“一带一路”倡议会提高企业成长性吗？

| 韩金红 曾晟

一、引言

2019年4月，习近平主席提出了关于高质量共建“一带一路”的系统思想，标志着“一带一路”建设在第一阶段的任务取得圆满成功，其微观经济效应正在逐步展现。有学者指出，企业的成长性是高质量发展在微观层面的重要体现（陈强远等，2020），其不仅代表着企业整体发展中展现出来的综合能力（龚光明和张柳亮，2013），也是经济增长的微观基础（李贲和吴利华，2018），因此，正确评估“一带一路”倡议对企业成长性的影响有着极为重要的现实意义。然而，学者们在探讨“一带一路”倡议经济后果时，更多是聚焦于宏观层面（Luo et al.2019; 金刚和沈坤荣，2019）、对微观企业影响的研究较少，且有关“一带一路”倡议微观经济后果的研究大多是从企业经营（胡兵和王肖平，2021）、创新（王桂军和卢潇潇，2019a）、融资（徐思等，2019）等方面进行论述，鲜有学者从企业成长性视角分析“一带一路”倡议的经济后果。那么“一带一路”倡议会对企业成长性产生怎样的影响？其背后的作用机理又是什么？在不同行业、产权以及不同地区，“一带一路”倡议对企业成长性的影响又有何不同？

基于此，本文以2007—2020年所有A股上市企业为样本，实证考察了“一带一路”倡议对我国上市企业成长性的影响。研究发现，“一带一路”倡议的实施显著提高了受支持企业的成长性。进一步，本文分析了“一带一路”倡议影响企业成长性的作用机制，结果表明，相对于未受倡议支持的企业，受“一带一路”倡议支持的企业获得的财政补贴及税收优惠更多，进而更有利于提高企业的成长性。此外还发现，在重点对接行业、国有企业以及我国中东部地区，“一带一路”倡议对企业成长性的正向影响更为显著。

本文可能的贡献在于以下几个方面：(1) 通过系统分析“一带一路”倡议对企业成长性的影响及其作用机理，不仅拓展了“一带一路”宏观经济政策对微观企业行为影响的研究框架，也为相关部门评估“一带一路”经济政策提供了重要经验证据。（2）企业成长性受诸多因素影响，包括融资方式（Didier et al., 2014）、公司治理（Colombelli, 2014）、研发投入（Falk, 2012）等。本文则通过研究“一带一路”倡议对企业成长性的影响，表明“一带一路”倡议这一宏观经济政策也是影响企业成长性的因素之一。本文还发现，相对于未受倡议支持的企业，受“一带一路”倡议支持的企业会因获得更多的财政补贴、税收优惠，从而获得更好的成长，这一结果揭示了“一带一路倡议的实施→财政补贴、税收优惠支持增加→企业成长性提高”的传导机制，为研究企业成长性提供了新的视角。（3）本文进一步分析得出，在重点对接行业、国有企业及我国中东部地区的企业，“一带一路”倡议对企业成长性的影响更为显著。研究结论有利于从多视角去分析“一带一路”倡议这一宏观经济政策对企业成长性的影响，为后续“一带一路”相关政策的出台提供理论支持和决策参考。

二、文献评述

国内外学者关于“一带一路”倡议经济后果的研究大致从宏观和微观两个层面展开。对于“一带一路”倡议带来的宏观经济后果，有学者研究发现，“一带一路”倡议会给沿线国家基础设施绩效（李建军和李俊成，2018）、交通投资效应（金刚和沈坤荣，2019）带来显著影响。而后，也有学者对“一带一路”倡议如何影响我国招商引资（Luo et al.2019）进行探究，发现“一带一路”倡议降低了沿线省份对外资企业的利用水平。对于“一带一路”倡议带来的微观经济影响，有学者从企业产能、经营、创新视角出发，发现“一带一路”倡议能对企业产能利用率、经营绩效、创新带来显著的正向影响（王桂军和卢潇潇，2019a；韩晶等，2020；王欣等，2020），也有学者从融资约束视角出发，发现“一带一路”倡议能显著降低沿线企业融资约束水平（徐思等，2019）。此外，还有学者研究发现，自“一带一路”倡议提出以来，我国企业对外投资水平提高的同时，风险显著降低（Du and Zhang,2018; 吕越等，2019）。

对于企业成长性影响因素的研究，国内外学者大致从外部和内部两个层面探析。对于外部层面，有学者研究发现，企业成长性受所处地域位置（Hsu and Jin, 2014）、行业（Beck et al.,2005）以及融资环境（Rajan and Zingales, 1998; 赵驰等，2012）的影响。此外，也有研究认为，政府的财政补贴力度（Cerqua and Pellegrini,2014; 马红, 2015）以及与企业之间的政治关联（杨其静，2011）会对企业成长性带来显著影响。对于内部层面，学者们多是从融资方式（Didier et al., 2014; 史永东等，2017）、公司治理（Colombelli, 2014; 段伟宇等，2012）、研发投入（Falk, 2012；杜传忠和郭树龙，2012）三个方面展开，探讨对企业成长性的影响。

综上所述，现有关于“一带一路”微观经济后果的研究主要围绕着企业经营、融资、投资等方面展开，而企业成长性影响因素的研究则从融资方式、公司治理、研发投入三个方面去探析。鲜有学者关注“一带一路”倡议对企业成长性的影响。为此，本文从政府行为视角出发，研究“一带一路”倡议对企业成长性的影响及其作用机制，不仅拓展了“一带一路”宏观经济政策对微观企业行为影响的研究框架，也为政府部门完善相关政策、进一步扩大“一带一路”微观经济效应提供了重要参考依据。

三、理论分析与研究假设

（一）“一带一路”倡议与企业成长性

为更好地推进“一带一路”建设，各级政府不断完善财税政策体系，对沿线企业给予了更多财政补贴和税收优惠（孟醒，2021）。而企业所受财政补贴、税收优惠支持越多，越有利于提高企业的成长性（李旭红和马雯，2014；魏志华等，2015）。因此，“一带一路”倡议可能通过加大对支持企业的财政补贴及税收优惠力度，对企业成长产生积极影响。

首先，为响应“一带一路”倡议的号召，鼓励沿线企业不断发展，各级政府出台并实施了一系列的财政补贴政策（徐思等，2019）。例如，广东省设立丝路基金支持省内企业开展对外投资合作；新疆维吾尔自治区为加快喀什、霍尔果斯经济开发区建设设立专项发展资金；西安市以承包合同额每200万美元奖励1万元人民币的标准对“一带一路”对外合作的企业进行补贴等。而企业所获财政补贴越多，将越有利于企业成长（Cerqua and Pellegrini, 2014; 魏志华等，2015）。具体而言，受财政补贴更多的企业将资金用以扩大企业投资规模、降低经营成本等，有利于企业成长（余明桂和潘红波，2008；杜传忠和郭树龙，2012）。同时，基于信号传递理论，受财政补贴支持更多的企业在披露相关信息时能够向外界传递出利好的信号（Kleer, 2010），既增强了外部投资者的信心，也引导更多的资金流入企业，缓解了企业所受融资约束，进而助推企业成长（马红和王元月，2015）。因此，相比于未受倡议支持的企业，受“一带一路”倡议支持的企业获得的财政补贴力度更大，进而更有利于提高企业的成长性。

其次，在“一带一路”倡议下，政府积极推动税制改革，给沿线企业带来了更多的税收优惠政策（徐思等，2019）。例如国家税务总局为推进“一带一路”倡议及走出去战略，出台了包括企业出口货物退免、居民企业境外所得减免等一系列优惠政策。而具体到各个省份也出台了相关的税收优惠政策，如广西地方税务局对小微企业免征5年地方享有的企业所得税；喀什地方税务局对综合保税区内的货物交易免征增值税和消费税等。这些税收优惠政策的出台有利于提高企业的成长性（李旭红和马雯，2014）。具体而言，企业受税收政策支持越多，越有利于降低企业经营成本（赵国钦和高菲，2016），使得企业有更多的资金用于自身发展，进而提高企业成长性。此外，受税收优惠更多的企业能在一定程度上缓解税收对企业现金流造成的“挤压”，从而帮助企业缓解资金压力（卢盛峰和陈思霞，2017），提高企业成长性。因此，相比于未受倡议支持的企业，受“一带一路”倡议支持的企业获得的税收优惠力度更大，进而更有利于提高企业的成长性。

综上所述，相比于未受倡议支持的企业，受“一带一路”倡议支持的企业获得的财政补贴及税收优惠力度更大，进而更有利于提高企业的成长性。基于此，本文提出假设1：

H1:“一带一路”倡议的实施显著提高了受支持企业的成长性。

（二）“一带一路”倡议、重点对接行业与企业成长性

在“一带一路”倡议下，商务部划定了重点行业，具体包括交通基础设施、农业、建筑、矿产资源开发、金融、高科技创新行业等（罗长远和曾帅，2020）。对于这些重点行业，国家出台了一系列的财政补贴、税收优惠政策（宋凌云和王贤彬，2017）。而企业所受财政补贴、税收优惠力度越大，将越有利于提高企业的成长性（李旭红和马雯，2014；魏志华等，2015）。因此，“一带一路”倡议对重点行业企业的成长性影响可能更为显著。具体原因如下：

首先，为加大对“一带一路”重点对接行业的扶持，各级政府出台了一系列有针对性的财政补贴政策。例如在专项资金项目中通过贷款贴息、奖励补助等方式对交通基础设施、金融、高科技创新等行业进行补贴，或对从事境外农业、矿产资源开发等行业的企业给予前期费用补助和运保费补助。所以，相比于非重点对接行业的上市公司，位于“一带一路”重点对接行业的上市公司可以获得政府更多的财政补贴。而企业所获财政补贴越多，将越有利于企业成长（Cerqua and Pellegrini, 2014）。具体而言，受财政补贴力度更大的企业将有更多的资金进行R&D投入、扩大对外投资等，而这些都有利于企业的成长（魏志华等，2015）。此外，企业将获得的财政补贴资金用于生产经营、降低交易成本等，可缓解企业所受融资约束，进而提高企业的成长性（杜传忠和郭树龙，2012；马红和王元月，2015）。因此，受“一带一路”倡议支持的重点行业企业能获得更多的财政补贴，进而对企业成长性产生正向影响。

其次，国家也会出台一些额外的税收优惠政策，对位于“一带一路”重点对接行业的上市公司予以支持。例如对高新技术企业取得的境外所得按 15% 的优惠税率缴纳企业所得税，对提供跨境建筑服务以及金融服务的境内单位免征增值税等。所以，相比于非重点对接行业的上市公司，位于“一带一路”重点对接行业的上市公司可以获得政府更多的税收优惠。而企业所受税收优惠力度越大，越有利于提高企业的成长性（李旭红和马雯，2014）。具体而言，受税收优惠力度更大的企业可以降低自身经营成本（赵国钦和高菲，2016），缓解融资压力（卢盛峰和陈思霞，2017），进而提高企业的成长性。此外，获得更多税收优惠的企业能够向外界传递出“企业质量良好”的信号（Lerner and Josh, 1996），吸引更多的外部融资，从而促进企业的成长。因此，受“一带一路”倡议支持的重点行业企业能获得更多的财政补贴，进而对企业成长性产生正向影响。

综上所述，在“一带一路”倡议下，重点行业企业会获得更多的财政补贴和税收优惠，因而其成长性的提升应更为显著。基于此，本文提出假设2：

H2：在“一带一路”倡议下，与非重点对接行业的上市公司相比，位于“一带一路”重点对接行业的上市公司的成长性会得到更为显著的提升。

四、研究设计

（一）样本选择与数据来源

本文以2007—2020年所有A股上市企业为样本，并对ST类、金融类上市企业以及财务数据缺失的样本予以剔除，最终得到29855个观测值。此外，本文还对连续变量进行1% 的缩尾处理，以此消除极端值对回归结果的影响。本文研究数据取自CSMAR和WIND数据库，实证检验通过Stata 15.0来完成。

（二）变量定义

1.被解释变量：参考祝继高和陆正飞（2009）的研究，以（股东权益市场价值+负债账面价值）/资产账面价值来衡量企业成长性。

2.解释变量：本文设定省份虚拟变量（Treat）和时间虚拟变量（Post），用以研究政策实施效果对企业微观经济的影响。其具体划分标准为：（1）是否为“一带一路”重点对接省（市自治区）。借鉴陈胜蓝和刘晓玲（2018）的做法，将企业注册地位于“一带一路”重点对接省（市自治区）的企业，具体包括新疆、陕西、甘肃、宁夏、青海、内蒙古西北 6 省（自治区），黑龙江、吉林、辽宁东北 3 省，广西、云南、西藏西南 3 省（自治区），上海、福建、广东、浙江、海南沿海 5 省（市）以及内陆地区重庆。设置为处理组，Treat赋值为1；其余省份，设置为对照组，Treat赋值为0。（2）是否位于政策实施年份。尽管“一带一路”倡议于2013年后半段就已提出，但考虑到政策的滞后性，本文借鉴卢盛峰等（2021）的做法，将2014年设置为政策冲击年份，并令2014年及以后的Post取1，2014年以前取0。

3.调节变量：借鉴罗长远和曾帅（2020）的做法，将包括交通基础设施、高科技创新等在内的新兴优势行业；钢铁、矿产资源开发、房屋建筑等在内的富余产能行业以及金融、商务服务等在内的配套性支持行业划分为“一带一路”重点对接行业。

4.控制变量：借鉴王京和罗福凯（2007）、李敏娜和王铁男（2014）、李海霞（2017）等研究，本文选用企业规模（Size）、总资产报酬率（Roa）、企业存续年限（Age）、董事会独立性（BDI）、固定资产比例（FX）、第一大股东持股比率（Top）、流动比率（CuL）、总资产周转率（Turn）、市场竞争（Market）、董事长与总经理兼任情况（Dual）作为控制变量。回归过程对样本的时间、个体固定效应予以控制。

（三）模型设计

为检验假设1、假设2，本文构建双向固定效应双重差分模型，模型如下：

其中， 为时间固定效应， 为个体固定效应；i是不同省份，t是不同年份，Treat代表省份虚拟变量，Post表示时间虚拟变量， 代表残差项。基于本文的假设推导，预期“一带一路”倡议会对受倡议支持企业的成长性带来正向的显著提升，因此，回到本文的模型（1），将关注其在全样本前提下的交乘项系数 是否显著，若显著且为正，则假设1得证。另外，将样本分为“一带一路”重点对接行业组和非“一带一路”重点对接行业组，带入模型（1）进行回归，若“一带一路”重点对接行业组的交乘项系数显著为正，非“一带一路”重点对接行业组的交乘项系数不显著，则可证实假设2。

五、实证结果

（一）描述性统计

由表1可知，Growth的均值为2.002，最小值、最大值分别为0.879和7.910，这表明样本内企业的成长性差异较大；Treat的均值为0.529，意味着在全样本下，有 52.9% 的样本位于“一带一路”重点对接省份上。在控制变量中，Size和CuL的均值分别为22.073、2.576，但其标准差为1.282、2.801，说明企业规模和流动负债比率在不同样本企业中差异较大，而对于Roa、FX、Turn来说，其均值分别为0.060、0.219、0.681，与中位数0.057、0.185、0.577相接近，基本满足正态分布。

表1 主要变量描述性统计

（二）回归结果

1.“一带一路”倡议与企业成长性

为了验证假设1，本文选用全样本数据进行回归，回归结果如表2所示。

表2 假设1检验结果

表2列示了假设1的回归结果。从结果来看，Treat*Post的系数值为0.0816，在5%水平上显著，说明相对于未受“一带一路”倡议支持的企业，受倡议支持企业的成长性得到了更好的提升。其原因在于自“一带一路”倡议提出以来，各级政府为支持沿线企业发展，出台了一系列配套政策、优惠措施，使得企业经营成本减少的同时，融资难、融资贵的问题得到缓解，进而最终提高了企业成长性，即假设1得证。

2.“一带一路”倡议、重点对接行业与企业成长性

为了验证假设2，本文将样本企业分为“一带一路”重点对接行业组和非“一带一路”重点对接行业组，带入模型（1）进行回归，得到结果如表3所示。

表3 假设2检验结果

表3列示了假设2的回归结果。从结果来看，重点对接行业组和非重点对接行业组Treat*Post的系数值均在10% 的水平上显著，但重点对接行业组对应的系数值0.0949高于非重点对接行业组系数值0.0762，而为保证结果的可比性，本文进行了组间系数差异检验，结果在 1% 的水平上显著。以上结果表明，在“一带一路”倡议下，与非重点对接行业上市公司相比，列于重点对接行业上市公司的成长性得到了更为显著的提升。其原因在于自“一带一路”倡议提出以来，国家加大了对“一带一路”重点行业企业的政策扶持力度，使得受行业政策支持的企业获得了更多的资源要素用于自身发展（杨兴全等，2018；蔡庆丰和田霖，2019），最终提高了企业成长性。即假设2得证。

（三）稳健性检验

1.DID适用性分析

（1）平行趋势检验

为保证 DID 结果的无偏性，本文借鉴韩晶等（2020）的做法，构建模型（2），并选择2014年作为基准年，将时间虚拟变量Post设置为政策冲击年 (k 取值为[-7，6]），以此检验处理组和控制组样本在政策冲击年份之前是否有相同的变动趋势。其中η表示交乘项Treat*Post的回归系数，若“一带一路”倡议实施之前各年的Treat*Post的回归系数值不显著，则可满足DID模型的平行趋势假设。平行趋势检验结果如表4列示。

表4 平行趋势检验

如表4所示，在2014年以后，η的回归结果大多显著且均为正，这一结果说明在“一带一路”倡议实施后，沿线企业成长性得到了显著提升。在“一带一路”倡议实施当年即2014年，回归结果不显著，其原因可能与政策实施效果具有滞后性有关。而η的回归结果在2014年以前均不显著，且系数值基本在0左右，这说明处理组和对照组在“一带一路”倡议实施以前不存在明显差异，即满足平行趋势假设。

（2）安慰剂检验

为避免其他干扰因素或政策效应对回归结果带来影响，本文设计了以下两种安慰剂检验，用以证实双重差分结果的稳健性。

首先，本文借鉴赵克杰（2020）的研究方法，随机化“一带一路”倡议的冲击。具体而言，将随机抽取的省（市自治区）作为处理组，剩下未被抽取的作为对照组。接着设置循环语句命令，将这一过程重复1000次，并把每次抽取后新生成的虚拟变量Treati（i取值为[1，1000]）代入模型（1）进行回归，根据每次得到的交乘项回归系数和其对应的t值绘制如图1所示的核密度估计图。结果表明，随机化后的交乘项系数分布在0附近，且不显著异于0。这说明“一带一路”倡议对企业成长性的政策效应并没有受到其他不可控因素的影响，即本文结论依旧稳健。

图1 安慰剂检验图

其次，假定政策冲击时间在2013年以前，并把样本期设定在2007-2012年进行时间反事实检验。具体而言，本文借鉴韩晶等(2020)的方法，设定虚假政策冲击时间为2008、2009年、2010、2011以及2012年，并在随后将新生成的虚假时间虚拟变量Post分别带入模型（1）进行回归。结果如表5列示。

表5 时间反事实检验

由表5可知，当设定虚假政策冲击时间为2013年之前时，核心解释变量Treat*Post的系数值均不显著，可以排除其他不可控因素对企业成长性的影响，认为“一带一路”倡议对企业成长性促进效果显著，即时间反事实检验通过。

2.倾向得分匹配检验

本文借鉴胡兵和王肖平（2021）的做法，选用倾向得分匹配法（PSM）缓解内生性问题。具体而言，本文沿用模型（1）的控制变量选择，并在此基础上建立省（市、自治区）是否为“一带一路”重点省（市自治区）的Logit模型，同时采取卡尺内一对六匹配的方式，对假设1、假设2回归结果进行稳健性检验。结果如表6示。

表6 倾向得分匹配检验（PSM）

由表6可知，全样本组的核心解释变量Treat*Post的系数值为0.0763，在5%的水平上显著，这表明“一带一路”倡议显著提高了企业的成长性，即本文关于假设1的结论是稳健的。对于假设2，尽管在非重点对接行业组，Treat*Post的系数值在PSM后不再显著，但在重点对接行业组，Treat*Post的系数值在PSM后依旧保持在10%水平上显著。这说明，在缓解可能的内生性问题后，“一带一路”倡议对位于重点对接行业上市公司的成长性影响更为显著，即假设2结论依旧稳健。

3.替换企业成长性的度量方式

本文借鉴黎文靖和郑曼妮(2016)的研究，选用公司市场价值与净资产账面价值的比值作为企业成长性的替代变量，并带入模型（1）中回归，得到结果如表7所示。

表7 替换企业成长性度量

由表7可知，在全样本组，Treat*Post的系数值为0.169，在5%的水平上显著，而分组回归后，重点对接行业组Treat*Post的系数值在5%的水平上显著，非重点对接行业组不显著。上述统计分析结果支持了假设1、假设2的结论，即在更换企业成长性度量方式后，回归结果依旧稳健。

4.删除试点当年样本观测值

本文将2014年设置为政策冲击年份，但“一带一路”倡议于2013年后半段就已提出，为确保回归结果的稳健，本文借鉴胡兵和王肖平（2021）的做法，将2013年的样本值予以剔除，并带入模型（1）中进行检验，得到结果如表8所示。

表8 删除试点当年样本观测值

在表8中，全样本组在剔除了2013年样本值后的核心解释变量Treat*Post的系数值依旧在5%的水平上显著为正，即支持了上述回归结果。分组回归后，尽管重点对接行业组和非重点对接行业组Treat*Post的系数值均在统计上显著，但重点对接行业组对应的系数值0.113高于非重点对接行业组系数值0.0898，而为保证结果的可比性，本文进行了组间系数差异检验，结果在1%的水平上显著，由此说明，在排除2013年样本值可能对实证结果带来的影响后，其结果依旧稳健。

六、影响机制分析

自“一带一路”倡议提出以来，政府为了更好地优化资源配置，出台并实施了一系列促进“一带一路”建设的财税政策，给沿路企业带来新的发展机遇。那么，“一带一路”倡议是否通过财税政策促进企业成长？对此，本文将围绕财政补贴和税收优惠这两条路径进行机制检验，以便更好理解“一带一路”倡议影响企业成长性的作用机理。具体检验步骤如下：

（一）基于财政补贴政策的影响机制检验

本文借鉴白霄等（2019）的做法，用企业当期获得的政府补助金额扣除税收返还后除以上期期末总资产来衡量财政补贴政策；对于中介效应的检验流程，借鉴温忠麟和叶宝娟（2014）的研究，在模型（1）的基础上构建模型（3）、（4），并按照图2所示步骤，检验财政补贴政策在“一带一路”倡议与企业成长性之间是否存在显著的中介效应。检验结果如表9所示。

表9 财政补贴政策的中介效应检验结果

如表9所示：模型（1）中Treat*Post的系数值β为0.0816，在5%的水平上显著，故进行下一步；步骤2：模型（3）中Treat*Post的系数α和模型（4）中Sub的系数γ均不显著，故按流程要求进行第4步；步骤4：进行Bootstrap检验，结果表明，P值=0.0000，即间接效应显著，故进行第5步；步骤5：由模型（4）回归结果可知，Treat*Post的系数值γ为0.0811，在5%的水平上显著为正，故进行第7步；步骤7：由系数值α、γ与γ的符号均为正可说明，财政补贴存在部分中介效应。即在“一带一路”倡议下，沿线企业所受财政补贴力度越大，越有利于提高其成长性。

（二）基于税收优惠政策的影响机制检验

本文借鉴陈远燕等（2018）的研究，以利润总额×（名义所得税税率—实际所得税税率）再取对数的做法来衡量税收优惠政策，其中实际所得税税率=所得税费用/税前利润；对于中介效应的检验流程，借鉴温忠麟和叶宝娟（2014）的研究，在上述模型（1）的基础上构建模型（5）、（6），并按照图2所示步骤，检验税收优惠政策在“一带一路”倡议与企业成长性之间是否存在显著的中介效应。检验结果如表10所示。

表10 税收优惠政策的中介效应检验结果

图2 中介效应检验流程图

如表10所示：模型（1）中Treat*Post的系数值β为0.0816且显著为正；步骤2：模型（5）中Treat*Post的系数α和模型（6）中Tax的系数γ至少有一个不显著，按流程要求进行第4步；步骤4，进行Bootstrap检验，结果表明，P值=0.000，即间接效应显著；步骤5：在模型（6）中，Treat*Post的系数值γ为0.117，在5%的水平上显著为正，故在下一步进行符号判定；步骤7：由系数值α、γ与γ的符号均为正可说明，税收优惠存在部分中介效应。即在“一带一路”倡议下，沿线企业所受税收优惠力度越大，越有利于提高其成长性。

七、进一步研究

（一）基于不同产权性质的检验

国有企业作为“一带一路”建设的主力军（胡兵和王肖平，2021），其天然的政府背景可保障其在信贷、税收等方面比非国有企业更具优势（姜国华和饶品贵，2011；王桂军和卢潇潇，2019；罗长远和曾帅，2020）。而对于非国有企业，国家近些年来也在不断加大对其重视力度，制定并通过了一系列诸如提供财政专项资金、拨付专项贷款、减免企业所得税等惠企措施，以鼓励非国有企业不断向前发展（卢盛峰等，2021）。那么，“一带一路”倡议对沿线企业成长性的影响是否因产权性质的不同而存在显著差异？具体检验结果如表11所示。

表11 区分国有企业与非国有企业分析

由表11的回归结果可以看出：国有企业组的核心解释变量Treat*Post的系数值为0.0793，在10%的水平上显著，而非国有企业组的核心解释变量Treat*Post的系数值不显著。这说明在“一带一路”倡议下，相对于非国有企业，国有企业的成长性得到了更为显著的提升。其原因在于自“一带一路”倡议提出以来，有着政府背景的国有企业获取到更多的财税政策支持，更有利于其自身发展。因此，“一带一路”倡议对国有企业成长性的促进效应更强。

（二）基于企业所属不同区域的检验

“一带一路”途径的18个重点对接省（市、自治区）所处区域不同，可能会使“一带一路”倡议对企业成长性的影响变得不同。对此，本文参考李苍祺和谢识予（2019）的做法，将全国31个省（市、自治区）划分为中部、东部、西部以及东北地区。而为使分组回归有效，在此进行两两分组，将中部、东部地区划分为一组，西部地区以及东北地区划分为一组，以此研究“一带一路”倡议对企业成长性的影响是否会因所处区域不同而存在显著差异。回归结果如表12所列示。

表12 区分不同区域分析

表12列示了基于不同区域的回归检验结果。从结果来看，中东部地区组的核心解释变量Treat*Post的系数值为0.158，在1%的水平上显著，而西部及东北地区组的核心解释变量Treat*Post系数值不显著。这说明，自“一带一路”倡议提出以来，沿线企业的发展在不同地区中存在着显著差异，且相比于西部及东北地区，位于中东部地区的沿线企业得到了更好的成长。其可能的原因如下：尽管国家在近些年也在不断加大对西部及东北地区沿线企业的扶持力度，但受当地发展水平和经济条件限制，地处“一带一路”西部及东北地区的企业在资源利用上不及中东部发达地区企业，而中东部地区拥有着良好的治理环境，并且经济相对更发达，发展机遇多，位于该地区的企业能更好地利用自身区位优势发挥“一带一路”倡议的实施效果。因此，“一带一路”倡议对企业成长性的促进作用在我国中东部地区的企业中更加显著。

八、结论及建议

本文基于企业和政府视角提出以下建议：（1） “一带一路”倡议的实施显著提高了受支持企业的成长性，因此，我国企业应抓住“一带一路”带来的发展契机，主动参与“一带一路”建设，并结合自身差异化优势，拓宽市场，不断做强做大。同时，受“一带一路“倡议支持的企业应提前做好科学筹划，合理分配资源，实现自身的长远发展。（2）受“一带一路”倡议支持的企业由于获得的财政补贴、税收优惠力度更大，其成长性能得到更为显著的提升。由此看来，自“一带一路”倡议实施以来，各级政府推行的财政补贴、税收优惠政策发挥了积极作用。因此，政府部门应继续加大对“一带一路”沿线企业的财税支持力度，出台更多优惠政策，使得更多的企业能受惠于政策红利，从而最大化“一带一路”倡议的微观经济效用。（3）本文研究发现，在重点对接行业、国有企业以及我国中东部地区的企业，“一带一路”倡议对企业成长性的正向影响更为显著。因此，国家应继续完善财政补贴、税收优惠政策，扩大行业覆盖面，为非重点行业企业提供更多的政策支持；同时继续加大对非国有企业，特别是民营企业的支持力度，在政策上给予更多的财税支持，努力打造“国进民进”协同发展新局面。此外，国家在出台相关政策时，应充分考虑“一带一路”沿线上位于西部及东北地区企业的实际情况，在政策上予以一定程度的倾斜，补短板、强弱项，为“一带一路”企业的发展保驾护航。