张冬雪 罗 鹏 副教授（中国矿业大学管理学院 江苏徐州 221116）

引言

当前我国经济面临下行压力，制造业产能过剩，产业结构正处于调整升级期，同时人口红利和劳动力成本优势也不复存在，依托新的经济发展结构并培育新的增长点至关重要。随着“一带一路”倡议的持续推进，我国积极发展与“一带一路”沿线国家的经济合作关系。企业是投资的主体，企业对外直接投资目的地的选择既有可能是顺应政府政策，也可能是基于自身的实际情况与经营战略。“一带一路”倡议是否真正促进了我国企业对沿线国家的OFDI？在这种政策支持下，企业是否积极响应了政府的号召？

“一带一路”倡议自2013年提出以来，得到国内外学者们的广泛关注，研究角度和研究成果颇多。“一带一路”倡议体现了中国远大的国际经济抱负，旨在继续其强劲的经济增长（Yiping Huang，2016）。中国与“一带一路”沿线国家的贸易关系不断增强的同时，贸易集中化趋势明显，贸易竞争加剧，但贸易互补大于贸易竞争（李敬等，2017）。面对现阶段中国经济产能过剩的事实，与“新丝绸之路”国家优势互补的产业结构为中国过剩产能的转出提供了可能性（刘育红等，2012）。对于“一带一路”地区的投资研究，大部分学者重点关注了中国对“一带一路”沿线国家直接投资的影响因素（王颖等，2018；贺娅萍、徐康宁，2018；马述忠、刘梦恒，2016）。虽然我国企业对“一带一路”沿线国家投资的潜力巨大，但沿线地区多为欠发达国家和新兴经济体，投资环境比较复杂。因此，对于“一带一路”地区的投资，应当基于分散化和差异化的准则，加强投资环境评估，降低投资风险（张述存，2017；李笑影、李玲芳，2018）。虽然有学者实证考察了“一带一路”倡议对出口增长和对外直接投资风险的影响（孙楚仁等，2017；孙焱林、覃飞，2018），但是从微观企业投资事件出发，研究“一带一路”倡议这种政策效应对于OFDI影响的文章很少。基于此，本文试图借助新发展的双重差分倾向得分匹配法，对“一带一路”倡议是否影响中国对沿线国家OFDI的政策效果进行实证检验。

模型构建与数据来源

（一）模型构建

“一带一路”倡议可以被看作是经济发展过程中的一项政策试验，因此可以用双重差分法（DID）测度“一带一路”倡议的实施对于中国对沿线国家OFDI的政策效果。本文参考孙焱林和覃飞（2018）的做法将2014年作为政策冲击事件发生的年份。其中，虚拟变量BRI表示对外直接投资的企业是否属于实验组。若企业i在实验期内对外直接投资目的地为“一带一路”国家或地区则属于实验组，赋值为1；对于有对外直接投资行为，而目的地为非“一带一路”国家或地区的企业作为控制组，赋值为0。虚拟变量t表示“一带一路”倡议正式发布的年份，在2014年及之后的年份赋值1，其余年份赋值为0。本文根据DID方法的设定建立以下计量模型：

其中，下标i和t分别表示第i个企业和第t年；被解释变量LnOfdi为企业对外直接投资金额；Z为一系列控制变量；ε 是随机扰动项，代表因个体和时间而变且影响中国企业OFDI的非观测扰动因素。

由计量模型的回归方程可以看出，对于投资目的地为“一带一路”国家或地区的企业（BRI=1），“一带一路”倡议前后中国对沿线国家OFDI变化情况分别是β0+β1和β0+β1+β2+β3，变化幅度是△Yt=β2+β3。同样地，对于投资目的地为非“一带一路”国家或地区的企业（BRI=0），一带一路倡议前后中国对“非一带一路”国家OFDI变化情况分别为β0和β0+β2，即没有受到“一带一路”倡议影响的中国对非“一带一路”国家OFDI前后变化幅度为△Y0=β2，因此，用实验组在“一带一路”倡议前后中国OFDI的差异△Yt减去控制组在“一带一路”倡议前后中国OFDI的差异△Y0，得到“一带一路”倡议的实施对于中国对沿线国家OFDI的净政策效应△△Y=β3，这是本文DID方法估计的重要系数。如果“一带一路”倡议促进了中国对沿线国家OFDI，那么β3的系数应该显著为正。

（二）数据来源

在PSM-DID模型中，本文将中国企业对外直接投资金额的对数值作为被解释变量。企业OFDI数据来自于《中国企业全球化报告》的附录部分，并根据中国与全球化智库、美国传统基金会公开数据整理。本文样本取自2000-2017年中国企业对外投资事件。对于初始样本的处理，本文首先剔除金融行业数据和部分极值，并与万德金融数据库中A股上市公司进行匹配，最终得到790个样本。本文的一个关键解释变量是“一带一路”倡议（BRI），其与虚拟变量t的交互项BRI×t是本文关注的核心变量。为了控制其它因素的影响，本文还纳入了一系列控制变量。企业投资目的地的选择以及投资的规模要结合企业自身的经营状况，因此企业的盈利能力（ROA）对其投资决策具有重要影响，本文用净利润占总资产的比重来反映企业的盈利水平，其对应财务数据来自万德金融数据库。除了考虑企业自身的因素，东道国的经济环境状况也影响着企业的投资行为，因此需要予以控制。本文选取了东道国的市场规模（LnOgdp）、东道国人均国民收入（PGNI）、经济自由度（LnFreedom）来衡量其对中国企业对外直接投资的影响。主要变量含义及数据来源见表1所示。

实证结果分析

（一）倾向得分匹配结果

倾向得分匹配法的思想源于匹配估计量，它的基本思路是先在未参与“一带一路”倡议的控制组中找到某个企业j，使得j与参与“一带一路”倡议的实验组中的企业i的可观测变量尽可能相似（匹配），即Xi≈Xj，这样便能够相互比较。匹配估计量有助于解决DID中实验组和控制组在受到“一带一路”倡议影响前不完全具备共同趋势假设所带来的问题。本文主要从企业的总资产（LnAsse）、所有者权益（LnEqu）、流动资产（LnCur）、营业总收入（LnInco）、净利润（LnNetpro）等5个可观测变量对实验组和控制组的样本进行匹配，采取的匹配方法是倾向得分的核匹配，然后通过Logit回归估计倾向得分。表2中匹配后各个协变量的标准化偏差大幅缩小，并均小于10%，而且所有协变量的t检验结果不拒绝实验组与控制组无系统性差异的原假设，这说明样本倾向得分的匹配结果较好地平衡了数据，具有一定的可比性。

（二）平均影响效应

本文运用双重差分法来考察“一带一路”倡议的实施对于中国对沿线国家OFDI的影响，回归结果如表3所示。在PSM处理前，可以发现，无论是否考虑控制变量的影响，模型（1）和模型（2）的DID交叉项BRI×t都通过了显著性检验，这表明在该模型设定下“一带一路”倡议下中国对沿线国家OFDI具有显著的正向影响。控制变量的回归结果表明，东道国的市场规模和东道国的人均国民收入未通过显著性检验，而企业的盈利能力和东道国的经济自由度对于中国企业OFDI具有显著的负向影响。模型（3）和模型（4）报告的是样本通过PSM处理后双重差分模型的回归结果。模型（3）的结果同样显示，在未加入控制变量时，其DID交叉项BRI×t的回归系数在5%水平上显著，且系数为正，这表明“一带一路”倡议能显著促进中国对沿线国家OFDI。在模型（4）中，加入控制变量后，DID交叉项BRI×t的系数依然显著为正，一定程度上说明了结果的稳健性。其中，东道国的市场规模、东道国人均国民收入水平、企业的盈利能力、东道国的经济自由度的符号与模型（2）回归结果基本一致。

表1 主要变量含义及数据来源

表2 匹配前后数据平衡性检验

表3 “一带一路”倡议对中国企业OFDI的影响

表4 “一带一路”倡议对中国企业OFDI的动态作用检验

表5 “一带一路”倡议对不同所有权性质企业OFDI的政策影响

（三）动态影响效应

考虑到“一带一路”倡议的政策效果发挥作用的时滞性，因此本文进一步探讨该倡议下中国对沿线国家OFDI的动态影响效应。由表4可以看出，在PSM处理前，无论是否考虑控制变量的影响，在模型（5）和模型（6）中可以看出只有BRI×t14和BRI×t15通过了显著性检验且系数为正，而DID交叉项BRI×t16以及BRI×t17的回归系数均未通过显著性检验。在PSM处理后，模型（7）和模型（8）的DID交叉项依然是BRI×t14和BRI×t15通过了显著性检验，且系数为正。即“一带一路”倡议在2014年和2015年显著促进了中国对沿线国家OFDI，在2016年和2017年作用并不明显。原因可能是在该倡议提出初期，我国政府以及参与“一带一路”倡议的国家和地区都出台了很多短期优惠政策和便利措施来鼓励我国企业的投资，随着政府成本的增加和投资企业数量的增多，加上“一带一路”沿线地区复杂的投资环境，企业获得的政策红利不断减少，因此投资的积极性降低。模型（6）和模型（8）中控制变量的回归结果与平均影响效应的回归符号，趋势基本保持一致。

（四）国有企业和非国有企业比较

鉴于国有企业和非国有企业的投资动机可能存在差异，因此本文进一步实证检验“一带一路”倡议对不同所有权性质企业对沿线国家OFDI的影响。表5列示的是样本在PSM处理后“一带一路”倡议对不同所有权性质企业OFDI政策影响的回归结果。其中模型（9）和模型（10）列出了国有企业的回归结果。在模型（9）中，可以看出双重差分模型的交叉项SOE×BRI×t的回归系数为0.88，在1%的水平上显著为正；模型（10）纳入控制变量后其交叉项的显著程度虽然有所降低，不过依然在10%的水平上显著为正，这意味着“一带一路”倡议的实施能够显著促进国有企业对沿线国家OFDI。模型（11）和模型（12）报告的是非国有企业的回归结果。结果显示，无论是否考虑控制变量的影响，其DID交叉项NonSOE×BRI×t的估计系数均未通过显著性检验，这表明“一带一路”倡议对于非国有企业对沿线国家OFDI的政策效果并不明显。控制变量的符号与平均影响效应的回归结果基本一致。

结论与建议

本文基于2000-2017年A股上市公司的财务数据，从微观样本的对外投资事件入手，通过倾向得分匹配法遴选了“一带一路”沿线国家和地区可供对比的企业样本，然后借助双重差分模型实证检验了“一带一路”倡议下中国对沿线国家OFDI的影响。

第一，从平均影响效应来看，“一带一路”倡议显著地促进了我国对沿线国家OFDI。该政策效应的发挥具有一定的动态效应。在倡议实施后的前两年中国对沿线国家OFDI影响显著，后续年份的政策效果并不明显，这意味着在“一带一路”倡议的推进过程中，我国企业积极响应了政府的政策号召，取得了政策红利。因此政府应该继续加强与“一带一路”国家的发展战略对接，为“一带一路”建设提供全方位的服务，同时加强与沿线地区的交流与合作的深度和广度。通过与沿线国家签订双边协议，建立更深层次的联系，为中国企业在沿线国家OFDI提供长期的政策支持和保障体系。

第二，“一带一路”倡议的实施对不同所有权性质企业对沿线国家OFDI影响存在差异，表现为“一带一路”倡议促进了国有企业OFDI，而对非国有企业的投资影响并不明显。相比非国有企业，国有企业在“一带一路”沿线国家和地区的OFDI受到的正面影响更为显著，这表明国有企业往往拥有各种资源易得的特定优势，如融资渠道、信息资源、审批程序等。因此，政府应进一步完善投资信息的公开机制，对民间资本投资“一带一路”给予实质性的政策支持，充分调动民营企业的积极性，让非国有企业享受到更多的政策红利。