企业OFDI动机与创新模式选择

胡鑫伟 董楠楠

文章编号：1008-7133（2022）02-0027-13

摘 要： 新冠肺炎疫情影响广泛深远，逆全球化思潮暗流涌动。全球产业链供应链面临重塑，科技创新成为国际战略博弈的主要战场。一国制造企业技术创新模式往往对科技制高点的竞争能力有重要影响。本文将不同动机的对外直接投资引入企业创新模式选择模型中，利用对外直接投资名录、工业企业数据和专利数据，研究了对外直接投资动机对企业创新模式选择的影响。结果发现：在对外直接投资企业中，资源寻求型无法对企业创新模式选择产生影响;商贸服务型企业会增加渐进式创新;当地生产型企业和技术寻求型企业会减少渐进式创新而增加激进式创新模式。

关 键 词： 对外直接投资动机;激进式创新;渐进式创新;创新模式选择

DOI： 10.16315/j.stm.2022.02.001

中图分类号： F425;F273.1;F125

文献标志码：A

OFDI motivation and choice of innovation mode：Based on the

investigation of China's manufacturing industry

HU Xinwei， DONG Nannan

（Business School， Ningbo University， Ningbo 315211， China）

Abstract： The impact of COVID19 has been farreaching， and antiglobalization sentiments are surging. As the global industrial and supply chains face reshaping， scientific and technological innovation has become a major battleground in the international strategic game. The technological innovation mode of a country's manufacturing enterprises often has an important impact on the competitiveness of technological commanding heights. In this paper，OFDI with different motivations is introduced into the enterprise innovation mode selection model， and the influence of OFDI motivation on enterprise choice of innovation mode is studied by using OFDI directory， industrial enterprise data and patent data. The results show that resourceseeking has no influence on innovation mode selection among OFDI firms. Business service enterprises will increase incremental innovation; Local manufacturing firms and technologyseeking firms will reduce incremental innovation and increase radical innovation.

Keywords： OFDI motivation; radical innovation; incremental innovation; choice of innovation modes

“当今世界百年未有之大变局加速演进，国际环境错综复杂，世界经济陷入低迷期，全球产业链供应链面临重塑，不稳定性不确定性明显增加。新冠肺炎疫情影响广泛深远，逆全球化、单边主义、保护主义思潮暗流涌动。科技创新成为国际战略博弈的主要战场，围绕科技制高点的竞争空前激烈”。2018年中美贸易摩擦，“卡脖子”技术问题日益凸显。从创新数据来看，国内创新确实存在着创新性不足的问题。数据显示， 国内企业专利申请的受理量从2012年的1 097 220增长到2020年的3 445 514 ，规模增长超过了200%，但是发明专利占比在2013—2015三年增长过后呈现出下降态势，如图1所示。2019和2020年的发明专利占比分别为28%和26%，不仅低于2012年，甚至低于近二十年的平均水平，这说明中国企业更愿意选择创新性更低的渐进式创新而非能突破卡脖子技术的激进式创新[1-3 ]。例如，以国产手机为例，多数国产手机企业只愿意在Android的操作系统基础上进行优化设计;但华为面对的美國制裁则是在2019年推出了全新的HarmonyOS。同时，美国限制对中国光刻机的出口，造成国产芯片发展陷入困境。国务院总理李克强在2022年3月5日在政府工作报告中提出2022年工作重点之一是深入实施创新驱动发展战略，突破供给约束堵点，依靠创新提高发展质量。可以看出，提高技术创新质量，增加高端制造企业在关键技术领域的创新，补链、强链成为中国制造业的重中之重。

自21世纪以来，中国对外直接投资大幅增长，保持着每年50%的增速，对企业创新产生了举足轻重的影响[4 ]。2002年中国的非金融类对外直接投资总额仅有299亿美元，而到了2011年已经高达3 265亿美元。2014年，中国的跨国企业已经与发达国家数量相当，对外直接投资现金流已经位列世界第三，仅次于美国和日本，占全球投资现金流的7.6%。当年中国的对外直接投资额也超过了外商对华投资。至2020年，中国有100多家企业入选世界五百强，位列第一。中国百大跨国企业的海外总资产高达104 526亿元，海外营收73 307亿元，连续多年保持快速增长。2021年中国对外直接投资总额达到1 451.9亿美元，同比增长9.2%，预示着中国的对外直接投资仍将维持稳定的增长态势。通过以企业是否进行对外投资为标准进行分类，可以发现具有对外直接投资行为的企业，其发明专利的占比整体上要远远高于不具有对外直接投资行为的企业，但在2007年之后，发明专利的占比也出现了显著的下降趋势，如图2所示。由图2可知，具有对外直接投资行为的企业更倾向于选择激进式创新。因此，在中国企业对外直接投资持续增长的背景下，研究对外直接投资对企业创新模式选择的影响，提升中国企业技术创新质量，实现关键性技术突破，保证产业链安全具有一定的现实意义。

在现有研究中，对外直接投资与技术创新有丰富的研究成果。Kogut等[5 ]认为日本通过对美国高研发支出企业进行投资以获取技术，提高企业技术创新水平。而Dunning[6 ]却认为对外直接投资不存在技术转移和技术创造效应，因此不会影响企业技术创新。Coe等[7 ]利用实证研究证明开放经济中，一国的技术进步取决于自身及其贸易伙伴的研发能力，贸易和投资都会对本国技术创新产生影响。在对外直接投资的技术创新效应得到实证证明后，学者们开始细分研究视角，分别从东道国和母国视角分析对外直接投资的技术创新效应。东道国视角又细分为技术创新能力、经济发展水平和制度环境。Pottelsbergh等[8 ]认为只有向高研发密集度国家的投资才会产生技术转移效应，促进本国的技术进步和技术创新。Driffield等[9 ]研究发现劳动力成本也是影响对外直接投资技术创新的重要因素，向劳动力成本低廉国家的对外直接投资能够有效地促进本国技术进步。高收入国家企业的技术水平、研发和创新能力都要领先于世界总体水平，因此向高收入国家对外直接投资能够依托其技术水平和研发能力促进本国技术进步与创新[10 ]。也有学者认为在上述东道国因素的影响下，对外直接投资的创新效应应该是非线性的[11 ]。在制度环境的相关研究中，蔡冬青等[12 ]发现中国对外直接投资能够有效促进本国技术创新，且东道国的公共治理能力和产权保护情况具有显著的协同效应。母国视角包括融资约束、吸收能力和制度环境。罗军[13 ]发现融资约束削弱了对外直接投资的技术创新效应。吸收能力和制度环境是影响对外直接投资创新效应的重要因素[14 ]，杜金涛等[15 ]利用人力资本、研发强度和技术差距衡量吸收能力，证实对外直接投资通过技术外溢推动本国技术进步会受到吸收能力的影响。 周经等[16 ]认为产品市场分割会弱化对外直接投资的创新效应，而适度的要素市场分割反而能够强化创新效应。

从现有研究来看，学者们主要是集中于分析对外直接投资对创新规模影响，缺少对创新质量即企业创新模式选择的研究，而对外直接投资对企业的创新模式选择具有一定影响。首先，为了获取利润，企业的激进式创新必须顺应需求的变化。对外投资企业能够深入挖掘海外市场，并与政府、供应商以及研发机构等交流与合作，有助于企业识别市场机会，推進企业的激进式创新[17 ];其次，欧美等发达国家的创新能力强、创新质量高，高科技企业的发明专利占比高达90%，对这些国家的投资能够提高企业整体的创新性[18-21 ];最后，对外直接投资能够使企业获取更多的观点和知识，在观点和知识等的融合中产生新知识，激发创新的可能性[22 ]。

例如吉利收购Terrafugia后开始大力研发智能汽车和飞行汽车。图2揭示了对外投资企业与非对外投资企业的创新差异，对外投资企业的专利申请中，发明专利的占比要远远大于改进型专利。

对外直接投资与创新相关研究的另一个特征则是大都关注对外直接投资的总量，没有考虑到对外直接投资的异质性。有学者指出关于对外直接投资的研究存在相互矛盾的情况，很有可能是对外直接投资的异质性造成的[23 ]。现有的相关研究通常认为技术寻求型对外投资存在逆向溢出效应，忽略商贸服务型对外直接投资能够影响企业出口，当地生产型对外直接投资能够降低边际生产成本。出口能通过出口竞争、出口学习和规模经济等方式激发企业创新活力[24-28 ]。而边际成本降低能够通过创新的边际成本变化率影响创新收益，进而影响企业创新[29 ]。当基于不同动机的对外直接投资产生不同影响时，前文提到的2007年之后对外投资企业发明专利占比下降的情况就能够得到解释。对外投资企业整体发明专利占比下降可能是源于商贸服务型对外直接投资的爆发性增长。对外直接投资的异质性分析不仅存在理论上的必要性，同时也顺应中国对外直接投资环境变化的需要。因为随着Rcep的签订以及中美贸易摩擦的加剧，中国对外直接投资将呈现出新特征。就Rcep而言，主要涉及的国家中，澳大利亚矿产丰富能够吸引国内采掘类企业;日韩在高端制造业具有显著优势能够吸引国内的高科技企业进行投资;东盟十国拥有廉价的生产要素能够吸引国内的劳动密集型企业，并且向东盟等地区的生产转移一定程度上也能够避免中美的贸易摩擦。因此，未来一段时间的对外直接投资将以技术寻求型和当地生产型为主，这也顺应了我国制造业从低端向高端的发展趋势。2022年1月9日德国《焦点》发布《新战略》一文认为中国对外投资的两大趋势分别是高端技术领域，以及通过国外建厂的方式获取市场份额。而从2020年中国对外直接投资的具体流量来看，投资的目的地主要是欧美等发达国家、东南亚等新兴经济体以及部分低税率国家和地区[30 ]。

本文的贡献主要体现在：一是在研究对象上，针对2007年之后对外投资企业发明专利占比下降的情况，对外直接投资的异质性分析存在理论上分析的必要。本文将从投资动机视角将对外直接投资进行分类，分别研究不同类型的对外直接投资对企业创新模式选择的影响。二是在理论模型上，本文借用Dhingra[31 ]的模型，并将对外投资行为加入模型之中，分析基于不同动机的对外直接投资对企业创新模式选择的影响，研究假设更有理论基础。三是在因果识别方面，本文将通过子公司的经营范围对企业的投资动机进行分类，而不是依据顺梯度、逆梯度以及东道国特征划分，在识别企业动机上更为准确。

本文的结构安排如下：第二部分为理论模型，第三部分为研究设计，第四部分为计量回归结果与分析，第五部分为政策建议。

1 理论模型

1.1 消费者

本文沿用Dhingra的基本框架，将对外直接投资行为引入到模型之中，通过细分不同类型对外直接投资产生的影响，具体研究对外直接投资动机对企业创新模式选择的影响。首先，代表性消费者的效用函数表示如下：

Uk= qk0+αQk- δ 2 ∫ j ∫ i （qkij）2didj-

γ 2 ∫ j （qkj）2dj- η 2 （Qk）2。 （1）

其中：qk0代表同质产品的消费量，qkij表示企業j产品i的消费量，

qkj qkj=∫qkijdi 和Qk Qk=∫qkjdj

分别代表企业j的产品和总的差异化产品的消费量。消费者的消费偏好由αγ和η决定，三者全都大于零，α和η决定了同质与差异化产品之间的替代性，γ决定企业间产品的替代性，δ则是决定了产品间的替代性。根据消费者效用最大化可以得到反需求函数：

pij=α-δqkij-γqkj-ηQk。（2）

假定市场规模为L得到整个市场总的消费量，qij=Lqkijqj=LqkjQ=LQk。由此式（2）可以转化为总需求函数式（3）：

qij= L δα-pij-γ qj L -η Q L。（3）

令a≡α-η Q L ，将式（3）简化为式（4）：

qij= L δa-pij-γ qj L。（4）

1.2 生产者

在差异化产品行业中，企业通过支付进入成本f进入行业，在进入行业之后企业将以单位成本c生产产品。此时企业将面临3个选择：选择什么样的生产过程、生产多少数量以及提供几类产品。企业选择的生产过程将会影响产品质量和生产能力，产品质量的选择具体表现为单位产品有效效用产量的增加[32 ]，进而表现为边际成本的降低，因此选择生产过程主要是通过边际成本影响企业生产活动。同时假定企业最初只能生产一种产品，并且可以通过创新不断地引入新的产品。本文参考张陈宇等[33 ]的做法，将企业对生产过程的优化定义为渐进式创新，引入新产品数量定义为激进式创新。渐进式创新的规模用wij来表示，成本用rw表示。由此企业的单位生产成本变化为c（wij）=c-cw1 2 ij，当企业不进行渐进式创新时，以单位成本c生产;当企业有渐进式创新时，以单位成本c（wij）生产。根据表达式的特征可以发现，Dhingra设定的渐进式创新收益是递减的，但是在渐进式创新初期，创新的收益是边际递增的。传统的边际收益递减的经济特征是以技术不变为前提，因而边际收益递减在技术创新中不再具有普遍意义。并且将技术创新过程分解后发现，技术开发具有边际效应递增而技术转化具有边际效应递减的特征[34 ]。在渐进式创新规模较小阶段，企业会侧重于技术开发，整体边际收益呈现递增态势。随着渐进式创新规模不断扩大，技术转化的重要性不断凸显，整体边际收益递减。因此本文对渐进式创新收益的表达式进行重新设定，基于渐进式创新边际收益先递增后递减的假设。c（wij）=c-c（-w3ij+twij），其中wij和-w3ij+twij都必须大于或等于零，因此wij的取值范围为，0≤wij≤t1 2 ，且当0≤wij≤t 3时，边际收益递增，t 3≤wij≤t1 2 时，边际收益递减，其中t值的大小决定渐进式创新影响生产成本的拐点位置。

除此之外，模型还假定每种产品使用同一种生产工艺。激进式创新的规模使用hj来表示，成本由rh表示。综上所述，企业可以通过决定渐进式创新规模、激进式创新规模以及产量实现利润最大化。企业的利润函数表示如下：

Π=h{[p-c（w）]q-rww-rh}-f≡hπ-f。（5）

根据一阶条件可以得到企业的最优产量和渐进式创新规模，根据零利润条件可以得到企业最优的激进式创新规模。具体的推导过程如下：

π q = p- （δ+γh）q L-c（w）=0，qaut= L[a-c（w）] 2（δ+γh） ， （6）

π w = -c′（w）q-rw=0，waut=

1 3 1 2  t- rwδ L - c2 4rw1 2  cr1 2 h1 2 ， （7）

Π h =π- hγ L q2=0，p-c（w）= γh+δ L q，（8）

π=[p-c（w）]q-rww-rh= hγ L q2，δ L - c2 4rwq2=rh， （9）

Π=hπ-f=hγh+δ L q2- c2 4rw q2-rh -f=0，（10）

hγh+δ L q2- c2 4rw q2-rh =γh2 L q2+hδ L - c2 4rwq2 -hrw=f，（11）

haut=Lf γq21 2 =  Lfδ L - c2 4rw 1 2   γrh 1 2  。（12）

式（6）是最优产量的推导过程，表明企业的最优产量受到单位成本、市场规模、渐进式创新规模和激进式创新规模的影响。其中新产品的引入将减少现有产品的利润，即激进式创新存在利润侵蚀效应。式（7）是渐进式创新的推导，表明影响渐进式创新规模的因素主要是市场规模、创新成本以及初始生产成本。式（8）～（12）是激进式创新的推导过程，表明市场规模、进入成本、创新成本以及初始生产成本会影响企业的激进式创新。

1.3 对外直接投资与创新模式选择

在Dhingra模型基础上，本文将根据投资动机引入不同对外直接投资的具体影响。现有关于投资动机划分的研究中，蒋冠宏等[35 ]结合商务部统计情况将对外直接投资分为资源寻求型、商贸服务型、当地生产型和技术寻求型。

资源寻求型主要是为获取东道国的自然资源，通常直接在东道国进行生产和销售或运回国内进行加工生产。因此资源寻求型的对外直接投资并不会通过初始生产成本、市场规模、创新成本或進入成本等因素影响企业的渐进式创新和激进式创新，由此得到如下假设：

假设H1：资源寻求型对外直接投资不会影响企业创新模式选择。

商贸服务型是在东道国建立销售组织从而扩大母公司在东道国的市场，与当地生产型不同，商贸服务型不会在东道国进行生产。因此商贸服务型对外直接投资能够通过扩大市场规模影响企业的创新选择。由于激进式创新存在利润侵蚀效应，在引入新产品时会对企业原有产品的需求产生替代效应[36-38 ]。因此当市场规模扩大以后，激进式创新的利润侵蚀效应同样也会放大，而渐进式创新能够提升企业的生产能力以适应更大规模的市场，这促使企业倾向于增加渐进式创新规模。参考Dhingra对市场规模扩大的处理，将代表市场规模的L→2L，产量q→2q得到企业的最优选择如下：

wofdi1=c2q 2rw2= 1 3 1 2  t- rwδ 2L - c2 4rw1 2  cr1 2 h1 2 >waut，（13）

hofdi1=  2Lfδ 2L - c2 4rw 1 2   γrh 1 2  <haut。（14）

上式表明，商贸服务型对外直接投资能够增加企业渐进式创新，减少企业激进式创新，由此得到如下假设：

假设H2：商贸服务型对外直接投资会促使企业选择渐进式创新

当地生产型是为了降低生产成本以及规避贸易壁垒在东道国开展生产活动[39 ]。其对企业生产活动的影响是降低了初始生产成本（c），进而影响具有渐进式创新后的生产成本（c（w））。因此本文引入影响系数λ来表示当地生产型对外直接投资对企业生产成本的影响，其中0<λ<1。根据公式（15）和公式（16）可以发现，当地生产型对外直接投资通过降低初始成产成本（c）减少了渐进式创新的收益进而减少了企业渐进式创新规模，增加了企业激进式创新规模，由此得到如下假设：

wofdi2=λcq 2rw2= 1 3 1 2  t- rwδ λ2L - c2 4rw1 2  cr1 2 h1 2 <waut，（15）

hofdi2=  Lfδ L - λ2c2 4rw 1 2  （γrh）1 2  >haut。（16）

假设H3：当地生产型对外直接投资能够促使企业选择激进式创新

技术寻求型则是为了获取发达国家的先进技术，以及利用发达国家的研发能力进行技术创新，即对外直接投资的逆向溢出效应。一方面，对外投资企业可以通过获取先进技术降低企业的生产成本;另一方面，利用发达国家的研发能力能够提升创新效率，降低企业的创新成本。因此技术寻求型具有生产成本和创新成本2种效应，但与当地生产型不同，技术寻求型的生产成本效应是逆向溢出效应的一部分，实质上是通过增加企业的渐进式创新规模（w），而当地生产型是影响初始生产成本（c）。因此技术寻求型能够影响企业的生产成本，但不会影响初始成本。本文引入影响系数ε（0<ε<1）代表对外直接投资对创新成本的影响，式（17）和式（18）分别表示企业最优渐进式创新规模和激进式创新规模，其中可以发现技术寻求型对外直接投资同时增加企业激进式创新和渐进式创新规模。然而通过吸收子公司的现有技术，母公司的渐进式创新已经有一定规模的增长，并且由于其存在的利润侵蚀效应，企业虽然同时增加渐进式和激进式创新规模，但还是更倾向于激进式创新。

wofdi3=cq 2εrw2= 1 3 1 2  t- rwεδ L - c2 4rw1 2  cr1 2 h1 2 >waut，（17）

hofdi3=  Lfδ εL - c2 4rw 1 2 &nbsp;（γrh）1 2  >haut。（18）

由此，提出如下假设：

假设H4：技术寻求型对外直接投资能够促使企业选择激进式创新

2 研究设计

2.1 样本与数据

本文实证研究所涉及的数据主要有企业个体信息、企业专利信息以及企业对外直接投资信息。因此本文主要使用的是1998—2013年中国工业企业数据库、专利数据库与对外直接投资名录的匹配数据。在数据的处理上，本文借鉴杨汝岱[40 ]的方法对工业企业数据进行处理，删除总资产、工业增加值和工业生产总值小于零的样本以及职工人数小于8的样本;删除总资产小于固定资产的样本。

2.2 变量定义与模型设定

1）被解释变量。本文使用专利数库中企业的专利申请数作为企业创新的代理变量，并且依据企业申请的不同专利的相对数量刻画企业创新模式选择的倾向。现有研究认为激进式创新是对现有产品和方法的颠覆[41-43 ];渐进式创新是对现有产品和方法的改进[44 ]。相较于改进型专利，发明型专利在专利的新颖性和非显而易见性上具有更高的要求，使用发明型专利来表示激进式创新具有一定的合理性。此外，在刻画企业的选择倾向中，相对量指标更具意义，因此本文使用发明专利占比与改进专利占比的差值来衡量企业创新模式选择。

2）核心解释变量。在现有研究中，有学者将中国OFDI区分为顺梯度和逆梯度。刘海云等[45 ]认为中国顺梯度的OFDI主要是资源寻求型，为了获取国外丰富的生产要素降低生产成本;而逆梯度的OFDI则主要是技术寻求型。此识别方法过于粗糙，其中的资源寻求型并不明确。本文将OFDI分为资源寻求型、当地生产型、商贸服务型以及技术寻求型。在对这4类进行分类识别的研究中，资源寻求型主要以东道国的地理位置作为识别标准，而其他的几类依然以顺梯度和逆梯度为基础。因此对OFDI动机的划分近似于对东道国的划分，分类的准确性大大降低。基于这类方法存在的问题，本文对OFDI的划分不考虑东道国特征，只关注子公司的经营范围，在对外直接投资名录中通过对经营范围进行关键词匹配，进而对企业的投资动机进行识别。其中资源寻求型的匹配关键词包括矿山、开采、勘探等;商贸服务型包括服务、信息搜集、市场开拓、售后服务等;当地生产型包括加工、生产、制造等;技术寻求型包括：技术研发、技术开发等。由于企业OFDI会基于多种动机，并且子公司经营范围同样涉及多个类别，因此本文参考Ping等[46 ]的做法，按技术寻求、当地生产、商贸服务和资源寻求的次序依次对企业OFDI动机进行归类，凡是具有技术寻求特征的归为技术寻求型，只具有资源寻求型才会被归纳到资源寻求型之中。在计量模型中分别构建虚拟变量表示企业的对外直接投资动机。

3）控制变量。本文的控制变量包括企业规模（size），用企业的固定资产表示;企业年龄（age），年份减去企业成立时间;全要素生产率（tfp），根据LP法计算得出;人力资本水平（rlzb），使用工资与就业人数的比值作为代理变量;出口强度（expins），企业出口交货值占销售额的比重;融资约束（sa），使用Hadlock等[47 ]构造的公式计算，数值越大说明企业受到的融资约束越严重。创新规模（inv），使用总的专利数量表示。

4）模型设定。本文研究的问题是企业不同动机的对外直接投资是否影响了企业的创新模式选择，通过固定效应模型进行估计，检验理论结果的合理性，具体计量模型如下：

patjt= β1ofdires+β2ofdiser+β3ofdipro+β4ofditec+ αXijt+λi+ηj+γt+μijt。 （19）

其中：patij为企业的创新模式选择，使用发明专利占比与改进专利占比的差值表示，该变量越小意味着企业越倾向于选择渐进式创新。ofdires、ofdiser、ofdipro、ofditec是4个虚拟变量用来识别企业不同动机的对外直接投资，分别代表资源寻求型、商贸服务型、当地生產型和技术寻求型。根据本文的理论分析，资源寻求型并不会产生显著影响;商贸服务型会产生显著的负向影响，即企业倾向于选择渐进式创新;当地生产型和技术寻求型会产生正向影响，即企业倾向于选择激进式创新。为尽量减少估计误差，模型控制行业、区域以及年份固定效应。

2.3 描述性统计

中国工业企业数据库中的企业除制造业外，还包括供应电力、天然气等能源供应企业，在本文的研究中需要剔除，总计筛选出82 826家制造企业。主要变量的描述性统计结果，如表1所示。从创新模式选择的均值和标准差可以估算出样本中企业平均的发明专利占比在30%左右，与中国企业整体的发明专利占比相当。同时也可以看出在该阶段中国企业的对外直接投资以商贸服务型为主。

3 计量回归结果与分析

3.1 基准回归

为验证本文的理论假说，使用计量模型（19）进行验证，基准回归结果，如表2所示。由表2可知，资源寻求型对外直接投资的影响系数不显著，这说明资源寻求型对外直接投资对企业的创新模式选择不会产生显著的影响，假设H1得到初步的验证。商贸服务型对外直接投资的系数在1%的显著性水平下为正，说明商贸服务型对外直接投资会显著地影响企业创新模式选择，促使企业选择渐进式创新，假设H2同样得到了证明。当地生产型和技术寻求型的系数在1%的显著性水平下为正，说明当地生产型和技术寻求型对外直接投资能够促使企业选择激进式创新，且技术寻求型的影响远远大于当地生产型，假设H3和H4也得到初步的验证。从后3列的结果来看，本文的估计在控制年份、地区和行业的情况下依然显著，结论仍然成立。

在控制变量中，全要素生产率系数显著为正，意味着生产率高的企业更倾向于选择激进式创新，这也说明理论模型中渐进式创新的边际收益递减的假定具有一定合理性。企业人力资本水平的提高也能够促使企业选择激进式创新，而人才缺失也正是目前中国高端制造领域面临的困境。

基准回归结果证明本文的假设成立，商贸服务型对外投资能够促使企业选择渐进式创新，当地生产型和技术寻求型对外投资促使企业选择激进式创新。由此也能够解释为何2006年开始，进行对外投资企业的发明专利整体占比会呈现下降的趋势。大致从2006年前后，我国的商贸服务型对外直接投资开始迅速增加，并一直保持高速增长的态势，这使得大量的对外投资企业选择渐进式的创新模式，这大大地降低了对外投资企业的发明专利占比，如图3所示。

3.2 稳健性检验

本文在稳健性检验中考虑了调整样本容量和样本期以及分样本回归。首先，由于许多企业是外商以及港澳台控股，本身具有一定的外资背景，一定程度上会干扰企业的对外投资和创新决策，影响计量模型的估计。其次，我国对外直接投资在不同时期内的特征是不同的，特别在2006年之后，商贸服务型对外直接投资迎来了爆发性的增长，为了减少这一投资特征产生的影响，取1998—2013年的中间一段样本，即2002—2009年。最后，McDermott和O’Connor[48 ]研究表明，企业规模会影响企业的创新模式选择，并且认为中小企业更愿意进行激进式创新，这便导致对外直接投资对大规模企业转变创新模式的影响要大得多。因此需要根据企业规模进行分样本估计检验结果的稳健性，如表3所示。表3第（1）列是剔除了外商控股和港澳台控股后的回归结果，第（2）列是调整样本期后的回归结果，可以发现结果和基准回归结果一致。第（3）和（4）列分别是较小规模和较大规模企业的回归结果，结果显示技术寻求型和当地生产型对外直接投资更能推动较大规模企业选择激进式创新，与理论分析结果相一致，回归结果稳健。

3.3 影响机制

本文在理论基础部分提到，商贸服务型能够扩张海外市场规模;当地生产型可以降低生产成本;技术寻求型能够实现技术获取和研发合作。该部分分别对3种类型投资的影响机制进行检验，其中通过合作研发降低创新成本的机制由于缺少研发费用和可用的代理变量并未进行检验。

商贸服务型对外直接投资能够扩大企业的市场规模，但具体而言，市场规模的实际增长取决于企业海外市场的开发能力。企业海外市场的开发能力越强，企业的商贸服务型对外直接投资能够给企业带来更大规模的市场扩张，由此产生的利润侵蚀效应也更大。而当地生产型和技术寻求型对外直接投资对创新模式选择的影响不会受限于企业的市场开发能力，进而并不会产生显著的调节效应。因此，本文认为，就商贸服务型、当地生产型和技术寻求型对创新模式选择的影响而言，企业的市场开发能力会强化商贸服务型对外直接投资对创新模式选择的影响，而对当地生产型和技术寻求型并不具有调节作用。在计量模型中，本文将出口强度作为企业海外市场开发能力的代理变量，出口强度越大，海外市场对企业的重要性越大，企业对海外市场的开发和维护能力也越强，如表4所示。表4的3列回归中分别检验了3种投资动机中调节效应是否存在，结果证明出口强度所代表的企业海外市场开发能力能够负向地调节商贸服务型对外直接投资对创新模式选择的影响，对当地生产型和技术寻求型不具有调节效应。由此证明伴随着市场开发能力的提高，企业进行商贸服务型对外直接投资能够获得更大规模的市场，产生更大的利润侵蚀效应，更大程度上推动企业选择渐进式创新。

当地生产型对外直接投资能够降低企业的生产成本，降低渐进式创新的收益。对于生产成本相对较高的企业而言，进行生产转移产生的成本效应要高于成本较低的企业，并且部分生产成本较低的企业不会进行大规模地转移。这意味着生产成本越高的企业进行当地生产型对外直接投资能够获取更高的收益，进而对企业创新模式选择产生更大的影响，而伴随着生产成本变化，商贸服务型和技术寻求型对企业的影响并不会改变，因而对创新模式选择的影响也不会发生变化。回归中的成本变量（cost）使用销售成本与销售收入的比值来衡量，数值越大意味着企业整体的生产成本越高。回归结果，如表5所示。由表5可知，生产成本负向影响企业创新模式选择，企业的生产成本越高时，企业更倾向于进行渐进式创新降低生产成本;但生产成本能够正向调节当地生产型对企业创新模式选择的影响，而对于商贸服务型和技术寻求型不具有调节效应。

技术寻求型是通过获取先进技术降低企业的生产成本，主要表现在企业的全要素生产率上。检验全要素生产率对不同类型投资的调节效应，结果显示全要素生产率只调节技术寻求型对创新模式选择的影响，并不影响商贸服务和当地生产型的创新效应，如表6所示。

3.4 內生性处理

本文研究的主要是不同动机的对外直接投资对企业创新模式选择的影响，因此样本中的企业都是有创新行为，拥有专利的企业，这就导致了样本选择的随机性条件无法满足，存在样本选择偏误的问题。本文使用Heckman两步法处理样本选择产生的内生性问题。首先将不具有专利的企业的数据补充到样本数据中;其次运用logit分析影响企业创新的因素，并计算逆米尔斯比;最后将逆米尔斯比加入到基准回归中。Heckman两步法的估计结果，如表7所示。其中lambda在1%的水平下显著，说明原样本确实存在样本选择问题。此外，四类对外直接投资动机的回归结果都与基准回归相一致，因此，在解决了样本选择问题后，本文基准回归结果依然成立。

4 结论与建议

本文的研究对中国企业转变创新模式，提升创新质量具有一定的参考价值。研究发现并不是所有的对外投资都能促使企业选择创新质量更高的激进式创新，具体需要考虑到基于不同动机的对外直接投资产生的不同效应。除了对外投资外，理论模型也揭示了影响创新模式选择的多个因素，如初始生产成本、创新成本等，这些因素都能够影响企业的创新模式选择。因此，本文的政策建议如下：

首先，政府应积极引导制造企业走出去，特别是技术寻求型对外直接投资企业，利用国外先进生产要素，提高全要素生产率，激发技术创新的可能性;面临国内生产成本提高及效率较低的企业在走出去的过程中要综合考虑各方面因素，如劳动力成本和政策优势等短期因素以及区位优势和创新资源等长期优势，全方位降低企业的生产成本，推动企业从渐进式创新转向激进式创新;为扩展海外市场走出去的企业需要注意加强内部管理，提升管理效率，积极进行渐进式创新，在市场扩张中获取更多利润。

其次，大力推进技术寻求型对外直接投资企业与高校、研究院的合作，促进国内国外技术研发的融合，共同提升企业创新能力，降低企业创新成本，激发企业创新活力。同时，大力推动国内外人才的交流与合作、建立深度掌握多个领域高精尖人才的培养和建设体系，推动中国企业转变创新模式，突破科技制高点，实现产业链供应链的安全与创新的双赢。

最后，政府应该健全知识产权保护体系。针对发明专利与改进型专利的产权保护、审查制度与激励制度等应该有所不同。例如，以授权后补助作为补助形式;对于发明专利要给予更多的政策支持，如增加对专利权人的资助、在高新技术、专精特新等企业申报中，提高发明专利的支持力度等。

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收稿日期：2022-01-07

基金项目： 国家社会科学基金项目（20BJY055）;浙江省哲学社会科学规划课题项目（20NDJC074YB）

作者简介： 胡鑫伟（1998—），男，硕士研究生;

董楠楠（1979—），女，副教授，博士.