对外直接投资对一国或地区资产价格的影响及渠道分析

李芳 欧阳舒永

摘   要：本文利用26个发达经济体和15个新兴经济体2005—2018年的季度跨国面板数据，考察了对外直接投资对一国或地区资产价格的影响。研究发现，对外直接投资会对一国或地区的资产价格产生负向影响，并且不同经济体的对外直接投资对资产价格存在非对称性影响。新兴经济体的对外直接投资对资产价格的负向影响相对更大。进一步的渠道分析发现，无论是在发达经济体还是新兴经济体中，对外直接投资对一国或地区资产价格的影响均以直接渠道为主、间接渠道为辅。

关键词：对外直接投资;资产价格;渠道分析

中图分类号：F830  文献标识码：B  文章编号：1674-2265（2020）10-0003-10

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2020.10.001

一、引言

近三十年来，全球对外直接投资总量大幅增长，2007年其流量超过2万亿美元。受全球经济不景气的影响，近几年全球对外直接投资流量持续下滑，但2018年仍超过1万亿美元，且下滑主要集中于发达经济体。随着新兴经济体经济实力的增强，以中国为代表的新兴经济体的国内资本也开始主动流向海外以寻求好的投资机会，优化国内资源配置。近十几年来，新兴经济体的对外直接投资流量在持续上升，2018年其规模达到世界总规模的30%①。其中，中国对外直接投资规模可谓是飞速上升，2018年其流量达1430.4亿美元，居世界第二位②。在这样的背景下，对外直接投资对母国和东道国的影响也逐渐增大。对外直接投资不仅会对一国的经济增长产生影响（郑璇，2014;黄宪等，2019）[1，2]，也可能会对其资产价格产生影响。从本质上说，对外直接投资属于资本流出，但是对外直接投资属于一国主动输出资本，与被动型资本流出存在巨大差异。经过“金融推动器”的强化作用，被动型资本流出会引起资产价格的下跌（郑璇，2014）[1]，甚至引发金融危机，如2001年的阿根廷金融危机。那么，作为主动型资本流出的对外直接投资是否也会对资产价格产生不利影响呢？对外直接投资在发达经济体和新兴经济体中对资产价格的影响是否存在差异呢？对外直接投资又通过什么渠道对资产价格产生影响呢？

目前，学术界有关资本流入对资产价格影响的研究较多，关于对外直接投资的研究也逐渐增加，但关于对外直接投资对资产价格影响的研究非常少，总体来说学术界对上述几个问题的研究是不充分的，然而金融市场资产价格的冲击又是威胁一国金融稳定的重要因素。因此，本文将利用跨国面板数据研究对外直接投资对一国或地区资产价格的影响，探究对外直接投资对金融市场的影响，为各国保持金融稳定提供新思路。

与现有文献相比，本文的贡献和创新主要在于以下几个方面：第一，本文利用跨国面板数据研究了对外直接投资对资产价格的影响，选取股票价格来代表资产价格，能够较好地反映对外直接投资对资产价格的影响。第二，本文基于非对称性视角研究了对外直接投资在不同经济体中对资产价格的影响，比较了对外直接投资在发达经济体和新兴经济体的非对称性影响。第三，本文进一步分析了对外直接投资对资产价格影响的直接渠道和间接渠道。

二、文献综述与假设提出

（一）文献综述

目前學术界直接研究对外直接投资与资产价格之间关系的文献鲜见。与之相关的文献主要集中于两个方面：一是有关对外直接投资的研究;二是资本流动与资产价格之间关系的研究。

目前学术界有关对外直接投资的研究主要集中于两个方面：一是研究对外直接投资的动因或影响因素，如融资约束;二是研究对外直接投资的效用，如对产业结构、经济增长、母国全球价值链地位和逆向技术溢出效应等方面的影响。关于对外直接投资动因或影响因素的研究，Hymer和Stephen（1976）[3]的垄断优势理论、Kojima和Kiyoshi（1978）[4]的边际产业扩张理论等早期对外直接投资理论探讨了发达经济体对外直接投资的动因。张燕和谢建国（2012）[5]认为影响中国制造业对外直接投资的主要因素是东道国的相对工资水平。杨连星等（2020）[6]研究发现融资约束会对企业对外直接投资二元边际③产生显著的制约效应。关于对外直接投资的效用研究，李梦溪等（2020）[7]发现中国对外直接投资会通过贸易、技术、资本积累、人力资本来促进产业结构升级。郑璇（2014）[1]研究发现对外直接投资与国内经济增长负相关，但黄宪等（2019）[2]发现对外直接投资的大幅增加会促进国内经济增长，故对外直接投资对母国经济增长的影响尚无定论。余海燕和沈桂龙（2020）[8]研究发现发达国家的对外直接投资能促进母国全球价值链地位的提升，但发展中国家的对外直接投资对母国全球价值链地位的影响存在两面性。付海燕（2014）[9]研究了对外直接投资的逆向技术溢出效应，发现发展中国家对技术领先国家直接投资获得的逆向技术溢出会显著促进其技术进步，但对中等发达国家的直接投资并不会促进其技术进步。

目前学术界关于资本流动与资产价格之间关系的研究主要集中于三个方面：一是资本流入对资产价格的影响;二是资本流出对资产价格的影响;三是资本流动（不区分流入还是流出）与资产价格的相关性研究。关于资本流入对资产价格的影响研究，朱孟楠和刘林（2010）[10]研究了2005年汇改后短期国际资本流动对中国股价和房价的影响，发现短期国际资本流入会导致股价和房价上涨;Olaberría（2014）[11]认为资本流入会通过滚雪球效应推动资产价格上涨，且更容易导致新兴市场国家的资产价格上涨;Taguchi等（2015）[12]研究发现无论何种汇率制度，资本流入均能对股价产生直接正向影响，但仅固定汇率制度国家的资本流入能通过增加国内基础货币对股价间接产生影响。关于资本流出对资产价格的影响，Reinhart（2008）[13]研究发现资本流入中断后会导致房价和股价的持续下跌。关于资本流动（不区分流入还是流出）与资产价格的相关性研究，朱孟楠和闫帅（2017）[14]研究发现以基本面投资为主的短期国际资本流动将抑制股票市场的价格上涨或下跌，而以技术投资为主的短期资本流动将加剧股票市场的价格上涨或下跌;王博和王开元（2018）[15]研究发现资产价格与短期资本流动之间存在显著的相关性和因果性，而汇率改革会在一定程度上影响资产价格与短期国际资本流动的关系。

综上所述，目前国内外文献对于资本流动与资产价格之间关系的研究较多，但主要关注资本流入对股价或房价的影响，有关资本流出与资产价格的研究较少，而对外直接投资与资产价格之间关系的研究更为少见。因此，本文将运用跨国面板数据来研究对外直接投资对资产价格的影响，同时分析对外直接投资在不同发展水平的经济体中对资产价格的非对称性影响，并对其影响渠道进行进一步分析。

（二）假设提出

1. 对外直接投资对资产价格的总体影响假设。根据已有文献，资本流动对资产价格影响的研究比较成熟，大多数学者都发现资本流入会推动一国的资产价格上涨（朱孟楠和刘林，2010;Olaberría，2014;Taguchi等，2015）[10-12]。从需求角度看，资本大量流入股票市场，扩大了对资产的需求，在供给相对不变的情况下会拉动资产价格上涨。反之，资本流出则会导致一国的资产价格下跌（Reinhart，2008）[13]。无论是外国资本从国内撤出还是国内资本对外投资，都会在一定程度上直接或间接地使资金从金融市场中流出，减少对国内资产的需求，从而使资产价格下跌。但国内资本主动输出通常意味着该国的经济实力增强，可以增强投资者的信心，能在一定程度上减少“羊群效应”，故主动型资本流出对资产价格的影响应该相对更小。另外，资本大量流入时容易滋生资产价格泡沫（Wang等，2016）[16]，而当资本大量外流时容易引发资产价格泡沫破裂（朱孟楠和闫帅，2017）[14]，进而使得资产价格下跌。对外直接投资是一国主动输出资本，但仍属于资本流出。因此，本文提出如下假设：

H1：对外直接投资会对一国或地区的资产价格产生负向影响。

2. 对外直接投资影响的非对称性假设。金融体系越发达、金融开放程度越高和贸易开放度越高的经济体更容易发生对外直接投资（Cowan等，2008;Calderón和Kubota，2013）[17，18]。无论是金融体系的发达程度还是贸易开放度，发达经济体都要优于新兴经济体，故理论上发达经济体的对外直接投资规模要大于新兴经济体的规模，近三十年的对外直接投资统计数据也印证了这一点。但从国际资本的敏感性看，2011年以来国际资本有从新兴经济体流向发达经济体的迹象（郑璇，2014）[1]，且新兴经济体的国际资本流动更易受全球经济情况、发达经济体政策、主权债务问题等不确定性因素的影响，所以新兴经济体的对外直接投资持续上升，而发达经济体的对外直接投资持续下降。另外，从经济体的发展水平来看，发达经济体的经济发展水平更高，且其金融市场发展更为成熟;新兴经济体虽然经济发展快速，但制度环境和金融市场发展相对滞后，金融市场抵御风险的能力弱于发达经济体。因此，相较于发达经济体，对外直接投资在新兴经济体中对资产价格的影响可能更大（Olaberría，2014）[11]。基于以上分析，本文将样本分为发达经济体和新兴经济体，研究对外直接投资在不同经济体中对资产价格产生的非对称性影响，并提出如下假设：

H2：相较于发达经济体，对外直接投资在新兴经济体中对资产价格的影响程度更大。

3. 对外直接投资影响的渠道分析。既然对外直接投资会对资产价格产生影响，而资产价格波动又会影响一国或地区的金融稳定，那么，研究对外直接投资通过何种渠道对资产价格产生影响具有重要的理论和实践意义。根据现有研究，对外直接投资主要通过以下渠道对资产价格产生影响：一是直接影响渠道。一国或地区进行对外直接投资，即国内资本流出，会直接减少对国内资产的需求（Olaberría，2014;Taguchi等，2015）[11，12]，增加对东道国的资产需求，使本国资产价格下降而东道国资产价格上升。本文将这一影响渠道称作对外直接投资对资产价格的直接影响渠道。二是货币供给渠道。国际资本流动可能会对该国的货币供给产生影响。资本流出会使流出国的国际收支出现逆差，本币趋于贬值，货币当局动用外汇储备进行冲销操作，买入本币卖出外汇，使本国的货币供给减少，国内资产价格下降（Taguchi等，2015;王维安和钱晓霞，2017）[12，19]。王维安和钱晓霞（2017）[19]提出资本流动会通过影响银行信贷来影响资产价格，但货币流动性是银行体系流动性④的基础（北京大学中国经济研究中心宏观组，2008）[20]，故银行信贷对资产价格的影响可以纳入货币供给对资产价格的影响。三是汇率变动渠道。国际资本流动通过影响一国的国际收支状况，改变外汇供求关系，从而对一国的货币汇率产生影响（Jongwanich和Kohpaiboon，2013;Lin，2015）[21，22]，匯率波动又会通过市场流动性、预期效应、信贷效应等路径对国内资产价格产生影响（王维安和钱晓霞，2017）[19]。因此，本文将间接影响渠道分为货币供给渠道和汇率变动渠道来研究对外直接投资对资产价格的间接影响。基于上述分析，本文提出如下假设：

H3：对外直接投资会通过直接渠道和间接渠道影响一国或地区的资产价格。

三、变量选取与模型设定

（一）数据来源

本文以2005—2018年41个国家和地区的季度数据为研究样本，其中26个国家和地区为发达经济体，15个国家为新兴经济体⑤。样本数据来源于国际金融统计（IFS）数据库、经合组织（OECD）、世界银行和国际清算银行（BIS）数据库。

（二）变量定义

本文的被解释变量是股票价格。具体来看，本文用各国股票价格指数的同比增长率来衡量股票价格的变化，用SP表示。主要理由如下：第一，金融市场资产价格主要包括股票价格、房地产价格、债券价格和大宗商品价格等，因为各个国家金融市场发展存在差异，选取股票价格更能代表金融市场的资产价格;第二，目前衡量各国房地产价格的指标较少且统计口径差异较大，针对各国债券价格和大宗商品价格的可比指标则更为缺乏，考虑数据的可获得性，故选取股票价格作为金融市场资产价格的代表。

本文的核心解释变量是对外直接投资。目前对外直接投资的统计数据主要有存量和流量两种，考虑到流量数据更能反映各国对外直接投资每年的变化情况且须剔除不同经济体经济规模的影响，本文选用的指标是世界银行公布的各国对外直接投资占GDP的百分比，用OFDI来表示。由于世界銀行只公布各国对外直接投资占GDP的百分比的年度数据，本文还借鉴了Chow等（1971）[23]的做法，将年度数据转化为季度数据。由于对外直接投资对资产价格的影响有直接和间接两种渠道，本文选取广义货币同比增长率（BM）和实际有效汇率（REER）来研究可能存在的间接渠道，即货币供给渠道和汇率变动渠道。

同时，本文还选取了经济增长率（GDP）、通货膨胀率（CPI）和市场利率（INTE）作为控制变量。其中，经济增长率采用季节调整后的实际GDP同比增长率，通货膨胀率采用CPI同比增长率，市场利率采用各国同业拆借利率。控制变量的选择依据如下：第一，选取经济增长率作为控制变量是为了控制国家经济发展水平对资产价格的影响。通常，一国经济快速发展时，投资者对该国的投资信心增强，会加大对资本市场的投资，从而促进资产价格上涨。第二，选取通货膨胀率作为控制变量是为了控制通货膨胀水平对资产价格的影响。由货币超发引起的通货膨胀会使更多的流动性注入资本市场，推高资产价格。过高的通货膨胀会导致实际利率为负，若银行上调名义利率，则会增加企业的资金成本，从而影响资产价格。第三，利率的高低决定了持有非货币资产的机会成本的高低，机会成本越高，资金越可能流出资本市场，资产价格越低，因此本文还选取了市场利率作为控制变量。

另外，各变量数据的缺失值采用线性插值法补充完整。各变量说明见表1。

（三）实证模型设定

首先，为了验证对外直接投资对资产价格的负向影响，即验证假设H1，本文采用的基准回归模型如下式（1）：

[Yi，t=α0+α1OFDIi，t+αjXj，i，t+ui+vt+εi，t]     （1）

其中，[Yi，t]代表股价指数（SP）;[OFDIi，t]代表对外直接投资（OFDI）;[Xj，i，t]代表经济增长率、通货膨胀率和市场利率三个控制变量，[j=2，3，4];[ui]代表个体固定效应;[vt]代表时间固定效应; [εi，t]是残差项;下标i代表国家或地区，[i]=1，2，3，…，41。此外，为了缓解内生性问题，在回归中添加了OFDI的滞后一期和二期来检验回归结果的稳健性。

其次，为了验证对外直接投资在不同经济体中对资产价格的非对称性影响，即假设H2，本文参考陈思翀和费阳（2018）[24]的做法，设置了代表经济发展程度的虚拟变量，在模型（1）的基础上引入虚拟变量的交互项，得到模型（2）。

[Yi，t=α0+α1OFDIi，t+αjXj，i，t+μ1Di，t×OFDIi，t+μj（Di，t×Xj，i，t）+ui +vt+εi，t]   （2）

其中，[D]为经济发展程度虚拟变量，[D=0]表示发达经济体，[D=1]表示新兴经济体;引入交互项[Di，t×OFDIi，t]后，发达经济体的对外直接投资影响系数为[α1]，新兴经济体的对外直接投资影响系数为[α1+μ1]。

最后，为了验证对外直接投资会通过直接渠道和间接渠道影响一国或地区的资产价格，即假设H3，本文建立了模型（3）和（4）。

[CHi，t=α0+α1OFDIi，t+αjXj，i，t+μ1Di，t×OFDIi，t+μj（Di，t×Xj，i，t）+ui+vt+εi，t]   （3）

[Yi，t=β0+β1OFDIi，t+βjXj，i，t+ωkCHk，i，t+γ1Di，t×OFDIi，t+γj（Di，t×Xj，i，t）+φkDi，t×CHk，i，t+ui+vt+εi，t] （4）

其中，[CHi，t]、[CHk，i，t]为渠道变量，包括广义货币供给量（BM）和实际有效汇率（REER），[k=1，2]，分别代表货币供给渠道和汇率变动渠道。模型（3）用来检验对外直接投资对广义货币供给量和实际有效汇率的影响，模型（4）将对外直接投资对资产价格的影响渠道分成直接渠道和间接渠道。综合考虑模型（3）和（4）的估计系数，若[β1]和[γ1]显著，表示对外直接投资会通过直接渠道影响资产价格;若[α1]、[ω]和[φ]显著，表示对外直接投资会通过间接渠道影响资产价格，[α1ω]表示发达经济体对外直接投资的间接渠道效应，[α1（ω+φ）]表示新兴经济体对外直接投资的间接渠道效应。

四、实证结果分析

（一）描述性统计分析

各变量的描述性统计结果见表2。从整体来看，股票价格的平均增长率和波动率均较大。从均值来看，发达经济体的对外直接投资规模要比新兴经济体大得多，但新兴经济体的股票价格和广义货币的平均增长率远大于发达经济体。从标准差来看，发达经济体的对外直接投资波动更大，但其股票价格波动更小。

（二）相关检验

1. 面板单位根检验。面板数据通常需要进行单位根检验来判断数据是否平稳，以避免出现伪回归。本文采用LLC检验和IPS检验两种方法，LLC检验要求面板单位具有同质性，IPS检验则允许面板单位存在异质性，检验结果见表3。从表3中可以看出，两种检验方法下各变量均显著拒绝存在单位根的假设，说明序列具有平稳性。

2. 多重共线性分析。多重共线性的存在通常会对统计变量的显著性产生较大影响，所以本文对变量之间的多重共线性关系进行了检验，结果见表4和表5。除CPI和INTE的相关性程度较高外，其余变量之间的相关系数均在0.5以下，同时各关键变量方差膨胀因子（VIF）均小于2，说明该模型不存在严重的多重共线性问题。

（三）对外直接投资对一国或地区资产价格的影响

1. 对外直接投资对资产价格的总体影响。为了考察这一问题，本文采用面板数据的固定效应面板模型⑥进行实证分析，结果见表6。

表6中第（1）列至第（6）列的对外直接投资系数均为负，表明当期、滞后一期和滞后二期的对外直接投资均会对股票价格产生负向影響。第（1）列中的对外直接投资系数为-0.0976，表明在1%的显著性水平上，对外直接投资每增加1%，股价增长率将会下降0.0976%。第（2）列系数不显著，但P值接近10%。本文发现在研究对外直接投资对股价的影响时，大部分国家的个体固定效应不显著⑦，说明个体固定效应不明显，这种情况下继续考虑个体固定效应可能会影响模型估计结果，故本文认为第（2）列结果不显著的原因可能是在模型中考虑了个体固定效应。第（3）—（6）列的滞后一期和滞后二期对外直接投资系数均显著为负，说明对外直接投资对股票价格会产生负向影响这一结果较为稳健。另外，卡方检验（Wald chi2）的系数在1%的显著性水平上均显著，说明回归模型设置合理。综上所述，对外直接投资会对一国或地区的资产价格产生显著负向影响，支持本文的假设H1。

接下来，本文采取面板IV方法进行稳健性检验，使用滞后一期和滞后二期的对外直接投资 （L.OFDI 和 L2.OFDI）作为工具变量，利用2SLS方法进行估计，结果见表7。识别不足检验（Underidentification Test）与弱工具变量检验 （Weak Identification Test）结果表明工具变量与内生变量相关且不存在弱工具变量;Hansan检验统计量对应的 P值均高于10%，说明所选工具变量是外生变量，与扰动项不相关，证明本文面板IV模型设定有效。模型第二阶段回归结果中，对外直接投资系数均为负，表明基于面板IV模型的稳健性检验依然支持假设H1。

2. 对外直接投资影响的非对称性检验。由于各国的经济发展水平、金融市场发展水平等存在差异，对外直接投资对资产价格的影响在不同国家或地区可能存在显著差异。因此，本文将样本分为发达经济体和新兴经济体，引入虚拟变量D（D=0代表发达经济体，D=1代表新兴经济体）来研究对外直接投资在不同经济体中对资产价格的非对称性影响。检验结果见表8。

表8中第（1）列的OFDI系数显著为负，第（2）列的OFDI系数为正，但不显著，造成这种结果的原因可能是发达经济体的个体固定效应不明显，在模型中考虑个体固定效应影响了发达经济体对外直接投资系数的估计结果，故本文认为对外直接投资在发达经济体中对股票价格会产生负向影响。表8中第（1）、（2）列的交互项（D×OFDI）系数均为负，说明新兴经济体的对外直接投资对股票价格的负向影响大于发达经济体。第（3）—（6）列中滞后一期和滞后二期的对外直接投资回归结果与上述结果一致，进一步说明了对外直接投资在不同经济体中对资产价格的影响存在显著的非对称性，支持本文的假设H2。

（四）对外直接投资对资产价格影响的渠道分析

为了验证对外直接投资会通过直接渠道和间接渠道对一国或地区的资产价格产生影响，本文引入了广义货币（BM）和实际有效汇率（REER）两个渠道变量进行研究。本文先分别检验对外直接投资对广义货币（BM）和实际有效汇率（REER）的影响（见表9），然后把对外直接投资、广义货币和实际有效汇率同时放入模型中作为解释变量进行实证检验（见表10），由此将对外直接投资对资产价格的影响渠道分成了直接渠道和间接渠道。

表9中第（1）、（2）列的OFDI估计系数显著为正，交互项（D×OFDI）估计系数显著为负，且交互项（D×OFDI）估计系数的绝对值大于OFDI估计系数，说明对外直接投资在不同经济体中对货币供给量产生完全相反的影响。对于发达经济体来说，对外直接投资会提高其货币供给量，可能的原因是，近十年来主要发达经济体纷纷实行量化宽松政策，释放巨量流动性，导致其整体的货币供给量增长过快;对于新兴经济体来说，对外直接投资会降低其货币供给量。表9中第（3）、（4）列的OFDI和交互项（D×OFDI）估计系数均显著为正，说明对外直接投资会使一国或地区的货币升值，且对新兴经济体货币的影响程度更大。这可能是因为对外直接投资是一国主动输出资本，当一国的经济发展越来越好时才会逐渐增加对外直接投资，故对外直接投资的增加会增强投资者对该国的信心，从而使该国的货币升值。表10中第（1）列的OFDI和交互项（D×OFDI）估计系数均显著为负，说明对外直接投资会对一国或地区的股票价格产生直接负向影响。

表11是根据表9和表10的估计结果计算得到的效应总结表。表11中的总效应均为负，说明对外直接投资会对一国或地区的资产价格产生负向影响，与上文的总体影响检验结果一致;新兴经济体的总效应绝对值大于发达经济体，说明新兴经济体的对外直接投资对资产价格的负向影响更大，与上文的非对称性检验结果一致。

从表11中可以看出，无论是发达经济体还是新兴经济体，对外直接投资均通过货币供给渠道对资产价格产生负向影响，通过汇率变动渠道对资产价格产生正向影响，但间接效应远小于直接效应。因此，发达经济体和新兴经济体的对外直接投资均主要通过直接渠道对资产价格产生影响。

五、结论与建议

本文利用跨国面板数据，实证检验了对外直接投资对一国资产价格的影响，并进行了渠道分析。研究结果表明，对外直接投资会对一国资产价格产生负向影响。同时，本文还发现不同经济体的对外直接投资对资产价格存在非对称性影响，相较于发达经济体，新兴经济体的对外直接投资对资产价格的影响程度更大。进一步的渠道分析发现，无论是发达经济体还是新兴经济体，对外直接投资对一国或地区资产价格的影响都是以直接渠道为主、间接渠道为辅。

在经济全球化的背景下，国际资本频繁流动，对外直接投资的规模不断扩大。一方面，合理的对外直接投资有助于一国经济发展;另一方面，资本的大规模流出也会对一国的金融稳定带来冲击。如何发挥对外直接投资的积极影响，抑制其消极影响，是各国面临的一个重大问题。根据以上实证结果，本文提出以下政策建议。

第一，各国在金融市场抵御风险能力的范围内，可以适当扩大对外直接投资的规模。适当的对外直接投资可以促进该国产业结构的升级，提升母国全球价值链地位，获得逆向技术溢出效应，但对外直接投资的规模过大会使国内资产价格下跌过快，超过金融市场抵御风险的能力后会影响国内金融稳定，甚至导致金融危机。因此，各国在扩大对外直接投资规模时要严格把握金融市场抵御风险的能力。

第二，各国在实施对外投资策略时应密切监测国内股价变化，避免股票市场出现剧烈波动。从本文的实证结果来看，对外直接投资会对股票价格产生显著的负向影响，这可能是因为股票市场的流动性更强，当进行对外直接投资时资金更容易从股票市场中流出。尤其是新兴经济体的股票市场发展不完善，投机性资本多，这些投机性资本容易随着对外投资策略流出股票市场。因此，各国须加强对股票市场的监测，新兴经济体还应尽快完善和发展金融市场。

第三，建议各国建立对外直接投资的全球监管合作体系。本文的实证结果表明对外直接投资主要是通过直接渠道对资产价格产生影响，即对外直接投资直接减少对国内资产的需求或资金直接从国内资本市场流出而影响资产价格，故需监测对外直接投资的动态。随着经济全球化深入，一旦一国发生金融危机，会迅速蔓延到其他国家乃至全球。因此，仅一个国家監测对外直接投资的动态远远不够，需在全球建立合作体系来全面监测对外直接投资的动态。

总而言之，对于我国这样正处于经济转型期和扩大开放阶段的国家，在扩大对外直接投资规模的同时，须加强监控，密切关注对外直接投资对国内资产价格的影响，以保持金融稳定。

注：

①数据来源：联合国贸易与发展会议数据库（UNCTAD）https：//unctadstat.unctad.org/wds/TableViewer/table

View.aspx？ReportId=96740.

②数据来源：2019年9月12日商务部、国家统计局和国家外汇管理局发布的 《2018年度中国对外直接投资统计公报》。

③企业对外直接投资二元边际指集约边际和扩展边际。集约边际为某企业跨国子公司的平均投资规模，扩展边际为某企业跨国子公司数量。

④货币流动性指货币的充裕程度，银行体系流动性指商业银行整体资产的扩张状况。通常使用不同统计口径的货币总量或货币结构来度量货币流动性，使用商业银行信贷总额或结构来近似度量银行体系流动性。

⑤根据国际货币基金组织（IMF）发布的《世界经济展望报告》对国家和地区的分类，本文选取的26个发达经济体包括澳大利亚、奥地利、比利时、丹麦、爱沙尼亚、芬兰、法国、德国、希腊、中国香港、冰岛、爱尔兰、以色列、意大利、日本、韩国、荷兰、新西兰、挪威、新加坡、斯洛文尼亚、西班牙、瑞典、瑞士、英国、美国;15个新兴经济体包括巴西、保加利亚、中国、智利、克罗地亚、哥伦比亚、匈牙利、马来西亚、墨西哥、秘鲁、俄罗斯、南非、泰国、印度尼西亚、摩洛哥。

⑥本文的Hausman检验结果显示拒绝随机效应模型。另外，本文的面板数据为长面板数据，经检验发现存在组间异方差、组内同期相关和组间同期相关，故本文选用全面FGLS法来进行估计。

⑦表4中模型（2）只有9个国家的个体固定效应显著，且这些国家大部分属于新兴经济体。

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