东道国投资风险、多维距离与投资动机视阈下的OFDI区位布局——基于RCEP成员国的空间效应研究

(整期优先)网络出版时间:2023-04-18
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东道国投资风险、多维距离与投资动机视阈下的OFDI区位布局——基于RCEP成员国的空间效应研究

杜嘉鑫

重庆工商大学 长江上游经济研究中心,400067 重庆

摘要:本文利用2005-2019年中国在RCEP成员国的OFDI数据,从投资风险、多维距离和投资动机的角度详细地分析了中国在RCEP成员国OFDI的区位选择偏好。结果表明,地理距离和文化距离与中国在RCEP成员国的OFDI呈负相关关系,投资风险、经济、技术和制度距离呈正相关关系;中国在RCEP成员国具有明显的市场、资源效率和战略资产寻求型投资动机;中国在RCEP成员国的OFDI存在显著的第三国效应且为互补效应。

关键词RCEPOFDI多维距离;投资动机空间效应

一、引言

近年来,新冠肺炎疫情在全球蔓延,世界经济严重衰退,国际贸易投资萎缩,保护主义和单边主义加剧,全球贸易体系正在重构,区域经济一体化也在加速发展。东盟各国在此背景下于2012年提出构建区域全面经济伙伴关系,目的是实现成员国之间的贸易自由化和经济一体化。《区域全面经济伙伴关系协定》(Regional Comprehensive Economic Partnership,以下简称RCEP)历经8年,于2020年11月15日由东盟十国、中国、日本、韩国、澳大利亚和新西兰共15个亚太国家正式签订。这一世界最大自贸区的建成有助于恢复全球经济和加强区域经济一体化,有助于推动区域内产业链和供应链的融合和发展,带来全新的高水平开放经济体制。中国与RCEP各成员国之间地理距离、经济发展、文化背景、制度环境和技术水平各不相同,各维度差异会对中国在RCEP成员国的OFDI产生一定的影响。因此,未来不断缩小中国与RCEP成员国之间地理、经济、文化、制度、技术等距离上的差距,有利于中国合理地进行对外投资。同时,中国如何在信息不完全的情况下合理地评估东道国的投资风险并识别相关影响因素,投资动机的变化又会怎样影响中国的投资抉择。因此,本文从投资风险和多维距离视角出发,并结合OFDI动机进行研究,详细地探讨中国在RCEP各成员国不同的禀赋特征、投资风险及多维距离带来影响的基础上如何进行合理的投资。

二、投资风险、多维距离和投资动机的测度

(一)投资风险(inv)的测度

本文采用国家风险国际指南(ICRG)公布的国家风险指标,根据黎绍凯等(2018)的研究结果[1],从政治因素、国家安全、经济因素、宗教文化四方面构建指标体系,并将四个一级指标细化至12个二级指标,基本涵盖了东道国投资风险的全部内容,更加客观和科学地反映了东道国的投资风险水平。考虑数据可得性与一致性,以下指标均选择2005-2019年的数据。最后利用主成分分析法测算各RCEP成员国综合投资风险指数,指标数值越高,说明东道国投资风险系数越低,越有利于我国对其投资。

(二)多维距离的测度

1.地理距离(gd)。本文借鉴蒋殿春和张庆昌(2011)的做法,用东道国和中国首都之间的球面距离与国际油价[1]的乘积来衡量地理距离[2]。其中,两国首都距离的数据来源于CEPII的GeoDist数据库,国际油价数据来自国际货币基金组织(IMF)数据库。

2.制度距离(pd)和技术距离(td)。本文借鉴田毕飞和邓彩霞(2021)的研究结果,选择世界银行WGI数据库公布的全球治理指数作为制度距离的衡量标准[3],并采取主成分分析法来对制度距离进行综合衡量。技术距离衡量了国家之间的技术水平和创新能力,本文借鉴刘晓凤等(2017)的研究结果[4],利用两国之间居民专利申请量之差来衡量,数据来源于世界银行WDI数据库。

3.经济距离(ed)。本文借鉴吉生保和李书慧等(2018)的研究结果[5],从经济差距的角度进行估算,利用可以反映出国家的经济差距、实际市场规模和购买力水平差异的人均GDP进行估算。因此,利用人均GDP来测算经济距离的计算公式如下:

                                  (1)

其中,表示t年中国与RCEP成员国j国之间的经济距离,分别表示t年中国和RCEP成员国的人均GDP。数据来源于世界银行WDI数据库。

4.文化距离(cd)。本文借鉴綦建红等(2012)的研究结果[6]构建文化距离的测算公式:

                     (2)

其中,是指东道国j与中国的文化距离值,是东道国i维度的文化距离值,指中国i维度的文化距离值,为i维度的文化距离的方差,为东道国j与中国建交的年数,表示中国与东道国j的文化距离随建交时间的增大而减少,且速度随时间的增加而减缓。文化距离数据来源于Hofstede个人网站,建交年份数据来源于中国外交部。

(二)投资动机的衡量

根据前文的分析可知,本文将投资动机分为市场、资源、效率及战略资产寻求型。首先,选择各个RCEP成员国的国内生产总值(GDP)来衡量东道国的市场规模,即市场寻求型投资动机;其次,根据文余源和杨钰倩(2021)

[7]的处理方法,将东道国的自然资源禀赋(res)界定为矿物、金属、燃料出口额占总出口额的比重,即资源寻求型投资动机;另外,由于各国工资水平的统计差异,本文利用人均国民总收入(pgni)来衡量一国的劳动力成本,即效率寻求型投资动机;最后,利用技术距离来判断是否存在战略资产寻求型投资动机。以上数据皆来源于世界银行WDI数据库。

三、模型构建

首先,本文选取01的权重矩阵进行莫兰指数检验,2005-2019年的莫兰指数和吉尔里指数都至少在1%的水平上显著,因此中国在RCEP国家的OFDI具有空间相关性;其次,为了检验空间杜宾模型(SDM)是否会退化成空间误差模型(SEM)及空间自回归模型(SAR)进行了LR和Wald检验。结果表明,LR和Wald检验均在1%或5%水平上显著,表明SDM并不会退化成SEM和SAR模型,且具有显著的空间自相关性。因此,选用SDM模型探讨中国在RCEP成员国的OFDI 影响因素是可行的。最后,本文进行了豪斯曼检验。Hausman检验在1%水平下十分显著,本文将选择个体固定效应进行实证分析。

本文通过构建不同投资动机下,投资风险与多维距离对中国在RCEP成员国OFDI的影响研究,本文所用的样本为2005-2019年中国对RCEP成员国家OFDI的面板数据,鉴于文莱、老挝、缅甸和柬埔寨四国的相关数据缺失严重,故将其从研究样本中删除,最终样本为10个国家[2]。中国在RCEP成员国OFDI不仅受到本国自身因素的影响,还受到邻国的影响。因此,本文选择更具有普遍适用性的SDM模型,这样能够更有效的测量被解释变量的空间相关性,将空间杜宾模型构建如下:

(3)

其中,i表示国家,t表示时间,为万有引力权重矩阵,为第三方效应因素,用来测量中国对RCEP成员国直接投资的空间相关性。空间自相关系数显著为正,说明年中国在RCEP成员国的OFDI存在互补效应,即在同一个区域地理位置相邻的国家之间存在集聚现象;空间自相关系数显著为负,说明t年国在RCEP成员国的OFDI存在挤出效应,存在竞争现象。

四、实证分析

根据空间面板杜宾模型的结果显示,空间自相关系数为正,说明中国在RCEP成员国的OFDI存在互补效应,即中国对RCEP各国的直接投资存在空间集聚效应。因此,中国对RCEP某一国的直接投资,并不会削弱中国对其周围国家的投资,反而会增加和促进对邻国的投资。

中国在RCEP的OFDI固定效应的空间面板模型回归结果

解释变量

普通面板模型

空间杜宾模型SDM

直接效应

间接效应

总效应

Inv

-0.001**

0.017***

0.009***

0.026***

(0.001)

(0.002)

(0.003)

(0.004)

gd

-4.504***

-4.636***

0.298

-4.338***

(1.137)

(0.888)

(1.107)

(1.369)

cd

-1.887***

-2.698***

-4.549**

-7.247***

(0.687)

(0.896)

(2.039)

(2.409)

ed

-1.276***

1.044***

1.245***

0.507***

(0.281)

(0.121)

(0.262)

(0.186)

td

-0.356***

0.285***

0.538**

0.253**

(0.071)

(0.108)

(0.212)

(0.211)

pd

0.491***

0.161***

0.242***

0.122*

(0.037)

(0.035)

(0.054)

(0.067)

lngdp

2.079***

1.183***

1.481**

1.357**

(0.455)

(0.447)

(0.589)

(0.530)

res

0.007

0.014***

0.008**

0.023***

(0.004)

(0.005)

(0.004)

(0.005)

lnpgni

-0.730

-1.158**

-0.737*

-1.076**

(0.484)

(0.466)

(0.423)

(0.475)

_cons

44.591***

47.586***

56.189***

41.686***

(24.012)

(28.512)

(28.261)

(31.327)

个体固定

YES

YES

YES

YES

样本量

150

150

150

150

就直接效应而言,投资风险、经济、技术和制度距离的估计系数均为正,且在1%的水平上十分显著,表明这几种因素都对RCEP各国吸引中国OFDI具有正向的促进作用。投资风险系数显著为正表明东道国投资环境越好,我国对其投资的风险越低,企业越会在其进行投资;经济距离系数显著为正表明两国之间的投资市场具有互补性,导致中国在RCEP的OFDI与经济距离具有正向关联性;技术距离的估计系数显著为正,说明中国在RCEP成员国的OFDI可能存在战略资产寻求动机;制度距离(pd)的估计系数显著为正,这代表中国更倾向于投资与本国制度距离差距较大的RCEP成员国。地理和文化距离的估计系数都为负,且都在1%的水平上十分显著,表明其对吸引中国OFDI 具有负向的抑制作用。其中,地理距离(gd)的估计系数为负,表明随着地理距离的增大,投资的交易运输成本也会增大,在一定程度上也会降低投资;文化距离的系数显著为负,说明由于对国外市场偏好的不确定,中国企业更倾向于投资社会文化环境与本国相似的地区。东道国经济规模(lngdp)和东道国的自然资源禀赋(res)估计系数显著为正,则说明中国在RCEP投资具有市场寻求型和资源寻求型投资动机;人均工资(lnpgni)的估计系数显著为负,说明中国对RCEP成员国的OFDI具有效率寻求型投资动机。

间接效应的结果与直接效应结果相似,东道国投资风险、经济、技术和制度距离的估计系数均为正,且在1%的水平上十分显著,这表明它们都会促进中国在RCEP成员国的OFDI。由前文所述,中国在RCEP各成员国的OFDI存在空间集聚效应,对一国的投资增多也会带动对邻国的投资。因此,以上四种因素的增加都会使一国的经济发展状况变好,从而促进其周边国家的投资,都会正向的促进中国在RCEP成员国的OFDI增加。此时,文化距离的系数仍十分显著,但地理距离的估计系数变得不再显著,也是由于中国在RCEP各成员国的OFDI存在空间集聚效应,因此减少了“有形距离”的影响。此时,中国在RCEP成员国的投资仍具有四种投资动机,由于存在空间集聚效应,投资动机变得不再那么强烈,但仍存在十分显著的投资动机。

对于总效应来说,从上表可以看出,解释变量都在10%的水平下显著,说明影响中国在RCEP国家的OFDI不仅受到RCEP各国自身因素的影响还受到周边国家的影响。这也是由于经济全球化和RCEP成功签订等区域经济一体化加强和营造了更多的投资合作平台,使国家间联系更加紧密,营造了更多更加稳定、安全的投资环境。因此,一项政策的实施不仅会对本国产生影响也会对邻国产生相应的影响。最后,本文通过建立新的空间权重矩阵,即地理距离空间权重矩阵对回归结果进行检验,发现除个别解释变量的显著性发生较小的变化后,其他变量的结果都没有产生较大的变化,因此,可以说明本文的实证结果具有较强的可信度。

五、研究结论与政策建议

综上所述,结果表明综合投资风险、经济、技术和制度距离对中国在RCEP成员国的投资具有促进作用;地理和文化距离的增加会减少中国对RCEP成员国的投资;同时,中国在RCEP成员国的投资具有市场寻求型、资源寻求型、效率寻求型以及战略资产寻求型的投资动机。基于此,对于中国来说,要综合考虑RCEP成员国的制度、经济、文化和技术方面和投资风险等因素,再进行投资决策;对于RCEP各成员国来说,要坚定不移的走全球化和区域经济一体化的道路,努力发挥RCEP的作用,进一步引导和细化区域贸易分工,促进自贸区的建立和各国的产业结构升级,促进国际贸易的良性循环,给世界经济注入新的推动力。

参考文献

[1]黎绍凯,张广来,张杨勋.东道国投资风险、国家距离与我国OFDI布局选择——基于“一带一路”沿线国家的经验证据[J].商业研究,2018(12):39-48.

[2]蒋殿春,张庆昌.美国在华直接投资的引力模型分析[J].世界经济,2011,34(05):26-41.

[3]田毕飞,邓彩霞.先行贸易能否调节制度距离对中国对外直接投资的影响——基于“一带一路”沿线国家的空间计量分析[J].国际商务(对外经济贸易大学学报),2021(01):48-64.

[4]刘晓凤,葛岳静,赵亚博.国家距离与中国企业在“一带一路”投资区位选择[J].经济地理,2017,37(11):99-108.

[5]吉生保,李书慧,马淑娟.中国对“一带一路”国家OFDI的多维距离影响研究[J].世界经济研究,2018(01):98-111+136.

[6]綦建红,李丽,杨丽.中国OFDI的区位选择:基于文化距离的门槛效应与检验[J].国际贸易问题,2012(12):137-147.

[7]文余源,杨钰倩.投资动机、制度质量与中国对外直接投资区位选择[J].经济学家,2021(01):81-90.

基金项目:重庆工商大学2022年研究生创新型科研项目(yjscxx2022-112-98)

作者简介:杜嘉鑫,女,重庆工商大学硕士研究生,主要研究方向国际投资、国际贸易


[1] 国际油价为美国西德克萨斯中级原油的价格,单位为美元/桶。

[2] 10个样本国家为日本、韩国、澳大利亚、新西兰、印度尼西亚、马来西亚、菲律宾、新加坡、泰国和越南。