一、背景

近幾年，學術界和實業界高度關注經濟政策不確定性。確實，這個時代最大的確定性就是充滿不確定性。目前度量經濟政策不確定性的主要指標，是BBD（2016）開發的EPU指數。然而，每個地區或國家在每個時點只有一個EPU指數，從而在計量上它無法與時間固定效應區分，而且它也無法區分不同企業的政策不確定性感受差異。2020年，我們三位作者（聶輝華、阮睿和沈吉）在《世界經濟》雜志發表了一篇論文，提供了一種計算企業層面的經濟政策不確定性指數的方法，并利用該數據分析了不確定性感受對企業投資和融資的影響。我們的論文發表后，受到了很多研究者的關注，其中不少人來信詢問計算方法、程序或數據。

為了推動經濟政策不確定性的研究，同時減少不必要的時間成本，我們在2022年公布了文章所使用的FEPU（企業經濟政策不確定性感知）指數，覆蓋年份是2007-2018年。2023年，我們在《金融研究》的相關文章發表后，將數據延伸至2020年。現在，我們進一步將數據延長至2006-2022年，并決定持續更新。

數據下載地址：聶輝華個人網站“白鯊在線”，鏈接為http://www.niehuihua.com/a/zuopin/521.html，也可以通過點擊“閱讀原文”進入相關頁面。

請使用者注明來源：（1）聶輝華、阮睿、沈吉，2020，《企業不確定性感知、投資決策和金融資產配置》，《世界經濟》，第6期，77-98頁；（2）阮睿、聶輝華，2024，《中國企業經濟政策不確定性感知指數（2006-2022年）》，中國人民大學企業與組織研究中心。

二、方法

使用文本分析法構造FEPU的具體過程如下（聶輝華等，2020）：

本文衡量經濟政策不確定性的指標從上市公司年報文本中使用文本挖掘方法提取得到。隨著計算機技術的發展，把文本等非結構化數據引入公司金融研究的做法越來越普遍（Tetlock，2007；Li，2008；Tetlock等，2008；Loughran和McDonald，2014、2016）。本文參考Baker等（2016）和Hassan等（2019）的做法，使用“詞表法”篩選特定的內容文本 ，在一段文本中如果出現特定詞語，就把這段文本識別為表達某些特定含義的文本。本文認為如果一句話中同時出現“政策詞語”和“不確定性詞語”，就認為這句話是年報撰寫人表述公司面臨經濟政策不確定性的內容。

具體方法如下：首先通過格式轉換工具把每份上市公司年報的PDF文件轉換成文本文件，使用正則表達式取出“管理層討論與分析”（簡稱MD&A，有些年報中是“董事會報告”）的內容，剔除所有數字、英文字母和除句號以外的所有標點符號和特殊符號。然后，以中文句號為分隔符把MD&A文本分割為句子，考慮到中文的語言習慣，本文以句子作為分析的基本單位。假定上市公司i在年份 t的年報中MD&A句子數量為 S，使用編程語言Python調用jieba分詞模塊對每個句子進行分詞，并在分詞的同時剔除停用詞（stopwords）。為盡量降低分詞帶來的歧義，本文在分詞時定義了用戶詞表，詞表包括所有A股上市公司的全稱和簡稱、會計科目名稱、后續文本處理用到的表示不確定性的詞語以及與政府（政策）含義相關的詞語。分詞以后每個句子都變成一系列詞語的組合，再對每個句子（s）逐一進行以下操作：搜索每個句子中出現的詞，如果出現表示不確定性的詞，就認為是表示不確定性的句子；如果一個句子中同時出現政府、政策等內容相關的詞和表示不確定性的詞，就認為是一個表示政策不確定性的句子（P）。用經濟政策不確定性句子中不確定性詞語（或句子）數量（n）占MD&A總詞語（或句子）數量（N）的比例衡量企業面臨的經濟政策不確定性（FEPU）。

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