吴晓波，苏佩佩，支东兴



母国技术能力对东亚与东南亚海外投资的影响：基础设施与制度因素的调节作用

吴晓波，苏佩佩，支东兴

（浙江大学 管理学院，浙江 杭州310058）

本文基于二手数据研究中国和日本的公司对东亚和东南亚的投资行为如何受其母国技术能力、东道国的基础设施和制度的影响，并进一步探究东道国基础设施和制度的调节作用。本文选取中国和日本对东亚、东南亚九个主要的国家和地区十年间的180个（中国和日本各90个）直接投资的样本数据进行研究分析，得出结论：（1）对于中国来说，技术能力、东道主基础设施建设和制度对母国对外直接投资有很大影响。东道国基础设施建设质量越高、经济自由程度越高、治理越有效、中国跨国公司技术能力越高，中国的对外直接投资就越高；并且当东道国基础设施建设质量越高、经济自由度越高、治理越有效的条件下时，母国技术能力对其对外直接投资的正向影响就越强。（2）对于日本来说，技术能力对母国对外直接投资有负向影响。母国技术能力越强，日本对外直接投资就越少，并且当东道国基础设施建设较好时，这种负向作用表现得更为明显。这表明日本作为一个发达国家，更倾向于专利保护，而非技术输出，当东道国的基础设施较好时，这种专利保护的倾向更为强烈。

对外直接投资；技术能力；制度；政府有效性；经济自由度；折衷范式

一、引言

随着全球化的发展和全球范围内资本流动限制的降低，新兴经济体的对外直接投资发展迅速。得益于2001年出台的“走出去”战略，中国的对外直接投资从2002年开始增速迅猛。截止2012年末，对外投资存量已达5319亿美元，实现了连续十一年的持续增长。2013年末，中国对外直接投资量已经位居世界第三，并于2014年首次实现资本流出大于资本流入。另一方面，东南亚地区经济活力较高，是亚太地区唯一一个在2012年实现外来直接投资增长的地区，同时也是中国对外直接投资的主要地区之一。所以，研究中国在东南亚地区的对外直接投资具有很强的现实意义。此外，作为中国近邻的日本，有较长的对外投资历史，并于2013年成为世界第二大直接对外投资经济体。同时，作为一衣带水的东亚邻国，日本作为发达国家，在进行对外投资的过程中具有与新兴国家不同的投资策略。因此，本文致力于对中日两国在周边国家和地区进行的直接投资行为进行对比，尝试总结两者特征。

现有的理论中，Dunning提出的OLI理论提供了一个解释对外直接投资活动的较为全面的框架[1]。该理论阐述公司的对外直接投资行为是由所有权、区位和内部化优势决定的。然而，一些学者发现还有其它重要因素也会影响企业的对外直接投资行为。Johanson和Vahlne认为吸引外商直接投资常常考虑的因素是成本和基础设施建设的质量[2]。还有一些学者研究表明制度会影响OLI理论的三个支柱[3]。Dunning指出鉴于折衷范式中缺乏了制度因素，在扩展的模型中加入制度因素是非常重要与必要的[4-5]。此外，我们认为基础设施和制度可能不仅直接影响跨国公司对外直接投资策略，还会通过与技术能力的相互作用间接影响对外直接投资策略。

因此，考虑到本研究中的对外直接投资的对象是东南亚的新兴经济体，投资主体是技术能力差距较大的中国和日本这一实际背景，我们对Yamakawa和Peng等学者提出的跨国公司的国际化框架进行拓展[6]，同时考虑了母国和东道国的因素，综合了OLI框架和制度理论，着重于利用收集到的系统的国家级数据，研究中国和日本在东南亚地区对外直接投资的特征。

二、假设提出

因为法律、专利制度、生产投入、生产技术和科学研究的可得性等的差异，不同国家的跨国公司技术投入的程度各有不同[7]。Dunning的折衷范式表明，拥有较大技术禀赋的国家能够产生更多的对外直接投资，因为该国的公司能够利用更先进的技术在国际化进程中获得竞争优势[8-10]。这种观点获得了广泛的理论和实证支持[10-12]。企业技术能力越强，说明企业拥有优先于东道国的所有权优势，他们能够充分利用优越的技术能力抢占市场，甚至达到垄断的地步。这样不仅可以延伸他们的市场，获得经济规模效益[9]，而且能够延长企业产品的生命周期，也许在母国已经不适用的产品，在一些需要的东道国中能够获得广泛的市场[13]。相应的，我们得到以下假设：

假设1：母国的技术能力正向影响该国跨国企业的对外直接投资。

外商直接投资常常考虑的另一个因素是东道国的环境。首先，在考虑大笔投资的跨国公司也应该关注选择的区位是否有合适的基础设施（如先进的交通、通讯、运输和处理技术）以适应所需的生产活动[14]。一般来说，某地的基础设施越完善，代表相应的经营环境越好，越有利于跨国公司实现投资目的并建立优势，则越能吸引外商投资。因此，本文提出以下假设：

假设2：东道国的基础设施质量正向影响跨国企业的对外直接投资。

此前的实证研究证明，东道国的制度对于外来直接投资有重大影响，对外商直接投资“友好”的制度有利于吸引对外直接投资的跨国公司，这些制度包括但不限于经济稳定政策、产权保障制度、较少所有权管制、非腐败的官僚机构[15-17]。治理状况越好的国家中企业的经营环境越好，经济自由度越高的国家外商投资的企业公平的竞争机会越多，企业的合法权利更加有保障。从而促使企业降低风险，增加收益。据此得到如下假设：

假设3a：政府有效性正向影响该国跨国企业的对外直接投资。

假设3b：经济自由度正向影响归国跨国企业的对外直接投资。

上述假设分别强调了在对外直接投资中，技术能力、基础设施和制度因素的重要性。学者们的研究不限于这些因素单独对对外直接投资的影响，而是开始探索他们之间的相互作用。基础设施越丰富，企业更能成功转移技术，风险感知降低，更可能预测未来的收益，从而增加海外投资。

假设4：东道国基础设施对技术能力和对外直接投资之间的关系起到正向调节作用。

如果制度环境好，跨国企业的技术就能够获得较好的保护，而不会受到竞争者的模仿，企业能够充分利用所有权优势获得更长时间的收益，这降低了企业感知的风险，跨国公司此时更加愿意增加投资；再者，制度环境越好，企业越能够受到公平自由的竞争环境，而不是受到当地政府的打击，这对于企业在陌生环境中拓展市场有大大的促进作用。因此，制度环境对技术能力与海外投资的关系起到正向的调节作用。

假设5a：东道国政府有效性对技术能力与对外直接投资之间的关系起正向调节作用。

假设5b：东道国经济自由度对技术能力与对外直接投资之间的关系起正向调节作用

本文的概念框图如下：

三、研究方法

3.1 样本选取

我们的样本集由九个东道国组成，包括3个东亚国家或地区（香港、台湾地区和韩国），6个东南亚国家（印度尼西亚、马来西亚、菲律宾、泰国、新加坡和越南）。本文共选取了2003-2012年间中国和日本对以上九个国家和地区十年间的180个（中国和日本各90个）直接投资的样本数据进行研究。面板数据相对于截面数据和时间序列数据能够提供更加丰富的个体动态行为的信息，基于本文的样本量，可以选择面板数据。但是，在估计方法的选择上不适合使用固定效应或者随机效应模型进行估计，因为观测值有限，采用固定效应或者随机效应模型会对结果产生偏差。混合回归作为面板数据处理的一种方法，更适合本文较小样本的数据分析，它能使得模型的估计更加有效和稳健。所以本文采用混合回归的估计方法。

3.2 变量选取和数据来源

在具体指标度量方面，因变量对外直接投资额由母国对东道国的直接投资流入来度量，数据来源是中华人民共和国商务部（MOFCOM）和日本贸易振兴机构（JETRO）的对外经济贸易年鉴。

自变量包含技术因素、基础设施、政府有效性和经济自由度。其中，技术因素用母国专利申请数量来度量，数据来自世界知识产权组织（WIPO），尽管现实中一些技术是隐性的，不能从专利技术中完全获取，但是专利数量大致可以反映该国的技术投入和技术水平。基础设施方面，我们对东道国中使用蜂窝技术的移动电话用户数量（蜂窝网络允许手机用户接入公共交换电话网络）进行自然对数处理来度量。经济自由度代表制度环境中的经济调控制度，用以下十个子项的平均值来表征，包括：（1）经营自由、（2）货币自由、（3）财务自由、（4）财产权利、（5）免于腐败、（6）贸易自由、（7）政府支出、（8）财政自由、（9）投资自由、（10）劳动自由。数据来源是由Heritage Foundation开发的经济自由度指数（2003-2012）。政府有效性代表了制度环境里的政治和法律调控机制。它主要关注公共服务的质量，公务员的素质和独立于政治压力的程度，政策制定和执行政策的质量，政府的公信力。有关数据从全球治理指标（WGI）2003-20012中获得。

本文的控制变量包括国内生产总值增长率、汇率和通货膨胀。国内生产总值增长率（GDPG）关注东道国经济的市场潜力，并通过国际货币基金组织出版的国际金融统计数据（1984-1998）公布的经济年度增长率来衡量。GDP增长率用每个东道国每年的真实GDP增长率来衡量（以美元为计价单位）。低估的汇率使得以外币计价的资产显得更贵从而抑制对外直接投资。出于这个原因，我们把汇率归于控制变量一类。以上两个控制变量数据都从联合国贸易发展协会获得。由于通货膨胀会对跨国公司的经济活动产生高风险，因而东道国的通货膨胀对母国对外直接投资有重要影响。因此，本文控制这一变量的影响。这一变量可以由取自2008年世界货币基金组织的年通货膨胀率和数据来衡量。

3.3 研究模型

本研究的模型如以下方程所示：

在回归方程中，lgOFDI是对外直接投资流入量的自然对数，解释变量包括专利申请的对数、基础设施、经济自由指数和政府有效性。

四、实证分析

4.1 中国在东亚和东南亚的对外直接投资

表4.1展示了中国作为母国对东亚和东南亚地区直接投资的相关回归结果。

t statistics in parentheses *p< 0.1， **p< 0.05， ***p< 0.01

7个回归模型的p值都小于0.001，因此模型显著。从模型拟合度来看，控制模型的错误！未找到引用源。为0.14，而加入三个解释变量后，模型2的错误！未找到引用源。上升至0.62，模型3的错误！未找到引用源。上升至0.58，错误！未找到引用源。改变度分别为0.48和0.44，反映了自变量具有较强的解释力度。同时综合模型2和模型3，中国专利申请量、东道国基础设施、经济自由度水平以及政府有效性水平都与因变量显著正相关（p<0.01），因此假设1、2、3a和3b都得到支持。即母国的技术能力的提升能有效促进其对外直接投资，同时东亚和东南亚地区等东道国的基础设施以及当地的经济自由度和政府有效性都能显著促进中国对这些地区的投资。

模型5、模型6和模型7则是在包含了中国专利申请数、东道国基础设施和政治有效度的模型3的基础上，引入了中国专利申请量与东道国经济自由度（=0.06）、中国专利申请量与东道国基础设施的乘积项（=0.04）和中国专利申请量与东道国政治有效度的乘积项（=0.02）。在这四个模型中，乘积项都正向显著，表明东道国基础设施，东道国经济自由度和政府有效性都正向调节母国专利申请量对中国向该东道国投资的作用，且东道国基础设施的调节作用也较为稳健。在母国专利技术一定的条件下，东道国基础设施好的条件下母国更倾向于选择更多的资源承诺，即向东道国地区完成更多的直接投资。而制度变量中的经济自由度和政府有效性也存在相似的作用。相应的调节效应图如图4.1，图4.2和图4.3。这一结果支持了假设4和假设5a，假设5b。

图4.1：基础设施的调节效应可视化结果

图4.3：政府有效性的调节效应可视化结果

4.2 日本在东亚和东南亚的对外直接投资

表4.2展示了日本作为母国对东亚和东南亚地区的投资的相关回归结果。

与上文一样，我们采用了七个模型来具体解释这些变量的作用。从错误！未找到引用源。值来看，这七个模型的错误！未找到引用源。值都偏低，相应的变量解释力度在日本情境下解释力度较低。同时与中国的情况不同，日本的专利申请量对其对东道国投资额具有显著的负向作用（B=-3.455，p<0.01），不支持假设1。在模型2和模型3中，东道国基础设施水平和东道国政府有效性水平对母国直接投资并无显著影响，但东道国的政府有效性有正向影响。因此假设2不成立，假设3a被支持，而假设3b未得到支持。但是政府有效性的系数为0.09左右，影响较为微弱。

而根据模型4-7，我们发现，只有模型4中，母国专利申请量与东道国基础设施水平的乘积项显著为负，其余乘积项都无显著影响。因此，假设5a，假设5b均不显著，且假设4的结果并不稳健。从模型4可以得出东道国基础设施水平会加强母国技术能力对母国直接投资的负效应的结论。同一专利水平下，低基础设施下日本对东亚和东南亚地区的直接投资会有所增加。相应的调节效应图如图4.4.因此不支持假设4。

图4.4：基础设施的调节效果可视化结果

五、结果与讨论

本文实证研究发现，过去的十年里，日本和中国对外直接投资的推进秉持着不同的海外发展策略。在中国情形下，专利对中国企业对外直接投资具有显著的正向影响作用，即跨国公司的技术能力是其在全球化进程中取得成功的关键[18-19]。然而，日本的专利申请量对其对东道国投资额具有显著的负向作用。笔者认为原因可能在于潜在的技术溢出以及技术外泄[20]。后发国家对于他们溢出知识的模仿以及吸收的压力迫使他们趋于保守。另一种解释是当母国技术能力提升，其具有更强的知识储备，促进其自身吸收能力的提升。相应的，凭借这样的基础，他们更愿意向技术能力较之更发达的国家投资以获得更好的技术能力提升，因此在东亚和东南亚地区的投资会相应减少。另外，东道国完善的基础设施和良好的制度都会吸引中国跨国公司到该地区进行投资，但不会对日本跨国公司在该地区的直接投资产生吸引力。可见，同一地区的发展国家和发达国家对同样地区的直接投资策略差异巨大。

本文的主要贡献在于细化了中国和日本对外直接投资的主要影响因素，不仅考虑了母国技术、东道国基础设施和制度的作用，还超越了技术能力，进一步分析东道国基础设施和制度的调节作用，这一点是在之前的研究中很少有实证。当然，本文也有一些局限性，如实证样本取自中日对亚洲九个经济体的投资案例，结论的拓展性有待进一步检验。未来的研究可以进一步拓展到其它地区。

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本文推荐专家：

周伟华，浙江大学管理学院，教授，研究方向：物流管理、运营管理。

杜健，浙江大学管理学院，副教授，研究方向：技术创新、全球化制造战略。

Influence of Motherland technological capability on OFDI to East and South East Asia: Moderating roleof Infrastructures and Institutional Factors

WU XIAOBO, SU PEIPEI, ZHI DONGXING

(School of Management, Zhejiang University, Hangzhou,310058,China)

This article is focused on how investments of Chinese and Japanese companies to east and south east Asia are influenced by technology of their home countries and infrastructures and institutions of host countries. Furthermore, we consider about the moderating role of infrastructures and institutions. The data comes from 180 investment cases in nine East and Southeast Asian countries, 90 of which are carried out by Chinese companies and the rest are implemented by Japanese countries. In sum, we draw following conclusions: (1) In terms of China, technology of home country, infrastructures and institutions of host countries all paly important roles in OFDI( Outward Foreign Direct Investment). Better infrastructure, higher level of economic freedom and governance, as well as higher level of technology will lead to more investments. Besides, if the levels of economic freedom and governance are higher, technology of home country will have a stronger influence on OFDI. (2) As for Japan, Japanese technology capability plays a negative role in OFDI. The better technology capability is, the less Japanese companies invest in these host countries. And this tendency becomes more evident if host countries have better infrastructures. It shows that as a developed country, Japan tends to protect its patents rather than output technology. This tendency of patent protecting is more strong if host countries have better infrastructures.

OFDI; technology capability; institution; infrastructure; governance effectiveness; economic freedom; eclectic paradigm

F75

A

1008-472X(2015)04-0016-08

2015-04-14

吴晓波（1960-）男，浙江杭州人，浙江大学管理学院教授、博导；

苏佩佩（1991-）女，泰国曼谷人，浙江大学管理学院管理科学与工程学系研究生。