秦 颖,孙丽梅,冯晓阳
(北京建筑大学 城市经济与管理学院, 北京 100044)
2013年我国提出共建“丝绸之路经济带”和“21世纪海上丝绸之路”的重大倡议,2015年发布《推动共建丝绸之路经济带和21世纪海上丝绸之路的愿景与行动》,标志着“一带一路”进入全面推进阶段。“一带一路”倡议的提出,为中国企业对外投资创造了巨大的机遇,我国企业对沿线国家的投资积极性逐渐提高[1]。随着“一带一路”倡议深入发展,中国的对外投资程度加强,有效提高了沿线国家的绿色全要素生产率,在制度完善的国家效果则更加明显[2]。“一带一路”倡议也带来了贸易便利化,通过减少技术性贸易壁垒、减免关税等措施,使沿线国家贸易条件改善[3],给沿线国家带来了新的发展机会,正有越来越多的国家参与进来[4]。
“一带一路”沿线国家多为发展中国家,对基础设施建设需求较大,缺乏充足的资金和相应技术,这为我国参与对外基础设施投资提供机会。建筑企业作为基础设施建设的主力,参与程度非常高,“一带一路”也为建筑企业开辟了新市场[5-6]。本研究基于微观视角,探究建筑企业参与“一带一路”给企业财务绩效带来的影响。选取2011—2018年建筑行业“一带一路”概念股的财务数据作为试验组的样本,采用倾向得分匹配法(Propensity Score Matching,PSM)和双重差分法(Differences-in-Differences,DID)对企业参与“一带一路”的净效应进行研究,以此来探讨“一带一路”对建筑行业上市公司财务绩效的影响。
对外投资主要包括2个方面,对外直接投资和证券投资。其中对外直接投资主要包括资源、技术、市场、外贸等各个方面,对我国产业转型和升级有重要作用[7]。关于企业对外投资与绩效的关系,已有研究的主要观点有3种,分别为正相关关系、负相关关系和不确定关系。
第1种,正相关关系。EDAMURA等[8]研究企业对外投资对财务绩效的影响,发现企业对外投资活动使生产率营业额得到显著提升,说明对外投资对企业绩效有一定的正向影响;蒋冠宏等[9]认为企业对外投资对企业生产率有促进作用,可能间接促进企业财务绩效;逯宇铎等[10]运用PSM对我国大规模企业的对外投资情况与利润水平生产效率进行实证研究,结果表明企业对外的双向投资对绩效有一定的提升作用;刘晓丹等[11]通过对2006—2010年中国企业数据进行研究,发现企业对外直接投资可以提高企业绩效和生产效率,对企业绩效的影响有一定的滞后性。
第2种,负相关关系。庞晓萍等[12]以制造行业的上市公司为研究对象,研究了不同的对外投资程度对企业财务绩效的影响。对外投资程度较高的企业,一般对企业绩效有负向影响,但如果具备国际化的有利条件,这种负向影响程度会降低,变得不显著。
第3种,不确定性关系。张天顶等[13]运用门槛效应模型进行研究,发现不同规模的企业对外投资对财务绩效的影响有显著差异,中小企业对外投资会促进企业财务绩效的提高,而对大型企业来说企业对外投资和财务绩效呈现负相关关系,对外投资对企业财务绩效的影响具有一定的不确定性。根据文献梳理发现对外投资对企业绩效的影响会因主体差异而出现不同。
企业是社会中的微观主体,受到许多因素的影响,其中政策制度对企业的影响是比较显著的。如果政策制度是积极有利的,则势必会促进企业的中长期发展,中长期绩效的提升,企业将会是政策制度下的受益者。陈高等[14]按照贸易引力模型的设定方式,建立面板固定模型,得出“一带一路”倡议对我国对外直接投资具有明显的促进作用。刘晓丹等[15]对2011—2017年的中国上市公司进行研究,发现“一带一路”倡议对我国上市公司的投资效率有显著提升,这种提升效应逐年递增。刘琦[16]23-29对响应“一带一路”倡议的上市公司与未参与的上市公司进行对比研究,发现参与企业的财务绩效表现更优。王刚[17]对2013—2016 年参与“一带一路”的89 家中国企业的面板数据进行研究, 发现企业在国际竞争中识别核心能力是一个长期的过程,这一核心能力对企业绩效具有促进作用。马广奇等[18]运用因子分析法构建了企业财务绩效的指标体系,在此基础上对企业参与“一带一路”进行实证研究,发现不同行业间对绩效的影响存在差异。对一些前期投入大的制造业来说,前期投入巨大会使近期绩效下降,对轻工业来说这一效应则不明显,其总体绩效呈缓慢上升趋势,这也说明对绩效的影响在行业间存在差异,在时间上也有差异。相关文献表明,现有研究一般是对财务绩效进行直接比较研究,没有剥离其他经济社会环境对企业财务绩效的影响,缺乏对“一带一路”实施净效应的关注,并且没有专门针对建筑企业进行分析,所以本文采用倾向得分匹配倍差法(Propensity Score Matching-Differences in Differences,PSM- DID)来研究建筑企业参与“一带一路”对企业财务绩效的影响。
“一带一路”倡议提出以来,建筑企业积极主动走出去,并取得一定成效。由于建筑企业参与“一带一路”的经济数据较难获取,不能与企业绩效做直接研究,其他方法又不能剥离经济社会环境对企业财务绩效的影响,所以采用DID方法,通过设置试验组和对照组来评估“一带一路”对参与企业产生的净效应。DID方法是衡量政策制度实施效应的一种方法,其优势在于可以建立一个反事实框架,来评估政策发生或不发生对研究对象的影响,其原理是设置试验组和对照组,使试验组和对照组满足共同趋势的假定以此来构建反事实框架。为满足共同趋势的假定,采用PSM方法对DID方法进行优化,通过选定控制变量为试验组匹配实际情况最相近的企业作为对照组,对经过PSM方法处理后的试验组和对照组再使用DID方法进行研究会使结果更具科学性。
本研究首先对样本进行描述性统计,对样本情况进行了解,然后采用PSM- DID方法展开研究分析,设置试验组即参与“一带一路”的建筑企业,设置对照组即没有参与“一带一路”的建筑企业。对试验组和对照组进行双重差分,即组间差分消除时间效应、组内差分消除个体效应,由此得到参与“一带一路”的净效应。为了减少遗漏变量对结果的影响,引入双重固定效应模型进行检验[19]。
采用PSM方法来满足DID共同趋势的假定,构建反事实框架。首先计算企业的倾向得分概率,构建分组虚拟变量,试验组取1,对照组取0,根据倾向得分概率匹配与参与“一带一路”企业得分概率最相近的企业,以消除选择偏差问题。企业选择参与“一带一路”的概率为:
p(dui,t-1)=probility(Yit|dui,t-1)
(1)
式中:Yit为因变量企业绩效,表示企业i参与“一带一路”前后的企业绩效水平;dui=0为企业i未参与“一带一路”,dui=1为企业i参与“一带一路”;p、probility表示所求概率;t为时间。
在此基础上构建模型(2)为:
Yit=α0+α1dudt+α2dt+α3du+βXit+εit
(2)
式中:dt和du是引入的虚拟变量,dt衡量企业参与“一带一路”前后,即dt=0为“一带一路”广泛参与之前,dt=1为“一带一路”广泛参与之后;du衡量企业是否参与“一带一路”;dudt为生成的交互项,是衡量企业参与“一带一路”前后的企业绩效变化水平;系数β是本文的待估参数;Xit为引入的控制变量;εit为误差项;α0、α1、α2、α3分别为未知参数。
模型(2)是常见的一般DID模型,但一般只适用于两期的数据。本文考虑到是对“一带一路”前后多期进行研究,因此将模型(2)进行变换,加入了双重固定效应模型变换成更适用于本文研究的模型(3),以此估计“一带一路”对建筑企业绩效产生的影响[20],模型(3)为:
Yit=α0+α1dudt+βXit+μi+τi+εit
(3)
式中:μi为个体固定效应;τi为时间固定效应。
2.3.1 变量设计
因变量:选取能够考虑到社会关注程度以及企业综合获利能力的每股收益(EPS)作为衡量企业绩效的指标,结果更加直观,参考刘琦[16]23-29、胡兵等[21]的做法,选取EPS为因变量。
自变量:按照DID方法的思路,引入2个虚拟变量,分别为时间虚拟变量(dt)和分组虚拟变量(du),将其和生成的交互项dudt作为本文的自变量。
控制变量:为了控制其他因素对企业绩效的影响,在文献研究的基础上,考虑建筑企业的特性,如工程量大、工期长、资金投入量大,资金回收期慢等[22],选取资产负债率(DAR)、现金比率(CR)、营业总收入增长率(ORR)作为控制变量,另外建筑企业属于重资产企业,企业间的规模差距很大,所以将企业规模(SIZE)也作为控制变量之一[23]。具体变量说明见表1。
表1 变量说明
2.3.2 数据收集
数据全部来源于Wind数据库,选取了2011—2018年按证监会分类的93家建筑行业上市公司,并做以下调整:剔除有退市预警的股票(*ST)和特殊处理的股票(ST)的建筑行业上市公司;剔除数据有缺失的上市公司。经过上述调整,符合要求的建筑企业上市公司有87家,将其中31家属于建筑行业“一带一路”概念股的上市公司作为试验组,剩余56家建筑行业上市公司作为对照组。
表2为对变量进行描述性统计分析的结果,其中第1组是对“一带一路”倡议广泛参与之前进行描述性统计分析,第2组是对“一带一路”倡议广泛参与之后进行描述性统计分析。由表2可知,参与“一带一路”之前试验组的EPS均值要低于对照组,而在参与“一带一路”之后试验组的EPS均值是高于对照组的,这在一定程度上说明参与“一带一路”对建筑企业上市公司的绩效可能存在正向作用,具体是否存在正向影响会进一步进行分析。通过对SIZE进行分析,可以看出参与“一带一路”的企业规模均值是大于对照组企业的,试验组企业中不乏规模较大的企业,企业间规模存在较大差异,会对研究分析产生影响,所以对SIZE这一指标进行控制是有必要。通过对DAR和CR的初步分析,DAR高且CR低的企业更有动力对外发展,更倾向于参与“一带一路”,所以企业本身会存在选择偏差,因此选择用PSM方法是必要的。
表2 企业各变量描述性统计结果
采用PSM方法对试验组和对照组进行匹配处理,选取DAR、CR、ORR、SIZE作为匹配变量,运用Logit方法对试验组和对照组进行概率估计,得到倾向得分,参考ABADIE等[24]的研究,采用k近邻匹配方法进行匹配。PSM方法的运用是为了解决样本的选择难题,从而满足DID对共同趋势的假定。
PSM方法的平稳性检验主要关注标准偏差和t统计量。首先判定标准偏差,根据图1可以看出,匹配之后的标准偏差明显变小,分布在0附近。这说明匹配之后,变量之间的偏差变小,从而使试验组和对照组更加相似,以达到使用PSM方法的目的。根据表3,匹配之后标准偏差明显减小,除了DAR为18.50,其他变量均小于10.00,接近于0。其次匹配之后t统计量小于1.00,t检验相伴概率大于0.10,这说明匹配后试验组和对照组已经不具有显著差异,进一步说明匹配的合理性,匹配方法和匹配数据选择恰当。
图1 匹配前后标准偏差对比Fig.1 Comparison of standard deviations before and after matching
表3 倾向得分匹配平衡性检验结果
在PSM方法的基础上,得到新的试验组和对照组,对其运用DID进行分析,为了进一步控制遗漏变量,加入了双重固定效应模型对模型(3)进行估计,具体结果见表4。
表4中第1组和第2组采用双重固定效应模型进行回归估计,第1组中未加入控制变量,第2组中加入了控制变量,可以看出有无加入控制变量交互项的系数都为正,未加入控制变量的交互项在5%的水平上显著,加入控制变量的交互项在10%的水平上显著。可以得出,在双重固定效应模型估计下无论是否加入控制变量,“一带一路”对建筑行业上市公司的企业绩效均带来正向的影响。
表4 实证回归结果
第3组和第4组是未采用双重固定效应模型估计的回归结果,可以看出未加入控制变量的交互项在1%的水平上显著,加入控制变量的交互项在5%的水平上显著,也证明了“一带一路”对建筑企业绩效是有正向影响的,加入个体固定效应与时间固定效应前后,对交互项的系数没有实质性的影响。加入控制变量以后,交互项的显著性水平下降,原因可能是“一带一路”通过控制变量影响企业绩效,控制变量在其中起中介的作用,从而一定程度上降低了显著性水平。
为了使模型估计稳健,进行了如下操作:首先,在倾向得分匹配时,使用了不同的匹配方法对样本进行匹配,匹配结果与k近邻匹配在结果上没有实质性差异,这样保证了PSM方法匹配结果的稳健性。其次,变换了不同的财务绩效指标,采用了资产净利率(ROA)作为衡量财务绩效的指标,进一步进行稳健性检验,回归结果见表5。
表5 以ROA为财务绩效指标的回归结果
与前文相同,第1组和第2组采用双重固定效应模型进行回归估计,第1组是未加入控制变量的回归结果,第2组是加入控制变量的回归结果。可以看出是否加入控制变量,交互项系数都为正,而且均是显著的,说明对财务绩效有正向影响。第3组和第4组是未采用双重固定效应模型估计结果,交互项系数仍然为正,依旧显著,与前文得出的结论一致,即使变换了指标,回归结果也没有发生实质性变化。进一步证明了参与“一带一路”对建筑企业财务绩效具有正向影响,企业参与“一带一路”可以促进企业财务绩效的提高,通过以上回归分析来保证模型估计结果的稳健性。
1)基于建筑企业视角对“一带一路”的实施效应进行估计,弥补了建筑企业关于“一带一路”实施净效应研究的空白。
2)建筑行业的上市公司间存在很大差异,所以采用PSM进行匹配是必要的,检验也证明PSM有效地控制了对照组和试验组之间的偏差。
3)通过对交互项的相关回归,可以得出“一带一路”对建筑企业的财务绩效影响是显著正相关的,这说明建筑企业参与“一带一路”对企业绩效有显著的促进作用,有利于企业的发展。
根据上述结论提出建议如下:
政府层面:在“一带一路”建设不断推进的大背景下,政府部门应积极引导,适当加大投入,鼓励推动建筑企业走出去,同时充分考虑沿线国家的政治、经济、文化等复杂环境,建立更加完善的服务体系,切实解决企业对外发展的实际问题和后顾之忧,为建筑企业参与“一带一路”提供支持。
企业层面:建筑企业应积极响应“一带一路”倡议,提高参与“一带一路”的广度和深度,进一步深化国际合作,实现互利共赢,利用沿线国家的一些资源优势,加强贸易往来,促进企业长远发展。未参与“一带一路”的建筑企业,应积极主动参与到“一带一路”建设中来,以期提高企业绩效。借鉴其他建筑企业参与“一带一路”的经验,通过对外投资寻求更好的发展机会,将周边国家的需求转换为企业对外发展的动力,开拓市场,根据自身情况整合自身资源,积极主动走出去。