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1、对外直接投资与内资企业成长一、 引言 自中国政府提出实施“走出去”政策以来，中国对外直接投资（OFDI）的规模一路高歌猛进。在 2002 年，中国对外直接投资流量只有 27 亿美元，随后以年均 45%的增长率快速扩张。截止 2013 年，中国对外直接投资流量高达1078.4 亿美元；与此同时，中国对外直接投资存量由 2002年的 299 亿美元上升至 2013 年的 6605 亿美元，增长了将近 21 倍。根据中国对外直接投资统计公报 ，中国目前已有 1.53 万家境内投资者在境外设立 2.54 万家分支机构，分布在全球 184 个国家（或地区） ，投资覆盖率将近 80%。毋庸置疑，在过去十多
2、年，中国对外直接投资取得了令人瞩目的成绩。在此背景下，本文旨在研究中国对外直接投资对企业出口产品质量的影响效应及其作用机制。 实际上，中国对外直接投资与企业出口之间的关系已经引起了学者们的广泛关注（毛其淋和许家云，2014a；蒋冠宏和蒋殿春，2014） ，这些研究发现，对外直接投资显著促进了企业出口。在当前，中国的出口贸易已赶超德国位居全球首位，占世界出口贸易的比重达 11.8%。然而，随着经济全球化的加快和国际分工的深入，一个国家或地区的出口竞争优势已不再取决于体量和规模，而在于其出口品的质量与在全球价值链中的位置。因此，与即有的单纯关注中国企业出口规模的文献相比，本文通过深入研究对外直接投
3、资与企业出口产品质量之间的关系具有更为重要的理论与现实意义。为此，本文首先采用“回归反推法”准确地测算了企业出口产品质量，然后采用配对方法为对外直接投资企业（即处理组）筛选出最为合适的非对外直接投资企业（即对照组） ，在此基础上再构建倍差法模型进行实证估计。本文研究发现，对外直接投资显著促进了企业出口产品质量的提升，其中投资高收入国家 OFDI 对企业出口产品质量的提升作用要明显大于那些投资中低收入国家OFDI。 与即有的研究文献相比，本文可能的创新点体现在如下几个方面：第一，如同前文所述，即有文献主要关注对外直接投资与企业出口之间的关系，而本文则是深入考察中国对外直接投资对企业出口产品质量的
4、微观影响，因此从视角上极大地丰富了企业对外直接投资与国际贸易之间关系的研究，同时也丰富了有关评估中国企业对外直接投资成效的研究文献。第二，在企业出口产品质量指标的构造上，本文利用高度细化的中国海关贸易数据库，采用“回归反推法”进行测算，进而克服了前人直接采用单位价格来衡量产品质量的局限性。第三，本文采用比较前沿的基于倾向得分匹配的倍差法（PSM-DID）估计了中国对外直接投资对企业出口产品质量的微观影响，可以较好地处理和控制样本选择偏差与内生性问题，进而提高了研究结论的可靠性。最后，本文还深入检验了对外直接投资影响企业出口产品质量的作用机制，有助于深化对对外直接投资与企业出口产品质量之间关系的
5、认识。 本文剩余部分的结构安排如下：第二部分为文献综述；第三部分构建计量模型，并对指标与数据进行说明；第四部分报告估计结果并对其进行分析；第五部分检验对外直接投资影响企业出口产品质量的作用机制；最后是本文的结论与政策启示。 二、 文献综述 本文的目的在于考察对外直接投资对企业出口产品质量的影响，与本文密切相关的一类文献是分析企业对外直接投资的经济效果。在这类文献中，Potterie 和Lichtenber（2001）利用跨国面板数据比较研究了对外直接投资、外商直接投资和进口对国际技术溢出的影响，他们发现对外直接投资和进口对母国生产率进步产生了积极的作用。Driffield 和 Love（200
6、3）基于英国制造业行业层面数据，考察了对外直接投资对制造业技术进步的影响，结果发现对外直接投资确实产生了逆向技术溢出效应，但该效应只存在于研发密集型行业。随后，Branstetter（2006）利用日本企业层面数据检验了日本对美国直接投资的“知识溢出效应”的存在性，研究?Y 果表明，日本企业的专利申请数量在其开展对外直接投资之后明显上升，进而证实了“知识溢出效应”的存在性。此外，Vahter 和 Masso（2006）对爱沙尼亚、Pradhan 和Singh（2009）对印度以及 Gazaniol 和 Peltrault（2013）对法国的经验研究也都发现了对外直接投资能够显著促进母国技术进步
7、的证据。近些年来，对外直接投资与中国企业绩效之间的关系也引起了国内学者的广泛关注。其中，李泳（2009）利用中国上市公司数据进行实证研究发现，没有证据表明中国企业海外投资显著提高了企业产出和技术人员占比。蒋冠宏等（2013）利用中国工业企业数据专门检验了技术研发型对外直接投资对企业生产率的影响，结果发现，企业开展技术研发型对外直接投资可以明显提升企业生产率。进一步，毛其淋和许家云（2014b）采用倾向得分匹配方法深入分析了对外直接投资对中国企业创新的影响，发现中国对外直接投资显著促进了企业创新，并且该促进作用具有持续性，另外，对外直接投资还在总体上显著延长了企业创新的持续时间。最近，毛其淋和许
8、家云（2016）还专文从成本加成率的视角深入评估了对外直接投资对企业绩效的影响，通过检验发现，与非对外直接投资企业相比，企业开展对外直接投资可使成本加成率得到更大幅度的提升。 与本文相关另外一类文献是研究产品质量的测算及其决定因素。首先，在产品质量的测算方面，早期的学者如Schott（2004） 、Hummels 和 Klenow（2005）以及Hallak（2006）等主要采用产品单位价值来直接衡量产品质量，这些文献的基本假定是，产品质量越高，则该产品单位价值越高。但是在很多情况下，单位价值量除了包含质量信息之外，还可能包含成本信息，因此简单地采用单位价值量来测算产品质量可能是不准确的。为了
9、更加合理地测算产品质量，Hallak 和 Schott（2011）放弃单位价值量等同于产品质量这一假设，首次采用事后推理的思路较为准确地测算了产品质量，随后这一方法得到了广泛的运用，例如 Khandelwal（2010） 、David（2011） 、Mark 等（2012） 、Gervais（2013） 、施炳展（2013）等等。其次，在产品质量的决定因素方面，其中大部分学者关注了贸易自由化对企业产品质量的影响。例如，Amiti 和Khandelwal（2013）利用 56 个国家对美国出口的产品层面数据进行实证研究发现，进口关税减免（或进口贸易自由化）显著促进了高品质产品的质量提高，但抑制了
10、低品质产品的质量升级。Bas 和 Strauss-Kahn（2015）利用中国20002006 年海关贸易数据专门考察了中间品贸易自由化对产品质量升级的影响，结果表明，中间品关税减免促使出口企业进口和使用更多高质量的中间品，进而显著促进了出口产品的质量升级。同样利用中国海关贸易数据，Fan等（2015）的一项实证研究表明，进口关税减免显著提高了异质品出口的单位价格与质量，但降低了同质品出口的单位价格与质量。除此之外，施炳展和邵文波（2014）发现，生产效率、政府补贴、融资约束缓解等一系列因素均有利于提高产品质量；樊海潮和郭光远（2015）也发现了企业生产率与产品出口质量存在正相关关系的证据。
11、通过上述文献梳理不难发现，虽然当前已有不少研究关注了对外直接投资对企业绩效的影响，以及出口产品质量的影响因素，但遗憾的是，鲜有文献直接考察对外直接投资究竟会如何影响企业出口产品质量。有鉴于此，本文基于中国企业对外直接投资与日俱增这一现实背景，采用基于倾向得分匹配度的倍差法深入研究对外直接投资对企业出口产品质量的微观影响与作用机制。 三、计量模型、指标与数据 （一）计量模型设定 为了准确地估计对外直接投资对企业出口产品质量的因果效应，本文采用由 Heckman 等（1997）发展得到的倾向得分匹配方法进行研究。其基本逻辑是：构建一个与OFDI 企业（即处理组）在其进行对外直接投资之前的主要特征尽
12、可能相似的非 OFDI 企业组（即对照组） ，然后将处理组中企业与对照组中企业进行匹配，使得匹配后的两个样本组的配对企业之间仅在是否进行对外直接投资决策方面有所不同，而其他方面相同或十分相似，接下来就可以用匹配后的对照组来最大程度地近似替代处理组的“反事实” ，最后再比较在处理组企业进行对外直接投资后两组企业之间出口产品质量的差异，由此来确定对外直接投资与企业出口产品质量变化之间的因果关系。 具体而言，我们首先将样本分为两组，一组是 OFDI 企业（记为处理组） ，另一组是从未进行对外直接投资的企业（记为对照组） 。为了便于表述，我们构造一个虚拟变量OutwardFDIi=0，1，当企业 i
13、为 OFDI 企业时，OutwardFDIi 取 1，否则取值为 0；另外我们还构造虚拟变量 Postt=0，1，其中 Postt=0 和 Postt=1 分别表示企业进行对外直接投资之前与之后时期。另外，我们定义企业i 的出口产品质量在 Postt=0 和 Postt=1 两个时期的变化量为 EXPQualit，进一步，我们用 EXPQual1it 表示 OFDI企业在两个时期的出口产品质量变化量，用 EXPQual0it表示非 OFDI 企业在两个时期的出口产品质量变化量。在此基础上，我们构建如下式子来刻画企业 i 在进行对外直接投资和如果没有进行对外直接投资两种状态下的出口产品质量差异（
14、即处理组企业的平均处理效应，ATT）： =E（iQutwardFDIi=1）=E（EXPQual1itOutwardFDIi=1）- E（EXPQual0itOutwardFDIi=1） （1） 需要注意的是，E（EXPQual0itOutwardFDIi=1）表示 OFDI 企业 i 在没有进行对外直接投资情况下的出口产品质量，是一种“反事实” 。为了实现对（1）式的估计，我们将采用最近邻倾向得分匹配为处理组（即 OFDI 企业）寻找相近的对照组（即非 OFDI 企业） 。假定经过匹配之后，得到的与处理组企业相配对的对照组企业集合为 （i） ，它们的出口产品质量的变化量E（EXPQual0i
15、tOutwardFDIi=0， i（i） ）可作为E（EXPQual0itOutwardFDIi=1）的较好的替代。据此，（1）式可重新表示为： =E（iOutwardFDIi=1）=E（EXPQual1itOutwardFDIi=1）- E（EXPQual0itOutwardFDIi=0， i（i） ） （2） 实际上， （2）式的一个等价性的可用于?证检验的表述为： EXPQualit=0+1OutwardFDIit+2Postit+3OutwardFDIitPostit +Xit+i+k+it（3） 其中，下标 i、j、k 和 t 分别表示企业、行业、地区和年份。EXPQualit 表示
16、企业出口产品质量，it 表示随机误差项。交叉项 OutwardFDIPost 是我们最为感兴趣的变量，它的估计系数 3 刻画了对外直接投资对企业出口产品质量的因果影响。如果 30，意味着在进行对外直接投资前后，处理组企业的出口产品质量的提升幅度大于对照组企业，即对外直接投资提高了企业出口产品质量。为了稳健起见，我们在（3）式中控制了影响企业出口产品质量的企业层面影响因素 Xit，具体包括：企业规模（Firmsize） ，采用企业销售额取对数来衡量，这里企业销售额采用了以 2004 年为基期的工业品出厂价格指数进行平减；企业年龄（Firmage） ，用当年年份与企业开业年份的差来衡量；资本密集度（KLratio） ，采用固定资产与从业人员数的比值取对数来表示，其中固定资产使用以 2004 年为基期的固定资产投资价格指数进行平减处理；企业生产率（Productivity） ，为了降低因传统普通最小二乘法（OLS）估计生产
