OFDI、貿易與貨幣互換

姜琬馨

【摘要】21世紀以來，面對全球經濟一體化的不斷深入以及復雜多變的國際經濟形勢，中國作為世界第二大經濟體在對外直接投資、貿易以及金融等層面提出了一系列的對外經濟戰略。本文利用2006～2015年中國與164個伙伴國的面板數據，基于投資引力模型，利用混合回歸和2SLS工具變量法對中國采取的對外經濟戰略進行了實證分析。實證結果表明，在新的國際形勢下，中國所采取的對外經濟戰略是捆綁式的，即對外直接投資、貿易和金融層面戰略相互捆綁，共同推進。

【關鍵詞】中國對外直接投資；國際貿易；雙邊貨幣互

換；捆綁式

【中圖分類號】F283

一、引言

中國的對外貿易快速發展，進出口總額從2000年的4 742.9億美元增長到2008年的25 616億美元，同期貿易順差從241.1億美元增長到2 955億美元。然而2008年的全球金融危機中斷了中國出口拉動式的經濟增長模式，向擴大內需和投資拉動的方向轉變。2015年，中國支出法核算國內生產總值的構成中，最終消費支出占比51.6%，資本形成總額占比44.9%。在中國內部經濟再平衡取得一定成效的同時，中國嚴重的外部結構失衡問題卻始終存在——對外投資收益持續呈現結構性逆差。2015年，中國對外投資收益收入為1 939億美元，對外負債收益支出為2 673億美元，對外金融凈資產投資收益率為-2.6%。對外金融凈資產的投資收益持續為負主要是因為中國失衡的對外資產負債結構：對外資產以低收益率的外匯儲備資產為主，對外負債約60%是高成本的股權型負債（FDI、股本證券）。兩者的不平衡，導致中國即使作為世界第二大債權國，仍面臨著負向的對外資產收益率的持續擔憂。

面對這樣的外部經濟結構失衡狀況，中國采取了怎樣的應對措施？其一就是通過對外直接投資來置換一部分低收益率的外匯儲備。2015年，中國對外直接投資邁向新的臺階，實現連續13年快速增長，創下1 456.7億美元的歷史新高，占到全球流量份額的9.9%，同比增長18.3%，金額僅次于美國（2 999.6億美元），首次位列世界第二。

與此同時，金融層面的戰略也在不斷推進。2008年金融危機之后，全球流動性過剩瞬間轉變為流動性短缺，這給以外向型經濟為主導的亞洲國家和有關地區的貿易體系帶來了巨大困難。為了支持需要救助的發展中國家和新興市場迅速擺脫金融危機，穩定周邊金融環境，同時也為了解決外部經濟再平衡的問題，推動人民幣境外結算業務的發展，我國央行與其他國家簽署了大規模的雙邊貨幣互換協議。截止2016年6月，中國已經與35個國家和地區的中央銀行或貨幣當局簽署了雙邊本幣互換協議，協議總規模33 257億元。

金融危機的發生給美國的世界霸主地位帶來了沉痛的打擊。新的歷史舞臺上，中國在全球經濟的地位變得愈發的重要。亞太自貿區（FTTAP）的提出、“一帶一路”的構建、持續增大的對外直接投資規模以及亞投行的成立，中國在貿易、對外直接投資以及金融層面的政策被同時推進。基于這樣的研究背景，本文提出了如下假設：新形勢下，為了提升對外金融凈資產收益率、實現外部經濟再平衡、鞏固中國在全球經濟格局的應有位置，中國采取了一種捆綁式的對外經濟戰略——即對外直接投資、貿易和金融層面政策（雙邊貨幣互換協議）相互捆綁。

為驗證本文假設，本文采用2006～2015年中國與164個伙伴國（名單見《國際商務財會》雜志社網站http：//kjxh.mofcom.gov.cn ）的面板數據，基于投資引力模型，檢驗了中國對外直接投資、貿易以及金融層面政策（雙邊貨幣互換協議）的捆綁式影響。

二、文獻綜述

本文所采用的投資引力模型最早可追溯到1979年，Anderson首次將對外貿易領域的引力模型應用到對外投資領域中，提出了國際直接投資引力模型。此后不少學者運用投資引力模型來解釋國際投資的區位分布。Buckley（2007）利用1984～2001年中國對49個國家的OFDI數據進行實證分析，分析發現東道國通貨膨脹、雙邊貿易以及文化接近度對于中國OFDI的吸引有著正向影響，東道國制度質量與中國OFDI負相關，而匯率、距離因素以及東道國戰略資產對于中國OFDI的吸引力不顯著。Cheng和Qian（2008）利用1991～2005年中國對31個國家的OFDI數據研究發現，東道國工資水平對中國OFDI有著顯著影響，而制度因素對其影響不顯著。Cheng和Ma（2008）利用2003～2006年中國對90個國家的OFDI數據進行分析后得出，東道國市場規模和文化接近度對中國OFDI有著顯著的正向影響，而距離因素有負向影響。中國的OFDI與東道國的GDP正相關，與東道國的人均GDP沒有影響。

相較于國外的研究而言，我國利用投資引力模型對對外直接投資進行研究開始得相對較晚，但近幾年來在實證方面的運用也愈發廣泛。程惠芳和阮翔（2004）采用中國對32個國家的OFDI截面數據，利用投資引力模型研究發現，中國OFDI與東道國市場規模、人均收入及雙邊貿易正相關。楊用斌（2012）運用引力模型來研究FDI和貿易的相互關系，從理論模型上證明了在其他條件不變的情況下，制度的變化會導致OFDI和貿易量的相對替代關系。蔣冠宏（2012）利用2003～2009年中國對95個國家的OFDI數據考察了中國OFDI的區位選擇，研究發現東道國制度對資源尋求型OFDI有顯著影響，距離對OFDI有負面影響。池仁勇、邱雯嫻和湯臨佳（2015）運用引力模型實證分析了拉美各國吸引我國OFDI的區位優勢和劣勢，認為拉美國家城市化水平、能源產量以及距離等變量對來自中國的OFDI產生重要影響。

從已有文獻來看，相關學者利用投資引力模型所做研究大多是出于東道國角度，探討東道國制度、市場規模、要素稟賦、雙邊貿易距離等因素對OFDI吸引力的影響。同時，研究樣本大多是OECD國家或與中國有著緊密貿易聯系的國家。本文的創新之處在于從OFDI母國（中國）的角度入手，探討母國（中國）捆綁式的對外經濟戰略。同時樣本的選擇也更加廣泛，采用聯合國商品貿易統計（UNCTAD）數據庫和商務部中同時存在進出口數據及中國對外直接投資額的164個國家，利用其10年面板數據研究中國對外直接投資、貿易和金融層面策略的捆綁式關系。

三、模型的設定與數據說明

（一）模型的設定

本文在原始投資引力模型（Anderson，1979）的基礎上，參照Wei（1995）以及Joshua Aizenman（2015）的研究，并結合文章假設，將基礎模型設定如下：

在上述模型中，被解釋變量OFDIjt表示中國在t年對j國的對外直接投資額，觀測變量分貿易層面和金融層面指標。其中貿易層面指標由Tradejt（中國在t年與j國的雙邊貿易總額）進行表示，金融層面采用Swaplinejt（中國在t年與j國簽署的雙邊貨幣互換協議）進行衡量。若j國與中國在t年前三季度簽署協議，則Swaplinejt為1，若j國與中國在t年第四季度簽署協議，則Swaplinejt+1為1，其余情況則為0。同時為探求貿易和金融的捆綁式關系對于中國對外直接投資的影響，模型引入Trade和Swapline的交互項。Control表示模型中的其他控制變量，year為時間效應，ε為隨機干擾項。

為了控制其他可能因素的影響，本文參考Cheng和Ma（2008）、蔣冠宏（2012）以及鄧明（2012）的研究內容，將以下內容納入其他控制變量Control：

（1）東道國國內生產總值（gdp）

東道國的GDP是衡量東道國市場規模的重要指標（Frankel & Wei，1996；蔣冠宏2012）。而東道國市場規模是影響對外直接投資進入的重要因素（Buckley，2006）。東道國市場規模越大，對外直接投資可能會越容易發揮其范圍經濟優勢。

（2）我國國內生產總值（cgdp）

我國國內生產總值對中國OFDI有著顯著的影響。隨著我國經濟規模擴大、外匯儲備的增加以及企業實力增強，我國的OFDI規模可能會有所擴大（蔣冠宏，2016）。

（3）兩國之間的距離（dis）

國際經濟學理論預測對外直接投資更傾向于進入地理鄰近地區（Buckley & Casson，1981）。一方面，隨著距離的增加，運輸成本和交易成本都會增加。另一方面，距離也會影響跨國公司內部管理的效率，由此增加投資成本。因此，本文在模型的控制變量中引入兩國之間的距離。本文所采用的兩國之間距離是根據主要人口或經濟聚集地進行加權后計算得到，其測算公式為：

其中dij和dkl分別表示兩國貿易距離和兩國主要人口經濟聚集城市的距離。popi和popj分別表示i國和j國的總人口，popk和popl分別表示兩國主要人口或經濟聚集地人口。θ是貿易對距離的彈性，本文選取的數據集θ為1。

（4）東道國地理規模（size）

東道國地理規模可以從一定程度上反映東道國資源的豐富程度。金融危機以后，中國的OFDI在非洲和拉美地區明顯增加，這可能與該地區豐富的資源有關。本文所采用的地理規模指標是指一國除去內陸水體、大陸架后的土地總面積。

（5）兩國共同語言（commlang）

語言是溝通的直接橋梁。兩國的語言差異會增加對外直接投資跨文化管理的溝通成本，影響企業運行效率。兩國使用共同語言往往表明兩國會受到共同的傳統文化和價值觀的影響，對于對外直接投資可能會有促進作用。以往文獻對于語言變量的處理僅僅體現在兩國是否使用同一種“官方語言”。然而公民大范圍使用的非官方語言也會對OFDI的實施效果產生重大影響。因此本文對共同語言指標進行相關創新，將選取的共同語言指標擴大為全國人口9%以上使用的語言（包括母語、通用語言和第二語言）。

（二）數據的說明

考慮到數據的可得性，本文樣本來自中國與164個伙伴國2006～2015年的非平衡面板數據。國家具體名單見附表1。其中，中國對各國歷年對外直接投資總額（OFDI）來自商務部的《中國對外直接投資統計公報》，中國與各國的雙邊貿易總額（Trade）、中國國內生產總值（Cgdp）來自《中國統計年鑒》，雙邊貨幣互換協議簽訂情況（Swapline）來自2009～2015年《中國人民銀行年報》，中國與東道國之間的距離（Dis）以及共同語言情況（Commlang）來自CEPII的GeoDist數據庫，東道國國內生產總值（Gdp）和地理規模（Size）來自世界發展指標（World Development Indicators）數據庫。各變量描述性統計見表1。

四、估計方法與結果分析

（一）模型的檢驗

正式分析之前，本文先檢驗了各主要變量的相關系數矩陣，具體結果見表2。從表2中可知，除Swapline與交互項Swaptrade相關系數為0.99外，其他變量相關系數均在0.85以下。為精確判斷是否存在嚴重多重共線性，筆者進一步考察膨脹方差因子（Variance InflationFactor，VIF），發現除交互項以外均小于5，小于經驗法則的VIF臨界值1，因此，變量之間不存在嚴重的多重共線性問題。由于本文面板數據是大N小T模式，其截面維度特征大于時間維度特征，因此無需做單位根檢驗和協整檢驗。

（二）估計結果分析

1.基礎模型的估計

靜態面板數據的估計方法主要有三種，混合回歸估計，固定效應估計和隨機效應估計。本文首先使用F檢驗，其結果拒絕了模型采用混合估計的原假設，顯示固定效應估計明顯優于混合回歸。在固定效應模型和隨機效應模型選擇過程中，Hausman檢驗結果也表明應該拒絕原假設選擇固定效應模型，因此從理論上講，本文應選用固定效應模型。然而，固定效應模型的原理是采用組內差分的方式對數據進行處理，因此無法估計虛擬變量和不隨時間變化的變量，影響模型最終結果。所以結合研究問題實際情況及樣本大小，本文最終選擇混合回歸方法進行估計。為解決異方差問題，本文在模型估計時，采用聚類穩健標準差（VCE）得到z值。同時為控制時間效應，在模型中定義年度虛擬變量，其回歸結果如表3第一列所示。

混合回歸OLS結果顯示，中國GDP和東道國地理規模彈性分別為1.49和0.30，即中國GDP和東道國地理規模每增加1%，中國對東道國對外直接投資將分別增加1.49%和0.30%，基本符合引力方程基礎預測。共同語言系數為正，說明兩國擁有共同的語言會減少溝通障礙，降低交易成本，促進對外直接投資。兩國距離系數為負，且在1%的顯著性水平上顯著，這可能是因為跨國公司到其他國家進行國際直接投資時，往往需要從母國運輸部分原材料或者半成品，距離越遠則運輸成本越高，所以距離成為限制國際直接投資的一個重要因素（高國偉，2009）。東道國GDP系數為負，說明東道國的市場規模對中國的投資有顯著的負影響，這與一開始假設相反，但符合目前中國的OFDI大部分集中在市場規模較小的發展中國家和地區的現實。截止2015年末，中國對外直接投資存量的八成以上（83.9%）分布在發展中經濟體，2.1%存量在轉型經濟體，在發達經濟體的存量占比僅為14%。導致這一結果的原因可能有兩方面：一是中國OFDI的主體是以政府為主導的國有企業，利潤最大化并非其投資行為的唯一目標，其投資背后可能具有其他意圖——如幫助貧困國家的經濟增長、增進外交關系等（楊嬌輝，2016）。二是OFDI的投資動機主要有三大類：資源導向型、成本驅動型和市場拉動型。中國OFDI的投資動機主要在于獲取東道國的原材料貯藏和利用東道國工資報酬相對較低的勞動力要素，因此對東道國的市場規模要求較低。貿易總額對OFDI的彈性為0.536，且在1%的顯著性水平上顯著。這說明貿易與OFDI之間存在互補關系，兩國貿易聯系越緊密，中國對該國直接投資額度越高，即雙邊貿易總額每增加1%，中國對東道國的OFDI將會增加0.536%。雙邊貨幣互換協議和貿易總額的交互項在5%的顯著性水平上顯著，這意味著相比于不簽署貨幣互換協議的國家，簽署貨幣互換協議的國家其貿易總額每增加1%，OFDI將額外增加0.34%。由此，通過基礎模型混合回歸結果，本文初步證明了文章假設：中國的對外直接投資戰略是捆綁式的——即對外直接投資、貿易以及金融層面政策相互影響。

單純使用混合回歸方法存在的問題是：中國對外直接投資與貿易總額之間可能存在反向因果關系（Aviat & Coeurdacier， 2007）。這導致解釋變量與殘差之間可能存在相關關系，此時使用混合回歸的方法，其估計結果是有偏也是不一致的，因此需要尋找工具變量來解決貿易總額的內生性問題。一種常用的工具變量策略是以內生變量的滯后一期作為當期值的工具變量。滯后期的貿易總額與當期值有較強的相關性，通過當期值對OFDI產生影響，而當期的OFDI對前一期的貿易總額則沒有影響，因此這可以有效的解決反向因果關系。表3第二列是以貿易總額的滯后一期作為工具變量的2SLS回歸結果。Haumsan檢驗結果表示，拒絕“所有解釋變量均外生”的原假設，即認為貿易總額為內生變量，此時使用2SLS方法分析是有效的。

2SLS回歸結果顯示，在引入貿易總額滯后一期作為工具變量后，貿易總額的彈性系數由0.536變為0.578，說明貿易總額對于中國對外直接投資的正向影響增強。雙邊貨幣互換協議和貿易總額的交互項在5%的顯著性水平上仍然顯著，說明相比于不簽署貨幣互換協議的國家，簽署貨幣互換協議的國家其貿易總額每增加1%，OFDI仍將有額外增加，但增加比例從0.34%下降為0.31%。采用工具變量法回歸后，整體模型擬合優度從0.429上升為0.439。

2.貿易分類模型估計（穩健性檢驗）

為進一步探討OFDI、貿易以及雙邊貨幣互換協議的捆綁式關系，同時也為基礎模型回歸結果做穩健性檢驗，本文將貿易總額分解為工業制成品進口額，工業制成品出口額、大宗商品進口額和大宗商品出口額。結合中國對外貿易的現實狀況——出口貿易主體為工業制成品，進口貿易主體為大宗商品，本文在貿易分類模型中主要考慮工業制成品出口（lnmanu）和大宗商品進口（lncomm）兩個指標。同時在模型中分別引入Swapline和lnmanu、Swapline和lncomm的交互項，進一步探求其捆綁式關系的發生機制，貿易分類模型具體設定如下：

產品分類標準按照國際貿易標準（SITC），其中大宗商品包括第0-4類、68組有色金屬、667組未經加工的珍珠寶石和半寶石以及971組非貨幣性金屬（不含金礦石和精礦），工業制成品包括第5-8類（除去68組、667組以及971組）。分類產品貿易數據來自聯合國商品貿易統計（UNCTAD）數據庫。

表3第三列是對貿易分類模型利用混合回歸方法估計得到的結果，第四列是引入工業制成品出口和大宗商品進口一階滯后項作為工具變量的2SLS回歸結果。通過比較兩次回歸結果后發現，貿易以及貿易和雙邊貨幣互換協議的交互項在貿易分類模型中依然顯著，證明本文的假設通過了穩健性檢驗。2SLS回歸結果表示，工業制成品出口和大宗商品進口彈性分別為0.421和0.192，即中國對貿易伙伴國工業制成品出口總額和中國從貿易伙伴國進口的大宗商品總額每增加1%，中國對該國的直接投資將分別增加0.421%和0.192%。雙邊貨幣互換協議與工業制成品出口交互項在5%顯著性水平下顯著，與大宗商品進口交互項不顯著，這一結果進一步證明了雙邊貨幣互換協議簽署對OFDI的作用機制，即主要依靠工業制成品出口總額這一中間指標。相比于不簽署貨幣互換協議的國家，簽署貨幣互換協議的國家從中國進口的工業制成品總額每增加1%，OFDI將額外增加0.516%。產生這一結果的原因可能與我國簽署雙邊貨幣協議的動機有關。理論上，貨幣互換協議的目的是在緊急時期提取對象國貨幣來應對貨幣危機和國際收支困難，或者是準備用來介入外匯市場。但我國所簽訂的貨幣互換協議的最主要目的是支持互換資金用于貿易融資（尹亞紅，2012），即為了在進口我國貨物的過程中實現人民幣結算。因此簽署雙邊貨幣互換協議使得貿易伙伴國可以以更低的融資成本進口中國出口的工業制成品，由此再影響中國對該國的直接投資。

五、結論

本文利用2006～2015年中國164個伙伴國的面板數據，基于投資引力模型考察了新形勢下中國的對外經濟戰略。文章發現，中國所采取的對外經濟戰略是捆綁式的——即對外直接投資、貿易以及金融層面政策相互影響。貿易指標：貿易總額、工業制成品出口總額和大宗商品進口總額對OFDI均有著顯著的正向作用，即兩國貿易聯系越緊密，中國對該貿易伙伴國直接投資越多。金融指標：雙邊貨幣互換協議的簽署通過促進中國工業制成品出口對OFDI產生正向影響。該結論的發現，加深了對新形勢下中國對外經濟戰略的認識，同時也可以從一定角度解釋中國成立亞投行、構建全球供應鏈和價值鏈，以及提出互聯互通和“一帶一路”等一系列政策的原因——即利用投資、金融以及貿易的捆綁式戰略提升中國的國際話語權、重構“中國位置”，使其在國際經濟舞臺獲得更大的影響力。

未來本文的模型還可從下列兩方面進行拓展。其一是考慮模型的動態效應。由于本文的模型是在前人引力模型的基礎上建立的，本質上是靜態的。因此，引入動態結構的拓展將會是未來研究的一個方向。另外，本文的實證結果只證明了中國對外投資的捆綁式戰略存在性，由于數據的缺失沒有證明這種戰略的實施是否會提升中國對外金融凈資產的收益率，實現外部經濟的再平衡，這兩點都是未來研究的可能方向。

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