金融发展差异对中国外商直接投资引进二元边际的影响

陈继勇，蒋艳萍，王保双

（武汉大学经济与管理学院，湖北　武汉　430072）

金融发展差异对中国外商直接投资引进二元边际的影响

陈继勇，蒋艳萍，王保双

（武汉大学经济与管理学院，湖北武汉430072）

基于2003—2012年的国家面板数据，运用因子分析、OLS回归和二值结果模型，通过分析中国与投资国之间的金融发展差异对中国外商直接投资引进（IFDI）二元边际的影响的实证结果表明：金融发展差异对中国IFDI二元边际具有显著的抑制作用，且该抑制作用主要表现在扩展边际方向；分样本的回归结果显示，非亚洲地区投资国与中国的金融发展差异对中国IFDI二元边际存在显著负向影响，而亚洲投资国（地区）与中国的金融发展差异对中国IFDI二元边际的影响不显著。因此，如何通过完善金融市场的发展来优化“引进来”战略成为今后中国金融市场改革的重点。

金融发展差异；二元边际；IFDI；金融扭曲；融资约束

一、引言

2008年的全球金融危机和随后的欧洲债务危机引发的全球经济变革深刻地影响了FDI的国际格局，发展中国家逐渐成为FDI的主要驱动力和接受地。据UNCTAD发布的《2015世界投资报告》，2014年发展中国家（地区）在全球FDI舞台上的表现十分抢眼，自2012年开始，已连续三年稳超发达国家，2014年，发展中国家（地区）的FDI流入量高达6810亿美元，占全球外商直接投资流入量的55.37%，成为全球最受欢迎的投资理想地。①联合国贸易和发展会议：《2015年世界投资报告》，available at：http：//unctad.org/en/PublicationsLibrary/wir2015overview_ch.pdf.由于FDI的流入不仅能通过模仿、示范和竞争等带来技术溢出效应（Niels&Robert，2003），还能通过资本积累效应、增加就业机会和贸易创造效应等促进经济增长（Michie，2002；胡立法、唐海燕，2006）。［1］（p65-71）因此，世界各国，尤其是以中国为代表的发展中国家将引进外资视为加快经济发展和促进产业转型升级的重要战略选择。继2013年中国以1240亿美元位列全球第二大FDI流入国之后，2014年，中国FDI流入量创造了1290亿美元的历史新高，并超过美国成为全球最大、最受欢迎的FDI流入国。随着“引进来”步伐的不断加快，中国经济亦获得了飞速发展，从2000年到2011年，中国GDP平均增速高达9.26%，创造了世界经济增长的奇迹。①根据2000年—2011年中国年度统计公报整理所得。此后，中国经济增速虽有所放缓（2012—2014年），中国经济增速由7.8%降至7.4%），但仍远高于世界经济平均增长水平。

然而，究竟是什么因素推动了FDI大量涌入中国呢？国内外学者对此进行了大量的深入研究，已有的研究表明运输成本和工业化程度（Head& Ries，1999；Berthelemy&Demurger，2000）、劳动力成本和市场规模（Cheng&Kwan，2000；Shatz&Venables，2000）、政策制度和基础设施建设水平（Stern，1991；Benassy et al.2007）等都是影响FDI流入的重要因素。这些研究都有利于人们清楚了解FDI大量流入中国的原因，然而，事实上，除了上述因素以外，金融发展差异也是影响FDI流入的重要因素之一（Adam&Tweneboah，2009）。

那么，在中国IFDI规模迅速增长的背景下，中国与投资国的金融发展差异是否也会影响IFDI呢？如果是，是影响IFDI扩展边际还是集约边际？是正相关还是负相关？有何政策启示？下面本文将运用因子分析法、OLS回归和二值结果模型探讨两国间的金融发展差异对中国IFDI二元边际的影响。

二、文献综述

关于金融发展对IFDI的影响，国内外学者已进行了广泛而深入的研究。其中，Goldsmith（1969）对金融发展问题的研究具有开创性意义，尤其是他提出的金融相关比率（FIR）在后来的相关研究中被广泛运用。随后，关于金融发展与IFDI相互关系的研究不断涌现。从现有文献看，主要存在三种观点：

（一）金融扭曲与IFDI呈线性关系。部分学者认为金融扭曲与IFDI呈正相关。尤其是那些金融发展扭曲程度较大、资本市场欠发达、机构组织功能较弱的发展中国家，FDI流入增长迅猛（Eduardo &Ricardo，2001）。［2］（p34-49）因为这些国家的中小企业更容易面临融资成本高、融资难的问题，当地政府为谋求经济发展、促进就业，不得不大量引进外资。其中，中国作为全球最大、最受欢迎的FDI流入国，其普遍存在的金融抑制现象使得国内很多企业因面临较大融资约束而对外资“偏爱有加”（陈万灵、杨永聪，2013）。［3］（p73-84）然而，也有部分学者对上述结论提出了质疑。周申等人（2011）针对中国普遍存在的金融扭曲现象，分析了金融扭曲差异与IFDI之间的关系，结果发现地区金融扭曲差异抑制了IFDI的增加，且该抑制作用对IFDI流量的影响大于存量；此外，中西部地区的金融扭曲差异对IFDI流量和存量均存在显著的抑制作用，而东部地区的影响不显著。［4］（p17-27）随后，张亮、周申（2012）通过进一步研究发现：2000—2007年，中国中西部地区的金融扭曲差异虽对IFDI具有正向影响，但东部地区的金融扭曲差异对IFDI流量的影响不显著，且抑制了IFDI存量的增加，因此金融扭曲差异对外资流入的促进作用不可能一直存在。［5］（p11-22）

（二）金融发展与IFDI存在非线性关系。Rioja &Neven（2004）的研究表明东道国的金融扭曲发展与IFDI存在凹形的非线性关系，且当金融发展处于较低水平时，两者之间的非线性关系并不明显。［6］（p127-140）Dutta&Roy（2011）的观点与之相似，认为金融发展对IFDI的影响是非线性的：即金融发展水平在一定数值内，对IFDI有正向影响；但超出该数值后，则具有反向抑制作用，且金融发展对IFDI的影响有赖于东道国政治局势的稳定。［7］（p303-327）张亮和周申（2012）基于上述研究结论运用System-GMM方法对中国的金融扭曲差异与IFDI之间的关系进行了深入研究，结果显示中国的金融扭曲差异能显著促进IFDI的增加，且该促进作用主要体现在IFDI流量上。［8］（p87-94）他们还指出当前中国的金融扭曲差异与IFDI并非呈线性关系而是呈U型关系，且大部分关系样本点仍处于U型关系曲线的左侧范围。根据上述研究结论可知，金融扭曲与IFDI之间存在非线性关系，且随着扭曲差异程度的变化，前者对后者的影响截然不同。

（三）金融发展与IFDI存在正相关关系。东道国金融市场的健康发展不仅能提高储蓄—投资的转化率，及时有效地监督投资项目，还能为当地的外资企业提供服务便利，如良好的信贷支持、外汇兑换等，并通过增加交流和沟通，减少信息不对称问题，从而有效降低风险和融资成本，进一步促进东道国IFDI的增加（Rajan&Zingales，1998；Alfaro et al.，2008等）。因为跨国投资公司的一部分资金有赖于当地信贷的发展，资本控制引起的高利率会增加融资成本，降低企业的投资可能性，而随着金融市场的发展和资本控制的自由化将有利于放宽信贷条件、活跃股市和提高交易透明度，降低风险和借贷成本（Desai et al.，2006；Sadorsky，2011）。此外，由于金融发展程度高的投资国拥有更全面、更能满足多样化需求的保险体系，为投资者提供风险防范，因此，该国投资者更偏爱诸如FDI之类的高风险、高收益资产（Enrique et al.，2009）。［9］（p371-416）但不同指标衡量的金融发展，对IFDI的促进作用不同。余官胜（2015）认为在规模层面上，金融发展能刺激中国企业对外投资的增加，从而有效促进东道国IFDI的增加，但在结构层面上，金融发展的影响并不显著。［10］（p138-145）

总的来看，国内外学者围绕金融发展对IFDI的影响进行了深入研究，但他们关于二者关系的结论仍存在很大分歧，究其原因主要有三点：一是不同学者选择衡量金融发展水平的指标大相径庭，如Goldsmith（1969）选择FIR、Mckinnon（1973）选择金融深化指标（即M2/GDP）、King&Levine（1993）选择Private和Privy指标等；二是样本数据选择不同，他们或选取省际面板数据，或选取国家间的面板数据来对二者之间的关系展开研究；三是除了金融发展水平以外，其他诸如GDP、资源禀赋、对外开放、BIT等因素都会影响东道国的IFDI，而且每个国家的金融发展千差万别，因此不能一概而论。尽管如此，国内外学者对金融发展与IFDI之间相互关系的研究仍在以金融改革促进双边投资和拉动经济增长方面具有重要的理论与实践意义。然而，现有的文献大都是单独考察投资国或东道国的金融发展对IFDI集约边际的影响，而鲜有文献研究东道国与投资国之间的金融发展差异对IFDII二元边际的影响。因此，本文从二元边际的视角，考察中国与投资国之间的金融发展差异对中国IFDI的影响。

三、模型设定、金融发展差异的测度与数据说明

（一）模型设定。

FDI的引进离不开充足的资金支持，而资金来源有赖于金融发展的程度（如金融工具、金融市场或金融制度的发展等）。不论是量还是质，东道国与投资国的金融发展均对IFDI产生重要影响（余官胜、袁东阳，2014）。金融发展程度越高，意味着该国的金融资源越丰富，储蓄——投资的转化率越高，资本积累增多，金融市场的资本供给能力增强，能为跨国企业的直接投资提供有力的资金支持，增强企业的投资能力。此外，金融发展还有利于降低因信息不对称造成的信息与交易成本，及时有效地监督投资项目，追踪资金流向，降低投资风险，从而有效促进外商直接投资的发展。

按此传导路径，东道国与投资国之间的金融发展差异也将对东道国的FDI引进及其规模增长产生重要影响。当两国之间的金融发展差异较大时，若投资国的金融发展水平（F投）远超于东道国（F东），意味着投资国的资金供给充足，跨国投资企业的融资约束较小，对外投资能力增强。但考虑到东道国相对滞后的金融发展不利于投资双方的交流与沟通，信息不对称导致成本增加，投资风险加大，还可能会降低市场效率，影响资本配置和项目监督，降低资本运营率，那么跨国企业对外投资的可能性必定会降低，投资规模减少。若F投远低于F东，由于母国的金融发展滞后，金融资源较为紧张，储蓄—投资的转化率下降，导致跨国企业的融资难度加大，对外投资能力下降，后劲不足，所以在无法确定对外直接投资有足够投资回报和风险保障的情况下，跨国企业会慎重考虑投资决策。另一方面，两国的金融发展差异越大，意味着两国间的金融一体化水平越低，国际资本流动减少。相反，当两国之间的金融发展差异较小时，两国间的金融一体化水平相对较高，国际资本的流动性增强，在国内外投资机会相差不大的情况下，东道国的各种优惠政策将吸引FDI流入增加。

图1　金融发展差异对东道国IFDI的传导机理

基于上述影响机制，本文借鉴Berstrand（1985）、Damijan（2007）、刘海云和聂飞（2015）等人的研究，将检验金融发展差异对中国IFDI二元边际的影响模型设定如下：

（1）式为投资选择方程，估计中国IFDI扩展边际。其中，Idiit=｛0，1｝，即当投资国i对中国存在投资时，Idiit=1；否则，Idiit=0。Probit（Idiit=1）表示投资国i在中国投资的概率。（2）式为投资引力方程，估计中国IFDI集约边际，Ifdiit表示来自投资国i的IFDI规模。FD为金融发展差异。K为控制变量集，包括经济发展水平差异、市场规模差异、技术发展差异、资源禀赋差异、人才储备差异、开放水平差异、商业建立成本差异，具体见表4。此外，本文在（1）式中加入了虚拟变量双边投资协定（BIT）：如果中国与投资国i在第t年或以前（本文以BIT生效时间为准）签订了双边投资协定，则BITit=1；否则，BITit=0。BIT只影响IFDI扩展边际，对集约边际没有偏效应。同时，我们在（2）式中加入了虚拟变量距离（Dis）。本文借鉴罗来军等人（2014）的研究选取两国是否相邻的虚拟变量来表示距离。［11］（p73）若两国同属一个大洲，则该Dis=1，否则Dis=0。其他控制变量还包括国别和时间虚拟变量的集合。ε1it和ε2it为残差项。

（二）金融发展差异的测度。

单个指标往往难以反映一国金融发展的全貌，因此，本文借鉴Mckinnon（1973）、Levine（1993）、陈万灵和杨永聪（2013）等人研究思路，首先构建金融发展指标体系：Bank指标（即银行部门所提供信贷总量/GDP）、Privy指标（即私人部门所获信贷/GDP）、资本化率（即上市公司市场资本总额/GDP）、证券化率（即股票交易总额/GDP）、股票交易周转率（即股票市场交易总额/上市公司平均市值）、货币化率（即货币存量M2/GDP）。然后，运用因子分析法得到各国金融发展水平的综合指标Fit，该数值越大，表明该国的金融发展水平越高。最后，根据FDit=|F中t-Fit|得出中国与投资国之间的金融发展差异。

表1中的恰当性检验结果表明，这6个指标数据的KMO值为0.629，指标间的相关性较强，而且大部分指标的SMC值都大于0.65，所以这6个指标的数据适宜做因子分析。

表1　恰当性检验的输出结果

接下来本文将运用主成分法对金融发展指标进行因子分析。表2为进行因子旋转前后的因子方差贡献表，根据特征值大于1的提取条件，可提取2个因子。其中，第1个因子的特征值为3.487，方差贡献率为58.12%；第2个因子的特征值为1.134，累积贡献率达77.03%。由此可见，这2个因子对原有变量具有较强的解释力度，丢失的信息较少，能较好地反映金融发展情况。而且，进行因子旋转前后，这2个因子的对原有变量的累积方差贡献度并未发生变化，只是缩小了因子间的方差贡献度，所以提取2个因子是比较恰当的。

表2　进行因子旋转前后的因子方差贡献表

表3　因子得分系数表

然后，根据表3给出的因子得分系数，可得出2个因子的得分表达式：

在此基础上，将上述2个因子成分的得分进行综合可得出一个综合指标来反映各国的金融发展水平，即将因子经旋转后的方差贡献率与累积方差贡献率之比作为因子的权重，再分别乘以相应因子的得分即可得到金融发展指标的综合得分，将其命名为Fit，则Fit的计算表达式为：

最后，根据FDit=|Fit-F中t|即可得出中国与投资国之间的金融发展差异①限于篇幅，本文仅列举了全样本金融发展差异的测度，关于分样本金融发展差异的测度，有兴趣的读者可向作者索取。。

（三）数据说明。

本文的研究对象是和中国存在FDI合作的145个国家，剔除部分数据严重缺失的年份后，本文最终选取2003-2012年的国家面板数据进行研究，相关变量的计算公式及数据来源如表4所示。

表4　指标选取与数据来源

四、实证分析结果

（一）全样本估计结果。

本文的样本数据为国家间面板数据，由于各国的“国情”不同，直接用OLS回归结果有可能会存在模型选择偏差，所以我们首先用LSDV法对模型选择进行识别检验，结果显示均无法拒绝不含个体效应和时间效应的原假设，所以用OLS回归是恰当的。但扩展边际估计方程中的因变量是虚拟变量，故采用二值结果模型Probit和Logit来估计金融发展差异对中国IFDI扩展边际的影响（实证结果见表5）。

表5　金融发展差异与中国IFDI二元边际的实证结果

从表5可以看出，集约边际估计模型的F统计值为64.07，P值为0，扩展边际估计模型的LR统计值分别为64.14和61.02，P值都为0，整体估计较为显著，且大部分变量都在5%的显著水平上显著，可见模型具有较好的拟合效果。基于全样本的实证结果得出的主要结论有：

第一，金融发展差异对中国IFDI二元边际存在显著的负向影响。在扩展边际和集约边际的估计模型中，金融发展差异的回归系数分别为-0.115、-0.208和-0.17，且在1%显著水平上显著，表明中国与投资国的金融发展差异对中国IFDI扩展边际和集约边际都存在显著的负向影响，即两国的金融发展差异越大，投资国对中国进行直接投资的可能性越小，IFDI规模越小；反之则相反，这与预期结果相符。之所以如此，可能存在两个方面的原因。一方面，中国的金融市场一直处于扭曲发展中：银行业过度繁荣，股票市场、债券市场、期货市场及其他融资市场的发展较为滞后，信贷资金大部分都掌握在对国有大中型企业“偏爱有加”的商业银行手中。［3］（p80）由于东道国的金融抑制使得企业融资途径受阻，融资难迫使企业只能转向与外资合作，换言之，IFDI在一定程度上近似替代了不完善金融市场的作用（Galina&Cheryl，2007）。但是，当投资国的金融发展水平大大超过中国时，考虑到中国的金融抑制现象不利于双方的交流和沟通，可能会增加信息不对称和融资成本，投资风险加大，还可能会降低市场效率，不利于企业有效分配资金和监督资金流向，降低资本运营率，进而影响投资收益，那么外商企业对华投资的可能性必定会降低，投资规模减少；而当投资国的金融发展水平远低于中国时，由于母国融资途径不通畅，金融资源较为紧张，储蓄—投资的转化率下降，企业面临的融资条件也进一步恶化，导致企业的对外投资能力下降，所以在无法确定对华直接投资有足够投资回报和风险保障时，跨国企业会慎重考虑是否对华进行直接投资。另一方面，中国与投资国之间的金融发展差异越大，在一定程度上反映出两国间的金融一体化水平相对较低，阻碍了两国金融资源的自由流动，资本配置效率下降，不利于投资的增加。

第二，双边投资协定对中国IFDI扩展边际存在正向影响。表5的实证结果显示，BIT对中国IFDI扩展边际的影响系数显著为正，这与Tobin et al.（2011）的研究结论一致，即签订BIT有利于发展中国家吸引外资流入。因为中国作为世界上最大的发展中国家，其产权制度还不够健全，制度环境质量不高，对投资者的保护体系还不够完善，BIT的签订可以为跨国投资企业提供有效的制度支持和保障，从多个环节保护跨国企业在华投资权益不被侵犯，为外商直接投资提供更好的投资环境。［12］（p74-81）

第三，距离对中国IFDI集约边际存在正向影响。回归结果显示，表示距离的离散变量Dis系数显著为正，说明与中国同属于一个大洲的国家增加对华投资的几率越大，因为相比洲际国家而言，洲内国家的信息不对称程度和运输成本相对较低，对投资的阻碍更小，这与Portes et al.（2005）的距离与双边资本流动负相关的结论相似，只是衡量距离的方法不同而已。

（二）分样本估计结果。

为进一步考察金融发展差异对不同地区IFDI的异质性影响，本文还分别对亚洲和非亚洲地区的分样本进行了实证分析。我们之所以将投资国来源地分为亚洲和非亚洲两个地区，主要是因为洲内与洲际之间的成本是非均匀变化的，往往洲内国家之间成本差异相对较小，而洲际国家之间的成本差异较大，而且大多数亚洲邻国都属于发展中国家（或地区），其经济、金融发展情况较为相似。

表6的实证结果显示，中国与亚洲投资国（或地区）的金融发展差异对中国IFDI扩展边际和集约边际的影响都不显著，表明亚洲投资国（地区）企业的在华投资决策不受两国（地区）间金融发展差异的影响。而非亚洲地区的投资国与中国的金融发展差异对中国IFDI二元边际均存在显著负向影响，表明两国金融发展差异越小越有利于提高投资国企业对华投资的可能性与投资规模，反之则相反。之所以出现这样的结果，可能是因为亚洲邻国大多属于发展中国家（地区），与非亚洲地区的投资国相比，其经济发展水平和金融发展状况等都与中国较为相似，金融发展差异相对较小，波动不大，故对中国IFDI的影响不显著。

（三）标准化二元边际回归系数。

上述实证结果表明，总样本和非亚州地区的金融发展差异对中国IFDI二元边际都有显著负向影响，然而，这一负向影响主要体现在扩展边际还是集约边际呢？本文借鉴盛丹等（2011）和陈继勇等（2015）的研究，将金融发展差异的系数标准化，然后根据数值大小判断金融发展差异对中国IFDI二元边际的主要影响方向。标准化计算公式如下：

其中，α*、β*分别为金融发展差异在IFDI扩展边际和集约边际估计模型中标准化后的回归系数，α1、β1为根据式（1）和式（2）进行实证分析得出的金融发展差异回归系数，s（*）为相应变量的标准差。如果|α*|＞|β*|，表明两国间的金融发展差异主要影响中国IFDI的扩展边际；反之，则表明两国间的金融发展差异主要影响中国IFDI的集约边际。如表7所示，|α*|均大于|β*|，表明金融发展差异对中国IFDI扩展边际的抑制作用大于对集约边际的抑制作用，即两国间的金融发展差异主要抑制投资国对中国进行直接投资的可能性，且该抑制作用会因投资国所处地区不同，而有所差异。

表6　分地区的金融发展差异与中国IFDI二元边际①

表7　金融发展差异回归系数的标准化

五、稳健性分析

为使本文的实证结果更加稳健，我们假设企业的投资行为分为两步，第一步是企业做出投资与否的决策，第二步是企业决定投资规模的大小，那么第二步的决策可能会依赖于第一步的决策。倘若只估计某一步决策或割裂估计两步决策，结果可能会受选择偏误的影响，此时需要综合企业投资行为的两步决策进行估计。因此，本文采用Heckman两步法（也称Heckit）对（1）和（2）式进行估计，从而得出逆Mils比率λ（也称非选择风险）。若得出的λ显著异于0，说明这两步投资方程具有相关性，此时割裂估计（1）和（2）式，或只估计其中一式都可能会出现模型选择偏误，Heckman两步法的估计有效；反之则相反。

从表8的稳健性分析结果来看，总样本和非亚洲地区的λ并不显著，故不存在选择偏误，上述估计有效。Heckman模型的估计结果显示，总样本和非亚洲地区的金融发展差异都对中国IFDI二元边际具有显著的抑制作用，这进一步验证了前文关于金融发展差异与中国IFDI二元边际呈负相关的结论。但亚洲地区的λ在1%显著水平上显著异于0，说明亚洲地区的两步投资方程存在显著相关性，故存在选择偏误，Heckman两步法的估计有效。如表8所示，Heckman模型的估计结果与二值结果模型的估计结果相似，亚洲地区的金融发展差异对中国IFDI二元边际的影响不显著，其他控制变量对中国IFDI二元边际的影响与二值结果模型的估计结果基本一致，只是系数大小略有不同。

表8　Heckman选择模型

六、主要结论与政策启示

本文运用因子分析法、混合回归和二值估计模型考察了金融发展差异对中国IFDI二元边际的影响，得出的主要结论如下：

第一，金融发展差异对中国IFDI扩展边际和集约边际均具有显著的抑制作用，且该抑制作用主要体现在扩展边际方向，并因投资国所处地区不同而有所差异。之所以出现这种结果，一方面是因为中国存在较严重的金融抑制现象，当投资国的金融发展水平远高于中国时，考虑到中国的金融抑制现象可能会阻碍投融资双方的沟通和交流，增加信息不对称和融资成本，影响企业有效监督资金流向，减少投资回报，从而降低跨国企业对华投资的可能性；反之，由于母国金融资源紧张，储蓄向投资转化的效率下降，导致企业融资约束变大，对外投资能力下降，从而影响企业对华投资的积极性。另一方面，是因为两国的金融发展差异越大，表明两国的金融一体化水平较低，阻碍了双边资本的自由流动。

第二，非亚洲地区的金融发展差异对中国IFDI二元边际产生了显著的抑制作用，但亚洲地区的金融发展差异对中国IFDI二元边际的影响并不显著，原因可能是因为亚洲邻国的金融发展状况与中国较为相似，金融发展差异较小，波动幅度不大。

第三，BIT对中国IFDI扩展边际具有正向促进作用，表明投资国与中国签订BIT有利于提高外商对华直接投资的可能性；距离对中国IFDI的集约边际存在正向影响，这与Portes&Rey（2005）的结论相似，但衡量距离的方法不同。

本研究的政策启示主要表现在：

第一，本文的实证结果表明金融扭曲已成为抑制中国FDI流入的重要因素，因此，今后在深化银行业纵深发展的同时，应更加注重金融创新，大力推进证券市场、债券市场、保险市场及其他衍生品市场协调、稳健发展，扩宽企业融资渠道，并不断完善银行等金融机构的信贷服务体系，提高金融资源配置效率，为各种企业提供更便利的融资服务，逐步缓解中小企业的融资约束问题，减少被动型IFDI。

第二，努力推动区域金融一体化发展，逐步放松金融管制，把握时机、适时有序推进金融开放，消除国界壁垒，最大限度地降低资金跨国流动的成本与阻力，有效推动两国金融资源自由流动。

第三，建立健全相关产权制度，提高制度环境质量，完善投资者保护体系，从多方面、多层次保护外国投资权益不受侵犯，为“引进来”营造良好的投资环境，从而提高跨国公司来华投资的积极性和可能性。

此外，基于分样本的实证结果显示，金融发展差异对中国IFDI的抑制作用在以发达国家为主的非亚洲地区表现得尤为明显，这一方面不仅是因为地理距离成为阻碍FDI流入的制约因素，更重要的是因为发达国家巨大的金融发展优势成为全球FDI的重要吸引力，因此，今后如何通过借鉴发达国家成熟金融市场可复制的发展经验来加快中国金融市场的国际化发展成为中国金融改革的重要研究方向。

［1］胡立法，唐海燕.论国内金融市场在“外商直接投资和经济增长”中的传导渠道［J］.金融问题研究，2006，（09）.

［2］Eduardo F.A.，Ricardo H..Is foreign direct investment a safer form of financing？［J］.Emerging Markets Review，2001，2（01）.

［3］陈万灵，杨永聪.区域金融差异与FDI流入规模的实证研究——基于省际面板数据的分析［J］.国际经贸探索，2013，（04）.

［4］周申，张亮，漆鑫.地区金融扭曲差异对外资进入的影响［J］.财经科学，2011，（12）.

［5］张亮，周申.区域金融扭曲差异真的会一直促进FDI流入吗？［J］.浙江社会科学，2012，（3）.

［6］Rioja F.，Neven V..Finance and the sources of growth at various stages of economic development.［J］.International Center for Public Policy Working Paper，2004，42（01）.

［7］Dutta N.，Roy S..Foreign Direct Investment，Financial Development and Political Risks［J］.Journal of Developing Areas，2011，44（02）.

［8］张亮，周申.金融扭曲差异与外商投资：存在U型曲线关系吗？［J］.产业经济研究，2012，（01）.

［9］Enrique M.，Vincenzo Q.，Jose-Victor R.R.. Financial Integration，Financial Development and Global Imbalances［J］.Journal of Political Economy，2009，117（03）.

［10］余官胜.东道国金融发展和我国企业对外直接投资——基于动机异质性视角的实证研究［J］.国际贸易问题，2015，（03）.

［11］罗来军，罗雨泽，刘畅，Saileshsingh G..基于引力模型重新推导的双边国际贸易检验［J］.世界经济，2014，（12）.

［12］宗芳宇，路江涌，武常岐.双边投资协定、制度环境和企业对外直接投资区位选择［J］.经济研究，2012，（05）.

责任编辑郁之行

F223

A

1003-8477（2016）09-0088-08

陈继勇（1953—），男，武汉大学美国加拿大经济研究所所长，教授，博士生导师；蒋艳萍（1989—），女，武汉大学经济与管理学院博士研究生；王保双（1988—），男，武汉大学经济与管理学院博士研究生。

国家社科基金重大攻关项目“后金融危机时代中国参与全球经济再平衡的战略与路径研究”（11&ZD008），国家社会科学基金重大项目“全球产业链转移新趋势下的中国出口价值链提升举措研究”（15ZDA061）和中央高校基本科研业务费专项资金（2015632020201）。