Whether the Belt and Road Initiative Improve the Enterprise's Innovation

Li Qiumei1, Lin Ling2, Zeng Haijian1

(1.Business School, Guangxi University, Nanning 530004, China;2.School of Business Administration, Guangxi University of Finance and Economics, Nanning 530003, China)

Abstract：Based on the sample data of listed companies in China from 2012 to 2016, this paper examines the impact of the initial stage of the Belt and Road Initiative on corporate innovation. Firstly, the difference-in-difference estimation of panel double discovered that the innovation output of enterprises involved reduced significantly. Then, the conclusions are still consistent while using the PSM-DID model to avoid the endogenous problem. Finally, this paper found that the innovation output of non-state-owned enterprises involved in the initiative is more significant and more sensitive to government subsidies through difference-in-difference and triple-difference estimation. Therefore, the implementation of the initiative significantly improved the oversea income and return on assets. It shows that in the later stage of the initiative, the state needs to adopt government subsidies such as subsidies to improve the innovation of non-state-owned enterprises, and pay attention to the coupling and coordination degree between opening up and enterprise's innovation, and gradually realize the connection with high-end industries along the line.

Key Words:The Belt and Road Initiative; Enterprise's Innovation; Difference Estimation; Opening to the Outside World

DOI：10.6049/kjjbydc.2019010083

开放科学(资源服务)标识码(OSID)：

中图分类号：F273.1

文献标识码：A

文章编号：1001-7348(2019)17-0047-10

收稿日期：2019-05-08

基金项目：教育部哲学社会科学研究重大课题攻关项目(15JZD038)；广西财经学院工商管理学科建设项目(2018-GSXKB05)；国家自然科学基金项目(71863003)

作者简介：李秋梅(1989-)，女，广西桂平人，广西大学商学院博士研究生，研究方向为中国—东盟区域发展与应用微观计量；林灵(1987-)，女，福建永泰人，博士，广西财经学院工商管理学院讲师，研究方向为人力资本、社会保障、应用微观计量；曾海舰(1974-)，男，广西河池人，博士，广西大学商学院教授，研究方向为公司金融。本文通讯作者：林灵。

0 引言

目前，中国经济处于转型阶段，要素投入与投资驱动型经济发展方式已不再适应现阶段经济发展要求[1]，亟需实现向创新驱动模式转变。恰逢其时，中国提出了“一带一路”倡议，不但能促进我国产业转型升级，进而更好地实现对外开放，更能为沿线各国经济增长注入动力，实现共享共赢。在实施“一带一路”倡议过程中，我国需要加大对外开放力度以实现产业转型升级及经济发展方式转变，而产业转型升级离不开企业动态能力和持续创新能力提升[2]。因此，“一带一路”倡议的实施必然影响企业生存环境，进而影响企业目标结构，并作用于企业创新产出。“一带一路”倡议是一项长期发展战略，需要分阶段分步骤实施。在不同实施阶段，对企业的侧重点也不同，现阶段政府及企业主要通过对外投资、输出劳务或服务等方式帮助沿线国家或地区提高基础设施建设水平，为后期互联互通与经济共建成果共享奠定基础。因此，研究企业在“一带一路”倡议初期阶段采取何种方式支持该倡议的有效实施，并提高企业自身创新能力，具有重要的理论意义与实践价值。

企业创新不但可以转变企业生产方式、提高企业生产效率、显著增加企业价值与增强市场竞争力[3,4]，还能够推动产业技术转型升级、促进新兴产业发展和产业链不断完善[5]，进而促进经济可持续增长[6]。但企业创新投资期限长、风险高，企业是否投入创新有赖于企业目标结构，而企业目标结构又进一步影响企业创新动机。注重长远利益的企业其创新动机更强，创新动力更足[7]。企业目标结构的制定不仅要考虑内部因素，还要考虑政治、经济与文化等外部环境因素[8,9]。因此，在国家实施“一带一路”倡议政策环境下，企业发展环境发生了重大变化，企业目标结构也随之调整。

本研究重点探讨“一带一路”倡议实施现阶段对企业创新产生了何种影响，影响渠道是什么，政府应该如何引导企业从“一带一路”建设当前阶段过渡至下一阶段？本研究主要贡献在于：①目前，我国学术界鲜有关于“一带一路”倡议对企业创新行为影响的研究，本文基于企业创新层面，考察微观经济个体对宏观政策的反应，并在此基础上探讨“一带一路”倡议对我国产能转移和产业升级的影响；②相对于以往文献使用企业所在省份或地级市模糊划分企业是否参与“一带一路”建设的做法，本研究根据企业参与“一带一路”建设的实际情况进行分组，可大大降低伪“一带一路”企业的影响，提高政策评估效果的准确性；③“一带一路”倡议实施是一个长远过程，不同阶段侧重点不同。本文首次将“一带一路”分阶段、分层次、分步骤建设与本文主旨相结合，探讨倡议实施初期阶段对企业创新产出的影响，而不是笼统分析“一带一路”倡议对企业创新的影响。

1 理论分析与研究假设

经济学家凯恩斯认为，“看不见的手”并不是万能的，仅仅依靠市场自身调节机制无法实现社会资源的最优配置[10]。为达到社会最优创新水平，需要通过政府政策协助修正市场机制，促进企业创新发展[11]。而创新理论奠基者熊彼特认为，创新是一项投入高、周期长、不确定性大的高风险活动，由于企业资源有限，尤其是中小企业或非国有企业，难以支撑较高的技术创新投入[12]。因此，需要政府为企业创新提供支持，为其创造良好的创新环境，促进企业创新发展。大量研究发现，政府政策支持能够显著提高企业创新水平，如曾萍(2014)及余明桂(2016)等。然而，也有研究认为，政府政策的实施抑制了企业创新意愿，如王桂军、曹平(2018)等。无论政府政策是促进抑或是抑制企业创新，其总会以直接或间接方式对企业行为产生影响，进而影响企业创新活动。

企业目标结构包括短期利润最大化和中长期利润最大化，其主要取决于企业内部因素与外部政策市场环境。企业创新需要投入较多人力物力，耗时长、不确定性大，且容易面临创新成果外溢等因素的干扰。因此，注重短期利润最大化的企业，由于时间与资金限制，不允许其进行较大强度的技术创新，导致企业创新动力不足；而追求长期利润最大化的企业则宁可牺牲短期利润，也要保障企业创新投入与产出，其具有更强的创新动机。影响企业创新动机的外部因素主要是政府营造的社会经济环境。自“一带一路”倡议提出至今，政府更注重提高国际影响力，实现我国进一步对外开放。因此，“一带一路”倡议是中国进一步走出去实现对外开放及国家产业经济转型升级的一个着眼于中长期的谋划。对外开放经济环境与企业创新密不可分，两者之间既相互区别又互相联系，两者间的作用机理如图1所示。从中可见，“一带一路”倡议现阶段更注重对外开放，在对外开放的基础上促进企业创新，企业创新再进一步反作用于经济开放。

与沿线众多国家相比，中国属于工业化后期高收入水平发展中国家，具有较高水平的经济能力、组织能力与规模巨大的储蓄及外汇储备。因此，沿线国家在经济上与中国存在一定的收入差距。此外，中国工业门类最为齐全、产业划分明晰、处于全球产业链核心地位，比沿线大部分发展中国家更具优势[13]。而中国产能过剩严重，经济正处于产业转移初期阶段，企业创新内在需求低，创新动力不足[14]。 “一带一路”倡议为中国产能过剩提供了一个以产业级差为基础、市场利益为动力、要素流动为前提条件的产业转移平台[15]，促使企业一定程度上受“一带一路”倡议现阶段开放政策的刺激，被动作出反应，出现开放倒逼创新的现象。这一现象在资源获取能力及社会资本分配水平存在较大差异的国有企业与非国有企业存间在着一定的差距[16,17]。国有企业由于性质特殊，在日常运营管理中更易受到政策干预，创新与研发更易于与国家政策走向趋于一致。而非国有企业由于缺乏密集的资本投入，更倾向于短期利润最大化，企业资流流向回报率高、周期短的传统行业。因此，在“一带一路”倡议实施过程中，国有企业由于其资源获取能力强，更容易协调企业创新与对外开放的关系；而非国有企业一方面由于获取资本难度大、资源有限，另一方面企业技术水平已基本满足所对接的“一带一路”沿线国家项目与企业要求，因此更倾向于选择能实现短期利润最大化的对外开放。我国学者李沁筑和董有德[18]利用物理学耦合理论分析了“一带一路”区域经济开放和企业创新耦合协调度，发现“一带一路”倡议重点建设区域经济开放与企业创新两个子系统的相互作用力不大，企业创新能力滞后于经济开放发展水平。

“一带一路”倡议的实施，正通过各种直接或间接等方式对企业产生影响。“一带一路”沿线途经70多个国家，大多数国家或地区基础设施落后、工业化水平较低。因此，现阶段沿线国家或地区的主要需求是基础设施建设，而中国工业产能恰有过剩。《愿景与行动》提出，沿线国家交通及能源基础设施建设、通关口岸建设是“一带一路”倡议的工作重点，要鼓励我国企业走出去，参与一带一路建设，与沿线国家企业合作，实现产能转移与升级。另外，后期政府文件也提出鼓励企业创新，促进科技创新与合作，推动新兴产业合作等。根据数据分析，本文搜集的126家参与“一带一路”建设的企业中有110家经营业务范围为《愿景与行动》提及的重点行业，占比为87.30%。因此，在如此有利于企业过剩产能转移及实现产业升级的国内外优势环境下，国家与企业在“一带一路”倡议实施现阶段，工作侧重点在于进一步实现对外开放，以协调开放与创新耦合度。为走上创新助力开放之路，国家对企业创新和科技创新的关注越来越多。综上所述，本文提出以下假设：

H1：“一带一路”倡议的实施影响企业创新产出，且对参与“一带一路”建设企业的影响更大。

H2：在“一带一路”倡议实施初期阶段，参与倡议建设的企业创新产出呈下降趋势，并且非国有企业下降幅度更大、敏感度更高。

2 数据、变量与计量模型

2.1 样本数据

本文选取2012-2016年沪深两市A股上市公司作为样本，按照惯例剔除ST类、金融保险类公司，删除企业专利数量连续3年均小于1及财务数据缺失严重的公司，最后选取1 329个企业共6 645个样本观测值。公司财务数据来源于万德和国泰安数据库；公司专利申请及授权数据来源于国家知识产权局网址的专利数据库；企业是否参与“一带一路”建设数据主要通过“一带一路”国家级信息服务平台——新华丝路官网、“一带一路”网并借助百度、必应等搜索引擎手工搜集而成。此外，为消除异常值的影响，本文对所有连续变量进行1%的缩尾(Winsorize)处理。

2.2 变量定义与描述性统计

2.2.1 企业创新

现有文献主要通过企业创新投入和创新产出两个方面衡量企业创新活动。其中，创新投入主要包括研发支出与研发投入等指标；创新产出主要通过专利申请、授权数量及新产品销售额占比等指标衡量。黎文婧和张曼妮[19]的研究表明，企业发明专利要求更高，因此更具有原创性，更能反映企业创新本质，是实质性的创新；而实用新型专利与外观设计专利代表的创新成分较低，更多是为了迎合政策要求，而不是为了实现技术进步与产业升级，因此为策略性创新行为。为区分“一带一路”倡议对企业实质性创新与策略性创新的差异化影响，本文共使用3个指标衡量企业创新能力：①使用公司获得授权的3类专利数量之和度量企业总创新产出水平；②参照付明卫(2015)、余明桂(2016)等、王桂军和曹平(2018)等的做法，使用更能反映企业创新本质、更具有原创性的发明专利授权数量衡量企业实质性创新能力；③使用企业实用新型专利与外观设计专利之和度量企业策略性创新能力。综上所述，3种衡量企业创新能力的样本都存在着明显的右偏性及一定程度的非正态分部问题。为缓解这一问题，在进行回归分析时使用专利数量加1取对数后作为企业创新能力的代理变量。

2.2.2 “一带一路”倡议

国家主席习近平于2013年9月和10月出访哈萨克斯坦和印度尼西亚时分别提出“丝绸之路经济带”与“21世纪海上丝绸之路”的重大倡议。2015年3月，国家发改委、外交部和商务部共同发布《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》(以下简称《愿景与行动》)，使得“一带一路”倡议公开化和透明化[20]，企业参与“一带一路”建设的决心更大。本文将2015-2016年作为企业受“一带一路”倡议影响的年度，2012-2014年作为未受“一带一路”倡议影响的年度。

关于界定企业是否参与“一带一路”建设也是本文亮点之一。现有文献大多将《愿景与行动》中提及省市的上市公司界定为“一带一路”企业，这种界定方式过于宽泛，不能囊括众多经营地点属于“一带一路”沿线地区但却并未参与 “一带一路”相关业务的企业。因此，本文以中国“一带一路”网和新华丝路网站中的企业资讯为重要参考依据，借助百度、必应等搜索引擎及万德数据中的研究报告，将“一带一路”沿线国家产业园区建设的牵头企业、投资“一带一路”沿线国家项目、在“一带一路”沿线国家建立子公司和分支机构等作为企业是否参与“一带一路”建设的判断依据。例如，南山铝业募资50亿元投向“印尼宾坦南山工业园100万吨氧化铝项目”，因此将南山铝业列为参与“一带一路”建设的企业。依据此判断方法，共计126个上市公司参与“一带一路”建设，占企业总样本的9.48%。

变量定义与描述性统计结果如表1所示。从中可见，未取对数的企业总授权专利均值为48.71个、发明专利授权数为8.80个，非发明专利授权数均值为39.92个。企业非发明专利授权数占比超过81.95%，与企业发明专利授权数差异较大。因此，为了更加有效地衡量企业创新水平，保障估计结果的稳定性，同时使用上述3个变量作为企业创新产出的代理变量。

2.3 计量模型

2.3.1 多元回归模型

为检验“一带一路”倡议提出与实施对企业创新水平的影响，本文首先设定如下多元回归模型：

patentit/patentinit/patentuninit=α+β1policy+∑γjXit-1+εit

(1)

其中，下标i和t分别代表公司个体与年份。Patent、patentin、patentunin分别为企业总专利、发明专利、非发明专利授权数加1取自然对数，代表企业创新产出水平。policy为“一带一路”倡议提出与实施的代理哑变量，2012-2014年为0，2015-2016年为1，其系数β1用以检验H1的正确性。∑Xit-1表示共j个控制变量，εit为随机误差项。根据Lin等(2011)、张杰等(2015)、张曼妮等(2016)、王桂军等(2018)的研究，本文将资产回报率、企业现金比、资产负债率、企业年龄、企业规模、地区人口规模、地区人力资本、地区经济发展水平、行业虚拟变量、年度虚拟变量等企业层面和地区层面指标变量作为控制变量。

2.3.2 双重差分估计模型

为了真实估计“一带一路”倡议实施对企业创新水平的影响，本文将实施“一带一路”倡议后(2015-2016年)参与“一带一路”建设的企业作为处理组(treatment group)，而将倡议实施后未参与“一带一路”建设的企业作为控制组(control group)。虽然倡议在2013年已提出，但真正写入官方文件是在2015年，社会各界对此的积极响应也是在政府发布官方文件之后。因此，以2015年为时间界线，这种划分方式与陈胜蓝、刘晓玲[21]一致。在上述分析的基础上，本文设定如下双重差分模型：

patentit/patentinit/patentuninit=α+β1policy+β2treat+β3policy*treat+∑γjXit-1+εit

(2)

其中，policy为“一带一路”倡议实施的虚拟变量，实施前为0，实施后为1；policy的系数β1表示参与“一带一路”建设企业(处理组)在倡议实施前后创新产出差异。treat为虚拟变量，如果企业参与“一带一路”建设则属于处理组，取值为1，否则为0；treat的系数β2代表参与“一带一路”建设企业(处理组)与未参与“一带一路”建设企业(控制组)在倡议实施前就已存在的创新产出差异。∑γjXit-1为控制变量，其包含的变量指标与模型(1)一致。本文重点关注policy与treat的交乘项系数β3，该系数可表示为：

β3={E[patentit|treat=1,policy=1,Xit-1]-E[patentit|treat=0,policy=1,Xit-1]}-{E[patentit|treat=1,policy=0,Xit-1]-E[patentit|treat=0,policy=0,Xit-1]}

(3)

其中，Xit-1与模型(1)代表的控制变量一致。结合式(2)和式(3)可知，β3实际上测度的是排除不可观测干扰因素后，控制组和处理组在“一带一路”倡议实施前后的创新产出差异，即表示参与“一带一路”建设企业受倡议影响的净效应，用于检验H2的真实性。

3 实证分析

3.1 “一带一路”倡议对企业创新的初步影响

为估计“一带一路”倡议对企业创新行为的影响，本文首先使用OLS混合多元回归对全样本进行分析，再分别对参与“一带一路”企业与非参与 “一带一路”企业进行回归。本文所有回归估计结果都以企业为聚类稳健标准误进行分析，以克服模型异方差和自相关问题。

表2为模型(1)的回归结果，从中可以看出，“一带一路”倡议实施初期阶段，企业创新积极性不高，表现为企业总专利授权数及发明专利授权数均在1%显著性水平上呈下降趋势，与图2～图4的分析结论基本一致。第(2)、第(5)与第(8)列表明，企业实质性创新水平专利授权数下降幅度最大，稳居3种衡量企业创新水平指标之首，并且均在1%显著性上显著。而企业策略性创新水平下降幅度较小，非“一带一路”企业非发明专利授权数甚至上升了0.085%，并在5%水平上显著。第(7)～第(9)列估计结果与本文H1相吻合，即“一带一路”企业在倡议实施初期阶段，创新水平显著下降，且参与“一带一路”建设企业的创新产出下降幅度更大；此外，最能代表企业实质性创新的发明专利甚至下降了0.955%，居于榜首。经初步分析，本文认为，现阶段处于“一带一路”倡议初期阶段，由于“一带一路”沿线国家大多属于发展中国家，资源密集型和劳动密集型产业发展优势明显，而我国当前科技水平完全能满足沿线国家需要，形成优势互补、各取所需的局面。因此，现阶段企业参与“一带一路”建设的主要目标是扩大海外市场份额，将产品与项目扩展到“一带一路”沿线各国，实现过剩产能转移，短期内忽略了企业研发能力提升。

注：括号中为以企业为聚类分析的稳健标准误，*** 、**、*分别代表0.01、0.05和0.1的显著性水平

3.2 双重差分估计

3.2.1 共同趋势检验

在使用双重差分模型检验“一带一路”倡议对处理组和控制组的影响差异前，需先验证样本是否符合共同趋势假设的要求[22]，即处理组在“一带一路”倡议实施前的变化趋势应与对照组保持一致。因此，本文对企业总授权专利、发明专利和非发明专利授权数前后变化趋势进行对比分析。从图2和图3可以看出， 2015年以后企业总专利授权数与发明专利授权数下降趋势明显，尤其是发明专利授权数呈急剧下降趋势， “一带一路”企业与非“一带一路”企业创新能力产出差异均有所缩小。图4显示，企业非发明专利在倡议实施后呈上升趋势，处理组与控制组策略性创新水平差距扩大。此外，“一带一路”企业与非“一带一路”企业创新水平在倡议实施前已存在较大差异，但两类企业创新水平呈平行趋势，走向基本保持一致。因此，样本满足双重差分模型共同趋势假设的要求，估计结果不存在严重偏差，下一步检验结果可信度较高。

3.2.2 双重差分初步估计

为剔除时间效应和分组效应对估计结果的影响，并解决内生性问题，本文使用双重差分模型，即模型(2)估计“一带一路”对企业创新的影响。估计结果如表3所示，第(1)～第(3)列未加入控制变量，“一带一路”倡议虚拟变量与“一带一路”企业虚拟变量交乘项均在1%水平上显著为负。第(4)～第(6)列回归中加入控制变量，结果同样在1%水平下显著。因此，进一步说明在“一带一路”倡议实施初期阶段企业创新积极性不高、创新动力不足，更重视过剩产能转移与拓展海外市场，实现短期利润最大化，因此代表企业长期利润最大化的企业自主创新产出呈现明显下降趋势，这验证了假设H2的正确性。

3.2.3 双重差分倾向得分匹配法

使用双重差分模型除要求满足共同趋势假设外，还要求实验组与控制组样本选择是随机的。参与“一带一路”建设的企业既有可能是获得国家支持较多的国有企业，也有可能是不愿意创新或者创新能力较弱的企业，处理组选择可能存在内生性问题。为解决上述问题，本文使用倾向得分匹配双重差分(PSM-DID)模型进行估计。首先，使用资产回报率、现金持有率、资产负债比率、营业收入增长率、资产规模等企业协变量对实验组和控制组进行Probit回归，得到匹配得分预测值；其次，采用核匹配对实验组和控制组进行匹配，构造一个企业性质与处理组最相似的“控制组”；最后，运用匹配结果进行双重差分估计。

本文使用处理组630个样本与控制组6 015个样本进行匹配，满足共同支撑假设的处理组样本与控制组样本分别为457个与4 699个，匹配后进行回归估计的样本为914个。匹配后的样本因变量特征如表4所示，匹配后的ATT为参与者平均处理效应(average treatment effect on the treated)，即ATT=E(patent1i-patent0i|Di=1)，也即处理组参与项目或受某项政策影响的因果效应，在文中代表参与“一带一路”建设企业的创新产出与匹配后企业未参与“一带一路”建设的期望创新产出间的差异。由表4可以看出，匹配后，处理组与匹配后控制组的差异下降3倍以上，尽管T值也随之下降，但仍大于临界值1.96。因此，经过匹配后，企业是否参与“一带一路”建设对企业创新产出存在处理效应。为使估计结果更稳健，在进行PSM-DID估计前，本文进一步考察匹配结果是否具有平衡性。匹配之后结果显示，控制变量标准化偏差均小于10%，且所有变量T检验结果不拒绝处理组与控制组无系统差异的假设，因此匹配后样本满足平行趋势假设，匹配结果稳健可靠。

倾向得分匹配双重差分模型估计结果如表5所示，从中可知，匹配后处理组与控制组创新产出在倡议实施前后的双重差异仍然显著，即参与“一带一路”建设企业在倡议实施初期阶段企业创新产出呈显著下降趋势。与表3中双重差分估计结果对比可知，PSM-DID估计在一定程度上克服了遗漏变量与内生性的影响后，创新产出下降趋势略有变缓，但仍呈显著下降趋势，再次证实了假设H2，即在“一带一路”倡议实施现阶段，企业更重视对外业务拓展与企业产能转移，企业创新水平呈下降趋势。

综上所述，“一带一路”倡议的提出显著降低了企业创新意愿与创新产出水平，并且现阶段参与“一带一路”建设企业比未参与“一带一路”建设企业下降幅度更大。原因在于，在“一带一路”倡议实施初期阶段，企业“走出去”门槛较低，企业目前拥有的技术发展水平与创新能力能够满足沿线国家对技术的要求。因此，现阶段企业更注重“走出去”，以实现过剩产能转移及短期利润最大化，从而暂时放松了对企业创新能力的提升。

3.3 影响渠道检验

国有企业广泛分布于我国重要战略性与垄断性行业，不但注重企业利润最大化，还要服务于国家政治与经济政策需要，是政府调控社会发展与资源分配的重要途径。鉴于国有企业在国民经济中的特殊地位且与政府间联系密切，更容易获得政策倾斜和财政扶持[23]，对国家政策的响应度更高，甚至会为了国家的某个经济目标而不计投入成本，因此为探讨“一带一路”倡议对企业创新产出水平的影响机制，本文将样本按照企业产权性质分为两组：国有企业与非国有企业，分别对两组样本使用模型(2)进行回归。

分组回归结果见表6，第(1)-(3)列为国有企业样本双重差分回归结果，尽管交乘项系数为负，但均不显著。而第(4)-(6)列非国有企业双重差分回归系数是国有企业的2倍以上，且均在1%水平上显著。因此，可以初步说明 “一带一路”倡议对非国有企业创新产出水平的影响大于国有企业，即非国有企业在现阶段对“一带一路”倡议的敏感度更高，进一步验证了假设H2。这是因为，在“一带一路”倡议实施初期阶段，国有企业得到政府倾斜扶持，拥有更多社会资源，因此在响应“一带一路”走出去战略方面拥有更多财力物力资源保障企业创新。而由于“金融歧视”[24]现象的存在，非国有企业面临的融资约束较多，能够获取的资源有限，加之企业已能满足现阶段走出去的技术要求，因此在“一带一路”建设初期阶段，非国有企业创新水平下降趋势更加显著，出现了开放倒逼企业创新的现象。为验证这一猜想，本文设定以下三重差分模型：

patentit/patentinit/patentuninit=α+β1policy*

treat*subsidy+β2policy+β3treat+β4subsidy+β5policy*treat+β6policy*subsity+β7treat*subsity+∑γjXit-1+εit

(4)

其中，subsidy为企业获得的政府补助，treat与policy代表的含义与上文一致。本文重点关注subsidy、treat与policy交乘项系数β1，其代表在“一带一路”倡议实施后，相对于未参与“一带一路”建设企业而言，参与“一带一路”建设企业获得政府补助后对企业创新水平的差异影响。

模型(4)回归结果见表7，从第(1)-(3)列总样本回归结果可以看出，相对于未参与“一带一路”建设的企业，参与“一带一路”建设企业在获得国家补助后，响应国家号召的积极性更高，更倾向于将获得的金融资源用于提高企业创新水平，以便服务后期企业走出去战略需要。第(4)-(6)列对国有企业样本回归的结果显著，表明“一带一路”倡议实施后，参与“一带一路”建设的国有企业在获得国家财政补助后，企业创新产出并未显著提高。本文认为，造成此现象的原因在于：国有企业凭借自身地位优势更容易获得各种金融资源以满足企业“走出去”战略和提升企业创新水平的需要，因此政府补助的边际效用没有非国有企业高，所获政府补助用途更广，而不只是局限于提高企业技术水平；对于获取融资较难的非国有企业[25]来说，从第(7)-(9)列回归结果可见，倡议实施后，政府补助显著提高了参与“一带一路”建设的非国有企业创新水平，与假设H2结论一致。此外，从表7回归结果可以看出，政府补助系数在所有回归中均在1%显著性水平下呈上升趋势，而subsidy与treat交乘项系数均为正，尽管不显著，也可以说明政府对参与“一带一路”建设企业的补助呈增长趋势。

为进一步证实政府补助对企业创新水平的影响渠道，本文使用以下回归模型进行验证：

RDmanit/researchit/intensityit=α+β1subsity+∑γjXit-1+εit

(5)

模型(5)中被解释变量分别为企业科研人员占比(RDman)、企业研发支出总额占营业收入比例(research_ratio)和企业创新密集度(intensity)，代表了企业研发投入水平与创新意愿。解释变量subsidy为政府补助的代理变量，其它控制变量和误差干扰项含义与模型(2)一致。从表8结果可以看出，政府对企业补助增加，企业科研人员比例、企业研发支出比例及企业创新密集度均在10%水平上显著增加。即企业在获得政府补助后，研发投入也随之增加，科研人员占比提高，企业创新密集度也随之上升。需要说明的是，企业虽然已经加大研发投入力度，但从事的却是研发周期较长、回报不确定性高的活动，因此在现阶段企业创新水平尚未得到显著提升。

从上述分析可知，“一带一路”倡议实施初期阶段，由于企业走出去需要大量资金支持，因此造成资金或金融资源缺乏，企业研发与创新投入下降。而非国有企业获得资金或金融资源难度更大，企业创新产出下降幅度更快。在获得政府补助后，非国有企业创新产出与国有企业相比呈显著增长态势。总而言之，“一带一路”倡议实施初期阶段，由于企业金融资源有限，企业更注重先走出国门，追求短期利润，因此忽略了企业创新水平提升，这种现象在非国有企业尤为明显，而政府补助却在一定程度上弥补了企业资金缺口，进一步缓解了这一现象。因此，政府除为企业创造良好的对外投资环境外，还应对参与“一带一路”建议企业提供资金扶持，企业更应注重引进国外先进技术，延缓企业创新产出水平下降趋势。

3.4 稳健性检验

3.4.1 Placebo检验

为进一步确保上述估计结果的稳健性，证实企业创新产出下降并非由于其它政策性或随机性因素所致，本文借鉴范子英、田彬彬[26]和刘瑞明、赵仁杰[27]及Bakke[28]的做法，对本文结论进行Placebo检验。即在没有其它政策的干预下，假设将“一带一路”倡议发布实施时间提前，再次重复上文估计步骤，如结果仍然显著，说明上文结论不可靠。本文将 “一带一路”倡议发布实施提前至2012年，再次对模型(2)进行估计，结果见表9。从中可见，假设的“一带一路”倡议实施时间并没有对企业创新产出造成显著负向影响，第(4)列与第(5)列估计结果甚至为正数，虽然并不显著。因此，通过Placebo检验进一步说明在“一带一路”倡议实施初期阶段，企业创新水平显著下降并非由其它因素所致，表明本文估计结果稳健。

3.4.2 企业专利申请数据

为检验上文估计结果的稳健性，本文使用专利申请数据替换专利授权数再次重复上文的双重差分模型估计，将总专利申请数、发明专利申请数及非发明专利数加1取自然对数作为企业创新产出的代理变量。估计结果显示，总专利申请数、发明专利申请数及非发明专利数在“一带一路”倡议实施初期阶段企业创新产出同样呈显著下降趋势。

3.4.3 其它稳健性检验

本文还进行了其它稳健性检验，主要包括：①只保留制造业企业样本。由于制造业企业创新性需求较其它行业企业高，其更注重企业创新水平提升，在只保留制造业企业样本情况下，本文主要结论依然成立；②没有对创新产出代理变量及其它控制变量进行缩尾情况下，“一带一路”倡议实施现阶段企业创新水平仍呈下降趋势；③加入省级固定效应。考虑到各省份创新环境与教育发达程度不同，本文在上述回归的基础上加入省级虚拟变量，控制省级效应，本文主要结论仍然稳健。综上所述，“一带一路”倡议实施初期阶段，参与倡议建设企业的创新产出水平呈显著下降趋势，进一步证明上文估计结果具有稳健性。

4 结论与政策建议

本文运用2012-2016年中国上市企业样本数据，以参加“一带一路”建设企业为处理组、未参加“一带一路”建设企业为控制组，分别使用面板数据双重差分和三重差分模型考察“一带一路”倡议实施初期阶段对企业创新行为的影响、影响渠道及其经济后果，得出如下结论：①在“一带一路”倡议实施初期阶段，企业更注重拓宽海外市场，发展海外项目以转移过剩产能，在一定程度上忽略了企业创新水平提升，因此相对于未参加“一带一路”建设的企业，参与“一带一路”建设企业创新产出水平显著下降；②由于社会资源有限，相对融资约束较低的国有企业，资金来源面窄的非国有企业在“一带一路”倡议实施初期阶段企业创新产出下降程度更大更显著。因此，“一带一路”倡议实施后，政府补助对于非国有企业创新意愿与创新产出的激励效果更显著。

本文研究结论具有丰富的政策含义：首先，“一带一路”倡议实施现阶段，我国企业与“一带一路”沿线各国的产业对接基本上属于中低端对接，尽管现阶段我国企业技术水平已能满足沿线各国基本需求，但很多产业领域技术水平仍有待提升。因此，为实现“一带一路”倡议可持续发展，我国企业应进一步加强对外开放与创新耦合协调度。其次，为形成自由竞争经济环境，实现由外生要素驱动到内生创新驱动转变，政府应为企业打造一个公平公正、竞争有序的市场环境，加大对非国有企业的关注度与支持力度，降低非国有企业融资约束，解决非国有企业金融资源短缺问题，引导企业关注长远发展，增加创新投入，以更好地参与“一带一路”建设。最后，在倡议实施初期阶段，政府在使用“看得见的手”推动企业对外开放的基础上，应重视科技创新，尤其是加大对参与“一带一路”建设企业的帮助，激发企业创新活力，加快与“一带一路”沿线各国的产业对接，实现对外开放与企业创新间的良性循环。

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(责任编辑：王敬敏)