对“一带一路”沿线国家直接投资的动因分析

袁泽玮

（南京财经大学，南京 210023）

一、问题的提出

一直以来，中国对外直接投资的动因是学者们研究的热门话题，他们都在尝试从不同角度入手为中国特色对外投资的动因给出合理的解释。其中，多数研究以Dunning（1981）提出的四种国际直接投资动因为基础，包括资源寻求型动机、市场寻求型动机、效率寻求型动机、战略资产寻求型动机。根据理论或者实证分析得到结论后，再结合时代背景、国际关系等内外部因素给出策略或者政策建议是研究的基本进路。自2013年9月和10月由国家主席习近平提出建设“新丝绸之路经济带”和“21世纪海上丝绸之路”的合作倡议，即“一带一路”（The Belt and Road，缩写B&R）倡议，迄今已有八年。“一带一路”旨在借用古代丝绸之路的历史符号，高举和平发展的旗帜，依靠中国与有关国家既有的双多边机制，借助既有的、行之有效的区域合作平台，积极发展与沿线国家的经济合作伙伴关系，共同打造政治互信、经济融合、文化包容的利益共同体、命运共同体和责任共同体。在新的时代背景下，“一带一路”沿线国家的直接投资存在哪些动因，未来政策应如何发展需要做深入的论证与研究。

二、中国对“一带一路”沿线国家直接投资的动因

中国对“一带一路”沿线国家直接投资是在多种动因的驱动下进行的，国家的政策驱动以及企业的利益寻求动机等都能够推动中国对外直接投资的发展。在此通过收集有关数据，结合已有研究建立模型，尝试从统计学的角度，利用实证方法聚焦某些重要因素对“一带一路”沿线国家直接投资的动因进行分析。

（一）模型设定

有关双边贸易流量的实证研究常用贸易引力模型，引力模型源自物理学，被人们用于国际贸易研究始于20世纪60年代，由Tinbergen & Poyhonen二人首先使用。该模型的基本思想在于贸易流量与东道国和母国的经济总量成正比，与两国间的地理距离成反比。本文借鉴引力模型和以往学者的做法，对引力模型的变量进行扩展，选择不同的代理变量衡量不同因素对我国为“一带一路”沿线国家直接投资的影响，进而总结出中国对“一带一路”沿线国家经济直接投资的动因。由于引力模型本身是一个非线性模型，为研究需要而将其线性化处理，对原模型两边取自然对数，最终的基础模型如下：

（二）变量选取

在上述模型中，对相关变量设定的含义和内在理论逻辑进行以下设定。

1.被解释变量。某一年度中国对“一带一路”沿线的某个国家的直接投资流量的对数化形式（lnOFDI）。中国对外直接投资的流量在不同国家与不同年份间变动较大，中国对相同国家在不同年份的OFDI流量有正有负，在相同年份对不同国家之间的OFDI流量差异也较大，而模型中将数据对数化处理可以很好地缓解数据取值范围过大和异方差的问题，由于数值中有0值和负值，为了保证数据的有效性和无偏性，参考Busse& Hefeker（2007）的做法将数据进一步做如下的处理：

2.解释变量。东道国国内生产总值的自然对数（lnGDP）。本文利用东道国GDP代理市场寻求型动因。为了限制取值范围和方差对其进行对数化处理。在以往的研究和理论中，东道国GDP能够反映一国的市场规模，因此GDP这一指标在投资动因研究中常被用来代理市场寻求型OFDI动因。

东道国人均国民收入与中国人均国民收入的比值（Wage）。用该变量代理效率寻求型动因。一国的人均国民收入或是工资水平一方面反映了劳动力成本，另一方面能够反映该国的整体劳动力素质和经济发展水平，因此这一因素是投资主体在直接投资活动中重点关注的因素。根据有关理论，低廉的劳动力成本吸引劳动密集型企业的直接投资，从而与OFDI呈负相关，但从另外的角度，较高的工资反映了较高的经济发展水平，劳动力素质也更高，能够为企业带来更高的边际价值，这就可能使得东道国工资水平与OFDI呈正相关。考虑到东道国人均国民收入与东道国的GDP可能存在较强的相关性，从而使得模型产生多重共线性的问题，本文用东道国人均国民收入与我国人均国民收入做比值来表示这一解释变量。

东道国自然资源总租金占东道国GDP的百分比（Res）。用该变量代理资源寻求型动因。自然资源总租金占GDP的比重越大说明东道国的资源丰裕度越高。在一些文献中，这一动因常用燃料和金属出口比重来代理资源寻求动因。本文认为，通过这种方式去反映一国的资源丰裕度有一定程度的缺陷。一方面，燃料和金属产业虽然是直接投资的热门但就代表自然资源而言有其片面性；另一方面，一国的出口受到国内和国外多重因素的影响，例如本国的环境资源保护政策、贸易开放程度，国外市场供求关系和世界经济形式等因素的影响，这就使得这种出口数据可能与一国的资源丰裕程度的关联性极大降低。因此，本文采用部分学者使用的自然资源总租金占比来反映资源寻求动因。

东道国高科技产品出口占制成品出口的百分比（Htech）。用该变量代理技术寻求型动因。如前所述，用这种出口数据去反映一国的科技水平有其局限性，但为了追求数据可得性和完整性，本文最终选择这一变量进行实证分析。

3.控制变量。加权地理距离（InDist）。该变量为东道国与中国首都距离与人口密集地区距离的加权地理指标并取自然对数。根据贸易引力的基本模型，地理距离在国际贸易活动中具有负向影响，虽然其数值不随时间变化，在面板数据分析中可能无法得出其估计系数，但考虑到模型设定的严谨性和完整性，本文将其列入控制变量。

一是东道国货币兑人民币的汇率（Exch）。通过美元表示的东道国货币汇率与美元表示的人民币汇率的比值计算出一单位人民币可兑换的东道国货币的数量。考虑到汇率作为重要的宏观经济指标，对国际投资有着一定程度的影响，本文将其纳入控制变量。

二是东道国通货膨胀率（Infla）。一国的通货膨胀率反映该国货币的购买力变化的情况，也反映一国经济的平稳性，是一个重要的宏观经济指标，所以本文将其列入控制变量。

三是东道国外贸依存度（Trade）。一国的进出口总额占GDP的百分比。外贸依存度不仅表明一国经济依赖于对外贸易的程度，还可以在一定程度上反映一国的经济发展水平以及参与国际经济的程度，参考以往学者的研究，本文将其纳入控制变量。

（三）数据来源和样本选取

上述变量的数据除OFDI流量来源于《中国对外直接投资统计公报》，以及加权地理距离来源于法国国际经济研究中心（CEPII）数据库外，其余数据来源于世界银行世界发展指标（WDI）数据库，部分数据经作者利用原始数据计算所得。本文对统计公报中公布的“一带一路”沿线63个国家进行选取，兼顾数据的完整性和客观性，最终选择了其中50个国家的最近5年的数据（2015—2019年）进行分析。对部分数据按上一部分所述进行对数化处理。

（四）变量描述性统计

变量描述性统计如表1所示，总共有9个变量，其中解释变量和控制变量均为4个，每个变量的观测值包含了50个国家5年的数据，均为250个。相对应的均值、标准差、最大值和最小值的结果也包含在表中。

表1 变量描述性统计

（五）基础回归分析

基础回归结果如表2所示。面板数据分析绝大多数情况都采用固定效应模型控制个体效应和时间效应，由于本文数据跨度为5年，远小于国家数50个，属于短面板数据，因此无须考虑时间序列上的固定效应和平稳性问题。利用固定效应模型初步回归后发现个体异质性的联合效应显著（P=0.000），因此拒绝了混合模型的原假设，确定采用个体固定效应模型，同时为了避免异方差问题对估计结果的显著性带来的影响，本文在回归时采用群聚稳健标准误。

表2 基础回归结果

估计固定效应模型一般有个体中心化和虚拟变量估计（LSDV）两种估计方法，并且二者估计随时间变化的变量在结果上是一致的。由于本文关注的焦点在于四个直接投资动因，并且本部分为基础回归分析，为了操作上的便捷而采用个体中心化的方法（每个变量的个体观测值减去组内均值）消除个体异质性进行固定效应模型估计，因此不随时间变化的距离变量被消除，无法得出估计系数。首先加入四个控制变量进行回归，得到基础模型（1），接着分别加入解释变量进行回归得到模型（2）至模型（5），最后加入所有解释变量得到模型（6）。从结果来看，汇率、通货膨胀率与贸易依存度都与OFDI呈负相关，在模型（1）、模型（3）、模型（4）、模型（5）中三个控制变量均不显著，在模型（2）与模型（6）中贸易依存度与OFDI显著负相关。以上结果说明，地理东道国货币兑人民币的汇率越高、通货膨胀率越高、对外贸易依存度越高，中国对其OFDI越少，但在多数模型中并不显著，所以难以给出确定的结论。其中，对外贸易依存度在加入了东道国GDP作为解释变量时其结果是显著的，这种情况可能是由于GDP与贸易依存度之间具有一定的相关性，从而对贸易依存度的回归系数和方差产生了影响，进而增加了其显著性，所以综合来看贸易依存度与OFDI具有显著负向关系，说明中国对“一带一路”沿线国家具有显著的贸易壁垒跨越动因，对于较为封闭的国家可以采取直接投资的方式以开拓东道国市场。从四个动因的角度来看，模型（2）与模型（6）均有显著的市场寻求动因，因此可以确定中国对“一带一路”国家有显著的市场寻求动因，模型（4）与模型（6）中的工资变量均为正数且在模型（6）中具有显著性，说明中国对“一带一路”的OFDI偏好劳动力质量较高的国家。资源寻求代理变量与科技寻求代理变量在相关模型中系数为正但均不显著，说明中国对“一带一路”国家的投资不具有显著的资源寻求与技术寻求动因。一方面，中国近几年对外直接投资集中在服务业、制造业、金融业和批发零售业，而在资源方面的投资占比较小；另一方面，大部分“一带一路”国家都是发展中国家，一般不具有科技方面的优势，所以中国对其直接投资的技术寻求动因并不显著，这也与以往世界层面的实证分析的结论一致。

（六）模型假设检验

对于上述固定效应模型的假设检验结果如表3所示，根据假设检验报告，各个模型的Wald检验值都在1%的水平上显著，说明各个模型均存在显著的组间异方差问题；除总体模型（6）外，Pesaran检验的值均显著，说明这些模型还存在显著的截面相关性问题；经Wooldridge检验发现所有模型均不存在组内自相关（一阶序列相关）问题。由于在估计时采用聚类稳健标准误进行分析，此种方式能够较好地缓解组间异方差以及截面相关性的问题，因此整体来看上述模型回归得出的结论可信度较高。

表3 模型假设检验结果

三、扩大对“一带一路”沿线国家直接投资的策略

前文利用Dunning四个国际投资动因即市场寻求动因、资源寻求动因、效率寻求动因、技术寻求动因进行实证分析，从基础的固定效应模型出发，利用Hausman-Taylor工具变量回归法对结果进行稳健性检验，得出了相似的结论，即中国对“一带一路”沿线国家2015—2019年的直接投资具有显著的市场寻求动因，偏好劳动力素质较高的国家，且具有显著的贸易壁垒跨越动因。根据中国对外直接投资现状结合上述结论，给出如下政策建议。

（一）迎接挑战，更要深度把握机遇

“一带一路”倡议的提出为中国和世界带来了经济发展的机遇，有利于中国发挥经济大国的作用，带动世界经济的发展。“一带一路”沿线国家大部分是发展中国家，中国的企业更容易在这些国家形成自身优势，也更容易开拓这些国家的市场。同时，更高的开放度和强烈的市场寻求动因也对中国的政府和企业提出了更高的要求。一方面，市场更大的国家蕴藏着丰富的机遇，能够促进企业自身的技术进步、管理进步，让企业积累更多经验以适应各种不同的市场环境。在与其他国家产生联系的同时，能够让企业发现他国的相对优势，进而利用这些优势促进产业调整和升级。另一方面，更大的市场必然潜藏着更多不确定性和风险，这对于国家层面的政策战略到企业层面的管理决策都提出了更高要求。

（二）提升技术水平，更要培养人才

一方面，从数据分析来看，中国近几年对“一带一路”沿线国家的投资偏好劳动力素质较高的国家，这侧面反映了跨国企业对高质量人才的需求日益增加。而从近几年中国对外直接投资的重点项目来看，无论是服务业还是制造业，都需要专业技术人才的支持，为了节约培训成本，大多数跨国企业会优先选择劳动力素质高的国家。另一方面，“一带一路”沿线国家也有诸多优秀企业与先进技术，中国企业可以以此为平台，增进与当地同类型企业的交流，学习先进技术提高人才培养水平。

（三）跨越壁垒，以增进各国人民福祉为依归

近年来，世界“逆全球化思潮”盛行，贸易保护主义抬头。在这样的世界经济背景下，“一带一路”倡议无疑是黑夜里的一盏明灯，是中国为逆全球化开出的一剂良方，也是参与全球治理体系变革的中国行动。中国同“一带一路”沿线其他国家扩大贸易投资，在“一带一路”框架内深化经贸、能源、基础设施、农业、互联互通等重点领域合作。2020年暴发的新冠疫情让世界经济陷入了“百年未有之大变局”，但“一带一路”倡议依然焕发着自身的强大活力与凝聚力，为全球经济复苏贡献着重要的力量。鉴于数据更新时间的延滞，本文的实证分析暂未涉及疫情背景下投资动因的变化，但从“一带一路”的建设成果来看，有理由相信，“一带一路”正在为中国和世界开拓更加光明的未来。