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摘要

新兴市场国家的跨国并购引发了广泛关注，成为国际商务领域的研究热点。以近十年来我国A股上市公司为研究对象，利用Heckman两阶段模型，实证检验全要素生产率对我国企业跨国并购二元边际，即广度和深度的影响，探究产业集聚在二者之间关系中的调节作用。结果表明：全要素生产率优势可以拓展企业跨国并购的二元边际，我国企业跨国并购并不存在“生产率悖论”现象；产业集聚可以加强全要素生产率与跨国并购二元边际间的正向关系。进一步检验发现，全要素生产率变化率会拓展企业跨国并购的二元边际。其中，技术进步起到了主导作用，但技术效率变动的贡献略有不足。因此，为使我国企业跨国并购产生更好的并购效果，企业在实施跨国并购前应对自身的全要素生产率水平进行全面审慎的评估；企业应充分利用集聚条件，将产业集聚优势转化为自身核心竞争力；政府应制定相应政策，进一步促进企业提高全要素生产率水平，为企业跨国并购提供便利。

关键词

全要素生产率; 产业集聚; 跨国并购; 二元边际; Heckman两阶段检验

一引言

新兴市场国家越来越多的国际扩张活动引起了全球市场的广泛关注，这些国家的跨国公司已经成为全球经济活动的重要参与者（

Buckley et al.， 2018； Hoskisson et al.， 2013； Peng et al.， 2018）^{［参考文献 1-3}1-3］。对这些国家企业跨国并购决策影响因素及跨国并购成效进行研究，成为国际商务领域研究的热点。

在理论建设方面，Dunning^［

4］（1988）的国际生产折衷理论（OLI）认为企业进行跨国并购需要具备所有权优势。传统的起源于发达国家企业跨国并购的理论，难以用来解释以中国为代表的新兴市场国家公司的跨国并购（Hernandez and Guillen， 2018）^{［参考文献 5

百度学术}5］，因为这些新兴国家的公司缺乏所有权优势（Luo and Tang， 2007； Rugman， 2010）^{［参考文献 6-7}6-7］。所以，Luo and Tung^{［参考文献 6

百度学术}6］（2007）提出了“跳板理论”，该理论认为，中国企业往往将跨国并购作为“跳板”，以获得海外战略资产，建立起自身竞争优势。因而中国企业跨国并购的主要目的是获取所有权优势，而不是发挥所有权优势。对中国跨国公司的研究，很多文献都聚焦于中国公司享有的由政府创造的竞争优势（Buckley et al.， 2018； Luo and Tang，2007； Ramamurti and Hillemann， 2018）^{［参考文献 1

百度学术}1，6，8］。由于中国跨国公司的主体是国有企业，因而从政府创造的国家层面的优势去理解中国跨国公司的独特性有一定道理（Cuervo-Cazurra et al.， 2018）^{［参考文献 9

百度学术}9］。但也导致了在解释中国公司跨国并购时，容易过分夸大国家层面优势（国家支持）的作用，而普遍忽视了公司层面的所有权优势（Hernandez and Guillen， 2018； Li et al.， 2018）^{［参考文献 5

百度学术}5，10］。“跳板理论”作为一个十多年前的研究成果在当时有它的合理性，但2003年以来，越来越多的中国企业响应国家号召着眼于在全球范围内从事生产经营活动，以充分利用“两种资源、两个市场”。中国企业在技术、品牌、规模经济、公司管理等方面的所有权优势均有长足进步，在许多行业如高铁、核电、5G、新能源、海工装备、工程机械等行业技术跨入世界先进行列，因而传统地认为中国企业缺乏企业微观层面的所有权优势，用“跳板理论”来解释中国企业的跨国并购是否仍然适用，值得商榷，有待验证。

Melitz^［

11］（2003）的新新贸易理论将对企业国际化行为的研究从宏观视角转到企业微观领域，分析不同企业国际化路径的差异。该理论打破了企业同质的假设，认为企业的差异性主要体现在生产率异质性方面。新新贸易理论认为，全要素生产率高的企业会选择出口进入国际市场，而全要素生产率低的企业只会选择内销。国内学者李春顶^{［参考文献 12

百度学术}12］（2010）研究发现中国出口企业平均生产率低于未出口企业的平均生产率，中国企业出口存在“生产率悖论”现象。曹毅和陈虹^{［参考文献 13

百度学术}13］（2021）则在新新贸易理论指导下，发现全要素生产率和外商直接投资对中国企业出口产品质量有显著的促进作用。既然全要素生产率的高低会影响企业的出口，出口是企业国际化的一种低级方式，以此类推，企业全要素生产率的高低是否会影响作为国际化高级方式的跨国并购决策呢？影响企业跨国并购决策的机理是怎样的？这些问题具有一定的思考价值。

基于上述分析，本文以近10年来我国上市公司的跨国并购事件作为研究样本，将全要素生产率作为反映企业微观层面所有权优势的一个指标，研究全要素生产率对企业跨国并购二元边际的影响。首先，利用Heckman两阶段模型，检验全要素生产率对企业跨国并购二元边际的影响。其次，引入产业集聚概念，从产业集聚的视角研究不同产业集聚水平下企业全要素生产率对企业跨国并购行为的影响。最后，利用DEA－Malmquist 指数法对企业全要素生产率变化率及其分解效率进行测算，分析拓展企业跨国并购二元边际的主要驱动力。

本文的研究贡献和创新之处在于：从产业集聚角度对全要素生产率对跨国并购二元边际的影响进行分析，使企业跨国并购决策和全要素生产率关系的研究更为丰富；本文不仅拓展了新兴市场国家跨国并购的研究范畴，也将新新贸易理论的实证研究领域从出口拓展到了跨国并购领域，有助于进一步了解我国实施跨国并购的企业特征，深入理解我国企业的跨国并购行为，刷新学界对我国企业跨国并购的理论认知，为我国企业更好地进行跨国并购决策、提高跨国并购效果提供理论支持。

二文献综述和研究假设

（一）文献综述

在全要素生产率与跨国并购的关系研究中，目前的研究主要集中在通过跨国并购是否提高企业的全要素生产率上，如杨德斌^［

14］（2016）、蒋冠宏^{［参考文献 15

百度学术}15］（2017）的实证研究表明，跨国并购有助于提高企业全要素生产率，并会出现时间滞后效应以及企业异质效应。自身吸收能力越强的企业其跨国并购的生产率提升效应也越强（杨德斌，2016）^{［参考文献 14

百度学术}14］。对发达国家的海外并购有助于企业生产率的显著提升，但对发展中国家的并购生产率提升效应不显著（苏莉和冼国明，2017）^{［参考文献 16

百度学术}16］。跨国并购对制造业企业生产率具有显著的促进作用，当东道国经济发展水平更高，对FDI态度更友善，制度水平更高时，对生产率的促进作用更大（丁一兵和刘紫薇，2019）^{［参考文献 17

百度学术}17］。此外，也有一部分学者研究了全要素生产率对企业是否进行跨国并购决策的影响，认为只有全要素生产率高的企业才有能力进入国际市场，克服“外来者劣势”导致的高额的国际化成本（Buckley et al.，2008）^{［参考文献 1

百度学术}1］，降低东道国政府的审查成本（Barro and Martin， 1995）^{［参考文献 18

百度学术}18］。全要素生产率高的企业一般具有较强的所有权优势，具有对海外资产较强的整合能力，从而会产生更好的并购后果（Capron et al.， 1998；金中坤和潘镇，2019）^{［参考文献 19-20}19-20］。俞萍萍和赵永亮^{［参考文献 21

百度学术}21］（2015）从企业微观视角研究了我国企业跨国并购的影响因素，发现全要素生产率水平与企业跨国并购决策呈正U型关系。

在产业集聚和跨国并购方面，学者们普遍认为产业集聚通过分工协作（

戴翔和韩剑，2013）^{［参考文献 22

百度学术}22］、沟通外部性（张国峰和王永进，2016）^{［参考文献 23

百度学术}23］、劳动力蓄水池效应（白东北和张营营，2019）^{［参考文献 24

百度学术}24］、教育发展和金融发展（白东北和王珏，2019）^{［参考文献 25

百度学术}25］对企业的对外直接投资和出口产生促进作用。跨国并购作为企业对外直接投资的一种重要方式，无疑会受产业集聚的影响。但尚未有学者单独研究产业集聚对企业跨国并购决策的影响。

产业集聚对企业全要素生产率的影响，主要体现在集聚效应（

Capello， 2002）^{［参考文献 26

百度学术}26］、拥挤效应（孙浦阳和韩帅，2013）^{［参考文献 27

百度学术}27］和选择效应（刘海洋和刘玉海，2015）^{［参考文献 28

百度学术}28］等方面。目前，关于产业集聚如何调节企业全要素生产率和企业国际化关系的研究还较为缺乏。曹正旭与董会忠等^{［参考文献 29

百度学术}29］（2020）研究表明，不同产业集聚水平下企业的全要素生产率不同，全要素生产率不同的企业国际化行为也势必有所不同。张驰和武睆^{［参考文献 30

百度学术}30］（2018）以中国工业企业为研究样本，发现不同产业集聚水平下出口企业的全要素生产率水平不同。在产业集聚程度较高的地区，出口企业的全要素生产率会低于非出口企业，出口企业出现了“生产率悖论”现象，在产业集聚程度较低的地区则不存在这一现象。

综上所述，现有研究在全要素生产率对中国企业出口国际化的影响以及产业集聚在其中的调节作用方面有一些研究，但还缺乏全要素生产率对中国企业跨国并购的影响以及产业集聚在其中的调节作用的研究。基于此，本文首先研究全要素生产率对中国企业跨国并购二元边际的影响，探讨我国企业跨国并购是否存在“生产率悖论”现象。在此基础上，引入产业集聚概念，研究产业集聚对企业全要素生产率和跨国并购关系的调节作用。

（二）概念界定

1 全要素生产率

生产率是衡量生产效率的重要指标。按照测算时投入要素的数量，生产率分为单要素生产率和全要素生产率。单要素生产率指经济总产出和某单一生产要素投入数量的比率，全要素生产率指产出增长率扣除劳动、资本等要素产出的剩余部分。Solow^［

31］（1957）认为该剩余部分即全要素生产率主要是技术进步引起的。随着理论和实践的发展，全要素生产率的来源扩展到规模经济、资源配置效率和经济运行效率等方面。在宏观层面，全要素生产率为国民总产出与各种投入要素的产出之比，代表了全社会资源的利用效率。在微观领域，企业的全要素生产率代表了企业技术升级和生产效率改善，被广泛应用到企业生产效率核算中，是企业异质性的重要体现。

本文从微观层面对全要素生产率进行测算，认为企业全要素生产率为企业扣除资本、劳动等生产要素后，其他因素带来的总产出的增加。

2 产业集聚

产业集聚的概念最早出现于古典经济学家Marshall^［

32］（1890）的著作《经济学原理》中，认为由于服务专业化、共享中间投入品和劳动力市场、知识溢出效应等外部规模经济的存在，相互关联的企业会集聚在某一特定的区域，形成产业聚集区。Porter^{［参考文献 33

百度学术}33］（1998）将产业集聚定义为企业、机关和相关支持机构在某一特定区域的聚集。本文将产业集聚界定为一定数量的关联企业在某一特定区域的集中，以研究并购方所在地区的产业集聚程度对企业生产率和跨国并购的调节作用。

3 跨国并购二元边际

跨国并购二元边际反映了企业跨国并购的广度和深度，是研究企业跨国并购结构的重要内容。本文借鉴Buch et al.^［

34］（2014）的研究，将企业跨国并购二元边际定义为企业跨国并购的广延边际和集约边际，广延边际指企业是否开展跨国并购，集约边际指企业开展跨国并购的交易数量和交易规模。

（三）研究假设

1 全要素生产率与企业跨国并购二元边际

全要素生产率是综合衡量企业经营绩效的重要体现，全要素生产率高的企业的经营管理良好，生产效率也较高。全要素生产率主要从并购成本、距离因素和整合能力三方面对企业跨国并购的二元边际产生影响。

其一，全要素生产率高的企业成本容忍度较高且面临较低的审查成本，降低了企业进行跨国并购的门槛。新新贸易理论认为企业国际化会存在建立营销渠道、适应消费者需求、与外国官员打交道、语言沟通障碍、文化适应等成本，只有拥有较高全要素生产率的企业才有能力克服跨国并购过程中外来者劣势导致的高成本从而进入国际市场（

Melitz， 2003）^{［参考文献 11

百度学术}11］。Barro and Martin^{［参考文献 18

百度学术}18］（1995）认为由于全要素生产率较高的企业会给东道国带来一定技术溢出效应，因此其面对的审查成本会更低。其二，企业全要素生产率高可以帮助企业更好地吸收消化东道国的优质资源，同时克服制度、文化和地理距离等产生的负面影响，实现更大范围的对外投资。其三，全要素生产率高的企业具有较强的整合能力，为跨国并购的顺利进行提供保障。Capron et al.^{［参考文献 19

百度学术}19］（1998）认为跨国并购是吸收东道国下游资产的有效途径，相比于全要素生产率低的企业，全要素生产率高的企业拥有更优质的上游资产，对下游资产的吸收整合能力更强，跨国并购后产生的协同作用更大。同时，全要素生产率高的企业的组织管理能力更强，能更有效的对跨国并购后的人财物等资源进行整合，从而保证跨国并购的顺利实施。基于此，本文提出第一个假设：

H1：全要素生产率可以拓展企业跨国并购的广延边际和集约边际

2 产业集聚对全要素生产率和企业跨国并购二元边际的关系的调节作用

Porter^［

33］（1990）在国家竞争优势中提出，并购方所在地区的产业集聚是企业进行国际化的重要基础。一方面，并购方所在地区的产业集聚通过自选择效应，直接影响全要素生产率与跨国并购的关系。在产业集聚程度较高的地区，企业的过度集聚会使空间内要素竞争加剧，企业的生产成本变高，企业的利润开始下滑（苏丹妮和盛斌，2018）^{［参考文献 35

百度学术}35］。全要素生产率较高的企业则有强烈的动机利用全要素生产率优势，进行跨国并购获取国外的战略资产从而提高自身的竞争能力（刘竹清和佟家栋，2017）^{［参考文献 36

百度学术}36］。在产业集聚程度较低的地区，全要素生产率较高的企业已建立起了区域内的竞争优势，基于跨国并购提高竞争能力的动机相对较低。另一方面，并购方所在地区的产业集聚通过影响全要素生产率与跨国并购关系的作用渠道对二者关系产生影响。其一，产业集聚可以帮助企业进一步降低跨国并购成本。企业集聚会产生跨国溢出效应，产业内的其他企业可以借鉴已发生并购企业取得的国际市场贸易信息和销售渠道以降低跨国并购的固定成本（张驰和武睆，2018）^{［参考文献 30

百度学术}30］。由于产业集聚区内的企业的分工协作，企业的机会主义和信誉风险会大大降低，企业在进行跨国并购时面临的成本和风险也会降低（蒋冠宏，2017）^{［参考文献 15

百度学术}15］。其二，产业集聚能够促进国际化经验的传播，提高国际化人才的可获得性，从而缓解距离因素对跨国并购的不利影响（孟寒和严兵，2020）^{［参考文献 37

百度学术}37］。同时，在产业集聚区，劳动力市场结构也逐渐趋于国际化，企业可以聘请到具有海外经历人才或海外专家，为企业从事跨国并购提供人才支持。其三，地区产业集聚程度越高，其完整的产业链有助于企业利用地区资源进行并购整合。同时，产业集聚区内的企业可以利用集群层面的知识建立起自身的竞争优势，从而提高企业整合能力（Dunning， 1988）^{［参考文献 38

百度学术}38］。基于此，本文提出第二个假设：

H2：产业集聚可以正向调节全要素生产率和企业跨国并购二元边际正相关关系

理论模型如图1所示。

图1 理论模型

三研究设计

（一）样本选择与数据来源

本文将2010—2019年中国A股发生跨国并购的上市公司作为研究对象，并将未发生跨国并购的企业纳入统一研究框架。跨国并购数据选自BVD（Zephyr）全球并购交易数据库，财务数据来自同花顺数据库，东道国国家治理能力数据来源于世界银行，经济自由化水平数据来自Index of Economic Freedom数据库，就业人数来自《中国城市统计年鉴》和中经网经济统计数据库，孔子学院设立数量来自2010—2019年的《孔子学院年度发展报告》。本文剔除了金融业和东道国位于避税天堂的跨国并购样本

，删除ST和*ST的上市企业，参考shi et al.^{［参考文献 39

百度学术}39］（2017）的方法，选取发生跨国并购的企业总资产75%-125%按行业匹配未发生跨国并购的企业样本。经过筛选和处理，本文最终得到19，231个研究样本，其中包括实施跨国并购企业716家，共涉及跨国并购1，110笔，未实施跨国并购企业有2，508家。

（二）变量定义

1 全要素生产率（TFP_it）

全要素生产率的测算方法主要有OLS估计法、OP法、LP法和数据包络分析法（DEA）等。基于数据的可得性，本文借鉴鲁晓东和连玉君^［

40］（2012）的方法，采用LP法对企业的全要素生产率进行衡量。

Levinsohn Petrin（LP）^［

41］估计法（tfp_lp）

V_{i t} ? = ? α L_{i t} ? + ? f (? K_{i t}, m_{i t}) + μ_{i t} ?

（1）

在式（1）中， $V_{i t}$ 代表企业工业增加值，本文用企业主营业务收入表示； $L_{i t}$ 代表企业劳动投入，用企业员工人数表示； $K_{i t}$ 代表资本投入，用企业固定资产净值表示； $m_{i t}$ 为中间投入，计算公式为：中间投入＝主营业务成本＋销售费用+财务费用+管理费用-本期折旧-支付给职工以及为职工支付的现金； $f (? K_{i t}, m_{t})$ 表示资本存量K和中间投入m的函数。

首先通过式（1）估算劳动和资本的回归系数，然后根据式（2）计算全要素生产率：

\hat{t f p_{i t}} ? = ? V_{i t} - ? \overset{?}{α} L_{i t} - \overset{?}{ρ} K_{i t}

（2）

2 产业集聚度（ $a g g_{i j c t}$ ）

产业集聚程度的测量指标主要有区位熵（LQ）、EG指数、空间基尼系数（GINI）、DO指数、赫芬达尔系数（HHI）等，本文将根据苏丹妮等^［

35］（2018）的研究，利用区位熵的方法测算各地区产业集聚水平

A G G_{i j c t}

，即：

A G G_{i j c t} = \frac{\frac{(L_{j c t} - L_{i j c t})}{L_{c t}}}{\frac{L_{j t}}{L_{t}}}

（3）

在式（3）中，L表示就业人数，i 表示企业，j 表示产业，c表示地区，t表示年份。本文在市级行业层面计算区位熵。

3 企业跨国并购的二元边际（Acq_it）

Buch et al.^［

34］（2014）在研究跨国并购问题时提出了跨国并购二元边际的概念，主要分为广延边际和集约边际。其中，跨国并购的广延边际（IAcq_it）是指企业是否开展跨国并购，集约边际指企业开展跨国并购交易数量（NAcq_it）和交易规模（VAcq_it）。由于企业在具备跨国并购能力后还需对目标资产进行寻求、识别和确认，因此，本文以样本观察期后三年时间为窗口期。即IAcq_it表示企业在样本观察期后三年内是否开展过跨国并购活动；NAcq_it表示企业在样本观察期后三年内开展跨国并购活动的次数；VAcq_it表示企业在样本观察期后三年内开展跨国并购的规模。

为避免其他变量对本文研究问题的影响，本文选择了资本密度（CI）、融资能力（FIN）、研发投入（R&D）、净资产收益率（ROE）、资产负债率（LEV）、年龄（AGE）、产权性质（SOE）、东道国治理水平（WGI）、东道国经济自由化水平（EFI）等指标作为控制变量。此外，本文还加入了时间（Year）和行业（Ind）固定效应。具体变量定义及计算方法见表1。

表1 变量定义及计算方法

变量类别	变量名称		变量符号	变量定义
被解释变量（跨国并购二元边际）	广延边际		IAcq	$样本观测期的后三年中是否实施了跨国并购$
	集约边际	交易数量	NAcq	$样本观测期的后三年中实施跨国并购的数量$
	集约边际	交易规模	VAcq	$样本观测期后三年中实施跨国并购交易总额$
解释变量	全要素生产率		TFP	利用LP方法计算企业全要素生产率
调节变量	产业聚集度		AGG	利用区位熵测度产业集聚水平
	资本密度		CI	Ln（固定资产净值/员工人数）
	企业融资能力		FIN	利息支出/主营营业收入
	企业研发投入		R&D	研发费用/主营业务收入
	净资产收益率		ROE	净利润／净资产
	资产负债率		LEV	负债总额/资产总额
	企业年龄		AGE	样本观测期年份 - 上市年份
	东道国治理水平		WGI	东道国的腐败控制、政府效率、政治稳定与反暴力、管理质量、法律规则、言论自由与政府责任六个指标的平均值
	东道国经济自由度		EFI	经商、贸易、货币、金融、投资和劳工自由度的综合评分
	企业产权性质		SOE	国有企业取值为 1，非国有企业取值为 0
	年份		Year	年度虚拟变量
	行业		Ind	行业虚拟变量

（三）模型设定

为避免样本选择偏差对研究结果的影响，本文利用Heckman两阶段模型，分步研究企业全要素生产率对跨国并购二元边际的影响^［

42］。第一阶段为企业是否进行跨国并购；第二阶段为企业决定跨国并购的数量和规模。

在第一阶段，企业跨国并购潜在的数量和规模（ $Q A c q_{i t}$ ）由方程（4）决定：

Q A c q_{i t} = β_{0} + β_{1} T F P_{i t} + β_{2} C o n t r o l_{i t} + ε_{i t}

（4）

其中， $T F P_{i t}$ 为企业全要素生产率， $C o n t r o l_{i t}$ 表示东道国治理水平、资本密度、企业规模、企业年龄、企业融资能力、企业研发投入、企业所属地区、企业产权性质、年份、行业等控制变量， $ε_{i t}$ 为随机误差。

假设观测到的企业实际并购数量或交易规模为 $Q A c q_{i t}$ ，则有：

Q A c q_{i t} = \{\begin{matrix} Q A c q_{i t}, Q A c q_{i t} > 0 \\ 0, ????????? Q A c q_{i t} \leq 0 \end{matrix}

（5）

企业跨国并购的交易规模和数量的条件期望为 $E (Q A c q_{i t} | X_{i t})$ 。若仅仅考虑发生并购的企业，观察到的条件期望是 $E (Q A c q_{i t} | X_{i t}, Q A c q_{i t} > 0)$ 。

其中， $E (Q A c q_{i t} | X_{i t}, Q A c q_{i t} > 0) = β X_{i t} + E (ε_{i t} | ε_{i t} > - β X_{i t})$ = $? β X_{i t} + σ [\frac{φ (\frac{β X_{i t}}{σ})}{? (\frac{β X_{i t}}{σ})}] \neq β X_{i t}$ ； $[\frac{? (\frac{β X_{i t}}{σ})}{φ (\frac{β X_{i t}}{σ})}]$ 为逆米尔斯比率γ， $? φ (\frac{β X_{i t}}{σ})$ 为标准正态分布的概率密度函数， $? (\frac{β X_{i t}}{σ})$ 为累积分布函数。因此，仅仅考虑发生跨国并购的样本会产生选择性偏差。为解决此问题，Heckman^［

42］（1979）在模型中引入了逆米尔斯比率，将其加入到第二阶段进行回归。

具体来看，首先，在第一阶段利用logit模型估计企业是否进行跨国并购，同时计算逆米尔斯比率γ。其次，将第一阶段得出的逆米尔斯比率γ加入到第二阶段方程模型中，估计跨国并购的数量和交易规模。为避免两个阶段模型产生多重共线性问题，Heckman^［

42］（1979）指出需在第一阶段加入额外变量来计算逆米尔斯比率γ。本文参照陈武元与徐振锋等^{［参考文献 43

百度学术}43］（2020）的研究，在第一阶段中加入了东道国孔子学院设立数量（N_conf）。本文模型如下所示：

第一阶段，企业是否进行跨国并购的方程为

I A c q_{i t} = β_{0} + β_{1} T F P_{i t} + β_{2} N_c o n f_{i t} + β_{3} C o n t r o l_{i t} + ε_{i t}

（6）

第二阶段，企业的并购数量和交易规模的方程为

N A c q_{i t} = β_{0} + β_{1} T F P_{i t} + β_{2} γ_{i t} + β_{3} C o n t r o l_{i t} + ε_{i t}

（7）

V A c q_{i t} = β_{0} + β_{1} T F P_{i t} + β_{2} γ_{i t} + β_{3} C o n t r o l_{i t} + ε_{i t}

（8）

为验证假设2产业集聚对全要素生产率和跨国并购二元边际关系的调节作用，本文引入交叉项 $T F P_{i t} \times A G G_{i t}$ 构建模型如下：

第一阶段，企业是否进行跨国并购的方程为

I A c q_{i t} = β_{0} + β_{1} T F P_{i t} + β_{2} A G G_{i t} + β_{3} T F P_{i t} \times A G G_{i t} + β_{4} N_c o n f_{i t} + β_{5} C o n t r o l_{i t} + ε_{i t}

（9）

第二阶段，企业的并购数量和交易规模的方程为

N A c q_{i t} = β_{0} + β_{1} T F P_{i t} + β_{2} A G G_{i t} + β_{3} T F P_{i t} \times A G G_{i t} + β_{4} γ_{i t} + β_{5} C o n t r o l_{i t} + ε_{i t}

（10）

V A c q_{i t} = β_{0} + β_{1} T F P_{i t} + β_{2} A G G_{i t} + β_{3} T F P_{i t} \times A G G_{i t} + β_{4} γ_{i t} + β_{5} C o n t r o l_{i t} + ε_{i t}

（11）

四实证分析

（一）描述性统计

1 跨国并购样本特征

图2显示了2010—2019年我国A股上市公司跨国并购事件的数量和金额。在跨国并购数量方面，2010—2018年我国A股上市公司并购数量逐年上升，2010年仅有20件，2018年达到216件，增加了近10倍。因外部环境复杂多变，2019年并购数量略有下降，但仍然在200件以上。这说明我国跨国并购保持强劲势头，对外投资大国地位持续巩固。在跨国并购金额方面，2010—2019年我国A股上市公司并购金额呈曲折上升趋势，2012年、2013年、2017年、2019年略有下降，但我国跨国并购数量在不断扩大。

图2 2010—2019年跨国并购数量和金额

2 主要变量描述性统计

表2报告了本研究中所涉及的主要变量的描述性统计结果。通过表2可知，我国上市公司2010—2019年平均开展过0.1339次跨国并购活动，样本观测窗口期内最多进行3次并购活动，窗口期内交易规模最多达到8，220万元。我国上市公司的全要素生产率TFP均值为16.06，最小值为11.54，最大值为21.22，总体全要素生产率较好。产业集聚程度代理变量区位熵AGG均值为1.16，最小值为0.0097，最大值为25.97，说明我国不同产业不同地区产业集聚程度存在一定的差异。孔子学院设立数量最多的国家设立数达75所。

表2 描述性统计

变量	观测值	均值	标准差	最小值	最大值
IAcq	19，231	0.1339	0.3406	0	1
NAcq	19，231	0.0868	0.3044	0	3
VAcq	19，231	79664	1349837	0	82200000
TFP	19，231	16.0627	1.0355	11.5425	21.2217
AGG	19，231	1.2123	0.9838	0.0097	25.9685
TFP*AGG	19，231	19.4640	16.0526	0.0146	395.0147
N_conf	19，231	2.8846	12.6042	0	75

（二）回归结果分析

表3呈现了全要素生产率、产业集聚对跨国并购二元边际的估计结果，同时展现了产业集聚对全要素生产率和跨国并购二元边际关系的调节作用。表3的结果显示，孔子学院数量的系数均显著为正，表明孔子学院数量多的国家，企业进行跨国并购的概率更高，该结论与陈武元和徐振锋^［

43］（2020）的研究一致。逆米尔斯比率γ（lambda）的估计值也显著，表明全要素生产率、产业集聚对企业跨国并购的影响存在样本选择偏差。回归控制了行业和年份两个固定变量。

表3 基准回归结果

	检验1			检验 2
	IAcq（1）	NAcq（2）	VAcq（3）	IAcq（4）	NAcq（5）	VAcq（6）
TFP	0.2020^**	0.0304^**	0.8650^***	0.0975	0.0512^***	0.8380^***
	（2.00）	（2.10）	（13.39）	（1.09）	（4.27）	（12.76）
AGG				0.1000	0.0935^**	-0.1190
				（0.46）	（2.57）	（-0.66）
TFP*AGG				0.0083^**	0.0062^***	0.0223^**
TFP*AGG				（2.44）	（2.75）	（2.00）
N_conf	9.5420^*			10.59^*
	（1.78）			（1.73）
CI	0.0010	-0.0031	0.0037^***	-0.0368	-0.0012	0.2050^***
	（0.88）	（-1.03）	（2.71）	（-0.74）	（-0.10）	（3.71）
FIN	1.1630	0.9120^***	7.3380^***	0.1250	0.4420^***	4.080^***
	（0.91）	（3.09）	（5.57）	（0.48）	（3.39）	（6.38）
R&D	2.0940	-0.0639	-1.7610	0.1650	0.4650^**	-0.4510
	（1.63）	（-0.19）	（-1.15）	（0.19）	（1.97）	（-0.39）
ROE	0.0094	-0.0045^**	-0.0199^**	0.00252	-0.0047^***	-0.0133
	（1.18）	（-2.09）	（-2.05）	（1.15）	（-2.88）	（-1.63）
LEV	0.0033^**	0.0030	-0.0105^***	0.0042^***	-0.0011	-0.0082^**
	（2.34）	（0.37）	（-2.92）	（2.69）	（-1.63）	（-2.53）
AGE	0.0194^***	-0.0073^***	-0.0227^**	0.0199^***	0.0029	-0.0293^***
	（2.79）	（-3.68）	（-2.57）	（2.59）	（1.46）	（-3.04）
WGI		0.0660^**	-0.1703		0.0666^***	-0.2150^*
		（2.49）	（-1.46）		（2.64）	（-1.73）
EFI		-0.0020	0.0140^**		-0.0022^*	0.0160^***
		（-1.44）	（2.33）		（-1.73）	（2.60）
_cons	-5.0650^***	0.3580	-3.6560^***	-2.6520^*	1.1070^***	-6.2730^***
	（-5.44）	（1.53）	（-3.51）	（-1.78）	（5.98）	（-4.91）
Ind	YES	YES	YES	YES	YES	YES
Year	YES	YES	YES	YES	YES	YES
lambda		-0.0565^**	-0.0544^**		-0.0552^**	-0.0673^**
		（-2.05）	（-2.44）		（-2.12）	（-2.52）
N	19 231	19 231	19 231	19 231	19 231	19 231
Prob>chi2	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000

注： t statistics in parentheses ^* p < 0.1, ^** p < 0.05, ^*** p < 0.01

1 全要素生产率对企业跨国并购二元边际的影响

检验1分别检验了全要素生产率对企业是否开展跨国并购（跨国并购的广延边际）、并购数量和并购规模（跨国并购的集约边际）的影响。检验1第（1）列结果显示，全要素生产率（TFP）与跨国并购广延边际（IAcq）的回归系数为0.202，在5%的水平上显著。第（2）列结果显示，全要素生产率（TFP）与跨国并购数量（NAcq）的回归系数为0.0304，在5%的水平上显著。第（3）列结果显示，全要素生产率（TFP）与跨国并购规模（VAcq）的回归系数为0.865，在1%的水平上显著。由上可以得出企业全要素生产率对企业跨国并购的二元边际存在显著的正向影响，即全要素生产率越高的企业越会选择进行跨国并购，并且其跨国并购的次数和规模也会增加，假设H1得到验证。该结果表明，中国企业的跨国并购受到企业全要素生产率的驱动，中国企业在进行跨国并购时并不是一味地为了学习海外企业提高，也向世界输送着优质企业。

2 产业集聚对全要素生产率和企业跨国并购二元边际关系的调节作用

检验2分别检验了产业集聚对全要素生产率和企业是否开展跨国并购（跨国并购的广延边际）、并购数量和并购规模（跨国并购的集约边际）关系的调节作用。结果显示，产业集聚和全要素生产率的交乘项（TFP*AGG）与企业跨国并购的二元边际存在正相关关系。第（4）列结果显示，产业集聚和全要素生产率的交乘项（TFP*AGG）与跨国并购广延边际（IAcq）的回归系数为0.0083，在5%的水平上显著。第（5）列结果显示，产业集聚和全要素生产率的交乘项（TFP*AGG）与跨国并购数量（NAcq）的回归系数为0.0062，在1%的水平上显著。第（6）列结果显示，产业集聚和全要素生产率的交乘项（TFP*AGG）与跨国并购规模（VAcq）的回归系数为0.0223，在5%的水平上显著，即产业集聚可以正向调节全要素生产率和企业跨国并购二元边际的正相关关系，假设H2得到验证。该结果表明，并购方所在地的产业集聚会对全要素生产率和企业跨国并购二元边际的关系产生影响，企业在制定跨国并购的决策时，除考虑自身全要素生产率水平外，还要考虑自己所在区域的产业集聚程度，综合考虑中微观各种因素，保证跨国并购活动的成功开展。

（三）稳健性检验

为使结果具有稳健性，排除异常值和内生性对结果的干扰，本文通过倾向得分匹配（PSM）和替换变量的方式进行稳健性检验。其一，本文采用近邻匹配的方法，为发生跨国并购企业匹配未发生跨国并购企业样本。将跨国并购企业与PSM匹配的未发生跨国并购企业作为回归样本，利用模型再次对其进行回归。回归结果见表4检验3和检验4。根据回归结果可知，全要素生产率和跨国并购二元边际的关系及产业集聚的调节作用通过了稳健性检验，结果具有稳健性。其二，本文借鉴鲁晓东和连玉君^［

40］（2012）的做法，采用OP法^{［参考文献 44

百度学术}44］对全要素生产率进行测算；同时，用赫芬达尔系数（HHI）来衡量产业集聚程度，再次对模型进行回归。回归结果见表4检验5和检验6，替换变量后，结果依然稳健。

表4 稳健性检验结果

	检验3			检验4
	IAcq（1）	NAcq（2）	VAcq（3）	IAcq（4）	NAcq（5）	VAcq（6）
TFP_LP	0.2032^**	0.0304^**	0.8653^***	0.0979	0.0512^***	0.8381^***
TFP_LP	（2.00）	（2.10）	（13.39）	（1.10）	（4.27）	（12.76）
AGG				0.101	0.0935^**	0.119
AGG				（0.46）	（2.57）	（0.66）
TFP_LP*AGG				0.0083*	0.0062^***	0.0223^**
TFP_LP*AGG				（1.78）	（2.75）	（2.00）
Control	YES	YES	YES	YES	YES	YES
N	19 099	19 099	19 099	19 099	19 099	19 099
		检验5			检验6
	IAcq（7）	NAcq（8）	VAcq（9）	IAcq（10）	NAcq（11）	VAcq（12）
TFP_OP	0.0651^***	0.1263^***	1.6422^***	-0.1743	0.0098	1.9023^***
	（3.46）	（3.71）	（10.39）	（-0.95）	（0.02）	（10.39）
HHI				0.4322^***	9.3161^***	0.4722^***
				（3.20）	（4.34）	（2.93）
TFP_OP*HHI				0.6761^***	1.4882^***	1.0732^***
				（2.63）	（4.41）	（3.53）
Control	YES	YES	YES	YES	YES	YES
N	19 231	19 231	19 231	19 231	19 231	19 231

注： t statistics in parentheses ^* p < 0.1, ^** p < 0.05, ^*** p < 0.01

（四）进一步研究

在前文的研究中，本文先后采用了LP法和OP法对企业全要素生产率进行测算，分析全要素生产率对企业跨国并购二元边际的影响。为了深入分析全要素生产率对跨国并购的影响，本文使用DEA－Malmquist指数法对跨国并购企业全要素生产率变化率及其分解效率进行测算，并分析拓展企业跨国并购二元边际的主要驱动力。本文首先将全要素生产率变化率（TFPch）分解为技术效率变动（Effch）和技术进步率（Techch）两部分，这其中，技术效率变动可进一步分为纯技术效率变动（Pech）和规模效率变动（Sech）两部分。具体关系如图3所示。

图3 全要素生产率变化率分解示意图

即：全要素生产率变化率=技术进步率*技术效率变动，其中，技术效率变动=纯技术效率变动*规模效率变动

在投入和产出指标的选取过程中，本文依旧采用鲁晓东和连玉君^［

40］（2012）计算全要素生产率的投入产出指标，利用matlab软件，得到跨国并购企业在2010—2019年间全要素生产率的变化率及其分解结果。具体回归结果见表5。

表5 全要素生产率变化率及其分解成分与企业跨国二元边际回归结果

	IAcq（1）	NAcq（2）	VAcq（3）
Tfpch	2.3590^*	1.4650^***	2.9580^*
	（1.71）	（3.02）	（1.74）
Effch	-0.5710	0.7880^***	0.6160
	（-1.37）	（9.37）	（1.56）
Techch	1.4880^*	1.5340^***	1.4320^**
	（1.74）	（10.64）	（2.11）
Pech	1.1200	1.0940^***	1.1590^**
	（1.56）	（10.58）	（2.38）
Sech	0.7870	0.2550	1.8470
	（0.66）	（1.00）	（1.57）
N_conf	9.5490^*
	（1.73）
Control	YES	YES	YES
Ind	YES	YES	YES
Year	YES	YES	YES
N	17 851	17 851	17 851
Prob>chi2	0.0000	0.0000	0.0000

注： t statistics in parentheses ^* p < 0.1, ^** p < 0.05, ^*** p < 0.01

1 全要素生产率变化率及其分解成分与企业跨国并购决策

表5第（1）列显示了全要素生产率及其分解成分对企业跨国并购决策回归结果。由表5第（1）列可知，全要素生产率变化率（TFPch）与跨国并购决策的回归系数为2.359，在10%的水平上显著，说明全要素生产率的变化率越高，企业越有可能进行跨国并购。将全要素生产率变化率进行进一步分解，技术效率变动（Effch）与企业跨国并购决策的回归系数为-0.571，但是不显著，技术进步率（Techch）与企业跨国并购决策的回归系数为1.488，在10%的水平上显著。纯技术效率变动（Pech）和规模技术效率变动（Sech）与跨国并购决策的回归系数分别为1.12和0.787，但都不显著。这说明，全要素生产率变动对企业跨国并购决策影响的贡献主要来自技术进步率（Techch），进行跨国并购的中国企业多为技术驱动型企业，中国企业在跨国并购的同时也向世界输送着先进技术。

2 全要素生产率变化率及其分解成分与企业跨国并购次数

表5第（2）列显示了全要素生产率变化率及其分解成分对企业跨国并购次数回归结果。由表5第（2）列可知，全要素生产率变化率（TFPch）与跨国并购次数的回归系数为1.465，在1%的水平上显著，说明全要素生产率的变化率越高，企业跨国并购的次数越多。将全要素生产率分解来看，技术效率变动（Effch）与企业跨国并购次数的回归系数为0.788，在1%的水平上显著；技术进步率（Techch）与企业跨国并购次数的回归系数为1.534，在1%的水平上显著。这说明，在全要素生产率变动与跨国并购次数的关系中，技术效率变动（Effch）和技术进步率（Techch）均作出了贡献。对技术效率变动（Effch）进一步分解，纯技术效率变动（Pech）与跨国并购次数的回归系数为1.094，在1%的水平上显著；规模技术效率变动（Sech）与跨国并购次数的回归系数为0.255，但不显著。这说明，在技术效率变动（Effch）对跨国并购次数的影响中，主要是纯技术效率变动（Pech）发挥了作用。

3 全要素生产率变化率及其分解成分与企业跨国并购规模

表5第（3）列显示了全要素生产率变化率及其分解成分对企业跨国并购规模回归结果。由表5第（3）列可知，全要素生产率变化率与跨国并购规模的回归系数为2.958，在10%的水平上显著，说明全要素生产率的变化率越高，企业跨国并购的规模会越大。进一步分解发现，技术效率变动（Effch）与企业跨国并购规模的回归系数为0.616，但不显著；技术进步率（Techch）与企业跨国并购规模的回归系数为1.432，在10%的水平上显著。这说明，在全要素生产率变动与跨国并购规模的关系中，主要是技术进步率（Techch）在发挥作用。对技术效率变动（Effch）进行进一步分解，纯技术效率变动（Pech）与跨国并购规模的回归系数为1.159，在5%的水平上显著；规模技术效率变动（Sech）与跨国并购规模的回归系数为1.847，但不显著。这说明，在技术效率变动（Effch）对跨国并购规模的影响中，虽然技术效率变动（Effch）对企业全要素生产率的影响不显著，但是技术效率变动（Effch）中的纯技术效率变动（Pech）会在一定程度上扩大跨国并购的规模。

综上所述，企业全要素生产率变化率会拓展企业跨国并购的二元边际。在这其中，技术进步率起了主要的作用，技术效率变动的贡献略有不足。这说明，企业进行跨国并购的主要驱动力是技术进步的变动，企业技术的进步建立起了企业的竞争优势，使企业有能力去开展跨国并购，并增加跨国并购的次数，扩大跨国并购的规模。这也给中国企业带来了一定的启示，只有重视技术的发展，加大创新投入，促进技术进步，才能真正形成企业的核心竞争力，在世界舞台上展现自己的实力。

五研究结论和启示

（一）主要研究结论

全要素生产率是企业异质性的重要体现，本文以新新贸易理论为基础，以2010—2019年中国发生跨国并购的企业为研究对象，通过实证检验，得到了以下结论：

1.全要素生产率的提高可以促进企业的跨国并购决策（广延边际），对跨国并购的数量和规模（集约边际）产生正向作用。

2.产业集聚可以增强企业全要素生产率与跨国并购广延边际和集约边际正相关关系。

3.全要素生产率变化率会拓展企业跨国并购的二元边际。其中，技术进步起了主要作用，技术效率变动的贡献略有不足。

（二）管理启示

全要素生产率是推动我国企业进行跨国并购的主要动力，同时，产业集聚也对全要素生产率和跨国并购的关系产生了显著正向影响。中国要想继续提高对世界经济的影响力，需要越来越多的国内企业以跨国并购的方式走出去。为了进一步提高我国企业跨国并购成功的概率，产生更好的跨国并购效果，应注重以下几个方面：

1.企业在实施跨国并购前应对自身的全要素生产率水平进行全面审慎的评估。同时，通过加大研发投入，努力提高创新能力，通过创新成果的转化，提升产品的技术附加值，全面提升其全要素生产率水平。

2.企业应充分利用集聚条件，将产业集聚优势转化为自身核心竞争力。并购方在自我选址时，可优先考虑产业集聚水平较高的地区。在此基础上，加强产业集聚区企业的交流和合作，共享跨国并购经验和信息，不断提高自身全要素生产率水平和国际化能力。

3.政府应制定相应政策，进一步帮助企业提高全要素生产率水平，为企业跨国并购提供便利。一方面，政府要加快经济体制改革，激发市场主体竞争活力，助力企业提高全要素生产率。另一方面，政府应从产业集聚角度出发，建立优势产业贸易园区，完善园区内基础设施，为园区内企业提供融资支持，促进企业提高全要素生产率，为企业实施跨国并购保驾护航。

本文在研究方面还存在以下不足，未来可进行进一步研究。其一，本文利用全样本研究了全要素生产率和企业跨国并购二元边际的关系，不同并购动机的企业在实施跨国并购时对全要素生产率的要求是否存在差异还有待于进一步验证。其二，本文基于Heckman两阶段模型仅检验了企业“走出去”的影响因素，对于企业“走出去”后能否“走进去”“走上去”的影响因素还有待进一步验证。

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全要素生产率、产业集聚和中国企业跨国并购

摘要

关键词

一 引言

二 文献综述和研究假设

（一） 文献综述

（二） 概念界定

（三） 研究假设

三 研究设计

（一） 样本选择与数据来源

（二） 变量定义

（三） 模型设定

四 实证分析

（一） 描述性统计

（二） 回归结果分析

（三） 稳健性检验

（四） 进一步研究

五 研究结论和启示

（一） 主要研究结论

（二） 管理启示

参考文献

一引言

二文献综述和研究假设

（一）文献综述

（二）概念界定

（三）研究假设

三研究设计

（一）样本选择与数据来源

（二）变量定义

（三）模型设定

四实证分析

（一）描述性统计

（二）回归结果分析

（三）稳健性检验

（四）进一步研究

五研究结论和启示

（一）主要研究结论

（二）管理启示