会计论文哪里有？本文采用双向固定效应对金融开放度与资本配置效率进行研究发现，对于“一带一路”沿线国家，随着金融开放度的提高，其资本配置效率呈显著的上升趋势。政府规模对于资本配置效率的提升存在显著的促进作用，尤其对于沿线国家更为明显。对于沿线国家，伴随着国家能源出口的增加，资本配置效率呈下降趋势。
1 绪论
1.3 创新与不足
1.3.1 创新点
本文的创新之处在于：
（1）研究思路的创新。以往学者的研究大多从金融开放、金融发展等宏观角度探究两者对资本配置效率的影响，并没有进一步对其影响路径进行探讨，本文从创新的角度进行理论和实证分析，发现金融开放可以通过提升一国创新能力来提升资本配置效率。
（2）研究方法的创新。目前针对多国数据进行的资本配置效率的测算由于各国数据问题大多只计算出配置效率的截面数据，然后进行整体的回归，这平滑了各国在年份上的一些特征及影响因素，本文针对年份上的数据缺失问题，在 Wurgler（2000）[7]模型的基础上采用三年滚动回归方法测算资本配置效率，得出国家-年的面板数据，进行更详细的分析。
（3）研究视角的创新。在计算出金融开放度与资本配置效率指标的基础上，对其从时间、空间、宗教及经济状况四个维度进行分析，探究三者具有的异质性特征。
3 理论分析与研究假设
3.1 金融开放影响资本配置效率的作用机制
在第二章中对金融开放及资本配置效率的文献综述中可以发现，不同学者对金融开放与经济增长之间的关系进行了检验，而资本配置效率作为经济增长的一个助力点，是经济增长重要的催化剂。金融开放在增加资本流动的同时，也为东道国带来了国外先进技术及产业结构的转型升级等，进而提升了东道国的资本配置效率。本小节对金融开放对资本配置效率的作用机制从创新、产业升级角度进行理论分析，并提出相关假设。
（1）通过提升创新能力影响资本配置效率
金融开放度的提高将促进跨境资本流动，尤其是对于经济较为落后的国家，金融开放度的提高可以为其带来更多的 FDI，而创新是一项需要大量资金持续投入的过程，在FDI 的流动过程中，同时伴随着技术、管理经验提升等的溢出效应，会对资本流入国的创新起到一定促进作用。首先，跨境资本的流入可以缓解东道国公司的融资约束，尤其是在发展中国家，大量私人企业因研发融资困难问题而推迟创新（Sourafel Girma，2003）[62]，随着外资的流入，融资问题得以缓解，创新能力得以提高。其次，FDI 可以带来技术及管理的溢出效应，通过示范效应实现溢出。FDI 为东道国带来新技术及先进的管理经验，在一定程度上改善东道国业绩，提升自身的创新能力。同时，跨国公司与东道国企业形成研发合作关系及工人之间的互动也成为技术溢出的其他知识渠道手段（雷淑贞，高煜，2021）[62]。最后，FDI 的进入扰乱东道国市场的竞争格局，并形成“倒逼效应”，通过激发激烈的竞争，促使国内企业通过创新来缩小与外资企业的差距（王子鹏，李子奈，2003）[64]。创新性强的部门往往走在科技的前列，属于“朝阳行业”，对于创新性较强的部门增加研发投入，能够促进研发产出进而促进其经济效益，企业经济效益的提升往往表示其一定的投入可以获得更高的产出，进而提升整个社会的资本配置效率。因此，缓解创新性企业的融资约束，可以增加其创新投入，提升该类企业的产出效率，进而提升整个部门的资金配置效率。同时，金融开放度的提升可能导致一国资本的流出，对于进行 OFDI 的企业，会通过技术的逆向溢出效应提升本国的创新能力，进而提升该国的资本配置效率（李延喜，2020；景光正，2017）[2, 56]。
5 金融开放度与资本配置效率实证分析
5.1 变量选择与数据来源
5.1.1 变量选择
为了检验金融开放、金融发展与资本配置效率之间的关系，根据数据的可得性，本文选取 2001-2017 年 68 个国家的非平衡面板数据，根据其他学者研究经验（汪淑娟，2020）[56]，对部分缺失数据采用中值插入法、序列外推法等方法进行补全处理，所用命令均为 Stata 自带官方命令。最终处理后共得到有效数据 795 条，数据均来自与世界银行、BIS 等官方数据库。本文的变量说明如下：
（一）被解释变量
资本配置效率。本文的主要被解释变量为资本配置效率，参考 Wurgler（2000）模型对资本配置效率的定义（模型 5.1），I 为固定资本形成总额，V 为工业增加值。本文与 Wurgler（2000）模型不同的是，Wurgler 采用不同国家、不同行业的 I 及 V 计算出国家资本配置效率的截面数据，本文考虑到最小二乘法对数据量的要求，参考李青原（2010）计算我国资本配置效率时的数据运用情况，对模型进行改进，采用三年滚动回归的方法计算出不同国家资本配置效率的面板数据。
（二）核心解释变量
金融开放度（ Fin_Openness ）。金融开放是一个综合概念，理论界将其分为实际金融开放度与名义金融开放度，其中实际金融开放度是立足于一国在国际经济活动中的实际参与程度来衡量，现有文献多以 Lane 和 Milesi-Ferretti（2007）[72]的资本存量法来测度一国的实际金融开放度，国内也有部分学者采用资本流量法对一国的金融开放度进行测量，如王国松（2012）[73]和李泽广（2017）[74]等。名义金融开放度多以 Chinn 和 Ito（2008）[22]的五元法进行测度，该方法是基于资本在跨境流动中受到的限制程度进行测算，国内学者陈浪南（2012）[75]认为其不能准确反映资本在流动过程中受到控制的程度和效率，具有一定的主观性，因此本文采用实际金融开放度进行衡量，将名义金融开放度作为稳健性检验指标。
5.2 模型设定
本部分针对前文分析，采用双重差分模型、双向固定模型、滞后效应模型及中介检验模型进行实证检验，具体模型及设定如下：
（一）双重差分模型
双重差分法，又称为倍差法，是政策分析和工程评估中广为使用的一种计量经济方法，在一定程度上可以避免内生性问题的干扰，在政策冲击研究领域得到国内外广大学者的使用。我国自 2013 年提出的“一带一路”倡议以来，获得众多国家的积极响应，对此类国家来说倡议便是一个“冲击”，因此“一带一路”倡议是一个难得的准自然实验，可以利用双重差分法对该倡议的影响进行分析。
由于“一带一路”倡议在 2013 年提出，2014 年写入日程，本文以 2014 年为时间节点，建立如下 DID 模型（模型 5.3）：
在进行中介检验时，采用递归检验法进行检验，首先，检验金融开放度对资本配置效率的影响，即判定是否存在直接效应，若存在直接效应才可进行后面的中介效应检验。其次，对中介变量和核心解释变量及控制变量进行实证检验，若核心解释变量显著不为0，则进行第三步检验，将被解释变量、核心解释变量及中介变量进行回归，若中介变量系数显著不为 0，则说明存在中介效应，否则即不存在中介效应。
6 结论与政策建议
6.1 研究结论
本文选取 2001-2017 年 69 个国家的面板数据，研究金融开放对资本配置效率的影响。首先梳理了金融开放、金融发展及资本配置效率的相关文献，总结了金融开放对资本配置效率的影响机理。随后建立相关计量模型对两者之间的关系进行实证检验，并考察了金融发展的调节作用及创新的中介效应。主要结论如下：
（1）组间均值差异性检验发现，“一带一路”沿线国家与非沿线国家的资本配置效率、金融开放度等存在显著的差异，两者在金融环境方面差距较大，沿线国家在金融开放度等方面存在较大的上升空间。
（2）对“一带一路”倡议采用 PSM-DID 进行政策效应检验时发现，倡议的提出为域内国家合作提供了金融合作的平台，各国通过签订一系列的双边协议及金融合作条约，加强了域内国家的金融合作程度，进而提升了沿线国家的名义金融开放度，各国放松了对跨境资本流动的限制，为资金融通奠定了基础。
（3）采用双向固定效应对金融开放度与资本配置效率进行研究发现，对于“一带一路”沿线国家，随着金融开放度的提高，其资本配置效率呈显著的上升趋势。政府规模对于资本配置效率的提升存在显著的促进作用，尤其对于沿线国家更为明显。对于沿线国家，伴随着国家能源出口的增加，资本配置效率呈下降趋势。
（5）对于非沿线国家，国内金融发展程度在金融开放对资本配置效率的影响过程中具有抑制作用，即国内资本与国际资本存在挤出和竞争效应，对于经济发达的地区现象更为明显。在对金融开放的滞后效应研究时发现，金融开放对资本配置效率的影响存在滞后效应，存在作用周期。
（6）对“一带一路”沿线国家，创新在金融开放对资本配置效率的影响过程中起着中介作用，即金融开放可以通过提升一国创新能力进而提升资本配置效率。其中城镇化程度的提高及政府规模的扩大对创新具有显著的促进作用。
（7）进行稳健性检验时，采用如下两种方法：（1）替换实际金融开放度为名义金融开放度；（2）将样本进行分位数回归。结果均通过稳健性检验，因此结论具有稳健性。
参考文献（略）
