“一带一路”沿线国家要素禀赋对中国对外直接投资的影响

古丽娜尔·玉素甫，杨瑞瑞，刘永旺

（新疆大学经济与管理学院，新疆乌鲁木齐 830046）

2013 年“一带一路”倡议的提出成为中国与“一带一路”沿线国家经济合作与发展的新引擎。据《2017 年度中国对外直接投资统计公报》，2017 年中国境内投资者共对“一带一路”沿线的57 个国家近3 000 家境外企业累计投资201.7 亿美元，新签合同额达4 307 亿美元，同比增长6.1%，投资潜力不断上升［1］。但“一带一路”沿线国家要素禀赋在地理空间上的差异性，不仅会影响中国的对外直接投资（outward foreign direct investment，OFDI）的区位选择，而且会影响要素配置的合理化。因此，研究“一带一路”沿线各国要素禀赋对中国对外直接投资的影响具有重要的理论价值和现实意义。

1 文献综述

要素禀赋理论在国内外学者的探索中不断发展并取得完善，该理论认为国际贸易产生和发展的直接基础是由于同一种商品在不同的国家或地区之间生产要素禀赋的不同而存在的相对价格差异［2］。Heckscher［3］最早提出要素禀赋论的基本观点，Ohlin［4］师承赫克歇尔并通过对相互依存的价格体系进行合理分析，运用国家或地区间生产要素的丰裕或稀缺来解释区域间贸易产生发展情况，深入探究了国际贸易产生的根本原因；Stolper 等［5］提出了要素价格均等化学说，对要素禀赋理论作了进一步的拓展。国内学者对要素禀赋理论也进行了广泛的研究，如林毅夫等［6］研究认为只有遵循自身要素禀赋不断调整和优化形成的比较优势，企业才能最大限度地发挥自身竞争优势；甘梅霞等［7］从劳动要素方向研究得出，可以通过工资水平调控要素价格水平来推动技术进步，从而发挥中国劳动要素禀赋优势；陈友芳［8］研究认为企业使用的生产技术要与该国（地区）的要素禀赋状况相适应，才能实现降低成本、提高竞争力的目标；龚万达［9］研究认为，自然资源丰裕可以提高社会劳动生产率。

高鹏飞等［10］认为要素禀赋是区域间贸易产生和发展的根本驱动力，且生产要素的丰裕程度决定着对外直接投资的规模和投资动机。国内外学者就不同生产要素禀赋与对外直接投资关系也进行了研究，如Buckley 等［11］研究认为自然资源是影响区域贸易潜力的基本要素，东道国自然资源丰裕度是母国OFDI 的主要考虑因素；郝洁［12］研究认为母国对外直接投资的目的是为了利用东道国廉价的生产要素来节约成本，廉价的劳动力和原材料是效率获取型动机的因素之一，同时认为资本是一种相对稀缺的生产要素，资本形成对区域经济贸易具有决定性影响。

技术要素已成为区域经济贸易的重要内生变量，彭冬冬等［13］认为技术进步与技术能力成为区域贸易增长及发展的核心要素，东道国技术禀赋对中国OFDI 有很大的吸引力。当然，对外直接投资不论对于企业还是国家，必须要综合考虑投资动机及投资可行性，这也是学者们研究的热门话题，如尹美群等［14］论证了一国的劳动力、技术、资源等要素禀赋的比较优势对吸引外国资本直接投资具有重要影响；肖文等［15］在研究时也发现，中国企业在对外直接投资的区位选择上更倾向于自然资源、廉价劳动力和战略资产丰富的国家。可见，对外直接投资影响因素颇多，但东道国要素禀赋优势的吸引力度更加明显。

“一带一路”倡议提出以来，参与国众多且涉及面广，各国的自然资源、经济状况差异较大，各国要素禀赋的优劣直接影响中国OFDI 的区位分布和规模。虽然目前关于要素禀赋与对外直接投资的研究成果不断涌现，但至今尚未有学者就“一带一路”沿线国家要素禀赋单方面因素对中国OFDI 的影响作出系统性、深层次探究。因此，在“一带一路”倡议不断推进的背景下，深入研究要素禀赋对中国OFDI 的影响有着重要意义。本文对“一带一路”沿线国家的要素禀赋状况进行分类测度和整体评估，并建立系统GMM 模型论证沿线国家要素禀赋对中国直接投资的影响，从而对中国对外直接投资提供一定的研究依据。

2 “一带一路”沿线国家要素禀赋的度量

2.1 要素禀赋指标测度与数据来源

目前对要素禀赋指标的测度有两种：一种是从静态上验证是否符合赫克歇尔-俄林理论（H-O 理论），如Harry 等［16］研究提出测度某年份内一国或多国的要素禀赋，可以通过测度劳动力要素、资本要素、自然资源要素等来得到；另一种是从动态上验证H-O 理论，即通过对时间序列数据分析一国要素禀赋的变动是否与贸易或生产模式变动相符合，如Anderson［17］、Csáki 等［18］研究认为分析一国要素禀赋需要考虑到随时间而产生的相对明显的变化，故着重于测度一国的劳动力要素、资本要素、技术要素。借鉴邹嘉龄等［19］的研究，本文以“一带一路”沿线51 个国家（以下简称“沿线国家”）为对象（见表1）1），研究2003—2017 年沿线国家的要素禀赋状况对中国OFDI 的影响。综合运用上述两种方法，全面测度沿线国家的劳动力要素、资本要素、技术要素以及自然资源要素，通过这4 类要素禀赋的丰裕程度来反映一个国家的要素禀赋状况。在测度指标选取上，在姚芳［20］等的研究基础上，采用以下代理变量：劳动力要素指标以各国劳动力总额代替，资本要素指标以各国固定资本形成总额代替，技术要素指标以各国专利申请量代替，自然资源要素指标以金属及矿产出口额和燃料出口额代替［21］。考虑到数据可得性和统计口径一致性，研究数据来源于2003—2017 年世界银行数据库。

表1 “一带一路”沿线国家范围

2.2 “一带一路”沿线国家的综合测度与比较分析

首先，对“一带一路”沿线国家的4 个变量指标进行标准化处理，综合得到2003—2017 年沿线国家的要素禀赋指数（FAI），分别如图1、图2 所示。

图1 2003 年“一带一路”沿线国家要素禀赋指数

图2 2017 年“一带一路”沿线国家要素禀赋指数

为进一步刻画沿线国家要素禀赋的差异，计算得到沿线国家FAI 的变异系数（见表2）2），变异系数越大表明区域之间要素禀赋差异越大、资源条件越不均衡。

表2 “一带一路”沿线国家整体及区域间要素禀赋差异

由图1、图2 和表2 可知：

（1）沿线国家要素禀赋分布不均衡。要素禀赋丰裕程度2003 年排名前10 位的国家有俄罗斯、印度、伊朗、沙特、文莱、阿塞拜疆、卡塔尔、巴林、哈萨克斯坦、印度尼西亚；2017 年排名前10 位的国家有印度、俄罗斯、伊朗、沙特、印度尼西亚、蒙古国、阿塞拜疆、文莱、哈萨克斯坦、卡塔尔。整体上看，俄罗斯、印度、伊朗、沙特阿拉伯、哈萨克斯坦等国家具有资源优势，尤其是俄罗斯、印度、沙特等国家拥有丰富的资本优势和资源优势，其资本优势和资源优势的年均增长速度迅速。

（2）从2003 年到2017 年沿线各国要素禀赋发生了一定的变化。其中，印度超越俄罗斯位居首位，印度尼西亚由第十跃居第五，蒙古国首次位列第六。原因是东南亚、南亚国家的劳动力资源优势突出，蒙古国在参与上合组织后要素禀赋优势逐渐显现。

（3）从2003 年到2017 年沿线国家要素禀赋指数差异总体不断增大。51 个国家的要素禀赋变异系数在2017 年和2003 年分别为1.12、0.43，表明这期间不同区域的要素禀赋差异在增大。其中，变化由大到小依次是：南亚、中东欧、东南亚、南西亚、中亚、蒙俄。南亚的要素禀赋变异系数高于总体差异，要素禀赋差异程度增长较大，呈现不均衡态势；相对于南亚，蒙俄的要素禀赋变异系数变化最小为0.01，要素禀赋趋于平衡。

3 “一带一路”沿线国家要素充裕度度量及比较分析

根据要素禀赋理论，“要素充裕度”是一个相对概念。若用L、L*、K和K*分别表示本国与外国的劳动资源和本国与外国的资本资源，当则本国是劳动充裕的国家、外国是资本充裕的国家。本文通过计算“一带一路”沿线各国的资本劳动比技术劳动比和自然资源劳动比来度量一个国家的资本充裕度、技术充裕度和自然资源充裕度（见表2），进而分析沿线各国要素禀赋的相对优势。

表3 “一带一路”沿线国家要素充裕度

表3 （续）

3.1 资本充裕度比较分析

由表3 可知，从2003 年到2017 年间，“一带一路”沿线各国资本要素相对于劳动要素增长迅速，资本劳动比值不断上升，这表明沿线各国的资本要素相对于劳动要素逐渐充裕。从排名来看，居前20位的国家除新加坡、文莱、马来西亚3 个东南亚国家，其余17 国均是南西亚和中东欧国家，且排名变动不大。值得一提的是，2017 年新加坡的资本劳动比值以每人27 135 美元居第一，文莱位于第二，罗马尼亚和黑山挤掉黎巴嫩和波兰跻身前20 位；在第21—40 位，2017 年俄罗斯、哈萨克斯坦、印度尼西亚排名上升，伊朗、约旦、马其顿、塞尔维亚、波黑、阿尔巴尼亚、阿塞拜疆、菲律宾下降明显，印度排名第40 位在意料之中，主要原因是印度是世界第二人口大国，劳动要素充裕；排名后10 位的国家主要集中在南亚及东南亚国家。总体上看，南西亚和中东欧国家的资本充裕度都有显著增加，中亚和南亚国家则相对处于劣势。

3.2 技术充裕度比较分析

由表3 可知，从2003 年到2017 年间，“一带一路”沿线各国技术要素相对于劳动要素增长迅速，技术劳动比值不断上升，这表明各国的技术要素相对于劳动要素逐渐充裕，科学技术的创新与发展成为各国经济追赶的重要驱动力。从排名来看，居前20 位的国家中，南西亚和中东欧国家同样占主要比例，但是各国排名变动较大。比较出人意外的是，文莱和伊朗在2017 年分别位居第一、第二，伊朗极其重视科技创新，致力于从资源型国家向知识型国家转变；新加坡、俄罗斯稳居前列；波兰、捷克、罗马尼亚的排名有所上升，哈萨克斯坦、白俄罗斯、克罗地亚的排名略有下降；摩多瓦尔、格鲁吉亚、保加利亚、吉尔吉斯斯坦的排名下降明显，直接掉出前20 位；排名在第21—40 位的国家中，沙特阿拉伯由第41 名跃升至第21 名，足以看出其对科技的重视，印度、马来西亚、土耳其、波黑、黑山、柬埔寨等国家也不断加强科技投入，排名不断上升，而下降最明显的国家是阿塞拜疆，其排名由第23 位下降至第37 位；排名最后的多数是尼泊尔、孟加拉国、阿曼、巴基斯坦等南亚及东南亚国家。

3.3 自然资源充裕度比较分析

由表3 可知，从2003 年到2017 年间，“一带一路”沿线各国自然资源要素相对于劳动要素增长缓慢，技术劳动比值变化较小，这主要是自然资源变动程度较小，但各国的自然资源优劣势相对明显。从排名来看，文莱、黑山、巴林、蒙古国、卡塔尔、阿塞拜疆、哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦等国家有明显的优势，这些国家的矿产资源、能源资源丰富；由于本研究中自然资源指标选取了矿产资源与金属以及燃料出口额来衡量，所以俄罗斯、新加坡、沙特、伊朗等国家相比上述这些国家处于劣势，东南亚、南亚等国家排名较落后。

3.4 要素充裕度的类型

对2003 年和2017 年“一带一路”沿线国家的资本劳动比、技术劳动比、自然资源劳动比的计算结果进行比较和分类，本文将各国的要素充裕情况分为7 种类型：资本技术资源充裕型（类型1）、资本技术充裕资源稀缺型（类型2）、资本资源充裕技术稀缺型（类型3）、资本充裕技术资源稀缺型（类型4）、技术充裕资本资源稀缺型（类型5）、资源充裕资本技术稀缺型（类型6）和资本技术资源稀缺型（类型7）。其中，资本技术资源充裕型是指一国的资本劳动比、技术劳动比、自然资源劳动比都高于世界平均水平3），说明该国的资本资源、技术资源、自然资源相对于劳动资源是充裕的；以此类推其他6 种类型。具体如表4 所示。

表4 “一带一路”沿线国家要素充裕度类型

4 “一带一路”沿线国家要素禀赋与中国OFDI 的实证检验

4.1 模型设计

为更准确地研究“一带一路”沿线国家的要素禀赋对中国对外直接投资的影响，本文通过建立动态模型进行实证检验。鉴于对外直接投资具有延续性和动态性［22］，同时为避免遗漏变量引起的误差，本文在模型中加入被解释变量的一阶滞后项以反映中国OFDI 的动态连续特征［23］。动态面板模型构建如下：

式（1）中：lnofdiit和L.lnofdiit分别表示中国第t期和第t-1 期对东道国i 的对外直接投资额；劳动力总额（lnlab）、固定资本形成总额（lncap）、专利申请量（lntech）、矿产资源及金属、燃料出口额（lnnatu）分别代表东道国的劳动要素、资本要素、技术要素以及自然资源要素；是与时间和个体都无关的随机误差项。

数据来源方面，被解释变量ofdi 为中国对外直接投资沿线51 个国家的投资存量，数据来源于2003—2017 年《中国对外直接投资统计公报》；解释变量的数据均来源于世界银行WDI 数据库。需要说明的是，由于沿线国家的部分变量存在一定年份的数据缺失，为获得更多样本，本研究采用平均变化率进行处理以填补缺失数值；在估计方法上，为避免内生性问题导致结果严重偏误，本文采用Arellano 等［24］和Richard 等［25］提出的广义矩估计法。最后，为降低异方差问题，本文在回归时对所有变量取自然对数，具体如表5 所示。

表5 2003—2017 年“一带一路”沿线国家要素禀赋与中国OFDI 的变量统计描述

4.2 实证结果分析

4.2.1 全样本估计结果

在进行全样本估计时，本文考虑到结果合理性的比较，将静态面板与动态面板结果同时给出（见表6）。从回归结果来看，混合面板OLS、SYSGMM 的估计结果中要素禀赋系数显著为正，说明了“一带一路”沿线各国要素禀赋对中国OFDI 是具有促进作用。具体来说，从劳动要素看，其对中国OFDI 影响是最显著的，这与中国对外直接投资的效率获取型动机是相符的，即沿线国家大多为发展中国家，经济发展较为落后，劳动要素具有绝对优势，中国可以凭借其廉价劳动力降低生产和经营成本［26］；从自然资源要素看，混合OLS 与系统GMM 估计结果在10%显著性水平下显著为正，自然资源每上升10%将会引起中国对外直接投资上升0.71%，这与中国对外直接投资的自然资源获取型动机是相符合，中国自然资源极度紧缺，沿线国家的自然资源优势明显，越来越成为中国对外直接投资的重要因素；从资本要素看，在10%显著性水平下OLS、FE、RE、SYS-GMM 的估计结果显著为正，资本要素每上升10%将会引起中国对外直接投资增加1.57%，沿线国家经济发展处于上升时期，经济发展潜力巨大，符合市场获取型动机；从技术要素看，OLS、FE、SYS-GMM 在10%的显著水平下系数为正且显著，技术要素每提高10%，中国对其直接投资就会上升0.78%，说明技术要素正逐渐成为中国对外直接投资的主要因素，科学技术是第一生产力，抢占技术制高点成为国家的重要发展战略，沿线国家科技水平差距巨大，中国对具有高新科技创新能力国家的直接投资极为重要［12］，符合其OFDI 的战略资产获取型动机。从GMM 检验结果来看，根据显著性与AR 值，本文选择系统GMM 估计结果作为参照标准。

表6 2003—2017 年“一带一路”沿线国家要素禀赋与中国OFDI 的全样本估计结果

表6 （续）

4.2.2 分类别要素充裕度样本估计结果

为进一步检验“一带一路”沿线国家各要素禀赋对中国OFDI 的影响，本文利用前文测算得到的要素相对充裕度进行实证检验，建立模型如下：

由表7 回归结果可以看出，在1%显著水平下滞后变量显著为正，说明前期对外直接投资影响当期对外直接投资；技术充裕度显著为正、资本充裕度显著为负、自然资源充裕度不显著，说明要素相对充裕度对中国对外直接投资影响程度显然不同于要素对中国对外直接投资，主要原因是各因素都是相对变量，即每一要素与劳动要素的比值。对于资本充裕度，资本劳动比的估计参数为-0.234，出现这种结果是由于沿线国家多数是发展中国家，资本要素相对不充裕，显然对吸引外国直接投资是不利的，因此，沿线国家需要充分利用外商投资加大对本国资本投入。对于技术充裕度，技术劳动比的参数值为0.119，意味着其他变量不变时，每个劳动力拥有的技术申请量增加1%，中国对其直接投资相应提高0.119%，说明一国技术充裕度越高，对吸引外国直接投资的增长越有利，因此，沿线国家要加强技术创新，提高国民创新意识。对于自然资源充裕度，自然资源劳动比显著为正，这与中国的国情相符，中国是资源稀缺型国家，在对外直接投资过程中要扩大资源寻求型对外直接投资力度［27］。

表7 2003—2017 年“一带一路”沿线国家分类别要素充裕度与中国OFDI 的 SYS-GMM 估计结果

表7 （续）

4.2.3 分地区要素禀赋样本估计结果

基于地区异质性的考量，系统GMM 估计结果如表8 所示。观察可知，在1%显著性水平下，各区域滞后变量均显著为正，说明中国对“一带一路”沿线国家的直接投资存在正向时期累积效应。再看其他解释变量，不同沿线国家的要素禀赋对中国OFDI 有不同的影响：对于东南亚地区，劳动要素显著为正，说明该地区劳动要素每增加1 个百分点，中国对其直接投资就会增加34.991 个百分点；这与现实是相符的，东南亚国家劳动力资源丰富，廉价的劳动力成本成为吸引外国直接投资的主要优势。对于蒙俄地区，资本、技术、自然资源在10%的显著水平下显著；具体来讲，丰富的能源资源是蒙俄共同的要素禀赋优势，俄罗斯拥有雄厚的经济与技术实力，是中国长期战略合作伙伴，且中蒙俄经济走廊的构建与践行是加强双方合作的桥梁。对于南亚地区，技术要素与自然资源要素系数显著，而劳动因素未通过检验，以印度为例，其重视科技投入、劳动力成本低，同时拥有丰富的煤、锰等矿产资源，是中国对外直接投资的主要国家之一；南亚地区应充分发挥劳动要素优势，放宽外商投资政策，搭乘好“一带一路”建设的便车，带动该地区的经济发展。对于南西亚地区，资本要素与自然资源要素显著，这与前文要素充裕度的类型是相符的，属于资本充裕或资源充裕型，该地区拥有丰富的自然资源，是世界重要的石油输出国，中国可以加强与该地区的能源合作。对于中东欧地区，劳动要素和自然资源要素显著为正，该地区不仅有丰富的石油资源，而且劳动力资源也是吸引中国对其直接投资的主要因素。对于中亚地区，技术要素和自然资源要素显著为正，且自然资源要素有绝对优势，丰富的石油、天然气是中国合作的主要国家，尤其是哈萨克斯坦，其近年来与中国保持良好的能源合作，是沿线国家主要的合作伙伴，不仅自然资源丰富，而且发展潜力很大，不断向外寻求科技领域的合作，因此中哈双方应充分利用优越的地理优势加强合作。

表8 2003—2017 年“一带一路”沿线国家分区域要素禀赋与我国OFDI 的SYS-GMM 估计结果

表8 （续）

5 结论与启示

本文基于要素禀赋理论与中国对外直接投资状况，选取2003—2017 年中国对外直接投资额与“一带一路”沿线国家要素禀赋数据，利用动态GMM 回归模型实证分析了沿线国家要素禀赋对中国直接投资的影响。

5.1 结论

研究结果显示，“一带一路”沿线国家不同的要素禀赋对中国OFDI 的影响存在差异。从整体上看，沿线国家的要素禀赋对中国OFDI 具有显著影响，说明中国对不同区域的投资动机是不同的，主要表现在效率获取型动机、自然资源获取型动机、市场获取型动机和战略资产获取型动机；从分类别来看，各要素禀赋均显著，其中技术要素禀赋与自然资源要素禀赋呈正相关，且技术要素禀赋更为显著，说明中国更注重与自然资源丰富、技术水平高的国家合作，并以此充分弥补中国资源紧缺、技术水平落后的短板，而资本要素禀赋呈负相关，表明对于经济落后的沿线国家，中国与其经济合作的力度更大，更愿意通过经济合作帮助其实现自身发展；从分区域来看，不同地区的要素禀赋差异明显，其中东南亚地区劳动力要素禀赋优势明显，蒙俄地区技术禀赋、资源禀赋、资本禀赋具有相对优势，南亚地区技术与自然资源要素禀赋优势较明显且劳动力要素禀赋尚未通过检验，南西亚地区资本要素禀赋及自然资源要素禀赋优越，中东欧地区具有独特的劳动力要素禀赋与自然资源禀赋，中亚国家自然资源要素禀赋具有绝对优势。

5.2 启示

根据上述结论，得到中国对“一带一路”沿线国家直接投资的以下启示：首先，坚持“走出去”战略，通过深入实施“一带一路”倡议，不仅要让更多的沿线国家搭上“便车”，同时要加强中国对沿线国家的直接投资，加强产业园区建设，让沿线国家人民直接受益，打造人类命运共同体。其次，“一带一路”沿线国家要素禀赋差异明显，中国企业要积极响应国家战略部署，分析沿线国家和地区的要素禀赋差异，因地制宜地对沿线国家精准定位、稳步投资，实现资源高效配置。最后，对科技创新能力强的国家的直接投资更为重要，在全球创新指数排名中，沿线国家中新加坡与以色列的科学技术高于中国，中国要正视与发达国家在技术与管理方面的差距，通过直接投资方式有利于高新技术和管理经验。

注释：

1）51 个国家的简称分别表示如下：阿尔巴尼亚ALB、阿联酋ARE、亚美尼亚ARM、阿塞拜疆AZE、孟加拉国BGD、保加利亚BGR、巴林BHR、波黑BIH、白俄罗斯BLR、文莱BRN、塞浦路斯CYP、捷克CZE、埃及EGY、爱沙尼亚EST、格鲁吉亚GEO、克罗地亚HRV、匈牙利HUN、印度尼西亚IDN、印度IND、伊朗IRN、以色列ISR、约旦JOR、哈萨克斯坦KAZ、吉尔吉斯斯坦KGZ、柬埔寨KHM、黎巴嫩LBN、斯里兰卡LKA、立陶宛LTU、拉脱维亚LVA、摩尔多瓦MDA、马其顿MKD、黑山MNE、蒙古国MNG、马来西亚MYS、尼泊尔NPL、阿曼OMN、巴基斯坦PAK、菲律宾PHL、波兰POL、卡塔尔QAT、罗马尼亚ROU、俄罗斯RUS、沙特SAU、新加坡SGP、塞尔维亚SRB、斯洛伐克SVK、斯洛文尼亚SVN、泰国THA、土耳其TUR、乌克兰UKR、越南VNM。

2）由于老挝、缅甸、东帝汶、阿富汗、不丹、马尔代夫、叙利亚、伊拉克、科威特、也门、巴勒斯坦、塔吉克斯坦、乌兹别克斯坦、土库曼斯坦的数据严重缺乏，故剔除。

3）经计算，2003 年世界资本劳动比、技术劳动比、自然资源劳动比分别为3 030.0、3.0、0.2；2017 年资本劳动比、技术劳动比、自然资源劳动比分别为5 900.0、5.0、0.2。