企业异质性条件下辽宁省生产性服务企业对外直接投资决策选择

企业异质性条件下辽宁省生产性服务企业对外直接投资决策选择异质性条件下辽宁省生产性服务对外直接投资决策选择自改革开放以来，随着世界经济全球化进程加快和全球产业结构的调整，发达国家经济主体逐步从工业社会转型为服务型社会。

生产性服务作为从制造业内部的生产活动中分离出来的独立专业化产业，已成为制造业中间投入的重要部分。

尽管近年来我国服务贸易在世界服务贸易出口中的比重不断提高，但是在产品附加值、出口结构、市场竞争力、劳动和其它要素生产力等方面仍相对落后于发达经济体国家。

与此同时，辽宁省高附加值产品服务增长速度缓慢，服务贸易主体侧重于运输服务、旅游、建筑服务等传统出口服务，产业结构单一，跨境服务品牌缺失，核心竞争力较弱。

为保证贸易的顺利开展，一些尝试通过参与对外直接投资的方式实现资源优化配置、开拓海外市场和产业结构的升级调整。

据辽宁省政府工作报告显示，20XX年度辽宁省服务贸易出口额同比增长12%，对外直接投资增长13%。

辽宁省核准开展对外直接投资数量由20XX年的175家增加至20XX年的222家。

但是，受统计数据的限制以及制造业自身参与海外投资总额较小等原因的影响，针对微观层面的对外直接投资问题研究并不常见，国内有关学者在生产性服务对外直接投资方面的相关研究和结论屈指可数。

本文在构建生产服务型对外投资决策模型的基础上，利用微观数据对我国生产性服务进行样本数据筛选，整理出辽宁生产性服务的有关数据集合，并依据该数据集合开展实证回归分析，重点分析以异质性理论为基础的辽宁省生产性服务对外直接投资问题。

文献回顾与问题提出生产性服务业（producer services）的概念是由Machlup（1962）最早提出来的，他认为生产性服务业必须是产出知识的产业。

现代服务部门分为消费性服务业和生产性服务业，其中生产性服务业在生产中的地位极其重要。

值得关注的是，本文所涉及的生产性服务业不是直接用来消费的，而是指被其它商品和服务的生产者作为中间投入的服务。

有关生产性服务业的研究主要集中在生产性服务业竞争力以及生产性服务与制造业部门的相互影响方面。

国内外众多研究结果表明：国内制造业部门市场需求越旺盛，生产性服务市场竞争力越强、专业化程度越高，二者显著正相关。

并且生产性服务业与制造业生产的边际成本差异性是影响生产性服务整体规模扩大的决定因素（刘培林、宋湛，20XX）。

梁莹莹、孟凡峰（20XX）通过显性比较优势指数、贸易竞争力指数和Michacly指数考察不同国家生产性服务贸易的比较优势，阐释金融服务发展对于生产性服务贸易竞争力的影响。

目前，国内部分学者基于微观层面对我国对外直接投资的研究开始增加，如肖慧敏（20XX）利用20XX-20XX年上市的微观数据从层面考察对外直接投资对技术水平和产出增长的影响。

顾露露运用市场模型评估1994-20XX年我国157个海外并购事件的短期和中长期绩效。

在服务业领域，Griffith等（20XX）采用统计分析的方式以生产率为视角对英国服务全行业展开研究，认为相对于绿地投资而言，并购投资模式的服务业具有更高的生产率，并进一步分析这一现象主要是由于存在选择效应而非学习效应。

Bush和Lipponer（20XX）则对德国的银行业对外投资展开研究，并得到利润更高且规模较大的银行其海外活动越密集、国际化经营的可能性更大的结论。

周旋和綦建红（20XX）同样以银行业为研究对象开展研究，对认为在出口深度方面，我国银行业的对外直接投资存在追随客户现象。

而赵先进等（20XX）则认为对我国服务业对外直接投资进入选择模式主要集中于新建模式。

由于受到数据可获性的限制，现有研究多集中于从国民经济全行业范围展开对外投资问题的研究。

以服务业为研究主体，尤其是针对生产性服务业对外直接投资问题的研究成果更为有限。

上述文献均侧重于生产性服务核心竞争力影响因素的分析，或对生产性服务业与制造业关系互动关联等从偏宏观视角剖析，而微观层面则主要着眼于对生产性服务开展对外直接投资的整体性分析，并且研究范围存在区域局限性（田巍等，20XX）。

有关生产性服务对外直接投资决策影响因素的研究尚处于空白阶段。

本文针对这一空白所做的相关研究以异质性为理论基础，同时基于辽宁省微观层面以生产性服务对外直接投资信息为样本数据，对辽宁省生产性服务对外直接投资问题展开研究。

本文主要包含以下方面：一是利用将《境外投资名录》（以下简称《名录》）与20XX年度《中国工业数据库》整合后的样本数据开展实证分析和检验，分析影响生产性服务业对外投资决策的影响因素；二是按照所有制类型不同划分，考察不同所有制下的生产性服务对外直接投资决策差异性；三是生产性服务所处区域地理位置对开展对外直接投资决策的影响。

生产性服务对外直接投资决策的实证分析（一）样本数据来源根据研究对象与研究目的，本文样本数据的选取主要参考两套数据，一套是国家统计局20XX年度在《中国工业数据库》公布的官方统计数据，该数据库涵盖了我国广大内陆地区营业额达500万元以上的大中型制造，迄今为止，共收录了我国43多万家，所占比例达我国工业总产值的90%以上。

该数据库的统计测度指标较为完善，统计范围比较广泛，但是却缺乏相关参与对外直接投资活动的数据信息，这对实证分析结果产生极大阻碍。

针对这一问题，研究需要借用另一套数据来予以补充。

该套数据库为《名录》，但是其中不足之处是《名录》中仅将参与对外直接投资活动的名称对外公布，却缺少统计投资总值的相关信息，但在实证检验过程中，并不影响研究结果的准确性和整体性。

为实现样本数据的规范性，本文剔除《中国工业数据库》中信息准确度不够的后，最终在样本数据库中保留了380543家制造业信息数据信息。

把剔除异常样本数据处理后的20XX年度《中国工业数据库》中的按照名称相同方法与《名录》进行横向匹配，从而建立起一个全新的制造业样本数据库。

本文共收集到5601家开展对外直接投资活动的信息，其中有1754家在20XX年度以前获得国家审批资格。

经过这一过程，按照四分位的国民经济行业代码原则将数据样本信息分布集中的予以甄选，从而得到辽宁省生产性服务的样本信息。

按照这一原则对样本信息进行处理后，共统计出106家生产性服务，其中有18家参与对外直接投资活动。

表1为106家生产性服务样本的详细情况。

（二）各决定因素变量选取及基本假设本文将被解释变量界定为生产性服务参与对外直接投资活动的选择，并形成一个二元选择变量。

当生产性服务参与对外投资活动时取1，否则为0。

本文将选取经济分析中经常采用的二元离散选择模型对计量指标数据进行实证回归分析。

对于解释变量的选取，本文借鉴Melitiz（20XX）、田巍、余淼杰等人已有的研究经验，将回归统计的解释变量定义为生产率、资本、劳动数量、出口强度、投资回报率、利润率及资本密集度等因素。

生产率。

随着对异质性理论的深入研究，生产效率在是否开展对外投资活动中扮演着越来越重要的角色。

基于本文理论部分的研究，并结合Melitz（20XX）等人的研究成果，生产率水平是生产性服务决定是否开展对外直接投资活动的重要影响因素，并且只有在生产率达到某一特定值时，生产性服务才有参与对外直接投资活动的倾向。

本文采用人均产出水平作为生产率水平度量指标，即为某一生产性服务的工业总产值与员工数量之比，并提出假设1：生产性服务的生产率水平与是否参与对外直接投资活动呈正相关。

关于劳动，本文选用劳动者数量作为代表变量。

当生产性服务生产欲走出国门，投资海外市场时，意味着经营规模扩大，这一过程需要充足的人力资本支持。

因此对生产性服务的劳动力数量需求将会增加。

因此，本文选取数据庫中全部从业人员数量作为衡量劳动的指标，并提出假设2：生产性服务所拥有劳动力数量与其参与对外直接投资决策呈正相关。

资本。

本文将选取生产性服务的总资产作为测度其资本的指标，即总资产越多，可供其开展对外投资活动的资本则越充裕。

文中有关总资产的核算采用联合国《国民经济核算体系》中的计算标准，即全部为持有或控制的，并能够为带来预期经济效益的资产总额。

具体而言包括全部流动资产、固定资产、债权等。

在此本文提出假设3：生产性服务的资本充裕度与其参与对外直接投资活动的决策成正相关。

利润不仅是生产经营的首要目标，也是其赖以生存和发展的关键。

利润率与进行资本积累、扩大商品市场息息相关，将其作为生产经营情况的测量指标对于来说具有重要意义。

是否拥有强大的资本是影响海外投资的关键。

生产性服务开展海外投资所需资本则主要依托于利润的顺利实现。

本文选用生产性服务的销售额水平与工业销售总值之比作为测度其利润率水平的代表指标，并提出假设4：生产性服务的利润率水平越高，其参与对外直接投资的倾向越强。

知识资本密集度。

对于制造业部门而言，知识资本密集度是影响其市场竞争力的决定因素（张博伟，20XX）。

具体而言，知识资本密集度对于增强生产性服务的专业化程度，延长产业链，提高劳动和其它要素的生产率具有重要意义。

资本密集度提升对于促进在参与对外直接投资活动中的比较优势具有重要意义。

因此本文提出假设5：生产性服务资本密集程度越高，其参与对外直接投资活动的倾向越强。

出口。

在参考Bonaccorsi（1992）的研究文献基础上，可以得知生产经营规模越大，出口强度越大。

这一过程与国家间地缘成负相关。

因此，与某些内向型相比，积极参与对外直接投资活动的生产性服务将更拥有条件利用丰富的海外投资经验和东道国的资源开拓海外市场，参与国际竞争。

在此，本文将采用生产性服务出口贸易指标测度的出口强度，并据此提出假设6：生产性服务的出口强度与其参与对外直接投资决策成正相关。

此外，为消除因所选指标所导致的计量回归结果的误差，本文将引进两类控制变量。

其一，采用虚拟变量的方式将所有制类型引入计量模型，并依据资本类型将生产性服务划分为国有、私有与外资。

其二，针对辽宁省区域经济发展不平衡，将不同地区生产性服务进行划分，具体而言将辽宁地区划分为辽东、辽西、辽南、辽北地区。

各变量之间的相关系数如表2所示。

（三）模型建立及回归结果分析依据前文所述，本文建立如下经济计量模型，进一步研究基于异质性理论的辽宁省生产性服务参与对外直接投资决策影响因素。

其中，被解释变量为生产性服务是否参与对外直接投资的决策，并设定Probit模型如下：P（OFDIid=1│Xi）=（Xi）=Xii在上述表达式中，下标i代表辽宁省某一任意生产性服务；X为全部解释变量和控制变量；为累积分布函数；为各变量的回归系数；i为扰动项，并假设其服从标准整体分布。

这样，P的概率可进一步表示为：被解释变量是一个包含生产性服务开展对外直接投资概率p的自然对数函数，且有：Xi=ln（P/1-P）。

本文进一步对probit模型进行回归分析，回归分析结果如表3所示，在表3的（1）中，对生产性服务的劳动力、利润率水平进行回归分析，计量结果显示，劳动力数量和资本密集度越高，参与对外直接投资倾向性越强，且资本和劳动每增加一个单位，参与对外直接投资决策的机会成本是，这一点与假设相符，说明劳动力数量和资本密集度与其参与对外直接投资决策成显著正相关。