中国对外直接投资：过度抑或不足，本文主要内容关键词为：直接投资论文,中国对外论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
作为吸收外商直接投资最大的发展中国家，中国在进入21世纪后却频繁以对外直接投资者的身份活跃于国际舞台，“中国收购世界”的新闻在各类报道中被广泛提及，并引起国际社会、各国政府和学术界的广泛关注。截至2011年年底，中国对外直接投资（Outward Foreign Direct Investment，以下简称OFDI）累计净额为4247.81亿美元，约占全球的2.01%，仅相当于美国的9.44%①。从存量规模看，中国尚处于“走出去”的初级阶段，在国际资本市场中的份额并不高，引起广泛关注的主要原因在于起步较晚的中国OFDI展现出了强劲的增长势头。2003～2011年，全球OFDI流量平均增速为13.64%，而中国为45.73%，在受金融危机拖累的2008年，全球增速为负的11.74%，中国依然高达110.92%。中国OFDI流量从2003年的28.55亿美元迅速上升到2011年的746.54亿美元，位居世界第6②，仅次于美国、日本、英国、法国、（中国）香港地区，中国甚至已成为一些发展中国家的主要投资来源之一。 面对中国OFDI“突然崛起”的新现象，因政策储备不足，相关国家的态度和应对思路并不清晰。一方面，中国资本在弥补传统渠道资本流入不足、促进市场竞争、经济增长和社会福利等方面的作用得到普遍认可，相关国家的政策制定者和公众均欢迎并推动中国OFDI的流入。但另一方面，中国投资也引发了一些疑虑和猜忌，特别是在中国经济自身的特殊性未被正确认识有时甚至被故意曲解的情况下，这些疑虑和猜忌很容易导致中国OFDI受到不公正对待。例如，针对中国在非洲国家的OFDI就出现了所谓“资源掠夺论”“新殖民主义”等论调。再以澳大利亚为例，澳大利亚是对中国OFDI保持最为开放态度的发达国家之一，也是中国OFDI最主要的目的地之一，但在2008年中铝竞购力拓等案件后，澳大利亚政府颁布了旨在加强投资审查的“六项原则”。尽管适用于所有外国投资，但新的原则似乎是专门为审查中国的战略性资源投资而设立的（Dorling，2011）。 与此相对应，中国政府的相关应对也显得经验不足，更谈不上娴熟。一方面，中国OFDI近年的迅速增长固然与政府改革对外投资管理体制等“走出去”政策的推动有关；但另一方面，在行政审批、外汇管理、金融支持、国际协调等领域仍然存在较为严重的缺陷，制约中国OFDI的发展（何帆，2013）。在“走出去”过程中，企业常常面对诸多宏观因素、制度条件以及国际政治经济关系等复杂问题，需要国家在更高层面作出前瞻性的制度安排和灵活性的及时协调。从这个角度看，中国政府驾驭开放经济的能力尚需要伴随中国企业“走出去”的步伐不断成长。以双边投资协定③为例，截至2011年，中国共签署128个双边投资协定，但大部分签订于20世纪80～90年代，其着眼点主要是为了吸引外资流入而非支持国内资本走出去，这些已经不能适应新形势下中国OFDI进入东道国前的公正待遇保障和进入后的投资权益保障的需要（胡斌和程慧，2013）。再以国有企业为例，虽然国有企业占中国OFDI的比重不断下降④，而且越来越多的证据表明中国国有企业更多遵循市场纪律而非政府意志（Baton和Huang，2007），却不能避免其成为东道国政府和公众担忧中国OFDI的一个重要原因（有时是借口）。而事实的真相是，即使是国有企业，中国政府的监管有时也很乏力。“没有指挥的大合唱”，赵剑飞（2009）曾经这样描述和报道中国国有企业海外收购自相竞争的乱象⑤，很多时候它们相互间的竞争比与外国企业的竞争还要激烈。 中国日渐踊跃的OFDI实践为相关学术研究提供了新的鲜活文本，针对中国经济的特殊性以及中国OFDI的特征事实，不少学者尝试从影响因素和动因视角展开理论分析和实证研究（Cheng和Kwan，2000；Buckley等，2007；Kolstad和Wiig，2012；Ramasamy等，2012；董艳等，2011；陈岩等，2012；蒋冠宏和蒋殿春，2012；宗芳宇等，2012）。除了经济发展水平和规模、地理、文化方面的双边距离、双边投资协定、东道国的制度环境、开放程度、是否为发达国家，以及中国巨额的外汇储备和人民币汇率等影响因素以外，中国OFDI是否存在市场寻求、资源寻求、技术寻求等动因也被反复检验和分析⑥。这些研究能够较好地解释中国OFDI的诸多特征事实，但是，受限于数据、模型或方法，上文分析的事实在这些研究中未能得到充分的探讨和诠释，相关实证研究也相当罕见。问题是，现阶段众多中国企业在技术、专利、品牌等领域似乎并不具备“企业特定优势”（裴长洪和樊瑛，2010），与竞争对手在全球范围内整合资源的视野、经验和能力相比有所欠缺。面对上述国外、国内种种不确定性因素，企业有时难免进退失据，既可能出现不顾实力不顾风险的盲目投资和过度投资，又可能出现畏难不进而错失发展机会的投资不足情形，从而使得中国实际OFDI不可避免地向上或向下偏离OFDI的“最优”值。 基于这个思路，本文尝试采用新近发展的双边随机前沿模型（Two-tier Stochastic Frontier Model），定量估算中国OFDI的前沿水平，以及实际投资相对于前沿水平的上偏、下偏程度。本文的研究结果表明，2003～2011年中国实际OFDI向上、向下偏离前沿水平的程度分别为33.36%、59.95%，净效应为-26.59%，中国并未“收购世界”，中国OFDI整体上表现为投资不足而非投资过度，投资不足问题在各大洲均存在，但不足程度呈现不断缓解的时间趋势。本文的研究有利于廓清迷雾，加深我们关于中国OFDI的认识和理解，并为中国企业“走出去”的相关决策提供依据和参考。后文结构安排如下：第一部分设定模型和方法；第二部分介绍样本和数据；第三部分是实证结果和分析；最后是结论。 一、模型与方法 研究中国对外直接投资影响因素和动因的文献大多基于通常的均值效应模型，给定中国及东道国个体特征x，则中国OFDI的模型拟合值F（x）=E（θ｜x），难以量化或不可观测的因素都会进入模型的误差项。虽然面板数据模型可以一定程度上处理部分未进入模型的区域或时间特定效应，但正如上文对中国OFDI特殊性的分析，那些现有文献未能充分探讨和诠释的引起上偏或下偏的因素在不同区域、不同时间下随着政府、公众和企业等主体的频繁互动而不断变化，采用固定效应估计模型将引起偏误。针对这种情形，新近发展的双边随机前沿模型⑦够较好地加以刻画：
式（3）中，
和
分别为原假设和备择假设下的模型对数似然函数值，LR统计量渐进服从卡方分布，自由度为施加约束的个数。根据式（4）的复合干扰项的概率密度函数可以构建样本中每一观测值所对应的极大似然估计的对数似然函数：
根据式(4)的复合干扰项
的概率密度函数可以构建样本中每一观测值所对应的极大似然估计的对数似然函数：
式（9）、式（10）分别表达了中国实际OFDI相对于前沿水平的向上或向下偏离的程度，后文将以百分比形式报告其测算结果。为了表述方便，定义式（9）测算结果为上偏效应，式（10）测算结果为下偏效应，则两者之差为净效应NE：
根据式（11），当上偏效应大于下偏效应时，净效应NE＞0，表明实际OFDI大于前沿水平，对外直接投资过度；当上偏效应小于下偏效应时，净效应NE＜0，表明实际OFDI小于前沿水平，对外直接投资不足。 二、样本与数据 2002年中国参照经合发展组织（OECD）、国际货币基金组织（IMF）等关于OFDI的定义、统计原则及计算方法，制定《对外直接投资统计制度》，并于2003年开始每年由商务部、国家统计局、国家外汇管理局按照新制度准则联合发布《中国对外直接投资统计公报》，全面及时记录和反映我国OFDI的全貌。这一时期正是我国OFDI进入快速发展的时期，本文选择2003～2011年作为考察周期，能够较好地反映中国OFDI的最新动向和趋势。为保证样本的覆盖性和研究的客观性，考察国家（地区）的选择方面，除了将维尔京群岛、开曼群岛等国际避税地以及个别数据不全的国家或地区剔除掉以外，阿富汗、苏丹等制度质量不高的国家均包括在内，尽量避免样本的选择性偏误。样本国家或地区共计118个，其中，亚洲33个，非洲39个，欧洲27个，拉丁美洲10个，北美2个，大洋洲7个（样本国家备索）。 下面对实证分析的变量和数据进行详细说明。 被解释变量：对外直接投资（
）。由于对各国家或地区的年度投资流量数据缺失较多，而且，年度投资流量易受各种短期不确定因素和突发事件影响，波动极大，影响结论的稳健性，本文采用中国OFDI存量数据（单位：万美元）。运用各国或地区GDP平减指数消除价格影响，并取对数⑨。GDP平减指数由各国或地区GDP名义值和实际值计算生成（2005年=100）。 为了便于结果的比较，模型式（1）中样本个体特征
的设置尽量与现有中国OFDI影响因素和动因研究的相关文献的设置靠近。模型控制的主要解释变量包括： 东道国
，各国或地区2005年不变价格GDP（单位：万美元），取对数。双边距离（
），双边经贸联系的距离成本是变化的，取决于地理距离及航运成本等因素。参照蒋冠宏和蒋殿春（2012）的做法，采用地理距离与国际油价的乘积表达双边距离。CEPII数据库提供了4种不同算法测算世界200多个国家或地区相互间的距离，本文采用经人口和经济集聚因素加权的地理距离数据。国际油价数据来自IMF提供的国际油价指数⑩（2005年=100）。双边汇率（
），以中国及东道国（地区）的GDP平减指数将双边名义汇率转换成双边实际汇率，取对数。采用间接标价法，因此，变量
的数值增大，表明人民币对i国（地区）的货币升值；减小则表明人民币贬值。
表1报告了相关变量的原始数据来源及其简要统计性描述。需要说明的是，为了缓解可能存在的内生性问题，实证分析时模型中的解释变量东道国GDP、双边距离（油价）、双边汇率、双边投资协定、东道国政治稳定、开放程度、中国外汇储备、东道国自然资源、技术水平均滞后一期。另外，从表2报告的相关系数矩阵来看，解释变量间并不存在严重的多重共线性问题。 三、实证结果与分析 本节将根据前述模型设定对式（1）进行估计，并根据式（1）估计结果和式（9）、式（10）、式（11），测算中国对外直接投资相对于最优前沿水平的上偏程度、下偏程度以及净效应（投资过度抑或不足）。 1.基准模型估计：OFDI影响因素及动因
基于式（1）的估计结果（1）～（5）列于表3，模型（1）～模型（5）均控制了区域和时间虚拟变量（14）。表3最后几列报告了MLE估计的对数似然函数值、似然比检验结果以及根据式（2）计算的γ值。
作为一种参数估计方法，随机前沿分析中
的设置（15）比较重要。我们以模型（3）为基础，参照现有文献和中国OFDI的特征事实，在模型（4）、模型（5）中逐步增加
中的控制变量，通过似然比检验确定模型的最终形式。模型（4）增加东道国政治稳定性、开放程度、是否为发达国家三个环境变量，模型（5）进一步增加中国外汇储备、东道国自然资源、技术水平三个变量以检验中国对外直接投资动机的相关假说。从表3报告的对数似然函数值和似然比检验结果来看，从模型（3）到模型（5），模型的拟合效果不断提升。模型（5）中核心解释变量间不存在严重的多重共线性（参见表3），各解释变量均在较高水平下显著，后文分析基于模型（5）展开。 模型（5）的估计结果显示，东道国经济规模、自然资源禀赋变量显著为正，表明中国OFDI存在市场寻求动机和资源寻求动机。东道国开放程度越高、属于发达国家（16）、拥有共同语言、接壤、签有投资协定，以及人民币汇率升值、中国外汇储备增加等因素正向促进中国对外直接投资，而距离因素的效应为负，这些结果均和现有文献的研究基本一致。另两个估计参数为负的变量是东道国政治稳定性和东道国技术水平，意味着在控制住其他因素后，中国对外直接投资更偏好制度质量差、技术水平低的国家或地区，这在一定程度上与中国OFDI起步晚且正处于“走出去”的初级阶段有关。由于传统OFDI强国已优先抢占全球最佳区位，作为后来者，中国不得不更多地进入制度质量不佳甚至政治稳定程度较差的国家或地区开拓OFDI空间（蒋冠宏、蒋殿春，2012）。而中国OFDI的技术寻求动机则受到两方面因素的制约：一是中国OFDI尚处于初级阶段，企业自身能力和技术水平尚存在欠缺；二是中国寻求发达国家真正核心技术的投资常常因东道国审查和相关阻力而难以成功实施。另外，中国OFDI存在资源寻求动机，而大多数资源丰富国家（地区）的制度质量得分和技术水平并不高也是不争的事实。 2.效应测算：上偏、下偏及净效应
表5报告了净效应的空间和时间分布特征。从空间特征看（表5最后1列），中国对欧洲直接投资不足程度最大（-29.51%），对北美不足程度最小（-19.65%），中间依次是拉丁美洲（-28.41%）、亚洲（-26.15%）、大洋洲（-26.09%）、非洲（-24.92%）。不同区域具有较强的异质性，对欧洲投资不足程度比北美高出近10个百分点。从时间特征看（表5最后1行），2003～2011年，中国对外直接投资不足的现象整体上呈现不断缓解的趋势（2008年略有波动），2011年（-24.36%）比2003年（-30.14%）不足程度下降了约6个百分点。
表6报告了样本中2011年中国OFDI存量前30的国家或地区的净效应。这些国家（地区）是中国OFDI的主要目的地，其中，对8个国家的投资净效应为正，22个国家为负，净效应均值为-9.34%，依然表现为投资不足，只是相对于全部样本国家或地区投资不足程度（-26.59%）减缓了17.25个百分点。另外，卢森堡、沙特阿拉伯、苏丹、瑞典、韩国等国家的净效应波动很大，这符合中国OFDI快速发展的特征。以卢森堡为例，2003年中国对其OFDI存量为0，2011年迅速上升到70.82亿美元（是样本中2011年OFDI存量排名第5的国家），这和上文分析的净效应的时间分布特征是一致的。 表6的结果难以清晰揭示中国OFDI的整体特征，我们将全部样本国家（地区）分别按照不同特征分成两个对照组，表7报告了结果（18）。中国OFDI整体呈现投资不足状态，而对发达国家、政治稳定程度高、技术水平高的国家（地区）组的投资不足程度更严重，分别比各自的对照组高出2.98个、3.01个、5.64个百分点，这与起步较晚的中国OFDI在初始阶段优先选择新兴市场和发展中国家、制度质量和技术水平较差国家的事实相吻合。与此同时，资源寻求动机的存在，使得中国对资源丰富国家的OFDI比其对照组的投资不足程度要低1.24个百分点。与东道国签有双边投资协定可以减缓中国OFDI不足的问题，但两组的差异并不大，仅约相差0.7个百分点，在“新一代”投资协定文本的制定、国际投资新秩序的构建等领域中国可能还需要做得更多。
“中国收购世界”的标题吸引眼球，也是当前国际经济学研究的热点之一。本文运用双边随机前沿模型实证分析了2003～2011年中国对全球118个国家（地区）的对外直接投资，结果发现： 第一，东道国开放程度越高、属于发达国家、拥有共同语言、接壤、签有投资协定，以及人民币汇率升值、中国外汇储备增加等因素正向促进中国对外直接投资，距离因素的效应为负。中国对外直接投资存在市场寻求动机和资源寻求动机，由于起步较晚并处于初级阶段，中国OFDI相对优先进入制度质量较差、技术水平较低的国家或地区。 第二，国内外政府、公众、企业的不确定性表现使得中国实际对外直接投资向上或向下偏离前沿水平，下偏效应居于主导地位，净效应为-26.59%。近年蓬勃发展的中国对外直接投资整体呈现投资不足而非投资过渡状态，投资不足程度平均为26.59%。 第三，2003～2011年期间中国对欧洲投资不足程度最严重，然后是拉丁美洲、亚洲、大洋洲、非洲，最后是北美，对欧洲投资不足程度比北美洲高出近10个百分点。但随着时间的推移，中国对外直接投资不足的现象趋向缓解，2011年比2003年不足程度下降了约6个百分点。 第四，受限于发展阶段，中国对发达国家、制度质量和技术水平较高的国家或地区的投资不足程度比新兴市场和发展中国家、制度质量和技术水平较低的国家或地区的投资不足程度更严重。中国对资源丰富国家或地区的投资不足程度比资源匮乏国家或地区的不足程度要低，而双边投资协定在一定程度上可以减缓中国对外直接投资不足的问题。 本文的实证结果可能只反映了中国OFDI特定发展阶段的情况，而且，本文基于宏观模型而未能提供企业层面的微观证据，测算了偏离效应而未能对引起中国OFDI偏离最优值的因素做更深入的定量分析，这些问题尚有待进一步的更深入研究。但是，本文对于正确认识中国对外直接投资的发展阶段和趋势具有重要启示意义，相关分析和结论具有丰富而清晰的政策含义。 中国OFDI曾一度逊色于其耀眼的经济增长纪录，但21世纪以来中国OFDI已进入快速上升通道，在可预见的将来，还将以较快的速度增长，当前面临的是投资不足而非投资过度问题。对于政府而言，应当加强对外投资、贸易、援助及外交战略、政策、机制的整体设计、规划和协调，进一步改革和创新行政审批、外汇管理、金融支持等与对外直接投资相关的政策体系。及时修订和完善与他国的双边投资协定，积极推动和参与国际性多边投资规则的形成和制定，并通过前瞻性的统筹考虑和灵活性的具体应对及时化解中国OFDI成长中的各种困扰，在世界范围内为中国企业提供保护和服务，推动中国企业“走出去”。但需要注意的是，在这个过程中，政府主要是为企业创造更宽松更公平的对外投资的空间和环境，而不是替代企业成为市场主体。这样，不仅有利于化解外界针对中国企业的不透明、不遵循市场规律等诸多猜忌和质疑，更有利于我国真正具备市场核心能力的竞争性企业的成长和崛起。 ①引言的数据来自《2011年度中国对外直接投资统计公报》，2012年和2013年World Investment Report以及联合国贸发会议（UNCTAD）FDI数据库。 ②按流量计，中国OFDI在2010年曾位居世界第5，发生在2011年的位次下降看来是暂时的，因为根据最新的“World Investment Report 2013”，2012年中国OFDI流量仅次于美国和日本，位居世界第3。 ③虽然UNCTAD、OECD等国际机构以及诸多利益相关国家积极促成“下一代”国际投资协定文本的形成，但总体而言，破除不同国家的“体制割据”，统一投资领域的国际准则，还是一个有待破解的全球性难题。由于多边投资保护机制脆弱，目前对国际投资的保护更多依赖国家之间的双边投资协定。需要关注的是，美国推行的包含“否定清单管理”等投资自由化条款的双边投资协定谈判文本虽未被普遍接受，但其理念已切实体现在诸多国家的双边投资协定中。 ④Rhodium集团的直接投资数据库详细记录了中国对美国和欧盟价值超过100万美元的并购和绿地投资案例。根据该数据库，2000～2011年中国对美国投资547例，其中140例由国有企业完成，对欧盟投资573例，其中214例由国有企业完成。国有企业在中国OFDI交易案例数中的比重比想象中要小得多，而且比重还在下降，但国有企业投资案例的交易额一般比其他类型的企业要大得多，因而容易引起关注。参见：http://rhg.com/topics/cross-border-investment。 ⑤参见：http://www.caijing.com.cn/2009-02-24/110073453.html。 ⑥当前中国的OFDI模式既不同于发达国家也不同于其他发展中国家，传统的水平投资和垂直投资亦不能很好地概括中国OFDI的特征。中国在20世纪末通过加工制造业融入全球生产网络和国际贸易体系，进入21世纪后开始迅速增长的OFDI的一个重要目的是在于，寻求从具有比较优势的“微笑曲线”低端的加工装配环节向不具有比较优势的附加值更高的两端拓展，何帆（2013）将其概括为“价值链扩张型”。向上游的拓展是为了寻求能源和原材料的供应、取得核心技术，向下游的拓展是为了寻求销售、配送网络、建立品牌从而扩大销售市场。而利用东道国低廉劳动力要素的“效率寻求”并不是当前我国OFDI的主要动因，考虑到国内巨大区域差异的回旋空间和国外经营的更大不确定性风险，即使在近年国内劳动力成本上升很快的背景下，那些成本敏感型的企业也并未大规模迁移到海外。也正因为如此，对外直接投资在某些国家导致的“产业空心化”问题在中国尚不足为虑（王碧珺，2013）。 ⑦双边随机前沿模型较多地被运用于市场供需双方议价的分析，如Kumbhakar和Parmeter（2009）等，近来双边随机前沿模型被运用于更多领域，包括分析上市公司的投资行为（Lian和Chung，2008；张宗益和郑志丹，2012）等。相对而言，本文对于日渐活跃的中国对外直接投资行为的分析，更偏宏观。 ⑧Kumbhakar和Lovell（2000）的研究表明，采用半正态、Gamma等单边分布假设对模型估计结果并无实质性影响。 ⑨详细推导可参见Kumbhakar和Parmeter（2009）。 ⑩对数化处理前将个别投资存量为0的数值替换成1.01。 （11）该指数根据世界原油主要集散地北海布伦特、西部德克萨斯和迪拜三地油价数据测算。 （12）本文样本中符合此标准的国家或地区有4个：中国香港、中国澳门、新加坡、马来西亚。 （13）世界银行全球治理指数（Worldwide Governance Indicators，WGI）评论的六个维度分别是：言论和问责（Voice and Accountabliity）、政治稳定（Political Stability and Absence of Violence）、政府效率（Government Effectiveness）、规制质量（Regulatory Quality）、法制规则（Rule of Law）、腐败控制（Control of Corruption）。由于六个维度的评论结果具有良好的一致性，因此，相互间的相关程度很高，如果同时纳入模型，存在严重的多重共线性。我们的稳健性检验也尝试了采用其他指标衡量东道国的制度质量。 （14）表3列示的模型（1）-模型（5）均控制了东道国或地区所在地区（亚洲、非洲、欧洲、拉丁美洲、北美、大洋洲）的区域虚拟变量和和时间虚拟变量。模型采用Stata12.0估计，软件自动删除多余的虚拟变量，各模型并未出现奇异矩阵和严重多重共线性问题。限于篇幅，表4没有报告区域虚拟变量和时间虚拟变量的估计结果。 （15）Eicher等（2012）曾在控制样本选择性偏误下运用贝叶斯均值模型（Bayesian Model Averaging）筛选FDI的影响因素；董艳等（2011）研究中国对非洲投资决定因素时则运用极限边界法（Extreme Bound Analysis）来确定有效解释变量。 （16）中国最初的OFDI大部分流向发展中国家，但当前格局正在发生变化，越来越多的中国企业开始尝试向发达国家投资。 （17）需要特别指出的是，本文以中国OFDI的特征事实以及解读这些特征事实的现有文献为基础，采用双边随机前沿模型定量估算中国OFDI的前沿水平，并根据正文式（9）、式（10）、式（11）测算中国实际投资相对于前沿水平的上偏、下偏程度及其净效应，尝试为中国OFDI的相关学术研究和政策探讨提供一个新思路。如果从中国的发展阶段和实际利益出发，探讨中国OFDI的最优水平和合理规模，可能需要做更多的后续研究工作。感谢审稿人指出这一点。 （18）按东道国开放程度分组，中国对开放程度低的国家或地区组投资不足程度为-29.27%，对开放程度高的国家或地区组投资不足程度为-23.91%，对后者的不足程度要低5.36个百分点。正文未报告此结果。
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