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中国对外直接投资影响因素实证分析

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  [提要] 本文利用2003~2014年我国对35个东道国投资的面板数据,建立固定影响变截距模型,结果显示:东道国GDP、中国对东道国的出口贸易额、东道国的外资开放度与中国对外投资存在显著正相关关系,而东道国的相对工资水平、汇率水平与中国对外投资存在显著负相关关系。
  关键词:对外直接投资;面板数据;影响因素
  中图分类号:F83 文献标识码:A
  收录日期:2016年1月14日
  一、引言
  在国际经济下行的冲击下,国际资本流动、跨国投资与并购活动急剧萎缩,全球对外直接投资下降14%。然而,在各主要发达国家受金融危机困扰、居民收入和消费下降、世界对外直接投资流量明显减少的背景下,中国近期对外直接投资流量却仍然保持着大幅增长的趋势。据《中国对外直接投资统计公报》数据显示,2014年中国对外直接投资在新兴经济体中居于首位。随着经济一体化趋势的加剧,加强中国对外直接投资影响因素的深入研究,不仅有助于我国经济上的宏观调控和政策选择,同时也有利于企业的投资与发展,进而加速推动我国外向型经济增长模式的转变。
  二、文献综述
  我国对外直接投资的影响因素既有来自母国的,也有来自东道国的。本文选择对来自东道国投资环境的影响因素进行实证研究。国内外诸多学者已作过相关方面的实证研究,但结论却并不一致。
  国外方面,Buckley等(2007)认为中国OFDI与东道国的政治风险、市场规模、汇率风险、自然资源禀赋、地理临近以及文化临近等因素具有较强的相关关系。Blonigen(2005)认为东道国较好的制度水平可以相对降低在该国投资的风险与成本,有利于提高企业的生产效率。而Cheung & Qian(2008)的研究结果却显示东道国的制度水平与我国对外直接投资之间的关系并不显著。
  国内方面,程惠芳等(2004)运用贸易引力模型进行研究,结果显示中国对外直接投资与东道国的经济规模总和、人均国民收入水平、双边贸易量成正相关,而与中国与东道国距离呈负相关。这一研究成果具有较强的直观性,但由于缺少对东道国引资政策、文化法律、社会制度等非经济因素的考察,结果与现实存在差距。黄静波、张西林(2009)选用了1982~2008年间的投资数据作为样本研究了中国对外投资行为的影响因素,认为出口与对外投资之间虽呈现正相关关系,但相关性较弱。而汇率水平与我国对外投资呈显著的正相关关系。
  本文根据中国对外直接投资的具体情况,选取东道国的市场规模、中国对东道国的出口贸易、东道国与中国的相对工资水平、汇率水平以及东道国的外资开放度等五个具有代表性的影响因素,建立了面板数据模型,运用Hausman检验和截面加权的最小二乘法(GLS)等方法进行了实证研究。
  三、理论模型与变量选取
  (一)模型描述。本文采用含有N个个体成员方程的面板数据模型,基本形式如下:
  yit=αi+xitβi+μit i=1,2,…,N t=1,2,…,T
  其中,N表示被选取为研究样本的东道国个数,T表示样本数据的观测期,?琢i表示截距项,?茁i表示系数向量,?滋it表示随机误差项,且满足均值为零方差相等的假设。
  (二)变量选取。综合考虑东道国宏观经济指标对于投资的影响、中国对外直接投资的实际情况以及数据的可获得性,本文确定了模型所选用的各个变量。被解释变量由中国对东道国的对外直接投资流量表示;解释变量分别是东道国的GDP,中国对东道国的出口贸易额,东道国与中国的相对工资水平,人民币与东道国货币的汇率水平以及东道国的外资开放度。具体的变量及其含义说明如表1所示。(表1)
  四、实证分析
  (一)数据来源。考虑到数据的可获得性,本文计量模型使用2003~2009年中国对35个国家和地区的直接投资流量的面板数据。
  (二)模型设定及检验。本文运用Eviews软件先后进行F检验和Hausman检验,以确定应选择哪一种具体形式的面板数据模型。在检验过程中,通过对所有的变量取对数值以消除异方差的影响。首先,对样本数据进行F检验以确定应该选择不变系数模型、变截距模型还是变系数模型。F检验的结果为:F2=2.98>1.60,F1=1.17<1.61,说明应选择变截距模型;然后,进行Hausman检验以确定应该选择固定影响变截距模型还是随机影响变截距模型。Hausman检验的结果为:W=29.86>11.07,说明应选择固定影响变截距模型。建立如下模型方程:
  lnOFDI=α0+α1+β1lnGDPit+β2lnRWAGEit+β3lnERit+β4lnEXPOit+β5lnOPNit+μit
  在回归时考虑到截面异方差现象,选择按截面加权的方式来进行加权。模型的计量回归结果显示,截面加权后的模型的拟合优度R2为0.90,调整后的拟合优度R2为0.87,模型的拟合优度良好。而未经过截面加权的拟合优度R2为0.79,小于经过截面加权后的模型的拟合优度,表明通过截面加权方法使计量模型的拟合优度有了一定的提高。F统计量的值为59.42,F统计量对应的概率为0,表明回归方程中至少有一个解释变量的系数不为零。DW统计量的值为2.01,表明该模型不存在序列相关性。模型中各变量系数的估计结果如表2所示。(表2)
  从模型的回归结果可以看出,解释变量汇率水平ER和出口贸易额EXPO都通过了自由度为5%的显著性检验,常数项以及解释变量东道国GDP、相对工资水平RWAGE和东道国外资开放度OPN都通过了自由度为1%的显著性检验。回归方程表示为:
  lnOFDI=-5.294154+α1+2.033652lnGDPit-1.830621lnRWAGEit-1.215973lnERit+0.412059lnEXPOit+0.326476lnOPNit+μit   五、结论及启示
  (一)主要结论。将回归结果与假设检验进行对比可以得出以下结论:第一,东道国的GDP对我国对外直接投资存在显著的正相关关系,说明市场规模越大的东道国,越能够吸引中国的对外直接投资。而在所有的解释变量中,东道国的GDP与我国对外直接投资之间的相关性最为显著,说明我国当前对外直接投资行为的市场导向性特征很突出,我国企业在进行投资时会重点考虑到东道国的市场规模;第二,东道国与中国的相对工资水平对我国对外直接投资存在显著的负相关关系,即东道国对中国的相对工资水平越低,对我国对外投资行为的吸引力就越大;第三,人民币与东道国货币的汇率水平与我国对外直接投资存在显著的负相关关系,即人民币相对东道国货币的升值会导致我国企业对外直接投资额的下降;第四,我国对东道国的出口贸易额对我国对外直接投资行为的影响相对比较微弱,两者呈正相关关系,即出口贸易额的增长将有利于促进我国对东道国直接投资流量的增长,通过积极拓展我国与东道国之间的双边贸易,可以进一步促进中国的对外投资发展;第五,东道国的外资开放度与我国对外直接投资存在正相关关系,但是与本模型中的其他解释变量相比,影响最为弱小。
  (二)启示。通过上述实证研究,本文得出以下几点启示:首先,由于东道国的市场规模对我国对外直接投资存在显著的正向影响,因此我国企业在进行对外投资决策的时候应当把东道国的宏观经济现状以及未来发展趋势作为重点考虑的衡量指标,尽量选择市场规模较大的东道国进行投资;其次,由于东道国对我国的相对工资水平与我国对外直接投资流量呈显著的负相关性,相对工资水平的降低将有利于我国对外投资流量的增长。在无法影响东道国工资水平的前提下,我国可以通过合理地提升国内的劳动力工资水平,来促进对外直接投资的发展;最后,政府有必要进一步发挥政策措施的促进作用,积极引导和服务中国企业对外投资。相关部门可通过减少对外投资的审批范围,简化对外投资的审批程序,充分落实企业投资的自主权,以鼓励更多的企业进行对外直接投资。
  主要参考文献:
  [1]Buckley,P.J.,Clegg,L.J.,Cross,A.R.,Liu,X.,Voss,H.,Zheng,P.(2007).The determinants of Chinese outward foreign direct investment.Journal of International Business Studies,38.
  [2]Blonigen,B.A.(2005).A review of the empirical literature on FDI determinants.National Bureau of Economic Research.
  [3]胡博,李凌.我国对外直接投资的区位选择――基于投资动机的视角.国际贸易问题,2008.12.
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