区域经济一体化的FDI效应：基于FGLS的估计，本文主要内容关键词为：区域经济论文,效应论文,FDI论文,一体化论文,FGLS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。
一、引言
区域经济一体化①和国际直接投资已成为当前重要的经济现象，能否洞悉二者之间的关系对于认识当前的世界经济格局以及制定经济发展政策无疑具有重要意义。首先，区域经济一体化的行为主体是国家，而跨国公司则是国际直接投资的主要行为主体，区域经济一体化安排对于直接投资的影响必然首先决定跨国公司直接投资的诸多因素，然后通过对这些因素的影响进而改变跨国公司的直接投资决策，并最终在产业、国家和区域的层次集中显现出来。跨国公司投资决策的变化反映在宏观层面上，即形成国际直接投资流量、方向及产业布局上的调整。
区域经济一体化的投资效应对于政策制定者的触动显然要高于对于学者研究兴趣的激发。在经济政策制定者看来，投资是经济发展的一个关键环节，他们的逻辑是：区域经济合作引起了市场的扩大、竞争程度的加深和政策信誉的提高，这些因素都构成了投资的动力机制，再通过直接方式，如增加生产的资本密集度，以及间接方式，如鼓励技术进步，就可以增加国民收入。虽然这一逻辑适用于所有来源的投资，但在区域一体化过程中，它被当作一种吸引外国直接投资的方式而得到更广泛的应用(Schiff and Winters，2003)。显然，对于大多数政策制定者而言，FDI被赋予了超越一般资本的特殊意义。
国际直接投资最早是作为一种融资手段和资本形成来源而受到东道国青睐的。随着国际生产要素流动程度的加深，其动态效应对东道国，尤其是发展中东道国的产业结构以及就业结构产生了积极影响，其中技术(知识)外溢效应和价值传递效应要远远优于“贸易导向型”的FDI。外商直接投资可通过多种渠道产生技术溢出效应，如竞争机制、示范和模仿、厂商间的产业关联(包括前向联系和后向联系)以及人力资本的流动等等。除此之外，FDI作为催生新兴产业和促进产业向具有更高附加值阶段攀升的作用也日益体现出来。虽然这些积极效果并不会自动转化为东道国的收益，但其潜在的收益(如融资、就业机会创造和知识技术溢出)对政策制定者有相当的吸引力。例如，很多学者认为墨西哥签署NAFTA的重要动机之一就是期望贸易区能够带来大量的边境投资(Lederman et al.，2005)。很多最近签署的区域贸易安排，特别是南北型的协定开始重视谈判双方就投资自由化领域所做出的承诺，而且对于资本的跨区域流动都抱有良好的期望。
从学术研究的角度看，针对区域经济一体化贸易效应的理论和实证研究很早就已开展，而且理论体系和研究方法都已经相当成熟。相形之下，区域经济一体化的投资效应的研究显得相对滞后，FDI在区域经济一体化中作用的提升使其成为需要弥合的研究“短木板”，早在1966年，Kindleberger(1966)就提出了“投资创造”和“投资转移”的概念，理论研究中已经将这两个概念模型化，但是在实证中尚不能确认二者孰占主导地位，因此也就不能明确区域一体化的FDI福利效果。
早期针对FDI和区域经济一体化的研究只在几个主要区域一体化组织中展开，多是进行案例研究，因此结论尚不具备普适意义。最近几年出现了区域经济一体化的跨国计量研究，虽然这些研究的样本较之以前已大大扩展，但是仍有相当多已生效的区域经济一体化并未被包括进来。
另外，针对区域经济一体化FDI效应的研究对于中国的区域经济一体化战略同样具有重要意义。一方面，中国是世界上主要的FDI流入国，中国的经济成长得益于国际直接资本的有效助推，同时，中国的对外直接投资也日渐成为国际直接投资的一个重要组成部分；另一方面，中国虽然在区域经济一体化实践中起步较晚②，但是经过努力，中国的区域经济合作格局已经初具规模。因此，针对这个经济问题的研究对于中国发展战略乃至国际关系完善都具有令人瞩目的前瞻意义。
在此引言之后，本文首先对既有的文献进行评述；第三部分介绍了基准实证模型的设定以及变量的选取；第四部分报告了主要的实证研究结果；接下来针对基准模型进行了拓展，以检验实证结果的稳健性；第六部分是本文的结论，根据实证研究的结论提出了对中国区域经济一体化战略的政策启示。
二、文献述评
对于区域经济一体化投资效应的实证研究由来已久，其研究的进程表现出明显的阶段性特征。从总体上而言可以分为两类，一类是针对具体的区域经济一体化实践的案例研究，另一类则是更具一般性的跨国计量分析。早期的研究大都属于第一种类型，直到最近十几年，随着区域经济一体化成为一种典型的国际经济现象，以及实证研究方法的发展，使用横截面、时间序列甚至面板数据的研究开始出现，这类研究大都以严格的理论为基础，因而在政策层面上对于区域经济一体化推进具有更大的指导作用。
针对RIAs与FDI关系的跨国分析主要可以分为两类。大部分文献都着眼于双边投资额，使用一种类似于国际贸易引力模型③的方法进行回归分析，还有少量研究以样本国家的FDI净值作为主要研究对象。
Anderson(1979)运用引力模型来解释投资流量问题。他使用的国际直接投资引力模型如下：
以引力模型为工具针对区域经济一体化FDI效应的最全面研究体现在Levy et al.(2003)的文章中。他们选取了1982-1999年20个发达国家流入60个东道国的双边投资存量数据，发现了RIAs与FDI存在着积极的联系。估计结果显示：加入RIAs会使成员国之间的FDI平均增加27％，而RIAs所带来的大市场效应对于FDI的弹性稍稍大于0.1。但是，这个结果的说服力是有限的，因为发展中国家之间的投资并没有被纳入到分析样本中，而且分析样本仅仅覆盖了包括欧盟在内的13个RIAs组织。另外，虽然作者并没有对南北型和北北型的FDI赋予相同的函数关系，但是他们也没有明确地区分这两类FDI。最后，虽然Levy et al.(2003)的分析结果对于RIAs的FDI效应研究有重大的启示作用，但是这个结果还是难言一般性，因而对一国的FDI余额的预测作用也是非常有限的。
Adams et al.(2003)说明了使用双边FDI流量来研究这一主题的另一个困难。他的研究同样是以引力模型为基础的，并借鉴了Soloaga and Winters(2001)的做法④，使用三个PTAs(Preferential Trade Agreement)变量分别表示区域内FDI创造、PTAs成员对于区域外的投资以及来自非成员国的投资(后两者构成FDI转移)。作者使用高收入国家和发展中国家1988-1997年的FDI存量构成面板数据样本，发现9个样本中有6个(包括欧盟)存在投资创造，一个存在投资转移，另外两个的影响不显著。另外，Adams et al.(2003)还指出：虽然绕过关税以及市场寻求动机对于引发FDI是起显著作用的，但是对投资最主要的影响还是来自于非贸易条款。
虽然Adams et al.(2003)的研究对于分析特定的RIAs已经非常具体了，但还是难以预测RIAs对于特定成员国的FDI总体变化情况。Lederman et al.(2005)针对45个国家1980-2000年的总体FDI流入数据发现了RIAs与FDI之间的正向关系。他们的样本包括7个RIAs，其中有四个来自拉丁美洲，模型假定南南型、南北型和北北型的FDI是完全相同的。虽然代表RIAs成员国的虚拟变量的系数是不显著的，但是表示加入RIAs意愿的变量⑤和市场拓展效应的变量都是显著的。变量系数表明：加入RIAs的意愿会使得FDI增加三分之一，而对于一个两倍于母国市场的RIAs，大市场效应会使FDI增加20％以上。Jaumotte(2004)研究了1980-1999年时段的71个发展中国家的情况，通过对样本按五年期进行拆分，她发现RIAs初始年份的市场扩展对于RIAs期末的FDI存量有着显著的正效应。
随着研究的逐步深入和研究方法的日新月异，对于RIAs与FDI关系的计量研究日臻完善。但是，除了以上评述之外，这些文献还存在以下缺点：首先，无论从国家数量还是RIAs覆盖率上来说，所有的研究都存在样本过小的缺陷。尤其是后者，它使得计量结果严重依赖于部分RIAs，因而具有很大的片面性。例如，如果样本大部分是由某些已经确认会引起FDI增加的RIAs组成，那么结果必然会倾向于积极效应；其次，缺乏有效区分南南型、南北型和北北型RIAs的手段，这三种类型的RIAs对于FDI流向的影响显然是存在巨大差异的。因此，如何有效地捕捉到这些差异是实证领域亟待解决的问题；第三，计量方法的不完善也是饱受诟病的一个问题，由于以往的研究大都忽视了对于FDI流量数据的时间序列检验，因此在计量中没有很好地处理自相关问题，从而严重影响了研究的科学性；最后，目前关于区域经济一体化对FDI影响的经验研究基本上都是建立在引力模型的基础之上的。在引力模型中，RIAs组织被简单的处理成一个虚拟变量，这种处理方法在很大程度上是对“RIAs-FDI”机制识别不清的无奈之举。因为虚拟变量方法抽象地认为所有的RIAs都是同质的，这样会剥离掉很多RIAs所包含的丰富信息，只能在总体上把握RIAs对于FDI的方向性影响。
另外，区域经济一体化作为一种制度安排，其对FDI的影响过程是极其复杂的，本文基于Medvedev(2006)的研究以及区域经济一体化实践总结了两者之间相互作用的五大渠道。它们分别是：投资条款的直接效应、贸易流量扩大的间接效应、投资环境改善效应、内部市场扩大效应和长期经济增长效应，并在计量模型的构建过程中力图体现这五种机制的影响。
三、变量选取及研究方法说明
根据文献综述的分析，利用面板数据对于区域经济一体化与FDI关系的当前研究面临的一个最大缺陷是样本的有限性，而造成这一弊病的主要根源在于前期的研究主要关注几个比较成熟的RIAs。实际上，截至2007年10月，世界上已经成立的各种类型的RIAs共计380个，而且这还不包括尚未提报给WTO但在现实中已经存在的RIAs，因此，本文尝试从时间跨度和截面两个维度拓展以前的研究样本，共考察149个国家1980-2004年的5381个样本观察点。另外，我们还对研究方法做了细节上的改进，尝试处理前期研究中所忽略的面板数据的异方差和自相关问题。
(一)变量选取
1.被解释变量
借鉴以前同类研究的建模经验和做法，本文选用净FDI流入(Net FDI Inflows)作为被解释变量。净FDI流入是世界银行的WDI数据库特有的统计变量(LDB代码为BX.KLT.DINV.CD.WD)，该指标反映了一个国家外资企业资产的增加。因为它是针对企业层面的测度，因此容易与传统的净FDI指标相混淆，后者是指FDI流入和FDI流出之间的差额。对于二者的差异我们通过下面的例子加以说明，当美国与加拿大组建美加自由贸易区后，假定两国之间的互相投资额都有所增加，即从美国流入加拿大和从加拿大流入美国的FDI都开始增加，但是对于某一个国家而言，此时的净FDI可能存在微小的变化或者根本就不发生变化，因为流入增加的同时流出也在增加，而净FDI流入则必然是增加的。因此该指标能够良好的捕捉到跨国FDI的变化情况，而且能够反映许多RIAs组织追求FDI流入的政策诉求。
本文之所以选用净FDI流量这一指标，主要是出于以下考虑：首先，数据的可获得性。一般来说，双边FDI的统计是非常稀缺的，而且大部分都集中在从发达国家流出的FDI，而对于南南型FDI不能很好地兼顾，如果以各个国家的净FDI流入作为考察对象，则可以最大限度地扩展研究样本，同时把南南型的FDI纳入进来；其次，政策制定者可能会更重视FDI的类型而非FDI的来源，因为后者并不因国别而异。例如，分别来自美国和欧盟的FDI，如果它们属于同一种类型(垂直型)且流向同一个国家的同一个部门，那么即使数量上存在差异，但东道国一般都是持积极态度的；最后，尽管我们不能就净FDI流入数据的变化来分辨到底是出自哪个母国，但是这对于提出本文的政策建议并无大碍，因为政策制定者更关心整体的外国直接投资的总量增减，而不是投资伙伴的变化。例如，墨西哥加入NAFTA的动机除了期望来自两个伙伴国的投资增加之外，同样也希望NAFTA为其提供的特殊地位能够刺激来自欧洲或亚洲等其他国家的直接投资。另外，虽然目前尚没有明确的证据，但是Globerman and Shapiro(1999)表明FDI的流入和流出一般都是对称的。因此，选用净FDI流入作为被解释变量在数据可获得性和政策针对性两个方面都有着一定的优势。
2.解释变量
从总体来说，本文实证模型的解释变量可以分为以下三类：
RIAs效应变量：RIAs成员虚拟变量、加入RIAs意愿变量、市场规模拓展变量和投资转移变量⑥；全球效应变量：世界GDP增长、全球FDI总量以及全球利率指标(以一年期美国债券的收益率表示)；本地效应变量：本国GDP绝对值与增长率、经济开放度、通货膨胀率。
(二)计量方法
根据以上内容，我们设定的检验模型如下：
在估计方法的选择上，为了同时剔除面板之间的异方差以及面板内的序列相关问题，本文采用三阶段可行广义最小二乘法(Three-Step Feasible Generalized Least Squares，FGLS)进行模型估计。该方法的优势在于其在估计过程中允许面板内存在一阶自回归(AR(1))和跨截面的异方差，而不影响估计结果的准确性。但是，该方法要求有足够大的自由度，因为它必须需要估计许多额外参数，如方差、协方差以及序列相关系数。标准的FGLS估计主要有以下三个步骤构成：第一，模型假定是同方差的，计算一阶自回归系数的一致估计量；第二，使用异方差模型转换数据(此时模型不再受自回归问题困扰)；第三，使用新的动差矩阵估计完整的FGLS系统并获得渐进无偏的关于β估计值的方差协方差矩阵。自回归参数或者是存在跨面板差异或者是跨面板一致的，在后一种情况下提高了估计功效。虽然Greene(2000)认为各个步骤中估计量是有效的，因此不存在渐进性问题，但是第三步的收敛仍然是必要的。另外，虽然FGLS估计结果与非序列相关的最大似然估计(MLE)结果一致，但是当面板内存在AR(1)时并不一定成立。因此，为了稳妥起见，本文还是采用更加简洁的三阶段法。
四、实证结果及其分析
方程(2)的FGLS估计结果如表2模型(1)所示，由于并非所有的国家都有合适的实际有效汇率数据，因此该估计结果并非根据完整样本得出的，样本数缩减至1541(87个国家1980-2004年的非平衡面板数据)。Wald检验在1％的水平上显著，表明解释变量在总体上是显著的。所有的估计系数至少在10％的水平上具有非零显著性。
首先分析主要的控制变量。净FDI流量对于市场规模(GDP)的估计弹性略小于1，这一点与以往的文献估计结果是一致的。例如，Kolstad and Tondel(2002)使用人均FDI作为被解释变量，获得的估计参数稍大于1；Coughlin and Segev(2000)使用中国数据得到了类似的估计弹性。对于贸易开放度半弹性系数则不能进行类似的横向比较，因为所有的文献中对于贸易开放度的定义都存在很大差异。GDP增长率与FDI净流量存在正向关系，而通货膨胀则对FDI存在负面影响，估计值非常小且显著性不强。全球影响变量(世界GDP)的估计系数与预期一致，表明其他国家经济的增长会削弱一国对于FDI的吸引力。而世界FDI总量的增加则会对特定国家的FDI流量产生积极的影响。世界FDI的估计系数显著小于1，这可能是由于以下原因造成的：估计样本可能忽略了某些重要的FDI受资国，或者是FDI在所有样本国家之间的分布是严重不均衡的⑦。真实有效汇率的增长率估计系数在5％的水平上显著，而且符号与预期一致。
接下来重点分析RIAs变量对于FDI的影响。扩展的共同市场规模在1％的水平上显著，而且与净FDI流量正相关。在前文中已经指出，该变量承担了双重检验目的：首先，由于在未加入任何一个RIAs之前，该值为0，随后取值为正，因此它测度了RIAs对于FDI影响的门槛效应。其次，该变量同时还捕捉了一国加入一体化组织之后所产生大市场效应。这一点对于那些参加不止一个RIAs的国家尤为重要，因为
表示一国所有RIAs伙伴国的GDP总和，因此反映了市场逐渐扩大的事实。该值显著为正，表明至少有以下几个RIAs与FDI之间的作用机制是起作用的：签订RIAs协议会带来潜在的FDI流入收益，或者尽量选择经济规模较大的伙伴国是有利可图的。0.066的估计系数表明如果某国所有RIAs伙伴国GDP总和增加1％，则会使得净FDI流量增加0.066％。
最后，RIAs平均距离变量的估计系数在1％的水平上显著为负，这说明RIAs成员国的地理接近程度是影响其FDI效应的主要因素。另外，如果不考虑地理距离问题，那么变量的系数可能会误导分析结论。
为负值说明在控制了其他变量的情况下，从距其较远的伙伴国流入国家i的FDI会相对较少。因此，这一发现推翻了国家是通过FDI而非贸易来满足较远国家的需求的假说。弹性值为-0.156表明某国与伙伴国的平均距离增加1％，将会使净FDI流入减少0.156％。
从总体而言，方程(2)设定的模型获得良好的估计效果。显然，与以前的文献相比，本估计最大的改进之处在于使用大样本，当然，指标设计、估计技术选择、各种检验方法的有效运用对于提高检验功效产生了积极影响。
五、模型稳健性检验
本部分将使用一些替代方法来进一步证明RIAs与FDI之间计量关系的稳健性。主要的检验方法有两种，一种是使用新的RIAs变量代替原来的变量；第二种方法是构造新变量并纳入到回归方程中，以增加模型的解释力。
(一)针对地理变量的调整
基准模型的估计结果表明RIAs成员国之间的距离对于其FDI流入存在重要影响，因此我们的第一组实验方案针对距离变量作进一步的改进，所有的估计仍然采用FGLS估计方法。
单纯的距离变量可能并没有反映真实的情况，根据引力模型的思想，等距离经济体的作用力要受到经济规模的制约，因此如何把距离问题和市场容量问题结合起来考虑是我们的一条研究思路。我们设计了新的综合指标DISTW，即平均GDP加权距离变量，该指标计算公式为：
(3)
该指标较好地融合距离和规模双重因素，当一国未加入任何一体化组织时，DISTW的值为0，随着其加入的RIAs的增多该值发生相应的变化。
我们使用DISTW替代DISTA变量来重新估计，所得结果如表2第二列所示。其他控制变量的系数发生微小的变化，但其符号并没有发生根本性逆转。Wald检验也表明所有被估参数在整体上是显著的。但是，值得引起注意的是两个RIAs变量都不再显著。对此我们尚难以在经济层面上找到原因，但是从计量技术上来说，多重共线性可能是引起这一结果的主要原因，因为DISTW变量的计算过程中包含了市场规模的因素，这容易与RIAGDP变量产生共线性。
因此，从这一点上来说，引入DISTW变量并没有很好地完成研究的目的，不妨使用距离作为加权值来加工RIAGDP变量，因为从设计思路上来说它与DISTW是一致的。新的平均距离加权的经济规模变量计算公式为：
(4)
因此，对于国家i而言，那些距离小于RIAs平均距离的伙伴国的距离加权值大于1，而距离大于RIAs平均距离的伙伴国的距离加权值小于1。鉴于以前出现的多重共线性问题，我们使用RIAGDPw变量代替DISTW和RIAGDP这两个变量，重新估计方程(2)，结果如表2的第三列所示。
控制变量的被估系数再次证明它们的估计值具有良好的稳定性，不存在系数的显著变化。新设置的平均距离加权的经济规模变量的估计值为0.013，在1％的水平上显著，而且符号与我们预计的一致。只是全球经济增长率变量不再具有显著性。净FDI流入对于RIAGDPw的估计弹性为0.013，小于基准模型0.066的水平，这也充分说明FDI除了受RIAs伙伴国的经济规模的积极影响之外，还会受到地理距离因素的牵制作用，当把距离因素融合到经济规模变量之后，削弱了其原有的作用力度。因此RIAs伙伴国的地理接近程度是促使“RIAs-FDI”机制发生作用的重要因素。通过对表2中三组估计试验的对比可以发现，第三列的估计结果较为客观有效地捕捉了RIAs与净FDI流入之间的内在联系。但是，我们更倾向于使用第一列的估计结果，因为该模型较好地把RIAs影响FDI流入的效应分解为市场规模和地理距离两个维度上，从而使模型反映了更加丰富的内容，因此，在接下来的计量试验中，我们仍以第一列的估计结果作为基准来做进一步的考察。
(二)针对市场规模变量的调整
接下来的检验主要针对RIAs市场规模扩张效应展开。很多关于RIAs的引力模型在度量RIAs的市场规模时使用所有成员国的GDP的乘积，而不是采取求和加总的办法。对此的解释是那些规模相近的成员国更有可能产生激增的贸易流量，而大小不等的合作伙伴之间的贸易效应是不明显的。这类针对贸易的思想可以很自然地推广到对投资的研究中，因为那些规模较小的RIAs对于FDI的接收能力是极其有限的，其自身的吸收能力不足也有可能削弱RIAs的FDI效应。因此，我们可以考虑使用乘积变量代替加总变量来考察RIAs对于投资的市场规模扩大效应。扩展的市场规模变量的计算公式如下：
(5)
新模型的估计结果如表3的模型(2)所示。控制变量的参数估计值与基准模型的估计结果并无很大差异，而且各参数的显著性也保持得比较良好(全球经济增长变量的估计参数的p值由0.083增加到0.107，在90％的置信水平上失去显著性)。但是，无论是新的市场规模乘积变量还是RIAs距离变量都不具有统计显著性，所以基本可以认定这两个参数值为0。这种结果极有可能是对原始数据的过度加工造成的。另外，新模型对于乘积市场规模参数的估计值与基准模型的估计结果也相去甚远。经过逆向运算，净FDI流入对于RIAGDP的弹性值仅为0.0003，大大低于0.066的原始水平。对此结果的可能解释是RIAs建成后所产生的经济规模效应主要发生在大国和小国之间(而不是发生在规模相当的成员国之间)。
(三)对于RIAs-FDI门槛效应的检验
RIAs-FDI门槛效应是指一国加入RIAs后所产生的FDI流入效应。根据基准模型设定中的讨论，RIAGDP变量承担了检验两种效应的任务：一种是成为一个大市场一部分后的初始效应(门槛效应)，另一种是随着加入RIAs数量的增多，共同市场持续扩大的效应。为了具体考察门槛效应，本部分引入一个虚拟变量dRIA，当一国成为一个或多个RIAs组织成员之后，该变量取值为1，在其他情况下取值为0。
加入虚拟变量的新模型的估计结果如表3第三列所示。其他变量的估计值与前面的研究基本保持一致。虚拟变量的估计值在2％的水平上显著不为0，估计结果表明加入一个RIAs将会给一国带来32％的FDI流入增量⑧。其他以引力模型为基础的相关研究的估计值一般都超过1⑨，而本文的实证结果要小得多。但是，必须承认的一点是由于虚拟变量服从典型的0—1分布类型，因此很难就该估计参数推出更多的结论。例如，该被估参数可能反映了各种RIAs效应的平均水平。
另一种针对门槛效应的稳健性检验方式是考察一国加入RIAs数量的多少与FDI流入之间的关系。此时我们设计一个新的numRIA变量用来表示一国加入的一体化组织的数量，该变量的取值范围从0～40，40是欧盟截止到2005年所签订的RIAs的最大数量。将此变量带入模型得到表3第四列的估计结果。
同前期的稳健性检验类似，控制变量的系数都没有发生太大变化，而且保持了原有的符号和显著性。numRIA变量的估计符号为正值，而且在1％的水平上显著，表明一国每签订一个新的RIAs协议将会给该国带来3.6％的潜在FDI流入。但是，尽管该项的估计情况比较令人满意，但是距离变量的系数符号发生了逆转，而且不再具有显著性，对此必须给予一个合理的解释。根据numRIA变量的设计原理，该变量的系数给模型一个强制的假定，即每个RIAs都是无差异的。显然，本文所使用的RIAs样本存在很强的异质性，这有可能是导致模型失败的原因。由于numRIA对于所有的RIAs强加了同质性假设，使得其没有很好地捕捉到RIAs与FDI之间的关系，反而使得距离变量考察地理接近度的功能丧失。也就是说，由于国家规模的差异性，使用RIAGDP变量更加合理。
六、结论
通过以上研究，本文得出以下一些基本结论：
首先，模型表明RIAs所带来的FDI流入随着成员国经济规模的扩大而扩大，而且成员国之间的地理接近程度对于该流入规模存在正影响，即地理距离越接近则潜在的FDI流动就越大，这一发现推翻了国家是通过FDI而非贸易来满足较远国家的需求的假说。第二，模型识别了RIAs-FDI机制中的门槛效应(签订一个区域经济一体化协定)和市场规模效应(随着RIAs协议的实施，自由化市场规模扩大)，二者相比，后者对于FDI流入具有更显著的影响，这一结论证明了经济规模对于吸引FDI具有重要作用。巨大的门槛效应说明本文的结论主要受制于那些包含经济规模较大成员国的RIAs样本。最后，如果将本文的结论与有关RIAs与贸易之间的研究结论结合起来，那么在区域经济一体化背景下，贸易和投资的关系是互补的，这是因为大多数实证和理论研究都表明区域经济自由化会带来贸易量的增加。而本文进一步证明区域经济自由化也会引起FDI增加，因此，二者起码在数据上是互补的⑩。
FDI尽管只是一个流量或存量的概念，但是对于像中国这样的发展中国家而言，它对于实现工业化和经济发展具有特殊意义。而且从长远来说，它会影响到全球的生产布局。鉴于国际直接投资对于中国经济发展的重大意义，在制定区域经济一体化的战略过程必须兼顾到FDI因素。根据本文的研究，从FDI的角度来看，中国的RIAs战略应该考虑以下问题：第一，积极开展RIAs谈判，避免被区域一体化组织边缘化的危险。相对于北美和西欧，作为全球三大经济中心之一的东亚地区启动区域经济一体化进程相对落后，因此目前的东亚的RIAs格局正处于形成时期，这也为中国的RIAs战略布局提供了较好的机会。中国在亚洲的国际生产网络中居于重要地位，成为东亚新三角贸易的枢纽，由于RIAs对于FDI的流动以及产业布局的形成具有重要的影响力，因此一旦被排除在主流的RIAs之外，那么中国的产业利益必然会受到侵害，甚至还会威胁到中国的整体经济发展。所以在未来的RIAs谈判中一定要兼顾到中国的产业利益；第二，利用RIAs平台实现我国企业的“走出去”战略。我国未来的RIAs将是包含货物贸易、服务贸易和投资在内的综合型框架，将成为我国企业“走出去”的良好平台。过去我国企业走出去取得了一定成就，但是缺乏RIAs这样的制度性保障，企业自身面临的政治、经济压力都比较大。我国政府目前大力鼓励企业走出去。一旦设立RIAs，企业可充分利用其中的投资协定，加快走出去步伐；最后，在合适的时机有选择地开展与发达国家的区域一体化谈判。RIAs对于FDI的影响存在明显的市场规模效应，因此适当地开展与发达国家的合作具有更为显著的经济利益。
注释：
①对于国家之间区别于WTO多边合作的特惠贸易协定，在现实中存在多种称谓。本文借鉴世界银行的传统习惯，使用“区域经济一体化安排”(Regional Integration Arrangement，RIAs)这一中性说法，以避免含义上产生没有根据的偏见。目前常用的简称有RIAs、PTAs、RTAs、Trade Blocs，另外由于最近签署的区域贸易协定90％属于自由贸易区，因此有些学者喜欢用FTA来指代这一经济现象。不同的学者和国际组织都有自己界定区域经济一体化的传统。例如，Salvatore(1995)的教科书中将其称为“经济一体化”(Economic Integration)，这与Balassa(1987)在《新帕尔格雷夫大辞典》中给出的词条一致；如本文下文所见，WTO的官方网站和出版物习惯使用“区域贸易协定”(Regional Trade Agreement)这一称谓；与Bhagwati一脉相承的国际经济学家则偏向于使用“特惠贸易协定”(Preferential Trade Agreements,PTA)；世界银行的相关研究则更偏爱“区域一体化协定”(Regional Integration Agreements,RIAs)，如Schiff，Winters等人；以Frankel和Wei Shangjin为代表的一些学者使用“贸易集团”(Trade Blocs)；早期还有一些学者使用过“歧视性贸易协定”(Discriminative Trade Agreement)。
②中国是在2002年1月才正式加入曼谷协定(Bangkok Agreement)，从而揭开了中国推进区域经济合作战略的序幕。虽然在这之前中国早就是亚太经合组织(APEC)的一员。但是国际上(无论是学界还是WTO等国际组织)的传统观点是不承认APEC是一个区域经济一体化组织。在WTO的官方统计报告中，从来就没有把APEC统计其中。正如UNDP(2003)所指出的那样：APEC不是正式意义上所指的自由贸易区，因为各个成员是在自愿的基础上，而不是通过协商一致的关税减让计划来实现贸易和投资自由化的。
③经济学中的引力模型最早由Tinbergen(1962)于20世纪60年代创立。该模型应用于国际贸易领域，旨在证明两国或地区之前的双边贸易额与这两国或地区的经济总量成正比，与两者间的空间距离成反比。Linnemann(1966)将特惠贸易协定作为虚拟变量引入贸易引力模型，此后，Aitken(1973)第一次将区域经济合作组织纳入模型，研究了欧共体、欧洲自贸区对双边贸易的影响。此后，引力模型在RIAs贸易效应的实证研究中发挥了巨大作用。
④Soloaga and Winters(2001)在研究特惠贸易协定对贸易影响时加入了三个虚拟变量，分别用来区分区内贸易效应、区外对区内出口以及区外从区内进口效应，后两个虚拟变量分别测量了进口和出口的转移效应。他们的研究表明这种区分是有意义的，因为特惠贸易协定的签订对区内成员进口和出口的影响方式显著不同。
⑤Lederman et al.(2005)对于加入RIAs意愿变量的构建是极其巧妙的，加入RIAs两年前该虚拟变量等于1，在其他情况下等于0。
⑥Lederman(2005)的投资转移效应使用组成RIAs的成员国的加权GDP指标来刻画，加权值取各FTA成员国GDP占FTA总GDP的比重。
⑦这种情况出现的概率比较高。FDI的严重分布不均衡在最小二乘估计下将会导致斜率偏小。例如2004年，最大的五个FDI受资国吸收了80％的FDI总量，而前十名接受了86％的FDI总量。
⑧由于虚拟变量是离散变化的，因此对其估计值的解释不能使用弹性方法，但是，下面的换算关系总是成立的：
β即为虚拟变量的估计系数。32％按此公式换算得来。
⑨Adams et al.(2003)，Soloaga and Winters(2001)，Rose and van Wincoop(2001)等。
⑩Head et al.(2004)认为，现实中发现的FDI与出口的互补关系在很大程度上只是一种正相关关系，是由两个原因导致的，一个是“数据互补”(Statistical Complementarity)，另一个是“经济互补”(Economic Complementarity)，二者分别表明FDI和出口之间的虚假互补性和真实互补性。数据互补是由同时影响FDI与出口的变量导致的，并不反映二者之间的因果关系；而经济互补反映了二者之间真正的因果关系。
标签：区域经济一体化论文; 贸易引力模型论文; 经济模型论文; 经济论文; 参数检验论文; 区域经济学论文; 经济学论文;