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user: 4. 实证结果分析 4.1. 描述性统计 表2列示了倾向得分匹配前后样本的平衡性检验结果。从表中可以得出，在进行PSM匹配前，处理组和控制组样本之间的配对与协变量之间大多存在显著性差异，但通过匹配之后，这些协变量的P值都有明显的变大，T值不再显著，说明匹配之后减小了处理组和控制组在这些方面的差异性的显著性程度。这表明，处理组的公司和控制组的公司在匹配后各项特征变得更加相似，因此采用匹配方法的结果较好。接着本文通过对模型拟合优度的度量来比较整个模型在匹配前后的显著情况，如表3所示。模型匹配前后的回归结果显示，Pseudo-R 2 从0.131降低到0.002，意味着回归模型的拟合度大幅下降，这也表明，处理组的企业和控制组的企业匹配后在所选取的各项特征方面存在相似性。 Table 2 Balance test of propensity score matchin 变量 Unmatched Or Matched 均值 标准偏差(%) 标准偏差减少幅度 统计检验 Treated Control T-value P-value Size U 24.319 23.237 87.3 19.02 0.000 M 24.179 24.22 −3.3 96.2 −0.71 0.480 Fassets U 0.2220 0.1992 11.7 2.55 0.011 M 0.2238 0.2321 −4.3 63.3 −0.83 0.405 Cash U 0.1119 0.1196 −10.3 −2.25 0.025 M 0.1120 0.1103 2.2 78.7 0.50 0.619 Ret U 0.1239 0.1268 −0.6 −0.12 0.902 M 0.1123 0.1289 −3.2 −463.8 −0.75 0.455 Current U 1.2830 1.6094 −37.2 −8.10 0.000 M 1.2953 1.2452 5.7 84.6 1.60 0.111 Indep U 0.3842 0.3753 14.8 3.23 0.001 M 0.3816 0.3854 −6.3 57.4 −1.26 0.207 表2. PSM平衡性检验 Table 3 Test for deviation of sample population mea 样本 Rseudo-R 2 似然比检验 偏误 X 2 值 P值 均值 中位数 匹配前的回归 0.131 343.81 0.000 27.0 13.3 匹配后的回归 0.002 5.22 0.516 4.2 3.8 表3. 样本总体均值偏差检验 表4展示了主要变量的描述性统计结果。为了排除极值对于本研究的影响，在此对所有连续变量进行了上下1%的缩尾处理。可以看出，样本企业投资总规模(Itotal)的均值为0.073，中位数为0.048，最大值为1.781，最小值为−0.327，说明样本企业对投资规模的态度差异较大，其中部分企业会缩减投资规模；新增投资(Inew)的均值为0.116，中位数为0.053，最大值为3.389，最小值为−0.445，说明样本企业的新增投资差异较大。 Table 4 Descriptive statistics of main variable VarName Mean Median Max Min SD Itotal 0.073 0.048 1.781 −0.327 0.114 Inew 0.116 0.053 3.389 −0.445 0.195 size 23.905 23.788 28.636 20.925 1.212 Cash 0.112 0.100 0.583 0.002 0.074 Sgrow 0.086 0.101 0.996 −3.315 0.269 Mpay 15.860 15.819 18.380 12.152 0.737 Tang 0.919 0.957 1.000 0.271 0.110 表4. 主要变量描述性统计 4.2. 实证结果 下面探讨债券市场开放与投资规模之间的关系。本文将分别用总投资和新增投资来表示投资规模，以验证债券市场开放度企业投资规模不同方面的影响，回归结果如表5所示。表5的列(1)展示的是债券市场开放对企业投资总规模的双重差分检验结果，在控制其他控制变量时，Treat × Post 的系数为0.031，t值为2.256，在5%的水平下显著为正，表明随着“债券通”的实施，企业投资总规模在不断扩大，验证了研究假设H1。存在这种影响的原因可能在于债券通“北向通“的实施，允许境外资本流入境内银行间债券市场，但资金流入是单向的，因此债券市场内的资金量就会进一步扩张，企业能够在债券市场筹集更多的资金来实现企业的投资目标。表5的列(2)展示了债券市场开放影响新增投资的双重差分检验结果。从表中可以看出，在控制了其他控制变量时，Treat × Post的系数为0.056，t值为2.015，在5%的水平上显著，验证了假设H2，表明随着债券市场开放程度的增加，企业用于购置固定资产、无形资产等新增投资会不断增加。 Table 5 Regression results of the impact of bond market opening on investment scal (1) (2) ITotal Inew Treat × Post 0.031 ** 0.056 ** (2.256) (2.015) Cash −0.008 −0.095 (−0.076) (−0.576) Sgrow 0.031 0.016 (1.432) (1.085) Mpay −0.001 −0.002 (−0.089) (−0.106) Tang −0.314 0.208 (−1.068) (1.001) DNI 0.089 −0.367 ** (1.003) (−2.564) Year.FE Yes Yes Firm.FE Yes Yes N 1420 1420 表5. 债券市场开放对投资规模影响的回归结果 结合以上债券市场开放对企业投资总规模以及新增投资的影响，我们可以看出，随着债券市场开放程度的加深，企业的投资规模也在不断增加，其中的原因是债券通的实施使得企业能够在债券市场通过发行债券筹集更多的资金用于固定资产等各个方面的投资，其中除了用于维持所进行的投资外，企业新增投资的增加是显著的。 4.3. 稳健性检验 本文采取安慰剂检验来排除处理组和控制组样本公司固有特征差异对研究结果的干扰，安慰剂检验的核心思想是虚构处理组或者政策时间来进行估计，本文采取虚构政策时间的方法来进行安慰剂检验，即将政策实施年份向前平推1年，假设债券通政策于2016年实施，如果回归结果依然显著，则说明原来的估计结果出现了偏误，企业投资规模的变动可能受到了除“债券通”以外其他因素的影响，如果不显著，则说明原来的回归估计结果是稳健的。将政策实施时间向前平推一年的回归结果如表6所示：其中，列(1)展示的是投资总规模(Itotal)的回归结果，Treat × Post的系数为0.038，并且结果在统计上并不显著；列(2)展示的是新增投资(Inew)的回归结果，Treat × Post的系数为0.027，结果在统计上也不显著。由此说明，除了“债券通”政策实施的影响外，处理组和控制组的投资规模和新增投资的变动趋势不存在系统性差异，从而支持了本文的研究结论。 Table 6 Robustness tes (1) (2) Itotal Inew Treat × Post 0.038 0.027 (1.602) (0.977) Controls Yes Yes Year.FE Yes Yes Firm.FE Yes Yes Controls −0.166 0.218 (−0.348) (0.560) N 1420 1420 表6. 稳健性检验