分析

1.產業異質性分析

從產業分類來看，我國企業主要分為三個產業，第一產業以農業為主、第二產業以工業企業為主、第三產業以服務業為主。本文將工業企業和建筑業企業合并為實體經濟，其他企業為非實體經濟。參考前文方法，本文在模型(1)的基礎上引入經濟政策不確定性與產業異質性的交互項EPU×Ent，當Ent=1時代表為實體企業，Ent=0時代表非實體企業。從表8列(1)至(3)的回歸結果來看，經濟政策不確定性對實體企業數字化發展的促進作用大于非實體企業。可能原因是：經濟政策不確定性對制造業為主的實體企業的數字化發展是一次挑戰更是一次機遇，許多實體企業面臨政策不確定性變大時，通過數字化發展，降低了企業成本、提高了效率、提升了產品的核心競爭力，從而促進了企業的高質量發展；而我國第一產業大多數是手工和人力為主的勞動密集型企業，第三產業是以服務業為主的企業，這些企業對數字化依賴程度較低，且數字化轉型投入巨大，因此當經濟不確定性變大時，非實體企業數字化轉型發展的意愿會低于實體企業。

表8 異質性分析：產業、時間

2.時間異質性分析

本次研究的時間為2010—2020年，正好是跨越我國兩個五年發展的周期。本文在模型(1)的基礎上引入經濟政策不確定性與時間異質性的交互項EPU×Per，當Per=1時代表為“十三五”時期，Per=0時代表“十二五”時期。從表8列(4)至(6)的回歸結果來看，經濟政策不確定性對“十三五”期間企業數字化發展影響作用大于“十二五”期間。可能原因是：2016年后，國家政府更加重視數字技術的發展，并出臺多項措施促進企業數字化發展，從而進一步促進了企業數字化水平的發展。

七、總結和政策建議

(一)總結

經濟政策不確定性促進了企業數字化發展，還是抑制了企業數字化發展？經濟政策不確定性是通過哪些途徑影響企業數字化發展？不同類型的企業應該如何應對？本文基于2010—2020年SCOTT BAKER團隊的中國EPU指數和上市企業數據回答了這些問題。研究結果顯示：①經濟政策不確定性的增長能顯著促進企業數字化的發展，通過一系列穩定性檢驗后，該結論依然穩健；②傳導機制研究發現，經濟政策不確定性能通過加大政府發放補貼的力度、降低企業融資約束、增加企業研發投入的途徑，促進企業數字化發展，經Sobel和Bootstrap檢驗，政府補助、融資約束、研發投入的中介效應存在；③異質性分析結果顯示，經濟政策不確定性對不同所有制、規模、產業、時間的企業數字化發展都有促進作用，但對非國有、大型、實體、“十三五”時期的企業數字化發展影響作用更大。

(二)政策建議

基于本次研究結論，提出以下幾點政策建議：

1.政府加大扶持力度，促進企業數字化發展

從本次研究結果來看，無論是政府補助、還是政策支持，政府的扶持力度對企業數字化發展有積極影響，因此提出：政府加大扶持力度，包括宏觀層面的政策支持、資金層面對企業的扶持，都能有效促進企業數字化發展。

2.金融機構積極發展數字金融，降低企業融資約束，促進中小企業數字化發展

從機制研究結果來看，經濟政策不確定性能通過融資約束的渠道促進企業數字化發展，而融資約束的降低離不開數字金融的發展。因此提出：金融機構加大數字金融的發展力度，進一步緩解企業融資約束，尤其是中小企業的融資約束，以更好地促進中小企業數字化發展。

3.企業加大研發投入，加快實現數字化發展

隨著國際和國內經濟環境的變化，經濟政策不確定性將是常態，經濟政策不確定對每個企業來說既是一次挑戰，也是一次發展的機遇，企業只有積極的應對才能確保在這場變局中生存下來，企業數字化發展正是應對措施之一。企業數字化發展不是一蹴而就的工作，而是需要長期的技術和資金投入，才能實現企業數字化發展。因此建議：企業加大研發投入，加快數字化發展步伐，利用數字技術提升企業核心競爭力，保障企業穩定運營。

4. 企業因時制宜，合理開展數字化建設

每個企業的自身基礎不同、經營模式也不同，因此企業應該根據自身的特點開展數字化建設：規模較小、經營模式簡單的勞動密集型企業，可以通過開展數字化應用來提高企業效率；規模大、經營模式復雜的實體企業，因業務流程復雜和獨特性，可以通過自行研發，將數字技術和企業生產、管理流程融合，實現數字化發展。雖然企業數字化發展是企業可持續發展的一條必由之路，但企業的發展并不應該被數字化建設綁定，只有因地制宜、因時制宜，根據企業自身的特點和宏觀經濟發展的情況，合適地開展數字化建設，才能有效促進企業的良性發展。