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地理研究 >

2023 , Vol. 42 >Issue 7: 1810 - 1827

DOI: https://doi.org/10.11821/dlyj020220893

文化差异视角下中国区域间企业投资网络与选择机制——以制造业上市公司为例

  • 袁丰 , 1, 2 ,
  • 于灵慧 1, 3 ,
  • 赵岩 4 ,
  • 蔡媛媛 5 ,
  • 吴加伟 1
展开
  • 1.中国科学院南京地理与湖泊研究所流域地理学重点实验室，南京 210008
  • 2.中国科学院大学南京学院，南京 211135
  • 3.中国科学院大学，北京 100049
  • 4.河南大学黄河文明与可持续发展研究中心暨黄河文明省部共建协同创新中心，开封 475001
  • 5.乌特勒支大学人文地理与空间规划系，乌特勒支 3584CB，荷兰

袁丰（1982-），男，江苏无锡人，研究员，硕士生导师，主要从事城市和区域发展研究。E-mail:

收稿日期: 2022-08-22

  录用日期: 2023-01-31

  网络出版日期: 2023-07-04

基金资助

国家自然科学基金项目(42171189)

国家自然科学基金项目(42001138)

国家自然科学基金项目(42101178)

收起

Interregional investment network and its matching mechanism in China: Through a relational lens of cultural differences

  • YUAN Feng , 1, 2 ,
  • YU Linghui 1, 3 ,
  • ZHAO Yan 4 ,
  • CAI Yuanyuan 5 ,
  • WU Jiawei 1
Expand
  • 1. Nanjing Institute of Geography and Limnology, Key Laboratory of Watershed Geographic Sciences, CAS, Nanjing 210008, China
  • 2. University of Chinese Academy of Sciences, Nanjing 211135, China
  • 3. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
  • 4. Key Research Institute of Yellow River Civilization and Sustainable Development & Yellow River Civilization by Provincial Collaborative Innovation Center, Henan University, Kaifeng 475001, China
  • 5. Department of Human Geography and Spatial Planning, Utrecht University, Utrecht 3584 CB, Netherlands

Received date: 2022-08-22

  Accepted date: 2023-01-31

  Online published: 2023-07-04

Fold

摘要

企业跨区域投资决策深度嵌入复杂多元的地方文化-制度情境，解析文化差异的多维影响有助于更好理解企业异地投资行为和区域间交互作用机制。本文在刻画中国制造业上市公司异地扩张和网络演化的基础上，基于文化差异视角，探讨投出地与投入地文化特征以及两者间文化距离三重维度因素对区域间企业投资意愿和投资规模的影响机制。利用两阶段Heckman-Hurdle随机效应模型，在控制投入地和投出地经济社会和制度特征以及区域间地理、制度和经济距离的基础上，本文重点分析了2312家沪深两地主板上市的制造业企业在2007—2016年间异地投资行为背后的文化逻辑。研究表明：中国上市公司异地投资网络演化过程中“邻近扩张”与“跳跃扩张”并存，形成了以京津冀、长三角、粤港澳、成渝四大城市群为顶点的“菱形”网络结构并不断强化。文化差异的三重维度共同影响了中国区域间企业投资网络与选择，较高的投出地冒险倾向和投入地信任水平、较小的区域间文化距离，有利于提升区域间企业异地投资意愿和投资规模。不同经济规模城市组的比较研究表明，文化距离会降低所有规模城市组内部及之间的投资规模，但仅显著降低经济规模相对较小城市组之间的投资意愿。本文有利于拓展区域文化对企业地理、投资区位选择、总部-子公司网络结构影响的认识。

关键词： 文化差异; 文化距离; 异地投资; 投资决策; 上市公司; 中国

本文引用格式

袁丰 , 于灵慧 , 赵岩 , 蔡媛媛 , 吴加伟 . 文化差异视角下中国区域间企业投资网络与选择机制——以制造业上市公司为例[J]. 地理研究, 2023 , 42(7) : 1810 -1827 . DOI: 10.11821/dlyj020220893

Abstract

Decoding the influences of cultural differences on cross-regional investments can help to better understand the off-site investment behaviors of enterprises, which are considered to be deeply embedded in complex and diverse local cultural-institutional contexts. This study attempts to reveal the driving mechanism of the cultural differences, including cultural distances and positions between/of city pairs, based on data of 16897 investment behaviors of 2312 main board-listed manufacturing enterprises in Shanghai Stock Exchange and Shenzhen Stock Exchange from 2007 to 2016. Based on the perspective of cultural difference relationship proposed by Drogendijk and Holm (2012), this study refines the concept of cultural position as ability of risk-taking and degree of trust. Network analysis indicates that adjacent expansion and leaping expansion coexist in the process of the evolution of the off-site investment network of listed companies in China, forming a diamond-shaped network structure with the four major urban agglomerations of Beijing-Tianjin-Hebei, Yangtze River Delta, Guangdong-Hong Kong-Macao, and Chengdu-Chongqing as the apex. Moreover, through Heckman-Hurdle's two- stage regression, this study showed that cultural distances and positions jointly affect the off-site firm networks and matching mechanisms of investment willingness and scale. The comparative study of city groups with different economic scales shows that cultural distance will reduce the investment scale within and among all city groups, but only significantly reduce the investment willingness among city groups with relatively small economic scales. Compared with existing research, the contributions of this article are as follows: first, it expands the discussion of the headquarters subsidiary network from the perspective of regional cultural differences, especially redefining regional cultural positions (cultural characteristics) from adventurous tendencies and trust levels, forming a three-dimensional explanatory framework. Second, the differences and similarities in the impact of regional cultural characteristics and cultural distance on cross-regional investment willingness and scale were distinguished and compared, preliminarily revealing the complexity and dynamics of enterprise relocation decision-making. Finally, the difference in the impact of cultural characteristics between the investment locations on regional investment was distinguished, which, to some extent, avoided the issue of inconsistency caused by using a single dimension of cultural distance measurement. However, there is still potential for deepening the study of cultural differences on the willingness and scale of cross-regional investment, especially the impact of initial investment in different places on the formation and evolution of subsequent investment networks.

Key words： cultural difference; cultural distance; cross-regional investment; investment decision; listed company; China

1 引言

跨区域扩张或异地投资，是企业降低生产成本、开拓新市场、获取竞争新优势的重要战略决策，深刻影响投出地和投入地的财富积累和就业机会，是经济地理学、经济学、管理学和政策制定者长期关注的焦点领域[1⇓-3]。一般而言，伴随创业、成长、成熟等周期性波动，企业空间组织往往突破初始区位的限制而呈现跨区域甚至跨国扩张特征，区域间企业投资联系也随之不断强化[4,5]。经典的企业地理和国际商业研究，重视要素成本、市场规模、集聚经济等经济相关的区位因素在公司总部选择“最佳”或“最优”子公司区位中的作用[6,7]，相继提出了Håkanson公司增长模型、Dicken全球转移模型、McNee企业地理模型等概念揭示多部门多区位企业的空间演化过程[8⇓-10]。后续研究强调正式和非正式制度在企业跨区域网络形成演化中的作用，认为区域间企业投资深度嵌入在多元的社会网络关系中[10]，需要在文化-社会制度情境中加以理解[11,12]。
文化对经济主体认知、行为和策略选择的影响已经得到了大量经验证据的佐证[13⇓⇓-16]。现有关于文化对企业异地投资影响的探讨主要集中在跨国公司文献中，研究了国别文化差异（cultural difference）或文化距离（cultural distance）对跨国投资区位和进入方式选择的影响[13,17⇓-19]。研究表明当跨国公司缺乏与东道国相似文化背景的投资经验时，不得不从头积累针对特定国家的知识和能力，一定程度上会增大交易成本和投资风险，从而导致跨国公司倾向于选择文化相同或相近的国家进行投资[20]。近年来，经济地理和国际商业研究对文化差异作用的研究脉络进行了检视，提出至少可以从以下三个方面进一步完善：一是对跨国公司研究中简单将国家作为单一文化边界的做法提出了质疑，认为文化异质性也存在于国家内部，区域之间不同文化特征也会给企业异地投资带来不同程度的感知风险和不确定性[1]，从而影响企业投资和空间扩张行为[21]。二是讨论了采用文化距离或文化邻近性来衡量国家间、区域间文化差异程度的局限性，认为该方法一定程度上掩盖了不同区域文化的复杂性[18]。事实上，两地间企业投资规模不仅取决于文化距离，还取决于投出地和投入地的文化特征。三是讨论了不对称性对区域间投资的影响[1,22]，认为不同于地理距离（城市A到城市B与城市B到城市A的空间距离相同），文化距离的影响呈现出不对称的特征（城市A对城市B的文化感知不一定与城市B对城市A的文化感知相一致），这需要进一步区分投入地和投出地文化差异对区域间投资的影响。
中国幅员辽阔、民族复杂、语言多样，由于地理、历史、行政区划等多重原因，形成了迥异的地域文化景观和特性，为研究区域文化差异对企业跨区域投资行为的影响提供了理想的研究场景。根据《中国文化地理概述》[23]，大致可以划分为华北、东北和内蒙古、华东、华中、华南、西北、西南、港澳文化、台湾文化等不同文化区。虽然目前尚缺乏针对中国区域文化对国内区域间企业投资异质性影响的系统研究，但从已有研究也发现企业异地投资呈现向文化邻近地区的扩张倾向，并在空间上形成了长三角、粤港澳、京津冀、成渝等同源文化投资网络密集区域。与此同时，城市间投资受到投出地和投入地文化特性的影响而呈现出空间差异性和非对称性。举例而言，温州是浙商的典型代表，本地企业家更有冒险精神和对外扩张倾向，但作为投入地，温州强大的本地关系网络和区域文化阻碍了外来企业融入，甚至引发了关系锁定等问题[24]。
现有研究从地区间信任、方言等方面探讨了影响企业异地投资的文化维度[25⇓⇓-28]，但依然需要更为全面地理解文化特性及异质性，并结合更多经验证据考虑文化的影响过程和驱动机制。为此，本文以中国制造业上市公司为例，研究区域间企业异地投资扩张过程及其背后的文化逻辑。针对文化距离这一概念的单维性和对称性等问题，在解释区域间双向投资上存在局限性，本文引入文化差异关系视角[18]，重点从投出地文化特征、投入地文化特征、投出地和投入地之间的文化距离三重维度深入剖析文化对区域间投资意愿和规模数量的影响，并比较不同经济规模城市间文化差异对异地投资的影响。

2 理论基础与研究假设

2.1 企业异地投资研究进展

企业是经济地理的核心概念，是区域间相互作用的重要纽带，其发展也深度嵌入区域间关系网络中[4,10]。新古典传统将企业作为“黑箱”，关注了成本最小化和利润最大化在企业空间选择和决策行为中的作用。在批判新古典理论过度理性主义的基础上，制度视角和关系视角重视规则、惯例、社会嵌入对企业空间行为的影响[11,12,26]，也就是说现有研究越发关注正式和非正式制度对于理解企业空间行为的重要性。相对企业本地扩张，异地扩张意味着新设立分支机构或子公司远离总部布局，不但难以获得邻近母公司的交通成本优势、规模经济和集聚外部性[27]，还会由于文化-社会制度距离增大而面临更大的不确定性和失败风险[13,25⇓⇓-28]。针对中国企业的相关研究表明，伴随时空压缩、技术的进步与区域间市场一体化水平的提升[29]，企业跨区域投资的交易成本不断下降，显著促进了区域间双向投资[28,29]，但基于相同语言的文化邻近和社会邻近依然深刻影响企业行为和产品空间演化[30]。
现有文献表明文化是影响多区位企业内部关系和区位决策的重要因素[31]。虽然已有研究从区域间文化差异角度探讨了企业区位投资偏好和投资后子公司的发展绩效，但相关研究主要基于文化距离概念及其测度方法，忽视了区域文化的实际特征以及文化距离影响的不对称性，导致文化的一维概念化[32,33]。Drogendijk等提出需要从文化差异的关系视角来全面分析文化对总部-子公司关系的作用[18]。换言之，总部-子公司关系不仅取决于所在地之间文化差异的大小（文化距离），还取决于投出地与投入地实际文化特征及其差异程度，Drogendijk等称之为文化立场（cultural position）[18]。

2.2 区域文化特性与企业异地投资

Drogendijk等引入了权利距离（power distance），即社会对权利不平等性来衡量区域间文化特征的差异关系[18]。Li等的研究进一步从文化与投资风险关系的角度，测度了和谐主义（harmony）、个人主义（individualism）、不确定性回避程度（uncertainty avoidance）三种文化特征的影响[34]。一般来说，对外投资会增加企业发展环境的不确定性和发展风险，具有个人主义倾向的区域文化能够促进企业对外投资，而和谐主义和不确定性回避程度高的区域的风险敏感特性不利于企业异地投资[35]。以上文化特征关系的不同维度，主要基于Schwartz等的研究[36]。考虑到现有文化差异关系视角关注点是考察跨国公司总部对子公司能力发展的影响问题，这一框架应用到企业跨区域投资选择中需要修正。一方面是由于权利距离、和谐主义、个人主义、不确定性回避程度等指数主要针对国家层面的文化特征差异关系，并不适用于国家内部区域层面。另一方面，国家内部区域层面缺乏类似指数统计也为相关研究的开展增加了难度。为此，本研究从Drogendijk等[18]对文化立场的原始定义出发，重点关注区域文化本质特征，从对本地企业异地投资推动和外来企业投资吸引两个角度定义区域文化特征或文化立场。
企业异地投资行为根植于当地的企业家精神和文化，一般来说具有风险偏好的区域文化有利于企业异地投资和对外扩张[24]，本文采用冒险倾向表征区域文化对企业异地投资的作用。文化认同根植于社会认同，企业投资也会考虑潜在投入地的文化特征。已有研究表明，区域信任水平等文化特征有利于降低外来投资的文化冲突，通过降低市场交易成本来提升对跨区域投资的吸引力[37]。为此，本文采用信任水平来概括区域文化对外来投资吸引力。
如图1，综合作为投出地的冒险倾向和作为投入地的信任水平两个维度，可将区域分成四种类型：①Ⅰ型区域。冒险倾向和信任水平相对较低，主要是本地偏好型区域，异地扩张和外来投入现象均比较少。②Ⅱ型区域。冒险倾向高，信任水平低，有利于区域异地扩张，但不利于吸引外来投资。③Ⅲ型区域。冒险倾向低，但信任水平高，虽不利于企业异地扩张，但是有利于吸引外来投资。④Ⅳ型区域。冒险倾向和信任水平相对较高，既有利于本地企业异地投资，也有利于吸引外来投资。仅考虑投入地和投出地文化特征影响的前提下，区域之间投资关系的异质性可以用上述四种类型区域之间投资的组合来表示（见图2）。其中，Ⅰ型区域与Ⅰ型区域之间，由于都为本地偏好型投资倾向，两者之间投资的可能性相对较小，而Ⅳ型区域与Ⅳ型区域之间，由于对外投资活动活跃、吸引外来投资能力强，更易形成跨区域投资行为，其他类型区域之间的投资规模介于上述两种极端情况的中间。为此，提出以下研究假设：
图1 区域文化立场

Fig. 1 Regional cultural positions

图2 区域间投资关系

注：图中仅考虑区域文化特征对区域间投资的影响，忽略区域经济、社会、制度等方面的差异。

Fig. 2 Interregional investment relations

假设1：同等条件下，投出地区域冒险倾向越强，投入地区域信任水平越高，两地间越有可能发生异地投资，反之亦反。

2.3 区域间文化距离与区域间投资

文化距离对企业跨国投资及其国别选择的影响是国际贸易和跨国公司研究的热点议题[13,18,32,33,38,39]。文化距离通常用于表征区域之间文化规范（norms）、价值观（values）、行为准则等方面的差异程度[32,41]，深刻影响企业投资的搜寻成本和交易成本。一方面，文化距离会造成区域间沟通和理解的相关障碍。特别是两地语言不通，将会影响企业对投入地经济社会情况的认知，产生更高的信息搜寻成本和协调成本[27]。如果投出地与投入地文化差异过大，即便是已经进入的子公司也仍面临着较大的撤资或者重组风险。另一方面，文化距离也会造成区域之间的信任障碍。已有研究表明相同或者相近的文化区由于拥有相似的风俗习惯、行为准则和道德规范，相互之间具有更高的信任感，这能够有效降低两地经济往来的不确定性和交易成本，从而促进区际贸易和投资；相反，区域间文化差异所造成的非正式制度冲突和不信任则会增加交易成本[41]。针对中国上市公司的相关研究也呈现类似结论[37]。Hofstede、Schwartz、GLOBE等框架被广泛用于测度国别文化距离[36]，但上述框架较为宏观，运用文化区、语言区等表征国家内部区域间文化距离相对适宜[41]。总体而言，区域间文化距离过大会增加企业异地投资时的信息搜寻成本和交易成本，进而显著降低区域间企业投资意愿与规模。为此，可提出以下假设：
假设2：同等条件下，投出地与投入地间文化距离越小，两地间跨区域异地投资越频繁，反之亦反。
以上两个假设均是在忽略区域经济、社会、制度等方面的差异前提上得出的。考虑到经济发展规模和水平、社会和制度结构不但会直接影响企业异地投资决策，还可能会影响投出地区域冒险倾向、投入地区域信任水平以及两地间文化距离的作用大小和程度。为此，实证中需要进一步探讨文化差异在不同类型区域/城市分组中的异质性影响。

3 数据来源与研究方法

3.1 样本与数据处理

本文以2007—2016年间沪交所和深交所主板上市公司的投资行为作为研究样本。服务业和制造业在异地投资扩张和区位选择上具有较大的差异，相较制造业，服务业内部行业异质性大，更加容易受到服务对象和地方市场的影响，文化差异的影响更为错综复杂。为了更好排除行业异质性以及市场相关因素的影响，本文选择制造业上市公司作为研究对象。上市公司层面数据来自于前瞻网上市企业库（https://xs.qianzhan.com/），该数据库除提供上市公司财务报表等信息外，还提供采集自每个上市公司年报的子公司情况，包括子公司名称、所属母公司、参控关系、注册地、注册资本、持股比例等信息。本文对获取到的上市公司及其子公司信息做如下处理：
首先，根据子公司参控关系，选择全资子公司和控股子公司作为研究对象，在此基础上根据上市代码将上市公司财务报表库进行合并，根据子公司名称检索获取子公司成立时间、所属行业等信息，建立上市公司母公司-子公司投资关系信息库。本文将无法确认地址的子公司或信息不够完善的数据剔除，共得到母公司2312家、子公司16897家。
其次，以地级及以上行政区为统计单元，分别汇总投入地和投出地子公司的投出量和投入量。经统计，母公司遍布全国239个地级及以上城市（地区），而子公司分布在全国334个地级及以上城市（地区）。本文选取的企业样本涵盖了近十年内有关中国制造业上市企业投资事件，能够一定程度上反映区位选择的总体情况。本文在投资事件的逻辑框架内，主要分析两个地区间企业投资的概率及其影响因素。在上述企业投资数据以及经济指标统计结果的基础上，本文将企业交易行为同文化现有指标结合筛选出197×253组城市（地区）投资关联矩阵，其中包含197个投出地、253个投入地。经济社会相关统计数据主要源自《中国城市统计年鉴》[42]、中国2010年人口普查资料 [43]。

3.2 研究方法与变量选择

本文采用2007—2016年制造业上市公司投资数据来探讨文化因素对地区企业投资意愿和投资数量的影响。其中被解释变量为区域A向区域B投资的意愿（IFINV）以及状态为投资时的投资数量（INV），其中当投资数量（INV）大于0时，投资意愿（IFINV）取值为1，否则为0。主要解释变量为投出地的冒险倾向（ARISKIN）、投入地的信任水平（BTRUST）、投入地与投出地间文化距离（ABCULTURE）。投出地的冒险倾向（ARISKIN）采用投在市外的子公司占投出地上市公司所有子公司的比重来表征，比重越高表明越具有冒险精神，对投入地风险的容忍度高。类似，投入地的信任水平（BTRUST）采用来自市外的子公司占投入地所有子公司的比重来表征，比重越高表明信任水平越高，对外来投资越有吸引力。虚拟变量ABCULTURE用来衡量投入地-投出地文化距离，表示投出地和投入地是否属于同一文化区，将大陆划分为华北、东北和内蒙古、华东、华中、华南、西北、西南七大文化区。现有研究也有采用行政区边界来探讨非正式制度差异对企业行为的影响，但考虑到中国文化区和行政区并不对应，同一文化区往往分割在不同的省份，难以精准刻画区域文化特性的作用[41]，为此本文采用文化区范围来界定文化距离的大小。
表1显示，模型还控制了国内外学者认为重要的控制变量，主要包括投入地和投出地的经济社会和制度特征以及区域间地理距离、制度距离、经济距离[1,37,44⇓⇓-47]。其中，投入地有关的控制变量包括投出地投资能力（AOUTINV）、投出地城市等级（ACR）、投出地上市公司投资能力（ASUBFIRM）、投出地市场化指数（AMARKET）；投入地有关的控制变量包括投入地外资吸引力（BFDI）、投入地劳动力工资水平（BWAGE）、投入地外来人口吸引力（BIMMIG）、投入地城市等级（BCR）、投入地市场化指数（BMARKET）；投出地与投入地之间关联的控制变量包括地理距离（ABGEODIS）、高铁连接性（ABHSR）、制度距离（ABINSDIS）和经济引力指数（ABECON），具体指标的说明见表1。其中投入地和投出地的市场化指数参考樊纲等[48]和孙晓华等[49]的方法进行计算，考虑到市场化程度对企业投资的影响，主要从政府行为规范化、经济主体自由化、要素资源市场化、产品市场公平化和市场制度完善化5个方面构建市场化水平评价指标体系。
表1 变量说明

Tab. 1 Variables explanation

一级指标 二级指标（变量） 描述 数据来源
投出地文化特征
 冒险倾向性指数（ARISKIN）
 所有投在市外的子公司数量占投出地上市公司所有子公司的比重（%） 根据投出地上市公司子公司情况整理
投入地文化特征
 地方信任水平（BTRUST）
 所有外来投资的子公司数量与投入地上市公司子公司的比重（%）
 根据投出地上市公司子公司情况整理
投入地-投出地文化距离 文化距离（ABCULTURE）
 两个城市间是否属于同一文化区。虚拟变量，0代表“是”，1代表“否” [23]
投出地控制变量 投出地投资能力（AOUTINV） 投出地的年末金融机构存款余额（亿元） [42]
投出地城市等级（ACR）
 投出地城市的行政等级。虚拟变量，“1”代表直辖市或副省级城市或计划单列市或省会城市，“0”代表其他城市 本文整理
投出地上市公司投资能力（ASUBFIRM） 投出地上市公司所有子公司数量（个）
 根据投出地上市公司子公司情况整理
投出地市场化指数（AMARKET） [42]
投入地控制变量
 投入地外资吸引力（BFDI）
 投入地的外商投资企业占所有企业的比重（%） [42]
投入地劳动力工资水平（BWAGE） 投入地的在岗职工平均工资（元） [42]
投入地外来人口吸引力（BIMMIG） 投入地常住人口与户籍人口的比值与净流入人口与户籍人口的比值乘积来计算 [43]
投入地城市等级（BCR）
 投入地城市的行政等级。虚拟变量，“1”代表直辖市或副省级城市或计划单列市或省会城市，“0”代表其他城市 本文整理
投入地市场化指数（BMARKET） [42]
投入地-投出地控制变量 地理距离（ABGEODIS）
 两个城市之间的直线距离（km）
 根据城市经纬度计算
高铁连接性（ABHSR）
 两个城市是否都有高铁站。虚拟变量，1代表“是”，0代表“否” 本文整理
制度距离（ABINSDIS）
 两个城市是否属于同一省份。虚拟变量，1代表“是”，0代表“否” 本文整理
经济引力指数（ABECON） 两个城市GDP按照引力模型计算的结果 [42]
本文选择的计量模型为两阶段Heckman-Hurdle随机效应模型。首先，城市间投资数量受到企业是否进行投资决策的影响，投资决策观察值有两类结果，分别为0和大于0，为受限变量，因此有必要观察企业是否具有投资意愿；在此基础上，需要进一步探讨文化等关键变量影响企业投资的程度。基于以上考虑选择Hurdle模型，该模型可以解决城市间零投资情形对分析投资数量带来的有偏估计问题，同时能够观察投资意愿和投资数量影响因素的差异。第二，由于企业向外投资对象的选择并非完全随机过程，企业会根据一定的标准进行选择。本文引入两阶段Heckman模型中逆米尔斯比率以修正样本选择偏误，在一定程度上缓解该内生性。第三，由于数据中存在城市间地理距离、城市等级、地方信任等不随时间变化的变量，因此在上述面板模型中使用随机效应。此外，为更好地应对异方差和数据波动，将数值较大的变量ASUBFIRM、BWAGE、ABGEODIS等进行取对数处理。模型将上市企业投资过程分为两个阶段：
第一阶段，估计企业投资意愿，基于probit方法以全部样本是否进行投资 I F I N V i t，建立模型：
I F I N V i , t = α 0 + α 1 A R I S K I N i , t + α 2 A T R U S T i , t + α 3 A B C U L T U R E i + α 4 A O U T I N V i , t + α 5 A C R i + α 6 l n A S U B F I R M i , t + α 7 A M A R K E T i , t + α 8 B F D I i , t + α 9 l n B W A G E i , t + α 10 B I M M I G i , t + α 11 B C R i + α 12 B M A R K E T i , t + α 13 l n A B G E O D I S i + α 14 A B H S R i , t + α 15 A B I N S D I S i + α 16 A B E C O N i , t + μ 1 i + Y E A R t + ε 1 , i , t
式中： i为城市间的投资关系； t为年份； α 0为常数项； α 1 ~ α 16为系数； μ 1 , i为个体效应； Y E A R t为时间效应； ε 1 , i , t为随机扰动项。
随后，计算逆米尔斯比率 I M R：
I M R i , t = ϕ I F I N V i , t Φ I F I N V i , t
式中： ϕ ( ~ )为标准正态分布的概率密度函数； Φ ( ~ )为标准正态分布的累积分布函数。
第二阶段，估计企业投资数量，以选择样本对投资数量 I N V i , t进行随机效应模型估计：
I N V i , t = β 0 + β 1 A R I S K I N i , t + β 2 A T R U S T i , t + β 3 A B C U L T U R E i + β 4 A O U T I N V i , t + β 5 A C R i + β 6 l n A S U B F I R M i , t + β 7 A M A R K E T i , t + β 8 B F D I i , t + β 9 l n B W A G E i , t + β 10 B I M M I G i , t + β 11 B C R i + β 12 B M A R K E T i , t + β 13 l n A B G E O D I S i + β 14 A B H S R i , t β 15 A B I N S D I S i + β 16 A B E C O N i , t + β 17 I M R i , t + μ 2 , i + Y E A R t + ε 2 , i , t
式中： β 0为常数项； β 1 ~ β 17为系数； μ 2 , i为个体效应； ε 2 , i , t代表随机扰动项。

4 跨区域企业投资网络扩张过程和异质性分析

样本企业对外投资总体情况如图3所示。2007—2016年，2312家上市制造业企业共发生10818次对外投资行为；其中，在母公司所在城市投资设立的子公司有2079家，占全部子公司的19.2%；异地投资设立的子公司有8739家，占全部子公司的80.8%。可见，异地投资已经成为上市制造业企业空间组织与市场拓展的主要形式。此外，样本企业本地投资和异地投资数量分别由2007年的135家和526家上升至2016年的364家和1614家，均呈现较快增长态势，同期异地投资比重更是从79.6%上升到81.6%。
图3 样本上市公司投资总体情况

Fig. 3 The profile of the sample listed companies

图4描绘了2007—2016年样本企业累计8739次异地投资行为在城市尺度上的分布情况，总体上无论是投出端还是投入端，企业异地投资空间分布上高度不均衡。投出地涉及188个城市，平均在外投资设立子公司46.5家，对外投资活跃的区域主要集聚在东部沿海发达城市和中西部省会城市，尤其是京津冀、山东半岛、长三角、粤港澳、成渝等城市群地区（见图4a）。投入地涵盖了326个城市，城市平均吸引的外来投资子公司约26.8家，北京、上海、深圳吸引外来投资能力最为突出，占全部异地投资比重约为19%（见图4b）。
图4 投出和投入城市的子公司数量分布

注: 该图基于自然资源部地图技术审查中心标准地图（审图号为 GS(2020)4619号）绘制，底图边界无修改。

Fig. 4 The number of inflows and outflows of subsidiaries across cities

本文进一步刻画和比较了城市投出的子公司和投入的子公司之间的关系。总体上，投出数与投入数之间显著正相关，即投出数量多的城市，吸引外来投资的能力也相对较强，但这一关联具有明显的空间差异性。以城市平均投出数量和投入数量为参照，划分为四类区域（见图5）：①Ⅰ型区域表示投入和投出均较少的城市，多数地级城市（地区）均属于该类型。②Ⅱ型区域表示投出多、投入少的城市，主要分布在京津冀、长三角、粤港澳、长江中游、哈长、天山北坡等城市群的外围地区。③Ⅲ型区域表示投入多、投出少的城市，该类型较少，空间分布较为分散，缺乏明显的规律性。④Ⅳ型区域表示投出多、投入多的城市，以京津冀、长三角、粤港澳、成渝、山东半岛、长江中游等城市群的核心区城市为主，这些城市拥有较多的上市公司，同时拥有集群优势，产业基础与配套条件较好，对外来投资具有较强吸引力。
图5 投出和投入城市的子公司数量关系及城市类型分布

注: 图5b基于自然资源部地图技术审查中心标准地图（审图号为 GS(2020)4619号）绘制，底图边界无修改。

Fig. 5 The relationship between inflows and outflows of subsidiaries and distribution of city types

图6进一步展示了2007—2011年、2012—2016年两阶段中国城市间企业投资关系网络结构及其动态演化过程。总体上看，中国上市公司异地投资形成了以津京冀、长三角、粤港澳、成渝四大城市群为顶点的“菱形”网络结构，并且随时间推移不断强化。桑基图（图7）进一步表明四大城市群内部企业异地投资也有着明显的分异特征，投出城市主要集中在北京、天津、上海、杭州、重庆、广州等核心城市。考虑到主要投出城市和主要投入城市在空间分布上具有高度相关性，城市投出网络和投入网络结构与城市间投资网络总体结构基本一致，这一发现与已有研究结论可以相互印证[50⇓-52]。
图6 2007—2011年和2012—2016年上市公司投资网络

注: 该图基于自然资源部地图技术审查中心标准地图（审图号为 GS(2020)4619号）绘制，底图边界无修改。

Fig. 6 The investment networks of listed companies in China for 2007-2011 and 2012-2016

图7 2007—2016年城市间企业投资的桑基图

Fig. 7 Sanchi map of inter-regional investment in China, 2007-2016

5 文化差异关系对城市间企业异地投资的影响

表2显示ARISKIN、BTRUST、ABCULTURE等核心解释变量之间相关系数较小，不存在多重共线性问题，为此本研究将所有核心解释变量同时引入模型。对模型主要变量的描述性统计结果见表3，模型共有 532220个观测值进入回归。
表2 主要变量相关系数

Tab. 2 Correlation matrix of independent variables

ARISKIN BTRUST ABCULTURE
ARISKIN 1.000
BTRUST 0.021 1.000
ABCULTURE -0.005 -0.047 1.000
表3 变量描述性统计

Tab. 3 Descriptive statistics of variables

变量名 观测值（个） 平均值 标准差 最小值 最大值
IFINV 532220 0.009 0.097 0 1
INV 532220 0.012 0.144 0 15
ARISKIN 532220 53.632 44.752 0 100
BTRUST 532220 0.505 0.466 0 1
ABCULTURE 520381 0.674 0.469 0 1
AOUTINV 516564 20462942 45260216 0 5.662e8
ACR 532220 0.166 0.372 0 1
lnASUBFIRM 502700 2.769 1.402 0 7.146
AMARKET 532220 9.985 2.245 3.339 16.949
BFDI 515305 4.664 5.364 0 35.632
lnBWAGE 515122 10.481 0.401 8.509 12.678
BIMMIG 532220 0.140 0.111 -0.197 0.651
BCR 532220 0.105 0.306 0 1
BMARKET 530420 9.842 2.285 3.339 16.949
lnABGEODIS 532220 6.885 0.686 1.730 8.313
ABHSR 532220 0.175 0.380 0 1
ABINSDIS 532220 0.041 0.199 0 1
ABECON 503648 6.534e8 2.611e12 0 6.388e12

5.1 全部城市回归结果

全部城市回归结果显示逆米尔斯比值显著，即存在样本选择偏误，模型适用。投资意愿和投资数量的回归结果如表4（见第1821页）中模型1和模型2所示。
表4 文化相关变量的描述性统计及其对上市公司投资选择的影响机制

Tab. 4 Descriptive statistics of cultural variables and their effects on investment choices of listed companies

全部城市 大城市到大城市 大城市到中小城市 中小城市到大城市 中小城市到中小城市
模型1 模型2 模型3 模型4 模型5 模型6 模型7 模型8 模型9 模型10
ARISKIN 0.008*** 0.039*** 0.015*** 0.074*** 0.010*** 0.039*** 0.011*** 0.066*** 0.008*** 0.016***
BTRUST 0.891*** 3.788*** 0.511* 3.097*** 1.128*** 3.906*** 0.548*** 3.151*** 0.926*** 1.766**
ABCULTURE -0.062*** -0.280*** -0.113 -0.568*** -0.060 -0.139*** -0.059 -0.233*** -0.053** -0.097**
AOUTINV 3.36e-02*** 1.48e-8*** 2.62e-8*** 1.32e-08*** 7.44e-8*** 2.57e-8*** 2.35e-8*** 1.35e-8*** 6.50e-8*** 1.25e-08***
ACR 0.034** 0.056** -0.432*** -2.326*** -0.093** -0.431*** -0.016 -0.027 0.047** 0.067
lnASUBFIRM 0.417*** 1.948*** 0.629*** 3.527*** 0.356*** 1.380*** 0.464*** 2.653*** 0.325*** 0.649***
AMARKET -0.022*** -0.109*** -0.008 0.030 -0.061*** -0.195*** -0.003 -0.026* -0.005 -0.014**
BFDI 0.021*** 0.092*** 0.002 0.019** 0.017*** 0.071*** 0.002 0.012*** 0.014*** 0.027**
lnBWAGE 0.030 0.226*** -0.037 -0.198 0.155** 0.601*** 0.016 0.140 -0.039 -0.032
BIMMIG -0.478*** -2.297*** -0.127 -0.018 -0.311* -1.149*** 0.122 0.540 -0.280*** -0.562**
BCR 0.291*** 1.312*** 0.044 -0.047 0.229*** 0.869*** 0.037 0.189* 0.107*** 0.224***
BMARKET -0.008** -0.036*** -0.085** -0.481*** 0.004 0.005 -0.083*** -0.437*** -0.005 -0.006
lnABGEODIS -0.118*** -0.496*** 0.116 0.633*** -0.193*** -0.792*** -0.084** -0.572*** -0.089*** -0.138**
ABHSR 0.059*** 0.258*** -0.121 -0.611*** 0.069** 0.239*** 0.022 0.053 -0.022 -0.047*
ABINSDIS 0.536*** 2.567*** 0.044 -0.071 0.339*** 1.238*** 0.835*** 4.712*** 0.529*** 1.109***
ABECON 9.82e-16 6.45e-16*** 1.02e-12*** 5.00e-12*** 7.69e-16 2.50e-16*** -1.60e-16 -1.11e-12*** 1.53e-12 3.26e-12***
IMR 5.113*** 6.755*** 4.254*** 6.584*** 2.135**
常数 -4.663*** -24.27*** -4.636*** -29.996*** -5.118*** -20.729*** -3.664*** -24.331*** -4.035*** -8.735**
观测值（个） 476985 4967 1548 442 35373 1312 19990 1118 420074 2095

注：***、**和*分别表示p<0.01、p<0.05 和p<0.1。

投出地文化冒险倾向（ARISKIN）系数无论是在第一阶段和第二阶段回归中均显著为正，表明投出地文化特征深刻影响企业投资意愿和投资规模，也就是说地方投资冒险精神有利于促进本地企业进行异地投资扩张，投出地冒险精神水平与本地企业对外投资规模也呈显著正相关关系。同样，投入地文化信任水平（BTRUST）系数在第一阶段和第二阶段回归中均显著为正，投入地地方信任水平越高越有利于提升异地企业投资的吸引力。综合文化冒险倾向（ARISKIN）和投入地文化信任水平（BTRUST）回归结果，假设1可以得到验证，也就是说投出地文化冒险精神越强，投入地信任水平越高，两地间越有可能发生异地投资，且投资规模也越大。投入地-投出地文化距离（ABCULTURE）对第一阶段投资意愿和第二阶段投资数量的影响显著为负，表明投入地和投出地同属一个文化区有利于两地间企业异地投资，这是由于相同文化有利于减少投资信息搜寻成本以及投资相关的交易成本，更有利于提高企业跨区域的投资意愿，与跨国投资的研究结果基本一致。当两地建立联系后，文化邻近带来的比较优势能够在一定程度上促进企业投资规模的增加与网络的扩张等，同时会影响同一投出城市其他企业在该地的投资意愿，符合假设2的预期。
控制变量的回归结果表明，区域间投资意愿和投资规模还受制于投出地和投入地的经济、社会和制度特征，以及两地间的地理距离、制度距离和经济引力。其中，投出地的投资能力（AOUTINV）、城市等级（ACR）、上市公司投资能力（lnASUBFIRM）、市场化指数（AMARKET）和投入地外资吸引力（BFDI）、城市等级（BCR）、市场化指数（BMARKET），以及投入地和投出地之间的地理距离（lnABGEODIS）、制度距离（ABINSDIS）、高铁连接性（ABHSR）等变量对投资意愿和投资规模的影响总体上是一致的，且符合预期。而投入地的工资水平（lnBWAGE）、经济引力指数（ABECON）回归结果有一定的差异性，投入地的工资水平对投资意愿影响并不显著，但对投资数量产生正向影响。这可能是由于随着中国产业升级步伐加快，跨区域投资中高新技术产业和知识密集型服务业占比增加，对投入地人才等高素质劳动力需求增大，从而导致投资倾向于流入劳动力素质相对较高、人力资源较为丰富的地区，一定程度上中和了人力资源成本的影响。经济引力指数同样在第一阶段中结果不显著，第二阶段结果显著为正，表明区域间的投资意愿是制度、文化、经济等因素共同作用的结果，经济在投资决策过程中并不发挥决定性作用，但是企业进入特定区域设立子公司后，当地的经济水平会限制企业发展，从而影响上市公司的异地投资数量。

5.2 不同类型城市比较

研究进一步考察了文化差异对不同经济规模城市组内以及组间异地投资的影响。方便起见，根据城市GDP将全部城市分成两组：高水平组和中低水平组。其中，高水平组包括GDP排名前10%的城市，主要包括北京、上海等国家中心城市、省会城市以及经济较为发达城市；中低水平组包括GDP排名处于后90%的城市。
回归结果见表4中模型3~模型10所示，其中模型3、模型5、模型7、模型9为第一阶段投出意愿的回归结果，模型4、模型6、模型8、模型10为第二阶段投出数量的回归结果，可以看出企业异地投资的影响因素在不同规模城市间具有一定的差异。从文化差异相关的核心变量来看，投出地的冒险倾向性指数和投入地的地方信任水平对不同规模城市间的投资均具有显著的正向影响。文化距离对大城市到其他城市的投资仅对投资规模有显著的负向影响，而对投资意愿的影响并不显著。这可能是大城市往往是交通和信息的重要枢纽，投资能力和信息获取能力强，位于大城市的企业异地投资区位选择上更具自由性。但相较于同一文化区的异地投资，文化距离还是会增大投资后的企业管理成本和产业链供应链组织成本，这会直接影响企业是否扩大该地投资规模与网络等决策，也会间接影响同一投出城市其他企业在该地的投资意愿。对于中小规模城市的向外投资，文化距离的作用表现出一定的差异性：文化距离对投入地是大城市的决策行为影响并不显著，仅对中小城市间的投资意愿和投资数量产生抑制作用。前者可能是因为大城市具有信息、技术、金融、营销以及产业链组织优势，虽然文化距离带来部分交易成本的上升，但大部分中小城市企业更愿意在大城市进行异地投资以获取规模经济和范围经济。后者可能是由于中小城市具有更大的风险和不确定性，当中小城市向另一个中小城市投资时，为了降低沉没成本和搜寻成本，往往选择文化邻近的区域进行投资。
从控制变量的结果来看，限于篇幅仅说明在不同规模城市间投资具有显著差异的变量：① 投出地城市等级（ACR）对不同规模城市投资活动存在差异，投出城市等级对大城市异地投资的投资意愿和投资数量产生显著的负向影响，而对中小城市到大城市影响不显著，对中小城市与中小城市间的投资意愿产生正向影响、对投资数量影响不显著。② 投出地的市场化指数（AMARKET）对大城市到中小城市的投资意愿和投资数量产生负向影响，对中小城市异地投资的投出数量产生负向影响。③ 投入地的工资水平（lnBWAGE）仅对大城市到中小城市的投资意愿和投资数量产生显著影响。④ 投出地与投入地间的距离（lnABGEODIS）在大城市到大城市的异地投资过程中对投资意愿没有显著影响，表明经济发达的城市间不受制于地理距离的限制，更容易产生投资联系，但是两个城市间的距离通过增加时间成本、交通成本影响后续投资网络的扩张。同时在大城市到中小城市以及中小城市异地投资的过程中对投资意愿和数量均产生负向影响。⑤ 投出地与投入地间的制度距离（ABINSDIS）对大城市与大城市间的投资没有产生显著影响，而对大城市到大城市、中小城市的投资意愿和投资数量产生负向影响。

6 结论与讨论

尽管已有研究表明区域文化深刻影响多区位企业异地扩张决策和后续发展绩效，但是文化距离单一维度估算模糊了区域文化的本质特征，现实研究应用存在一定局限性[31,32]。本研究基于Drogendijk等[18]提出的文化差异关系视角，进一步细化文化立场概念，提出可以从冒险倾向和信任水平两个维度表征区域文化特征对区域对外投资和外来投资吸引力的影响，因此文化对区域间投资的影响可以分解为投出地文化特征（冒险倾向）、投入地文化特征（信任水平）、投出地和投入地间的文化距离三个维度。本文重点研究了2312家沪深两市主板上市的制造业企业在2007—2016年间异地投资行为背后的文化逻辑。总体而言，中国上市公司网络结构演化呈现邻近扩张和等级扩张并存特征，形成了以京津冀、长三角、粤港澳、成渝四大城市群为顶点的“菱形”投资网络。随着时间的推移，这一网络结构存在进一步强化的趋势。
两阶段Heckman-Hurdle随机效应模型验证了文化差异关系三重维度对跨区域企业投资意愿和投资规模的共同影响作用。具体而言，投出地冒险倾向和投入地信任水平有利于提升区域间异地投资意愿和投资规模，也就是说相较于其他类型，冒险倾向和信任水平高的区域之间更易形成企业异地投资关联。区域间文化邻近有助于提升异地投资的意愿，这说明文化邻近可以通过降低企业异地投资信息搜寻等交易成本影响企业的投资决策，相反随着文化距离的增大，总体上会降低城市间异地投资的意愿。当企业进入特定区域后，企业异地子公司在相近文化区域的成立运营会帮助相关企业更易了解投入地的市场经济与文化制度背景，这可能会促进企业投资网络的后续扩张决策以及区域间新增投资量。对比不同规模城市间投资，投出地冒险倾向和投入地信任水平与全部城市回归的结果一致，但是投出地与投入地的文化距离呈现出明显的异质性影响，大规模城市的向外投资意愿不受制于文化距离的影响，但是由于文化带来的运营成本及当地知识的吸收效率等限制，会限制异地投资网络扩张和投资规模。同时中小城市向中小城市投资时，由于双方的不确定性及存在的潜在风险，文化距离在投资决策过程中发挥了显著的抑制作用。以上结果一定程度上可以从文化差异的角度解释异地投资网络的形成，特别是大城市在信息、金融、技术、产业链等领域的优势，有利于突破文化距离的影响，从而形成相似文化区内的异地投资网络（比如长三角、粤港澳、京津冀、成渝），以及以大城市为核心的跨文化区异地投资网络（全国“菱形”网络）。本研究的结论可以为城市优化营商环境和制定有针对性的招商引资政策提供科学依据，也可以为城市间探索建立投资合作路径和发展“飞地经济”提供参考。
与已有研究相比，本文的主要贡献如下：首先，拓展了区域文化差异关系视角下总部-子公司网络的讨论，特别是从冒险倾向和信任水平两个维度重新定义区域文化立场（文化特征），形成了投出地文化特征、投入地文化特征、投出地和投入地间的文化距离三维解释框架，突破了国际商业研究中采用文化距离单一维度的窠臼。其次，区分和比较了区域文化特征和文化距离对跨区域投资意愿和规模影响的异同，初步揭示了企业异地决策的复杂性和动态性。最后，区分了投入地和投出地文化特征对区域间投资的差异影响，一定程度上规避了采用文化距离单一维度测度带来的对称性问题。但是本研究依然有值得进一步深化和拓展的方面。比如，地域文化包含了一系列风俗习惯、 行为准则和道德规范，这增加了将文化影响概念化的复杂性以及跨区域衡量文化联系和差异的挑战，后续研究需要纳入更多与总部-子公司关系相关的文化维度。此外，文化差异对跨区域投资意愿和规模的研究仍有深化潜力，特别是企业异地初始投资对后续投资网络形成演化的影响值得进一步探讨。最后，考虑到服务企业较制造企业更加贴近人群，文化差异性和产业异质性对企业异地投资的交互影响也是下一步研究的潜力选题。

真诚感谢二位匿名评审专家在论文评审中所付出的时间和精力，专家对本文的研究思路、回归模型、指标选取、行文规范方面的修改意见，使本文获益匪浅。

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