交通基础设施建设改善了企业投资效率吗？——基于中国高铁开通的准自然实验

文 雯 黄雨婷 宋建波

(1．北京外国语大学 国际商学院，北京 100089；2．北京物资学院 经济学院，北京 101149；3.中国人民大学 商学院，北京 100872)

一、引言

交通基础设施建设是区域经济增长的重要驱动力量[1]。作为一种新型交通工具，高铁具有快捷、便利、准时、环保、安全等特征，大幅缩短了运输时间，并降低了运载成本，产生了时空压缩效应，优化了原有的交通运输网络[2]，变革了城市之间的空间经济联系，成为推动合作、促进交流的重要纽带①。目前，中国已经成为世界上高铁建设运营规模最大的国家，与高铁相关的配套设施和产业链也居于世界领先地位②。本文研究高铁开通对沿线城市的企业投资效率的影响。

高铁开通带来的宏观经济效应已经被广泛证实。高铁建造过程中的交通基础设施投资及其产业关联效应能够直接拉动区域经济增长[3]。此外，高铁能够通过优化资源配置效率、促进资本要素整合、带动就业等产生明显的经济外溢效应[4]。具体而言，高铁建设能够通过优化空间布局和经济集聚提高资源配置效率。高铁网络布局提高了城市的可达性，节省了运输时间，降低了运输成本，提升了地区间的经济开放程度，加快了劳动力、资本和技术等生产要素的传递[5]。同时，高铁开通使得区域城市间的互联互通程度不断加深，有助于资源要素在城市之间的优势互补，高铁开通之后，沿线城市能够支配和利用的资源种类和数量不断增加，资源要素的重组和配置能够产生规模效应，带动经济增长[6](P78—82)。

高铁建设除了会对宏观经济发展产生重要影响外，也会对微观企业经营活动产生直接影响，且高铁对宏观经济的影响最终也是通过微观市场主体——企业的经济行为实现的。因此，越来越多的学者将研究视角从宏观层面深入到微观层面，挖掘高铁建设对微观经济主体的影响。一些研究从微观视角关注了高铁开通对生产要素集聚、风险投资、高级人才流动等领域的影响及其作用机理。例如，张梦婷等(2018)的研究表明，高铁开通促进了生产要素向中心城市集聚，对外围城市产生了“虹吸效应”，降低了外围城市的企业生产率[7]。龙玉等(2017)指出，高铁带来的时空压缩便利了风险投资家进行实地调研，促进了“软信息”的传递，降低了风险投资的信息搜集成本和信息不对称性，使得对高铁城市的新增投资显著增加[8]。杜兴强和彭妙薇(2017)发现，高铁的开通促进了高级人才的流动，高铁的运行效率等优势增强了沿线城市的吸引力，有助于推动高水平人才到高铁沿线城市就业[9]。

投资决策是企业重要的市场行为，也是企业关键财务决策之一。在完美的资本市场中，公司投资规模仅与其面临的投资机会相关，但信息不对称和代理问题的存在使企业投资偏离了最优水平[10]。我国上市公司投资效率偏低、非效率投资行为普遍存在的问题已经引起了学术界的广泛关注[11][12]。已有研究从企业内部代理问题和企业的外部因素(如货币政策、融资约束、政府干预等角度)探讨了企业投资效率之谜。以高铁为代表的交通基础设施的发展是影响企业经营活动的重要外部因素，高铁开通可能从两方面对企业的投资效率产生影响：一方面，高铁开通加快了生产要素在区域间的自由流动，降低了企业面临的信息不对称性，有助于企业发现并把握更多的投资机会；另一方面，高铁开通能够便利企业融资，缓解企业发展中面临的融资约束困境，因而可能对企业投资效率产生影响。

基于现有研究的不足，本研究以交通基础设施建设为切入点，探讨其对企业投资效率的影响。具体而言，本文利用高铁开通的“准自然实验”场景，基于双重差分模型实证检验高铁开通是否对沿线企业的投资效率产生影响，同时探讨高铁开通的投资效率在地区和行业之间的差异，并进一步分析了高铁开通对企业绩效的影响。本文的贡献可能主要体现在两方面：第一，从微观企业投资视角拓展了高铁开通的经济后果研究。本研究论证了高铁开通对微观企业的投资效率的作用，从微观企业投资视角为高铁建设的经济效益提供依据。第二，拓展了企业投资效率影响因素领域的研究。已有文献针对企业投资效率的影响因素展开了深入探讨，但鲜有文献关注交通基础设施改善对企业投资效率的影响。本文基于中国高铁开通的准自然实验场景，研究交通基础设施改善对企业投资效率的影响，丰富了企业投资效率影响因素领域的研究。

余文结构安排如下：第二部分为理论分析与研究假设；第三部分为研究设计；第四部分为实证结果与分析；第五部分为稳健性检验；第六部分为拓展性分析；最后是研究结论。

二、理论分析与研究假设

(一)高铁开通与企业投资效率

在新古典经济学的理想环境下，经理人会将企业投资水平控制在边际投资收益与边际投资成本相等的范畴内，因而边际托宾Q比率成为影响资本投资决策的唯一要素[13][14]。然而，在现实环境中，市场摩擦的存在往往使得企业投资效率偏离最优水平，引发过度投资和投资不足等非效率投资现象。企业投资决策遵循资本逐利的经济规律，但是资本逐利功能的发挥又受到投资机会和资本来源两个条件的约束。企业面对的信息不对称问题越严重，投资效率可能越低。一方面，信息不对称可能引发经理层的道德风险问题，使其偏离股东价值最大化的目标，错失投资机会——经理层或是减少投资以逃避监管责任[15]，引发投资不足现象；或是为了最大化私人收益和构建“经理帝国”的愿望，滥用可支配资源投资于净现值小于零的项目[16]，从而导致投资过度。另一方面，由信息不对称产生的逆向选择问题增加了市场摩擦，内部经理人难以有效地向市场传递投资机会良好的积极信号，致使企业无法以合理的资本成本筹集到足够的资金，即使企业存在优异的投资机会也难以充分把握[17][18]。

以高铁为代表的交通基础设施的改善能够解决企业投资过程中由于距离和空间位置产生的信息不对称问题，缓解企业投资中可能面临的融资约束困境，从而降低企业的非效率投资。具体而言：首先，高铁开通能够加快生产要素的自由流通，促进资源配置效率的提高，有助于企业发掘以及有效把握投资机会。高铁的开通节省了城市之间的通勤时间，打破了知识溢出在空间范围内的局限性，有利于信息、技术、劳动力等生产要素的跨区域流动[5]。高铁的这种时空“收敛效应”能够降低企业的信息搜寻成本，缓解企业面临的信息不对称问题，发掘以及充分把握良好的投资机遇，提高企业投资效率。其次，高铁开通能够在一定程度上缓解企业投资过程中面临的融资约束，为企业投资提供资本保障。在企业融资能力不受限制的情况下，当公司面临优质投资机会时，应当追加投资、扩大投资规模；而当企业面临融资约束时，不得不压缩投资规模，放弃良好的投资机会，造成投资中的短视现象[19][20]。在我国新兴市场的宏观环境下，企业遇到较多投资机会但资金不足的情况更加普遍，特别是对于融资困难的民营企业更是如此[12]。高铁的开通为以风险投资为代表的机构投资者进行实地调研提供了有利条件，机构投资者能够通过与企业家面对面交谈等方式获取“软信息”[8]。因此，高铁开通有助于降低融资活动中的信息不对称程度，降低企业的融资成本，为企业投资活动提供良好的资金保障，进而有利于投资效率的提升。再次，管理者个人特征在企业投资决策和投资效率中发挥的重要作用已被证实[11]，这反映了人力资本在企业投资决策中发挥着重要作用。高铁的开通促进了人才的自由流动，增强了高铁地区的人才吸引力，这为企业引进高层次的管理人才提供了更多机会。高层次的管理人才往往接受过更好的教育、具备良好的管理实践经验，能够推动公司治理水平改善，从而缓解由企业内部的代理冲突产生的非效率投资问题。综上所述，本文提出假设1：

H1：在其他条件相同时，高铁开通能够改善企业投资效率，特别是有助于缓解投资不足现象。

(二)高铁开通、区域异质性与企业投资效率

交通基础设施建设在降低交通运输成本的同时，可能带来地域之间的经济利益再分配。已有研究表明，高铁建设和运行会产生“虹吸效应”和“极化效应”，即会导致经济发展区位优势更好的地区更加富裕，而区位优势欠缺地区的发展更为滞后[21]。产生这种两极分化现象的原因是新的高铁连接会加强位于交通网络中主要节点城市的区位优势，而对高铁连接以外的区位产生不利影响[22]。Martin(1997)指出，高铁的连通性可能使得位于交通网络连接核心城市的企业竞争力逐渐增强，核心城市受益于集聚效应可以吸引更多的经济活动和资源，从而扩大企业的市场范围[21]。Qin(2017)利用中国高铁数据和县级层面的经济数据，发现受到高铁经济集聚效应的影响，市场规模较大的中心城市获得更快的经济增长，而沿线小城市及乡镇的经济增长则明显下降[23]。因此，高铁开通对区域经济的影响存在空间不平衡性问题[24]。

与许多发展中国家一样，我国经济发展存在明显的地域不平衡性。东部地区在基础设施建设、教育水平、资本积累和技术效率等方面均遥遥领先于中西部地区，且这种地区差异仍在扩大[25][26]。随着高铁的开通，东部地区各城市节点之间的连通性进一步改善，要素的快速流通和频繁交流将进一步推动东部地区城市群融合共生；同时，东部地区城市与其他地区城市的可达性进一步提升，推动了生产要素向东部地区的进一步集聚。由此，人才、资金、技术的集聚和市场的不断扩大为东部地区企业投资效率的改善提供了更大的动力和更充分的资源保障。综上所述，本文提出假设2：

H2：相对于中西部地区，高铁开通对企业投资效率的改善在东部地区更为显著。

(三)高铁开通、行业异质性与企业投资效率

根据波特(1997)的研究，行业所处的生命周期阶段构成了企业发展的重要外部环境，并直接影响了企业竞争战略的制定，新兴产业、成熟产业和衰退产业中企业的投资决策和战略选择存在明显的差异[27](P114)。从目前产业发展的实践来看，我国创新型行业普遍处于产业发展的成长期，市场需求高速增长、市场前景广阔，企业主要通过产品和工艺流程的不断创新来获取竞争优势，企业受要素禀赋和地理位置的影响较小，在创新资源的获取以及吸引投资等方面更具优势。而传统产业则基本处于产业发展的成熟阶段或衰退阶段，创新战略是其进一步发展的必然选择。相对于创新型行业，处于传统行业中的企业往往研发能力较弱，对资源和劳动力的依赖性更强，面对的市场竞争更为激烈，企业面临的市场机遇和资源获取能力相对有限。可以说，相较于创新型行业，传统行业的企业发展更加受制于要素禀赋和市场空间的限制，在现有地理条件的限制下难以有新的市场机会和转型机会，易出现盲目投资问题，创新战略较难有效实施。

高铁的开通产生了时空压缩效应，促使交通、时间和信息成本大幅降低，这为企业带来了更多与外部市场交流和合作的机会、更多新的市场机会和转型资源，从而促进了企业市场规模的扩大[22]，使得传统行业迎来了转型创新的新契机。可以说，相较于处于创新型行业的企业，高铁开通带来的人、财、物、信息等资源的流动和重新配置，使传统行业的发展在一定程度上摆脱了地理空间的限制，为企业的转型创新注入了新的活力和动力，为企业通过新的投资活动开拓市场空间、扩大经营范围、实现转型和创新发展战略提供了更多契机，因而高铁开通对传统行业内企业投资效率的提升具有更显著的影响。综上所述，本文提出假设3：

H3：相对于创新型行业，高铁开通对企业投资效率的改善在传统行业更为显著。

三、研究设计

(一)数据来源与样本选择

本文所使用的数据及其来源主要有：(1)各城市高铁开通时间、高铁车次及线路数据来自中国研究数据服务平台(CNRDS)的中国高铁航线数据库，并手工与铁道部运输局披露的全国列车时刻表进行交叉复核；(2)企业层面的财务及公司治理数据均取自国泰安经济金融研究数据库(CSMAR)；(3)城市层面的地区生产总值、产业结构以及高速公路及铁路运营里程数据来自《中国统计年鉴》和《中国城市统计年鉴》，并经手工整理。

本文以2005～2015年沪深A股上市公司为基础③，将上市公司所在城市的数据与高铁开通城市数据进行匹配合并，然后剔除金融行业、上市不满一年以及控制变量存在缺失值的样本，最终得到11885个公司—年份观测值。本文采用缩尾方法对极端异常值进行处理，对连续变量中所有小于1%或大于99%分位数的观测值令其等于1%或99%分位数。本文采用SAS 9.4和STATA 15软件进行数据分析。

(二)模型设定与变量定义

高铁建设布局是中央政府层面的宏观部署，企业层面的投资决策无法对国家高铁规划施加影响，因此高铁通车事件可以作为“准自然实验”场景，采用双重差分方法检验高铁通车对企业投资效率的影响。以样本期间位于开通高铁的城市的上市公司为处理组，以样本期间位于尚未开通高铁的城市的上市公司为对照组，以各个城市高铁开通的时点作为政策冲击时点进行双重差分检验，建立的OLS模型如式(1)所示。为了降低内生性问题的影响，采用当期解释变量和控制变量对下期被解释变量进行回归。同时，对所有回归进行公司层面的聚类处理，以控制横截面异方差和公司内的序列相关问题。

XINVEFFi,t+1=β0+β1AFTERi,t×GT_CITYi,t+β2AFTERi,t+β3GT_CITYi,t+

βj∑CONTROLSi,t+∑INDUSTRY+∑YEAR+

(1)

式(1)中，i为企业，β0为截距项，β1～β4为各变量对应的估计系数，ε为随机扰动项。模型的被解释变量为企业非效率投资XINVEFF，借鉴Richardson(2006)[28]、张会丽和陆正飞(2012)[29]、柳建华等(2015)[30]的研究，本文采用如下预期投资支出模型来估计企业非效率投资：

INVt=α0+α1INVt-1+α2CASHt-1+α3TOBINQt-1+α4RETt-1+α5AGEt-1+

α6LEVt-1+α7SIZEt-1+∑INDUSTRY+∑YEAR+μ

(2)

式(2)中，α0为截距项，α1～α7为各变量对应的估计系数，μ为随机扰动项。INVt代表企业当年新增的对外投资支出，采用现金流量表中“购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金”与“处置固定资产、无形资产和其他长期资产收回的现金净额”相减之后的净额除以上年总资产衡量。INVt-1代表上一年新增的对外投资支出，计算方法与INVt相同。CASHt-1用上一年度公司现金与现金等价物之和除以年初总资产度量。TOBINQt-1代表上一年权益的市场价值与负债的账面价值之和除以总资产，该变量代表公司的成长性。RETt-1是股票年度回报率，采用考虑现金红利再投资的年度回f报率进行度量。AGEt-1是上市公司截至上一年度的成立年限。LEVt-1是上一年末的资产负债率。SIZEt-1表示企业规模，用上一年末上市公司总资产的自然对数度量。INDUSTRY和YEAR分别代表行业和年份虚拟变量，用以控制行业和年份效应的影响。通过模型(2)可以估计出企业当年的预期资本投资支出量，其残差代表了企业当年实际投资支出与预期投资支出之间的差距，即进行的非效率投资。我们将模型(2)的残差的绝对数记为XINVEFF，XINVEFF的数值越大，代表企业非效率投资的数额越大，投资效率越低。同时，我们进一步区分非效率投资的具体形式，如果模型的残差大于零，代表非效率投资的形式是投资过度，用OVERINV表示；如果模型的残差小于零，代表非效率投资的形式是投资不足，为方便理解，将其取绝对值并用UNDERINV表示。OVERINV和UNDERINV的数值越大，说明企业的过度投资和投资不足现象就越为严重。

AFTER为高铁通车变量，如果上市公司所在城市在当年度开通了高铁列车则取值为1，如果上市公司所在城市在当年度尚未开通高铁则取值为0。GT_CITY为高铁城市哑变量，如果上市公司所在城市在样本期间已经开通高铁列车则取值为1，如果上市公司所在城市在样本期间从未开通高铁列车则取值为0。AFTER×GT_CITY为高铁通车与高铁城市变量的交乘项，其系数β1代表了相对于样本期间从未开通高铁的城市，开通高铁的城市在高铁通车之后相比高铁通车之前的非效率投资水平的增量。依据假设1，高铁通车能够显著降低企业的非效率投资，因而预期β1的估计系数显著为负。

CONTROLS为影响企业投资效率的控制变量。已有研究表明，公司治理机制和财务特征等因素会对企业投资效率产生影响。参考柳建华等(2015)、陈运森和谢德仁(2011)、辛清泉等(2007)的研究[30][31][32]，我们设置了如下控制变量：NCOM为当年度企业设立的“四委”数量，包括审计委员会、战略委员会、薪酬委员会、提名委员会，企业设置专业委员会能够对企业投资行为进行监督，预期能够对非效率投资产生抑制作用。TOP5为股权集中度，等于前五大股东的持股比例之和，股权集中度越高，大股东掏空动机可能越强。MANO为高管的持股比例，高管持股有利于管理人员与企业的利益达成一致，能够为企业价值最大化服务，进而降低企业非效率投资。SOE为产权性质，当企业为国有控股时取值为1，否则为0。AGE为企业年龄，等于企业自成立至当年度的年限加1后取自然对数。SIZE为企业规模，等于企业年末总资产加1后取自然对数。LEV为资产负债率，等于企业年末总资产与总负债的比值。ROA为企业盈利能力，等于企业当年度净利润与年末总资产的比值。FCF为自由现金流量。RET为考虑现金红利再投资的股票年度回报率。考虑到企业下一期非效率投资可能受到当期的影响，模型中还控制了企业当期非效率投资变量。

四、实证结果分析

(一)描述性统计

表1报告了主要变量的描述性统计结果。从表1中可以看出，所选样本期间非效率投资的均值为0.090，其中投资不足样本(6159个)要多于投资过度样本(5726个)，与陈运森和谢德仁等(2011)的研究相似[31]。GT_CITY的均值为0.836，反映出截至样本期末，已经有83.6%的城市开通了高铁，这从侧面说明我国高铁建设的速度较快，全国绝大多数地区已享受到高铁出行的便利。其他控制变量与前人研究较为一致，在此不再赘述。

(二)相关性分析

相关性分析测试表明，高铁开通(AFTER)和高铁城市(GT_CITY)与非效率投资(XINVEFF)均在1%的水平上显著负相关(Pearson系数均为-0.041；Spearman系数分别为-0.038和-0.042)，即高铁开通显著降低了企业非效率投资，这与我们的理论分析相符合，也初步验证了假设H1。同时，解释变量与控制变量之间不存在高度的相关关系，VIF检验显示方差膨胀因子的最大值为2.67，远小于10的阈值，说明研究中不存在严重的多重共线性问题。限于篇幅，相关性分析表格未予列示。

表1描述性统计

注：所有连续变量均进行了1%和99%的缩尾处理。

(三)回归分析

首先，我们对模型(1)进行回归，检验高铁开通对企业投资效率的影响，回归结果如表2所示。第(1)列结果显示，AFTER×GT_CITY的估计系数为-0.045，在5%的水平上显著为负，说明高铁开通显著降低了沿线城市企业的非效率投资。进一步，我们将样本区分为投资过度(OVERINV)和投资不足(UNDERINV)两个子样本，重新进行回归分析。在第(2)列中，AFTER×GT_CITY的估计系数为负但不显著；而在第(3)列中，AFTER×GT_CITY的估计系数在5%的水平上显著为负。以上结果表明高铁开通抑制了沿线企业的投资不足，但是对企业过度投资并没有起到显著的影响，假设1被支持。导致企业非效率投资的主要原因在于信息不对称产生的有效市场信息缺乏、融资约束以及人力资本限制。而高铁建设对降低由于地理距离和空间因素产生的信息不对称问题具有明显的效果，高铁建设促进了生产要素的自由流动和商品市场信息的高效传播，为企业寻求有效的投资机会、缓解融资约束以及充分发挥人力资本的作用提供了更多机会，从而对企业的投资不足问题具有明显的抑制效应。

其次，对假设2进行检验，考察高铁开通对企业投资效率的影响在不同区域的差异。按照区域经济发展水平，我们将全样本划分为东部地区和中西部地区两个子样本，回归结果见表3。结果显示，在东部地区样本中，AFTER×GT_CITY的估计系数在第(1)列显著为负，说明高铁开通抑制了东部地区企业的非效率投资；进一步将非效率投资细分为投资过度和投资不足两种情形后发现，AFTER×GT_CITY的估计系数在第(2)列为负但不显著，在第(3)列在1%的水平上显著为负，说明高铁开通对于东部地区的投资不足有显著的抑制作用。在中西部地区样本中，AFTER×GT_CITY的估计系数为负但均不显著，说明高铁开通对中西部地区企业的投资效率并无显著影响。此外，系数差异检验显示，高铁开通对企业投资效率的影响在东部地区和中西部地区两组中存在显著差异。以上结果说明高铁开通对不同区域的影响具有异质性，假设2得到验证。上述实证结果意味着，高铁的“虹吸效应”和“极化效应”在企业投资效率改善上同样存在。高铁开通对投资效率的影响存在区域异质性和空间不平衡：相对于中西部地区，经济发展水平更高的东部地区企业受惠于高铁开通产生的集聚效应更明显。高铁开通带来的要素集聚极大地促进了东部地区资源和市场的互联互通，为东部地区企业获取更广阔的市场投资机会、获得更多要素支撑提供了保障。

表2高铁开通与企业投资效率

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著；所有连续变量均进行了1%和99%的缩尾处理；回归中均采用了基于公司层面的cluster处理，表中括号内为t值。下表同。

再次，对假设3进行检验，考察高铁开通对企业投资效率的影响在不同行业之间的差异。参考潘越等(2015)的研究[33]，将制造业以及信息传输、软件和信息技术服务业定义为创新型行业，其他行业为非创新型行业，并将模型(1)在两个子样本中进行回归，回归结果见表4。结果显示，在创新型行业分组中，AFTER×GT_CITY的估计系数均不显著，说明高铁开通对创新型行业的投资效率无显著影响。在非创新型行业分组中，AFTER×GT_CITY的估计系数在第(4)列显著为负，说明高铁开通抑制了非创新型行业的非效率投资；将非效率投资细分为投资过度和投资不足两种情形后发现，第(5)列AFTER×GT_CITY的估计系数为负但不显著，第(6)列的回归系数在5%的水平上显著为负，说明高铁开通对非创新型行业的投资不足有显著的抑制作用。此外，系数差异检验显示，高铁开通对企业投资效率的影响在创新型行业和非创新型行业两组中存在显著差异。以上结果证实了高铁开通对投资效率的影响存在行业异质性，支持了H3。这意味着，高铁开通为传统行业带来了新的发展机会，对传统行业转型升级和效率提升具有极大的促进作用。

表3高铁开通、区域发展与企业投资效率

表4高铁开通、行业类型与企业投资效率

五、稳健性检验

我们对回归分析进行了多种形式的稳健性检验，具体如下：

第一，对高铁开通变量进行替代指标检验。参考杜兴强和彭妙薇(2017)的研究[9]，我们采用上市公司所在城市当年度开通的高铁及动车组列车的车次数量(GT_NUM)作为是否开通高铁哑变量(AFTER)的替代指标进行稳健性检验。表5报告了稳健性检验的结果，GT_NUM与GT_CITY交乘项的估计系数在第(1)列和第(3)列均在5%的水平上显著为负，说明高铁开通降低了企业的非效率投资，并且主要表现在投资不足上，这进一步支持了本文的研究假设。

第二，采用安慰剂检验(Placebo Test)进行稳健性测试。通过虚拟的“伪高铁开通时点”作为政策冲击时点进行双重差分检验。如果高铁通车事件确实对企业投资效率具有提升作用，那么采用虚拟的“伪高铁通车时点”时应该不能观测到企业投资效率发生显著改变。本文随机选择高铁实际通车年份之前和之后的三年分别作为“伪高铁通车时点”进行检验。表6报告了安慰剂检验的测试结果，采用“伪高铁通车时点”作为事件冲击点之后，AFTER×GT_CITY的估计系数在统计上均不显著，这一结果表明确实是高铁通车促进了沿线城市企业投资效率的增加。

表5替代指标检验：高铁车次数量

第三，为了降低遗漏变量偏误，在模型中新增城市层面的控制变量进行回归。新增的城市层面的控制变量包括：(1)LNGDP代表上市公司所在城市人均GDP水平，采用当地人均GDP取自然对数度量；(2)SECOND代表上市公司所在城市的第二产业占比；(3)THIRD代表上市公司所在城市的第三产业占比；(4)HIGHWAY代表高速公路里程，用上市公司所在地的高速公路里程数④取自然对数度量；(5)RAILWAY代表铁路里程，用上市公司所在地的铁路里程数取自然对数度量；(6)EST代表上市公司所在城市的科学技术支出占GDP的比重。在控制上述城市层面的控制变量之后，本文的研究结论依然成立。限于篇幅，该稳健性检验结果未报告。

第四，为进一步降低横截面异方差问题的干扰，同时进行公司层面和城市层面的Cluster聚类处理，本文的研究结论依然成立。限于篇幅，该稳健性检验结果未报告。

表6安慰剂检验

六、拓展性分析

本文主体部分的检验发现，高铁开通能够显著降低沿线城市企业的非效率投资，特别是对企业投资不足有明显的抑制作用。那么，投资效率的改善是否能够带来企业经营业绩的提升呢？由于投资效率的测度是间接的，如果管理者选择的投资决策对企业绩效产生了正面的促进作用，那无疑证明企业的投资决策是有效率的。因此，在本部分中，我们通过考察高铁开通对沿线城市企业绩效的影响来进一步验证企业的投资效率问题。具体而言，采用双重差分模型检验高铁开通是否真正提升了企业绩效，具体模型如(3)所示：

PERFORMANCEi,t=β0+β1AFTERi,t×GT_CITYi,t+β2AFTERi,t+β3GT_CITYi,t+

βj∑CONTROLSi,t+∑INDUSTRY+∑YEAR+

(3)

式(3)中，β0为截距项，β1～β4为各变量对应的估计系数，为随机扰动项。PERFORMANCE代表企业绩效，采用四种方式衡量：(1)ROA为总资产回报率，等于企业当年净利润除以总资产；(2)ROE为净资产收益率，等于企业当年净利润除以所有者权益；(3)OROA代表营业利润总回报率，等于企业当年营业利润除以总资产；(4)OROE代表营业利润净回报率，等于企业当年营业利润除以所有者权益。AFTER为高铁开通时间变量，GT_CITY代表企业所在城市在样本期间是否开通了高铁，其他控制变量与模型(1)一致。

表7报告了高铁开通对企业绩效的回归结果，主要关注的变量是高铁开通与是否位于高铁沿线城市变量的交乘项(AFTER×GT_CITY)。从第(1)～(4)列可以看出，AFTER×GT_CITY的估计系数至少在10%的水平上显著为正，从而证实了高铁开通显著促进了沿线城市企业的绩效提升。

七、研究结论与启示

交通基础设施建设是经济发展的重要保障，它主要通过优化资源配置和促进信息沟通提高经济发展的效率。已有诸多研究关注了高铁建设的经济效应，但现有研究大多基于宏观视角探讨高铁建设对区域经济增长、产业集聚以及就业拉动等方面的作用，有关高铁开通对微观企业的影响研究较少。本文以中国高铁开通作为准自然实验场景，结合高铁列车运行数据和中国上市公司数据，采用双重差分回归模型实证研究交通基础设施改善对企业投资效率的影响。主要研究结果表明：(1)高铁开通显著降低了沿线城市企业的非效率投资，促进了资源要素的流动和配置，并为企业融资提供了便利，促进了企业投资效率的提升；(2)高铁开通对投资效率的改善主要表现为缓解了投资不足，对过度投资的影响并不显著；(3)高铁开通对企业投资效率的影响存在显著的地理区位异质性和行业异质性：对东部发达地区和非创新型行业的影响更为显著，对中西部地区和创新型行业的影响相对有限；(4)拓展性分析考察了高铁开通对企业绩效的影响，发现高铁开通对企业绩效产生了明显的促进效应，从而进一步证明了高铁开通的经济驱动效应。本文的研究结论在替代指标检验、安慰剂测试以及进一步控制遗漏变量偏误之后依然成立。

表7高铁开通与企业绩效

本文的研究具有重要的理论意义和现实意义。从理论意义上讲，本文基于企业投资视角，发现高铁开通能够通过优化资源配置提升企业投资效率，丰富了有关高铁建设的经济后果领域的研究；同时，也从交通基础设施改善视角拓展了企业投资效率影响因素领域的文献。从现实意义上讲，在国际经济形势日趋复杂的环境下，我国实体经济发展要实现从求速度到重质量的转变，如何抑制企业的非效率投资、提高企业投资效率是促进经济平稳健康发展应思考的重要问题。本文的研究发现，以高铁为代表的交通基础设施改善有助于抑制企业的非效率投资，因此，应当充分发挥高铁对沿线城市企业投资和绩效的拉动作用，以高铁开发为契机推动地区产业结构的升级调整和不断优化；同时，要充分考虑高铁发展对不同区域影响的非均衡性，在高铁线路的规划与设计过程中，更加关注地区之间的联动效应与协调发展。