特别地，我们使用了以下的回归方程，使用所有公司(包括国内和外国公司)来预测每个公司的全要素生产力作为回归的剩余项：

Yj = β₀ +β₁L_j +β₂K_j + ε_j , (2)

其中Yj、L_j、K_j 和ε_j 的定义同方程(1)。

回归方程按每个行业分别计算，使用的是2000年的信息。我们将回归方程（2）中的剩余项称为TFP1。通过在上述方程中包含其他公司的特征，我们还计算出TFP的两个备选量度。我们将TFP量度扣除公司年限和公司经济规模后称为TFP2（通过将公司年限和公司规模加入到解释性变量中得到），扣除公司年限、公司规模和人力资本后称为TFP3（通过将公司年限、公司规模、平均教育、平均年龄和平均年龄平方加入到解释性变量中得到）。

然后我们执行t检验，比较2000年国内公司和外国公司的TFP。表2给出了使用三种TFP量度的t检验结果。与所有结果一致，显示拥有部分或全部外国所有权的公司比国内公司的生产力明显更高。[9]

外国和国内公司TFP差距的缩小，从TFP1到TFP2再到TFP3，被解释为外国公司的下列优势刺激了生产力，并在TFP2和TFP3中得以控制：外国公司更年轻，享有更大的经济规模，他们聘用受更多教育的更年轻员工。正如表2所示，外国和国内公司在公司年限和规模上的差别在统计上是显著的。尽管员工的平均年龄和教育差别并不显著，但它们在高技能员工（管理者和工程师）上的差别是显著的，可以论证高技能员工对于公司的生产力是至关重要的。

即便在控制了公司经营年限、规模和员工平均教育和年龄之后，外国公司仍然显示出比国内公司明显的生产力优势。尽管外国公司出色的生产力不是本文的重点，我们推测生产力差别可能部分解释了外国和本地公司下述的其他差别。外国公司似乎特别看重高技术劳力的质量，这反映在他们聘用教育更佳、更年轻的管理者和工程师的事实上。另外，国外公司中有国外公司经验的管理者比例明显高于国内公司（4%对1%）。最后，尽管国外公司的技能比例似乎并不明显高于国内公司，我们发现，一旦行业和城市固定效应得以控制，国外公司明显聘用了更多高技术劳动力。[10]

3.2 国内公司的生产力和吸收能力

国内公司不仅平均而言比外国公司生产力更低，而且国内公司的生产力也千差万别。国内公司初始生产力的差异之所以重要，是因为公司生产力可能对公司在多大程度上受益于FDI的溢出效应产生重要影响。Blomström、Globerman和Kokko (1999)指出，国内公司的技术能力增加了积极溢出的可能性，因此外国公司和本地公司之间的技术差距较小能够导致较多的溢出。与之相反，Wang和Blomstrom (1992)开发的理论模型则预测，外国公司和国内公司的技术差距较大会导致较多的溢出。

我们对每个公司套用了方程2定义的回归，来计算TFP1，但没有差别。既然我们在此关注的是国内公司的生产力差异，我们把外国公司排除在了样本之外。因为我们对公司的初始生产力感兴趣，于是我们使用了1999年的数据。

跟其他文献一样，我们根据TFP1构建了每个公司的吸收能力，来衡量技术差距。特别是吸收能力以单个公司的TFP相对于业内最高TFP的比例来计算（实例参见Kathuria (2000)）。所有的TFP都按比例计算，因此吸收能力介于0和1之间。

图2显示出公司吸收能力按城市的分布。我们看到，不同城市吸收能力存在显著差别：在广州、上海和北京明显比成都和天津高。这些生产力差异与预期是一致的：成都的内陆地理位置和天津改革步伐的缓慢解释了其生产力业绩差的原因（参见图1）。

为了研究公司的初始技术能力如何影响FDI溢出，我们将吸收能力和吸收能力与FDI存在之间的相互作用项包含在其他解释性变量中。

4、中国的FDI溢出

已经确定外国公司拥有更高的生产力，我们现在通过估算方程1中的变量来探究这种更高生产力的溢出效应。如前所述，样本中仅包括国内公司。我们对FDI存在的量度是外国公司在每一城市－行业单元平均占有的份额，按公司员工数加权。变量值如表3所示。

4.1 溢出效应和吸收能力

表4显示出各种定义的结果，第（1）栏包括劳动力和资本投入以及公司年限和公司，第（2）栏增加了员工教育和年龄的信息，第（3）栏又包括行业和城市固定效应，第（4）栏还包括吸收能力及其与存在的外国公司的相互作用。[11]正如第（1）和（2）栏所示，仅当我们控制员工的教育和年龄时，在公司所在的同一行业和城市FDI存在的效应才变得积极。这可由下面的事实予以解释，即与临近的国内公司不同，外国公司倾向于聘用更年轻、教育更好的员工。[12]因此，忽略人力资本因素就低估了FDI的积极技术溢出。

尽管在常规水平上并不显著，第（2）栏中FDI存在对国内公司TFP的积极效应与之前中国存在积极FDI溢出的结论是一致的。可是，像中国早期的FDI研究(Tong和Hu, 2003)一样，这些结果不能解决外国人挑选最好的高生产力行业和地区投资的问题(Aitken和Harrison, 1999)。第（3）栏纳入固定效应的行业和地区来关注这个问题。正如表中所示，随着固定效应的包含在内，FDI对TFP的积极效应就消失了。

有人可能会提出行业和城市固定效应可能赢得了FDI的积极溢出，因此控制这些固定效应就模糊了我们感兴趣的真正效应。不过，如果没有溢出效应区别于其他行业或地区效应的进一步证据，这些结论就对引发中国是否存在积极FDI溢出的疑问。为进一步探索这一问题，下一步我们试图通过探索不同公司特性如何影响FDI溢出效应来从行业和地区固定效应中区分出溢出效应。

我们为什么不观察国内公司平均生产力受益于FDI存在的一个可能解释是，溢出效应可能在不同的公司间分布不均衡。FDI效应可能对于某些公司是积极的，对于其他公司则是消极的。例如，国内公司受益于FDI存在的程度可能有赖于公司吸收新技术和管理实践的能力。如前所述，Blomström、Globerman和Kokko (1999)认为国内公司要学习和利用外国公司的先进技术和管理实践，需要具备某些最低水平的技术综合实力。换言之，国内公司可能受限于其有限的吸收能力。为验证此假设，我们在吸收能力和外国公司平均占有份额之间包括了吸收能力和相互作用项作为方程（1）的附加解释性变量。我们还包括了行业固定效应和城市固定效应，就像此后的所有其他回归一样。

表4的第（4）栏显示出回归结果。正如表中所示，具备较高初始吸收能力的国内公司的确更多受益于FDI存在。因为FDI存在现在对公司的TFP有消极和重要的影响，系数评估暗示，吸收能力超过0.56国内公司享受积极的FDI溢出，而吸收能力低于0.56的国内公司受到消极的溢出影响。

图3阐明了公司吸收能力的分布，实线代表溢出效应。按照此图，约三分之二的公司享受积极的溢出效应，而三分之一的公司受到FDI存在的消极影响。

对技术综合实力的最低要求可以解释初始TFP较低的公司缺乏积极溢出效应的原因。然而，理论模型通常并没有澄清这一要求的特定机制。在下一部分，我们提出和检验在上述方式中初始TFP可能影响溢出效应的两种机制。

4.2 FDI溢出的机制

我们在本部分中探究了FDI溢出的两种机制：劳动流动性渠道和网络外部性渠道。我们证实，在考虑这两种机制时，公司的吸收能力对FDI溢出的效应消失了。这表明，公司初始生产力对FDI溢出的影响是通过这些劳动市场渠道发挥作用的，至少对于中国国内公司是这样。

4.2.1 劳动力流动作为溢出机制

文献已经提出的FDI溢出的一种机制是劳动力流动(Kaufmann (1997), Haaker (1999), Fosfuri、Motta和 Rønde (2001)以及Glass和Saggi (2002))。如果外国公司为员工提供培训，那么员工就可以在离开国外公司时，将在那里培养的技能和经验转移到国内公司。

就技能－技术互补而言，这种效应对于高技能劳动力来说是至关重要的。我们的数据的确提供了证据，符合高技能劳动力从外国公司大量流动到国内公司的事实。特别是对于我们样本中的公司，国内公司中有外国公司经验的管理人员的比例与同一行业－城市单元的FDI存在积极、显著相关，即便控制了行业固定效应和城市固定效应。[13]这个结论与高技能劳动力从外国公司流动到国内公司的事实是一致的。因为中国公司通常缺乏现代管理技巧和适合刚开始出现的经理人员的培训计划，管理知识溢出的潜力尤为重要，因此这种流动特别让中国受益。[14]

在现实中这种流动对国内公司的生产力是否带来了积极的效应？我们通过在上述估计中增加有外国公司经验的管理人员和工程师比例来探究这种可能性。表5中的第（1）栏给出了结论。除先前与吸收能力相关的变量的重要结论外，有外国公司经验的管理人员和工程师比例也对公司的TFP有积极重要的影响。因此，我们发现了以下证据，即高技能劳动力流动增强了FDI的积极生产力溢出。