语言相似度对中国对外直接投资的影响

蔡梦月 孙鲁云

摘  要：语言是推动“一带一路”建设的重要依托。研究基于中国与“一带一路”沿线62个国家的面板数据，运用扩展的引力模型，考察了语言相似度对中国对外直接投资的影响。研究表明，语言因素是影响中国对“一带一路”沿线国家直接投资的重要因素。语言相似度对中国对外直接投资存在着显著的正向影响，但这种正向影响在逐年减弱。此外，语言相似度对中国对外直接投资的影响还存在显著的门槛效应。当语言相似度低于门槛值0.05时，语言因素对中国OFDI的作用不显著，当语言相似度跨过门槛值0.05之后，语言因素的作用变得显著。

关键词：语言距离;对外直接投资;重力模型;语言经济学

从习近平总书记2013年提出“一带一路”倡议以来，推进“一带一路”战略已成为全社会关注的重大课题。“一带一路”战略的推进对中国企业“走出去”的影响深刻而长远，中国与沿线国家贸易投资合作不断加深。截至2016年末，中国对“一带一路”沿线国家的直接投资存量为1294.1亿美元，占中国对外直接投资存量的9.5%。语言是推动“一带一路”建设的重要依托。一方面，中国企业“走出去”离不开语言的媒介;另一方面，语言交流是中国与沿线国家民心相通的前提，而民心相通构成了“一带一路”建设的社会根基。事实上，语言不仅仅是一种交际工具，同时也是一种具有价值、成本和收益的社会资源[1]。

近年来，语言因素对经济贸易的影响越来越受到国内外学者的关注，但总体来看，国内关于语言与贸易投资关系的研究成果较少。张卫国、孙涛（2016）考察了国民英语能力对中国对外服务贸易流量的影响，发现国民英语能力能够显著促进中国对外服务贸易流量[2]。徐珺、自正权（2016）基于17国数据，运用世界语言地图集指数，对语言距离和中国对外贸易的关系进行研究，发现语言距离对中国的双边贸易流量存在显著的负效应[3]。俞路（2017）分析了语言因素对“一带一路”沿线国家双边贸易的影响，研究发现，共同口语、共同民族语言、共同官方语言和语言相近性均能够显著促进双边贸易[4]。以上研究表明了语言因素对中国对外贸易起着重要作用，为我们提供了研究语言与经济关系的思路和方法。但现有文献中专门研究语言对中国对外直接投资影响的文献较为缺乏，这为本文提供了进一步讨论的空间。为此，本文基于中国与“一带一路”沿线国家的面板数据，实证考察了语言因素对中国对外直接投资的影响，并分析了这种影响的时间趋势以及非线性特征。

一、研究设计

（一）模型与变量

引力模型是指两国之间的贸易额与两国的经济规模成正比，与两国的地理距离成反比。本文在传统引力模型的基础上，增加语言等因素，构建扩展的引力模型。

被解释变量为中国对外直接投资（OFDI），目前反映中国对外直接投资的统计数据有流量和存量两种。本文选择使用存量数据，原因在于流量数据是不稳定的，会对研究结果的可靠性产生不良影响。由于中国对外直接投资存量数据中有一些0值，取对数会丢失数据，可能产生选择偏误问题。为此，使用Ln（OFDI+1）代替Ln（OFDI）。

语言相似度是本文的核心解释变量，指不同语言之间的差异程度，主要从词汇、语法、语音以及拼写规则体现出来[5]，反映了不同语言人群之间相互学习对方语言的难易程度。语言相似度越小，说明语言距离越大，两种语言之间的差异越大，学习越困难。本文采用Melitz & Toubal（2014）测度的语言相似度指数[6]，该指数在0～1之间连续取值，0表示完全不相似，1表示同一种语言。其他解释变量包括传统引力模型中的变量：中国与东道国国内生产总值、两国之间的地理距离，东道国自然资源禀赋、东道国劳动力成本、双边投资协定、是否与中国接壤等。

国内生产总值反映中国和东道国的经济规模。一般来说，经济规模通过供给和需求两个方面对对外直接投资产生影响。一国的经济规模越大，该国对外直接投资或者吸引外国直接投资的量也越大。地理距离采用基于人口的加权距离，两国之间的地理距离关系到运输成本、信息收集成本。中国与东道国之间的地理距离越远，中国对其直接投资的成本越高。同时，两国是否接壤也可以反映地理位置的作用。

已有研究表明，中国OFDI具有明显的资源寻求特征。自然资源缺乏已成为中国经济稳定快速发展的瓶颈，通过对资源丰富国家或地区进行直接投资，一方面可以保证稳定的资源供给，另一方面可以减少资源贸易中的交易成本。本文使用东道国燃料、矿石和金属出口占商品出口的百分比作为自然资源禀赋的代理变量。东道国劳动力成本越低，越有利于吸引外商投資。本文使用东道国人均GDP作为劳动力成本的代理变量。双边投资协定BIT是两国政府为鼓励和保护两国之间的投资而签订的法律协定，是中国对外直接投资的重要因素。BITit为虚拟变量，如果我国与东道国i在第t年以前签订了BIT，取值为1，否则为0。

（二）样本与数据

本文所使用的初始样本为1993～2016年“一带一路”沿线65个国家（包括中国）的面板数据。截至2016年末，“一带一路”沿线64个国家中，中国境外企业尚未在不丹进行直接投资活动。叙利亚因为战乱、社会动荡等原因，数据缺失严重。因此，本文最终分析的数据是除不丹、叙利亚以外的62个沿线国家。数据来源包括中国对外直接投资统计公报、CEPII数据库、UNCTAD BIT数据库、世界银行世界发展指标数据库WDI、联合国贸易与发展会议（UNCTAD）统计数据库等。

二、实证结果与分析

（一）语言相似度对中国对外直接投资的影响

本文分别使用混合OLS、随机效应（RE）和Hausman-Taylor对模型进行参数估计，估计的结果如表1所示：

在表1中，模型1和模型2使用混合OLS方法进行参数估计。模型1仅包括引力模型中的基本变量：中国GDP、东道国GDP、地理距离和语言相似度。可以看出，中国和东道国GDP总量对中国对外直接投资有着显著的正向影响，而两国之间的地理距离对中国对外直接投资有显著的负向作用，这与基本的引力模型的预期结果是一致的。我们还可以发现，中国GDP的估计系数为1.978，明显高于东道国GDP的系数0.996，说明对于中国对外直接投资而言，中国GDP比东道国GDP更加重要。本文关注的核心解释变量语言相似度的系数为2.914，在5%的水平下显著，说明中国与东道国语言越接近，越有助于中国对外直接投资。