對外直接投資、技術升級與中國企業(yè)績效提升

馬 颯，陶晶晶

(1.南通大學 經(jīng)濟與管理學院，江蘇 南通 226019； 2.南通大學 江蘇長江經(jīng)濟帶研究院，江蘇 南通 226019)

0 引言

從2000年“走出去”戰(zhàn)略到2013年“一帶一路”倡議提出，中國的對外直接投資規(guī)模不斷擴大，2020年中國已成為全球第二大對外投資國。隨著對外開放進入新的階段，投資總量規(guī)模的擴大之外，迫切想了解的是中國對外直接投資的質量高低，對外直接投資是否促進了中國企業(yè)績效的提升？其內(nèi)在傳導機制是什么？在不同產(chǎn)業(yè)、企業(yè)性質、投資目標國及地理區(qū)域，其促進效應是否存在差異？這些問題的厘清有助于優(yōu)化對外投資結構與布局，為中國實現(xiàn)對外投資大國向對外投資強國轉變提供理論依據(jù)。

現(xiàn)有文獻針對對外直接投資(OFDI)對企業(yè)績效的影響進行了多角度研究。在研究方法上，早期研究較少考慮內(nèi)生性問題，主要采用因子分析、事件研究、固定面板和雙重差分等模型進行分析論證(曹榮鵬等，2014；李蕾等，2015)[1-2]。但隨著研究的深入，為了避免序列相關、遺漏偏誤以及樣本“自選擇”所帶來的內(nèi)生性問題，主要運用動態(tài)面板模型、雙重差分傾向得分匹配法(PSM-DID)以及Heckman兩階段模型等考察兩者關系(楊平麗等，2017；黃有星等，2021)[3-4]。除研究方法的改進之外，現(xiàn)有文獻也將研究拓展至影響OFDI對企業(yè)績效作用的主要因素上。其中，以企業(yè)為切入點的影響因素研究主要圍繞投資動機(潘素昆等，2014)[5]、企業(yè)性質(林莎，2009)[6]、投資方式(HENNNART等，1994)[7]、國際化程度(任鴿等，2019)[8]等角度展開。還有文獻將研究視角轉移到東道國的制度、營商環(huán)境、經(jīng)濟發(fā)展水平等角度(李平等，2018)[9]，但均未得出一致結論，研究結果主要呈現(xiàn)出正相關(CHEN and KU，2000；TRAX等，2012)[10-11]、負相關(LIU AND NUNNENKAMP，2009；BERTRAND AND BUCKLEY，2012)[12-13]以及非線性相關關系(HITT等，2004)[14]。此外，在理論上，關于OFDI對企業(yè)績效的影響也沒有形成一致意見。部分學者認為企業(yè)通過OFDI能獲得技術溢出，實現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟和范圍經(jīng)濟，提升企業(yè)績效(KOGUT & CHANG，1991)[15]；而另一部分研究則認為企業(yè)進行OFDI會面臨文化、制度、語言、習俗差異，出現(xiàn)信息不對稱等問題，存在“外來者劣勢”(邰鹿峰，2020)[16]。除此之外，在吸收能力有限和時間壓力下，可能會導致“時間壓縮不經(jīng)濟”，即同等投入回報率顯著下降(方宏等，2017)[17]。

綜上，既有關于OFDI影響企業(yè)績效的文獻主要采用《境外投資企業(yè)名錄》數(shù)據(jù)，圍繞投資動因、投資方式、東道國因素、產(chǎn)業(yè)與企業(yè)差異等不同角度展開問題研究。但遺憾的是尚未針對投資地理區(qū)域的差異性及OFDI影響企業(yè)績效的內(nèi)在傳導機制進行深入研究。與已有研究相比，文中的主要創(chuàng)新在于：①采用《中國全球投資追蹤》(China Global Investment Tracker，CGIT)和 CNRDS數(shù)據(jù)庫公布的 2010—2019 年數(shù)據(jù)，反映了實際發(fā)生的對外直接投資，克服了《境外投資企業(yè)名錄》數(shù)據(jù)帶來的結果偏差(呂越等，2019)[18]；②引入技術升級，深入探究OFDI對企業(yè)績效的內(nèi)在傳導機制，為提升對外投資質量提供理論參考；③在現(xiàn)有文獻的基礎上，將投資地理區(qū)域劃分為亞洲、歐洲、北美洲、大洋洲，以新的視角考察OFDI和企業(yè)績效之間的區(qū)域差異性，有助于厘清現(xiàn)有對外投資布局存在的問題。

1 理論機制分析

技術升級既是推動經(jīng)濟高質量發(fā)展的現(xiàn)實路徑，也是提高企業(yè)生產(chǎn)率、保持競爭優(yōu)勢的關鍵。一般而言，企業(yè)的生產(chǎn)率越高，邊際成本越低，對企業(yè)績效的推動作用就越明顯(毛其淋，2016)[19]。因此，如果企業(yè)對外直接投資能夠實現(xiàn)技術升級，那么必然就會提升企業(yè)的投資回報。作為企業(yè)國際化的重要模式，對外直接投資主要通過逆向技術溢出、規(guī)模經(jīng)濟以及分工專業(yè)化等效應促使企業(yè)實現(xiàn)技術升級從而提升企業(yè)績效。

1.1 逆向技術溢出效應

企業(yè)的對外直接投資可通過技術轉移和擴散兩個環(huán)節(jié)實現(xiàn)母國企業(yè)技術升級，提升企業(yè)績效。具體而言，主要包括以下4種機制：一是集聚溢出機制。跨國企業(yè)通過投資建立子公司的方式進入東道國高新技術聚集地，深入了解當?shù)丶夹g水平發(fā)展狀況，并與當?shù)仃P聯(lián)產(chǎn)業(yè)、科研機構合作進行共同研發(fā)，獲取最新技術動態(tài)，推動技術升級(杜江等，2015)[20]。二是研發(fā)資源共享及分攤機制。企業(yè)在具有優(yōu)質教育資源、研發(fā)資本密集、科研體系成熟的東道國設立研發(fā)分支機構，充分利用當?shù)氐难邪l(fā)要素稟賦，與東道國一起攻克關鍵核心技術，分攤母公司的研發(fā)費用，共享研發(fā)成果，提升母公司的技術實力(潘濤，2020)[21]。三是經(jīng)營成果反饋機制。子公司主要通過內(nèi)部傳遞和外部溢出的方式向母國反饋已經(jīng)掌握的先進工藝、技術以及研發(fā)成果(付海燕，2014)[22]。四是人員流動機制?？鐕救藛T流動能促進子公司和母國技術人員之間的交流，加快母國對先進技術、知識以及研發(fā)成果的理解與運用，提升企業(yè)的技術研發(fā)能力和知識吸收能力。

1.2 規(guī)模經(jīng)濟效應

對外直接投資可以使企業(yè)能夠充分利用東道國市場資源，在多個市場分攤經(jīng)營與研發(fā)成本，積累國際化的經(jīng)驗、優(yōu)化管理流程，從而降低平均成本，實現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟效應，這一方面為企業(yè)的研發(fā)資金提供了保障，另一方面也能降低研發(fā)成本與風險，從而有利于技術創(chuàng)新與績效的提升。特別是，當企業(yè)通過對外投資能夠在東道國實現(xiàn)同行業(yè)企業(yè)的集聚，即外部規(guī)模經(jīng)濟，那么這種外部規(guī)模經(jīng)濟則通過多渠道有利于企業(yè)實現(xiàn)技術升級與績效提升。首先，更加易于獲取專業(yè)化設備與服務。行業(yè)的地區(qū)集中為專業(yè)化供應商的生存提供了足夠大的市場，這反過來使得企業(yè)能夠容易獲取專業(yè)設備和配套服務。其次，實現(xiàn)勞動力共享。勞動力作為非常重要的生產(chǎn)要素，在企業(yè)發(fā)展中有著至關重要的作用，尤其是高端技術人才。企業(yè)的匯集推動產(chǎn)業(yè)人才的集聚，為擁有高度專業(yè)化技術的工人提供了完整的勞動力市場，為企業(yè)實現(xiàn)技術升級提供人才支撐(柳媛，2018)[23]。最后，信息傳遞和技術擴散。同類企業(yè)的聚集便于信息交流、人才交流和技術交流，從而帶動知識溢出和要素流動，加快企業(yè)技術升級的步伐(楊燕紅，2021)[24]。

1.3 專業(yè)化分工

對外直接投資還可以通過專業(yè)化分工，促使企業(yè)實現(xiàn)技術升級與效率提升。早在18世紀，亞當斯密就指出“分工的程度會受交換范圍的制約，即市場廣狹的限制”。換言之，市場的規(guī)模越大，參與交易的人越多，市場的分工就會越細，技術進步就會越快。因此，市場規(guī)模的擴大將有利于專業(yè)化分工的形成與發(fā)展。企業(yè)通過對外直接投資參與國際分工，可充分利用國內(nèi)國外2個市場，大大拓展了市場的邊界，進一步促使其子公司與母公司之間的分工深化，各自集中于專業(yè)化的業(yè)務領域。這種專業(yè)化分工的發(fā)展不僅可以有力增進勞動者的熟練程度，提升生產(chǎn)效率，還能在全球范圍內(nèi)整合利用優(yōu)勢要素資源，構建全球網(wǎng)絡，實現(xiàn)生產(chǎn)要素的效率最大化，并通過“干中學”效應，推動專業(yè)化機械設備的創(chuàng)新、發(fā)明和應用，實現(xiàn)技術的革新與效率提升(戴翔等，2021)[25]。

2 研究設計

2.1 模型設計

OFDI并非隨機產(chǎn)生的，會受到企業(yè)規(guī)模、生產(chǎn)率等因素的影響，因此存在“樣本自選擇”問題，如果直接進行回歸可能會影響結果的準確性。為了克服“樣本自選擇”所帶來的內(nèi)生性問題，文中采用PSM-DID進行實證檢驗。選取企業(yè)規(guī)模、資本密集度、勞動生產(chǎn)率、企業(yè)年齡、企業(yè)產(chǎn)權性質、全要素生產(chǎn)率作為匹配變量，采取1∶2最近鄰匹配。

在傾向得分的基礎上，為了解決處理變量進入的時間不同，文中參考BECK[26]等人所構建的DID模型剖析OFDI和企業(yè)績效之間的關系，回歸方程如下

Profit=α1ofdiit+β2Controls+δi+θi+μit

(1)

式中：被解釋變量Profit為公司i在t年的企業(yè)績效，用財務指標ROIC表示；解釋變量ofdiit為i企業(yè)在t年是否發(fā)生OFDI事件，如果i企業(yè)在t年發(fā)生OFDI事件，則ofdiit為 1，否則為 0；Controls為控制變量；δi為時間固定效應；θi為地區(qū)固定效應；μit為誤差項。

2.2 變量選取

2.2.1 被解釋變量

投入資本回報率(ROIC)。從現(xiàn)有文獻看，目前主要采用事件研究法和會計指標法來評價企業(yè)績效，前者考察的是企業(yè)的短期績效，后者更注重企業(yè)長期績效。由于使用事件研究法會受外界不實傳聞影響，難以真實有效的考察OFDI對企業(yè)績效的影響。因此文中將基于會計指標法采用投入資本回報率(ROIC)作為企業(yè)績效評價指標，以便更加準確地反映OFDI對企業(yè)績效的影響。ROIC綜合考慮了股權與債權，用于衡量投出資金的使用效果，決定著企業(yè)的未來價值。文中借鑒馮正強等(2017)[27]的方法衡量企業(yè)績效。其測量方法如下

ROIC=EBIT*(1-稅率)/投入資本

(2)

式中：EBIT為息稅前利潤，投入資本=股東權益+有息負債。

2.2.2解釋變量

對外直接投資(OFDI)。采用二元虛擬變量表示企業(yè)是否參與OFDI。當企業(yè)參與OFDI時取1，當企業(yè)未參與OFDI時取0。

2.2.3 控制變量

根據(jù)現(xiàn)有文獻(蔣冠宏，2021；薛安偉，2017；COZZA et.al，2015)[28-30]，選取企業(yè)規(guī)模、資本密度、勞動生產(chǎn)率、企業(yè)年齡、企業(yè)屬性作為控制變量，具體說明見表1。

表1 主要變量說明

2.3 數(shù)據(jù)說明

2.3.1 數(shù)據(jù)來源

文中OFDI事件主要來自CGIT和CNRDS數(shù)據(jù)庫?？紤]到2010年以前OFDI事件較少，同時為了避免金融危機和新冠疫情對研究結果產(chǎn)生影響，研究樣本采用2010—2019年參與OFDI的上市公司。其他數(shù)據(jù)主要來自Wind數(shù)據(jù)庫。將OFDI事件與上市公司數(shù)據(jù)進行匹配，共獲得433個樣本。為了使實證結果更加嚴謹，文中參照謝偉等(2018)、蔣冠宏(2021)[31，28]采取以下標準進行數(shù)據(jù)篩選：①剔除在數(shù)據(jù)提取期間被ST和*ST以及金融業(yè)樣本；②剔除注冊地為中國香港、中國澳門、百慕大、英屬維爾京群島和開曼群島等國際典型避稅地；③剔除數(shù)據(jù)不全的樣本；④只考察首次OFDI的樣本。由于前一次OFDI可能會對企業(yè)以后的決策產(chǎn)生影響，故只考察首次OFDI的企業(yè)。

2.3.2 描述性統(tǒng)計

表2根據(jù)投資的行業(yè)、產(chǎn)權、東道國、投資區(qū)域等方面進行了統(tǒng)計描述。從投資行業(yè)來看，投資發(fā)生在服務業(yè)的共計88起，投資發(fā)生在制造業(yè)的共計345起。從投資企業(yè)產(chǎn)權性質來看，國有企業(yè)101個，非國有企業(yè)332個。從東道國經(jīng)濟發(fā)展狀況來看，投資發(fā)達國家企業(yè)337個，投資發(fā)展中國家企業(yè)96個。從投資區(qū)域來看，投資亞洲的企業(yè)105個，投資歐洲的企業(yè)136個、投資北美洲的企業(yè)128個，投資大洋洲的企業(yè)40個。

表2 對外直接投資分布情況

表3是未匹配前對照組和處理組主要變量的描述性統(tǒng)計分析，從表中可以看到，對照組企業(yè)的投入資本回報率(ROIC)最大值為588.105 9，最小值為-686.456 1，均值為6.622 9。處理組企業(yè)ROIC的最大值為124.876 0，最小值為-38.556 4，均值為7.718 1。通過比較可以看出：第一，對照組企業(yè)的投入資本回報率差距較大，處理組企業(yè)的投入資本回報率數(shù)值分布更均勻，差距較小，均值較高。第二，部分企業(yè)經(jīng)營能力較好卻未選擇對外投資，這說明企業(yè)OFDI存在“自選擇”問題。因此，通過傾向得分匹配法克服“自選擇”問題所帶來的內(nèi)生性是十分必要的。

表3 描述性統(tǒng)計

3 實證分析

3.1 基準效應檢驗

3.1.1 匹配的平衡性檢驗

文中參照HEYMAN等(2007)的方法進行逐年匹配，以期在同期的控制組中尋找最合適的匹配，避免混合匹配存在的“時間錯配”以及“自匹配”問題[32]。與此同時，為了找到OFDI企業(yè)在未對外投資時與其最相近的企業(yè)，文中匹配的樣本和指標都是企業(yè)開始投資前一期的(蔣冠宏，2014)[33]。匹配結果見表4，從表中可以看到匹配之前，處理組和控制組在企業(yè)規(guī)模等協(xié)變量上具有顯著的系統(tǒng)性差異，但匹配之后協(xié)變量的差異不再顯著，匹配結果較好的平衡了數(shù)據(jù)。這也進一步說明了OFDI并非隨機發(fā)生的，采用傾向得分匹配法具有可行性。

表4 匹配的平衡性結果檢驗(分年度，以lnsize為例)

3.1.2 OFDI對企業(yè)績效的基準效應結果

通過傾向得分匹配法得到匹配樣本，根據(jù)上述式(1)對投入資本回報率(ROIC)進行回歸分析，結果見表5。結果表明：無論是否加入固定效應和控制變量，核心解釋變量OFDI對ROIC均產(chǎn)生了顯著的正向影響，始終在1%的水平上顯著，這意味著OFDI對企業(yè)績效具有顯著的促進作用；此外，協(xié)變量的符號基本一致，說明文中的模型設定是穩(wěn)健可信的。

表5 基準效應結果

從控制變量看，企業(yè)規(guī)模(lnsize)的符號為正且顯著，說明企業(yè)規(guī)模越大，企業(yè)績效越高。資本密度(lnkl)的系數(shù)為負，但顯著性不穩(wěn)健，因此不能直接斷定資本密度與企業(yè)績效成反比。勞動生產(chǎn)率(lnlabor)的系數(shù)顯著為正，這與理論預期一致，說明勞動生產(chǎn)率越高，對企業(yè)績效的推動作用越顯著。企業(yè)年齡(Age)的系數(shù)為負且顯著，反映出企業(yè)成立年限與企業(yè)績效成反比。

3.1.3 穩(wěn)健性檢驗

為檢驗結果的穩(wěn)健性，采用以下兩種方式進行檢驗。

1)更換被解釋變量。文中參照王華等(2021)、蔡璐璐等(2021)將企業(yè)績效的衡量指標變更為總資產(chǎn)報酬率(ROA)和凈資產(chǎn)收益率(ROE)進一步進行穩(wěn)健性檢驗[34-35]。表6報告了以ROA和ROE為被解釋變量，采用1∶2近鄰匹配和Kernel核匹配的回歸結果。從表中可以看到，OFDI對企業(yè)績效具有顯著的促進作用，與基準回歸結果一致。

表6 更換被解釋變量檢驗

2)更換匹配方式。為了使實證結果更加穩(wěn)健可靠，文中更換了匹配方法，采用1∶1近鄰匹配和Kernel核匹配進行穩(wěn)健性檢驗，通過重新匹配樣本進行回歸，結果見表7。從表中可以看出，無論是采用1∶1近鄰匹配還是Kernel核匹配來選擇樣本，回歸結果均表明OFDI對ROIC在10%的水平上具有顯著的正向影響，與前文實證結果一致。

表7 更換匹配方式檢驗

3.2 異質性分析

為了更加細致地刻畫OFDI對企業(yè)績效的影響，本部分從行業(yè)、東道國發(fā)展水平、企業(yè)產(chǎn)權性質、投資地理區(qū)域的角度進行異質性分析。

3.2.1 不同行業(yè)的分析

文中主要將樣本劃分為制造業(yè)和服務業(yè)兩大行業(yè)考察OFDI對企業(yè)績效的影響，通過1∶2近鄰匹配獲得對照組和處理組，進行回歸(下同)。根據(jù)表8的回歸結果，可以看到：制造業(yè)OFDI對ROIC產(chǎn)生了正向影響，且在1%的水平上顯著；服務業(yè)OFDI對ROIC的作用不顯著，說明服務業(yè)對外直接投資對企業(yè)績效的促進效果并不理想。一方面可能是因為我國服務業(yè)OFDI經(jīng)驗不足，服務業(yè)各行業(yè)發(fā)展本身存在結構性失衡(郝凱等，2019[36]；另一方面，與制造業(yè)的標準化不同，服務業(yè)在不同國家具有高度的異質性，更易于受到文化、地理距離等因素的影響而導致投資成本增加。

表8 制造業(yè)和服務業(yè)差異性檢驗

3.2.2 東道國發(fā)展水平的分析

在影響OFDI的因素中，東道國是非常重要的一個因素，它與企業(yè)的投資動機緊密相關。文中將樣本劃分為投資發(fā)達國家和發(fā)展中國家進行匹配和回歸，結果見表9。從表中可以看到：①投資于發(fā)達國家和發(fā)展中國家的企業(yè)績效均在5%的水平上顯著。這說明無論是投資于發(fā)達國家還是發(fā)展中國家都能對國內(nèi)企業(yè)績效提升起到促進作用。②從OFDI系數(shù)看，發(fā)展中國家組別的回歸系數(shù)均高于發(fā)達國家，這說明投資于發(fā)展中國家的企業(yè)績效促進效應更大。究其原因可能在于，2008年金融危機以后，發(fā)達國家普遍出現(xiàn)了逆全球化與貿(mào)易保護主義抬頭的趨勢，這導致對發(fā)達國家的直接投資成本上升，從而制約了OFDI對國內(nèi)企業(yè)績效提升的作用。

表9 發(fā)達國家和發(fā)展中國家差異性檢驗

3.2.3 企業(yè)產(chǎn)權性質的分析

根據(jù)現(xiàn)有文獻，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)權性質會對企業(yè)績效產(chǎn)生影響，但究竟是正相關還是負相關仍存在較大爭議。為此，文中將原始數(shù)據(jù)按照是否參與OFDI、是否為國有企業(yè)進行分類。匹配回歸結果見表10。第一，非國有企業(yè)OFDI對ROIC在5%的水平上顯著，且具有穩(wěn)健性，而國有企業(yè)OFDI并未表現(xiàn)出對ROIC顯著穩(wěn)健的推動作用。這與薛安偉(2017)的研究結果相一致[29]。其原因可能在于，非國有企業(yè)以盈利為首要目標，因此研發(fā)能力以及對新知識學習和吸收能力都強于國有企業(yè)；而國有企業(yè)相比非國有企業(yè)更容易受到政府的過多干預，審批過程復雜，經(jīng)營效率低下，且存在所有者缺位、缺乏有效激勵機制等缺點，使得員工更加注重自身利益。

表10 國有企業(yè)和非國有企業(yè)差異性檢驗

3.2.4 不同投資區(qū)域的分析

考慮到樣本量的問題，本部分主要考察大洋洲、北美洲、歐洲、亞洲4個地理區(qū)域，其中大洋洲主要包括澳大利亞；北美洲主要包括美國、加拿大；歐洲主要包括俄羅斯、英國、法國、德國等；亞洲主要包括新加坡、印度尼西亞、馬來西亞、老撾等“一帶一路”沿線國。根據(jù)表11的回歸結果可以看到：第一，無論是否加入控制變量，投資于大洋洲對企業(yè)ROIC的促進作用均不顯著，一方面可能是因為我國對澳大利亞的投資以獲取豐富的礦產(chǎn)資源為主要目的，受海外礦業(yè)投資經(jīng)驗不足和全球礦業(yè)治理的影響，中國礦業(yè)海外投資風險增加，對企業(yè)績效的提升存在一定的抑制作用(陳麗萍等，2016)[37]；另一方面，中美經(jīng)貿(mào)摩擦不斷，澳大利亞作為美國的同盟國，與中國的關系不斷惡化，增加了中國在當?shù)赝顿Y的風險，從而會對企業(yè)績效產(chǎn)生一些負面影響(周方銀，2020)[38]。第二，投資于北美洲、亞洲、歐洲均對企業(yè)ROIC具有顯著的促進作用。其原因可能在于，對北美洲的直接投資往往以獲取技術、品牌、渠道等高級要素為目的，逆向技術溢出效應較為明顯，因此對國內(nèi)企業(yè)績效提升效應也更為顯著；而針對亞洲和歐洲的投資由于在“一帶一路”倡議下，通過“五通”建設，很大程度上起到了消除不確定性和降低外部風險的積極作用(呂越等，2019)[18]，為促進企業(yè)績效提升創(chuàng)造了良好的條件。

表11 投資區(qū)域差異性檢驗

3.3 進一步的機制分析

文中認為OFDI對企業(yè)績效的提升主要通過技術升級這一重要路徑得以實現(xiàn)。為此，選取全要素生產(chǎn)率(lntfp)作為衡量技術升級的指標，構建以下模型論證OFDI對企業(yè)績效的作用機制。

Dlntfpit=α1ofdiit+β2Controls+δi+θi+μi,t

(3)

Profit=α1ofdiit+β2Controls+γ3Dlntfpit+δi+θi+μi,t

(4)

為了消除中介變量隨時間趨勢波動所造成的不平穩(wěn)性，文中借鑒陳啟斐等(2020)[39]的處理方法，對中介變量技術升級進行一階差分處理：Dlntfp=lntfpi,t-lntfpi,t-1，獲得平穩(wěn)的序列。為了控制內(nèi)生性問題以及規(guī)避數(shù)據(jù)丟失，文中采用LP法進行計算。

作用機制的檢驗結果見表12。表中列(1)、(3)表明無論是否加入控制變量，OFDI對技術升級均具有顯著的正向促進作用，且分別在10%和5%的水平上顯著，說明對外直接投資確實能推動企業(yè)實現(xiàn)技術升級；列(2)、(4)表明無論是否加入控制變量，技術升級的系數(shù)均在1%的水平上顯著，反映出技術升級是OFDI提升企業(yè)績效的一個重要途徑。這主要是因為企業(yè)績效通常由產(chǎn)出收益與投入之比來表示，因此凡是對收益與投入相對比值產(chǎn)生影響的因素，都將對企業(yè)績效產(chǎn)生影響，通過前文機理分析可知，企業(yè)能通過逆向技術溢出效應、規(guī)模經(jīng)濟效應、專業(yè)化分工實現(xiàn)技術升級，帶動企業(yè)投入產(chǎn)出效率的提高，必然對企業(yè)績效產(chǎn)生正向影響。

表12 影響機制檢驗

4 結語

著重從逆向技術溢出、規(guī)模經(jīng)濟以及專業(yè)化分工等角度闡述了對外直接投資通過技術升級影響企業(yè)投資績效的作用機制，在匹配CGIT和CNRDS數(shù)據(jù)庫中的對外投資事件與中國上市公司數(shù)據(jù)的基礎上，采用PSM-DID方法進行了相應實證檢驗，結果表明：OFDI能夠顯著提升中國企業(yè)績效，技術升級是其重要途徑；OFDI對中國企業(yè)績效的影響存在顯著異質性：制造業(yè)、非國有企業(yè)以及對北美洲、亞洲和歐洲的投資對企業(yè)績效具有顯著提升作用，服務業(yè)、國有企業(yè)及對大洋洲的投資效果不顯著，此外，投資發(fā)展中國家的企業(yè)績效促進效果優(yōu)于發(fā)達國家。上述結論通過了更換被解釋變量與匹配方式等多重穩(wěn)健性檢驗，具有可靠性。

1)大力促進國內(nèi)服務業(yè)發(fā)展，加強投資風險防范和預警。我國服務業(yè)OFDI對企業(yè)績效的促進作用并不顯著，一方面可能在于國內(nèi)服務業(yè)發(fā)展水平滯后于對外投資水平，導致對先進知識、技術的吸收能力較弱(易海峰，2021)[40]，阻礙了服務業(yè)OFDI通過技術升級提升企業(yè)績效的作用通道；另一方面可能是因為服務業(yè)對外直接投資容易受到東道國文化、制度、習俗、貿(mào)易壁壘等因素影響，面臨更大的風險與不確定性。基于此，政府應加大對服務業(yè)的扶持力度，推動服務業(yè)向知識和技術密集性產(chǎn)業(yè)轉變。企業(yè)應重點做好服務業(yè)對外投資風險防范工作，如在進行服務業(yè)投資之前，對東道國的制度、營商環(huán)境、消費習慣等進行充分調(diào)查，對于風險較高的項目應謹慎考慮，并制定相應的對策，爭取將風險降到最低，從而實現(xiàn)對外投資和企業(yè)績效之間的良性互動。

2)充分發(fā)揮“一帶一路”倡議的優(yōu)勢，加強與亞歐國家之間的投資往來，優(yōu)化對外投資地理布局。實證結果表明，投資亞洲、歐洲國家的企業(yè)績效促進效果最佳。這一定程度反映出，“一帶一路”倡議的對外投資促進效應已經(jīng)顯現(xiàn)。在當前國際環(huán)境不確定的背景下，發(fā)揮“一帶一路”倡議的紐帶作用，加強與亞歐非國家的經(jīng)貿(mào)合作，不僅有利于優(yōu)化中國對外投資布局，降低對外投資風險，微觀上有助于國內(nèi)企業(yè)突破美國的技術封鎖與斷供，加快技術自主創(chuàng)新與升級，從而有力推動國內(nèi)企業(yè)績效的提升。

3)推動國有企業(yè)改革，提高國有資本競爭力。國有企業(yè)OFDI對企業(yè)績效的促進作用不具有穩(wěn)健性，其可能的原因在于國有企業(yè)投資中，尚未建立起健全的投資保障機制，再加之國有企業(yè)相對缺乏靈活性，難以根據(jù)市場形勢及時有效地做出調(diào)整(趙珍玲，2021)[41]。因此，積極引導國有企業(yè)依托資本市場進行混合所有制改革，明確自身的發(fā)展方向和發(fā)展規(guī)劃，健全對外投資保障機制，將有利于國有企業(yè)OFDI的質量升級，從而實現(xiàn)對企業(yè)績效的促進效應。