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2019 , Vol. 39 >Issue 10: 130 - 138

DOI: https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2019.10.017

产业经济与创新发展

企业异质性与中国对外直接投资——基于中国微观企业数据的研究

  • 高菠阳 , 1 ,
  • 尉翔宇 1 ,
  • 黄志基 2 ,
  • 冯锐 3 ,
  • 刘卫东 , 4, 5, 6, ※
展开
  • 1.中央财经大学管理科学与工程学院，中国北京 100081
  • 2.中央财经大学政府管理学院，中国北京 100081
  • 3.广州大学经济与统计学院，中国广东广州 510006
  • 4.中国科学院地理科学与资源研究所，中国北京 100101
  • 5.中国科学院区域可持续发展分析与模拟重点实验室，中国北京 100101
  • 6.中国科学院大学资源环境学院，中国北京 100049
※刘卫东（1967—），男，河北隆化人，研究员，博士生导师。主要研究方向为经济地理和区域发展。E-mail：。

高菠阳（1984—），女，吉林长春人，博士，副教授。主要研究方向为产业空间组织和区域发展。E-mail：。

收稿日期: 2019-01-11

  修回日期: 2019-07-22

  网络出版日期: 2025-04-18

基金资助

国家自然科学基金项目(41530751)

国家自然科学基金项目(41871115)

中国科学院战略性先导科技专项(XDA20010102)

中国科学院重点部署项目(KFZD-SW-321)

收起

Enterprise Heterogeneity and Chinese Foreign Direct Investment:A Study Based on the Data of Microenterprises in China

  • GAO Boyang , 1 ,
  • WEI Xiangyu 1 ,
  • HUANG Zhiji 2 ,
  • FENG Rui 3 ,
  • LIU Weidong , 4, 5, 6, ※
Expand
  • 1. School of Management Science and Engineering，Central University of Finance and Economics，Beijing 100081，China
  • 2. School of Government Management，Central University of Finance and Economics，Beijing 100081，China
  • 3. School of Economics and Statistics，Guangzhou University，Guangzhou 510006，China
  • 4. Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research，Chinese Academy of Sciences，Beijing 100101，China
  • 5. Key Laboratory of Regional Sustainable Development Modeling，Chinese Academy of Sciences，Beijing 100101，China
  • 6. College of Resources and Environment，University of Chinese Academy of Sciences，Beijing 100049，China

Received date: 2019-01-11

  Revised date: 2019-07-22

  Online published: 2025-04-18

Fold

摘要

“一带一路”倡议的提出，促成了我国对外开放格局从“引进为主”向高水平“引进来”和大规模“走出去”并重的重要转变。加强对外直接投资，成为实现中国产业转型，提升国际竞争力，实现与沿线国家共同繁荣的重要途径。近年来，中国对外直接投资水平平稳增长，模式不断创新。企业作为重要的对外投资载体，其投资质量、投资效益及国际化经营水平逐年提升。文章利用亚太企业库和中国工业企业统计数据库数据，在探究“一带一路”倡议提出以来，中国企业对外直接投资演化的时空格局及行业特征的基础上，利用Logit及Probit回归模型检验包括企业生产率、所处地区、所属行业等属性在内的企业异质性因素对其对外直接投资行为决策的影响。研究发现：①除传统理论提出的生产率外，企业的出口经验、创新研发水平等因素对其对外直接投资决策同样起重要作用。②公司是否上市对企业对外直接投资的影响不显著，在“一带一路”背景下，企业融资筹资手段更加多元化，股权融资并未对企业进行对外直接投资产生直接影响。③东部地区企业所有制结构作用不显著，企业对外直接投资决策主要受生产率和经营情况等因素影响，但中西部地区中，国有企业更倾向于进行对外直接投资，企业所有制结构作用较为显著。同时，行业特性也对企业对外直接投资的影响因素带来差异化特征。

关键词： 企业异质性; 对外直接投资; 所有制结构; 出口; 企业融资; 国际竞争力; 研发创新; “一带一路”倡议

本文引用格式

高菠阳 , 尉翔宇 , 黄志基 , 冯锐 , 刘卫东 . 企业异质性与中国对外直接投资——基于中国微观企业数据的研究[J]. 经济地理, 2019 , 39(10) : 130 -138 . DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2019.10.017

Abstract

The Belt and Road Initiative has led to the transformation of China's opening up pattern from the investment introduction to high level introduction and the large-scale "going out". Strengthening Chinese foreign direct investment has become an important way to realize industrial transformation, enhance international competitiveness and achieve common prosperity with the countries along the route. In recent years, the level of China's outward FDI has increased steadily and the mode has been innovating constantly. As an important carrier of foreign investment, the quality of investment and international operation level of enterprises have been improved year by year. Based on the data from the Asia Pacific enterprise database and China Industrial Enterprise Statistics database, this study explored the impact of heterogeneous factors on the decision making of foreign direct investment by using Logit regression model and Probit regression model, including enterprise productivity, region, industry, etc. The study found that: 1) In addition to the productivity put forward by traditional theory, the export experience of enterprises, the level of innovation and R&D and other factors also play an important role in their FDI decision-making. 2) Under the background of "one belt and one road", the financing means of enterprises are more diversified，whether going public has no significant impact on the outward foreign direct investment of enterprises and equity financing does not directly affect the outward direct investment of enterprises. 3) The role of enterprise ownership structure in eastern regions is not significant, and the decision-making of enterprises' foreign direct investment is mainly influenced by productivity and operating conditions. However, in the central and western regions, state-owned enterprises tend to make foreign direct investment, and the role of enterprise ownership structure is more significant. At the same time, industry characteristics also bring different characteristics to the influencing factors of FDI.

Key words： enterprise heterogeneity; Chinese Foreign Direct Investment(CFDI); ownership structure; export; corporate finance; international competitiveness; R&D Innovation; the Belt and Road Initiative

“一带一路”倡议提出以来，在“和平合作、开放包容、互学互鉴、互利共赢”的丝路精神引领下，中国对外开放格局开启了两大新转变，即以“引进为主”向高水平“引进来”和大规模“走出去”并重转变；从东快西慢、海强陆弱的开放格局向陆海内外联动、东西双向互济的全面开放新格局转变。在此背景下，加强对外直接投资，已经成为实现中国产业转型、提升国际竞争力，实现与沿线国家共同繁荣的重要途径。近年来，中国对外直接投资水平平稳增长，模式不断创新。据《对外投资统计公报》数据，2016年中国对外直接投资净额为1 961.5亿美元，同比增长34.7%，由2002年的全球第26名上升至第2名。2013年底，约有1.53万家境内投资者企业在国（境）外共设立了对外直接投资企业2.54万家，对外直接投资累计净额（存量）达6 604.8亿美元。在“一带一路”倡议提出后，更多企业推进对外投资，截至2016年底，已有约2.44万家的境内投资者企业，在国（境）外共设立了对外直接投资企业3.72万家，对外直接投资累计净额达13 573.9亿美元。同时，企业作为重要的对外投资载体，其投资质量、效益及国际化经营水平逐步提升。
关于企业对外直接投资行为及其影响因素已有丰富的理论基础。邓宁提出的国际生产折衷理论（OLI理论）指出，发达国家中具有所有权优势、内部化优势和区位优势的企业具备对外直接投资的主要动因和条件[1]。1970年代后，新兴经济体和发展中国家不断开始进行对外投资，学者们进一步提出了小规模技术理论、技术地方化理论、动态比较优势投资理论、产业升级理论等，以构建发展中国家对外投资的解释。在此基础上，实证研究从区位因素、制度因素、文化因素、市场条件、资源禀赋等多方面论证了对外投资的影响因素及机理[2⇓⇓⇓⇓⇓⇓⇓-10]。
除宏观要素外，经济学研究考量了企业异质性对跨国投资行为和绩效的影响。新新贸易理论在产品差异化及不完全信息市场假设的基础上，将企业异质性和企业对外直接投资决策联系起来，提出了HMY模型（Helpman-Melitz-Yeaple model）[11]，即企业行为的自我选择效应模型。该模型指出低生产率企业倾向在国内生产和销售，中等生产率企业选择出口服务国外市场，最高生产率的企业才会进行跨国直接投资[12]。实证研究表明，东道国市场的进入成本、固定投资成本、东道国政府质量水平，以及东道国实施的关税水平是企业生产率影响跨国企业对外直接投资的内在制约因素[13⇓⇓⇓⇓⇓-19]。近期，研究者进一步引入时间固定效应、行业固定效应和区位固定效应，考察企业所有制、企业规模、企业出口情况等要素对对外投资的影响效应[8,20⇓-22]。
但当前对于企业异质性和对外直接投资的研究仍存在如下问题：①采用生产率衡量企业异质性具有一定的片面性，将企业经济情况、创新能力和金融情况等更多要素纳入企业异质性的研究范畴已成为重要的研究趋势[23]。②“一带一路”倡议提出以来，中国企业对外直接投资迈入了新时期，投资模式、质量、效率等均发生了变化，但目前研究主要集中于宏观层面，微观企业数据的梳理和研究相对欠缺；③我国中部、东部、西部的对外投资情况差异巨大，不同行业也呈现不同的投资特征，研究不同地区、不同行业的企业投资决策影响因素，对科学指导企业对外投资，具有重要的科学价值和现实意义。
基于此，本研究着重刻画“一带一路”倡议以来，我国对外投资的时空特征，并在此基础上利用Oriana亚太企业数据库和中国对外直接投资企业名录的微观企业数据，实证研究企业异质性对于企业对外直接投资行为决策的影响。研究引入行业、地区、企业所有制结构、出口行为等多样化的异质性要素，有助于从更丰富的视角理解企业对外投资行为决策，同时也为指导企业在“一带一路”背景下，科学合理地开展对外投资提供科学支撑。
图1 我国企业对外直接投资企业行业分布情况（2014—2016年）

Fig.1 Distribution of Chinese enterprises' FDI enterprises(2014-2016)

1 数据来源与方法

1.1 数据来源

本研究选取Oriana亚太企业分析库中企业数据，与中国工业企业数据库匹配企业出口及所有制信息，与对外投资企业名录匹配获得企业对外投资信息，构建本研究的企业数据库。以“一带一路”倡议提出后的2014—2016年为研究时段。Oriana亚太企业分析库中含企业员工人数、固定资产、营业收入等基本信息完整的中国企业共计9 016家。因已有文献验证了企业对外直接投资行为可以通过学习效应来促进生产率的提升，导致企业全要素生产率成为一个内生变量。基于此，剔除掉2014—2016年前进行过对外直接投资的企业，选择首次对外直接投资和未对外投资过的企业共计7 695家作为样本。其中，2014—2016年首次对外投资企业1 105家，保留其首次对外投资年份的数据，共1 105条；未进行对外投资的企业6 590家，保留其2014、2015及2016年完整数据，共19 530条。一共得到20 635条有效数据，其中国有企业数据1 924条，非国有企业数据18 711条。样本从地区份上看，对外直接投资企业主要集中在东部地区（44.9%）；从行业分布上看，中国对外直接投资的企业主要集中于金属、食品、服装、塑料等制造业，其次是贸易和交通运输业，第三是计算机和电子产品制造业。样本结果与2016年对外直接投资统计公报披露情况一致。

1.2 研究方法

1.2.1 Logit及Probit回归模型

由于国际贸易市场的不确定性，企业做出对外直接投资的决策往往受到很多因素影响，如市场情况、公司战略和领导人风格等，因此本文采用Logit回归模型以及Probit回归模型进行检验，具体模型见式（1）：
l o g i t d i j k t o f d i = 1 = α 0 + β × t f p i j k t - 1 + ∑ θ n δ i j k t n + ξ i j k t + χ t + η i + λ j
式中：i、j、k和t分别表示区位、行业、企业个体和时间；d表示企业是否进行对外直接投资，如果进行对外直接投资则为1，否则为0；α0、χt、ηi和λj分别表示常数项、时间、地区和行业固定效应；tfp表示企业全要素生产率；x为其他异质性变量，具体包括企业资本密度、企业经营情况、是否上市、企业规模、成立时长、是否出口、是否进行创新投入和所有制情况；ξ为模型误差项。
其中，计算出的TFP进行滞后一期处理，从而避免双向决定因素对研究结果的影响。考虑到企业出口情况对企业进行对外直接投资的影响滞后期较长，对出口情况进行滞后三期处理。

1.2.2 企业全要素生产率计算方法

企业的全要素生产率有很多种计算方法，如C-D生产函数法、L-P法、DEA-Malmquist指数法等，基于研究的数据情况以及实际问题，本文采用近似的全要素生产率法[24]，ATFP的测算公式为：
A t f p = l n Q ÷ L - s l n K ÷ L , s ∈ 0,1
式中：Q、L、K分别表示企业（行业）的产出、劳动投入和资本投入；s表示资本贡献度。若s=0，ATFP等同于劳动生产率（QL）；若s=1，ATFP等同于资本生产率（QK），本文采用对s=1/3的假定[25]。

1.2.3 企业资本密度（CI）计算方法

企业资本密度能够反映企业的资本集聚情况，在一定程度上可以反映出公司的经营情况，本文采用企业总资产值与员工数量之比来进行计算。

2 “一带一路”倡议下中国对外直接投资时空特征

2.1 东部地区首次对外直接企业占据主导地位

在“一带一路”倡议影响下，伴随着经济全球化的不断深入，企业“走出去”已经成为新的发展趋势。至2017年底，中国企业投资已经覆盖全球80%的国家和地区，我国对外投资企业数量不断增多。据Oriana数据库，2014—2016年我国东部地区共有865个企业首次进行对外投资，占全国首次对外投资企业的78.28%。这些企业主要分布在东部及南部沿海地区，如广东、北京、江苏、浙江、上海、山东等省份（图2）。中西部地区共计123家，占比11.13%，东北地区34家，占比3.08%。这表明“一带一路”倡议对我国企业对外投资有显著促进作用，尤其在东部地区体现较为明显（表1）。
图2 2014、2016年各省首次对外投资企业个数

Fig.2 Number of first foreign investment enterprises in 2014 and 2016

表1 2014—2016年我国企业首次对外投资空间分布情况

Tab.1 Spatial distribution of China’s enterprises’first outward investment from 2014 to 2016

年份 东部 中部 西部 东北 总计
数量/个 占比/% 数量/个 占比/% 数量/个 占比/% 数量/个 占比/% 数量/个 占比/%
2014 202 78.91 29 11.33 19 7.42 6 2.34 256 100
2015 453 80.46 51 9.06 44 7.82 15 2.66 563 100
2016 210 73.43 43 15.03 20 6.99 13 4.55 286 100

数据来源：Oriana数据库。

2.2 制造业对外布局占主导地位，服务业等对外投资力度有增长趋势

据对外投资公报数据显示，我国2013年对外投资企业中，批发和零售业、制造业共计1.1万家，占到对外直接投资企业总数的70%，其中批发和零售业位列首位，占比达到37.5%；至2016年，批发和零售业、制造业共计1.46万家，占对外直接投资企业总数的59.9%，其中制造业首次超过批发和零售业位列首位，占境内投资者的31.2%。Oriana数据库中，2014—2016年首次对外投资企业中，制造业企业达760家，合计占比64.1%，其中金属、食品、服装、塑料、计算机和电子产品、化工制造等占较高份额。此外，贸易和交通运输业、服务业、信息业分别占比18%、6.1%和2.4%。高附加值产业的对外投资力度有增长趋势（表2）。
表2 2014—2016年末首次对外投资企业行业构成情况

Tab.2 The composition of the industry of the first foreign-invested enterprises from 2014 to the end of 2016

行业 数量/家 比重/%
金属、食品、服装、塑料等制造业 250 22.6
贸易和交通运输业 199 18.0
计算机和电子产品制造业 166 15.0
化工制造业 125 11.3
机械制造业 90 8.1
交通运输设备制造业 67 6.1
服务业 67 6.1
电气设备、电器和元件制造业 62 5.6
信息业 27 2.4
建筑业 21 1.9
自然资源和采矿业 16 1.5
金融业 15 1.4
合计 1 105 100.0

注：1.行业分类依据Oriana数据库标准。2.数据来源于Oriana数据库。

2.3 国有企业对外投资额占比逐年降低，非国有企业数量增长迅速

2014—2016年，在首次对外投资企业中，国有企业所占比重由19.78%下降至11.82%，首次对外投资的非国有企业数量由2014年的215家，上升至2015年的476家，2016年为261家，其占比由2014年的80.22%上升至88.18%。但总体而言，目前我国对外投资企业中，国有企业的公司规模大，对外投资额多；非国有企业的对外投资的规模较小，但数量和投资额度上升速度较快。
图3 2014—2016年国有及非国有首次对外投资企业数量占比情况

数据来源：Oriana数据库。

Fig.3 The proportion of state-owned and non-state-owned first-time foreign investment enterprises in 2014-2016

3 企业对外直接投资决策的影响因素研究

3.1 变量定义

表3列出了本文采用的研究变量和变量描述，比较非对外直接投资企业和对外直接投资的企业情况，表明：①对外直接投资企业的平均生产率水平比非对外直接投资企业平均生产率高，这与HMY模型预测的高生产率的企业更偏好对外直接投资相符合，但仍需要在接下来的实证分析中进一步验证；②对外直接投资企业的上市情况、出口情况、企业规模、经营年限、员工数量和经营情况等变量的平均值都要比非对外直接投资企业的相关变量平均值要大，这和相关实证文献验证的结果一致，在一定程度上表示对外直接投资企业多为规模较大、偏好创新、有出口经验的企业；③从数据统计的标准差、最小值和最大值来看，对外直接投资企业和非对外直接投资企业的解释变量差别不大，两类企业样本没有出现结构性差异。由此，本研究的实证检验具有统计意义。
表3 变量定义

Tab.3 Definitions of variables

变量名 变量描述
是否对外直接投资 企业是否在对外直接投资企业名录（0~1变量），滞后一期
生产率 企业数据计算得到的TFP
是否上市 企业上市情况（0~1变量）
是否出口 企业是否有出口交货值（0~1变量），滞后三期
企业规模 企业拥有子公司的数量
是否有创新产出 企业是否拥有专利/商标（0~1变量）
资本密集度 企业数据计算得到的CI
是否是国有企业 企业是否为国有企业/集体企业（0~1变量）
经营年限 数据年度—企业成立时间
运营情况 企业净利润率
时间固定效应 年份的虚拟变量（3个年份）
区位固定效应 区位的虚拟变量（6个区位）
行业固定效应 行业的虚拟变量（12个行业）
对数据进行主要变量的相关系数分析，以检验解释变量间是否存在共线性问题，相关系数矩阵显示最大的相关系数为0.2069，变量之间不存在高度相关性。

3.2 基本检验

进行企业异质性因素对对外直接投资影响的检验，首先不控制其它影响因素进行企业异质性因素的检验，然后陆续加入控制变量，控制时间、地区和行业固定效应，以检验估计结果的稳健性。表4结果显示，“一带一路”倡议实施以来，每年都有新的政策和措施出台，这些随时间变化的因素可能会对企业的对外直接投资决策造成影响；上文对对外投资企业在地区和行业分布的分析表明，东部和南部沿海地区的对外直接投资的企业较多，制造业企业对外投资的门槛值可能要比其他行业的企业投资的门槛低，证明地区和行业差异会对投资决策产生影响。但实证检验的结果表明，当控制地区、时间和行业的差异的条件下，企业的生产率越高越有可能对外投资的结论仍然成立。这一结论与Helpman理论分析一致[12]，也与目前相关实证研究一致[17⇓⇓⇓-21]。这表明尽管中国企业具有诸多“特殊性”，但是对外直接投资的企业仍然是生产率较高的企业。
表4 回归结果

Tab.4 Regression results

变量 Logit模型 Probit模型
（1） （2） （3） （4） （1） （2） （3） （4）
生产率 0.0531** 0.0485* 0.0498* 0.0484* 0.0253** 0.0233* 0.0237* 0.0230*
（0.0256） （0.0259） （0.0259） （0.026） （0.0125） （0.0126） （0.0126） （0.0127）
公司规模 0.0216*** 0.0212*** 0.0214*** 0.0215*** 0.0106*** 0.0105*** 0.0105*** 0.0105***
（0.00126） （0.00126） （0.00126） （0.00126） （0.000549） （0.000554） （0.000556） （0.000558）
是否上市 0.0937 0.0894 0.0872 0.0596 0.0544* 0.0516 0.0499 0.0354
（0.0671） （0.0675） （0.0676） （0.0716） （0.0326） （0.0328） （0.0329） （0.0348）
是否出口 0.497*** 0.504*** 0.501*** 0.508*** 0.255*** 0.254*** 0.253*** 0.254***
（0.09） （0.0905） （0.0909） （0.091） （0.0456） （0.0461） （0.0463） （0.0463）
是否有创新产出 1.092*** 1.092*** 1.095*** 1.097*** 0.519*** 0.521*** 0.522*** 0.523***
（0.0698） （0.07） （0.0703） （0.0704） （0.0328） （0.0331） （0.0333） （0.0333）
经营情况 0.00911*** 0.00927*** 0.00945*** 0.00939*** 0.00420*** 0.00436*** 0.00445*** 0.00444***
（0.0023） （0.0023） （0.00231） （0.00232） （0.00112） （0.00113） （0.00113） （0.00114）
是否是国有企业 0.0478 0.0635 0.0568 0.0533 0.0413 0.0447 0.0413 0.039
（0.102） （0.102） （0.104） （0.104） （0.05） （0.0503） （0.0513） （0.0514）
资本密集度 0.0334 0.0337 0.0293 0.036 0.0176 0.0175 0.0161 0.0193
（0.0261） （0.0263） （0.0265） （0.0286） （0.0128） （0.0129） （0.013） （0.0141）
经营年限 0.0115*** 0.0116*** 0.0115*** 0.0115*** 0.00562*** 0.00564*** 0.00560*** 0.00561***
（0.00073） （0.00073） （0.00074） （0.00074） （0.00035） （0.00035） （0.00036） （0.00036）
常数项 -4.876*** -5.198*** -5.140*** -5.245*** -2.568*** -2.721*** -2.697*** -2.754***
（0.237） （0.244） （0.272） （0.387） （0.114） （0.118） （0.132） （0.186）
年份固定效应 否 是 是 是 否 是 是 是
地区固定效应 否 否 是 是 否 否 是 是
行业固定效应 否 否 否 是 否 否 否 是
样本观察值 20 635 20 635 20 635 20 635 20 635 20 635 20 635 20 635

注：上表采用Logit模型以及Probit模型进行检验，被解释变量为企业是否对外投资。解释变量中企业生产率为滞后一期的企业生产率，以消除当期对外直接投资给企业带来的生产率的变化；是否出口为滞后三期的企业出口情况，考虑到三期前的出口可能会是企业对外直接投资的先前准备。回归系数下的括号内为标准误，“***、**和*”分别表示在“1%、5%和10%”水平上显著。

对其他变量进行分析：首先，企业的资本密集度并不显著，说明企业的资本密集情况不会对企业对外直接投资决策产生影响，这一点与蒋冠宏[11]得到的资本密度显著负相关以及传统观点认为的正相关都不同，与预期有所差异。传统观点认为，企业资本密度越大，则企业的固定资产会更多或技术手段会更先进，因而有通过对外直接投资来扩大市场的需求，以最大化企业规模经济优势。所以，传统理论和观点都认为资本密度越大的企业越有可能进行对外直接投资。本文对此结果做出的解释有以下两点：第一，结论可能与发展中国家企业的普遍情况相关，与国外的同类企业相比，中国资本密度高的企业可能在规模、技术、效率、经验上并不占优势，缺乏在国际市场上的竞争力，所以资本密集度并不是公司进行对外直接投资的一个必要条件；第二，在“一带一路”倡议实施背景下，政府鼓励企业走出去，许多民营企业积极进行对外直接投资，而这些企业与大型国有企业相比，资本密度是比较低的。
其次，企业规模显著为正，其是否对外投资决策的影响较大。企业经营时间也是显著为正的，这说明企业成立时间越长，企业经营水平及程度较好，对东道国市场了解越充分或者投资决策经验越丰富，开展对外直接投资的可能性越大，经营时间越长的企业可能通过不断的技术革新和科技进步保持竞争力，对外直接投资可能是其实现市场、技术等突破的一种手段。
企业是否出口显著为正，这说明了企业如果先前有出口，那么其更有可能开展对外直接投资，因为出口可以为企业进行对外直接投资积累经验，这一点和Conconi P得到的结论相同[22]。企业的经营情况也是显著为正的，企业经营情况本身就体现企业的盈利能力和可持续经营能力，在筹资投资方面都是很关键的因素，因此财务经营状况好的企业其对外投资的可能性越大。
企业的创新能力也是本研究关注点之一，中国企业进行对外直接投资一般是有两个目的：一是为了获得丰富的自然资源进行对外直接投资；二是学习动机，为了获得投资或者并购企业的专利和技术，即进行技术导向型的对外直接投资。而已经有创新产出的企业，为了保持其技术上的垄断和优势，更需要不断创新来进行保持，这些企业往往会进行对外直接投资来维持自己的技术优势，且多为制造业企业。结果表明企业是否有创新产出对企业对外直接投资有着显著影响，这也验证了学习动机。
针对企业的所有制以及企业性质情况，本研究考察了两个方面：第一，是否为上市公司；第二，是否有国有股份/国有企业。实证结果表明企业是否上市对其进行对外直接投资没有显著的影响，企业上市是出于多方面的考虑，最重要的一点是作为一种筹资的重要手段。但是除了股权筹资以外，银行贷款以及发行公司债券也是较为常用的方法，并且相对于股权筹资有着简单快捷的优点。“一带一路”倡议下，国家针对于对外直接投资的企业有着一定的政策支持，融资渠道较为多元化。
实证分析的结果表明企业是否为国有企业/是否有国有控股对于企业进行对外直接投资没有影响。这与前人研究的结论相反[26]，但是可以从两个方面做出可能的解释：一是“一带一路”倡议提出以来，民企、国企都得到了更多的对外直接投资机遇，同时数据显示国有企业的对外直接投资流量比重逐年降低，民营企业近年对外直接投资频率和对外直接投资金额是不断上升的；二是我国对外直接投资的地区分布不均衡性，东部沿海地区的经济情况和区位优势明显高于中西部地区，东部地区的企业可能在对外直接投资上相比于中西部企业更加容易，往往民营企业不需要国家政策的倾斜，依靠自身的能力就可以在竞争市场上夺得一席之地。

3.2 所有制分地区检验

基于以上设想，本文将研究样本分成东部、中部、西部三组，分别研究不同地区的企业其异质性对企业进行对外直接投资决策的影响，回归结果见表5。通过对东部地区、中部地区以及西部地区的回归结果进行对比可以看到，东部地区的企业是否为国有企业/国有控股对企业是否进行对外直接投资没有影响；而在中部地区企业是否为国有企业则表现出较为显著的影响，西部地区则表现为非常显著。从企业生产率角度看，东部地区呈现出较为显著的结果，而中西部并不显著；其他异质性因素如出口情况、经营情况则相差不大。
表5 东部企业、中部企业、西部企业回归结果

Tab.5 Return results of Eastern enterprises, central enterprises and Western Enterprises

东部地区企业 中部地区企业 西部地区企业
生产率 0.0541* 0.0549 0.0564
（0.0286） （0.0884） （0.0605）
公司规模 0.0250*** 0.0213*** 0.0216***
（0.00154） （0.00419） （0.0027）
是否上市 0.0418 0.0771 0.238
（0.079） （0.245） （0.165）
是否出口 0.653*** 1.158*** 0.481**
（0.1） （0.28） （0.236）
经营情况 0.00911*** 0.00927*** 0.00945***
（0.0023） （0.0023） （0.00231）
是否是国有企业 -0.0419 0.554* 0.864***
（0.131） （0.306） （0.19）
资本密集度 0.0114 0.269*** 0.0128
（0.0313） （0.101） （0.0654）
经营年限 0.0151*** 0.0103*** 0.0128***
（0.000794） （0.00253） （0.00175）
常数项 -4.713*** -6.727*** -5.135***
（0.413） （1.379） （0.824）
年份固定效应 是 是 是
行业固定效应 是 是 是
样本观测值 17 445 1 388 1 842

注：该表采用Logit模型进行检验，被解释变量为企业是否对外投资。回归系数下的括号内为标准误，“***、**和*”分别表示在“1%、5%和10%”水平上显著。

以上结果表明，中国的东部地区企业和中西部企业影响企业进行对外直接投资决策的因素并不相同。东部地区由于企业密集、经济发达、交通便利等因素，在竞争上处于优势地位，而在内部竞争的过程中，国有企业和非国有企业面临的机遇和优惠政策基本相同，所以企业所有制并不是制约企业进行对外直接投资的主要因素，反而生产率的情况才是影响到企业对外直接投资的关键因素；而中西部地区企业的情况则恰恰相反，由于发展水平和经济情况在与东部企业竞争时处于劣势，大多数企业需要政策扶持才能进行对外直接投资，这一点上国有企业是占有政策优势，并且从显著性的表现上看，西部地区比中部地区的显著性更强，这也体现了中西部之间的不均衡，而国有企业的生产率往往并不是行业内最高的，所以生产率并不显著也由此得到合理解释。

3.3 行业检验

依据企业的行业类型对样本进行分组，探讨不同行业类型下，企业异质性是否仍然对企业对外直接投资产生显著影响。依据Oriana数据库行业分类标准，将企业划分为四类：制造业、批发与零售业、信息业、服务业。按照以上述相同的模型进行回归，结果见表6。从回归结果看，不同行业类型下，企业异质性对企业对外直接投资的影响存在差异。生产率因素仅在批发与零售业、信息业两个行业中影响显著，而在制造业中影响不显著，可能的解释是由于投资环境的不确定性，高生产率的制造业企业对是否对外投资还存在疑虑；而非高生产率企业则由于在激烈的国内竞争压力下，更愿意投资国外以求更多的发展机会。对制造业企业来说，是否出口显著影响企业对外投资决策，这与制造业出口所带来的信息优势有关；而其他三类行业因为具有出口的企业比例较小，因此未能使出口与否成为显著的影响因素。经营情况和是否有创新产出对所有的行业都非常重要，表明创新型企业仍然是对外投资企业的主体，也说明在“一带一路”战略的新环境下，经营情况好的创新驱动企业更容易进行对外直接投资。除了信息业，其他三类行业的企业经营年限都对企业对外直接投资有显著影响，表明成立时间更长的企业，可能具有更好的管理体系和更多的行业经验积累，而更愿意开展对外直接投资，信息业企业则可能因技术更新更快，经营年限相对影响不大。
表6 制造业、批发与零售业、信息业、服务业企业回归结果

Tab.6 Return results of manufacturing，wholesale and retail，information and service industries

变量 制造业企业 批发与零售业企业 信息业企业 服务业企业
生产率 0.0105 0.316*** 0.271* 0.00662
（0.0326） （0.056） （0.164） （0.11）
是否上市 0.113 0.0938 0.505 0.118
（0.0852） （0.189） （0.571） （0.411）
是否出口 0.593*** 0.343 0.0955 0.24
（0.106） （0.231） （0.612） （0.47）
经营情况 0.00669** 0.00603 0.0346* 0.0193*
（0.00278） （0.00542） （0.0186） （0.0106）
经营年限 0.0112*** 0.0135*** 0.00645 0.0113***
（0.00088） （0.00179） （0.00479） （0.00318）
是否是国有企业 -0.0683 -0.107 0.614 0.325
（0.126） （0.256） （0.621） （0.41）
资本密集度 0.00241 0.078 0.0469 0.0939
（0.0388） （0.0561） （0.186） （0.114）
公司规模 0.0197*** 0.0387*** 0.00475 0.0237***
（0.00142） （0.00411） （0.00572） （0.00593）
是否有创新产出 1.195*** 0.674*** 1.441*** 0.978***
（0.0857） （0.167） （0.482） （0.294）
常数项 -4.677*** -7.006*** -4.214** -6.043***
（0.322） （0.585） （1.757） （1.225）
年份固定效应 是 是 是 是
样本观测值 14 608 3 736 398 871

注：上表采用Logit模型进行检验，被解释变量为企业是否对外投资。回归系数下的括号内为标准误，“***、**和*”分别表示在“1%、5%和10%”水平上显著。

四类行业的企业所有制都不显著，这说明所有制因素仅作用在不同地区的企业，而行业之间的表现并不明显。这也和先前的初始检验结果相同。同样，是否上市以及资本密集度对于所有行业均影响不显著，更进一步说明了上市与否、资本密集度高低都不是影响企业对外投资的决定因素。

4 结论与讨论

中国对外直接投资问题是当下研究的热点话题。近年来随着中国“一带一路”倡议的实施，中国企业走出国门，投身经济全球化也成为了世界关注的焦点。本文基于中国企业2014—2016年的数据实证检验了中国企业对外直接投资的企业异质性影响因素。除了验证了中国企业的生产率情况符合传统理论预期外，也发现了中国企业对外直接投资的其他异质性特征。具体表现在以下几个方面：第一，企业的经营情况、出口情况、创新情况等异质性因素对于企业进行对外直接投资的影响很大，经营情况良好的、有丰富的出口经验的以及有一定创新成果产出的企业进行对外直接投资的可能性越大。第二，公司上市情况对企业对外直接投资的影响不显著，企业在“一带一路”倡议的新阶段下，有着更丰富的融资筹资手段，股权融资不会对企业进行对外直接投资产生影响。第三，从地区上来看，由于区域之间发展的不均衡性，东部地区的企业进行对外直接投资更需要其具有较高的生产率与较好的公司经营情况，而和企业的所有制性质无关，但是中西部地区的企业进行对外直接投资更依赖于国家政策和战略，即国有企业更容易进行对外直接投资。同时，企业所属行业不同，影响其对外直接投资的因素也呈现差异化特征。
上述结论涵盖了企业异质性的多元化视角，并反映了“一带一路”倡议背景下，中国企业对外直接投资的新变化，东部沿海地区的对外直接投资选择和行为更贴近于发达国家的对外直接投资模式；而中西部企业则是带有中国特色的对外直接投资模式；传统制造业企业往往依靠企业的经营规模和出口经验；批发和零售业企业多依赖企业的生产率水平；信息业企业侧重于企业的创新情况；而服务业则看重企业的经营水平。整体看来，企业的经营情况，如公司规模、财务情况、经营年限，企业的创新情况以及企业的出口情况这些异质性因素是影响企业对外直接投资的主要因素。
本研究可能具有以下政策启示：①“一带一路”倡议下，企业异质性仍然是企业对外直接投资行为的重要影响因素，因此结合企业的经营、创新以及出口情况，制定更为具体的“一带一路”实倡议施计划是需要考虑的重点环节。②不同的地理区位具有不同的发展阶段，在“一带一路”倡议中也具有不同的定位。因此，不同地理区位的企业在进行对外直接投资时，其决定因素也存在差异性。政策制定者需要根据企业所处的区域特征，制定相应的政策，如在东部地区，提高市场化程度、对不同所有制的企业一视同仁可能更能促进企业直接对外投资；而在中西部地区，加强对国有企业和重点大中型企业的引导，可以在一定程度上提高对外投资总规模。③政策制定者需要根据企业的行业特性，制定差别化的引导措施。比如制造业和服务业企业的对外直接投资决策行为存在差别，出口经验对制造业显然更为重要，因此适当对具有出口经验的制造业进行引导，则可以起到重要促进作用。总之，因地制宜，结合企业异质性出台“一带一路”倡议实施措施，对于合理引导企业对外直接投资具有重要意义。

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