中国外商直接投资区位选择的决定因素：制度、税收负担与资源禀赋_资源禀赋论文

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      自1978年改革开放以来，中国经济得到了迅猛的发展和增长，中国经济也逐步由中央计划体制向市场体制转变。当前，中国已经成为世界第二大经济体并在全球经济中扮演着日益重要的角色。中国经济发展的过程也是积极融入经济全球化的过程，全球化在中国的经济增长过程中发挥了重要的作用。从资本形成的角度来看，外商直接投资（FDI）一度被视为中国经济稳定增长的主要推动力。自1980年以来，外商直接投资涌入中国大陆，规模不断增长，连同进口贸易一起推动了产业结构升级和经济发展（高凌云、王洛林，2010；Whalley & Xin，2010）。中国自2012年以来已成为世界最大的FDI接受国之一。

      全球化是一个双向的过程。在资本流动方面，中国经济在吸引大量的FDI的同时，对外直接投资（ODI）也开始走向世界。值得关注的是，在过去的十年中，中国的ODI快速增长。1992年邓小平南方谈话极大地推动了中国的改革开放，中国ODI也迎来了第一个高峰，金额达到40亿美元。1999年，中国政府提出将推动ODI作为促进全球化的政策之一，中国的ODI由此开始增长，尤其是在2005年之后增长更快（见图1）。2008年全球性金融危机爆发之后，中国每年的ODI更是超过了500亿美元。自2013年以来中国已经成为世界第三大ODI国家（China Daily，2013）。

      传统观点认为，外商直接投资（FDI）促进了国内的资本形成，而对外直接投资则造成资本外流，减少了国内资本存量，从而影响了经济发展。但实际上，学者们已经逐渐意识到情况并非如此。Hejazi & Pauly（2003）利用加拿大行业层面的数据检验了FDI的作用，发现相较于外商直接投资，增长更快的对外直接投资并非经济中的负面因素，它反而反映了经济发展的成功。中国ODI近年来的快速增长不仅反映了中国经济正在从全球产业链中的低端劳动密集型产业向价值更高的产业迈进，而且还可能反映了中国企业日益增长的克服国内的资源和制度瓶颈而在全球范围内整合资源的能力。

      中国ODI背后的驱动因素究竟是什么？文献中已经形成了很多解释中国ODI数量之大和增长之快的假说。一些假说认为，中国ODI增长的一个动因是获取东道国（或地区）的原材料和能源；另一些假说认为，中国ODI的目标是为了获得技术、品牌和知识；还有一些研究认为，中国的ODI部分是为了规避国内税收而形成的资本外逃现象。关于对外直接投资的不少研究表明，东道国的制度性因素，例如政府效率（government effectiveness）、法治水平、腐败控制等，以及东道国的税负水平和东道国的自然资源禀赋等一系列因素对ODI的区位选择和流向有重要影响（Buckley et al.；2007；Kolstad & Wiig，2012；Cheung & Qian，2009）。

      

      尽管已经有一些实证文献开始研究中国的ODI问题，但目前的研究存在三方面的不足。首先，现有文献对驱动中国ODI的制度性决定因素的研究还非常欠缺。虽然个别文献也有涉及，但它们往往仅局限于研究单一维度的制度变量（如东道国的民主政治情况）。这种研究存在很大的局限性：两个国家即使民主政治发展水平相同，但如果其法治水平、政府效率等存在很大的差别，从而在合约实施的保障方面存在较大差别，对ODI的流入也会产生非常不同的影响；很多国家虽然在形式上不是民主政体，但是其政府效率和法治水平可能很高，这反而有可能吸引ODI的流入。制度是个多维的变量，世界银行就将制度分解成六个不同的维度（话语权与问责制、政治稳定与杜绝暴力/恐怖主义、政府效率、监管质量、法治水平、腐败控制），因此需要研究制度的不同维度对ODI的不同影响。其次，现有文献没有深入研究制度和ODI的其他重要决定因素（如税收和资源禀赋）之间的互动，理解制度与税收和资源之间可能存在的替代性或互补性将加深我们对ODI驱动因素之间关系的理解。最后，现有的研究使用的样本一般都比较小，往往直接采用中国官方公布的ODI数据，而没有采取基于交易的更详细的微观数据；近年来世界上的几个主流数据库实际上已经提供了新的丰富的基于交易层面的数据，这些数据可以帮助我们更深入地研究中国的ODI问题。

      本文的研究将弥补现有文献的上述不足。我们将使用中国2002-2011年10年中发生的842起交易层面（海外并购）的微观数据来研究东道国不同维度的制度、税收和自然资源因素是如何影响中国ODI的区位选择的，以及这些重要因素之间又存在怎样的互动关系。

      本文余下部分的结构如下：第二部分回顾相关的研究ODI的文献，并在此基础上提出我们要实证检验的理论假说；第三部分介绍数据的来源和变量的构造；第四部分使用条件logit模型和混合logit模型来分析制度性因素对中国ODI的区位选择的影响；第五部分讨论并进一步解释了制度性因素、税收因素以及自然资源因素之间的互动关系；第六部分总结全文。

      二、相关文献与本文的理论假说

      在影响ODI的因素中，制度性因素、税收因素以及自然资源因素是文献中关注较多的三类重要因素。在研究了中国ODI的发展路径之后，Salidjanova（2011）总结了中国ODI不断增长的原因，包括获取原材料和能源的供给，获取品牌和技术秘诀（know-how），以及避免国内市场上的竞争和国际贸易壁垒等。Salidjanova（2011）与Sicular（1998）还指出返程投资（round-tripping）的可能性，即中国投资者可能受税收优惠、产权保护或其他优惠政策所驱动，将资金转移到海外，然后再伪装成外资转移回中国。实证研究显示，中国香港和加勒比地区国家是中国ODI的首选目的地，这两处都是避税天堂。此外，自然资源作为一个影响ODI区位选择的因素，在文献中也得到关注。Aleksynska & Havrylchyk（2012）表明了自然资源丰富的国家总会吸引到更多的对外直接投资。总而言之，在文献中，制度性因素、税收因素和自然资源因素被视作三个影响中国ODI的最常见因素。下面我们结合文献，分析它们影响ODI进入的具体机制。

      （一）制度性因素及其预期作用

      在制度方面，目前有一些研究中国ODI的文献已经发现，中国的公司在那些制度比较弱的国家更具有比较优势。与发达国家的公司不同的是，中国公司在不透明的制度环境中更善于利用复杂的私人关系进行寻租（Yeung & Liu，2008；Morck et al.，2008）。与以上这些文献研究单一维度制度或者笼统的制度不同的是，本文将侧重于研究不同维度的制度对中国ODI区位选择的影响。为此，我们将参照世界银行衡量不同制度维度的范式，考察制度的以下六个维度：话语权与问责制、政治稳定与杜绝暴力/恐怖主义以及政府效率、监管质量、法治水平和腐败控制，研究它们对中国ODI区位选择的不同效应。

      1.话语权（voice）与问责制（accountability）

      这一因素反映了一国民主政治的发展程度，体现了公民参与选举其政府的权利，以及在言论、集会和媒体等方面的自由程度。东道国的民主政治发展程度对吸引ODI的影响在理论上并非单向和清晰的。一方面，民主政治的发展可能促进ODI。首先，一个高度民主的国家通常比民主程度低的国家更加开放。因此，一个高度民主的国家提供了更多贸易的机会，从而提高了中国ODI选择这个国家的可能性。第二，一个高度民主的国家言论更自由，信息传递更畅通。反之，一个民主程度低的国家的信息不对称问题会更加严重，从而会阻碍ODI的进入。第三，一个开放的国家通常有活跃的金融市场，从而ODI东道国有更高比例的企业是上市公司，由此东道国发达的金融市场为中国ODI的进入提供了更多可能的渠道。但另一方面，民主政治的发展可能导致民粹主义和福利主义的崛起和蔓延、工会力量的膨胀和劳工权利保护的增强，这会阻遏外国资本的流入。由于中国ODI的投资者长年在威权政治体制下经商，东道国民主政治的发展程度可能在正反两方面对中国的ODI产生影响，所以，东道国的民主政治发展程度对中国ODI的进入效应只有通过实证研究才能确定。

      之前也有文献研究过话语权与问责制的作用，但尚未得到一致的发现。Kolstad & Wiig（2012）从实证上分析了东道国的民主政治特征是如何决定中国2003-2006年的ODI的。他们的研究发现，话语权与问责制对中国的ODI有很显著的正影响。Gopinath & Echeverria（2004）也在反映话语权与问责制的指标上得到了显著为正的结果，从而证实了其对ODI的作用。然而，Mina（2009）发现，在所有影响ODI的制度性因素中，作用最大的是法治水平，而作用最小的就是话语权与问责制。本文将利用详尽的微观数据进行研究，以进一步确认话语权与问责制对ODI进入的作用。

      2.政治稳定与杜绝暴力/恐怖主义

      这一因素反映了政府动荡或者被违宪或暴力行为推翻的可能性，包括出于政治动机的暴力行为和恐怖主义。政治稳定为市场参与者提供了一个公平安全的环境。从理论上讲，政治稳定度低反映了社会稳定度的缺失，从而增加了在东道国投资的风险并阻止了ODI流入。

      Noorbakhsh et al.（2001）发现东道国的政治暴力和恐怖主义会延缓FDI的进入。此外，Asiedu（2006）对投向非洲的FDI的研究发现政治稳定和FDI之间存在正向关系。由于政治稳定和社会秩序是企业运营的前提条件，我们预期中国的ODI会偏向选择政治稳定、无暴力活动和恐怖主义的国家。

      3.政府效率

      这一因素反映了政府提供公共服务的质量以及独立于利益集团的程度、政策形成和执行的质量，以及政府对这些政策的承诺的可信度。这一变量可以从两个方面影响中国ODI的进入。第一，政府的高效率表明东道国能够提供全面有效的公共服务，从而支持外资企业的发展。第二，高效的政府意味着外资在东道国会面临较少的限制和政治压力，投资收入更加可预测，从而也促进了中国ODI的流入。

      在政府效率方面，Globerman & Shapiro（2002）对一个既包含发达国家，又包含发展中国家的1995-1997年的样本进行了研究，他们发现政府效率是FDI流入和流出的重要决定因素。我们也预期东道国的政府效率对中国ODI的区位选择有正向作用。

      4.监管质量

      这一因素反映了政府制定并执行促进私人部门发展的政策和规制的能力。好的监管质量可以对ODI产生三个方面的影响。

      首先，健全的政府监管通常要求企业提供详细和规范的会计信息披露，保持高透明度。这一因素可以鼓励投资。比如，Hay et al.（1996）认为会计标准对金融契约是十分必要的。

      其次，完善的政府监管意味着对股东权益提供良好的保护。La Porta et al.（1998）认为，如果股东权益能得到很好的保护，这个国家的金融市场就会发展的更好，我们从而预期它能够吸引更多FDI。Grossman & Hart（1988）与Harris & Raviv（1988）指出，若收取股息的权利与依赖于好的监管质量的选举权相结合，投资者的权益就能被更好地保护。

      最后，健全的监管可以减少信息的不对称性。大多数FDI的目的是为了获取更多利润。减少信息不对称能够在降低风险的同时，使得利润更加具有可预测性。因而，良好的政府监管能提高企业的利润。因此，我们预期：中国ODI倾向于流向有较好监管质量的国家。

      5.法治水平

      这一因素反映了经济主体相信并遵守社会秩序，尤其是合同实施的质量、财产权的保护，以及发生犯罪和暴力的可能性。法治对外资流入可能产生两方面的影响。一方面，一个强有力的司法系统可以保护投资者尤其是中小投资者的权利（La Porta et al.，1998），也进一步地降低了违约风险和交易成本。La Porta et al.（1999）认为法律和监管在司法体系更健全的国家对投资者的保护力度更大。根据这一观点，法治水平这一制度性因素可以对中国ODI产生正向作用。另一方面，严格的法治强调公司的责任和义务，在信息披露，环境保护、劳工权益维护、履行公平竞争和企业社会责任等方面，给公司增加额外成本，从而可能妨碍公司的发展。在某些情况下，中国ODI是为了获得先进技术和自然资源，严格的法治反而限制了这些ODI的活动，因而会影响中国ODI的进入。

      所以，一般而言，法治的总体作用是不明确的，需要实证研究加以确认。因此，我们认为法治水平对于中国ODI的进入既有正效应，又有负效应。当法治保护对投资者有利时，就有正效应；当大多数ODI出于获得技术和自然资源的目的时，可能就有负效应。

      6.腐败控制

      这一因素反映了政府的公权力被用来谋取私利的程度，包括各种形式的腐败和政府为精英和私人利益所操纵的程度。控制腐败可以从两个方面吸引投资者。第一，好的腐败控制意味着企业不需要为了顺利经营而花费大笔资金贿赂政府官员，因此可以降低成本和提高利润，从而吸引更多投资。第二，清廉的政府官员能够更好地规管企业管理层，降低了公司管理者腐败的可能性，从而保护了公司利益。这一控制确保管理者不会挪用公司利润，从而提高了投资的回报。Fredriksson et al.（2003）利用美国的数据证实了政府腐败对FDI的负效应。Wei（2000）研究了12个FDI来源国（或地区）与45个东道国的双边投资，也发现日益增长的腐败对FDI有负面作用。基于此，我们预期：中国企业倾向于选择进入腐败控制好的国家。

      （二）税收因素及其预期作用

      东道国的税收情况涵盖了企业所得税率、总税率和避税等情况。若东道国的税率高，则外资运营的成本提高，从而会减少投资利润。因此，一般认为高税负对FDI的区位选择有负向作用。相反，避税天堂因为税率低，可以吸引FDI。

      大量关于FDI或者ODI区位选择的研究也关注了税收因素。Boddewyn & Brewer（1994）引用“逃避即规避”（escape is an expression of avoidance）观点，认为这是一种“用脚投票”的企业政治行为。Caves（1996）基于之前的研究认为，本国的某些因素例如高税率，会增加对外直接投资。Gordon & Hines（2002）回顾了关于国际税收的研究并发现企业会迁移其总部来逃避本国的高税率。因此，我们预期中国企业更可能在低税率国家和地区投资。

      （三）自然资源因素及其预期作用

      在研究对外直接投资的文献中，自然资源通常被视为最重要的动因之一，很多ODI是为了在东道国寻求自然资源。Kinoshita & Campos（2003）研究了前苏联国家，发现大多数为寻求自然资源的ODI投资在了自然资源丰富的国家。当一个公司采取基于自然资源的发展策略时，就会关注自然资源，并利用不完善的要素市场以产生高回报率，从而维持比较优势（Amit and Schoemaker，1993；Conner，1991）。自然资源储备多的国家当然会吸引以寻求自然资源为目的的FDI。Aleksynska & Havrylchyk（2012）提供了实证证据，证明在具有丰富自然资源的国家，FDI流入会增加。对于正处在工业化过程中但是自然资源相对稀缺的中国而言，自然资源对ODI的驱动作用可能更重要。因此，我们预期，东道国的自然资源的储备量会对中国ODI的区位选择有正向作用。

      三、数据和变量

      （一）样本

      本文所用样本由自2002年1月1日至2011年12月31日时段内的842笔中国ODI交易构成。这些交易发生在中国与其他63个国家和地区之间。从我国ODI流向的区位分布来看，开曼群岛、中国香港、百慕大、英属维京群岛等避税天堂吸收的ODI并购交易数量庞大；同时澳大利亚、美国、加拿大、新加坡等也吸引了众多投资。考虑到在每笔交易发生前，有更多的潜在的东道国可供选择，我们在条件logit模型中提供了多达209个国家和地区作为潜在的目标地。这些潜在目的地为世界银行的各国制度情况数据库所涵盖。①

      （二）数据来源和变量的构造

      我们的数据来自几个主流的数据库。842笔交易的信息主要来自Zephyr数据库，该数据库是国际并购研究领域知名的兼并收购（M & A）数据库，每天发布全球并购（M & A）、首发（IPO）、计划首发、机构投资者收购（IBO）、管理层收购（MBO）、股票回购（Share Buyback）、杠杆收购（LBO）、反向收购（Reverse Takeover）、风险投资（VC）、合资（JV）等交易的最新信息，其全球数据来自欧洲并购信息专业提供商Zephus公司，集成BvD的增值软件。目前Zephyr数据库收录了全球各行业60万笔并购记录，每年新增约10万笔；数据可追溯至1997年，并涵盖亚太地区及中国的交易记录。

      在研究中，我们还使用和匹配了来自其他数据库的数据。如世界银行的数据、CEPII数据库、Dealogic数据库、La Porta等人的金融与法律数据库、STAN数据库和WorldScope数据库。CEPII数据库是一个成立于1978年的包括国际贸易和投资等世界经济数据在内的数据库；Dealogic数据库是为全球投资银行和研究者提供股票市场、债券市场等信息的数据库；La Porta等人的金融与法律数据库也包含了度量各国政府效率的数据；STAN数据库是一个包含各国劳动力成本、就业、投资和国际贸易等信息的数据库；WorldScope数据库是一个每月更新的涵盖多国上市公司的数据库。数据的来源和变量的构造详见表1。

      

      四、制度性因素对中国对外直接投资的区位选择的影响

      （一）研究方法

      从计量方法上来说，我们主要使用条件logit模型和混合logit模型两种方法来研究制度性因素对中国ODI区位选择的影响。

      1.条件logit模型

      

      McFadden（1974）证明了这一似然函数关于参数β是全局凹的，从而使得数值最大化的步骤适用于解决这一区位选择问题。

      条件logit模型只有当无关选择独立性（ⅡA）这一假设满足时才是可行的。

应当在所有选择中都是独立同分布的（ⅡD）。从条件logit模型的定义出发，我们很容易得到ⅡA的性质。对任意两个选择i和k，被选择概率的比例如下：

      

      这一比例不依赖于除i和k以外其他的选择；这意味着，无论是否有其他选择，无论其他选择的性质如何，相对于k，选择i的相对可能性都是一样的。检验是否满足ⅡA可以有两种方法。第一，我们可以检验各选项（Hausman & McFadden，1984）和各选项间的变量（McFadden，1974）。第二，我们可以使用更一般的即便违反ⅡA假设也可以使用的模型，并检验条件logit模型。混合logit模型正好适用于这一检验。

      2.混合logit模型

      混合logit模型更具有普适性，即使在异质性个体效用的情况下也适用（McFadden & Train，2000）。混合logit模型可表达为：

      

      其中，下标n表示行为主体，下标i表示选项，参数β服从密度函数为f（β）的某一分布。通过假设参数服从分布而不是一个单一的目标值，这一混合logit模型可以避免很多在条件logit模型中会遇到的问题，比如ⅡA问题。

      在使用混合模型前，我们必须为每一个参数定义一个确定的分布。常见的正态分布、对数正态分布、均匀分布、伽马分布、三角分布或其他任何分布都是适用的。通常，当我们对参数知之甚少时，应该使用正态分布；当系数符号相同时会用到对数正态分布。

      混合logit模型可以被用来检验条件logit模型中的ⅡA问题。条件logit模型和混合logit模型的区别在于参数设定。条件logit模型将参数视作一个值，而混合logit模型将参数视作一个分布（包含均值和方差）。因此，如果混合logit模型中的方差估计都不显著的话，这一分布就退化成一个值。混合模型可以较好地避免ⅡA问题。因此，当使用条件logit模型时，就必须检验ⅡA问题，我们可以建立一个混合logit模型并检验方差项的显著性水平。如果得到的方差估计都是不显著的或者尽管显著，但值很小或接近于0，只要主要的ⅡA问题不存在，条件logit模型就是可行的（后面我们在后面的实证中将会检验ⅡA假设）。

      （二）控制变量及其预期作用

      我们利用潜在东道国的制度因素和一系列其他特征变量作为影响中国ODI区位选择的可能因素。在回归分析中，我们构建不同年度ODI交易的混合样本，采用潜在东道国在ODI交易发生当期的特征变量的数值作为解释变量。这样，我们能够及时控制东道国当期特征的变化对交易决策的影响。由于个别公司的收购行为不可能对东道国总体经济和其他特征产生反向作用，我们的回归模型既能捕捉ODI的动态变化过程，又能避免逆向因果关系等问题。

      1.国家层面的变量

      （1）GDP（以当前美元为单位）

      以购买价格计算的GDP是经济中所有居民生产者产生的附加值总和加上所有产品税，再减去所有没有包括在产品价值中的补贴所得到的值。数据以当前美元为单位。我们预期GDP的作用为正。

      （2）GDP增长率（每年，以%为单位）

      这是根据市场价格，基于不变的当地货币计算的GDP每年百分比增长率。数据是基于不变的2000年美元价值。计算这一数值时没有扣除制造资产的折旧和自然资源的消耗和被侵蚀。我们预期GDP增长率的作用为正。

      （3）人均GDP（以当前美元为单位）

      由GDP除以年中人口得到。计算这一数值时没有扣除制造资产的折旧和自然资源的消耗和被侵蚀。数据以当前美元为单位。我们预期人均GDP的作用为正。

      （4）地理距离

      这一变量衡量了两个国家之间的距离（两国首都之间的距离）。一般而言，更远的距离增加了从国外市场获得信息的成本。这一距离也增加了在国外投资后协调和管理的费用，从而妨碍了中国企业投资。另一方面，遥远的距离会大幅提高交通成本，从而鼓励企业在国外直接投资而不是出口到东道国。因此，距离的总体作用是不确定的。

      （5）资本市场总市值

      这一变量是以现在价格衡量的上市公司的资本市场总市值，它提供了有关在给定国家进行并购（M&A）的机会的信息，也会限制中国ODI的区位选择。这一影响可能是两个方面的。第一，如果某一东道国的市值很小，则东道国可供选择的公司就较为有限，从而限制了并购活动和中国的ODI交易。第二，市值也提供了一种对金融深化程度的衡量。一个大的金融市场可以帮助企业减少内部融资约束，从而促进投资。

      （6）总税率（占利润的百分数）

      总税率是考虑到税收减免后，企业的应交税费总额占利润的百分比。正如之前很多研究所讨论的，逃税是资本外逃的一个合理解释，因此，东道国的高税率降低了中国企业在该国投资的意愿。税率预期对中国ODI的区位选择有负向作用。

      （7）自然资源储备

      这一指标以美元衡量，由东道国的全部自然资源储备的价值加总得到。获取自然资源是推动ODI的一个被广泛接受的原因。一些研究就认为有些ODI的目的是为了获得东道国的自然资源。Aleksynska & Havrylchyk（2012）利用新兴经济体的数据证明了在自然资源丰富的国家，FDI流入较多。因此，我们预期这一变量会对中国ODI的进入选择有正向作用。

      （8）所有权结构

      这一变量衡量了公司内部股东的分散程度。在有些国家，所有权集中于少数大股东手中，而在另一些国家，所有权则比较分散。这一指标可以在很多方面影响ODI的进入。如果所有权比较集中，大的投资者就能够监督管理人员并替换掉表现不好的管理人员。然而，这种所有权结构会带来一些管理问题，也无法保障中小股东的权利。此外，集中的所有权结构更可能对新的投资者形成进入壁垒。因此，这一因素的净作用是模糊的，更需要实证来确认。

      2.行业层面的变量

      （1）市场规模

      我们使用行业层面的产量作为市场规模的代理变量（proxy）。市场规模越大意味着当地的需求越大。因此，市场规模大的国家也更能吸引ODI。

      （2）劳动力成本

      这一指标代表了东道国的劳动力成本。一方面，这一指标提供了所考虑的有关行业的成本信息。生产成本的上升会降低利润，从而妨碍中国企业接管东道国的另一企业。另一方面，这一变量可以在一定程度上反映雇佣结构。高质量员工的比例上升会提高人均工资。因此，高劳动力成本也许是高质量员工比例高的一个信号，从而可以吸引投资。因此，两个相反方向的作用意味着劳动力成本的影响是模糊的，净效应也需要实证才能确认。

      （3）生产率

      这一指标反映了东道国某部门的生产效率情况，也反映了东道国的企业技术和无形资产水平。这一影响包括两个方面。第一，研究表明FDI和生产力在很多情况下是相关的。Helpman et al.（2004）在检验美国样本后确信追求高技术是FDI的一个理由。如果买方愿意吸收高科技公司持有的无形资产，高生产率会促进收购。第二，生产率会影响收购价格。高生产率通常意味着高收购价格，从而妨碍了投资。因此，总效应是由价格和技术之间的权衡决定的。

      需要说明的是，由于我们考察备选国的制度、资源禀赋、税收和一系列经济特征对我国企业对外投资区位选择的影响，我们着重考察当地的宏观和产业（中观）层面的因素。如要考察为何收购某一企业，那么就需要当地所有企业的样本数据，这已经超出我们目前考察的数据范围。

      （三）实证分析

      为研究六个制度性因素各自的作用，我们引入9个包含不同控制变量的回归。为了与现有文献的结果更好地进行比较，我们与现有很多关于ODI区位选择的研究保持一致。第一个回归只包含基本的控制变量，包括GDP（取对数）、GDP增长率、人均GDP（取对数）和地理距离（取对数）。第二个回归包含总税率，从而衡量了税收的作用。第三个回归除包含第一个回归中的基本变量，还包含了资本市场总市值（取对数）。第四个回归是前三个回归的结合，包含了前三个回归中的所有变量。第五个回归在基本回归（第一个回归）的基础上还衡量了自然资源储备的作用。第六、七个回归更关注所有权结构，第八、九个回归包含了行业层面的变量，包括劳动力成本（取对数），市场规模（取对数）和生产率（取对数）。

      然后，我们引入一个新变量，即“总体制度质量”（institutional average），来检验总体的制度质量的作用。这一变量是对六个制度性因素取平均值而得。

      1.制度性因素和控制变量的作用（条件logit）

      为了考察总体制度质量的影响，表2报告了以总体制度质量作为主要变量的条件logit模型的系数。结果显示总体制度质量在1%的水平上显著为正。这一发现印证了一个较为普遍的看法，即制度性因素影响公司的区位选择。这说明，总体而言，中国的ODI倾向于流入有更好的制度环境的国家。

      正如前文所述，以前的研究显示一些控制变量可以通过两个或两个以上的途径影响中国ODI的区位选择，有些变量的多个影响途径方向甚至是相反的。因此，为了更好地理解这些变量的影响，我们所用的样本是至关重要的。

      GDP在九个回归中都是在1%的显著性水平上显著为正的，这说明中国的ODI倾向于投向经济规模更大的国家。这一结论与之前几乎所有关于ODI的区位选择问题的实证研究所得到的结论都一致，无论实证所用的样本来自哪个国家。GDP增长率和人均GDP在不少回归中都不显著，但是有时呈现显著的正效应。因此，部分证据显示中国的ODI较可能流向GDP增长率和人均GDP较高的经济体。控制这些重要的变量，同制度经济学的实证分析文献的惯常处理方法相一致。人们注意到制度的质量同经济发展水平和经济规模等因素具有较高的相关性。在研究中，人们一般强调考察在控制了经济发展水平（人均GDP的水平）、经济增长快慢（GDP增长率）和经济规模（GDP）等因素之后，制度变量是否仍然对被解释变量有显著的影响。我们正是控制了这一系列的经济发展的因素，发现制度因素比这些经济因素有更强的一致的作用。同时，在回归结果中这些经济发展变量没有出现明显的与预期相反的显著的估计值，因而可以排除变量间的相关性引致回归结果的可能。

      

      地理距离在每个回归中都在1%的水平上显著，符号都为负，与国际经济学中的引力模型（gravity model）相一致。这一结果说明，中国企业在选择ODI的区位时更偏向距离中国近的国家。市场资产总值也显著为正，与我们的预期一致。市场资产总值提供了给定国家有关ODI的机会的信息。一个资本市场发达的国家更能吸引ODI。目标企业所有权结构对中国ODI的区位选择影响甚小，回归结果只在第6列在10%的水平上显著，在其余回归中都不显著。

      税率在1%的水平上显著为负，说明了中国ODI一般选择税率较低的国家和地区。中国ODI较为集中地投向避税天堂。这同时也说明避税可能是中国ODI的一个重要原因。

      自然资源假说是文献中另一个对ODI问题的重要解释。在我们中国的样本中，自然资源的影响显著为正，这意味着中国ODI倾向于去自然资源丰富的国家，自然资源假说适用于中国的ODI样本。这一结果与Dunning（1993）关于自然资源是FDI的一个区域优势的论断相一致。

      这些结果显示在总体上中国的ODI倾向于流向制度较为健全、税率较低、自然资源禀赋较为丰富的国家和地区，在总体的行为模式上与国际上的跨国企业较为接近。

      一些行业层面的变量也影响中国ODI的区位选择。市场规模显著为正，与我们的预期——东道国的市场规模会促进ODI的进入相一致。劳动力成本在5%的水平上显著为负，反映了生产成本高会阻碍中国企业接管当地企业的情况。生产率在10%的水平上显著为正，说明东道国生产率提高会吸引中国ODI。正如在前面所讨论的，当地生产力对ODI有两个相反方向的影响。我们所建模型的结果说明在中国样本中，企业更在乎获得无形资产和获取高技术。在一定的溢价水平下，中国企业愿意经营一家拥有高科技产品的目标企业。这与其他关于发达国家的研究相一致。例如，Helpman et al.（2004）利用美国样本，Head & Ries（2003）利用日本样本，分别研究了生产力与ODI之间的关系，并得到了相同的结论。

      2.六大制度性因素的作用（条件logit）

      如前文所述，制度是个多维的变量，我们需要进一步研究制度的六个维度的不同影响，在这部分我们将分析具体的制度维度的不同影响。表3综合摘要列示了六个不同制度维度变量在logit模型中的回归系数结果，更完整的回归结果请参见本文的工作论文版中的有关表格。

      （1）话语权与问责制

      

      回归结果表明，除在第二列和第六列，话语权与问责制在某种程度上显著，在其余七个回归中都不显著。这一发现说明，当地公民的选举权和表达自由都不是吸引中国ODI的重要因素。总的来说，话语权与问责制变量的影响是不显著的。

      （2）政治稳定与杜绝暴力/恐怖主义

      回归结果显示，只有少数回归是显著的，且符号不确定。这说明，总体来说，政治稳定与杜绝暴力恐怖主义并不是中国ODI区位选择的决定因素。这与谢丹阳和姜波（2012）的发现相一致：与美国的对外投资形成鲜明对比的是，中国的ODI通常流向那些高风险的地区，但是收益率却低于美国的ODI。我们认为，这个现象的一个可能的解释是，中国国内资本市场的不完善：低效率的国有企业占有了很多金融资源，而又将这些金融资源以ODI的形式低效率地输出到了国外。

      （3）政府效率

      结果表明，政府效率是显著为正的，这意味着政府效率是中国ODI区位选择中一个重要的制度性因素。高质量的政府服务，不受政治压力左右和高质量的政策，都有利于吸引中国ODI。

      （4）监管质量

      在所有9个回归中，监管质量都是显著为正的。这说明东道国政府的管制效率和实行完善的政策法规的能力对中国ODI的区位选择有正向作用。

      （5）法治水平

      在所有9个回归中，法律约束都在1%的水平上显著为负。这与目前关于其他国家ODI的研究发现形成鲜明对比，这些研究发现法律约束的作用是存在的。例如，Le & Zak（2006）使用来自45个发展中国家的数据进行面板回归，发现东道国健全的法律约束可以吸引FDI。而我们基于中国样本的研究则发现了大多数中国ODI倾向于避开法律系统严格的国家的证据。

      政府的监管和司法系统的法治固然有较强的关联性，但是政府的政策法规较为灵活多变，法律系统则较为稳定守成。由于中国的政法系统体现出政府的政策和管制引领司法的特色，中国企业看起来更能适应政府监管，而对法制严苛的目的地则多有回避。

      （6）腐败控制。

      结果显示腐败控制显著为正。中国ODI更可能投资在腐败较少的东道国。

      总而言之，制度性因素的确影响中国ODI的区位选择，但不是所有的制度性因素的影响在我们的样本中都是显著的。政府效率、监管质量和腐败控制对中国ODI的区位选择有正向影响。这三个因素可以体现政府的政策执行效率。而法治的作用是负向的，即大多数中国ODI倾向于避开法律体系严格的国家。这种净的负效应也许说明中国企业更关注东道国的法律制约，而不是该国保护股东的能力。而话语权与问责制以及政治稳定都是不显著的，说明相对于其他制度性因素，中国企业更少关注东道国的民主性和政治稳定。

      3.制度性因素的作用和IIA问题的检验（混合logit）

      在混合模型的情况下，我们需要假设每个变量的分布。即便偏好差异（taste variation）问题存在，税率的系数预期也是负的。因此，给定税率满足对数正态分布，其他所有变量都服从独立正态分布。工作论文版表5报告了以“总体制度质量”作为主要解释变量的混合logit模型的系数和标准差。该模型中大多数标准差都是不显著的。在所有标准差的估计值中，只有地理距离和资本市场总市值是显著的，但显著性水平较低。因此，理论上混合logit模型将退化成条件logit模型，这说明相应的条件logit模型是合理的，且不受IIA问题影响。此外，我们检验了混合logit模型中变量的置信度，发现结果和条件logit模型是相似的。因此，我们确认了中国ODI更倾向于投向总体制度环境更好的国家的发现。而混合logit模型和条件logit模型得到了相似的结果，说明前面的条件logit模型是有效的。

      五、制度性、税收和自然资源因素之间的交互作用

      如前所述，制度性因素、税收因素和自然资源因素是决定FDI的区位选择时三个最常见的解释。Zhao&Du（2007）从理论角度出发，也认为这是中国ODI的三个驱动力。我们前文已经分析了制度性因素、税收因素和自然资源因素对中国ODI区位选择中的作用。这里，我们进一步探究这三个因素在中国ODI区位选择问题中的交互作用。

      根据Boddewyn & Brewer（1994）的说法，资本外逃是避税的一种表现形式。Caves（1996）也认为国家层面的因素，如税率可以影响ODI。为支持这一观点，Gordon & Hines（2002）回顾了之前关于国家税收的研究，并认为企业有可能为了避免本国的高税收而迁移企业总部。至于中国ODI，正如在大多数研究中所提到的，很大比例地流向了避税天堂。因此，我们引入一个哑变量来表示避税天堂，从而把税收因素纳入考虑，进一步研究制度性因素、税收因素和自然资源因素之间的互动和它们对中国ODI的区位选择的影响。我们根据OECD的标准把潜在的209个东道国分成“避税天堂”和“非避税天堂”。③

      我们使用条件logit模型来研究区位选择问题。我们从之前的区位选择模型中选取基本又重要的控制变量作为交叉项模型中的控制变量。至于三个主要变量，总体制度质量代表制度性因素，是否税收天堂代表税收因素，自然资源储备代表自然资源因素。此外，我们还增加了制度性因素和税收因素的交叉项以及制度性因素和自然资源因素的交叉项。

      

      表4列示了主要变量的回归结果（工作论文版表7报告了更完整的结果）。列（1）展示了有关我们的主要变量——总体制度质量的结果。正如在之前的区位选择模型中所指出的，制度性因素显著为正。然后，我们在列（2）增加了表示税收天堂的变量，并在列（3）增加了总体制度质量和税收天堂的交叉项。结果显示税收天堂在1%的水平上显著为正，这意味着被分类为税收天堂的国家更加吸引中国ODI。此外，税收因素和制度性因素的交叉项在5%的水平上显著为负，这意味着在税收因素和制度性因素之间存在着某种替代效应，即东道国的低税率可以在某种程度上抵消糟糕的制度环境所带来的负面影响。但是，我们注意到交叉项的系数值相较于总体制度质量和税收天堂的系数是很小的。这一发现也许说明了尽管制度性因素和税收因素之间存在某种替代效应，但这一替代效应本身是很小的。列（4）和列（5）展示了制度性因素和自然资源因素之间的互动情况。结果显示制度性因素和自然资源因素都是显著的，和前面所讨论的一样。总体制度质量和自然资源储备之间的交叉项是负的，但即便是10%的水平也不显著，可见总体制度质量和自然资源储备之间并不存在明显的替代关系。

      这些结果显示，目的地的低税率和丰富的自然资源难以抵消总体制度不健全对中国ODI的阻遏作用。尽管中国的企业长期在制度不健全的环境下运营，它们对良好的市场经济制度的渴望并未泯灭，在企业走出国门的过程中，仍然体现出对总体制度环境的较为强烈的敏感性。

      尽管中国的ODI在过去的十年中得到了迅速的发展，而且中国已经成为世界第三大ODI输出国，但是对中国ODI背后的决定因素、尤其是制度性决定性因素的研究在现有的文献中还没有得到充分的研究。我们使用一个过去十年交易层面的较大规模的中国ODI数据样本来研究东道国的制度性因素的不同维度、税收因素和自然资源因素对中国ODI区位选择的影响。我们的研究得到了下列有趣的发现。

      首先，东道国的总体制度质量对中国ODI的进入有显著影响，但是我们发现东道国不同的制度性维度对中国ODI的区位选择具有不同的影响。我们发现，与大部分跨国公司（如Busse & Hefeker，2007）不同，中国的ODI不太关心对方国家的政治制度（话语权与问责制），而更关心政府的效率、监管的质量和腐败的控制，并倾向于避开法律体系严格的国家。这可能表明了，中国的ODI与其他发达经济体的ODI相比，在法制不健全的体系下的运作更具有比较优势。

      其次，税收和自然资源因素也是中国ODI的决定性因素。中国的ODI存在明显的避税和获取自然资源的动机；东道国的平均制度质量与避税之间存在替代关系，而与自然资源则不存在明显的替代效应。而总体来说，目的地的低税率和丰富的自然资源难以抵消总体制度不健全对中国ODI的阻遏作用。尽管中国的企业长期在制度不健全的环境下运营，它们对良好的市场经济制度环境的渴望并未泯灭，在企业走出国门的过程中，仍然体现出对总体制度环境的较强的关注。

      最后，中国同时是世界上最大的FDI的接受国和ODI的输出国之一，这个事实本身是引人深思的。这很可能反映了中国国内金融体系的扭曲：金融体系不能将过剩的金融资源转换成有效率的投资。另一方面，中国ODI的崛起也说明了中国在全球价值链（GVC）的格局中地位的变化：主动地在全球价值链中整合全球资源。这些重要的问题都值得进一步深入研究。

      本文的研究方法对于理解新兴市场ODI的区位选择的决定因素具有一般性的意义。随着新兴经济体逐渐融入全球化，它们对世界经济的整体格局的影响在与日俱增，来自新兴市场的ODI也在全球经济的资源配置中变得越来越令人关注。本文采用的方法可以用来研究东道国的制度对其他新兴市场经济国家ODI区位选择的影响。如果有更多的新兴市场ODI来源国的样本，就可以进一步研究来源国的制度与东道国制度之间的交互作用是如何影响ODI的区位选择的。这样，就可以进一步探究制度性因素和其他因素是如何影响新兴市场和发达经济体之间的资本流动的。

      本文也是复旦大学“当代中国经济与社会工作室”的研究成果。我们感谢匿名审稿人的宝贵意见和复旦大学—巴黎一大联合会议上陈硕、陈钊、封进、华萍、Jean-Pierre Laffargue、林曙、袁志刚等有价值的评论，感谢李姝醒、李娜的助研工作。文责自负。

      ①具体交易的分布情况详见《经济研究》网站工作论文（编号WP730）版表1。由于篇幅所限，本文的发表版本略去了一些表格，这些表格详见工作论文版（http://www.erj.cn/cn/lwInfo.aspx?m=20100921113738390893&n=20141014115123240375），下文同。

      ②注意表3中每行的结果来自于不同的回归，详见工作论文版。

      ③国家的名单交易和分布情况详见《经济研究》网站工作论文（编号WP730）版表6。

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