融资异质性对企业对外直接投资倾向的影响——基于中国工业企业数据的检验

邱立成　　刘奎宁

(1.南开大学，天津 300071；2.天津商业大学，天津 300071)



融资异质性对企业对外直接投资倾向的影响
——基于中国工业企业数据的检验

邱立成1，2刘奎宁1

(1.南开大学，天津 300071；2.天津商业大学，天津 300071)

摘要：基于中国工业企业2004—2007年数据，运用Probit模型实证分析融资能力异质性对企业对外直接投资倾向的影响。研究表明，内部融资能力、外部融资能力与企业对外直接投资倾向呈同向变动关系；内部融资能力、商业信用融资能力与私营企业对外直接投资倾向呈同向变动关系，而对国有企业和外资企业影响不显著；商业信用融资能力与非出口企业对外直接投资倾向呈同向变动关系，对出口企业影响不显著。这都表明，私营企业和非出口企业对外直接投资面临的融资约束问题较为严重。

关键词：融资能力异质性；对外直接投资倾向；不同所有制企业

一、引言及文献综述

作为发展中国家，中国不同类型企业普遍面临着较为严重的融资约束问题。根据世界银行的调查，中国是融资约束最为严峻的国家之一(Claessens et al.，2006)。同时，中国存在严重的融资歧视，不同性质的企业融资能力不尽相同。国有企业比私营企业更容易获取融资机会(黄鹏 等，2014)，信贷配给存在政治主从次序问题(Huang，2003；孙灵燕 等，2012)，私营企业很难获得融资支持；金融市场化水平较低，政府的干预降低了金融资源配置效率，金融资源更多流向对地方就业和产出具有重要影响的国有企业以及大企业，加剧了金融资源的不合理分配(李青原 等，2013)；此外还表现为企业间的“强制”商业信用以及信贷资源在企业间的二次分配(实质仍为商业信用融资)，以至于企业间的债务拖欠发挥了补充企业所用资金不足的作用(Djankov et al.,2009)。王彦超(2014)也强调，由于国有企业和国家重点扶持的行业，获取银行信贷较为容易，金融资源配置的不均衡，导致国有企业和国家重点扶持的行业扮演了商业信用二次分配的角色，成为金融市场上的“资金倒爷”。

企业融资能力存在差异会直接影响其对外直接投资倾向。企业对外直接投资需要付出比出口更高的固定成本(Helpman，2003)，这要求企业要有较强的融资能力。一般而言，即使预期对外直接投资能够获利，融资能力弱的企业也会受限于高额的固定资本投入而无法对外直接投资。企业使用的资金按来源可划分为自身经营产生的现金流、商业信用融资和银行借贷(Myers，1984)。中国金融机构倾向于对国有企业和大企业融资，使其具有外部融资优势；外资企业在技术或管理上拥有一定的优势，同时还受其国内母公司的资金支持，因而融资约束相对较轻；而私营企业受到融资歧视，外部融资能力不强，存在明显的融资约束。

当然，对外直接投资企业的融资能力还取决于其是否从事出口。首先，很多中国企业都是经由出口循序渐进地过渡到对外直接投资，企业作为出口商能够获取出口信贷的支持，而非出口企业则无法获得出口信贷支持(Chaney，2013)；其次，出口还有助于使企业享受到市场多元化以及市场规模扩大带来的好处，避免因单个市场波动导致的销售额波动(Bridges et al.,2008；Manole et al.,2010)，获取更为稳健的甚至是扩大的现金流；再者，出口会通过“干中学”、逆向技术溢出和竞争效应等提升企业的技术水平和市场竞争力，增强企业融资能力，缓解融资约束问题。因此，我们有必要对出口与非出口企业对外直接投资融资约束进行研究，以了解其融资约束因素的差异。

目前，仅有少量文献研究融资约束对企业对外直接投资倾向的影响。Buch et al.(2010)通过研究融资约束对德国企业对外直接投资进入的影响，结果发现：企业规模显著提高了企业对外直接投资倾向；企业的现金流越充裕对外直接投资倾向越高；较高债务比率显著降低了企业对外直接投资倾向，企业资产中固定资产份额越高对外直接投资倾向越低。而在后续研究中，通过考察融资约束对企业对外直接投资倾向的影响，得出的结论与原先的有所差异，主要表现在：企业规模的影响变为负向且不显著；固定资产份额仍为负向影响，但是不显著；债务比率的影响则与原先结论相一致(Buch et al.，2014)。利用法国1998—2005年制造业企业的数据，Stiebale et al.(2008)证明了融资约束对企业对外直接投资的影响。运用2003—2012年中国省际面板数据，姜亚鹏等(2014)实证分析了中国国企主导对外直接投资的成因，发现金融抑制下的信贷配给是造成国有企业对外直接投资重要诱因之一。也有研究从企业微观层面考察融资约束对企业对外直接投资的影响，如田巍等(2012)、葛顺奇等(2013)。

从目前研究来看，对于中国融资约束如何影响企业对外直接投资的问题，虽然已有文献从微观层面上给出了解释，但还存在如下问题：如田巍等(2012)以及严兵等(2014)分别以浙江省和江苏省的微观企业作为研究样本，而浙江和江苏作为中国经济最为发达的省份，对我国企业对外直接投资的研究缺少代表性；葛顺奇等(2013)所选取的研究样本覆盖时间太短，导致实证分析无法控制内生性问题。更为突出的问题是，已有研究更加关注生产率的异质性，对融资异质性关注不够。

基于此，本文利用中国工业企业2004—2007年的微观数据，对融资约束如何影响企业对外直接投资倾向进行系统的实证分析。同时借鉴融资约束对出口的扩展边际影响的学术成果*融资约束问题是对外贸易和直接投资的重要研究领域。目前，对融资约束对企业对外贸易的影响研究已较为充分，而融资约束对企业对外直接投资的影响的研究较少。新新贸易理论将贸易和对外直接投资置于企业异质性的理论分析框架下(Helpman，2003)，而Chaney(2013)将融资约束因素加入异质性理论的分析框架，构建出分析对外贸易和投资的决定因素的统一框架。Buch et al.(2010)的研究是将出口扩展边际与对外直接投资置于相同框架之下。从理论分析框架的统一性来看，可以借鉴既有研究融资约束对出口扩展边际影响的方法分析融资约束对企业对外直接投资的影响。，对融资约束类型(外部融资约束、内部融资约束以及商业信用约束)和企业类型(国有企业、私营企业和外资企业)进行区分，并对省份差异、年份差异、以及行业差异构建虚拟变量予以控制(Greenaway et al.,2007;Minetti et al.,2011;孙灵燕 等,2012;阳佳余，2012)。

二、模型介绍、数据来源及指标构建

(一)样本说明

本文数据来自于中国工业企业数据库*该数据库的统计范围涵盖中国大陆地区年销售额500万元人民币以上的大中型制造企业以及全部的国有工业企业，共39个二分位行业。主要包含国有控股情况、企业登记注册类型、工业增加值、产品销售收入、销项税、进项税、企业所得税、年均固定资产余额、中间投入、长期负债、总资产以及年均就业人数、行业以及企业所属地区等项目。，选取2004—2007年的数据作为研究样本，而企业对外直接投资信息来自商务部网站公布的境外投资企业(机构)名录*该名录包含对外直接投资的目的国(地)、境内投资主体、境外投资企业(机构)、企业所在省市、经营范围以及核准日期等。。

在对数据进行处理的过程中，首先，剔除利息支出为负、企业代码不唯一、雇员人数少于20人的企业；其次，参照Cai et al.(2009)及Feenstra et al.(2011)以及蒋冠宏等(2013)的做法，对流动资产超过固定资产、总固定资产超过总资产、固定资产净值超过总资产、总资产小于流动资产的样本予以剔除；再次，剔除企业名称、省市自治区、成立时间无效、行业代码项下存在明显错误的样本。经过上述筛选后，最终获得的研究样本中共有1659家企业，合计47556条国有企业的观测值。

(二)模型建立

基于企业异质性理论框架，建立考察融资能力异质性对于企业对外直接投资倾向影响的实证模型。其中，内部融资能力、商业信用融资能力和外部融资能力为解释变量，生产率、出口强度、库存以及企业年龄因素为控制变量。本文基于Buch et al.(2010，2014)建立计量模型：

Pr(OFDIi=1)=β0+β1ln(cashit)+β2creditit+β3ln(size)it+β4ln(ppit)+β5exportit+

β6ln(stockit)+β7ageit+β8areait+β9industryit+β10yearit+εit

其中：OFDI为企业是否对外直接投资的二值被解释变量；ln(cash)是企业现金流的对数，表示企业的内部融资能力；credit表示商业信用融资能力(Buch et al.,2010，2014)；ln(pp)是企业生产效率的对数形式；export表示企业出口强度；ln(size)是企业规模变量对数形式；lnstock是企业产成品库存的对数；age表示企业年龄；area是省份虚拟变量，包含31个省份虚拟变量；year表示年份虚拟变量，包含4个虚拟变量；industry表示行业虚拟变量，包含39个虚拟变量；ε用以控制不可观测变量的影响。

(三)指标说明及其构建

本文的被解释变量为企业是否对外直接投资的二值变量。主要解释变量借鉴阳佳余(2012)的做法，采用内部融资能力、商业信用融资能力以及外部融资能力三个指标。控制变量包括企业的生产效率、出口强度、库存以及企业年龄，以下是对各个指标的介绍。

企业是否OFDI是二值变量：由于同一家企业在一年内可能对多个国家或对同一国家进行多项投资，本文忽略了这些差异，按照如下原则构造：如果企业当年对外直接投资或处于对外直接投资的存续期则取值为1，否则为0。

内部融资能力指标(ln(cash))：本文采用现金流指标来衡量融资能力，该指标值越大说明企业内部融资能力越强，受到的内部融资约束越弱。企业现金流指标的构造方法为：产品销售收入扣除中间投入，再减去增值税以及产品销售税金及附加即得到净现金流，然后取对数，记为ln(cash)。

商业信用融资能力指标：金碚(2006)指出，企业拖欠债务或货款的行为，实际上相当于强制获取信用，这增加了“赖账”企业的可用资金，对缓解融资约束具有一定作用。本文借鉴Peterson et al.(1994)的方法*应付账款与销售收入的比值是企业商业信用融资能力大小的度量，比值越大商业信用融资能力越强。阳佳余(2012)认为应收账款与销售收入之比可能也是越高越好，如果两者相减，就有可能导致对企业的商业信用融资能力衡量偏误较大。企业应收账款比率较高，表明供应渠道的占款较多，可能意味着企业市场势力较弱，企业的资产周转速度可能降低，可能加重企业受到的商业信用融资约束。从而应收账款与销售收入的比值可能是一个不太适合的衡量指标。故而本文不使用应付账款与应收账款的差值与销售收入的比值来衡量商业信用融资能力。，采用企业应付账款与销售收入的比值来表示企业的商业信用融资能力，记为credit。

外部融资能力指标(size)：企业的外部融资能力体现为企业从银行获取贷款的能力，企业获取银行信贷的能力越强，对外直接投资的能力越强。目前常用的外部融资能力衡量指标有企业规模size(资产规模或企业就业规模)、利息支出(Feenstra et al.,2011)、有形资产占所有资产比重、资产债务比率等。本文选取企业就业规模的对数作为外部融资约束指标，企业规模越大，外部融资约束越小，记为size。

生产效率指标：新新贸易理论认为，高生产效率的企业才能够开展对外直接投资(Helpman et al.,2003)。生产率指标主要有全要素生产率和人均产出两种，本文借鉴葛顺奇等(2013)的处理方法，采用人均产出来表示企业生产率，具体构建方法为：工业产出与年均就业人数相除，然后取对数记为ln(pp)。

出口强度：用出口交货值与销售额的比值来表示，记为export。

企业库存：产能过剩是中国经济在较长时期内的重要现象，产能过剩的一个表现就是非合意库存上升。企业面临的库存压力越大，其对外寻求市场，开拓销售渠道的动机越明显(徐清，2014)。本文采用产成品库存的对数表示企业库存，记为ln(stock)。

企业年龄age：黄玖立(2012)指出，企业年龄存在着两种效应：其一，年龄越久，表明企业竞争力越强，是生产效率高的标志；其二，企业成立时间越久，在经营上就可能越保守，销售渠道固定，开拓新市场的意愿不强。企业年龄的具体构造方法为：统计数据对应的年份减去企业成立年份，记为age。

工业总产值、产品销售收入、增值税、产品销售税及附加、管理费用、工业交货值以及中间投入运用工业生产者出厂价格指数调整为2004年价格，而固定资产用固定资产投资价格指数调整为2004年价格。各变量的统计描述如表1所示。

表1　主要变量的描述性统计

三、实证分析

表2　主要变量的相关性分析

注：关于生产效率指标，采用Levinsohn-Petrin方法计算全要素生产率，但是该方法计算的生产效率与size的相关性超过了0.8，因而转而采用人均产出ln(pp)代理生产效率。根据经验法则，如果最大方差膨胀因子VIF=MAX{VIF1,VIF2,……VIFn}≤10，则不存在系统多重共线性。

解释变量的相关性分析结果见表2。从中可见，size与ln(cash)的相关性为0.6465，在0.7的临界值以内。其他变量的相关性系数都比较小，处于可接受的范围，说明变量间的多重共线性问题并不严重。为了保证结果的可靠性，进一步考察各变量的方差膨胀因子(VIF)，结果显示，VIF值区间为[1.03，3.27]，均值为1.91，均处在经验法则的允许范围之内，这说明多重共线性的影响是可控的。

(一)全样本检验

本文的所有回归均采用稳健标准误差来获取z值，这样极大地减轻了异方差问题的干扰，提高了结论的可靠性。全样本检验结果见表3，其中第一列为内部融资能力指标、商业信用融资能力指标和外部融资能力指标的估计结果，前2列没有控制地区、行业及年份虚拟变量，从第3列开始，将上述因素予以控制。从拟R2来看，随着各变量的逐渐加入以及所有制、地区、行业以及年份虚拟变量的影响得到控制，模型的显著性得到提升，表明模型设定是合理的。接下来对估计结果进行分析。

内部融资能力指标ln(cash)的回归系数为正，且在1%的水平上显著，表明内部融资能力对企业对外直接投资的重要性，企业经营产生的现金流是投资资金的重要来源，现金流充裕的企业内部融资能力更强，更有可能对外直接投资。这与Buch et al.(2010，2014)的结论基本一致。值得注意的是，第2列ln(cash)的系数为负，但是随着地区、行业和年份虚拟变量的加入，ln(cash)的系数变为正值。

外部融资能力指标size的系数显著为正，表明外部融资能力对企业对外直接投资倾向具有显著影响，外部融资能力越强的企业在对外直接投资过程中从银行借贷的能力越强，对外直接投资倾向也越高。

表3　初始估计结果

注：***、**和*分别表示0.01、0.05和0.10置信水平下显著；括号内为z值。下同。

从商业信用融资能力指标credit来看，回归系数为负，估计系数的显著性并不稳定，这说明商业信用融资能力对样本整体影响不明，有待进一步细分样本进行分析。

其他控制变量。生产效率ln(pp)的系数为正，且在1%的水平上显著，说明生产效率高的企业具有更高的对外直接投资倾向；出口强度export的系数显著为正，表明出口强度越高的企业对外直接投资的倾向越大，与葛顺奇等(2013)的研究结论一致；企业库存ln(stock)的系数为正，且在1%水平上显著，表明库存的增加，提高了企业的对外直接投资倾向；企业年龄age的系数为正，表明企业成立时间越久对外直接投资的倾向越高。

表4　分所有制的检验

(二)分样本检验

首先，按照企业所有制类型进行检验。全样本包含了国有企业、私营企业以及外资企业(包含港澳台企业在内)，将不同所有制类型的企业分别进行检验，结果见表4。从主要解释变量来看：首先，内部融资约束的影响对三种资本类型的企业具有较大差异。私营企业内部融资约束指标系数显著为正，而外资和国有企业指标系数不显著，这表明私营企业对外直接投资倾向与其内部融资能力呈正向变动关系。其次，从商业信用融资能力指标的系数及其显著性来看，私营企业的回归系数显著为正，其它类型系数皆为负且不显著，说明私营企业商业信用融资能力与对外直接投资倾向呈正向变动关系。最后，对于三种所有制企业而言，外部融资约束指标的系数都显著为正，表明外部融资能力越强的企业对外直接投资倾向越高。

为什么会出现这种差异呢？从表1可知，国有企业和外资企业的平均规模是私营企业的2.872倍和1.744倍，说明国有企业和外资企业比私营企业外部融资能力强。私营企业存在显著的内部融资约束和商业信用融资约束，其他两种类型企业的商业信用约束和内部融资约束对企业对外直接投资倾向影响不显著。王彦超(2014)指出，国有企业利用自身从银行贷款的便利，向存在融资约束的企业进行资金资源二次分配，这一定程度上解释了国有企业不受商业信用融资约束的问题。外资企业具有较强的技术和管理优势，市场竞争力较强，内部现金流较为充裕(见表1)，与私营企业相比商业信用融资能力也具有明显优势，这就解释了外资企业受到的内部融资约束和商业信用融资约束较小的现象。

控制变量回归结果的说明。国有企业的生产效率指标的回归系数为正但不显著，表明国有企业的生产效率对对外直接投资倾向的影响不显著。余下的控制变量export、ln(stock)和age的系数及显著性与初始估计结果无逆转性变化。

表5　非出口企业和出口企业的检验

其次，按照企业是否经由出口对外直接投资构造分样本检验。Helpman et al.(2004)指出，对外直接投资比出口的固定成本要高；林毅夫(2002)认为，中国企业对外出口在一定程度上遵循了比较优势的原则，而遵循比较优势的学习成本比违背比较优势的成本要小。本文将样本划分为出口企业对外直接投资以及非出口企业对外直接投资两个子样本以检验其差异。由于子样本中都包含国有企业、私营企业和外资企业，此处将所有制差异的影响以虚拟变量的形式加以控制。

从回归结果来看(表5)，非出口企业与出口企业的差异在于非出口企业的商业信用融资能力credit的系数显著为正，而出口企业的商业信用融资能力的系数为负且不显著，表明企业是否采取循序渐进的方式对外直接投资对企业融资需求有影响，非出口企业对外直接投资面临的融资约束要高于出口企业，需要借助商业信用融资来降低固定成本。企业不经过出口对外直接投资，而又倚重商业信用融资，反映了企业通过银行等渠道获取融资力度不够。企业经由出口然后对外直接投资，商业信用融资能力的影响不显著，说明遵循比较优势的原则，先出口然后开展对外直接投资面临的融资约束确实要小一些。

表6　内生性分析

(三)稳健性检验

回归结果的稳健性，取决于解释变量和被解释变量间是否存在内生性，以及关键变量回归结果是否随变量的不同而不同。内生性问题是解释变量和被解释变量之间存在双向因果关系，如果不解决该问题，可能导致结论有偏的。本文被解释变量与生产效率之间可能存在如下的关系：(1)内生性问题(蒋冠宏 等，2013；严兵 等，2014)。生产效率对企业OFDI具有“自选择效应(self-select effect)”，OFDI的逆向技术溢出又进一步促进企业生产效率提高。葛顺奇等(2013)验证了出口对OFDI的促进作用，蒋冠宏等(2014)验证了对外直接投资对出口的促进效应。(2)因果关系。融资约束小的企业具有较高的对外直接投资倾向，而OFDI类企业往往具有较强融资能力。本文将age以外的其他变量均滞后一期回归，结果见表6，各解释变量的回归系数符号及其显著性与前文的回归结果基本一致，说明内生性问题不影响本文的结论。值得注意的是，随着省份固定效应、行业固定效应以及年份固定效应的加入，第7列与第8列主解释变量ln(cash)从负显著转变为正显著，与表3的情形完全一致，表明本文解释的合理性。

表7　稳健性检验

接下来按照已有文献中的常用做法，采取替换关键解释变量进行回归的方式来验证主要解释变量的稳健性。此处采用利息支出的对数作为替代变量，外部融资能力较强的企业能获取更多的贷款，并因而付出更多的利息。利息支出用字母lx表示，并对数化处理为ln(lx)。本文借鉴Feenstra et al.(2011)的做法，企业的利息支出代表企业的外部融资能力，企业支付的利息越多，表明企业的外部融资越多，外部融资能力越强，稳健性回归检验见表7。从表7的结果来看，各主要解释变量的系数符号及其显著性都与前文保持一致，说明结论是稳健的，兹不再详述。

四、结论与政策含义

研究结果表明，企业融资异质性对企业对外直接投资产生了重要影响，然而这种影响因所有制和企业是否跨越式国际化(即不出口而直接开展对外直接投资)而异：首先，私营企业的内部融资能力和商业信用融资能力与对外直接投资倾向呈正向变动关系，而国有企业和外资企业则不显著。所有类型企业外部融资能力都与对外直接投资倾向呈显著正相关关系，但是国有企业和外资企业(本文所采用的外部融资能力指标显示)外部融资能力要远高于私营企业。其次，出口企业对外直接投资对企业的融资约束要低一些。商业信用融资能力对出口企业对外直接投资倾向影响不显著，但对非出口企业对外直接投资却有显著的促进作用，表明非出口企业对外直接投资的融资约束比出口企业严重。

本研究的政策启示在于，应进一步改善中国企业的融资环境，具体而言：一是大力推进金融市场市场化，改变对私营企业的融资歧视社会环境，实现对不同所有制企业外部融资的公平对待；二是引导企业间借贷的规范和健康发展，鼓励和引导不同类型的企业采取符合自身情况的国际化方式，拓宽企业融资渠道。

参考文献：

葛顺奇,罗伟. 2013. 中国制造业企业对外直接投资和母公司竞争优势[J]. 管理世界(6):28-42.

黄鹏,张宇. 2014. 融资歧视与中国企业的技术创新：基于微观企业数据的Probit检验[J]. 现代财经(天津财经大学学报)(8):44-55.

蒋冠宏,蒋殿春，蒋昕桐. 2013. 我国技术研发型外向FDI的“生产率效应”：来自工业企业的数据[J]. 管理世界(9):44-54.

姜亚鹏,姜玉梅,王飞. 2014. 国有企业主导中国对外直接投资的成因分析[J]. 财经科学(7):92-101.

金碚. 2006. 债务支付拖欠对当前经济及企业行为的影响[J]. 经济研究(5):13-19.

林毅夫. 2002. 发展战略、自生能力和经济收敛[J]. 经济学(季刊)(2):269-300.

李青原,李江冰，江春，等. 2013. 金融发展与地区实体经济资本配置效:来自升级工业行业数据的证据[J]. 经济学(季刊)(2):527-548.

孙灵燕,李荣林. 2012. 融资约束限制中国企业出口参与吗[J]. 经济学(季刊)(1):231-252.

田巍,余淼杰. 2012. 企业生产率和企业“走出去”对外直接投资：基于企业层面数据的实证研究[J]. 经济学(季刊)(2):383-408.

王彦超. 2014. 金融抑制与商业信用二次配置功能[J]. 经济研究(6):86-99.

徐清. 2014. 金融发展、生产率与中国企业对外直接投资[D]. 天津：南开大学.

严兵,张禹，韩剑. 2014. 企业异质性与对外直接投资：基于江苏省企业的检验[J]. 南开经济研究(4):50-63.

阳佳余. 2012. 融资约束与企业出口行为:基于工业企业数据的经验研究[J]. 经济学(季刊)(4):1503-1524.

BRIDGES S, GUARRIGLIA A. 2006. Financial constraints，global engagement，and firm survival in the United Kingdom：evidence from micro data [J]. Scottish Journal of Political Economy, 55(4):444-464.

BUCH C M, KESTERNICH I, LIPPONER A, et al. 2010. Exports versus FDI revisited: does finance matter [J]. Munich Reprints in Economics, CEPR Discussion Paper, No.DP7839.

BUCH C M, KESTERNICH I, LIPPONER A, et al. 2014. Financial constraints and foreign direct investment: firm-level evidence [J]. Review of World Economics, 150(2)：393-420.

CAI H, LIU Q. 2009. Competition and corporate tax avoidance: evidence from chinese industrial firms [J]. The Economic Journal,119(537):764-795.

CHANEY T.2013. Liquidity constrained exporters [J]. NBER Working Paper, No.19170.

CLAESSENS S, TZIOUMIS K. 2006. Measuring firms' access to finance [R]. Mimeo,World Bank.

DJANKOV S,RAMALHO R. 2009. Employment laws in developing countries [J]. Journal of Comparative Economics, 37(1):3-13.

FEENSTRA R C, LI Z, YU M. 2011. Exports and credit constrains under incomplete information: theory and evidence from china [J]. Review of Economics and Statistics,96(4):729-744.

GREENAWAY D, GUARIGLIA A, KNELLER R. 2007. Financial factors and exporting decisions [J]. Journal of International Economics,73(2):377-395.

HELPMAN E, MELITZ M J, YEAPLE S R. 2003. Export versus FDI [J]. NBER Working Paper,No.9439.

HUANG Y. 2003. Selling china:foreign direct investment during the reform era [M]. Cambridge:Cambridge University Press.

MANOLE V, SPATAREANU M. 2010. Exporting, capital investment and financial constraints [J]. Review of World Economics ,146(1):23-37.

MINETTI R, ZHU S C. 2011. Credit constraints and firm export: microeconomic evidence from Iitaly [J]. Journal of International Economics, 83(2):109-125.

MYERS S, MAJLUF N S. 1983. Corporate financing and investment decisions when firms have information that investors do not have [J]. Journal of Financial Economics,13(2):187-221.

PETERSON M A,RAJAN R G. 1994. The benefits of lending relationships:evidence from small business data [J]. Journal of Finance，49(1)：3-37.

STIEBATE J. 2008. Do financial constraints matter for foreign market entry? a firm-level examination [J]. World Economy, 34(1):123-153.

(责任编辑张坤)

Effect of Financial Heterogeneity on Propensity of Firm′s OFDI:Test Based on Chinese Industrial Enterprises

QIU LiCheng1,2LIU KuiNing1

(1.Nankai University， Tianjin 300071; 2.Tianjin Commercial University, Tianjin 300071 )

Abstract:Probit model is used in the paper to analyze the effect of financing ability heterogeneity on the propensity of firm′s OFDI based on firm-level panel data from 2004 to 2007. The result shows that internal financial ability and external financial ability change to the same direction with the propensity of OFDI, the ability of the internal financial ability and the commercial financial ability move to the same direction with the private firms′ propensity of OFDI, but the effect on state owned enterprises and foreign owned firms is not significant. The ability of the commercial financial ability changes to the same direction with the non-exporters propensity of OFDI, but its effect on exporters is insignificant. This paper suggests that private firms and non-exporting firms face stronger financial constraints of OFDI.

Keywords:financing ability heterogeneity; propensity of OFDI; enterprises of different ownership

收稿日期：2015-07-16

作者简介：邱立成(1962--)，男，河北秦皇岛人，天津商业大学教授，南开大学跨国公司研究中心研究员，博士生导师。

基金项目：教育部人文社会科学重点研究基地重大项目“新时期中国企业跨国经营战略与绩效研究”(13JJD790016)；教育部人文社科重点研究基地重大项目“对外直接投资支持体系：国际比较研究”(12JJD790035)。

中图分类号：F812.7

文献标识码：A

文章编号：1001-6260(2016)03-0047-08

刘奎宁(1983--)，男，湖北襄阳人，南开大学国际经济研究所博士生。