距离对中国双边直接投资的影响及其动态变化，本文主要内容关键词为：中国论文,直接投资论文,距离论文,动态论文，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。
中图分类号 F224.9 文献标识码 A
一、引言与文献综述
地理空间距离因素在国际经济活动中显得特别重要，因为距离的疏远总是会带来运输成本的增加、文化差异的扩大和信息成本的递增。随着通信技术的进步和交通条件的改善，距离的影响应该会越来越小，然而Disdier和Keith Head(2004)对51篇关于双边贸易引力模型实证的文献进行“元分析”①后得出结论：距离对贸易的阻碍作用并没有随着时间的推移而减弱，反而是增强了。Blum和Goldfarb(2006)运用引力模型对互联网上消费的“数字产品”(Digital Goods)进行实证分析发现，距离参数估计竟达-1.1，他们对此的解释是文化差异的影响。Disdier和Keith Head(2008)再一次对103篇发表在经济学界最为著名的期刊论文中1467个关于距离对贸易影响的研究结果进行“元分析”，得出的结论是距离对双边贸易的阻碍作用在20世纪中叶时增强了，并从那时起一直处于比较高的水平，即距离对贸易的阻碍作用并没有随着时间的推移而减弱。但是Disdier和Keith Head只是描述了这种现象的存在，并没有对此做出解释，所以称之为“持续的距离效应之谜”(The Puzzling Persistence of the Distance Effect)。众所周知，距离对双边直接投资也有重要的影响，那么距离对双边直接投资的影响究竟如何，以及随着时间的推移呈现出怎样的变化呢？
本文重点考察了中国和32个国家和地区的双边直接投资对距离的敏感度，因为这对于中国今后选择双边直接投资的对象具有很强的现实意义。很多学者在研究中国与其他国家和地区双边直接投资时关注更多的是，市场规模、经济发展水平和产业集聚等因素的作用，而忽略了地理空间距离的影响及其动态变化。
引力模型认为两个国家之间的贸易量同他们的经济规模成正比，而与他们之间的距离成负相关的关系。但20世纪60年代到70年代的引力模型还是相当粗糙的，缺少经济理论支持而且对引力模型本身的经济解释也不够，因为它不是从经典的国际贸易理论推导出来的，而是以现实贸易的直观判断为依据的（Linnemann，1966；Aitken，1973和Sapir，1981）。后来很多学者对引力模型的理论基础进行了深入的研究（Anderson，1979；Bergstrand,1985；Anderson和Van Wincoop，2003；Feenstra，2004）②，同时引力模型也被应用到更广泛的领域（John McCallum，1995；Scott和Bergstrand，2007）③。
从20世纪90年代开始，有学者把引力模型引入到双边直接投资领域，Eaton和Tamura(1994)运用该模型分析了日本和美国之间要素禀赋对两国双边贸易和投资的影响；Brenton，Mauro和Lucke(1999)使用引力模型分析了经济一体化对欧盟和中东欧吸引FDI的影响；Hijzen等(2005)，Di Giovanni(2005)，Shen和Lin(2008)，Keith Head和John Ries(2008)都运用引力模型分析了跨国并购问题。程惠芳和阮翔(2004)用引力模型分析了中国对外直接投资的区位选择；张应武(2007)使用引力模型分析了我国对外直接投资和对外贸易之间的关系；强永昌和陈爱玮(2008)运用引力模型分析了距离因素在中国外商直接投资与贸易流量关系中的作用。
以往文献在利用引力模型分析双边直接投资影响时，没有重点分析距离对双边直接投资的影响，而只是把距离作为常用的控制变量加以对待，更没有分析距离影响的动态变化。国内的文献只关注了我国投资的一个方面，即引进来或走出去，没有同时把我国吸引外商直接投资和海外直接投资综合起来加以研究。本文不仅要运用引力模型估计距离对双边直接投资的影响，更重要的是要指出这种影响随着时间的推移呈现出怎样的变化，这也正是本文的任务和贡献。
二、基本模型、数据和方法
我们在以下分析中，将采取在国际双边投资中最常见的引力模型：
我们在模型中没有包括中国的FDI政策变量，虽然政策的变化对我们与世界其他地区的双边直接投资肯定会产生很大的影响，但由于我们关注的重点是距离变量，而地理距离通常是不变化的，所以我们无法用固定效应方法来估计。我们所利用的是有关年份横截面数据，而政策通常在较短的时间内是不变化的，所以我们只能舍弃了政策变量。因此，由于缺失了政策变量，政策对双边直接投资的影响肯定会在距离的参数估计中有所反映。式(1)线性化为：
本文所采用数据包括中国与以下国家和地区1991年、1994年、1999年、2002年和2005年的双边直接投资数据，数据来源于1992年、1995年、2000年和2003年度《中国对外经济贸易年鉴》，2006年度《中国商务年鉴》⑤。之所以从1991年开始选取，是因为1991年之前《中国对外经济贸易年鉴》没有我国对其他国家和地区直接投资的数据统计，而且为了比较1992年邓小平南巡讲话前后我国吸引FDI的不同，我们选定了1991年，每三年选一次，但是1997年由于东南亚经济危机的影响，对模型的估计会带来扰动，所以选取了1999年。其他国家和地区包括中国香港特别行政区、中国澳门特别行政区、日本、美国、加拿大、英国、德国、法国、比利时、卢森堡、荷兰、意大利、奥地利、芬兰、瑞典、葡萄牙、西班牙、瑞士、丹麦、爱尔兰、希腊、挪威、澳大利亚、新西兰、巴西、阿根廷、韩国、印度尼西亚、泰国、新加坡、马来西亚、菲律宾32个国家和地区。由于有些年份一些国家与我国的双边直接投资在年鉴中没有报告，我们在处理模型时就取消了这些国家和地区⑥。
我们取消投资流量为零的样本，原因在于我们要对原始数据进行对数化。Keith Head和John Ries(2008)也指出投资流量为0的情况比贸易情况更普遍，在处理双边投资时问题就更加严重。Eaton和Tamura(1994)、Hijzen等(2005)都运用Tobit模型处理了这个问题，因为Tobit模型正是用来处理受限因变量（最小或最大限制）的应用方法之一⑦。但是经济学家一般认为解释Tobit模型要比一般的线性模型困难，因为
是关于解释变量
对E(y[*]｜X)的偏效应影响，有时没有明显的经济含义，但我们还是能够从估计出的参数本身的符号和变化趋势看出解释变量对因变量的潜在影响。最近，有一些经济学家认为Tobit模型由于误差项存在异方差，所以参数估计总是有偏的。因此，Santos Silva和Tenreyro(2006)认为Poisson回归是更好的选择，由于Poisson回归对非连续的离散变量，如计数变量(Count Variable)特别有效，所以Shen和Lin(2008)、Keith Head和John Ries(2008)等对跨国并购数目等进行了Poisson回归分析⑧。虽然本文使用的因变量不是计数变量，而是大于零的双边FDI流量值，但这些数值在对数化后也受到一定限制，不再是连续的。所以本文将综合使用三种方法对我国与其他国家和地区间的双边直接投资进行分析，他们分别是稳健最小二乘法(Robust OLS)、Tobit回归分析和Poisson回归分析，从而期望得到距离对我国双边直接投资影响的动态变化。
各国或地区各年份实际国内生产总值GDP（单位美元）和人均国内生产总值（单位美元）来自世界银行WDI(World Development Indicators)数据库⑨。距离采用的是根据地理经度和纬度测算的中国北京到其他国家和地区首都的地表距离（单位千米）⑩。
三、回归结果及其分析
表1至表5是使用Stara软件，对1991年、1994年、1999年、2002年和2005年中国双边直接投资数据分别利用稳健OLS法、Tobit回归分析和Poisson回归分析得到的回归结果。
从表1至表5中我们可以发现，Poisson回归的结果远没有稳健OLS法、Tobit回归那么有效，显著性水平很低，原因在于我们选取因变量的数值不是真正意义上的计数变量，但是这种方法还是可以看出距离对我国双边直接投资影响的动态变化趋势。
综合起来看，参数估计的结果如下：
都是大于零的，而且大多是显著的，表明i国GDP，j国GDP和i国人均GDP对于i国对j国投资具有明显的促进作用，这与FDI理论是吻合的，与Dunning(1981)提出的投资发展路径理论也相一致，即随着一国经济的发展与人均GDP的提高，该国将增加对外投资。但是
的符号为负，而且也呈现显著水平，即j国人均GDP的提高将会对来自i国的投资起阻碍作用，表明在两国进行双边直接投资层面上j国人均收入的相对提高将会产生替代效应，减少来自i国的投资而寻求来自其他人均收入更高国家的直接投资。
关于我们所关注的距离变量，可以很明显地发现距离对我国与其他国家和地区之间的双边直接投资有着阻碍限制的作用，所有的距离参数估计都显示为负值，虽然有些不是很显著，如Poisson回归的结果。因为距离的增加会带来运输成本的增加、文化差异的扩大、信息成本的上升，投资者之间的沟通变得困难，进而使得投资量随着距离的增加而出现下降。运用稳健OLS得到的距离参数估计范围为-1.938～-1.136，且统计上显著。由于稳健OLS参数估计表示弹性影响，所以结果意味着距离增加1%，双边直接投资将会减少1.136%～1.938%。Tobit回归结果与稳健OLS回归结果非常相似，差别很小，估计范围为-1.935～-1.144，统计上显著。正如Santos Silva和Tenreyro(2006)、Keith Head和John Ries(2008)指出的那样，Poisson回归的结果要比OLS和Tobit小，文中Poisson回归结果范围在-0.126～-0.061之间，而且统计上不是很显著，但是符号一致为负也说明了距离对双边直接投资的限制作用。
然而，仔细研究这些距离影响的动态变化时我们发现，无论是稳健OLS法、Tobit回归法还是Poisson回归法，距离的负影响总是随着时间的推移逐渐下降，这与Disdier和Keith Head(2004、2008)发现距离对双边贸易负影响随着时间的推移并没有出现下降形成了鲜明的对比，至少对于中国与其他国家和地区之间的双边直接投资是这样，即距离对中国与其他国家和地区之间的双边直接投资的阻碍作用随着时间的推移在下降。如稳健OLS得到的距离参数估计，1991年为-1.938，1994年为-1.644，1999年为-1.43，2002年为-1.296，2005年为-1.136；同样Tobit回归得到的结果也是如此，1991年为-1.935，1994年为-1.66，1999年为-1.435，2002年为-1.302，2005年为-1.144；Poisson回归的结果虽然统计上不显著，但也呈现出这样的变化，1991年为-0.126，1994年为-0.097，1999年为-0.086，2002年为-0.072，2005年为-0.061（见图1、图2和图3）(11)。
图1 距离对中国双边直接投资影响的动态变化趋势（OLS稳健回归和Poisson回归）
图2 距离对中国双边直接投资影响的动态变化趋势（Tobit回归和Poisson回归）
图3 距离对中国双边直接投资影响的动态变化趋势（Poisson回归）
从图1、图2和图3中我们可以清楚地看出，距离对中国双边直接投资的负影响随着时间的推移而下降，这与距离对双边贸易的影响不同。我们认为主要原因是资本流动和商品流动具有不同的特点，对距离的敏感性存在一定的差别。另外，运输成本的下降、外资政策和市场潜力等也在一定程度上抵消了距离给投资带来的不利影响。其主要表现在以下几个方面：
(1)资本流动的成本远远小于商品流动的成本。资本流动伴随着技术和管理技能等的流动，比起商品流动更容易，而随着银行业和电子技术的发展，资本的流动更为便捷，距离对资本流动的影响会越来越小。
(2)文化差异对投资的影响比对贸易的影响小。FDI采取海外并购和绿地投资，需要更多的人员流动，彼此间的直接沟通使得文化差异的影响要远远小于对双边贸易的影响。而现实中，由于英语的普及、互联网和通信技术发展带来的沟通便捷，使得中国与其他国家和地区之间文化差异和信息不对称的影响也大大降低了。
(3)跨国公司从事贸易的运输成本也有一定程度的下降。随着技术条件的改变和交通设施的改善，特别是现代物流的发达，运输成本已经出现了很大的下降，Glaeser和Kohlhase(2004)指出，美国80%的行业运输中，运输成本不到行业总产值的4%。中国的物流近年来发展迅速，物流总额持续扩大，年均增长23%，专业化的物流企业开始大量涌现，物流的高速发展使得我国企业的运输成本大大下降。
(4)优惠的外资政策在一定程度上抵消了距离给投资带来的不利影响。从以上研究可以发现，1991～1994年，距离的影响出现了急速地下降，稳健OLS回归法下降15.2%，Tobit回归法下降14.2%，Poisson回归法下降23%。这里有1992年之后我国进一步放宽政策，扩大利用FDI的影响。而1994年到1999年5年期间，我国对外资政策进行了调整，距离影响下降的幅度就没有1991～1994年那么大。1999年我国提出了“走出去”的战略，同时在国内实施“西部大开发”，进一步拓宽了利用外资的空间，2001年底中国加入WTO，这一系列大事情都促进了中国的双边直接投资，所以从1999～2005年中国吸引FDI和对外直接投资都发展迅猛，距离的负面影响也进一步下降，稳健OLS回归法下降20.6%，Tobit回归法下降20.3%，Poisson回归法下降29.1%。
(5)市场的巨大潜力也会减轻距离的负面影响。例如美国、日本和欧盟等发达国家到中国来投资关键是占领中国的市场（Huang，2004；Branstetter和Foley，2007；许亦平和林桂军，2006）。
四、结论与政策建议
距离因素在国际贸易和投资领域有着重要的影响，已有很多经济学家对这种影响做了大量的研究。最近的研究认为距离对双边贸易的影响并没有随着时间的推移而减少，反而是增强了。基于这样的背景，我们对中国与其他国家和地区之间的双边直接投资对距离的敏感度进行了研究和分析。本文运用引力模型，通过中国与美国、日本、英国、中国香港、韩国等32个国家和地区的1991年、1994年、1999年、2002年和2005年的双边直接投资数据，利用稳健OLS回归法、Tobit回归法和Poisson回归法研究发现，与引力模型预测的一样，距离对我国与其他国家和地区之间的双边直接投资有着阻碍作用，但是通过比较我们发现，这种负面的限制作用正在下降，主要原因是资本流动和商品流动具有不同的特点，对距离的敏感性存在一定的差别：资本流动的成本远远小于商品流动的成本；文化差异对投资的影响比对贸易的影响小。另外，运输成本的下降、外资政策和市场潜力等也在一定程度上抵消了距离给投资带来的不利影响。
从研究结论中我们可以得出：一方面，由于距离对双边直接投资仍然起着阻碍作用，所以对我国而言，要努力扩大与周边国家的双边直接投资。首先，中国内地要加快与香港特别行政区、澳门特别行政区和台湾省之间双边投资的开展，利用《内地与香港和澳门关于建立更紧密经贸关系的安排》进一步扩大大陆在香港和澳门地区的投资，同时也要与台湾进行协商沟通，争取为两岸开展双边直接投资提供便利；其次，中国与东盟自由贸易协定的签订为双边直接投资步伐的加快提供了条件，而且2006年世界投资报告也指出，亚洲发展中国家的跨国公司很大程度上是在一定的区域内开展业务的，所以中国与东盟双方要加快技术设施、标准化和政策等方面的便利化建设步伐，减少投资的程序，加快服务和资本的自由流动速度。中国和东盟国家可以在充分利用区域内比较优势的基础上，大力发展以竞争优势为特征的产业分工体系，开展双边直接投资；再次，要开展与韩国、日本的双边直接投资，主要加强对韩国和日本的投资步伐；最后加快与其他周边国家，如印度、俄罗斯和巴基斯坦等开展双边直接投资。另一方面，由于距离对我国与其他国家之间的双边直接投资的副作用随着时间的推移而出现下降的趋势，因此要进一步在更大范围内开展与世界其他国家的双边直接投资活动，特别是美国、欧盟和澳大利亚等发达国家和巴西等发展中国家的双边直接投资，更好地实施“走出去”战略。
注释：
①“元分析”是一种定量分析手段，它运用一些测量和统计技术，对已有的研究结果进行统计显著性水平检验和效果量的测定，试图确定“真实”值。
②Anderson(1979)第一次为引力模型寻求了理论基础，他运用产品多样化加以解释；Bergstrand(1985)沿用Anderson方法全面分析了出口方情况，认为以GDP缩减指数(deflators)衡量的价格条件应该包含在引力模型中；Anderson和Wincoop(2003)更是指出了John McCallum(1995)之所以得到如此大的“边界效应”，是由于出现了遗漏变量，他们把这种变量称为“多边价格阻力条件”(multilateral (price) resistance terms)，与运输成本相关，应该包含在引力模型中。具体请参阅Anderson和Wincoop(2003)与Feenstra(2004)第5章节的有关内容（第144～163页）。
③John McCallum(1995)运用引力模型研究了加拿大与美国之间的“边界效应”(border effect)；Scott和Bergstrand(2007)运用引力模型分析了《自由贸易协定》(FTA-Free Trade Agreements)对促进成员国之间双边贸易的影响。
④本文中没有把是否有共同的语言和是否有共同的边境等虚拟变量包含进来，原因在于在我们选取的国家和地区中只有中国香港特别行政区、中国澳门特别行政区与我们具有相同的语言，但这种语言和文化上的相似性已经被与内地之间的短距离取代了；同理，与中国有共同边境的国家就意味着运输成本和信息不对称的减少，也被与我国之间的较短距离所包含了；所以我们没有包括这样的虚拟变量，事实上加上上述虚拟变量后将会与距离变量之间产生很强的共线性问题，导致参数估计的极不稳定，如读者感兴趣，可以向我们索要包含这些虚拟变量后参数估计的结果。
⑤2004年《中国对外经济贸易年鉴》更名为《中国商务年鉴》。
⑥如没有报告它们对我国的投资时，我们只选取了中国对它们的投资；如没有报告我国对它们的投资时，只选取它们对我国的投资；如双方都没有，则取消这些国家和地区，如近年来年鉴中一直没有澳大利亚对我国的投资，只有我国对澳大利亚的投资；又如近年来只能找到葡萄牙对中国的投资，却没有我国对葡萄牙的投资数据；再如1991年时既没有韩国对我国的投资数据，也没有我国对韩国的投资数据，因为1992年中国与韩国建交。
⑦具体参阅Wooldlidse(2002)第16章。
⑧关于Poisson分布的细节参见Wooldridge(2002)第19章。
⑨该数据来自网站http://devdata.worldbank.org/data-query.
⑩该数据来自网站http://www.indo.com.
(11)由于OLS稳健回归方法和Tobit回归方法得到的参数估计非常接近，在同一图中重合，所以我们在图1和图2中分别绘出了它们的散点趋势。同时，由于在图1和图2中Poisson回归的数值比较小，为了清晰地看出动态变化趋势，我们在图3中单独绘出了Poisson回归距离参数随时间变化的趋势。