中国对“一带一路”沿线国直接投资影响因素及潜力测度——基于扩展引力模型的分析

文绪武，郑慧敏

（杭州电子科技大学 经济学院，浙江 杭州 310018）

中国对“一带一路”沿线国直接投资影响因素及潜力测度
——基于扩展引力模型的分析

文绪武，郑慧敏

（杭州电子科技大学 经济学院，浙江 杭州 310018）

文章通过考察中国对“一带一路”沿线国家直接投资的数据，基从全样本和东道国收入双重视角，定量估计直接投资的影响因素。实证分析表明，中国对“一带一路”沿线国家直接投资流量与中国G D P，东道国G D P、东道国基础设施建设程度、沿海，以及东道国与中国有共同边界及签订自贸协定或合作组织呈正相关关系，与东道国工资水平及中国与东道国之间距离呈负相关关系。而从东道国收入分类视角测度的距离、东道国工资水平以及基础设施水平等因素影响中国对东道国的直接投资方向及程度大相径庭。基于扩展投资引力模型将沿线东道国分为“投资过少”、“投资适中”和“投资过剩”三类。

“一带一路”；对外直接投资；投资引力模型；投资潜力

一、引言

“一带一路”是世界上跨度最长的经济大走廊、最具发展潜力的经济合作带。2015年中国对“一带一路”沿线相关49个国家的直接投资达到148.2亿美元，同比增长18.2%，占中国对外投资总额的12.6%。而2016年，中国对“一带一路”沿线的53个国家直接投资145.3亿美元，占中国对外直接投资总额近10%。数据表明，在“一带一路”战略背景下，中国继续秉持新型开放战略，顺应国际经贸格局变化，更好地融入和主导全球分工网络。

首先，中国对“一带一路”沿线国家直接投资的区域分布。周五七[1]把沿线国家分为六大区域、三种类型。郑蕾[2]等提出中国沿线国家直接投资区域及项目差异明显。其次，中国对沿线国家直接投资的风险评估。王永中[3]等从三个视角分析中国沿线国家开展直接投资、投资失败项目的特征，客观评估投资风险。胡俊超[4]等以沿线国家为研究对象，将其分为高、低风险两类国家。最后，中国对沿线国家直接投资的实证。郭烨、许陈生[5]用面板校正误差模型研究发现，国家主席和国务院总理与沿线国家的高层会晤对中国对外直接投资具有显著积极作用。

目前国内对“一带一路”沿线国家直接投资多处于理论分析，从实证角度研究甚少。从沿线国家东道国特征，基于投资引力模型分析文章甚少。本文基于扩展引力模型，参考前人关于对外直接投资的影响因素进行预测，得出结论并提出建议。

二、变量选取及研究假设

（一）变量选取及研究假设

1.因变量

中国对东道国直接投资规模的衡量的标准，许多文献选取的是中国对外直接投资存量。虽然其数据稳定，但其累积效应难以进行技术处理。本文选择中国对外直接投资流量（OFDI）作为被解释变量。

2.自变量

（1）东道国和投资国经济发展状况。邓宁[6]的国际生产折衷理论揭示一个国家经济发展越好越易进行外商直接投资，也越易吸引他国直接投资。且依据前人研究成果，母国和东道国经济发展状况与进行直接投资的关系紧密且显著。所以选取“一带一路”沿线国和中国GDP总量来衡量国家的经济发展状况。

假设一：双方经济发展情况发展对母国对东道国的直接投资量具有正效应

（2）距离。两国地理距离，是投资阻力的重要部分。距离减小，意味双方交流、运输成本降低，更易进行投资。距离变量的选取方法甚多，沿海国选择主要港口通商距离，但考虑到“一带一路”沿线国多数为内陆国家，因此选其首都和北京之间路程计算距离。

假设二：母国跟东道国的距离对母国对东道国的直接投资量具有负效应

（3）经验累积。母国企业在东道国直接投资并获取经验为母国的其他企业起借鉴示范作用。同时经验累积使东道国消费者对母国的产品信赖度提升，塑造母国良好形象。由于数据可获得性，本文选取滞后一期对外直接投资流量[7]衡量。

假设三：经验积累对投资国对东道国直接投资量具有正效应。

（4）东道国基础设施条件。根据Krugman[8]新经济地理学，某一地区的各项生产经营成本降低，可吸引相关产业该集聚，形成集聚经济。东道国基础设施的完善伴随了运输成本、信息搜集成本降低，吸引外商企业投资。考虑数据收集，选取东道国互联网覆盖率衡量。

假设四：东道国基础设施完善程度对投资国进行直接投资量具有正效应。

（5）东道国工资水平。工资水平是影响母国进行跨国投资的重要因素。国际生产折衷理论[7]指出企业生产成本是区位优势的重要组成部分，东道国低工资水平使母国企业实现低成本。

假设五：东道国劳动力工资水平对投资国进行直接投资量具有负效应。

3.控制变量

根据前人研究，东道国是否沿海，是否与投资国具有共同边界以及是否与投资国签订自贸协定及生效都会影响东道国对其的直接投资规模。

（二）模型设定

基本引力模型表达式：

OFDIi，jt=A*GDPit*GDPjt/Disij

对上述表达式去对数消除异方差得：

lnOFDIijt=α+β1lnGDPit+β2lnGDPjt+β3lnDisij+μi

其中 OFDIi，jt表示 i国在 t时期对 j国进行直接投资的流量，这里的i国是中国，而j国是“一带一路”沿线国。GDPit与GDPjt分别表示i国与j国在t时期经济发展状况。Disij表示i国与j国距离。α为常数项，βi（i=1，2，3）为自变量的回归系数，μi为随机误差项。

在基本引力模型对数形式基础上，根据前文研究假设自变量，形成扩展引力模型的对数形式：

式中GNIPit表示i国在t时期人均国民收入，用此衡量工资水平的高低；Interit表示i国在t时期互联网覆盖率来衡量基础设施条件，单位是每百人互联网用户数；0rzit表示i国在t时期是否与j国签订协定和组织并生效，此处包括“中国－东盟自贸区”、“中巴自贸区”以及上海合作组织；若是则取1，否则0；Sea表示i国是否沿海，靠近海域，取 1，否则 0；Borij表示 i国是否与 j国有共同的边界，若有取1，否则0。其中OFDI数据来源于历年《中国对外直接投资统计公报》、《中国统计年鉴》，GDP、GNIP、Inter数据来源于世界银行数据库，Dis，Sea，Bor以及 Orz数据均来源于 CEPII数据库。本文采用Stat11软件进行实证分析。

三、实证分析

为避免多重共线性问题，首先进行相关系数分析，发现OFDI-1与OFDI存在严重的多重共线性，因此剔除OFDI-1。然后，对模型进行了hausman检验，结果支持固定效应模型运用。无论从R2还是调整后 R2均得出面板数据的固定效应模型最佳。并且从F检验和hausman检验结果可以看出选择固定效应模型优于随机效应模型及混合OLS方法。所以本文选取面板数据固定效应模型进行实证分析。

（一）全样本回归结果分析

由基本引力模型的对数形式逐一添加解释变量进行模型拟合。拟合结果如表1所示：

表1

正如表1，逐一回归的R2及调后R2接近1，模型同一解释变量系数变化不大，并且各变量的回归系数与假设相符，影响程度大小有所区别。说明模型选择变量符合现实，可反映中国对沿线东道国投资。根据回归结果，“一带一路”沿线国经济发展越好，中国对其直接投资量越大。经济状况是驱逐资本流动、高效配置的重要因素。“一带一路”沿线GDP水平越高，国内资本、劳动、技术利用效率越高，并可学习借鉴，带动彼此经济快速增长。

如今，中国政府大力扶持海外投资，利用东道国优势，获取技术资源，优化产业结构，促进中国经济增长。距离回归系数为负且非常显著。两国距离增加，伴随运输成本降低、人员交流障碍减少，使中国对OFDI递减。全样本人均国民收入相比中国相较高，致使其回归系数为负。“一带一路”沿线国多为发展中国家，人均国民收入跟中国相似，然转型中国家及发达国家占全部沿线国近一半，这两类国家人均国民收入均位居中国之上，人力资本成本较高，使中国投资成本上升，造成全样本回归GNIP变量系数为负。

东道国互联网覆盖率与吸收中国OFDI呈正相关且回归系数显著。说明互联网是重要的信息传播媒体，并呈现出全面取代之势。伴随东道国基础设施完善，中国投资障碍减少。0rzit回归系数偏低，但看出自贸协定及合作组织在中国是否进行直接投资起重要作用。与中国签订自贸协定和SCO的东道国占据1/3，取消关税、非关税壁垒，放宽市场准入限制，造成回归系数偏小。沿线近海和与中国相邻降低运输成本，减少沟通障碍，回归系数为正且显著。

（二）按收入分组国别回归结果分析

此分类依据WDI数据库。对四种类型国家逐一回归结果与对所有变量进行全部回归结果相差不大，回归结果如表2所示。

表2

根据以上回归结果可看出中国与“一带一路”沿线国经济发展、东道国是否沿海以及与中国是否拥有共同边界与进行全样本回归结果相近且有显著稳定性。且中国更倾向于劳动力成本低，与其签订自贸协定和SCO、并与中国相邻的“一带一路”沿线国进行直接投资。

（三）东道国投资潜力的测算

借鉴国际贸易中关于贸易潜力[9]的计算方法，投资潜力的定义如下：IPj=OFDIj/OFDI'JIPj表示中国对“一带一路”沿线国j国的直接投资潜力，OFDIj表示中国对“一带一路”沿道国j国实际直接投资流量，OFDI'J表示中国对“一带一路”沿线东道国j国的直接投资是根据分类型模型模拟值。本文将中国对“一带一路”沿线国分别计算，剔除个别年份的异常波动值，取各年的投资潜力平均值。分为三个等级：“IPj≤0.8”“IPj≥1.2”“0.8＜IPj＜1.2”分别代表着“投资过少”“投资适度”“投资过剩”。结果显示，中国对外直接投资集中于投资过少和投资过剩，中东欧和西亚、中东投资潜力巨大。

四、结论及建议

根据以上实证结果，本文得出以下几点结论和意见：

首先，中国对“一带一路”沿线东道国进行直接投资时，要考虑到东道国的经济发展状况，与国家间地理距离，东道国是否沿海，是否与中国相邻，基础设施完善情况，是否与中国签订了组织、自贸协定以及工资水平。尽量选择地理距离近，人均国民收入低，沿海且与中国拥有共同边界，与签订自贸协定、组织的东道国进行直接投资，可以减少运输、交流、投资成本，带动中国和“一带一路”沿线东道国经济持续增长。

其次，根据东道国按收入分类实证显示，基于基本引力模型测算因素对于中国对“一带一路”沿线东道国直接投资的影响方向均相同，只是程度有所区分。而剩余其他影响因素，根据东道国分属不同类型国家有所不同。其中人均国民收入这一变量影响方向有正有负，与实际观察情况基本相符。根据东道国分属不同类型国家，进行差异性直接投资。掌握实时信息，高效配置资金。

最后，根据投资潜力测算结果，投资过剩多数位于东南亚、中亚以及中国与中国签订自贸协定和上海合作组织成员国，我们应该重点拓展投资潜力巨大的中东欧、西亚以及中东国家，促使双方达成合作意识，签订贸易协定，利用对方高端技术、高效人力资本，充分发挥“一带一路”战略先导作用，进一步拓展中国直接投资空间地域。

[1]周五七，2015.“一带一路”沿线直接投资分布与挑战应对[J].改革（8）：39-47.

[2]郑蕾，刘志高.中国对“一带一路”沿线直接投资空间格局[J].地理科学进展，2015，34（5）：563-570.

[3]王永中，李曦晨，2015.中国对一带一路沿线国家投资风险评估[J].开放导报（4）：30-34.

[4]胡俊超，王丹丹，2016.“一带一路”沿线国家国别风险研究[J].经济问题（5）：1-6.

[5]郭烨，许陈生，2016.双边高层会晤与中国在“一带一路”沿线国家的直接投资[J].国际贸易问题（2）：26-36.

[6]DUNNING J H.Multinational Enterprises and the Global Economy[M].Wokingham：Addison Wesley，1993：91-97.

[7]韦军亮，陈漓高，2009.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（4）：106-113.

[8]Krugman Paul R.Incresing returns and Economic Geography[J].The Journal of Political Economy，1991，99（3）：483-499.

[9]刘青峰，姜书竹，2002.从贸易引力模型看中国双边贸易安排[J].浙江社会科学（6）：17-20.

（责任编辑：C 校对：T）

F125

A

1004-2768（2017）05-0076-04

2017-02-14

浙江省哲学社会科学规划课题（17NDJC055YB）；中国法学会2016年度部级法学研究课题（CLS[2016]D100）；浙江省教育厅科研项目（Y200908820）

文绪武（1975-），男，河南固始人，杭州电子科技大学经济学院应用经济系副教授，研究方向：政治经济学；郑慧敏（1993-），女，安徽宣城人，杭州电子科技大学经济学院应用经济系硕士研究生，研究方向：跨国投资与经营。