中欧班列开通能否助推企业全要素生产率提高？——基于我国制造业上市公司数据的准自然实验*

顾乃华 张瑞志

引 言

高质量共建“一带一路”是中国参与构建包容性全球价值链体系和自由贸易体系的重要举措，为中国全面对外开放和经济高质量发展提供了重要契机。中欧班列作为高质量共建“一带一路”的重要基础设施，是中国联通亚欧大陆的重要贸易运输通道。截至2021年底，中欧班列已铺画70多条运行线路，通达欧洲23个国家和地区的170多个城市，国内开行中欧班列的省（区、市）达到29个，开行总量超过5万列，运输货物类型达5万余种，其中不仅包括国内外的各种初级原材料和日常消费品，也包括各类科技含量较高的中间品、产成品等工业制品。那么，中欧班列开通对我国相关区域的经济和产业发展产生了何种影响？

现有文献关于中欧班列经济效应的研究集中在国际贸易、创新和产业结构等方面。相关研究表明，中欧班列开通推动了中国与沿线国家互联互通深入发展，促进了中国内陆城市“口岸化”，有利于推动内陆地区加快对外开放并开展国际经贸合作，(1)裴长洪、刘斌：《中国对外贸易的动能转换与国际竞争新优势的形成》，《经济研究》2019年第5期。加速区域要素自由流动和资源配置优化，为中国各地区贸易增长和产业优化布局提供内生动力，(2)张祥建、李永盛、赵晓雷：《中欧班列对内陆地区贸易增长的影响效应研究》，《财经研究》2019年第11期；李佳、闵悦、王晓：《中欧班列开通对城市创新的影响研究：兼论政策困境下中欧班列的创新效应》，《世界经济研究》2020年第11期。提高了区域创新效率和创新水平，进而推动地区产业结构升级和全要素生产率提高，最终实现区域经济高质量发展。(3)李佳、闵悦、王晓：《中欧班列开通能否推动产业结构升级?——来自中国285 个地级市的准自然实验研究》，《产业经济研究》2021年第3期；张建清、龚恩泽：《中欧班列对中国城市全要素生产率的影响研究》，《世界经济研究》2021年第11期；韦东明、顾乃华：《国际运输通道与区域经济高质量发展——来自中欧班列开通的证据》，《国际贸易问题》2021第12期。通过以上文献梳理可以发现，目前关于中欧班列开通效应的研究主要集中在区域层面，而对微观企业影响效应的研究较少。

根据现代经济增长理论，全要素生产率（TFP）是推动经济高质量可持续增长的内生动力源泉。制造业是实现我国科技创新和经济高质量发展的坚实基础，制造业企业是直接参与中欧班列运输的微观主体，然而目前少有文献从微观企业层面探讨中欧班列对TFP的影响。基于此，本文拟以我国沪深A股制造业上市公司数据为样本，从微观层面分析中欧班列开通对企业TFP的影响以及其中可能存在的作用机制，这对于深化共建“一带一路”、促进国内国际双循环，推动我国制造业高质量可持续发展具有重要意义。

本文的边际贡献可能存在于以下几个方面：（1）从企业TFP维度拓展了中欧班列开通影响效应的研究视角，在一定程度上丰富了“一带一路”背景下国际贸易和基础设施建设双重经济效应的研究文献；（2）从微观层面分析了中欧班列开通影响企业TFP的理论依据及其基于科技创新和资源配置效率的传导机制，深化了对“一带一路”互联互通政策效应与企业生产率的认识，也为国内企业更加深入参与“一带一路”实质性建设进而提升制造业生产率提供了微观经验证据；（3）异质性分析为政府部门基于不同地区、行业和企业特征进一步优化中欧班列建设体制机制，有效促进制造业企业发展和生产率提高提供了一定的实践价值。

一、理论分析

根据内生增长理论，TFP提高的主要来源是技术进步和资源配置效率改善，而企业则是推动科技创新和改善资源利用效率的微观主体。新地理经济学、新新地理经济学相关理论认为，交通基础设施建设能够压缩时空距离，促进物质、资本、人力、科技、知识等资源要素在跨地区的企业之间流动、交流和整合，有利于引导各类资源要素聚集和积累，不仅可以推动企业创新水平、加速科技进步，也可以提高企业间的资源配置效率，有利于相关企业提高TFP。(4)Krugman P.“Increasing Return and Economic Geography,”Journal of Political Economy,vol.99,no.3,1991,pp.483−499；Qin Y.“‘No County Left Behind?’ the Distributional Impact of High−Speed Rail Upgrades in China,”Journal of Economic Geography,vol.17,no.3,2017,pp.489−520.对外开放和贸易自由化则能够开拓国际市场并通过出口加剧竞争，实现异质性企业间的资源重新配置，进而提高企业TFP；而且贸易自由化水平的提高和贸易规模的不断扩大将导致进口中间品品类的丰富和质量的提高，使得国内企业能够通过模仿和学习效应进一步提升自身技术水平和TFP。(5)Grossman,Gene M,Helpman.“Trade,Innovation,and Growth,”American Economic Review,vol.80,no.2,1990,pp. 86−91；Melitz M J.“The Impact of Trade on intra−industry Reallocations and Aggregate Industry Productivity,”Econometrica,vol.71,no.6,2003,pp.1695−1725.理论上，中欧班列开通兼具交通基础设施建设和国际贸易的双重效应，能够推动相关企业通过科技创新和资源配置利用效率的改善提高TFP。

（一）中欧班列开通助推企业通过科技创新提高TFP

中欧班列出口贸易终点主要为欧洲发达国家市场，贸易产品类型大多为具备一定技术含量和附加值的工业制品。一方面，国际市场更高的质量要求和技术准入门槛将倒逼国内企业改变传统生产方式，采用更先进的技术以达到国际市场标准；同时，面对开拓新市场、扩大经营规模的机会，国内企业将面临国内国外双重竞争压力，必须通过不断创新提高自身产品竞争力。另一方面，随着中欧班列返程率的提高，越来越多欧洲发达国家的先进产品、中间品和创新要素通过进口流入国内，不仅会对国内企业的相关产品产生冲击，迫使企业通过创新提高产品质量，也有助于企业通过交流学习等方式以较低成本实现研发创新水平的提高。此外，相较于航空和海运，中欧班列规模化、常态化的高效运输模式在很大程度上提高了企业参与国际贸易的便利程度，不仅有助于企业降低贸易成本，也使得企业更容易嵌入国际产业链和价值链体系，有助于企业获取创新资源并实现可持续发展。最后，中欧班列的一系列制度保障也能够为企业创新创造有利条件。综上分析，本文认为中欧班列开通能够推动企业通过科技创新提高TFP。

（二）中欧班列开通助推企业通过改善资源配置效率提高TFP

一方面，中欧班列开通拓展了欧亚大陆的贸易运输网络，有利于企业降低贸易成本从而加速资本积累。也有利于引导国内与欧洲地区间的要素流动和整合，扩大企业配置资源的选择范围。同时，持续稳定的中欧班列贸易为相关企业带来潜在项目投资机会，有利于企业提高资本配置效率。另一方面，中欧班列开通进一步强化了国内各地区间基于国际贸易的要素流通网络，吸引相关企业向中欧班列开通城市周边聚集，在一定程度上完善了所在区域的产业链，加速物流、信息流、资金流等在国内流动并促使其在中欧班列开通区域内集聚、整合，很大程度上提高企业配置资源的便利程度，也即提高了相关企业的资源配置和利用效率，既可以降低企业经营成本，也可以产生更大的规模经济效应从而提高企业TFP。最后，对于企业而言，中欧班列开通提高了国内、国际双重市场可达性，使资源不断从低效企业向高效企业转移，进一步提高企业TFP。综上分析，本文认为中欧班列开通能够推动企业提高资源配置效率从而提高TFP。

二、研究设计

（一）样本选择与数据来源

本文考察中欧班列开通对企业TFP的影响，选取中国沪深A股制造业上市公司2007—2019年的数据为研究样本，相关数据来自国泰安数据库和万得数据库。城市层面数据来自《中国城市统计年鉴》。中欧班列开通城市和开通时间等根据《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、地方铁路局等进行搜集整理。对样本数据进行如下处理：剔除ST、*ST样本；剔除个别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，对所有企业层面连续变量进行上下1%的缩尾处理。

（二）识别策略与模型构造

考虑到国内不同城市中欧班列开通时间各异，为有效识别班列开通对企业TFP的影响，本文采用多期双重差分法进行检验。基准模型如下：

TFPi,t=β0+β1Treati×Postt+β∑Xi,t+λi+ηt+δpt+εi,t（1）

在（1）式中下标i和t分别表示企业个体和年份，TFPi,t衡量企业i在t年的TFP，Treati为企业是否属于实验组的政策虚拟变量，如果企业i注册地位于中欧班列开通城市，则Treati=1，否则Treati=0；Postt为政策实施前后的时间虚拟变量，各城市中欧班列开通及以后年份Postt= 1，否则为Postt= 0；交互项Treati×Postt为核心解释变量，衡量企业i注册地所在城市是否在i年开通中欧班列，其估计系数β1即为本文重点关注的政策效应，β1＞0、β1＜0分别表示中欧班列开通提高、抑制了所在地区企业TFP，β1=0表示政策效应不明显。为排除其他因素对于检验的干扰，引入一系列控制变量，由向量组Xi,t表示。λi、ηt分别为企业、年份层面固定效应，εi,t为随机扰动项。此外，为了防止地区层面的宏观冲击波动，本文进一步控制了省份-年份固定效应δpt。

1.被解释变量：企业全要素生产率

目前较为常用的企业TFP测算方法是Olley＆Pakes（1996）、Levinsohn＆Petrin（2003）等提出的半参数法（简称OP法和LP法），可以较好地解决TFP测算的内生性和样本选择问题。(6)Olley S, Pakes A. “The Dynamics of Productivity in the Telecommunications Equipment Industry,”Econometri⁃ca,vol.64,no.6,1996,pp.1263−1297；Levinsohn J,Petrin A.“Estimating Production Functions Using Inputs to Control for Unobservables,”The Review of Economic Studies,vol.70,no.2,2003,pp.317−341；鲁晓东、连玉君：《中国工业企业全要素生产率估计:1999—2007》，《经济学（季刊）》2012年第2期。本文以LP法测算的企业TFP作为模型回归分析的主要被解释变量，记作TFP_lp；将OP法测算的企业TFP作为稳健性检验指标，记作TFP_op。

2.核心解释变量：中欧班列开通

以基准模型（1）式中的交互项Treati×Postt表示，基于我国地级市和直辖市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：具体地，将《规划》中的“中欧班列枢纽节点城市”定义为“中欧班列开通城市”，将以上城市所辖企业划入处理组，对应的Treati取值1，否则为0。若某城市首次班列开通时间在当年上半年，Postt从当年起取值为1，若开通时间是当年下半年，Postt从滞后一年起取值为1。

3.控制变量

本文控制变量分为三类：企业层面控制变量，包括企业年龄（lnage），以样本所在年份与企业成立年份之差的自然对数衡量；企业规模（lnsale），用主营业务收入的自然对数衡量；企业总资产收益率（roa），用税后净利润/总资产衡量；企业资产负债率（lev），用总负债/总资产衡量；企业股权集中度（shrs），用前10大股东持股比例之和衡量；国有企业虚拟变量（soe），国有企业取值为1，否则为0。行业层面控制变量，包括行业竞争程度，用赫芬达尔—赫希曼指数（HHI）衡量。区域层面控制变量，包括企业所在地级市GDP的自然对数（lnGDP）。

主要变量的描述性统计分析见表1。

表1 描述性统计

三、实证结果与分析

（一）基准回归结果分析

表2为基准回归估计结果，所有回归均控制了企业固定效应、年份固定效应以及省份—年份固定效应。其中，第（1）列仅纳入核心解释变量Treati×Postt进行估计，第（2）至（5）列分别在第（1）列的基础上逐步纳入企业层面、行业层面和区域层面的控制变量进行估计。估计结果显示，核心解释变量的系数均至少在5%的水平下显著为正，说明整体上中欧班列开通显著推动了当地企业TFP提高。以第（5）列为例，核心解释变量的系数为0.0174，说明中欧班列开通使当地企业TFP平均提高了约1.7%。该结论与本文理论分析一致。

从控制变量的系数看，企业经营和财务层面的企业规模、总资产收益率、资产负债率的系数显著为正，企业年龄的系数显著为负。企业治理层面的股权结构的系数显著为正，国有企业所有制的系数显著为负。通常来说，股权结构更集中的企业，股东利益取向相对更加一致，更有利于企业发展；而在我国的经济环境下国企的绩效一般低于其他所有制类型的企业。此外，行业竞争程度的系数显著为负，表明行业越垄断、竞争程度越小，行业内企业的TFP越低；企业所在地级市GDP的系数显著为正，说明经济更发达地区的企业通常具有更高的TFP。

（二）平行趋势检验

双重差分模型的前提假设是：若没有中欧班列开通的外生冲击，处理组和控制组TFP变化趋势不会有显著差异，即具有平行趋势。为了检验处理组和控制组企业TFP之间是否存在平行趋势，并观察班列开通对企业TFP的影响如何随时间变化，本文参考Chen（2017）的做法进行平行趋势检验。(7)Chen S. “The Effect of a Fiscal Squeeze on Tax Enforcement:Evidence from a Natural Experiment in China,”Journal of Public Economics,vol.147,no.3,2017,pp.62−76.

表2 基准回归结果

检验结果显示(8)限于篇幅，平行趋势检验图未在正文呈现，留存备索。，中欧班列开通之前的估计系数βS均不显著，表明在中欧班列开通之前处理组与对照组企业TFP变化趋势无显著差异；在中欧班列开通后2年开始，企业TFP水平连续提高，具体表现为从中欧班列开通后2年开始，交互项系数均显著为正且数值逐年变大，说明班列开通对于推动企业TFP提高具有长期效应；而中欧班列开通当年及开通后1年的交互项系数基本不显著，表明班列开通对企业TFP提高的影响存在一定时滞性。

（三）内生性检验

中欧班列作为共建“一带一路”重要的实质性建设项目，班列开通城市的选择在很大程度上受到划定区域的影响，可能导致政策虚拟变量Treati存在内生性问题。为此，本文参考陈胜蓝和刘晓玲（2018）的方法，(9)陈胜蓝、刘晓玲：《公司投资如何响应“一带一路”倡议?——基于准自然实验的经验研究》，《财经研究》2018年第4期。将我国古代“丝绸之路”途径区域作为政策虚拟变量Treati的工具变量进行内生性检验。这一工具变量理论上满足有效工具变量的条件：共建“一带一路”本就是在古代“丝绸之路”的基础上提出，因此中欧班列开通城市的划定与古代丝绸之路途径区域有较强相关性；古代“丝绸之路”起始于我国古代秦汉时期，不能直接影响当前的企业TFP，因此满足外生性条件。工具变量回归结果表明，在缓解了政策虚拟变量可能存在的内生性问题后，本文的基准结论仍然成立。(10)限于篇幅，工具变量回归估计结果未在正文呈现，留存备索。

（四）稳健性检验

本文对基准回归结果进行如下稳健性检验：

第一，为排除样本选择性偏误和内生性等问题，本文采用PSM+DID方法对中欧班列开通的政策效应重新估计，分别按照近邻匹配、半径匹配和核匹配方式对中欧班列开通城市所辖制造业上市公司样本匹配对照组，基于匹配后新生成的样本对模型（1）进行回归。

第二，改用OP法测算的企业TFP作为被解释变量对模型（1）进行回归。

第三，改变处理组划分方法。由于《规划》中的“主要货源地节点城市”货源稳定且每周开行班列次数较多，具有一定代表性，且可能因占据中欧班列货运量的较大部分比例而对本文估计结果产生影响。一是参考王雄元和卜落凡（2019），(11)王雄元、卜落凡：《国际出口贸易与企业创新——基于“中欧班列”开通的准自然实验研究》，《中国工业经济》2019年第10期。将“主要货源地节点城市”定义为“常态化运营城市”，将其所辖企业设为处理组。二是将“主要货源地节点城市”相关样本数据剔除，并将除“主要货源地节点城市”之外的其余“中欧班列枢纽节点城市”定义为“非常态化运营城市”，将所辖企业设置处理组。经过上述一系列稳健性检验，本文发现中欧班列开通能够显著提升相关企业TFP。(12)限于篇幅，稳健性检验回归估计结果未在正文呈现，留存备索。

四、进一步分析

（一）影响机制分析

以上结果表明，中欧班列开通对企业TFP具有促进作用，那么其中的传导机制是什么？根据前文理论分析，中欧班列开通可能通过科技创新和改善资源配置效率提高企业TFP。为了验证以上影响机制，本文参考毛其淋（2020）的方法构建计量模型进行检验。(13)毛其淋：《贸易政策不确定性是否影响了中国企业进口?》，《经济研究》2020年第2期。在公式（1）的基础上，模型的其余部分如下：

Mi,t=ρ0+ρ1Treati×Postt+ρ∑Xi,t+λi+ηt+δpt+εi,t（2）

TFPi,t=γ0+γ1Treati×Postt+γ2Treati×Postt×Mi,t+γ3Mi,t+γ∑Xi,t+λi+ηt+δpt+εi,t（3）

在公式（2）、（3）中，Mi,t代表机制变量，其他变量设置与公式（1）相同。具体检验步骤为：首先基于公式（1）检验中欧班列开通对企业TFP的促进效应；然后对公式（2）、（3）进行回归，若系数ρ1和γ2同时显著为正，说明该机制变量是中欧班列开通提高企业TFP的影响渠道。所检验的机制如下：

1.科技创新效应。中欧班列开通能够推动企业通过科技创新提高TFP。为了检验这一传导机制，本文以上市公司专利申请总数取对数处理，作为科技创新机制变量（patent）。专利作为企业创新研发投入的产出指标，能够较好地反映企业科技创新水平。估计结果如表3第（1）、（2）列所示：第（1）列Treati×Postt系数显著为正，说明中欧班列开通能够促进企业科技创新；第（2）列Treati×Postt×Mi,t系数显著为正，说明中欧班列通过推动企业科技创新进而提高企业TFP，即科技创新是中欧班列开通助推企业TFP提高的影响渠道。

2.资源配置效应。中欧班列开通能够通过改善企业资源配置效率提高企业TFP。为了检验这一机制，参考钱雪松等（2018）和任胜钢等（2019）的方法，(14)任胜钢、郑晶晶、刘东华、陈晓红：《排污权交易机制是否提高了企业全要素生产率——来自中国上市公司的证据》，《中国工业经济》2019年第5期；钱雪松、康瑾、唐英伦、曹夏平：《产业政策、资本配置效率与企业全要素生产率——基于中国2009年十大产业振兴规划自然实验的经验研究》，《中国工业经济》2018年第8期。本文采用以下方法：①在基准模型中加入科技创新（patent）作为控制变量，从而将科技创新效应从TFP中剔除。表3第（3）列结果显示，在剔除科技创新效应后，中欧班列开通依然会通过资源配置效应助推企业TFP提高。②对于企业而言，其他资源要素的流动通常伴随着资本的流动，因此利用资本配置效率替代资源配置效率，使用“投资—投资机会”敏感性模型考察这一影响渠道是否成立。在公式（3）的基础上，将被解释变量替换为企业投资水平（invest），用“（购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付现金−处置固定资产、无形资产和其他长期资产回收的现金）/期末总资产”衡量；将机制变量替换为总资产收益率（roa）。交互项Treati×Postt×roai,t的系数测度了中欧班列开通对企业投资效率的影响。表3第（4）列结果显示交互项Treati×Postt×roai,t的系数在5%的水平下显著为正，说明中欧班列开通显著改善了相关企业以资本配置效率为代表的资源配置效率。中欧班列通过改善企业资源配置效率从而提高企业TFP这一机制得到验证。

表3 中欧班列开通对企业TFP的影响机制分析

（二）异质性分析1.区域异质性

①西、中、东部地区差异。考虑到我国区域发展水平差异较大，中西部地区经济发展水平和质量远落后于东部地区，而中欧班列西通道开通时间较早，具有一定先发优势。根据我国地理区位和《规划》中的有关划分方法，把中欧班列开通城市辖区内企业样本划分为西、中、东部运输通道区进行差异性检验。

②海运、非海运城市差异。海运一直以来是制造业产品和中间品等大宗商品的主要流通运输方式，且具有运载量大、运费相对较低的优势，那么中欧班列开通对于海运地区的企业TFP是否具有推动作用？本文根据各城市距离国内主要港口的远近和参与海运的便利程度，把中欧班列开通城市分为海运和非海运城市，分别对其辖区内的样本进行检验。

表4为以上两种区域划分方式的检验结果，其中第（1）至（3）列为西、中、东部通道地区，第（4）、（5）列为海运和非海运地区。检验结果显示，核心解释变量的系数在西部通道地区和东部通道地区显著为正，在中部通道地区不显著；核心解释变量的系数在海运地区和非海运地区都显著。考虑到我国海运地区主要在东南沿海，与东部通道地区大部分重叠，而非海运地区则大致囊括了中西部通道地区，以上检验结果表明，中欧班列开通在一定程度上有利于我国中西部非海运地区的企业提高TFP，验证了中欧班列开通对我国内陆地区的影响效应。而沿海地区由于制造业更加发达，相关企业发展基础和技术优势突出，所以中欧班列开通后能够很快开拓新的贸易业务并从中受益。

表4 区域层面异质性分析

2.行业和企业异质性

①行业异质性。本文把企业样本按照不同技术水平划分为低、中、高技术制造业，进一步分析中欧班列开通的影响效应。表5第（1）至（3）列的结果显示，核心解释变量的系数在中高技术制造业显著为正，在低技术制造业不显著。说明中欧班列出口技术含量相对较高的工业制品有利于促进相关企业进一步提高TFP。

②企业异质性。本文根据企业在样本年限期间是否产生海外业务收入把样本数据划分为出口和非出口企业，其中所有年份都没有海外业务收入的企业为非出口企业，否则为出口企业，以此检验中欧班列开通是否具有溢出效应。表5第（4）、（5）列结果显示，核心解释变量的系数在出口企业显著，在非出口企业不显著，说明目前中欧班列对企业TFP的影响效应主要通过企业的贸易行为产生，尚未对国内非出口企业产生溢出效应。

表5 产业和企业层面的异质性分析

五、结论与启示

本文利用中国沪深A股制造业上市公司数据和多期双重差分模型，从微观角度探究中欧班列开通对企业TFP的影响效应及其内在机制。主要结论如下：第一，中欧班列开通显著推动了相关企业提高TFP，这一结论在内生性检验和一系列稳健性检验下依然成立。第二，中欧班列开通对相关企业提高TFP的促进效应存在时滞性，但仍具有明显的长期促进效应。第三，中欧班列开通对企业TFP的积极效应主要通过科技创新和改善资源配置效率实现。第四，中欧班列开通在一定程度上有利于我国中西部非海运地区的相关企业提高TFP，但这一积极效应主要集中在中、高技术制造业，且暂时未对非出口型企业产生溢出影响。

本文的分析和结论有如下政策启示：第一，继续深化推进中欧班列高质量可持续发展，完善中欧班列常态化运营体制机制，进一步推动欧亚大陆基础设施互联互通以及经济、贸易交流合作，扩大中欧班列对跨区域的供应链、产业链布局和各类资源要素流通的积极效应，从而提高中欧班列对我国制造业企业发展的积极影响。第二，统筹国内制造业产业布局和中欧班列建设运营，进一步强化国内物流网络和要素流通网络建设。一方面引导各类资源要素在中欧班列线路周围集聚、积累、整合，进一步扩大规模效应和集聚效应，促进企业提高科技创新水平和资源配置效率。另一方面也应注重发挥中欧班列的扩散效应，完善周边产业链、供应链布局，提高企业参与中欧班列的便利程度，使更多企业受益于中欧班列贸易。第三，国内中西部地区以及低技术水平的传统制造业企业应充分把握共建“一带一路”和中欧班列常态化运营的发展机遇，加强与国内外制造业发达地区的沟通交流合作，推动当地制造业转型升级，提高企业主体的科技创新能力和产品竞争力，从而开拓国际贸易市场，融入国际产业链价值链分工体系，进一步提高企业TFP 和经营绩效。