“一带一路”背景下企业金融化动机研究——基于“中欧班列”开通的准自然实验

李佳 闵悦

(山东师范大学经济学院，山东 济南 250358)

一、引言

近年来，伴随市场需求不断下降，实体企业投资规模和收益率显著下滑。在此背景下，大量企业纷纷进入金融、房地产等高收益率行业，导致虚拟经济不断膨胀，最终产生“企业金融化”等现象。企业金融化是经济“脱实向虚”的重要表现(彭俞超等，2018)[25]。实体企业“偏离主业”等行为加剧了虚拟经济与实体经济的失衡，违背“金融服务于实体经济”的本质要求(Arcand et al.，2015)[1]，因此十九大报告明确强调“增强金融服务于实体经济的能力”，反映了政府部门对经济“脱实向虚”的强烈关注。

习近平总书记于2013年首次提出“一带一路”倡议，十九届五中全会对推动共建“一带一路”高质量发展作出进一步部署，要求继续“推进基础设施互联互通，深化务实合作”“促进共同发展”。中欧班列作为“一带一路”的重要基础设施，极大促进了中国与沿线各国的经贸合作，并引发创新要素和研发资源流动互通，不仅可提高城市和企业的创新水平(李佳等，2020；王雄元和卜落凡，2019)[15][29]，而且促进了内陆地区贸易增长(张祥建等，2019)[36]。伴随“一带一路”深入推进，中欧班列建设得到了各级政府鼎力支持，金融机构也强化了针对参与企业的授信强度(王桂军和卢潇潇，2019)[26]，从而有效缓解了企业融资约束(徐思等，2019)[33]。充足的资金可能会促使企业投资金融资产。若企业基于预防性动机投资金融资产，其短期金融投资不仅能有效盘活资金，且金融资产流动性较强，当企业遭遇经营危机或出现新的投资机会时，可迅速变现为其提供充足的流动性，以保障主营业务发展，此时企业的金融资产配置程度适当，可发挥服务主营业务的本质作用(马勇和陈点点，2020；周伯乐等，2020)[23][37]；若企业基于投机性动机投资金融资产，则表现为“投机金融化”，即配置金融资产主要为了资本套利，原因在于伴随经济下行等不断恶化的外部经营环境及业绩考核和职位晋升等内部压力，企业更偏好能迅速获得高收益的金融投资，导致资本套利并未缓解研发创新和长期存续面临的融资约束，反而大大“挤出”主业发展空间，加剧企业过度金融化趋势(顾雷雷等，2020；戴泽伟和潘松剑，2019)[12][10]。已有文献基于预防性和投机性等维度探讨了“一带一路”如何影响企业的金融化动机(周伯乐等，2020)[37]，那么在“一带一路”框架下，中欧班列开通对实体企业金融化的动机是否也存在显著影响？若存在，两者关系又以何种形式呈现？目前鲜有文献对此给予回应，这是本文需要回答的主要问题。

截至2019年底，中欧班列累计开行已超20000列，运行线路60多条，可基于准自然实验范式研究中欧班列开通与企业金融化动机的关系。原因在于，一方面，班列开通城市的选择依附于“一带一路”背景，具有一定外生性，能克服内生性的干扰；另一方面，虽然班列开通城市逐年增多，但仍有城市未开通，自然形成开通与未开通城市两个组别，符合准自然实验构建处理组和控制组的逻辑要求。为此，本文以2007―2019年A股制造业上市企业数据为样本，采用多期DID模型，将班列开通城市设为“处理组”，其他城市为“控制组”，考察了中欧班列开通对企业金融化动机的影响及其机制。

本文的边际贡献有以下三点：第一，从企业金融化动机维度拓展了中欧班列开通经济效应的研究领域，更基于融资约束缓解等视角，丰富了交通基础设施与企业金融化动机关系的研究文献。第二，发现班列开通城市属地企业基于投机性动机配置金融资产，在“一带一路”背景下，以中欧班列开通为切入点再度明晰了企业金融化的具体动机，对政府有效监管企业资金流向，并引导企业“脱虚向实”提供借鉴。第三，从发展的可持续性、成本收益权衡、地方政府博弈及央地关系等维度考量了中欧班列的现实困境，从金融化动机角度证实班列发展中不合理的竞争态势及扭曲的政策安排导致企业产生了不利于主营业务发展的投机动机，为政府部门进一步优化中欧班列制度，有针对性地监管属地企业行为提供了决策参考。同时，企业金融化动机的异质性特征也对职能部门因地制宜地规划班列发展具有一定参考 价值。

二、理论分析与研究假设

目前，中欧班列线路趋于稳定，物流服务日益精细化，运货数量、价值与质量均不断提高(陈淑梅和沈菁芝，2019)[9]。从货物种类看，中欧班列运输货物以制造业产品(如汽车制造业、通用设备制造业等)为主，货物种类也由最初的初级产品，扩展至科技含量或附加值较高的高端制造业产品，制造业尤其是高端制造业产品占据了中欧班列贸易的主要份额。1理论上看，制造业作为一国经济增长和提高国际竞争力的核心领域，是国民财富和技术创新的基础环节，制造业发展水平与经济安全和社会稳定息息相关(余子鹏和田璐，2020)[35]，由此可知制造业企业代表了实体经济的微观核心(谢富胜和匡晓璐，2020)[32]。中欧班列开通主要推动了以制造业为主的贸易增长，这为本文基于制造业企业探讨“一带一路”框架下，中欧班列开通与企业金融化动机的关系提供了思路，且制造业企业是国民经济中聚焦“实体”的主要群体，其投资行为也有助于本文更为准确把握企业金融化的动机，即在“一带一路”不断推进与中欧班列持续开通背景下，若制造业企业基于预防性动机投资金融资产，说明国家一系列开放型创新政策有助于企业回归本源，改变“脱实向虚”倾向；若制造业企业基于投机性动机配置金融资产，则更能反映开放型创新政策的实施仍未改变企业偏离主营业务的倾向，企业过度金融化投资的趋势并未扭转。因此，判断制造业企业配置金融资产的动机，可有效凸显中国当前整体层面的企业金融化行为。

进一步地，非金融企业利润金融化理论指出，当经济环境恶化导致实体经济盈利下降时，面对金融投资的高额回报率，企业活动重心将由生产领域转向金融领域，使企业利润越来越依赖于金融收益(Orhangazi，2008)[7]。经济政策的作用效果取决于微观企业的投资决策，当处在经济政策不确定与利润下降的环境中,实体企业从事金融投机的动机将明显增强(刘贯春等，2020)[16]。本文认为中欧班列开通将主要强化企业产生投机性金融化动机，主要因为虽然近几年中欧班列发展取得了重大成果，部分班列开通城市的属地企业也实现了技术产品升级和国际竞争力增强(王桂军和卢潇潇，2019；王雄元和卜落凡，2019)[26][29]，但随着“一带一路”深入推进，中欧班列良好的发展前景刺激部分地方政府基于抢夺政治经济资源的考量盲目开行中欧班列。适合开通班列的城市必须具备地理位置优越与能生产高附加值产品等条件(杨志文，2019)[34]，但部分地方政府和线路平台公司并未考虑这些实际因素，导致各地班列运行质量参差不齐，也加大中欧班列经济效能发挥的不确定性，从而引起企业投机性金融化动机。

具体来看：首先，相比海运偏高的运输成本导致地方政府以大量财政补贴扶持中欧班列发展，但部分政府补贴的目的并非推动班列发展，而是认为借助班列发展契机可优先获取国家政策支持，这种扭曲的政策理念刺激地方政府盲目加大班列补贴力度，不仅严重扰乱中欧班列市场秩序，且加重了自身财政负担，给班列可持续发展造成障碍。其次，扩大班列对开密度能有效降低班列运输成本(杨志文，2019)[34]。当前，返程货源不足导致中欧班列运输成本较高，主要原因在于中欧两地的贸易结构导致中国对欧进口需求较低。虽然近几年班列返程率出现攀升，但依旧不足五成的返程率始终不利于降低运行成本。再次，中欧班列开通城市不仅包括内陆地区，亦包含东部沿海城市。相对而言，东部地区交通设施更为完备，可充分利用海上丝绸之路进行贸易运输，班列建设需求较弱，但事实是多数沿海省份基于抢夺政治经济资源的考量铺建了多条班列线路，这种由于地方政府恶性博弈导致班列盲目开行造成的线路重复建设与运输资源抢夺等问题，必不利于中欧班列统筹发展。最后，在政府职能转变不到位和责任划分缺乏明确标准等因素影响下，中央和地方两级政府对中欧班列的政策倾向和具体看法等可能存在较大差异。如地方政府和线路平台主要基于地方利益最大化主导线路运营，并在与其他线路的竞争中占据优势；中央政府则倾向于从整体层面规划引导班列发展，希望各地加强线路协调配合，以提升班列综合运营质量和品牌竞争力。当前，两级政府间的政策差异及其导致的矛盾是现有协调机制难以完全克服的(马斌，2018)[21]，因而不确定的央地关系可能会阻碍中欧班列的具体推行效果。

班列发展中遇到的可持续发展、成本收益权衡、地方政府恶性博弈以及央地关系等困境，使得中欧班列这项交通基础设施的稳步实施存在一定的不确定性，从而导致属地制造业企业产生投机性金融化动机。一方面，基于实物期权理论，经济政策不确定性上升使实体企业难以准确预测市场需求，在此影响下，实体企业将减少当期主业投资的激励动机，前期投资项目的失败概率也会上升，为了保证利润稳定，企业将转向投机性金融投资(刘贯春等，2020)[16]；另一方面，基于资源配置理论，随着经济政策不确定性加剧，项目资产的可逆性成为企业配置资产的重要依据，相比实体投资，金融投资较强的可转换性和较高的利润率驱使企业对短期金融投资项目更为青睐(Kim and Kung，2017)[4]。由此可见，不确定的外部环境将导致企业审慎进行当期实业投资，并转而重视短期套利，从而催生了属地企业的投机性金融化动机。

由此，本文提出假设1:

H1：中欧班列开通显著促进制造业企业的投机性金融化动机。

企业金融化投机的资金从何而来？现有研究认为，降低融资约束可使企业获得充足资金支持(顾雷雷等，2020)[12]，而中欧班列开通也为企业缓解融资约束提供了契机：

首先，伴随“一带一路”深入发展，中欧班列自开通就得到了政府部门和金融机构的积极响应。如央行西安分行和外管局陕西分局联合发布了《关于金融支持中欧班列(西安)集结中心暨中国(陕西)自由贸易试验区高质量发展的意见》，要求金融机构密切围绕实体经济需求，积极探索创新金融产品和服务；各大金融机构也不断加大金融服务和产品创新力度，不仅满足了中欧班列开通地区的金融服务需求，且通过多元化、多区域及广泛性的金融平台扩张了金融服务规模、深化了金融服务层次及提高了金融服务效率。现有研究认为，金融发展水平越高，信用体系和信息披露机制也越健全，银行等金融机构获得企业信息的动机和能力就越强，从而能准确评估企业投资项目质量，增加企业获取更多信贷资金的概率(Beck and Demirgur-Kunt，2006；黄伟等，2020)[2][14]。

其次，政府补贴和金融机构加大的授信强度为中欧班列项目及相关企业提供了直接资金支持，如重庆市政府对“渝新欧”通道按照去程1500元/40尺箱、回程2900元/40尺箱进行补贴；浦发银行郑州分行投放1.5亿元流动资金贷款，用于支持“郑欧班列”多式联运集输中心项目的建设。

再次，媒体具有信息披露功能(刘惠好和冯永佳，2020)[17]，中欧班列的发展进程与成果被各大官方媒体实时跟踪报道，中欧班列属地企业的“身份”向外界释放了拥有政府“隐性担保”的积极信号，有助于提升社会资本投资的信心。

最后，班列终点多数为发达国家，其更高的产品“入市”门槛将倒逼供货企业加快技术革新步伐，同时企业借助中欧班列可实现与发达国家的有效对接，通过与发达国家技术领先型企业的“逆梯度”合作，使属地企业不断提升创新水平及占领更多市场份额，从而提高经营利润，缓解其内部融资约束。

上述分析表明，在“一带一路”大力推进的背景下，中欧班列保持着良好发展态势，属地企业借助中欧班列开通的利好政策缓解了融资约束，并得到了充足的资金支持。但中欧班列发展过程中遇到的一些制约可持续发展的现实困境将属地企业的经营活动置于经济政策不确定性的环境之下，从而催化了从事资本投机的金融化动机。由此，本文提出假设2:

H2：中欧班列开通通过降低企业融资约束增强制造业企业的投机性金融化动机。

三、研究设计

(一)样本选择与数据来源

本文以实行新会计准则的年份为研究起点，考虑到制造业企业是国民经济聚焦“实体”的主要群体，且班列贸易运输的货物种类也主要为制造业，因此基于制造业企业的投资行为判断企业配置金融资产的动机，选取2007―2019年A股制造业上市企业数据为研究样本，相关数据来自国泰安(CSMAR)数据库。中欧班列开通城市和时间等依据《中欧班列建设发展规划(2016―2020年)》(以下简称《规划》)、中铁集装箱运输有限责任公司网站、地方铁路局等信息进行设置。本文对样本进行如下处理：(1)剔除ST、金融和房地产行业上市公司；(2)剔除同时在B股和H股上市的公司；(3)剔除数据异常或缺失以及注册地与办公地不一致的样本。为消除极端值影响，对所有连续变量进行上下1%的缩尾(winsorize)处理，最终得到1953家企业的14326个“企业-年度”有效观测值。

(二)识别策略与模型构造

由于不同地区班列开通时间各异，为有效判断这种时空错列事件与企业金融化动机的关系，本文选取多期DID模型进行处理，具体基于《规划》，将规划为中欧班列货源地节点、枢纽节点及在研究区间内新加入的开通城市共63个地级市和直辖市2定义为“中欧班列开通城市”，并将其设为处理组，其余城市为控制组。基准模型如下：

其中，Comfini,t为企业金融化(i和t分别代表企业和年份，下同)，Treat为政策虚拟变量，若企业位于班列开通城市取值为1，否则为0；Post为时间虚拟变量，每个城市中欧班列开通及以后的年份取值为1，否则为0；交互项(Treati×Postt)系数β1为中欧班列开通对处理组和控制组的影响差异，若β1显著为正，则中欧班列开通显著提高了企业基于投机动机的金融化行为(以下称投机性金融化)；Controlsi,t为一系列控制变量；id和year分别为企业和年份固定效应，εi,t为随机扰动项。此外，本文进一步控制了省份和年份固定效应的交互项，同时对标准误进行“省份-年份”双聚类(cluster)。

1.被解释变量：企业金融化

现有文献普遍认为金融化为实体企业持有的金融资产不断增加(杜勇等，2019；Krippner，2005)[11][5]。鉴于此，借鉴顾雷雷等(2020)[12]，本文以金融资产占总资产的比重度量企业金融化程度，金融资产来自上市公司财务报表上的“交易性金融资产”“可供出售金融资产”“衍生金融资产”“买入返售金融资产”“发放贷款及垫款”“其他应收款”“一年内到期的非流动资产”“其他非流动资产”“其他流动资产”“持有至到期投资”“投资性房地产”等11个科目。需注意，虽货币资金属于金融资产，但经营活动本身也产生货币资金，本文未将其划入金融资产；因房地产近来表现出显著的“虚拟化”倾向，将“投资性房地产”划入金融资产范畴；“其他应收款”用于反映企业基于广义商业信用以过桥贷款等方式从事的影子银行活动规模；企业通过金融机构或类金融机构将自有资本、低息银行贷款等合并报表范围之外的法人放贷规模一般计入“一年内到期的非流动资产”“其他非流动资产”“其他流动资产”等。综上，以公司i在第t年的金融资产与总资产之比衡量企业金融化(Comfin)，若企业持有金融资产占比上升，说明企业出于投机配置金融资产的动机在上升，否则下降。

2.核心解释变量：中欧班列开通

基于2007―2019年中国217个地级市3是否属于中欧班列开通城市对政策和时间虚拟变量进行定义：一方面，中欧班列运行线路包括“始”和“经”两种，运用这两种线路，中欧班列按照“干支结合、枢纽集散”的方式，极大提高了运营效率。因此将这两类城市所辖企业划入处理组，对应的Treat取值1，否则为0。另一方面，部分城市开通了不止一条班列线路，取第一条线路通车时间为开通日期，具体地，若开通时间是在当年上半年，Post从当年开始取值为1，若开通时间是当年下半年，Post从滞后一年开始取值为1。

3.控制变量

参考顾雷雷等(2020)[12]，选取控制变量：(1)企业财务变量，包括杠杆率(lev)、规模(size)、账面市值比(mb)、资本密集度(fa)、盈利能力(roa)；(2)公司治理变量，包括股权制衡度(shrs)、管理层持股比例(mhldn)、两职合一(dual)；(3)城市特征变量，包括人均GDP(per_gdp)。具体变量定义和描述性统计结果见表1。

四、实证结果与分析

(一)基准回归结果及分析

表1 变量定义与描述性统计结果

双重差分模型的前提假设是：若没有中欧班列的外生冲击，处理组和控制组企业金融化变化趋势趋于平行。考虑到本文政策冲击多次发生，因而使用事件研究法，通过加入处理组和年份虚拟变量的交互项进行检验。具体地，参考吕铁和王海成(2019)[20]，将模型(1)拓展为：

图1 中欧班列开通与未开通城市的企业金融化趋势

表2 基准回归结果

其中，Di,ts代表班列开通事件的一系列虚拟变量。假定城市i开通中欧班列年份为yi，令s=t-yi，当s≦-7时，Di,t7=1，否则为0；依次类推，当s=-6,…-2,0,…5时，相应的Di,ts=1，否则为0；当s≧5时，Di,t5=1，否则为0。在处理中，以s=-1即班列开通前一年为基期，因此式(2)中未包括Di,t-1。在检验中需关注Di,ts的回归系数β和θ。本文以班列开通前一年作对照组，β和θ表示与对照组相比，在班列开通第s年，处理组企业金融化水平与对照组企业有无显著差异。图1报告了式(2)中Ds的系数随时间变化的情况(置信区间为95%)，可见当s=-7,…-2时，βi均不显著，表示在班列开通前，处理组与对照组企业金融化趋势并无显著差异。而在班列开通后，开始出现明显的趋势差异，且该差异呈逐年扩大趋势，满足平行趋势 假设。

表2为基准估计结果，第(1)列为仅加入交互项，第(2)～(3)列依次加入企业不同层面的控制变量，第(4)列进一步加入城市层面控制变量，Treat×Post均在5%水平下显著为正，表明中欧班列开通显著促进了制造业企业的投机性金融化动机。原因在于伴随“一带一路”深入推进，企业借助中欧班列拓展了金融资源获取渠道，且由于金融投资收益率高于主营业务，短期收益最大化目标会驱使企业由生产经营投资转向资本套利，说明班列开通虽有助于属地企业获取重要外部资源，却难以抑制企业(尤其制造业企业)“脱实向虚”倾向(王红建等，2017)[27]，长期来看为制造业乃至整个市场的金融安全埋下隐患。从控制变量结果看(以第(4)列为例)：企业财务层面的杠杆率(lev)和规模(size)、企业治理层面的管理层持股比例(mhldn)及城市层面人均GDP(per_gdp)均显著助长了属地制造业企业的金融投机动机。

图2 安慰剂检验结果

(二)稳健性测试

1.安慰剂测试

为确保企业金融化动机的净效应仅来自中欧班列的冲击，参照Li et al.(2016)[6]，在各城市班列开通时间保持不变的情况下，让班列开通对特定城市企业的冲击变得随机(由计算机生成)，将该随机过程重复1000次。图2报告了估计系数的概率密度分布，可以发现，随机分配的估计值集中分布在零附近，而本文基准估计结果1.70%(以表2第(4)列为基准)位于整个分布之外，表明中欧班列开通的政策效应表现出明显的区位导向，对开通城市属地制造业企业投机性金融化动机的影响最为显著。综上，中欧班列开通对属地企业金融投机动机的显著作用并未受到未观测遗漏变量干扰。

表3 稳健性检验

2.替换企业金融化变量

采用金融资产相对规模衡量金融化动机可能受到金融资产持有决策以外因素的干扰，如企业为提高经营效率减少存货储备，使总资产规模下降，导致金融资产占总资产比重上升(胡奕明等，2017)[13]。为保证基准结果可信，借鉴孟庆斌和侯粲然(2020)[24]，取企业持有金融资产总规模的对数值衡量企业金融化(Comfin1)，表3第(1)列Treat×Post的系数显著为正，表明无论在相对还是绝对层面，中欧班列开通均显著促进了制造业企业投机性金融化动机。

3.改变处理组划分方法

第一，相比其他枢纽节点，主要货源地节点(重庆、成都、郑州、武汉、苏州、金华、长沙、合肥、沈阳、东莞、西安、兰州)货源较为稳定，可保证每周开行2列以上点对点直达班列，又能有序组织回程班列，因此称为“常态化运行城市”(王雄元和卜落凡，2019)[29]，本文将其所辖企业设为处理组。第二，2016年6月8日，中欧班列统一品牌正式启用，当日分别从重庆、成都、郑州、武汉、长沙、苏州、东莞、金华等八地始发班列，该八地在所有班列开通城市中具有一定代表性4，因此将以上八地所辖企业设为处理组。第三，在基准回归中，本文将班列首开线路为中亚方向5的城市亦划入处理组，为更精准贴合“中欧班列”定义，将中亚方向城市所辖企业剔除出处理组进行再检验。上述三种处理结果见表3第(2)～(4)列，交互项系数的符号、显著程度与基准结果保持一致，本文基本结论不变。

4.采用所有上市企业样本

考虑到班列运输产品除主要来自制造业企业之外，还有部分产品来自其他类型企业。为更全面捕捉中欧班列开通对属地企业金融化动机的影响，重新选取2007―2019年沪深A股非金融上市企业作为研究样本，对模型(1)进行再回归。表3第(5)列显示Treat×Post的系数显著为正，表明中欧班列开通亦加深了更广范围内非金融上市企业的金融投机倾向。

5.内生性讨论：工具变量回归

在“一带一路”框架下，部分班列开通城市的确定并非随机选择的结果，导致政策变量(Treat)可能存在内生性。为排除这种影响，借鉴王桂军和卢潇潇(2019)[26]，使用“古丝绸之路”国内途经区域(IV)作为Treat的工具变量，原因如下：第一，作为“一带一路”倡议的重要基础设施，中欧班列开通区域与“古丝绸之路”途经区域有较大重合，具有较强相关性；第二，“古丝绸之路”不会影响当前企业金融资产的配置决策，只能通过作用于中欧班列开通城市对企业金融化动机产生效应，因而满足外生性要求。采用2SLS，设工具变量为IV(当地级市处于“古丝绸之路”途径省份时，其所辖范围企业取值为1，否则为0)，在基准模型中，Treat以交互项形式存在，故本文内生变量为交互项Treat×Post，对应工具变量为IV×Post，第一阶段模型为：

表4 工具变量回归与PSM+DID检验

图3 倾向得分匹配(PSM)的匹配前后变量差异

五、影响机制分析

(一)影响机制分析之一——基于企业融资约束缓解的视角

为全面把握中欧班列开通与制造业企业金融化动机的关系，接下来对其内在影响机制进行深入探讨。利用温忠麟等(2004)[30]的中介效应模型识别相应作用机制，模型如下：

中欧班列开通可缓解企业融资约束，主要体现在政府补贴和银行信贷政策为中欧班列提供了大量资金支持，有利于企业及时补充流动性，且中欧班列属地企业的“身份”向外界释放了其拥有政府“隐性担保”的信号，由此提升社会资本投资的信心。再者班列终点基本为欧洲发达国家，内陆地区借由中欧班列实现了与发达地区的有效合作，通过提高属地企业的竞争力和经营利润缓解其内源融资约束。借鉴杜勇等(2019)[11]，采用SA指数衡量企业融资约束，由制造业企业样本计算的该指数为负值，做绝对值处理，处理后指数越大表明企业融资约束越严重。表5第(1)列结果表明中欧班列开通显著降低了企业融资约束；第(2)列Treat×Post和SA的系数均显著，同时Sobel |z|值在1%水平下显著，说明中欧班列通过缓解属地制造业企业的融资约束助长了其投机金融化动机，由此印证本文的理论分析。

(二)现实困境下中欧班列与企业投机性金融化动机关系分析——对影响机制的再探讨

表5 影响机制分析

企业获得资金后为何选择金融投机而非实业投资？前文分析表明中欧班列存在的可持续性发展、成本收益权衡、地方政府恶性博弈和央地关系等现实困境催生了企业的投机性金融化动机，接下来本文将对这几个问题进行依次分析。

首先，金华、苏州和营口三地班列均属民营平台，政府补贴政策“退出”较为彻底，为此本文将这三处城市设为处理组，其他城市为控制组，若这类城市属地企业仍表现出显著的投机性金融化动机，则目前班列可持续发展政策引导属地企业“脱虚向实”的效果仍较差。表5第(3)列Treat×Post的系数显著为正，说明现有可持续发展措施实施力度仍有欠缺6，离真正实现“脱虚向实”的目标还较远。

其次，返程率过低也导致中欧班列运营成本过高。自2014年出现返程班列后，近几年中欧班列返程率逐年攀升，本文将返程率(中欧班列返程班列数/总开行班列数)作为运营成本代理变量(return)，并形成交互项Treat×Post×Return，表5第(4)列显示Treat×Post×Return的系数显著为正，说明返程规划的成本管控力度仍较弱，过高运营成本对属地制造业企业的资本套利动机产生了推动效应。

再次，地方政府针对班列规划的恶性博弈也将影响企业金融化动机。陆梦秋等(2018)[19]将中国大陆划分为“陆运优势片”和“海运优势片”，其中前者更适宜发展中欧班列，后者较不适宜，但处于后者的地方政府为抢夺政治经济资源依然铺设了大量中欧班列，因此处于后者的地方政府恶性博弈现象更为严重。鉴于此，本文将处于“海运优势片”的班列开通城市属地企业划入处理组，表5第(5)列Treat×Post的系数显著为正，说明地方政府恶性博弈强化了企业的金融投机倾向，不利于中欧班列及属地企业统筹良性发展。

最后，良好的央地关系有助于提升中央和地方两级政府的统筹规划能力。现有研究认为，较高的市场化程度有利于形成良好的央地关系(周念林，2014)[38]，本文基于市场化判断地方政府能否有效贯彻中欧班列这项中央政策，具体依据王小鲁等(2019)[28]，以“金融业市场化指数”作为央地关系代理变量(Market)，并借鉴马连福等(2015)[22]，以历年市场化指数的平均增长幅度对缺失年份指标进行外推，构建交互项Treat×Post×Market，表5第(6)列显示Treat×Post的系数显著为正，表明目前的央地关系还不足以支撑地方政府有效贯彻中央政策，反而助长了企业的资本套利行为。

六、基于异质性检验的进一步分析

(一)基于区域层面的异质性分析

1.中欧班列开通、廊道效应与企业金融化

围绕交通干线周围存在“廊道效应梯度场”，经济效应大小由靠近廊道的距离由近及远逐次递减。中欧班列运输通道分东、中、西三条，其中西通道开通时间较早，运营模式日益成熟，且经由西通道的班列始发地位置更靠近欧洲，“古代陆上丝绸之路”也处在西通道，因此西通道具有先发优势，经由该通道的中欧班列属地企业更有可能基于“金融服务实体经济的本质功能”配置金融资产。鉴于此，将经由西通道的班列开通城市属地企业定义为运输廊道变量，其余为非运输廊道变量，以此对样本进行划分，表6第(1)～(2)列显示经由廊道的企业显著遏制了投机性金融化动机，表明经由廊道的企业抓住了中欧班列开通这一促进内陆开放型贸易发展的契机，基于预防性动机投资金融资产，从而可保障主营业务发展，引导企业“脱虚向实”。而经由非廊道的班列属地企业选择中欧班列则具有较强投机性。

表6 区域层面的异质性分析

2.中欧班列开通、地理区位与企业金融化

目前，中西部地区经济发展速度和质量远落后于东部地区，而企业投机性金融化动机与地区金融发展程度密切相关(吴金燕和滕建州，2019)[31]。由于东部地区金融体系更为发达，金融科创程度也更高，即金融操纵能力较强，本文预期在班列开通后，东部地区更可能产生投机性金融化动机。按东部和中西部对样本进行划分，表6第(3)～(4)列显示中欧班列开通仅显著提升了东部制造业企业的投机性金融化动机，证明本文推论，同时“海运优势片”基本处于东部，该结果也表明东部地区更多将中欧班列作为获取政策资源的平台，属地企业并未有效从事主营业务。

3.中欧班列开通、“中心-外围”区域与企业金融化

从集货能力观察，中欧班列已形成西部以重庆、西安和成都为主的“西三角”中心，中部以郑州为主的中部中心和东部以合肥为主的长三角中心，这些城市分别位居西部、中部和长三角地区班列开行量首位，因而借助班列开通契机更有可能促进实业发展，同时外围城市(非中心的班列开通城市)班列开行量较少，运输货物附加值也较低，该区域属地企业参与中欧班列是否以实业发展为目的值得深思。本文将企业是否位于班列中心城市进行分样本检验，表6第(5)～(6)列显示仅外围城市的交互项系数显著为正，说明外围城市制造业企业更多基于投机性动机选择中欧班列。

4.中欧班列开通、内陆自贸区与企业金融化

内陆自贸区(重庆、四川、湖北、河南和陕西自由贸易区)作为中欧班列开通的依托载体，为班列提供了稳定的货源支撑，依托内陆自贸区中欧班列班列(如“渝新欧”)的发运规模和质量均全国领先，与非内陆自贸区相比，依托内陆自贸区的企业进行资本套利的动机可能较弱。本文按企业所在地是否属内陆自贸区进行分样本检验，表6第(7)～(8)列结果表明仅非内陆自贸区制造业企业的投机性金融化动机显著提升，与推论相同。

(二)基于企业层面的异质性分析

1.中欧班列开通、企业性质与企业金融化

国有企业是实体经济发展的“压舱石”，面对经济下行压力，只有国企率先聚焦于实体经济，才能激励其他所有制企业向实体经济转移，从而使实体经济重新成为投资热点(顾雷雷等，2020)[12]。鉴于中欧班列是中央部署下为打开国际贸易市场提供契机，国企自然成为参与中欧班列运输项目的“领头羊”。此外，国有企业也肩负一定的政府职能和社会责任(如保就业、稳供给等)，从而也会弱化对高风险投机活动的偏好。鉴于此，本文按是否为国企进行分样本检验，表7第(1)～(2)列仅非国企交互项系数显著为正，说明对于非国企而言，由于社会责任意识和外部监管欠缺，从中欧班列开通所获取的资源“弃实向虚”，助长了金融投机动机。

表7 企业层面的异质性分析

2.中欧班列开通、大股东治理效应与企业金融化

股权集中度较高企业大股东治理效应更强，且更注重实业发展与价值投资(顾雷雷等，2020)[12]。借助中欧班列拉动产品贸易发展的契机，大股东治理效应较强企业更有可能做出促进实业发展的决策。参考祝树金和汤超(2020)[39]，将第一大股东持股比例高于75%分位数的样本视为大股东治理效应较高，划入处理组，其余样本划入控制组，表7第(3)～(4)列显示仅大股东治理效应较弱企业Treat×Post的系数显著为正，说明企业进行资本套利的背后可能存在委托-代理冲突，亦说明大股东监督能约束管理层的“短视”，使企业将资源投向有利于长期发展的项目，以减少企业投机。

3.中欧班列开通、股权制衡与企业金融化

在企业实际经营中，第一大股东与管理层利益一致可能会产生共谋，即管理层进行套利时会得到第一大股东的默许或支持，从而产生更多非理性投机行为(毕晓方等，2017)[8]。股权制衡度的提高可以加强大股东间的制约，从而使其决策更加理性(刘亚伟和张兆国，2016)[18]。中欧班列主要是促进附加值较高产品的贸易发展，因而班列发展机遇更有可能激励股权制衡度较高企业做出有利于长期存续发展的决策。本文据企业“第二至十大股东持股比例”设置股权制衡的代理变量，并按照中位数进行分组，高于中位数意味着股权制衡度较强，否则较弱，表7第(5)～(6)列显示仅股权制衡较弱企业Treat×Post的系数显著为正，说明有效的股权制衡能约束管理层的投机行为，以做出有利于企业长期发展的决策。

4.中欧班列开通、高管金融背景与企业金融化

企业家最持久的印记来源于以往工作经历获取的知识与技能(Custodio and Metzger，2014)[3]，因此拥有金融背景的高管更有可能导致企业产生套利动机，原因在于拥有金融背景的高管具有较高风险承受能力，且对金融行业有更清晰的认识。中欧班列开通引导了金融资源流向，拥有金融背景高管的企业更有可能抓住这一契机进行短期金融投机，因此中欧班列开通更有可能提升此类企业的投机性金融化动机。本文将制造业企业高管是否具有金融背景进行划分，表7第(7)～(8)列证实中欧班列促进了具有金融背景高管制造业企业的投机性动机。

七、结论与启示

“一带一路”背景下，本文以中欧班列开通为切入点，以2007―2019年制造业上市企业为样本，利用多期DID模型考察了中欧班列开通对企业金融化动机的影响。研究发现，中欧班列开通显著提高了制造业企业的投机性金融化动机。机制检验发现，中欧班列通过缓解融资约束为制造业企业金融投机提供资金条件。且班列运行中遇到的的现实困境也是企业产生投机性金融化动机的重要推手。区域异质性分析表明，中欧班列开通对投机性金融化动机的促进作用在区域层面的非运输廊道、外围区域、非内陆自贸区与东部地区，企业层面的非国企、大股东治理效应较弱、股权制衡度较低及高管有金融工作经历的企业中更为显著。

结合研究结论，本文对当前政策制定的启示如下：

第一，由于中欧班列开通使企业显著提升了投机性金融化动机，应完善信息披露制度，给予班列开通城市属地企业明确的政策指引，引导其规范参与中欧班列运输项目。同时，应加强对中欧班列开通城市企业的监管力度，打击各种非法资本套利行为，引导企业合理配置金融资产。

第二，鉴于中欧班列运营中的各种困境，一是稳步退出政府补贴政策，营造公平竞争的市场环境；二是鼓励企业开拓国际市场，积极开展产品对接，解决返程货源长期不足；三是引导各地根据实际需求和货源结构撤销与合并存在恶性竞争的线路；四是协调中央与地方政府的工作矛盾，使地方贯彻理解中央关于中欧班列建设的初衷，以防中欧班列实施效果出现偏差。

第三，针对区域异质性特征，一是优化班列线路布局，在稳定西通道运能基础上大力挖掘其他通道潜力；二是发挥中欧班列的国际贸易枢纽功能，有效串联班列开通城市与内陆自贸区等，充分发挥班列中心区域的辐射带动作用；三是中西部城市应抓住对外开放和东部地区制造业转移的战略机遇期，主动吸引项目投资和其他经济要素流入。针对企业异质性特征，一是加快国企改革步伐，使其做好振兴实体经济的“排头兵”，并采取措施增强非国企在推动实体经济发展中的作用；二是完善企业内部治理机制，倡导大股东积极监督治理，注重大股东间的股权制衡，同时市场监督部门应当深入认识企业管理者的特征，设置差异化的企业内部治理机制，敦促管理者作出有利于企业长期发展的投资决策。 ■

注释

1. 详细信息见中华人民共和国商务部官方网站(http://www.mofcom.gov.cn)。

2. 63个城市分别为：白银、包头、保定、北京、成都、大连、大同、东莞、抚州、赣州、广州、贵阳、哈尔滨、邯郸、合肥、呼和浩特、济南、济宁、金华、锦州、景德镇、昆明、兰州、连云港、聊城、临汾、临沂、牡丹江、南昌、南京、南宁、宁波、盘锦、秦皇岛、青岛、日照、厦门、上海、上饶、深圳、沈阳、石家庄、石嘴山、苏州、太原、唐山、天津、威海、乌海、乌鲁木齐、武汉、西安、西宁、烟台、银川、鹰潭、营口、长春、长沙、郑州、中卫、重庆、淄博。

3. 鉴于部分地级市并无上市公司，仅采用有上市公司注册的地级市来设置核心解释变量，共计217个。

4. 2018年，仅成都、重庆、郑州、武汉四地班列开行量占总开行比重就高达66%。

5. 首次开行运输终点为中亚国家的线路，如西安2013年12月28日发运的首列“长安号”中欧班列运输终点为哈萨克斯坦。

6. 基于中欧班列可持续性发展等考量，班列开通城市按照财政部的要求实施补贴退坡政策。但政策落实过程中却出现了退补“不适”，如退补政策仅在民营线路执行较为彻底，部分地方政府运营线路为留住货源，变明补为暗补，造成了班列运营环境的不公平，几乎完全靠市场化运营的线路，如“营满欧”，已陷入基本停运的困局。