中国对一带一路国家直接投资的效率及潜力评估.pdf

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1、程中海、南楠：中国对“一带一路”国家直接投资的效率及潜力评估中国对“一带一路”国家直接投资的效率及潜力评估程中海，南楠（石河子大学经济与管理学院，新疆石河子 ）内容提要：本文运用随机前沿引力模型实证分析中国对“一带一路”沿线国家的直接投资效率及国别潜力，纵向分析直接投资潜力的动态趋势，并横向比较对不同收入水平国家直接投资潜力的差异。中国对“一带一路”沿线国家直接投资的效率损失主要来自“非效率”因素的影响，投资效率普遍较低，表现出明显的地区差异性和个体差异性；直接投资潜力较大，呈现“收敛型”特征。投资自由度、法律规范和民主程度是构成投资“非效率”的主要原因，阻碍了中国对“一带一路”沿线国家的直接

2、投资；世贸组织、经合组织、上合组织、自由贸易协定、双边投资协定、贸易依存度、对腐败的控制程度、政府效率、监管质量等是促进中国对“一带一路”沿线国家投资的主要因素。 “一带一路”不同收入水平的国家之间直接投资潜力差异大，随着收入水平的提高投资效率递减、投资潜力递增。关键词： “一带一路”；直接投资效率；投资潜力；随机前沿引力模型中图分类号： 文献标识码： 文章编号： （） 收稿日期： 作者简介：程中海（），男，河南上蔡人，石河子大学经济与管理学院教授，管理学博士，新疆维吾尔自治区普通高等学校人文社会科学重点研究基地兵团屯垦经济研究中心研究员，研究方向：跨区域中亚经济贸易合作；南楠（），女，甘肃定

3、西人，石河子大学经济与管理学院研究生，研究方向：中亚区域经济与贸易。基金项目：国家社会科学基金一般项目“中国与中亚区域贸易投资便利化推进战略研究”，项目编号： 。“一带一路”沿线是中国“向西开放”的重要枢纽，途经个国家（不包括中国），涉及人口约亿，主要包括亚洲发展中国家和东南欧、独联体等转型经济体，这些国家在资源禀赋、经济结构等方面与中国存在较强的互补性，在中国经济发展中具有重要的战略地位，为我国企业“走出去”提供了广阔的市场平台。随着国际分工的不断深化，水平分割逐渐代替垂直分割，国际投资的市场结构、影响因素等均呈现多元化趋势，发展中国家之间的投资逐渐上升。然而，中国对“一带一路”沿线国家的直

4、接投资占中国对外直接投资总额的比重仍然不到。在“一带一路”战略背景下，针对不同国家的经济发展水平，中国如何以更好的方式“走出去”需重新思考。基于此，本文利用年“一带一路”沿线个国家的面板数据，借助随机前沿引力模型，实证研究中国对“一带一路”沿线国家的投资效率、潜力及影响因素，对于中国在一带一路建设中选择合理的投资区位、实现投资要素的优化配置具有参考价值。一、模型构建与数据来源（一）模型构建基准模型构建。传统的引力模型被学者广泛用于分析双边贸易潜力，后来逐渐被运用到投资领域，认为双边投资也与两国的地理距离成反比，与两国经济总量成正比。它不能直接得到潜力的估计值，其结果为各解释变量的综合和平均；参

5、考引力模型，本文利用年的面板数据构建了投资的基准模型，其表达式为： （）经典随机前沿模型来自于生产函数，面板数据随机前沿模型的表达式为： （， ）（ ）（） （） （， ）（） （） 万方数据 雨缸搿锰年第期 （ ） （） （ ） （）模型（）、 （）依次为国在第期的实际产出和前沿产出的表达式，则为产出的实际值， 表示产出的最理想状态，称其为“前沿值”； 为影响产出的自然因素； 为参数向量； 为白噪声误差项，属于系统非效率，为企业无法控制的随机影响因素； 为非效率项； 表示指数函数形式。模型（）为效率表达式，通过不可观测的估计生产效率状况，其中， 为时变衰减项，用来反应“非效率”项随时间变动的

6、情况，其值为正表示“非效率”水平随时间增大，为负则随时间减小，若 则为时不变模型。扩展模型构建。在随机前沿模型中，前沿面指标的选取对模型的估计结果起着至关重要的作用，因此本文在模型构建过程中借鉴了等（）的做法，将、地理位置、民族文化等衡量指标纳入随机前沿面的模型中而将人为可改变的类似区域合作组织、政治、法律制度环境等变量纳入非效率模型中。基于此，本文以模型（）为基准构建了扩展的随机前沿引力模型（），据此研究我国对“一带一路”沿线国家的主要影响因素及投资“非效率”项的时变情况；为了明确造成投资“非效率”的影响因素，文章构建了投资“非效率”模型（），以此来衡量投资潜力从而选择跨国投资的合理区位。我

7、国对“一带一路”沿线国家投资的随机前沿引力模型的方程为： （）同经典的引力模型一样，公式（ ）中，代表第期中国对国的实际投资，、 、 采用对数形式，转化为弹性的概念； 分别代表年的个时期， 代表本文所要研究的个东道国， 代表中国； 为影响投资边界周围的那些随机干扰因素且服从均值为的正态分布，即 （， ）； 为投资非效率项，服从截断正态分布（ ），（， ） 即二者相互独立且与不相关， 为随机前沿面的参数向量。投资非效率模型的方程为： （）式（）中、 代表的意义与（）式相同， 为投资“非效率”因素所对应的待估参数， 称为“复合干扰项”。投资效率表达式为： （ ）， （）其中，投资效率为本文的重点关

8、注对象，指对外直接投资的随机前沿效率，是投资实际值与前沿值 （对应前文中的 ）的比值，也是关于投资非效率的指数函数，其是判断投资国在东道国投资效率和潜力的尺度。若 ，则 ，投资效率最大，实际投资水平等于投资前沿；若 ，则 ，则代表中国在该国的投资存在“非效率”，潜力有待进一步挖掘。根据投资潜力的评估讨论后期中国应选择先行投资的地理方向。在测算了投资效率的基础上通过（）得出投资前沿值，投资潜力即为投资“前沿值”和实际投资额的差值。（二）变量选取及说明本文最终的落脚点为投资潜力，故以中国对这些国家的直接投资存量（）作为被解释变量；解释变量可分为两类，一类是随机前沿面的解释变量，另一类则是投资“非效

9、率”模型的解释变量。由于“一带一路”涉及的国家较多，部分指标虽然能够很好地解释所研究的问题，但某些国家数据严重缺失，在保证国家数据完整的基础上进行筛选之后解释变量主要如下：随机前沿面表达式中的解释变量主要包括投资国（中国）的国内生产总值（） 、东道国的国内生产总值（） 、与中国的地理距离（） 、共同的官方语言（） 、共同的边界线（） ；投资非效率表达式中的解释变量主要有对外贸易依存度（） 、投资自由度（） 、 成员方（ ） 、自由贸易协定（） 、经合组织成员国（） 、上合组织成员国（） 、双边投资协定（） 、腐败的控制程度（） 、政府效率（） 、监管质量（） 、法律规范（）和民主程度（） 个指

10、标，重点辨别中国对“一带一路”沿线国家直接投资的促进因素和阻碍因素。解释变量的选取如表所示。（三）数据来源本文选取的数据时间跨度为年，分别来自“一带一路”沿线国家中个国家的数据。其中， 数据来源于年和年商务部的官方统计公报； 数据来源于，个别万方数据程中海、南楠：中国对“一带一路”国家直接投资的效率及潜力评估缺失的数据摘自年国际统计年鉴； 来源于； 来源于、 数据库；、 来源于数据库； 来源于美国传统基金会； 、 的数据来自官网主页；其他所有变量的数据均来源于。表变量选取及预期符号阐释变量预期符号理论阐释 代表投资国的经济实力，经济实力越强本国企业“走出去”的可能性越大，越多，故预期与正相关。

11、 指东道国的市场容量，一般市场容量越大吸收他国的外商直接投资越多，预期与正相关。 地理距离越大，投资所需成本越大，投资额越少，属于投资阻碍因素，预期与负相关。 语言相通能够增强双方沟通便利性，降低投资过程中的交流成本，属于投资促进因素，预期与正相关。 相邻的国家往往在地理环境、资源禀赋等方面具有一定的相似性，并且相对节约交通成本，有利于投资，属于投资促进因素，预期与正相关。 代表东道国的开放程度，对外贸易依存度越高，开放程度越高，接受外商投资越多，属投资促进因素，预期与正相关。 分值越高，投资自由程度越高，政府进行外汇管制程度越低，对资本交易的限制少，外资能够享受更加公正的待遇，从而公平参与国

12、际市场竞争，预期与正相关。 虚拟变量，在该年月日前加入世贸组织取值为，之后取；入世代表双方投资框架和规则较为统一，有利于投资国在东道国的直接投资，属于投资促进因素，预期与正相关。 虚拟变量，建立自贸区则取，否则取；区域贸易协定的签订有利于降低投资过程中的不确定性因素，同时给予双方互惠政策，有利于提高协议签署国的投资流量，属于投资促进因素，预期与正相关。 虚拟变量，属于经合组织成员国取，否则取；确定政府间的资本流动和直接投资协议，通过监督提高经济效率是其重要职责之一，属于投资促进因素，预期与正相关。 虚拟变量，属于上合组织成员国取，否则取；上合组织旨在加强各成员国的信任与合作，保障地区和平稳定，

13、有利于形成适宜投资的国际环境，属于投资促进因素，预期与正相关。 虚拟变量，在该年月日前加入世贸组织取值为，之后取；双边投资协定是专门用于投资保护的协约，与中国签订双边投资协定将促进中国在该国的直接投资，属于投资促进因素，预期与正相关。 腐败的控制程度越高，市场机制效果越好，能够促进企业的直接投资，属于投资促进因素，预期与正相关。 政府效率越高，行政审批手续越简便，大大提高国际直接投资的便利性，节约投资的资金成本和时间成本，预期与正相关。 政治稳定是企业跨国投资的必要前提，稳定程度越高越有利于投资，属于投资促进因素，预期与正相关。 监管质量的高低直接关系着能否在国际市场上进行公平竞争，监管的越好

14、，投资主体更愿意去投资，预期与正相关。 法律规范的统一与完善有利于营造更加公平的投资环境，跨国投资更加有法可依，能够促进投资，预期与正相关。 民主程度越高，直接投资环境越好，属于投资促进因素，预期与正相关。表随机前沿面变量的系数估计结果估计方法时不变模型时变模型变量系数标准误 系数标准误 注： 、 、分别代表在、的水平下显著（下同）。二、检验结果及分析本文采用 软件对模型（）和（）进行了估计，结果如下：随机前沿面分析。对（）的估计结果如表所示。其中时变衰减项对应的值为 ， 万方数据 雨缸搿锰年第期在的显著性水平下可以通过检验，表明中国对“一带一路”沿线国家直接投资随时间变化较为明显，故随机前沿

15、面模型应该选取时变模型，对应表达式为： （）对随机前沿面核心解释变量的含义解释如下：（） 为第期投资国（中国）的市场规模弹性，表示中国每增长能够引起我国对其直接投资平均增加 ，具有显著的正弹性，符合预期。 （） 为第期国的投资弹性，即东道国每增长能够引起我国对其直接投资平均增加 ，具有显著的正弹性，符合预期。（） 为地理距离的弹性，地理距离每增加将引起我国对其直接投资平均降低 ，具有显著的负弹性，符合预期。表明两国距离越远，运输的资金成本、时间成本等都越高，对双边投资造成了一定的制约作用，与主流的研究结果一致。对随机前沿面控制变量的含义解释如下： （）共同的官方语言这一变量对我国有正向促进作用

16、但不显著。语言文化是国际经济交流的重要因素，因为“一带一路”沿线国家语言文化丰富、种类繁多、差异性大，语言不通一直是限制这些国家经济往来的首要障碍，文中使用的样本中与我国有共同官方语言的只有新加坡和马来西亚两个国家，而这两个国家都是我国的“自然经济伙伴”，语言的通用性并未得到体现。 （）共同的边界线对投资的作用不明显。由于表面上虽与中国接壤但地理上陆路交通被山脉阻断，经济联系强度较小，地理距离较近的优势尚未充分发挥。投资非效率模型分析。通过随机前沿面的估计发现我国对“一带一路”沿线国家存在着投资“非效率”，因此需进一步检验其主要影响因素，对投资“非效率”模型的系数估计结果如表所示。表投资非效率

17、的系数估计结果随机前沿模型投资非效率模型变量系数标准误 变量系数标准误 检验结果显示 ，说明投资“非效率”为阻碍中国主要的因素，而统计误差的影响并不大。根据表的结果，可得投资“非效率”模型的表达式： （）投资非效率模型的解释变量可以分为三类：第一类为和 ，用来衡量投资的经济环境；第二类为相关协定及区域合作组织；第三类为衡量投资的政治、法律环境的指标。投资“非效率”模型参数的含义解释如下：（）东道国的开放程度与“非效率”项呈显著负相关，则其与投资呈显著正相关，表明开放程度越高，国际合作强度越大，能够吸引外资进入。有研究发现市场开拓型直接投资主体以在海外建立分支机构或子公司的形式构筑营销网络，最终

18、也会促进国际贸易的发展，这也符合中国的客观实际。投资自由度与“非效率”项的相关性为正，说明投资自由度是我国对“一带一路”沿线国家直接投资的阻碍因素，与理论预期不符。投资自由度越高，中国对该国的直接投资越少，说明中国对外直接投资主体尚未占据国际市场的优势地位，国际竞争力仍有待加强。（）世贸组织、经合组织、上合组织及双边万方数据程中海、南楠：中国对“一带一路”国家直接投资的效率及潜力评估投资协定与投资“非效率”项的符号显著为负，表明双方签订投资协定或加入国际组织均能够显著地促进我国对东道国的直接投资。（）在投资“非效率”影响因素的验证结果存在两种区别。其一，对腐败的控制、政府效率和监管质量与呈负相

19、关关系，说明三者不同程度地促进了中国对“一带一路”沿线国家的，与理论预期相同。其中，监管质量的促进作用较显著，而控制腐败对我国在“一带一路”沿线的促进作用不明显。故我国对“一带一路”沿线国家的直接投资应考虑选择腐败的控制程度较高和监管质量较好的国家或地区。其二，法律规范和民主程度与投资“非效率”显著正相关，说明二者是投资的阻碍因素，从一定程度上体现出东道国政府过度操控市场导致市场开放程度不够，从而限制了外资的进入；另一方面表明我国对“一带一路”国家的直接投资钻法律、制度空子的现象尤为突出，较高法律规范程度和民主化程度反而会阻碍中国在相应国家的投资。可见，中国的仍存在着“寻租”现象，证明了我国所

20、谓的“特殊性”。投资效率分析。本文测算了中国对“一带一路”沿线国的投资效率（见表）。可以看出，中国对“一带一路”沿线国家的表现出以下特征：第一，从总体的广度和深度来看，表现“范围广、效率低、潜力大”的现状。多数国家的投资效率呈现一定的上升趋势，但是上升程度较弱，部分国家的投资效率走势下降，以也门、沙特两国表现较为明显。 年，对柬埔寨、新加坡、俄罗斯、老挝等国投资效率位于前列。投资效率大于 的只有个国家，效率高于平均值的国家仅个，说明对绝大多数国家的投资潜力依然很大。第二，从区域分布来看，多集中于亚洲地区，以中亚五国等周边国家为主，另有伊朗、新加坡等经济发展水平较高的国家和沙特、阿联酋等自然资源

21、比较丰富的国家。第三，从国别分布来看，相对而言集中于发展中国家，涉及转型经济体和发达国家。就中亚五国来讲，对哈萨克斯坦等四国的投资效率较高而对乌兹别克斯坦的投资效率很低，中亚五国作为我国“自然伙伴”的优势得到了一定的体现但并不充分。东盟作为一个较大的经济体，投资效率整体并不高，我国与东盟国家的经济往来具有较好的地缘优势（我国西南部与东盟多国相邻）及政策优势（中国东盟自贸区的建立、共同构建世纪海上丝绸之路等），对双边及多边投资具有促进作用，然而目前来看尚未达到预期的效果。样本国中的罗马尼亚、匈牙利、波兰、捷克、立陶宛、保加利亚、斯洛伐克、斯洛文尼亚、爱沙尼亚、拉脱维亚国同时也属于欧盟国家，由表可

22、知投资效率普遍在（ ， ）的区间，后期欧盟这些国家为投资潜力很大的经济体。第四，从个体差异来看，对也门、沙特、吉尔吉斯斯坦、俄罗斯的投资效率一直较高，对土库曼斯坦的投资效率变动较大，表现出先快速增大后又逐渐减小的特征；对老挝、伊朗的投资效率上升较快，对蒙古、巴基斯坦和阿联酋的投资较为稳定。表中国对“一带一路”沿线国家的直接投资效率 乌克兰 乌兹别克斯坦 也门 亚美尼亚 以色列 伊朗 俄罗斯 保加利亚 克罗地亚 匈牙利 卡塔尔 印度 印度尼西亚 叙利亚 吉尔吉斯斯坦 哈萨克斯坦 土库曼斯坦 土耳其 埃及 塔吉克斯坦 万方数据 雨缸搿锰年第期表 （续） 孟加拉国 尼泊尔 巴基斯坦 巴林 拉脱维亚

23、捷克 摩尔多瓦 斯洛伐克 斯洛文尼亚 斯里兰卡 新加坡 柬埔寨 格鲁吉亚 沙特 波兰 波黑 泰国 爱沙尼亚 白俄罗斯 科威特 立陶宛 约旦 罗马尼亚 老挝 菲律宾 蒙古 越南 阿塞拜疆 阿尔巴尼亚 阿联酋 阿曼 马其顿 马来西亚 黎巴嫩 注：“”代表由于原始数据缺失而未能计算得到的数值。可以人为地将投资效率分为个子区间，所有国家的区间划分和国家的大致分布见表。显然，投资效率差异性较大，投资效率普遍偏低，低于 的国家个，超过了；落在 ， ）区间内的国家为个，占 ；可见，中国对“一带一路”沿线国家的选择空间广泛，投资潜力依然很大。此外，本文试图从动态视角分析投资效率的演变情况，由于篇幅所限，文中只

24、列出了效率排名较前的个国家为代表进行说明（图）。可以看出，该图表现为“收敛状”，表明中国对外直接投资格局在逐步调整和改善，投资形势趋于稳定，呈现出一定的波动性上升趋势， 年以前波动较小， 年受金融危机的影响，国际经济环境较为复杂， 波动较大，其中，对塔吉克斯坦、老挝、俄罗斯、格鲁吉亚、伊朗的投资效率均出现了不同程度地下降， 年有所回升后在期间小幅下降， 年之后呈现回暖平稳发展态势。表中国对“一带一路”沿线国家投资的效率区间和国家分布效率区间主要国家（， ）斯洛文尼亚、马其顿、爱沙尼亚、巴林、黎巴嫩、拉脱维亚（国） ， ）约旦、尼泊尔、菲律宾、乌克兰、以色列、阿塞拜疆、阿尔巴尼亚、亚美尼亚、波黑

25、、克罗地亚、摩尔多瓦、捷克、立陶宛、孟加拉国（国） ， ）阿曼、罗马尼亚、土耳其、波兰、印度、印度尼西亚、马来西亚、叙利亚（国） ， ）埃及、保加利亚、白俄罗斯、泰国、斯里兰卡、蒙古、科威特、乌兹别克斯坦、卡塔尔、越南、斯洛伐克（国） ， ）土库曼斯坦、阿联酋、匈牙利、沙特、巴基斯坦（国） ，）老挝、柬埔寨、哈萨克斯坦、塔吉克斯坦、吉尔吉斯斯坦、也门、新加坡、格鲁吉亚、俄罗斯、伊朗（国）注：国家分布主要根据年的投资效率区分，其中“叙利亚”由于后面几年的数据缺失，故根据已有计算结果确定其落在第二个区间内。万方数据0 900 800 700 600 50uJ卜_0 400 300 200 1000

26、02005 2006_卜Ii罩2007 2008-e-老挝一-一壬言夏芎=坦 一一言彳=言j2009 20i0-r一新加埔2011 2012 2013 2014格鲁吉亚 年份程中海、南楠：中国对“一带一路”国家直接投资的效率及潜力评估图前位国家的投资效率变动趋势投资潜力评估。前文测算了中国对“一带一路”沿线国家的直接投资效率，在此基础上计算可得中国对各东道国的投资前沿值，用投资前沿值减去投资实际值则为投资潜力。为了便于对比分析，本文采用世界银行的分类口径按照收入水平高低将样本国分为高等收入非经合组织国家，高等收入经合组织国家中低等、低等收入国家和中高等收入国家（由于低等收入国家只有一个，故将其与中低等收入国家合并为一组），中国对四个组别国家的直接投资潜力如表至表。表中国对“一带一路”沿线高等收入经合组织国家直接投资潜力 以色列 匈牙利 捷克 斯洛伐克 斯洛文尼亚 波兰 爱沙尼亚 表中国对“一带一路”沿线高收入非经合组织国家直接投资潜力 俄罗斯 卡塔尔