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user: 3. 研究设计 3.1. 研究方法 按照倍差法的思路，首先将样本企业分为两组：一组是参与“一带一路”战略建设的企业(实验组)，一组是未参与“一带一路”战略建设的企业(对照组)。构造 d u 和 d t 两个二元虚拟变量，其中 d u 表示企业是否参与“一带一路”建设，当企业参与了“一带一路”建设时 d u = 1 ，否则 d u = 0 ； d t = 1 为时间二元虚拟变量， d t = 1 为顶层设计完成之后，企业开始广泛响应“一带一路”战略时期(2015~2016年)， d t = 0 表示顶层设计完成前，“一带一路”倡议未得到广泛响应时期(2013~2014年)。首先考虑“一带一路”战略建设对企业绩效水平的实际影响 δ ： δ = E ( δ i | d u i = 1 ) = E ( Δ v a l u e i 1 | d u i = 1 ) − E ( Δ v a l u e i 0 | d u i = 1 ) (1) 其中， Δ v a l u e i t 表示企业i在响应“一带一路”战略建设前后的绩效水平的变化。然而，企业参与“一带一路”建设后其未参与“一带一路”战略建设的状态实际上不可观测到。因此，本文寻找与实验组最相近的未响应“一带一路”企业作为对照组，用对照组企业的绩效水平变化替换实验组企业的绩效水平变化，即用 E ^ ( Δ v a l u e i 0 | d u i = 0 ) 替代 E ( Δ v a l u e i 0 | d u i = 1 ) 。由此，将 δ 转化为： δ = E ( δ i | d u i = 1 ) = E ( Δ v a l u e 1 i | d u i = 1 ) − E ^ ( Δ v a l u e i 0 | d u i = 0 ) (2) 如果实验组企业响应“一带一路”战略后绩效水平系统性高于对照组企业，则认为“一带一路”战略建设促进了企业绩效水平的提高。因此构建如下模型： v a l u e i t = α 0 + α 1 d u + α 2 d t + δ d u × d t + X i t β + ε i t (3) 其中 v a l u e i t 表示企业绩效， X i t 代表影响企业绩效的控制变量， ε i t 为误差项。交互项 d u × d t 的系数 δ 衡量了企业参与“一带一路”战略前后绩效水平的变化。如果 δ > 0 则表示参与“一带一路”战略建设的企业的绩效水平增长高于对照组企业，即“一带一路”促进了企业绩效水平的提高。同理，参考逐步法，用 i n v e s t i t 表示企业的投资水平，构建检验企业投资水平中介效应的模型： i n v e s t i t = f ( d u ， d t ， d u × d t ， X i t ) (4) v a l u e i t = f ( d u ， d t ， d u × d t ， i n v e s t i t ， X i t ) (5) DID方法要求两组样本的考察变量具有相同的“时间效应”趋势，然而政策的参与与否是一个非随机的自我选择的过程(陈高，2017) [ 18 ] ，这意味着回归分析中可能存在样本选择偏差问题。因此，本文采用倾向得分匹配法寻找与实验组企业的可观测特征最相近的对照组企业，以克服样本系统性偏差(Rosenbaum and Rubin，1985) [ 19 ] 。 具体步骤如下：首先计算倾向得分值(Pscore)。构建一个因变量为二元虚拟变量的回归模型，其中实验组取值为1，对照组取值为0，解释变量是影响企业参与“一带一路”建设的若干变量，则企业是否参与“一带一路”建设的条件概率为： p ( d u i ， t − 1 ) = p r o b i l i t y ( v a l u e i t | d u i ， t − 1 ) (6) 根据倾向得分值按照不同的标准进行匹配，并从对照组中寻找出实验组企业的倾向得分最接近的企业作为对照组。使用匹配后的对照组与实验组进行DID估计，消除不随时间变动的企业个体效应匹配估计的影响，减少非参数估计的偏差。 3.2. 数据来源和变量说明 本文的数据来源于CSMAR数据库。2013年，“一带一路”战略提出，但2015年完成顶层规划设计后，国内企业才开始较为广泛的参与。因此，本文选取2013~2016年沪深A股“一带一路”概念股上市公司 1 为实验组样本，选择与实验组企业在同一行业但未参加“一带一路”战略建设的上市企业为对照组。此外，本文还剔除了以下样本：1) ST、ST*的公司；2) 机构绩效者持股比、董事会人数等数据缺失的公司。为了避免极端值的影响，本文对所有连续变量进行了上下1%的Winsorize处理。 变量说明：1) 因变量。为了使结果更加直观，参考刘敏(2015) [ 20 ] 等人的做法，采用每股收益作为企业绩效(Value)的评价指标，其中每股收益=本年度净收益/普通股份总数。2) 自变量。本文选择企业响应“一带一路”战略的分组虚拟变量( d u )、时间虚拟变量( d t )及其交互项( d u × d t )作为解释变量。3) 中介变量。借鉴李永壮(2015)中的做法，本文使用“构建固定资产、无形资产和其他资产的支出/期初总资产”衡量企业投资水平(Invest)。4) 控制变量。本文参考相关文献选取了如下控制变量：公司规模(Size)；财务杠杆(Lev)；现金流(Cash)；董事会规模(Board)；机构绩效者持股比(Ins)。此外，本文还设置了行业和年度两个虚拟变量。具体变量定义如表1所示。 3.3. 统计性描述 表2分别显示了实验组和对照组企业在响应“一带一路”战略前各变量的统计特征，从中可以看出，实验组企业的绩效为0.3658，而对照组企业绩效为0.3608，这表明参与“一带一路”战略建设的企业原本就有较高的绩效表现；同时，实验组企业的投资水平、规模、资产负债率、现金流等指标均在不同程度上高于对照组企业，而一般这些企业都倾向有更高的投资水平和绩效。描述结果表明样本可能存在“自选择问题”，因此利用倾向得分匹配倍差法进行估计十分有必要。 Table 1 Variable definition and explanatio 变量类型 变量名称 变量符号 定义 因变量 企业绩效 Value 本年度净收益/普通股份总数 自变量 分组虚拟变量 d u 响应“一带一路”战略的企业取值为1，未响应企业取值为0 时间虚拟变量 d t “一带一路”战略提出虚拟变量，“一带一路”战略提出当年及以后 年度(2015~2016年)取值为1，提出之前年度(2013~2014年)取值为0 中介变量 投资水平 Invest 构建固定资产、无形资产和其他资产的支出/期初总资产 控制变量 企业规模 Size 企业总资产的自然对数 财务杠杆 Lev 资产负债率 现金流 Cash 企业现金流量净额/期初总资产 董事会规模 Board 董事会人数的对数 机构投资者持股比 Ins 机构投资者持股数/发行在外普通股股数 行业 Industry 行业虚拟变量 年度 Year 年度虚拟变量 表1. 变量定义与说明 Table 2 A statistical description of the variable 变量 实验组企业 对照组企业 均值 标准差 均值 标准差 Value 0.3658 0.2364 0.3608 0.4890 Invest 0.0689 0.0626 0.0508 0.0415 Size 24.2540 1.7007 22.9604 1.6564 Lev 0.5931 0.1980 0.4706 0.1863 Cash −0.0013 0.0320 −0.0109 0.0724 Board 2.2642 0.2180 2.2515 0.2131 Ins 0.0843 0.1499 0.0617 0.0978 表2. 各变量的统计性描述