对外直接投资会加大企业的杠杆风险吗?----典型事实与实证检验

郑云虹, 谭 聪

(东北大学 工商管理学院, 辽宁 沈阳 110169)

截至2019 年末,中国对外直接投资(outward foreign direct investment,简称OFDI)存量与流量分别达21 988.8亿美元与1 369.1亿美元,位居世界前列。面对错综复杂的外部环境, 企业OFDI风险亦有增加。一方面,中国跨国公司的负债率与国内公司相比显著更高,2006年至2018年中国OFDI流量中,债务工具投资总额为2 595亿美元,占OFDI流量总额和外源融资总额的21%和34%(1)数据来源:商务部《中国对外投资发展报告2019》。。而中国企业OFDI的支付方式以国内外银行贷款的现金交易为主,企业高比例外源融资导致财务杠杆风险加大。另一方面,近年来随着英国脱欧、美国的保护主义等“逆全球化”现象以及地区争端、新冠疫情等不确定性事件频发,全球化市场及供应链屡遭破坏,中国企业OFDI经营风险增加。

“走出去”的企业面临一定的投资杠杆风险,表现为由于债务的存在导致的财务杠杆风险以及外部环境变化带来的经营杠杆风险。财务杠杆风险是由于债务等融资成本的存在使得股东承担的额外风险;经营杠杆风险则是由于销售额的变化导致企业单位产品固定成本的波动,进而对利润产生的影响。已有研究多从宏观视角关注企业对外直接投资与企业风险之间的关系,发现东道国政治风险[1]、文化差异[2]以及经济政策不确定性[3]都会对企业OFDI产生抑制效应。也有学者从微观视角探讨OFDI对企业的影响,如以资产收益率波动衡量企业的对外投资风险水平[4];关于财务杠杆风险,已有研究认为对外直接投资会给企业带来财务风险[5]、过度负债[6],而关于经营杠杆风险的研究甚少,仅侧重于对外投资企业海外经营中的资本配置效率[7]以及经营绩效[8]。

立足于企业微观视角,将财务杠杆风险与经营杠杆风险纳入OFDI企业对外投资风险框架下,探究OFDI影响企业杠杆风险的微观机制,有助于OFDI企业制定更加积极的内部管控机制以降低企业风险水平。本文的创新点主要在于:第一,研究内容上从融资约束、研发投入、全要素生产率、企业多元化水平四个方面深刻揭示OFDI影响企业杠杆风险的路径,科学而全面地展现OFDI与企业杠杆风险之间的内在联系;第二,现有关于融资约束影响企业财务杠杆风险的研究结论不一致甚至互相矛盾,本文通过中国OFDI企业样本,揭示融资约束在企业OFDI过程中对于财务杠杆风险的作用;第三,在微观层面扩展OFDI与企业自身风险水平的研究,为企业在OFDI活动中降低投资风险、提高经营水平提供决策依据。

一、 理论分析与研究假设

1. 融资约束与OFDI企业财务杠杆风险

OFDI企业的融资决策往往同时受母国和东道国多种因素的共同影响。国内融资干扰诸多,国外融资又缺乏信贷担保;经济政策不确定性加重企业的融资约束,影响企业债权融资[9]。Helpman等[10]研究发现跨国公司所特有的国际化模式凸显了企业实际融资约束的不同,较低的负债比和较高的现金流致使跨国公司在国际化的过程中难以满足自身融资需求。

过度“杠杆化”是OFDI企业的突出问题。融资约束通过以下两种途径影响OFDI企业财务杠杆风险。①高利率。企业OFDI会面临固定成本高、经营环境不确定性等复杂状况,对于国内债权人来说监督成本高、信息不对称等问题突出,债权人在面临较高信贷风险时会提高信贷利率以保障自身利润,由此加大了OFDI企业财务杠杆风险[11]。②高负债。企业OFDI伴随巨大的资金需求,并具有明显的现金支付偏好,而所支付的现金主要来自于国内外银行贷款,加之OFDI企业面临项目风险大、东道国风险高等问题,导致企业出现过度债务依赖现象[12]。由此,本文提出假设H1:融资约束的增大加大了OFDI企业财务杠杆风险。

2. 研发投入与OFDI企业财务杠杆风险

Bilir等[13]认为国际市场的激烈竞争驱动OFDI企业在国际化扩张中提高企业研发投入占比。融资优序理论认为:由于内源融资相比外源融资不需要抵押和逆向选择,也不放大财务危机,所以企业利润积累和留存收益成为企业创新投入的资金来源[14]。虽然企业在研发投入中更加倾向于内源融资,但是由于研发活动沉没成本大,大多企业融资需求往往存在很大的缺口。当内源融资不足时,外源融资便是企业研发的重要资金来源,而以银行贷款为主的外源融资无疑会加大企业的财务杠杆风险[15]。由此,本文提出假设H2:研发投入的增加加大了OFDI企业财务杠杆风险。

3. 全要素生产率与OFDI企业经营杠杆风险

异质性理论认为企业参与国际竞争是一种“自选择效应”,即低生产率企业由于无法克服高运输和固定投资成本,所以只能将目光集中于国内市场;而高生产率企业往往服务于国际市场。OFDI对企业全要素生产率的提升具有逆向促进作用,主要通过以下两种途径实现:①通过逆向技术溢出效应获得国外先进企业的知识、管理和经验,进而促进了企业生产率的提高[16];②OFDI企业面对更有竞争力的对手以及不同消费偏好的市场等外部环境,从而倒逼企业在“干中学”中促进生产率的提升[17]。

企业全要素生产率质量高低对于企业经营绩效具有显著的正向因果关系[18]。企业全要素生产率的提高会推动其产出增长,进而直接带动企业经营效益的增长以及间接降低企业固定成本,降低经营杠杆风险[19];另外,OFDI企业生产率水平的高低也是企业抗风险能力的关键因素,面对东道国复杂的制度、法律和文化环境,较高生产率水平的企业通过吸引东道国优质人才、打造特色经营产品来降低自身经营杠杆风险。由此,本文提出假设H3:全要素生产率的提升降低了OFDI企业经营杠杆风险。

4. 多元化水平与OFDI企业经营杠杆风险

OFDI企业更倾向于实施多元化经营战略,包括产品多样化与投资区域扩大化。以投资带动出口是OFDI企业多元化发展的重要方向:①OFDI 企业具有当地信息优势,能够显著降低出口成本,促进企业出口产品多元化[20];②海外投资的出口替代效应可降低出口市场集中度,出口促进效应可促进出口市场数量增加,进而带动企业投资区域扩大化,促进企业的多元化布局[21]。

OFDI企业通过风险规避和绩效反馈两方面影响经营杠杆风险。①由于存在“外来者”劣势,OFDI企业缺乏海外投资经验。投资区域多元化则可以利用更多区域的区位优势,充分利用全球资源,学习不同区域企业先进的经营管理理念和生产技术等,从而充分发挥企业整体所有权优势和内部化优势,进而规避经营风险[22]。②OFDI企业通过多元化经营主动寻求国际化经验和技术,从而在全球化市场获得强大竞争力及快速绩效提升;此外,企业通过“学习效应”积累经验,逐步适应东道国环境,国际化收益逐渐超过成本,国际化经营促进绩效提升[23]。由此,本文提出假设H4:多元化水平的提高降低了OFDI企业经营杠杆风险。

二、 研究设计

1. 模型设定

(1)

(2)

最后,根据DID模型的设定,将进行OFDI的企业设为实验组,未进行OFDI的企业设定为对照组,比较两组企业在OFDI前后杠杆风险水平的变化幅度,若实验组的结果变量显著高于(低于)对照组,那么可以认为OFDI企业显著提升(降低)企业杠杆风险水平。具体基准模型设定如下:

levit=α0+α1dui+α2dt+βdui×dt+γXit+μi+φt+εit

(3)

其中,i,t分别代表企业和年份;levit为企业杠杆风险,分为财务杠杆风险(f_levit)和经营杠杆风险(o_levit)两个部分;dui×dt是核心解释变量;Xit为控制变量;μi为个体固定效应;φt为年份固定效应;εit为随机误差项;α0,α1,α2,β,γ为各变量的系数。

2. 变量选取

(1) 被解释变量

财务杠杆风险。财务杠杆是由于债务的存在而导致普通股每股利润变动大于息税前利润变动的杠杆效应,本文用财务杠杆风险系数表示财务杠杆风险:(税前利润+财务费用)/税前利润[24]。

经营杠杆风险。经营杠杆是企业经营中由于固定成本的存在而导致息税前利润变动大于产销业务量变动率的杠杆效应。本文用经营杠杆风险系数表示经营杠杆风险:营业利润/(税前利润+财务费用)[24]。

(2) 解释变量

依据DID模型设定,dui表示分组差异对企业杠杆风险的影响;dt表示时间变动对企业杠杆风险的影响;dui×dt是核心解释变量,β为本文关注的核心系数,反映了OFDI行为对企业杠杆风险的影响,β>0(β<0)说明企业OFDI对自身杠杆风险有正向(负向)的影响。

(3) 控制变量

本文控制变量选取如下:①净资产收益率(roe)。净资产收益率用企业税后利润/净资产表示。②净利润率(npr)。净利润率用净利润/总营业收入表示。③托宾Q值(tobinq)。托宾Q值用(流通股市值+非流通股账目价值+负债账目价值)/总资产表示,用来衡量公司的成长性。④营业 收入机会(oio)。营业收入机会用主营业务收入/总资产表示。⑤公司现金持有量(cash)。用现金持有量/总资产表示,反映公司财务战略和经营战略。⑥公司资本密集度(capital)。公司资本密集度用固定资产净额/企业员工数表示,取对数。⑦企业类型(soe)。企业类型为二分变量,国企取1,否则取0。

3. 数据来源与样本选择

对外直接投资数据来自于国泰安海外直接投资数据库与上市公司年报手工整理。本文选择2010—2018年A股上市公司对外直接投资数据,其他财务数据来自于CSMAR和WIND数据库。通过将OFDI数据和上市公司财务数据进行匹配,合并成一套完整的数据样本。同时对数据进行以下处理:①剔除子公司投资异常、重要财务指标数据不全和投资数据只有2018年一年以及连续经营小于等于两年的企业数据;②剔除投资地为中国香港、开曼群岛等避税天堂的数据;③剔除持股比例小于等于20%的数据;④剔除金融、ST类型企业;⑤对所有连续型变量在1%和99%水平上进行缩尾处理。

三、 实证结果分析

1. 描述性统计分析

本文将OFDI企业与非OFDI企业相关变量作了描述性对比,统计结果如表1所示。

表1 主要变量的描述性统计

OFDI企业财务杠杆系数均值略大于非OFDI企业,企业在样本期间内的财务杠杆系数差距明显,最小值与最大值相差较大,说明了大部分OFDI企业在对外直接投资过程中存在债务融资现象,企业负债“走出去”的现象明显,存在一定的财务杠杆风险。而OFDI企业经营杠杆系数均值略小于非OFDI企业,原因可能在于“走出去”企业自身综合实力较强,具有较高的应对风险能力,因此企业经营杠杆系数较低。从融资约束指数、研发投入、全要素生产率和多元化水平四个变量的均值可看出,OFDI企业都略高于非OFDI企业。以上均在一定程度上印证了前文的理论假设。

2. PSM结果分析

本文参照Rosenbaum等[25]提出的PSM方法,设定企业进行对外直接投资的概率为

P=Pr{OFDIit=1}=Φ{Zit-1}

(4)

PSM的基本思想是依据特定的匹配规则, 在样本中找到某个非OFDI企业, 使得该企业与OFDI企业个体特征的可观测变量尽可能地相似。 其中,Zit-1为匹配变量, 匹配变量既要影响公司OFDI选择又要影响被解释变量企业杠杆风险水平, 因此本文选定公司主营业务收入(mbi)、公司固定资产净额(nfa)、 公司负债总额(debt)、 公司资产规模(size)、 总资产收益率(roa)、 公司全要素生产率(tfp_lp)作为匹配变量, 基于倾向得分的分年度核匹配方法, 使用Logit估计倾向性得分, 并仅对共同取值范围内的个体进行匹配, 得到与实验组基于上述可观测个体特征相似的控制组。 从表2的匹配结果显示, 匹配前OFDI企业的匹配变量均值明显高于非OFDI企业, 符合样本“自选择效应”。 匹配后变量的t值和p值不能拒绝实验组和控制组无系统差异的原假设, 表明匹配结果符合实验组和控制组的可比性要求。

表2 平衡性检验:以2010年财务杠杆风险为例

3. 初始回归结果分析

表3显示了初始回归结果, 列(1)～列(3)的被解释变量反映财务杠杆风险, 列(4)～列(6)的被解释变量反映经营杠杆风险。 列(1)、列(4)没有加入控制变量, 列(2)、列(5)加入了控制变量但未加入行业固定效应, 列(3)、列(6)进一步加入了行业固定效应, 并控制了个体和年份固定效应, 本文在控制了年份固定效应后未报告时间虚拟变量, 后文同。 从结果可以看出, 列(1)～列(3)交互项dui×dt的系数为正, 说明企业对外直接投资加大了自身的财务杠杆风险水平, 列(3)在加入了控制变量以及行业固定效应基础上依然为正, 并在5%水平上显著, 说明结果具有稳健性; 列(4)～列(6)交互项dui×dt的系数为负, 说明企业OFDI降低了自身的经营杠杆风险水平, 列(6)在加入了控制变量以及行业固定效应基础上依然为负, 并在1%水平上显著, 说明结果具有稳健性。

表3 初始回归结果

四、 OFDI的杠杆风险传导机制

1. 中介效应模型设定

本文采用逐步法来检验中介效应机制的合理性,步骤如下:第一步,检验企业对外直接投资是否影响企业杠杆风险; 第二步,检验企业对外直接投资是否影响中介变量; 第三步,将交互项dui×dt和中介变量对企业杠杆风险进行回归,如果交互项dui×dt 和Mit估计系数显著或不显著,则说明OFDI对企业杠杆风险的作用来自或并未来自中介变量的影响。根据以上三步,设定模型如下:

其中,Mit为中介变量,分别代表融资约束指数(kz)、研发投入(rd)、全要素生产率(tfp_lp)和多元化水平(dyh_entro),其他变量设定和基准模型一样。①融资约束指数。构建融资约束指数kz[26], kz越大,则上市公司面临的融资约束程度越高,融资效率越低。②研发投入。用企业研发投入总额统一加1之后取自然对数表示。③全要素生产率。本文用LP法测算企业全要素生产率。④多元化水平。以收入熵指数S衡量企业多元化水平,S=∑piln(1/pi),pi表示第i个行业在总收入中的比重,指数越大则企业多元化水平越高[27]。

2. 中介效应结果分析

表4显示了企业财务杠杆风险的影响机制,列(1)～列(3)、列(4)～列(6)分别显示了式(5)～式(7)的回归结果。列(1)交互项dui×dt回归系数为0.069并通过5%的显著性检验,表明企业OFDI能够显著地加大自身财务杠杆风险;列(2)交互项dui×dt回归系数为0.197并通过了1%的显著性检验,说明OFDI增大了企业的融资约束,降低了企业的融资能力;列(3)交互项dui×dt的回归系数为0.061并通过10%的显著性检验,融资约束的回归系数为0.063并通过了1%的显著性检验,说明OFDI通过增大自身融资约束水平加大了企业财务杠杆风险,验证了假设H1。同理,列(5)说明OFDI增加了企业研发投入水平;列(6)交互项dui×dt的回归系数通过了5%的显著性检验,但是研发投入的回归系数不显著,说明OFDI不会通过增加研发投入影响企业财务杠杆风险,假设H2未得到验证。

表4 OFDI影响企业财务杠杆风险的机制分析

表5显示了企业经营杠杆风险的影响机制, 列(1)交互项dui×dt回归系数为-0.033并通过1%的显著性检验, 表明OFDI能够显著地降低企业的经营杠杆风险; 列(2)交互项dui×dt回归系数为0.173并通过了1%的显著性检验, 说明OFDI能够提高企业全要素生产率; 列(3)交互项dui×dt的回归系数为-0.020并通过1%的显著性检验, 全要素生产率的系数-0.071也通过了1%的显著性检验, 说明OFDI通过提高企业全要素生产率降低了企业经营杠杆风险, 验证了假设H3。 同理,列(5)说明OFDI提高了企业的多元化水平; 列(6)表明OFDI企业通过提高多元化水平可以降低自身经营杠杆风险,验证了假设H4。

表5 OFDI影响企业经营杠杆风险的机制分析

3. 稳健性检验

为保证实证结果的稳健性,本文采用三种方式对基准回归和中介效应进行稳健性检验。首先,在基础回归中依次增加了控制变量和行业、个体、年份固定效应,在前文已经列出。其次,改变被解释变量度量方式:将财务杠杆风险用总负债/总资产(lev)作为稳健性检验指标,将经营杠杆风险用净利润/(税前利润+财务费用)(o_lev2)作为稳健性检验指标。最后,改变前文PSM的匹配方式,采用近邻1∶2匹配。表6和表7结果发现无论是基准回归还是中介效应检验,关键系数符号并未发生显著变化,进一步验证了实证结果的稳健性。

表6 基准模型稳健性检验

表7 中介效应稳健性检验

五、 异质性分析

1. OFDI类型与企业杠杆风险

不同类型企业的经营理念、投资目的差别显著,因此显示出不同程度的杠杆风险。本文将企业OFDI分为三种类型:资源寻求型、商贸服务型和研究开发型(2)将投资企业经营范围描述中包含关键词石油、天然气、矿产、勘探等对外直接投资项目归为资源寻求型;含关键词销售、贸易、加工制造、工程等对外直接投资项目归为商贸服务型;含关键词研发、设计、技术、专利等对外直接投资项目归为研究开发型。。表8显示:对于财务杠杆风险而言,商贸服务型投资有典型的市场寻求动机导向,在进入东道国市场时存在“后来者劣势”,企业为扩大海外市场会采取降价促销、扩大广告宣传等措施,从而消耗企业大量资本存量,企业在内外融资需求扩大情况下财务杠杆风险会增大;而资源寻求型投资是保障国内资源供需平衡和国民经济健康运行的重要投资活动,开展此类投资的企业通常自身资金雄厚,同时,政府也会给予减税降费等相关支持政策;研究开发型投资的企业自主创新能力强,企业投入多产出也多,两者能有效循环互补,财务杠杆风险较低。对于经营杠杆风险而言,商贸服务型企业的短期投资效益和资金流转速度明显高于其他两类企业,加之该类型企业服务不同类型市场,能有效对冲企业经营风险。而资源寻求型企业多是国企,在东道国投资会被贴上“政治意图”的标签,研究开发型企业在发达国家也受到层层阻碍,加之近年来贸易保护主义抬头,众多企业不仅会受到严格审查还会在生产经营中颇受干扰,因此经营杠杆风险高于商贸服务型投资企业。

表8 不同投资类型的差异性检验

2. OFDI模式与企业杠杆风险

本文将企业OFDI进入模式分为绿地投资和跨国并购两类(3)将投资数据库进入模式中“投资设立”确定为绿地投资;“同一控制下合并”与“非同一控制下合并”确定为跨国并购;若同一企业包含以上多种情况,则以投资初始年份为起点比较两种模式总投资规模,选择较大的规模作为企业进入模式。。表9显示:绿地投资对企业财务杠杆风险和经营杠杆风险影响显著而跨国并购并不显著。一方面,绿地投资是跨国公司在东道国创建新企业的投资模式,企业大量的筹建工作在短期内需要充足的资金作为保障,为此会加大企业的财务杠杆风险;而跨国并购是强强联合的投资模式,企业不仅能够优势互补,而且容易得到东道国的优惠信贷支持,因此财务杠杆风险较低。另一方面,开展绿地投资的往往是实力强大的跨国公司,企业能控制自身经营风险并在各个项目中占据主动性,另外绿地投资相比于跨国并购能为东道国提供更多的就业机会,政治风险较小,也能得到税收优惠,企业还能利用自身管理、技术等优势扩大市场,因此更能有效地降低自身的经营杠杆风险。跨国并购面临的最大问题是并购后的企业整合,不同企业在企业文化、经营管理上存在巨大差距,因此短期内会存在较高的经营杠杆风险。

表9 不同进入模式的差异性检验

六、 结论与启示

本文以中国上市公司为样本,研究OFDI如何影响企业杠杆风险,具体结论有以下三个方面。①OFDI加大了企业财务杠杆风险而降低了企业经营杠杆风险。②企业融资约束提升了财务杠杆风险,而研发投入对企业财务杠杆风险的影响不明显。OFDI企业通过提升全要素生产率和多元化水平降低了企业经营杠杆风险。③异质性分析发现商贸服务型OFDI、绿地投资显著影响了企业杠杆风险。

基于研究结论,本文提出以下两点启示。 第一,作为OFDI的主体,在当前外部环境不确定性加大情况下, 企业应强化融资风险管控意识,加强对外部环境的评估,提高外部市场经营水平。 首先,在OFDI过程中,为解决资金需求,应尽力拓宽融资渠道,优先选择内源融资,在间接融资的基础上利用好直接融资方式,寻求股权投资、公募私募基金等多种渠道,从而避免过度杠杆化、债务化; 其次,充分利用东道国资源和区位优势,加强对东道国文化习俗、消费需求的了解,提供符合当地消费偏好的产品, 促进企业多元化经营和绩效提升; 最后,注重自身生产率水平的提高,通过“学习效应”“逆向技术溢出效应”, 结合外部市场规模优势降低自身经营杠杆风险。 第二,各级政府部门加强与东道国的友好交流合作,积极为企业搭建对外投资的桥梁, 管控外部环境不确定性风险, 为企业创建机会与条件, 从而降低企业的投资经营风险。 针对商贸服务型企业和绿地投资类企业融资难问题,适当放松对相关企业的融资限制,降低融资门槛与成本, 提供一定的财政补贴或税收减免等政策支持; 支持建立健全公共信息服务平台, 积极为企业提供东道国市场消费结构、文化习俗、经济状况等相关经营活动信息, 从而减少企业OFDI过程中由于信息不对称所导致的经营杠杆风险。