中国对外直接投资的贸易效应研究

唐礼智，章志华

（厦门大学 经济学院，福建 厦门 361005)

0 引言

据最新数据统计，2014年中国对外直接投资额达1029亿美元，首次突破千亿美元，同比增长14.1%，继续保持世界第三位；对外投资额与吸收外资额相比仅差160多亿美元，成为净对外投资国已指日可待。与此同时，据海关统计，2014年我国进出口总值26.43万亿元，同比增长2.3%，增速明显高于全球的平均增速，第一货物贸易大国地位进一步巩固。鉴于国际直接投资与国际贸易在我国经济发展中的突出表现和重要作用，国际投资与国际贸易的相互关系无疑成为理论研究的热点之一。

综观国内外现有文献，明显存在两点不足：一是在研究对象上，大多局限于单个国家以及国别比较层面，缺乏来自于省级层面的分析；二是在研究方法上，大多没有考虑到母国对外贸易可能存在地区关联性的事实（魏浩，王宸，2011），导致对外直接投资贸易效应的实证研究长期局限于自变量选择的变化或增减。针对上述研究不足，本文力图采用中国的省级面板数据，引入空间计量模型，揭示在对外贸易存在空间相关性前提条件下对外直接投资的贸易效应问题。

1 模型与数据

1.1 模型设定

空间计量经济学的基本思想是将机构或地区间的影响引入模型，通过一个空间权重矩阵对基本线性回归模型进行修正，也就是用计量技术处理空间里的经济单元的交互性，空间因素已经成为自然或者经济研究的一个性质（Lee and Yu，2010）。一般将空间面板数据模型分为三种，即针对随机误差项滞后项空间自相关性的空间误差模型（SEM）、针对因变量滞后项空间自相关性的空间自回归模型（SAR）、针对自变量和因变量滞后项同时空间自相关性的空间杜宾面板数据模型（SDM）。与此同时，面板数据模型分为固定效应模型和随机效应模型，目前大多数的实证分析倾向于固定效应，如Lee and Yu（2014）认为通常情况下固定效应比随机效应更为稳健。在实际数据分析中，如果个体差异是固定不变的，则采取固定效应模型；如果样本的个体差异是随机的，则可以使用随机效应模型。由于本文的研究对象是中国30个省份，其个体间差异相对固定不变，因此选择空间固定效应面板数据模型进行分析。

考虑到固定效应面板模型又可分为空间固定、时间固定和空间时间双固定三种类型，本文分别构建了空间固定效应SEM模型、时间固定效应SEM模型和空间时间双固定SEM模型；空间固定效应SAR模型、时间固定效应SAR模型和空间时间双固定SAR模型；空间固定效应SDM模型、时间固定效应SDM模型和空间时间双固定SDM模型等9个模型，进行对比分析。

1.2 变量选择

被解释变量为进出口贸易总额（TRADE）。各省份进出口贸易总额用各年平均货币汇率换算成人民币，然后进行平减，得到以1978年为基期的不变价。

解释变量为对外直接投资额（OFDI）。将各省份对外直接投资额用各年平均货币汇率换算成人民币，然后进行平减，得到以1978年为基期的不变价。

控制性变量分别选择人均GDP（PGDP）、平均教育年限（EDU）、专利申请受理数（IN）、公路里程占全国比重（ROAD）、外商直接投资占GDP的比重(OPEN)。其中人均GDP代表各省份的经济发展水平，平均教育年限代表当地的人力资本水平，专利申请受理数代表当地的技术进步，公路里程占全国比重代表当地的交通设施水平，外商直接投资占GDP的比重代表当地的对外开放程度。

为减少异方差存在，对TRADE、OFDI、PGDP、EDU、IN取对数进行回归分析。

1.3 数据来源

考虑到数据的可得性，本文选择2003～2013年中国30省份（除西藏外）的相关统计数据进行分析。数据来自历年《中国统计年鉴》、《对外直接投资统计公报》。

2 实证分析

2.1 空间相关性检验

运用空间计量模型之前首先进行空间相关性判断。所谓空间相关性，是指一个地区空间单元上的某种经济地理现象或属性与邻近地区空间单元上同一现象或属性是相关的。检验空间自相关性的指标很多，但大多使用Moran'I指数。在Moran'I指数的计算中，涉及到定义空间对象相互邻接关系的空间权重矩阵。空间权重矩阵的选择通常有基于邻接性和基于距离两种。由于本文的数据来源于我国不含西藏的30个省份，相互之间基本都有共同的边界，因此本文采用简单的二进制邻接方法构建空间权重矩阵。特别指出的是，由于海南省是一个岛屿，陆地上没有直接接壤的省份，在数据处理时定义其与广西、广东相邻。另外，Moran'I的取值范围为[-1，1]，大于0，表示正的空间相关性，表明具有相似的属性集聚在一起；小于0，表示负的空间相关性，表明具有不同的属性集聚在一起；等于0，则表示不存在空间相关性。

利用Matlab7.0软件计算的结果显示，2003～2013年中国30个省份对外贸易的空间自相关系数均通过了显著性检验，且Moran'I指数均是正的（如图1），存在正的空间相关性，表明适合选择空间计量模型进行分析。

由图1可知，我国对外贸易的空间分布并不是完全的随机分布，而是呈现出空间集聚状态，即对外贸易额高的地区倾向于和对外贸易额高的地区集聚，对外贸易额低的地区倾向于和对外贸易额低的地区集聚，具有典型的“马太效应”。对外贸易的空间集聚程度从2003年之后开始趋于相对稳定的状态，Moran'I指数值在0.35上下徘徊，数值较小。可能原因在于，我国地区间对外贸易水平差距较大，长期以来高度集中于东部地区，导致东部、中部、西部之间对外贸易空间关联性不强。

2.2 空间面板模型的回归结果

本文采用Matlab7.0软件，分别对SEM模型、SAR模型、SDM模型3类9个模型进行计量分析，结果见表1、表2。

表1 SEM模型和SAR模型的计量结果

表2 SDM模型的计量结果

由表1、表2可知，从空间自相关系数ρ和拟合优度R2来看，9个模型的设定都是合理的，而且效果也不错。其中SDM的R2无论是空间固定、时间固定以及空间与时间双固定效应都要比空间误差SEM模型与空间自回归SAR模型更大.即杜宾模型空间相关效应更明显。表明一个地区对外贸易不仅受到本地区因素的影响，而且还受到其他地区的对外贸易和同类因素的影响。进一步地，SDM模型、SAR模型和SEM模型的空间固定效应的拟合优度值R2值均大于相应的时间固定效应与双固定效应，表明模型中未观测效应主要是由空间上的固定效应引起的。其原因可能在于：一方面，由于本文所选取的面板数据是短面板，往往会导致不同截面个体的空间效应比时间效应显著；另一方面，我国不同省份之间对外贸易额差距较大，地区差异效应明显高于由时间变化引发的差异效应。

具体到解释变量OFDI，所有9个模型回归系数均为正，并且都通过了1%的显著性水平检验，表明我国各省份对外直接投资促进了其对外贸易的发展。可能的原因是：一方面，对外直接投资可以带动我国过剩产能的输出，同时境外分公司在当地的生产也促进了我国中间投入品的出口；另一方面，鼓励开展资源导向型的对外直接投资，可以获取我国急需的资源，矿产、原材料，由此引发我国进口的增加。不过，再从系数值来看，外直接投资对国际贸易的影响还比较小。

至于控制性变量，LNIN、OPEN这2个解释变量在9个模型中均通过显著性水平为1%的检验，并且其符号为正，说明技术进步提升和对外开放程度扩大将促进对外贸易的发展。LNEDU在SAR模型和SEM模型中均通过了显著性水平为1%的检验，但是空间自相关系数为负，可能是由于目前我国出口商品的大部分是低技术含量、低附加值的劳动密集型产品和消耗资源较多的加工产品，使得人力资本对国际贸易的促进作用无法凸显。LNPGDP在SAR模型和SEM模型均通过了显著性水平为1%的检验，在某种程度上表明地区经济发展水平也是促进对外贸易发展的关键性因素。各省份公路里程数占全国总里程数的比值在大多数模型中通过了显著性水平检验，尽管在不同的模型中所表现出的符号方向不一致，但其影响程度是比较微弱的。

3 结论

本文针对在理论界存在多年的对外直接投资与对外贸易是替代还是互补之争，采用2003～2013年中国省际面板数据，基于对外贸易存在空间相关性前提下开展对外直接投资贸易效应的实证研究。实证结果表明：

（1）我国对外贸易存在空间相关性。Moran'I指数均为正值，显示我国对外贸易在省域层面上呈现空间集聚状态，而在随后引入的SDM模型、SAR模型与SEM模型的实证结果中，SDM模型的空间效应表现最显著，进一步说明被解释变量进出口贸易总额的滞后项与随机误差项都和自变量存在空间相关性。

（2）中国对外直接投资会促进对外贸易发展，但是影响效果不明显，对外直接投资的贸易效应还没有充分发挥出来。但是，随着国家“一带一路”战略的全面铺开，更多的优势产业和过剩产能将向沿线国家转移，对外直接投资和对外贸易互动发展的态势将日趋明显。在其他影响因素方面，技术进步提升和对外开放程度扩大都显著促进对外贸易的发展，地区经济发展和人力资本对国际贸易的促进作用目前仍无法凸显，而交通基础设施对国际贸易的发展影响并不显著。

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