陈靓靓  北方工业大学经济管理学院

基金项目：本文受到北方工业大学教改课题《基于跨境电子商务的国贸专业建设研究》资助，是该课题的部分研究成果。

摘要：本文利用2013～2018年中国上市公司对外直接投资信息数据集，结合倾向得分匹配和双重差分法，考察了我国服务业企业对外直接投资的逆向技术溢出效应。研究发现，与制造业企业相比，服务业企业进行对外直接投资显著提升了其全要素生产率水平，服务企业OFDI对企业技术能力提升作用几乎是制造业企业OFDI的两倍。因此本文提出，为获取国外先进技术，促进国内经济结构转型，中国企业应积极采取措施鼓励服务型OFDI。

关键词：服务企业 对外直接投资 逆向技术溢出

    一、引言

近年的世界投资报告指出，国际对外直接投资（Outward Foreign Direct Investment,OFDI）发展方向正由制造业为主体转向服务业占据主导地位。自1990年以来，服务业对外投资占投资存量的49%，首次超过制造业投资，成为全球OFDI的主要行业部门，2014年该比例已达到63%。与此同时，随着我国“走出去”战略的实施推进，中国对外直接投资获得了快速发展，取得了不俗的成绩。根据《2018年中国对外直接投资统计公报》显示，中国对外直接投资流量已经位居世界第二，存量也跃居全球第三。按三次产业划分，农业、工业和服务业的对外投资存量占比分别为：0.6%、21.4%和78%，其中投资存量规模超过1000亿美元的行业有6个，按规模大小排序为：租赁和商务服务业、批发和零售业、金融业、信息传输/软件和信息技术服务业、制造业、采矿业，其中占据前四位的均是服务业。此外，在经济发展进入新常态后，人口红利、改革开放红利和资源环境红利都逐渐消失殆尽，在这样的环境下，企业若想取得竞争优势，不断提升技术创新能力，并将技术知识转化为现实的经济效益，就成为一个必然的选择。然而在我国服务业企业大规模走出去的背景下，除了通过自主创新提升核心竞争力之外，企业通过对外直接投资，深入东道国研发集聚地，在全球范围内获取国际前沿知识资源，并与自身技术知识相融合，从而提升企业竞争优势，也渐渐成为众多服务企业的一种战略性选择。但我国服务业企业进行对外直接投资是否获得了逆向技术溢出效应呢？其具体的作用机制又是什么？对这些问题的回答不仅有助于我们全面地认识服务型OFDI对于中国企业发展的重要性，而且能够为下一步如何更好地实施“走出去”战略以推动中国经济实现高质量发展提供有益的政策启示，因此具有一定的理论价值和现实意义。

目前，OFDI逆向技术溢出的研究大多集中于制造业，Branstetter（2004）^[1]实证分析了日本企业对美国直接投资和创新活动面板数据集，发现OFDI确实既增加了东道国企业的技术溢出，也增加了日本企业的技术溢出。Pradhan和Singh（2008）^[2]定量分析了1988～2008年间印度汽车企业对外直接投资活动对其企业内部研发绩效的影响，发现OFDI 有效地整合了东道国的战略性资产和研发技术，从而提高了本国汽车企业的研发绩效。国内学者研究中，蒋冠宏等（2014）^[3]利用2004～2006年的中国工业企业数据，运用PSM-DID法检验了企业OFDI的“生产率效应”。结果发现，OFDI确实显著提高了企业的生产率，但技术研发性OFDI提升企业生产率的作用并不明显。樊秀峰等（2018）^[4]利用2010～2016年中国上市公司数据，运用PSM-DID法考察了海外投资对企业创新的影响，结果显示：OFDI显著提高了企业创新水平，但在不同地区和不同行业之间，对外直接投资对企业创新的作用效果存在显著差异，对于不同生产率的分组样本，这种作用效果也存在差异：高生产率企业相比低生产率企业具有更高的OFDI企业创新提升效果。

而在服务业领域，研究服务企业OFDI的逆向技术溢出的文献还很少。王恕立等（2013）^[5]采用中国服务业13个分行业2004～2011年的面板数据，从行业异质性视角考察了双向FDI的生产率(TFP)效应，结果发现：相比于外向FDI，内向FDI对中国服务业生产率具有更显著的正向影响。陈明等（2018）^[6]利用2004～2015年中国生产性服务业开放的平衡面板数据，对生产性服务业双向开放如何影响服务业生产率进行了实证研究，结果显示：生产性服务业双向FDI显著提升了服务业生产率，且外向FDI提升作用更明显，具体至各细分行业上，这种正向作用存在明显的行业差异。但以上成果都是从行业的中观层面对服务业对外直接投资的逆向技术溢出效应进行分析研究的，从企业微观层面的企业异质性视角，李宏兵等（2016）^[7]在匹配2008年全国经济普查服务业企业数据和对外投资数据基础上，通过分位数回归方法实证检验了服务业双向投资对不同分位点企业创新竞争力的影响。结果发现：服务业双向投资整体上提升了我国企业的创新竞争力。分行业来看，中低技术行业的企业创新竞争力的提升效应更明显。   

二、理论分析和研究假设

企业进行对外直接投资主要有两种方式：跨国并购和绿地投资，不同的OFDI投资模式，相应会有不同的逆向技术溢出机制。

企业跨国并购逆向技术溢出过程是一个比较复杂的学习交互过程，包含多个环节，涉及到技术转移主体、内容和载体。转移主体有技术发送方和接受方，转移内容即技术知识，转移载体是指技术转移的承载物和渠道。技术发送方即子公司的技术传递能力，技术接受方即母公司的技术吸收能力，技术知识的特性，技术转移渠道的多样性，这些都会影响到逆向技术溢出效应的大小。各个因素相互作用形成的跨国并购逆向技术溢出机理图如下图1：

图1  跨国并购逆向技术溢出机理

绿地投资是本国母公司在国外建立新的子公司，通过向东道国雇佣自身需要的生产要素来提升竞争优势。企业由绿地投资进入东道国的产业技术聚集地和研发中心，通过模仿示范效应、上下游关联效应、人员流动效应等深入当地的研发环境和竞争背景，获得本国企业所需的核心技术知识。

（一）模仿示范效应

绿地投资企业可以跟东道国的相关企业和科研机构合作，在与他们交流协作的过程中向他们学习、模仿技术研发流程、关键环节攻关等，同时也能向他们学习先进的管理经验，并应用到本国企业的建设当中，进而促进本国企业技术进步。

（二）上下游联系效应

企业通过绿地投资嵌入与自身产品领域相关的产业集群，与东道国的上下游

关联企业紧密结合，也能获得从关联企业而来的上下游技术资源补充，进而提升本国企业的技术研发水平。

（三）人员流动效应

母国企业来到东道国之后，雇佣当地高科技的专业技术人员，企业原有研发人员与新雇佣人员进行面对面的交流互享，可以将那些难以通过系统化和标准化的高度内隐性的员工头脑技术知识进行有效转移、吸收、消化和应用到母国企业。另一方面，通过聘用东道国人力资源市场上的出色综合管理人才，给本国企业注入国际先进的管理经验和活力，有效协调企业自身与当地研发资源，形成企业新的组织资本和社会资本，进而提升母国企业的核心能力。

其逆向技术溢出机理图如下图2：

图2  绿地投资逆向技术溢出机理

通过上述机理分析，本文提出如下假设：服务业企业进行对外直接投资能够带来正的逆向技术溢出效应。

三、研究设计和实证结果

（一）研究设计

1.数据来源

本文选取时间跨度为2012～2018年的国内A股上市公司为初始样本，企业数据主要有三个来源。其一是国泰安数据库，其中的海外直接投资研究数据库显示了境内企业是否进行过对外直接投资、以什么方式进入海外进行投资、境外投资机构名称、境外投资的国家和地区等海外投资相关信息。其二是Wind金融终端数据库和同花顺数据库，这两个数据库包含了国内所有A股上市公司的企业微观特征信息，例如企业名称、企业代码、行业类别、成立日期、从业人员数、股权性质、所属省份等基本信息和研发投入、固定资产、无形资产、营业收入等指标齐全的财务信息。根据企业名称或企业代码与年份对国泰安数据库中的海外投资上市公司和Wind以及同花顺数据库中的上市公司进行匹配，将成功匹配的企业记为对外直接投资企业。

为了使样本数据更加准确和清晰，对原始样本做如下处理：（1）剔除ST或

* ST企业；（2）剔除存续期小于2年的样本；（3）剔除数据不全的企业。最终得到了总样本企业数为2047个，其中对外直接投资的企业数为1229个。

2.变量度量

（1）被解释变量--OFDI逆向技术溢出

常用的衡量企业对外直接投资逆向技术溢出效应的指标是全要素生产率（Total Factor Productivity，简称TFP）。全要素生产率通常被解释为总产出中不能由要素投入所解释的“剩余”，反映了生产过程中各种投入要素的单位平均产出水平，也就是投入转化为最终产出的总体效率。全要素生产率通常被用来衡量知识水平提高、管理技能上升、制度环境改善、组织效能提升等带来的纯技术进步。针对微观企业的TFP测算，本文借鉴Levinsohn和Petrin（2003）^[8]提出的方法来估计上市服务企业的全要素生产率。

（2）解释变量

本文核心解释变量为企业是否进行对外直接投资，如果在当年及之前企业存在对外投资行为，则定义为对外投资企业，否则为非对外投资企业。借鉴赵宸宇和李雪松（2017）^[9]的处理办法，如果企业在某一年首次进行对外投资，则在当年及之后的年份，把该企业定义为对外直接投资企业，记为OFDI，否则为非对外直接投资企业。再借鉴樊秀峰等（2018）^[4]的做法，如果企业在2012～2018年间进行过多次国际直接投资，则按照第一次进行对外直接投资的年份来确定其成为对外直接投资企业的年份。

（3）控制变量

根据以往文献对控制变量的选择，本文选取的控制变量主要包括：战略性资产，用无形资产占总资产的比例来表示记为stra；资本密集度，用固定资产净值与企业员工人数的比值取对数来表示，记为cap；研发投入，用企业当年的研发投入金额取对数来表示，记为r&d；企业规模，用企业员工人数取对数来表示，记为size；企业年龄，用企业当年年份减去企业成立年份取对数来表示，记为age；企业所有制性质，根据企业实际控制人属性来确定，设置为虚拟变量：若是国有控股，则取值为1，否则取值为0；企业所在地区，根据是否为东部发达城市设置为虚拟变量：若是东部区域，则取值为1，若是中西部区域，则取值为0；企业所在行业，根据技术密集度高低设置为虚拟变量：若是高技术行业，则取值为1，若是中低技术行业，则取值为0。

3.模型设定

本文使用倾向得分匹配法（Propensity Score Matching，PSM）和双重差分法（Difference in Differences，DID）来估计服务企业对外直接投资的逆向技术溢出效应。首先应用PSM法从没有进行过对外直接投资的服务企业中选取与进行对外直接投资的服务企业投资前特征相似的企业作为对照组，将OFDI的服务企业作为处理组。然后在此基础上构建DID模型：

表1  服务企业对外直接投资对全要素生产率的影响回归结果

注：被解释变量为tfp、*、**、***分别表示在10%、5%、1%水平上显著，中括号内为对应的Z值。

作为对比研究，本文对制造业企业对外直接投资的逆向技术溢出效应也进行了实证分析，具体计量结果见表2。表中第一列为不加入任何控制变量的估计结果，第二列为加入控制变量后的估计结果。从第（1）（2）列交互项did系数都至少在5%水平上显著为正可知，与非OFDI制造业企业相比，制造业企业进行对外直接投资也确实显著提升了其全要素生产率水平。另一方面，再对比表1中服务企业did系数和表2中制造业企业did系数，可见服务企业对外直接投资获得逆向技术溢出效应几乎是制造业企业的2倍，明显高于制造业企业，说明在开展OFDI活动时，服务业企业对东道国的技术获取、转移和吸收具有更高的效率。

表2  制造业企业对外直接投资对全要素生产率的影响回归结果

注：被解释变量为tfp、*、**、***分别表示在10%、5%、1%水平上显著，中括号内为对应的Z值。

四、研究结论和政策建议

本文利用2013～2018年中国A股上市公司对外直接投资信息数据集，考察了我国服务企业对外直接投资的逆向技术溢出效应。研究得出以下结论：通过上述理论分析和实证检验发现，我国服务企业OFDI确实显著提升了企业的全要素生产率；即在服务经济全球化的背景下，我国服务业企业“走出去”通过跨国并购的技术协同效应和绿地投资的研发成果反馈效应，提升了母国企业的全要素生产率水平。另外，在与我国制造业企业对外直接投资的逆向技术溢出效应对比研究中发现，服务企业OFDI对母公司全要素生产率的促进作用更显著，说明服务业OFDI在获取东道国先进的研发技术、管理经验和人力资本等战略性资源时具有更明显的竞争优势。

基于以上结论，在当前的国际经济形势下，为提高我国服务企业对外直接投资的逆向技术溢出效应，从而提升我国服务企业的技术创新能力，提出如下政策建议：政府在实行“走出去”战略过程中，应加大力度鼓励和引导企业进行服务业对外直接投资，这是在当前中国自主创新能力薄弱、核心技术对外依存度高的形势下嵌入全球服务网络，整合全球优势创新资源，进而促进中国企业自主创新水平持续快速增长的重要途径。与此同时，也要注重服务产品的特性，选择适应服务企业的对外直接投资方式，不可生硬照搬制造业企业的对外投资模式，从而发挥服务企业OFDI吸收逆向技术溢出的行业优势。

参考文献：

[1]Lee Branstetter,”Is Foreign Direct Investment a Channel of Knowledge Spillovers? Evidence from Japan’s FDI in the United States.”[J], NBER Working Paper,NO.8015,2004.

[2]Pradhan,J.P. ,Singh,N,”Outward FDI and Knowledge Flows: A Study of the Indian Automotive Sector.”[J],ISID Working Paper,NO.2008,10.

[3]蒋冠宏,蒋殿春,中国工业企业对外直接投资与企业生产率进步[J].世界经济,2014(09):53-76.

[4]樊秀峰,高伟,王全景.海外投资与企业创新—基于东道国异质性和企业异质性的实证检验[J].国际经贸探索,2018,34(09):79-97.

[5]王恕立,胡宗彪.服务业双向FDI的生产率效应研究—基于人力资本的面板门槛模型估计[J].财经研究,2013,39(11):90-101.

[6]陈明,魏作磊.生产性服务业开放对中国服务业生产率的影响[J].数量经济技术经济研究,2018(05):95-111.

[7]李宏兵,文磊.服务业双向投资提升了我国企业创新竞争力吗[J].国际经贸探索,2016,32(03):18-33.

[8]Levinsohn,J. Petrin,A，Estimating Production Functions Using Inputs to Control for unobservables[J]，Review of Economic Studies，2003,70（2）:317-341.

[9]赵宸宇,李雪松.对外直接投资与企业技术创新——基于中国上市公司微观数据的实证研究[J].国际贸易问题,2017(06):105-118.