“一帶一路”倡議緩解了參與企業(yè)的融資約束嗎？
——基于信息不對稱視角的研究

戴魁早 黃 姿 俞志永

(湖南科技大學 商學院，湖南 湘潭 411201)

一、引言

“一帶一路”倡議不僅是一個自由貿易協(xié)定，更是新時期中國對外開放戰(zhàn)略的重要內容[1]。共建“一帶一路”倡議自提出起，就旨在開創(chuàng)中國對外開放新格局，如中共十九大提出要以“一帶一路”建設為重點，形成陸海內外聯(lián)動、東西雙向互濟的開放格局；中共十九屆五中全會強調要推動共建“一帶一路”高質量發(fā)展，以實現(xiàn)高水平對外開放。同時，“一帶一路”倡議得到了越來越多沿線國家和國際組織的積極響應，不僅深化了中國與沿線國家的經濟合作，而且促進了中國的對外開放，其經濟效應與社會效應備受世界矚目。

學術界有大量文獻關注了“一帶一路”倡議的實施效果。宏觀層面的研究表明，“一帶一路”倡議在促進經濟增長、產業(yè)升級以及改善沿線國家基礎設施狀況等方面有著重要作用[2][3][4]。微觀層面的探索發(fā)現(xiàn)，“一帶一路”倡議有助于降低支持企業(yè)的投資風險[5]、提高企業(yè)投資水平[6]、促進企業(yè)境外直接投資[7]、推動創(chuàng)新與企業(yè)升級[8]、提升資本市場信息效率[9]。以上研究引導我們進一步關注參與“一帶一路”建設對企業(yè)經營的影響。“一帶一路”建設有諸多港口、鐵路和能源等大型基礎設施項目，這些項目投資周期長、資金需求量大，對于參與這類對外投資的中國企業(yè)來說，需要長期可持續(xù)的資金支持[5]，以滿足中長期的投資需求。因而，融資問題是“一帶一路”建設參與企業(yè)需要面對的直接且重要的問題[10][11]，由此自然有這樣的疑問，“一帶一路”倡議實施對企業(yè)普遍存在的融資約束有著怎樣的影響呢？

關于政府行為對企業(yè)融資支持的少量文獻涉及政府政策(或“一帶一路”倡議)與融資約束這一主題的研究。Chen等認為，政府支持行業(yè)中的國有企業(yè)更容易獲得國家銀行發(fā)放的優(yōu)惠貸款，這促進了投資增長，但會帶來更多的過度投資[12]。王克敏等發(fā)現(xiàn)，相對于未受產業(yè)政策鼓勵或未受產業(yè)政策重點支持的公司，受產業(yè)政策鼓勵或重點支持公司的政府補助、長期負債較多，其投資水平更高，投資效率更低，過度投資程度更高[13]。盧盛峰和陳思霞的研究顯示，地方政府的支持政策至少會從以下三個方面影響企業(yè)融資約束狀況：一是政府直接制定企業(yè)融資的信貸優(yōu)惠政策措施；二是政府政策支持形成的示范效應能夠引導社會信貸資金的流動方向，激發(fā)社會投資者對企業(yè)進行投資；三是政府政策通過向企業(yè)進行政策袒護有利于企業(yè)“聲譽”的形成，緩解信息不對稱并增加企業(yè)投資機會[14]。陳冬華和姚振曄則進一步認為，隨著國家產業(yè)政策的實施，職能部門會制定各自職能領域的支持政策，如銀行出臺的針對支持行業(yè)公司的優(yōu)惠信貸政策，稅務部門出臺的支持行業(yè)公司的稅收政策[15]。以上研究均表明政府政策有助于緩解相應行業(yè)的企業(yè)融資約束。此外，徐思等采用微觀企業(yè)數(shù)據(jù)專門研究了“一帶一路”倡議對企業(yè)融資約束的影響，并指出“一帶一路”倡議的實施主要通過融資來源和經營成本等政府支持渠道降低企業(yè)融資約束[10]。該文是從政府支持這一非市場因素視角展開分析的，而信息不對稱是影響企業(yè)融資約束最主要的市場因素[16][17]，這為本文的研究提供了可能的突破空間。

事實上，國內融資約束領域的文獻非常關注信息不對稱的影響，如張純和呂偉探討了信息披露與分析師的市場關注如何通過影響信息不對稱進而降低企業(yè)融資約束[18]。屈文洲等從信息不對稱視角深入研究了融資約束與投資—現(xiàn)金流敏感性的關系，并認為信息不對稱導致的企業(yè)融資約束與投資—現(xiàn)金流敏感性的關系不是線性的[19]。于蔚等對政治關聯(lián)與融資約束的研究發(fā)現(xiàn)，政治關聯(lián)能夠起到信號發(fā)送功能，降低資金供求雙方的信息不對稱，從而緩解民營企業(yè)的融資約束[20]。李紅和謝娟娟則認為，金融發(fā)展可以通過降低融資雙方的信息不對稱進而緩解企業(yè)的融資約束[21]。姜付秀等探究了銀行競爭是如何通過降低銀企之間的信息不對稱，進而緩解企業(yè)融資約束的[22]?？梢?，資本市場或銀企之間的信息不對稱程度降低對于緩解企業(yè)的融資約束至關重要。

基于此，本文從信息不對稱視角分析“一帶一路”倡議對參與企業(yè)融資約束的影響及其作用機制，然后，以2010～2018年中國A股上市企業(yè)為研究樣本，利用“一帶一路”倡議這一外生政策沖擊，實證檢驗“一帶一路”倡議對參與企業(yè)融資約束的影響①。本文的邊際貢獻可能體現(xiàn)在兩個方面：第一，本文從信息不對稱視角為“一帶一路”倡議對企業(yè)融資約束的影響提供了新的經驗證據(jù)。徐思等從地方政府和職能部門的融資支持視角分析了“一帶一路”倡議與企業(yè)融資約束的關系[10]，而信息不對稱是影響企業(yè)融資約束最主要的市場因素，因而，本文為“一帶一路”倡議的企業(yè)融資影響效應提供了增量證據(jù)。第二，本文豐富了信息不對稱視角的融資約束緩解研究。已有從信息不對稱視角研究企業(yè)融資約束的文獻，要么采用不同指標、方法或數(shù)據(jù)檢驗信息不對稱對企業(yè)融資約束的影響[16][17][19]，要么分析政治關聯(lián)[20]、金融發(fā)展[21]、銀行競爭[22]等中微觀因素如何通過信息不對稱這一機制緩解企業(yè)融資約束，但很少研究政府經濟政策能否通過降低融資雙方的信息不對稱從而改善企業(yè)融資約束狀況。考慮到“一帶一路”建設是實行高水平對外開放的重要內容，本文從“一帶一路”倡議實施這一宏觀經濟政策視角探究信息不對稱與企業(yè)融資約束緩解問題。

二、理論分析

當資本市場不完善時，公司外部投資者與內部人之間存在信息不對稱，使得外部融資的成本高于內部融資成本[23]，這直接導致企業(yè)存在融資約束[16][17]。由于我國資本市場發(fā)展相對不成熟，市場中的資金需求者和供給者之間有很高的信息不對稱。對于需要融通資金的企業(yè)來說，信息不對稱帶來的逆向選擇使其無法獲得充足的資金支持，導致企業(yè)受到融資約束困擾[19][24]。理論上，“一帶一路”倡議的實施要求參與企業(yè)更好地披露企業(yè)信息[9]，并激勵銀行更多地搜集和挖掘企業(yè)信息，這能減弱外部投資人與企業(yè)之間、銀企之間的信息不對稱，因而有助于緩解參與“一帶一路”投資企業(yè)的融資約束。具體來說：

第一，外部投資人與企業(yè)之間的信息不對稱分析。在直接融資方式下，企業(yè)對外披露信息可以提高企業(yè)對外的信息透明度，增加外部投資人對企業(yè)的了解程度，減少信息不對稱，增強投資者對企業(yè)的投資信心?！耙粠б宦贰背h包含了泛歐亞大陸上的大部分國家和地區(qū)。由于歷史遺留問題和地理因素，這些國家在社會體制、信仰文化、政治環(huán)境和經濟發(fā)展水平等方面差異較大。部分國家和地區(qū)對企業(yè)來說存在較高的投資風險、國家政局動蕩、法律違約以及安全形勢等一系列不穩(wěn)定因素，營商投資環(huán)境較差。因此，政府要求參與“一帶一路”投資的企業(yè)定時進行信息披露，防范投資過程中的潛在風險。2018年國家發(fā)展改革委、外交部等多部門聯(lián)合發(fā)布的《企業(yè)境外經營合規(guī)管理指引》，明確對“一帶一路”項目參與企業(yè)提出了具體監(jiān)管要求。

事實上，有關企業(yè)經營信息的披露頻率和質量越高，企業(yè)的對外信息透明度就越高，融資能力也就越強[25]。因此，參與“一帶一路”項目投資的企業(yè)，為了增加外部投資者對企業(yè)投資的了解和信心，消除可能的恐慌情緒，獲取更多的項目資金支持，有動機披露而非隱瞞與企業(yè)投資經營項目有關的各項事宜和風險信息[9]，通過提高投資者對企業(yè)潛在風險事項的識別判斷，使投資者增加對企業(yè)經營業(yè)務和投資情況的了解。因此，企業(yè)對外公布的信息事宜和內容越多，信息不對稱程度就越低，投資者在充分掌握企業(yè)的投資信息后，投資意愿可能就大大增強，企業(yè)就可以更加容易地獲得外部資金支持，進而緩解企業(yè)的融資約束[26]。

第二，銀企之間的信息不對稱分析。在間接融資方式下，為了避免逆向選擇到一些低質量的客戶，銀行通常對資信一般或抵押擔保品價值不足的企業(yè)在貸款時要求更多的信息證明材料，這就導致部分有投資計劃的企業(yè)無法及時獲得資金支持。已有研究表明，國家政策導向會影響銀行的貸款決策，銀行會對有政策支持的企業(yè)給予更多的信貸支持[12][13]。“一帶一路”倡議政策實施以“五通機制”為基礎，其中“資金融通”機制就旨在解決企業(yè)可能存在的融資約束問題。

在“一帶一路”倡議實施過程中，為了鼓勵更多的企業(yè)參與倡議項目的投資建設，各級政府出臺了一系列的政策優(yōu)惠措施。對于銀行和外部投資者來說，政府對企業(yè)的政策優(yōu)惠可以視為政府對參與企業(yè)的一種隱形信用擔保，暗示著企業(yè)投資項目的發(fā)展前景很好，而且，銀行主觀上有意愿加大對參與重點項目企業(yè)的貸款支持力度。在響應“一帶一路”倡議過程中，為了確保貸款資金的安全、防范貸款過程中的潛在風險，銀行既會主動地收集參與“一帶一路”項目企業(yè)對外披露的投資經營項目信息，又有意愿更加積極地挖掘外部投資者難以獲取的企業(yè)私有信息，這能降低銀企之間的信息不對稱程度，有助于緩解參與企業(yè)的融資約束[22]。

根據(jù)以上分析，本文提出以下待檢驗的假設：

假設1：“一帶一路”倡議實施可以緩解參與企業(yè)的融資約束；

假設2：“一帶一路”倡議實施主要通過降低融資雙方的信息不對稱緩解參與企業(yè)的融資約束。

三、研究設計

(一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

與融資約束領域大多數(shù)研究的做法一致，本文選取2010～2018年中國A股上市企業(yè)數(shù)據(jù)為原始樣本，數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫。參考已有研究的做法，結合本文研究目的，按照以下程序篩選和處理樣本：剔除金融及保險行業(yè)的企業(yè)數(shù)據(jù)，因為這類企業(yè)在財務上與其他公司有較大差異；剔除 ST和*ST企業(yè)樣本；剔除變量存在大量缺失的樣本；剔除上市年份晚于2014年的企業(yè)，因為這類企業(yè)只有“一帶一路”倡議實施后的信息；為降低離群值對回歸方程的影響，估計時對所有連續(xù)變量進行縮尾處理。最終，得到了2411家企業(yè)19288個觀測樣本。

(二)自然實驗選取與樣本分組

2013年，習近平主席在出訪中亞和東南亞國家時，提出了“一帶一路”倡議。2014年3月國務院正式將“一帶一路”倡議寫入政府工作報告，開始進入實踐階段。可見，從2014年起，“一帶一路”倡議由頂層設計進入務實推進階段。與“一帶一路”倡議的微觀經濟效應研究領域的文獻相一致[8][10]，本文將部分上市公司自2014年陸續(xù)響應“一帶一路”倡議作為一次準自然實驗。通過構建配對樣本和雙重差分模型來考察“一帶一路”倡議的政策效果。在使用雙重差分模型時，將“一帶一路”倡議政策沖擊時間定為2014年。

政策準自然實驗要求將直接受到政策沖擊影響的企業(yè)和未受到影響的企業(yè)進行處理組和控制組的劃分，如何判斷并精準識別上市公司是否受到“一帶一路”倡議的影響是檢驗潛在處理效應的關鍵。關于判斷上市公司是否響應了“一帶一路”倡議，陳勝藍和劉曉玲依據(jù)企業(yè)注冊地是否在“一帶一路”重點省份來判斷企業(yè)是否受到“一帶一路”倡議的影響[6]。徐思等基于同花順提供的“一帶一路”概念板塊識別微觀企業(yè)是否受到“一帶一路”倡議的影響[10]。朱杰則使用網絡爬蟲技術從上市公司年度財務報告中提取與“一帶一路”有關的文本信息，經過人工閱讀與篩選確定參與 “一帶一路”的跨境投資項目與經營業(yè)務的“公司-年度”樣本[9]。與王桂軍和盧瀟瀟[8]、呂越等的做法相同[11]，本文將全部A股上市企業(yè)名稱與中國商務部網站公布的《境外投資企業(yè)(機構)名錄》的企業(yè)名稱進行一對一匹配，根據(jù)名錄中企業(yè)有無對外投資以及是否投資了“一帶一路”沿線東道國，將參與投資“一帶一路”沿線國家的企業(yè)劃定為處理組企業(yè)，為了避免投資目的國為沿線國家之外的企業(yè)對估計結果的干擾，將沒有參與對外直接投資的企業(yè)劃定為控制組。這樣進行判斷具有兩個方面的優(yōu)勢：一是中國商務部網站公布的《境外投資企業(yè)(機構)名錄》具有權威性，二是以是否投資了“一帶一路”沿線東道國作為判斷標準更為直接準確。

(三)融資約束的衡量

企業(yè)融資約束的衡量方法主要有兩類：一類是以Fazzari等為代表提出的投資—現(xiàn)金流敏感性的非受約束模型(簡稱FHP)[16]，另一類是Kaplan和Zingales以及Hadlock 和 Pierce提出的利用企業(yè)綜合財務定性定量信息構建的融資約束指數(shù)：KZ指數(shù)和SA指數(shù)[17][27]。

在不完美的資本市場中，企業(yè)內外部融資成本存在差異，內部融資比外部融資更有成本優(yōu)勢。融資約束嚴重的企業(yè)內外部融資成本差異較大，企業(yè)的投資會更依賴于內部現(xiàn)金流[16][22]。與姜付秀等的做法一致[22]，這里選取應用較為廣泛的投資—現(xiàn)金流敏感性衡量企業(yè)融資約束高低。投資—現(xiàn)金流敏感性模型如下：

invit=δ0+δ1cfoi+εit

(1)

式(1)中，inv代表企業(yè)投資，cfo代表企業(yè)現(xiàn)金流水平，系數(shù)δ1衡量企業(yè)投資—現(xiàn)金流敏感性大小。

(四)計量模型與變量說明

為了驗證“一帶一路”倡議的政策效果，借鑒姜付秀等的做法[22]，設定如下DID模型：

invit=α0+α1cfoit×treati×timet+α2controlit+τt+μi+εit

(2)

式(2)中，i代表企業(yè)，t代表年份，invit為企業(yè)i在t年的投資支出水平，cfoit為企業(yè)i在t年的現(xiàn)金流水平。timet為樣本企業(yè)的時間虛擬變量，按照上文關于“一帶一路”倡議政策時間的劃分標準，“一帶一路”倡議實施前(2010～2013年)，timet取0；倡議提出后，timet取1。treati為樣本企業(yè)的分組虛擬變量，按照上文分組標準，對于處理組企業(yè)，treati取1；對于控制組樣本企業(yè)，treati取0。τt為年份固定效應，控制不同年份所有企業(yè)面臨的共同沖擊。μi為個體固定效應，控制企業(yè)層面不隨時間變化的因素。εit為隨機擾動項?？紤]到公司層面的聚類效應可能對結果造成偏誤，本文對標準誤差進行了企業(yè)層面的聚類調整。

式(2)反映的是“一帶一路”倡議對上市企業(yè)融資約束的平均影響效應。交乘項cfoit×treati×timet為核心變量。若系數(shù)α1顯著為負，則表明相對于控制組企業(yè)(未參與“一帶一路”的企業(yè))來說，處理組企業(yè)(參與“一帶一路”的企業(yè))的投資對現(xiàn)金流變化的彈性降低。也就是說，“一帶一路”倡議實施之后，響應倡議的企業(yè)投資對現(xiàn)金流變化的敏感度降低，說明企業(yè)的融資約束下降了，即可驗證假設1。

controlit代表協(xié)變量。參照企業(yè)融資約束領域的文獻[19][22]，本文控制營業(yè)收入增長率、盈利能力、股權集中度、資本結構、上市年齡和企業(yè)規(guī)模等變量。具體來說，營業(yè)收入增長率(growth)的計算公式為(當期營業(yè)收入-上期營業(yè)收入)/上期營業(yè)收入；盈利能力(roa)以總資產收益率表示；股權集中度(fh)以第一大股東股份占比衡量；資本結構(lev)以企業(yè)資產負債率表示；上市年齡(age)以企業(yè)上市年數(shù)加1的自然對數(shù)表示；企業(yè)規(guī)模(size)用企業(yè)總資產的自然對數(shù)表示。主要變量的具體計算方法及描述性統(tǒng)計結果詳見表1。

表1 主要變量的測度說明與描述性統(tǒng)計

四、經驗證據(jù)

(一)基準回歸結果分析

表2第(1)～(4)列報告了式(2)的DID方法估計結果，即檢驗“一帶一路”倡議實施對參與企業(yè)融資約束的平均影響效應。第(1)列和第(2)列為沒有加入?yún)f(xié)變量的估計結果，第(3)列和第(4)列為加入?yún)f(xié)變量的估計結果，第(1)列和第(3)列未控制年份固定效應。根據(jù)估計結果可知，無論是否加入?yún)f(xié)變量以及是否控制年份固定效應，交乘項cfoit×treati×timet的系數(shù)α1都為負且在5%水平上顯著。這表明，“一帶一路”倡議實施以后，相比未參與對外投資的企業(yè)，參與倡議項目投資企業(yè)的融資約束得到了有效緩解。第(4)列結果表明，“一帶一路”倡議實施使得參與項目投資企業(yè)的融資約束緩解了26.31%，這驗證了假設1。

DID估計的使用條件是處理組樣本和控制組樣本在政策沖擊發(fā)生前具有相同的變化趨勢，處理組企業(yè)與控制組企業(yè)在政策實施前沒有顯著的差異，即滿足平行趨勢假定。為此，借鑒呂越的做法[11]，在式(2)基礎上，選取2012～2017年的樣本進行平行趨勢檢驗。具體方程設定如下：

(3)

式(3)中，timej為年份虛擬變量，當年取1，其他年份取0，例如當年份為2014年時，time2014取1，其他年份取0。這里選擇“一帶一路”倡議實施前兩年和實施后三年的樣本企業(yè)做平行趨勢檢驗，樣本區(qū)間為2012～2017年。估計結果顯示(限于篇幅，估計結果未報告)，在95%的置信區(qū)間中，平行趨勢的檢驗結果是2012年和2013年的估計結果均不顯著異于0，這說明在“一帶一路”倡議提出前，處理組和對照組的變化趨勢相同，即滿足平行趨勢假設。

表2 基準回歸結果

(二)動態(tài)效應結果分析

國家層面宏觀政策對微觀企業(yè)的影響，往往會存在不同程度的時效性[8]?！耙粠б宦贰背h作為我國宏觀經濟的頂層設計，從政策實施到實際產生效果需要一個過程，這一過程往往也會帶有一定的滯后性和時效性。式(2)只檢驗了倡議實施的平均影響結果，這里進一步檢驗倡議實施后對參與企業(yè)樣本(處理組)的動態(tài)影響效應及變化趨勢。計量方程設定如下：

(4)

式(4)考察了“一帶一路”倡議政策實施對處理組企業(yè)融資約束的動態(tài)影響。交乘項系數(shù)的大小反映了“一帶一路”倡議影響程度的變化，預期為負。

表3報告了DID估計結果，可以看出，“一帶一路”倡議實施當年(2014年)交乘項的系數(shù)都在1%的水平上顯著為負。在實施后的2015 年、2016 年、2017 年和2018年，“一帶一路”倡議實施對處理組企業(yè)融資約束的影響系數(shù)分別為-0.2806、-0.4140、-0.4709和-0.4113，且都在1%的水平上顯著(以第(2)列為例)。這說明，“一帶一路”倡議對企業(yè)融資約束的緩解程度總體呈現(xiàn)出一定的邊際效應上升趨勢(盡管2018年的邊際效應出現(xiàn)了一定下降)，即“一帶一路”倡議實施的影響具有明顯的長期動態(tài)效應。這也進一步驗證了假設1。

對此可能的解釋是，“一帶一路”倡議作為國家層面的政策倡議，在實施過程中政策沖擊并不會只發(fā)生一次，相反，隨著時間的推移政府有關部門會出臺一系列的配套相關政策，如中國“一帶一路”可持續(xù)發(fā)展投融資規(guī)則不斷完善，相應的配套支持計劃如絲路基金、亞投行等的相繼成立，“一帶一路”倡議的政策影響力會逐步擴大。這說明“一帶一路”的政策紅利釋放需要一個過程，對參與“一帶一路”項目投資的企業(yè)融資約束的影響也是隨著時間的推移越來越大。

表3 動態(tài)效應的估計結果

(三)影響機制分析：信息不對稱視角

上文的實證分析驗證了“一帶一路”倡議可以減輕參與企業(yè)的融資約束，而且政策影響的長期性顯著。那么，“一帶一路”倡議的影響機制是什么呢？理論分析認為，“一帶一路”倡議促進了參與企業(yè)披露信息以及銀行主動搜集企業(yè)信息，降低了外部投資人與企業(yè)之間、銀企之間的信息不對稱，進而更好地緩解了參與企業(yè)的融資約束。對于這樣的機制分析是否正確，這里采用如下遞歸模型進行檢驗：

invit=α0+α1cfoit×treati×timet+α2controlit+τt+μi+εit

(5)

IASit=β0+β1treati×timet+β2controlit+τt+μi+εit

(6)

invit=γ0+γ1cfoit×treati×timet+γ2IASit+γ3controlit+τt+μi+εit

(7)

式(5)與上文式(2)相同。式(6)和式(7)中，IASit代表信息不對稱，其他符號的含義與式(2)一致。式(6)中系數(shù)β1反映“一帶一路”倡議對信息不對稱的影響；式(7)中 γ2為信息不對稱的系數(shù)值，γ1反映加入信息不對稱變量后融資約束的變化；如果γ1和γ2都顯著，且γ1絕對值小于式(5)中α1絕對值，則存在部分中介效應，即“一帶一路”倡議對參與企業(yè)融資約束的影響，有一部分是通過信息不對稱這一機制實現(xiàn)的。關于信息不對稱(IAS)的衡量，與上文理論分析一致，這里采用兩個指標分別衡量外部投資人與企業(yè)之間、銀企之間的信息不對稱。

關于外部投資人與企業(yè)之間信息不對稱的衡量，年度股票周轉率是較為合適的指標[26]。這是因為，對于股票市場交易者來說，若長期以來關注股票并進行深入研究，則了解公司的信息就越多，股票市場的交易量也就越大。盡管短期內股票交易量可能受其他一些因素的影響，例如市場情緒、投機套利和黑天鵝事件等，但從長期來看，股票周轉率可以衡量公司的信息不對稱程度[26]。基于此，本文用年度股票周轉率衡量投資人與企業(yè)之間的信息不對稱，并以上市企業(yè)的年度股票交易量與股票流通數(shù)量之比測算企業(yè)股票年周轉率(用turnover表示)，相關數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫。股票周轉率較大，說明信息不對稱程度較低；反之，如果股票周轉率較小，則說明信息不對稱程度較高。

關于銀企之間信息不對稱程度，貸款交易成本能夠較好地反映。這是因為，貸款活動的信息不對稱程度與銀行的行為密切相關，如果銀行更加主動地收集企業(yè)的信息，那么，貸款活動中銀企之間的信息不對稱程度相對較低，進而可能有助于緩解企業(yè)融資約束。實際上，為了獲得銀行的信貸支持，企業(yè)往往需要采用多種手段(包括邀約調研等)與銀行進行信息交流，以提高銀行對企業(yè)狀況的了解[12]。因而，如果銀行更加主動地收集企業(yè)信息，企業(yè)向銀行尋求溝通的活動就會減少，貸款交易成本也會相應地下降。事實上，“一帶一路”倡議實施以來，各銀行金融機構也紛紛積極響應，絲路基金、亞投行等也較為便捷地為參與企業(yè)提供融資，企業(yè)能以較低的貸款交易成本獲取資金支持。由此可見，貸款交易成本的變化能夠間接反映銀行主動地收集企業(yè)信息情況，是衡量銀企之間信息不對稱程度的重要指標[22]。鑒于無法直接獲取企業(yè)在尋求貸款時所支付的貸款交易成本，這里借鑒姜付秀等的做法[22]，用企業(yè)財務報表中的“支付的其他與經營活動有關的現(xiàn)金流量”反映企業(yè)貸款交易成本(用tradecost表示)，以衡量銀企之間的信息不對稱程度，數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫。貸款交易成本較大，則說明銀企之間信息不對稱程度較高。

表4報告了機制檢驗遞歸模型第二步和第三步的估計結果，第一步估計結果與上文表2中第(4)列相同。其中，表4第(1)列和第(2)列是用股票周轉率(turnover)衡量信息不對稱的結果，第(3)列和第(4)列是用貸款交易成本(tradecost)衡量信息不對稱的結果。從第(2)列和第(4)列的結果來看，各解釋變量系數(shù)的顯著性與影響方向大多一致，這說明表4的估計結果具有較好的穩(wěn)健性。

表4 影響機制估計結果

表4第(1)列顯示，treat*time的系數(shù)β1在5%顯著性水平上為正，這說明“一帶一路”倡議顯著提高了股票周轉率；第(2)列中，中介變量股票周轉率的估計系數(shù)γ2在1%的水平上顯著，值為0.0091；同時，cfo*treat*time的系數(shù)γ1在1%水平上顯著為負，且其絕對值小于基準回歸系數(shù)的絕對值(即表2中第(4)列cfo*treat*time的系數(shù)值-0.2631)。這說明參與“一帶一路”投資企業(yè)的融資約束對股票周轉率的變化是敏感的，即股票周轉率上升(或信息不對稱下降)顯著地緩解了參與“一帶一路”投資企業(yè)的融資約束。這驗證了“一帶一路”倡議能夠通過提高股票周轉率(降低外部投資人與企業(yè)之間的信息不對稱)有效緩解企業(yè)融資約束。

表4第(3)列顯示，treat*time的系數(shù)β1在1%顯著性水平上為負，這說明“一帶一路”倡議顯著降低了貸款交易成本；第(4)列，中介變量貸款交易成本的估計系數(shù)γ2在1%的水平上顯著，值為-0.0260；同時，cfo*treat*time的系數(shù)γ1在1%水平上顯著為負，且其絕對值小于基準回歸系數(shù)的絕對值。這說明貸款交易成本下降(信息不對稱下降)顯著地緩解了參與“一帶一路”投資企業(yè)的融資約束，即驗證了“一帶一路”倡議能夠通過降低貸款交易成本(降低銀行與企業(yè)之間的信息不對稱)有效緩解企業(yè)融資約束。

綜上所述，用股票周轉率和貸款交易成本兩個指標衡量信息不對稱時都有效地支持了本文的主要理論邏輯，即“一帶一路”倡議通過降低融資雙方的信息不對稱顯著地緩解了參與“一帶一路”投資企業(yè)的融資約束，即驗證了假設2。

五、行業(yè)異質性與省份異質性檢驗

《推動共建絲綢之路經濟帶和21世紀海上絲綢之路的愿景與行動》明確了“一帶一路”建設的優(yōu)先行業(yè)(或重點行業(yè))和重點圈定省區(qū)市②。理論上，重點行業(yè)與非重點行業(yè)、重點省份與非重點省份中企業(yè)參與“一帶一路”項目的投資規(guī)模會存在差異[11]。由此可以推測，對于不同行業(yè)和不同省份的企業(yè)來說，“一帶一路”倡議實施對其融資約束的影響程度可能也不同。為此，這里采用三重差分法進一步考察“一帶一路”倡議對不同行業(yè)和不同省份的企業(yè)融資約束緩解程度是否存在差異。將式(2)拓展后的三重差分模型為：

invijt=α0+α1cfoit×indusj×treati×timet+α2cfoit×treati×timet+α3cfoit×indusj×timet+

α4cfoit×treati×indusj+γcontrolit+τt+μi+λj+εijt

(8)

invijt=α0+α1cfoit×provinj×treati×timet+α2cfoit×treati×timet+α3cfoit×provinj×timet+

α4cfoit×treati×provinj+γcontrolit+τt+μi+ηj+εijt

(9)

式(8)中，cfoit×indusj×treati×timet為特定行業(yè)交乘項，indusj為重點行業(yè)虛擬變量，indusj=1表示“一帶一路”建設重點行業(yè)，否則為0。類似的，式(9)中cfoit×provinj×treati×timet為特定省份交乘項，provinj為重點地區(qū)虛擬變量，provinj=1表示“一帶一路”建設重點省區(qū)市，否則為0。λj和ηj分別表示行業(yè)和省份固定效應，其他符號與式(8)含義一致。

表5 行業(yè)異質性與省份異質性的估計結果

首先，考察“一帶一路”倡議對重點行業(yè)融資約束的緩解程度是否高于其他行業(yè)。估計結果如表5第(1)列和第(2)列所示，其中，第(1)列沒有控制行業(yè)固定效應，第(2)列為式(8)引入行業(yè)固定效應與年份固定效應交乘項后的估計結果。結果顯示，在不同模型設定情況下，交乘項cfo*indus*treat*time的系數(shù)值都在1%水平上顯著為負，而且cfo*treat*time的系數(shù)值仍顯著為負。這說明，“一帶一路”倡議實施顯著地緩解了優(yōu)先行業(yè)或重點行業(yè)的融資約束，這一緩解效果超過了其對其他行業(yè)的影響。

其次，考察“一帶一路”倡議對不同省區(qū)市企業(yè)融資約束的影響。由于文件關于18個重點省區(qū)市的圈定時間為2015年3月底，這里借鑒呂越等(2019)的做法[11]，使用2015 年作為政策事件的時間節(jié)點，對式(9)進行實證檢驗。估計結果如表5第(3)列和第(4)列所示，其中，第(3)列沒有控制省份固定效應，第(4)列在式(9)的基礎上引入省份固定效應與年份固定效應的交乘項，可以看出，兩個模型中交乘項cfo*provin*treat*time的系數(shù)值都顯著為負，且cfo*treat*time的系數(shù)仍顯著為負。這說明，“一帶一路”倡議實施顯著地緩解了重點省區(qū)市參與企業(yè)的融資約束，這一影響程度超過了其他省份。這個結論間接印證了呂越等(2019)的預期[11]，即在更長的時間維度下，“一帶一路”倡議對重點省區(qū)市可能產生更為顯著的影響。

六、穩(wěn)健性檢驗

為了驗證上文結論的穩(wěn)健性，這里進一步通過PSM-DID模型、安慰劑檢驗、替換被解釋變量以及其他一系列方法對基準估計進行穩(wěn)健性檢驗③。

(一)PSM-DID檢驗

企業(yè)進行對外投資決策時除了會考慮企業(yè)外部因素外，企業(yè)自身情況(如資產規(guī)模、管理水平、投資效率和資金水平等)也是影響企業(yè)是否參與“一帶一路”倡議建設的關鍵因素。因此，對于決定參與“一帶一路”倡議的企業(yè)，可能存在潛在的企業(yè)自選擇行為。為了排除由于企業(yè)特征差異導致的自選擇和選擇性偏差問題，保證回歸分析結論的穩(wěn)健性，這里利用傾向得分匹配法，根據(jù)企業(yè)特征(控制變量)對樣本企業(yè)進行匹配?；谛碌臉颖具M行估計，其結果顯示，交乘項cfoit×treati×timet的系數(shù)符號和顯著性水平基本與上文一致。這排除了樣本自選擇問題和選擇性偏差的干擾，說明上文的基準估計結果具有較好的穩(wěn)健性。

(二)安慰劑檢驗

正如上述分析，DID使用的前提條件是政策事件沖擊發(fā)生之前處理組企業(yè)和控制組企業(yè)的投融資行為不存在較大的差異。為此，這里假設“一帶一路”倡議提出的年份(time)分別為實際倡議實施的前一年(2013年)和前兩年(2012年)，由于這時企業(yè)實際上并沒有受到“一帶一路”倡議帶來的影響，企業(yè)的融資約束不會發(fā)生顯著變化，因此預期核心變量(cfo*treat*time)的估計系數(shù)將不會顯著，也即在“一帶一路”倡議提出后，投資支出水平的現(xiàn)金流敏感性沒有顯著的變化。若回歸結果與預期相反，那么就意味著確實存在某些潛在的不可觀測因素會影響企業(yè)融資約束，而不僅僅是因為“一帶一路”倡議實施產生的政策效應。估計結果表明，無論是提前一年還是提前兩年，交乘項cfoit×treati×timet的系數(shù)α1均不顯著，安慰劑檢驗結果驗證了本文的基準回歸結果具有有效性。

(三)替換被解釋變量

KZ指數(shù)和SA指數(shù)是根據(jù)企業(yè)綜合財務定性定量信息構建的融資約束指數(shù)，也是學術界常用的融資約束衡量指標。為了驗證結果可靠性，借鑒Hadlock 和 Pierce(2010)、姜付秀等(2019)的做法[27][22]，本部分還使用SA指數(shù)作為融資約束的衡量指標進行穩(wěn)健性檢驗。結果驗證了上文結論具有較好的穩(wěn)健性。

(四)其他穩(wěn)健性檢驗

1．采用綠地投資數(shù)據(jù)進行穩(wěn)健性檢驗。鑒于《全球綠地投資數(shù)據(jù)庫》較完整地記錄了當前中國所有對外直接投資的每一個實際投資項目，可以真實有效地描繪中國企業(yè)對外綠地投資的全貌，是目前可獲得的較為完整真實的企業(yè)層面全球綠地投資數(shù)據(jù)庫[11]，這里采用2010～2016 年《全球綠地投資數(shù)據(jù)庫》數(shù)據(jù)進行穩(wěn)健性檢驗。具體做法是，將A股上市企業(yè)名稱與《全球綠地投資數(shù)據(jù)庫》的企業(yè)名稱進行一對一匹配，將參與對外綠地投資且綠地投資目的地為“一帶一路”沿線國家的企業(yè)劃定為處理組企業(yè)，最終得到了1376家企業(yè)9632個觀測樣本。利用綠地投資數(shù)據(jù)對相關模型進行估計，結果顯示，上文結論具有較好的穩(wěn)健性。

2．刪除政策當年樣本值。在式(2)中，將2011～2013年劃定為政策沖擊發(fā)生前，2014～2018年劃定為政策沖擊發(fā)生后，為了保證基本回歸結果的穩(wěn)健性，剔除2014年的樣本數(shù)據(jù)，并重新對式(2)進行回歸檢驗。估計結果顯示，在剔除“一帶一路”倡議實施當年的樣本后，“一帶一路”倡議依然顯著地緩解了參與企業(yè)的融資約束，進一步驗證了上文結論具有穩(wěn)健性。

3．選取2010～2016年觀測值。近年來，“一帶一路”版圖進一步擴大，相關政策內容更加全面詳細，相關貿易合作更加多元化，采用單期DID方法對2010～2018年觀測值進行估計，結果可能存在一定誤差?？紤]到相關微觀數(shù)據(jù)的可獲得性，這里選取2010～2016年A股上市企業(yè)數(shù)據(jù)為樣本，以2014年作為政策沖擊時間進行穩(wěn)健性檢驗。其結果與基準估計結果一致，從而驗證了上文結論的穩(wěn)健性。

4．排除其他政策干擾。為了確保估計結果的穩(wěn)健性，需要進一步排除“一帶一路”倡議同期其他政策的可能影響。研究指出，“營改增”政策可以提高企業(yè)投資效率，且對高融資約束企業(yè)的影響更顯著[28]。從2012年1月1日起，上海率先試點增值稅改革，之后一些省區(qū)市也加入試點改革。從2016年5月1日開始，增值稅改革政策在全國范圍內實施。對于率先實施增值稅改革的地區(qū)(上海、北京、江蘇、安徽、福建、廣東、天津、湖北和浙江)，企業(yè)的融資約束可能會受到增值稅改革政策的影響，從而對上文回歸結果產生干擾。于是剔除率先實行“增值稅改革”政策試點地區(qū)的企業(yè)樣本，只保留未進行前期增值稅改革試點地區(qū)的企業(yè)樣本，對處理后的樣本再利用式(2)進行估計。上述方法的估計結果表明，在排除了增值稅改革政策的干擾之后，該倡議還是緩解了參與企業(yè)的融資約束。

5．虛擬處理效應的概率分布。為了排除“一帶一路”倡議對企業(yè)融資約束的影響并不是隨機事件引起的，這里對樣本企業(yè)進行虛擬化處理，利用式(2)估計了虛擬處理效應的結果。具體做法是，將衡量企業(yè)內部現(xiàn)金流水平的“營業(yè)現(xiàn)金流占比”隨機分配給企業(yè)，并使用式(2)估計企業(yè)隨機分得的“營業(yè)現(xiàn)金流占比”對企業(yè)投資支出的敏感性，上述過程重復500次。如果基準回歸的結果是由于一些隨機因素導致的，那么經過對樣本企業(yè)的虛擬處理后，結果仍會在隨機試驗中以大概率出現(xiàn)。其結果顯示，上文結果在隨機試驗中出現(xiàn)的概率小于0.2%。所以，參與“一帶一路”倡議企業(yè)的融資約束程度緩解是由于響應該倡議帶來的，而不是其他隨機因素造成的。

七、主要結論與政策啟示

鑒于“一帶一路”倡議是新時期中國對外開放戰(zhàn)略的重要內容，本文利用“一帶一路”倡議這一外生政策沖擊探究參與“一帶一路”建設對企業(yè)融資約束的影響?！耙粠б宦贰背h顯著降低了參與“一帶一路”上市企業(yè)的投資—現(xiàn)金流敏感性，即緩解了參與企業(yè)的融資約束，該結論在經過一系列的有效性和穩(wěn)健性檢驗后仍然成立?！耙粠б宦贰背h對參與企業(yè)融資約束的緩解作用主要是通過降低外部投資人與企業(yè)之間、銀企之間的信息不對稱實現(xiàn)的。異質性分析發(fā)現(xiàn)，“一帶一路”倡議對重點行業(yè)和重點省份參與企業(yè)融資約束的緩解效果好于其他行業(yè)和其他省份。

據(jù)此，有如下三個方面的政策啟示。第一，政府需要繼續(xù)完善和加強以“一帶一路”倡議為核心的擴大對外開放戰(zhàn)略服務體系，為中國企業(yè)“走出去”提供更好、更便捷的支持；同時，需要發(fā)揮國家在政府間溝通協(xié)調的作用，為中國企業(yè)的對外投資營造良好的國際營商環(huán)境，以充分降低中國參與“一帶一路”企業(yè)可能面臨的政治、經濟、環(huán)境和宗教等風險。第二，政府在制定和出臺相關政策措施鼓勵金融機構提供資金支持的同時，一方面，需要引導銀行更好地搜集和挖掘參與“一帶一路”企業(yè)的信息，同時重視培育銀行的債務風險管理能力，以更好地促進銀行業(yè)和參與企業(yè)在“一帶一路”建設中共生共榮與協(xié)調發(fā)展。另一方面，需要引導證券監(jiān)管部門采取更加規(guī)范的方式監(jiān)督響應“一帶一路”倡議的企業(yè)更好地披露有關的文本信息，讓外部投資人能夠更好地評估參與企業(yè)的資源配置情況、潛在風險、市場價值及未來前景。第三，國家相關政策措施的調整方向，需要結合國內現(xiàn)代產業(yè)體系建設和區(qū)域協(xié)調發(fā)展戰(zhàn)略，合理制定今后“一帶一路”倡議實施的重點支持行業(yè)和重點地區(qū)。

注釋：

①基于本文的主要研究目的和微觀企業(yè)數(shù)據(jù)的可獲得性，本文主要從信息不對稱視角探討“一帶一路”倡議對參與企業(yè)的總體融資狀況的影響。關于是否區(qū)分對內投資還是對外投資、引進來的投資和走出去的投資，以及是否探討投資效率的變化等問題，在數(shù)據(jù)可獲得的情況下，可能需要另起文章專題探討。誠然，這也是本文可能存在的局限。

②基礎設施互聯(lián)互通是“一帶一路”建設的優(yōu)先領域和重點行業(yè)，包括標準對接、交通貫通、能源聯(lián)通和信息暢通，涉及鐵路、港口、機場、電站、輸電和輸油輸氣管道、通信設施等，對應FDI Markets 提供的投資項目行業(yè)分類，這些基礎設施建設涉及煤、油和天然氣、可再生能源、建筑材料、通信、運輸以及倉儲行業(yè)?！耙粠б宦贰蓖顿Y重點省市區(qū)包括新疆、陜西、甘肅、寧夏、青海、內蒙古、黑龍江、吉林、遼寧、廣西、云南、西藏、上海、福建、廣東、浙江、海南和重慶等18個省區(qū)市。

③限于篇幅，本文穩(wěn)健性檢驗的相關估計結果未報告，結果備索。