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对外投资的祖国约束研究

 论文栏目:金融投资论文     更新时间:2012-8-21 8:52:08   

一、前言

近二十年来,许多发展中国家和经济转型期国家的对外直接投资规模呈现出较为强势的增长,并且在全球的对外直接投资的流入与流出中占据越来越大的比重。截止到2008年底,世界主要发展中国家和转型期国家的对外直接投资流量约占全球FDI流出总量的18.91%,总规模约为3512.06亿美元。从2003年至2008 年发展中国家和转型期国家对外直接投资的年平均增长率高达 44.07%,比同期发达国家 FDI 流出的年平均增长率高出约18.93个百分点。而中国作为最大的发展中国家,近年来FDI流出的规模也显著提高。据商务部,2010年我国境内投资者共对全球129个国家和地区的3125家境外企业进行了直接投资,累计实现非金融类对外直接投资(下同)590亿美元,同比增长36.3%。显然,传统的FDI理论无法有效解释发展中国家和转型期国家的企业对外直接投资行为的兴起,缺乏经济竞争力的经济体为什么会更愿意将资本投资于海外市场?宏观视角下决定一国对外直接投资的动因或条件究竟该如何甄别?发展中国家和转型期国家FDI流出的决定因素的影响机制是什么?从2002年到2010年是中国对外直接投资的高速稳步发展阶段。从中国经济发展的内在动机来说,本阶段中国市场化经济体制的改革已经步入正轨,经济快速发展,国内企业逐步成熟、壮大起来,同时大量外资的涌入,导致国内市场的竞争加剧,从而导致对外直接投资逐渐成为中国企业长期发展战略的重要组成部分。2001年中国加入WTO为对外直接投资创造了开放、透明的国际环境。另外,中国实施的“走出去”战略与政策措施也对本时期中国对外直接投资的迅速和持续增长,起到了重要的促进作用。然而,中国的对外直接投资有其独特的发展“路径”,图1描述了1982年到2010年中国对外直接投资的演变趋势和发展历程,包括三个阶段:第一阶段从1982年到1991年,是中国对外直接投资的起步阶段,规模很小,平均值仅为5.38亿美元,绝大多数属于政府投资,企业所有权优势有限。第二阶段从1992年到2001年,是中国对外直接投资的波动阶段,中国对外直接投资的规模迅速增加,但也呈现出不稳定发展的态势,对外直接投资行为仍然受到偶然因素和短期利益目标的驱动,政府也没有完善的引导或管制的政策与措施。第三阶段从2002年开始,中国对外直接投资增长强劲而持续,迅速增加到500亿美元以上,表现出良好的发展势头。

另外,通过整理商务部《中国对外直接投资公告》(2004-2009)的资料,我们还发现了中国对外直接投资的一些基本特点。第一,中国对外直接投资流量增长强劲,2004年至2010年七年间,中国对外直接投资的年平均增长率高达40%。第二,中国企业对外直接投资的东道国主要分布在周边国家或地区,经济发展水平相近的拉美国家或经济体以及经济水平相对较弱的非洲经济体。2004年至2009年六年间,中国在亚洲、拉丁美洲和非洲的对外直接投资流量的比重基本超过90%。该结果支持英国学者拉奥的“技术地方化”投资理论,即发展中国家企业对外直接投资更倾向于发展水平相当国家或地区(Lall,1983)。第三,中国企业对外直接投资流向第三产业的比重不断加大。从2004年到2009年中国企业对外直接投资流量在第三产业所占比重从48.2%上升到68.6%,总体呈现逐步上升趋势。研究中国对外直接投资的决定因素符合国际经济一体化的发展趋势。对外直接投资必将是中国未来对外经济活动的主要力量。首先,从战略角度看,世界上的经济大国的对外直接投资规模都十分庞大,对外直接投资的规模是衡量一国经济是否成熟的重要标志之一。近年来,中国政府提出“走出去”战略以鼓励本国企业投资海外市场,正是通过政策推动本国企业去更多地开拓国外市场,在国际商业活动中占据有利地位,同时为避免中国重要能源和资源的国际市场价格剧烈波动,开展大规模的对外直接投资以逐步增强对能源和资源的生产控制和国际价格的话语权。其次,从投资角度来看,中国快速扩大的经济规模和庞大的外汇储备与目前对外直接投资规模并不相符,仍有巨大的提升空间。伴随着中国出口的不断扩大,中国将遭受到更为严重的贸易保护主义与反倾销。对外直接投资则是一种有效地绕开贸易壁垒而进入东道国市场的手段。再者,中国对外直接投资的强劲增长优化了中国的产业结构,转移了中国制造业的剩余生产能力,通过对外直接投资,取得外国公司的技术、品牌或市场渠道,并将其与中国本土企业的生产能力结合起来,才能有效地提升中国制造业企业的国际竞争力,也在一定程度上优化了产业结构。当然,充足的外汇储备、坚挺的人民币币值和稳健的银行体系,也为中国企业对外直接投资创造了宽松的金融环境。

对中国对外直接投资的母国约束因素进行实证研究可以在一定程度上改进传统的FDI理论,使之能够有效解释发展中国家和转型期国家的对外直接投资行为,从而为提出更加广泛的对外直接投资理论提供依据。针对对外直接投资决定因素这一问题,西方学者已经做过比较深入的实证分析,但是绝大多数的研究对象都是西方发达国家。涉及发展中国家和转型期国家的研究这几年才刚刚兴起。许多学者的研究成果并不能有效地解释中国的对外直接投资问题,因此对该领域进行研究十分必要和紧迫。国内学者对于对外直接投资动因的实证研究较少,一个可能的原因是中国对外直接投资的数据较难捕获。《中国年鉴》2003版才在“对外经济贸易(Foreign Trade and Economic Cooperation)”章节下增设对外直接投资流量的数据,中国商务部也是2003年才出台《中国对外直接投资公告》。以实证的方法对中国对外直接投资的决定因素进行研究是未来发展的趋势。

二、对外直接投资决定因素的理论框架

(一)改进的邓宁折衷范式

英国经济学家邓宁提出的OLI折衷范式不失为研究跨国公司对外直接投资决定因素的最广泛的理论模型。尤其是针对发达国家跨国公司的对外直接投资行为,该理论模型能够给予较为全面和有力的解释,即当企业具备所有权优势O(Ownership),区位优势L(Location)以及内部化优势(IInternalization)时,其对外经济活动的表现方式一般为对外直接投资。“邓宁折衷范式”不仅是目前基于公司层面对企业对外直接投资决定因素给予的最全面的解释,并且在该模型中还引入了对东道国宏观经济因素的分析,较为广泛的解释了跨国公司以对外直接投资的模式进行国际活动的动因和条件。但“邓宁折衷范式”依然无法有效合理地解释在发展中和经济转型国家中那些不具备OLI优势的企业对外直接投资行为。因此在研究中国对外直接投资决定因素前,有必要对OLI模型进行一些改进,然后从微观层面的OLI模型推导出宏观经济层面的对外直接投资模型,以适应中国独特的国际投资发展路径。

1.内部化变量的重新归属

OLI 模型中三种优势变量在逻辑和内涵方面存在一定的冲突,即三种优势变量之间存在一定的先后关系或因果关系,这在一定程度对实证分析增加一定的困难。首先,OLI模型中三种优势变量确定和衡量的方式是不同的。在邓宁折衷范式中,所有权优势O和区位优势L都是以静态的指标来测度的,即某一个时间点以特定的代理变量来衡量企业的所有权优势和区位优势;而内部化优势I体现的是企业通过使外部市场内部化后,整个动态过程所带给企业的内部化收益,即该变量是以动态的过程来测度的。其次,三种优势变量是有先后次序的,或者说,可能存在一定的因果关系。总体上来说,所有权优势和区位优势是相互依赖的,两者共同决定了企业是否应该将外部市场内部化。美国学者Hyme(r1960)就曾指出企业的所有权优势变量是相对而言的,一国企业只有在确定的东道国的区位,才能确定其所有权优势的参照系。在邓宁折衷范式中,企业是否以内部化市场来取代外部市场主要取决于三种优势变量的相互作用(Cantwell& Narula, 2001; Dunning, 2001)。基于以上分析,本文将内部化优势变量作为所有权优势变量的内生变量。首先,企业以内部化市场来取代外部市场是一种旨在减低风险,提升自身所有权优势的对外经济活动。在企业进行对外直接投资的过程中,必然会面对东道国不同的文化,政策和制度环境。因此对东道国FDI的流出会在一定程度上消除东道国市场带给企业的不确定性,也有利于企业在东道国市场上的融资、和管理,从而提升了企业的所有权优势。其次,企业以内部交易机制来取代市场机制本身可以看作是一种制度上的创新。如果这种制度上的创新可以为企业的运作带来内部化优势,即企业对外直接投资的内部化收益超过外部市场的交易成本和企业跨国经营的内部化成本,该企业的所有权优势会得到进一步的扩大。反之亦然。

2.改进的OL-FDI模型

根据前文的分析,当内部化优势变量被看作是所有权优势变量的内生变量时,邓宁的OLI折衷范式可以被简化为OL-FDI模型,如图2所示。横轴L表示跨国企业在东道国市场的区位优势变量,纵轴O表示跨国企业自身的所有权优势变量。我们假设跨国公司可以从其对外直接投资中获得收益,并且在东道国市场中可接受的最低收益为U0、U’、U分别表示该跨国公司对外直接投资的不同的无差异收益曲线,其中U’>U>U0。根据简化的OL模型,企业的对外直接投资是由所有权优势变量O和区位优势变量L两方面共同决定的。即当跨国公司的所有权优势变量为O1,区位优势变量为L1时,跨国公司的对外直接投资的规模如图中箭线FDI所示。图中O0、L0两条垂直于横纵坐标轴的虚线表示企业进行对外直接投资所必须具备的条件,即当跨国企业的区位优势变量为L0时,我们不难发现,无论该企业的所有权优势O如何提升,由OL 决定的 FDI 规模都无法满足其在东道国市场上可接受的最低收益 U0。反之,当企业的所有权优势变量确定为O0时,即使在东道国市场有着较好的区位优势,企业也不会进行对外直接投资。在实际的对外直接投资的过程中,在某一特定的时刻,企业所能投入的所有权优势O是有限的,因此企业更愿意投入较多的区位优势L进行对外直接投资。假设某跨国企业在某东道国的区位优势变量L1。若单从该企业在东道国的收益来考虑,则箭线OA一定是企业最好的FDI选择。但该企业如果想得到处于U 水平的收益,就必须付出更多的所有权优势 O 来增加其 FDI 的流出,同时也浪费了其在东道国的区位优势L1。因此最好的选择应该是充分利用其在东道国的区位优势L1,同时在保证对外直接投资规模不变的前提下,付出最少的所有权优势O1(如图2中FDI位置所示)。通过以上对OL-FDI模型的经济学解释,不难发现,对外直接投资是由所有权优势变量和区位优势变量共同决定的,但OL-FDI模型更反映了区位优势变量的重要性。Dunning(1977)明确表示企业优势不但与母国有关,还与东道国有关。只有把所有权优势和区位优势有机的相互结合,才能充分发挥出所有权优势。Rugman(1981)也强调对外直接投资中区位因素的重要性。尤其是发展中国家的跨国公司在进行对外经济活动的过程中,其所能投入的所有权优势是有限的,因此企业在东道国的区位优势是其进行对外直接投资行为的重要原因之一。

(二)对外直接投资行为的“母国约束”机制

以邓宁折衷范式为代表的众多对外直接投资理论都侧重于研究企业FDI流出的两大影响因素,一是企业自身所具备的满足其对外直接投资的条件与动因;二是与东道国相关的区位因子。在众多文献中,很少有学者从宏观视角出发研究“母国约束”对一国对外直接投资行为的影响。一个重要的原因在于绝大多数对外直接投资的主流理论都是以西方发达国家的行为作为研究对象,因此这些理论其实都具有一个隐含的假设条件:一国的对外直接投资是充分自由的,母国的经济环境和政策对于FDI的流出既没有鼓励的作用,也不会产生约束,即对外直接投资只是一种企业行为,与母国政策和经济变量无关(王恕立,2003)。显然,这不符合发展中国家企业对外直接投资的客观事实。至少在目前的世界对外经济活动中,无论是发达国家,还是发展中国家的经济环境和政策都会对本国FDI的流出产生影响。例如,经济发展水平较低的发展中国家在某些阶段会制定相关政策法规来消除“资本外溢”的风险。诸如德国、日本、波兰和美国等自由化程度较高的国家也对一些敏感投资领域设置“门槛”(IMF,2005A)。因此,研究对外直接投资的决定因素就必须考虑母国的约束条件。

本文认为,对外直接投资的“母国约束”是一个综合变量。主要包括三个方面,即母国对外直接投资的内在动因及条件,母国对外直接投资的外部联系以及母国对外直接投资的政策。宏观视角下,母国的内在动因及条件是以资本输出国的经济发展水平和稳定程度来衡量的;母国对外直接投资的外部联系十分复杂,包括政治、文化、地理等许多不可测量的因素。本文仅从对外经济活动的角度来考察母国对外直接投资的外部联系;母国的对外直接投资政策则主要是指影响对外直接投资决定因素的各种政策,包括一般性的对外直接投资政策和促进对外直接投资的具体措施。一般来说,对外经济相对不发达的国家和地区很少有针对性地制定促进对外直接投资的具体措施;随着对外经济活动的日益频繁,这些经济体才会从实施一般性的对外直接投资政策转变为更多地实施具体措施来引导本国FDI的流出。

约束机制1:母国经济发展水平对FDI流出的影响。

一国的经济发展水平和稳定程度对决定企业对外直接投资的所有权优势变量和区位优势变量会产生不同程度的影响。对所有权优势变量来说,母国经济发展水平和稳定程度在一定程度上会改变企业在母国和东道国的比较优势。例如,随着经济发展水平的不断提高和财政支出的增加,母国的生产要素价格相对于国际生产要素价格会发生显著的变化,从而导致企业的“比较成本”的升高或降低,影响企业的所有权优势变量。这是因为一方面国民经济的发展拉动了国内对生产要素的需求,提高了企业的生产成本,从而促使企业向海外投资以谋求低成本战略;另一方面,积极的财政政策也刺激了国内消费,企业在本国有了更广泛的市场,更愿意选择在本国进行投资。考虑到海外投资的风险,这在一定程度上又会减小母国企业对外直接投资的规模。对区位优势变量来说,母国经济发展水平和稳定程度主要是通过影响汇率水平,从而改变企业在东道国的区位优势。一国经济发展的稳定程度的重要测度指标是通货膨胀率。较高的通货膨胀会导致一国的汇率下降,诱发资本从强势货币的国家流向弱势货币的国家。

约束机制2:母国对外经济活动对FDI流出的影响。

一般来说,对外经济活动主要包括国家或地区间的贸易活动和资本流动,而对外直接投资行为则属于国家或地区间的资本流动。因此,其他对外经济活动对FDI流出的约束机制在于它们之间可以相互替代,相互补充,甚至可以说是一国对外经济行为的连续过程(Vernon , 1966;Johansson&Vahlne , 1997)。针对不同时期的特定国家或地区,这种约束的效力和方向都会产生较大的改变。

约束机制3:母国对外直接投资政策对FDI流出的影响。

对外直接投资政策对FDI流出的约束主要分为两类,一般性对外直接投资政策的影响和促进对外直接投资的具体措施的影响。一般性对外直接投资政策主要指为控制对外直接投资而人为设定的障碍,如严格的外汇政策和审核程序等;促进对外直接投资的具体措施则主要是指政府针对企业的海外投资而提供的各种优惠。

下面简单分析对外直接投资政策对母国FDI流出的约束机制。每个国家和地区的母国对外直接投资政策都是独特的,即与母国的经济发展阶段、地缘特色、产业结构以及经济战略目标相一致(World Invest-ment Report , 2006)。根据 OL-FDI 模型,母国对外直接投资政策通过影响企业所有权优势和区位优势,能适度地引导母国企业的国际直接投资。首先,特定的母国对外直接投资政策可以提高或削弱跨国企业的所有权优势。例如,如果母国政策限制资本输出的规模,并实施先进技术输出管制,一个拥有雄厚的资产和技术优势的企业也无法发挥所有权优势进行有效的对外直接投资。其次,母国的对外直接投资政策还会改变企业在东道国的区位优势。比如有政府支持的FDI保险计划降低了企业海外投资的风险,即FDI保险计划最大程度上削弱了区位因素中的国有化风险、战争损失以及无法将利润汇回母国的风险,从而提高了企业在东道国的区位优势。另外,企业在东道国的区位优势并非完全取决于东道国的条件,母国与东道国之间的政治经济关系及相关政策协定程度也是衡量区位优势的重要因素。美国学者查尔斯•希尔(1999)在《今日全球商务》中就指出80年代日美的政治经济关系是日本放宽对美国FDI的限制的重要因素。因此,对外直接投资的母国约束机制可以用图3简化表示。在宏观视角下,来自母国的约束影响着母国对外直接投资的发展,即沿着从母国向东道国这样的路径推动着国际间资本的流动,因此本文也形象地将“母国约束”称作对外直接投资的推动因素。

三、中国对外直接投资母国约束因素的检验

(一)中国对外直接投资决定因素的选取

在宏观层面下,中国对外直接投资的决定因素主要来自两个方面:一是来自母国的推动因素,二是来自东道国的拉动作用。推动因素和拉动因素的相互博弈不仅仅是对邓宁折衷范式的一种理论上的延伸,并且丰富和改进了“投资发展路径学说”中单一解释变量的缺陷。沿着资本流动的方向,结合中国对外直接投资的发展路径,从母国和东道国两个不同的视角来考察影响FDI流出的经济变量,才能真正探究和验证中国近年来对外直接投资的动因。本文认为,一国对外直接投资的“母国约束”机制主要是通过作用于企业的所有权优势变量和区位变量,从而促进或抑制本国FDI的流出。本文我们把这种“母国约束”称为来自母国的推动作用进行分析。同理,“东道国约束”,即东道国的拉动作用,也是通过作用于改进的OL-FDI模型来影响母国的对外直接投资。值得注意的是,母国推动因素和东道国拉动因素是可以相互转换的,并且分属于母国和东道国的经济变量是基于“比较”而得来的。例如,中国制造企业的生产成本往往是与劳动力成本紧密相关的,如果中国企业的劳动力成本相较于潜在东道国的劳动力成本偏高,则会在一定程度上导致企业更倾向于对外直接投资。再如,人民币汇率不仅属于中国对外直接投资的推动因素,也在一定程度上可以衡量东道国的通货强势与否。因此,本文仅从母国的推动因素来考察中国对外直接投资问题,旨在从中国的角度出发,分析FDI 流出的决定因素。本文从五个推动因素来考察中国资本流出的母国决定因素,构建中国对外直接投资决定因素的框架,分别是中国经济发展水平、环境成本和劳动力成本、开放程度、货币因素以及政策因素,如表1。其中,先针对前四个推动因素进行实证的检验,其代理变量分别选择为人均GDP、教育费用、出口额和实际利用外资额、以及人民币外汇汇率。由于政策变量的无法测量以及其特殊性,将以“走出去”战略为例定性分析中国对外直接投资的政策因素。

(二)假设的提出及理论基础    

 假设1:中国对外直接投资与经济发展水平(以人均GDP为代理变量)成正向关系。

理论基础:根据投资发展路径理论(Dunning,1981),一国对外投资净额与该国的经济发展水平有着天然的联系。一般而言,经济发展程度越高的国家或地区,其对外投资净额为越大的正数;经济发展水平较低的国家,其对外投资净额也会相对较低;而绝大多数的发展中国家和转型期国家,其对外投资净额则为负数。因此,我们可以初步判断,以人均GDP来衡量的母国经济发展水平有可能会对对外直接投资规模产生积极的影响。再者,本文认为母国的经济发展水平是该国对外直接投资的内在动机。中国是世界第三大经济体,经济规模庞大,因此对战略性能源和资源的需求日益加剧,对这些领域进行有效地对外直接投资是争夺国际话语权的最佳选择。因此本文假设中国对外直接投资与经济发展水平成一个正向的关系。本文使用人均GDP作为中国经济发展水平的代理变量。

假设2:中国对外直接投资与生产成本(以教育费用为代理变量)成正相关。

理论基础:Dunning and Narul(a1996)认为由于每个经济体的对外直接投资与经济发展水平的关系都具有独特性。母国的环境成本和劳动力成本也是衡量母国经济发展程度的重要因素。例如,环境成本和劳动力成本相对较高的国家的制造企业更愿意在海外建立自己的子公司,实现资本的对外流出。就中国而言,近年来国内的劳动力不再相对廉价,许多依靠低成本战略的中小企业面临着劳动力和环境成本的上升,这主要是因为随着国民经济的迅猛发展,人们的生活水平得到了显著提升,自身素质和修养以及对生活标准的提高要求企业支付更多的薪水,提供更多的福利保障。因此,本文使用教育费用来衡量中国的环境和劳动力成本,并假设随着教育费用的增加,中国对外直接投资的规模在增加。

假设3:中国对外直接投资与对外贸易水平(以出口额为代理变量)成正相关。

理论基础:目前,学术界并没有就一国对外直接投资和对外贸易的关系达成统一共识。针对特定国家特定时期,两者的关系会发生一定的变化。一方面,许多学者认为对外出口与对外直接投资具有互补关系。邓宁(2001)认为对外出口贸易会帮助企业获得知识从而产生所有权优势,有助于对外直接投资的发展;同时,对外直接投资通过建立出口平台和生产设施又推动了对外贸易(UNCTAD,2003)。在中国,人民币升值将增加传统优势行业产品出口的比重,推动对外直接投资。另一方面,对外直接投资与出口可能是替代的(Vernon, 1966; Bellak, 2001)。这是由于潜在的出口商为了绕开出口贸易壁垒而选择对外直接投资。就中国而言,中国出口产品主要是技术含量不高的制成品,而海外投资在2008年主要集中在制造业、批发和零售业以及商务服务业,约占60.91%(根据《中国年鉴2009》中“按行业分对外直接投资”计算得到),所以我们认为中国对外直接投资是对外贸易出口的延续,两者并不存在替代关系。在本文分析对外直接投资行为的“母国约束”中,也认为一国对外贸易水平是衡量该国FDI流出的对外投资条件。因此,假设中国对外直接投资与对外贸易水平成正向关系,用出口额作为对外贸易水平的代理变量。

假设4:外商直接投资的实际利用额越高,中国对外直接投资量越大。

理论基础:Dunning(2001)认为外商直接投资会把海外企业的所有权优势转移给国内企业,因此对外直接投资与外商直接投资之间是正向关系。以中国为例,以发达国家为主的外商在华直接投资会带给中国企业以高效的管理模式、先进的技术水平以及更多的投资机会,形成持久的示范效应,从而提升中国企业的市场竞争力,促进中国企业主动进行更多的对外直接投资。关于这种外溢效应,Duran&Ubed(a2001)也曾指出。但是,本文认为直接使用外商在华直接投资额作为衡量外商直接投资是不科学的,这是因为外商直接投资的外溢效应的前提是母国足够大程度地利用外国资本。只有母国企业充分利用外国进入的资本,其管理和技术水平以及投资机会的把握能力才会得到显著的提升。因此本文假设中国对外直接投资与外商直接投资成一个正向的关系,且使用实际利用外资额作为外商在华直接投资的代理变量。

假设5:东道国货币相对于人民币的价值越低,中国对其直接投资量也越大。

理论基础:一般来说,汇率对于母国对外直接投资的影响难以估计。然而,近年来中国对外直接投资在充足的外汇储备和坚挺的人民币币值的支持下强劲增长,这似乎映射出两者具有一定的关系,尤其在传统的优势行业。一个可能的解释是近年来人民币的持续升值标志着中国已经逐渐成为货币相对强势国家。Alibe(r1970)认为,在购买力优势和资本成本优势的促使下,FDI会从货币相对强势国家流向货币相对弱势国家。若母国的货币处于强势地位,母国的资本成本也会较低,即母国企业在对外直接投资的过程中,就可以以较低的折现率来资本化其在东道国市场上的未来收益,这在理论上提高了母国企业未来现金流的净现值;同时,货币强势地位的国家的企业可以花费更少的钱购买东道国的生产要素,这也刺激了这些企业的对外直接投资行为。因此,基于目前人民币汇率和对外直接投资的现状以及理论,本文假设中国对外直接投资与人民币汇率成一个反向的关系。根据上述假设条件以及代理变量的设定,本文构建如下模型来对中国对外直接投资的决定因素进行检验:其中,t表示年份,μ 表示白噪声,其零均值,且等方差。本模型对所有代理变量进行对数处理。OFDI表示中国对外直接投资的流量;GDPPC表示中国的人均国内生产总值;SCHO表示中国的教育费用支出;EXPO 表示中国的对外贸易出口额;IFDI 表示外商在华直接投资的实际利用额;EXCH 表示人民币汇率。各解释变量对因变量的预期影响见表2。

(三)数据来源及说明

本研究在验证对外直接投资的决定因素时,数据来源主要是联合国贸易和发展会议数据库、《中国对外直接投资公告》、《中国年鉴》以及《中国对外经济贸易年鉴》等相关材料。因变量和解释变量的样本选取年限为1985年至2008年。其中,2003-2008年中国对外直接投资流量来自《中国年鉴》2009版,1985-2002年中国对外直接投资流量来自联合国贸易和发展会议数据库。在解释变量中,人均国内生产总值和教育费用支出的数据来自《中国年鉴》2009版;实际利用外资额,出口额和人民币汇率的数据来自《中国对外经济贸易年鉴》2009版。汇率采用外汇汇率表示法,即用100美元作为标准,折算为一定数量的人民币,人均国内生产总值的单位是美元,其他经济变量的单位是亿美元。由于教育费用支出的数据是不完整的,即1985-1991年和2008年教育费用支出的数据是缺失值,因此有必要对这些缺失值进行有效地处理。本文的处理方法如下:根据中国教育费用原始数据作图4,发现1992-2007 年中国教育费用额呈现显著的上升趋势,因此判定可以使用年平均增长率计算缺失年份的数据。中国教育费用支出的年平均增长率为19.43%,然后运用该值计算1985-1991年和2008年的缺失数据。(四)数据处理及分析

1.数据相关及共线性

根据各代理变量1985-2008年的样本分析,显示了人均国内生产总值、教育费用、实际利用外资额和出口额都随着时间呈上升趋势,因此需要对这些解释变量进行皮尔逊相关性分析,结果如表3所示。在显著性水平为1%的情况下,所有代理变量间的相关都是显著的。在考察相关系数矩阵后,我们发现几乎除EXCH 的自变量之间都可能存在多重共线性,比如 GDPPC 与 SCHO,SCHO 与 EXPO,EXPO 与 GDPPC 等等。由于多重共线性可能造成参数估计量的无效,所以需要对模型的设定进行处理。本文将采用差分法来改进模型的设定,实现多重共线性的消除。

2.平稳性检验

一般来说,现实经济生活中的时间序列数据通常是非平稳的,而且主要的经济变量如消费、收入、价格往往表现为一致的上升或下降。这样,从非平稳性的角度看,若仍通过经典的因果关系模型进行分析,则一般不会得到有意义的结果,因此必须首先对时间序列数据进行平稳性检验。本文主要采用的是扩展的狄克—福勒检验法(ADF检验)。本文的时间序列数据呈现较为明显的上升趋势,且均值不为零,因此在进行ADF单位根检验时,应选择包含常数和时间趋势项的检验方程,即:Δyt=c+δt+γyt-1+εt(2)表4给出了ADF单位根检验的结果。从中可以看出,变量LogOFDI、LogGDPPC、LogSCHO、LogEXPO、Lo-gIFDI 和 LogEXCH 的 ADF 量分别是-2.27、-1.22、-0.81、-2.72、-2.09 和-0.68,均不能拒绝置信水平为90%的原假设;但所有变量的时间序列在经过一次差分后都变成平稳的,因此所有变量均为一阶单整,满足进行格兰杰因果检验和协整检验的条件。同时,利用差分还有效消除了各变量间的多重共线问题。

3.格兰杰因果检验

在各变量都是一阶单整的基础上,为考察各变量之间的格兰杰因果关系,需要对一阶差分的各变量进行格兰杰因果分析。格兰杰因果关系是指各解释变量的前期变化可以有效地解释对外直接投资变量的变化,当两个变量在时间上有先导—滞后关系时,格兰杰因果关系检验是从上考察这种关系是单向的还是双向的:即主要是一个变量过去的行为在影响另一个变量的当前行为?还是双方的过去行为在相互影响着对方的当前行为?在表5中给出了格兰杰因果检验结果,共列出八个格兰杰因果检验。根据p值可知,中国实际利用外资额和出口额是对外直接投资的“格兰杰原因”,即外商直接投资的实际利用额(MF-DI)和出口额(MEXPO)的前期变化可以有效地解释中国对外直接投资流量的变动。同时,我们也可以很快地判断,中国人均国内生产总值(MGDP),教育费用(MSCHO)以及人民币汇率(MEXCH)这三个解释变量与对外直接投资的格兰杰因果关系并不明确。然而,依据格兰杰因果检验6,7和8,这三个变量的变动却可以很有效地解释中国外商直接投资的实际利用额(MFDI)。因此本研究在方程(1)的基础上构建如下计量模型:假定在时间序列中的连续三期表示为T-2,T-1和T。在T-1时期,中国实际利用外资额和出口额的变动能够有效地解释T时期中国对外直接投资的流量变动;在T-2时期,中国人均国内生产总值,教育费用以及人民币汇率的变动可以有效解释T-1时期中国实际利用外资额的变动,从而间接对T时期中国FDI流出的变动给予了解释。因此,方程(1)可以改进为如下形式:

4.协整检验及内生性检验

接下来,需要检验变量间是否存在长期均衡关系。有许多研究表明基于国内投资、海外投资和商业周期的宏观层面数据可能是协整的(King, Plosser, Stock&Watson, 1991;Love & Lage-Hidalgo, 2000),因此本文也将通过对变量进行协整检验以判断模型的长期均衡关系。本文的协整关系检验采用基于最大特征值检验的JJ检验。同时也进行内生性检验,用于检验中国对外直接投资流量和其解释变量之间是否具有双向的因果关系。表6显示各变量之间至少有三个协整向量,这六个变量之间存在长期关系。由于存在协整关系,本文将使用向量误差修正模型(VEC)进行中国对外直接投资决定因素的分析。另外,为更准确地估计中国对外直接投资的决定因素,还需要对所建立的模型进行内生性检验,以考察因变量LogOFDI和各解释变量之间是否存在双向因果关系。本研究采用VAR模型中的Wald-Granger检验,以检验内生变量是否可以被作为外生变量看待。VAR模型是自回归模型的联立形式,VAR模型的结构与两个参数有关:一个是所含变量个数N,一个是最大滞后阶数k。表7给出了内生性检验的结果。从结果可知,五个解释变量中只有LogEXPO在置信水平90%下拒绝了原假设,这表示中国出口受到中国FDI流出的影响,两者具有反向的因果关系,即中国对外直接投资流量的变化会影响中国出口的变化。即得出中国出口是中国对外直接投资的“格兰杰原因”。因此,中国对外直接投资和出口是相互影响,相互依存的。2004 年以来,中国对外直接投资的流量增长迅速,这也伴随着中国对外出口的增加。1985-2003 年中国对外出口额的年平均增长率约为17.07%,而2004-2008年出口的年均增长率上升了近10个百分点,约为26.83%。可以说两者呈现出同向变动的趋势。

5.基于VEC模型的分析

由于各变量间存在协整关系,因此本研究采用向量误差修正模型(VEC)进行分析,以考察因变量和解释变量间的长期关系和短期关系。首先,我们设定各变量的滞后阶数以及区分各变量是否是中国对外直接投资流量的内生变量。因为变量观测值是年度数据,而鉴于本文的样本数据范围较小,因此,一般来说建立滞后2期足以消除随机误差项中存在的自相关。Sims提出的用似然比量来选择滞后项值,其判断标准是,如果似然比量的值小于临界值,则认为新增加的滞后变量对VEC模型毫无意义,本文采用的就是这种方法。根据方程式(3)以及格兰杰因果检验可知,中国人均国内生产总值,教育费用以及人民币汇率无法直接有效地解释中国FDI流出的变动,因此本研究将这三个变量归为外生变量,在VEC模型中分别用LogGDPPC(-2)、LogSCHO(-2)和LogEXCH(-2)来表示。外资直接利用额和出口则作为内生变量考察,选取的滞后阶数为1。然后进行向量误差修正模型估计各变量的参数。表8给出了各参数的具体数值及t量。另外,向量误差修正模型结果AIC值和SC值分别是-2.151591和-0.812585,相对较小,这说明本文构建的VEC模型是有效的。可决系数和调整后的可决系数分别是0.786860和0.680290,因此拟合程度可以接受。

(五)结果与讨论

表8的结果有效地检验了提出的五条假设。

假设1:中国对外直接投资与经济发展水平(以人均GDP为代理变量)成正向关系。

从结果中可以看出,人均国内生产总值是中国FDI流出的最显著因素。其二阶滞后序列所对应的参数估计值显著,约为5.22,这说明t-2时期中国人均国内生产总值增加,t时期对外直接投资流量也将有较大并且正向的变动。该结论与邓宁的投资发展路径理论相一致,有效地验证了描述中国经济发展水平与对外直接投资关系的假设条件。

假设2:中国对外直接投资与生产成本(以教育费用为代理变量)成正相关。

教育费用的二阶滞后序列所对应的参数估计值显著,约为-4.46,这说明在t-2时期中国更高比重的教育费用支出会导致对外直接投资流量的减小。更多的教育费用对FDI流出产生的效应主要分为两个方面,从短期来看,更多的教育费用导致母国环境成本和劳动力成本的上升,导致企业的竞争力严重下降,没有更多的资本进行海外投资。从长期来看,教育费用支出的不断加大会提高母国劳动力的综合素质,增强跨国企业的人才储备,提升企业的国际竞争力。另外,教育费用增加所带来的高成本还会促进低成本战略的企业不得不寻求海外投资。在VEC模型中,只有误差修正项的参数估计值表示的是一种长期关系,其他变量的参数估计值则表示一种短期关系。因此从短期来看,估计结果较为符合实际情况。因此关于描述对外直接投资和教育费用的假设条件未通过检验。

假设3:中国对外直接投资与对外贸易水平(以出口额为代理变量)成正相关。

在VEC模型的估计中,出口的参数估计值虽然为正数,但并不明显显著。因此无法验证假设中两者的正向关系。然而,根据中国对外直接投资与出口的内生性检验,两者具有双向的因果关系,这里不再赘述。参数并不显著的原因则可能是由于中国政府对外经济政策的影响和引导。例如,受政治影响,中国企业更偏重于投资于非洲和拉美国家或经济体,但是针对这两个地区的对外贸易出口总量却十分有限。

假设4:外商直接投资的实际利用额越高,中国对外直接投资量越大。

根据表8,中国外商直接投资的实际利用额的参数估计值约为2.65,并且十分显著。这说明随着中国外资实际利用额的增长,中国企业将更多地开展对外直接投资。中国企业将从外商直接投资中“吸收”先进的技术、管理模式以及更广的平台,并转化为自身的竞争力,海外投资就成为了一种必然。因此通过了对该假设的检验。

假设5:东道国货币相对于人民币的价值越低,中国对其直接投资量也越大。

人民币汇率的二阶滞后序列所对应的参数估计值显著,约为2.27。这说明伴随着人民币汇率的升高,中国对外直接投资流量也将增加。人民币汇率的升高就意味着东道国货币相对于人民币的价值降低。该结论与美国金融学家阿利伯(Aliber, 1970)提出的“通货区域优势理论”相一致,即资本会从相对强势货币的国家流向相对弱势货币的国家。人民币汇率的升高意味着中国企业在海外的资本成本降低,能以更少的钱购买东道国的生产要素,即中国企业的所有权优势得到了提升。这一检验结论也说明越来越多的中国企业进行海外投资是一种提升企业效率的战略选择。因此本研究接受该假设。

(六)中国对外直接投资的政策因素

进入21世纪,中国政府不断制定鼓励和扶持企业对外直接投资的政策和措施,如简化企业对外直接投资的审批程序,放宽对外汇的管制,信息服务以及财政和资金上的支持,尤其是2000年正式提出“走出去”战略,目前已是中国经济开放国策的重要组成部分。2001年“走出去”战略正式被写入“十五计划”,要求中央政府和地方各级人民政府在金融、保险、外汇、财税、人才、法律、信息服务、出入境管理等方面确保“走出去”战略的有效实施。中国“走出去”战略的宗旨在于扶植有国际投资潜力的企业进行海外投资,以合理分配国内现有资源,提升国内企业的国际竞争力。中国商务部和国家发展与改革委员会主要负责该战略的实施和协调工作。“走出去”战略包括三个组成部分,分别是对外直接投资、国际工程承包和国际劳务合作。其中,对外直接投资是“走出去”战略的核心组成部分。值得注意的是,中国政府的部分制度规定却在一定程度上削弱该战略的有效性(World InvestmentReport, 2006)。比如说,中国企业进行对外直接投资的审批程序过于复杂,对外汇使用的限制也过于严格(Yao & He, 2005)。而根据约束机制中关于对外直接投资政策的分类及描述,本文认为中国外资流入流出的审批程序和外汇政策可以看作是中国企业开展对外直接投资的“人为障碍”,正是一般性对外直接投资政策,而中国“走出去”战略有效地鼓励和扶植企业进行海外投资,则是促进对外直接投资的具体措施的体现。因此,考察中国对外直接投资的政策因素需要分成两个步骤:先分析中国对外直接投资的制度性障碍,再分析中国对外直接投资的政策性优惠。只有在良好的制度条件下,基于中国对外直接投资的优惠政策才能真正发挥作用。

四、结论

本研究以宏观视角下中国对外直接投资为研究对象,从中国的经济发展水平,开放程度以及政策制度的角度,系统地分析了影响中国FDI流出的母国决定因素。对于可以定量的决定因素,如中国经济的发展水平、中国劳动力成本、中国经济的开放程度以及中国海外投资的货币因素,本研究采用代理变量的方法进行实证的检验。其中,以人均GDP来衡量中国经济的发展水平,以教育费用来衡量中国劳动力成本,以出口额和外资实际利用额来衡量中国经济的开放程度,以人民币汇率来衡量影响中国对外直接投资的货币因素。根据实证检验的结果,本研究得出以下结论:

结论1:以人均GDP来衡量的中国经济发展水平是影响中国对外直接投资流量的最显著因素,并且伴随着中国经济的不断发展,中国企业海外投资的规模会继续扩大。

结论2:以教育费用来衡量的中国劳动力成本会显著地影响中国海外投资的规模,并且在短期内中国劳动力成本的提高会导致企业对外直接投资的流量减少。

结论3:以出口额和外资实际利用额来衡量的中国经济开放程度对中国对外直接投资的影响较为复杂。一方面,出口和对外直接投资是一种双向的因果关系,这在一定程度上说明中国经济开放程度和对外直接投资的规模是相互影响的。另一方面,出口对于对外直接投资的正向影响并不显著,而外资实际利用额是中国企业投资海外的显著的正的因素。若出口与对外直接投资是互补关系,则随着中国经济的不断开放,海外投资也将不断增加。若出口与对外直接投资是替代关系,则中国经济开放程度与海外投资的关系就取决于这种“替代效应”与外资实际利用额的正影响之间的博弈。

结论4:人民币汇率的提高会促进中国企业的海外投资。

结论5:以“走出去”战略为例,将中国促进对外直接投资的政策措施划分为两类,一是限制中国FDI的制度性障碍,二是推动中国FDI的政策性优惠,制度性障碍和政策性优惠是具有先后次序的。此外,还存在一些需要进一步展开的研究内容,包括:东道国对于中国企业海外投资的拉动作用分析;除了宏观层面的母国约束,还应考虑基于微观公司层面的解释;部分决定因素与对外直接投资的双向因果关系分析,如出口变量。


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