中国服务企业对外直接投资区位选择——基于企业异质性与东道国异质性的实证检验开题报告

 2022-01-17 10:01

全文总字数:9945字

1. 研究目的与意义、国内外研究现状(文献综述)

(一)本课题的意义

近几年的《世界投资报告》显示,对外直接投资正在从制造业转向服务业。1970 年服务业外商直接投资占全球外商直接投资存量的1/4,1990 年该份额接近1/2,而在2010年已超过2/3(联合国贸易和发展组织,2012)。服务业外商直接投资、服务贸易份额的快速增长以及服务业相关科技的巨大变化,正在迫使国际机构重新考虑服务业在全球经济中的地位。

与此同时,在改革开放的30多年里,中国外向型经济也有了长足的发展。其中中国的对外直接投资(ofdi)增长迅速,2015年中国对外投资存量首超万亿美元,2016年ofdi流量达到近2000亿美元。中国服务企业ofdi流量与存量不断增长,已成为中国对外投资中新的增长点。2014年流向服务业的对外投资存量和流量分别占中国对外直接投资总体存量和流量的75%和73.4%。中国服务企业已经在世界180多个国家进行对外投资活动。

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2. 研究的基本内容和问题

(一)研究目标

鉴于中国服务业的对外直接投资如火如荼的现状和良好的发展前景,为了能够更好地了解中国服务企业对外投资的内在机制,本课题打算研究中国服务企业进入国际市场投资、进行区位选择的问题,力求通过构建一个包含了中国服务业企业 ofdi 的企业层面数据集,对中国企业对外投资区位选择进行全方位的实证检验,发现影响中国服务企业对外直接投资区位选择的关键因素,并且研究东道国特征对企业对外直接投资区位决策的影响是否会根据企业性质的差异而表现出明显的差别。

(二)研究内容

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3. 研究的方法与方案

(一)研究方法

1.描述性分析

对进行对外直接投资的中国服务企业的东道国的市场状况和投资环境的相关因素进行频数分布分析,以表格展示其频数,百分比,均值,标准差,进行初步分析。

2.计量经济模型分析

(1)变量选取

主要包括市场规模、创建企业成本(自然资源、劳动力成本、市场进入成本)、与中国的距离(地理距离、文化距离)、税率水平、制度环境这五类因素。

市场规模由于本国市场趋于饱和或者企业国际化战略需要等原因,很多企业希望到海外开拓新的市场。而且,市场规模越大越容易使企业实现规模经济,从而降低在国外生产的边际成本。另外,随着中国成为世界第一大货物贸易出口国,中国企业的出口受到越来越多国家的贸易限制,而通过到目的国进行直接投资可以有效地避开贸易壁垒,直接就地获取东道国市场。因此,从理论上说东道国市场规模变量对企业到该国进行投资的概率具有正向影响。

创建企业成本首先,中国的人均资源占有率非常低,借助外部资源实现快速发展是中国的一项重要战略。因此,东道国自然资源对于中国企业开展对外投资具有较大的吸引力,特别是国有企业由于得到政府的强力支持,敢于在高风险的资源富集国家和地区进行直接投资。据此,自然资源变量对企业到该国进行投资的概率具有正向影响。其次,在国内劳动力成本不断提升的背景下,一部分企业开始到欠发达国家寻找替代,将其生产向东南亚等地区转移。当然,鉴于中国巨大的版图和东、中、西部发展的较大差距,劳动力成本上升在一些地区表现得并不明显。Buckley 等( 2007) 认为,以降低劳动力要素成本为动机的对外投资在中国并不普遍。但不可否认,未来具有这种投资动机的对外投资企业数量会越来越多。因此,东道国劳动力要素成本与中国企业对其进行直接投资的概率成反比。最后,市场进入成本是指企业到东道国进行直接投资时需要付出的进入沉没成本。企业在东道国建立时的程序越繁琐、费用越高昂,则企业进入该国市场的意愿就越低。因此,东道国市场进入成本的增加会降低企业到该国投资的概率。

距离与中国的距离一般可以分为地理距离和文化距离两方面来度量。从地理距离的影响来看,可以分为两个方面: 第一,两国距离越远,则企业进行直接投资各项工作的成本越高,不管是信息传递还是协调管理,这会降低企业对其开展直接投资的概率; 第二,两国距离越远,则企业采用出口方式进入东道国市场的运输成本越高,这会降低企业出口的积极性。企业不能采用出口方式进入重点目标市场,就只能考虑以直接投资的方式进入,这就会提高企业对重点目标市场进行直接投资的概率。因此,地理距离的总体作用方向是模糊的。而文化距离会通过影响中国企业在东道国的信息传递、沟通协调、谈判合作等活动进而影响其投资经营成本。在文化距离较大时,中国企业可能无法在短时间内适应东道国的传统风俗、价值观念等,自身的企业文化和经营理念也可能不容易被东道国员工和合作伙伴所接受。因此,东道国与中国之间的文化距离越小,中国企业对其进行直接投资的概率越高。

税率水平一国税率水平是决定企业在该国生产经营成本的重要因素。如果东道国税率较高,税种繁多,则企业负担的总体税负成本较高,相应地,企业利润就会减少,不利于吸引企业来东道国进行投资。因此,一般来说,东道国税率水平对企业对其投资的概率成反比。

制度环境一国制度环境涉及多方面的内容,其中最重要的有两个方面: 一是法律的完善和执行程度,二是政府的管理体制水平。一般来说,一国的政治越稳定、法律越完善、政府的管理水平越高,对微观经济活动的干预和制约就越少、企业的经营环境就越理想,从而有效降低投资活动的交易成本和不确定性,企业就越愿意到该国进行投资。因此,制度环境越好的国家,中国企业对其进行直接投资的概率越高。

变量类型

变量名称

变量标识

预期符号

说明

被解释变量

对某东道国直接投资的年度存量

ofdi

东道国特征变量

市场规模

gdp

国内生产总值

自然资源

resource

矿石金属产品出口额/出口总额

劳动力成本

laborcost

-

月平均工资

市场进入成本

entrycost

-

进入程序成本/人均国民收入

地理距离

distance

-

两国首都之间的距离

文化距离

culture

-

Hofstede 文化维度的 KSI 指数

税率水平

tax

-

企业总税负占商业利润的比重

制度环境

system

全球治理指数( 6 项指标均值)

(2)数据来源

异质性企业贸易理论主要研究微观企业主体的行为选择,用行业数据进行验证可能会存在一定问题,所以本研究打算利用全球大型服务业跨国公司的数据来做企业层面的实证检验。

首先利用中华人民共和国商务部公布的《境外投资企业(机构)名录》,选取约200家公司总部和海外分支都属于服务业的跨国服务企业,并查阅wind数据库公司年度财务报表收集样本跨国公司海外分支的区位信息。由于只选取连续两年其年度财务报表均可获得的企业,所以上市公司将会在该样本中占有主导地位。其次,利用世界银行数据库CEPII数据库和国际劳工组织等信息来源收集东道国特征变量的数据。

(3)模型建立

本研究依据对外投资相关理论及文献,采用多元线性回归方法分析影响中国服务型企业对外直接投资区位选择的因素,选择中国服务企业OFDI的存量值作为被解释变量,并选取八个解释变量作为影响因素。模型设定如下:

其中下标it中i表示东道国i,t表示投资年份t,表示i国的个体效应,表示时间效应,为回归残差。

3. 对比分析

将所有样本企业进行分组估计,将总体样本按照企业性质的差异划分成国有企业和私营企业、劳动密集型企业和资本密集型企业进行分组估计,研究企业东道国特征对企业对外直接投资区位决策的影响是否会根据企业性质的差异而表现出明显的差别。

(二)技术路线

(三)可行性分析

1.课题研究方案思路清晰,设计合理,研究使用的方法科学、可行,研究者对研究涉及的理论和研究方法都有深入的了解且能够熟练地运用;

2.相关理论成熟,有大量文献可以参考;

3.本课题研究对象明确,数据来源充沛。可以利用中华人民共和国商务部公布的《境外投资企业(机构)名录》选取合适的服务企业作为研究对象并收集被选取的研究对象的海外分支的区位信息,可以查阅公司年度财务报表收集企业的数据,并且可以利用世界银行数据库、CEPII数据库和国际劳工组织等信息来源收集东道国特征变量的数据;

4.课题与当前社会发展的实践紧密结合,研究提出的相关政策建议具有明确的针对性。

4. 研究创新点

首先,目前对企业对外直接投资决定因素的研究仍然集中于制造业 ofdi,由于服务产品的特殊性,关于企业异质性对对外直接投资的影响在服务领域的实证研究较少,这些文献要么忽略了服务业 ofdi,要么将其作为制造业 ofdi的一部分加以考虑。有限的一些研究服务业 ofdi 的文献多从国别角度出发,尤其是针对发达地区的研究,或者只是针对单一的服务业部门,例如广告、保险、银行、法律服务及配送服务等部门。对于中国的研究更是寥寥无几,本研究对该方向的研究进行了一定程度上的丰富。

另外,国家层面汇总数据的使用使研究无法区分投资主体之间的差异且存在投资最终目的地的错误记录,基于调查结果的研究并不总可靠,因为对外投资企业的真实情况可能被隐瞒,基于案例进行的研究结果缺乏一般化。本研究采用较新的企业层面数据克服了以往研究的限制,能够更全面的调查影响服务企业对外直接投资区位选择的因素,减

少了研究样本的局限性。

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5. 研究计划与进展

时间

研究计划与预期进展

2019年1月——2019年2月

课题选择与准备,对课题中所需的研究方法及模型进行构建以确定研究中所需收集与记录的数据与资料,确保收集的数据与资料的完整性,可用性。

2019年2月

文献收集整理

2018年3月

数据收集研究,利用中华人民共和国商务部公布的《境外投资企业(机构)名录》,查阅公司年度财务报表收集样本跨国公司海外分支的区位信息,并详细记录。

2018年3月

整理数据,并进行计量分析。

2019年4月

完善模型,分析得出结论并提出合理化建议,进行论文写作。

2019年4月——2018年5月

准备结题工作,根据建议进行论文修改,并申请结题鉴定。

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