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FDI影响机会驱动型和生存驱动型创业的比较分析

2015-09-08华中科技大学经济学院武汉430074

商业经济研究 2015年32期
关键词:机会驱动影响

■ 张 敏(华中科技大学经济学院 武汉 430074)

FDI影响机会驱动型和生存驱动型创业的比较分析

■ 张 敏(华中科技大学经济学院 武汉 430074)

本文采用参与全球创业观察(GEM)的25个OECD国家2005-2013年非平衡面板数据,比较分析IFDI和OFDI对机会驱动型和生存驱动型创业的影响差异。结果显示:高收入国家中机会驱动型创业的比例较高,而低收入国家生存驱动型创业的比例较高;IFDI对机会驱动型创业和生存驱动型创业均有显著的抑制效应,而OFDI对机会驱动型创业有显著的促进效应,对生存驱动型创业有显著的抑制效应。本文的研究结果对如何引导中国创业具有重要的政策含义。

机会驱动型创业 生存驱动型创业 FDI

引言

随着经济的持续发展,创业已经成为全球性的热门话题。创业在创造就业岗位、提升技术创新和促进经济增长等方面的作用已经得到越来越多学者们的认同。因此,以全民创业为途径来促进经济增长和扩大就业,成为中国各级党组织和政府的工作重心。

传统上,对创业的研究主要涉及两个方面(Albulescuab and ,2014):一是识别创业的决定因素。例如,Klapper et al.(2006)发现,在欧洲高成本的管制抑制新企业的创立、规模和成长。二是创业与经济增长的关系。例如,Martin(2010)认为,创业通过创业投资、创业者示范和新机会创造等途径影响经济增长。传统研究鲜见考察FDI对创业的影响。

FDI在促进经济增长,技术转移,新市场开发以及企业改制上发挥了至关重要的作用。笔者认为,如果忽略FDI的作用,学者们对创业的研究将是不全面的。而很多学者在研究FDI对企业的影响方面见诸于其对企业生产力的影响上。近年来,越来越多的学者们致力于研究FDI对新企业设立亦即创业的影响(Ayyagari and Kosov á,2010)。就研究对象而言,FDI对创业的影响研究大致可分为三个层面:

其一,针对创业者个人层面的研究。例如,Liu(2014)等使用中国的微观数据,以创业者在创办企业之前是否拥有跨国公司工作经验为虚拟变量研究跨国公司对国内创业的影响,结果发现FDI对创业具有积极的溢出效应。

其二,针对单个国家的研究。例如,Barbosa and Eiriz(2007)利用葡萄牙1986-2000年公司层的面板数据,研究IFDI对葡萄牙制造业和服务业创业的影响,结果显示,FDI并不能促进创业且边际投资对创业的影响是负的;乔发栋、张玉枚(2012)发现FDI对中国创业型经济具有收入上的门槛效应。

其三,针对多个国家的研究。例如,Kim and Li(2014)利用104个国家的面板数据揭示FDI与创业具有显著的正相关关系,且这种正相关关系在欠发达国家更显著。Albulescuab and

(2014)将创业两种类型分为生存驱动型创业和机会驱动型创业,分别研究FDI的流入(IFDI)和流出(OFDI)对16个欧洲国家创业的影响,结果表明IFDI对机会驱动型创业有积极的影响,OFDI对生存驱动型创业有积极的影响而对机会驱动型创业有消极的影响。

现有研究存在如下不足:

一是没有对创业进行分类研究。由于FDI对不同的创业类型可能产生不同的影响,所以有必要对创业活动进行分类。就现有的文献来看,有多种创业分类方法。其中,GEM从风险特征和创业动机角度将创业分为机会驱动型创业(Opportunitydriven entrepreneurship) 和生存驱动型创业(Necessity-driven entrepreneurship),所获得的认可度较大(岳甚先,2014)。其首次提出是在2001年《全球创业观察报告》中(Reynolds et al,2001)。机会驱动型创业是指创业者被商业机会吸引而选择的创业,这些商业机会是创业者们自愿开发的;生存驱动型创业是指创业者因没有其他工作机会或对当前工作状况不满意而选择的创业,反映了个人为生活所迫而并非出于自愿。由于机会驱动型创业和生存驱动型创业在创业动机上具有本质上的区别,FDI对两者的影响可能是截然相反的结果,故有必要对两者加以区别对待。作为将创业分为机会驱动型和生存驱动型创业的唯一的一篇文献,Albulescuab and (2014)在模型中使用的均是两者的相对指标(占总创业活动即一般创业活动的比例),这样会产生不一致性问题,不具有可比性。

二是大多数学者只分析IFDI对新企业创建的影响,然而,OFDI在创业活动中的作用不容忽视。

三是大多数文献只对单个国家或单个国家某产业的创业活动进行分析,极少利用各个国家的数据研究FDI对创业活动产生的影响。

针对现有文献的以上不足,本文在如下几个方面做了改进:

第一,采用GEM提供的TEA作为创业活动的测度,并将机会驱动型创业和生存驱动型创业加以区别对待,使用它们的绝对指标而非相对指标,研究FDI分别对机会驱动型创业和生存驱动型创业可能产生的影响。GEM是根据各国的经济发展和创业活动密切关系而产生的全球创业观察数据库,以美国巴布森大学和英国伦敦大学为中心,始创于1999年。它为实证研究提供了衡量创业活动的整体性数据。它所提供的TEA指数被定义为18 -64 岁人口中初生创业者或在新企业拥有所有权的管理者的比例,用来衡量从具有创业概念到创立3.5年之间的早期创业活动。其调查问卷的大部分Cronbach’α均在0.6之上,问卷的可信度较高,最近的创业和国际商业研究都非常依赖这些数据(于栖梧,2013)。Reynolds et al.(2005)通过实证研究也说明了该指标的有效性,他将TEA指标和国家统计的企业新生率(first birth rates)进行比较,发现两者的相关系数在95%的显著水平下达到0.95以上,从而证明该指标能很好的反应各国企业创业活动的情况。

第二,模型既包含IFDI,又包含OFDI。OFDI可能是机会驱动型创业的一个驱动力,这类创业活动代表了那些被良好的商业机会所驱动的创业者,他们往往通过创业来实现自我价值。一部分国内资本为了寻求投资机会而流向国外(OFDI),这在一定程度上可以激发机会驱动型创业。

第三,采用25个OECD国家2005-2013年的非平衡面板数据建立多元线性回归模型,该样本量使结果具有较强的说服力。25个OECD国家包括比利时、智利、加拿大、丹麦、芬兰、法国、德国、希腊、匈牙利、冰岛、爱尔兰、以色列、意大利、日本、韩国、墨西哥、荷兰、挪威、斯洛文尼亚、西班牙、瑞典、瑞士、土耳其、英国、美国。

本文后续安排如下:第二节建立模型并说明样本和数据来源;第三节检验设定的模型,报告并分析结果;第四节阐述结论和政策建议。

模型和数据

(一)模型构建

考察FDI溢出效应的常用模型是蒋殿春、张宇(2008)所提出的下式(1):

式(1)中,Y为被解释变量,如东道国经济增长率或企业生产率等;FDI为解释变量,表示国际直接投资;X1…Xn为若干个控制变量;α0为截距项;ε是误差项。由于本文主要研究FDI对机会驱动型和生存驱动型创业的影响,因此被解释变量分别为一般创业、机会驱动型创业和生存驱动型创业,其中,一般创业作为另外两种创业活动的对照。考虑到本文拟用面板数据进行回归,且同时分析IFDI和OFDI对创业活动的影响,因此可根据式(1)构建以下三个回归模型:

其中,TEA表示一般创业;ODE表示机会驱动型创业;NDE表示生存驱动型创业;IFDI表示FDI的流入;OFDI表示FDI的流出;X1…Xn为若干个控制变量;下标i和t分别表示国家和年份。

(二)变量选取

1.被解释变量。本文使用《全球创业观察》所定义的TEA,并且将创业分为机会驱动型创业和生存驱动型创业两种类型。为了回归数据的有效性,本文将机会驱动型创业和生存驱动型创业分别占全部创业的比例和上述的TEA指标相乘,得到它们的绝对指标。

2.解释变量。本文的解释变量为FDI的流入(IFDI)和流出(OFDI)。本文使用FDI流入量或流出量占GDP的比例作为解释变量,同时考虑了数据的可得性以及国家层面研究的目的。

3.控制变量。影响创业的其他因素包括宏观经济因素和微观因素。宏观经济因素包括宏观经济稳定性、经济自由度、市场开放度等。微观因素主要包括创业者创业态度、知识和能力等(Herrera-Echeverri,2014)。为克服可能存在的多重共线性问题,本文采用经济自由度指数(IEF)来代表各国创业活动的宏观经济影响因素,用创业意愿(EI:指18-64岁的人口中未来三年又创业计划的比例)来代表微观影响因素(Albulescuab and

,2014)。经济自由度指数来源于美国传统基金发布的年度报告,它综合了每个国家银行业和金融业状况、资本流动和外国投资、货币政策、政府财政负担、贸易政策、工资和物价、政府对经济的干预程度、产权、行业监管及黑市交易这10个指标,具有很好的代表性。创业意愿则来源于GEM,用来衡量创业者的态度。此外,一国的经济发展状况或富裕程度对创业也产生一定的影响,因此模型中有必要引入人均国内生产总值(GDPCAP)来反映一国的财富水平,这一数据来源于UNCTAD 数据库。

式(2)、(3)、(4)代入各变量后,回归模型最终确立为:

笔者将上述式(5)、(6)、(7)分别称为模型1、模型2、模型3。

回归结果及分析

(一)相关性分析和散点图

本文使用STATA11软件对数据进行相关性分析并画出相关变量的散点图。表1显示,人均GDP在5%的水平上与一般创业显著相关,在1%的水平上与生存驱动型创业显著相关;经济自由度指数和创业意愿在1%的水平上与一般创业、机会驱动型创业、生存驱动型创业均显著相关;OFDI在10%的水平上与生存驱动型创业显著相关;另外,创业意愿与一般创业、创业意愿与生存驱动型创业的相关系数较高,均在70%以上。虽然人均GDP与机会驱动型创业的相关系数为正值,但是两者的相关性是不显著的。图1是结合25个国家2013年人均GDP分别与机会驱动型创业和生存驱动型创业相对数(占TEA的比例)的散点图,可以发现,人均GDP越高,机会驱动型创业越多,而生存驱动型创业越少。这进一步说明经济背景对创业的影响。通常,持续增长的经济对于机会驱动型创业有帮助,而伴随着失业率上升的经济萧条期使人们不得不进行生存驱动型创业。

表1 变量的相关系数矩阵

图1 两种创业类型与人均GDP的散点图

表2 Hausman test、Modified White test和Wooldridge test检验结果

表3 模型1的回归结果

表4 模型2的回归结果

(二)模型检验与回归结果

面板回归模型有两种估计方法:固定效应和随机效应。首先对本文构建的面板模型进行Hausman检验,结果显示三个模型均应采用固定效应进行参数估计,如表2所示。然后分别用Modified White test和Wooldridge test检验残差是否存在异方差和自相关性。检验结果表明模型2的残差既存在异方差又存在自相关性,而模型1和模型3的残差只存在异方差问题。故本文使用xtscc命令对模型二进行最大滞后2期的参数估计以同时消除异方差和自相关问题,对模型1和模型3使用xtreg命令附加robust选项进行怀特稳健性估计以消除异方差问题。为了观察多重共线性问题,本文采用逐步增加自变量的方法对模型进行估计,与此同时,也可检验模型的稳健性。表3至5列出了回归结果。

(三)回归结果分析

1.从三个模型调整的R2均为80%以上和F统计量可以判断,模型拟合度比较好,这进一步说明自变量对三个因变量具有很强的解释力。随着变量个数的增加,模型的解释度并没有出现明显的提高,间接地说明模型具有较强的稳健性。

2.模型1的回归结果中,IFDI的系数在1%的显著性水平下为负,说明FDI的流入对一般创业具有显著的抑制效应。OFDI的系数为正但不显著,说明FDI的流出对一般创业的影响很小;模型2的回归结果中,IFDI的系数在1%的显著性水平下为负但绝对值小于一般创业中IFDI的系数,说明FDI的流入对机会驱动型创业同样具有显著的抑制效应且这种抑制效应小于其对一般创业的抑制效应。而OFDI的系数在5%的水平下为正,说明FDI的流出对机会驱动型创业具有显著的促进效应;模型3的回归结果中,IFDI的系数为负但不具有显著性,说明FDI的流入对生存驱动型创业几乎不产生影响。而OFDI的系数在10%的显著性水平下为负,说明FDI的流出对生存驱动型创业具有显著的抑制效应。以上结果表明:

一是FDI的流入对一般创业、机会驱动型创业和生存驱动型创业的作用是一致的,均为抑制效应。跨国公司的进入对东道国创业既有需求拉动效应,又有竞争效应,并且这两种效应的相对大小取决于跨国公司具有的相对生产技术优势的大小。如果其技术优势大,那么竞争效应占主导地位,反之,需求拉动效应占主导地位(Lin and Saggi,2007)。对于机会驱动型创业,上述抑制效应说明跨国公司进入这25个OECD国家市场在创业方面表现为竞争效应大于需求拉动效应,原因在于OECD国家多为工业发达国家,其技术优势比较大。此外OECD国家市场上的竞争效应可能产生于以下几个方面:第一,跨国公司进入东道国市场争夺东道国企业原有的客户,而给东道国企业带来一定的竞争压力,最终导致一部分效率低下的东道国企业被淘汰,由此导致东道国对中间产品的需求量减少,创业机会也有所影响。第二,跨国公司的进入会提高新企业进入的技术壁垒(Ayyagari and Kosová,2010),同时也可以更好的利用规模经济或承担巨大的沉淀成本如广告费用。第三,为了吸引外资,东道国政府往往给予跨国公司丰厚的优惠政策。由于这几方面的竞争作用力,机会驱动型创业下降。对于生存驱动型创业,跨国公司的进入会吸收当地人员,创造了大量就业机会,减少了东道国就业压力,生存驱动型创业也会下降。

二是FDI的流出对机会驱动型创业的影响为显著的促进作用,而对生存驱动型创业的影响为显著的抑制作用。东道国利用当地资本进行海外投资,挖掘海外良好创业机会,用跨国机会创造未来的产品和服务,间接地说明OECD国家国际创业的比例较高。GEM报告指出高效率的国家机会驱动型创业比较高,而OECD国家大部分是高效率国家,这与研究结果相符。随着国与国之间人才市场流动性的提高,到海外投资设厂同样吸收了一部分国内人员到海外就业,国内就业压力有所缓和,因而FDI流出的增加同样降低了生存驱动型创业。

表5 模型3的回归结果

3.对一般创业和机会驱动型创业,GDPCAP的系数在1%的水平下显著为正,而对于生存驱动型创业,GDPCAP的系数在1%的水平下显著为负且系数比较稳定,说明在高收入国家中机会驱动型创业的比例较高,而低收入国家生存驱动型创业的比例较高。这主要是因为机会驱动型创业一般更关注科技型、创新型领域,创业风险较大,良好的经济条件可以为机会驱动型创业提供有利的创业环境。

4.IEF的系数在三个模型中均为正但都不具有显著性,这说明一个国家的经济自由度越高,创业越多,但作用不明显。此外,三个模型中,EI的系数在1%的水平下显著为正,这与现实相吻合,即创业意愿越大,创业越多。

结论及对我国的启示

FDI如何影响创业,是近几年来受到关注、引起争论的话题。本文的研究结果显示,一方面,FDI的流入对一般创业、机会驱动型创业和生存驱动型创业都具有一定的抑制效应。另一方面,FDI的流出对机会驱动型创业具有显著的促进效应,对生存驱动型创业具有显著的抑制效应,而对一般创业不具有显著的影响。本文的结果对如何引导中国创业具有重要的政策含义,对如何推动FDI对创业的影响具有一定的参考作用。

本文的结论对我国的启示如下:

中国属于转型经济体,中国政府在吸引更多的FDI的同时,必须注重对国内新创企业适当程度的保护或给予一定的政策扶持,否则一味扩大招商引资使跨国公司的出口挤占国内新创企业的出口市场份额,将可能导致国内创业活跃度的降低。中国政府应积极引导对外直接投资的流出,营造良好的创业氛围和创业环境,在国际市场上发掘潜在的创业机会,而非盲目进行绿地投资或跨国并购。与生存驱动型创业相比,机会驱动型创业对于创造就业岗位、提升技术创新和促进经济增长等方面的作用更强。当然,这并不排除在必要时,鼓励无技术人员进行生存驱动型创业以更好更快地解决中国市场经济的深入发展和扩大就业的问题。

对创业的影响只是FDI对东道国宏观经济的众多影响之一。为了制定合适的政策措施,需要在一个更广泛的宏观经济框架下对FDI产生的所有直接或间接的影响进行评估。这种分析显然超出了本文的范围。

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