中国OFDI与能源进口贸易的空间效应

李 冰， 黄各慧

(上海理工大学 管理学院, 上海 200093)

随着中国经济规模的持续增长，能源消费不断增加。2018年，中国能源消费总量为46.40亿吨标准煤，比上年增长3.3%[注]数据来源：《2019年中国统计年鉴》。。其中，煤炭消费量为19.067亿吨油当量，全球占比50.5%；石油消费量为6.412亿吨油当量，全球占比13.8%；天然气消费量2.433亿吨油当量，全球占比7.4%。伴随着快速增长的能源需求，中国的能源进口数目逐年增加，目前已成为全球最大的能源进口国。

图1中(a)、(b)、(c)分别展示了2003—2018年中国、美国和日本3个国家煤炭、石油和天然气进口的数据变化情况。自2013年“一带一路”合作倡议提出以来，中国与“一带一路”沿线国家(以下简称，沿线国家)的经贸往来日益紧密。截至2018年末，中国对沿线国家的OFDI存量为1 727.7亿美元，占中国OFDI存量的8.7%[注]数据来源：《2018年度中国对外直接投资公报》。。图1(d)给出了2003—2018年中美日3个国家OFDI的存量变化趋势。在中国OFDI中，能源相关投资占有较大比重，图2则给出了2005—2018年中国能源相关OFDI的变化情况，其中能源OFDI总量在2012年达到峰值后开始降低，但对于“一带一路”沿线国家的能源OFDI(图中BR能源OFDI)则从2013年起开始上升，因此，“一带一路”沿线国家在中国能源OFDI总量中的占比(图中BR占比)在2013年以后开始上升。

综上所述，结合中国能源消费与进口的情况，同时考虑沿线国家在中国对外直接投资以及能源投资中的重要地位，研究中国在“一带一路”沿线国家直接投资与能源进口的相互关系具有重要的现实意义。

1 文献综述

国际贸易和直接投资的关系一直是经济学关注的重要问题。一种观点认为对外直接投资和贸易之间有替代效应[1]，近年来许多学者也开展了相关的实证研究。Helpman等[2]用38个国家52个产业的数据研究了贸易摩擦、经济规模以及产业内公司规模分布对出口和投资关系的影响，实证研究结果支持了OFDI对出口的替代作用，同时也说明了产业结构对两者关系的影响。任志成和朱文博[3]研究表明，中国对东盟、印度、俄罗斯的 OFDI与出口贸易之间存在替代效应。

图1 2003—2018年中美日能源进口和OFDI存量变化

图2 2005—2018年中国能源OFDI变化数据来源：根据中国全球投资追踪 (China Global Investment Tracker)数据整理得出

另一种观点认为对外直接投资与贸易之间是互补关系[4]。谢杰和刘任余[5]基于2004—2009年中国对外直接投资的57个国家的相关数据，使用空间计量方法，研究发现OFDI与贸易存在互补效应。王胜等[6]对中国OFDI存量排名前20位的国家进行研究，发现中国对资源丰裕类国家的OFDI显著增加进口贸易。闫杰等[7]研究发现，中国对中亚五国的直接投资对双边贸易存在互补关系。林创伟等[8]研究发现，中国对东盟国家的直接投资对进出口贸易有显著的促进作用。

同时，陈培如和冼国明[9]研究发现直接投资和贸易之间替代和互补关系并存。边婧和张曙霄[10]研究发现，中国对外直接投资对进口贸易的作用，在南亚地区表现为替代效应，在西亚和中东欧地区表现为互补效应。

在对外直接投资与能源进口贸易方面，程中海和袁凯彬[11]研究发现，中国在高收入国家中的OFDI对能源进口存在替代效应，在非高收入国家中存在互补效应。魏占军和杨宏恩[12]研究发现，两者间存在双向促进作用，但在发达国家与发展中国家的表现不同。Shi等[13]基于“一带一路”沿线国家和石油进口公司的数据，研究发现中国对外石油相关投资增加了石油进口贸易。

综合以上研究，结合中国巨大的能源进口需求，研究中国对沿线国家直接投资与能源进口的关系。与已有研究相比，本文聚焦于中国OFDI与能源进口的关系，主要考察沿线国家，以及空间效应对两者关系的影响[注]“一带一路”沿线国家之间，由于地理位置、资源禀赋、经济发展水平等方面存在或多或少的相似性，国家之间可能存在空间互补或竞争关系。。研究结果表明，中国在沿线国家OFDI与能源进口之间表现出双向替代作用，沿线国家之间空间竞争效应明显。

2 空间计量模型

2.1 空间权重矩阵

空间计量模型中，引入空间权重矩阵来定义空间对象的距离关系，可构建如下3种权重矩阵。

2.1.1 邻接矩阵

参考文献[14]，构建空间相邻矩阵：

(1)

国家i和国家j相邻则为1，不相邻则为0。

2.1.2 地理距离

参考Blonigen等的研究，使用国家之间的地理距离的倒数来构建地理距离权重矩阵：

(2)

式中，dij为国家首都之间的直线距离。

2.1.3 经济距离

类似于地理距离，选择人均GDP的差异水平，构建经济距离权重矩阵：

(3)

式中，|PGDPi-PGDPj|为对应两国之间的人均GDP差额的绝对值。

2.2 计量模型

式(4)和式(5)采取OLS面板模型作为基准模型，与空间计量模型做比较。

ofdim,t=α+βeimpm,t+∑kγkhostvarm,k,t+μm,t

(4)

eimpm,t=α+βofdim,t+∑kγkhostvarm,k,t+μm,t

(5)

式中：ofdim,t为中国t时刻对m国的直接投资；eimpm,t为中国t时刻从m国的能源进口；hostvarm,k,t为t时刻m国的第k个特征变量；μm,t为随机误差项；α为截距项；β和γk为回归系数。

参考文献[5]，分别构建空间滞后模型(SAR)和空间误差模型(SEM)。SAR用于研究被解释变量的空间自相关性，即中国对一国的直接投资(或能源进口)如何受到中国对其他国家的直接投资(或能源进口)的影响，可称为第三方效应或者空间溢出效应。空间滞后模型为

ofdi=ρWofdi+βeimp+∑kγkhostvark+ε

(6)

eimp=ρWeimp+βofdi+∑kγkhostvark+ε

(7)

空间误差模型，空间效应通过误差项的空间相关性体现，模型为

ofdi=βeimp+∑kγkhostvark+ε,ε=λWε+ν

(8)

eimp=βofdi+∑kγkhostvark+ε,ε=λWε+ν

(9)

此外，参考文献[15]构建空间杜宾模型(SDM)。SDM同时考虑因变量和自变量的空间相关性，模型为

ofdi=ρWofdi+βeimp+θWeimp+

∑kγkhostvark+ε

(10)

eimp=ρWeimp+βofdi+θWofdi+

∑kγkhostvark+ε

(11)

式中：ρ为空间自回归系数，反映因变量的空间效应；W为空间权重矩阵，反映各国的空间关系；λ为空间误差系数，反映通过误差项体现的空间效应；θ用于测度空间模型中自变量的空间效应。

2.3 计量模型

选取2003—2018年中国在“一带一路”沿线国家的OFDI与能源进口数据，由于部分国家数据缺失，最终选择样本为38个国家[注]结果基于邻接矩阵计算，基于地理距离以及经济距离的权重矩阵的检验结果类似，此处略。。

表1给出了变量的详细说明。OFDI数据来源于Wind数据库，能源进口数据来源于UNCOMTRADE，具体使用SITC Rev.3(第32章“煤、焦炭与型煤”，第33章“石油、石油产品等”，第34章“天然气与制成气等”，第35章“电能”)的数据。关于控制变量，wgi数据源自世界银行的全球治理指数，其他数据源自世界银行的世界发展指标数据库。空间矩阵中，邻接和地理距离数据可以在CEPII数据库中获取。对部分变量取对数。表2给出了描述性统计。

表1 变量说明

表2 描述性统计

3 实证检验与分析

3.1 空间自相关检验

在使用空间计量模型进行系数估计之前，需要分别就对外直接投资和能源进口做空间自相关性检验，常用的方法是莫兰指数。表3给出了莫兰指数的检验结果。表中可见，2003—2018年中国对沿线国家OFDI的莫兰指数均为正数，且大多年份均在1%水平上显著。因此，拒绝不存在空间相关性的原假设，即中国对沿线国家的OFDI在空间分布上存在正相关性。类似地，中国从沿线国家的能源进口，在大多数年份也表现出空间正相关性。

3.2 实证分析

空间计量模型的结果见表4。表4中列(a)检验了式(4)、(6)、(8)、(10)，即中国在沿线国家的能源进口对OFDI的影响以及沿线国家之间的空间效应。

表3 莫兰检验①

从表4列(a)的检验结果来看，能源进口(eimp)的系数显著为负，表明中国从沿线国家能源进口的增加会减少中国对其的直接投资，中国能源进口与OFDI之间存在替代效应。

空间自回归系数ρ在1%的水平上显著为负，即中国对沿线国家的OFDI表现为空间负向相关，表明沿线国家存在空间竞争效应。式(8)中的λ显著为负，表明通过误差项的方式也反映出空间竞争效应。控制变量中，通信设施(tel)、自然资源(res)和劳动力(labor)等因素的系数显著为正，说明这些因素的提升对吸引中国对其OFDI有正向的促进作用。高新技术出口(tech)表现出负向作用，表明中国对沿线国家的OFDI并不关注其高新技术水平，相反，随着其高新技术产业发展，中国对其的OFDI会相对减少。市场规模(gdp)在考虑空间效应后，对OFDI的影响变得不显著。

表4 中国对沿线国家OFDI以及能源进口的空间效应

续表4

表4中列(b)检验了式(5)、(7)、(9)、(11)，即中国在沿线国家的OFDI对能源进口的影响，以及沿线国家之间的空间效应。结果表明，直接投资(ofdi)系数显著为负，表明中国在沿线国家的OFDI对能源进口有替代作用。

对比表4列(a)、(b)中的eimp和ofdi系数，ofdi系数约是eimp系数的3～5倍，OFDI对能源进口的替代作用大于能源进口对OFDI的替代作用。

空间效应方面，与表4中列(a)结果相同，表明中国在沿线国家的能源进口也存在空间竞争效应。此外，比较表4列(a)、(b)中ρ系数的绝对值大小可以看出，能源进口的空间竞争效应要大于直接投资。控制变量中，通信设施(tel)、自然资源(res)表现出显著的正向作用，而劳动力(labor)对能源进口的影响不显著。市场规模(gdp)对能源进口显著正相关，而经济增长(gdprate)显著负相关。

3.3 稳健性检验

考虑到不同的空间权重矩阵会对回归结果产生不同影响，分别使用地理距离和经济距离的空间权重矩阵进行稳健性检验，结果见表5和表6。

表5 中国对沿线国家OFDI的稳健性检验

续表5

表6 中国在沿线国家能源进口的稳健性检验

续表6

从OFDI和能源进口的相互关系来看，与前述结果一致，表现为稳健的相互替代作用。在空间效应方面，中国对沿线国家OFDI的空间效应不显著；中国在沿线国家的能源进口，与表4分析结果基本一致，表现出空间竞争效应[注]地理距离权重矩阵，空间效应ρ和λ的系数在1%显著水平上为负；经济距离权重矩阵，ρ和λ的系数为负，但不显著。。

进一步，考虑到沿线国家覆盖的地域广阔，OFDI与能源进口的关系在不同地区也可能会存在差异。因此，利用东盟国家样本对前面的研究结论进行检验[注]东盟10国中，柬埔寨由于数据缺失，检验样本仅包含其他9个国家2003—2018年的数据。经济距离权重矩阵的检验结果与邻接矩阵和地理距离矩阵相似，篇幅所限省略。。中国在东盟国家OFDI和能源进口的空间效应检验，结论与前述一致，即东盟国家之间存在空间竞争效应。但OFDI和能源进口之间的关系，与前述对“一带一路”国家的整体样本分析结果不同。东盟国家样本的分析结果表明，中国对东盟国家的OFDI和能源进口之间存在正向的促进作用(即互补效应)。

4 结论

基于2003—2018年中国对“一带一路”沿线国家的OFDI和能源进口数据，采用空间计量模型，研究了两者之间的互动关系。结果显示，中国对这些国家的OFDI与能源进口贸易之间存在显著的双向替代效应，并且OFDI对能源进口的替代作用更大。

OFDI对能源进口存在替代效应，表明随着中国对沿线国家的OFDI的增多，能源进口会相对减少。中国对沿线国家的OFDI，可提升国内企业对东道国的关注度，引导国内资金流向东道国，从而减少相关资本在国内从事生产投资活动的能源消耗。此外，对沿线国家的OFDI，有相当比例是对其能源行业的投资，可直接将原本需要从国外进口的能源产品在东道国直接生产转化，从而替代相应的能源进口。

沿线国家资源丰富，能源合作将是实现合作共赢的有效方式。理解中国对沿线国家的OFDI和能源进口关系，有助于制定相关的投资和贸易政策。例如，在中国推进对外直接投资的过程中，适度加大从相关国家的能源进口，可消除东道国由于能源出口减少所引发的国际收支恶化，更好地助力对外投资活动的开展。

从沿线国家的空间效应来看，中国的能源进口表现出较强的空间竞争效应，即沿线各国对中国的能源出口方面存在竞争关系。一方面，可考虑合理利用此特点，提升中国在沿线各国能源进口中的议价能力；另一方面，主动承担经济大国责任，合理考虑能源进口国的区位分布，提升部分欠发达国家的经济发展空间，形成互惠互利的经贸关系。

当然，对东盟国家样本的检验也显示出中国OFDI与能源进口的互补关系，表明沿线国家之间存在地区和国家差异。因此，在国际经贸合作中，需要充分考虑东道国特点，从而更好地促进双边合作共赢发展。