高速铁路网络建设对企业投资效率的影响研究

Influence of High Speed Rail Network Development on Enterprise Investment Efficiency

摘要

高速铁路网络建设在宏观上促进了人才、资金和信息等要素的跨区流动，但是否在微观层面有效提高了企业的投资效率仍缺乏足够证据。基于2000—2020年中国上市公司数据，利用多期DID模型考察高速铁路开通对企业投资效率的影响。研究发现：高速铁路网络建设对企业投资效率的提升具有促进作用，对企业过度投资和投资不足2种非效率投资行为均表现出显著的抑制效应；同时，高速铁路对企业投资效率的影响呈现出地域、行业以及企业类型的异质性。高速铁路开通显著提升了东部地区企业、创新型行业企业以及民营企业的投资效率。高速铁路网络通过扩大市场规模、缓解融资约束、减轻代理冲突来促进企业进行高质量投资并提高投资效率。研究为高速铁路时代提高企业投资效率、扩大有效投资及优化投资布局提供政策启示。

Abstract

The high speed railway network development has facilitated the cross-regional flow of talent, capital, and information on a macro level. However, there is insufficient evidence on whether this has effectively improved corporate investment efficiency on a micro level. Using data from Chinese listed companies (2000-2020), this paper employed a multi-period difference-in-differences (DID) model to examine high speed railway's impact on corporate investment efficiency. The findings show that high speed railway development enhances corporate investment efficiency, significantly reducing both overinvestment and underinvestment. Furthermore, the influence of high speed railways on corporate investment efficiency varies by region, industry, and type of enterprise. Notably, the opening of high speed railways significantly increases investment efficiency for enterprises in the eastern regions, innovative industries, and private enterprises. By expanding market reach, easing financing constraints, and reducing agency conflicts, the high speed railway network promotes high-quality investments and improves investment efficiency. This research provides policy insights for improving corporate investment efficiency, expanding effective investments, and optimizing investment strategies in the high speed railway era.

Graphical abstract

关键词

高速铁路 / 投资效率 / 融资约束 / 市场潜力

Key words

High Speed Railway / Investment Efficiency / Financing Constraints / Market Potential

0　引言

截至2022年底，我国铁路营业里程达到15.5万km，高速铁路营业里程超过4.2万km。高速铁路网络逐渐从“四纵四横”扩展到“八纵八横”，已经覆盖了全国主要城市群，通达超过93%的50万以上人口城市。高速铁路网络的形成不仅促进了劳动力的跨区流动和配置，更降低了经济主体的跨区域交易成本。2022年《政府工作报告》明确提出“积极扩大有效投资和优化投资布局”。扩大有效投资是稳经济、调结构、补短板的重要抓手，对企业而言，投资效率是影响其长期生存与发展的关键因素。企业的投资决策受市场信息流动、资本配置等因素的影响，不仅需要提高企业在更大地理空间范围获取资金、技术和信息的能力，更要求企业管理模式的持续变革和对投资风险的准确把控。从这个意义来说，高速铁路网络的“时空压缩效应”有助于提高企业的投资效率。

现有文献在高速铁路影响就业、产业布局^[1]和区域空间结构^[2]等宏观方面进行了有益探索，对于高速铁路对现有企业投资效率的影响研究主要从管理层特征、制度环境^[3]等角度来展开，缺乏从基础设施建设和区位条件改变的视角进行分析；特别是随着我国高速铁路网络的建设，企业所处的信息环境、市场范围和管理模式都发生了前所未有的深刻变化，探讨其影响企业投资效率的传导机制具有重要的理论和现实意义。为此，以微观企业为观测对象，实证分析高速铁路网络建设对企业投资效率的影响效应和传导机制，并结合地级市空间尺度数据与企业微观数据分析高速铁路网络影响企业投资效率的异质性。研究有助于我国企业优化投资行为和提高投资效率，并为地方政府优化高速铁路布局、释放“高速铁路红利”提供决策参考。

1　理论分析与研究假设

相较于传统的交通运输方式，高速铁路不仅提高了城市可达性^[4]、促进生产要素的流动和资源配置效率的提高^[5]，而且改变了经济活动的空间再分布^[6]，并产生经济外溢效应^[7]，促进了我国经济增长^[8]。高速铁路网络建设提高了生产要素流动的速度和规模，对企业投资效率产生重要影响^[9]。企业投资效率是企业在实施投资时，所得到的有效成果与投入成本之间的比率。然而由于资金来源、市场摩擦等诸多因素的存在，企业投资效率整体水平存在偏离最优的问题，并且这种非效率投资主要表现为信息不对称所引发的过度投资或投资不足^[10]。高速铁路网络接入可以减轻企业投资中因地理距离和空间位置而导致的信息不对称问题，进而对投资效率产生影响。企业的投资规模也因高速铁路开通而增大，并产生对低质量投资的挤出效应和对高质量投资的吸引效应^[11]。此外，高速铁路网络还能促进人才流动并提高沿线城市的人才吸引力，从而推动公司治理水平改善，降低企业代理成本，从而使得企业投资效率提高。

具体而言，高速铁路开通扩大了企业面临的市场规模，从而通过增加投资机会影响企业投资效率^[12]，并且市场规模扩大会进一步增加市场活力和差异化程度。距离的限制降低了银行的信贷决策效率，导致融资成本不断升高，而高速铁路开通可以缓解企业融资约束问题，降低由信息不对称引起的融资困难，并且增强资金提供方获取软信息的能力，便于机构投资者进行实地调研和全程监管^[13]。此外，高速铁路网络的接入能够减轻管理层和股东之间的代理冲突，从而影响企业投资效率^[14]。新经济地理学理论认为，地理距离会增加交易成本，进而影响经济主体的决策。而高速铁路的开通缩短了股东与企业间的相对距离，企业面对的信息不对称程度降低，由此股东和利益相关者能够更为及时地监管管理层的行为，从而限制其机会主义倾向和减少逆向选择问题，有效降低非效率投资程度。高速铁路开通影响企业投资效率的作用机制如图1所示。

此外，高速铁路对经济的影响很大程度上是再分配的，具有区域差异性^[15]。不同地理区域和不同规模的城市之间经济增长不均衡^[16]，有高速铁路和无高速铁路的城市经济活动差距逐渐拉大^[17]。虹吸效应会促使资本从中小城市净流入大城市，可能使得大城市、东部地区企业投资效率的提升更为明显^[18]，而位于经济发展水平较低地区的企业可能会增加风险投资，导致投资效率降低。从行业特征来说，尽管高速铁路的开通促进各种要素资源在更大范围内快速流通，但创新型行业的企业更加能够抓住高速铁路带来的机遇，从而获取有价值的信息和资源。企业管理水平和管理模式的差异也会对高速铁路的影响呈现出差异性。企业的股权在空间上分散，会增加企业跨区域决策过程的复杂性，高速铁路开通会对所有者与经营者之间的多层委托代理关系产生影响，通过压缩时空提高投资决策效率。袁广达等以“一带一路”沿线企业为研究对象，发现国有控股企业过度投资可能性更大^[3]；但同时，由于组织构架、经营活动、融资方式等相对固定，外界因素对其投资水平的影响有限。从股权性质来看，民营企业因其有较高的融资需求和灵活的组织结构，企业投资效率对外部环境冲击的影响非常敏感，高速铁路可以通过降低信贷融资约束提高其投资效率^[19]。总体来说，高速铁路网络微观层面的融资效应对不同地区、不同性质和不同类型的企业具有差异化的影响。

通过以上文献回顾与理论分析，提出以下研究假设，并通过实证研究逐一验证假设是否成立，从而揭示高速铁路对企业投资效率的影响效应及其机理。

假设H1：高速铁路网络能够显著提升所在地区企业的投资效率。

假设H2：高速铁路网络对企业投资效率的影响具有显著的地域、行业和企业异质性效应。

假设H3：高速铁路网络通过市场规模效应、融资便利效应和公司治理效应影响企业投资效率。

2　模型设定、变量选择与数据来源

参考已有研究，将高速铁路开通视为外生的政策冲击。对于单个城市而言，开通高速铁路即相当于融入了高速铁路网络，在后续发展中便受到了高速铁路网络的影响。由于各地开通高速铁路的时间不一，因此以各城市高速铁路开通时间作为政策冲击时点，将位于未开通高速铁路城市的上市公司作为对照组，高速铁路开通城市的上市公司作为处理组，借鉴李佳等的研究^[20]，采用多时点双重差分方法，建立计量模型设定如下。

\begin{array}{c}AbsIN{V}_{\mathrm{i},\mathrm{t}}={\beta }_{\mathrm{0}}+{\beta }_{\mathrm{1}}HS{R}_{\mathrm{i},\mathrm{t}}+{\beta }_{\mathrm{2}}Siz{e}_{\mathrm{i},\mathrm{t}}+{\beta }_{\mathrm{3}}Le{v}_{\mathrm{i},\mathrm{t}}+{\beta }_{\mathrm{4}}RO{E}_{\mathrm{i},\mathrm{t}}+{\beta }_{\mathrm{5}}Growt{h}_{\mathrm{i},\mathrm{t}}+{\beta }_{\mathrm{6}}Mshar{e}_{\mathrm{i},\mathrm{t}}+\\ {\beta }_{\mathrm{7}}Dua{l}_{\mathrm{i},\mathrm{t}}+{\beta }_{\mathrm{8}}Top{\mathrm{5}}_{\mathrm{i},\mathrm{t}}+\sum Industry+\sum year+{\epsilon }_{\mathrm{i},\mathrm{t}}\end{array}⑴

式中：AbsINV为非效率投资，作为企业投资效率的度量指标；HSR表示上市公司i所在城市在t年是否开通高速铁路，开通了高速铁路为1，否则为0；Size为企业规模，用企业年末总资产加1后取自然对数来衡量；Lev为资产负债率；ROE为净资产收益率；Growth为公司成长机会，用营业收入增长率表示；Mshare为管理层持股比例；Dual为董事长和总经理是否为两职合一，是同一人时为1，否则为0；Top\mathrm{5}为股权集中度，即前五大股东持股数量/总股数；Industry为行业；year为年份，回归中控制了年度和行业固定效应。{\beta }_{\mathrm{0}}为常数项系数；{\beta }_{\mathrm{1}}—{\beta }_{\mathrm{8}}为各变量的系数；\epsilon_i，t 为残差项。

对于企业的非效率投资程度，借鉴Richardson^[21]的预期投资支出模型来衡量，如下所示。

\begin{array}{c}Inves{t}_{\mathrm{i},\mathrm{t}}={\delta }_{\mathrm{0}}+{\delta }_{\mathrm{1}}Growt{h}_{\mathrm{i},\mathrm{t}-\mathrm{1}}+{\delta }_{\mathrm{2}}Le{v}_{\mathrm{i},\mathrm{t}-\mathrm{1}}+{\delta }_{\mathrm{3}}Cas{h}_{\mathrm{i},\mathrm{t}-\mathrm{1}}+{\delta }_{\mathrm{4}}Ag{e}_{\mathrm{i},\mathrm{t}-\mathrm{1}}+{\delta }_{\mathrm{5}}Siz{e}_{\mathrm{i},\mathrm{t}-\mathrm{1}}+\\ {\delta }_{\mathrm{6}}Re{t}_{\mathrm{i},\mathrm{t}-\mathrm{1}}+{\delta }_{\mathrm{7}}Inves{t}_{\mathrm{i},\mathrm{t}-\mathrm{1}}+\sum Industry+\sum year+{\epsilon }_{\mathrm{i},\mathrm{t}}\end{array}⑵

式中：Invest_i，t 为i公司在t年的新增投资支出，即用于购置固定资产、无形资产和其他长期资产所支付的现金与处置后获得的现金之差与总资产的比值；Invest_t-1为前一年的新增投资支出；Cash为公司现金占比，用企业货币资金的数值除以总资产的数值来衡量；Age为企业的上市时间；Ret为考虑现金红利再投资的股票年度回报率；{\delta }_{\mathrm{0}}为模型常数项；{\delta }_{\mathrm{1}}—{\delta }_{\mathrm{7}}为各变量的系数；\epsilon_i，t 为残差项。

对以上Richardson模型进行OLS得到的残差绝对值来衡量投资效率，且残差大于0的表示过度投资，残差小于0表示投资不足。

在上述模型的基础上，根据理论假设，将扩大市场规模、缓解融资约束和减轻代理冲突作为高速铁路影响企业投资效率的中间影响机制，相关变量的设定如下：①市场规模(MS)借鉴文献[22]使用市场潜力指数进行衡量，MS=\sum _{j\ne i}(Y_{jt}/D_{ij}+Y_{it}/D_{ii})，其中Y_jt 为t时期j地级市的地区生产总值，Y_it 为t时期i地级市的地区生产总值，D_ij 为i，j两地级市间的距离，D_ii 为i地区的内部距离。②融资约束(SA)指数借鉴文献[23]，由企业规模和企业成立时间2个随时间变化不大且外生的变量构建而成。该指数的取值通常为负数，并且其绝对值与融资约束程度呈正相关。③代理成本(AC)参考文献[24]，使用总资产周转率(即销售收入净额与平均资产总额的比值)反映管理层创造收入的努力程度和经营效率。为了更好地评估高速铁路开通的影响，对HSR虚拟变量的设定进行调整，对样本年限期间每年6月30日之后开通高速铁路的城市高速铁路开通年份推迟1年处理，即在下一年设定为1。

数据来源方面，高速铁路线路、车次和城市开通高速铁路的时间等原始数据来自中国研究数据服务平台(CNDRS)以及中国铁路12306网站，将拥有新建设计时速不低于250 km的客运专线，以及开行G字头、C字头动车组列车的城市统计为高速铁路开通城市；企业数据来源于国泰安经济金融研究数据库(CSMAR)，选取2000—2020年沪深A股上市公司作为观测样本；城市层面的地区生产总值、市场化指数以及铁路客运量等数据来自《中国城市统计年鉴》。主要变量说明如表1所示。

3　实证结果与分析

3.1　基准回归结果

根据模型⑴，对高速铁路对企业投资效率的影响进行回归分析，基准回归结果如表2所示。解释变量HRS的回归系数在5%的水平上显著为负，结果表明高速铁路开通显著抑制了企业的非效率投资程度，即提高了企业投资效率。进一步，将研究样本进一步划分为投资不足和投资过度2个组别分别进行回归。表2中(2)列的估计结果显示，HRS的回归系数在10%的水平上显著为负；(3)列中，HRS的回归系数同样在10%的水平上显著为负。结果表明，高速铁路开通整体上提高了企业投资效率，并对投资过度和投资不足2种非效率投资行为均表现出显著的抑制作用，因此验证了前文假设H1正确。

3.2　工具变量检验

为了缓解模型估计的内生性问题，参考已有研究，选用各地级市1990年的历史铁路客运量作为高速铁路开通的工具变量。由于历史客运量与地理特征、人口流动等紧密相关，且在时间上是连续的，因此该变量与解释变量相关，满足工具变量的相关性要求；同时，历史铁路客运量不会影响企业当前的投资决策与效率，因此符合工具变量的外生性要求。进一步，对工具变量1990年铁路客运量rpt分别做不可识别检验、弱工具变量检验和过度识别检验，结果表明工具变量与解释变量显著相关，工具变量为强工具变量，且满足外生性。工具变量检验如表3所示。表3中，解释变量HSR回归系数为负，且在1%的水平上显著，说明高速铁路与企业非效率投资程度呈负相关，再次印证了前文高速铁路开通对企业投资效率的改善作用，与原结论相一致。

3.3　平行趋势分析

准确测度高速铁路对企业投资效率的净影响，需要高速铁路开通前后企业投资效率变化满足平行趋势假设。参考已有研究^[25]，设定高速铁路开通前i年和高速铁路开通后j年的虚拟变量pre_i 和post_j，设定规则为分别在企业所在地区高速铁路开通前第i年和高速铁路开通后第j年取值为1，其他年份取值为0。以这些虚拟变量取代HSR，重复模型⑴的回归。另外，将高速铁路开通前一年作为基期，从模型中剔除后进行回归。

由回归结果可知，高速铁路开通前主要解释变量的回归系数均不显著，说明样本处理组和对照组的非效率投资程度在高速铁路开通前不存在显著差异，通过了平行趋势检验，同时也说明本研究使用双重差分模型是合理有效的。而高速铁路开通后连续6年的解释变量回归系数均在1%的水平上显著为负，进一步验证了高速铁路开通促进了企业投资效率的显著提升。平行趋势检验如图2所示。

3.4　安慰剂检验

为了进一步验证企业投资效率的提升是由企业所在城市高速铁路开通所带来的，而非其他非观测因素。在模型⑴的基础上，随机选择处理组进行间接检验，并重复随机抽样500次，安慰剂检验如图3所示。由图3可知，模拟回归的估计值符合正态分布，且靠近零值，而基准回归系数则位于整个分布的外侧，说明高速铁路开通对企业非效率投资抑制作用显著，提高了企业的投资效率，即表明基准回归结果是稳健的。

3.5　变换样本及增加城市层面控制变量

由于北京、上海、广州、深圳4个一线城市经济发展水平较高，交通基础设施建设较为完善，可能会影响整体估计结果，因此，在剔除该城市样本后重新估计高速铁路网络建设对企业投资效率的影响。稳健性检验如表4所示，检验结果如表4中(1)列所示。HRS的回归系数在5%的水平上显著为负，检验结果与前文一致。同时，为了更好地控制其他可能影响企业投资效率的因素，减少遗漏变量的偏误，提高回归模型的精度和可靠性，在回归模型中加入了城市层面的控制变量人均国内生产总值，以更好地控制其他可能影响企业投资效率的因素，回归结果如表4中(2)列所示。回归显示，HRS的回归系数在5%的水平上显著为负，表现出对投资非效率的抑制作用，表明上述结果是稳健的。

4　异质性分析

（1）区位异质性方面。将上市公司所在省份划分为东、中、西部地区，在此基础上进行分组回归，区位异质性分析如表5所示。东部地区解释变量HRS的回归系数在1%的水平下显著为负，表明高速铁路建设更能促进东部地区企业投资效率的提升。中部地区和西部地区HRS的回归系数不显著，表明高速铁路建设对中西部地区企业投资效率的影响不显著。对经济发展水平较低的偏远西部地区而言，东部地区优势资源的集聚效应会使得西部地区企业面临资源流失，投资风险增加^[26]，会拉大地区之间企业投资效率的差异。

（2）行业异质性方面。将所有行业按是否为创新型行业进行划分，参考已有研究，创新型行业包括制造业及信息传输、软件和信息技术服务业以及科学研究和技术服务业，其他则为非创新型行业。行业异质性分析如表6所示。由表6可知，在创新型行业组别中，HSR的回归系数均显著为负，说明高速铁路开通对于抑制非效率投资(包括降低投资不足和缓解投资过度方面)具有显著影响。而对于传统行业而言，高速铁路开通对提高企业投资效率的影响则不显著。

（3）股权异质性方面。按是否为国有企业划分样本，股权异质性分析如表7所示。国有企业组别中HSR的回归系数均不显著，说明高速铁路对提高国有企业投资效率的影响不明显；非国有企业组中HSR的回归系数显著为负，说明高速铁路对民营企业投资效率的改善具有重要意义。

综上，验证了前文假设H2，高速铁路网络对企业投资效率的影响具有显著的地域、行业和企业异质性效应。高速铁路开通显著提升了东部地区企业、创新型行业的企业以及民营企业的投资效率。

5　高速铁路对企业投资效率的影响机制分析

参考已有研究，构建中介效应模型，对高速铁路影响企业投资效率的影响机制进行检验。影响机制分析如表8所示。表8的回归结果显示，HSR对MS的回归系数在1%的水平上显著为正，说明高速铁路显著提升了企业所在地区的市场潜力；同时，在基准模型的基础上加入MS后，MS对AbsINV的回归系数在1%的水平上显著为负，说明高速铁路通过提高企业市场潜力从而提高了企业的投资效率。同样，在(2)列和(3)列的回归结果中，HSR对SA和AC的回归系数在10%和1%的水平上显著为正。根据变量设定说明，销售收入净额与平均资产总额的比例越高，说明公司的代理成本越低；SA取值的绝对值越小融资约束越小。因此AC和SA回归系数显著为正，说明高速铁路降低了融资约束和代理成本。在基准回归模型中加入SA和AC，结果显示，SA对非效率投资全样本的回归系数不显著，进一步将总样本分为投资不足样本和过度投资样本分别进行模型分析，得出高速铁路通过降低融资约束对企业投资效率的中介效应影响显著，且主要通过改善企业投资不足来提高企业投资效率。代理成本方面，回归结果表明，高速铁路通过降低企业代理成本显著提高了企业的投资效率。因此，高速铁路网络通过市场规模效应、融资便利效应和公司治理效应提高了企业投资效率，验证了前文假设H3正确。

6　结论与启示

交通基础设施投资是扩大有效投资的重要领域，交通基础设施的改善也是提高全社会经济活动效率的重要支撑和保障。研究基于2000—2020年中国上市公司数据，利用多期DID模型考察了高速铁路对企业投资效率的影响。研究发现，高速铁路网络建设对企业投资效率的提升具有促进作用，对企业过度投资和投资不足2种非效率投资行为均表现出显著的抑制效应；高速铁路开通显著提升了东部地区企业、创新型行业企业以及民营企业的投资效率。高速铁路网络通过扩大市场规模、缓解融资约束、减轻代理冲突来促进企业进行高质量投资并提高投资效率。

研究的政策启示如下。首先，在高速铁路联网的背景下，企业应加强跨地区信息交流，依托市场规模扩大不断提升企业投资效率和质量；有效运用高速铁路开通带来充裕的人才、资金、技术和信息流动环境提高企业投资效率。加强企业跨区域监管，减轻代理冲突，避免低效投资行为。其次，政府应充分考虑高速铁路建设对不同区域影响的非均衡性和异质性，加强对经济欠发达地区交通基础设施建设，针对不同行业、不同企业的类型特征，以及对不同交通运输方式的特定需求，通过税收、财政转移支付等手段为经济欠发达地区企业吸引投资，减少其投资时面临的资金困境。最后，促进人才、资金、技术和信息等要素的充分流动；因地制宜优化产业结构促进产业升级，并促进地区间的产业协同发展，避免恶性竞争。经济欠发达地区相关企业应加强与发达地区的交流和学习，借鉴经验和管理模式。同时，应优化当地的投资环境，吸引更多的投资和资源流入，减少优质资源流失。

参考文献

[1] 孙伟增，牛冬晓，万广华. 交通基础设施建设与产业结构升级：以高铁建设为例的实证分析[J]. 管理世界，2022，38(3)：19-34，58，35-41.

[2] SUN Weizeng， NIU Dongxiao， WAN Guanghua. Transportation Infrastructure and Industrial Structure Upgrading：Evidence from China's High Speed Railway[J]. Journal of Management World，2022，38(3)：19-34，58，35-41.

[3] 李红昌， Tjia Linda，胡顺香. 中国高速铁路对沿线城市经济集聚与均等化的影响[J]. 数量经济技术经济研究，2016，33(11)：127-143.

[4] LI Hongchang， TJ IA L， HU Shunxiang. Agglomeration and Equalization Effect of High Speed Railway on Cities in China[J]. The Journal of Quantitative & Technical Economics，2016，33(11)：127-143.

[5] 袁广达，仲　也. 政府干预、高管特征对企业过度投资的影响研究：以“一带一路” 沿线直接投资的上市公司为例[J]. 南京审计大学学报，2021，18(3)：92-101.

[6] YUAN Guangda， ZHONG Ye. A Study on the Influence of Government Intervention and Executive Characteristics on Over-Investment of Enterprises：Taking Listed Companies with Direct Investment along the “Belt and Road” as an Example[J]. Journal of Nanjing Audit University，2021，18(3)：92-101.

[7] 李红昌，郝璐璐，刘李红. 高速铁路对沿线城市可达性影响的实证分析[J]. 长安大学学报(社会科学版)，2017，19(3)：38-44.

[8] LI Hongchang， HAO Lulu， LIU Lihong. Empirical Analysis of the Impacts of High Speed Rail on the Accessibility of the Cities along the Line[J]. Journal of Chang'an University (Social Science Edition)，2017，19(3)：38-44.

[9] DUAN L L， NIU D X， SUN W Z，et al. Transportation Infrastructure and Capital Mobility：Evidence from China's High-Speed Railways[J]. The Annals of Regional Science，2021，67(3)：617-648.

[10] LI X J， HUANG B， LI R R，et al. Exploring the Impact of High Speed Railways on the Spatial Redistribution of Economic Activities：Yangtze River Delta Urban Agglomeration as a Case Study[J]. Journal of Transport Geography，2016，57：194-206.

[11] 卞元超，吴利华，白俊红. 高铁开通、要素流动与区域经济差距[J]. 财贸经济，2018，39(6)：147-161.

[12] BIAN Yuanchao， WU Lihua， BAI Junhong. High Speed Rail，Factor Flow and Regional Economic Disparities[J]. Finance & Trade Economics，2018，39(6)：147-161.

[13] LI H C， STRAUSS J， HU S X，et al. Do High Speed Railways Lead to Urban Economic Growth in China？A Panel Data Study of China's Cities[J]. The Quarterly Review of Economics and Finance，2018，69：70-89.

[14] 张润宇，余明阳. 社会资本、债务约束与非效率投资：基于中国上市家族企业数据的分析[J]. 管理评论，2020，32(12)：61-77.

[15] ZHANG Runyu， YU Mingyang. Social Capital，Debt Constraint and Non-Efficient Investment：Evidence from Chinese Listed Family Firms[J]. Management Review，2020，32(12)：61-77.

[16] 文　雯，黄雨婷，宋建波. 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[J]. 中南财经政法大学学报，2019(2)：42-52.

[17] YIWEN S G， WENSHUO G. Is FDI a High-Quality Investment？ Evidence From the Changes in the Chinese FDI After HSR Opening[J]. Applied Economics，2022，54(60)：6863-6874.

[18] ANDREW B B， ANDREAS M and YUKIKO U S. Production Networks，Geography，and Firm Performance[J]. Journal of Political Economy，2019，127(2)：639-688.

[19] 李云鹤. 公司过度投资源于管理者代理还是过度自信[J]. 世界经济，2014，37(12)：95-117.

[20] 孙　亮，刘　春，郑国坚，等. 软信息如何影响硬信息：高铁开通与财务报告稳健性[J]. 管理科学学报，2021，24(12)：18-44，91.

[21] SUN Liang， LIU Chun， ZHENG Guojian，et al. The Impact of Soft Information on Hard Information：Evidence from China's High Speed Rail and Financial Reporting Conservatism[J]. Journal of Management Sciences in China，2021，24(12)：18-44，91.

[22] ROGER V. Can High Speed Rail Have a Transformative Effect on the Economy?[J]. Transport Policy，2018，62(2)：31-37.

[23] JIAO J J， WANG J E， ZHANG F N，et al. Roles of Accessibility，Connectivity and Spatial Interdependence in Realizing the Economic Impact of High Speed Rail：Evidence from China[J]. Transport Policy，2020，91：1-15.

[24] ANMING Z， YULAI W， HANGJUN Y. Impacts of High Speed Rail on Airlines，Airports and Regional Economies：A Survey of Recent Research [J].Transport Policy，2019，81(9)：A1-A19.

[25] 马光荣，程小萌，杨恩艳. 交通基础设施如何促进资本流动：基于高铁开通和上市公司异地投资的研究[J]. 中国工业经济，2020(6)：5-23.

[26] MA Guangrong， CHENG Xiaomeng， YANG Enyan. How Does Transportation Infrastructure Affect Capital Flows：A Study from High Speed Rail and Cross-Region Investment of Listed Companies[J]. China Industrial Economics，2020(6)：5-23.

[27] 喻　坤，李治国，张晓蓉，等. 企业投资效率之谜：融资约束假说与货币政策冲击[J]. 经济研究，2014，49(5)：106-120.

[28] YU Kun， LI Zhiguo， ZHANG Xiaorong，et al. Investment Efficiency Puzzle：Financial Constraint Hypothesis and Monetary Policy Shock[J]. Economic Research Journal，2014，49(5)：106-120.

[29] 李　佳，闵　悦. 中欧班列开通对中国民营企业投资效率的影响研究[J]. 国际贸易问题，2022(2)：125-139.

[30] LI Jia， MIN Yue. Research on the Influence of CR-Express Launching on the Investment Efficiency of Private Enterprises[J]. Journal of International Trade，2022(2)：125-139.

[31] RICHARDSON S. Over-Investment of Free Cash Flow[J]. Review of Accounting Studies，2006，11(2)：159-189.

[32] 庄德林，鲍远娟，朱　晨. 高铁开通对上市公司投资区位选择的影响研究[J]. 贵州财经大学学报，2021(6)：67-76.

[33] ZHUANG Delin， BAO Yuanjuan， ZHU Chen. Research on the Impact of High Speed Rail on the Investment Location Choice of Listed Companies[J]. Journal of Guizhou University of Finance and Economics，2021(6)：67-76.

[34] HADLOCK C J， PIERCE J R. New Evidence on Measuring Financial Constraints：Moving beyond the KZ Index[J]. The Review of Financial Studies，2010，23(5)：1909-1940.

[35] 徐寿福，徐龙炳. 现金股利政策、代理成本与公司绩效[J]. 管理科学，2015，28(1)：96-110.

[36] XU Shoufu， XU Longbing. Cash Dividend Policy，Agency Cost and Corporate Performance[J]. Journal of Management Science，2015，28(1)：96-110.

[37] 宋云玲，翟小芳，黄晓蓓. 高铁开通与业绩预告准确性[J]国际商务 (对外经济贸易大学学报)，2019(4)：143-156.

[38] SONG Yunling， ZHAI Xiaofang， HUANG Xiaobei.The Entry of High Speed Railway and the Accuracy of Management Earnings Forecast[J].International Business，2019(4)：143-156.

[39] 代沁雯，徐伟航. 高铁开通与企业“去杠杆”：基于市场可达性视角[J]. 财经科学，2019(10)：30-44.

基金资助

国家社会科学基金后期资助项目(22FJLB030)

重庆社科规划英才计划项目(2022YC005)

重庆市教委人文社会科学研究项目(21SKGH084)