合福高鐵建設(shè)對(duì)物流企業(yè)績(jī)效的影響
——基于PSM-DID 模型的實(shí)證分析

2023-10-20 04:51:48方厚政

物流科技 2023年21期

郭慶，方厚政

（上海理工大學(xué) 管理學(xué)院，上海 200093）

0 引言

合福高速鐵路北起合肥市，途經(jīng)巢湖市、銅陵市、南陵縣、涇縣、旌德縣、績(jī)溪縣、黃山市、上饒市、南平、寧德市，南至福州市，向北連通北京，向南連通福州，樞紐內(nèi)線路及聯(lián)絡(luò)線全長(zhǎng)76.926 千米，是著眼于國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的全局，提高運(yùn)輸服務(wù)質(zhì)量，優(yōu)化完善東部地區(qū)鐵路網(wǎng)絡(luò)，促進(jìn)沿線旅游資源開(kāi)發(fā)的重要戰(zhàn)略，同時(shí)也促進(jìn)了當(dāng)?shù)匚锪髌髽I(yè)的快速發(fā)展，對(duì)當(dāng)?shù)匚锪髌髽I(yè)起到了不可忽視的作用。

目前已有許多學(xué)者針對(duì)鐵路建設(shè)對(duì)物流發(fā)展的影響展開(kāi)大量的研究。張穎和張宏偉[1]認(rèn)為鐵路建設(shè)有利于改革鐵路價(jià)格體系，延長(zhǎng)物流增值鏈；張世琪和郭健全[2]認(rèn)為基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)是促進(jìn)物流發(fā)展的重要舉措，在促進(jìn)沿線地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)，也能對(duì)當(dāng)?shù)氐奈锪餍袠I(yè)起到一定的積極作用；鄧運(yùn)成等[3]認(rèn)為鐵路建設(shè)是推動(dòng)現(xiàn)代物流發(fā)展的重要措施，大力加強(qiáng)鐵路設(shè)施建設(shè)，是提升整體運(yùn)輸能力的必要舉措；宋宗友[4]認(rèn)為物流企業(yè)的快速發(fā)展以及國(guó)家經(jīng)濟(jì)的發(fā)展對(duì)物流需求的大幅提高，對(duì)鐵路設(shè)施也同樣提出了一定的需求，鐵路建設(shè)有利于提供和享用更高質(zhì)量的物流服務(wù)；賈蘇絨[5]通過(guò)對(duì)西部鐵路的建設(shè)與西安經(jīng)濟(jì)的分析，認(rèn)為西部鐵路建設(shè)利于西安經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，尤其對(duì)西安的物流運(yùn)輸能力起到極大的促進(jìn)作用；吳奎等[6]通過(guò)分析西南地區(qū)鐵路物流組織，從供應(yīng)鏈的角度探討了鐵路建設(shè)對(duì)智慧物流做出的貢獻(xiàn)，為智能化物流提供了技術(shù)支撐；汪恭書(shū)等[7]認(rèn)為川藏鐵路的建設(shè)能極大豐富現(xiàn)有物流體系，對(duì)提升國(guó)家鐵路運(yùn)輸能力起到重要的作用；劉瑛[8]認(rèn)為國(guó)家之間密切的經(jīng)濟(jì)交流促使物流產(chǎn)業(yè)快速轉(zhuǎn)型升級(jí)，以“坦贊鐵路”為例，鐵路建設(shè)促使了經(jīng)濟(jì)發(fā)展，而經(jīng)濟(jì)的發(fā)展促使周邊地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展。

基于對(duì)上述文獻(xiàn)的分析，大多數(shù)學(xué)者認(rèn)為鐵路建設(shè)有利于物流行業(yè)的發(fā)展。而鮮有文獻(xiàn)對(duì)“合福高鐵”的建設(shè)進(jìn)行研究，且現(xiàn)有文獻(xiàn)使用的研究方法較為單一。因此，本文以“合福高鐵”的建設(shè)為背景進(jìn)行準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，以在高鐵途徑城市的物流企業(yè)為樣本，運(yùn)用傾向得分匹配以及雙重差分法進(jìn)行實(shí)證分析，以此探討該建設(shè)對(duì)物流企業(yè)的影響。

1 研究假設(shè)與研究意義

1.1 研究假設(shè)。合福高鐵的建設(shè)拓展豐富了沿海地區(qū)的鐵路基礎(chǔ)設(shè)施，完善東部地區(qū)鐵路網(wǎng)結(jié)構(gòu)，極大促進(jìn)了周邊地區(qū)的物流發(fā)展，提升了物流運(yùn)輸能力，提高了運(yùn)輸服務(wù)質(zhì)量，減輕了物流運(yùn)輸成本并且還帶動(dòng)了沿線資源的開(kāi)發(fā)，從各個(gè)角度分析都極其利于周邊地區(qū)的發(fā)展。張大為[9]以高鐵建設(shè)為背景，將西南地區(qū)作為研究對(duì)象，通過(guò)對(duì)西南地區(qū)建設(shè)高鐵前后的物流特征的變化，研究證實(shí)高鐵的建設(shè)對(duì)地區(qū)物流發(fā)展起到了顯著的促進(jìn)作用。王成林[10]等通過(guò)分析高鐵快運(yùn)車站現(xiàn)狀，認(rèn)為高鐵建設(shè)能提升快運(yùn)車站物流效率，提高貨運(yùn)效益，加快物流發(fā)展，提升地區(qū)物流運(yùn)輸能力。因此，基于上述分析，提出如下假設(shè)：合福高鐵建設(shè)能促進(jìn)物流企業(yè)的經(jīng)營(yíng)績(jī)效。

1.2 研究設(shè)計(jì)。本文運(yùn)用傾向得分匹配—雙重差分模型實(shí)證研究合福高鐵建設(shè)對(duì)物流企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響。由于高鐵建設(shè)完成于2016 年，因此本文將2017 年作為時(shí)間點(diǎn)，以在7 個(gè)市內(nèi)注冊(cè)的23 家物流企業(yè)樣本為處理組，樣本期為2013—2021 年，將安徽、福建省內(nèi)其他物流企業(yè)為對(duì)照組，以此作為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)進(jìn)行實(shí)證分析。企業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)直接下載于Wind 數(shù)據(jù)庫(kù)，并進(jìn)行以下處理：（1）剔除不符合會(huì)計(jì)準(zhǔn)則的數(shù)據(jù)；（2）對(duì)所有變量進(jìn)行上下1%的winsorize 處理，最終得到368 條數(shù)據(jù)。

1.3 模型設(shè)計(jì)。本文采用雙重差分模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，模型設(shè)計(jì)如下：

其中：Yit為被解釋變量，表示第i 個(gè)企業(yè)第t 年的經(jīng)營(yíng)績(jī)效。Treati區(qū)分實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組，時(shí)間在合福高鐵建設(shè)后，則Treati=1，否則Treati=0。Controlsi為控制變量，控制變量為企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、企業(yè)年齡、企業(yè)規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率，εit為模型的隨機(jī)干擾項(xiàng)。其中：βi為個(gè)體固定效應(yīng)，βt為時(shí)間固定效應(yīng)，βk為各控制變量效應(yīng)。β1的系數(shù)結(jié)果則反映了合福高鐵建設(shè)對(duì)物流企業(yè)績(jī)效的影響。

1.4 主要變量及其定義。被解釋變量：本文被解釋變量為企業(yè)績(jī)效，參考李維安等[11]的做法，將凈資產(chǎn)收益率作為衡量企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的指標(biāo)。

解釋變量：本文定義企業(yè)注冊(cè)地址是否在安福高鐵經(jīng)過(guò)的7 個(gè)城市的處理變量為T(mén)reat 和安福高鐵建設(shè)的時(shí)間Year 二值的虛擬變量，若在2017 年之后企業(yè)注冊(cè)的地址在7 個(gè)城市中，在則Treat*Year 取值為1，否則為0。

控制變量：參照謝林海[12]的做法，本文采取的控制變量有企業(yè)年齡、企業(yè)規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率以企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)變量定義如表1 所示。

表1 變量定義

2 實(shí)證分析

2.1 描述性統(tǒng)計(jì)。表2 為樣本傾向得分匹配后的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。從表2 可知，截至2021 年，企業(yè)成立時(shí)間最短為7 年，最長(zhǎng)為34 年，企業(yè)成立時(shí)間的差異較大；企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率最小值為0.024 4，最大值為1.933，說(shuō)明企業(yè)之間的資產(chǎn)結(jié)構(gòu)以及負(fù)債能力有所差異；企業(yè)規(guī)模的最小值為18.88，最大值為24.77，說(shuō)明物流企業(yè)的規(guī)模差異性較小；企業(yè)的資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率最小值為0.004 96，最大值為2.472，說(shuō)明物流企業(yè)的資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率的差異較大，這也從側(cè)面反映出l 企業(yè)的資產(chǎn)結(jié)構(gòu)以及資產(chǎn)的流動(dòng)性；凈資產(chǎn)收益率的最小值為0，最大值為6.234，以此可以看出物流企業(yè)的經(jīng)營(yíng)績(jī)效波動(dòng)性較大。

表2 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)

2.2 回歸結(jié)果分析。表3 為驗(yàn)證安福高鐵的建設(shè)對(duì)周邊物流企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效影響的實(shí)證結(jié)果。表3 列（1）基本回歸模型為安福高鐵建設(shè)之后周邊物流企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的回歸結(jié)果，Treati系數(shù)為0.624，且通過(guò)1%水平上顯著性檢驗(yàn)。表3 列（2）為在建設(shè)安福高鐵之前周邊物流企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的回歸結(jié)果，Treati的系數(shù)為0.338，通過(guò)5%水平上顯著性檢驗(yàn)。列（1）Treati的系數(shù)相較于列（2）有所上升，因此初步驗(yàn)證了安福高鐵的建設(shè)能促進(jìn)周邊物流企業(yè)的經(jīng)營(yíng)績(jī)效，從而驗(yàn)證了假設(shè)。列（3）中采用的是雙重差分模型，更進(jìn)一步準(zhǔn)確地探討周邊物流企業(yè)在高鐵建設(shè)前后經(jīng)營(yíng)績(jī)效的變化，采用雙重差分模型能有效的避免內(nèi)生性對(duì)結(jié)果的干擾。

表3 合福高鐵建設(shè)對(duì)物流企業(yè)績(jī)效的影響

為研究高鐵建設(shè)前后物流企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的變化，引入虛擬變量Treati與時(shí)間變量Yeari，并建立交互項(xiàng)Treati*Yeari，此交互項(xiàng)的系數(shù)則表示了高鐵建設(shè)對(duì)物流企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響，如果系數(shù)為正，則表示該建設(shè)促進(jìn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效，如果系數(shù)為負(fù)，則表示抑制當(dāng)?shù)匚锪髌髽I(yè)的經(jīng)營(yíng)績(jī)效。如表3 所示，該交互項(xiàng)的系數(shù)為0.534，且在5%的水平上顯著，因此再次驗(yàn)證了本文假設(shè)，即安福高鐵的建設(shè)有利于當(dāng)?shù)匚锪髌髽I(yè)的發(fā)展，對(duì)物流企業(yè)的經(jīng)營(yíng)績(jī)效具有極大的推動(dòng)作用。

3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)結(jié)果的穩(wěn)健性，又分別采用以下匹配方法對(duì)樣本進(jìn)行匹配，匹配之后再次對(duì)樣本進(jìn)行雙重差分，結(jié)果如表4 所示。表4 顯示，更換匹配方法之后的雙重差分回歸模型與表3 的回歸結(jié)果相差不大，由此可以表明該結(jié)果是穩(wěn)健的，因此更加驗(yàn)證了本文的假設(shè)。

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

4 結(jié)論與建議

本文通過(guò)以在合肥、銅陵、黃山、上饒、南平、寧德、福州這7 個(gè)城市注冊(cè)的23 家物流企業(yè)2013—2021年的數(shù)據(jù)為處理組，安徽、福建省內(nèi)其他物流企業(yè)為對(duì)照組進(jìn)行傾向得分匹配，以合福高鐵通道的建設(shè)背景為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)運(yùn)用及雙重差分法，實(shí)證檢驗(yàn)合福高鐵的建設(shè)對(duì)物流企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的影響。結(jié)果表明：合福高鐵的建設(shè)能提升周邊物流企業(yè)的經(jīng)營(yíng)績(jī)效，促進(jìn)周邊物流企業(yè)的發(fā)展。

物流企業(yè)的發(fā)展離不開(kāi)成熟的交通網(wǎng)絡(luò)，而高速鐵路的發(fā)展是交通網(wǎng)絡(luò)的重要組成部分。高速鐵路能克服惡劣的地理?xiàng)l件，使得區(qū)域之間能夠享受更快速、更高效、更高質(zhì)量的物流服務(wù)。安福高鐵的建立豐富了交通網(wǎng)絡(luò)，提高了交通網(wǎng)絡(luò)的密度，加速了物流的傳輸度。該建設(shè)也同時(shí)促進(jìn)了周邊物流企業(yè)的發(fā)展，提高了安徽至福建一帶沿海地區(qū)的物流速度，進(jìn)而推動(dòng)了沿海地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。