中国上市公司海外增加投资的影响因素研究

刘秀玲，张欣瑶

(福州大学 经济与管理学院，福建 福州 350108)

随着经济全球化的快速发展，各国经济联系更加紧密。自2001年中国加入世界贸易组织以来，中国的对外直接投资日益提高。近几年，中国坚持“引进来”和“走出去”战略相结合，中国企业加快国际化进程，不断寻求海外发展机会，对外投资迅速发展。据《中国对外直接投资统计公报》显示，2016年中国对外直接投资净额为1 961.50亿美元，仅次于美国，位于世界第二；2016年中国对外直接投资的境内投资者数量为2.44万家，在境外设立的海外子公司达到3.72万家，对外投资企业数量多，投资规模大。然而，鲜有对中国企业海外增加投资影响因素的研究，因此，本文以中国上市公司为主体研究其海外增加投资的影响因素，为中国企业海外增加投资区位选择提供参考。

目前，国内外学者主要从静态和动态两个角度研究企业对外直接投资的影响因素。静态角度研究主要从母国与东道国距离、东道国政治经济环境和企业异质性3个方面开展企业海外直接投资的影响因素研究。

从母国与东道国距离来看，投资企业母国和东道国文化距离是企业对外直接投资的主要障碍，通常情况下企业倾向于在东道国与母国文化距离较小的地区进行直接投资[1-2]；张华容等选取文化、地理、政治制度、社会发展水平等距离指标构建多维心理距离指标体系，研究表明多维心理距离与企业对外直接投资呈现负向关系[3]。

从东道国政治经济环境角度上看，中国企业倾向进入战略资产丰富的发达国家，获取自身发展所需要的技术和管理等优势[4-5]；中国企业在进行对外直接投资时，东道国法律制度质量、政治稳定程度、市场规模、双边投资贸易协定、对外开放程度等政治经济因素对中国企业对外直接投资有显著的正向影响[6-7]。

在企业异质性研究方面看，生产率、企业规模、劳动强度等企业异质性因素对企业的对外直接投资区位选择存在显著影响[8-9]；国有企业对外直接投资容易受政府政策的影响，倾向于进入自然资源丰富的国家，而民营企业在进行对外直接投资时则主要受东道国市场规模和技术资源的影响[10-11]；国有企业不回避政治风险较高的国家,倾向于开拓新的国家市场,民营企业倾向投资政治风险低，市场规模较大以及劳动力成本较低的国家[12]。

关于企业对外投资影响因素的动态研究方面，企业在国际化投资的过程中，每一次决策都需要根据前期投资的结果获取新的信息，从而在当期做出最优的投资决策[13]；企业通常会采取序贯投资的模式逐步地进行市场规模的扩大，通过以往的投资经验降低市场进入成本[14-15]；Albornoz et al.发现企业前期投资经验在不同东道国市场的信息溢出效应存在差异，因此企业会在不同的区位中增加投资[16]；Chung et al.利用对外直接投资企业的相关数据发现企业在东道国市场的投资经验会促使其选择相同市场或者是相似市场作为下次投资时的东道国市场[17]；李丽丽等研究表明中国企业在进行对外投资时对先前投资经验具有依赖性，倾向于选择相同或者是相似市场进行投资，以降低投资风险[18]。

国内外现有关于企业对外直接投资的文献主要采用静态分析的方法对企业的海外增加投资进行分析，然而企业的增加投资决策不仅取决于静态角度的因素，还与企业之前的投资经验有所联系，企业前后投资是相关的。虽有少数学者从动态角度分析企业的海外投资，但是该类研究仅对前期投资经验对海外投资的影响进行分析，而忽略了静态角度因素。基于此，本文依据中国上市公司对外投资相关数据，利用Logit模型并结合动态和静态两个角度对中国上市公司海外增加投资影响因素进行分析，推动中国企业更好地增加海外投资。

一、上市公司海外区位的分布现状及特征

(一)数据处理

利用Wind金融数据库，选取2008～2016年间中国上市公司年报数据分析样本企业的海外投资情况。并参照宗芳宇等[6]、邱立成等[10]对研究样本的处理方法，剔除以下3类企业：(1)研究期间企业已发生重大变更的企业；(2)仅向百慕大群岛、英属维尔京群岛和开曼群岛避税地进行投资的企业；(3)金融类企业。此外由于某些关键变量无法获得，剔除了如朝鲜等一些海外投资的东道国的数据。最终获得本文的研究样本：2008～2016年间417家海外投资上市公司，东道国覆盖104个国家和地区。

(二)中国上市公司海外子公司数量分布特征

1.上市公司海外子公司地区分布特征

本文按照上市公司海外投资目的国所属大洲地区进行分类，对417家上市公司在五大洲地区投资情况进行整理，其统计结果见图1。

在非洲地区，中国上市公司海外子公司数量较少，子公司年均增长率为2.957%，年均增长量为2.625家，增加投资规模最小，增加速度最慢；在美洲地区，中国上市公司海外子公司数量较多，子公司年均增长率为13.809%，年均增长量为28.125家，增加投资规模较大，增加速度较快；在亚洲地区，中国上市公司海外子公司数量最多，子公司年均增长率为12.728%，年均增长量为95.250家，海外增加规模最大，增加速度较缓；在欧洲地区，中国上市公司海外子公司数量较多，子公司年均增长率为14.280%，年均增长量为26.250家，海外增加投资规模较大，增加速度最快；大洋洲地区中国上市公司海外子公司数量最少，子公司年均增长率为12.063%，年均增长量为7.250家，增加投资规模较小，增加速度较缓。可以看出，中国上市公司更倾向于在亚洲地区增加投资，其在欧洲和美洲地区增加投资的整体规模会高于在非洲和大洋洲的增加投资规模，在不同大洲地区中，上市公司的增加投资表现出明显的地区差异性，因此应探究上市公司在不同海外地区增加投资的影响因素。

2.上市公司海外子公司行业分布特征

选取上市公司海外子公司数量排名前五的行业作为研究对象，对其海外子公司数量分布情况进行分析，前五大行业上市公司海外子公司数量分布情况如图2所示。

在制造业中，上市公司所拥有海外子公司数量最多，年均增长率为12.427%，年均增长量为83.250家，海外增加投资规模最大，增加速度较快；在批发和零售业中，上市公司海外子公司数量最少，年均增长率为14.991%，年均增长量为9.000家，海外增加投资规模较小，增加速度较快；在房地产业中，上市公司海外子公司数量较多，年均增长率为10.057%，年均增长量为8.500家，海外增加规模较小，增加速度较慢；在交通运输、仓储和邮政业中，上市公司拥有的海外子公司数量较多，年均增长率为10.058%，年均增长量为18.875家，海外增加投资规模较大，增加速度较缓；在信息传输、软件和信息技术服务业中，上市公司海外子公司数量较少，年均增长率为11.253%，年均增长量为8.250家，海外增加投资规模和增加速度较小。在前五大行业上市公司中，制造业上市公司更倾向于进行海外增加投资，其次为交通运输、仓储和邮政业，而其他行业上市公司进行海外增加投资的整体规模较小，不同行业的上市公司海外投资存在差异，因此在下文的讨论中加入行业虚拟变量对不同行业之间海外增加投资差异进行分析，以更好地对上市公司整体的海外增加投资影响因素进行研究。

图1 上市公司海外子公司数量-地区特征

图2 上市公司海外子公司数量-行业特征

二、模型设定与变量选取

(一)模型的设定

Logit模型是最早的离散选择法模型，对变量的容纳度高，能够准确反映是否发生增加投资，故本文将采用Logit模型对上市公司海外增加投资的影响因素进行研究，即

(1)

式中：因变量y表示上市公司是否发生增加投资，因变量y的取值为1(表示增加投资发生)和0(表示增加投资不发生),解释变量x是y的给定条件，β为相应系数。

(2)

式中：odds-ratio为增加投资发生与增加投资不发生的几率比，p≡P(y=1|x)为发生增加投资的概率，1-p≡P(y=0|x)为不发生增加投资的概率。将式(2)左右两边同时取自然对数，则可以得到对数几率比(log-oddsratio)，同时也是Logit模型的另外一种形式

(3)

将所选取的解释变量和控制变量带入式(3)中形成本文所采用的具体模型

(4)

式中：β0为常数项；βm为相应的系数；xm是影响上市公司发生海外增加投资的解释变量合集，其中包括随时间变化的企业微观变量和东道国地区宏观变量；βn是控制变量的相应系数；Φn代表控制变量合集，其中包括企业规模变量和时间虚拟变量以及行业虚拟变量；μijt为残差变量。为控制变量间的内生性问题，解释变量和主要的控制变量取滞后一期值引入模型。

(二)变量选取

根据本文样本选取方法，最终确定2008～2016年间417家上市公司作为研究样本。在417家样本中，上市公司的海外投资目的地主要分布在104个国家(地区)。在已确定样本的基础上，对417家上市公司于9年时间里在104个国家和地区所拥有的子公司数量以及跨国公司对海外子公司追加投资额进行手工整理，由于每家上市公司在每一期都会在104国家(地区)生成一个观测值，因此形成了上市公司-东道国市场-时间三维度观测数据共390 312条。

1.被解释变量选取

上市公司海外增加投资可以有两种情况：第一，上市公司在海外区位中新设立或者通过跨国并购拥有新的公司，即上市公司海外子公司数量增长；第二，上市公司对已有海外子公司进行追加投资。根据上市公司在海外新增子公司和对原有子公司进行追加投资的情况，只要上市公司在海外的投资情况满足两项条件中的一项，即认定上市公司进行了海外增加投资。假定上市公司在境外A地区拥有子公司数量为a，对原有子公司新增投资金额为b，不同情况下上市公司的增加投资变量expand(增加投资不发生=0，增加投资发生=1)取值情况。

(5)

式中：at表示上市公司t期在境外A地区拥有子公司数量，相应的at-1代表t-1期在境外A地区拥有子公司数量，bt代表上市公司对A地区原有子公司新增投资金额，expandt代表t期跨国公司在A地的增加投资情况。

2.解释变量选取

上市公司在进行海外增加投资时，企业内部因素和东道国外部因素都会对上市公司海外增加投资形成影响。本文以上市公司的海外增加投资为研究对象，结合动静投资视角，选取上市公司微观层面和东道国宏观层面两个对上市公司海外增加投资的影响因素进行分析。

(1)企业层面变量

现金资产(cash)。企业进行海外增加投资时，现金资产充足与否往往决定着企业能否顺利增加投资。足够的现金资产会提高企业增加投资的概率。选取上市公司所拥有现金及现金等价物占公司总资产的比值作为企业资金资产的代理变量，考察企业现金资产对上市公司海外增加投资的影响，预期系数为正。

管理层薪酬(lnsalary)。据管理层效用最大化理论，在经营权和所有权分离情况下，管理层进行投资决策时会以扩大公司规模及增加私人收益为做决策的标准。借鉴叶胜然的方法采用薪酬收入排名前三的高管薪酬总额作为代理变量，考察管理层企业规模偏好对上市公司海外增加投资的影响，预期系数为正[19]。

企业所有权属性(soe)。国有控股企业在海外增加投资行为通常会受到政府的影响，对投资机会把握能力较差，阻碍企业在海外增加投资。相较而言，非国有控股企业以营利为目的，灵活性强，对投资机会的把握能力更强，企业在海外增加投资的可能性也更高。綦建红等通过研究表明企业所有权属性等异质性因素会对企业的OFDI区位选择产生影响[20]。因此，将上市公司所有权属性纳入到解释变量中，考察其对上市公司海外增加投资的影响，预期系数为负。

企业自身投资经验(own)。以企业自身投资经验作为动态研究变量，研究前期投资经验关联性对后期增加投资的影响。Guillén et al.认为企业对外投资决策会受到自身前期累计的投资经验的影响[13]。上市公司在海外市场投资和经营时，由于对东道国市场需求、经营法规等不熟悉，会面临许多不确定性。上市公司在东道国的前期投资经验会降低其进行增加投资的成本，提高在该东道国增加投资的概率。用上市公司在东道国拥有的子公司数量作为企业自身投资经验代理变量，考察其对上市公司海外增加投资的影响，预期系数为正。

同行业其他企业投资经验(other)。Sepúlveda et al.认为，同行业企业投资的信息溢出效应会降低企业投资该市场的成本和风险[21]。由于心理距离，如语言、文化、政治体制等的存在，企业在海外增加投资选择时会遵循由近及远的原则，前期进入海外市场的投资企业会对后续进入该市场的母国企业产生积极促进作用。将同行业其他上市公司在东道国拥有的海外子公司数量作为其他企业投资经验的代理变量，预期变量系数为正。

(2)东道国层面变量

中国OFDI存量(lnofdi)。OFDI存量代表着中国投资者前期在该东道国所拥有投资的资金总额，该指标从侧面反映出该地区是否适宜中国公司的发展。从投资集聚效应角度分析，中国企业在中国OFDI存量较高的地区增加投资时，其投资成本和投资风险都会降低，有利于中国企业增加投资。将中国在东道国中拥有的OFDI存量纳入解释变量并取对数处理，考察其对上市公司海外增加投资的影响，预期变量系数为正。

双边贸易额(lntrade)。双边贸易额代表中国与东道国经贸往来的密切程度，贸易额越高中国企业从进行双边贸易往来的公司中获取的东道国市场的信息越多，东道国信息可以降低投资成本，推动企业增加投资。陈伟光等研究表明中国同东道国的双边贸易额越大,中国对其投资越多[22]。因此，将双边贸易量纳入解释变量并取对数处理，考察其对上市公司在海外增加投资的影响，预期系数为正。

市场规模(lngdp)。国际生产折衷理论认为，企业在拥有所有权优势和内部化优势时，区位优势如市场、地理位置、资源禀赋等能够有效促进企业对外直接投资。贺娅萍等研究也证实东道国较大的市场规模会对中国企业的对外直接投资产生正向的影响[23]。因此，将东道国市场规模纳入解释变量将其取对数处理，考察其对中国上市公司海外增加投资的影响，预期系数为正。

市场潜力(grgdp)。一国的市场潜力一般可用GDP的增长率来衡量，通常情况下，一国的GDP增长率越高，该国经济增长速度越快，企业投资盈利可能性也就越高，越能吸引企业在该地区增加投资。吕婕等也认为中国企业在进行对外投资时对市场潜力高的东道国存在选择偏好[24]。因此，将东道国GDP增长率纳入解释变量，考察东道国市场潜力对中国上市公司海外增加投资的影响，预期系数为正。

政治稳定程度(stable)。企业在海外进行投资时，往往面临着战争、内乱、征收等政治性风险。当东道国政治环境发生变化时，政治风险很可能会给投资企业带来经济损失，不利于企业的投资。这意味着东道国政治稳定性越好，上市公司在该地区增加投资的可能性也就越高。参照邱立成等[10]的方法，选取世界银行治理指标(WGI)中的东道国的political stability值来衡量东道国的政治稳定程度，其指标数值越大，表明东道国政治稳定程度越高，预期系数为正。

对外开放程度(fdigdp)。根据小岛清的边际产业扩张理论，东道国较高的对外开放程度可以降低投资国进行投资的风险性[25]。李晓敏等以“一带一路”沿线国家为样本,研究发现东道国对外开放程度与对外直接投资呈显著正相关，东道国的国际投资政策越开放，对投资国的吸引力越大，东道国对外开放程度对直接投资具有促进作用[26]。采用东道国外资净流入占该国GDP比值来衡量东道国对外开放程度，考察东道国对外开放程度对中国上市公司海外增加投资的影响，预期系数为正。

“一带一路”政策(ydylzc)。企业在海外增加投资时，往往会受到政策因素的影响。自2013年习近平总书记提出“一带一路”合作倡议以来，中国政府与有关国家签订了“一带一路”合作谅解备忘录、经济贸易合作协议等，这为中国企业在“一带一路”沿线国家的投资提供许多的便利，推动了中国企业到“一带一路”沿线国家进行投资。为此，将“一带一路”政策变量作为解释变量，考察政策变量对于上市公司海外增加投资的影响。将商务部公布的加入“一带一路”合作倡议的国家和地区设定为1，其他国家和地区设定为0，预期系数为正。

(3)控制变量

本文选用上市公司的总资产数，来控制企业规模对上市公司海外增加的影响，代码lnasset。同时设置行业虚拟变量(industry)和时间虚拟变量(year)来控制行业和时间对于上市公司进行海外增加投资的影响。

企业层面变量和控制变量数据来源于CSMAR数据库、Wind金融数据库、上市公司年报，东道国层面变量数据来源于《2016年度中国对外直接投资统计公报》《中国统计年鉴》、世界银行WDI数据库、商务部网站，具体变量名称及其取值方法见表1。

三、中国上市公司海外增加投资影响因素的实证检验

(一)稀有事件偏差检验

上市公司的海外增加投资行为可能为稀有事件，因此，本文利用Stata软件对所选取的变量分别进行Logit回归和Cloglog回归，并分别计算出对应变量的平均边际效应，结果见表2。

从表2可以看出，Logit模型和Cloglog模型中，各个变量对应的平均边际效应数值十分接近，由此说明本文所研究的上市公司海外增加投资行为并不稀有，稀有事件偏差不明显。因此，可以使用Logit模型对上市公司海外增加投资的影响因素进行实证分析。

(二)模型估计结果与稳健性检验分析

为检验Logit模型回归结果的稳健性，本文同时使用Relogit模型对所选取的变量进行估计，回归结果见表3。

由表3可以看出，在Logit模型和Relogit模型两个模型中，各变量系数十分接近仅存在微小差异，因此Logit模型是稳健的。Logit模型的Waldchi2的值统为8 764.650， Logpseudo-likelihood值为-10 907.563，说明方程所有系数(除常数项外)的联合显著性很高，Logit模型拟合程度较好，所选取的解释变量能够较好的对上市公司海外增加投资进行估计。

表1 变量名称及其取值方法

表2 稀有事件偏差检验

(三)估计结果分析

在企业微观层面变量中，现金资产变量(cash)、管理层薪酬变量(lnsalary)、企业自身投资经验变量(own)和同行业其他企业投资经验变量(other)系数为正，企业所有权属性变量(soe)系数为负，且变量都在1%水平上显著。因此，现金资产、管理层薪酬、企业自身投资经验和同行业其他企业投资经验对上市公司海外增加投资起到显著正向促进作用，企业所有权属性对上市公司海外增加投资具有负向影响，实证结果与预期一致。

现金资产变量(cash)系数为0.009,说明上市公司期末拥有现金及现金等价物占公司总资产的比值每增加1个单位，上市公司海外增加投资的概率增加0.900%；管理层薪酬变量(lnsalary)系数为0.188，说明高管薪酬每增加1%，上市公司海外增加投资的概率增加0.188%，即高管的薪酬越高，其越容易做出海外增加投资的决策；自身投资经验变量(own)系数为0.289，说明上市公司在该地区拥有子公司数量每增加1单位，上市公司在该地区增加海外投资的概率增加28.900%，上市公司在该地区的自身投资经验能够推动其在该地区增加投资；其他企业投资经验变量(other)系数为0.007，说明同行业其他上市公司在该地区拥有的海外子公司数量每增加1个单位，上市公司在该地区增加投资的概率增加0.700%，其他上市公司的投资形成的规模效应和信息溢出效应降低了该上市公司的投资成本，提高上市公司在该地区增加投资的概率；企业所有权属性变量(soe)系数为-0.287，说明国有上市公司比非国有上市公司的海外增加投资概率低28.700%。

在东道国宏观层面变量中，中国OFDI存量变量(lnofdi)、 双边贸易额变量(lntrade)、 市场规模变量(lngdp)、市场潜力变量(grgdp)、政治稳定程度变量(stable)、对外开放程度变量(fdigdp)、“一带一路”政策变量(ydylzc)系数都在10%水平上显著为正，对上市公司海外增加投资起到显著正向推动作用，实证结果与预期一致。

表3 实证结果及稳健性验

注：***、**和*分别表示1%、5%和 10%水平上的统计显著性；括号内数值为t统计值，YES表示在模型中加入了控制变量。

中国OFDI存量变量(lnofdi)系数为0.369，说明中国在东道国OFDI存量每增加1%，上市公司在该地区增加投资的概率增加0.369%，中国在东道国OFDI存量越高，说明该地区投资环境越好，规模效应越好，有利于吸引上市公司增加投资；双边贸易额变量(lntrade)系数为0.337，说明中国对东道国的双边贸易额每增加1%，上市公司在该地区增加投资的概率增加0.337%，上市公司可以从双边贸易中获得信息，降低增加投资的风险和成本；市场规模变量(lngdp)系数为0.130，说明东道国GDP每增加1%，上市公司在该地区增加投资的概率增加0.130%，东道国市场规模越大，投资机会就越多，上市公司增加投资可能性越高；市场潜力变量(grgdp)系数为0.021，说明东道国GDP增长率每增加1个单位，上市公司增加投资的概率增加2.100%，因此，市场潜力越高，上市公司越能在增加投资中盈利，实现稳定经营；政治稳定程度变量(stable)系数为0.293，说明东道国政治稳定程度每增加1个单位，上市公司在该地区增加投资概率增加29.300%，东道国政治环境越稳定，上市公司在海外增加投资时遭受政治波动冲击的可能性就越小，面临的风险也越小；对外开放程度变量(fdigdp)系数为0.003，说明东道国外资净流入对GDP比值每增加1个单位，上市公司在该地区增加投资的概率增加0.300%，东道国对外开放程度越高，对外政策及基础设施就越完善，有利于降低上市公司增加投资的成本和难度；“一带一路”政策变量(ydylzc)系数为0.224，说明若东道国为“一带一路”沿线国家，则上市公司在该地区的增加投资的概率比其他非“一带一路”沿线国家高22.400%，中国与“一带一路”沿线国家签订的相关条款和协议，为上市公司在该地区增加投资提供政策便利。

四、上市公司海外增加投资影响因素的差异性分析

(一)上市公司海外增加投资的地区差异分析

中国上市公司在五大洲的海外子公司数量增长情况呈现较大的地区差异性，因此，本部分对不同大洲地区中国上市公司海外增加投资进行研究分析，考察不同大洲地区中上市公司海外增加投资影响因素的差异，其估计结果见表3。

在企业微观层面变量中，企业现金变量(cash)在非洲、亚洲以及欧洲地区均为显著正相关，说明企业现金资产比重的提高会增加上市公司在非洲、亚洲和欧洲增加投资的概率，其中非洲地区的影响程度最大，亚洲地区影响程度最小，企业现金资产变量在美洲和大洋洲统计不显著；管理层薪酬变量(lnsalary)在美洲和亚洲地区显著正相关，说明上市公司高管薪酬越高，管理层越倾向于扩大企业规模，因此越容易做出在美洲和亚洲地区增加投资的决策，其中美洲地区的影响程度高于亚洲地区，高层薪酬变量在非洲、欧洲、大洋洲地区不存在显著影响作用；企业所有权属性变量(soe)在亚洲和欧洲显著负相关，说明国有控股企业在亚洲和欧洲地区增加投资的概率会低于非国有控股企业，企业所有权属性在其他地区没有显著影响；企业自身投资经验变量(own)在美洲、亚洲、欧洲、大洋洲都为显著正相关，说明上市公司自身投资经验越丰富，其在美洲、亚洲、欧洲、大洋洲地区增加投资的概率越高，该变量在欧洲的影响程度最高，其次为美洲，在亚洲和大洋洲影响程度最小，企业自身投资经验在非洲地区不显著；同行业其他企业投资经验变量(other)仅在亚洲地区呈显著正相关，说明其他企业的投资经验会提高上市公司在亚洲地区增加投资的概率，对其他地区没有影响。

在东道国宏观层面变量中，中国OFDI存量变量(lnofdi)在非洲、亚洲、欧洲、大洋洲地区呈显著正相关，说明中国OFDI存量的增加，能够提高上市公司在非洲、亚洲、欧洲以及大洋洲地区增加投资的概率；双边贸易额变量(lntrade)在美洲、亚洲和欧洲地区呈显著正相关，说明中国与美洲、亚洲和欧洲地区东道国的双边贸易额的增加会推动上市公司在该东道国增加投资，其中欧洲和美洲受双边贸易额影响较大，亚洲较小，非洲和大洋洲影响不显著；市场规模变量(lngdp)仅在亚洲地区呈显著正相关，说明亚洲东道国市场规模越大，上市公司越有可能在该地区增加投资；政治稳定程度变量(stable)在五大洲都呈显著正相关，说明上市公司在增加行投资时会倾向于选择政治稳定程度高的地区，其中大洋洲受影响程度最高，其次是美洲，亚洲影响程度最小；“一带一路”政策变量(ydylzc)仅在欧洲地区显著正相关，说明上市公司在欧洲地区会更倾向于在“一带一路”沿线国家增加投资；市场潜力变量(grgdp)变量与对外开放程度变量(fdigdp)在五大洲均不显著。

(二)上市公司海外增加投资的行业差异分析

在五大行业中，中国上市公司的海外子公司数量的增长情况呈现较大的行业差异性。本节利用Stata软件分别对海外子公司数量排名前5的行业的分类样本进行估计，其估计结果见表4。

表4 分类样本回归结果—行业差异

注：***、**和*分别表示1%、5%和 10%水平上的统计显著性；括号内数值为t统计值，YES表示在模型中加入了控制变量。

在企业微观层面变量中，现金变量(cash)在制造业及交通运输、仓储和邮政业为显著正相关，说明从事制造业和交通运输、仓储和邮政业的上市公司现金资产越高，其增加海外投资的概率越高，其中交通运输、仓储和邮政业上市公司受现金资产影响程度高于制造业；管理层薪酬变量(lnsalary)在交通运输、仓储和邮政业及信息传输、软件和信息技术服务业呈显著正相关，说明高层薪酬的增加对从事交通运输、仓储和邮政业及信息传输、软件和信息技术服务业的上市公司的海外增加投资具有正面影响，且对交通运输、仓储和邮政业的影响程度较高，高层薪酬变量在其他行业影响不显著；自身投资经验变量(own)在制造业，批发和零售业，房地产业，交通运输、仓储和邮政业呈显著正相关，说明除了信息传输、软件和信息技术服务业外，自身的投资经验对于从事其他4个行业的上市公司增加海外投资具有促进作用，其中批发与零售业影响程度最高，房地产业影响程度最低；同行业其他企业投资经验变量(other)在五大行业中影响不显著。

在东道国宏观层面变量中，中国OFDI存量变量(lnofdi)在5个行业中都呈现显著正相关，说明中国OFDI在东道国存量越多，从事制造业，批发和零售业，房地产业，交通运输、仓储与邮政业，信息传输、软件和信息技术服务业的上市公司在该东道国增加投资的概率越高，其中房地产业影响程度最高，信息传输、软件和信息技术服务业的影响程度最低；双边贸易额变量(lntrade)在制造业，批发和零售业，交通运输、仓储和邮政业，信息运输、软件和信息技术服务业呈现显著正相关，说明除房地产业外，中国对东道国的双边贸易额对从事其他四大行业的上市公司增加海外投资具有促进作用；市场规模变量(lngdp)仅在交通运输、仓储和邮政业呈现显著负相关，说明由于小规模市场竞争较小，从事交通运输、仓储和邮政业的上市公司会倾向于在市场规模较小的东道国增加投资；政治稳定程度变量(stable)在制造业，批发和零售业，交通运输、仓储和邮政业，信息运输、软件和信息技术服务业呈现显著正相关，说明稳定的东道国政治环境有利于推动从事这四大行业的上市公司在该东道国增加投资，政治稳定程度对于四大行业都是重要影响因素且各行业影响程度相差不大；对外开放程度变量(fdigdp)仅在交通运输、仓储和邮政业呈现显著正相关，说明从事交通运输、仓储和邮政业的上市公司会选择开放程度高的东道国增加投资；同行业其他企业投资经验变量(other)和市场潜力变量(grgdp)变量在五大行业中均不显著。

五、结论与建议

随着“走出去”战略的实施，中国上市公司海外增加投资规模增加，本文利用2008～2016年间中国417家上市公司及其子公司数据，采用Logit模型分析中国上市公司海外增加投资的影响因素。研究发现：

第一，在企业层面因素中，企业现金资产、管理层薪酬、企业自身投资经验、同行业其他企业投资经验与上市公司的海外增加投资呈显著正相关，非国有控股企业更愿意增加海外投资；在东道国层面因素中，中国在东道国的OFDI存量、双边贸易额、东道国市场规模、市场潜力、政治稳定程度、对外开放程度、“一带一路”政策与上市公司的海外增加投资呈显著正相关。

第二，中国上市公司海外增加投资存在显著地区差异，在五大洲中，中国上市公司在亚洲地区增加投资的概率最大，其次是欧洲和美洲，在大洋洲和非洲地区增加投资的概率较小。企业现金资产、非洲东道国的政治稳定程度是影响上市公司在非洲增加投资的主要因素；企业自身投资经验、美洲东道国政治稳定程度是影响上市公司在美洲增加投资的主要因素；企业所有权属性、企业自身投资经验、亚洲东道国政治稳定程度是影响上市公司在亚洲增加投资的主要因素；企业所有权属性、企业自身投资经验、政治稳定程度、“一带一路”相关政策是影响上市公司在亚洲增加投资的主要因素；企业自身投资经验、政治稳定程度是影响上市公司在大洋洲增加投资的主要因素。

第三，中国上市公司海外增加投资呈现出行业差异性。交通运输、仓储和邮政业上市公司增加海外投资的概率最高，其次为信息传输、软件和信息技术服务业上市公司，而其他行业上市公司增加海外投资的概率较低。企业现金资产、企业自身投资经验是影响制造业上市公司海外增加投资的主要因素；企业自身投资经验、中国在东道国OFDI存量、双边贸易额是影响批发和零售业上市公司海外增加投资的主要因素；企业自身投资经验和中国在东道国的OFDI存量是影响房地产业上市公司海外增加投资的主要因素；企业现金资产、高管薪酬、企业自身投资经验、东道国投资经济环境是影响交通运输、仓储和邮政业上市公司海外增加投资的主要因素；高管薪酬、东道国信息溢出和集聚效应、东道国政治稳定是影响信息传输、软件和信息技术服务业上市公司海外增加投资的主要因素。

本文通过研究发现，中国上市公司海外增加投资存在企业层面及东道国层面影响因素，并且在不同地区及行业影响因素存在明显差异，因此，为了推动上市公司更好的进行海外增加投资，本文提出以下几点建议：

第一，上市公司在进行海外增加投资时，要综合考虑企业层面和东道国层面的影响因素，跨国公司应该提高企业的收益率，优化企业的资产结构，增加企业现金资产，合理利用资金增加投资。企业高层在制定对外投资决策时，要综合考虑公司利益，不能为追求规模扩大而盲目进行投资，要加强与同行业其他企业的合作与联系，结合自身和他人的投资经验，及时对投资结果进行反馈和总结。上市公司要尽量选择在经济发展稳定，市场宽广，投资环境优异，规模效应和信息溢出效应良好，政治稳定、外资优惠政策完善的东道国增加投资。政府应鼓励上市公司增加投资，为其提供资金、信息、政策上的支持，适当减少对国有上市公司的管控，提高国有控股企业海外增加投资的自由度，使上市公司能够灵活制定海外投资决策，带动中国经济发展。

第二，上市公司在海外不同地区增加投资时，要因地制宜，根据不同地区的影响因素做出适当的投资决策。在非洲地区，上市公司要有效利用企业现金资产，发挥资金优势，选择非洲地区政治稳定的东道国增加投资；在美洲和大洋洲地区，上市公司要建立投资分析部门，根据海外增加投资的收益和损失，总结改善自身前期投资的经验，在新投资中避免前期投资的不足，并在政治稳定的国家增加投资；在亚洲地区，上市公司要吸取自身前期投资经验和教训，关注调查投资东道国政治经济现状，在政治稳定的东道国增加投资，非国有控股企业要发挥灵活投资的优势，实现公司利益最大化；在欧洲地区，上市公司要结合自身投资经验，选择政治稳定、政策完善的东道国增加投资，利用当地投资集聚效应，降低投资的成本和风险，非国有控股企业要利用其决策自由性，及时抓住投资的机遇。

第三，不同行业上市公司在进行增加海外投资的决策时，要根据自身行业特色，综合考虑各项影响因素。制造业上市公司在增加投资时要结合自身投资经验，利用企业资金及时有规划地投资在有盈利的东道国；批发和零售业上市公司在增加投资时要根据前期投资经验，和同行业企业或其他投资贸易企业建立合作联系，通过中国在东道国的OFDI和双边贸易获取市场有效信息，提高海外子公司收入；房地产业上市公司在海外增加投资时要总结自身投资经验，利用中国在东道国OFDI的集聚效应，降低开发和建造成本，减少房产销售风险；交通运输、仓储和邮政业上市公司高管要考虑公司规模需求，合理利用企业资产，结合自身的经验，选择市场规模小并且集聚和信息溢出效应强的东道国增加投资；信息传输、软件和信息技术服务业上市要与当地投资企业建立信息共享平台，实现信息交流，利用行业集聚效应，吸收他人先进技术提高自身技术水平，公司高管要根据公司的发展战略选择政治稳定的东道国增加投资。

六、结语

本文通过Logit模型，从动态和静态两个层面分析了影响上市公司海外增加投资的影响因素，补充了海外增加投资影响因素的研究，具有一定现实意义，但在研究中仍存在一定局限性：第一，本文从地区差异和行业差异视角出发，对上市公司海外增加投资影响因素进行了差异分析。但现有关于企业对外直接投资影响因素的研究中，学者们还从企业异质性角度进行了差异分析。因此，未来可以从企业异质性角度出发，对上市公司海外增加投资影响因素进行拓展研究；第二，本文仅分析了上市公司海外增加投资的影响因素，缺乏对海外增加投资路径的研究。因此，未来可以对上市公司海外增加投资路径选择进行拓展研究。