“走出去”对企业产能利用率的影响—来自“一带一路”倡议准自然实验的证据
Going Global and Production Capacity Utilization of Enterprises
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摘要: 通过使用2010—2018年中国上市企业数据，基于“一带一路”倡议准自然实验，运用单时点和多时点双重差分法，考察了“走出去”对企业产能利用率的影响。基准估计和稳健性检验的结果表明，“一带一路”倡议作为中国新时期“走出去”的重要战略，显著地提升了企业的产能利用率，对外直接投资和海外工程建设都是有效的途径。异质性分析显示，“一带一路”倡议提升产能利用率的效应，在国有企业、高生产率企业、资本密集度低的企业和非出口企业中表现得更为突出。为了揭示传导机制，通过进一步理论建模分析，结果显示，“一带一路”通过降低调整成本、缓解信息不对称，以及削弱政府的规模偏好，提升了企业的产能利用率。Abstract: This paper uses the data of China’s listed companies from 2010 to 2018 and employs difference-in-differences to investigate the impact of “going global” on the capacity utilization rate of enterprises. We deem the “Belt & Road” initiative a quasi-natural experiment and carry out baseline estimation and robustness checks. The results show that participating the “Belt & Road” construction has significantly increased the capacity utilization rate of enterprises. Outward direct investment and overseas project construction are both effective ways. Extended analyses show that the effect of the “Belt & Road” initiative in increasing the utilization rate of enterprise capacity is more prominent among state-owned enterprises, high-productivity enterprises, low-capital-intensive enterprises and non-export enterprises. Based on the empirical findings, the paper further analyzes the transmission mechanism through theoretical modeling, which shows that the “Belt and Road” initiative has improved the capacity utilization rate of enterprises by reducing adjustment costs, alleviating information asymmetry, and weakening the government’s preference for scale.
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表 1 主要变量的描述性统计
变量 观察值 均值 标准差 最小数 中位数 最大数 $ {CU}_{it} $ 
10364 0.9652 0.5215 0.0347 0.9395 1.9628 $ {rate}_{it} $ 
28385 0.5581 0.6220 −0.0090 0.3694 5.2444 $ {lnk}_{it} $ 
24856 19.9570 1.6310 15.2143 19.9115 24.5392 $ {size}_{it} $ 
28400 21.0475 1.3869 17.4351 20.9168 25.1653 $ {soe}_{it} $ 
30676 0.2946 0.4558 0 0 1 $ {age}_{it} $ 
30637 15.4699 6.0183 0 15 60 $ {export}_{it} $ 
30676 0.5577 0.4967 0 1 1 
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表 2 基准估计结果
解释变量 $ {CU}_{it} $ 
$ {CU}_{it} $ 
（1） （2） （3） （4） （5） （6） $ {D\_2013}_{t}\mathrm{*}{D\_ndrc}_{i} $ 
0.1880*** 0.1489*** 0.1920*** （0.0445） （0.0434） （0.0436） $ {BRI}_{it} $ 
0.1443*** 0.1338*** 0.1332*** （0.0489） （0.0467） （0.0463） $ {rate}_{it} $ 
0.3350*** 0.3446*** 0.3346*** 0.3447*** （0.0202） （0.0201） （0.0202） （0.0201） $ {lnk}_{it} $ 
−0.4009*** −0.3910*** −0.4015*** −0.3922*** （0.0130） （0.0129） （0.0130） （0.0129） $ {size}_{it} $ 
0.4486*** 0.4313*** 0.4478*** 0.4314*** （0.0135） （0.0135） （0.0135） （0.0136） $ {soe}_{it} $ 
0.2945# 0.2872# 0.2931# 0.2863# （0.1856） （0.1838） （0.1857） （0.1840） $ {age}_{it} $ 
−0.0301*** −0.0234 −0.0295*** −0.0295 （0.0022） （0.3710） （0.0022） （0.3713） $ {export}_{it} $ 
−0.0134 −0.0152 −0.0173 −0.0193 （0.0235） （0.0233） （0.0236） （0.0233） cons 1.1255*** −0.0803 −0.0141 1.1137*** −0.0611 0.0742 （0.0183） （0.2617） （4.4450） （0.0183） （0.2619） （4.4482） 年份效应 是 否 是 是 否 是 个体效应 是 是 是 是 是 是 R2 0.0556 0.1930 0.2097 0.0545 0.1927 0.2085 观察值 10364 10161 10161 10364 10161 10161 注：括号内为标准误；#、*、**、***分别表示在15%、10%、5%、1%水平上显著。
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表 3 PSM-DID模型的估计结果
解释变量 $ {CU}_{it} $ 
$ {CU}_{it} $ 
（1） （2） （3） （4） （5） （6） $ {D\_2013}_{t}\mathrm{*}{D\_ndrc}_{i} $ 
0.1987*** 0.1520*** 0.1987*** （0.0447） （0.0433） （0.0435） $ {BRI}_{it} $ 
0.1398*** 0.1294*** 0.1290*** （0.0486） （0.0465） （0.0460） cons 1.1243*** −0.2455 0.2156 1.1045*** −0.1174 0.1395 （0.0184） （0.2663） （4.3345） （0.0184） （0.2752） （4.4452） 控制变量 否 是 是 否 是 是 年份效应 是 否 是 是 否 是 个体效应 是 是 是 是 是 是 R2 0.0544 0.2052 0.2230 0.0539 0.1902 0.2064 观察值 10008 9805 9805 9911 9708 9708 注：括号内为标准误；#、*、**、*** 分别表示在15%、10%、5%、1%水平上显著。
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表 4 改变产能利用率测算方法的估计结果
解释变量 $ {CU}_{it} $ 标准化可变成本
$ {CU}_{it} $ 标准化可变成本
（1） （2） （3） （4） （5） （6） $ {D\_2013}_{t}*{D\_ndrc}_{i} $ 
0.1773*** 0.0818** 0.1432*** （0.0479） （0.0394） （0.0397） $ {BRI}_{it} $ 
0.0760 0.0702 0.0770# （0.0633） （0.0517） （0.0512） cons 1.3645*** 0.0388 −0.0458 1.3656*** 0.0509 −0.0225 （0.2110） （0.2112） （1.3336） （0.2111） （0.2111） （1.3342） 控制变量 否 是 是 否 是 是 年份效应 是 否 是 是 否 是 个体效应 是 是 是 是 是 是 R2 0.0166 0.3718 0.3847 0.0156 0.3717 0.3841 观察值 15181 14823 14823 15181 14823 14823 注：括号内为标准误；#、*、**、*** 分别表示在15%、10%、5%、1%水平上显著。
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表 5 构建平衡面板的估计结果
解释变量 $ {CU}_{it} $ 
$ {CU}_{it} $ 
（1） （2） （3） （4） （5） （6） $ {D\_2013}_{t}\mathrm{*}{D\_ndrc}_{i} $ 
0.2527*** 0.2258*** 0.2932*** （0.0692） （0.0666） （0.0650） $ {BRI}_{it} $ 
0.2195*** 0.1782** 0.2020*** （0.0812） （0.0789） （0.0763） cons 0.8609*** 0.0279 0.0637 0.8461*** 0.1101 0.1714 （0.0280） （0.7178） （0.6914） （0.0286） （0.7207） （0.6966） 控制变量 否 是 是 否 是 是 年份效应 是 否 是 是 否 是 个体效应 是 是 是 是 是 是 R2 0.1285 0.1824 0.2496 0.1236 0.1775 0.2402 观察值 1206 1206 1206 1206 1206 1206 注：括号内为标准误；#、*、**、*** 分别表示在15%、10%、5%、1%水平上显著。
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表 6 参与“一带一路”倡议的具体方式
解释变量 $ {CU}_{it} $ 
$ {CU}_{it} $ 
$ {CU}_{it} $ 
$ {CU}_{it} $ 
（1） （2） （3） （4） （5） （6） $ {BRI}_{it} $ 
0.1332*** （0.0463） $ {TZ}_{it} $ 
0.1546*** （0.0470） $ {GC}_{it} $ 
0.1522*** （0.0540） $ {TZ}_{it}^{only} $ 
0.0936* （0.0566） $ {GC}_{it}^{only} $ 
0.1999** （0.0982） $ {TZGC}_{it}^{both} $ 
0.1833*** （0.0552） cons 0.0742 0.0650 0.0815 0.0725 0.0818 0.0720 （4.4482） （4.4474） （4.4483） （4.4498） （4.4494） （4.4474） 控制变量 是 是 是 是 是 是 年份效应 是 是 是 是 是 是 个体效应 是 是 是 是 是 是 R2 0.2085 0.2088 0.2085 0.2080 0.2081 0.2088 观察值 10161 10161 10161 10161 10161 10161 注：括号内为标准误；#、*、**、***分别表示在15%、10%、5%、1%水平上显著。
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表 7 异质性分析：企业所有权性质与生产率
解释变量 $ {CU}_{it} $ 
$ {CU}_{it} $ 
（1） （2） （3） （4） $ {D\_2013}_{t}\mathrm{*}{D\_ndrc}_{i}\mathrm{*}{SOE}_{i} $ 
0.1542*** （0.0437） $ {BRI}_{it}\mathrm{*}{SOE}_{i} $ 
0.2153** （0.0949） $ {D\_2013}_{t}\mathrm{*}{D\_ndrc}_{i}\mathrm{*}{PROD}_{i} $ 
0.2340** （0.0972） $ {BRI}_{it}\mathrm{*}{PROD}_{i} $ 
0.2815*** （0.1005） $ {D\_2013}_{t}\mathrm{*}{D\_ndrc}_{i} $ 
0.1059** 0.1329*** （0.0499） （0.0500） $ {BRI}_{it} $ 
−0.0023 0.0503 （0.0755） （0.0549） cons −0.0431 0.0520 −0.0110 0.0788 （4.4417） （4.4470） （4.4436） （4.4462） 控制变量 是 是 是 是 年份效应 是 是 是 是 个体效应 是 是 是 是 R2 0.2109 0.2091 0.2103 0.2093 观察值 10161 10161 10161 10161 注：括号内为标准误；#、*、**、*** 分别表示在15%、10%、5%、1%水平上显著。
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表 8 异质性分析：资本密集度与是否出口
解释变量 $ {CU}_{it} $ 
$ {CU}_{it} $ 
（1） （2） （3） （4） $ {D\_2013}_{t}\mathrm{*}{D\_ndrc}_{i}\mathrm{*}{KL}_{i} $ 
−0.2656*** （0.0886） $ {BRI}_{it}\mathrm{*}{KL}_{i} $ 
−0.2576** （0.1289） $ {D\_2013}_{t}\mathrm{*}{D\_ndrc}_{i}\mathrm{*}{EXP}_{i} $ 
−0.1054 （0.1278） $ {BRI}_{it}\mathrm{*}{EXP}_{i} $ 
−0.3181** （0.1385） $ {D\_2013}_{t}{\mathrm{*}D\_ndrc}_{i} $ 
0.3651*** 0.0997 （0.0723） （0.1201） $ {BRI}_{it} $ 
0.3526*** 0.4114*** （0.1192） （0.1297） cons −0.0218 0.0741 0.0892 0.0551 （4.4427） （4.4473） （4.4469） （4.4469） 控制变量 是 是 是 是 年份效应 是 是 是 是 个体效应 是 是 是 是 R2 0.2106 0.2089 0.2097 0.2091 观察值 10161 10161 10161 10161 注：括号内为标准误；#、*、**、*** 分别表示在15%、10%、5%、1%水平上显著。
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图(3)表(8)
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