许鹭萍

[摘要]以11个具有代表性的我国对外直接投资（OFDI）的国家为样本，选取12个可能影响我国OFDI的因素为变量，采用主成分分析法和回归分析模型研究我国OFDI的影响因素，并结合新形势提出建议。实证分析结果表明，代表国内经济总值、劳动力成本、技术水平、教育水平、基础设施水平的经济水平因子，代表潜在市场规模、非再生能源贮藏量的资源因子以及地理因子对我国OFDI具有显著影响。

[关键词]对外直接投资；东道国；主成分分析；回归分析

[DOI]1013939/jcnkizgsc201538018

1引言

2014年我国对外直接投资额达1029亿美元，首次突破千亿美元，我国将很快成为净对外投资国。

多年来，中国一直是吸引外资最多的国家，但人们对中国成为全球投资大国这一事实还相当陌生。而随着“一带一路”和亚洲基础设施投资银行的开展，对外投资将成为我国经济“新常态”的重要一环。在这种情形下，基于东道国角度，研究影响我国OFDI的因素，将有助于提高对外投资效率。

本文根据近10年来我国ODFI流量均值的排名，从前20名中选取美国、澳大利亚、新加坡、加拿大、南非、巴基斯坦、缅甸、德国、俄罗斯、韩国、巴西这11个国家作为研究对象来分析我国对外直接投资影响因素。

2变量选取

根据变量的解释性和获取数据的可行性，本文选取了如下12个变量。

（1）国内经济总值（V1）。GDP是衡量一国经济发展的重要指标，其不仅直接体现了一国的经济总量，也间接反映了一国的现有市场规模。

（2）潜在市场规模（V2）。一国的潜在市场规模越大，其对外商投资的吸引力就越大。由于人民是消费的主体，故一国人口的数量是衡量该国潜在市场规模的有效标准。

（3）劳动力成本（V3）。劳动力成本是生产成本的重要组成部分，故一般情况下，外商一般会将劳动力价格纳入考量，本文选取平均工资作为替代变量。

（4）对外开放程度（V4）。对外开放度体现了一国的经济对外开放程度。对外经济关系的主体是进出口贸易，因此选取各国进出口总额与GDP之比作为替代变量。

（5）关税水平（V5）。一般来说，关税水平越高，国外厂商越难在该国开拓市场。因此一些厂商选择在东道国建立生产企业绕过关税壁垒。本文选取平均进口税率作为替代变量。

（6）通货膨胀率（V6）。一国的通货膨胀越严重，外商在该国投资的风险越大，故通货膨胀成为外商投资时必须考虑的因素。

（7）技术水平（V7）。为了取得国外的先进技术，厂商多选择收购当地高技术企业等对外投资方式。由于技术产出需要大量的研发投入，故选取研发投入作为替代变量。

（8）教育水平（V8）。人力资源是一国吸引外商投资的重要因素。人力资源质量往往取决于教育水平的高低，而教育水平的高低往往体现在一国接受高等教育的人数上。本文选取高等教育入学率作为替代变量。

（9）创办企业效率（V9）。一般情况下外商在东道国创办企业需要付出大量的财力物力，故创办企业所需的时间效率问题对他们来说十分重要。本文选取创办企业所需时间作为替代变量。

（10）基础设施水平（V10）。基础设施是一国经济发展的奠基石，而其中的交通设施更是经济发展的重要纽带。本文选取铺设公路覆盖率作为替代变量。

（11）地理位置（V11）。地缘因素往往与对外直接投资的成本、政策等有关。本文选取我国首都与东道国首都的距离作为替代变量。

（12）能源丰富程度（V12）。有些国家具有丰富的能源储藏，这得天独厚的优势成为投资选择的重要因素。本文选取非再生能源储量作为替代变量。

3主成分分析

为了消除变量间的相关性，本文先用主成分分析从12个变量中提取出几个互不相关的变量，再用这几个变量作为解释变量进行回归分析。

用SPSS软件计算出下表的各项数据，其中KMO值为073，表示适合做主成分分析。

从表中可以看出，前4个主成分的累计方差贡献率为8526%，即包含了12个变量信息的主要部分，故选择前4个主成分进行后续的回归分析。

在第一主成分（F1）中，V1（国内经济总值）、V3（劳动力成本）、V7（技术水平）、V8（教育水平）、V10（基础设施水平）载荷系数较大，说明这些变量与第一主成分有较强的相关关系，由于它们受经济发展水平影响较大，故将第一主成分命名为经济水平相关因子。在第二主成分（F2）中，V2（潜在市场规模）、V12（能源丰富程度）载荷系数较大，而它们均是在东道国投资可以利用的重要资源，故将第二主成分命名为资源因子。在第三主成分（F3）中，V11（地理位置）载荷系数较大，故将第三主成分命名为地理因子。第四主成分（F4）中，V4（对外开放程度）载荷系数较大，故将第四主成分命名为对外开放因子。

4回归分析

为了测度上述四个主成分对我国对外直接投资的解释能力，取2008—2013年中国对上述11个国家的OFDI流量作为被解释变量，取经济水平相关因子（ECO）、资源因子（RES）、地理因子（LOC）、对外开放因子（OPEN）四个主成分作为解释变量，进行回归分析。结果如下：

OFDI=0916ECO+0848RES-0669LOC+0261OPEN+e

t=（3068）（2103）（-1905）（0913）

R2=0864R—2=0805F=14824DW=1656

由于R—2值为0805，F统计量值为14824，DW统计量为1656，可以看出模型的拟合效果较好，无自相关。经济水平相关因子的系数为0916，资源因子的系数为0848，T统计量值分别为3068和2103，说明经济水平相关因子和资源因子对我国OFDI流量有显著的影响。地理因子的系数为-0669，T统计量值为-1905，在5%的显著水平下，地理因子对我国OFDI流量有显著的影响。而对外开放因子的T统计量值为0913，说明对外开放因子对我国OFDI流量的影响不显著。

5结论与建议

51结论

通过计量实证分析看出，代表国内经济总值、劳动力成本、技术水平、教育水平、基础设施水平的经济水平因子以及代表潜在市场规模、非再生能源贮藏量的资源因子对我国OFDI具有显著的正效应；代表地理位置的地理因子对我国OFDI具有显著的负效应。

52建议

从实证分析的结果来看，我国投资动因类型主要为获取市场型、获取知识型和获取资源型。为了提高这三种类型的对外投资效率，我国应尽快建立对外投资咨询服务体系，如政府建立相关数据库和信息中心，为我对外直接投资者提供对外投资决策的支持，帮助他们规避海外投资的风险，优化投资结构。

另外，我国对外直接投资有倾向于周边国家、集中于经济大国的特点。此番亚投行和“一带一路”建设势头正好，为了扩大对外投资覆盖范围，促进周边国家投资选择多元化，政府应抓住机遇，积极对中国未来的角色作好布局和规划；中国企业也应充分利用这些渠道，加强产业垂直整合，努力开拓海外市场，提升自身议价能力和国际竞争力。

参考文献：

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