东道国数字基础设施对我国对外直接投资的影响——基于扩展的投资引力模型

郭文浩

(江西财经大学 江西南昌 330013)

1 引言与文献综述

新冠疫情给各国上了一堂生动的数字化课程，使各国意识到加速构建新基建“5G”、AI、区块链、物联网等新型数字基础设施的紧迫性和必要性。以美国、中国、日本等为代表的经济体开始围绕数字基础设施建设展开新一轮的产业布局，以期通过产业政策调整占据新的竞争制高点。拜登政府将人工智能、5G、量子信息技术领域定义为“未来技术”。中国“十四五”规划“加快基础设施建设”，“5G”普及率要达到56%，三年内基本实现城市和有条件的城镇“双千兆”网络基础设施。日本发布《ICT基础设施总体规划2.0》《国家战略特区法修订案》，旨在加快5G、光纤的铺设速度和“智慧城市”等建设。

2013年“一带一路”倡议的实施和自贸区新一轮策略的推进，“引进来”进入高质量阶段，“走出去”的范围更广，截至2017年我国实际利用外资1363亿美元，对外直接投资更是突破万亿美元大关，成为双FDI大国。截至2020年年底，中国对外直接投资1537.1亿美元，同比增长12.3%，流量首次位居全球第一，占全球对外投资流量的20.2%，涉外企业高达4.5万家，总投资金额超过7.9万亿美元。

1979年，Anderson将引力模型从国际贸易领域引入国际投资领域，众多学者开始利用该模型来研究对我国OFDI的影响因素。一方面，大部分学者都把市场规模、制度差异、企业异质性等作为研究着力点。阎大颖(2013)以我国企业为研究样本，揭示了影响对外直接投资区位选择多元因素，研究表明，市场型、效率型、劳动型、资源型和技术型OFDI均存在；陈景华(2014)利用中国服务业细分行业的面板数据，研究发现，在服务行业不存在“生产率悖论”，反而企业规模和经验成为影响企业投资规模的关键因素；蒋冠宏(2015)运用上市公司对外直接投资样本，研究发现：我国企业对外直接投资倾向于政治稳定、腐败控制得更好和法制更健全的国家。此外，也有一部分学者以数字基础设施作为研究的切入点；田珍等(2017)认为，数字基础设施可能会导致OFDI的减少，因为数字经济的发展使得跨国公司在没有实体经济存在的情况下也能参与国际市场。其中典型的企业诸如亚马逊、阿里国际站等跨境电商平台的崛起；Chio(2005)、齐俊研等(2020)运用引力模型来研究数字基础设施对OFDI的影响，研究发现东道国数字基础设施均正向促进了OFDI流入。综上，考虑到数字经济仍处于不断发展阶段，学者们对于数字基础设施对OFDI的研究还没有形成统一的结论，这为本文的研究提供了基础。

2 东道国数字基础设施对我国OFDI的机制分析

2.1 信息成本视角

国际贸易理论认为，地理距离所引致的“冰山成本”会抑制企业对外直接投资。在国际投资领域中，一些学者将地理距离作为运输成本的代理变量，但随着研究的深入，特别是基础设施空间聚集效应愈加明显的情况下，这种负面效应被大大削弱。在数字经济快速发展的背景下，网络游戏、软件服务等零交易成本、非实物交割的贸易形式大大冲击了传统的商贸格局，极大改善了由于地理距离带来的不利影响。一些学者开始关注到地理距离间接引致的信息不对称成本更能影响企业对外直接投资的决策。马述忠等(2019) 通过研究发现，地理距离所引发的信息成本效应才是跨国企业需要重点关注的问题。东道国数字基础设施作为一种新的影响企业对外直接投资的因素，受到了学界的一致关注和认可。相较于在国内进行投资，跨国公司进行海外投资面临的不确定性更大，语言障碍、文化距离、制度差异等因素都会无形之中增加企业海外投资的经营成本和风险。在这种背景下，东道国数字基础设施越完善，就越能吸引那些因为这些障碍而选择不投资的跨国公司重新将东道国作为投资流入国。

2.2 规模经济视角

引力模型除了关注到地理距离对OFDI的影响，还关注到东道国市场规模对OFDI的影响。一方面，东道国市场规模越大，越能降低企业的固定成本和沉没成本，进而吸引企业进行海外投资。与传统贸易相比，在数字经济时代东道国市场规模的重要性进一步提升。在直接需求方面，人工智能、大数据分析等可以通过浏览记录、消费记录、订阅号等信息向消费者推送相关产品，企业可以提高对市场需求的敏感度，实现真正意义上的生产—消费的一对一连结，从而更高效地挖掘消费潜力。在引致需求方面，从短期来看，政府将大量资金用于基础设施建设可以促进经济总体规模增长，还可以通过乘数效应带动社会投资需求和国民收入的增长，从而提高本地消费市场的规模，吸引市场寻求新OFDI的进入。从长期来看，东道国数字基础设施作为公共产品，可以吸引更多的主体参与到经济社会发展中来，市场规模和投资需求将进一步提升。

3 东道国数字基础设施水平测算

3.1 指标选取

根据对已有文献的梳理，学者大致将数字基础设施指标分为两大类，即单一指标类和综合指标类。单一指标包括固定电话普及率、移动电话普及率等；综合指标包括网络就绪度指数等。本文对数字基础设施指标的构建借鉴国际电信联盟的做法，从ICT接入、ICT应用、ICT技能三个维度入手，采用主成分分析法测量东道国数字基础设施建设水平。

(注： ICT接入：固定电话普及率、移动电话普及率、安全服务器数；ICT应用：固定宽带普及率、网民普及率；ICT技能：学前班入学率、中学教育入学率、高等教育入学率。)

3.2 指标数据处理

为了验证原始单一指标是否适合做主成分分析，本文先进行KMO和Bartlett检验，Stata17显示的KMO统计量为0.801，介于0.8～0.9之间且Bartlett检验在1%水平上拒绝各变量间彼此不互相独立的原假设，即所选择的指标非常适合做主成分分析。其次根据Stata17显示结果，本文选择了3个特征值且反映了80.75%数据信息量的主成分。最后借助功效得分法将全样本得分数据标准化后得到表1。

表1 东道国数字基础设施测算结果

(注：功效得分=(Xi-X min)/(X max-X min)*100；i代表国家，Xi代表国家测算值，X min、X max代表这一指标的最小值和最大值。)

3.3 测算结果分析

如表1所示。首先，各国的数字基础设施建设不仅存在差异而且差异明显。丹麦、中国香港属于第一梯队(注：以得分大于或等于90分为第一梯度，以得分大于或等于80分但低于90分为第二梯度，以得分大于或等于70分但低于80分为第三梯度。)，可以看到这些国家中欧洲和亚洲国家各占据1席。瑞士、荷兰、新加坡、德国属于第二梯队，这些国家中欧洲国家占3席，亚洲国家占1席。澳大利亚、美国、韩国、法国等国家属于第三梯度，表明这些国家中欧洲国家占6席，亚洲、北美洲、大洋洲分别占2席、1席和1席。根据上述分析本文得出如下结论：第一，相较于其他国家，欧洲国家从整体上来讲其数字基础设施完善程度在全球范围内处于领先地位；第二，数字基础设施与经济发展水平和市场化程度之间存在显著的正向关系。

4 模型设定

4.1 实证模型

经典的引力模型被众多学者应用在国际贸易领域和国际投资领域来研究各种问题，其实用性已经得到广泛认可。本文在基础的引力模型之上，加上其他控制变量，构造成扩展的引力模型进行实证分析。

式(1)中：下标i、t代表国家和年份；被解释变量OFDI代表我国对外直接投资。DIG代表东道国数字基础设施建设水平，指标越大，说明东道国的数字基础设施越完善；东道国经济规模是东道国取GDP对数；DIST是两国首都之间的距离取对数；其他的控制变量包括：东道国劳动力资源(HDI)、东道国自然资源禀赋(RES)、东道国现有技术水平(TECH)、东道国与我国之间的制度距离、是否具有共同语言(INS、COMLANG)、东道国开办企业需要的天数(DB)；μ代表随机扰动项。

4.2 基准回归

如表2所示，从整体上看，核心解释变量东道国(DIG)的系数为正，说明东道国(DIG)会促进我国对外直接投资。加入各控制变量之后，第(1)～(4)控制变量的系数和显著性没有发生异常变化。以第(4)列为主要分析对象。市场规模、自然资源系数为正，但未通过显著性检验，可能的原因是在数字经济背景下，市场寻求型OFDI和资源寻求型OFDI被削弱(詹晓宁、欧阳永福，2018)。地理距离系数为负，说明地理距离仍然在发挥它的“冰山成本”效应，制约企业经营海外企业。人力资本系数为正，说明效率寻求型OFDI仍然存在。营商环境系数为正，但未通过显著性检验。可能的原因是：东道国数字基础设施可以降低市场参与主体和政府审核部门的沟通成本，增强双方市场信息的透明度，大幅提高政府信息的辐射范围，减少中间环节，改善当地的营商环境。制度距离系数为负，且在5%水平通过了显著性检验。由于制度差异，跨国企业在海外经营时，道德风险和信息不对成所附带的制度成本会降低企业海外投资的意愿。具有共同语言促进了我国对外直接投资。

表2 随机效应模型的回归结果

5 政策建议

基于研究结果，本文提出以下建议：

第一，深入推进与东道国之间基础设施互联互通，有助于我国企业在海外开展经营活动，为我国企业更好地“走出去”打下坚实基础。

第二，引导和规范企业进行正确的投资。