基于社会信任视角的投资区位选择研究

吴一凡

摘要：随着“一带一路”的实施和亚投行的成立，我国的投资规模逐渐扩大，已有文献研究对外投资和外商投资的驱动因素都是从制度、文化差异、地理环境等方面考虑，但很少从社会信任角度入手。本文基于信任视角分析社会信任对我国双向投资的影响，将社会信任分为母国社会信任度、东道国社会信任度以及母国对东道国社会信任度三个维度，对目前双向投资的影响因素进行扩展，研究社会信任对双向投资的影响效应，从而为促进我国的双向投资提供建议。

关键词：社会信任;双向投资;影响因素;区位选择

一、引言

近些年来，由于经济全球化的不断发展，资本的跨国流动越来越频繁。同时随着“一带一路”的实施和亚投行的成立，我国的对外直接投资和外商直接投资得到了进一步促进，双向投资规模都呈现扩大的趋势，双向投资已经成为了一种推动经济发展的重要因素。在这种背景下，我国对外直接投资和外商直接投资的区位选择受到了高度重视，对于双向投资影响因素的研究就显得尤为重要。本文以我国和“一带一路”沿线的14个亚洲国家为研究对象，基于行为金融学的角度研究社会信任度对双向投资的影响效应，并为更好地促进我国的对外直接投资和引进外商直接投资提供建议。

二、文献综述

通过文献梳理发现，有很多学者研究过我国对外直接投资和外商直接投资区位选择的影响因素。如杨从智[1]运用最小二乘法，基于2007至2017年的宏观经济数据，对我国对外直接投资的影响因素进行了多元回归分析，发现经济结构、经济规模、贸易规模、本币汇率和政府政策都会对我国的对外直接投资产生显著影响。谭洪益[2]选取2007年至2017年我国对164个东道国的对外直接投资数据，运用引力模型对我国对外直接投资区位选择进行了实证研究。通过研究发现，我国的对外直接投资与经济稳定性、东道国基础设施、劳动力成本、汇率水平、双边投资协定等呈现正相关关系，与东道国的政治稳定性、地理距离呈现负相关关系。闫付美、温雅然[3]对近些年我国对外直接投资发展的现状进行了分析，发现我国对外直接投资很大程度上受到东道国的经济水平、地理位置、政策导向等因素的影响，最后从国家和企业角度为我国对外直接投资区位选择提出建议。戴冠[4]选取2016年我国对外直接投资流量排名靠前的16个国家，运用stata软件研究我国2009年至2016年对样本国家投资区位选择的影响因素，发现东道国GDP、双边贸易、城市化进程等对投资区位选择有显著影响，最后提出了相关建议。曹智、刘永奇、周世军[5]根据1998至2017年的相关数据对中国外商直接投资的影响因素进行分析，发现经济活动人口和出口初级产品总额是主要影响因素。罗婷[6]根据外商直接投资在我国不同地区分布失衡的现状，提出市场规模、劳动力素质、地理位置、产业聚集度和基础设施是影响不同地区吸引外商直接投资的主要因素。

从已有的研究结果来看，无论是我国对外直接投资还是外商直接投资的影响因素，大多数学者都是从国家的经济状况、基础设施、劳动力、地理位置等角度对双向投资区位的选择进行研究，而从社会信任角度进行研究的文献较少。社会信任被认为是除物质资本和人力资本之外决定一个国家或地区经济增长和社会进步的重要社会资本，在经济活动中占据很重要的地位，较高的社会信任水平对整体经济增长、企业成长、国际投资和国际贸易等具有鲜明的促进作用。所以本文从社会信任角度出发对双向投资区位选择的研究非常有意义，不仅能够立足于行为金融学的应用，考虑投资者的心理对直接投资的影响效应，还能将引力模型进行拓展，使参与研究的解释变量更加多样化，对促进双向投资提出更完善的建议。

三、投资区位选择的影响因素

（一）三个维度的社会信任度

本文将社会信任度分为母国社会信任度、东道国社会信任度和母国对东道国的社会信任度这三个维度，其中母国社会信任度和东道国社会信任度的相关指标和数据从WVS数据库中得到，母国对东道国的社会信任度通过对东道国的媒体搜索关键词指数确定。

（二）东道国GDP

在研究我国对外直接投资时，将东道国的GDP作为解释变量，在研究外商直接投资时，将我国GDP与其他国家GDP的比值作为解释变量，由于选取的国家当年的GDP數值都小于我国，所以此项数值越小，则代表其他国家的GDP与我国的GDP越接近。

（三）地理距离

这个解释变量表示的是我国首都北京与其他国家首都之间的直线距离。一般而言，两个国家的地理距离越近，一国就越能吸引另一国进行直接投资。

（四）政治

通过查阅文献可知，关于国家的政治，常用国家政权稳定性来体现，因此本文也运用相应国家政权的稳定性来表示。

（五）基础设施

本文中用国家每百万人服务器数量来体现一个国家的基础设施。

（六）双边协定

双边投资协定的签署日期、生效日期对我国对外直接投资和外商直接投资都有一定的影响。

四、实证分析

本文中将研究八个解释变量与双向投资的相关关系，先后以我国对外直接投资和外商直接投资为被解释变量，八个解释变量分别为母国社会信任度（X1）、东道国社会信任度（X2）、母国对东道国的社会信任度（X3）、东道国GDP（X4）、地理距离（X5）、政权稳定性（X6）、基础设施（X7）和双边协定（X8）。先用SPSS软件进行统计分析，再运用Eviews软件建立合适的模型，然后根据模型得出相应的结论。由于WVS数据库的最新数据为2014年的，因此各个变量均取各国2014年的相应数值，数据分别来源于世界价值观数据库（WVS）、联合国贸发数据库（UNCTAD）、经纬度查询网站、世界银行网站、中国统计年鉴以及中国对外直接投资统计公报。

（一）我国对外直接投资

Y=-2451913+13722.66X1+10800.75X2+185.3344X3+2.896410X4-3.853624X5+5712.322X6+115.1657X7+1812.006X8

从模型结果来看，只有地理距离（X5）这个解释变量前的系数为负数，说明地理距离与我国对外直接投资呈现负相关关系，即表示如果一个国家与我国首都北京的地理距离越小，我国对这个国家的对外直接投资额就越大。除了地理距离这个解释变量以外，母国社会信任度、东道国社会信任度、母国对东道国的社会信任度、东道国GDP、政权稳定性、基础设施和双边协定这七个解释变量前的符号都为正，说明这些解释变量与我国对外直接投资都呈现正相关关系。就三个维度的社会信任度而言，母国和东道国社会信任度前的系数都较大，而母国对东道国的社会信任度前的系数相对较小，其中母国的社会信任度前系数最大，说明这个解释变量对我国对外直接投资的影响最显著。

（二）外商直接投资

Y=-816835.7+4076.690X1+4543.384X2+26.47940X3-3.326572X4-5.585324X5+3616.528X6+220.1544X7+923.2529X8

与我国对外直接投资模型相比，此模型除了地理距离（X5）这个解释变量前的系数为负数，还有我国GDP与其他国家GDP的比值（X4）前的系数为负数，说明这个解释变量与外商直接投资也呈现负相关关系。选取的样本国家当年GDP的数值都小于我国GDP数值，所以若我国GDP与其他国家GDP的比值越小，则代表这个国家的GDP与我国的GDP差距越小，经济实力就更好，因此这个国家对外进行直接投资就有更好的基础。母国社会信任度和东道国社会信任度前的系数也都较大，母国对东道国的社会信任度前的系数也相对较小，说明无论是我国对外直接投资还是外商直接投资，母国社会信任度和东道国社会信任度都有显著性影响，将社会信任度作为解释变量列入模型中，能够使模型更加完善。

五、结论与建议

根据上述分析，可以得出社会信任度确实对双向投资都会产生一定的影响，说明投资者的心理对其所进行的直接投资是有效应的，同时也可以看出，较好的经济实力和基础设施都能促进国家的双向投资，双方国家签订了双边投资协定也能在一定程度上影响对外直接投资。为了更好地促进我国对外直接投资、吸引更多的外商直接投资，本文从多方面提出建议：

第一，国家要继续重视经济的发展，提升社会信任度，推动“一带一路”的建设。对于一个国家来说，经济实力至关重要，是进行各项对外直接投资的基础，同时如果国家的经济状况呈现向好发展的趋势，就更容易让其他国家看到发展的潜力与相应的优势，从而有效吸引外商进行直接投资，经济实力会得到进一步增强。因此要坚持以经济建设为中心，大力发展生产力，改善不同地区发展不均衡的现状，更好地实现资源配置。还要意识到社会信任对双向投资的影响效应，注重本国社会信任度的提升，这不仅意味着在国内人与人之间会更加信任、会有更多的外商进行直接投资，更是一种国际地位的提升。在进行对外直接投资时，也要关注东道国的社会信任度，因为较好的社会信任度能够为直接投资的进行奠定一个坚实的基础。不仅如此，还要注重对外贸易的发展，继续扩大对“一带一路”沿线国家的直接投资，找好与其他国家之间利益的平衡点，充分利用其他国家相对优势的资源，推动我国的产业升级和经济发展。

第二，政府要积极响应国家的号召，加强引导，完善融资、信贷等各项政策，使海内外投资保障体系更加完善。研究表明，政府的引导作用对于对外直接投资和引进外商直接投资规模的扩张至关重要，因此政府应该正确引导企业，坚持将“走出去”和“引进来”结合在一起，完善与双向直接投资有关的各项政策和法律法规，稳定市场秩序，使我国企业能在海內外市场参与公平竞争，降低交易成本。

第三，企业要增加研发投入，积极了解东道国的文化，不断美化企业的形象。技术是一个企业的核心力量，企业应该不断加强科技研发创新能力，为推动产业升级贡献重要力量，在进行双向投资的同时，要对其他国家的情况有所了解，学习先进的技术和理念，实现自身的不断进步。同时要给其他国家留下负责任、值得信任的形象，这样才能有效促进双向投资。

参考文献：

[1]杨从智.新形势下我国OFDI影响因素的实证研究——基于2007-2017年宏观经济数据的联合检验[J].中国管理信息化，2020，23（01）：156-159.

[2]谭洪益.我国对外直接投资区位选择的影响因素研究[J].福建江夏学院学报，2019，9（06）：45-55.

[3]闫付美，温雅然.新常态下中国对外直接投资区位选择研究[J].商场现代化，2019（21）：59-61.

[4]戴冠.中国对外直接投资区位选择的影响因素分析[J].经济研究导刊，2019（15）：67-70.

[5]曹智，刘永奇，周世军.中国外商直接投资的影响因素实证研究[J].北方经贸，2019（06）：24-26.

[6]罗婷.外商直接投资影响因素分析及启示[J].合作经济与科技，2018（14）：82-83.

基金项目：

本文系安徽财经大学大学生科研创新基金项目研究成果，项目编号：XSKY2051。