人民币汇率变动对我国对外投资的影响研究

喻旭兰　刘博

摘要通过GARCH模型和动态面板模型，对人民币汇率变动对我国对外直接投资的影响进行了实证分析.结果表明：在长期内，人民币汇率无论是汇率水平变化还是汇率波动都对我国对外直接投资存在影响，人民币升值，我国对外直接投资增加；汇率波动幅度越大，我国对外直接投资也会增加.

关键词人民币汇率；对外直接投资；动态GMM

中图分类号F830.9文献标识码A

AbstractThe impact of the RMB exchange rate fluctuations on Chinas foreign direct investment was empirically analyzed by GARCH model and dynamic panel data model. The results show that，in the long term， the RMB exchange rate， whether it is the exchange rate or exchange rate fluctuations， has an impact on Chinas foreign direct investment. when RMB appreciates， Chinas foreign direct investment increases；the greater the exchange rate fluctuations，the increase Chinas foreign direct investment.

KeywordsRMB exchange rate； outward foreign direct investment； dynamic GMM

1引言及文献综述

2016年是“十三五”规划开局之年，根据商务部统计数据显示，2015年我国境内投资者累计实现对外投资7350.8亿元人民币，同比增长14.7%，企业“走出去”步伐明显加快.另一方面，在过去一年，中国投向信息传输、软件和信息技术服务业的对外直接投资比上年增长2.4倍，投向制造业的对外直接投资增长105.9%.这使得无论是国家的综合经济实力还是企业的世界范围的影响力和竞争力都得到很大的提高.而在影响对外直接投资的很多因素中，汇率不仅决定了国内外商品的相对价格和相对生产成本，更重要的是对对外直接投资规模和流向有着至关重要的作用.在人民币不断升值的大背景之下，本文对人民币汇率与中国对外直接投资的关系进行深入的理论及实证研究，进而提出有针对性的政策建议.

汇率变动对一个国家对外直接投资的影响主要从两个方面考察：一个是汇率的水平变动，也就是说汇率的升值或贬值对OFDI的影响；第二个是汇率波动，即汇率一定程度上下波动幅度或汇率变化的剧烈程度对OFDI的影响.国内外学者通常从这两个层面出发来研究汇率的变动与对外直接投资之间的关系.

首先是汇率水平变动对OFDI的影响.最早对汇率与对外直接投资相互关系的提出见解的学者是20世纪70年代的美国金融学家R Aliber（1970）[1]，他认为：由于不同货币区域以及货币国内国外市场的不完全，汇率会导致对外直接投资地区分布上的差异.当汇率变动时，处于硬通货区域的企业将获得有利地位，并且会趋向于向软通货地区进行投资.Matthias，Carsten and Signe（2013）[2]实证研究发现固定汇率对发达经济体的国外直接投资的双边流动具有很强并且显著的效果，但对于发展中国家而言则效果不显著.KunMing Chen，ChiaChing Lin and ShuFei Yang（2015）[3]利用博弈模型进行探究得出，如果母国汇率上升，则东道国相对劳动力成本下降，那么会导致企业生产率较低的生产或研发活动选择对外直接投资，而高生产率的生产仍然会在国内进行出口.孙广杰、舒文定（2012）[4]研究了人民币汇率变动对我国进出口贸易的影响，通过分析得出人民币汇率将持续升高的预期确实影响对我国的进出口贸易，甚至是对我国的经济增长造成了一定的负面影响.陶士贵、相瑞（2012）[5]通过实证分析得出人民币升值将促进了中国对外直接投资.

其次是汇率波动对OFDI的影响.Schmidt and Udo （2008）[6]运用美国在1984～2004年间对6个工业化国家的对外直接投资的数据进行实证分析，研究发现对外直接投资与汇率的波动之间呈负相关关系.Lukman and Olalekan（2014）[7]利用尼日利亚1970～2009年石油类和非石油类FDI流入的数据，实证分析得出：在短期，汇率波动和石油投资不存在因果关系，而与非石油投资之间关系并不明确.程瑶和于津平（2009）[8]认为，短期内人民币汇率波动幅度增大将会引起外商直接投资的增加，而在长期内由于汇率风险将会对投资的流入规模产生抑制作用.胡兵和涂春丽（2012）[9]采用跨国面板数据模型，实证研究表明汇率波动对对外直接投资有显著的影响.封福育（2015）[10]考察了人民币实际汇率波动对流入我国FDI的影响，结果表明，当汇率波动幅度较小的情况下，汇率波动有利于吸收更多的外商对华直接投资，而在汇率剧烈波动的情况下，人民币汇率波动于外商对华直接投资之间并无显著关系.

梳理现有文献发现学者们的理论研究大多是围绕人民币汇率变动对于中国引进外商直接投资的讨论，对于中国对外直接投资的研究较少，并且，对于中国目前现有的研究主要集中于对对外直接投资区位、方式、影响因素的研究.本文是从人民币汇率影响中国对外直接投资的角度出发，对于我国如何正确对待和进行对外直接投资有一定的现实意义.另外，本文首先以汇率变动影响OFDI的理论为基础构建动态面板数据模型，然后运用系统GMM估计方法进行实证检验.并且动态分析人民币汇率变动与我国对外直接投资的相互关系，克服了传统静态分析方法上的局限性.

2汇率变动影响对外直接投资的传导机制

汇率主要是从出口价格、投资成本、国外筹资成本和相对财富以及资本化率4个方面来影响中国对外直接投资，主要传导机制为：

2.1出口价格

如果本币升值，意味着在国内企业在东道国市场内的投资生产成本降低，从而吸引了更多的本国企业到国外进行投资生产活动，最终引起本国企业对外国的直接投资增加.

2.2投资成本和国外筹资成本

在开放经济条件下，我们可以将贸易商品价格表示为P= eP*，某个国家的财富（资产价格）表示为Wd =eW*d，外国和本国贸易品价格表示为P*和P，以本币计量的本国财富（资产）表示为Wd ，以外币为单位表示的本国财富（资产）表示为W*d，最后用e代表两国名义汇率（采用直接标价法）.如果投资国货币升值，那么在东道国市场上用本币所表示的东道国财富将下降，投资国在东道国市场上购买力上升，这将引起投资国跨国公司的对外直接投资增加.

2.3相对财富的变化

如果投资国货币升值，那么当地市场上同等价值的商品价格相对降低，国外投资者在当地市场上购买力增强.所以，如果资本流出国货币相对于资本流入国货币升值时，那么母国跨国公司相对财富增加，从而起到促进投资国对外直接投资的作用.反之，当资本输出国货币相对于资本输入国货币贬值时，结果则相反，外资将大量流出.2.4资本化率的变化.

假设其他条件不变，那么具有较高资本化率的厂商就会向弱币持有国进行直接投资.此外，若投资来源国的货币较硬，则存在“货币升水”的情况.因此，当持硬通货国的跨国企业以软通货国家的通货进行对外直接投资时，就很可能在货币升值的波动中获得利益，最终引起强币持有国的跨国企业向弱币持有国的直接投资增加.

3中国对外直接投资的现状分析

自2002年以来，中国的对外直接投资保持着持续的增长态势.中国的对外直接投资流量在2002年仅为27亿美元，但是，在2008年和2009年，中国实现了559.1亿美元和565.3亿美元的对外投资额，增长率分别为110.9%和110.1%，如图1所示.尤其是2010年，中国的对外直接投资在2009年的历史最高位基础上实现了21.7%的迅猛增长，在全球对外直接投资国家和地区的流量排名中上升到第5位.2014年我国对外直接投资创下了1 160亿美元的历史新高，连续三年位列全球第三，双向投资首次接近平衡.这一数字远远超过了同一时期世界绝大部分国家和地区对外直接投资.

3.5数据来源于：《2014年度中国对外直接投资统计公报》.

对外直接投资总额的68.1%和17.7%.同时随着发达国家经济增长的逐渐恢复以及中国对外投资布局的调整，近些年来中国对欧洲、大洋洲和北美洲的投资增长迅速；而非洲地区由于动荡不安的政局局势以及比较落后的投资环境，严重制约了中国对其投资数量的增加.从长期来看，亚洲仍然是中国投资的重点地区，拉丁美洲、大洋洲、欧洲、北美洲、非洲还有很大的上升空间.4人民币汇率变动对我国对外

直接投资的实证研究

4.1模型的设定

本文选择2003～2014年中国OFDI的总量数据进行分析.考虑到经济发展规模对OFDI的影响，在模型的设定中，加入GDP作为衡量国内经济发展的标准，同时考虑到OFDI具有时间依赖的动态特征，设定动态实证模型：

LOFDIit=α0+β∑LOFDIi，t-n+α1VEit+

α2LGDPit+α3LREERit+εit.

式中，下标i表示接受中国OFDI的国家，t表示年份，α和β分别表示模型中的估计参数；被解释变量LOFDI表示中国每年的对外直接投资流量额；LREER、VE、LGDP为解释变量，分别表示汇率、汇率波动率和国内生产总值.LOFDIi，t-n为被解释变量N阶滞后项，ε为随机扰动项.为了保证数据的平稳性，分别对对外直接投资流量额、汇率和国内生产总值进行了对数处理.

4.2数据来源及处理

本文对OFDI、REER和GDP的数据选取2003-2014年的年度数据，同时在全世界范围内挑选出24个国家作为样本国，选择的标准主要一方面根据中国主要的贸易国，并且中国对这24个国家的直接投资近十多年来保持稳定且投资量大，同时根据数据的可得性，选取的国家数据更完整，并且避开三大避税区：中国香港、开曼群岛、英属维尔京群岛，最后考虑到非洲地区数字的真实性和完整性，以及资源战略性投资对中国对外直接投资的干扰性.基于以上标准选择了：菲律宾、孟加拉国、瑞典、土耳其、巴西、日本、荷兰、埃及、澳大利亚、法国、泰国、老挝、阿尔及利亚、俄罗斯联邦、英国、印度尼西亚、德国、赞比亚、尼日利亚、委内瑞拉、意大利、智力、喀麦隆和匈牙利作为24个样本国，数据具体来源和说明如下：

OFDI为中国对外直接投资流量，数据主要来源于联合国贸易和发展会议及历年《中国对外直接投资统计公报》.REER是人民币兑24个样本国的名义汇率，通过人民币兑美元的名义汇率以及这24个样本国兑美元的名义汇率计算得出，采用直接标价法.本文选取的数据主要来源于国际货币基金组织的IFS数据库以及国家外汇管理局.GDP表示国内生产总值，24个样本国的国内生产总值以美元计价，数据主要来源于联合国数据库.VE表示人民币兑24个样本国汇率的波动幅度.本文中所提及的汇率波动是指汇率波动幅度的大小，本文选取GARCH模型对人民币兑24个样本国的名义汇率的波动幅度分别进行测算，并得到参数估计值.

4.3实证分析

4.3.1汇率波动率的测算

本文选取其中一个样本国（j）对时间序列REER取自然对数，然后对时间序列DLREER进行描述统计分析，得到DLREER 的统计特征，统计结果如图2所示.

图2可以看出，偏度值0.864 412>0，峰度值3.611 666﹥3，说明人民币实际有效汇率存在明显的“偏峰后尾”特征，这说明人民币实际有效汇率的波动幅度较大.对人民币汇率一阶差分序列进行平稳性检验，判断序列是否为平稳序列，检验结果见表2.

由表5显示的结果可知，所有变量在5%下均拒绝存在单位根的原假设，表明上述变量序列是平稳的，满足协整检验的同阶单整条件.我们使用Pedroni检验和Kao检验来考量面板数据的协整性质，结果见表6.其中，在Pedroni检验中，panel表示组内统计描述，Group表示组间统计描述.结果显示，除了v统计量和rho统计量，其他统计量均在1%置信水平下拒绝了不存在面板协整的原假设.Pedroni在研究中表示，小样本情况下，rho统计量的拒绝度最高，ADF最低，高铁梅（2009）指出样本不大的情况下，主要以组间和组内的ADF值作为判断协整性的标准，考虑到本文使用的样本数据为时间和截面跨度不大，因而可以认为指标间存在长期稳定的协整关系.另据Kao检验可以看出，ADF统计量为-5.077 1，且在1%置信水平下可以通过假设检验，进一步证明了面板数据间的协整关系.

基于以上实证结果，首先可以看到AR（1）和AR（2）的显著性概率P值在差分GMM估计和系统GMM估计中分别为0.000 4、0.805 1、0.000 8、0.441 3，表明原方程的残差项只存在一阶自相关而不存在高阶相关，说明动态面板模型的设置是合理的.同时，Wald检验在1%的置信水平下显著为正，Sargan检验在差分GMM估计和系统GMM估计中的P值分别为0.805 1、0.441 3，不能拒绝工具变量有效的原假设，表明本文所选取的工具变量有效，实证估计结果是稳健的.根据实证结果还可以分析出，在差分GMM估计下，被解释变量的滞后一阶系数为0.129 8，且在1%的置信水平下通过显著性检验，说明LOFDI过去一期决定了当期LOFDI的“起跑线”，也就是说，过去一期的对外直接投资越多，那么当期的对外直接投资也会增加.进一步的，通过系统GMM估计的结果，发现被解释变量的滞后一阶系数为0.270 2，为正，并且在1%的置信水平下显著，进一步说明被解释变量的滞后项对被解释变量当期有一个正向的作用.这也表明中国对外直接投资具有较强的延续性和聚集效应即对某一国家或地区的投资企业越多，越能够吸引新的后续投资积聚于该国或地区.而从表6的估计结果，发现汇率水平的系数显著为负，而在直接标价法下，人民币汇率水平升高，意味着人民币贬值.因而人民币升值对中国对外直接投资具有正向的影响.这可能是因为人民币升值一方面使得中国企业以东道国货币表示的财富增加，另一方面使得被并购企业及相关投资成本减少，因而促进中国的对外直接投资.汇率波动在差分GMM估计和系统GMM估计下均通过1%的假设检验，这说明短期内汇率波动会增加人民币升值潜力，因而可以促进中国对外直接投资的发展.样本国GDP的估计系数在1%水平显著为正，说明样本国市场规模越大对中国对外直接投资的吸引程度越高.

参考文献

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[9]胡兵，涂春丽.人民币汇率与中国对外直接投资一基于跨国面板数据的实证分析[J].当代经济研究，2012， 11（1）： 77-82.

[10]封福育.人民币汇率变动对FDI的不对称影响分析[J].统计与决策， 2015，5（1）： 69-73.