摘要
中国的大众创业有利于构建经济发展的新动能。作为促进中国经济发展的重要力量,外商直接投资是否对中国大众创业有直接影响值得关注。本文基于中国家庭金融调查和中国城市统计年鉴的匹配数据,检验了外商直接投资对中国大众创业的影响效应。研究发现,外商直接投资对中国大众创业同时存在两个相反的影响效应:正向溢出效应和负向挤出效应。当外商直接投资企业有形资产比例较高时,对创业者的正向溢出效应较高。当外商直接投资企业的产品市场更集中于本地市场时,对创业者的负向挤出效应越高。就创业类型而言,外商直接投资与机会型创业市场重合度较高,抑制作用明显,而对生存型创业没有显著影响。就创业行业而言,随着创业行业溢出指数水平的提高,外商直接投资对创业的促进作用不断增强。本文发现,外商直接投资与大众创业存在的上述直接关系,对于发展外商直接投资和推动大众创业中地方政府的政策选择有启发意义。
China's mass entrepreneurship is conducive to building new momentum for economic development.Whether FDI, one of the most important forces to promote China's economy, has a direct impact on China's Mass entrepreneurship warrants further investigation. Based on data from the China Household Finance Survey(CHFS) and the China City Statistical Yearbook, this paper examines the impact of FDI on China's mass entrepreneurship. FDI has two counterbalancing effects on China's mass entrepreneurship: positive spillover effect and negative crowdingout effect. When the proportion of tangible assets of FDI enterprises is relatively high, the positive spillover is high. When the product markets of FDI enterprises are concentrated in local market, the negative crowding-out effect on local entrepreneurs is also high. As for the impact on entrepreneurial types, since the markets of FDI and transformational entrepreneurs overlap significantly, FDI has an inhibitory effect on transformational entrepreneurship,but has no significant impact on subsistence entrepreneurship. As for the impact on particular industries, as the industry spillover index level goes up, the promoting effect of FDI on entrepreneurship also increases. This paper finds that there is a direct relationship between FDI and mass entrepreneurship, which sheds light on how local governments can promote development of FDI and mass entrepreneurship with their policies.
引文
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(1)在稳健性检验中,本文讨论了以其他度量方式衡量外商直接投资强度的实证结果。
(2)由于网上公布的CHFS2013年数据只提供了省份信息,由省份层面数据进行匹配所得的外商直接投资变量差异较少且不精确,因此,本文主要使用2011年CHFS横截面数据(提供了所在城市信息)作为核心数据。作者注意到,利用这一回归模型和基本数据所进行的实证分析,回归所依赖的差异来自于横截面中跨城市之间个体创业行为的差异。为了弥补可能存在的不足,在稳健性检验中使用不同数据库和两年的平衡面板,得到了与基准回归结果类似的结论。
(1)城市工业固体废物综合利用率数据来自于《中国城市统计年鉴》;PM2.5的数据来自CNRDS的“中国环境数据库”,该数据主要采用ArcGIS软件将哥伦比亚大学SEDAC发布的基于卫星监测全球PM2.5和地理位置信息进行匹配,得到1998—2016年省份和城市年均PM2.5浓度。
(1)同时,本文还采用了2005年全国1%人口抽样调查的数据来验证不同数据库之间的稳健性,详细结果见《中国工业经济》网站(http://www.ciejournal.org)公开附件。
(1)使用面板Logit回归的一个问题在于由于匹配而导致的观测样本量的下降。
(1)由于中国工业企业数据库大多是规模以上的企业,使用这一数据可能忽略了规模以下FDI企业。但目前所知的范围内,无法获取到更为全面的FDI企业数据。如果规模以下的FDI企业与规模以上的FDI企业不存在系统性的差异,那么使用中国工业企业数据库对实证结果不会产生太大的偏误影响。本文为了确保结论的稳健性,也使用2004年经济普查工业企业的数据和海关数据库等同时包含规模以下企业的数据库来构建这一指标,均得到了类似的结论。
(2)具体地,本文计算城市层面在数据滞后两年设立的FDI企业(开业时间大于等于2009年,且外资比例大于25%)的市场关注(总出口在工业总产出的比例)和有形资产比例(1-总无形资产在总资产的比例)。
(1)根据Hoetker(2007)和Zelner(2009)的研究,Logit模型中交互项系数可能存在虚假显著的问题。本文采用Zelner(2009)提供的“intgph”命令采用画图的方式对结果进行检验,影响机制的结果依然是显著的;按照Wooldridge(2002)和陈强(2014)的观点,使用稳健标准误的线性模型在计算交互项系数存在优势,因此本文又采用该模型来检验交互项的系数,依然是显著的。综合两种方法,本文的影响机制检验是稳健的,具体结果见《中国工业经济》网站(http://www.ciejournal.org)公开附件。
(1)CHFS调查中一共有19个行业和国家统计局的标准是一致的,但是没有包括农林牧渔业。本文通过调查者在“其他”中所填写的项目经营内容来识别,例如填写养殖业、养蜂卖蜂蜜、畜牧业等划分为农林牧渔业。根据填写内容,亦有对其他行业的补充。