经济政策关联度、公司治理与投资效率※

林树 葛逸云

内容提要：以2012-2020年中国A股上市公司为研究样本，基于中央经济工作会议精神文本与上市公司“管理层讨论与分析”文本构建经济政策关联度指标，并研究其与投资效率的关系。研究发现，经济政策关联度越高，投资效率越高。同时，采用主成分分析法构建公司治理水平的综合指标，研究发现当公司治理水平越高时，经济政策关联度与投资效率之间的正向关系更为显著。此外，进一步研究发现经济政策关联度影响投资效率的渠道主要是政策支持与融资约束。将企业投资决策的内外部影响因素相结合，从管理层主观能动性角度来探讨其对于政策的研判如何影响企业投资效率，不仅丰富了投资效率与文本分析相关研究，实践上也为上市公司提高投资效率提供了一定思路。

一、引 言

改革开放以来，中国经济持续高速增长，目前国内生产总值已达100万亿元，对世界经济增长贡献率达30%，充分彰显了中国特色社会主义制度的优势。中国政府在其中发挥着十分重要的作用，以其强烈的经济发展热情、广而深的发展资源调度空间以及各项政策实施对国内经济进行调节(卢福才和王守坤，2021)。政府政策的发布，在宏观层面能够引导产业乃至实体经济的发展，在微观层面能够影响企业管理层的行为决策，因此近年来学术界广泛关注中国情境下政府政策对于企业行为决策及其经济后果的影响。研究表明，政府政策有助于促进产业结构优化升级(彭俞超和方意，2016)，促进企业创新(Peters等，2012；余明桂等，2016)，提高企业生产率(林毅夫等，2018)。由此可见，政府政策对于实体经济发展以及企业决策的影响十分重大。

目前中国经济处于转型期，面临较大下行压力，同时国际竞争日趋激烈，中国政府不断调整并出台各种经济政策来促进实体经济发展，国内企业因此面临较大的经济政策不确定性(陈富永，2021)。企业管理层在经济政策不断变动的外部冲击下，结合企业实际情况对经济政策进行及时的研判分析，并以此来调整生产结构是保持宏观经济稳定运行的微观经济基础(唐杰和聂新平，1999)。已有研究大多关注政策发布作用于企业的效果，从微观企业主体结合企业实际情况对政策进行研判并调整决策的角度来进行研究的文献较少，而微观企业主体的多样性使得其行为决策并不一定按照政策制定时的既定预测逻辑进行(陈冬华等，2018)。因此，本文试图从微观企业主体的主观能动性角度来探讨上市公司管理层对于经济政策的研判如何影响其行为决策，以期对已有研究形成有益补充。

上市公司的投资效率是学术界持续关注的问题之一。从宏观角度来看，投资是拉动经济增长三驾马车之一；从微观角度来看，投资是企业获得收益并持续增长的一大重要来源。随着中国资本市场的不断发展，上市公司成为推动国内经济发展的重要力量，因此上市公司的高效率投资是宏观经济增长的基础。而近年来中国经济处于转型期，诸多上市公司面临投资效率低下、产能过剩的问题(吴利学和刘诚，2018)，因此对于中国上市公司而言，提高投资效率、实现可持续发展迫在眉睫。因此本文选取企业投资效率这一重要视角进行研究。

目前对上市公司投资决策进行研究的文献多数从外部环境角度，如政府政策、市场环境等(Shleifer和Vishny，2001；Bloom等，2007；余明桂等，2016)，以及内部特征角度，如公司治理(李维安和姜涛，2007；张会丽和陆正飞，2012)，基于委托代理理论和信息不对称理论，对其行为决策影响因素展开剖析。但是，现有文献大多分别研究内外部因素对投资效率的影响，或是将两者作为独立影响因素纳入同一研究问题中进行考虑，将两者融为一体进行研究的文献较少。此外，政策影响企业决策的已有研究并未得出一致结论，既有学者发现相关政策能够促进企业创新，提高全要素生产率等(余明桂等，2016)，也有学者发现政策无法提升企业创新质量及投资效率等(黎文婧和郑曼妮，2016)，可能的原因在于内外部因素共同影响企业的行为决策。因此将企业投资决策的内外部影响因素融合为一体进行研究十分必要。

以往文献对于管理层对政策的研判如何影响其投资决策研究较少的原因之一可能在于管理层研判政府政策的过程较难度量，而近年来文本分析技术在经济金融领域的深入应用为本文从微观主体的主观能动性角度来探讨其对于政策的研判与分析如何影响行为决策提供了可行性。首先，官方网站与媒体对国家经济政策文本内容及会议精神进行了披露，其次，许多公司年报中的信息披露包含对经济政策的描述以及该公司对于相关政策的响应措施等，因此，本文试图以经济政策文本与公司披露文本之间的相似度来构建经济政策关联度指标，并探讨管理层对于经济政策的研判对企业投资效率的影响。

本文具体的研究框架与分析思路如图1所示。

图1 研究框架与分析思路

首先，本文对经济政策关联度与企业投资效率之间的关系进行研究。经济政策关联度越高，即管理层结合经济政策与企业实际情况对于企业未来发展方向的判断更为符合中国经济未来发展趋势，从而投资效率有所提升。其次，本文对公司治理如何影响经济政策关联度与企业投资效率之间的关系展开剖析。最后，本文对经济政策关联度作用于企业投资效率的机制进行进一步探讨。经济政策关联度越高，企业更易获得相关政策支持，并向市场传递利好信息，缓解企业面临的融资约束，但管理层行为也因此受到更强的政府监管以及外部监督，从而使投资效率有所提升。

本文深入分析了中国情境下公司经济政策关联度对管理层投资决策的影响及其作用机制，并从公司治理角度出发，深入剖析其在经济政策关联度与企业投资的关系中发挥的作用，为结合内外部因素促进企业投资效率的提升提供经验证据。具体而言，本文具有以下理论意义与实践意义。

从理论上来看，第一，将经济政策对实体经济的影响落脚于微观企业，将企业投资决策的内外部影响因素结合起来，从管理层主观能动性角度来探讨其对于政策的研判如何影响企业投资，丰富了上市公司投资效率影响因素相关的研究。以往文献大多单独研究政府政策等外部因素及企业高管特征等内部因素对企业投资决策的影响，本文则将经济政策等外部因素对于企业决策的影响落脚至微观企业内部视角，将投资决策的内外部影响因素进行结合。此外，本文从公司治理角度出发，深入分析公司治理在经济政策关联度与企业投资决策之间关系中起到何种作用，对已有上市公司投资决策相关研究形成有益补充。

第二，以中央经济工作会议的主要精神作为经济政策内容的概括来研究上市公司管理层对整体经济政策的研判如何影响其投资决策，补充了经济政策对企业决策影响的相关研究。中央经济工作会议是判断当前经济形势和定调第二年经济政策最权威的风向标，是经济政策的全面概括。以往文献大多单独对几类经济政策细分进行研究，而众多经济政策对于企业决策的影响往往互相交织，共同发挥作用，因此本文选择立足于整体经济政策角度，研究经济政策对于企业决策的引导及管理层对经济政策的主观研判两个因素如何影响企业投资决策，丰富了已有经济政策对微观企业决策影响的相关研究。

第三，基于文本分析技术，使用文本相似性指标构建经济政策关联度指标，将外部经济政策作用与内部管理层研判两个角度的企业投资决策影响因素结合起来，补充了文本分析技术在经济金融领域应用的相关文献。以往文本相似性指标在经济金融领域的应用主要围绕同一经济主体在不同时期的相似性程度(纵向相似度)展开，对不同经济主体之间的相似性研究较少。本文充分利用市场公开披露的文本信息，构建经济政策文本及上市公司管理层讨论与分析文本两类主体的文本相似性指标，补充了经济金融文本分析领域的相关文献。

第四，从实践上来看，本文证实上市公司经济政策关联度与投资效率之间的正向显著关系，给政策制定方、管理层以及投资者提供一定建议，对政策制定方而言，可以将微观企业主体对经济政策的反应及行为决策作为次年经济政策的制定参考，从而提升政策实施效果。对管理层而言，提升其对于经济政策的理解并应用于企业运营当中有助于提升投资效率。对投资者而言，有助于其理解中国企业管理层对于经济政策的研判与其投资行为之间的作用机制以及公司治理在其中扮演的角色，从而为其投资决策提供一定借鉴意义。

二、理论分析与研究假设

1. 经济政策关联度与投资效率

经济政策通过各项具体的财政政策、货币政策及产业政策作用于微观企业，管理层作为企业战略制定者，其对于经济政策的研判对公司生产经营活动具有至关重要的影响。目前中国企业面临着较大的经济政策不确定性(陈富永，2021)，为促进国内经济的发展，政府不断出台并调整各类经济政策，在此外部宏观环境下，管理层无法预知政府何时且会如何改变现行经济政策。作为保持宏观经济运行稳定的微观经济基础，上市公司管理层需要对新发布的经济政策进行及时研判并对企业的经营战略作出相应调整以促进企业未来的可持续经营与发展。由于企业投资行为是企业经营运作的一大重要形式(张成思和刘贯春，2018)，经济政策关联度与企业投资效率之间具有密切关系。

从投资不足的角度来看，一方面，企业经济政策关联度越高，企业获得更多政策支持，缓解企业投资不足。通过对经济政策的研判，管理层及时调整企业日常经营战略以适应当下中国经济形势及信贷环境，从而促进企业的长期可持续发展。未来发展方向与政策更为一致的企业能够获得更多政府扶持，如政府补贴、税收返还等，短期内获得更高现金流(王克敏等，2017)，从而投资不足程度能够有所缓解。

另一方面，企业经济政策关联度越高，企业面临融资约束越小，缓解企业投资不足。政策支持能够促进微观企业融资环境得以改善(陈冬华等，2010)，受到政策支持企业的股权与债权融资额均有所增加，即经济政策关联度更高的企业更易从资金供应方处获得信贷融资额，缓解其面临的融资约束，从而获取更多的融资机会和更高的融资额，增加现金持有水平，缓解投资不足程度。

从投资过度的角度来看，一方面，企业经济政策关联度越高，政府对其监督力度越强，抑制过度投资。企业的经济政策关联度越高，管理层对符合未来经济发展方向的产业进行投资，但同时，地方政府为了更高效地促进地方经济发展，会对政策支持产业设置更多且更为严格的监管措施，对其进行更为严格的监督，即该企业将面临更为严格的资金监管(崔丰慧和陈学胜，2014)。此外，政府提供政策支持时，所设审批条件在一定程度上也将约束企业投资行为。而且，经济政策关联度更高的上市公司管理层对外部投融资环境研判更为清晰，因此，出于审慎原则，为了企业未来可持续发展，其将更为注重资金的使用效率，从而投资过度水平得到抑制。

另一方面，企业经济政策关联度越高，企业受到的外部监督更严格，从而抑制过度投资。根据信号理论，企业的高经济政策关联度向市场传递该企业紧跟经济政策的利好信息，该上市公司的投资者关注增加，在一定程度上表明其受到的外部监督将更为严格(张淑惠和陈珂莹，2020)，从而防范管理层道德风险，抑制企业过度投资。而高经济政策关联度的企业面临融资约束得到缓解的原因主要在于信贷资源分配与产业基金引导，上述方式在提供资金时能够通过设定限制性条款或参与公司治理来发挥监督作用，约束公司投资行为，进而抑制过度投资，缓解贷款的风险。据此，本文提出假设：

假设1：经济政策关联度越高，即上市公司管理层讨论与分析文本与经济政策文本相似度越高，其投资效率越高。

2. 经济政策关联度、公司治理与投资效率

根据委托代理理论，股东与管理层之间存在代理冲突，管理层存在自利行为，为了最大化薪酬与收益，盲目扩大投资，牺牲企业股东的利益，引发企业的非效率投资行为。而有效的公司治理能够缓解代理问题导致的管理层与股东之间的利益冲突。公司治理通过一整套正式或非正式的内外部制度机制来协调公司与利益相关者之间的利益关系，以保证公司的合理科学决策(李维安和姜涛，2007)。有效的公司治理机制，如股东行为治理、董事会治理、利益相关者治理(李维安和姜涛，2007；张会丽和陆正飞，2012)、有效的监督机制和激励机制(方红星和金玉娜，2013)均能够抑制公司的非效率投资行为。由此可见，公司内部治理水平越高，管理层对经济政策进行研判并作出相关投资决策时，其非效率投资行为越会得到抑制。

具体而言，从过度投资角度来看，当公司治理水平较高时，管理层与公司股东之间的信息不对称程度与代理成本较低，管理层对经济政策进行研判后作出相关投资决策时，来自股东、董事会及监事会的监督更为严格，从而对管理层形成监督与制衡，促使管理层履行勤勉尽职的义务，使其不会仅依赖经济政策，而不将企业生命周期及运营情况纳入考虑，从而遏制其机会主义行为，降低道德风险。因此，公司治理水平越高，管理层对经济政策进行研判并作出相关投资决策时其过度投资行为越会得到抑制。从投资不足角度来看，公司治理机制包括有效的激励机制，而有效的激励机制能够促使管理层站在股东利益最大化的角度采取相应的投资决策，缓解代理问题，实现公司价值最大化的目标。因此，公司治理水平越高，管理层对经济政策进行研判并作出相关投资决策时其投资不足行为越会得到抑制。综上所述，公司治理水平越高，管理层对经济政策进行研判并作出相关投资决策时投资效率将更高。据此，本文提出假设：

假设2：公司治理水平对于经济政策关联度与投资效率之间的关系具有正向调节作用，即当公司治理水平越高时，经济政策关联度与投资效率之间的正向关系更为显著。

三、研究模型与变量

1. 样本选取与数据来源

本文选取2012年-2020年年度沪深A股上市公司作为研究样本，(1)上市公司发布年度报告为次年4月，中央经济工作会议每年召开时间为12月，本文计算文本相似度时，以年报报告期年份为准，例如，某上市公司2015年4月29日发布2014年年度报告，则将该文本内容与2014年12月召开的经济工作会议文本进行匹配。以上市公司年报中“管理层讨论与分析”(下称“MD&A”)文本内容与中央经济工作会议文本内容来构建文本相似度指标，并以此来度量经济政策关联度。其中，中央经济工作会议是判断当前经济形势和定调第二年经济政策最权威的风向标，较为全面地概括了第二年的经济政策变动。相关文本内容来自于新华网，新华网是中央媒体之一，其发布的对于中央经济工作会议精神的总结文本内容具有一定权威性。MD&A文本来自于中国研究数据服务平台(CNRDS)。同时，本文使用词袋法计算两者之间的余弦相似度。其余控制变量均来自于国泰安(CSMAR)数据库。同时本文剔除金融行业企业、STPT企业及数据缺失的样本。

2. 变量定义

(1) 因变量。本文的因变量为企业投资效率。目前已有研究通常采用Richardson(2006)、Biddle和Hilary(2006)的投资模型来度量投资效率。本文参考Richardson(2006)对于非效率投资水平的度量，根据模型(1)来计算企业的非效率投资水平。

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企业的资本投资量，为固定资产、在建工程、无形资产、长期投资的净值变化量之和与总资产之比。Qi,t-1为第t-1年i企业的成长机会，使用TobinQ值来度量。Cashi,t-1为第t-1年i企业的现金持有量，为第t-1年i企业年末货币资金与总资产之比。ListYeari,t-1为第t-1年i企业的上市年数。LEVi,t-1为第t-1年i企业的资产负债率。Sizei,t-1为第t-1年i企业的总资产对数。Returni,t-1为t-1年5月至t年4月经市场调整的以月股票收益率计算的企业i的年度股票收益率。INVi,t-1为第t-1年i企业的资本投资量。

依据模型(1)进行分年度和分行业回归，回归残差则为企业i的非效率投资水平。若残差大于0则表明企业存在过度投资(OverINV)，反之，若残差小于0则表明企业存在投资不足(UnderINV)，为了便于理解，本文将UnderINV做相反数处理，若UnderINV越大，则代表企业i的投资不足程度越大，投资效率越低。同时，本文取残差绝对值(absINV)代表企业i的投资效率，absINV越大，则表明企业投资效率越低。由于Richardson(2006)中的投资模型忽视了企业投资效率较高的情形，即absINV接近于0的情形，因此本文参考陈运森和谢德仁(2011)，将投资不足组与过度投资组均分为10组，共20组，剔除其中最接近于0的两个组。

(2) 自变量。本文的自变量为上市公司经济政策关联度。基于2012年-2020年中央经济工作会议精神文本(来源于新华网)与每年上市公司年报中的MD&A文本内容，使用词袋法，利用Python中的jieba分词库对文本进行分词处理。图2展示了中央经济工作会议精神文本中出现词频排序为前100的的名词词云图，词语所占面积越大则表明其出现频率越高。根据图2，中央经济工作会议文本内容侧重于经济发展、改革方面内容，同时，也涉及宏观政策、财政政策、货币政策等具体的经济政策相关内容，能够在一定程度上作为中国整体经济政策的文本表征。

图2 中央经济工作会议精神文本名词词云图

本文参考Hoberg和Maksimovic(2015)，使用余弦相似度作为文本相似性的计算方式来构建经济政策关联度指标。首先，本文将上市公司管理层文本与中央经济政策会议精神的文本进行分词，去除标点符号，语气词等停用词，基于词袋法，将所有出现过的词进行排列，再对每个文本中该词出现的次数进行计数，最后形成词向量。其次，本文根据下式计算余弦相似度：

(2)

图3展示了年度经济政策关联度的箱型图。根据图3，每年上市公司的经济政策关联度存在较大异质性。

图3 经济政策关联度年度分布图

(3) 调节变量。一般而言，公司治理主要包括股东、董事会及激励机制三个层面(鲁桐和党印，2014)。本文参考严若森等(2018)关于公司治理水平综合指标的构建方法，使用主成分分析法对下文三个维度九个指标进行分析，选取第一大主成分作为衡量公司治理水平的变量。首先，股东层面，本文选取第一大股东持股比例、股权制衡度(第二大到第十大股东持股比例和与第一大股东持股比例的比值)、产权性质、机构投资者持股四个指标。其次，董事会层面，董事会是现代公司治理的核心(Klein，2002)，本文选取董事会独立性(独立董事人数占董事总人数比例)、董事会规模、两职合一(两职合一时取1，否则取0)三个指标。此外，激励机制有助于缓解公司投资不足(方红星和金玉娜，2013)，因此本文选取管理层持股比例、管理层前三名薪酬作为从激励机制角度来衡量公司治理的重要指标。

(4) 控制变量。参考李焰等(2011)，选取以下变量作为控制变量，分别是企业规模(Size)，即企业总资产的自然对数；经营活动现金流(OCF)，即经营活动现金净流量与总资产之比；上市年数(ListYear)，即企业上市总年数；资产负债率(Lev)，即企业总负债与总资产之比；总资产收益率(ROA)，即企业利润与总资产之比；账面市值比(BM)，即企业账面价值与市场价值之比。同时，本文控制了年份、行业与省份哑变量。

具体变量描述如表1所示。

表1 主要变量定义

3. 研究模型

计算了本文主要变量后，根据下述模型来检验本文的研究假设。

为了验证假设1，本文使用模型(3)进行回归。

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)

为了控制年份、行业以及省份宏观经济环境的异质性对投资效率产生的影响，本文控制年份(Year)、行业(Ind)与省份(Province)固定效应，并将标准误在股票层面做了聚类处理。若模型(3)中β1显著为负，则表明假设1成立，即经济政策关联度越高，企业投资效率越高。

为了验证假设2，本文根据公司治理水平(CorGov)年度行业中位数进行分组，构建分组变量(CorGovGroup)，高于中位数(含等于)的则为高公司治理水平组，取值为1，低于中位数的则为低组，取值为0。随后，对样本进行分组回归，若两组之间差异显著，则表明经济政策关联度与投资效率之间的关系受公司治理水平的影响，即本文假设2成立。

四、实证检验

1. 描述性统计

表2为本文的描述性统计结果。根据表2，经济政策关联度指标的均值为0.217，最小值为0.0257，最高值为0.447，中位数为0.214，标准差为0.0539，表明不同企业的经济政策关联度指标存在较大差异，且处于较低水平。在本文非效率投资样本中，投资不足样本量(9990)与过度投资样本量(8766)占比接近，过度投资均值为0.055，投资不足均值为0.0482，投资不足组标准差为0.093，过度投资组标准差为0.0683，表明不同企业的投资效率存在较大差异，且在投资不足组更为明显。

表2 描述性统计

2. 经济政策关联度与投资效率

表3展示了本文的初步回归结果。列(1)至列(3)结果表明，在全样本与投资不足子样本中，经济政策关联度和非效率投资在1%的水平上显著负相关，在过度投资子样本中，经济政策关联度和过度投资在5%的水平上显著负相关。即经济政策关联度对企业非效率投资具有显著的抑制作用。初步证明本文假设1成立。

表3 经济政策关联度与投资效率

从经济意义上来看，对于全样本来说，经济政策关联度变化一个标准差，投资效率均值提升7.4%。对于过度投资样本来说，经济政策关联度变化一个标准差，投资效率均值提升3.43%。对于投资不足样本来说，经济政策关联度变化一个标准差，投资效率均值提升9.2%。同时，经济政策关联度的系数与本文选取的控制变量系数相比较高，由此可见，不论从统计意义还是经济意义上来看，经济政策关联度对于企业投资效率具有显著的促进作用。

3. 经济政策关联度、公司治理与投资效率

表4展示了经济政策关联度、公司治理水平与投资效率之间的关系。结果表明，不论是非效率投资全样本还是过度投资与投资不足子样本中，高公司治理水平组下，经济政策关联度越高，企业投资效率提升。同时，高公司治理水平组中，经济政策关联度的系数绝对值大于其余控制变量，表明高公司治理水平组下，不论从统计意义还是经济意义上来看，经济政策关联度对于企业投资效率具有显著的促进作用。而在低公司治理水平组，经济政策关联度与企业投资效率之间无明显关系。证明本文假设2成立，即公司治理水平对于经济政策关联度与投资效率之间的关系具有正向调节作用。

表4 经济政策关联度、公司治理与投资效率

4. 进一步检验——机制检验

(1) 经济政策关联度对投资效率影响的作用机制。管理层以较高的经济政策关联度获得更多政府扶持如政府补贴、税收返还等，短期内获得更高现金流；同时，经济政策关联度更高的企业面临的外部融资约束较低，可以获取更多的融资机会和更高的融资额，从而缓解投资不足。即政策支持、融资约束是经济政策关联度缓解企业投资不足的中介变量。

其次，企业面临融资约束的缓解可能依托信贷资源的重新分配或者是产业引导基金等方式进行，而上述方式在提供资金时对于公司投资行为也具有一定约束作用，通过限制性条款或参与公司治理来发挥监督作用，进而抑制过度投资，缓解贷款的风险。此外，受到政策支持企业所在产业会面临更为严格的外部监督与资金监管(崔丰慧和陈学胜，2014)，从而抑制企业过度投资。即政策支持与融资约束是经济政策关联度抑制企业过度投资的中介变量。

(2) 机制检验模型及中介变量定义。本文使用模型(4)和(5)来检验经济政策关联度对投资效率影响的中介机制。

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)

首先依据模型(4)，对本文自变量经济政策关联度(cos_sim)与中介变量(Mediator)进行回归，若系数γ1显著，则依据模型(5)同时纳入自变量与中介变量进行分析。若模型(5)中系数α2显著且α1不显著，则为完全中介效应；但若系数α2和系数α1均显著，则为部分中介效应；若系数α2不显著，则中介效应不成立。

本文的中介变量为政策支持与融资约束。对于政策支持，参考覃飞和沈艳(2021)，使用企业获取的政府补贴和税收返还之和的对数来度量。对于融资约束，本文参考Hadlock和Pierce(2010)选取SA指数作为融资约束的代理变量，计算公式如式(6)所示。

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

(6)

其中，Size为企业规模，使用总资产的自然对数来度量，ListYear为企业上市年份数。

(3) 机制检验结果。表5检验了政策支持(GOVSUP)对于缓解投资不足的中介效应。列(2)结果表明，经济政策关联度与政策支持在10%的水平上正显著，经济政策关联度越高，其更易获得政策支持。同时列(3)结果表明，在控制了政策支持后，经济政策关联度与投资不足在1%水平上负显著，表明政策支持在经济政策关联度与投资不足之中起到了部分中介作用。

表5 政策支持的中介效应——缓解投资不足

表6检验了融资约束对于缓解投资不足的中介效应。列(2)结果表明，经济政策关联度与融资约束在1%的水平上负向显著，即经济政策关联度越高，企业面临的融资约束越小。同时列(3)结果表明，在控制了融资约束后，经济政策关联度与投资不足在1%水平上负显著，表明融资约束在经济政策关联度与投资不足之中起到了部分中介作用。

表6 融资约束的中介效应——缓解投资不足

表7检验了政策支持对于抑制投资不足的中介效应。结果表明，在过度投资样本中，经济政策关联度与政策支持在1%的水平上正向显著，经济政策关联度越高，其获得的政策支持越多。同时列(3)结果表明，在控制了政策支持后，经济政策关联度与过度投资在5%水平上负显著，表明政策支持在经济政策关联度与过度投资之中起到了部分中介作用。

表7 政策支持的中介效应——抑制过度投资

表8检验了融资约束对于抑制过度投资的中介效应。结果表明，在过度投资样本中，经济政策关联度与融资约束在5%的水平上负显著，经济政策关联度越高，其面临融资约束越小。同时列(3)结果表明，在控制了融资约束后，经济政策关联度与过度投资在5%水平上负显著，表明融资约束在经济政策关联度与过度投资之中起到了部分中介作用。

表8 融资约束的中介效应——抑制过度投资

5. 内生性问题(2)限于篇幅，内生性问题表格中控制变量系数与显著性结果不再列示，备索。

第一，互为因果。本文研究问题的重要假设前提是，管理层对经济政策加以研判，并结合公司实际作出相应的投资决策，从而引起投资效率的变化。但是，由于年报文本存在可操纵性，因此，管理层可能为使自己的投资行为能够得到较好的解释，在年报当中进行文本操纵，而不是如本文的假设前提所示。

第二，本文主要研究问题是经济政策关联度与投资效率之间的关系，研究结论表明经济政策关联度越高，投资效率越高。但是经济政策关联度较高的企业可能其本身对于行业发展态势就更为关心，对于外部环境的变化更为敏锐，使其能够提高投资效率，从而得出本文的主要结论。因此本文存在一定自选择效应的问题，即样本观测到的个体经济政策关联度的高低不是随机的，经济政策关联度较高的企业，其本身投资效率就较高。

第三，本文定义的经济政策关联度为管理层基于上年12月中央发布的经济工作会议文件进行研判并作出相应的企业投资战略调整，而中央发布的相关政策经过了相关部门的详细数据搜集与实地调研，在此过程中政府部门及市场经济主体均能发挥一定作用，即经济政策在一定程度上可能吸收了微观主体的相关建议并加以研究总结，因此本文的经济政策关联度指标构建存在一定的内生性。

(1) 互为因果——工具变量法。为了尽可能解决本文互为因果的内生性问题，本文选取经济政策关联度的年度-行业均值作为工具变量，进行两阶段回归，第二阶段回归结果如表9所示。结果表明，经济政策关联度越高，其投资效率越高，本文结果稳健。

表9 两阶段回归结果

(2) 倾向性得分匹配(PSM)法。本文使用倾向性得分匹配法(PSM)对样本进行匹配，经济政策关联度较高(按照年度、行业进行分组，经济政策关联度处于前20%分位数)的企业作为实验组，其余企业作为控制组，按照企业规模、上市年份、杠杆率、现金流水平、业绩、股权性质、账面市值比等变量进行1∶5最近邻匹配。使用匹配后的样本对本文主要假设进行检验。表10结果表明使用PSM法对本文样本进行匹配后，本文主要结论未发生变化，即上市公司经济政策关联度越高，其投资效率越高。

表10 倾向性得分匹配回归结果

(3) 滞后一期构建经济政策关联度指标。为解决经济政策关联度指标的内生性，本文使用MD&A文本与上一期12月发布的经济政策文本进行匹配，计算关联度指标。上市公司发布年度报告为次年4月，中央经济工作会议每年召开时间为12月，在此重新计算文本相似度时，将中央经济工作会议召开年份减一年，例如，某上市公司2015年4月29日发布2014年年度报告，则将该文本内容与2013年12月召开的经济工作会议文本进行匹配。表11结果表明重新构建经济政策关联度指标后，本文主要结论未发生变化，即上市公司经济政策关联度越高，其投资效率越高。

表11 重新构建经济政策关联度指标回归结果

6. 稳健性检验(3)限于篇幅，稳健性检验结果未列示，备索。

(1) 替换投资效率计算变量。参考Biddle和Hilary(2006)、陈运森和谢德仁(2011)，在计算投资效率时，使用现金流量表中的与投资变量相关的科目，即使用“购置固定资产、无形资产及其他长期资产支付的现金”及“投资支付的现金”之和减去“处置固定资产、无形资产和其他长期资产”而收回的现金后除以平均总资产作为投资效率计算模型中的因变量，并以此计算得出投资效率进行回归。检验结果表明，替换变量后，本文结论未改变。

(2) 关联度变化对投资效率进行回归。为了避免遗漏相关变量问题，本文取自变量经济政策关联度的变化值(deltacossim)对投资效率进行回归，检验结果表明，经济政策关联度变化值越大，投资效率越高，进一步证明本文结果稳健。

(3) 改变研究模型。由于本文因变量的值均大于0，使用更为精确的Tobit模型进行拟合，控制行业、年份、省份哑变量，检验结果表明，经济政策关联度提高越大，投资效率越高，进一步证明本文结果稳健。

五、总结与展望

本文选取2012年-2020年年度沪深A股上市公司作为本文研究样本，以上市公司年报中“管理层讨论与分析”文本内容与中央经济工作会议文本内容来构建文本相似度指标，实证检验了经济政策关联度与投资效率之间的关系。研究结果表明，不论是在全样本下还是在投资不足与过度投资子样本中，经济政策关联度越高，其投资效率越高。同时，本文综合构建公司治理水平指标来探讨其对于经济政策关联度与投资效率之间关系的调节作用，结果表明，在公司治理水平更高的公司中，经济政策关联度越高，其投资效率越高，即公司治理水平对两者之间的关系起到了正向调节作用。本文使用工具变量法、PSM法等多种方法以排除本文存在的内生性问题，研究结果表明本文结论较为稳健。此外，本文进一步研究发现经济政策关联度越高的上市公司主要依靠获得更多的政策支持以及融资约束的缓解来提升投资效率。

本文的研究结论具有一定理论意义与实践意义。从理论上来看，首先，本文从管理层主观能动性角度来探讨其对于政策的研判如何影响投资效率，丰富了上市公司投资效率影响因素相关的研究。其次，本文使用文本相似性指标构建经济政策关联度指标，补充了文本分析技术在经济金融领域应用的相关文献。从实践上来看，本文证实了上市公司经济政策关联度与其投资行为之间的关系，给政策制定方、管理层以及投资者提供了一定建议，对政策制定方而言，可以将微观企业主体对经济政策的反应及行为决策作为次年经济政策的制定参考，从而提升政策实施效果。对管理层而言，及时研判经济政策并提高公司治理水平有助于提升投资效率。对投资者而言，有助于其理解中国企业管理层对于经济政策的研判与其投资行为之间的作用机制以及公司治理在其中扮演的角色，为其投资决策提供一定借鉴意义。

本文存在一定不足之处。首先，本文对于经济政策文本主要选取新华网公布的中央经济工作会议精神文本，是对下一年经济政策的高度概括，没有将中央经济工作会议的全文作为本文研究对象，未来可将全文进行相似度计算，以提高研究的精确性。其次，本文重点关注内部公司治理水平对于经济政策关联度与投资效率关系的影响，没有将外部治理环境纳入研究范围，而公司外部治理环境对于上市公司的投资效率也具有十分重要的影响，未来可进一步将其纳入研究，以提高研究的全面性。