论文中国对一带一路沿线国家直接投资结构图景与其演进动力，该文是一带一路类有关专科开题报告范文和图景和直接投资和动力类论文范文.
［摘 要］基于２００３—２０１６年面板数据进行静态图景描述发现,中国对“一带一路”沿线国家ＯＦＤＩ倾向于投向大市场国、低成本国和近邻国.计量分析显示,东道国实际ＧＤＰ、人均国民收入及其与中国的距离是这种结构形成的决定性因素,中国实际ＧＤＰ、对东道国工程承包、国际贸易及双边投资保护协定也具有正向作用.据此判断,随着中国及东道国经济增长、中国对外工程承包和对外贸易扩大及“一带一路”基础设施互联互通,中国对沿线国家ＯＦＤＩ规模必将持续扩大,并更多地流向经济增长快、低成本优势突出国和远距离国.因此,在发展策略方面,对外投资企业应与其他对外经济主体密切协作,努力推动东道国经济增长.政府应统一规划、整体布局、协调推进各种对外经济活动,维持、扩大和提升与各国的友好合作关系,以创造一个良好的国际环境.
［关键词］“一带一路”；对外直接投资；投资动机；投资环境
［中图分类号］Ｆ１２５.５ ［文献标识码］Ａ ［文章编号］２０９５－３２８３（２０１８）０２－００７７－０７
一、引言
随着越来越多国家的参与,“一带一路”已经成为由我国倡导的面向全球、开放的合作机制与平台,其所涉范围已远超最初的地理界定.但为了便于比较和获取统计数据,不与全球范围相重合,本文仍沿用最初的界定,即包含亚、欧、非６６个国家和地区.
自从２０１３年９月主席提出倡议以来,中国对“一带一路”沿线国家的ＯＦＤＩ迅速扭转相对落后状态①,其流量占中国对全球ＯＦＤＩ比重由２０１３年的２６.５３％提高到２０１５年的３４.７１％.但从２０１６年６月起却出现了同比下降,全年下降２.１２％,２０１７年１－１１月同比再降７.３％.这样看来,我国对沿线国家ＯＦＤＩ的波动性较大.
那么,这种波动主要由何种原因导致？或者说对哪些国家的投资对这种波动起了决定性作用？厘清这些问题,对于采取正确的发展策略具有重要意义.本文通过结构图景描述和演进动力分析来加以阐释.
通过中国知网文献搜索发现,截至２０１７年１２月３１日,含关键词“一带一路”和“对外直接投资”的经济与管理科学类期刊文献共９４篇,论证所涉范围主要有：“一带一路”倡议对国内不同地区对外投资的影响,对沿线国家ＯＦＤＩ的风险、空间布局战略、与我国产业结构的关系,我国对沿线各子区域的ＯＦＤＩ等.虽然缺乏针对结构的专门研究,但部分学者关于我国对沿线各国ＯＦＤＩ决定和影响因素的实证研究对这一问题有所涉及.
按照主要关注因素不同,已有研究可以分为两大类,一类基于投资动机展开,另一类基于投资环境展开.无论基于何种视角,在模型构建方面,为了准确界定各主要关注因素的影响,一般都会加入控制变量,因此,大部分实证模型中的解释变量都既包括动机因素,也包括环境因素.尽管考虑的变量、依据的样本及数据有所不同,研究结论也有所差异,但还是有些一致之处的.
在动机类因素影响方面一致性相对较为明显：东道国市场规模（ＧＤＰ）和自然资源丰度（燃料、金属、矿石等产品出口占比或初级产品出口占比）构成正向影响②,而东道国生产成本（人均ＧＤＰ或人均国民收入）构成负向影响,也就是说中国对沿线国家ＯＦＤＩ具有明显的市场寻求、资源寻求和效率寻求动机,而技术寻求动机不明显（孟庆强,２０１６；翟卉、徐永辉,２０１６；张亚斌,２０１６）.在环境类因素影响方面,研究结论差异较大,因为环境因素众多,学者们考虑的范围和偏重有所不同,*变量的选择也不尽相同.但关于以下三个因素的影响,研究结论相对一致：东道国基础设施水平（航空和铁路运输客运量总和,百人Ｉｎｔｅｒ网用户）构成正向影响（孟庆强,２０１６；姜慧,２０１７）,东道国经济开放度（外贸额与ＧＤＰ之比）也构成正向影响（王军、黄卫冬,２０１６；韩民春、江聪聪,２０１７；姜慧,２０１７）,东道国与中国的地理距离构成负向影响（王军、黄卫冬,２０１６；张亚斌,２０１６；韩民春、江聪聪,２０１７）.总体上来看,已有研究对我国对沿线国家ＯＦＤＩ结构问题少有涉及,对影响ＯＦＤＩ因素的选择具有一定的随意性,往往不够全面.本文将在综合考虑各种影响因素的基础上,对我国对沿线国家ＯＦＤＩ结构特征及其形成动力进行深度分析,并据此提出政策建议.
二、中国对“一带一路”沿线国家直接投资结构图景
ＯＦＤＩ是由作为投资主体的企业分散决策的集合结果.从逻辑上讲,企业是在综合考虑以下三类因素的基础上做出决策的,一是对外投资需求,即对外投资动机；二是对外投资环境,即东道国营商条件；三是对外投资能力,即企业走出国门、直接参与国际竞争的能力.前两者对ＯＦＤＩ结构形成直接的、决定性影响,因此,先基于这两类因素考察我国对沿线国家ＯＦＤＩ的结构状况.
(一)基于需求视角的中国对沿线国家直接投资结构图景
对外投资需求可以用Ｄｕｎｎｉｎｇ（１９９８）提出的四大动机来概括,即寻求自然资源、寻求市场、寻求效率和寻求战略资产,分别以东道国资源丰度、市场规模、生产成本和技术水平对ＯＦＤＩ的影响作为判定依据,并分别以初级产品出口占比、实际ＧＤＰ、人均国民收入和高技术产品出口占比作为*变量.按照各国各类指标历年均值大小,将沿线国家分为高、中、低三个阵营,分年度计算中国对每个阵营ＯＦＤＩ存量的总体占比,由此得到各种结构图景③.
２０１８年第２期·总第２８４期１.基于东道国资源丰度的投资结构.将初级产品出口占比高于６０％的视为高资源国（２３国）,３０％ ～６０％之间的视为中等资源国（２３国）,低于３０％的视为低资源国（１８国）④.如图１所示,２００６年前我国对高资源国的投资占主导地位,并呈上升态势,２００７年后占比逐渐下降,２０１５年后退出主导地位,而对低资源国的投资占比则呈反向对称的变化态势.这表明：２００６年前我国对沿线国家ＯＦＤＩ具有资源寻求特征,之后这一特征逐渐消失.
２.基于东道国市场规模的投资结构.将实际ＧＤＰ高于１４００亿美元的视为大市场国（１４国）,４００～１４００亿美元的视为中等市场国（１４国）,４００亿美元以下的视为小市场国（３６国）.如图２所示,我国对大市场国的投资一直占主导地位,并呈持续上升态势,表明我国对沿线国家ＯＦＤＩ的市场寻求特征突出.
３.基于东道国发展水平的投资结构.参照世界银行２０１５年的分组标准,将２０１５年人均国民收入高于１２７３５美元的视为高收入国（１９国）,４１２５～１２７３５美元的视为中等收入国（２２国）,４１２５美元以下的视为低收入国（２５国）.如图３所示,２００６年以前我国对中等收入国的投资占主导地位,２００７年起这一地位被对低收入国的投资所替代.由此来看,我国对沿线国家ＯＦＤＩ具有一定的效率寻求特征.但动态来看,对高收入国的投资占比总体上呈现上升态势,这可能与我国劳动力成本不断提高情况下某些高收入国对我国的ＯＦＤＩ也具有了低成本吸引力有关.
４.基于东道国技术水平的投资结构.将高技术产品出口占比高于９％的视为高技术国（１７国）,３％ ～９％的视为中等技术国（１７国）,低于３％的视为低技术国（３０国）.如图４所示,我国对高技术国的投资占比一直处于主导地位,且呈波动上升态势,对中等技术国的投资占比一直很低,对低技术国的投资占比呈波动下降态势.看起来我国对沿线国家的ＯＦＤＩ似乎具有一定的战略资源寻求特征.
(二)基于环境视角的中国对沿线国家直接投资结构图景
对我国ＯＦＤＩ构成影响的东道国营商环境因素众多,这里主要考虑东道国基础设施条件、经济制度质量、社会安全程度及其与我国的地理距离远近,分别以东道国综合交通运输能力、经济自由度、国家风险和东道国首都与北京的距离作为*变量⑤.与前述类似的方式计量我国对各类国家的ＯＦＤＩ存量占比,从而得到如下投资结构图景.
１.基于东道国基础设施的投资结构.将综合运力值高于６.５的视为基础设施发达国（２１国）,３～６.５的视为中等水平国（１８国）,低于３的视为不发达国（２６国）.如图５所示,以东道国基础设施水平为分类依据,我国对沿线国家ＯＦＤＩ呈现两个突出特征：第一,总体上两极化,即对中等国投资很少,主要投向了不发达国和发达国；第二,动态上,对发达国和不发达国投资占比的一升一降对比态势明显,从而使二者在２００６年发生了主导地位更替.据此来看,我国对沿线国家ＯＦＤＩ有一定的基础设施偏好.
２.基于东道国经济自由度的投资结构.将经济自由度高于６５的视为经济制度高质量国（１８国）,５５～６５的视为中等质量国（２６国）,５５以下的视为低质量国（２０国）.如图６所示,我国对三类国家的投资占比总体上相对均衡,但主导地位呈现由低到高的转换过程,转换时点分别为２００７年和２０１５年,且对高质量国投资占比总体上升态势相对明显.这表明我国对沿线国家ＯＦＤＩ的经济制度质量偏好虽然总体上不强,但逐渐有所显现.
３.５的视为高风险国（１１国）,２.５～３.５的视为中风险国（２３国）,低于２.５的视为低风险国（３１国）.图７揭示了两个突出特征：第一,对高风险国的投资占比总体上呈持续下降态势,第二,对中等风险国的投资一直占据主导地位.这表明我国ＯＦＤＩ对沿线国家的风险并不敏感,避险意向主要表现在减少对个别高风险国的投资.
４.基于地理距离的投资结构.将距离６０００公里以上视为远距离国（３３国）,４１００～６０００公里视为中距离国（１６国）,４１００公里以下视为近距离国（１６国）.如图８所示,对远距离国的投资占比不断下降,而对中、近距离国的投资占比不断上升,其中对中距离国的投资一直处于主导地位,且近年来占比升速有加快趋向.这表明我国对沿线国家ＯＦＤＩ符合引力模型规则,呈现由近及远的发展态势.
综合前述各种结构演变趋势可以推断,２０１６年下半年以来我国对沿线国家ＯＦＤＩ规模下降可能主要是因为对高资源国、中小市场国、中低收入国、低技术国、基础设施不发达国、中等经济自由度国、中高风险国及近距离国投资减少导致的,由此看来,我国对沿线国家ＯＦＤＩ目前正处于结构优化期.
三、中国对“一带一路”沿线国家直接投资结构演进动力分析
前述结构图景是基于各单项指标的分类考察,而现实中的投资结构是各种影响因素综合作用的结果,并且这种结构是动态演进的.下文针对我国对沿线国家ＯＦＤＩ结构演进的动力展开量化分析.
(一)模型构建、样本选择与数据说明
首先构建包括前述投资动机和投资环境因素的面板数据模型,此为模型１.为了解决因个别国家经济自由度ＥＦ数据缺失而使样本量缩小问题,在模型１基础上剔除ＥＦ,得到模型２.
现实中,影响ＯＦＤＩ的因素不止上述两类,为了进行更全面和准确的分析,这里将其他影响因素作为控制变量加入模型.主要考虑以下三类因素：１.企业对外投资能力.微观上,每个企业能力各异,宏观上,如果说要找一个反映所有企业对外投资能力的*变量,那自然非ＧＤＰ莫属,因为我国ＯＦＤＩ随综合国力增强而扩大的事实异常清晰.２.与ＯＦＤＩ密切相关的其他对外经济活动：对外贸易和工程承包.对外工程承包与ＯＦＤＩ理论上应存在互补关系.对外贸易与ＯＦＤＩ或互补、或互替,因地、因时而异：当企业基于绕开贸易及非贸易壁垒、便利获取原料动机而到国外投资时,二者构成互替关系；当企业基于搭建出口促进平台、参与当地资源开发以保障国内原料供应动机而到国外投资时,二者构成互补关系.３.政策因素.这里以双边投资保护协定及避免双重征税协定的签署作为*变量,以虚拟变量形式加入模型.理论上,协定的签署意味着政府为ＯＦＤＩ创造了更为有利的环境条件,理应构成正向影响.在模型１中加入控制变量因素后得到模型３,在模型３基础上剔除ＥＦ得到模型４.各变量的符号、含义、预期影响及数据来源如表１所示.
样本方面,由于巴勒斯坦、不丹及东帝汶部分指标缺乏数据；２００６年南斯拉夫解体塞尔维亚和黑山,为了不因此缩短面板数据时长,２００６年前南斯拉夫数据列在塞尔维亚名下,不再把黑山加入样本.以下基于２００３—２０１６年中国对６２个样本国的直接投资及相关影响因素数据展开实证分析.
(二)实证结果分析
基于计量分析的技术需要,对规模变量指标ＯＦＤＩ、ＢＲＧＤＰ、ＬＥＤ、ＣＲＧＤＰ、ＯＰＣ及ＴＲＤ进行对数化处理,对ＧＤ进行倍数缩减处理：ＧＤ－ａｄｊ＝ＧＤ／１０００,并进行以下检验：１.共线性.各模型框架下的检验结果（表２的２、３列所示）表明各解释变量之间不存在系统多重共线性⑥,可以进行线性回归分析.２.异方差.检验发现各模型存在异方差,直接ＯＬＳ回归估计不可用,为此本文采用稳健（ｒｏｂｕｓｔ）估计方法.３.估计方法选择.Ｆ检验及ＬＭ检验结果（表２所示）表明各模型框架下都拒绝混合估计方法；采用自助法进行Ｈａｕｓｍａｎ检验显示：各模型下都拒绝随机效应假设,也就是说应采用固定效应估计方法.考虑到地理距离为非时变变量,政策因素为虚拟变量,本文采用最小二乘虚拟变量（ＬＳＤＶ）估计方法.
分析各模型的实证结果（如表３所示）,有以下发现：１.从模型１、２的实证结果来看,四个投资动机因素中：ｌｎＢＲＧＤＰ和ｌｎＬＥＤ系数的符号与理论假设相符,并具有统计显著性,ＲＰＰＥ的影响不具有统计显著性.这与前面结构图景描述相一致,表明市场寻求和效率寻求是我国对沿线国家ＯＦＤＩ结构形成的主要驱动因素,而资源寻求则不是.这与张纯威等（２０１７）关于我国对全球ＯＦＤＩ区位结构的分析结论基本一致.
２.就模型１、２中有关东道国环境因素影响的回归结果来看：ＧＤ系数的符号与理论假设相符,并具有统计显著性,ＣＲ、ＥＦ系数的符号与理论假设不符,但不具有统计显著性、或者显著性不高.这也与前面图景描述基本一致,或者说并不矛盾,表明地理距离是我国ＯＦＤＩ结构形成的主要驱动因素,ＯＦＤＩ由近及远的分布特征明显,而东道国风险和制度质量的影响不显著.
３.分析加入控制变量后的模型３、４的回归结果可以发现：第一,除ＤＴＡ外,其他控制变量系数的符号都与理论假设相符,并具有统计显著性,其中中国ＧＤＰ的影响最为突出.第二,加入控制变量后,除地理距离和技术水平外,其他东道国因素的影响都不再具有统计显著性,而这两个因素都呈负向影响.这表明来自中国方面的因素是主要推动力量,它们甚至覆盖了东道国方面因素的影响.由此可在一定程度上解释我国对沿线国家ＯＦＤＩ规模自２０１６年下半年以来有所下降的原因：我国ＧＤＰ增速２０１０年后持续放缓,２０１１年、２０１２年、２０１５年相继跌破１０％、８％、７％,２０１６年再降至６.７％；对沿线国家贸易额２０１５年同比下降１１.６％,２０１６年再降１１.９％；同时,工程承包增速也有所回落.当然,为应对人民币贬值压力而加强资本管制这种临时性因素可能发挥了更大作用.
４.ＲＨＴＥ和ＩＦＴ系数的符号与理论假设相反,且具有统计显著性,也与图景描述相矛盾.由于图景描述中三类国家是以２００３—２０１５年各指标平均值作为划分标准的,可以说是一种基于静态视角的总体观察,而计量分析则综合反映各国各种解释变量变化对我国ＯＦＤＩ的影响,因此,这里的矛盾实际上反映的是静态总体观察与动态个体观察的矛盾.各指标值的动态变化使一个国家不会总停留在一个层级,所以图景描述的结构状况可能与实际情况有所出入,这就是说,当两种观察结果发生矛盾时,应以动态结果为准.ＲＨＴＥ与ｌｎＯＦＤＩ负向相关,说明我国对沿线国家的ＯＦＤＩ并非为获取东道国技术,这与多数学者的研究结论相一致.从现实情况看,沿线各国技术水平整体偏低,２００３—２０１５年期间其总体平均的高技术产品出口占比为７.６９％,远低于全球和中国的１８.４１％和２７.４％,区域内高于全球和中国的分别只有５个和２个国家,这使其对我国的ＯＦＤＩ缺乏吸引力.ＩＦＴ与ｌｎＯＦＤＩ之所以负向相关,可能与我国对沿线国家的ＯＦＤＩ相当一部分投入到了支持东道国基础设施建设有关,并不意味着其对东道国基础设施有负向偏好.
四、结论、启示与对策建议
（一）我国对沿线国家ＯＦＤＩ静态来看主要投向了大市场国和低成本国,动态来看与东道国经济规模和发展水平分别呈正、负相关关系,从而使其市场寻求和效率寻求驱动特征显著.启示：我国对沿线国家ＯＦＤＩ规模上具有巨大增长潜力,结构上将倾向于投向那些经济增长快、相对于我国低成本优势明显的国家.因为,第一,目前沿线国家总体人均ＧＤＰ只有全球平均水平的３４％,而中国人均ＧＤＰ相对于多数国家更快的上升势头仍将保持相当长一段时间,这使得区内多数国家相对于中国的低成本优势得以保持.第二,沿线多数国家（６２个）正处于工业化时期,经济增速相对较高,２０００—２０１５年平均经济增速高于全球近２个百分点.低起点、高增长使“一带一路”成为一个充满活力、从而对我国ＯＦＤＩ具有巨大吸引力的地区.对策建议：我国对外投资企业在追求盈利及其他微观目标的同时,要努力对沿线国家经济增长有所贡献,由此使ＯＦＤＩ形成自加助力式的良性发展.
（二）地理距离是我国对沿线国家ＯＦＤＩ结构形成的决定性因素,它与ＯＦＤＩ之间显著的负向相关性清晰揭示了我国ＯＦＤＩ由近及远的分布状态和发展路径.这与企业基于降低交通费用等成本角度考虑的自然选择有关,也与我国注重搞好近邻关系所创造的良好政治及外交环境有关⑦.启示：随着基础设施互联互通的推进,交通成本将不断降低,从而使地理距离的负向影响趋于弱化,以中近距离国为主导的ＯＦＤＩ结构将逐渐改变.
（三）我国对沿线国家ＯＦＤＩ与东道国经济自由度及国家风险相关性不高,但并不意味着其对东道国经济制度和社会稳定不敏感,可能是因为这些因素的影响被我国与东道国建立的良好外交关系和经济合作关系所覆盖,基于这种关系,东道国为我国投资提供了特别保护和便利.截至２０１６年,我国与之建立各种伙伴关系的近８０个国家中４１个为“一带一路”沿线国家,而且,越是周边国家,伙伴关系层次越高,对伙伴国的ＯＦＤＩ占对所有沿线国家的比率由２００３年的６４.７４％提高到了２０１５年的９６.７９％.对策建议：与沿线更多国家签订友好关系条约,建立、维持和提升伙伴关系,为我国ＯＦＤＩ向更大区域、以更大规模拓展创造良好国际环境.
（四）伴随国力增强的企业对外投资能力提升是中国对沿线各国ＯＦＤＩ增长的首要推动力.启示：随着国力的进一步增强,中国对沿线国家ＯＦＤＩ的总体规模必将进一步扩大,从而持续助力于“一带一路”建设.
（五）中国对沿线国家的工程承包和国际贸易与ＯＦＤＩ之间存在显著的相互促进关系.对策建议：微观上,各对外经济主体应密切沟通、相互支持、合作开拓、共同发展；宏观上,政府对我国在沿线国家的各种经济活动要进行统一规划、整体布局、协调推进.
（六）双边投资保护协定对我国在沿线国家的ＯＦＤＩ具有重要的促进作用.目前我国已与域内近５０个国家签订了该项协定,建议尽快根据条件成熟情况与没有签订的国家达成协定,并保持协定的持续性和扩大保护范围.
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参考文献：
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