李洪亚

• 1:宁波大学商学院

摘要(Abstract)：

在中国企业"走出去"的现实背景下,作为制造业大国,对外直接投资(OFDI)是否确实能够推动中国制造业企业成长,其原因何在?这一问题的研究对于推动中国制造业企业成长是"立足本国"还是"走向世界"的抉择来说具有重要意义。在探讨OFDI影响中国制造业企业成长作用机制的基础上,本文利用2000—2007年中国制造业企业相关数据,基于Gibrat定律的实证分析框架,采用倾向得分匹配与双重差分法(PSM—DID)对此进行实证研究。结果发现:OFDI对制造业企业成长没有呈现出显著的正向影响效应,其中,OFDI对高成长率与低成长率的制造业企业成长的影响不显著,而对中等成长率的制造业企业成长还呈现出显著的负向效应,其影响效应具有非对称性。究其影响途径,虽然OFDI对中国制造业企业出口强度具有显著的正向效应,但是对制造业企业生产率的影响不显著;而且,由于对外直接投资面临竞争性的增强,OFDI对制造业企业利润率或盈利能力具有显著的负向效应。本文基于研究结论认为,实施"走出去"来推动中国制造业企业成长,应提高制造业企业竞争力以避免对制造业企业盈利能力产生的负向效应;同时,应提高制造业企业自主创新能力,积极吸收逆向技术溢出来推动制造业企业生产率与出口强度。本文希望可以借此为深入理解中国制造业企业成长特征及实施"走出去"发展战略推动中国制造业企业成长提供借鉴与参考。

关键词(KeyWords)： 对外直接投资;制造业;企业成长

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 浙江省哲学社会科学规划课题“异质性OFDI影响企业成长的机理分析及浙江证据”(17NDJC109YB);; 教育部人文社会科学研究项目“税收激励政策影响中国企业规模分布的理论与实证研究”(18YJC790077)的资助

作者(Author): 李洪亚

DOI: 10.16513/j.cnki.cje.2019.02.007

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• (1)数据来源于2016年《中国对外直接投资统计公报》。
• (2)数据来源于2010-2016年《华为投资控股有限公司年度报告》,并经相关计算得到。
• (3)数据来源于2010-2016年各公司年度报告,并经相关计算得到。
• (4)以2000-2007年《中国工业企业数据库》中的相关数据,华为的企业成长率也高于四家钢铁公司的企业成长率。
• (1)相关数据来源于2003-2007年《中国对外直接投资统计公报》,并经相关计算得到。
• (1)基于样本数据,发达国家包括34个OECD国家,发展中国家或欠发达国家包括153个非OECD国家(或地区),相关数据来自2003-2016年《中国对外直接投资统计公报》,并经相关计算得到。
• (1)OFDI境内投资企业数目,是指当年核准的实施OFDI的境内投资企业数目,且这里不包括重复核准的企业数。相关数据来源于商务部公布的《境外投资企业(机构)名录》。OFDI流量数据来源于历年《中国对外直接投资统计公报》。
• (1)对于制造业企业生产函数的估计,第一,根据现有文献的做法,选用工业增加值来衡量企业的总产出,其中2004年工业增加值并没有直接给出。对于缺失年份的工业增加值,根据会计准则进行估算得到,其计算公式为:工业增加值=工业总产值(现价)-工业中间投入+增值税(刘小玄和李双杰,2008)。第二,用固定资产净值年平均余额来衡量资本投入。第三,用企业就业人员总数来衡量劳动投入。第四,中间投入数据直接取自中国工业企业数据库。
• (2)相关指标均以相关价格指数进行了平减。其中,总产出采用产出价格指数进行平减,资本投入采用固定资产投资价格指数进行平减,中间投入采用投入价格指数进行平减。其中,产出价格指数与投入价格指数来自Brandt et al.(2012),固定资产价格指数来源于历年《中国统计年鉴》。
• (3)按通常标准划分,东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南11个地区;中部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北和湖北8个地区;西部地区包括内蒙、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆12个地区。
• (1)相关指标均以相关价格指数进行了平减,其中,总产出采用产出价格指数进行平减,资本投入采用固定资产投资价格指数进行平减,中间投入采用投入价格指数进行平减。其中,产出价格指数与投入价格指数来自Brandt et al.(2012),固定资产价格指数来源于历年《中国统计年鉴》。由于中国在2002年颁布了新的《国民经济行业分类》并于2003年开始正式实施,这里我们根据Brandt et al.(2012)对中国工业行业分类(CIC)四位码调整方法对制造业行业进行了调整。
• (2)其中倾向得分匹配的协变量包括企业规模、企业年龄及其二次项与交互项、企业生产率、资本劳动比、销售净利润率、所有制虚拟变量、地区虚拟变量与行业虚拟变量等。此外,本文还采用了1对4匹配以及核匹配等多种倾向得分匹配方法进行估计,结果均是稳健的。文中仅给出1对1匹配估计的结果,其余结果不再列示。平衡性检验结果显示匹配后的样本基本满足平衡性检验条件,限于篇幅其结果不再列示。
• (1)图2中,OFDI_lnEmprate表示OFDI企业成长率的均值,OFDI_lnEmprate_q5和OFDI_lnEmprate_q95分别表示OFDI企业成长率的5%分位数和95%分位数,Non_OFDI_lnEmprate表示非OFDI企业成长率的均值,Non_OFDI_lnEmprate_q5和Non_OFDI_lnEmprate_q95分别表示非OFDI企业成长率的5%分位数和95%分位数。
• (1)限于篇幅,相关控制变量的结果均不再列示,也不再分析,下同。
• (1)需要指出的是,本文主要关心的是对外直接投资对制造业企业成长的影响,以下相关控制变量的结果均不再分析,而且限于篇幅其结果均不再列示,且OLS估计的结果也仅作为比较,也不再进行分析。
• (1)其中,在企业生产率方面,用企业生产率lnTFP作为被解释变量估计与用企业生产率增长率lnTFPrate作为被解释变量估计的结果也是一致的,依然显示出OFDI对企业生产率的影响不显著;在企业出口方面,以出口规模的对数lnEx作为被解释变量,采用匹配前的数据估计的结果是显著的,而采用匹配后的数据估计的结果不显著,本文中仅给出以出口强度变量Ex作为被解释变量进行估计的结果。