中国高铁对“一带一路”沿线国家对外直接投资的区位选择研究
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作者:佘梦莹 刘宏伟
摘 要：通过对2009-2018年“一带一路”沿线49个国家静态面板数据的分析，得出实证研究结论：东道国的市场规模、市场潜力、劳动力成本以及对外开放程度与高铁的产业对外直接投资正相关，而与东道国的地理距离和政治制度环境负相关。基于上述的分析，再结合熵值法计算每个国家的综合评分，本文认为蒙古、新加坡、越南和柬埔寨是我国高铁产业“走出去”的理想东道国。
关键词：面板数据;区位选择;熵值法
中图分类号：F74
文献标识码：A doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2020.19.010
0 引言
中国高铁实现了从“跟跑”到“领跑”的飞跃，从技术引进到中国制造，最终实现了“中国智造”，通过不断地消化吸收和创新，中国高铁已经取得了不小的成绩。“一带一路”一共包含65个国家，其总人口约占全球的63%，经济总量约占全球的30%，因此“一带一路”将是世界经济发展的新引擎，因此在“一带一路”这一极具潜力的经济带的“走出去”策略对我国高铁的海外市场的开拓以及提高中国标准的认同度具有举重轻重的影响。
本文通过构建面板数据模型进行实证检验，以确定中国对“一带一路”沿线国家出口铁道机车的主要影响因素，同时创新地结合综合评价方法的分析结果提出促进中国在高铁在“一带一路”国家“走出去”的可行性建议。
1 文献综述
徐飞（2016）指出，中国高铁走向海外的过程就是中国标准走向世界的过程，中国高铁标准是中国高铁能够“走出去”最重要的基石。许宝成（2016）指出我国高铁“走出去”是去产能的迫切需要，同时也是完成“一带一路”国家倡议的现实需要。邱立成、杨德彬（2015）等提出东道国的GDP，政治制度、对外开放程度对企业对外直接投资有显著影响。王增欣（2019）提出东道国市场规模、地理距离会影响中国对其的直接投资。余官胜和林俐（2015）指出，东道国的经济、文化、资源、法律而都会影响我国企业对外投资的区位选择。李继宏（2015）认为东道国的国内环境、劳动力素质等会影响我国高铁的“走出去”。杨丽、孙之淳（2015）针对熵值法做了改进，加入了时间变量，给面板数据的赋权提供了理论依据。
2 变量说明及数据来源
3 模型构建及实证分析
3.1 面板数据模型
由于本文选取的是短面板数据，因此受時间维度的影响比较小，无须进行单位根与协整检验。本文中的解释变量包含地理距离这一不随时间变化的变量，若采用固定效应模型就会直接忽略此变量，因此本文采用随机效应模型。为了消除异方差的影响，本文对一些解释变量取对数，根据扩展的引力模型，构建模型：
为了对比回归的结果，本文在用STATA进行回归并逐个加入变量，且使用聚类稳健的标准误使回归结果更稳健。
回归结果显示，东道国的市场规模、市场潜力、对外开放程度以及劳动力成本对高铁的对直接投资有着显著的影响，且为正相关，而东道国的地理距离和政治制度环境与被解释变量则为负相关。此外，东道国的基础设施完善程度与对外直接投资并无显著的影响。
3.2 熵值法计算综合评分
基于面板数据的分析，本文将与被解释变量有显著影响的六个指标构成评价体系，通过熵值法对指标进行赋权，最后计算出每个国家的综合指标，并选取了10个10年平均综合评分最高的国家，绘制其综合评分趋势图。
上图显示，蒙古、新加坡以及越南在综合评分上有着绝对的优势，而柬埔寨的综合评分在稳步上升且综合评分指标较高，因此蒙古、新加坡、越南以及柬埔寨拥有良好的对外直接投资环境，是我国高铁产业FDI的理想投资地。
4 建议
中国高铁产业“走出去”的过程即是中国标准走向世界，面对国际市场上的其他高铁巨头，中国高铁产业应力争投资环境最优的东道国进行对外直接投资。因此中国高铁产业“走出去”的目标国可以集中于蒙古、新加坡、柬埔寨以及越南，以降低经营、融资等风险，这对于高铁这一资本、技术密集型产业是十分有必要的。
参考文献
[1]徐飞.中国高铁“走出去”的十大挑战与战略对策[J].人民论坛·学术前沿，2016，（14）：58-78.
[2]杨丽，孙之淳.基于熵值法的西部新型城镇化发展水平测评[J].经济问题，2015，（03）：115-119.
[3]马光明.中国外向型劳动密集制造业对外直接投资区位选择研究[J].中央财经大学学报，2019，（09）：107-128.
[4]许宝成.加速推动高铁大规模“走出去”[J].施工企业管理，2016，（04）：58.
[5]邱立成，杨德彬.中国企业OFDI的区位选择——国有企业和民营企业的比较分析[J].国际贸易问题，2015，（06）：139-147.
[6]王增欣.中国对“一带一路”国家直接投资的区位选择[D].济南：山东大学，2019.
[7]李继宏.中国高铁“走出去”面临的机遇与挑战[J].对外经贸实务，2015，（01）：74-77.
[8]余官胜，林俐.企业海外集群与新晋企业对外直接投资区位选择——基于浙江省微观企业数据[J].地理研究，2015，34（02）：364-372.
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