中国对外直接投资如何影响了企业加成率：事实与机制，本文主要内容关键词为：直接投资论文,中国对外论文,事实论文,机制论文,企业论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中国政府在2001年提出了实施“走出去”战略，并将其写入《国民经济和社会发展第十个五年计划纲要》。在“走出去”战略的引导下，越来越多的中国企业走出国门，在海外市场寻找商机，积极参与国际竞争，融入全球经济。图1显示了中国2002年-2013年对外直接投资额和企业数的变化情况。其中，OFDI流量从2002年的27亿美元增长至2013年的1078.4亿美元，年平均增长率为45%；OFDI存量由2002年的299亿美元上升至2013年的6605亿美元，短短12年的时间增长了近21倍；截至目前，中国已有1.53万家境内投资者在境外设立2.54万家分支机构，它们分布在全球184个国家（或地区），覆盖率高达79%。这表明自“走出去”战略实施以来，中国企业的对外直接投资取得了令人瞩目的成绩。
本文在此背景下研究中国对外直接投资对企业加成率的微观影响和作用机制。尽管过去的文献有探讨企业国际化与加成率之间的关系，但主要聚焦在企业出口行为上（Bellone等，2010；De Loecker和Warzynski，2012；盛丹和王永进，2012），而作为企业国际化的另一种重要方式，对外直接投资与企业加成率之间的关系却没有被重视。企业加成率反映了企业将价格维持在边际成本之上的能力，能否保持较高加成率是衡量企业动态竞争能力的重要标志之一（任曙明和张静，2013）。据此，本文通过研究对外直接投资与企业加成率之间的关系，可以回答诸如对外直接投资是否提升了企业竞争能力等问题。这不仅有助于客观评估中国对外直接投资的成效，而且还为下一步如何更好地实施“走出去”战略提供有益的政策启示。 本文在以下几个方面丰富和深化了已有研究。第一，丰富了企业国际化与加成率之间关系的研究。现有文献在考察二者关系时主要聚焦在企业出口上，如Bellone等（2010）对法国、De Loecker和Warzynski（2012）对斯洛文尼亚以及盛丹和王永进（2012）对中国的研究。与这些文献不同，本文考察了OFDI这一重要的企业国际化方式对企业加成率的微观影响和作用机制。第二，丰富了有关评估中国企业对外直接投资成效的研究文献。不同于既有文献主要从技术进步、生产率、企业创新（Vahter和Masso，2006；赵伟等，2006；李泳，2009；蒋冠宏等，2013）来评估对外直接投资的经济效果，本文从企业加成率（或企业竞争力）这一新颖和独特的视角对中国企业对外直接投资的成效进行了深入评估。第三，在研究方法上，本文基于倾向得分匹配的倍差法（PSM-DID）估计了OFDI对企业加成率的微观影响，较好地处理和控制了样本选择偏差和内生性问题，所得结论具有稳健性和可信性。此外，我们还进一步考察了OFDI对企业加成率的动态效应，以及不同投资目的地与经营类型的OFDI对企业加成率的异质性影响。第四，本文通过构建中介效应模型，检验了OFDI影响企业加成率的作用机制，进而加深了对OFDI与企业加成率之间关系的认识。 本文结构安排如下：第二部分对相关文献进行回顾并提出研究假说；第三部分介绍企业加成率测算的理论框架并对典型事实进行分析；第四部分构建模型并对数据进行说明；第五部分分析估计结果；第六部分进行OFDI影响企业加成率的机制分析；最后是本文结论与政策启示。 二、文献回顾与研究假说 （一）相关文献回顾 本文旨在研究对外直接投资与企业加成率之间的关系，因此与两类文献密切相关：其一是评估企业对外直接投资的经济效果；其二是企业加成率方面的相关研究。在第一类文献中，Driffield和Love（2003）利用1984年-1992年英国制造业行业面板数据，采用动态面板GMM方法进行研究发现，OFDI对国内制造业部门产生了逆向技术溢出效应，不过这种效应只在研发密集型行业中显著。与之不同的是，Vahter和Masso（2006）利用1995年-2002年爱沙尼亚企业层面数据研究了对外直接投资与企业生产率之间的关系，结果发现，生产率较高的企业会自我选择进行对外直接投资，同时对外直接投资具有显著的生产率溢出效应。Branstetter（2006）也利用企业层面微观数据考察了日本对美国直接投资的“知识溢出效应”，研究结果表明，日本企业在对外直接投资之后其专利申请数量得到明显上升，即存在显著的“知识溢出效应”。此外，Braconier等（2001）对瑞典、Pradhan和Singh（2009）对印度的研究也都基本证实了OFDI对母国技术进步存在溢出效应。在国内方面，赵伟等（2006）梳理了OFDI影响母国技术进步的机理，并利用中国1985年-2004年时间序列数据考察OFDI与技术进步之间的关系，发现OFDI对中国技术进步具有积极作用。李泳（2009）利用上市公司数据考察了中国企业对外直接投资对企业产出和技术人员占比的影响，研究表明，总体上企业海外投资并未显著提高企业产出和技术人员占比。蒋冠宏等（2013）还专门研究了技术研发型OFDI对企业生产率的影响，他们采用倾向得分匹配方法进行经验检验，发现企业的技术研发型OFDI显著提升了企业生产率。 与本文紧密相关的第二类文献是研究企业加成率的影响因素。在理论方面，Melitz和Ottaviano（2008）构建了基于异质性企业的垄断竞争模型，其创新之处在于将企业加成率内生化，他们的理论分析表明，企业加成率与出口强度正相关，并且生产率越高的企业获取的加成率越高。Kugler和Verhoogen（2012）通过将生产要素和产品质量的选择内生化，将其融入异质性企业贸易模型，理论分析认为，由于出口商往往生产高品质的产品，在其他条件相同的情况下，出口产品的加成率也相对较高。相比之下，更多的研究是从经验研究角度考察企业加成率的影响因素。其中，Konings等（2005）利用保加利亚和罗马尼亚企业层面数据，考察了私有化和市场竞争对企业加成率的影响，结果发现，私有化促进了企业加成率的提高，并且行业的竞争性会强化这种促进效应。Bellone等（2010）利用法国企业层面数据进行经验研究发现，与非出口企业相比，出口企业的加成率更高，而且企业加成率与生产率正相关，这较好地支持了Melitz和Ottaviano（2008）的理论预测。随后，De Loecker和Warzynski（2012）利用1994年-2000年斯洛文尼亚企业数据研究了出口状态与企业加成率之间的关系，结果也表明，出口企业具有更高的加成率，而且企业加成率会随其进入出口市场而提高，随其退出出口市场而降低。但与上述文献不同的是，盛丹和王永进（2012）对中国数据的经验研究发现，出口企业的加成率明显低于非出口企业，他们认为出口退税、补贴政策和出口企业行业内部的过度竞争是导致这一“悖论”的重要原因。 此外，Sembenelli和Siotis（2008）还利用西班牙企业层面数据考察了外商直接投资（FDI）对企业加成率的影响，结果发现，FDI对企业加成率会产生长期的提升效应。纵观已有的研究文献不难看到，尽管目前已有不少学者考察了企业对外直接投资的经济效果以及企业加成率的影响因素，但仍未有文献直接研究企业对外直接投资与企业加成率之间的关系。 （二）研究假说 企业加成率反映了产品价格对边际成本的偏离程度，表示为产品价格与边际生产成本之比。任何改变产品价格和边际生产成本的因素至少会在短期内对加成率产生作用（孙辉煌和韩振国，2010）。因此，如果企业对外直接投资能够影响产品定价和边际生产成本，那么也就会自然而然地影响企业加成率。 作为企业国际化的重要模式，对外直接投资会通过多种途径对母国企业的新产品创新能力和生产效率产生影响。首先，OFDI企业的海外分支机构可以通过并购方式来掌握东道国先进知识和吸收东道国优秀人才等研发要素，进而获得最新的技术。其次，OFDI企业的海外分支机构会通过企业内部渠道将其所掌握的研发成果、信息技术逆向转移到母公司，进而提高了母公司的新产品创新能力与技术水平。实际上，跨国公司海外分支机构的研发活动不仅对母公司具有技术反馈效应，而且对同一公司其他分支机构的技术也有溢出效应（赵伟等，2006）。例如，Branstetter（2006）对日本、Pradhan和Singh（2009）对印度的研究均得到OFDI对母国企业具有显著的正向技术溢出作用。再次，海外分支机构还可以通过与东道国开展高技术研发人才合作、学习交流等途径培养自己的研发人员，而这些研发人员在跨国公司内部的流动也可以提高母公司的新产品创新能力和生产效率（陈菲琼等，2013）。最后，对外直接投资还能够通过“研发费用分摊”机制提高母国企业的生产效率和新产品创新能力。众所周知，新产品创新和技术研发需要购买相关的设备、引进高技术研发人员等，因此企业需要为此投入巨额的资金，同时也面临很大的风险与不确定性（Hall，2002）。而通过海外投资，与东道国企业联合组建研发机构从事技术研发活动，共同创造并共享研发成果，这不仅可以分摊部分研发费用而且还能降低新产品创新风险，因此有利于企业提高新产品创新的积极性和生产效率的。 以上分析表明，对外直接投资会通过逆向技术溢出、学习效应、人员流动、研发费用分摊等途径将无形的技术知识或有形的技术设备传递给母公司，而母公司则将重要的技术知识内部化为企业的一部分，且将其与原有技术进行整合进而研制出新的产品，并最终提高企业的生产效率。而新产品创新行为可以使企业生产的产品与市场中既有产品存在差异性，降低新产品的需求弹性和增强自身的垄断势力，进而制定相对较高的价格水平。Cassiman和Vanormelingen（2013）对西班牙的研究发现，新产品创新有利于企业制定更高的价格；黄枫和吴纯杰（2013）对中国化学药品制造业的研究也认为，有新产品的化学制剂制造企业的垄断势力要明显高于无新产品的企业。此外，生产效率通常会影响企业的边际生产成本（Bernard等，2003；Melitz和Ottaviano，2008），即生产效率越高的企业，其边际生产成本越低，进而具有较高的加成率。基于以上分析，我们提出如下研究假说。 假说1：在其他条件不变的情况下，OFDI对企业加成率具有正向影响。 假说2：OFDI通过促进企业新产品创新和生产效率提升来影响企业加成率。 投资不同目的地的OFDI对企业加成率的影响可能也是不同的。其中，高收入的发达国家拥有雄厚的研发资金、技术存量和人力资本，往往是全球技术创新的发祥地。对投资目的地为海外的企业会有更多机会获得最先进的技术和知识，有利于整合全球优势资源，利用当地人力资本、技术条件和创新环境等优势进行技术研发和产品创新（蒋冠宏等，2013）。另外，通过跨国并购欧美等发达国家的企业，能够直接获得研发资源和先进技术，这不仅可以迅速提升对外直接投资企业的创新能力和生产效率，而且还有助于缩小与发达国家企业之间的技术差距。除此之外，中国在高收入的发达国家进行OFDI的动机主要是出于寻求效率、市场和资产，但在发展中国家则主要是为了寻求资源（Milelli和Sindzingre，2013），这也意味着在发达国家投资的企业更有可能从逆向溢出效应中获利。因此，相对于那些投资中低收入国家的企业而言，投资高收入国家可以在更大程度上提高母国企业的新产品创新能力和生产效率，进而对企业加成率的提升作用相对更大。根据上述分析，我们得到假说3。 假说3：就投资目的地而言，投资高收入国家的OFDI对企业加成率的提升作用相对更大。 此外，OFDI对企业加成率的影响程度还可能与企业经营类型有关。根据商务部的统计与葛顺奇和罗伟（2013）的分类，可把中国企业的OFDI划分为非经营型、贸易销售型、研发加工型和多样化型等4种类型。在这当中，研发加工型OFDI主要在海外从事产品研发、加工、制造等活动，具有很强的技术寻求特征。这些海外分支机构最有可能利用东道国的技术资源优势形成自身的新技术，并将其逆向反馈给母公司。贸易销售型OFDI主要是在海外从事贸易和产品销售活动，这些海外分支机构有可能出于满足东道国消费者对产品高品质的需求而不断改进产品设计，或者通过贸易渠道获得技术溢出，因此也可能在一定程度上提高母公司的技术创新水平。多样化型OFDI则是同时拥有“贸易销售型”和“研发加工型”两种企业性质的境外投资企业。而与此不同的是，非经营型OFDI主要从事售后服务以及对外联络等业务，进而对母公司技术反馈的作用也就相对较弱。据此我们推测，相对于非经营型和贸易销售型OFDI而言，研发加工型和多样化型OFDI对企业新产品创新能力和生产效率的促进作用更大，进而对企业加成率的影响程度也相对较大。综上我们提出假说4。 假说4：就投资类型而言，研发加工型和多样化型OFDI对企业加成率的影响程度相对更大。 三、中国企业加成率演变的典型事实 （一）企业加成率测算的理论框架 在早期学术界对于加成率的测算主要采用会计法，如Domowitz等（1988）利用该方法计算了美国制造业行业层面的加成率，并在此基础上研究了商业周期与行业加成率之间的关系。根据Domowitz等（1988）的思路，加成率表示为企业价格与边际成本的比值，具有以下的表达式：
其中，下标i和t分别表示企业和年份，
表示企业i在t年的加成率，
和
分别表示企业的产品价格和边际成本；
为企业的工业增加值，
为企业i在t年支付的工资额，
表示净中间投入要素成本。以上的会计法用于测算企业加成率具有简便的优势，但是会计变量与经济变量在具体指标意义上往往存在差异，同时会计利润也经常被人为调整（Martin，2001）。与此不同的是，新近发展起来的新产业组织研究方法则是在市场均衡分析的框架下，通过估计生产函数和产出弹性的方式来测算企业加成率，进而突破了先前研究主要依赖会计数据的局限性。其中，De Loecker和Warzynski（2012）在Hall（1986）开创性研究的基础上，利用Levinsohn和Petrin（2003）的半参数方法较好地处理了因不可观测因素导致的加成率估算偏差。除此之外，该方法的优势还体现在放松了规模报酬不变的假设以及无需使用生产者的资本成本数据。具体的，根据这一方法，企业i在t期的加成率可通过以下式子进行测算①：
其中，
表示可变要素投入（如劳动力），
为可变要素的产出弹性，可采用Levinsohn和Petrin（2003）的半参数法对生产函数进行估计得到，
表示可变要素的支出份额。 （二）典型事实分析 我们利用（1）和（2）式并结合中国工业企业微观数据库②，可分别计算得到会计法下的企业加成率（
）和生产函数法下的企业加成率（
）。我们将2004年-2007年的测算结果绘制在图2中。从中可以看出，由会计法测算得到的企业加成率略大于生产函数法得到的企业加成率，不过二者随着时间的推移均呈现不断上升的趋势，这表明自2004年以来，中国制造业企业的成本加成定价能力在逐步增强。 我们感兴趣的问题是，与非OFDI企业相比，OFDI企业在成本加成定价能力方面是否存在差异？为此，我们需要对两类企业在加成率上的差异进行初步检验，结果报告在表1中。从表1中可以看出，非OFDI企业的
均值为1.26，而OFDI企业的
均值高达1.43，后者比前者高出0.17，并且这一差异值在1%水平上显著；从表1右半部分也可以看出，OFDI企业的
均值高达1.43，比非OFDI企业高出0.2，这一差异值也在1%水平上显著。此外，表1其余部分还报告了细分OFDI类型企业与非OFDI企业加成率（包含
和
）的均值检验结果，可以看到，不论按投资目的地③划分还是按企业的经营类型④划分，各细分OFDI类型企业的加成率均值都高于非OFDI企业，其差异值也基本上通过了常规显著性水平检验。这再次表明OFDI企业具有相对更高的成本加成定价能力。当然，上述结论只是初步的，因为除了对外直接投资之外，企业加成率还受其他诸多因素的影响。接下来，本文将采用PSM-DID方法进行严谨的计量分析，以揭示对外直接投资对企业加成率的因果影响效应。
四、估计模型、方法与数据 （一）估计模型和方法 为了有效地考察对外直接投资对企业加成率的因果效应，我们采用由Heckman等（1997）提出的倾向得分匹配方法（propensity score matching，PSM）进行估计。首先，我们将样本分为两组，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）。为了简单起见，我们构造一个二元虚拟变量
=｛0，1｝，当企业i为OFDI企业时，
取1，否则取值为0；另外我们还构造二元虚拟变量
=｛0，1｝，其中
=0和
=1分别表示企业进行对外直接投资前、后时期。为了清晰起见，我们将OFDI企业在两个时期的加成率变化量表示为
，而将非OFDI企业在两个时期的加成率变化量表示为
。据此，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加成率差异，即处理组企业的平均处理效应可用如下式子表示：
更进一步，模型（4）一个等价性的可用于经验检验的表述为：
其中，下标i和t分别表示企业和年份，mkp表示企业加成率水平，
表示随机扰动项。交叉项ODI×After的估计系数
刻画了对外直接投资对企业加成率的因果影响。如果估计得到
＞0，则意味着在进行对外直接投资前后，处理组企业加成率的提升幅度大于对照组企业，也即对外直接投资提高了企业加成率。
为控制变量集合，包括企业规模（size）、企业年龄（age）、资本密集度（klr）、企业负债率（debt）、出口密集度（expint）、国有企业虚拟变量（state）和外资企业虚拟变量（foreign）。其中，企业规模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；企业年龄用当年年份与企业开业年份的差来衡量；资本密集度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；企业负债率采用企业总负债与企业总资产的比值表示；出口密集度用出口交货值与企业销售额的比值来表示。此外，我们还控制了非观测的行业特征
和非观测的地区特征
。 （二）数据 本文主要使用了两组微观企业数据。其一是国家统计局的中国工业企业数据库，本文选取的时间跨度为2004年-2007年，其统计调查的对象涵盖了全部国有工业企业以及“规模以上”（主营业务收入大于500万元）非国有企业。其二是商务部的关于中国对外直接投资企业统计数据库进行综合分析。本文利用中国工业企业数据库中的企业名称与中国对外直接投资企业统计数据库中的“境内投资主体”名称进行合并，进而弥补了中国工业企业数据库未报告企业对外直接投资的缺陷。 与现有的国内外文献保持一致，我们选取制造业进行研究，即在原始样本中删除采矿业、电力、燃气及水的生产和供应业数据。在本文中，处理组的选择标准为企业在2004年没有进行对外直接投资，而在2005年-2007年期间开始进行对外直接投资；对照组的选择标准为，企业在2004年-2007年期间始终未进行对外直接投资。选取2005年及之后年份进行对外直接投资的企业作为处理组，是因为在2005年之前中国企业还未进行大规模对外直接投资⑤。经过合并之后，我们共得到在2005年-2007年期间新对外直接投资企业1760家。以上将中国工业企业数据库与中国对外直接投资企业统计数据库进行合并后所得的综合性数据集是本文研究的基础数据，但由于各种原因，一些企业提供的信息不够准确或尚未提供部分信息，结果导致原始数据中存在异常样本。为了使后文的分析结论更加准确和可信，我们在合并数据的基础上做了以下筛选和处理：（1）删除应付工资、应付福利费存在缺漏值或负值的企业样本；（2）删除雇员人数小于10的企业样本；（3）删除出口交货值存在缺漏值或负值的企业样本；（4）删除营业利润存在缺漏值的企业样本；（5）删除工业总产值、企业销售额、固定资产以及从业人员年平均人数中任何一项存在缺漏值、零值或负值的企业样本；（6）删除1949年之前成立的企业样本，同时删除企业年龄小于O的企业样本。 五、估计结果与分析 （一）倾向得分匹配与基准估计结果 首先采用倾向得分匹配法进行匹配，即为处理组（OFDI企业）寻找合适的对照组（非OFDI企业）。与通常的做法一致，我们采用Rosenbaum和Rubin（1985）提出的倾向得分匹配方法进行匹配，将企业进行对外直接投资的概率表示为：
其中，
表示影响企业对外直接投资的因素，即匹配变量或共同影响因素。我们主要选取了企业规模（size）、企业年龄（age）、企业生产率（tfp）⑥、资本密集度（klr）、企业负债率（debt）、出口密集度（expint）、企业利润率（profit）⑦、市场竞争程度（HHI）⑧、国有企业虚拟变量（state）和外资企业虚拟变量（foreign）作为匹配变量。此外，为了确保处理组和对照组企业在初始的加成定价能力上没有系统性的差异，我们还在匹配变量向量中进一步放入上一期的企业加成率（mkp）。根据方程（6）式，我们可以计算得到每个企业进行对外直接投资的预测概率值，倾向得分匹配则是将预测概率值P相近的企业进行配对。我们具体采用最近邻匹配（nearest neighbor matching）方法为每个处理组企业配对得到唯一最相近的对照组企业，其匹配原则可用下式表示：
其中，
和
分别表示处理组和对照组的概率预测值（或倾向得分），Λ（i）表示与处理组企业相对应的来自于对照组企业的匹配集合，并且对于每个处理组i，仅有唯一的对照组r落入集合Λ（i）。 为了确保匹配结果的可靠性，我们还进行了匹配平衡性检验，匹配平衡性条件要求满足：
，即如果在给定企业进行对外直接投资概率
的情况下，企业是否实际进行对外直接投资与其特征向量之间是相互独立的。检验结果发现⑨，在进行匹配之后，处理组企业与对照组企业在匹配变量上没有显著差异，并且匹配后各匹配变量的标准偏差的绝对值均不到15%。总体而言，匹配满足了平衡性假设，即本文对匹配变量和匹配方法的选取是恰当的。 在进行倾向得分匹配之后，我们对（5）式的基准模型进行估计，结果报告在表2，其中，第（1）-（4）列以生产函数法测算的企业加成率
为被解释变量，后4列以会计法测算的企业加成率
为被解释变量。首先来分析
为被解释变量的估计结果。第（1）列没有加入企业层面控制变量和其他固定效应，以此作为比较基础；第（2）列加入了企业层面控制变量但未控制其他固定效应；第（3）列在此基础上控制了行业固定效应；第（4）列则进一步控制了地区固定效应。我们发现，对于本文重点关注的倍差法估计量ODI×After，它在各个回归中的系数符号和显著性水平没有发生根本性变化，说明本文的回归结果具有较好的稳定性。从第（4）列完整的回归结果可以看到，倍差法估计量ODI×After的系数符号为正且在1%水平上显著，这表明在控制了其他影响因素之后，对外直接投资显著提高了企业的成本加成定价能力，具体而言，对外直接投资使得企业加成率提高了0.261，这初步支持了假说1。表2后4列进一步报告了以
为被解释变量的估计结果。从中可以看到，倍差法估计量ODI×After的估计系数依然显著为正，表明对外直接投资显著提高了企业加成率，这再次支持了假说1。 此外，控制变量的显著性水平与前4列结果相比略有下降，但系数符号没有变化，说明回归结果具有较好的稳健性。由于使用生产函数法测算得到的企业加成率比传统会计法测算的加成率更有优势（De Loecker和Warzynski，2012），同时也是出于篇幅的考虑，本文在下面的分析中，我们主要以
作为企业加成率的衡量指标。 （二）OFDI对企业加成率的动态效应检验 表2的基准回归结果揭示了OFDI对企业加成率具有显著的提升作用，但这种影响只是平均意义上的。因此也就无法显示OFDI对企业加成率的影响效应是否存在时滞以及OFDI对企业加成率的提升作用是否具有持续性特征，而这也是我们感兴趣的研究问题。为了检验OFDI对企业加成率的动态影响，我们将基准计量模型（5）式扩展为：
其中，D_τyear为企业对外直接投资年度虚拟变量，当企业处于对外直接投资后的第τ期（τ=0，1，2）时⑩，D_τyear取值为1，否则为0。在扩展模型（8）式中，估计系数λτ刻画了企业对外直接投资后第τ年对企业加成率的动态影响。
OFDI对企业加成率的动态效应检验结果报告在表3中。为了稳健起见，我们没有在第（1）列放入企业层面控制变量和控制其他固定效应，第（2）列加入了企业层面控制变量但未控制其他固定效应，第（3）列在此基础上控制了行业固定效应，第（4）列则进一步控制了地区固定效应。通过逐步回归发现，倍差法估计量ODI×After×D_τyear的系数符号和显著性均没有发生实质性变化，具有较好的稳定性。下面以第（4）列最为完整的回归结果为例进行分析。可以看到，交叉项ODI×After×D_Oyear的估计系数为正，但未能通过常规水平的显著性检验，表明OFDI在即期对企业加成率没有明显的影响；而交叉项ODI×After×D_1year和ODI×After×D_2year均显著为正，且后者的系数大小和显著性水平都大于前者。这表明OFDI对企业加成率的影响可能存在1年的时滞，它对企业加成率的提高具有显著的促进作用，并且影响程度具有递增趋势。对此可能的解释是，企业通过海外投资接触到先进技术知识和管理经验之后，需要不断学习和吸收才能将其内部化为企业的一部分，也即海外子公司对母公司的逆向技术溢出的发挥需要一段时间，然后才能明显提高企业的新产品创新能力和生产效率，并最终提高企业的成本加成定价能力。
（三）OFDI与企业加成率：投资目的地与经营类型 根据中国对外直接投资企业统计数据库中给出的“对外直接投资的国家或地区”名称以及“经营范围”信息，可以将企业对外直接投资划分为多种类型，前文表1的加成率均值检验结果显示，不同类型OFDI企业在加成定价能力方面存在显著差异。那么随之而来的一个问题是，投资目的地和经营类型的差异是否会影响OFDI对企业加成率的微观效应？为了更深入地揭示对外直接投资与企业加成率的关系，我们依照“投资目的地”与“经营类型”将对外直接投资划分为不同的类型，进而比较研究不同类型对外直接投资对企业加成率影响的差异性。为此，我们构建如下的二重差分模型：
其中，Dtype_θ（θ=1，2，…，6）表示企业对外直接投资类型虚拟变量。具体而言，根据“投资目的地”将企业对外直接投资划分为投资高收入国家（Dtype_1）和投资中低收入国家（Dtype_2）两类；根据企业的“经营类型”将企业对外直接投资划分为非经营型（Dtype_3）、贸易销售型（Dtype_4）、研发加工型（Dtype_5）和多样化型（Dtype_6）4种类型。 下页表4报告了不同类型OFDI对企业加成率的异质性影响（11）。其中第（1）和（2）列是按投资目的地分类的估计结果（12），后2列则是按经营类型分类的估计结果。首先分析投资不同目的地OFDI对企业加成率影响的差异性。在第（1）列中没有加入企业层面的控制变量，结果显示，交叉项ODI×After×Dtype_1和ODI×After×Dtype_2的估计系数均显著为正，表明投资不同目的地OFDI都明显地提高了企业成本加成定价能力。通过进一步比较发现，交叉项ODI×After×Dtype_1的回归系数明显大于ODI×After×Dtype_2，这意味着与投资中低收入国家相比，投资高收入国家OFDI对企业加成率的提升作用更大，初步支持了假说3。第（2）列在此基础上进一步控制了企业层面的影响因素，两个核心解释变量的系数符号和显著性水平没有发生明显变化，且交叉项ODI×After×Dtype_1的系数仍相对较大，再次表明投资高收入国家OFDI对企业加成率的提升作用要明显大于那些投资中低收入国家的OFDI，进一步支持了假说3。对此可能的解释是，高收入国家拥有雄厚的研发资金、技术存量和人力资本，往往是全球技术创新的发祥地，对这类国家进行海外投资可使OFDI企业有更多的机会获得最先进的技术和知识；另外也与中国企业对外直接投资的典型特征有关，即中国企业在高收入国家进行OFDI的动机主要是出于寻求效率、市场和资产，但在发展中国家则主要是为了寻求资源（Milelli和Sindzingre，2013）。在第（3）和（4）列中，我们还考察了不同经营类型OFDI对企业加成率影响的差异性。结果显示，交叉项ODI×After×Dtype_5和ODI×After×Dtype_6的估计系数均显著为正，表明研发加工型和多样化型OFDI显著提高了企业成本加成定价能力。具体而言，在控制了其他影响因素之后，研发加工型和多样化型OFDI可使企业加成率分别提高0.37和0.31。此外，第（4）列的回归结果表明，非经营型和贸易销售型OFDI对企业加成率没有明显的影响，这较好地印证了假说4。存在上述差异可能的原因正如前文所述，研发加工型OFDI主要在海外从事产品研发、加工、制造等活动，具有很强的技术寻求特征，因此最有可能利用东道国的技术资源优势形成自身的新技术，并将其逆向反馈给母公司；贸易销售型OFDI主要是在海外从事贸易和产品销售活动，通过贸易渠道对母公司的逆向技术效应相对较弱，而非经营型OFDI则主要从事售后服务以及对外联络等业务，因此这类海外投资也就难以对母公司带来有效的逆向技术溢出。 六、OFDI影响企业加成率的机制分析 （一）中介效应模型的设定（13） 通过前文分析，我们得到的重要结论是，OFDI对企业加成率具有正向促进作用，即企业在参与对外直接投资之后，其成本加成定价能力得到了显著提高。由此我们需要进一步探讨的问题是，为何OFDI倾向于提高企业加成率？我们通过构建中介效应模型对其可能的传导机制进行检验。对这一问题进行深入的研究，不仅可以深化我们对于对外直接投资与企业加成率之间关系的认识，同时也有利于更好地评估企业对外直接投资的经济绩效。结合本文第二部分的理论分析，我们通过引入新产品创新（newinnov）和生产效率（efficiency）这两个中介变量来构造中介效应模型，以此来考察OFDI影响企业加成率的可能传导机制。
构造中介效应模型的基本程序分3步进行：首先，将因变量对基本自变量进行回归；其次，将中介变量（新产品创新和生产效率）对基本自变量进行回归；最后，将因变量同时对基本自变量和中介变量进行回归。本文完整的中介效应模型由如下方程组构成：
其中，新产品创新（newinnov）用新产品销售额与企业销售额的比值来表示，生产效率（efficiency）用LP法测算得到的企业全要素生产率来表示（14）。 （二）估计结果与检验 （10）式即为基准倍差法模型（5），因此我们将表2第（4）列的回归结果直接复制到表5第（1）列中。表5第（2）和（3）列是分别对模型（11）和（12）式进行估计的结果。此外，为了稳健起见，我们将中介变量newinnov和efficiency分别加入（10）式进行估计，结果分别列于表5第（4）和（5）列。表5第（6）列进一步报告了同时加入中介变量newinnov和efficiency即模型（13）式的估计结果。 从表5第（2）列可以看出，倍差法估计量ODI×After的估计系数为正并通过1%水平的显著性检验，这表明对外直接投资显著促进了企业进行新产品创新，进一步来看，OFDI可使企业的新产品创新密集度提高0.04。对外直接投资之所以可以提高母国企业新产品创新能力，其主要的原因在于：OFDI企业的海外分支机构可以通过吸纳东道国人才等研发要素，进而获得最新的技术，并且海外分支机构会通过企业内部渠道将其所掌握的研发成果、信息技术逆向转移至母公司，提高了母公司的新产品创新能力。除此之外，海外分支机构还可以通过与东道国开展高技术研发人才合作、学习交流等途径培养自己的研发人员，而这些研发人员在跨国公司内部的流动也可以提高母公司的新产品创新水平。表5第（3）列报告了以企业生产效率为因变量的倍差法模型回归结果，可以看到，倍差法估计量ODI×After的估计系数也显著为正，表明对外直接投资提高了企业的生产效率，这同Potterie和Lichtenber（2001）与蒋冠宏等（2013）的研究结论具有相似之处，即对外直接投资可通过“逆向技术溢出”效应提升母国企业的生产效率。
表5第（4）-（6）列还报告了因变量对基本自变量和中介变量回归的结果，可以看到，变量newinnov的估计系数显著为正，说明新产品创新可以明显提高企业的成本加成定价能力。这主要是因为企业通过新产品创新使得其所生产的产品与现有市场中的产品存在差异性，这样可以降低新产品的需求弹性，进而可以将价格维持在相对较高的水平上。变量efficiency的估计系数也显著为正，表明生产效率对企业加成率具有正向的影响，即生产效率越高的企业具有相对较高的成本加成定价能力。这其实不难理解，因为企业生产效率的提高有利于降低单位产品的生产成本，进而提高了企业加成率。此外我们还发现，与第（1）列基准的回归结果相比，在分别加入中介变量newinnov（第（4）列）和efficiency（第（5）列）之后，倍差法估计量ODI×After的估计系数值和显著性水平（t值）均出现了下降，这初步表明“新产品创新”和“生产效率”中介效应的存在；进一步，在同时加入中介变量newinnov和efficiency（表5第（6）列）之后发现，倍差法估计量ODI×Ater的估计系数值和显著性水平进一步下降了。这就说明“新产品创新”和“生产效率”的提升是对外直接投资提高企业成本加成定价能力的两个可能渠道，即假说2得到验证。 为了进一步确认“新产品创新”和“生产效率”的提升是否是OFDI影响企业加成率的中介变量，我们有必要对此进行更严格的检验。首先，通过检验
，如果均受到拒绝，则说明中介效应显著，否则不显著。从表5第（2）-（6）列的回归结果可以看到，newinnov和efficiency作为中介变量是显著的。另外，我们还进行了Sobel检验（Sobel，1987）与Freedman检验（Freedman等，1992）（15），得到统计量的相伴随概率均小于0.1，即至少在10%的水平上显著。这就进一步验证了“新产品创新”和“生产效率”中介效应的存在，即“新产品创新”和“生产效率”的提升是对外直接投资提高企业成本加成定价能力的重要渠道。 七、结论与政策启示 中国自从实施“走出去”战略以来，对外直接投资实现了持续快速的增长，在全球的地位与日提升，这为我们研究对外直接投资与企业加成率的关系提供了难得的“自然实验”的机会。本文首次深入地考察了中国对外直接投资对企业加成率的微观影响，并同时揭示了背后可能的作用机制。本文得到的主要结论有：第一，对外直接投资显著提高了企业加成率。第二，OFDI对企业加成率的影响可能存在1年的时滞，随后它对企业加成率的提高具有显著的促进作用并且随着时间的推移呈递增的趋势。第三，投资高收入国家OFDI对企业加成率的提升作用要明显大于那些投资中低收入国家的OFDI。另外，研发加工型和多样化型OFDI对企业加成率的影响程度也相对较大。第四，影响机制检验结果表明，OFDI一方面促进了企业进行新产品创新，而新产品创新降低了需求弹性，进而有利于企业制定更高的价格；另一方面，OFDI提高了企业的生产效率，而生产效率的提升倾向于降低企业的边际生产成本。 本文在一定程度上丰富了有关企业国际化与加成率之间关系的研究，在文献中首次使用企业层面微观数据考察了对外直接投资对企业成本加成定价能力的因果效应，并揭示了背后的作用机制，这对于事后深入评估中国对外直接投资的经济效果也具有一定的贡献。更为重要的是，本文的研究还具有较强的政策启示。由于对外直接投资可以显著提升企业加成率，因此，中国政府应当进一步加大力度鼓励和引导企业“走出去”对外直接投资，通过融入全球生产网络、整合全球经济资源来进一步提升中国企业的经营绩效和市场竞争力。具体而言，中国应当陆续出台、完善相关政策以加大对外直接投资的力度。本文研究还发现，不同投资目的地与经营类型的OFDI对企业加成率的影响具有明显的异质性，为了更好地发挥OFDI对企业加成率的促进作用，一方面从投资目的地选择来看，要积极引导更多有条件的企业向发达国家或地区进行对外直接投资，以充分吸收和获得世界最先进的技术和知识；另一方面要特别重视鼓励和引导企业进行技术寻求型对外直接投资，这类OFDI在技术创新上能够掌握主导权，可以有效利用全球研发资源来获取先进技术，并通过逆向技术溢出来促进母国企业进行新产品创新和提升生产效率，进而在更大程度上提高自身的成本加成定价水平和实现动态竞争能力的提升。为此，中国需要加快制定和出台独立的鼓励企业对外投资的税收政策，同时考虑对一些重要地区和领域的对外投资给予税收优惠。 ①限于篇幅，这里没有给出企业加成率测算式的推导过程，感兴趣的读者可向作者索取。 ②为准确起见，我们在测算之前先对中国工业企业数据库进行了相应处理，具体见后文。 ③按照世界银行2008年收入分组标准，将人均国民总收入高于11906美元的划分为高收入国家，其余为中低收入国家。若企业向高收入国家进行对外直接投资，记为OFDI_H，否则记为OFDI_L。 ④与葛顺奇和罗伟（2013）的研究类似，非经营型（OFDI_FY）是指仅在海外拥有非经营类境外投资企业，贸易销售型（OFDI_TR）是指仅在海外拥有从事贸易和产品销售的境外投资企业，研发加工型（OFDI_RD）是指仅在海外拥有从事产品研发、加工、制造等活动的境外投资企业。多样化型（OFDI_ZH）是指同时拥有“贸易销售型”和“研发加工型”两种企业性质的境外投资企业。 ⑤例如，在2005年之前的对外直接投资流量均不足55亿美元，2005年突破100亿美元，2006年进一步增至211.6亿美元，2007年之后均超过500亿美元。 ⑥本文采用Levinsohn和Petrin（2003）的方法估算得到，其主要特点是使用中间品投入作为企业受到生产率冲击时的调整变量。 ⑦用营业利润与企业销售额的比值来衡量。
⑨限于篇幅，这里没有报告具体的平衡性检验结果，感兴趣的读者可向作者索取。 ⑩需要说明的是，由于本文的时间跨度为2004年-2007年，并且处理组的识别是从2005年开始，因此，动态效应检验的最长滞后期为2期。 （11）由于在（9）式中，基准组是从未进行对外直接投资的企业，因此，可以直接通过比较交叉项的回归系数大小来识别不同类型OFDI对企业加成率的影响的差异性。 （12）需要说明的是，对外直接投资企业可能同时投资于多个不同类型的国家或地区（即投资目的国既包含高收入国家，也包含中低收入国家），这里我们将该情形的对外直接投资视为投资高收入国家OFDI。此外，我们也尝试将同时投资于多个不同类型的国家或地区的企业样本进行删除，即处理组只包含“仅向高收入国家投资的企业和仅向中低收入国家投资的企业”，估计结果较为相似。感谢审稿人的宝贵建议。 （13）本文对中介效应模型的设定及检验同任曙明和张静（2013）与尹志锋等（2013）的研究类似。此外，温忠麟等（2004）对中介效应模型的检验程序与应用进行了详细论述。 （14）此外，我们也尝试用OP法测算得到的企业全要素生产率来衡量生产效率，检验结果十分相似。 （15）限于篇幅，没有给出Sobel检验与Freedman检验的具体步骤，感兴趣的读者可向作者索取。
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