金融異質性對中國對外直接投資效率影響研究
——基于隨機前沿引力模型

舒家先 唐璟宜

(安徽財經大學 金融學院，安徽 蚌埠 233030)

一、引言及相關文獻回顧

作為全球對外直接投資第三大國家，在“一帶一路”戰略的不斷推進下，中國對外直接投資的空間布局更加均衡，投資結構不斷優化，投資效益和投資質量逐年上升。然而，不同國家的金融異質環境也會從根本上影響中國對外直接投資的效率，特別是2018年以來國際政治經濟形勢錯綜復雜，貿易保護主義等外部不確定性因素引起的金融貿易摩擦對中國乃至世界的宏觀經濟和金融市場都造成較大負面影響。在這種情況下，中國選擇對外投資國家時需要綜合考察更多因素，其中就包括被投資國家的國內金融環境。為此，從東道國金融異質性角度出發，對中國對外投資效率損失進行分析就顯得尤為重要。

對外投資影響因素研究方面，傳統引力模型通常考慮經濟規模和距離因素。如Buckley et al.(2007)的實證研究發現中國FDI與東道國的市場規模、地理距離等因素具有較強的相關性。隨著引力模型的不斷擴展，相關研究開始考慮一些抽象變量的影響，包括制度因素、文化因素、技術因素、資源因素等 (陳恩 等，2011；李平 等，2014；鄭磊，2015；熊彬 等，2018)，這其中就有金融環境因素。各國金融環境的不同逐漸受到關注，并作為影響對外投資效率的主要因素進行研究。對于投資國而言，東道國金融環境異質性使其金融市場效率和風險大小存在差異，能夠將投資有效轉換為產出的能力不同，對投資國的吸引力也有所不同。對于東道國而言，自身金融環境使其在吸引外來投資和對外貿易之間有所偏重，對于投資國的投資接受意愿也存在差異。Dominguez(2010)、王偉等(2018a)以私人信貸占GDP的比重來度量國家之間金融發展水平的差異。劉威等(2017)構建包含金融市場結構差異、金融干預水平差異和金融開放度等指標的國家間金融異質性體系。而東道國金融差異對外來投資影響的研究則發現東道國的金融發展是影響中國企業對外直接投資的顯著因素，并且在不同類型國家該因素的影響不同(蔣冠宏 等，2016；侯文平 等，2018)。

在投資效率測算方面，隨機前沿模型已取代過去的普通最小二乘法成為普遍使用的效率估算模型，且在宏、微觀方面均有所應用。微觀方面，連玉君等(2009)利用隨機前沿模型測算了中國上市公司在融資約束情況下的投資效率。宏觀方面，大多構建隨機前沿模型研究中國對外雙邊貿易，包括不同種類產品的進出口貿易(方英 等，2018；程廣斌 等，2018)、貿易效率(侯敏 等，2017；周曙東 等，2018)以及貿易效率的影響因素(徐錦波，2017；李萍，2018)等，且大多采用更為準確的一步法構造隨機前沿引力模型。2005年以后，隨機前沿模型逐漸被應用到對外投資領域，與引力模型相結合，構建出隨機前沿引力模型，定量衡量不同因素對投資造成的阻力效應，通過投資效率指標估算中國對不同國家或地區的投資效率。如，崔娜等(2017)構建隨機前沿引力模型，考察東道國制度變量對投資效率和投資風險的影響。季凱文等(2018)通過建立隨機前沿引力模型，分析中國與“一帶一路”沿線國家的面板數據，發現東道國經濟自由度與直接投資效率相關。姚戰琪(2018)同樣驗證東道國經濟自由度影響中國對歐美國家的直接投資效率。隨機前沿引力模型已經成為估算投資效率、考察相關影響因素的主要模型。

梳理以上文獻，可以發現，已有研究主要是從東道國的制度、資源等單方面因素以及兩國之間的距離因素等方面對投資效率和投資風險進行討論，缺乏關于東道國金融環境因素對中國對外投資效率影響的系統研究。在實踐中，金融發展水平、金融開放程度會影響金融資源獲取能力、金融發展的穩定性等，從而對投資產生阻力效應，不利于投資效率提升。有鑒于此，本文從東道國的金融環境視角對中國對外直接投資進行分析，采用一步法構建金融異質性影響下的隨機前沿引力模型，分析金融異質性對中國對外投資效率的影響方向和程度。

二、模型設定

以往通常使用普通最小二乘法來估計生產效率水平。該方法假設隨機誤差項均值為零，估計結果僅為平均生產效率。隨機前沿生產函數則假設隨機誤差項的均值非零，從而估計出最優生產函數。自2005年起，隨著隨機前沿模型與引力模型的結合逐漸完善，隨機前沿引力模型被廣泛運用于國際貿易生產領域，用來估計投入產出的效率。Armstrong(2007)在估算潛在的貿易能力時就曾使用隨機前沿引力模型。隨著隨機前沿引力模型的不斷擴展，更多的測算變量被納入方程中，比如語言、貿易協定等。近年來，李村璞等(2018)、劉用明等(2018)、陳繼勇等(2019)等構建隨機前沿引力模型，研究中國對外投資效率影響因素以及出口貿易效率。基于季凱文等(2018)構建的隨機前沿引力模型，本文以對外直接投資流量為被解釋變量，考察金融異質性對中國對外直接投資效率的影響。

根據傳統引力模型，對東道國直接投資的前沿水平:

(1)

yit=F(Xitβ)exp(νit-uit)

(2)

通過測算投資效率指數IEIit進行定量分析：

(3)

投資效率指數是在0與1之間取值，當uit=0，即不存在投資阻力時，效率指數取值最大為1，而當uit趨于無窮大，即投資阻力過大時，效率指數取值為0。

式(2)兩邊取對數，得到：

ln yit=ln F(Xitβ)+νit-uit

(4)

μit=exp(α0+Zitδ)

(5)

(6)

其中，α0和α1均為常數項，δ和γ為待估參數向量。式(5)為非效率方程，式(6)為投資風險方程，二者構成了異質性的隨機前沿模型。

三、實證分析

(一)數據來源與變量定義

本文研究不同國家金融異質性差異對中國對外直接投資效率的影響，使用的對外直接投資流量數據來源于對中國對外直接投資公報的整理，最終得到122個國家2008—2016年共1098個樣本的平衡面板數據。變量含義與數據的描述性統計結果如表1所示。

表1 變量含義與描述性統計

隨機前沿引力模型的被解釋變量為對東道國直接投資流量；解釋變量包含中國和被投資國家的GDP，用來衡量不同國家的市場規模大小。GDP采用現價美元計量，并進行對數處理。虛擬變量是否與中國相鄰作為控制變量，數據來源于世界銀行。基于式(4)構建金融異質性對中國對外直接投資影響模型，得到：

Ln OFDIit=β0+β1Ln GDP+β2Ln GDPC+β3CONT+νit-uit

(7)

本文將不同國家的金融差異性變量作為核心解釋變量，借鑒相關文獻使用的指標，構造包含商業發展、對外貿易、國內信貸、FDI凈流入、凈出口、實際匯率等指標的金融異質性度量體系，數據來源于世界銀行。基于式(5)、(6)，得到金融異質性對對外直接投資影響的非效率方程和投資風險方程：

μit=exp(α0+δ1Business+δ2Product+δ3CD+δ4FDI+δ5EMI+δ6Ln EER)

(8)

(9)

商業發展(Business)是一國金融發展的基石，良好的商業環境不僅會吸引外來投資，而且能有效提高投資效率。該指標用創立企業所需成本(占人均GNI的百分比)來衡量，值越大表示創業成本越高，商業發展度越低。

商品貿易(Product)和直接投資作為一國對外經濟往來的兩種主要途徑，相互之間往往會存在替代或互補的作用，從而影響對東道國的投資效率(郭惠君 等，2016)。該指標用出口和進口的總和除以GDP(以現價美元計算)來衡量，值越大，表示對外開放程度越高。

國內對私營部門的信貸(CD)能夠衡量東道國金融市場活躍發達程度(趙振全 等，2004)。一個發達的金融市場能夠憑借完善的信貸體系吸引外來投資者的參與，但信貸過度擴張也會導致弊端(王偉 等，2018b)。該指標包含金融企業通過貸款、購買非股權證券、貿易信貸等方式向私營部門提供的能夠確定以債權償還的資金，值越大，表示金融市場越有活力。

外來直接投資凈流入(FDI)衡量了東道國接受外來直接投資的總量和接受意愿，一定程度上反映了對該國直接投資的難易程度。外來投資流入越大，國際資本流入該國就越容易，從而越有利于吸引外國直接投資進入。該指標以經濟體來自外國投資的凈流入(新投資流入減去撤資)除以GDP來衡量，值越大，表示對該國投資越便利。

凈出口(EMI)與金融發展之間存在緊密聯系(劉鉆石 等，2017)，同時凈出口額從側面反映了國內產品的投資市場大小以及對外來投資的吸引力。該指標用貨物和服務對外貿易出口減去進口的差額除以GDP來衡量，反映一國對出口貿易的依賴程度，值越大，表示越偏向于出口。

實際匯率是OFDI的重要決定因素之一，反映一國貨幣的競爭力。姚樹潔等(2014)認為東道國貨幣貶值會減少OFDI。也有相反意見，認為投資的成本下降會帶來更高的資本收益。該指標通過名義有效匯率除以平減物價指數或成本指數來表示，并采用對數處理(Ln EER)。

(二)實證結果分析

1．對外直接投資隨機前沿的估計結果

表2列示了不同假設下的模型估計結果。模型1未對異質性隨機前沿模型的參數施加任何約束。模型2假設不同國家金融異質性變量對投資風險沒有影響。模型3假設不同國家金融異質性變量對投資非效率沒有影響。模型4假設投資非效率服從在零處截斷的異質性半正態分布。模型5是傳統的引力模型，只考慮兩國GDP是否有相鄰虛擬變量的影響。所有的模型均控制了時間效應和個體效應。

在所有假設條件下，被投資國家及中國的GDP均在1%水平上顯著且正向相關，5種模型中被投資國家GDP的彈性系數在0.615～0.852之間，中國GDP的彈性系數在1.618～2.184之間，不僅表明被投資國家GDP每增加1個百分點，中國對該國的投資將增加0.615～0.852個百分點；還表明中國對外投資流量主要取決于中國自身市場規模。同時，虛擬變量是否為相鄰國家在不同模型中均在1%水平上顯著，說明中國更傾向于與相鄰國家的投資合作。最后，個體效應和時間效應也都較為顯著。

表2最后顯示了似然比檢驗結果。LR1的原假設為“不存在投資非效率”，LR2的原假設為“存在異質性投資約束”。結果顯示，LR1中模型1的似然比率最高，為506.847，顯著大于其他模型，說明隨機前沿模型優于線性引力模型。同時，LR2中模型2～模型5的P值顯著拒絕了原假設，說明將金融異質性變量作為投資非效率方程和投資風險方程的解釋變量是合理的。綜上所述，金融異質性隨機前沿模型1顯著優于其他4個模型，本文將采用模型1作為基準模型進行進一步分析。

從模型1的結果來看，商業發展(Business)、商品貿易(Product)、國內信貸(CD)、凈出口(EMI)、實際匯率指數(Ln EER)是影響投資效率的主要因素。商業發展不足情況下，創業所需成本較高，對外來投資的吸引力較弱，阻礙投資效率的提高；商品貿易總額越大，對外貿易越發達，擠占外來投資越多，投資效率下降越大；實際匯率指數增大，表示東道國幣種相對貶值，對外投資由于成本下降從而收益更高，可以促進對東道國直接投資，提高投資效率；凈出口越多，表明國內商品在國際市場上需求越大，越能吸引外來投資，投資效率越高。以上結果符合一般理論。值得一提的是，國內信貸額度越大，說明國內金融市場越發達，反而阻礙了投資效率的提高，這可能是由于國內信貸與金融市場發展之間存在U型關系，國內信貸過度擴張，反而不利于金融市場的良好發展，從而抑制了外來投資。

投資風險下降主要從兩方面來考慮：一方面，外來投資數量較少時，引起的投資風險自然會減少，例如商業發展的不發達、對外貿易和凈出口增加；另一方面，外來投資數量較多時，東道國形成了規范的外來投資法律管理條例，同時投資國有較多可借鑒的投資經驗，投資風險則會隨之減少，例如國內信貸增加、一國直接投資凈流入的增加均能減少投資風險。

表2 異質性隨機前沿模型估計結果

注：***、**、*分別表示在1%、5%和10%的水平上顯著，括號中為t值；LR1和LR2分別為相應模型針對模型5和模型1進行似然比檢驗得到的卡方值。

2．不同類型國家分析

不同類型國家金融發展差異性較大，為此，本文將被投資國家分為發達國家、發展中國家和“一帶一路”沿線國家三類進行分析，分別基于模型1進行隨機前沿引力模型的估計，結果如表3所示。

表3 不同類型國家差異分析

注：***、**、*分別表示在1%、5%和10%的水平上顯著；括號內為t值。

對比發達國家和發展中國家兩個方程可以發現，兩者在相同因素的符號上存在較大差異，說明對兩者的投資需要考慮不同的影響因素，而對比發展中國家和“一帶一路”沿線國家的方程可以看出兩者的系數結果較為相近，對“一帶一路”沿線國家的投資可以比照對發展中國家的因素分析。

對外直接投資隨機前沿方程回歸系數都在1%的水平上顯著，且正向相關，與之前分析一致。不同的是，當被投資國家為發達國家時，其GDP對于投資流量的影響彈力系數為1.3，而被投資國家為發展中國家時，其彈力系數僅為0.597，表明在相同1單位GDP變動的情況下，發達國家吸收的中國對外直接投資流量遠大于發展中國家，對后者的投資空間尚待挖掘。

對發達國家投資中，實際匯率指數(Ln EER)增加對于投資效率有抑制作用，創業成本(Business)、商品貿易(Product)和國內信貸(CD)三者增加對投資風險有促進作用，接受的外來直接投資(FDI)、實際匯率指數(Ln EER)和凈出口(EMI)則對風險水平有抑制作用。可能的原因是：(1)創業成本越高，金融發展越落后，投資風險就越高；(2)商品進出口總額與接受對外投資之間存在替代關系，抑制了外來投資，投資風險增加；(3)發達國家國內信貸水平普遍較高，若繼續增加會使投資風險加大；(4)外來直接投資總量越多，越能促進對外法律發展，減少投資企業風險；(5)越偏向于出口的國家對于外來投資的需求越小，風險也就相對越低。

而在對發展中國家投資中，商品對外貿易(Product)和凈出口(EMI)的增加會引起投資非效率加大，國內信貸(CD)、接受外來直接投資(FDI)的增加則會相應提高投資效率，國內信貸(CD)的增加及商品貿易(Product)和凈出口(EMI)的降低則會提高投資風險。可能的原因是：(1)商品對外貿易、凈出口與直接投資之間存在替代效應，兩者的增加會引起直接投資減少，投資非效率加大，并提高投資風險；(2)發展中國家的國內信貸水平普遍較低，在此基礎上的信貸繁榮可以促進國內金融發展，吸引外來投資，促進外來投資效率提高，但也可能會提高投資風險；(3)發展中國家接受外來直接投資的增加表現為對外來投資的接受和容納能力的提高，并且有利于有關外來投資法律的規范，促進投資效率的提高。

圖1 投資效率(IEI)的頻數分布

由于某些因素對于效率和風險可能有不同方向的影響，在此重點考慮只有單方向影響的因素。在對發達國家投資時，應選取商業發達、對外貿易量及凈出口較高、國內信貸穩健、接受外來直接投資較少的國家，這些國家投資風險較低。在對發展中國家投資時，應選取接受外來直接投資較多、實際匯率指數較高的國家，這些國家投資效率較高。

表4 中國對發達國家投資效率

3．投資效率分析

對外投資效率的高低間接反映了一國對外投資偏離隨機前沿水平的程度，投資效率越低，表明偏離前沿水平越大。因此，在分析投資效率影響因素的基礎上，有必要進一步對中國對外直接投資效率指數進行測算。圖1給出了投資效率(IEI)的頻數分布情況。可以看到，中國對外投資效率頻數呈現右尾分布，有92%左右的中國對外直接投資效率在0.4～0.5之間，表明中國對外直接投資效率不高，遠遠偏離投資前沿水平，間接表明金融異質性風險對于中國對外直接投資有不可忽視的阻礙作用。

按照東道國經濟發展水平，將總樣本分為為發達國家、發展中國家，考察中國對外投資在不同經濟發展水平國家的效率動態變化情況，并且單獨分析“一帶一路”沿線國家的投資效率動態變化情況，以期發現中國對外投資效率的國別特征。具體結果見表4～6。

從表4最后一行可以看出，中國對發達國家直接投資效率總體呈上升趨勢，投資效率為0.446，2008—2016年間的增長率為3.881%。

表5 中國對發展中國家投資效率

從表4可以看出，對新加坡、荷蘭、愛爾蘭、澳大利亞、德國等發達國家的投資效率均超過對發達國家投資的總體效率。對少部分發達國家的投資效率在8年中保持不變或下降，包括日本、芬蘭、瑞典、冰島和澳大利亞。比較排名前5位和后5位國家可以發現，這10個國家在實際匯率和外來直接投資凈流入上有較大差別。投資效率較高的國家其實際匯率指數相對較低，且外來直接投資凈流入相對較大。

再看中國對發展中國家投資效率情況，如表5所示。

可以看出，中國對發展中國家直接投資效率總體呈下降趨勢，投資效率為0.432，低于中國對發達國家的投資效率。對馬耳他、匈牙利、贊比亞、科威特、加納等53個發展中國家的總體投資效率超過對發達國家投資的總體效率。對多數發展中國家的投資效率在8年中保持不變或下降，包括盧旺達、馬達加斯加、圣文森特、波蘭、利比亞等61個國家。2008—2016年間，對阿曼、厄瓜多爾、以色列、毛里塔尼亞、烏干達等國家的投資效率增長率在17%以上，投資潛力逐漸顯露。比較排名前5位和后5位國家，可以發現，中國對這些國家的直接投資流量、實際匯率、外來直接投資凈流入、商品貿易和凈出口有較大差別。投資效率較高的國家實際匯率指數、商品對外貿易以及凈出口相對較低，而國內信貸、外來直接投資凈流入相對較高。投資效率排名靠前的國家往往伴隨著中國對該國的大額直接投資流量，反映出中國對外直接投資有較為明顯的路徑依賴。

如表6所示，中國對“一帶一路”沿線國家直接投資效率總體而言略有上升趨勢，投資效率為0.434，低于中國對發達國家的投資效率，但略高于對發展中國家平均投資效率，反映出中國對“一帶一路”大部分沿線國家有較高的投資效率，其中新加坡、匈牙利、科威特、馬來西亞、文萊等國的投資效率排名較高。同時，初期投資效率較低的國家有較高的投資效率增長，例如阿曼，2008年投資效率僅為0.341，但在2016年投資效率已達到平均水平，投資效率增長率達到28.446%，這反映出不少“一帶一路”沿線國家存在較高的投資潛力。再次比較排名前5位和后5位國家，可以發現，中國對這些國家在直接投資流量、創業成本、外來直接投資凈流入等指標上有較大差別。投資效率較高的國家，其創業成本較低，同時接受外來直接投資較多。并且中國對高投資效率國家的投資流量均較大，這從一定程度上反映出中國對外直接投資的路徑依賴特征，傾向于投資熟悉的區域和國家。從地理區位來看，中國對外投資效率存在明顯的地域差異性和地區集中性，從高到低依次為中亞、東亞、獨立國家聯合體、西亞、南亞、中東歐。其中，對東南亞國家投資效率普遍較高。東南亞國家與中國自古就有貿易來往，自“一帶一路”開展以來，中國與東盟各國加強國際產能合作，與東盟國家在勞動力、技術儲備等方面互利共贏，促進了投資效率的提升。

四、結論與啟示

不同國家的金融異質性對于投資效率具有明顯影響，本文構建隨機前沿引力模型定量評估2008—2016年東道國金融異質性對中國對外直接投資效率的影響，結果表明：

(1)金融異質性使得中國對外直接投資效率比最優水平低了50%～60%，平均僅為43.9%。被投資國創業所需時間越長、商品貿易總額越大、信貸額度越高，投資非效率問題越顯著，但相應投資風險越小；凈出口越大，越能夠提高投資效率，但投資風險相應越大。被投資國的投資凈流入越多，投資風險越低；實際匯率指數越高，投資非效率問題越小。

(2)在相同1單位GDP變動的情況下，發達國家吸收的中國對外直接投資流量遠多于發展中國家，發展中國家投資空間尚待擴大。

(3)被投資國家為發展中國家時，凈出口的增加會引起投資的非效率，但其國內信貸、接受外來直接投資以及實際匯率指數上漲會提高投資效率。被投資國為發達國家時，實際匯率指數上漲會降低投資效率；創業成本、商品貿易和國內信貸提高都會使得投資風險增加，但外來直接投資、實際匯率指數和凈出口的增加則能夠降低投資風險。對“一帶一路”沿線國家分析結論與發展中國家一致。

(4)比較投資效率排名情況可以發現，排名靠前的國家往往伴隨中國對其更高的直接投資流量。

基于以上結果，可以認為，中國當前對外投資效率較低，偏離隨機前沿水平較多，其中一個很重要的原因是不同國家金融環境差異對中國對外直接投資效率阻力比較大，相應投資風險加大。因此，要提高對外投資效率，選擇投資區位時有必要關注實際匯率指數、商業發展狀況、進出口總額及差額以及東道國國內信貸發展情況等金融異質性因素的重要影響。在對發達國家投資時，應選取商業發達、對外貿易量及凈出口較高、國內信貸穩健、接受外來直接投資較少的國家，因為其投資風險較低。在對發展中國家投資時，應選擇接受外來直接投資較多、實際匯率指數較高的國家，因為其投資效率較高。同時，通過深化金融業的對外開放，積極尋求對外金融合作，緩解不同國家金融環境差異對中國對外直接投資的阻力，以充分發揮對外投資潛力，提升投資效率。