对外直接投资改善了中国上市公司的绩效吗？——基于PSM-DID的实证检验

张 皞，吴小路

（华东师范大学经济与管理学部，上海200062）

党的十九届四中全会提出，坚持互利共赢的开放战略，推动共建“一带一路”高质量发展，维护完善多边贸易体制，推动贸易和投资自由化便利化，推动构建面向全球的高标准自由贸易区网络，推动建设开放型世界经济。在此过程中，中国企业需要充分利用国内国际两个市场、高效利用国内国际两种资源，提升企业的国际竞争力，在推动经济转型升级、促进产业向价值链高端迈进过程中发挥重要作用。

在一系列开放战略的推进下，中国企业OFDI规模不断扩大。《2020年度中国对外直接投资统计公报》（以下简称《统计公报》）显示，2020年，中国OFDI流量达到1 537.1亿美元，首次跃居世界第一，占全球份额的20.2%。那么，如何对企业绩效进行更准确和全面的评价？企业OFDI是否提高了企业绩效？企业OFDI的绩效改善是否在时间、企业性质、投资动机等方面存在差异？本研究要对其进行定量化测度和实证检验。基于中国上市公司微观数据评估OFDI对企业绩效的影响，对于进一步推进中国企业双向投资、推动中国构建新发展格局具有非常重要的意义。

1 文献综述

目前，国内外学者采用不同数据实证检验OFDI与企业绩效之间的关系，大多数学者认为OFDI可以从创新能力、资本回报率及利润等方面改善企业绩效，二者之间的关系可以总结为如下几种：一是U型关系[1-4]。代表理论为组织学习派，该理论认为国际化是促进企业组织学习、知识发展和技术进步的渐进过程，企业在此过程中逐渐适应海外经营环境，充分利用规模经济、范围经济及区位优势等不断改善企业绩效。二是倒U型关系。企业的经营成本会因为国际化程度的加深而增加，在国际化达到一定程度时，企业绩效就会下降，即呈现倒U型关系[5]。有学者发现OFDI速度和母国企业绩效及企业生产效率存在倒U型关系[6]。三是S型关系。有学者通过对美国和日本企业OFDI的研究，发现企业绩效随着OFDI的发展呈现先下降、后上升、再下降的趋势[7-8]，以中国企业为样本的一项研究也得出相似结论[9]。

大多数学者选择上市公司作为研究样本，一项基于2012—2017年A股上市公司数据的实证研究发现融资约束程度的提高可以促进企业绩效的提升[10]。非国有企业绩效提升的效应显著高于国有企业的绩效提升效应，说明OFDI企业绩效的促进效应存在所有制的异质性[11]。企业绩效改善与企业国际化扩张速度有关，国际化扩张速度越快，企业资本回报率就越高[12]。但是，这种绩效改善效应不是始终存在的。在经济转型时期，我国企业OFDI的绩效都比较低[13]，投资规模较小、投资波动较大、融资渠道不通畅、投资风险较高、投资经验缺乏等都会阻碍企业绩效提高，而制度安排不当和政府行为失当是导致企业绩效不佳的深层原因[14]。

就研究方法而言，大部分学者采用事件研究法。一项研究以772例OFDI事件为样本，测算中国制造业企业的经营绩效[15]。近年来，有学者开始采用PSM-DID方法，有的以法国企业为研究样本[16]，有的以中国企业为研究样本[17]，都得出OFDI改善企业绩效的结论。

东道国制度是一个被重点考虑的因素。学者们普遍认为企业绩效受到投资目的国制度环境的深刻影响，相对较差的制度环境会增加企业的经营成本，从而降低企业绩效[18]，制度环境越好的东道国，越能提供较好的经营环境，从而为企业节约经营成本，如此一来，企业绩效就能提高[19]。制度环境的稳定性也很重要，东道国制度环境越稳定，越有利于跨国企业的生存和发展[20]。逆向技术溢出效应是解释OFDI影响企业绩效的最重要的作用机制，OFDI通过逆向技术溢出促进母国公司的技术创新，从而进一步改善企业的经营绩效[21]。中国企业OFDI对母公司经营绩效的改善主要是由低技术行业OFDI所主导，在高技术行业并不明显。中国企业OFDI主要是通过市场定价渠道提高母公司的经营绩效，生产效率渠道并不明显[22]。大中型国有企业主要通过提高研发强度改善企业经营绩效[23]。OFDI的动机差异会对企业绩效产生不同的影响，技术寻求型OFDI可以提升企业创新绩效，在自身资源冗余时可以更好地改善经营绩效[6]。

2 中国上市公司OFDI的特征事实

《统计公报》显示，2010—2019年，中国OFDI的年均增长速度为9%，2020年中国OFDI净额为1 537.1亿美元。截至2020年末，中国上市公司全年累计OFDI总金额约为7 863.94亿元。

《统计公报》显示，中国OFDI的区域范围很广，全世界80%以上的国家或地区都有中国的投资足迹。2019年，中国向亚洲的投资最多，占比80.9%，其中，对中国香港的投资金额最多，占对亚洲总投资的81.7%；其次是欧洲，占比7.7%。根据国泰安数据库及公开的相关资料整理发现，中国上市公司OFDI投向亚洲的占比为59%，投向北美洲和欧洲的占比分别21%和12%。上市公司在OFDI区位选择时会考虑更多的国家和地区。

上市公司OFDI的行业分布见表1，其中，制造业企业的数量最多，占比为63.38%。制造业企业中，大多数是技术密集型的高科技企业，如130家是计算机、通信和其他电子设备制造业企业、85家是医药制造业企业、81家是专用设备制造业企业，说明中国上市高科技企业会更倾向于OFDI。

表1 中国上市公司OFDI行业分布

从上市公司投资主体构成来看，2019年进行OFDI的企业中，民营企业占比57.8%，国有企业占比33.2%，外资企业占比7.1%。民营企业在上市之后需要开拓更多的业务，获取更多的资本，它们经营方式灵活，通过OFDI可以快速熟悉海外市场并开展海外业务。

3 中国上市公司绩效评价及数据说明

3.1 企业绩效评价体系构建

本文基于2003年商务部颁布的《境外投资综合绩效评价办法（试行）》具体内容，参考薛安伟[24]、班博和张红娅[25]的指标体系，从四个方面构建企业绩效评价体系，具体内容见表2。

表2 企业绩效评价体系

3.2 因子分析

本文企业数据来自国泰安数据库以及Wind数据库。从A股上市公司中筛选出2016年有OFDI的企业，标记为实验组。根据商务部发布的OFDI企业名录与A股上市公司名单进行比较，筛选出没有OFDI的企业，标记为对照组，并从Wind数据库中选取企业绩效评价所需的财务数据。

为避免某些企业的数据缺失或异常对分析结果造成误差，需做到以下几点：第一，剔除被标记为ST或*ST的企业；第二，剔除2016年以后上市的企业；第三，剔除投资规模相对较小的企业；第四，剔除OFDI年份不连续的企业。通过筛选，2016年有OFDI的实验组企业共442个，没有OFDI的对照组企业共1 038个，先利用因子分析法计算样本企业2015—2019年的综合绩效值。

首先观察KMO的值，其取值范围为0～1，以2016年实验组企业数据为例，如表3所示，KMO的取值为0.776，巴特利特检验显著性为0.000，样本数据可以进行因子分析。

表3 KMO和巴特利特检验

其次，采用最大方差旋转提取主成分因子，提取结果见表4。

表4 总方差提取主成分因子

基于表4提取4个因子的方差贡献率为72.941%，大于70%，说明提取的4个主成分涵盖原变量的大量信息，可以反映投资当年的企业绩效情况。之后，进行旋转提取因子，旋转后的结果见表5。根据表5列出因子对应的绩效评价内容，见表6。

表5 旋转后的成分矩阵

表6 因子对应的评价内容与具体指标

SPSS给出表7各个成分因子所对应的得分系数用于权重计算，最终得到因子得分公式。

表7 成分得分系数矩阵

最后，采用方差贡献率21.752%、21.222%、16.102%、13.865%作为四个因子的加权变量，得出OFDI当年的综合绩效评价公式为：

其余年份的算法相同，可以得到表8实验组企业和对照组企业综合绩效得分的描述性统计。

表8 2015—2019年实验组企业和对照组企业综合绩效得分

图1是实验组和对照组企业2015—2019年企业绩效的变化情况。实验组上市公司2016年OFDI，相比2015年，投资当年绩效有所下滑，2017—2019年绩效有明显改善，尤其是2017年绩效水平上升幅度较大，2018年企业绩效由负转正，表现为比较典型的“J”型。同期对照组企业的绩效在2016年有明显的下降，之后2017年则大幅改善，2017—2019年又呈现下降的趋势，整体表现为比较典型的倒“N”型。

图1 2015—2019年实验组企业和对照组企业绩效变化

为了观察两组样本在四项能力评价指标上的差异，将对实验组和对照组中四项能力评价指标的因子以及绩效综合得分的均值进行比较，即ΔFi=Fi（实验组）-Fi（对照组）和ΔYi=Yi（实验组）-Yi（对照组）。在样本较多的情况下计算的均值数值量较小，为便于观察，统一将数值量同倍扩大，具体情况见表9。

表9 实验组和对照组因子与综合得分差值比较

从历年综合得分来看，实验组在前三年都弱于对照组，特别是在盈利能力、偿债能力和经营能力方面较差；但从2018年开始，实验组的综合得分好于对照组，整体能力都得到提升。长期来看，有OFDI的企业绩效要好于没有OFDI企业的绩效。

从四项能力的分值来看，在企业OFDI的前一年（2015年）和投资当年（2016年），实验组在发展能力方面的表现好于对照组，而在偿债能力、盈利能力、经营能力三个方面则弱于对照组，说明在资本密集度、企业规模、企业年龄、资产负债率和股权性质等方面相似的企业，在进行OFDI决策时需要考虑企业的营业状况和收益状况。2017年，实验组的发展能力仍然优于对照组，同时盈利能力有所提升。但因为OFDI后资金大量流出，投资回报存在滞后性，所以导致偿债能力和经营能力下降，实验组显著劣于对照组。结合综合得分为负数的情况来看，说明企业绩效提升的效果不佳。

在投资后第三年即2019年，除了盈利能力外，实验组的偿债能力、经营能力和发展能力都好于对照组，在三个方面的绩效表现均得到改善。

从描述性统计来看，有OFDI企业的发展能力一直优于没有OFDI企业的发展能力，OFDI可以有效提高企业的偿债能力和经营能力，OFDI虽然短时间内可以提高企业的盈利能力，但是长期来看企业的盈利能力有所波动。

4 PSM-DID实证检验

有学者提出，由于一般经验研究中可能存在的选择性偏差和混合性偏差[24]，采用PSM则能够以反事实的方式控制企业OFDI的内生性影响。也就是说，采用PSM可以在无法比较同一家企业有OFDI与没有OFDI时绩效变化的情况，有效识别OFDI企业绩效的提高是由“自我选择效应”还是“学习效应”引致的[26]。

4.1 PSM设定

根据Logit模型参数估计得出实验组和对照组中每个样本的PS值，然后将PS值最接近的进行匹配，以便从对照组样本企业中找出与实验组样本企业最相似的企业。

假设有N个样本，每个样本企业状态Di有两种，即有OFDI和没有OFDI，分别表示为Di=1，Di=0。表示有OFDI的测试结果，表示没有OFDI的测试结果。该模型可以表示为：

E表示期望，但是，E（Y0i|Di=1））是一种“反事实状态”，因为有OFDI的企业在没有OFDI假设下的绩效是不可观测的，所以在前期需要运用Logit模型参数估计计算倾向得分，即PS值，这时表达式（1）可以改写为：

所以，衡量OFDI对企业绩效影响的ATT效应可以表示为：

参考他人研究企业微观绩效的指标[27]，选取资本密集度、企业规模、企业年龄、资产负债率、股权性质为匹配度量的标准。

4.2 样本匹配结果

匹配前后协变量的均值变化如表10所示，匹配之后，大多数协变量的特征值都非常接近，匹配效果较好。

表10 匹配前后协变量的均值变化

再对匹配前后做平衡性检验，见表11。从表11可以看出，匹配后偏差值的绝对值均小于10%，通过了平稳性检验。

表11 匹配前后平衡性检验

由于需采用是否进行OFDI来分析OFDI对企业绩效的影响，所以在估计总体ATT值时，采用PSM中临近匹配（nearest neighbor matching）的方法检验结果，如表12所示。将匹配前后的平均处理效应（ATT）比较发现，匹配前的企业绩效比匹配后的企业绩效高8.15%，说明在各方面特征相似的情况下，企业在OFDI时可能存在“自我选择效应”。而且在影响企业绩效的过程中也有不随时间变化的不可观测变量，所以，为了综合分析对外投资前后企业绩效的变化情况，需要通过DID来作进一步研究。

表12 样本总体ATT效果

4.3 DID设定

首先，构造OFDI对企业绩效影响的面板数据模型，区分是否进行OFDI（OFDIi={0，1}）和OFDI的时间（Postit={0，1}）两个虚拟变量。OFDIi表示某一企业i是否进行OFDI。如果在某一时期某一企业i进行OFDI，那么该企业就是实验组的样本，OFDIi赋值为1。如果在某一时期某一企业没有进行OFDI，那么该企业的OFDIi赋值为0。Postit是区分某一企业在某一时期有没有进行OFDI。如果赋值Postit=0，表示i企业在t时期没有进行OFDI，当企业i在t时期进行OFDI，t时期及以后的时期Postit=1。Yit表示上市公司的综合绩效，由上文通过因子分析法计算得出；ΔYit表示企业绩效变化，是否进行OFDI的不同时期之间的差值变化分别为和，根据以上表述，可以得到OFDI对企业绩效的实际影响δ为：

然后，根据DID估计思想构建实证分析的计量模型：

其中，Yit是企业绩效，核心解释变量是OFDIi×Postit，OFDIi×Postit的估计系数β1反映企业对外直接投资对企业绩效的影响效应。资本密集度（capital）、企业规模（size）、企业年龄（age）、资产负债率（ratio）、股权性质（ownership）是一系列控制变量。γi表示个体固定效应，ti表示时间固定效应，实证时还同时控制了行业固定效应industry。

4.4 实证分析与结果讨论

4.4.1 基准回归结果

OFDI对企业绩效影响的基准回归结果见表13。

表13 OFDI对企业绩效影响的基准回归结果

模型（1）是没有加入控制变量的一元回归，交互项OFDIi×Postit的系数为正，而且在1%的水平下显著，说明企业在OFDI之后改善了企业绩效，而且平均每增加一单位的对外直接投资，企业绩效就会上升1%。模型（2）加入一系列控制变量之后系数显著为负，说明企业在OFDI与控制变量的共同作用下对企业绩效产生消极作用，而且平均每增加一单位的对外直接投资，企业绩效就会下降0.2%，这与吴钧等[27]的研究结论一致。企业OFDI需要消耗大量资本，导致企业的资金流动性减弱，资源整合过程中会产生较高的成本，一方面会对之后的企业资源投入产生限制，另一方面，对投资回报的期望使企业管理者倾向利用有限的资本投资回报周期短但价值较低的项目，循环往复，小资本的运作模式不会给企业带来明显的绩效改善。

再来看控制变量的情况。企业规模、企业年龄与企业绩效呈显著正相关。企业规模越大，企业越具有较高的风险抵抗能力和经验，越对企业绩效产生积极作用。企业成立时间越久，其越具有丰富的国际化运营经验，OFDI的方式选择、资源整合能力等都较强，因此有利于企业绩效的改善。

资产负债率与企业绩效呈显著负相关。流动资金的减少会抑制OFDI的效率，资本减少情况下企业会倾向于先稳定企业内部运营情况，此时OFDI的选择不仅有海外市场的不确定风险，还有资金链可能断裂风险概率的上升。如果一个企业负债较多，说明企业存在偿债风险，企业没有足够的运营资本，绩效就会降低。

不同性质企业的政策约束不同，同时企业的发展战略也存在差异，会对OFDI的绩效产生影响。国有企业在制定发展战略时需要考虑社会效应，而非国有企业更注重企业的经济效应，因此，存在非国有企业比国有企业的OFDI对绩效的促进作用更为明显的情况。

4.4.2 稳健性检验

借鉴已有文献的做法，对OFDI与企业绩效之间的关系做安慰剂检验。

通过假设企业OFDI的时间提前来观察其对企业绩效的影响。首先，把企业OFDI的时间分别提前一年（Postit_advanced1）、两年（Postit_advanced2）、三年（Postit_advanced3），观察虚拟变量OFDIi×Postit对企业绩效产生的影响。如果交互项系数不显著，说明企业在没有对外直接投资之前，实验组和对照组之间的系统性误差不存在，那么上述结果是可信的。表14中交互项系数均不显著，说明实证结果稳健。

表14 稳健性检验

4.4.3 OFDI对企业绩效影响的动态效果检验

OFDI后企业在资源、员工、技术、文化等方面的整合需求较大，企业绩效的变化可能在各种协同作用下需要较长的时间才会有所体现，因此OFDI对企业绩效的影响可能存在滞后效应。将2016—2019年分别表示为OFDI当年（Postit_after0）、OFDI后第一年（Postit_after1）、OFDI后第二年（Postit_after2）、OFDI后第三年（Postit_after3），逐年回归，利用四个交互项OFDIi×Postit_after0、OFDIi×Postit_after1、OFDIi×Postit_after2和OFDIi×Postit_after3分别观察企业不同时间的绩效，以考察OFDI对企业绩效的长期影响，结果见表15。

表15 OFDI对企业绩效影响的动态效果检验

表15结果显示，在进行OFDI的四年时间里，OFDI对企业绩效产生的影响总体表现为促进—抑制—作用消失—再次促进的形态，初始阶段会有一个低谷时期，经过一段时间的发展，OFDI可以改善企业绩效。无论企业国际化的动机是市场扩张还是资源获取，都需对资源进行铺排和整合以实现资源结构的优化。虽然企业OFDI的决策会对企业跨国资源及跨国经验的累积产生促进作用，但同时也面临经营战略的调整、经营资源的优化及经营业务的重组等挑战，而这些在短时间内很难形成协同效应。随着进一步的资源流入，企业和管理者都通过“学习效应”获得经验，实现企业的价值创造，并在长期内对企业绩效产生促进作用。

4.4.4 企业异质性检验

根据样本企业所属行业和主营业务，将样本划分为高科技企业和非高科技企业进行异质性检验，分类依据是国家重点扶持的八大高科技领域。

不同类型企业OFDI对企业绩效影响的异质性结果见表16。

表16 企业异质性检验

表16结果显示，高科技企业的OFDI有利于改善企业绩效，并且平均每增加一单位的OFDI，企业绩效可以改善0.7%，而非高科技企业的OFDI对企业绩效没有明显的改善作用。高科技企业倾向于通过OFDI获得先进的技术或优秀的管理经验，通过研发技术的吸收、人才资源的增加等方式掌握核心生产技术，从而改善企业的经营绩效。非高科技企业多是劳动密集型或资源密集型企业，特别对中国企业而言，除了那些具有较强潜在规模经济优势或全球标准化优势的企业之外，OFDI反而会增加企业的营运成本，因此其对企业绩效的改善效应并不明显。

4.4.5 投资动机异质性检验

为了深入研究高科技企业OFDI对企业绩效的促进效应，选取投资动机的异质性进行考察。通过对实验组企业OFDI公告和年报文本的处理，将其中主要涉及“资源供应”“廉价资源”等内容的界定为资源寻求型企业，涉及“拓展销售渠道”“打开国外市场”等内容的界定为市场寻求型企业，涉及“利用生产制造设备”等内容的界定为效率寻求型企业，涉及“获得研发技术”“共同开发”等内容的界定为战略资源寻求型企业。由于效率寻求型企业的样本数少于30，为保证结果的准确，将这一类型删除，对其他三种投资动机企业OFDI对企业绩效的影响进行检验，回归结果见表17。

表17结果显示，战略资源寻求型企业OFDI能够显著促进企业绩效。对于高新技术行业而言，战略资源多为与技术相关的人力资源、技术要素及管理经验等。企业通过获得专利技术或在与海外机构联合研发新的生产工艺或技术的过程中，以逆向技术溢出效应作用于母公司，并通过学习效应将其发展为自身的核心技术。通过掌握核心技术，可以提高企业生产效率，进行大规模生产，同时可利用该竞争优势获得更强的市场控制权。

表17 投资动机异质性检验

5 结论与政策建议

本文将2015—2019年中国A股上市公司与商务部《境外投资企业（机构）名录》中的企业进行匹配，运用PSM-DID方法，确定2016年开始OFDI的实验组企业和对照组企业，实证检验上市公司OFDI能否改善其绩效。研究结果表明，中国A股上市公司OFDI对企业绩效的影响存在滞后性，具有动态特征。OFDI决策当期绩效要弱于投资前一年，说明短期内有负向影响。长期来看，OFDI可以提高企业绩效，改善效应普遍出现在投资后的第二年。就动态效应而言，OFDI对企业绩效的影响总体上呈现先下降后上升的趋势，表现为“J”型。而同期没有OFDI的对照组企业的绩效特征呈现先下降、后上升、再下降的趋势，表现为倒“N”型。有OFDI企业的发展能力一直优于没有OFDI的企业，这在一定程度上支持垄断所有权优势理论对于新兴经济体企业跨国经营的适用性。OFDI可以有效提高企业的偿债能力和经营能力，短时间内可以提高企业的盈利能力，长期内对企业盈利能力的影响有所波动。这与学者提出的“OFDI对于企业盈利能力的影响并不显著，只有市场寻求动机的OFDI对企业的盈利能力存在积极的影响”的结论相一致[28]。其中，高科技企业的OFDI对企业绩效有改善作用，特别是战略资源寻求型OFDI可以显著促进高科技企业的绩效。技术作为高科技企业重要的战略资源，在企业长期发展过程中对全要素生产率的促进作用显著，继而能够在长期内显著改善企业绩效。

实证研究采用最新上市公司数据，应用PSMDID方法，为分析OFDI对我国企业绩效的影响提供中国企业的微观证据。目前，我国经济已由高速增长阶段进入高质量发展阶段，而经济的高质量发展离不开企业的高质量发展。企业高质量发展涉及多维度指标，但企业内生型的发展动力、高水平的综合产出效率、高品质的产品服务和高契合度的市场化运营机制等是其中不可或缺的内涵，而这些与企业绩效都有着非常密切的关系和相互促进的作用[29]。因此，为了更好地鼓励企业在“走出去”战略的引导下，通过OFDI改善企业绩效继而促进企业高质量发展提出如下政策建议。

（1）OFDI对企业绩效的改善具有滞后性，且改善企业绩效不是企业OFDI的唯一目标，需要根据企业发展生命周期、经营目标等确定合理且多元化的目标及相应的经营策略。例如，初创型企业目标是优先寻求战略型生产资源，此时偿债能力的降低并不意味着企业盈利能力的持续下降；成长型企业重点进行市场拓展，通过销售渠道的优化等持续改善企业的盈利能力和经营绩效。因此，从企业角度来看，需要不断更新和选择合适的指标制定评价体系，结合投资战略等设置科学的指标权重和标准，协调好长短期之间的关系，在提高企业绩效的同时实现企业长期的高质量发展。从政府层面来看，政府应探索鼓励企业OFDI的长效机制，鼓励具有垄断所有权优势的企业通过长期OFDI提升国际竞争力。

（2）从实证结果来看，非国有企业、高科技企业特别是战略资源寻求型企业的OFDI能更好地促进企业绩效。因此，金融机构应对这类企业的海外投资提供更加有效的融资支持[10]。同时，通过支持性的产业政策鼓励国内有条件的企业通过跨国并购及战略联盟等OFDI方式，通过链接—撬动—学习（linkage-leverage-learning）,进入全球科技创新的研发网络，获得国外的先进技术等战略性资源，通过自主吸收、自主学习，通过研发成果和研究人员的双向流动，在融入全球生产网络体系的同时，实现科技创新网络的融入，形成网络中不可或缺的创新节点，推动中国经济的高质量发展。