中国吸引外资的浪潮对东南亚国家和地区的影响，本文主要内容关键词为：吸引外资论文,中国论文,浪潮论文,东南亚国家论文,地区论文，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。
中国于2002年吸引外资额达530亿美元，首次超过美国，成为世界上最大的外资接受国。1990年东南亚其他国家和地区吸引的外资是中国的4倍；（注：包括印度尼西亚、韩国、马来西亚、菲律宾、新加坡、中国台湾地区和泰国。对外直接投资的数据来自于联合国贸易与发展会议的世界投资报告的不同期刊。）而现在却是中国吸引外资是他们的4倍。中国吸引外资的浪潮引起了该区域邻国的忧虑，（注：邻国是指东南亚所有的发展中国家和新兴的工业化国家。但是，本文的统计分析仅仅限于主要的外资接受国家。）这些邻国大部分是依靠跨国公司来带动产业、服务和出口的增长。由于有迹象表明中国吸引外资将会继续增加，邻国就开始担忧他们的外资流入量会受到中国的威胁。（注：Chantasasawat等人在2003年列举出了东南亚国家政界人士和分析家有关“中国吸引外资浪潮对东南亚的威胁”的评论。）
本文假设一个地区外资的供应是在有弹性的前提下，而且，各国之间在吸引外资方面的竞争并不一定取决于投资的性质：实际上吸引外资多的行业并不存在互相之间竞争。
一、背景
2002年中国的外资流入量是1986年的28倍多，同期，在全球对外直接投资流入量的份额由1.4％增加到8.1％。中国快速发展的广阔市场、廉价的劳动力、大量的工艺技能、增长的出口竞争力和加入WTO，激发了跨国公司在中国直接投资的兴趣。除此之外，中国在很大程度上放宽了长期以来吸引外资的政策，放开有关国外所有权的规定，并且在WTO的条款下服务业的对外直接投资更加自由化，外国投资者的机会会有明显的增长。
图1显示了外资的年流入量，并且显示了1991年后外资流入量的明显突破。与1991年相比，1992年外资猛增224％，直到1997年都保持着一直增长的态势。1997年爆发的东南亚金融危机影响了外资流入，外资的流入在2000年恢复正常，并继续保持快速增长。
图1 中国的外资流入量（单位：十亿美元）
附图
图2显示了中国与东南亚国家和地区之间外资流入量的比较，（注：2002年，中国吸引外资是泰国的49.3倍多，菲律宾的47.4倍多，韩国的26.7倍多，马来西亚的16.5倍多，新加坡的6.9倍多。）以及国家和地区吸引外资在全球对外直接投资中的份额。所有的数据都说明了中国的邻国会有危机感的原因。特别是在1992年之后，那时中国在全球对外直接投资中的份额稳步增长，而许多该区域内的邻国的份额却在1991年后下降。
图2 东南亚国家和地区外资流入量（单位：十亿美元）
附图
在这些图形或统计分析中，我们并没有将香港特别行政区纳入进来。这主要有两个原因：第一，香港的大部分对外直接投资都流向中国大陆，并且，很难将二者区分开来。第二，从香港到中国大陆的一小部分对外直接投资实际上来自于后者（大陆企业利用“迂回投资”来躲避税收和其他限制），（注：资本通过各种各样的方式流出中国，这些方式包括转移定价，在香港特别行政区建立持股公司，中国企业的避税港，以及中国大陆和香港特别行政区之间非正式的支付流入和现金流出。统计显示，避税港经济是1998至2000年与香港特别行政区有关的对外直接投资最大的接受者和来源。大概在1998年流入香港40％的外资是由于香港避税港的原因，这又与大陆和香港之间的迂回投资有关（联合国贸易与发展会议2001）。）这使得香港的数据不稳定且不可靠。
虽然中国吸引外资的绝对额很高，但是人均吸引外资额却非常少。2002年中国人均吸引外资额要低于新加坡、马来西亚、中国台湾地区和韩国。
中国吸引的外资主要集中在制造业，截止到2002年它几乎占了外资流入的70％，主要部门（农业和采矿业）仅占当年的3％，而服务业和研究与开发服务占了剩下的份额。
在过去的20多年里，中国吸引外资的部门格局发生了很大的变化，由20世纪80年代的劳动密集型部门转移到90年代的资本和技术密集型部门（Lemoine和Unal-Kesenci，2002）。重要的一个方面是跨国公司对高技术产品的投资逐渐增长。特别在出口方面，中国电子产品出口（主要是高新技术产品）由1996年45亿美元增加到2000年的298亿美元（Ibid），并且，2000年的出口额是外商出口额的1／4，是中国高新技术产品出口额的81％（联合国贸易与发展会议，2002）。
Lall，Albaladejo和Zhang在2004年提到电子品出口的意义在于说明跨国公司使中国成为一个与东南亚许多国家和地区关系密切的生产和出口网络，（注：参考UNCTAD（2002），Ernst和Kim（2002）；Hobday（2001）；Lall，Albaladejo和Zhang（2004）。然而，东南亚两大主要出口国，依靠与发达国家跨国公司分公司的关系，正采取与其他国家不同的方式融入到全球生产一体化体系中去。可是他们的国内企业本身就是较大的跨国公司，而且，正在建造一个包括中国和其他东南亚国家的全球生产网络。）使得该地区成为世界上主要的组装、测试、一体化生产基地和逐渐形成的研发基地。虽然，跨国公司也支配着其他类型产品的出口，但是他们并没有开发成类似的一体化体系。各国和地区之间电子产品吸引外资在生产网络方面有较强互补性，并且，一国生产能力的提高会刺激其他国家同样生产力的提高。
有两位作者Wu和Keong（2002）通过对东南亚国家和地区外资流入的定性分析，得出结论：中国大量外资的增长是由于香港对中国大陆直接投资的增加，并没有排挤东盟吸引外资。但是这个分析仅仅局限于定性分析，缺少适当的分析框架来分析外资的替代问题。
Busakorn等人（2003）运用计量分析来检验中国是否抢走了8个东南亚国家和地区的外资。（注：分别是香港特别行政区、中国台湾、韩国、新加坡、马来西亚、菲律宾、印度尼西亚和泰国。）他们在8个国家和地区的对外直接投资年流入量和对外直接投资的区位决定因素之间建立回归模型，把中国吸引外资额作为自变量。他们发现，中国吸引外资与这8个经济体吸引外资水平正相关，但是与他们在亚洲和在发展中国家吸引外资的份额呈负相关。
二、“吸引外资竞争力”的界定
从东南亚地区来看，该地区在1986～2002年流入的外资仅占全球外资流入量的16％（2002年仅占14％）。不管怎样，跨国公司并没有根据区域来分配投资，即使一家跨国公司由于资源的限制不能在既定时刻投资，但在许多产业也会有其他的很多跨国公司在短期内抓住大有可为的投资机会。因此，考虑到环境因素，我们预期对外直接投资在该区域内供给是不受限制的。（注：这假定了所有国家和地区的投资环境在政治和经济稳定性、对外直接投资管制、法律程序等等方面具有同等的吸引力。）
不过，也许“吸引外资竞争力”与可投资资源的弹性供给有关。它的性质取决于一国在其他国家和地区的对外直接投资是否先占有市场，而不是取决于是否控制资源。邓宁1993年提出的对外直接投资的四种类型：
（1）市场寻求型对外直接投资。这类投资由东道国国内市场的规模、增长、吸引力和投资环境决定，并不会带来国家和地区间的竞争。虽然，中国拥有很诱人的投资机会，但是如果东南亚邻国的市场同样诱人，中国就不会带来威胁。该类投资的主要投资领域之一是服务业。没有迹象表明在这类投资的国家和地区间存在替代效应。
（2）资源寻求型对外直接投资。这类投资与市场寻求型对外直接投资类似，并没有引起国家间的替代效应。不管怎样，从正常标准来看。中国并不是一个资源丰富的国家。如表1所述，中国在以资源为基础的行业中没有吸引很多外资，因此，中国不可能像印度尼西亚那样威胁到邻国的资源寻求型投资。
表1 东南亚国家和地区吸引外资决定因素的并行数据评估[因变量：人均吸引外资（当年数据）]
自变量 1986—2001
1986—91 1992—2001
中国人均吸引外资额的自然对数
-0.5039
-1.3578
12.3868[*]
（以当年的美元值计算） （0.109）
（0.529）
（0.070）
国内生产总值的自然对数
-0.28465.1141
-3.9357
（以当年的美元值计算） （0.824）
（0.167）
（0.116）
人均国内生产总值的自然对数0.2366-5.0894
3.2339
（以当年的美元值计算） （0.852）
（0.166）
（0.184）
人均吸引外资存量的自然对数
1.7849[***]
-1.3578
-31.6091[*]
（以当年的美元值计算） （0.003）
（0.172）
（0.092）
1997年虚拟变量
0.2673
-0.2843
（0.68）- （-0.80）
1998年虚拟变量 -0.1176
-0.6172
（-0.72）
- （-1.61）
拟合优度R[2]
0.4670 0.8200
0.7773
F检验
5.53 5.06 4.10
注释：有关并行数据评估的观察样本数量有108个，并且对1986～1991、1992～2001的并行数据评估的观察报告分别有42、66个。括号中的数据显示了显著可能性。为了节约空间，在此没有标注对常量的评估结果。***，**，和*分别表示在显著水平1％，5％和10％下显著。
（3）资产寻求型对外直接投资。寻求可以增加跨国公司优势的资源（例如：新技术或新工艺）与许多东南亚国家和地区并没有关系（虽然韩国和中国台湾正以创新者的姿态显现出来），而且，它还不是对外直接投资的重要决定因素。不管怎样，资产寻求型对外直接投资并没有造成国家和地区间的竞争。
（4）效率寻求型对外直接投资。跨国公司为提供外部市场而投资的地方就会有直接竞争存在的可能。因为从全世界范围来看，任何一个产业中以出口为导向的企业数目是根据市场规模而定的，一个国家可以利用跨国公司诱人的设备而比其他国家抢先占有市场。但是，值得注意的是，在一体化生产网络中，一国吸引外资会导致该网络中其他国家外资的猛增。（注：在其他情况下，对外直接投资互补性也会出现。例如：它会导致对进口原材料的高需求，进而导致对初级产品的投资（依这种方式，拉丁美洲将会从中国的增长中受益，并且部分外资来自于中国本身）。或者由于中国收入水平的提高，对外直接投资会导致对其他国家各种出口品的需求，进而投资这些产品。）东南亚国家和地区为效率寻求型对外直接投资提供了不同因素：除了工资水平不同，他们还有不同的工艺水平、技术、供应商、基础设施、物流设施以及辅助机构。（注：动机也有区别，至少在短期内有区别，但是它在长期内不可能有影响，这里不予考虑。）所以，生产网络分散在各国和地区是根据以上所有因素在各国的差异化而定的，为了追求效率最大化，电子产业在该区域内会出现互补性对外直接投资。
该区域各国和地区吸引外资很重要的一部分都是来自于市场寻求型对外直接投资（最近服务业吸引外资的增长尤其明显），但像印度尼西亚这样的国家一大部分外资是来源于资源寻求型对外直接投资。这两方面很可能是非竞争的。在该区域的许多国家和地区的效率寻求型对外直接投资活动中，就会有替代效应的出现，这其中最大的例外就是电子产品一体化体系中的对外直接投资。在该区域其他依赖投资的出口产业中也会有国家和地区间的分工，但是，一体化集中度不高。技术含量不高的产业，如纺织和服装业、制鞋业和玩具业，其行业的细分并不如电子产业那么好，那么先进。具有一体化生产体系的汽车产业和其他复杂产业在东南亚还没有建成区域生产体系，而在拉丁美洲已有了部分生产体系（Lall，Albaladejo和Zhang，2004）。因此，很可能在其他出口导向的行业中吸引外资会要比在电子产业吸引外资遇到更多的直接竞争。
最理想的是我们的分析应该单独地检验每一个出口导向行业吸引外资对中国吸引外资的影响。但是，我们仅能获得大多数国家和地区吸引外资总额的数据。由于缺少各国和地区每年各产业吸引外资的可比较数据，我们不得不把分析内容仅限制于对外直接投资流入量总额。所以，最后的结果包含了不同类型对外直接投资中全部的竞争性、非竞争性、替代性趋势，并且是互相影响的净结果。
三、研究方法
我们分析了中国吸引外资对印度尼西亚、马来西亚、菲律宾、韩国、新加坡、中国台湾地区和泰国吸引外资的影响。我们将影响对外直接投资的主要区位因素和衡量1997年东南亚金融危机影响的虚拟变量作为主要的控制变量。通过对1986～2001年这16年的数据进行并行数据（panel data）分析来评估这些变量的影响。除了利用近似时期数据得出的关于1986～1991年的42项观察样本和1992年～2001年的66项观察样本外，我们总共提供了99项观察样本。并行数据（panel data）分析使得我们可以在评估外资流入决定因素的同时，检验对各国和地区的影响。固定效应估计帮助我们分析这一时期不同经济制度间的关系（Kevin，2001）。我们使用了如下所示的模型来说明：
lnper capita FDI[，it]＝β[，i]＋δlnX[，it]＋ε[，it]D[，it]＋u[，it]
下标“i”和“t”分别代表第i个国家和第t个时期；X[,it]表示t时刻i国家有关外资流入的全部决定因素；人均吸引外资额＝吸引外资总额／总人口数，它表示了在第t年流入一国的外资额；X[,it]代表了在一段时期内依各国和地区情况不同而变化的自变量；X[,i]代表了中国人均吸引外资额、国内生产总值、人均国内生产总值、人均吸引外资存量；某一经济体的影响由β[,i]表示；D[,it]使用虚拟变量来估计亚洲金融危机对吸引外资影响的结果；u[,it]是随机干扰项。有关对外直接投资、人口和国内生产总值的数据来源于联合国贸易与发展会议的2003年世界投资报告。所有的变量都采用对数形式。
1.变量
因变量。为了检验中国吸引外资的影响，我们用人均吸引外资额而不是绝对额来测量对外直接投资。吸引外资的绝对额会带来一种不真实的现象，这是因为对外直接投资受到经济规模的影响，尤其是当将一个相对小的国家与中国这样一个大国相比时，一个特别的问题就会出现：我们无法预测外资的流入量是竞争性、非竞争性、还是互补性的。
自变量。人均吸引外资额用来测量中国吸引外资额，是这里利益相关的最主要的变量。但是，为了找到真正的影响，我们还利用许多变量来捕捉外资流入的其他主要决定因素。
市场规模由国内生产总值来衡量，被广泛的认为是吸引外资的主要因素（Globerman和Shapiro，2002；Dunning，1993；Chandprapalert，2000）。国内生产总值和外资流入之间的理论联系是非常清楚的：当生产和销售设施都设置在一个市场的时候，市场越大就越会减少销售和信息成本，而且，大市场中其他的生产商或供应商会产生联合经济体，或使其恶化。但是，许多用来检验市场规模影响的对外直接投资区位的模型中，使用的是对外直接投资流入的绝对额，因为我们将人均吸引外资额作为因变量，所以我们的结果不能与使用绝对额产生的结果作比较。市场规模会影响人均吸引外资的水平，但不是每年都会改变。
人均国内生产总值被用来作为衡量市场复杂化和差异化程度的指标，衡量包含跨国公司主要优势的高技术和差异化产品需求的指标，以及衡量其他影响对外直接投资因素的指标，例如：工艺水平、基础设施、制度、法律体系等等。一些学者实证研究已经发现了人均国内生产总值和对外直接投资之间预期的明显的正相关关系。（注：例如：Bandera和White,1968;Lunn,1980;Pain,1993;Lucas,1993和Tsai,1994.）例如：Bandera和White（1968）利用并行数据对1958～1962年时期美国制造业在7个欧洲国家吸引外资的数据进行分析，分析结果极大地支持了对外直接投资水平（但不是在吸引外资的一阶变化）与东道国国民收入水平之间的假设依存关系。Tsai（1994）在1975～1978年间和1983～1986年间分别对62个和51个国家利用汇集了总和数据建立非线性方程，从计量经济学的角度分析发现，高人均国内生产总值与吸引外资额有关。
人均吸引外资存量用来衡量对外直接投资的投资环境。大量的现存对外直接投资存量是用来说明一国为外国投资者创造良好商业管理制度的假定现象（例如稳定、管制少、税收照顾，以及其他影响经营的经济因素）。然而，我们需要有一个能纵观全局的变量，因为我们的目标不是全面地解释对外直接投资的区位选择，而是检验中国吸引外资对其他地区的影响。该地区吸引外资的投资环境一直以来都是相对稳定的，这正符合我们所要求的控制变量的要求。
针对亚洲金融危机，我们还设计了一个虚拟变量。1997年后半年，一些东南亚国家的金融市场上爆发了金融危机，大量的短期资本遗留在受影响最大的几个国家：印度尼西亚、韩国、马来西亚、菲律宾和泰国。但是，外资的流入量仍然是积极的，这五个国家1997年外资流入量与1996年外资流入量持平。不过，1998年他们的外资流入量减少了13.2％（联合国贸易与发展会议，1998），并且，在一年后恢复。可是，印度尼西亚由于政治和预算的原因，一年后不但没有恢复，反而外资呈低增长态势。因此，从这个时期整体来看，我们并不期待这些变量会有较强的影响：我们指定D[,it]＝1时，代表1997和1998年发生金融危机；D[,it]＝0时则代表在这些地区没有发生金融危机的年份。
现在将我们的模型与Chantasasawat等人（2003）的模型作一比较，后者将对外直接投资总额作为因变量，我们用人均吸引外资额来衡量中国和其邻国之间的规模差异。Chantasasawat等人还使用了亚洲和发展中国家的对外直接投资份额，但我们不认为这就等于承认对外直接投资是一个“零和游戏”，即中国在亚洲外资份额的增加必须是与其他国家外资份额减少同时存在。因此，Chantasasawat等人在他们选取的因变量下得出中国吸引外资的影响是负相关的结论并不奇怪，也就是说，他们认同了中国吸引外资的增长比其邻国快。
Chantasasawat等人（2003）比我们用了更多的解释变量。他们采用的变量有国内生产总值增长、进口关税、贸易开放度、文盲比率、公司税率、政权稳定性、腐败、平均生产收入、每1000人所拥有的电话数，以及人均国内生产总值。一些变量选取和测量的理由并不一定有说服力，例如，开放度变量（（出口额＋进口额）／国内生产总值）就值得怀疑，因为它采用了除去影响它的贸易政策因素之外的国家规模、初级资源和大量其他因素。文盲比率是与对外直接投资弱相关的指标，公司税率还不足以衡量该区域的长期投资，政权稳定性和腐败是建立在非常主观的度量标准之上的。将工资作为对外直接投资的决定因素是缺少理论依据的：市场寻求型和资源寻求型对外直接投资是不受工资影响的，而且，出口导向型对外直接投资受效率影响，而不是工资。基础设施的衡量指标还有争议。
在早期的分析中，我们也使用了一些类似的变量，但是由于缺少数据或测量缺少理论支持而不得不舍弃。由于相关性不明显，我们舍弃了国内生产总值增长量。我们没有采用贸易变量，主要是因为20世纪90年代7个国家对外国投资者没有变化。我们使用了虚拟变量来体现金融危机的影响，这恰恰是Chantasasawat等人忽略的因素。
最后，Chantasasawat等人（2003）将分析的时间段定在1985～2001年，但是却没有对时间段按照1991年的分界点进行再次分类，而在1991年前后，中国吸引外资发生了结构性变化。为了体现这一结构性突破，我们将分析时间段分成，1986～1991年和1992～2001年。
2.模型说明
为了检验异方差，所有的变量都取了对数形式，这样他们的系数才可以衡量对外直接投资流入的弹性。为了说明该时期可能的结构变量，模型在三个时期内进行了单独估计：1986～2001年是一个整体，考虑到外国投资者对中国投资变化的可能性和贸易环境又分为1986～1991年和1992～2001年两个期间。（注：中国政府在1988年末为了控制疯涨的通货膨胀，发起了一次经济调整计划，导致新的对外直接投资工程停步。）除此之外，我们用当年吸引外资额度和滞后一年吸引外资额度来检验每一个自变量，以此来显示可能存在的滞后效应。
四、估计结果
不管是因变量，还是自变量，都是通过相应时期变量的平均值来估计的。对所有样本的并行数据（panel data）估计是在固定效应方法指导下进行的。表1和表2描述了2个时间段（1986～1991，1992～2001）和所有样本（1986～2001）并行数据评估的参数估计。表1使用的是当年吸引外资额度，表2使用的是1年后吸引外资额度。
表2 东南亚国家和地区吸引外资决定因素的并行数据评估[因变量：人均吸引外资（一年后数据）]
自变量 1986—20011986—91 1992—2001
中国人均吸引外资额的自然对数
-0.1216 -6.1370
2.0726[*]
（以当年的美元值计算） （0.694）
（0.134） （0.095）
国内生产总值的自然对数 -1.8931 8.2048[*] -3.9264[*]
（以当年的美元值计算） （0.173）
（0.067） （0.085）
人均国内生产总值的自然对数
1.7541 -8.1935[*]
4.0176
（以当年的美元值计算） （0.202）
（0.066） （0.107）
人均吸引外资存量的自然对数
1.1915[**]
5.5626[*] -3.3692
（以当年的美元值计算） （0.046）
（0.085） （0.210）
1997年虚拟变量 0.1692
- -0.0433
（0.2673） （-0.6811）
1988年虚拟变量 -0.1947
- -0.3903
（-0.1176） （-1.0293）
拟合优度R[2]判定系数
0.8549 0.88900.7737
F检验
5.16 4.32 4.39
注释：有关并行数据评估的观察样本数量有108个，并且对1986～1991、1992～2001的并行数据评估的观察报告分别有35和66个。括号中的数据显示了显著可能性。为了节约空间，在此没有标注对常量的评估结果。***，**，和*分别表示在显著水平1％，5％和10％下显著。
所有模型中并行数据评估的所有结果都是令人满意的。所有估计的拟合优度R[2]判定系数都相当高，特别是1986～1991和1992～2001这两个时间段的并行数据评估。每一个模型中所有公式的因变量和自变量的关系显著，在1％水平下检验显著。总的来说，使用1年后吸引外资额度的模型比使用当年吸引外资额度的模型显著性表现好。
无论是对整个时期的评估，还是其中两个时间段的估计，都说明对外直接投资的流入与中国吸引外资没有重要关系。对1992年～2001年这个时期的估计，不管是采用当年值的形式，还是滞后1年值的形式，结果都显示了中国吸引外资的重要影响（建立在当年吸引外资额度基础上的估计比建立在1年后吸引外资额度基础上的估计显示出较高的互补性）。因此，没有一个估计结果显示中国分割了该区域其他国家和地区的外资；相反地，1992年之后中国和其主要邻国之间表现出互补关系，而在这之前却没有明显的影响。
我们如何解释这种互补性呢？
这种互补性在一定程度上是显然的：该区域大量（也可能是主要的）的对外直接投资流入量是非竞争性的（市场和资源寻求型）。这种类型的对外直接投资在许多国家增加是对增长和自由化的一种反应，而不与国家间有关。
东南亚国家和地区间发展水平不同，对吸引外资提供的优势条件也不同。在那种不完整的产业中，即一个产业的细化，各个国家和地区只是吸引不同加工程序和功能方面的外资，所以，这纯粹地是各国和地区间的互补。
飞雁模式是一种亚洲内对外直接投资流行格局的特点，解释了部分投资的互补性。当各国和地区不断向前发展，慢慢爬上工业化的阶梯时，他们就会将一些已经不算先进的设施转移到该区域更低收入国家。日本位居第一，紧随其后的是成熟的亚洲四小龙、东南亚其他国家、中国大陆，最后是其他新兴国家。因此，对外直接投资流入该区域各国和地区是对逐渐形成的比较优势的一种反应（Sikorski和Menkhoff，2000）。
中国吸引外资很重要的一部分来自于中国台湾和香港，在1992～1998年期间，香港地区和中国台湾省对中国的直接投资额占总的外资流入的61.89％。许多这样的对外直接投资不会排挤其他国家和地区的外资流入，因为它完全依赖于投资者的“中国链”效应（相同的语言、文化和家庭），这种投资不会流向其他国家。
风险分散化策略会导致跨国公司选择在该区域不同的国家和地区投资。如果中国是某一特定产品或零件最有效率的生产商，投资者也情愿将所有关键设施设置在中国，不过这样风险太大（Lall和Al-baladejo，2004）。
如前所述，香港特别行政区和中国大陆之间的迂回投资占据了中国吸引外资的很大一部份，这也不会使本应流入其他国家的外资流入中国。
现在看一下其他的自变量。当使用当年吸引外资额来评估时，市场规模并没有影响东南亚国家和地区吸引外资。然而，对划分的两个时段进行滞后并行数据和并行数据评估却显示市场规模对吸引外资有不同的影响，两者在1986年～2001年以及1986年～1991年呈正相关关系，1992年～2001年呈负相关关系，且都是在10％的显著水平下显著。对后一时期意想不到的结果很可能反映了市场规模并不影响人均吸引外资的可能性，或者是金融危机影响的可能性。
当使用当年吸引外资额评估时，人均国内生产总值并不影响东南亚吸引外资，可是当使用1年后吸引外资额评估时，不同时期有不同的影响。就国内生产总值来说，总的来说对整个时段影响正相关，但是不同的划分时段影响不同，1986～2001年、1992～2001年人均国内生产总值与吸引外资总额正相关，而1986～1991年呈负相关（显著水平为10％）。
在所有的估计下，人均吸引外资存量和东南亚吸引外资之间是正相关关系，而且在1％的显著水平下显著。同样在所有估计方式下，人均吸引外资1年后存量与外资流入量之间在1986～1991年呈正相关且显著，而在1992～2001年呈负相关。为什么在后一阶段变量显示负相关关系呢？这还不太清楚，但是，它很可能受到虚拟变量包括金融危机影响滞后的影响。
无论在哪一个模型中，用来代表1997、1998年金融危机的虚拟变量并没有明显地影响外资流入。这一令人惊奇的结果很可能是由于作为代表的虚拟变量还不够充分，方法中其他受到金融危机影响或与吸引外资负相关的变量的影响，并在很大程度上受到一个国家的限制，即印度尼西亚。
我们的最后结果与Chantasasawat等人（2003）的结果相似，他们也发现中国吸引外资与其他国家和地区吸引外资是互补关系（我们的模型中只有把香港排除在外，结论才成立）。但是，他们认为在整个时间段，两者都是互补关系；而我们认为只有在后一个时间段才存在互补关系。例如，我们认为整个时期互补性是逐渐增长的（从生产网络的加剧而推测）。他们还认为开放度的影响明显，但是，在既定的度量标准下，这篇文章很难解释（良好的对外直接投资与良好的贸易有关，这是由其他因素引起的，而不是降低贸易壁垒的问题）。他们认为公司税率影响明显，却没有测量腐败和稳定性这两个变量。总之，他们的结论支持了本文的结论。
五、结论
中国吸引外资的浪潮并没有占据其他国家和地区吸引外资的空间，相反的是，刺激了在其他国家和地区之间的互补性投资。要想把非竞争性投资和互补性投资这两种影响区分开是很困难的，但这并不表示中国与其邻国在吸引外资方面没有竞争，也不表示这种互补性会持续下去。
很可能是一些出口导向活动（在这些活动中，中国使用了邻国的国外设施，或这些活动在中国迅速扩张）意味着邻国的低增长。而且，很多出口活动并没有编入一体化体系，如纺织业、制鞋业或玩具行业。由于中国的产业能力（工艺、技术水平、供应商基地和基础设施）的提高和中国的市场规模使得其邻国规模和范围经济的成熟，这种替代效应在一段时间内会持续增长。如果中国逐渐增长的能力使得更多高质量的设施设置在中国，那么在电子产品生产网络中替代效应也会持续增长。然而在还没有达到优良的产业水平下，这些猜测仍值得思考。
即使在贸易活动中邻国的竞争力不及中国，这也不会导致他们吸引外资水平的下降。主要的政策关注应该是不要担心吸引外资，而是要更多地提高维持行业增长的能力，后者在面临中国的挑战时才能提高竞争力。