经济政策不确定性对非金融企业金融资产配置的影响研究

卓 越 文倩雅 苗 龙

(1.湘潭大学 商学院，湖南 湘潭 411105；2.湖南财政经济学院 经济学院，湖南 长沙 410205)

一、引言

随着我国经济进入新常态，经济增长速度逐年放缓。中央政府为了保持经济长期运行在合理区间，采取了一系列强有力的宏观经济政策。这些政策的出台一方面短期内降低了经济发生严重衰退的风险，但另一方面也提高了我国宏观经济政策的不确定性(顾夏铭等，2018)[1]。伴随着经济增速放缓与经济政策不确定性上升，我国经济呈现明显的“脱实向虚”发展趋势，实体企业实业投资率大幅降低，相反，金融资产投资比例持续攀高(张成思和刘贯春，2018)[2]。2012年，我国经济增长速度本世纪以来首次破八，并持续走低，制造业企业金融资产配置比例直线上升，与此相对应的是，根据Baker等(2016)统计数据，我国经济政策不确定性在2012年以来不断上升[3]。我们不禁要问，以上现象的出现是巧合还是存在着某种内在联系？已有研究表明，经济政策不确定性上升会显著抑制企业实体投资(Bloom，2007；李凤羽和杨墨竹，2015；饶品贵等，2017)[4-6]，那么经济政策不确定性是导致企业增加金融资产投资的重要原因吗？如果是，此消彼长的背后机制又是什么？事实上，彭俞超等(2018)对经济政策不确定性与实体企业金融化的问题进行了仔细探讨，认为经济政策不确定性上升显著抑制了实体企业的金融化趋势[7]。本文认为，经济政策不确定性上升不仅会增加企业实体投资风险(Gulen and Ion，2016)[8]、降低企业外部需求，还会导致商业银行“惜贷”行为盛行进而提高实体企业融资成本，企业出于预防性需求会增加投资流动性相对较高的金融资产，进而整体上会提升金融资产配置水平。鉴于此，本文从理论探讨基础上对经济政策不确定性与企业金融资产配置的关系进行实证检验，并对具体影响机制展开实证分析。

本文以我国A股上市制造业企业为样本，结合Baker et al.(2016)测算的中国经济政策不确定性指数，实证检验了经济政策不确定性对企业金融资产配置的影响。实证结果显示，经济政策不确定性上升显著提高了制造业企业金融资产配置水平。在替换经济政策不确定性与企业金融资产配置指标进行稳健性检验以及对遗漏变量的内生性问题进行处理后，结果依然是稳健的。从作用机制来看，经济政策不确定性对企业金融资产配置的影响存在两种渠道：一是通过降低企业外部需求，使企业压缩了实业投资转而持有现金或将资金投向金融资产；二是通过改变银行贷款行为提高了企业融资成本，企业出于预防性储蓄的目的将资金投向流动性高的金融资产，以防不时之需。最后，从金融资产期限结构与融资约束的视角对企业金融资产配置的动机进行辨析发现，我国企业投资金融资产主要是出于预防性储蓄的目的，而非逐利动机。

与既有研究相比，本文可能的创新主要体现在以下几个方面：其一，彭俞超等(2018)采用金融资产增长率作为企业金融化的衡量指标[7]，该指标从金融资产投资绝对规模的角度来测度企业金融化水平，从而得出与传统研究认为经济政策不确定性抑制企业投资行为一致的结论。本文采用金融资产占总资产比重的投资结构指标，发现在投资总量下降的情况下金融资产配置水平反而在上升，证实了经济政策不确定性导致企业“脱实向虚”的观点，对现有研究是一个补充。其二，准确识别企业金融资产配置的动机对治理经济“脱实向虚”具有重要意义。本文从企业金融资产期限结构与融资约束的视角进行分析表明，我国企业金融资产投资的主要动机是预防性储蓄，而非投机获利。

二、文献综述与研究假说

(一)文献综述

2008年全球金融危机以来，各国政府加强了对本国经济的干预，频繁出台的经济政策显著提升了各国经济政策的不确定性，这一现象引起了学术界广泛关注。从文献检索情况来看，经济政策不确定性测度方法主要有以下几种。邱兆祥和刘远亮(2010)采用宏观经济指标工业增加值增长率的条件方差测度经济不确定性[9]，申慧慧等(2012)则采用企业经营业绩的波动率来衡量经济环境的不确定性[10]。另Julio和Yook(2012)、陈德球等(2017)以及才国伟等(2018)使用政府换届与政府主要官员变更作为不确定的替代指标[11-13]。近年来，通过挖掘报纸文本以及企业年报等关键信息来构造经济政策不确定性指数的方法越来越得到普及(Baker et al.，2016；Sheng et al.，2019；Huang和Luk，2020；聂辉华等，2020)[3][14-16]，其中由Baker et al.(2016)测算的针对我国经济政策不确定性指标得到学界广泛应用，该数据每月由斯坦福大学和芝加哥大学联合公布[3]。

对于经济政策不确定性究竟如何影响企业投资决策，学界尚未有统一结论。投资的Oi-Hartman-Abel效应认为，企业管理者更加关注经济政策不确定性上升时带来的潜在机会，因此会选择增加当期投资(Abel，1983；Hartman，1972；Oi，1961)[17-19]。投资的增长期权理论也主张企业家的风险偏好特征，认为经济政策不确定性上升时增加的投资会在将来为企业获得高额收益。与此相反，投资的等待期权理论认为，在经济政策不确定性增加情况下，由于投资的不可逆性，企业压缩投资等待机会才是最优选择。同样，预防性储蓄理论也认为，企业出于应对经济政策不确定性上升对现金流的冲击，会选择减少固定资产投资而持有现金或转而投资流动性高的资产(Han and Qiu，2007)[20]。

总体看来，国内学者大都倾向于经济政策不确定性抑制企业投资的观点(李凤羽和杨墨竹，2015；陈国进和王少谦，2016；饶品贵等，2017；张成思和刘贯春，2018；刘贯春等，2019)[5][21][6][22]。彭俞超等(2018)从企业内部投资结构的角度分析了经济政策不确定性对企业金融化的影响，但其选取的金融化衡量指标为企业持有金融资产规模的增长率，更加强调企业金融化的发展趋势，事实上同样是总量指标，而非结构指标[7]。聂辉华等(2020)详细分析了企业对政策不确定性的感知与企业金融资产配置的关系，但其不确定性感知指标来源于上市公司自身年报信息，导致实证结果难免受到内生性的质疑[16]。

(二)研究假说

根据投资实物期权理论，在投资不可逆的情况下，企业选择当前的实体投资相当于实施了看涨期权，经济政策不确定性上升导致企业进行实体投资的机会成本上升。企业进行实体经营投资取决于对未来收入的预期，当预期的未来收入高于实体投资成本时，企业会选择投资。经济政策不确定性上升时，管理层可能对实体投资未来的收益以及自身的现金流判断产生偏差(饶品贵等，2017)[6]，导致企业更加谨慎地进行实体投资。一般而言，企业进行实体投资的固定资产一般为其他企业生产的差异化产品，经济政策不确定性上升整体上压缩了企业实体投资机会，导致企业外部需求减少(Bloom，2007；王义中和宋敏，2014)[8][23]，进而企业会选择增加现金持有或将闲置资金投向流动性高的短期金融资产以等待新的投资机会(谭小芬和张文婧，2017)[24]。企业外部需求降低抑制了企业实体投资，导致资金大量流入金融部门与房地产市场，使得金融资产与房地产价格高企(黄静和屠梅曾，2009)[25]，甚至出现严重的资产泡沫，金融投资收益与实体投资低回报率之间巨大的收益缺口进一步诱致企业将资金投向金融领域(Demir，2009)[26]。

根据融资成本理论，经济政策不确定性上升会提高企业投资项目失败的概率和违约的风险，投资者的风险溢价水平会提高，导致企业融资成本上升(Waisman et al.，2015；Arellano et al.，2019)[27][28]，财务负担加重将进一步提高企业现金和短期金融资产的储备动机。从债权人角度看，经济政策不确定性不仅会加剧金融市场的波动性，还会对企业盈利能力与债务偿还能力带来负面冲击，银行系统出于安全考虑会压缩信贷规模，企业将面临融资成本高、融资渠道少的双重约束，未来现金流受到威胁(Beatty和Liao，2009)[29]。预防性储蓄理论表明，企业为了避免陷入流动性风险，会选择减少投资支出增加现金持有或配置金融资产。金融资产变现能力强、调整成本低，可以有效满足企业未来对投资资金的需要，有助于缓解企业的融资约束(胡奕明等，2017)[30]。另外，金融资产具有良好的融资抵押性，有助于增强企业融资能力(Kliman和Williams，2015)[31]。

根据分析，提出以下三个假说：

假说H1：经济政策不确定性上升会对企业金融资产配置产生促进作用。

假说H2：经济政策不确定性通过降低企业外部需求提升企业金融资产配置水平。

假说H3：经济政策不确定性通过提高企业融资成本提升企业金融资产配置水平。

三、研究设计

(一)数据来源与变量选取

选取2007-2019年我国A股上市制造业企业作为研究样本。在数据整理过程中根据惯例剔除了上市不足两年的企业及样本期内被ST或*ST企业以及数据缺失严重的企业。最终经过甄选，共获得样本企业1763家，有效观测值17459个，具体涉及26个制造业细分行业。本文企业财务数据均来自东方财富(Choice)数据库，宏观经济数据来自国家统计局。此外，为了缓解极端值对实证结果的影响，对所有连续变量均进行了极端值1%的截尾(Winsorize)处理。实证过程中使用的核心变量如下：

1.企业金融资产配置

参考胡奕明等(2017)[30]对企业金融资产配置的定义，用金融资产占总资产比重(FAR)来衡量企业金融资产配置水平，并采用金融收益占总收益比重(FER)做稳健性检验。其中，企业持有的金融资产包括：货币资金、交易性金融资产、衍生金融资产、发放贷款及垫款净额、可供出售金融资产、持有至到期投资、应收股利、应收利息、投资性房地产与其他流动资产。金融收益包括：利息收入、公允价值变动损益与扣除对联营企业和合营企业的投资净收益。

2.经济政策不确定性

本文采用Baker et al.根据中国香港《南华早报》每日新闻内容的关键词挖掘构造出的中国经济政策不确定指数来衡量中国经济政策不确定性，指数的构建方法类似于问卷调查法，利用主流媒体对经济政策不确定性的关注程度来推断投资者当月进行经济决策时面临的不确定性程度。①由于该指数为月度统计数据，本文使用每年月度经济政策不确定指数算术平均值的对数值来测度当年经济政策不确定性的大小，该数据值越大，表明当年经济政策不确定越高，记为EPU。另外，本文还借鉴既有研究，使用企业所在地级市主要领导变更以及Huang & Luk(2020)[15]等开发的经济政策不确定指数来进行稳健性检验。

3.控制变量

参考既有文献，本文控制了影响企业投资的相关因素，其中企业层面具体包括：企业规模(SCALE)，以企业总资产对数值来衡量；企业生产率(TFP)，用企业全要素生产率来衡量；股权结构(TOP1)，以第一大股东持股比例来表示；盈利能力(ROA)，以企业资产收益率来表示；企业杠杆率(LEV)，用企业资产负债比来表示；企业成长性(GROW)，采用企业托宾Q值来衡量；企业现金流(CF)，以企业经营活动产生的现金流占总资产比重来衡量；企业成立年限(AGE)，以企业年龄的对数值来衡量。在地区层面，本文控制了地区金融发展水平(FINANCE)，以非国有部门贷款比重来衡量。另外，本文还从宏观控制了经济增长率(GDPg)与货币供应量(M2g)。

4.中介变量

借鉴王义中与宋敏(2014)[23]的研究，以企业主营业务收入增长率来衡量企业外部需求的变化，记为EN；以企业财务费用占总负债比重来衡量企业融资成本，记为FC。

表1给出了本文主要变量的描述性统计结果。

表1 描述性统计

(二)模型设计

为了检验前文提出的假说1即经济政策不确定性上升会促进企业金融资产配置，本文设置以下回归模型：

FARit=α0+β1EPUt-1+β2SCALEi,t-1+β3TFPi,t-1+β4TOPi,t-1+β5ROAi,t-1+β6LEVi,t-1+β7GROWi,t-1+β8CFit+β9AGEit+β10FINANCEt-1+β11GDPgt-1+β12M2gt-1+δi+εit

(1)

其中，FAR表示企业金融资产配置占比，EPU为经济政策不确定性指数。需要指出的是，本文经济政策不确定性指数为时间序列数据，如果在模型中直接控制时间固定效应，将会导致严重的共线性问题。借鉴张成思与刘贯春(2018)[2]以及彭俞超等(2018)[7]解决思路，在模型中加入经济增长(GDPg)以及货币供应量(M2g)等宏观经济指标来控制时间效应对回归结果的影响。此外，还加入企业固定效应δ，用以控制不可观测且不随时间变化的企业特征。考虑到企业投资行为的滞后性，同时为了减轻内生性问题，变量中除企业成立年限与现金流之外，其他变量均取t-1期值。

其次，为了检验经济政策不确定性对企业金融资产配置影响的机制渠道，即假说2和假说3，分别构建了如下计量模型：

FARit=α0+γ1EPUt-1+γ2EPUt-1*ENi,t-1+γ3ENi,t-1+γX+δi+εit

(2)

FARit=α0+λ1EPUt-1+λ2EPUt-1*FCi,t-1+λ3FCi,t-1+λX+δi+εit

(3)

其中，模型(2)中加入了企业外部需求(EN)与经济政策不确定性的交互项，用来观测经济政策不确定性上升时企业外部需求对企业金融资产配置的影响。同理，在模型(3)中加入企业融资成本(FC)与经济政策不确定性的交互项，考察企业融资成本在经济政策不确定性与企业金融资产配置关系中的作用。我们预测模型(2)交互项回归系数γ2为负，即经济政策不确定性上升时，外部需求降低的企业会选择配置更多的金融资产，这表明经济政策不确定性会通过降低企业外部需求促进企业增加配置金融资产。同样，预期模型(3)交互项回归系数λ2为正，即经济政策不确定性会通过提高企业融资成本促使企业增加配置金融资产。X表示与模型(1)中控制变量相同的一组控制变量组成的向量。

四、实证分析

(一)基准回归

表2报告了模型(1)经济政策不确定性对企业金融资产配置影响的基准估计结果。在第(1)列中没有加入任何控制变量，直接考察经济政策不确定性与企业金融资产配置的关系，结果显示，经济政策不确定性上升显著提升了企业金融资产配置比例。第(2)列，加入企业以及地区层面相关控制变量，回归系数变小，但结果依然在1%的统计水平上显著为正。第(3)列，考虑到模型没有控制时间固定效应，加入国内生产总值增长率(GDPg)与货币供应量增长率(M2g)来尽可能控制宏观经济变量的影响。结果显示，经济政策不确定性回归系数进一步变小为0.0065，依然在1%的统计水平上显著。从经济意义来看，经济政策不确定性每上升一个标准差(0.853)，企业金融资产占比将上升0.5545个百分点(0.0065*0.853*100)，占全样本金融资产比重均值(0.0558)的9.94%。这说明回归结果无论在统计意义还是经济意义上均是显著的，因而以上回归结果支持了假说H1。

表2 经济政策不确定性对企业金融资产配置的影响研究

续表2

(二)稳健性检验

通过更换经济政策不确定性指标与企业金融资产测度指标来进行稳健性检验。首先，采用企业金融收益占总收益比重来衡量企业金融资产配置水平。一般来讲，企业金融资产占比越高，则企业来自金融渠道收益占比也会越高。表3第(1)列回归结果显示，经济政策不确定性上升显著提升了企业金融渠道收益占比。其次，考虑到Baker et al.(2016)[3]开发的中国经济政策不确定性指数是以中国香港《南华时报》单一报纸文本为基础，导致测算结果代表性不足。本文进一步采用Sheng et al.(2019)[14]和Huang & Luk(2020)[15]根据我国内地报纸内容分析构建的经济政策不确定性指标②进行稳健性检验，表3第(2)(3)列结果表明本文基准回归结果是稳健的。

表3 稳健性检验

续表3

(三)内生性分析

本文利用基准回归模型探讨经济政策不确定性对企业金融资产配置的影响，从内生性的产生原因看，微观企业的投资行为很难影响到国家层面宏观政策的制定，所以基本上可以排除由反向因果导致的内生性。Gulen和Ion (2012)[8]认为，遗漏企业未来投资机会的变量是不确定性与企业投资的实证分析中存在的最主要内生性问题，因此我们着重考虑模型遗漏变量问题。本文基准回归模型(1)控制了企业、地区以及宏观层面影响企业金融资产配置的相关因素，并加入企业固定效应进行回归分析，但由于没有对时间效应进行控制，时间截面上一些影响企业投资的因素遗漏会导致回归结果产生偏误。参考王朝阳等(2018)[32]和申宇等(2020)[33]的研究，分别考虑了地方主要领导变更与企业综合生产经营景气指数(下文简称企业景气指数)对回归结果的影响。

已有研究采用地方主要领导变更作为经济政策不确定性的替代指标(Julio和Yook，2012；陈德球等，2017)[11][12]，领导人变更通常伴随着当地经济政策发生调整，导致企业面临的经济政策不确定性上升。才国伟等(2018)研究也表明，地方官员变动会影响当地企业的投融资行为[13]。企业景气指数是反映企业生产经营状况以及企业家对宏观经济环境感受的重要指标，该数据由国家统计局组织部分企业家定期进行问卷调查编制而成，为国家制定宏观经济政策提供了重要的参考依据。以上分析表明地方主要领导变更与企业景气指数可能会同时影响经济政策不确定性与企业金融资产配置，是本文基准模型遗漏的重要变量。

基于上述分析，在模型中加入地级市主要领导变更(CHANGE)与企业景气指数(FIRMPI)③，表4展示了具体回归结果。第(1)列检验了地级市主要领导变更对企业金融资产配置的影响，结果显示回归系数为正，但在统计上不显著。第(2)列检验了企业景气指数对企业金融资产配置的影响，结果显示：企业景气指数越好，企业金融资产配置比例越高。第(3)(4)列在(1)(2)列基础上加入经济政策不确定性指标，第(5)列将经济政策不确定性、地方主要领导变更与企业景气指数同时纳入回归模型，结果均表明在控制遗漏变量后经济政策不确定性对企业金融资产配置的影响依然显著为正，且与基准回归系数大小基本无异，进一步证实了假说H1成立。

最后，为了进一步克服潜在内生性对实证结果的影响，以美国经济政策不确定性为中国经济政策不确定性的工具变量，采用两阶段最小二乘法对模型进行了估计，结果如表 4第(6)列所示。EPU的回归系数在1%的统计水平下显著为正，Anderson检验(p值)和Cragg-Donald Wald检验(F值)均表明本文选取的工具变量是有效的。

表4 内生性检验

(四)机制检验

上文分析结果表明，经济政策不确定性上升会显著提升企业金融资产配置。下面进一步探讨经济政策不确定性影响企业金融资产配置的作用机制。根据研究设计部分的相关论述，通过回归计量模型(2)与(3)来分别检验经济政策不确定性促进企业金融资产配置的外部需求机制与融资成本机制。

如表5第(1)列结果所示，企业外部需求与经济政策不确定性的交互项系数在1%的统计水平上显著为负，表明对于外部需求下降的企业，经济政策不确定性上升显著提高了其金融资产配置比例。可见假说H2成立，即企业外部需求下降是经济政策不确定性促进企业配置金融资产的一个重要机制。

表5第(2)列汇报了融资成本作用机制。企业融资成本与经济政策不确定性的交互项显著为正，表明对于融资成本高的企业，其金融资产配置比例会随着经济政策不确定性上升而增加。假说H3得证，经济政策不确定性上升通过提高企业融资成本促进了金融资产配置。

表5 经济政策不确定性对企业金融资产配置影响的机制检验

五、企业金融资产配置动机的进一步讨论

前文分析表明，经济政策不确定性通过降低企业外部需求与提高企业融资成本促进企业增加金融资产配置，但对企业投资金融资产的具体动机目前还没有形成统一的结论。已有研究表明，企业一方面可能出于预防性储蓄的目的配置金融资产，从而发挥了“蓄水池”作用；另一方面，企业也可能出于逐利的动机投资金融资产，此时起到“挤出”效用。本文将从企业受融资约束程度与金融资产配置期限结构视角对企业金融资产配置的动机进行探析。

理论上讲，如果企业配置金融资产出于预防性储蓄动机，那么在经济政策不确定性上升时，面临高融资约束的企业会选择配置更多的金融资产。借鉴张成思和刘贯春(2018)[2]的研究，从两个方面来度量企业面临的融资约束程度：一是以企业所有制来度量，将国有企业识别为低融资约束企业，非国有企业识别为高融资约束企业；二是以企业资产规模来度量，规模大的企业为低融资约束企业，规模小的企业为高融资约束企业。在基准回归模型基础上分别加入了国有企业(STATE=1)，非国有企业(STATE=0)和企业规模与经济政策不确定性的交互项，从融资约束角度检验企业金融化的动机。如表6第(1)(2)列回归结果显示，交互项回归系数为负，且均在1%的统计水平上显著，这说明受高融资约束的企业在经济政策不确定性上升时选择增加配置了金融资产，可见企业投资金融资产具有强烈的预防性储蓄动机。

接下来从企业金融资产配置期限结构视角分析企业投资金融资产的动机。许罡和朱卫东(2017)[34]以及彭俞超等(2018)[7]研究均认为，短期金融资产流动性强、调整成本低，企业投资短期金融资产属于现金替代行为，起到储蓄的效果。而企业长期金融资产流动性比较差，一般属于投资逐利行为。在经济政策不确定上升时，企业为了应对潜在的流动性风险而增加配置短期金融资产。表6第(3)(4)列本文分别检验了经济政策不确定性对企业短期金融资产投资(SHORT_FAR)与企业长期金融资产投资(LONG_FAR)的影响④。结果发现，经济政策不确定性上升显著促进企业短期金融资产配置，而对长期金融资产配置的影响在统计上不显著。从而进一步证明了我国企业投资金融资产主要是出于预防性储蓄的动机，而非获利的目的，这一结论与胡奕明等(2017)[30]研究观点是完全吻合的。

表6 企业金融资产配置动机检验

五、结论与政策建议

本文在理论分析基础上，利用2007-2019年我国A股上市制造业企业数据，并采用Baker et al.(2016)[3]测算的我国经济政策不确定性指数，实证检验了经济政策不确定性对企业金融资产配置的影响。实证结果显示，经济政策不确定性上升显著提高了制造业企业金融资产配置比例。在进行一系列稳健性检验以及对遗漏变量的内生性问题进行处理后，结果依然是稳健的。进一步的影响渠道检验发现，企业外部需求下降与融资成本上升是经济政策不确定性导致企业增加配置金融资产的重要机制。最后，从企业受融资约束程度与企业配置金融资产的期限结构视角对企业投资金融资产的动机进行辨析，结果表明，我国企业投资金融资产主要是出于预防性储蓄的目的，而非投机获利动机。

研究结论表明，政府经济政策调整会对企业投融资决策产生重要影响。基于此，提出以下三点建议：第一，增强政府的公信度，政府经济政策制定与调整要充分提高透明度，强化宏观政策的连续性与稳定性，避免出现政策朝令夕改的现象，降低政策不确定性，这不仅有利于创造和维护良好的投资环境，同时有助于引导微观企业对政策形成良好一致预期，从而有利于进一步提升宏观经济政策的作用和效率。第二，微观企业投资金融资产具有强烈的预防储蓄动机，这表明金融对实体经济的支持力度还需要进一步提升。下一步在推进我国经济实现高质量发展的过程中，需持续推进金融供给侧结构性改革，不断扩大金融有效供给，优化金融体系配置资金的市场化机制，提高资金配置效率，切实解决中小微企业融资难、融资贵的问题，确保各类经济主体享有公平的市场地位。第三，金融资产收益高于实体投资回报是非金融企业投资金融资产的重要诱因。因此，引导金融“脱虚入实”首先需要解决虚拟经济与实体经济利润率倒挂的问题，这要求在政策层面进一步加大减税降费的力度，降低实体企业生产经营成本，改善实体投资环境，提高实体经济盈利水平与可持续发展能力。同时，管理部门要加强监管，严格控制房地产与影子银行规模，规范资本市场与房地产行业的良性发展，防范资金过多流向金融领域，避免产生严重的资产泡沫。

【注 释】

① 经济政策不确定性指数被广泛地用于学术研究和商业报告。关于这一指数的详细构建信息以及被引用情况请参见policyuncertainty.com/index/html。

② 该指标参考Baker et al.(2016)的调查方法，通过统计十家中文报纸中关于经济政策不确定性等关键词出现的次数，衡量中国经济政策不确定性程度。具体统计方法请参考Huang and Luk(2020)。

③ 作者手工整理了样本期内地级市主要领导(市委书记与市长)变更数据，若市委书记或市长发生变更，则CHANGE=1，否则为0；企业景气指数来源于CEIC数据库。

④ 本文将金融资产分为短期金融资产(SHORT_FAR)与长期金融资产(LONG_FAR)两类，其中短期金融资产包括货币资金、交易性金融资产、可供出售金融资产、衍生金融资产与其他流动资产，长期金融资产包括发放贷款及垫款净额、持有至到期投资、应收股利、应收利息与投资性房地产。