对外直接投资与企业生产率_基于中国上市公司的实证分析
刘淑琳1 黄静波2
1.中山大学南方学院广东 广州 5109702. 中山大学岭南学院广东 广州 510275基金项目：
国家软科学项目(2009GXS5B063)作者简介：
刘淑琳 (1985-)，女，广东海丰人，中山大学南方学院教师，研究方向为国际商务；
黄静波(1958-)，广东顺德人，经济学博士，中山大学岭南学院教授、博士生导师，广东外语外贸大学国际经贸研究中心研究员，研究方向为国际贸易理论与政策、国际技术转移、技术创新管理。
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卷 第2期 2011 年2月
对外直接投资与企业生产率
——基于中国上市公司的实证分析
摘 要：文章先利用K-S检验研究中国制造类上市公司的全要素生产率分布，结果与HMY
模型的预期一致，对外直接投资企业的全要素生产率分布显著优于出口企业和仅在国内生产销售的企业。进一步探讨对外直接投资与生产率的关系，结果表明，企业在进行对外直接投资时不存在显著的自我选择效应，但是，对外直接投资能够促进企业生产率的提高，具有学习效应。
关键词：对外直接投资；全要素生产率；自我选择效应；学习效应中图分类号 ：F832.48
文献标识码： A 文章编号：1002-0594（2011）02-0064-05 收稿日期：2010-07-08
2000年，中国政府正式确定“走出去”为新时期的一项开放战略。在政府政策的引导以及中国加入WTO的背景下，我国的对外直接投资（FDI）迅猛发展。2002～2006年间，中国非金融类的FDI年均增长速度高达60%①。商务部最新的统计显示，2008年中国实现非金融类FDI达406.5亿美元，同比增长63.6%②。
中国FDI蓬勃发展的这段期间，国际贸易理论也取得较大进展。Melitz（2003）提出异质企业贸易模型以解释国际贸易中企业的差异和出口决策行为。Helpman等人（2004）在异质企业贸易模型的基础上引入FDI，建立了HMY模型（Helpman-Melitz-Yeaple model）。该模型表明，由于承担的生产成本不同，国际化经营中生产率最高的企业才会选择FDI，生产率中等的企业以出口满足国外需求，生产率较低的企业只在国内生产销售。HMY模型的研究成果引发其他学者广泛的兴趣。Girma等(2005)、Wangner（2006）、Cieslik（2009）、Damijan等（2007）分别用英国、德国、日本和斯洛伐尼亚企业的数据验证了HMY模型。
中国企业的FDI行为是否符合HMY模型？本文先用中国数据验证，然后从自我选择效应和学习效应两方面分析FDI与生产率的关系，并提出相应的政策建议。
一、基于HMY模型的实证研究
(一) 实证方法
本文用全要素生产率（TFP）考察各种生产要素对产出增长的综合作用，先测算样本企业的TFP，再运用K-S检验验证HMY模型的结论。
1．TFP的测算。利用OLS方法回归只有资本和劳动两种生产要素的对数形式的柯布—道格拉斯生产函数测算TFP简单方便，但是存在由于解释变量与误差项相关导致的内生性问题以及由于样本选择所引起的偏差问题。本文采用Olley和Pakes（1996）的半参数估计法处理生产函数：先把误差项分解为企业早期可以观察并影响其决策的生产率和真正的误差项；再定义一个决定最佳投资决策的未知函数来替代生产率，并运用非线性最小二乘法得到生产函数系数无偏一致的估计，解决内生性问题。此外，该方法还通过允许企业在样本期间退出市场的可能性，解决人为地选择在样本期间持续经营的企业而引起的样本选择偏差问题。
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替代。营业收入和固定资产从CCER数据库（http://www.ccerdata.com）获得；员工人数和贸易投资情况从金融界网站（http://www.jrj.com）的上市公司年报获得。企业是否进行FDI根据企业有没有境外子公司与联营公司加以区分。企业是否出口综合考虑年报披露的公司主营业务地区分布、出口退税等情况
判断。投资通过公式
测算，
和
表示
分别表示企业
在
年的投资和固定资产，
2．随机占优检验。本文采用非参数的单边及双边Kolmogorov-Smirnov检验（K-S检验）比较不同国际贸易行为企业的生产率分布。首先，定义两个累计分布函数F和G。F代表本文所考察的某一类型企业的生产率分布，如FDI企业，G代表参照方的生
产率分布，如出口企业。F一阶占优于G可定义为：，并且当Z取某些值时该不等式严格不等。一般来说，就是如果对于任一生产率水平Z，出口企业的生产率小于Z的概率大于FDI企折旧率。本文采用5%的折旧率④。本文货币数据均业时，FDI的企业生产率分布F一阶占优于出口企业以2001年为基值的全国居民消费价格指数平减，其的生产率分布G。
中固定资产投资以固定资产投资价格指数平减。两双边的K-S检验用来检验两种分布相同的假
种价格指数通过《中国统计年鉴》获得。
设，零假设和备择假设表达如下：
2. 实证结果。本文的实证结果利用统计软件Stata10.0 获得。
对于某些
（1）
表1结果显示，2002～2007年FDI企业的TFP分单边随机占优检验可以表示成：
布显著优于出口企业和仅在国内生产销售的企业。然而，当对比出口企业与仅在国内生产销售企业的对于某些
（2）
TFP时，本文发现没有一年出口企业的TFP显著优双边及单边K-S检验统计值分别为：
于仅在国内生产销售企业的TFP，与HMY模型的预2
（3）期不一致。对此，本文认为可能存在以下两点造成实际与理论相背离。第一，仅在国内生产销售的企
1
（4）
业生产率已符合进入国外市场竞争的要求，但因对国外市场不熟悉，不愿意承担额外的风险而没有出和分别是分布F和G的样本大小，。
口。第二，有些出口企业由于生产率下滑不再具备拒绝式（1）的原假设同时不能拒绝式（2）的
在国外市场竞争的条件，但由于企业在进入出口市原假设表明F随机占优于G③
。
场时投入大量的成本，出于情感因素依然坚守。
（二）实证分析
1．数据选取。本文采用2002～2007年752家制二、自我选择效应分析
造业类上市公司的面板数据。总产出、资本存量、Helpman等（2004）认为不同贸易投资行为企
劳动投入分别用营业收入、固定资产、员工人数
业的生产率存在差异是自我选择的结果；但单凭比
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较三类企业生产率的分布情况无法说明这一点。本文将进一步分析自我选择效应的存在性。
（一）实证模型
Greenaway and yu(2004)认为，企业当前出口决策受上期出口状况、企业规模、人力资本及生产率等因素影响。同样，企业进行FDI决策时，除受到上期FDI状况、企业规模、人力资本、生产率等因素影响外，根据刘阳春（2008）对中国制造类企业的研究，“克服贸易壁垒”对企业做出FDI决策也具有促进作用。根据上述理论，本文建立线性概率
模型：
其中，
为企业
（5）
年的规模，用员工人数的
为企业
年的人力资本，用
回归结果表明，Hansen检验和AR(2)检验统计量不显著，模型不存在序列相关和工具变量的过度识别问题，系统GMM方法的估计量有效。用来验证企业自我选择效应的滞后一期TFP的系数为正但不显著，无法有力地证明自我选择效应的存在。
企业规模系数为正，且在10%的水平下显著，表明企业的规模越大，从事FDI的可能性越高。人力资本系数为负，但并不显著。FDI状况的滞后高达0.949，且在1%水平下显著，说明FDI具有动态效应。出口状况的一期滞后系数为0.01且在5%的水平下显著，说明前期存在出口行为的企业在当期会为了规避贸易壁垒而实施FDI。
对数作代理变量。
三、学习效应分析
既然不存在显著的自我选择效应，那为什么FDI企业的生产率分布会高于另外两类企业？是否存在FDI促进企业生产率提高的情况？本节将对FDI学习效应展开分析。
（一）实证方法
本文借鉴Bigsten和Gebreeyesus（2008）探讨出口学习效应的方法，在两要素柯布—道格拉斯生产函数对数形式的基础上，研究FDI的一阶滞后对当期生产率水平的影响。
首先，把误差项分解为两部分
和：
、
（8）
、分别是产出、资本和劳动的对数，
人均工资的对数作为代理变量；总工资先通过CCER数据库获取样本企业2001～2007年应付职工薪酬和支付给职工及为职工支付的现金，再根据：企业员工工资=本年度应付职工薪酬-上年度应付职工薪酬+本年度支付给职工以及为职工支付的现金估算。
为企业
年TFP的对数，其系数若为正且显
著，说明FDI是企业自我选择的结果。
、两个
虚拟变量分别代表企业在
和年FDI的情况。虚
拟变量
质性。
为得到解释变量系数的一致估计，首先对式（5）取差分，把不可观测的企业异质性 从模型中
剔除，得到：
（6）
由于本研究样本的时间纬度较短，使用一阶差分GMM估计可能存在弱工具变量的问题，故本文采用Blundell和Bond（1998）的系统GMM估计方法，在式（6）运用一阶差分GMM估计的基础上，再利用水平方程式（5）得到一些辅助的矩条件，以提高GMM估计量的效率。考虑到系统广义矩估计量的一致性取决于工具变量的有效性，本文将利用Hansen检验和二阶序列相关性AR(2)检验加以判断。
（二）实证结果
(7)
注：括号内为t统计量，*、**、***分别表示在1%、5%、10%水平下显著。AR（2）为 模型是否存在二阶序列相关的Arellano-Bond检验统计量的P值，Hansen为工具变量过度识别的Hansen检验统计量的P值。
表示企业年出口的情况，用来考察企
业克服贸易壁垒的动机。反映不可观测的企业异
分别用企业的营业收入、固定资产和员工人数的对数作代理变量。在式（8）的基础上，假设除了其他
因素之外，TFP（进行FDI。
其中，
）还取决于企业在早期是否有
（9）
为虚拟变量，代表前一期FDI的情
况。Z表示控制变量，为控制宏观经济周期或者行业差距可能造成的影响，本文引入代表年份和行业
的虚拟变量作为控制变量。率，
为纯粹的随机误差项。
为企业特有的生产
FDI与企业员工的素质息息相关，故本文将员
工素质
从中分离出来，用企业员工的人均工资作为代理变量。考虑到存在出口学习效应的可能
性，本文还引入虚拟变量情况，得到以下模型：
此处，
（10）
代表除员工素质外构成企业特有生产
来代表前一期的出口
率的其它要素。
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FEB. 2011 如果FDI状况和出口状况跟投入要素相关的话，产品更好的融合，很可能会分享他们在最新的产品设计和生产技术上的知识，这些知识的获得对于走出去的中国企业提高自身的生产率有极大的帮助。
其二，进行FDI的企业在国外的市场竞争，除了 (11)
没有政府政策的保护和地理优势，还可能遭遇外国 这里，若的系数为正且显著，则表明存在
政府对本国企业采取的政策保护和东道国的企业利用自身的地缘优势的对抗。因此，从事FDI的企业（二）实证结果
更可能努力去寻求方法提高生产率，提高它们在国除模型（11）的结果外，本文还列示了由式
外市场的存活率。
另外，考虑到企业的FDI行为和员工素质会对企 （12）
业的生产率产生影响并由此可能导致本文第一节中在模型（11）中， FDI滞后的系数为正且在测算的TFP有偏并导致第二节的结论有所偏颇，本文又将企业的FDI状态和员工素质引入生产函数重新估算TFP，然后再重复第二节的检验。检验的结果除了个别系数的值稍有不同之外，其它与原来一致，即不存在自我选择效应。
固定资产对数和员工人数对数的系数分别是0.401四、结论及建议
（一）结论
1.FDI企业的TFP显著优于出口企业和仅在国内生产销售的企业，与HMY模型的理论预期一致。但是，本文所做的K-S检验无法证明出口企业与仅在国内生产销售企业之间的生产率分布存在显著差异。
2.在考察企业FDI自我选择效应的模型中，滞 （13）
后一期的生产率没有对企业当期的FDI产生显著影模型（13）的回归结果表明，剔除了出口滞响，无法有力地证明FDI自我选择效应的存在。
3.FDI学习效应模型证实企业前期的FDI行为确实能促进当期生产率的提高。这种积极作用可能源FDI学习效应可能来源于两个方面。其一，进自于外国购买方的技术支持，也可能来自于外国市场激烈的竞争。
（二）建议
企业方面，由于FDI往往伴随着更高的固定成
那将表示这两种状态的虚拟变量从生产函数中忽略可能造成非一致的投入要素系数和生产率。为克服
这一问题，本文把将式（10）代入式（8），得到：FDI学习效应。
（9）得到的模型（12）的结果。
10%的水平下显著，表明确实存在对外直接投资学习效应。对比模型（12）的结果还可以发现，加入员工素质和出口滞后两个变量之后，FDI滞后的系数由不显著变得显著，这应该是员工素质与对外直接投资滞后相互作用的结果，至于机理如何，此处不作深究。
和0.175，符合本文对于柯布—道格拉斯生产函数对数形式系数的预期。反映员工素质的代理变量人均工资的系数为正且显著，表明员工素质对生产率有正效应。而出口状况的一阶滞后对当期的生产率水平的影响虽然也有正的效应但并不显著，无法说明出口学习
效应，将其从模型（11）中剔除，得到：
后，FDI滞后的系数上升且显著性提高，再次表明FDI学习效应的存在。
行FDI的企业通过在东道国建厂或者建立其它办事机构，与东道国购买方的联系更加紧密，购买方为了使购买的中间零件符合他们的需要，与他们最终生产的
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本，因此对企业有更高的生产率要求。企业在进行对外投资决策时，除了做好东道国市场潜力等宏观经济分析外，还应从生产率等角度仔细衡量自身的经济实力，改变当前中国企业境外投资盲目性强的局面，提高在国外市场竞争的成功率。
政府方面，FDI不仅为企业提供更为广阔的市场空间，而且能够促使FDI企业提高生产率，政府应支持有实力的企业“走出去”。目前，我国已经建立比较完善的FDI政策体系，但在某些方面仍应努力推动，如建立FDI保险制度，成立全国性的海外投资保险机构；完善FDI服务，通过各种海外机构搜集各类相关信息，促成国际间的企业合作，构建企业直接获取信息的有效渠道，成立相应机构加大海外投资的研究与开发活动，对海外直接投资项目的可行性论证提供支持和资助等。
（刘淑琳电子邮箱：[email protected]）
注释：
参考文献：
刘阳春.2008.中国企业对外直接投资动因理论与实证研究[J].中山大学学报(3).
Bigsten A. and Gebreeyesus M.．2008． Firm Productivity and Exports: Evidence from Ethiopian manufacturing．Scandinavian Working Papers in Economics No. 303.
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Girma S., Kneller R. and Pisu M.．2005．Exports Versus FDI：an Empirical Test[J]．Review of World Economics, 141：193-218.Grecnaway D.and Yu Z..2004. Firm-level interactions between exporting and productivity:Industrry-speufic evidence[J].Review of wordl economics.140:376-392.
Helpman, E., Melitz M.and Yeaple S. R..2004.Export Versus FDI with Heterogenous Firms[J]．American Economic Review, 94：300-316.
Melitz, M.．2003．The Impact of Trade on Intra-Industry Reallocations on Aggregate Industry Productivity[J]．Econometrica, 71：1695-1725.
Olley G. S. and Pakes A.．1996．The Dynamics of Productivity in the Telecommunications Equipment Industry[J]．Econometrica, 64：1263-1297.
Wagner J.2006. Export,foreign direst investment and productivity:Evidence from German firm level data[J].Applied Economics Letter,13:347-349.
①数据摘自“中国企业国际化战略”课题组的报告“中国企业国际化战略报告—2007蓝皮书”。
②数据来自中华人民共和国商务部合作司网上公布的2008年我国非金融类对外直接投资统计快报。
③Girma S., Gōrg H. and Strobl E.．2004． Exports, International Investment, and Plant .Performance: Evidence from a Non-Parametric Test[J]．Economic Letters, 83：317-324.
④单豪杰．2008．中国资本存量K的再估算：1952-2006年[J]．数量经济技术经济研究（10）．
Foreign Direct Investment and Firm Productivity: Empirical Evidences from Chinese Listed Companies
LIU Shu-lin1, HUANG Jing-bo2
( Sun Yat-sen University, Guangzhou 510275, China)
Abstract: This paper analyzes the distribution of total factor productivity of Chinese manufacturing listed
companies by using the K-S test. The result shows that the firms of FDI are more productive than those of export and those only having domestic sales. It also further investigates the relationship between FDI and productivity. It concludes that, on the one hand, there is no distinguished self-election effect for firms to invest in foreign markets. But on the other hand, investing in foreign markets would push firms to improve productivity, so learning effects exit.
Key words: FDI; total factor productivity; self-selection effect; learning effect
（责任编校 元 玲）