“一带一路”倡议与企业跨区域并购_吴育辉

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第２６卷第１期管理科学学报Ｖｏｌ．２６Ｎｏ．１２０２３年１月ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴＳＣＩＥＮＣＥＳＩＮＣＨＩＮＡＪａｎ．２０２３ｄｏｉ：１０．１９９２０／ｊ．ｃｎｋｉ．ｊｍｓｃ．２０２３．０１．００４“一带一路”倡议与企业跨区域并购①吴育辉，刘晓玲，吴世农（厦门大学管理学院，厦门３６１００５）摘要：十九大将推进“一带一路”建设等内容写入党章，充分体现了国家对“一带一路”建设的重视程度．由于不同的功能和作用，“一带一路”重点省份对倡议实施负有更大的责任和义务，同时也享有更多的政策优惠和资源倾斜，形成不同省份之间比较优势的外生差异．以公司并购决策作为获取比较优势的工具，本文考察“一带一路”倡议对公司跨区域并购决策的影响．研究发现由“一带一路”倡议实施带来的比较优势提高了重点省份公司作为并购目标方的吸引力．机制检验表明“一带一路”倡议显著提高了重点省份公司的融资能力和对外直接投资水平，当地具有这些比较优势的公司被其他省份公司并购的可能性显著提高，并且并购后公司的融资和“走出去”能力显著提升．进一步研究发现目标方比较优势对于融资约束程度较高以及全要素生产率较低的收购方具有更强的吸引力．本文研究结果为拓展企业边界来获取政策优惠和资源支持的并购决策提供了新的理解，对评价“一带一路”倡议的实施效果及其后续改革具有一定的启示意义．关键词：“一带一路”倡议；比较优势；融资；对外直接投资；跨区域并购中图分类号：Ｆ２７６．６文献标识码：Ａ文章编号：１００７－９８０７（２０２３）０１－００５５－２８０引言主要关注“一带一路”倡议对沿线国家直接投资等的影响②，忽略了国内不同地区政策效应差异“一带一路”倡议是通过探索与新的合作伙对企业行为决策的影响．本文通过考察重点省份伴进行国际经济合作的一种新模式．２０１５年３月，与非重点省份之间的政策支持差异如何影响公司由国务院批准，协同其他部门共同制定“一带一的跨区域并购决策来弥补这一研究空缺，而且，对路”的详细规划，发布了《推动共建丝绸之路经济于深入理解“一带一路”倡议的实施效果以及推带和２１世纪海上丝绸之路的愿景与行动》（下称进“一带一路”倡议的后续改革具有重要的启示《愿景与行动》）．依据不同省份的经济功能和作意义．用，政府确定了１８个“一带一路”重点省份，对倡大量研究讨论了公司的并购动机并基于协同议实施负有更大的责任和义务，同时也享有更多利得（ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｇａｉｎｓ）的不同来源提供了解［３，４］的政策优惠和资源倾斜，形成不同省份之间比较释．这类文献认为协同效应主要来源于收购优势的外生差异．这为公司利用跨区域并购决策方相对于目标方的比较优势．然而，一些并购实获取比较优势提供了机会和条件．然而，已有研究践，例如反向并购和税负倒置，表明目标方相对于①收稿日期：２０２０－０９－１４；修订日期：２０２１－０９－２８．基金项目：国家自然科学基金资助重大项目（７１７９０６０１）．作者简介：吴育辉（１９７８—），男，福建泉州人，博士，教授，博士生导师．Ｅｍａｉｌ：ｗｕｙｕｈｕｉ＠ｘｍｕ．ｅｄｕ．ｃｎ［１］［２］②已有研究考察了中国与“一带一路”沿线国家之间的制度、文化差异对企业国际经营方式选择的影响．吕越等考察了“一带一路”倡议实施对中国企业对外绿地投资的影响．但这些研究主要考察“一带一路”倡议对其沿线国家的影响，并没有考察中国国内各区域由于政策效应差异对企业行为决策的影响．

1—５６—管理科学学报２０２３年１月收购方的比较优势也可以创造协同效应．收购方额）的比例提高０．００４０（０．００６５）．并且，这一影可以通过并购税率较低国家的目标方或者上市公响在经济上具有显著意义，相对于其样本均值，其司以获取这些目标公司的税收或者融资比较优增加了１９．９０％（２１．４５％）．本文进一步考察了这势．最近，已有研究从目标方的比较优势视角为这一结果是由收购方的推动效应还是由目标方的拉类并购实践提供了经验证据，发现目标公司由银动效应所驱动．研究结果表明目标方所在省份的［５］行管制放松带来的融资比较优势以及最低工政策比较优势可以显著吸引收购方的并购活动，［６］资制度带来的劳动力成本比较优势能够提高拉动效应占据主导．公司作为并购目标方的吸引力．本文预期由“一本文考察上市公司更倾向于并购位于“一带一带一路”倡议带来的政策支持比较优势可以提高路”倡议重点省份目标公司的经济驱动力．第一，“一重点省份企业作为并购目标方的吸引力并创造协带一路”倡议的合作重点之一是资金融通，旨在促进同效应．金融机构通过多样化的金融工具为“一带一路”倡议然而，实证考察目标方的比较优势是否以及重点省份公司提供资金支持，有助于增加企业信贷［９，１０］如何创造协同效应存在困难与挑战．第一，由于目融资，缓解企业融资约束．第二，“一带一路”倡标方公司多为非上市公司，相关财务和非财务特议提出有助于降低企业对外直接投资面临的风［２，１１］征并非公开可得，导致难以直接测度目标公司的险，进而提高企业对外投资水平．因此，本文优势特征．第二，收购方和目标方的优势特征均可通过三个步骤来考察“一带一路”倡议基于以上以创造协同效应③，分离和识别目标方的比较优比较优势促进企业跨区域并购的影响机制．首先，势具有一定的挑战．本文利用“一带一路”倡议以考察“一带一路”倡议对公司融资能力及对外直及上市公司发起的并购交易构建收购方与目标方接投资水平的影响以检验“一带一路”倡议能否省份配对样本来克服以上困难与挑战．第一，本文使重点省份产生比较优势；然后，考察由“一带一将目标公司的比较优势汇总到其所在省份，从总路”倡议带来的重点省份比较优势是否能够提高体层面上来构建目标方的比较优势变量．第二，借当地企业作为并购目标方的吸引力；最后，考察公助“一带一路”倡议提出带来的各省比较优势在司并购后融资能力和对外直接投资水平的变化来横截面和时间序列上的显著差异，使用重点省份检验收购方是否通过并购获取了“一带一路”倡和非重点省份之间政策支持和资源倾斜程度的差议重点省份的相关比较优势．研究结果表明“一异来识别重点省份目标方的政策支持优势．带一路”倡议显著提高了重点省份公司的融资能本文使用２０１１年～２０１８年跨省并购的收购力和对外直接投资水平，当地具有这些比较优势方省份—目标方省份—年度观测值，构建双重差的公司被其他省份公司并购的可能性显著提高，分（ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ⁃ｉｎ⁃ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ，ＤＩＤ）模型考察“一带并且并购后公司的融资和对外直接投资能力显著一路”倡议提出对企业跨区域并购决策的影响．提升．在控制了一系列省级层面特征（如可能与该地区在有效的股票市场中，收购公司交易公告日被选为重点省份相关的目标方增长机会和可得性的市场价值变化可以解释为由并购带来的预期协［１２］等）、配对省份差异（如经济发展水平、公司税率同利得．为了进一步验证“一带一路”倡议重差异等）以及固定效应后，发现当收购方所在省点省份公司的融资比较优势，本文考察了目标方份为非重点省份，而目标方所在省份为“一带一相对于收购方的比较优势对收购公司在并购公告路”倡议重点省份时，收购方对该重点省份公司日累计超额回报率（ＣＡＲ）的影响．与预期一致，研的并购数量占其并购总数量（金额占其并购总金究结果表明对于收购方而言，当目标方所在省份［７］③以并购中的融资效率利得为例，Ｅｒｅｌ等以欧洲并购为样本，发现收购方通过自身融资优势可以缓解目标公司的融资约束，进而创造［８］协同效应．Ｌｉａｏ研究发现在被融资能力较强的公司并购之后，目标公司的债务、权益融资以及资本支出均有所提高．相反，Ｃｏｒｎａｇｇｉａ［５］和Ｌｉ从目标方融资优势视角，研究发现由目标公司银行贷款可获得性提高带来的融资优势也可以产生并购协同效应．

2第１期吴育辉等：“一带一路”倡议与企业跨区域并购—５７—［１９］［２０］为“一带一路”倡议重点省份时，市场参与者做出资效率以及并购决策等．已有研究主要关了更积极的市场反应．本文利用收购方的融资约注两类政府干预的政策效果．一类是基于产业的束和全要素生产率在横截面上的差异来进一步证项目（Ｉｎｄｕｓｔｒｙ⁃ＢａｓｅｄＰｒｏｇｒａｍ），已有研究考察了实目标方的融资和“走出去”优势是并购流向“一产业政策造成的不同行业之间的政策支持差异对［２１］带一路”倡议重点省份的关键驱动力．研究结果企业跨行业并购行为的影响．另一类是基于地表明目标方所在省份由“一带一路”倡议重点省区的项目（Ｐｌａｃｅ⁃ＢａｓｅｄＰｒｏｇｒａｍ），以开发区设立份带来的融资和对外直接投资优势对融资约束程为例，已有研究考察了这类政策对地区制造业升［２２，２３］度较高以及开拓国外市场存在困难的全要素生产级和产业结构调整、企业规模成长和生产［２４，２５］率较低的收购方具有更显著的吸引力．率、资本投资、就业、产出、生产率、工资和企［２６］［２７］最后，本文进行了一系列稳健性检验来加强业数量以及并购行为等的影响．与这些基基本研究发现的可靠性．第一，使用中国古代“丝于地区的政策类似，“一带一路”倡议通过确定重绸之路”线路作为“一带一路”重点省份的工具变点省份与非重点省份导致不同省份之间的比较优量来缓解处理组选择可能受到的内生性偏误的干势形成外生差异，研究发现为基于地区的政府干扰．第二，使用双重差分方法进行估计需要满足平预政策的实施效果提供了补充的证据．［１３］第三，本文贡献于公司并购动机和后果的相行趋势假定，依据Ｒｏｂｅｒｔｓ和Ｗｈｉｔｅｄ的建议，执行了相应的测试来检验平行趋势假定．第三，为了关研究．已有研究表明不同来源的协同利得是公［４］排除省份之间差异以及潜在替代性解释对基本研司进行并购的主要动机．这类文献的主要观点究发现的干扰，使用虚拟的“一带一路”倡议提出认为当收购方拥有目标方缺少的有价值的财务特时间和随机选择的收购方和目标方进行安慰剂对征时，就会产生协同效应．然而，最近的研究表明［５，２８］照测试．以上研究结果进一步加强了本文基本研目标方的财务特征也可以创造协同效应．本究结果的稳健性和可靠性．文通过考察目标方的比较优势创造的并购协同效本文的主要贡献包括以下几个方面：第一，补应，从政策实施效果的区域差异视角为这类文献充了“一带一路”倡议实施效果的相关文献．最近打开了一个新颖且重要的研究维度．研究结果为的研究以“一带一路”倡议提出为准自然实验，考拓展企业边界来获取比较优势的公司决策提供了察了其对沿线国家人员流动性［１４］、经济社会发展新的理解，有助于政策制定者和利益相关者更好水平［１５］以及全球价值链分工地位［１６］等的影响．地理解类似的公司并购行为，如反向并购和税负然而，这些研究主要关注“一带一路”倡议对其沿倒置的动机和后果．同时，本研究发现为公司获取线国家的影响，并没有考察中国国内各区域之间政策优惠和资源支持的决策制定提供了理论依据由于政策效应差异对企业决策行为的影响．少数和经验支持．研究考察了“一带一路”倡议对国内企业投资决［１７］［９，１０］［１８］策、融资约束以及转型升级等的影响．１制度背景、文献回顾与理论分析与这些研究视角不同，本文考察公司如何通过并购决策来充分利用重点省份政策支持和资源倾斜１．１制度背景带来的比较优势．研究结果表明公司可以通过并为了面对复苏乏力的全球经济形势，中国政购重点省份的公司来获取优惠的融资和对外直接府在最近几年制定了不同的对外贸易政策和跨国投资的相关政策支持，从区域竞争环境差异视角协议．其中之一是复兴古代丝绸之路，建立丝绸之为“一带一路”倡议的实施效果提供了一定的参路经济带，通过中亚和西亚连接中国大陆和欧洲，考意义．以及２１世纪海上丝绸之路，通过海路到达非洲和第二，丰富了政府干预政策对公司行为决策欧洲，连接中国和东南亚．影响的相关研究．已有研究表明政府干预会影响２０１３年９月在访问哈萨克斯坦期间，国家主资源要素的配置，进而影响公司的资本投向和投席习近平提出“丝绸之路经济带”，旨在促进中国

3—５８—管理科学学报２０２３年１月与中亚地区通过陆上交通网络的商业活动．２０１３年和实施方案等．新疆、青海、甘肃、陕西、宁夏、内蒙１０月，习近平主席访问印度尼西亚时提出建立亚古、黑龙江、福建、广东、湖南和江西等省市出台总洲基础设施投资银行以及“２１世纪海上丝绸之体规划／实施方案／建设方案／行动计划等；甘肃、路”，旨在使中国沿着海上航线发展与多个国家重庆、广西、上海、广东、浙江和海南等省市列入的经济合作关系，包括东南亚、南亚和非洲．这些“十三五”规划．战略愿景后来被概括为“一带一路”，并且在国际１．２文献回顾与理论分析上产生了广泛的关注和争议．２０１３年１１月，这一１．２．１公司并购动机及后果研究倡议被写入全面改革蓝图，作为２０２０年前优先实公司为什么会进行并购？大量研究讨论了这施的关键政策之一．２０１５年３月，由国务院批准，一问题并基于协同利得的不同来源提供了解释．协同其他部门共同制定了“一带一路”的详细规最近的研究尤其关注并购在产品市场、劳动力市划，发布了《推动共建丝绸之路经济带和２１世纪场以及融资效率等方面的协同利得．已有研究认海上丝绸之路的愿景与行动》．之后，十九大将推为产品市场协同效应是并购的关键驱动力之一．进“一带一路”建设等内容写入党章，这充分体现一方面，如果相似行业中规模较大的公司进行合了国家对“一带一路”建设的重视程度．并，公司能够就其产品向客户收取更高的价格，或在地理上，“一带”，指的是“丝绸之路经济者降低向其供应商提供原材料的价格．相关研究带”，主要位于陆地，包括三个走向，从中国出发，依赖于特定行业中收购方收取产品价格的变化推一是经中亚、俄罗斯到达欧洲；二是经中亚、西亚断市场势力来考察并购的竞争效应．比如，Ｋｉｍ和［２９］至波斯湾、地中海；三是中国到东南亚、南亚、印度Ｓｉｎｇａｌ表明相对于其他航线，受并购影响航线洋．“一路”，指的是“２１世纪海上丝绸之路”，重的票价显著提高．另一方面，当并购双方拥有互补点方向是两条，一是从中国沿海港口经过南海到资产时，能够创造新产品并将其与竞争对手区分［３０］印度洋，延伸至欧洲；二是从中国沿海港口经过南开．Ｒｈｏｄｅｓ⁃Ｋｒｏｐｆ和Ｒｏｂｉｎｓｏｎ理论上表明并购海到南太平洋．“一带一路”发展规划至少涉及双方的相似性和资产互补性是并购的动机之一，［３１］６０个国家，占世界人口的６４％，全球ＧＤＰ的Ｈｏｂｅｒｇ和Ｐｈｉｌｌｉｐｓ使用文本分析方法为这一理３０％．“一带”主要依赖于线路上作为支柱和经济论预测提供了经验证据．［３２］贸易区域的主要城市作为平台来构建一个新的欧关于劳动力市场的协同利得，Ｔｉａｎ和Ｗａｎｇ亚大陆桥以及中蒙俄、中国—中亚—西亚和中南考察目标公司工会的影响．利用工会投票的断点半岛经济走廊．“一路”主要依赖于主要港口来共回归设计，他们研究发现以微弱优势通过工会组同建立畅通无阻、安全和有效的物流路线．织投票的目标公司不太可能收到收购要约，即员２０１５年３月发布的《推动共建丝绸之路经济工议价能力较强的公司被并购的可能性较低．［３３］带和２１世纪海上丝绸之路的愿景与行动》作为Ｊｏｈｎ等关注美国州层面的劳动保护及其对并中央政府出台的第一份“一带一路”顶层设计文购回报率的影响．研究发现位于劳动保护较弱州件，依据不同省市具有的不同经济功能和作用，确的标的公司，其并购公告回报率更高．同时，收购定了１８个“一带一路”重点省份，包括新疆、陕公司的回报率也相应提高，表明在涉及位于员工西、甘肃、宁夏、青海、内蒙古西北６省；黑龙江、吉保护较弱州标的公司的并购交易中，协同利得更［３４］林、辽宁东北３省；广西、云南、西藏西南３省；上高．Ｄｅｓｓａｉｎｔ等通过跨国研究发现在员工保护海、福建、广东、浙江、海南５省以及内陆地区重较强的国家，由于劳动力重构成本更高，导致其并庆．２０１５年以来，这些重点省份在政府工作报告购活动和回报率均有所下降，表明劳动力重构是或高层会议中明确了各自在“一带一路”倡议中并购的关键驱动力之一，并会影响并购的协同利的定位及发展重点．随后，各省相继制定了本省对得．最近，已有研究发现人力资本也是并购及其协［３５，３６］接“一带一路”倡议相关举措，其中西北６省以及同利得的重要影响因素之一．［３７］福建、广东和黑龙江等重点省份均出台专项规划关于并购的融资协同效应，Ｌｅｗｅｌｌｅｎ开创

4第１期吴育辉等：“一带一路”倡议与企业跨区域并购—５９—［３８］性地提出并购纯粹性的融资动机．Ｇｒｅｅｎｅ表明地、时间及人力资源等，使其在政策沟通、设施联如果目标公司的财务状况受到限制，其在融资方通、贸易畅通、资金融通以及民心相通等“一带一［３９］面更依赖于收购方．Ａｌｍｅｉｄａ等发展并检验了路”倡议合作重点中形成比较优势．“流动性并购”模型，即融资困难的公司被流动性其中，一个重要的维度是“一带一路”倡议坚较强的公司并购．这些并购可以向那些本可能被持以企业为主体和市场化运作，为企业发展提供［７］清算的公司重新配置流动性．Ｅｒｅｌ等以欧洲并了广泛的资金来源，包括传统的国际金融机构、政购为样本，发现收购方通过缓解目标公司的融资策性金融机构、商业银行、专项投资资金以及新兴［８］约束创造了协同效应．Ｌｉａｏ研究发现在被并购多边开发金融机构等．这些金融机构通过银团贷之后，目标公司的债务、权益融资以及资本支出均款、产业基金、对外承包工程贷款、互惠贷款等多［５］有所提高．Ｃｏｒｎａｇｇｉａ和Ｌｉ从目标方融资优势视样化的金融工具为“一带一路”倡议重点省份公角，考察了由目标公司银行贷款可获得性提高带司提供了资金支持，有助于增加企业信贷融资，缓［９，１０］来的融资优势产生的并购协同效应．解企业融资约束，使重点省份的企业形成融１．２．２比较优势来源及后果研究资的比较优势；另一个重要的维度体现在“一带比较优势是国际贸易以及跨国并购的重要决定一路”倡议旨在通过加强交通、能源和网络等基因素，其并不是一种静态现象．由于制度等的变化，础设施的互联互通建设以及相关政策支持，例如［４０，４１］［４２－４４］例如，金融发展、契约执行的安全性以政府补助和税收优惠等，降低企业对外直接投资［４５］面临的风险，提高企业对外投资水平［２，１１］，使重及劳动力市场的灵活性等，比较优势将随时间［４６］点省份的企业形成“走出去”的比较优势．发生变化．一系列研究认为比较优势来源于国［４０］［４１］Ｎｅａｒｙ［４７］通过理论分析和实证检验表明并购家和行业特征的交互作用．Ｂｅｃｋ和Ｍａｎｏｖａ通过交乘国家层面的信贷可获得性指标与行业层可以作为收购公司获取目标方比较优势的工具，面的外部资本依赖指标，发现金融发展较好的国比如，公司的税负倒置．在这些交易中，收购方购家向严重依赖外部融资的行业出口更多产品．类买注册地位于公司税率较低国家的目标方公司，似地，一些研究表明法治更完善的国家会向那些并将合并后的公司总部设立在目标方所在国家，更可能受到敲竹杠问题或者其他制度摩擦的行业收购方就可以享有来自目标方税收比较优势产生出口更多产品［４２－４４］．Ｃｕñａｔ和Ｍｅｌｉｔｚ［４５］进一步证的税收节约．Ｃｏｒｎａｇｇｉａ和Ｌｉ［５］研究发现收购方通明，拥有灵活劳动力市场的国家促进了向更不稳过并购银行管制放松地区的目标公司可以充分利定行业的出口，这些行业从能够定期调整就业幅用目标方的融资优势增加融资，降低融资成本．同度中受益最大．样，本文认为公司可以通过并购注册地位于“一按照经典的比较优势理论，如果没有政府或带一路”倡议重点省份的目标公司，利用当地的其他人为因素干预，各地区的产业分工结构由其政策优惠和资源倾斜来增加外部融资、降低融资要素禀赋决定．在中国，政府以各种形式掌握着不成本以及提高对外投资水平．同的社会资源，并通过政府干预这只“有形之手”影响资源要素的配置，其典型形式包括基于产业２研究设计的政策以及基于地区的政策．产业政策往往会导致不同行业之间政策支持力度的差异，使一些行２．１样本选择与关键变量［２１］业的发展具有比较优势．类似地，基于地区的本文以２０１１年—２０１８年上市公司的并购事政策会使中国不同地区之间由于政策优惠和资源件为初始研究样本，并按照如下标准对初始样本倾斜存在比较优势的差异，例如，“一带一路”倡进行筛选：１）选择收购方为上市公司的并购事议，相比于非重点省份，“一带一路”重点省份对件；２）删除收购方或目标方属于金融、保险行业倡议的实施承担更大的责任和义务，同时也享有的并购事件；３）删除交易未成功的并购事件；４）更多的政策优惠和资源倾斜，包括财政、资金、土删除并购交易属于关联并购的并购事件；５）删除

5—６０—管理科学学报２０２３年１月并购类型为资产剥离、资产置换以及债务重组的额Ｖｏｌ（亿元），并报告了每个省跨省并购交易的并购事件．除了交易价值、公告日期和其他与交易总数量ＣＮｕｍ和总金额ＣＶｏｌ以及跨省并购的数相关的特征以外，手工整理了收购方和目标方所量占比ＣＮｕｍ（％）和金额占比ＣＶｏｌ（％）．由表１在省份的相关数据．并购交易数据和上市公司财务可知，公司积极进行跨省并购．收购方所在省跨省数据来自于深圳国泰安信息技术有限公司（ＣＳ⁃并购数量（金额）占比的最小值为３９％（５２％），ＭＡＲ），省份ＧＤＰ和失业率相关数据来自国家统计目标方所在省并购数量（金额）占比的最小值为局数据库（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｓｔａｔｓ．ｇｏｖ．ｃｎ／ｔｊｓｊ／）．４３％（２９％）．平均而言，对于收购方，跨省并购数表１分别从收购方和目标方视角报告了样本量（金额）占比为６９％（７９％），对于目标方为期间每个省并购交易的总数量Ｎｕｍ（次）和总金６５％（７８％）．表１各省总体及跨省并购数量和金额Ｔａｂｌｅ１Ｎｕｍｂｅｒａｎｄｖｏｌｕｍｅｏｆａｌｌａｎｄｃｒｏｓｓ⁃ｐｒｏｖｉｎｃｅｍｅｒｇｅｒｓａｎｄａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｓ收购方目标方省份Ｖｏｌ／ＣＶｏｌ／ＣＮｕｍ／ＣＶｏｌ／Ｖｏｌ／ＣＶｏｌ／ＣＮｕｍ／ＣＶｏｌ／ＮｕｍＣＮｕｍＮｕｍＣＮｕｍ（亿元）（亿元）％％（亿元）（亿元）％％安徽１４７３７８．００９２２６６．００６３７０１４９３３３．００９４２２１．００６３６６北京６７２４７５０．００４５９３８１０．００６８８０６２０３３１０．００４０７２３７０．００６６７２福建２２４７１６．００１６８６０６．００７５８５１４２４３４．００８６３２４．００６１７５甘肃６０１３１．００４６１１５．００７７８８２６５６．８０１２４１．３０４６７３广东１０８８４８１０．００６０８２５２０．００５６５２８３９４３２０．００３５９２０３０．００４３４７广西５５２８７．００３７２４６．００６７８６５２１１６．００３４７５．１０６５６５贵州４５５４１．００２５３７１．００５６６９６６３６８．００４６１９８．００７０５４海南３２１６１．００２８１５９．００８８９９３７９１．９０３３８９．８０８９９８河北５６１９１．００３９１６９．００７０８８９６２９４．００７９２７２．００８２９３河南１３６３７６．００８１２７８．００６０７４１３７５１７．００８２４１９．００６０８１黑龙江５９５４２．００４７５３６．００８０９９４２１０５．００３０９８．５０７１９４湖北１４９５２０．００１０２４２７．００６８８２１７０５２０．００１２３４２７．００７２８２湖南１７５６８４．００１１８５３５．００６７７８１３８３６８．００８１２１８．００５９５９吉林７２１６８．００５０１１０．００６９６５５７１５１．００３５９２．６０６１６１江苏５７７２０５０．００３１６１２９０．００５５６３６５３２８８０．００３９２２１２０．００６０７４江西７５１９２．００５０１７２．００６７９０９６１６０．００７１１３９．００７４８７辽宁１０２１１９０．００７９１１６０．００７７９７１２０３３０．００９７３０８．００８１９３内蒙古３０１５８．００１３１５０．００４３９５７４２９４．００５７２８６．００７７９７宁夏１７５２．６０９４４．９０５３８５３３１３８．００２５１３１．００７６９５青海２０７８．９０１７７２．５０８５９２２０４５．２０１７３８．９０８５８６山东２５８１０４０．００１５５７７３．００６０７４２２９８３８．００１２６５６７．００５５６８山西４８２５０．００３５１５７．００７３６３５１８００．００３８７０７．００７５８８陕西３７８８．９０２３８３．１０６２９３８６２８８．００７２２８２．００８４９８上海３４４１９５０．００２１７１０８０．００６３５５５０３２８８０．００３７６２０１０．００７５７０四川１６８６４５．００１０８５４５．００６４８４２４４９０９．００１８４８１０．００７５８９天津５３１５７．００４０１１６．００７５７４８８８１７．００７５７７６．００８５９５西藏７５．７４７５．７４１００１００２５５２２．００２５５２２．００１００１００新疆５６１２０．００２２６５．４０３９５５８９１９９．００５５１４５．００６２７３云南１００８８９．００６４５８５．００６４６６７０４２７．００３４１２３．００４９２９浙江６５７２３１０．００３７５１６００．００５７６９５４９２０９０．００２６７１３９０．００４９６７重庆５４３４１．００４２３０２．００７８８９７２１１６０．００６０１１２０．００８３９７

6第１期吴育辉等：“一带一路”倡议与企业跨区域并购—６１—对于每一个收购方和目标方配对省份—年度的政策优势差异，即目标方相对于收购方的政策样本，本文计算了跨省并购活动的两种指标．第比较优势．一，ＮｕｍｂｅｒＡＴ，使用Ａ省公司并购Ｂ省公司的总本文控制了一系列省份特征变量来排除省数量，除以Ａ省公司所有并购的数量来衡量．第份之间差异对本文基本研究可能产生的干扰．二，ＶｏｌｕｍｅＡＴ，使用Ａ省公司并购Ｂ省公司的总ＧｒｏｗｔｈＡ（Ｔ）表示收购方（目标方）所在省份并购交易金额，除以Ａ省公司所有并购的交易金额来数量的年度增长率，这一指标控制了收购方和目衡量．由于每一个观测值是配对省份—年度样本，标方所在省份潜在目标的可得性．如果省内收购初始样本观测值的数量为７４４０（３１×３０×８）．删除方和跨省收购方都能在该省获得更多的潜在并购数据缺失的观测值之后，本文样本包含６９３０个目标，那么预计该省的省内并购数量将实现更高观测值．的增长率．Ｔｏｂｉｎ’ｓＱＴ⁃Ａ表示注册地位于目标方在基本回归分析中，本文考察在跨省并购中，所在省份的上市公司资产市场价值与账面价值之具有相对优势的公司是更激进的收购方还是更具比的平均值与收购方的差值，这一指标控制了相吸引力的目标方．考察这一问题的主要挑战是跨对于收购方所在省份，目标方所在省份的潜在增省并购活动和并购双方所在省份的比较优势是内长机会．ＲｅｔｕｒｎＴ⁃Ａ表示注册地位于目标方所在生决定的．为了缓解这一问题，本文使用中国“一省份的上市公司过去１２个月的累积股票回报率带一路”倡议提出作为准自然实验．依据中国各的平均值与收购方的差值，这一指标控制了跨省地区的经济功能和作用，“一带一路”倡议确定了并购中市场价值差异的影响．１８个重点省份，相比于非重点省份，这些省份对ＴａｘｒａｔｅＴ⁃Ａ表示注册地位于目标方所在省倡议的实施承担更大的责任和义务，并享有更多份的上市公司企业所得税率的平均值与收购方的的政策优惠和资源倾斜，包括财政、资金、土地、时差值．ＧＤＰＧｒｏｗｔｈＴ⁃Ａ表示目标方与收购方所在间及人力资源等，使其在政策沟通、设施联通、贸省份ＧＤＰ增长率的差异，ＧＤＰｐｅｒｃａｐｉｔａＴ⁃Ａ表示易畅通、资金融通以及民心相通等“一带一路”倡目标方与收购方所在省份人均ＧＤＰ自然对数的［１７，４８］议合作重点中形成比较优势．依据已有研究，差异．这两个指标控制了两省之间生产率差异的本文构建Ｔｒｅａｔ指标，表示“一带一路”重点省份虚影响．ＵｎｅｍｐｌｏｙｍｅｎｔＴ⁃Ａ表示目标方与收购方所拟变量，公司注册地所在省份属于“一带一路”倡在省份失业率的差异．ＩｎｄｕｓｔｒｙＡＴ表示收购方和目议重点省份取值为１，否则为０．解释变量为Ｔｒｅａｔ标方所在省份每一行业ＧＤＰ占省ＧＤＰ比重差异平Ｔ⁃Ａ，使用目标方与收购方所在省份是否属于“一方和的平方根，该指标反映了两个省份之间行业构带一路”倡议重点省份虚拟变量的差值来衡量．成及所占比重的差异，其值越大，表示两个省份之间ＴｒｅａｔＴ⁃Ａ衡量了目标方与收购方所在省份之间行业构成的差异越大．具体变量定义如表２所示．表２变量定义Ｔａｂｌｅ２Ｖａｒｉａｂｌｅｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎｓ变量名称变量定义ＮｕｍｂｅｒＡＴＡ省公司并购Ｂ省公司的总数量，除以Ａ省公司所有并购的数量ＶｏｌｕｍｅＡＴＡ省公司并购Ｂ省公司的总交易金额，除以Ａ省公司所有并购的交易金额ＴｒｅａｔＴ⁃Ａ目标方与收购方所在省份是否属于“一带一路”倡议重点省份虚拟变量的差值Ｔｏｂｉｎ’ｓＱＴ⁃Ａ注册地位于目标方所在省份的上市公司资产市场价值与账面价值之比的平均值与收购方的差值ＲｅｔｕｒｎＴ⁃Ａ注册地位于目标方所在省份的上市公司过去１２个月的累积股票回报率的平均值与收购方的差值ＴａｘｒａｔｅＴ⁃Ａ注册地位于目标方所在省份的上市公司企业所得税率的平均值与收购方的差值ＧＤＰＧｒｏｗｔｈＴ⁃Ａ目标方所在省份与收购方所在省份ＧＤＰ增长率的差值

7—６２—管理科学学报２０２３年１月续表２Ｔａｂｌｅ２Ｃｏｎｔｉｎｕｅｓ变量名称变量定义ＧＤＰｐｅｒｃａｐｉｔａＴ⁃Ａ目标方所在省份与收购方所在省份人均ＧＤＰ的自然对数的差值ＵｎｅｍｐｌｏｙｍｅｎｔＴ⁃Ａ目标方所在省份与收购方所在省份失业率的差值ＩｎｄｕｓｔｒｙＡＴ目标方和收购方所在省份每一行业ＧＤＰ占省ＧＤＰ比重差值平方和的平方根“一带一路”重点省份虚拟变量，收购方（目标方）注册地所在省份属于“一带一路”重点省份取值为ＴｒｅａｔＡ（Ｔ）１，否则为０“一带一路”倡议提出虚拟变量，“一带一路”倡议提出当年及以后年度（２０１５年—２０１８年）取值为１，Ｐｏｓｔ提出之前年度（２０１１年—２０１４年）取值为０ＧｒｏｗｔｈＡ（Ｔ）收购方（目标方）所在省份并购数量的年度增长率Ｔｏｂｉｎ’ｓＱＡ（Ｔ）注册地位于收购方（目标方）所在省份的上市公司资产市场价值与账面价值之比的平均值ＲｅｔｕｒｎＡ（Ｔ）注册地位于收购方（目标方）所在省份的上市公司过去１２个月的累积股票回报率的平均值ＴａｘｒａｔｅＡ（Ｔ）注册地位于收购方（目标方）所在省份的上市公司企业所得税率的平均值ＧＤＰＧｒｏｗｔｈＡ（Ｔ）收购方（目标方）所在省份的ＧＤＰ增长率ＧＤＰｐｅｒｃａｐｉｔａＡ（Ｔ）收购方（目标方）所在省份的人均ＧＤＰ的自然对数ＵｎｅｍｐｌｏｙｍｅｎｔＡ（Ｔ）收购方（目标方）所在省份的失业率２．２模型设定司的情况．对于被解释变量为注册地位于北京［５］依据已有研究，基本回归模型设定如下的上市公司并购上海目标公司时，解释变量为Ｎｕｍｂｅｒ（Ｖｏｌｕｍｅ）ＡＴ＝β＋β（ＴｒｅａｔＴ⁃Ａ）×上海是否属于重点省份的虚拟变量与北京是否０１Ｐｏｓｔ＋β（Ｔｏｂｉｎ’ｓＱＴ⁃Ａ）＋属于重点省份的虚拟变量之间的差值．对于被２解释变量为注册地位于上海的上市公司并购北β（ＲｅｔｕｒｎＴ⁃Ａ）＋β（ＴａｘｒａｔｅＴ⁃Ａ）＋３４京目标公司时，解释变量为北京是否属于重点β（ＧＤＰＧｒｏｗｔｈＴ⁃Ａ）＋５省份的虚拟变量与上海是否属于重点省份的虚β（ＧＤＰｐｅｒｃａｐｉｔａＴ⁃Ａ）＋６拟变量之间的差值．这一解释变量总是衡量了β（ＵｎｅｍｐｌｏｙｍｅｎｔＴ⁃Ａ）＋７相对于收购方，目标方所在省份的相对政策βＩｎｄｕｓｔｒｙＡＴ＋βＧｒｏｗｔｈＡ＋８９优势．βＧｒｏｗｔｈＴ＋δＤ＋δＤ＋ε１０ＡＴｔ本文在回归模型中加入收购方—目标方所在（１）省份配对固定效应Ｄ，来控制配对省份之间随ＡＴ本文的回归样本是包含收购方和目标方时间不变的特征，如两省之间的地理距离和文化所在省份配对—年度观测值的面板数据．也就相似性等的影响．同时，本文控制了时间固定效应是说，基本回归中的每一个观测值是收购方所Ｄ，在一定程度上可以缓解宏观经济因素，如并购ｔ在省份（以Ａ表示）、目标方所在省份（以Ｔ表潮等的影响．由于一个省对其他省份公司的并购示）和年度的结合．以北京和上海为例，对于每可能是相关的，本文对所有回归系数的标准误都一个给定的年度，本文的模型同时考虑注册地使用异方差调整和在并购省份以及年度两个维度位于北京的上市公司并购上海目标公司的情况上进行了“聚类（Ｃｌｕｓｔｅｒ）”处理，以确保本文报告和注册地位于上海的上市公司并购北京目标公的ｔ值是正确的．

8第１期吴育辉等：“一带一路”倡议与企业跨区域并购—６３—２．３描述性统计的均值为－０.１２９６，Ｒｅｔｕｒｎ差异的均值为表３报告了样本期内主要变量的描述性统计－０．００３７，Ｔａｘｒａｔｅ差异的均值为－０．０００４，ＧＤＰ结果．ＰａｎｅｌＡ报告了收购方和目标方所在省份配Ｇｒｏｗｔｈ差异的均值为０．００１２，ＧＤＰｐｅｒｃａｐｉｔａ差对样本的描述性统计结果．可以看出，Ａ省对Ｂ省异的均值为－０．０１０８，Ｕｎｅｍｐｌｏｙｍｅｎｔ差异的均值的并购占Ａ省并购总数量（金额）比例的均值为为－０．００８２．ＰａｎｅｌＢ分别报告了收购方所在省０．０２０１（０．０３０３）．平均而言，目标方所在省份为份和目标方所在省份相关指标的描述性统计结“一带一路”倡议重点省份的可能性相比于收购果．收购方和目标方所在省份的年度并购增长率方所在省份高０．００５１．两省之间Ｔｏｂｉｎ’ｓＱ差异分别为２３．８７％和１９．３１％．表３主要变量的描述性统计Ｔａｂｌｅ３Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｖｅｓｔａｔｉｓｔｉｃｓｏｆｍａｉｎｖａｒｉａｂｌｅｓ变量名称观测值均值标准差最小值２５％分位数中位数７５％分位数最大值ＰａｎｅｌＡ：收购方和目标方所在省配对样本ＮｕｍｂｅｒＡＴ６９３００．０２０１０．０５４３０．０００００．０００００．０００００．０００００．５０００ＶｏｌｕｍｅＡＴ６９３００．０３０３０．１１５９０．０００００．０００００．０００００．００００１．００００ＴｒｅａｔＴ⁃Ａ６９３００．００５１０．７１００－１．０００００．０００００．００００１．００００１．００００Ｔｏｂｉｎ’ｓＱＴ⁃Ａ６９３０－０．１２９６３．００２４－２７．９６５３－０．４４３３０．０１４８０．４７３０２２．８０３２ＲｅｔｕｒｎＴ⁃Ａ６９３０－０．００３７０．１２８７－０．５２５６－０．０７３８－０．００３００．０６６００．５４８６ＴａｘｒａｔｅＴ⁃Ａ６９３０－０．０００４０．０６８８－０．１０００－０．０５０００．０００００．０５０００．１０００ＧＤＰＧｒｏｗｔｈＴ⁃Ａ６９３００．００１２０．０８４５－０．４６７２－０．０３２７０．０００７０．０３４００．４８１７ＧＤＰｐｅｒｃａｐｉｔａＴ⁃Ａ６９３０－０．０１０８０．５７５０－１．６１５５－０．４１０１－０．００８９０．３７９６１．６４７１ＵｎｅｍｐｌｏｙｍｅｎｔＴ⁃Ａ６９３０－０．００８２０．９１５４－３．１０００－０．６００００．０００００．６０００３．１０００ＩｎｄｕｓｔｒｙＡＴ６９３００．１３０５０．０９７７０．０１０５０．０６４３０．０９７９０．１５７８０．５２７７ＰａｎｅｌＢ：收购方和目标方所在省样本ＴｒｅａｔＡ６９３００．５７５８０．４９４３０．０００００．００００１．００００１．００００１．００００ＴｒｅａｔＴ６９３００．５８０８０．４９３５０．０００００．００００１．００００１．００００１．００００ＧｒｏｗｔｈＡ６９３００．２３８７１．０３６０－１．００００－０．３００００．０００００．５０００７．００００ＧｒｏｗｔｈＴ６９３００．１９３１０．６４５９－１．００００－０．２２２２０．０００００．３６３６５．００００Ｔｏｂｉｎ’ｓＱＡ６９３０３．１０１６２．７８１５１．４３６５２．０６０２２．５６４２３．２２３４３０．１３０２Ｔｏｂｉｎ’ｓＱＴ６９３０２．９６０９１．５９３８１．４３６５２．０６２７２．５７４６３．２６８１２８．４３５３ＲｅｔｕｒｎＡ６９３００．０９６７０．３５３９－０．４７７９－０．２０１６０．０６５７０．３７４６０．９９９２ＲｅｔｕｒｎＴ６９３００．０９２９０．３５１６－０．４３６２－０．２１１００．０６１５０．３５５９０．９９９２ＧＤＰＧｒｏｗｔｈＡ６９３００．０９７３０．０７５７－０．２７９６０．０６６００．０９８１０．１２５５０．２７５０ＧＤＰＧｒｏｗｔｈＴ６９３００．０９８５０．０７３２－０．２４７００．０６７５０．０９９１０．１２８７０．２６３２ＧＤＰｐｅｒｃａｐｉｔａＡ６９３０１０．７７９４０．４３１６９．７０５８１０．４６８５１０．６９９８１１．０６２９１１．９３８８ＧＤＰｐｅｒｃａｐｉｔａＴ６９３０１０．７６８２０．４２４２９．８６６０１０．４６５１１０．６８１２１１．０５８３１１．９１００ＵｎｅｍｐｌｏｙｍｅｎｔＡ６９３０３．２７７１０．６５０５１．２０００３．００００３．４０００３．７０００４．５０００ＵｎｅｍｐｌｏｙｍｅｎｔＴ６９３０３．２６８６０．６３８４１．３０００３．００００３．４０００３．７０００４．５０００ＴａｘｒａｔｅＡ６９３００．１８８４０．０４８１０．１５０００．１５０００．１５０００．２５０００．２５００ＴａｘｒａｔｅＴ６９３００．１８８１０．０４７９０．１５０００．１５０００．１５０００．２５０００．２５００

9—６４—管理科学学报２０２３年１月２．２８），表明公司更倾向于并购位于“一带一３实证结果与分析路”倡议重点省份的公司，来充分利用目标方所在省份的比较优势．当目标方所在省份为３．１基本回归结果“一带一路”倡议重点省份，而收购方所在省份表４报告了基本回归结果．ＴｒｅａｔＴ⁃Ａ×Ｐｏｓｔ为非重点省份时，公司对该省份公司的并购数的回归系数反映了目标方和收购方所在省份量（金额）为０．００４０（０.００６５）．相对于其样是否为“一带一路”倡议重点省份虚拟变量差异本均值，其增加了１９.９０％（２１．４５％），这一影对跨省并购的影响．ＴｒｅａｔＴ⁃Ａ×Ｐｏｓｔ的回归系数响在经济上具有显著意义．可见，目标公司所分别在１％和５％的水平下显著为正（第（１）在省份的比较优势是跨省并购活动的重要决列为０.００４０，ｔ＝２．７８；第（２）列为０．００６５，ｔ＝定因素之一．表４跨省并购活动：基本问题回归结果Ｔａｂｌｅ４Ｃｒｏｓｓ⁃ｐｒｏｖｉｎｃｅａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎａｃｔｉｖｉｔｉｅｓ：Ｂａｓｅｌｉｎｅｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｓ（１）Ｎｕｍｂｅｒ（２）Ｖｏｌｕｍｅ变量名称系数ｔ值系数ｔ值ＴｒｅａｔＴ⁃Ａ×Ｐｏｓｔ０．００４０∗∗∗（２．７８）０．００６５∗∗（２．２８）Ｔｏｂｉｎ’ｓＱＴ⁃Ａ－０．０００２∗∗（－２．１６）０．０００３（１．３８）ＲｅｔｕｒｎＴ⁃Ａ０．００７２∗（１．９６）０．００９０（１．１７）ＴａｘｒａｔｅＴ⁃Ａ０．００９４（０．６８）０．０１００（０．４０）ＧＤＰＧｒｏｗｔｈＴ⁃Ａ０．０１７５∗（１．７５）０．０２３５（１．２８）ＧＤＰｐｅｒｃａｐｉｔａＴ⁃Ａ－０．００３４（－０．６１）－０．００１１（－０．０９）ＵｎｅｍｐｌｏｙｍｅｎｔＴ⁃Ａ０．００２２（１．４２）０．０００７（０．２５）ＩｎｄｕｓｔｒｙＡＴ０．０２０９（０．８７）０．０１６４（０．２９）ＧｒｏｗｔｈＡ０．００２２∗∗∗（４．３０）０．００１５∗∗∗（３．１９）ＧｒｏｗｔｈＴ０．００５３∗∗∗（５．４４）０．００７８∗∗∗（３．７２）配对省份固定效应控制控制年度固定效应控制控制观测值６９３０６９３０２０．１８３０．１１１调整的ＲＦ值６．２６２２４．２２８５∗∗∗∗∗∗注：使用异方差调整和收购方所在省份及年度双向聚类（Ｃｌｕｓｔｅｒ）调整得到稳健性标准误．、、分别表示在１０％、５％、１％的显著性水平下显著（双尾检验）．３．２推动和拉动效应发起跨省并购，或者二者皆有．为了检验这一推动目标方和收购方所在省份的政策优势差异对和拉动效应，本文使用两个变量来分别衡量收购跨省并购活动的正向影响表明目标方所在省份的方所在省份和目标方所在省份是否为“一带一相对优势吸引了潜在的收购方．下面考察这一影路”倡议重点省份虚拟变量（ＴｒｅａｔＡ和ＴｒｅａｔＴ）与响是由目标方所在省份的比较优势吸引收购方进“一带一路”倡议提出前后Ｐｏｓｔ的交互项替换二入，还是收购方所在省份的比较劣势推动收购方者之间的差异变量ＴｒｅａｔＴ⁃Ａ×Ｐｏｓｔ，并重新估计

10第１期吴育辉等：“一带一路”倡议与企业跨区域并购—６５—了模型（１）．省份的虚拟变量与倡议提出前后Ｐｏｓｔ的交互项如表５所示，收购方所在省份是否为重点省ＴｒｅａｔＴ×Ｐｏｓｔ的回归系数显著为正，表明目标方份的虚拟变量与倡议提出前后Ｐｏｓｔ的交互项所在省份的政策比较优势可以显著吸引收购方的ＴｒｅａｔＡ×Ｐｏｓｔ对跨省并购的影响为负但不具有统并购活动，拉动效应占据主导．这一发现支持了公计显著性．相比之下，目标方所在省份是否为重点司积极扩展经营地域来获取政策支持的观点．表５跨省并购：推动和拉动效应Ｔａｂｌｅ５Ｃｒｏｓｓ⁃ｐｒｏｖｉｎｃｅａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎａｃｔｉｖｉｔｉｅｓ：Ｐｕｌｌｉｎｇａｎｄｐｕｓｈｉｎｇｅｆｆｅｃｔｓ（１）Ｎｕｍｂｅｒ（２）Ｖｏｌｕｍｅ变量名称系数ｔ值系数ｔ值ＴｒｅａｔＡ×Ｐｏｓｔ－０．００２０（－１．１９）－０．００２２（－１．０４）ＴｒｅａｔＴ×Ｐｏｓｔ０．００６０∗∗（２．３３）０．０１０７∗∗（１．９７）Ｔｏｂｉｎ’ｓＱＴ⁃Ａ－０．０００２∗∗（－２．２３）０．０００３（１．３５）ＲｅｔｕｒｎＴ⁃Ａ０．００７２∗（１．９４）０．００８９（１．１５）ＴａｘｒａｔｅＴ⁃Ａ０．００９４（０．６７）０．０１０１（０．４１）ＧＤＰＧｒｏｗｔｈＴ⁃Ａ０．０１７７∗（１．７７）０．０２３８（１．３１）ＧＤＰｐｅｒｃａｐｉｔａＴ⁃Ａ－０．００３６（－０．６５）－０．００１６（－０．１３）ＵｎｅｍｐｌｏｙｍｅｎｔＴ⁃Ａ０．００２２（１．４３）０．０００７（０．２５）ＩｎｄｕｓｔｒｙＡＴ０．０１５８（０．６５）０．００５６（０．１０）ＧｒｏｗｔｈＡ０．００２１∗∗∗（４．１６）０．００１５∗∗∗（２．８９）ＧｒｏｗｔｈＴ０．００５４∗∗∗（５．４９）０．００７９∗∗∗（３．７８）配对省份固定效应控制控制年度固定效应控制控制观测值６９３０６９３０２０．１８３０．１１１调整的ＲＦ值５．７３９４３．７４０１∗∗∗∗∗∗注：使用异方差调整和收购方所在省份及年度双向聚类（Ｃｌｕｓｔｅｒ）调整得到稳健性标准误．、、分别表示在１０％、５％、１％的显著性水平下显著（双尾检验）．３．３机制检验方面：第一，“一带一路”倡议的合作重点之一是为落实中央在《愿景与行动》中提出的“一带资金融通，旨在促进金融机构通过银团贷款、产业一路”倡议目标，重点省份地方政府积极配合中基金、对外承包工程贷款、互惠贷款等多样化的金央顶层设计的统筹规划．通过梳理重点省份政府融工具为“一带一路”倡议重点省份公司提供资工作报告和相关政策，本文发现各省相关政策支金支持，有助于增加企业信贷融资，缓解企业融资［９，１０］持和行动计划主要集中在信贷支持、基础设施建约束．第二，“一带一路”倡议旨在通过加强设、产业园区建设、“走出去”支持政策（包括税收交通、能源和网络等基础设施的互联互通建设以优惠和政府补贴等）等．因此，本文认为重点省份及相关政策支持，例如政府补助和税收优惠等，降获得的政策优惠和资源倾斜主要体现在以下两个低企业对外直接投资面临的风险，提高企业对外

11—６６—管理科学学报２０２３年１月［２，１１］投资水平．相关政策优惠和资源倾斜会使贷支持包括：Ｌｏａｎ表示公司获得的银行贷款，依［４９，５０］“一带一路”倡议重点省份产生比较优势，由此提据已有研究，使用公司取得借款所收到的现高了当地企业作为并购目标方的吸引力．为了验金与总资产的比率来衡量；ＥｘｔｅｒｎａｌＦｉｎａｎｃｅ表示证“一带一路”倡议———比较优势———跨区域并公司获得的外部融资，使用公司发行债券所收到购这一影响机制，本文转向公司层面的分析，主要的现金、取得借款所收到的现金及吸收权益性投通过以下３个步骤考察“一带一路”倡议促进跨资所收到的现金之和与总资产的比率来衡量；区域并购背后的经济驱动力．ＤｅｂｔＣｏｓｔ表示公司的贷款成本，依据已有研［５１］３．３．１“一带一路”倡议与比较优势究，使用利息支出与借款总额的比率来衡量．本研究基于“一带一路”倡议重点省份由于对外直接投资包括：ＯＦＤＩ＿Ｎｕｍ表示公司对外直［１１］政策优惠和资源倾斜会存在比较优势的前提，概接投资次数，依据已有研究，使用公司每年海括起来主要包括信贷支持和对外直接投资．为此，外关联公司个数的自然对数来衡量；ＯＦＤＩ＿Ｖｏｌ表首先考察了“一带一路”倡议提出对公司融资规示公司对外直接投资金额，使用公司剔除出口后模、融资成本以及对外直接投资的影响．其中，信的海外业务收入来衡量．表６“一带一路”倡议与比较优势Ｔａｂｌｅ６Ｔｈｅ“ＢｅｌｔａｎｄＲｏａｄ”ＩｎｉｔｉａｔｉｖｅａｎｄｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅａｄｖａｎｔａｇｅｓＬｏａｎＥｘｔｅｒｎａｌＦｉｎａｎｃｅＤｅｂｔＣｏｓｔＯＦＤＩ＿ＮｕｍＯＦＤＩ＿Ｖｏｌ变量名称（１）（２）（３）（４）（５）∗∗∗∗∗∗∗∗∗∗∗∗∗∗０．０１１００．０１２１－０．００３００．０８６３１．７１７２Ｔｒｅａｔ×Ｐｏｓｔ（２．８３）（３．０９）（－２．３０）（２．７８）（５．１９）∗∗∗∗∗∗∗∗∗∗∗∗０．１４５８０．０２４４０．０５２００．０１２４０．２１０２Ｓｉｚｅ（４．１４）（８．３８）（７．０２）（１７．２６）（０．７１）∗∗∗∗∗∗∗∗∗∗０．１０５７０．０７８２０．００５１０．１２９９０．３５６２Ｌｅｖ（２．２５）（２．４１）（２．３２）（４．０２）（１．７７）０．０３００∗∗∗∗∗∗０．００４２０．２３７６－０．１０６３－０．０３０６ＰＰＥＲ（１．２６）（－４．１７）（－４．３２）（０．０９）（０．２４）－０．０００５－０．０００４－０．０００６∗∗∗∗０．００１１０．００７３ＲＯＥ（－１．０３）（－０．８１）（－０．８０）（４．００）（１．７７）∗∗∗∗∗∗∗∗∗∗∗∗∗０．０３８８０．０６１３－０．００３８０．０５８５－１．８１９８Ａｇｅ（６．９６）（１２．２３）（－１．９６）（３．７３）（－７．１８）－０．００１７－０．００９１－０．００５３－０．０５５６∗∗－１．０７７６ＳＯＥ（－０．２２）（－１．００）（－１．１９）（－１．６０）（－２．２１）－０．０８３８－０．０８９３∗∗∗∗∗２．７５８６０．０２４５０．６３５４ＧＤＰｐｅｒｃａｐｉｔａ（－１．５３）（－１．５７）（２．６５）（２．５９）（１．０２）－０．０１７３－０．０１９０－０．００１１－０．０２５４∗∗３．０７１１ＧＤＰＧｒｏｗｔｈ（－１．００）（－０．９０）（－０．１６）（－０．１７）（２．０３）公司固定效应控制控制控制控制控制省份固定效应控制控制控制控制控制行业×年度固定效应控制控制控制控制控制观测值２０３３６２０３３６１６８１６２０３３６２０３３６２０．５９００．５５１０．６７００．６１１０．４２７调整的ＲＦ值４１．３６２３６０．８０３７１２．１３７５６１．５２４２１２．１０７２∗∗∗∗∗∗注：使用异方差调整和收购方所在省份及年度双向聚类（Ｃｌｕｓｔｅｒ）调整得到稳健性标准误．、、分别表示在１０％、５％、１％的显著性水平下显著（双尾检验）．

12第１期吴育辉等：“一带一路”倡议与企业跨区域并购—６７—公司层面的控制变量包括公司规模Ｓｉｚｅ、资表７给出了相应的回归结果，本文主要关注产负债率Ｌｅｖ、固定资产比率ＰＰＥＲ、净资产收益ＣＡ×Ｔｒｅａｔ×Ｐｏｓｔ的回归系数，其至少在１０％的水率ＲＯＥ、公司年龄Ａｇｅ以及产权性质ＳＯＥ，并通过平下显著，表明在“一带一路”倡议提出之后，重省份人均ＧＤＰ和ＧＤＰ增长率来控制省级层面经点省份具有信贷优势（即更高水平的银行贷款和济发展水平的影响．Ｔｒｅａｔ为“一带一路”倡议重点外部融资能力）和对外直接投资优势（即更高水省份虚拟变量．平的对外直接投资次数和金额）的公司更可能成表６给出了相应的回归结果，Ｔｒｅａｔ×Ｐｏｓｔ的为跨省并购中的目标方．这些结果表明“一带一回归系数至少在５％的水平下显著，表明相比于路”倡议提出带来的重点省份公司在融资和对外非重点省份，重点省份公司在“一带一路”倡议提直接投资方面的比较优势使其成为了跨省并购中出之后，就融资比较优势而言，其银行贷款和外部更具吸引力的目标方．融资显著增加，融资成本显著更低（见列（１）～列３．３．３并购后的融资和“走出去”能力（３））；就“走出去”比较优势而言，其对外直接投本文考察公司并购位于“一带一路”倡议重资次数和金额均显著提高（见列（４）和列（５））．点省份目标公司后融资能力以及“走出去”能力以上结果表明“一带一路”倡议使重点省份公司的变化．“一带一路”倡议提出之后，非重点省份在融资和对外直接投资方面具有比较优势．的上市公司发起跨区域并购的主要目的是为了获３．３．２比较优势与公司被并购可能性取重点省份公司的融资和对外直接投资优势，例本文考察“一带一路”倡议重点省份内公司如，通过增加对这类公司的并购，利用其资金支持比较优势的异质性如何影响其被并购的可能性．增加银行贷款、外部融资、获得较低的融资成本以为了识别目标方的融资和对外直接投资优势，这及增加对外直接投资．为此，使用公司层面的数一分析要求目标方为上市公司，由于目标方多为据，将公司并购完成后一年的融资水平、融资成本非上市公司，会导致缺失大量并购事件．然而，公以及对外直接投资水平与ＴｒｅａｔＴ⁃Ａ×Ｐｏｓｔ以及省司层面分析的优势在于：第一，可以控制与并购活份和公司层面的控制变量进行回归．其中，Ｌｏａｎ、动相关的公司特征的影响；第二，可以进一步分析ＥｘｔｅｒｎａｌＦｉｎａｎｃｅ、ＤｅｂｔＣｏｓｔ、ＯＦＤＩ＿Ｎｕｍ和ＯＦＤＩ＿重点省份内公司异质性的影响．具体而言，使用Ｖｏｌ以及公司层面的控制变量与表６相同．Ｐｒｏｂｉｔ模型考察上市公司被其他省份公司并购的回归结果如表８所示．在第（１）列中，Ｔｒｅａｔ可能性．其中，被解释变量Ａｃｑｕｉｒｅｄ表示公司是否Ｔ⁃Ａ×Ｐｏｓｔ的回归系数为０．０１３１，在１０％（ｔ＝为跨省并购中目标方的虚拟变量，如果上市公司１.７７）的水平下显著，在第（２）列中，ＴｒｅａｔＴ⁃Ａ×被其他省份公司并购取值为１，否则为０．Ｔｒｅａｔ为Ｐｏｓｔ的回归系数为０．０１７１，在５％（ｔ＝２．３４）的水“一带一路”倡议重点省份虚拟变量，如果上市公平下显著，在第（３）列中，ＴｒｅａｔＴ⁃Ａ×Ｐｏｓｔ的回归司所在地位于重点省份取值为１，否则为０．ＣＡ表系数为－０．００２８，在５％（ｔ＝－２．４３）的水平下显示上市公司具有的比较优势，包括信贷优势和对著，表明公司并购后的外部融资水平显著提高、贷外直接投资优势，其定义方式与表６相同．依据款成本显著降低．在第（４）列中，ＴｒｅａｔＴ⁃Ａ×Ｐｏｓｔ［３６］Ｃｈｅｎ等，本文加入了可能影响公司被并购可的回归系数为－０．０２１４，不具有统计显著性，在第能性的相关变量，包括公司规模Ｓｉｚｅ、资产负债率（５）列中，ＴｒｅａｔＴ⁃Ａ×Ｐｏｓｔ的回归系数为０．０２７６，在Ｌｅｖ、公司成长性Ｇｒｏｗｔｈ、固定资产比率ＰＰＥＲ、资５％（ｔ＝２．２５）的水平下显著，表明公司并购后并产收益率ＲＯＡ、公司价值Ｔｏｂｉｎ’ｓＱ、研发投入不会显著增加海外子公司的设立，而主要是通过Ｒ＆Ｄ以及超额回报率Ｅｘｃｅｓｓｒｅｔｕｒｎ，并通过省份人目标方的海外子公司或者投资项目增加海外业务均ＧＤＰ和ＧＤＰ增长率来控制省级层面经济发展收入．可见，跨区域并购是公司获取政策支持、改善水平的影响．融资能力以及对外直接投资能力的重要决策之一．

13—６８—管理科学学报２０２３年１月表７比较优势与公司被并购可能性Ｔａｂｌｅ７Ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅａｄｖａｎｔａｇｅｓａｎｄｔｈｅｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄｏｆｂｅｉｎｇａｃｑｕｉｒｅｄ变量名称ＡｃｑｕｉｒｅｄＣＡ（１）Ｌｏａｎ（２）ＥｘｔｅｒｎａｌＦｉｎａｎｃｅ（３）ＯＦＤＩ＿Ｎｕｍ（４）ＯＦＤＩ＿Ｖｏｌ０．１３８１０．１３１５０．１２５２０．０９２８Ｔｒｅａｔ（０．９５）（０．９２）（０．５９）（０．４４）０．００１８０．０００７－０．０５２６０．０２４３Ｔｒｅａｔ×Ｐｏｓｔ（０．０３）（０．０１）（－０．５９）（０．３２）∗０．３４９７０．０２５０－０．０００６０．４３３４ＣＡ（１．８２）（１．６２）（０．３８）（－０．４４）∗∗∗∗∗∗－０．１１２７∗∗－０．４６２３－０．６４９２－０．００７６ＣＡ×Ｐｏｓｔ（－２．９９）（－４．０８）（－１．３８）（－２．２６）－０．４７９３－０．４０９１－０．１１６４－０．００２１ＣＡ×Ｔｒｅａｔ（－１．５２）（－１．４４）（－１．３７）（－０．９９）∗∗∗∗∗∗∗０．３９２７０．３５９４０．２２６４０．００８０ＣＡ×Ｔｒｅａｔ×Ｐｏｓｔ（２．４２）（２．４２）（２．１７）（１．９３）∗∗∗∗∗∗∗∗∗∗∗－０．０５３３－０．０４８１－０．０４６１－０．０４８９Ｓｉｚｅ（－３．１８）（－２．７８）（－２．５２）（－２．８７）∗∗∗∗∗∗∗∗∗∗∗０．３６５８０．４０５８０．３７４００．３７７１Ｌｅｖ（２．５４）（２．７０）（３．６１）（３．５９）－０．０１６８－０．０１４６－０．０１６６－０．０１６９Ｇｒｏｗｔｈ（－１．１６）（－１．０２）（－０．９４）（－０．９５）０．０２９５０．０３９００．０２９８０．０４３７ＰＰＥＲ（０．２２）（０．２９）（０．２４）（０．３５）∗∗∗∗∗∗∗∗∗∗∗∗－０．９９２２－１．０３２７－１．０２５６－１．０３５７ＲＯＡ（－３．１６）（－３．２３）（－３．６３）（－３．６８）０．００８３０．００８１∗∗∗∗０．００８３０．００８４Ｔｏｂｉｎ’ｓＱ（１．２１）（１．２１）（２．０６）（２．１４）－２．３３２４－２．３８７４－２．２７０１－２．１８０２Ｒ＆Ｄ（－１．１６）（－１．１８）（－１．４０）（－１．３５）－０．１７０４－０．１８６５－０．１６４１－０．１８０６Ｅｘｃｅｓｓｒｅｔｕｒｎ（－０．１５）（－０．１６）（－０．１６）（－０．１８）０．３７７３０．３８０００．３１０４０．３１７０ＧＤＰｐｅｒｃａｐｉｔａ（１．０５）（１．０３）（１．０６）（１．０９）－０．８９６４－０．９０９６∗∗－０．８５５６－０．８４８１ＧＤＰＧｒｏｗｔｈ（－１．４９）（－１．４９）（－１．９１）（－１．９１）行业固定效应控制控制控制控制省份固定效应控制控制控制控制年度固定效应控制控制控制控制观测值２０１１１２０１１１２０１１１２０１１１２０．０４１０．０４２０．０４１０．０４１伪Ｒ∗∗∗∗∗∗注：使用异方差调整和收购方所在省份及年度双向聚类（Ｃｌｕｓｔｅｒ）调整得到稳健性标准误．、、分别表示在１０％、５％、１％的显著性水平下显著（双尾检验）．

14第１期吴育辉等：“一带一路”倡议与企业跨区域并购—６９—表８并购后的融资和对外直接投资Ｔａｂｌｅ８Ｍｅｒｇｅｄｆｉｒｍｓ’ｆｉｎａｎｃｉｎｇａｎｄＯＦＤＩＬｏａｎｔ＋１ＥｘｔｅｒｎａｌＦｉｎａｎｃｅｔ＋１ＤｅｂｔＣｏｓｔｔ＋１ＯＦＤＩ＿Ｎｕｍｔ＋１ＯＦＤＩ＿Ｖｏｌｔ＋１变量名称（１）（２）（３）（４）（５）∗∗∗∗∗－０．０２１４∗∗０．０１３１０．０１７１－０．００２８０．０２７６ＴｒｅａｔＴ⁃Ａ×Ｐｏｓｔ（１．７７）（２．３４）（－２．４３）（－０．６０）（２．２５）－０．０００５－０．０００７－０．０００１∗∗∗０．０１２０－０．００６４Ｔｏｂｉｎ’ｓＱＴ⁃Ａ（－０．２２）（－０．２５）（－０．３９）（２．０７）（－１．７９）０．０３６０－０．００９００．００４６－０．０１２３０．０２００ＲｅｔｕｒｎＴ⁃Ａ（１．３４）（－０．２５）（０．６９）（－０．１３）（０．３５）∗－０．０４７７０．００１１∗０．０９４４－０．２０８８－１．１０１６ＴａｘｒａｔｅＴ⁃Ａ（－１．９１）（－０．２８）（０．０９）（－１．８５）（０．２４）０．０２５９－０．０３６２０．０１８５０．０７２５－０．００３６ＧＤＰＧｒｏｗｔｈＴ⁃Ａ（０．３２）（－０．３６）（１．６８）（０．１５）（－０．０３）０．０６８０－０．００２１０．００６１０．２８６４０．１１４９ＧＤＰｐｅｒｃａｐｉｔａＴ⁃Ａ（１．１２）（－０．０４）（１．３３）（０．７１）（１．０２）∗∗∗０．０２５１∗∗０．０６６６０．００８００．０２８７０．００２４ＵｎｅｍｐｌｏｙｍｅｎｔＴ⁃Ａ（３．０４）（１．５２）（２．１１）（０．８２）（０．２３）－０．２９４８－０．３８４０－０．００９７０．２６５３∗∗∗－１．００２９ＩｎｄｕｓｔｒｙＡＴ（－１．４８）（－１．３７）（－０．８４）（０．２２）（－３．１３）０．０００３－０．００４９－０．０００４０．０２２２０．００５０ＧｒｏｗｔｈＡ（０．０４）（－０．５１）（－０．６４）（０．７６）（０．７１）－０．０００７－０．００４６－０．０００８－０．０１７７∗∗０．０１１２ＧｒｏｗｔｈＴ（－０．１５）（－０．８０）（－０．４９）（－０．９０）（２．２７）０．００９５∗∗∗－０．０００３∗∗∗－０．０５６９－０．０７５７０．２９０９Ｓｉｚｅ（０．６６）（－６．０６）（－０．８８）（３．６９）（－１．６１）∗∗∗∗∗∗０．００３３∗０．００３６０．１３９５０．４３４３０．３６１５Ｌｅｖ（３．２２）（９．７２）（０．４９）（１．８５）（０．０７）∗∗∗∗∗∗－０．００６５∗∗∗０．０３３９０．１６９１０．１８３５０．５７８５ＰＰＥＲ（２．８４）（３．０６）（－１．２５）（３．０６）（０．３７）∗∗∗∗∗－０．０００８∗∗∗－０．０３４９０．０８９６０．１６１３－０．３８８４ＲＯＥ（２．４７）（２．８５）（－０．４１）（－３．２０）（－０．３５）∗∗∗∗∗０．０００９０．０４０９∗∗∗０．０６３９０．０３５９－０．１０９３Ａｇｅ（３．９７）（２．４８）（０．７５）（０．６３）（－４．０２）０．０３６５０．００８４０．００２１０．０５１５－０．０１３３ＳＯＥ（１．３７）（０．２３）（１．４５）（０．５１）（－０．４３）省份配对固定效应控制控制控制控制控制公司固定效应控制控制控制控制控制年度固定效应控制控制控制控制控制观测值３０３１３０３１３０３１３０３１３０３１２０．７４９０．７０８０．４７４０．８６５０．６２９调整的ＲＦ值１６．７８６４４５．００８１２３．２１０５１６．１０３２６６．０４９０∗∗∗∗∗∗注：使用异方差调整和收购方所在省份及年度双向聚类（Ｃｌｕｓｔｅｒ）调整得到稳健性标准误．、、分别表示在１０％、５％、１％的显著性水平下显著（双尾检验）．

15—７０—管理科学学报２０２３年１月３．３．４并购的市场反应预测值后计算出并购公告日前后１个交易日、前已有研究表明股票市场参与者能够正确预测后２个交易日、前后３个交易日以及前后５个交并购的成本和收益，因此，收购公司市场价值的变易日的累计超额回报率ＣＡＲ（－１，１）、ＣＡＲ（－２，［３，１２］化可以作为并购产生协同利得的估计指标．２）、ＣＡＲ（－３，３）以及ＣＡＲ（－５，５）．如果目标公司的比较优势吸引了收购方，那么，这本文考察收购方与目标方所在省份是否为些并购应该可以创造更高的协同效应．为此，本文“一带一路”倡议重点省份差异对并购公告日前使用公司层面的数据计算了公司首次并购公告日后累计超额回报率的影响，除了省份层面的控制前后１天、前后２天、前后３天和前后５天的累计变量，还额外控制了可能影响公司并购绩效的公［５２］超额回报率．具体而言，借鉴Ｂｒｏｗｎ和Ｗａｒｎｅｒ司层面的相关控制变量，包括企业价值Ｔｏｂｉｎ’ｓ的市场模型进行计算，具体模型如下Ｑ、公司规模Ｓｉｚｅ、资产负债率Ｌｅｖ、固定资产比率Ｒ＝β＋βＲ＋ε（２）ＰＰＥＲ、资产收益率ＲＯＡ、资本支出ＣＡＰＸ、营运资ｉｔ０１ｍｔ其中Ｒ为公司ｉ在时期ｔ考虑现金红利再投资的本ＷＣ、董事长和ＣＥＯ两职兼任ＣＥＯＤ以及独董ｉｔ股票日回报率，Ｒ为在时期ｔ考虑现金红利再投比例ＩｎｄｅｐＲ．回归结果如表９所示．ＴｒｅａｔＴ⁃Ａ×ｍｔ［３６］资的市场回报率．借鉴已有研究，本文使用首Ｐｏｓｔ的回归系数基本上显著为正．这表明对于收次发布并购公告前２００个交易日至前６０个交易购方，当其并购的目标方所在省份为“一带一日的公司个股日回报率和市场日回报率数据按照路”倡议重点省份时，市场参与者认为此次并购模型（２）计算了公司并购公告日前后１个交易后，由于获取了政策支持，公司的后续经营业绩日、前后２个交易日、前后３个交易日以及前后５会更好．因此，市场参与者做出了更积极的市场个交易日个股回报率的预测值，并以实际值减去反应．表９并购的市场反应Ｔａｂｌｅ９Ｍａｒｋｅｔｒｅａｃｔｉｏｎｔｏｔｈｅａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎａｃｔｉｖｉｔｉｅｓ变量名称（１）ＣＡＲ（－１，１）（２）ＣＡＲ（－２，２）（３）ＣＡＲ（－３，３）（４）ＣＡＲ（－５，５）∗∗∗∗∗０．０１４００．０１４９０．０１３２０．０１４７ＴｒｅａｔＴ⁃Ａ×Ｐｏｓｔ（２．６５）（１．８５）（１．６８）（１．３４）∗∗∗∗∗∗∗∗∗∗∗∗０．００２７０．００４７０．００５６０．００７８Ｔｏｂｉｎ’ｓＱＴ⁃Ａ（３．３４）（３．８１）（３．６２）（４．８１）－０．００２０－０．００９９－０．０２８６－０．０３９１ＲｅｔｕｒｎＴ⁃Ａ（－０．０７）（－０．３１）（－０．７５）（－０．８９）－０．００２５０．００９２－０．００７７－０．１６３５ＴａｘｒａｔｅＴ⁃Ａ（－０．０３）（０．１０）（－０．０７）（－１．０３）－０．００８３－０．０３４９－０．０５７５－０．０７００ＧＤＰＧｒｏｗｔｈＴ⁃Ａ（－０．２３）（－０．７７）（－１．０７）（－０．９９）∗∗∗∗∗∗∗∗０．０４６００．０７２６０．０８５６０．１０２１ＧＤＰｐｅｒｃａｐｉｔａＴ⁃Ａ（１．９７）（２．４２）（２．２２）（２．０１）∗∗∗∗∗∗∗∗０．０１６５０．０２３３０．０２８６０．０３１４ＵｎｅｍｐｌｏｙｍｅｎｔＴ⁃Ａ（２．２１）（２．４０）（２．５８）（２．３９）∗∗∗∗∗∗∗∗０．１７０７０．２１５９０．２３６６０．２７６２ＩｎｄｕｓｔｒｙＡＴ（２．４１）（２．４６）（２．２９）（２．０１）０．００２５∗０．００４５０．００１９０．００４１ＧｒｏｗｔｈＡ（１．３４）（１．６６）（１．５９）（０．５１）０．００５５０．００３５０．００４６０．００１８ＧｒｏｗｔｈＴ（１．０１）（０．５６）（０．６４）（０．２０）

16第１期吴育辉等：“一带一路”倡议与企业跨区域并购—７１—续表９Ｔａｂｌｅ９Ｃｏｎｔｉｎｕｅｓ变量名称（１）ＣＡＲ（－１，１）（２）ＣＡＲ（－２，２）（３）ＣＡＲ（－３，３）（４）ＣＡＲ（－５，５）－０．００１３－０．００２１－０．００３０－０．００４９Ｔｏｂｉｎ’Ｑ（－１．１０）（－１．３８）（－１．４７）（－１．５２）－０．００３０－０．００２９－０．００２５－０．００１２Ｓｉｚｅ（－１．３７）（－０．９６）（－０．６０）（－０．２１）－０．００９１－０．０３１７－０．０３９８－０．０５４３Ｌｅｖ（－０．４６）（－１．３５）（－１．４１）（－１．６１）－０．０１２１－０．０２５５－０．０２８５－０．０４８４ＰＰＥＲ（－０．６０）（－０．９０）（－０．８１）（－１．０６）０．０３１３０．０２９８０．０３１４０．０１５６ＲＯＡ（１．２１）（１．０２）（０．８８）（０．３１）∗∗∗∗∗∗∗∗－０．０５３２－０．０８２１－０．１１９１－０．２１２９ＣＡＰＸ（－１．８０）（－２．２１）（－２．３９）（－２．９６）∗∗∗∗∗∗∗∗∗∗－０．０４１５－０．０６５５－０．０７３５－０．０９４３ＷＣ（－２．２８）（－２．８５）（－２．６７）（－２．５８）∗－０．００４３－０．００６３∗－０．００５６－０．０１２５ＣＥＯＤ（－１．７６）（－１．０３）（－１．２１）（－１．８４）０．０２２２０．０４９２∗０．１４３００．１０９６ＩｎｄｅｐＲ（０．６２）（１．００）（１．７８）（１．４０）省份配对固定效应控制控制控制控制行业×年度固定效应控制控制控制控制观测值４７６９４７６９４７６９４７６９２０．０６７０．０６７０．０８８０．１１４调整的ＲＦ值３．６４３５４．０００６３．６８０１３．７００４∗∗∗∗∗∗注：使用异方差调整和收购方所在省份及年度双向聚类（Ｃｌｕｓｔｅｒ）调整得到稳健性标准误．、、分别表示在１０％、５％、１％的显著性水平下显著（双尾检验）．④３．４横截面差异检验标．为了考察不同收购方发起并购受“一带一以上结果表明“一带一路”倡议重点省份带路”倡议的影响，构建了两个被解释变量，高和低来的政策优势使公司成为跨区域并购中具有吸引融资约束公司发起的并购数量（金额），首先按照力的目标方．在此利用收购方的融资约束和全要Ａ省收购公司融资约束的中位数将收购方划分为素生产率在横截面上的差异来进一步证实目标方高、低两组，然后分别计算Ａ省高和低融资约束的融资和对外直接投资优势是并购流向“一带一公司并购Ｂ省公司的总数量（金额），并除以Ａ省路”倡议重点省份的关键驱动力．公司所有并购的数量（金额）．回归结果如表１０３．４．１收购方融资约束所示．在高融资约束组，即第（１）列和第（３）列中，［５３］本文依据Ｆｅｒｒａｎｄｏ等计算了融资约束指ＴｒｅａｔＴ⁃Ａ×Ｐｏｓｔ的回归系数均在５％的水平下显④具体计算公式为ＳＡＦＥＩｎｄｅｘ＝αｓ＋０．０７９×ＦｉｎａｎｃｉａｌＬｅｖｅｒａｇｅ＋０．２２５×ＣｏｖｅｒａｇｅＲａｔｉｏ－０．９７１×ＰｒｏｆｉｔＭａｒｇｉｎ－０．１８２×Ｔａｎｇｉｂｉｌｉｔｙ－２．０８５×Ｃａｓｈ－０．１３４×Ａｓｓｅｔｓ，其中，ＦｉｎａｎｃｉａｌＬｅｖｅｒａｇｅ使用流动负债和长期负债之和与总资产的比率来衡量；ＣｏｖｅｒａｇｅＲａｔｉｏ使用利息支出与息税前利润的比率来衡量；ＰｒｏｆｉｔＭａｒｇｉｎ使用净利润与总资产的比率来衡量；Ｔａｎｇｉｂｉｌｉｔｙ使用固定资产与总资产的比率来衡量；Ｃａｓｈ使用货币资金与总资产的比率来衡量；Ａｓｓｅｔｓ使用总资产的自然对数来衡量．

17—７２—管理科学学报２０２３年１月著为正（第（１）列为０．００３２，ｔ＝１．９８；第（３）列为方所在省份由“一带一路”倡议重点省份带来的０．００６３，ｔ＝２．１７），而在低融资约束组，即第（２）融资优势对融资约束程度较高的收购方具有显著列和第（４）列中，其回归系数均不显著．表明目标的吸引力．表１０横截面差异：收购方融资约束Ｔａｂｌｅ１０Ｃｒｏｓｓ⁃ｓｅｃｔｉｏｎａｌｖａｒｉａｔｉｏｎ：ＡｃｑｕｉｒｅｒｆｉｎａｎｃｉｎｇｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓＮｕｍｂｅｒＶｏｌｕｍｅ变量名称（１）高（２）低（３）高（４）低∗∗０．００１６∗∗０．００１１０．００３２０．００６３ＴｒｅａｔＴ⁃Ａ×Ｐｏｓｔ（１．９８）（１．００）（２．１７）（０．３４）－０．０００１－０．０００００．０００４－０．０００２Ｔｏｂｉｎ’ｓＱＴ⁃Ａ（－０．５７）（－０．０７）（１．４５）（－０．７２）０．００３６０．００４７０．００９６０．０１１７ＲｅｔｕｒｎＴ⁃Ａ（０．７２）（１．１１）（１．１７）（１．３９）０．０１８５０．００９９０．０３０２－０．０１４４ＴａｘｒａｔｅＴ⁃Ａ（１．２２）（０．７７）（１．１６）（－０．６０）∗∗０．００５９０．０２４４０．００５００．０２３８ＧＤＰＧｒｏｗｔｈＴ⁃Ａ（１．９９）（０．４５）（１．３２）（０．２４）０．００１３－０．００７５０．００３８－０．０００２ＧＤＰｐｅｒｃａｐｉｔａＴ⁃Ａ（０．２０）（－１．０８）（０．３５）（－０．０２）０．００１４０．００１７０．００１３０．００２３ＵｎｅｍｐｌｏｙｍｅｎｔＴ⁃Ａ（０．８３）（１．００）（０．４７）（０．６８）－０．００９３∗－０．０１４００．０４６７０．０４６８ＩｎｄｕｓｔｒｙＡＴ（－０．３６）（１．６８）（－０．２８）（０．７９）∗∗∗∗∗∗∗∗∗∗∗∗０．００２３０．００２７０．００２７０．００２１ＧｒｏｗｔｈＡ（３．０９）（６．４４）（３．１０）（３．３５）∗∗∗∗∗∗∗∗∗∗∗∗０．００４２０．００３５０．００８００．００５０ＧｒｏｗｔｈＴ（４．３２）（４．０８）（３．９２）（２．６０）省份配对固定效应控制控制控制控制年度固定效应控制控制控制控制观测值６９３０６９３０６９３０６９３０２０．１４２０．１４９０．１０００．０８５调整的ＲＦ值４．９５７２８．５２９４５．００６４２．６０５５组间差异０．００２０．００５∗∗∗∗∗∗∗∗注：使用异方差调整和收购方所在省份及年度双向聚类（Ｃｌｕｓｔｅｒ）调整得到稳健性标准误．、、分别表示在１０％、５％、１％的显著性水平下显著（双尾检验）．３．４．２收购方全要素生产率倡议的影响，构建了两个被解释变量，高和低全要［５４］Ｍｅｌｉｔｚ研究表明由于进入国外市场存在较素生产率公司发起的并购数量（金额），首先按照高的固定成本，在一定程度上阻碍了全要素生产Ａ省收购公司全要素生产率的中位数将收购方划率较低的公司进行投资开拓国外市场．依据已有分为高、低两组，然后分别计算Ａ省高和低全要［５５，５６］研究，本文对柯布—道格拉斯生产函数两边素生产率公司并购Ｂ省公司的总数量（金额），并同时取对数后进行回归来计算公司的全要素生产除以Ａ省公司所有并购的数量（金额）．回归结果率．为了考察不同收购方发起并购受“一带一路”如表１１所示．在高全要素生产率组，即第（１）列

18第１期吴育辉等：“一带一路”倡议与企业跨区域并购—７３—和第（３）列中，ＴｒｅａｔＴ⁃Ａ×Ｐｏｓｔ的回归系数均不显ｔ＝１．７６）．表明目标方所在省份由“一带一路”倡著，而在低全要素生产率组，即第（２）列和第（４）议重点省份带来的对外直接投资优势对开拓国外列中，其回归系数均在１０％的水平下显著为正（第市场存在困难的全要素生产率较低的收购方具有（２）列为０．００３２，ｔ＝１．８３；第（４）列为０．００５０，显著的吸引力．表１１横截面差异：收购方全要素生产率Ｔａｂｌｅ１１Ｃｒｏｓｓ⁃ｓｅｃｔｉｏｎａｌｖａｒｉａｔｉｏｎ：ＡｃｑｕｉｒｅｒｔｏｔａｌｆａｃｔｏｒｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙＮｕｍｂｅｒＶｏｌｕｍｅ变量名称（１）高（２）低（３）高（４）低０．０００６∗０．００２３∗０．００３２０．００５０ＴｒｅａｔＴ⁃Ａ×Ｐｏｓｔ（０．３７）（１．８３）（０．７４）（１．７６）０．０００１∗∗０．０００００．００００－０．０００４Ｔｏｂｉｎ’ｓＱＴ⁃Ａ（０．５８）（－２．１９）（０．１２）（０．１０）０．００４７０．００７３－０．００３１∗∗０．０１７３ＲｅｔｕｒｎＴ⁃Ａ（１．０７）（１．４３）（－０．３９）（２．１１）－０．００９２∗－０．０２９４∗０．０２６５０．０４５２ＴａｘｒａｔｅＴ⁃Ａ（－０．６７）（１．７６）（－１．３９）（１．７７）∗∗０．００５４∗∗０．０１９９０．０３１００．０４３１ＧＤＰＧｒｏｗｔｈＴ⁃Ａ（２．１８）（０．５２）（２．０１）（０．９２）－０．００５５０．００３３－０．００２７－０．００７４ＧＤＰｐｅｒｃａｐｉｔａＴ⁃Ａ（－０．７３）（０．５０）（－０．１９）（－０．５９）∗０．００２７０．００４９０．００２４０．００２９ＵｎｅｍｐｌｏｙｍｅｎｔＴ⁃Ａ（１．６８）（１．５４）（１．５２）（０．８０）－０．００７１０．０２９１－０．０６７４０．０７１６ＩｎｄｕｓｔｒｙＡＴ（－０．２８）（１．０６）（－１．１３）（１．３２）∗∗∗∗∗∗∗∗∗∗∗０．００１８０．００２６０．００２００．００２５ＧｒｏｗｔｈＡ（２．４９）（３．７３）（３．００）（３．２６）∗∗∗∗∗∗∗∗∗∗∗０．００２７０．００５５０．００３４０．００９２ＧｒｏｗｔｈＴ（３．５０）（４．６９）（１．９８）（４．２４）省份配对固定效应控制控制控制控制年度固定效应控制控制控制控制观测值６９３０６９３０６９３０６９３０２０．１２４０．１３９０．０９４０．０８８调整的ＲＦ值３．４２７２５．３０５７３．０２２８５．１８１３组间差异０．００３∗∗０．００３∗∗∗∗∗∗注：使用异方差调整和收购方所在省份及年度双向聚类（Ｃｌｕｓｔｅｒ）调整得到稳健性标准误．、、分别表示在１０％、５％、１％的显著性水平下显著（双尾检验）．３．５稳健性检验可观测与不可观测因素的干扰．事实上，“一带一３．５．１工具变量检验路”重点省份的选择与公司跨区域并购决策可能使用双重差分方法估计“一带一路”倡议提是同时被决定的．比如，在并购中更具吸引力的目出对公司跨区域并购的因果效应，最理想的研究标方所在省份更可能被纳入“一带一路”重点省情境应该是处理组的选择是随机的，也就是说处份（更可能实现战略目标），或者在并购中不具备理组的选择不会受到其他影响公司跨区域并购的吸引力的目标方所在省份更可能被纳入“一带一

19—７４—管理科学学报２０２３年１月路”重点省份（重点监控），这就导致处理组的选古代“丝绸之路”并不会直接影响公司的跨区域择可能受到内生性偏误的干扰，影响其估计的准并购决策，因此该工具变量满足外生性条件．确性．这一辨识策略利用了两种不同的差异来源．［１７］因此，依据陈胜蓝和刘晓玲，使用中国古“一带一路”倡议实施提供了时间序列的差异，工代“丝绸之路”线路作为“一带一路”重点省份的具变量则提供了处理组选取在横截面上的外生差工具变量．一个有效的工具变量应该满足两个条异，这可以帮助本文更加可靠地建立“一带一路”件．第一，该工具变量应该对处理组的选择产生一倡议与公司跨区域并购之间的因果效应．表１２报个直接的影响．“一带一路”建设是在古代“丝绸告了第二阶段的回归结果，在使用工具变量后，之路”的基础上展开的，其主要目标之一就是复ＴｒｅａｔＴ⁃Ａ×Ｐｏｓｔ的回归系数仍显著为正（第（１）列兴古代丝绸之路，因此，“一带一路”重点省份的为０．００６７，ｔ＝２．４１；第（２）列为０．０１４５，ｔ＝选择与古代丝绸之路途经的省份具有较高的相关２．８１），表明本文的基本结果在缓解了处理组选性．回归结果显示第一阶段的Ｆ统计量显著大于择可能存在的内生性问题后，基本研究结论保持１０，表明本文的工具变量满足相关性条件．第二，不变．表１２工具变量检验Ｔａｂｌｅ１２Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔａｌｖａｒｉａｂｌｅｓｔｅｓｔ（１）Ｎｕｍｂｅｒ（２）Ｖｏｌｕｍｅ变量名称系数ｔ值系数ｔ值ＴｒｅａｔＴ⁃Ａ×Ｐｏｓｔ０．００６７∗∗（２．４１）０．０１４５∗∗∗（２．８１）Ｔｏｂｉｎ’ｓＱＴ⁃Ａ－０．０００２∗（－１．６９）０．０００４（１．５９）ＲｅｔｕｒｎＴ⁃Ａ０．００７４∗∗（２．００）０．００９５（１．２３）ＴａｘｒａｔｅＴ⁃Ａ０．００７６（０．５５）０．００４８（０．１９）ＧＤＰＧｒｏｗｔｈＴ⁃Ａ０．０１６８（１．６３）０．０２１４（１．１３）ＧＤＰｐｅｒｃａｐｉｔａＴ⁃Ａ－０．００２２（－０．３８）０．００２６（０．２１）ＵｎｅｍｐｌｏｙｍｅｎｔＴ⁃Ａ０．００２３（１．４５）０．０００９（０．２９）ＩｎｄｕｓｔｒｙＡＴ０．０２１２（０．８７）０．０１７１（０．３０）ＧｒｏｗｔｈＡ０．００２２∗∗∗（４．４５）０．００１６∗∗∗（３．５９）ＧｒｏｗｔｈＴ０．００５４∗∗∗（５．５１）０．００８０∗∗∗（３．８５）省份配对固定效应控制控制年度固定效应控制控制观测值６９３０６９３０２０．１８２０．１１０调整的ＲＦ值６．０８５３４．８３８５第一阶段Ｆ值１９６１．７８２∗∗∗∗∗∗注：使用异方差调整和收购方所在省份及年度双向聚类（Ｃｌｕｓｔｅｒ）调整得到稳健性标准误．、、分别表示在１０％、５％、１％的显著性水平下显著（双尾检验）．３．５．２平行趋势检验理组公司与控制组公司在外生变动之前具有平行使用双重差分进行检验的一个重要前提是处趋势，即不存在处理效应时，结果变量在处理组和

20第１期吴育辉等：“一带一路”倡议与企业跨区域并购—７５—控制组中的变化趋势是相近的．依据Ｒｏｂｅｒｔｓ和乘后加入基本回归模型，回归结果如表１３所示．［１３］Ｗｈｉｔｅｄ，将Ｐｏｓｔ虚拟变量替换为年度虚拟变研究结果显示在“一带一路”倡议提出之前，重点量，Ｂｅｆｏｒｅ３、Ｂｅｆｏｒｅ２和Ｂｅｆｏｒｅ１分别表示“一带一省份不存在相对优势时，跨省并购活动的差异也路”倡议提出前３年、前２年和前１年，Ｃｕｒｒｅｎｔ表不显著，而在“一带一路”倡议提出之后，重点省示“一带一路”倡议提出当年（２０１５年），Ｐｏｓｔ１、份公司成为并购目标方的可能性显著提高，表明Ｐｏｓｔ２和Ｐｏｓｔ３分别表示“一带一路”倡议提出后１本文的样本选择满足平行趋势假定，这为ＤＩＤ研年、后２年和后３年，并将其分别与ＴｒｅａｔＴ⁃Ａ交究模型设定的有效性提供了支持的经验证据．表１３平行趋势检验Ｔａｂｌｅ１３Ｐａｒａｌｌｅｌｔｒｅｎｄｓｔｅｓｔ（１）Ｎｕｍｂｅｒ（２）Ｖｏｌｕｍｅ变量名称系数ｔ值系数ｔ值ＴｒｅａｔＴ⁃Ａ×Ｂｅｆｏｒｅ３０．０００９（０．２９）０．００９３（１．６０）ＴｒｅａｔＴ⁃Ａ×Ｂｅｆｏｒｅ２０．００２０（０．６６）０．０００４（０．０８）ＴｒｅａｔＴ⁃Ａ×Ｂｅｆｏｒｅ１０．００３０（１．００）０．００４８（０．７９）ＴｒｅａｔＴ⁃Ａ×Ｃｕｒｒｅｎｔ０．００４３（１．２８）０．００９０（１．６０）ＴｒｅａｔＴ⁃Ａ×Ｐｏｓｔ１０．００５９∗∗（２．００）０．０１１６∗∗（２．０２）ＴｒｅａｔＴ⁃Ａ×Ｐｏｓｔ２０．００５６∗（１．８０）０．００８０（１．４５）ＴｒｅａｔＴ⁃Ａ×Ｐｏｓｔ３０．００６２∗（１．７１）０．０１１９∗（１．７８）Ｔｏｂｉｎ’ｓＱＴ⁃Ａ－０．０００２∗∗（－２．２４）０．０００３（１．３２）ＲｅｔｕｒｎＴ⁃Ａ０．００７６∗∗（２．０１）０．００９７（１．２５）ＴａｘｒａｔｅＴ⁃Ａ０．００９３（０．６８）０．００３１（０．１２）ＧＤＰＧｒｏｗｔｈＴ⁃Ａ０．０１６８∗（１．７１）０．０２２８（１．２３）ＧＤＰｐｅｒｃａｐｉｔａＴ⁃Ａ－０．００２８（－０．４９）－０．０００６（－０．０５）ＵｎｅｍｐｌｏｙｍｅｎｔＴ⁃Ａ０．００２２（１．４３）０．０００８（０．２９）ＩｎｄｕｓｔｒｙＡＴ０．０２０６（０．８５）０．０１５７（０．２８）ＧｒｏｗｔｈＡ０．００２１∗∗∗（３．９８）０．００１４∗∗（２．５８）ＧｒｏｗｔｈＴ０．００５２∗∗∗（５．４２）０．００７６∗∗∗（３．６３）配对省份固定效应控制控制年度固定效应控制控制观测值６９３０６９３０２０．１８２０．１１０调整的ＲＦ值４．００９１２．８０５３∗∗∗∗∗∗注：使用异方差调整和收购方所在省份及年度双向聚类（Ｃｌｕｓｔｅｒ）调整得到稳健性标准误．、、分别表示在１０％、５％、１％的显著性水平下显著（双尾检验）．３．５．３安慰剂检验题的因果效应，排除重点省份和非重点省份在为了提供进一步的证据加强本文基本研究问“一带一路”倡议提出之前本身存在的特征差异、

21—７６—管理科学学报２０２３年１月并且难以在模型中加以控制的不可观测的缺失变基本结论是由于重点省份和非重点省份之间一量对研究结论的干扰，进行了如下安慰剂对照测些固有的差异、而又没有在研究模型中加以控［５７］试：第一，借鉴Ｂａｋｋｅ等的做法，将“一带一制的不可观测的缺失变量所导致的，那么即使路”倡议提出时间提前４年，将２０１１年作为虚以虚拟的“一带一路”倡议提出时间也可以得出拟的“一带一路”倡议提出时间，使用２００７年—相同的结果．表１４给出了相应的回归结果，可２０１４年的样本考察这一虚拟的“一带一路”倡以发现第（１）列和第（２）列中交互项ＴｒｅａｔＴ⁃Ａ×议对公司跨区域并购决策的影响．在实证检验ＦＰｏｓｔ的回归系数均不显著．对照测试的结果表中，保持对重点省份和非重点省份的设定，这意明重点省份和非重点省份之间在“一带一路”倡味着本文在对照测试中重点省份和非重点省份议提出前就存在的固有差异对本文基本研究发的选择与基本研究问题是一致的．如果本文的现的干扰较小．表１４安慰剂检验Ｔａｂｌｅ１４Ｐｌａｃｅｂｏｔｅｓｔ（１）Ｎｕｍｂｅｒ（２）Ｖｏｌｕｍｅ变量名称系数ｔ值系数ｔ值ＴｒｅａｔＴ⁃Ａ×ＦＰｏｓｔ－０．００１２（－０．７０）－０．０００７（－０．１９）Ｔｏｂｉｎ’ｓＱＴ⁃Ａ－０．００００（－０．３７）－０．００００（－０．１０）ＲｅｔｕｒｎＴ⁃Ａ－０．００１２（－０．２４）０．００５７（０．７３）ＴａｘｒａｔｅＴ⁃Ａ－０．００１８（－０．１３）０．０３２５（１．１４）ＧＤＰＧｒｏｗｔｈＴ⁃Ａ０．０３４６∗∗（２．０６）０．１０４２∗∗∗（３．１２）ＧＤＰｐｅｒｃａｐｉｔａＴ⁃Ａ－０．０１８４∗∗（－２．５９）－０．０４５８∗∗∗（－３．３９）ＵｎｅｍｐｌｏｙｍｅｎｔＴ⁃Ａ０．０００５（０．２２）－０．００３３（－０．７０）ＩｎｄｕｓｔｒｙＡＴ０．０１３６（０．４１）０．０２３５（０．３３）ＧｒｏｗｔｈＡ０．００２３∗∗∗（４．２７）０．００２２∗∗∗（３．００）ＧｒｏｗｔｈＴ０．００５２∗∗∗（５．８９）０．０１０２∗∗∗（４．８６）省份配对固定效应控制控制年度固定效应控制控制观测值６１０９６１０９２０．０９９０．０７７调整的ＲＦ值７．１４５０７．３５００∗∗∗∗∗∗注：使用异方差调整和收购方所在省份及年度双向聚类（Ｃｌｕｓｔｅｒ）调整得到稳健性标准误．、、分别表示在１０％、５％、１％的显著性水平下显著（双尾检验）．第二，为了进一步排除省份之间其他因素估计系数保存下来．本文绘制了这５００次回归［５８］［５９］差异的干扰，借鉴Ｊｉａｎｇ等以及Ｇａｏ等安系数的核密度分布图，如图１所示．虚拟样本慰剂对照测试的具体做法，本文随机化收购方回归系数的均值接近于０，远远小于表４中真与目标方的配对关系，使用虚假的收购方与目实的回归系数，这进一步排除了其他不可观测标方配对样本重新估计了模型（１），对这一过因素以及替代性解释对本文基本研究发现的程重复进行５００次并将每次ＴｒｅａｔＴ⁃Ａ×Ｐｏｓｔ的干扰．

22第１期吴育辉等：“一带一路”倡议与企业跨区域并购—７７—图１安慰剂检验Ｆｉｇ．１Ｐｌａｃｅｂｏｔｅｓｔ３．５．４其他稳健性检验⑤（ＢＲＩ＿ｒｅｌａｔｅｄ），包括：ＢＲＩ表示公司是否属于“一［９］第一，排除节点城市的干扰．考虑到《愿景与带一路”概念板块，依据徐思等，如果上市公司行动》中确定的２６个节点城市也可能由于“一带属于“一带一路”概念板块则定义为１，否则为０．一路”倡议具有比较优势，为了缓解节点城市对Ｎｏｄｅｃｉｔｙ和Ｋｅｙｉｎｄ分别表示上市公司是否属于本文基本研究发现的干扰，进行了如下两个测试：《愿景与行动》中确定的节点城市和重点合作首先，构建了Ｎｏｄｅｃｉｔｙｄｕｍ指标，表示每个省份是产业．否包含节点城市的虚拟变量，如果某一省份含有第四，排除替代性解释．考虑到北部湾城市群“一带一路”倡议节点城市则取值为１，否则为０．建设的实施时间与“一带一路”倡议实施时间较与解释变量的构建方式类似，构建了Ｎｏｄｅｃｉｔｙｄｕｍ为相近，因此，控制了这一政策实施对本文基本研Ｔ⁃Ａ，使用目标方与收购方所在省份是否包含“一究发现的影响．以上结果进一步加强了本文基本带一路”倡议节点城市虚拟变量的差值来衡量．研究发现的可靠性和稳健性．本文将这一指标及其与“一带一路”倡议提出虚拟变量Ｐｏｓｔ进行交互后加入基本回归模型予以４结束语控制；其次，删除收购方或者目标方位于非重点省份节点城市的并购事件后重新考察了基本回归作为中国政府推动的一项长期国家战略，模型．“一带一路”倡议是中国旨在加强国内市场与全第二，考虑控制权的影响．通过并购获取目标球市场之间经济联系的新经济战略．然而，学术界方的融资和对外直接投资优势需要对目标公司有对于“一带一路”倡议产生真实效应的理解还只一定的控制权，因此，删除股权收购比例低于３０％是刚刚开始，对于其对地区比较优势形成以及微的并购事件重新考察了基本回归模型．观主体行为决策还缺乏深入的研究和全面的认第三，考虑重点省份内公司受“一带一路”倡识．“一带一路”重点省份对倡议的实施负有更大议支持程度的异质性．目标方由于“一带一路”倡的责任和义务，同时也享有更多的政策优惠和资议产生的比较优势对于那些与“一带一路”建设源倾斜，进而使不同省份之间形成比较优势的外更相关的公司应该更强，因此，对于每一个公司—生差异，这为本文考察目标方的政策支持比较优年度观测值，使用Ｐｒｏｂｉｔ回归模型预测重点省份势可以创造协同效应提供了理想的研究情境．内受“一带一路”倡议不同支持程度公司被省外使用２０１１年—２０１８年跨省并购的收购方省其他公司并购可能性的差异．本文使用３个替代份—目标方省份—年度观测值，构建双重差分模变量衡量公司受“一带一路”倡议的支持程度型考察“一带一路”倡议提出对企业跨区域并购⑤限于篇幅，本文未给出这部分测试的表格，如有需要可向作者索取．

23—７８—管理科学学报２０２３年１月决策的影响．研究结果表明当目标方所在省份为势对收购公司在并购公告日累计超额回报率“一带一路”倡议重点省份，而收购方所在省份为（ＣＡＲ）的影响．研究结果表明对于收购方，当其并非重点省份时，公司对该省份公司的并购数量购目标方所在省份为“一带一路”倡议重点省份（金额）为０．００４０（０．００６５）．相对于其样本均时，市场参与者的市场反应更积极．值，其增加了１９．９０％（２１．４５％）．本文进一步考最后，本文进行了一系列稳健性检验来加强察了这一结果是由收购方的推动效应还是由目标基本研究发现的可靠性．第一，使用中国古代“丝方的拉动效应所驱动．研究结果表明目标方所在绸之路”线路作为“一带一路”重点省份的工具变省份的政策比较优势可以显著吸引收购方的并购量来缓解处理组选择可能受到的内生性偏误的干活动，拉动效应占据主导．扰．第二，执行了相应的测试来检验平行趋势假下面考察“一带一路”倡议产生的比较优势定．第三，为了排除省份之间差异以及潜在的替代促进跨区域并购的具体作用机制．研究结果表明性解释对基本研究发现的干扰，使用随机的收购“一带一路”倡议显著提高了重点省份公司的融方和目标方进行安慰剂对照测试．以上研究结果资能力和对外直接投资水平，当地具有这些比较进一步加强了本文基本研究结果的稳健性和可优势的公司被其他省份公司并购的可能性显著提靠性．高，并且并购后公司的融资和“走出去”能力显著通过考察目标方的比较优势创造的并购协同提升．然后，利用收购方的融资约束和全要素生产效应，从政策实施效果的区域差异视角为公司跨率在横截面上的差异来进一步证实目标方的融资区域并购研究打开了一个新颖且重要的研究维和“走出去”优势是并购流向“一带一路”倡议重度．研究结果为拓展企业边界来获取政策优惠和点省份的关键驱动力．研究结果表明目标方所在资源支持的公司决策提供了新的理解，有助于政省份由“一带一路”倡议重点省份带来的融资和策制定者和利益相关者更好地理解类似的公司并对外直接投资优势对融资约束程度较高以及全要购行为，如反向并购和税负倒置的动机和后果．同素生产率较低的收购方具有更显著的吸引力．同时，本文研究结果也从区域竞争环境差异视角为“一时，本文还考察了目标方相对于收购方的比较优带一路”倡议的实施效果提供了一定的参考意义．参考文献：［１］方慧，赵甜．中国企业对“一带一路”国家国际化经营方式研究———基于国家距离视角的考察［Ｊ］．管理世界，２０１７，（７）：１７－２３．ＦａｎｇＨｕｉ，ＺｈａｏＴｉａｎ．ＡｓｔｕｄｙｏｎｔｈｅｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌｉｚａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎｅｓｅｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｓ’ｂｕｓｉｎｅｓｓｐｒａｃｔｉｃｅｓｉｎ“ＢｅｌｔａｎｄＲｏａｄ”ｃｏｕｎｔｒｉｅｓ：Ｅｖｉｄｅｎｃｅｆｒｏｍｔｈｅｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｏｆｎａｔｉｏｎａｌｄｉｓｔａｎｃｅ［Ｊ］．ＭａｎａｇｅｍｅｎｔＷｏｒｌｄ，２０１７，（７）：１７－２３．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）［２］吕越，陆毅，吴嵩博，等．“一带一路”倡议的对外投资促进效应———基于２００５－２０１６年中国企业绿地投资的双重差分检验［Ｊ］．经济研究，２０１９，５４（９）：１８７－２０２．ＬüＹｕｅ，ＬｕＹｉ，ＷｕＳｏｎｇｂｏ，ｅｔａｌ．ＴｈｅｅｆｆｅｃｔｏｆｔｈｅＢｅｌｔａｎｄＲｏａｄｉｎｉｔｉａｔｉｖｅｏｎｆｉｒｍｓ’ＯＦＤＩ：ＥｖｉｄｅｎｃｅｆｒｏｍＣｈｉｎａ’ｓｇｒｅｅｎｆｉｅｌｄｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔ［Ｊ］．ＥｃｏｎｏｍｉｃＲｅｓｅａｒｃｈＪｏｕｒｎａｌ，２０１９，５４（９）：１８７－２０２．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）［３］ＡｎｄｒａｄｅＧ，ＭｉｔｃｈｅｌｌＭ，ＳｔａｆｆｏｒｄＥ．Ｎｅｗｅｖｉｄｅｎｃｅａｎｄｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｓｏｎｍｅｒｇｅｒｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＥｃｏｎｏｍｉｃＰｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｓ，２００１，１５（２）：１０３－１２０．［４］ＢｅｔｔｏｎＳ，ＥｃｋｂｏＢＥ，ＴｈｏｒｂｕｒｎＫＳ．Ｃｏｒｐｏｒａｔｅｔａｋｅｏｖｅｒｓ［Ｊ］．ＩｎＨａｎｄｂｏｏｋｏｆＥｍｐｉｒｉｃａｌＣｏｒｐｏｒａｔｅＦｉｎａｎｃｅ，２００８，（２）：２９１－４２９．［５］ＣｏｒｎａｇｇｉａＪ，ＬｉＪＹ．Ｔｈｅｖａｌｕｅｏｆａｃｃｅｓｓｔｏｆｉｎａｎｃｅ：ＥｖｉｄｅｎｃｅｆｒｏｍＭ＆Ａｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｉｎａｎｃｉａｌＥｃｏｎｏｍｉｃｓ，２０１９，１３１

24第１期吴育辉等：“一带一路”倡议与企业跨区域并购—７９—（１）：２３２－２５０．［６］陈胜蓝，刘晓玲．最低工资与跨区域并购：基于劳动力成本比较优势的视角［Ｊ］．世界经济，２０２０，４３（９）：４９－７２．ＣｈｅｎＳｈｅｎｇｌａｎ，ＬｉｕＸｉａｏｌｉｎｇ．Ｍｉｎｉｍｕｍｗａｇｅａｎｄｃｒｏｓｓ⁃ｒｅｇｉｏｎａｌｍｅｒｇｅｒｓａｎｄａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｓ：Ｄｒａｗｉｎｇｏｎｔｈｅｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｏｆｌａ⁃ｂｏｕｒｃｏｓｔｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅａｄｖａｎｔａｇｅ［Ｊ］．ＴｈｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＷｏｒｌｄＥｃｏｎｏｍｙ，２０２０，４３（９）：４９－７２．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）［７］ＥｒｅｌＩ，ＪａｎｇＹ，ＷｅｉｓｂａｃｈＭＳ．Ｄｏａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｓｒｅｌｉｅｖｅｔａｒｇｅｔｆｉｒｍｓ’ｆｉｎａｎｃｉａｌｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ？［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｉｎａｎｃｅ，２０１５，７０（１）：２８９－３２８．［８］ＬｉａｏＲＣ．Ｗｈａｔｄｒｉｖｅｓｃｏｒｐｏｒａｔｅｍｉｎｏｒｉｔｙａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｓａｒｏｕｎｄｔｈｅｗｏｒｌｄ？：Ｔｈｅｃａｓｅｆｏｒｆｉｎａｎｃｉａｌｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏｒｐｏｒａｔｅＦｉｎａｎｃｅ，２０１４，（２６）：７８－９５．［９］徐思，何晓怡，钟凯．“一带一路”倡议与中国企业融资约束［Ｊ］．中国工业经济，２０１９，（７）：１５５－１７３．ＸｕＳｉ，ＨｅＸｉａｏｙｉ，ＺｈｏｎｇＫａｉ．ＴｈｅＢｅｌｔａｎｄＲｏａｄｉｎｉｔｉａｔｉｖｅａｎｄＣｈｉｎｅｓｅｆｉｒｍｓ’ｆｉｎａｎｃｉａｌｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ［Ｊ］．ＣｈｉｎａＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＥ⁃ｃｏｎｏｍｉｃｓ，２０１９，（７）：１５５－１７３．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）［１０］李建军，李俊成．“一带一路”倡议、企业信贷融资增进效应与异质性［Ｊ］．世界经济，２０２０，４３（２）：３－２４．ＬｉＪｉａｎｊｕｎ，ＬｉＪｕｎｃｈｅｎｇ．ＴｈｅＢｅｌｔａｎｄＲｏａｄｉｎｉｔｉａｔｉｖｅ，ｃｏｒｐｏｒａｔｅｃｒｅｄｉｔｆｉｎａｎｃｅｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔｅｆｆｅｃｔｓａｎｄｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｉｅｓ［Ｊ］．ＴｈｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＷｏｒｌｄＥｃｏｎｏｍｙ，２０２０，４３（２）：３－２４．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）［１１］方慧，宋玉洁，王彬．最低工资标准、“一带一路”倡议与中国对外直接投资［Ｊ］．投资研究，２０２０，３９（４）：１２７－１４１．ＦａｎｇＨｕｉ，ＳｏｎｇＹｕｊｉｅ，ＷａｎｇＢｉｎ．Ｍｉｎｉｍｕｍｗａｇｅｓｔａｎｄａｒｄｓ，ｔｈｅＢｅｌｔａｎｄＲｏａｄＩｎｉｔｉａｔｉｖｅａｎｄＣｈｉｎａ’ｓｏｕｔｗａｒｄｆｏｒｅｉｇｎｄｉ⁃ｒｅｃｔｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔ［Ｊ］．ＲｅｖｉｅｗｏｆＩｎｖｅｓｔｍｅｎｔＳｔｕｄｉｅｓ，２０２０，３９（４）：１２７－１４１．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）［１２］ＤｅｖｏｓＥ，ＫａｄａｐａｋｋａｍＰＲ，ＫｒｉｓｈｎａｍｕｒｔｈｙＳ．Ｈｏｗｄｏｍｅｒｇｅｒｓｃｒｅａｔｅｖａｌｕｅ？：Ａｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｔａｘｅｓ，ｍａｒｋｅｔｐｏｗｅｒ，ａｎｄｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｓａｓｅｘｐｌａｎａｔｉｏｎｓｆｏｒｓｙｎｅｒｇｉｅｓ［Ｊ］．ＲｅｖｉｅｗｏｆＦｉｎａｎｃｉａｌＳｔｕｄｉｅｓ，２００９，２２（３）：１１７９－１２１１．［１３］ＲｏｂｅｒｔｓＭ，ＷｈｉｔｅｄＴＭ．Ｅｎｄｏｇｅｎｅｉｔｙｉｎｅｍｐｉｒｉｃａｌｃｏｒｐｏｒａｔｅｆｉｎａｎｃｅ［Ｊ］．ＨａｎｄｂｏｏｋｏｆｔｈｅＥｃｏｎｏｍｉｃｓｏｆＦｉｎａｎｃｅ，ＥｌｓｅｖｉｅｒＢ．Ｖ．，Ａｍｓｔｅｒｄａｍ，２０１３，（２）：４９３－５７２．［１４］葛淳棉，王琪，姜军辉，等．“一带一路”倡议与相关国家人员流动性［Ｊ］．管理科学学报，２０２０，２３（６）：１１０－１２６．ＧｅＣｈｕｎｍｉａｎ，ＷａｎｇＱｉ，ＪｉａｎｇＪｕｎｈｕｉ，ｅｔａｌ．“ＴｈｅＢｅｌｔａｎｄＲｏａｄ”Ｉｎｉｔｉａｔｉｖｅａｎｄｅｍｐｌｏｙｅｅｍｏｂｉｌｉｔｙｉｎｒｅｌｅｖａｎｔｃｏｕｎｔｒｉｅｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＭａｎａｇｅｍｅｎｔＳｃｉｅｎｃｅｓｉｎＣｈｉｎａ，２０２０，２３（６）：１１０－１２６．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）［１５］宋弘，罗长远，栗雅欣．对外开放新局面下的中国国家形象构建———来自“一带一路”倡议的经验研究［Ｊ］．经济学（季刊），２０２１，２１（１）：２４１－２６２．ＳｏｎｇＨｏｎｇ，ＬｕｏＣｈａｎｇｙｕａｎ，ＬｉＹａｘｉｎ．ＴｈｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆｃｏｕｎｔｒｙｉｍａｇｅｉｎｔｈｅｎｅｗｆｒａｍｅｗｏｒｋｏｆＣｈｉｎａ’ｓｏｐｅｎｎｅｓｓ：Ｅｍ⁃ｐｉｒｉｃａｌｅｖｉｄｅｎｃｅｆｒｏｍｔｈｅＢｅｌｔａｎｄＲｏａｄＩｎｉｔｉａｔｉｖｅ［Ｊ］．ＣｈｉｎａＥｃｏｎｏｍｉｃＱｕａｒｔｅｒｌｙ，２０２１，２１（１）：２４１－２６２．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）［１６］戴翔，宋婕．“一带一路”倡议的全球价值链优化效应———基于沿线参与国全球价值链分工地位提升的视角［Ｊ］．中国工业经济，２０２１，（６）：９９－１１７．ＤａｉＸｉａｎｇ，ＳｏｎｇＪｉｅ．ＧｌｏｂａｌｖａｌｕｅｃｈａｉｎｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔｏｆｔｈｅＢｅｌｔａｎｄＲｏａｄｉｎｉｔｉａｔｉｖｅ：Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｏｆｉｍ⁃ｐｒｏｖｉｎｇｔｈｅＧＶＣｐｏｓｉｔｉｏｎｏｆｐａｒｔｉｃｉｐａｔｉｎｇｃｏｕｎｔｒｉｅｓａｌｏｎｇｔｈｅＢｅｌｔａｎｄＲｏａｄ［Ｊ］．ＣｈｉｎａＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＥｃｏｎｏｍｉｃｓ，２０２１，（６）：９９－１１７．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）［１７］陈胜蓝，刘晓玲．公司投资如何响应“一带一路”倡议？———基于准自然实验的经验研究［Ｊ］．财经研究，２０１８，４４（４）：２０－３３．ＣｈｅｎＳｈｅｎｇｌａｎ，ＬｉｕＸｉａｏｌｉｎｇ．ＨｏｗｄｏｅｓｃｏｒｐｏｒａｔｅｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔｒｅｓｐｏｎｄｔｏｔｈｅＢｅｌｔａｎｄＲｏａｄＩｎｉｔｉａｔｉｖｅ？：Ｅｖｉｄｅｎｃｅｆｒｏｍａｑｕａｓｉ⁃ｎａｔｕｒａｌｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｉｎａｎｃｅａｎｄＥｃｏｎｏｍｉｃｓ，２０１８，４４（４）：２０－３３．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）［１８］王桂军，卢潇潇．“一带一路”倡议与中国企业升级［Ｊ］．中国工业经济，２０１９，（３）：４３－６１．ＷａｎｇＧｕｉｊｕｎ，ＬｕＸｉａｏｘｉａｏ．ＴｈｅＢｅｌｔａｎｄＲｏａｄＩｎｉｔｉａｔｉｖｅａｎｄｔｈｅｕｐｇｒａｄｉｎｇｏｆＣｈｉｎａ’ｓｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｓ［Ｊ］．ＣｈｉｎａＩｎｄｕｓｔｒｉａｌ

25—８０—管理科学学报２０２３年１月Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ，２０１９，（３）：４３－６１．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）［１９］郝颖，刘星．政府干预、资本投向与结构效率［Ｊ］．管理科学学报，２０１１，１４（４）：５２－７３．ＨａｏＹｉｎｇ，ＬｉｕＸｉｎｇ．Ｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔｉｎｔｅｒｖｅｎｔｉｏｎ，ｃａｐｉｔａｌａｌｌｏｃａｔｉｏｎａｎｄｓｔｒｕｃｔｕｒｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＭａｎａｇｅｍｅｎｔＳｃｉ⁃ｅｎｃｅｓｉｎＣｈｉｎａ，２０１１，１４（４）：５２－７３．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）［２０］方军雄．政府干预、所有权性质与企业并购［Ｊ］．管理世界，２００８，（９）：１１８－１２３．ＦａｎｇＪｕｎｘｉｏｎｇ．Ｔｈｅｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔｉｎｔｅｒｖｅｎｔｉｏｎ，ｔｈｅｎａｔｕｒｅｏｆｏｗｎｅｒｓｈｉｐａｎｄｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｓ’ｍｅｒｇｅｒｓ＆ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｓ［Ｊ］．Ｍａｎ⁃ａｇｅｍｅｎｔＷｏｒｌｄ，２００８，（９）：１１８－１２３．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）［２１］蔡庆丰，田霖．产业政策与企业跨行业并购：市场导向还是政策套利［Ｊ］．中国工业经济，２０１９，（１）：８１－９９．ＣａｉＱｉｎｇｆｅｎｇ，ＴｉａｎＬｉｎ．Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｐｏｌｉｃｙａｎｄｃｒｏｓｓ⁃ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌＭ＆Ａｓ：Ｍａｒｋｅｔｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎｏｒｐｏｌｉｃｙａｒｂｉｔｒａｇｅ［Ｊ］．ＣｈｉｎａＩｎ⁃ｄｕｓｔｒｉａｌＥｃｏｎｏｍｉｃｓ，２０１９，（１）：８１－９９．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）［２２］李力行，申广军．经济开发区、地区比较优势与产业结构调整［Ｊ］．经济学（季刊），２０１５，１４（３）：８８５－９１０．ＬｉＬｉｘｉｎｇ，ＳｈｅｎＧｕａｎｇｊｕｎ．Ｓｐｅｃｉａｌｅｃｏｎｏｍｉｃｚｏｎｅｓ，ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅａｄｖａｎｔａｇｅ，ａｎｄｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＣｈｉｎａＥｃｏｎｏｍｉｃＱｕａｒｔｅｒｌｙ，２０１５，１４（３）：８８５－９１０．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）［２３］周茂，陆毅，杜艳，等．开发区设立与地区制造业升级［Ｊ］．中国工业经济，２０１８，（３）：６２－７９．ＺｈｏｕＭａｏ，ＬｕＹｉ，ＤｕＹａｎ，ｅｔａｌ．Ｓｐｅｃｉａｌｅｃｏｎｏｍｉｃｚｏｎｅｓａｎｄｒｅｇｉｏｎｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇｕｐｇｒａｄｉｎｇ［Ｊ］．ＣｈｉｎａＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＥｃｏ⁃ｎｏｍｉｃｓ，２０１８，（３）：６２－７９．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）［２４］李贲，吴利华．开发区设立与企业成长：异质性与机制研究［Ｊ］．中国工业经济，２０１８，（４）：７９－９７．ＬｉＢｅｎ，ＷｕＬｉｈｕａ．Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｚｏｎｅａｎｄｆｉｒｍｓ’ｇｒｏｗｔｈ：Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｉｔｙａｎｄｍｅｃｈａｎｉｓｍ［Ｊ］．ＣｈｉｎａＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＥｃｏｎｏｍｉｃｓ，２０１８，（４）：７９－９７．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）［２５］林毅夫，向为，余淼杰．区域型产业政策与企业生产率［Ｊ］．经济学（季刊），２０１８，１７（２）：７８１－８００．ＬｉｎＹｉｆｕ，ＸｉａｎｇＷｅｉ，ＹｕＭｉａｏｊｉｅ．Ｐｌａｃｅ⁃ｂａｓｅｄｉｎｄｕｓｔｒｉａｌｐｏｌｉｃｙａｎｄｆｉｒｍｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ［Ｊ］．ＣｈｉｎａＥｃｏｎｏｍｉｃＱｕａｒｔｅｒｌｙ，２０１８，１７（２）：７８１－８００．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）［２６］ＬｕＹ，ＷａｎｇＪ，ＺｈｕＬ．Ｐｌａｃｅ⁃ｂａｓｅｄｐｏｌｉｃｉｅｓ，ｃｒｅａｔｉｏｎ，ａｎｄａｇｇｌｏｍｅｒａｔｉｏｎｅｃｏｎｏｍｉｅｓ：ＥｖｉｄｅｎｃｅｆｒｏｍＣｈｉｎａ’ｓｅｃｏｎｏｍｉｃｚｏｎｅｐｒｏｇｒａｍ［Ｊ］．ＡｍｅｒｉｃａｎＥｃｏｎｏｍｉｃＪｏｕｒｎａｌ：ＥｃｏｎｏｍｉｃＰｏｌｉｃｙ，２０１９，１１（３）：３２５－３６０．［２７］蔡庆丰，陈熠辉．开发区层级与域内企业并购［Ｊ］．中国工业经济，２０２０，（６）：１１８－１３６．ＣａｉＱｉｎｇｆｅｎｇ，ＣｈｅｎＹｉｈｕｉ．ＤｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｚｏｎｅｌｅｖｅｌａｎｄｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅＭ＆Ａ［Ｊ］．ＣｈｉｎａＩｎｄｕｓｔｒｉａｌＥｃｏｎｏｍｉｃｓ，２０２０，（６）：１１８－１３６．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）［２８］ＡｓｑｕｉｔｈＰ，ＲｏｃｋＫＦ．ＡＴｅｓｔｏｆＩＰＯＴｈｅｏｒｉｅｓＵｓｉｎｇＲｅｖｅｒｓｅＭｅｒｇｅｒｓ［Ｒ］．ＳＳＲＮＷｏｒｋｉｎｇＰａｐｅｒ，２０１１．ｈｔｔｐ：／／ｄｘ．ｄｏｉ．ｏｒｇ／１０．２１３９／ｓｓｒｎ．１７３７７４２．［２９］ＫｉｍＥＨ，ＳｉｎｇａｌＶ．Ｍｅｒｇｅｒｓａｎｄｍａｒｋｅｔｐｏｗｅｒ：Ｅｖｉｄｅｎｃｅｆｒｏｍｔｈｅａｉｒｌｉｎｅｉｎｄｕｓｔｒｙ［Ｊ］．ＡｍｅｒｉｃａｎＥｃｏｎｏｍｉｃＲｅｖｉｅｗ，１９９３，８３（３）：５４９－５６９．［３０］Ｒｈｏｄｅｓ⁃ＫｒｏｐｆＭ，ＲｏｂｉｎｓｏｎＤＴ．Ｔｈｅｍａｒｋｅｔｆｏｒｍｅｒｇｅｒｓａｎｄｔｈｅｂｏｕｎｄａｒｉｅｓｏｆｔｈｅｆｉｒｍ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｉｎａｎｃｅ，２００８，６３（３）：１１６９－１２１１．［３１］ＨｏｂｅｒｇＧ，ＰｈｉｌｌｉｐｓＧ．Ｐｒｏｄｕｃｔｍａｒｋｅｔｓｙｎｅｒｇｉｅｓａｎｄｃｏｍｐｅｔｉｔｉｏｎｉｎｍｅｒｇｅｒｓａｎｄａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｓ：Ａｔｅｘｔ⁃ｂａｓｅｄａｎａｌｙｓｉｓ［Ｊ］．ＲｅｖｉｅｗｏｆＦｉｎａｎｃｉａｌＳｔｕｄｉｅｓ，２０１０，２３（１０）：３７７３－３８１１．［３２］ＴｉａｎＸ，ＷａｎｇＷ．Ｈａｒｄｍａｒｒｉａｇｅｗｉｔｈｈｅａｖｙｂｕｒｄｅｎｓ：Ｏｒｇａｎｉｚｅｄｌａｂｏｒａｓｔａｋｅｏｖｅｒｄｅｔｅｒｒｅｎｔｓ［Ｊ］．ＴｈｅＲｅｖｉｅｗｏｆＣｏｒｐｏｒａｔｅＦｉｎａｎｃｅＳｔｕｄｉｅｓ，２０２１，１０（２）：３０６－３４６．［３３］ＪｏｈｎＫ，ＫｎｙａｚｅｖａＡ，ＫｎｙａｚｅｖａＤ．Ｅｍｐｌｏｙｅｅｒｉｇｈｔｓａｎｄａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｉｎａｎｃｉａｌＥｃｏｎｏｍｉｃｓ，２０１５，１１８（１）：４９－６９．［３４］ＤｅｓｓａｉｎｔＯ，ＧｏｌｕｂｏｖＡ，ＶｏｌｐｉｎＰ．Ｅｍｐｌｏｙｍｅｎｔｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｔａｋｅｏｖｅｒｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｉｎａｎｃｉａｌＥｃｏｎｏｍｉｃｓ，２０１７，１２５（２）：３６９－３８８．

26第１期吴育辉等：“一带一路”倡议与企业跨区域并购—８１—［３５］ＬｅｅＫＨ，ＭａｕｅｒＤＣ，ＸｕＥＱ．Ｈｕｍａｎｃａｐｉｔａｌｒｅｌａｔｅｄｎｅｓｓａｎｄｍｅｒｇｅｒｓａｎｄａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｉｎａｎｃｉａｌＥｃｏｎｏｍ⁃ｉｃｓ，２０１８，１２９（１）：１１１－１３５．［３６］ＣｈｅｎＤ，ＧａｏＨ，ＭａＹ．Ｈｕｍａｎｃａｐｉｔａｌ⁃ｄｒｉｖｅｎａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ：Ｅｖｉｄｅｎｃｅｆｒｏｍｔｈｅｉｎｅｖｉｔａｂｌｅｄｉｓｃｌｏｓｕｒｅｄｏｃｔｒｉｎｅ［Ｊ］．Ｍａｎａｇｅ⁃ｍｅｎｔＳｃｉｅｎｃｅ，２０２１，６７（８）：４６４３－４６６４．［３７］ＬｅｗｅｌｌｅｎＷＧ．Ａｐｕｒｅｆｉｎａｎｃｉａｌｒａｔｉｏｎａｌｅｆｏｒｔｈｅｃｏｎｇｌｏｍｅｒａｔｅｍｅｒｇｅｒ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｉｎａｎｃｅ，１９７１，２６（２）：５２１－５３７．［３８］ＧｒｅｅｎｅＤ．Ｖａｌｕａｔｉｏｎｓｉｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｔａｋｅｏｖｅｒｓａｎｄｆｉｎａｎｃｉａｌｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓｏｎｐｒｉｖａｔｅｔａｒｇｅｔｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｉｎａｎｃｉａｌａｎｄＱｕａｎｔｉ⁃ｔａｔｉｖｅＡｎａｌｙｓｉｓ，２０１７，５２（４）：１３４３－１３７３．［３９］ＡｌｍｅｉｄａＨ，ＣａｍｐｅｌｌｏＭ，ＨａｃｋｂａｒｔｈＤ．Ｌｉｑｕｉｄｉｔｙｍｅｒｇｅｒｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｉｎａｎｃｉａｌＥｃｏｎｏｍｉｃｓ，２０１１，１０２（３）：５２６－５５８．［４０］ＢｅｃｋＴ．Ｆｉｎａｎｃｉａｌｄｅｐｅｎｄｅｎｃｅａｎｄｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌｔｒａｄｅ［Ｊ］．ＲｅｖｉｅｗｏｆＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＥｃｏｎｏｍｉｃｓ，２００３，（１１）：２９６－３１６．［４１］ＭａｎｏｖａＫ．Ｃｒｅｄｉｔｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓ，ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓｆｉｒｍｓ，ａｎｄｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌｔｒａｄｅ［Ｊ］．ＲｅｖｉｅｗｏｆＥｃｏｎｏｍｉｃＳｔｕｄｉｅｓ，２０１３，８０（２）：７１１－７４４．［４２］ＬｅｖｃｈｅｎｋｏＡＡ．Ｉｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎａｌｑｕａｌｉｔｙａｎｄｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌｔｒａｄｅ［Ｊ］．ＴｈｅＲｅｖｉｅｗｏｆＥｃｏｎｏｍｉｃＳｔｕｄｉｅｓ，２００７，７４（３）：７９１－８１９．［４３］ＮｕｎｎＮ．Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ⁃ｓｐｅｃｉｆｉｃｉｔｙ，ｉｎｃｏｍｐｌｅｔｅｃｏｎｔｒａｃｔｓ，ａｎｄｔｈｅｐａｔｔｅｒｎｏｆｔｒａｄｅ［Ｊ］．ＴｈｅＱｕａｒｔｅｒｌｙＪｏｕｒｎａｌｏｆＥｃｏｎｏｍｉｃｓ，２００７，１２２（２）：５６９－６００．［４４］ＣｏｓｔｉｎｏｔＡ．Ｏｎｔｈｅｏｒｉｇｉｎｓｏｆｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅａｄｖａｎｔａｇｅ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＥｃｏｎｏｍｉｃｓ，２００９，７７（２）：２５５－２６４．［４５］ＣｕｎａｔＡ，ＭｅｌｉｔｚＭＪ．Ｖｏｌａｔｉｌｉｔｙ，ｌａｂｏｒｍａｒｋｅｔｆｌｅｘｉｂｉｌｉｔｙ，ａｎｄｔｈｅｐａｔｔｅｒｎｏｆｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅａｄｖａｎｔａｇｅ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆｔｈｅＥｕ⁃ｒｏｐｅａｎＥｃｏｎｏｍｉｃＡｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ，２０１２，１０（２）：２２５－２５４．［４６］ＨａｎｓｏｎＧＨ，ＬｉｎｄＮ，ＭｕｅｎｄｌｅｒＭＡ．ＴｈｅＤｙｎａｍｉｃｓｏｆＣｏｍｐａｒａｔｉｖｅＡｄｖａｎｔａｇｅ［Ｒ］．Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ，ＮＢＥＲＷｏｒｋｉｎｇＰａｐｅｒ，２０１５．［４７］ＮｅａｒｙＪＰ．Ｃｒｏｓｓ⁃ｂｏｒｄｅｒｍｅｒｇｅｒｓａｓｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓｏｆｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅａｄｖａｎｔａｇｅ［Ｊ］．ＴｈｅＲｅｖｉｅｗｏｆＥｃｏｎｏｍｉｃＳｔｕｄｉｅｓ，２００７，７４（４）：１２２９－１２５７．［４８］ＬｕｏＣ，ＣｈａｉＱ，ＣｈｅｎＨ．“Ｇｏｉｎｇｇｌｏｂａｌ”ａｎｄＦＤＩｉｎｆｌｏｗｓｉｎＣｈｉｎａ：“ＯｎｅＢｅｌｔ＆ＯｎｅＲｏａｄ”Ｉｎｉｔｉａｔｉｖｅａｓａｑｕａｓｉ⁃ｎａｔｕｒａｌｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ［Ｊ］．ＴｈｅＷｏｒｌｄＥｃｏｎｏｍｙ，２０１９，４２（６）：１６５４－１６７２．［４９］ＢｅｃｋｅｒＢ，ＩｖａｓｈｉｎａＶ．Ｃｙｃｌｉｃａｌｉｔｙｏｆｃｒｅｄｉｔｓｕｐｐｌｙ：Ｆｉｒｍｌｅｖｅｌｅｖｉｄｅｎｃｅ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＭｏｎｅｔａｒｙＥｃｏｎｏｍｉｃｓ，２０１４，（６２）：７６－９３．［５０］ＢａｉＪ，ＣａｒｖａｌｈｏＤ，ＰｈｉｌｌｉｐｓＧＭ．Ｔｈｅｉｍｐａｃｔｏｆｂａｎｋｃｒｅｄｉｔｏｎｌａｂｏｒｒｅａｌｌｏｃａｔｉｏｎａｎｄａｇｇｒｅｇａｔｅｉｎｄｕｓｔｒｙｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ［Ｊ］．ＴｈｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｉｎａｎｃｅ，２０１８，７３（６）：２７８７－２８３６．［５１］李广子，刘力．债务融资成本与民营信贷歧视［Ｊ］．金融研究，２００９，（１２）：１３７－１５０．ＬｉＧｕａｎｇｚｉ，ＬｉｕＬｉ．Ｄｅｂｔｆｉｎａｎｃｉｎｇｃｏｓｔａｎｄｐｒｉｖａｔｅｃｒｅｄｉｔｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｉｎａｎｃｉａｌＲｅｓｅａｒｃｈ，２００９，（１２）：１３７－１５０．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）［５２］ＢｒｏｗｎＳＪ，ＷａｒｎｅｒＪＢ．Ｕｓｉｎｇｄａｉｌｙｓｔｏｃｋｒｅｔｕｒｎｓ：Ｔｈｅｃａｓｅｏｆｅｖｅｎｔｓｔｕｄｉｅｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｉｎａｎｃｉａｌＥｃｏｎｏｍｉｃｓ，１９８５，１４（１）：３－３１．［５３］ＦｅｒｒａｎｄｏＡ，ＢｌａｎｋＳ，ＮｅｕｇｅｂａｕｅｒＫ，ｅｔａｌ．ＡｓｓｅｓｓｉｎｇｔｈｅＦｉｎａｎｃｉａｌａｎｄＦｉｎａｎｃｉｎｇＣｏｎｄｉｔｉｏｎｓｏｆＦｉｒｍｓｉｎＥｕｒｏｐｅ：ＴｈｅＦｉ⁃ｎａｎｃｉａｌＭｏｄｕｌｅｉｎＣｏｍｐＮｅｔ［Ｒ］．ＳＳＲＮＷｏｒｋｉｎｇＰａｐｅｒ，２０１５．ｈｔｔｐ：／／ｄｘ．ｄｏｉ．ｏｒｇ／１０．２１３９／ｓｓｒｎ．２６４１０７０．［５４］ＭｅｌｉｔｚＭＪ．Ｔｈｅｉｍｐａｃｔｏｆｔｒａｄｅｏｎｉｎｔｒａ⁃ｉｎｄｕｓｔｒｙｒｅａｌｌｏｃａｔｉｏｎｓａｎｄａｇｇｒｅｇａｔｅｉｎｄｕｓｔｒｙｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ［Ｊ］．Ｅｃｏｎｏｍｅｔｒｉｃａ，２００３，７１（６）：１６９５－１７２５．［５５］ＳｃｈｏａｒＡ．Ｅｆｆｅｃｔｓｏｆｃｏｒｐｏｒａｔｅｄｉｖｅｒｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｎｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ［Ｊ］．ＴｈｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｉｎａｎｃｅ，２００２，５７（６）：２３７９－２４０３．［５６］ＧｉａｎｎｅｔｔｉＭ，ＬｉａｏＧ，ＹｕＸ．Ｔｈｅｂｒａｉｎｇａｉｎｏｆｃｏｒｐｏｒａｔｅｂｏａｒｄｓ：ＥｖｉｄｅｎｃｅｆｒｏｍＣｈｉｎａ［Ｊ］．ＴｈｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｉｎａｎｃｅ，２０１５，７０（４）：１６２９－１６８２．

27—８２—管理科学学报２０２３年１月［５７］ＢａｋｋｅＴＥ，ＭａｈｍｕｄｉＨ，ＦｅｒｎａｎｄｏＣＳ，ｅｔａｌ．Ｔｈｅｃａｕｓａｌｅｆｆｅｃｔｏｆｏｐｔｉｏｎｐａｙｏｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｒｉｓｋｍａｎａｇｅｍｅｎｔ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｉｎａｎｃｉａｌＥｃｏｎｏｍｉｃｓ，２０１６，１２０（３）：６２３－６４３．［５８］ＪｉａｎｇＦ，ＱｉａｎＹ，ＹｏｎｋｅｒＳＥ．Ｈｏｍｅｔｏｗｎｂｉａｓｅｄａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｉｎａｎｃｉａｌａｎｄＱｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅＡｎａｌｙｓｉｓ，２０１９，５４（５）：２０１７－２０５１．［５９］ＧａｏＨ，ＬｉＫ，ＭａＹ．Ｓｔａｋｅｈｏｌｄｅｒｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎａｎｄｔｈｅｃｏｓｔｏｆｄｅｂｔ：Ｅｖｉｄｅｎｃｅｆｒｏｍｓｔａｔｅ⁃ｌｅｖｅｌａｄｏｐｔｉｏｎｏｆｃｏｎｓｔｉｔｕｅｎｃｙｓｔａｔ⁃ｕｔｅｓ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｉｎａｎｃｉａｌａｎｄＱｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅＡｎａｌｙｓｉｓ，２０２１，５６（６）：１９０８－１９４４．Ｔｈｅ“ＢｅｌｔａｎｄＲｏａｄ”Ｉｎｉｔｉａｔｉｖｅａｎｄｃｒｏｓｓ⁃ｒｅｇｉｏｎａｌｍｅｒｇｅｒｓａｎｄａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｓＷＵＹｕ⁃ｈｕｉ，ＬＩＵＸｉａｏ⁃ｌｉｎｇ，ＷＵＳｈｉ⁃ｎｏｎｇＳｃｈｏｏｌｏｆＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，ＸｉａｍｅｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉａｍｅｎ３６１００５，ＣｈｉｎａＡｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ１９ｔｈＮａｔｉｏｎａｌＣｏｎｇｒｅｓｓｏｆｔｈｅＣｏｍｍｕｎｉｓｔＰａｒｔｙｏｆＣｈｉｎａｉｎｃｌｕｄｅｄｔｈｅｐｒｏｍｏｔｉｏｎｏｆｔｈｅ“ＢｅｌｔａｎｄＲｏａｄ”Ｉｎｉｔｉａｔｉｖｅｉｎｔｏｔｈｅｐａｒｔｙｃｏｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎ，ｗｈｉｃｈｆｕｌｌｙｒｅｆｌｅｃｔｓｔｈｅｉｍｐｏｒｔａｎｃｅｔｏｔｈｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆｔｈｅ“ＢｅｌｔａｎｄＲｏａｄ”．Ｄｕｅｔｏｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｆｕｎｃｔｉｏｎｓａｎｄｒｏｌｅｓ，ｔｈｅｋｅｙｐｒｏｖｉｎｃｅｓｏｆｔｈｅ“ＢｅｌｔａｎｄＲｏａｄ”ｈａｖｅｇｒｅａｔｅｒｒｅｓｐｏｎｓｉｂｉｌｉｔｉｅｓａｎｄｏｂｌｉｇａｔｉｏｎｓｆｏｒｔｈｅｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｉｎｉｔｉａｔｉｖｅ，ａｎｄａｌｓｏｅｎｊｏｙｍｏｒｅｐｏｌｉｃｙａｎｄｒｅｓｏｕｒｃｅｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ，ｆｏｒｍｉｎｇｅｘｏｇｅｎｏｕｓｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｉｎｔｈｅｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｐｒｏｖｉｎｃｅｓ．Ｔａｋ⁃ｉｎｇｃｏｒｐｏｒａｔｅＭ＆Ａｄｅｃｉｓｉｏｎｓａｓａｔｏｏｌｔｏｏｂｔａｉｎｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅａｄｖａｎｔａｇｅｓ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｅｘａｍｉｎｅｓｔｈｅｉｍｐａｃｔｏｆｔｈｅ“ＢｅｌｔａｎｄＲｏａｄ”Ｉｎｉｔｉａｔｉｖｅｏｎｃｏｒｐｏｒａｔｅｃｒｏｓｓ⁃ｒｅｇｉｏｎａｌＭ＆Ａｄｅｃｉｓｉｏｎｓ．Ｔｈｅｓｔｕｄｙｆｉｎｄｓｔｈａｔｔｈｅｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅａｄｖａｎｔａｇｅｓｂｒｏｕｇｈｔａｂｏｕｔｂｙｔｈｅｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆｔｈｅ“ＢｅｌｔａｎｄＲｏａｄ”Ｉｎｉｔｉａｔｉｖｅｈａｖｅｉｎｃｒｅａｓｅｄｔｈｅａｔｔｒａｃ⁃ｔｉｖｅｎｅｓｓｏｆｃｏｍｐａｎｉｅｓｉｎｋｅｙｐｒｏｖｉｎｃｅｓａｓＭ＆Ａｔａｒｇｅｔｓ．Ｔｈｅｍｅｃｈａｎｉｓｍｔｅｓｔｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅ“ＢｅｌｔａｎｄＲｏａｄ”Ｉｎｉｔｉａｔｉｖｅｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅｃｏｒｐｏｒａｔｅｆｉｎａｎｃｉｎｇａｂｉｌｉｔｙａｎｄｏｕｔｗａｒｄｆｏｒｅｉｇｎｄｉｒｅｃｔｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔｉｎｋｅｙｐｒｏｖｉｎｃｅｓ：ｌｏｃａｌｆｉｒｍｓｗｉｔｈｔｈｅｓｅｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅａｄｖａｎｔａｇｅｓａｒｅｍｏｒｅｌｉｋｅｌｙｔｏｂｅａｃｑｕｉｒｅｄｂｙｆｉｒｍｓｉｎｏｔｈｅｒｐｒｏｖ⁃ｉｎｃｅｓ，ａｎｄｔｈｅｆｉｎａｎｃｉｎｇａｎｄ“ｇｏｉｎｇｏｕｔ”ａｂｉｌｉｔｙｏｆａｃｑｕｉｒｅｒｓａｒｅｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｉｍｐｒｏｖｅｄａｆｔｅｒｔｈｅｍｅｒｇｅｒｓａｎｄａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｓ．Ｆｕｒｔｈｅｒｒｅｓｅａｒｃｈｆｉｎｄｓｔｈａｔｔｈｅｔａｒｇｅｔ’ｓｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅａｄｖａｎｔａｇｅｉｓｍｏｒｅａｔｔｒａｃｔｉｖｅｔｏｔｈｅａｃｑｕｉｒｅｒｗｉｔｈａｈｉｇｈｅｒｄｅｇｒｅｅｏｆｆｉｎａｎｃｉｎｇｃｏｎｓｔｒａｉｎｔｓａｎｄｌｏｗｅｒｔｏｔａｌｆａｃｔｏｒｐｒｏｄｕｃｔｉｖｉｔｙ．Ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｒｅｓｕｌｔｓｐｒｏｖｉｄｅａｎｅｗｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇｏｆｍｅｒｇｅｒｓａｎｄａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｓｄｅｃｉｓｉｏｎｂｙｅｘｐａｎｄｉｎｇｃｏｍｐａｎｙｂｏｕｎｄａｒｉｅｓｔｏｏｂｔａｉｎｐｏｌｉｃｙｐｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓａｎｄｒｅｓｏｕｒｃｅｓｕｐｐｏｒｔ，ａｎｄｈａｖｅｃｅｒｔａｉｎｅｎｌｉｇｈｔｅｎｉｎｇｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｆｏｒｅｖａｌｕａｔｉｎｇｔｈｅｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｅｆｆｅｃｔｓｏｆｔｈｅ“ＢｅｌｔａｎｄＲｏａｄ”Ｉｎｉｔｉａｔｉｖｅａｎｄｉｔｓｓｕｂｓｅｑｕｅｎｔｒｅｆｏｒｍｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：“ＢｅｌｔａｎｄＲｏａｄ”Ｉｎｉｔｉａｔｉｖｅ；ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅａｄｖａｎｔａｇｅ；ｆｉｎａｎｃｉｎｇ；ｏｕｔｗａｒｄｆｏｒｅｉｇｎｄｉｒｅｃｔｉｎｖｅｓｔ⁃ｍｅｎｔ；ｃｒｏｓｓ⁃ｒｅｇｉｏｎａｌｍｅｒｇｅｒｓａｎｄａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｓ