中国对东盟直接投资的影响因素研究

李 斌，王婷婷

（湖南大学 经济与贸易学院，长沙 410079）

0 引言

国家“十二五”规划强调，要实行“吸收外资和对外投资并重”的对外开放战略，并要“做好海外投资环境研究，强化投资项目的科学评估”。随着亚太地区合作和对外交流的不断加深，东盟逐渐成为中国第三大贸易伙伴，研究东盟经济社会各个层面的因素与中国对外投资之间的关系，已经成为中国对外贸易的重要课题之一。本文旨在研究东盟国家市场规模、自然资源禀赋、基础设施、贸易联系、教育水平、政治制度六种因素对中国对其直接投资额的影响，并采取系统广义矩估计（System GMM）的方法，以便更全面细致的分析各因素的影响。

1 变量描述与理论假设

1.1 被解释变量

OFDI流量和OFDI存量都可用于表示中国对外直接投资的情况。由于存量指标主要反映对外直接投资的一个长期积累过程，不适于反映投资环境的变化情况，因此本文选择中国对东盟的OFDI流量作为被解释变量，鉴于数据的可得性，样本期为2003～2009年，数据来源《2009年中国对外直接投资公报》（见图1）。

1.2 解释变量

1.2.1 市场规模

东道国的市场规模是对外直接投资的重要因素。项本武（2009）研究表明东道国市场规模对中国在其投资具有显著的负影响。本文假设：东道国市场规模与中国对其投资成反比。

本文选取GDP作为东道国市场规模的代理变量，数据来源于UNCTAD数据库。其中印度尼西亚的GDP最高，越南近年来发展较快，而缅甸、柬埔寨、老挝GDP较少。

1.2.2 自然资源禀赋

随着中国经济的高速发展，对资源的寻求与开发也变得日益迫切，获取东道国的自然资源是对外直接投资的主要目的，一方面可以确保原料来源的稳定性，另一方面可以满足对国内稀缺资源的需求，实现我国资源及能源供给的安全。本文假设：东道国的自然资源禀赋与中国对其投资成正比。

本文选取燃料、矿石和金属出口额占商品出口总额的比例（RES）反映东道国的资源禀赋状况，数据来源UNC-TAD数据库。其中文莱约94%的商品出口都来源于资源，而其余九国这三种资源的出口额平均占比仅约18.8%。

1.2.3 基础设施

东道国良好的基础设施能够为企业的投资提供必备的物质技术条件。便捷的运输和通讯可以有效降低成本，提高生产效率。因此本文假设：东道国的基础设施条件与中国对其直接投资成正比。

选取每百人固定电话和移动电话用户数（PH）衡量东道国的基础设施条件，数据来源《2010世界发展指标》。其中新加坡通讯基础设施条件最好，每百人拥有电话数达160部，越南的通讯设施发展最快，2009年比2003年增长了近10倍。

1.2.4 贸易联系

FDI与贸易是相互补充的战略，企业可以利用贸易所积累得到的东道国市场信息，对其进行直接投资，以缩短直接投资所需耗费在熟悉东道国市场方面的资源（Johanson,1997）。张宏（2009）实证发现东道国与中国贸易联系对中国OFDI流量有正向影响。因此本文假设：两国间的贸易联系与中国对其直接投资成正比。

本文选取中国对东盟各国的出口额（EXP）反映两国间的贸易联系，数据来源历年的《中国统计年鉴》。中国对新加坡的出口额近年达300亿美元，领先于东盟其他国家。马来西亚、印度尼西亚、泰国、菲律宾吸引中国的出口额依次降低，但都呈现逐年增长的趋势。

1.2.5 教育水平

一国教育水平的高低可以反映其人力资本与技术水平的高低。教育水平较高的地区，劳动力素质较高，从而生产效率较高，管理与技术较先进，企业的盈利能力较强。中国对外直接投资可以弥补自身的竞争劣势（Child,2005），并通过技术外溢效应提高技术水平（赖明勇，2005）。因此本文假设：东道国的教育水平与中国对其直接投资成正比。

鉴于数据的可得性，本文选取人类发展指数中的教育指数（EI）作为东道国教育水平的代理变量，数据来源历年《Human Development Reports》。其中新加坡、文莱、马来西亚的教育指数都超过0.7，教育水平较高。柬埔寨、越南、老挝、缅甸教育水平较为落后。

1.2.6 政治制度

一国的经济表现很大程度上取决于其政治、法律与制度环境。在同等条件下，一国政治局势的动荡、腐败的盛行、法治的缺失等都会明显降低其对外资的吸引力。韦军亮（2009）研究表明东道国政治风险对中国非金融类对外直接投资具有显著的抑制效应。本文假设：东道国的政治制度环境与中国对其直接投资成正比。

本文选取《全球治理指标》中政治稳定程度一项作为东道国政治制度的代理变量。其中政治稳定程度指政府被违宪手段或暴力手段动摇或推翻的可能性，包括政治动机的暴力与恐怖主义，标准化之后的取值在-2.5到2.5之间，数值越大表明政治稳定程度越高。新加坡、文莱取值较高，其次是越南和马来西亚。其余六国取值均为负数，菲律宾政治稳定程度最低。

2 模型建立与计量分析

2.1 模型设定

为了深入全面地考察中国对东盟直接投资的动态变化，本文还引入了滞后一期的因变量作为解释变量之一。综上所述，中国对东盟直接投资影响因素的动态面板模型如下：

其中i为横截面，表示东盟十个国家；t为年份。度量的是各个横截面单元的个体差异，为随机扰动项。鉴于教育指数（EI）和政治稳定程度（PS）两项指标都是经过专业测算处理后得到的数据，模型中并没有采取对数形式。此外有少数几个OFDI流量的数据为负值，在取对数时会将此样本值删除，这对计量结果的影响不会太大。

变量的选取与数据来源如前文所述，各变量的描述性统计如表1。表1中数据显示中国对东盟的直接投资规模不大；各解释变量取值差距较大，东盟十国的投资环境有显著差异。

表1 变量的描述性统计

2.2 系统广义矩估计及结果分析

本文使用Arellano、Bover(1995)和 Blundell、Bond(1998）提出的系统广义矩模型（System GMM）估计方程。该方法允许随机误差项存在异方差和序列相关，可以通过修正误差项的协方差矩阵来有效克服解释变量的内生性问题，有效地克服了解释变量与被解释变量之间存在的双向因果关系，也控制了不可观察的特定时间效应和地区效应，所得的估计结果相对传统方法更为稳健。

鉴于本文为中小样本，系统GMM选择内生变量的滞后项和外生变量作为工具变量，构成标准一阶差分方程组和水平方程组，再进行回归，以解决弱工具变量的问题，提高估计结果的有效性和一致性。并采用Sargon统计量来检验工具变量的有效性，AR(2)统计量来检验原模型一阶差分后残差不存在二阶自相关。根据本文使用的模型以及研究目的，选取滞后两期的被解释变量，滞后一期的解释变量GDP、RES、PH、EXP、EI以及解释变量PS作为工具变量。估计结果见表2。

表2 系统广义矩估计（System GMM）结果

Wald检验值为1043.86，反映出该模型的总体解释力很强，Sargan检验结果表明模型不存在过度识别的问题，通过AR(1)、AR(2)指标发现模型虽然存在一阶自相关，但不存在二阶自相关。因此，模型的设定是合理的。

根据表2的结果可知：除变量EI外，其余变量的系数均显著。中国对东盟的直接投资与其滞后一期值、东盟国家的资源禀赋、基础设施、我国对东盟的出口呈正相关，与东盟国家的市场规模、教育水平和政治制度呈负相关。该结果表面上与理论假设不符，现根据计量结果深入分析：

（1）变量GDP的估计系数为-1.25，且在1%的水平显著。说明东道国的GDP每增加1%，中国对其直接投资将减少1.25%。这种显著的负弹性关系，表明中国对东盟的直接投资并非市场导向型，这是由于中国与东盟地理位置相邻并有着共同或相近的历史文化背景，投资有较强的刚性。

（2）变量RES的估计系数为0.37，且在1%的水平显著。表明东道国资源的出口比率每上升1%，将促使中国对其直接投资增加0.37%。这是因为东盟国家丰富的燃料、金属和矿产资源对中国的直接投资具有较强的吸引力，中国对东盟的直接投资属于资源寻求型。根据《中国对外直接投资统计公报》显示，2009年、2010年中国对东盟的直接投资流向采矿业的比重分别为17.3%和20.4%，位于各行业的前列。

（3）变量PH的估计系数为0.46，且在10%的水平显著。表示东道国每百人电话用户数增加1%，中国对其直接投资会增加0.46%。说明中国对东盟的直接投资趋向于基础设施较为完善的国家。

（4）变量EXP的估计系数为1.05，且在1%的水平显著。说明中国对东道国的出口每增加1%，中国对其直接投资将增加1.05%。由此看出中国对东盟的直接投资与对东盟国家的出口是互补的，出口将促进对外直接投资，我国对东盟的直接投资具有出口创造型的特征。

（5）与预期不同，变量EI的估计结果为负，且不显著。表明东道国的教育水平并不是中国对东盟直接投资的一个显著影响因素。主要是因为中国对东盟的直接投资更看重的是当地较低的劳动力成本，而非高素质的人力资本，数据显示，科学研究/技术服务业和信息传输/软件业投资分别只占总投资的1.4%、0.4%。中国对东盟的直接投资并不属于技术寻求型。

（6）与预期不同，变量PS的估计结果为负，在10%的水平显著。政治稳定程度取值较高的地区，接受的中国对外直接投资却较少。这说明政治制度因素对中国对东盟的直接投资的影响是显著的。但可能因为东盟以发展中国家为主，经济的不发达致使政治不稳定因素增多，相关制度的不完善导致制度质量的偏低，所以结果呈现出显著的负相关。

（7）滞后一期的对外直接投资额对当期的投资额有显著的正效应，表明中国对东盟的直接投资存在集聚效应，企业前一期的直接投资可通过“示范效应”和“推动效应”带动相关企业的后续投资，便于降低投资风险与成本，促进企业的竞争与合作。

3 结论

本文的研究结果显示：东盟国家的市场规模和政治稳定程度对吸引我国的对外直接投资有显著的负效应，东盟国家的资源禀赋、基础设施和以出口衡量的双边贸易联系会对中国在东盟的直接投资产生显著的正影响，而东盟国家的教育水平与中国对外直接投资不具有显著的相关性。因此，中国对东盟的直接投资主要是属于资源寻求型的投资，包括对自然资源以及劳动力资源的寻求，基础设施状况会对其产生一定影响。

[1]Buckley.P.J.,Clegg.L.J.,Cross,A.R.,Liu.X.,Voss.H.,Zheng.P.The Determinants of Chinese Outward Foreign Direct Investment[J].Jour⁃nal of International Business Studies,2007,38(4).

[2]闻开琳.中国对外直接投资决定因素实证研究——基于东道国国家特征[J].世界经济情况,2008,(10).

[3]项本武.东道国特征与中国对外直接投资的实证研究[J].数量经济技术经济研究,2009,(7).

[4]张远鹏，杨勇.中国对外直接投资区位选择的影响因素[J].世界经济与政治论坛,2010,(6).

[5]Johanson,J,L.Vahlne.The Internationalization Process of the Firms:a Model of Knowledge Development and Increasing Foreign Market Commitments[J].Journal of Regional Science,1997,37(2).

[6]张宏，王建.东道国区位因素与中国OFDI关系研究——基于分量回归的经验证据[J].中国工业经济,2009,(6).

[7]Child,J,Rodrigues,S.B.The Internationalization of Chinese Firms:A Case for Theoretical Extension[J].Management and Organization Re⁃view,2005,1(3).

[8]赖明勇，包群，彭水军，张新.外商直接投资与技术外溢：基于吸收能力的研究[J].经济研究,2005,(8).

[9]韦军亮，陈漓高.政治风险对中国对外直接投资的影响——基于动态面板模型的实证研究[J].经济评论,2009,(4).

[10]滕云.论中国对东盟直接投资的区位选择[J].渤海大学学报（哲学社会科学版）,2010,(4).

[11]方拥华.中国企业投资东盟的现状及对策[J].商场现代化,2006.(5).