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内容提要 文章利用2011～2016年614家对外投资的中国制造业上市公司数据，采用倾向得分匹配法和双重差分方法，考察了对外直接投资对母公司员工结构的影响，研究表明，对外直接投资企业的生产人员和非生产人员数量都有所增加且具有滞后性，其中生产人员的数量增长更快，非生产人员数量的增长主要表现为销售、技术和管理人员的增加。进一步区分样本检验发现，对外直接投资基本上都促进了母公司生产人员和非生产人员数量的增长，但只有战略资产寻求型企业对外投资导致了员工结构的改善。这说明，对外直接投资既能够增加国内低技能、廉价的生产人员就业，缓解一部分就业压力，又能够增加高技能、稀缺的非生产人员就业，增加企业的人力资本积累，但由于生产人员数量的增加更快，母公司员工结构并未得到明显改善。 内容来自dedecms

关键词 上市公司 对外直接投资 员工结构

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一、引言

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2015年5月，国务院发布了《中国制造2025》，将“结构优化”作为基本方针之一，政府对结构问题的重视程度不断提高。然而，受国际经济形势低迷、国内经济增速放缓影响，出口对国内就业的拉动作用减弱，加剧了国内已有的就业压力，倒逼着国内就业结构的调整。与此同时，我国企业对外直接投资却在投资增速、投资净额、境外员工人数等方面实现了较大幅度的提高。根据《中国对外直接投资统计公报》数据显示，2002～2015年中国对外直接投资年均增速高达35.9％，2015年中国对外直接投资流量首次位列世界第二，实现资本项下净输出，2015年末境外员工总数283.7万人，其中雇佣外方员工122.5万人，占43.2％。对外直接投资是跨国公司在全球范围内配置资源的一种方式，涉及资金流动和经营活动的转移，因而必然带来生产要素在跨国公司内部的重新配置。那么，对外直接投资的快速发展是否会产生就业替代效应从而进一步加剧国内的就业压力?更重要的是，在国内用工成本上升、就业结构性问题日益突出的背景下，对外投资活动是否会影响投资企业的员工结构从而对国内就业结构产生不利影响? dedecms.com

根据发达国家对外投资的典型化事实来看，发达国家跨国公司的母公司主要集中于从事研发等总部密集型活动，即创造跨国公司的“所有权优势”，而将生产、加工等劳动力密集型活动外包给海外子公司或其他企业，导致母公司对技术人员、管理人员等熟练劳动力的需求高于生产人员，优化母公司员工结构。然而对于所有权优势相对缺乏的中国企业来说，我国企业对外投资的动机是为了获取海外技术和资源，从而更好地发挥国内企业的相对成本优势，服务于海外市场和国内市场需求，由于我国企业的比较优势是劳动密集型产品，企业中生产人员数量更多，对外投资会导致母公司对低成本生产人员需求的变化，这使母公司员工结构无法在短期内得到明显改善。但是从长期来看，随着国内劳动力优势的逐步丧失和国内产业结构的转型优化，我国劳动力密集型产业可能会逐步转移至要素成本更加低廉的东南亚国家和非洲国家，促使母公司集中于研发、营销等活动，进而增加母公司对非生产人员的需求，实现员工结构的优化。 织梦好，好织梦

对外直接投资活动如何影响母公司就业?已有的理论和实证研究大致从两个方面展开。一种观点认为，企业对外投资与国内投资具有替代性，对外直接投资因替代了母公司的生产或出口而减少国内就业机会。如Stevens和Lipsey（1992）认为跨国公司的资源是有限的，对外投资提高了母公司资金的使用成本，因而国外子公司数量和设备投资的增多将导致母国就业的下降。Kravis和Lipsey（1988）利用美国跨国公司数据，Hijzen等（2005）利用英国企业外包数据以及Driffield和Chiang（2009）利用台湾地区企业对大陆投资数据等都得出了类似的结论。由于这些研究以发达国家或地区的跨国公司为对象，发达国家的劳动力成本相对较高，因而发达国家对外投资的动机是将生产、加工环节转移至其他成本相对较低的国家，进而服务于当地市场需求，而发展中国家的优势在于劳动力等要素成本优势，所以短期内，对外投资对母国就业的替代作用对像中国这样的发展中国家来说可能并不适用。另一种观点认为，企业对外投资与国内投资具有互补性，如对外投资需要母公司提供监管、营销等辅助性活动，从而增加母公司非生产类员工的就业。例如，Lipsey（1994）研究发现如果子公司的海外生产增加了对母公司总部服务的需求，如研发、监管和其他辅助活动，则海外生产份额的增加可能对母公司就业产生正向的影响。Desai等（2009）利用1982～2004年美国制造业企业数据研究了海外投资对国内就业的影响，发现对外投资引发了国内投资和就业的增长，海外员工增加10％，美国国内就业将增加3.7％。Yamashita和Fukao（2009）利用日本跨国公司数据，Barba Navaretti等（2009）利用意大利和法国的海外投资数据以及Masso等（2008）利用爱沙尼亚数据都得到了类似的结论。此外，部分学者认为对外直接投资对母公司就业的影响并不是简单的替代或互补关系，而是受到东道国的要素禀赋、经济发展程度、投资动机等因素的影响，如Debaere等（2010）以韩国企业为例发现，对欠发达国家的投资降低了母公司的就业增长率，对发达国家的投资并未对母公司就业产生显着影响。类似的研究还包括Hijzen等（2011）、Harrison和MeMilan（201 1）、Koning和Murphy（2006）等。 copyright dedecms

全球价值链分工的不断细化导致对外投资对母公司就业的影响变得更加复杂，对外投资对就业的影响可能因员工从事的生产环节或任务的不同而存在差异。如Blomstrfim等（1997）发现瑞典跨国公司对发达国家投资导致了母公司蓝领工人增加、白领工人减少，对发展中国家投资导致蓝领和白领工人数目都增加。与Blomstrfim等（1997）的研究结论不同，Laffineur和Mouhoud（2015）利用2002—2007法国制造业企业数据研究发现，对低收入国家投资显着提高了管理层的比重，减少了蓝领工人的比重，对高收入国家投资降低了母公司从事非常规任务的工人（如技术工人）的份额。

国内企业对外直接投资的快速发展引发了学者广泛关注，但受研究数据和研究方法的限制，大部分研究主要从国家、地区、行业层面出发，研究对外投资与总体就业之间的关系，如于超和葛和平（2011）、姜亚鹏和王飞（2012）、罗丽英和黄娜（2008）、刘辉群和王洋（2011）等，且几乎都一致地发现，对外直接投资对母国就业产生了正向影响，只有张海波和彭新敏（2013）发现0D1对我国国内就业产生了替代作用。也有少数学者利用微观企业数据研究了对外投资与国内就业的关系，如李磊等（2016）、蒋冠宏（2016）、刘洋和青白（2016）等。

到目前为止，国内只有少数学者从结构角度讨论了对外投资对母国就业结构的影响，如屈小博和程杰（2015）利用人口普查和抽样调查数据发现中国整体就业结构变动呈现正在“升级”模式，李宏兵等（2017）利用行业层面数据研究发现，对外投资导致我国劳动力市场出现“两端高、中间低”的就业极化现象，即对外直接投资对高技术行业和低技术行业中的企业就业水平的影响更明显，对中等技术水平行业的就业影响相对较小。相对来说，关于贸易与国内就业结构问题的讨论更多一些，唐东波（2011，2012）分别从全球化和中间品进口的角度讨论了中国就业结构改善问题，马光明和刘春生（2016）研究了中国贸易方式转型与制造业就业结构的关联性，阚大学（2010）和周申等（2012）讨论了贸易结构与就业结构的关系，唐时达和刘瑶（2012）从劳动力流动的视角讨论了贸易自由化与就业结构调整的关系等。 copyright dedecms

从以上文献可以看出：首先，关于对外直接投资影响母公司员工结构的研究起步晚、文献少且主要以发达国家为研究对象，探讨发展中国家对外直接投资活动影响母公司员工结构的文献比较少见；其次，国内学者的相关研究大多从国家、省级或行业层面出发，虽然能够反映对外直接投资对中国劳动力市场的净影响，但其背后可能同时存在就业创造和就业替代效应，由于企业异质性的存在，这种整体层面的研究也会掩盖企业层面的差异性，因而并不能准确解读对外投资活动对企业员工结构的影响；最后，员工结构是国内就业结构的微观体现，就国内研究来看，目前并未发现从微观企业层面、结构角度研究对外投资对母公司员工影响的文献。

因此，在已有研究的基础上，本文主要进行了以下拓展：（1）本文利用2011～2016年中国制造业上市公司对外直接投资数据，基于企业异质性理论，从企业角度出发，分析了对外直接投资对母公司员工结构的影响，为评价对外直接投资对劳动力市场的影响，投资绩效或对外直接投资对母公司的逆向溢出作用提供了新视角；（2）本文从投资动机、东道国的收入水平、母公司所有权性质、投资模式等多个视角分类研究了对外直接投资对母公司不同类型员工就业的影响，其中，对投资模式的分类研究仍是国内研究较少涉及的命题；（3）在研究方法上，本文采用基于PSN的双重差分方法（DID）估计了由对外直接投资导致的员工就业变化，有利于克服样本的选择性偏差和内生性问题。 dedecms.com

二、模型设定与数据说明

1.计量模型 copyright dedecms

本文的研究目的是评估对外直接投资对母公司员工结构的影响，即揭示对外直接投资与母公司生产人员和非生产人员就业之间是否存在因果关系。企业异质性理论及经验研究表明，只有行业内生产率较高的企业才能够进行对外直接投资，以克服对外直接投资中高额的沉没成本，而且对外投资企业能够从中获取超额利润回报，进而能够雇佣更多、更高技术水平的员工，促进就业人数的增加和员工结构的改善。由此表明，企业对外直接投资行为是自选择过程。企业对外直接投资与员工就业之间也可能存在内生性问题，招聘高技能的员工有可能提高企业生产率从而促进企业对外直接投资。为克服可能存在的样本选择偏差和内生性问题，如果直接采用0LS回归将有可能导致结果的偏差，为此我们将采用倾向得分匹配和双重差分法进行检验。

基于此，首先我们将样本区分为两组，即进行对外直接投资的企业为实验组，没有进行对外直接投资的企业为对照组。构造企业是否对外直接投资虚拟变量，dui=1表示企业i是对外直接投资的实验组样本企业，dui=0表示企业i是非对外直接投资的对照组样本企业。其次，根据企业投资的年份不同，构造一个二元时间虚拟变量dt，dt=1表示对外直接投资当年及以后的时期，dt=0表示对外直接投资前的年份。yit表示企业i在时期t的员工人数，△yi表示企业i在dt=1和dt=0两个时期员工人数的变化，对外直接投资企业在两个时期员工人数的变化记为△y1i，非对外直接投资企业员工人数的变化记为△y0i。因此，企业参与对外直接投资后对其员工就业的实际影响记为y，可表示为（1）式： 内容来自dedecms

在（3）中，yit是母公司员工人数，分为生产人员、非生产人员两类[1]，取对数表示。实验组员工人数的变化为β2+y，对照组员工人数的变化为β2，γ表示的是企业对外直接投资对员工就业的真实影响，若γ>0，意味着（ydu=1，-ydu=1,dt=0）-（ydu =0,dt=1-ydu=0,dt=0）>0，则说明对外直接投资前后员工人数的,dr Y,dr=O,dtY=0,dr相对增加大于非对外直接投资企业员工人数的变化，即对外直接投资能够增加母公司该类员工的就业岗位；若γ<0，则说明对外直接投资前后企业员工人数的相对增加小于非对外直接投资企业员工人数的变化，即对外直接投资不能增加母公司该类员工的就业岗位。 织梦内容管理系统

使用双重差分法估计对外直接投资对母公司员工结构的影响，需要解决两个问题：一是找到合适的对照组企业，确保对照组企业与实验组企业除了是否参与对外直接投资外其他特征都基本相同，满足E（△y0i| dui=1）=E（△y0i| dui=0）。为了解决这一问题，后文采用倾向得分匹配法挑选了合意的对照组企业。二是需要解决变量缺失问题，确保双重差分估计结果的有效性。我们采用的方法是在（3）式中加入影响企业的其他控制变量zit,根据以往的经验研究（毛其淋和许家云，2014；李磊等，2016），选取的变量包括：（1）企业资本密集度（k1），用固定资产/员工总数并取对数表示；（2）企业总资产（size），用企业总资产取对数表示；（3）企业年龄（age），用当年年份与企业成立年份的差值衡量；（4）海外业务收入（exp），采用虚拟变量表示，存在海外业务收入的样本为l，其他为0，罗长远和季心宇（2015）指出，如果发生了境外业务收入就认为企业有出口活动，因此本文用此指标来近似反映企业对外经营情况；（5）员工平均工资（wage），用支付给职工及为职工支付的现金除以员工总数后取对数表示。 copyright dedecms

2.数据来源 dedecms.com

由于2011年以前关于上市公司员工结构数据几乎没有，为了确保数据的完整性和统一性，实证部分将主要利用中国A股市场上2011～2016年制造业上市公司数据为样本进行分析[2]。上市公司是目前国内管理规范、生产率水平较高且公司数据透明度较高的企业，以此类企业员工结构为样本，在一定程度上能够反映出我国就业结构的变动趋势。 织梦内容管理系统

本文所使用的数据来源有两个：一是Wind上市公司数据库，包括财务数据、公司资料（企业设立时间、上市时间、员工人数、学历构成、岗位分类等）和跨国并购交易信息（首次公开披露时间、标的企业名称、交易价值、收购方企业、咨询顾问、交易货币类型、交易状态等）等。二是商务部《境外投资企业（机构）名录》，包括对外直接投资的母公司名称及所在省份、海外投资分支机构名称、投资东道国、核准日期、经营范围等信息。其中，跨国并购是指收购方为中国A股上市公司，被收购方为国外企业的并购行为，满足以下标准：（1）并购交易已实际完成；（2）一次或连续多次并购同一家企业，收购方拥有标的企业的股权比例达30％及以上（王化成等，2011；王艳和阚铄，2014）；（3）对于同一企业在同一年完成多起并购交易的事件，仅保留公司在当年完成的第一起并购；（4）样本期间内不同年份多次发生的并购交易，仅保留初次并购交易信息；（5）仅保留制造业上市公司[3]。 内容来自dedecms

数据处理过程如下：首先，根据Wind提供的跨国并购交易信息，按照跨国并购标准，仅保留制造业企业样本，筛选得到跨国并购企业103家；其次，利用Wind提供的上市公司名称与《境外投资企业（机构）名录》中2012～2015年所有进行对外投资企业匹配得到已上市的对外直接投资企业，然后从中剔除跨国并购企业样本，并删掉不符合条件的样本[4]，得到进行绿地投资的上市公司511家；最后，得到2012～2015年期间进行对外直接投资的制造业企业614家。 织梦内容管理系统

三、估计结果及分析 本文来自织梦

1.倾向得分匹配 dedecms.com

本文采用Rosenbaum和Rubin（1983）的“倾向得分”匹配法（PSM），通过企业配对使投资前对外直接投资企业与非对外直接投资企业具有相似特征，解决对外直接投资非随机性选择问题。其基本思路是：假定企业是否参与对外直接投资完全取决于协变量xi，当xi包含多个变量时，可计算企业进入实验组的条件概率P（xi）=p（dui=1|x=xi）（或简记p（x））作为其倾向得分，以此作为距离函数进行匹配，在可忽略性假定成立的情况下，给定p（x）时yi独立于dui。另外，为了能够进行匹配，假设重叠假定成立。本文以2012～2015年没有对外直接投资的企业作为对照组，根据既有理论和经验研究的相关文献，选取的匹配变量xi包括：（1）企业总资产（size），用总资产并取对数表示；（2）企业资本密集度（kl），用固定资产/员工总数表示，并取对数；（3）企业年龄（age），用当年年份与企业成立年份的差值衡量；（g）企业性质（nature），国有企业是1，其他企业是0；（5）生产率（fp），采用LP方法计算的生产率表示；（6）海外业务收入（exp），采用虚拟变量表示，存在海外业务收入的样本为l，其他为0；（7）员工总数（emp），用年末员工总人数取对数表示。本文利用logit模型估计倾向得分，按最近邻匹配原则，分年度进行了有放回配对，配对比例为1：3。由于匹配的目的是找到没有进行对外直接投资时与投资企业最具可比性的企业，因而我们按照对外直接投资前一期企业特征变量对样本进行分年度匹配。由于剔除了部分重复配对的企业样本，获得对照组企业595家。其中，2011年168家，2012年136家，2013年124家，2014年167家[5]。对样本的配对进行平衡性检验发现（见表l），匹配前实验组企业的总资产、生产率、海外业务收入、员工总数等指标普遍优于对照组企业，而匹配后每年度各匹配变量的标准偏差都小于10％，且对照组与实验组企业在所有观测特征上均不存在显着的差异性，说明匹配变量及方法的选取是适当的。 内容来自dedecms

2.初始检验

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首先，与Feenstra和Hanson（1996）、Head和Ries（2002）的员工分类方法一致，本文将员工分为生产人员和非生产人员两类，其中非生产人员包括销售人员、技术人员、管理人员和其他服务人员四类，采用对数形式表示[6]，考察对外直接投资对母公司员工结构的影响。在（3）式的基础上，加入控制变量及产业、地区、年份和企业固定效应进行初始检验，重点关注核心变量（du xdt）的系数，结果见表2。

表2第（1）列给出的是对外直接投资对企业生产人员就业的影响，其核心解释变量（du xdt）的系数显着为正，且生产人员增加的幅度更大，说明相对于没有进行对外投资的企业，投资企业的生产人员数量明显增多，母公司的员工结构并未得到明显改善。可能的原因在于对外直接投资导致母公司出口增多（蒋冠宏和蒋殿春，2014a），且根据蒋冠宏和蒋殿春（2014a）对投资动机的分类检验发现，仅商贸服务型样本就占总样本的一半以上，说明我国企业对外投资的动机可能以市场寻求型为主，且根据比较优势理论，我国的比较优势仍然集中于劳动密集型的加工生产环节，从而促进了低技能、低成本生产人员就业的快速增长。

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表2第（2）列给出的是对外投资对非生产人员就业的影响，其核心解释变量（du×dt）的系数显着为正，说明对外直接投资有助于增加母公司非生产人员就业。这一结论虽然与发达国家的研究结论类似，即对外直接投资能够提高母公司对熟练劳动力的需求（Feenstra和Hanson，1995），但原因机制可能存在较大差异。为此，我们进一步检验了对外直接投资导致了哪些非生产人员增加?第（3）～（5）列给出了对外投资对销售、技术、管理人员的影响，其核心解释变量（du×dt）的系数都显着为正，说明对外直接投资导致母公司销售、技术、管理人员增多。发达国家的比较优势是资本、研发密集型产业，跨国公司通过对外直接投资将劳动密集型的生产加工环节转移到生产成本更加低廉的国家，使母公司可以集中于总部密集型产品的生产，从而增加对母国熟练劳动需求。与此不同的是，由于我国的比较优势仍然是劳动密集型产业，所以我国企业对外投资导致非生产人员增加的原因并不是生产加工环节的海外转移，而是来自于两个方面：一方面来自于市场扩大带来的竞争效应，对外投资使我国企业面临更大的市场，海外市场竞争更加激烈，迫使企业不断提高生产率，从而增加研发投入，提高对技术人员的需求；另一方面，对外投资需要总部提供监督、管理、营销等辅助性服务（Lipsey，1994；Blomstrom等，1997），从而增加相关非生产人员的就业。 dedecms.com

资本密集度（kl）对母公司员工就业的影响显着为负，即资本密集度越高的企业，固定资产相对越多，员工人数相对越少。总资产（size）对员工就业的影响显着为正，说明总资产越多，企业规模可能越大，生产率越高，能够雇佣的劳动力也更多。企业年龄（age）对员工就业的影响显着为正，说明存活较长时间的企业，积累的经验多，抗风险能力强，社会信誉高，能够吸引和雇佣更多技能水平更高的员工。海外业务收入（exp）对员工就业的影响显着为正，因为海外市场风险更高，从事海外业务经营的企业风险应对能力和盈利能力相对越强，从而能够雇佣的员工数量越多。员工平均收入（wage）对母公司员工就业的影响为负，说明企业为员工支付的平均工资越高，所能雇佣的员工数量越少。

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企业的海外经营具有长期性，对外直接投资对企业的影响可能存在滞后作用。按照同样方法，我们加入控制变量、产业、地区、年份和企业固定效应，对（3）式进行了滞后检验，关注员工的核心变量（du×dt）的系数（见表3）。发现生产人员和非生产人员的核心变量（du×dt）的系数都为正且系数都呈现先增加后减少的动态变化趋势，但非生产人员核心变量（du Xdt）的系数在滞后三年时不再显着，同时我们也发现，生产人员核心变量（du×dt）的系数仍然远高于非生产人员。这说明对外直接投资能够扩大母公司的生产规模，增加对母公司辅助性活动的需求，生产人员和非生产人员的变化基本存在先增加后减少的“倒u型”趋势，由于对外直接投资对生产人员就业的促进作用更大，员工结构并未得到明显改善。 内容来自dedecms

3.对投资动机的检验 内容来自dedecms

根据对外直接投资企业所在行业、投资东道国、海外分支机构的经营范围等信息，我们将对外直接投资动机划分为市场寻求、战略资产寻求和资源寻求三类。由于不同动机的投资与东道国要素联系的紧密程度有差异（蒋冠宏和蒋殿春，2014b），因而可能对母公司产生不同的影响。市场寻求型投资是指通过搜集市场信息、向客户推广和销售产品、提供售后服务或生产等方式，以促进出口、开拓东道国市场为目的的投资。战略资产寻求型投资的主要目的是获取东道国的研发人才、品牌、专利、技术等资源，投资东道国多为发达国家。资源寻求型投资是企业为了利用和获取海外生产要素（尤其是矿产、油气等自然资源）而进行的投资，若将生产加工工序转移至东道国，则可能减少生产人员就业但增加母公司的技术密集度，若所获取的资源返回母国进一步加工，则有助于母公司扩大生产规模、节约成本、增加收益。 内容来自dedecms

基于上述目的，我们按照同样的方法对（3）式进行了分投资动机检验（见表4）。市场寻求型、资源寻求型投资生产人员、非生产人员的核心解释变量（du×dt）系数都显着为正，且生产人员的增幅都更大，说明这两类投资都促进了母公司生产规模的扩大，增加了对母公司辅助性活动的需求，但对员工结构没有起到明显的改善。而战略资产寻求型投资，生产人员的核心解释变量（du×dt）系数不显着，非生产人员的核心解释变量（du×dt）系数为正，说明战略资产寻求型投资的企业可能更加重视研发和技术，通过对外投资可以使母公司获取海外技术溢出，需要增加技术水平相对较高的非生产人员来对所获取的技术进行消化、吸收和转化，对母公司生产规模的影响不明显，母公司的员工结构明显改善。 内容来自dedecms

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4.对投资东道国的检验 织梦内容管理系统

对外直接投资对母公司员工结构的影响受东道国收入水平的影响（Laffineur和Mouhoud，2015；Head和Ries，2002；Blomstrom等，1997）。对中低收入国家投资的目的是开拓市场、利用海外廉价资源等，以实现资源在全球范围内的优化配置，获取更多利润。这与发达经济体之间水平型投资动机不同，我国企业对发达国家投资的动机有两个：一是为了促进出口或提高产品在海外市场的销售份额，二是为了获取技术资源，出口的增多有助于扩大母公司的生产规模，而技术资源的获取能够提高母公司的生产率，引发就业的长期持续增长。另外，我国企业对外直接投资的一个显着特征是对港澳地区等传统避税地的投资较多，这类投资的主要动机是“避税或投机”，即为了获得政策、税收等方面的优惠而进行投资，我国有大量企业是经过港澳地区中转再返回内地投资的“假外资”，这类企业的投资动机和最终目的国无法确定，因而对母公司就业的影响也是不确定的。

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按照同样的方法，加入控制变量、产业、地区、年份和企业固定效应，对（3）式进行估计（见表5）。可以发现，对港澳地区等避税地投资的企业，生产和非生产人员的核心解释变量（du×dt）的系数不显着，说明对港澳地区等避税地投资的企业，投资动机和投资最终目的国无法确定，模糊了对外投资对母公司员工结构的影响。对高收入国家投资的企业，生产人员、非生产人员的核心解释变量（du×dt）系数都显着为正，且生产人员增加幅度更大，原因在于，对高收入国家投资使企业面临的市场规模扩大，产品销量增加，母公司利润提高，生产规模扩大，同时，高收入国家的技术资源丰富，市场竞争程度、对消费者的保护程度都较高，从而增加了母公司对非生产性辅助活动的需求，便于及时解决东道国市场上可能出现的各种问题，但总体来看，对高收入国家的投资仍然没有显着改善母公司的员工结构。对中低收入国家投资的企业，生产人员的核心解释变量（du×dt）系数显着为正，非生产人员的核心解释变量（du×dt）系数不显着，说明对中低收入国家投资可能导致母公司的海外销售增多，国内生产规模扩大有助于增加国内就业，但不利于员工结构的改善。

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5.对母公司所有制的检验 本文来自织梦

近几年来，民营企业发展较快，在投资规模、领域、占比上均有较大幅度的提高，学者们对民营企业对外投资的关注度提高。相对于国有企业，民营企业具有数量多、行业分布广泛、经营灵活、效率高、市场化程度高等特点，以促进出口、提高生产率等为动机，受到东道国的审查相对较少，因而投资绩效可能更好。国有企业虽然在规模、人才、资金、政策支持等方面都占有优势，但投资动机主要以获取战略资源能源和关键技术为核心，受到东道国的审查更加严格，且部分管理层为了追求政绩可能导致投资存在一定的盲目性。 织梦内容管理系统

按照同样的方法，加入控制变量、产业、地区、年份和企业固定效应，对（3）式进行估计（见表6）。国有企业生产人员的核心解释变量（du Xdt）的系数显着为正，而非生产人员的核心解释变量（du×dr）的系数不显着，说明国有企业对外直接投资导致母公司生产规模扩大。原因在于，对外投资有助于缓解企业产能过剩的压力，维持就业的稳定，同时，国企普遍存在机构臃肿现象，技术、管理等非生产人员较多，并不需要继续增加非生产人员的雇佣就能达到为海外市场提供辅助活动等需求。民营企业生产人员和非生产人员的核心解释变量（du×dt）的系数都显着为正，但生产人员增加幅度更大，说明民营企业对外投资促进了母公司就业规模的扩大，但并未改善员工结构。

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6.对投资模式的检验

企业对外直接投资可以采用两种模式，一种模式是购买国外现存企业的部分或全部权益，即跨国并购模式，另一种模式是企业在海外独资或与合作伙伴共同建立新企业从事生产经营，即绿地投资模式。研究表明，跨国公司采用何种投资模式进行对外直接投资与企业经营状况（Nocke和Yeaple，2008；周茂等，2015；周经和蔡东青，2014）、投资经验（林莎等，2014）、投资动机（Nocke和Yeaple，2007）、东道国特征（Nocke和Yeaple，2008）等因素有关，且投资模式的选择可能对母公司的经营绩效产生不同的影响（白涛等，2013），对母公司员工结构的影响也可能不同。 内容来自dedecms

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按照同样的方法，加入控制变量、严业、地区、年份和企业固定效应，对（3）式进行估计（见表7）。检验发现，绿地投资模式下只有生产人员的核心变量（du×dt）系数显着为正，说明绿地投资模式对母公司的生产规模产生了正向影响。跨国并购模式下生产人员、非生产人员的核心变量（du×dt）系数都显着为正，但生产人员增幅更大，说明跨国并购模式下母公司生产规模扩大，同时，采用跨国并购模式进行的投资多以获取海外专利、技术等资源为动机，涉及到母公司与海外被收购企业发展战略和经营活动的协调，需要母公司提供管理、监督等辅助性活动及增加技术人员对新技术进行消化、吸收和转化，但母公司的员工结构没有得到改善。相比于绿地投资，跨国并购模式对生产人员和非生产人员就业的拉动作用更大，跨国并购模式可能对于缺乏所有权优势的中国企业“走出去”来说显得更加重要。

四、稳健性检验 本文来自织梦

Bresnahan等（2002）指出，员工的工作性质和教育水平是反映企业人力资本状况的两个维度。员工的技能匹配度与学历存在较大的相关性，学历高的员工更可能从事技术、研发、管理等非生产性工作，而学历低的员工更可能成为生产人员。因此，与唐东波（2011，2012）的研究方法类似，本文按教育水平区分员工结构进行了稳健性检验。

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根据制造业企业员工的教育水平将员工划分为以下两类：高技能员工（H_skill）指接受过高等教育的员工，即拥有大专及以上学历的员工，低技能员工（L_skill）指最高学历是高中、中专及以下学历的员工[7]。按照同样方法，加入控制变量、产业、地区、年份和企业固定效应，对（3）式进行分类检验，重点关注核心变量（du×dt）的系数（见表8）。第（1）、（3）、（5）、（7）列给出的是对外直接投资对高技能员工的影响，其他列给出的是对外直接投资对低技能员工的影响，研究发现，投资当年高技能、低技能员工的核心变量（du×dt）系数都为正，低技能员工核心变量（du xdt）的系数更大，说明对外直接投资导致母公司高技能、低技能员工人数都增加，且对低技能员工就业的影响更大，对外投资增加了母公司就业但未改善员工结构，这与前文按照就业岗位分类的结果一致。从滞后效应来看，滞后一年时，高技能、低技能员工的核心变量（du×dt）的系数为正，滞后两年和三年时，仅低技能员工的核心变量（du×dt）的系数为正，高技能员工的核心变量（du×dt）的系数不再显着，这说明对外投资对员工就业的影响具有滞后性，与前文按照就业岗位分类的结果基本一致，结论具有稳健性。

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我们还按照Davis和Hahiwanger（1992）以及马弘等（2013）研究中的计算方法，考虑了对外直接投资对母公司就业人数变化比率（即就业增长率）[8]的影响。按照同样方法，加入控制变量产业、地区、年份和企业固定效应，对（3）式进行了分类检验，检验结果见表9。研究发现，生产人员和非生产人员的核心变量（du×dt）的系数都显着为正，且生产人员增长更快，说明相对于没有进行对外直接投资的企业，进行投资企业的生产人员和非生产人员数量显着增长，但员工结构并未改善，结论具有稳健性。另外，本文还在匹配阶段改变了配对比例，分别按照1：1、1：4、1：5进行了重新匹配和检验，发现并不改变本文的结论。

五、结论 内容来自dedecms

根据邓宁的对外投资发展阶段理论可知，随着我国经济实力的不断增强，对外直接投资的企业会越来越多，投资规模会越来越大，投资企业在海外雇佣的员工规模也将越来越大，对外投资的快速发展引发了国内对企业对外投资是否会减少国内就业机会的担忧，且我国正经历着产能过剩、出口活动减弱的转型调整阶段，对这一问题进行研究仍然具有重要的现实意义。 copyright dedecms

尽管许多研究表明，对外直接投资能够增加母公司的就业岗位，但事实上就业岗位的增加是非对称的，可能对不同类型员工就业产生不同的影响，导致母公司员工结构的变化，员工结构的变动将引发国内就业结构的变动，而劳动力质量和就业结构越来越成为制约我国经济发展的主要因素。因此，关注员工结构问题显得更加重要。通过本文的研究发现，对外直接投资并未减少国内就业机会，反而成为拉动国内就业增长的重要力量。具体来看：（1）对外直接投资企业生产人员和非生产人员数量都有所增加且具有滞后性，但生产人员增幅更大，员工结构并未得到明显改善。生产人员增加说明母公司的产品销量增加，生产规模扩大，而非生产人员数量的增加主要体现为销售、技术和管理人员的增加，说明海外投资需要母公司提供监管、营销等辅助性活动，同时海外投资提高了企业的竞争意识和创新意识，技术人员数量增加。（2）进一步区分样本检验发现，对外直接投资基本上都促进了母公司生产人员和非生产人员数量的增长，说明我国企业对外投资对国内就业产生了正向作用，但只有战略资产寻求型投资企业的员工结构得到了明显改善。（3）无论按照教育水平进行员工结构的重新分类，还是按照员工人数的增长率进行稳健性检验都发现，对外直接投资为国内市场提供了更多的就业机会，但并未改善员工结构，结论具有稳健性。这说明，对外直接投资能够增加低技能、低成本的非熟练劳动力就业，缓解就业压力，也能够增加母公司熟练劳动力就业，促进企业人力资本的积累。同时，我们也可以看到，我国的劳动力比较优势仍然发挥着重要作用，目前并没有出现低技术的生产加工环节大量海外转移的情况。 本文来自织梦

基于对外直接投资对员工结构影响的论证和国内经济结构转型调整的现实，我们仍需要着重处理好以下三个问题：一是虽然对外直接投资是扩大国内就业的新途径（寻舸，2002），但企业对外直接投资的风险仍然较高，企业应该根据自身状况决定是否进行对外投资，并做好风险防范工作；二是对外直接投资对生产人员就业的拉动作用更加明显，虽然缓解了国内的就业压力，但是从长远来看，我国依靠低成本劳动力获取的国际竞争优势正在丧失，加上人口红利逐渐消失、用工成本上升等问题的出现，只有依靠不断提高员工的技术水平，雇佣更高技术水平的员工以实现员工结构优化，才能使企业获取长期竞争优势，这也是实现中国经济结构转型升级的必然要求；三是技术、人才资源都是当前实现经济快速发展和企业长远发展的动力所在，政府需要给予战略资产寻求型投资企业更多的政策支持，如信息咨询、税收优惠等，帮助企业了解投资风险，熟悉和运用好国际规则，提高战略资产寻求型投资企业的海外生存概率和经营绩效，从而通过投资获取对母公司的逆向技术溢出，不断改善母公司的就业结构，推动国内就业结构的优化。 dedecms.com

本文的缺陷在于，由于制造业上市公司仅是所有对外直接投资企业的一部分，且目前并无法获得所有对外直接投资企业的投资规模、员工结构等数据，因而只能根据制造业上市公司员工结构的变化来推测对我国就业结构的变化，并不能完全反映对外直接投资对我国劳动力市场，尤其是就业结构的冲击，也无法刻画对外直接投资规模对企业员工结构的影响。长期来看，随着对外直接投资规模的不断扩大，投资企业数量的不断增多，对外直接投资是否会对中国劳动力市场产生负向冲击仍需要进一步研究。 织梦好，好织梦

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参考文献

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