关琬琦

（安徽大学　经济学院，安徽　合肥　230601）

中国对外直接投资的区位选择
——基于投资引力模型的面板数据检验

关琬琦

（安徽大学经济学院，安徽合肥230601）

2013年全球资本流动呈现上升趋势，中国资本流动中表现的更为活跃，随之中国对外直接投资日益增加，其区位分布引起了广泛关注.本文利用2004-2013年中国对16个国家的OFDI数据，基于投资引力模型对中国OFDI区位选择进行分析的基础上提出相关的政策建议.

对外直接投资；引力模型；区位选择

1　中国对外直接投资概况

近些年，经济实力不断增强和“走出去”战略的施行使得中国对外直接投资（Outward Foreign Direct Investment, OFDI）增长速度较快.2013年，虽然全球经济和贸易投资都呈现出疲软状态，但中国对外直接投资让保持良好的发展态势，《中国对外直接投资统计公报》显示，中国投资流量达到了1078.4亿美元，同比增长22.8%.共有1.53万家境内投资者在境外设立企业2.54万家，分布在全球184个国家和地区，覆盖率达到全球国家和地区的79%.

2　文献综述

2.1国外相关文献综述

（1）最初引力模型是物理学中的牛顿力学引力定律的引力概念，该定律指出两个物体之间的相互引力与两者之间的质量成正比，同时与两者间的距离成反比.

（2）最早将引力模型引用到研究国际贸易量研究的的两位学者是Tinbergen（1962）和Poyhonen（1963）.最初的贸易引力模型形式为：Tij=AΔGiGj/Dij.Tinbergen的研究结果说明距离对双边贸易额有明显的影响；与此同时，德国经济学家Poyhonen对1958年欧洲的贸易数据进行了实证研究，利用截面数据并选取与数据相相适应的结构模型.二人的检验结果较为一致，都认为两国的GDP对两国的贸易规模产生积极影响，二者之间的距离会产生消极影响.

（3）Fidrmuc等（2000）用两个国家的GDP总量与国家首都之间的空间距离来测量双边贸易流量和投资流量，得出的结论是双边贸易和投资流量与GDP总量正相关，与距离负相关.

2.2国内相关文献综述

（1）程惠芳、阮翔（2004）选取32个国家为样本，选取1995、2000、2002这三年外商对华投资的数据建立模型以此来体现动态过程.他们将样本国家的人均国民收入、经济规模及中国与投资国的地理距离等变量引入引力模型，进行实证分析得出相关系数后，求出不同国家之间的国际直接投资的引力系数，分成4个档次：“引力巨大型”、“引力型”、“引力一般型”、“引力不足型”，进而利用用引力系数对中国FDI的区位选择进行分析.

（2）何本芳、张祥（2009）通过相关理论分析和理论假设将东道国制造业工人平均工资水平引入了引力模型，他们选取2004、2005年我国对外直接投资存量超过2000万美元的国家（或地区）进行实证分析，与他们的假设相一致：距离与OFDI呈负相关关系，双边贸易总量与OFDI呈正相关关系；而与预期结果不一致的是东道国GDP与OFDI成负相关关系，同时劳动成本与OFDI呈正相关关系.

3　相关理论假设与模型设定

3.1理论假设

3.1.1对外直接投资与投资国市场规模正相关

根据Dunning（1981）的投资理论，一国对外直接投资随着该国经济发展水平逐步提高提高而逐渐增加.

3.1.2中国对外直接投资与东道国市场规模正相关

一般来说，东道国市场规模越大，越有利于对外直接投资发挥规模经济和范围经济优势，提高资源使用效率.

3.1.3对外直接投资与两国人均GDP差值正相关

东道国与投资国之间的人均GDP差在一定程度上可以说明水平投资或垂直投资的情况，该数值越小说明越倾向于水平投资（Edward,2003）.本文将两国人均GDP差额作为一个衡量标准来验证对中国对外直接投资存在的影响.

3.1.4对外直接投资与东道国劳动力规模正相关

本文在进行实证检验中，对人口因素进行了修改，引入了东道国的劳动力市场规模这一因素并对其给中国对外直接投资所带来的影响进行了分析.

3.1.5对外直接投资与两国双边贸易总额正相关

对外直接投资与双边贸易总额呈现出互补的关系，我国与东道国的双边贸易额的增长会对我国企业对东道国进行直接投资起到促进作用.

3.1.6对外直接投资与两国之间的距离负相关

随着OFDI与东道国距离的增加，运输成本和交易成本呈现增加趋势.同时，距离因素也会影响跨国公司内部管理的效率，可见，距离会增加投资成本.

3.2模型设定

由于数据来源的局限性和不完整性，本文中被解释变量OFDI的样本选取2004-2013年我国对外直接投资流量中比例较高的16个国家，并将这些国家按照地理方位分为6个国家组，即亚洲、非洲、欧洲、北美洲、拉丁美洲和大洋洲.

本文对投资引力模型方程进行如下设定：

（1）变量X1和变量X2：中国与东道国的国内生产总值.数据来源于数据来源是通过对中国国家统计局国际数据进行整理汇总而得.

（2）变量X3：中国与东道国人均国内生产总值之差的绝对值.该数据由中国人均GDP与东道国人均GDP之差取绝对值而得.数据来源是通过对中国国家统计局国际数据和2004-2013年中国统计年鉴进行整理汇总而得.

（3）变量X4：东道国的劳动力数量.数据通过对中国国家统计局国际数据进行整理汇总而得.

（4）变量X5：两国之间的双边贸易总量，数据经过对2004-2013年中国统计年鉴中中国与东道国进出口总额汇总整理而得.

（5）变量X6：中国和东道国之间的距离（km）.在本文中距离为海运距离，数据来源于网站http://www.indo.com的距离计算器.选用中国企业对外直接投资存量占较大比例的上海作为距离测算的起始点.

4　实证分析

本文采用普通最小二乘法对上述引力模型进行多元线性回归分析.在回归分析中，对被解释变量没有明显影响的解释变量进行剔除重新进行回归分析，同时由于进行了对数变换所以基本上克服了引力方程的异方差问题.

4.1回归方程一

本文通过Eviews7.0软件对2004-2013年香港、印度尼西亚、日本、新加坡、韩国、泰国、尼日利亚、南非、英国、德国、法国、俄罗斯、加拿大、美国、澳大利亚16个国家的相关数据进行分析，回归方程结果如下：

由回归结果可以看出，变量X3和X4的P值分别为0.6178和0.3286，表明变量X3（中国与东道国人均国内生产总值之差的绝对值）和X4（东道国的劳动力数量）没有通过检验，即回归结果表示这两个解释变量对中国对外直接投资没有显著影响.

4.2回归方程二

剔除人均GDP之差和东道国劳动力这两个解释变量之后，对剩余解释变量进行回归得到：

剔除变量X3和X4后，各个统计变量均变得更为显著而有效，且回归结果的F值与回归结果1相比有所改进，进一步说明这两个变量对OFDI没有直接的影响.现对回归结果2做出如下结论：

（1）回归结果表明中国GDP总量与OFDI呈负相关关系，与前文预期结果相反.说明中国作为投资国来说，GDP总量并不能够拉动中国对外直接投资的动力.中国在对外直接投资的过程中不仅与本国的GDP总量相关，与本国的投资政策以及全球的宏观环境有着密切的关系，本文在建立模型前，并未考虑到国家的对外投资政策所带来的影响.

（2）东道国GDP总量与OFDI呈正相关，且正相关性非常显著.这代表了中国企业在进行对外直接投资区位选择时，东道国经济发展水平是重要的影响因素.

（3）从回归方程中的系数可以看出，中国与东道国的距离与OFDI的区位分布呈负相关，并且显著性是最稳定也是最明显的变量之一.这表明地理位置的确是影响对外直接投资流量和分布的重要因素.除此之外，两个国家之间的历史、文化、政治和环境等因素与两国的距离远近紧密地联系在一起，中国与东道国之间的双方贸易总额与对外直接投资流量也呈现出明显的正相关关系.

5　中国对外直接投资的区位选择

从本文的模型分析结果可以看出，在对外直接投资中存在着类似引力模型的结论，即中国对外直接投资与东道国的经济规模（GDP）正相关，与两国之间的距离负相关.在对投资引力模型分析的基础上，本文对中国对外直接投资提出以下意见.

5.1将周边国家和地区作为投资重点

由于中国与周边国家的外交关系总体上处于良好状态、地理位置临近、文化传统较为相通，因此使得中国对外投资区位选择中亚洲占据了相当重要的地位.2013年，亚洲继续占据中国企业对外投资合作的重要地位.亚洲是中国对外直接投资最大的目的地，也是最大的对外承包工程和劳务合作市场.

5.2将那些经济发展迅猛、增长潜力大的国家作为投资的重点

从回归模型分析中，我们可以看出只要是东道国经济增长1个百分点,其投资国对东道国的直接投资从理论来说就会增长1.5百分点.从这个角度我们认为，中国企业对外直接投资也要对那些经济增长潜力巨大、发展前景较好的国家进行密切关注.如，南非这几年经济发展迅速，投资环境有了很大的改善，中国企业可以考虑到类似区域进行投资.

〔1〕蒋冠宏，蒋殿春.中国对外投资的区位选择：基于投资引力模型的面板数据检验［J］.世界经济，2012（09）：21-40.

〔2〕阮翔，赵建华.从引力空间模型看对外直接投资区位选择［J］.世界经济研究，2004（02）：65-69.

〔3〕程惠芳，阮翔.用引力模型分析中国对外直接投资的区位选择［J］.世界经济，2004（11）：23-30.

〔4〕何本芳，张祥.我国企业对外直接投资区位选择模型探索［J］.财贸经济，2009（02）：96-101.

〔5〕高国伟.国际直接投资与引力模型［J］.世界经济研究，2009（11）：82-86.

F119.9

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1673-260X（2016）09-0030-02

2016-05-11