周俊敏，左雪纯

(湖南工商大学 经济与贸易学院，湖南 长沙 410205)

一、引言

近年来，中国在不断地扩大其对外直接投资(OFDI)的规模和水平，东盟逐渐成为中国进行对外直接投资的主要地区之一。从近年日益增加的中国对东盟的OFDI来看，可以观察到两个现象：第一，中国对东盟国家直接投资存量逐年递增，但空间分布失衡。第二，对新东盟国家如老挝、缅甸、柬埔寨的投资比重正在超过老东盟国家如马来西亚。那么，是什么决定了中国面向东盟OFDI的区位选择？中国对东盟国家OFDI的动机又是什么？本文在参考已有文献的基础上，将基于投资引力模型分析中国对东盟十国OFDI的区位选择影响因素。本文下面的结构安排是：第二部分是文献综述；第三部分是研究设计；第四部分是实证分析；第五部分是稳健性检验；最后为全文结论和相关建议。

二、文献综述

投资引力模型最早源于物理学，其含义是物体间的引力与质量正相关，而与距离负相关。丁伯根首先利用引力模型研究双边贸易的决定因素，得出了双边贸易流量与两国GDP成正比，而与距离成反比，从而印证了引力模型研究双边贸易的可行性。之后大量学者对贸易的引力模型进行拓展，在距离、GDP之外加入其他因素，以考察这些因素对国际贸易量的影响。鉴于贸易引力模型很好地解释了国际贸易问题，有不少学者尝试将引力模型延伸到国际直接投资领域，如Eaton 和Tamura (1994)[1]将引力模型广泛应用于解释国际投资的区位分布。随着中国OFDI的增加，其区位分布引起了学术界的广泛关注。Cai (1999)[2]和 Deng (2003)[3]发现中国OFDI具有市场、资源、战略资产等动机。Buckley(2007)[4]利用1984—2001年中国对49个国家的OFDI数据研究发现，中国OFDI有市场寻求动机，双边贸易、文化接近度、东道国物价水平与中国OFDI正相关，东道国制度质量与中国OFDI负相关，而汇率、距离因素对东道国OFDI影响不显著。

东盟是中国重要的贸易伙伴，自中国-东盟自由贸易区(CAFTA)成立后，不少学者运用投资引力模型研究中国面向东盟国家进行对外直接投资的区位选择问题。如杜玉兰、常弘、范馨月(2014)[5]通过将东盟十国分类对比，得出中国对东盟国家OFDI的区位选择受东道国的资源禀赋、市场规模、劳动力成本和技术优势等因素影响。屠年松、曹建辉(2019)[6]运用三种不同计量模型，基于2003—2017年中国在东盟的直接投资数据进行实证分析，得出中国对东盟国家的OFDI很大程度上取决于东道国的市场规模，而且中国在东盟的OFDI不仅与中国和东道国两国有关联，还与地理或经济意义上的第三方密切相关。罗娟(2019)[7]以中国对外直接统计公报为资料，分析得出如下结论：自中国-东盟自由贸易区的建设全面启动后，东盟国家成为中国对外直接投资的优质区位，中国对东盟十国的直接对外投资是响应政策而不断增加的。朱方圆(2019)[8]利用2005—2017年我国和东盟十国OFDI数据，研究了东盟国家的经济自由度对我国OFDI的影响，得出东盟国家的贸易自由、投资自由以及金融自由越强，越能吸引我国OFDI的结论。盖冠祎、李玉娟(2020)[9]选取中国对东盟各国2003—2017年的对外直接投资相关数据，对中国与东盟各国的OFDI区位选择影响因素进行实证分析，得出的结论主要为东道国的市场潜力和劳动力工资水平与中国OFDI呈负相关关系，而东道国的市场规模的扩大和更加丰富的自然资源会促使中国对其OFDI的增加。彭志浩(2020)[10]以1998—2018年间中国对东盟的ODI交易数据为样本，分析了社会治理因素对中国ODI东盟区位选择的影响研究，得出东盟国家社会治理水平的提高，能够有效促进中国对东盟国家的对外直接投资。

在参考上述学者的已有分析后，可以发现大部分学者将投资引力模型用于中国对多个国家的直接投资，研究对象并非固定为东盟国家。而研究对象为东盟国家的学者虽然从不同角度对OFDI区位选择问题进行了相关的理论分析和实证研究，但是未将东道国进行区分，而是作为一个整体进行对待，这将导致无法准确识别中国对东盟国家OFDI区位选择的影响因素。因此，本文按照人类发展指数排名将东盟国家的全部样本划分为排名高于中国的经济体和排名低于中国的经济体两类，将影响因素概括为中国市场规模、东道国市场规模、东道国资源禀赋、东道国技术水平、东道国经济自由度指数、中国与东道国是否有共同边界、中国与东道国是否同为APEC成员等七类，选取2008—2018年的面板数据，借助投资引力模型来分析中国面向东盟国家OFDI的区位选择影响因素。

三、研究设计

本文参照原始投资引力模型并适当变形，以检验所需研究变量。所构建的模型以中国和东道国的GDP、两国间的距离成本为核心变量，以东道国的资源禀赋、技术水平、汇率、经济自由度指数、金融发展水平、是否具有共同边界、是否同为APEC成员为观察变量，模型设定如下：

OFDIit=OFDIit(CGDPt,HGDPit,DISit,NRit,TECHit,EXCHit,EFit,ASTit,BORDER,APEC)

(1)

为了将我国对各东道国OFDI与解释变量之间的非线性关系转变为线性关系，本文在式(1)的基础上，将模型两端同时取对数，这样不仅可以克服自相关问题，还能够从数据源头控制异方差问题。修正后的模型设定如式(2)所示。

ln(OFDIit)=α+β1ln(CGDPt)+β2ln(HGDPit)+β3ln(DISit)+β4NRit+β5TECHit+β6ln(EXCHit)+β7ln(EFit)+β8ln(ASTit)+β9BORDERit+β10APECit+μi+νt+εt

(2)

其中OFDIit代表不同年份中国对东道国的直接投资存量，来自《中国对外直接投资统计报告》，i代表东盟地区的10个东道国，t代表年份为2008—2018年，α代表截距项，β代表解释变量的弹性系数，μ代表国家效应，υ代表时间效应，ε为误差项，其余解释变量和被解释变量的含义及理论说明见表1，对各变量的描述性统计见表2。

表1 解释变量的含义、预期符号、来源及理论说明

表2 各变量的描述性统计

四、实证分析

在对数据进行检验之前，先检查主要变量的相关系数矩阵，以观察是否存在严重共线性。从表3可知，变量间的相关系数均在0.7以下。为了精确起见，本文进一步计算各变量间的方差膨胀因子，得到的结果均小于3，因此变量之间不存在严重的多重共线性问题。

表3 相关系数矩阵

关于检验方法，本文采用混合效应回归模型，其中估计方法为逐步多元回归。

(1)全样本检验

首先对模型(2)进行逐步回归测算，回归结果如表4所示。从总体看，随着解释变量的不断增加，模型的拟合优度不断提高，表明随着解释变量的增加，模型(2)的解释能力变强，因此，该模型可以准确地反映中国对东盟国家对外直接投资的基本情况。另外，各解释变量的回归系数基本稳定，中国国内生产总值、东道国国内生产总值、东道国资源禀赋、东道国技术水平、东道国经济自由度、是否有共同边界及是否同为APEC成员这八个解释变量在依次加入时，通过了显著性检验，而距离成本、汇率、东道国金融发展水平三个解释变量没有通过显著性检验，说明这三个变量不适用于该模型，故将这三个变量剔除后再进行混合效应回归，结果如表5(1)列所示。回归得到的F值为119.6，通过F检验，即各个解释变量联合起来对被解释变量有显著影响。各解释变量的回归系数也均在1%的水平上通过显著性检验，说明各解释变量分别对被解释变量有显著影响。修正后的R方为0.89，表明该模型拟合程度较高，对中国在东盟国家对外直接投资的相关问题有较强的解释力度。最后，由回归结果可得出模型(2)的扩展模型(3)，如下：

ln(OFDIit)=α+β1ln(CGDPt)+β2ln(HGDPit)+β3NRit+β4TECHit+β5ln(EFit)+β6BORDERit+β8APECit+μi+υt+εit

(3)

表4 各解释变量逐步回归结果

通过模型(3)的回归结果可以看到，中国对东盟国家的对外直接投资规模与中国国内生产总值、东道国国内生产总值、资源禀赋、技术水平、经济自由度、是否有共同边界、是否同为APEC成员七个变量显著相关，其中与东道国资源禀赋、技术水平负相关，与其余变量正相关。中国国内生产总值的回归系数为1.34且相关性显著，表明中国国内生产总值的变动会对中国对东盟国家的对外直接投资规模产生重大影响，当其他因素不变时，中国国内生产总值每增加一单位，其对东盟国家的对外直接投资就增加1.34单位。同样地，东道国国内生产总值的回归系数为0.91、经济自由度指数的回归系数为6.81、共同边界的回归系数为1.94、同为APEC成员的回归系数为2.86，这些解释变量均在1%的水平上通过显著性检验，表明这些因素均会对我国对东盟国家的OFDI规模产生重大影响，当其他因素不变时，这些变量的各自增加，都会不同程度上促使我国对东盟国家OFDI 的增加。东道国资源禀赋和技术水平的回归系数为负数，同时也通过了显著性检验，意味着东盟国家的自然资源越丰富、技术水平越高反而会在不同程度上减少我国对东盟国家的OFDI。

(2)分国家类型检验

由于国家发展水平各异，市场规模、技术条件和经济发展程度等也都各异。为了进一步检验中国OFDI对东盟国家区位选择影响因素，本文将东盟十国按联合国开发计划署公布的《人类发展报告2019》中的人类发展指数排名进行分类检验，该指数能综合衡量一国的经济社会发展水平。本文以中国的排名为参照，将东盟十国分为排名高于中国的经济体和排名低于中国的经济体两类。其中前者包含三个国家，分别为新加坡、文莱、泰国，后者包含七个国家，分别为马来西亚、印度尼西亚、柬埔寨、越南、老挝、缅甸、菲律宾。依然采用模型(3)对上述国家进行混合效应下的多元回归分析。

表5(2)列为排名高于中国的经济体的检验结果，与全样本检验结果存在较大差异。首先，LNHGDP不再显著，且回归系数的符号发生了改变，这表明对于我国来说，东盟中经济社会发展水平高于我国的国家其国内生产总值的大小并不影响我国对这些国家的对外直接投资规模。也有可能是因为中国企业的平均水平与这些国家的企业存在差距，尚不完全具备以直接投资的方式服务这些国家市场的实力(蒋冠宏等，2012)[11]。另外，TECH系数为正，但不显著，这说明经济社会发展水平高于我国的国家，其技术水平不会对我国对这些国家的OFDI产生影响。由于上述国家都没有与中国的共同边界，且都为APEC成员国，因此相关变量在估计时自动将其删除。其余变量与全样本检验一致，每个变量所含具体经济意义与统计意义可以参考上文。表5(2)列的检验结果表明，我国对新加坡、文莱、泰国的OFDI受我国国内生产总值、东道国资源禀赋以及东道国经济自由度指数影响，我国企业在对上述三国进行OFDI区位选择时，应重点考虑这些因素。

表5(3)列为排名低于中国的经济体的检验结果，除东道国资源禀赋变量外，其余各变量的回归系数与全样本检验结果保持一致，但是显著性发生了变化。首先，NR回归系数为正，且不显著，表明东盟国家中排名低于中国的国家其自然资源的变化并不能对我国的对外直接投资规模产生影响，我国对东道国的投资也没有资源寻求动机。其次，变量APEC也未通过显著性检验，表明中国对东盟国家中排名低于我国的国家对外投资并不受APEC成员因素的影响。其余变量均通过了显著性检验，说明我国国内生产总值以及东道国国内生产总值、技术水平、经济自由度指数、与中国是否有共同边界这些因素均会对我国在东道国的OFDI产生重大影响。我国在对马来西亚、印度尼西亚、柬埔寨、越南、老挝、缅甸、菲律宾这些国家进行OFDI时，应重点考虑上述因素。

表5 引力模型回归结果

五、稳健性检验

本文以替换解释变量的方法来检验数据的稳健性，将模型(3)中的变量东道国国内生产总值(GDP)替换为东道国国民总收入(GNI)，用该变量代表东道国国内市场规模。表6为替换变量后的稳健性检验结果，从总体检验结果看，无论是全样本检验还是分样本检验，替换变量后的检验结果与替换前的检验结果几乎一致，各变量的回归系数符号没有改变，显著性也保持在同样的水平，这种对比说明上文的回归分析具有良好的稳健性。

表6 稳健性检验结果

六、结论及相关建议

本文利用2008—2018年中国对东盟十国的OFDI面板数据，基于投资引力模型以及分类别检验考察了中国对东盟OFDI区位选择的影响因素，得出以下结论：(1)对于东盟十国整体而言，我国国内生产总值以及东道国国内生产总值、经济自由度指数、与中国拥有共同边界、同为APEC成员等这些因素的正向变动都会影响我国对东道国的OFDI增加，而东道国资源禀赋的增加和技术水平的提高会减少我国对东道国的OFDI。(2)对于人类发展指数排名高于中国的国家，我国国内生产总值的增加以及东道国经济自由度指数的提高会增加我国对东道国OFDI的规模，而东道国资源禀赋的增加会减少我国对东道国的OFDI规模，东道国国内生产总值和技术水平则不会影响我国对东道国的OFDI。(3)对于人类发展指数排名低于中国的国家，我国国内生产总值以及东道国国内生产总值、经济自由度指数、与中国有共同边界等因素对我国对东道国的OFDI产生正向影响，而东道国技术水平则对我国对东道国的OFDI产生负向影响，东道国的资源禀赋和是否同为APEC成员对我国的OFDI并不产生影响。

随着“一带一路”倡议的实施，东盟已成为中国对外直接投资的重要对象。因此，通过研究中国对东盟国家OFDI的区位分析，有助于优化中国对外直接投资格局，使OFDI与东道国投资环境和需求形成有效的衔接，从而循序渐进地深化对外投资合作。根据以上的实证分析，本文提出以下建议：

第一，要继续扩大与东盟国家的直接投资与合作，本文分析结果显示我国对东盟国家呈现出明显的市场寻求动机，因此面对当前全球经济疲软且中美关系紧张的现状，我国应加大对东盟国家的对外投资，不仅可以扩大我国国际市场规模，同时有利于我国与东盟国家建立更好的合作伙伴关系。

第二，要提高我国企业的技术水平，我国企业对于东盟国家有明显的技术规避动机，尤其对于人类发展指数排名低于中国的国家更为明显。这些国家的技术水平越高意味着其与我国的技术差距越小，不利于我国的对外直接投资。因此，我国应努力提升自己的技术水平，并借助于OFDI途径，将现有技术成果传递到排名较低的国家并帮助东道国提升整体科技水平，这样不仅能够增加我国对外投资的利润，更能彰显我国的大国担当。

第三，要理性对待东盟国家拥有的资源禀赋，更加重视东盟国家的经济制度环境。我国对东盟国家的对外直接投资有着资源规避动机，而且东道国的资源开发通常隐藏着寻租腐败等风险。因此，我国企业在进行对外直接投资选择时，应该以市场为导向，重视对东道国经济制度环境的考察，同时最大限度避免东道国丰富的资源禀赋下潜在的其他风险。