對外直接投資對中國出口效率影響的實證研究

廖良美，周若妍

(湖北工業大學經濟與管理學院，湖北 武漢 430068)

國際直接投資與國際貿易是推動經濟全球化趨勢的主要力量，對外出口和對外直接投資(outward foreign direct investment，OFDI)是一國或地區參與國際分工的重要方式，這兩者的發展規模和水平是該國經濟實力的重要體現。近年來，隨著我國經濟發展融入全球經濟的步伐進一步加快，政府積極采取措施支持企業“走出去”，中國OFDI與對外貿易兩者之間呈現出優勢互補、交叉發展的特點，存在替代關系[1]、互補關系[2]和權變關系[3]。改革開放以來，特別是加入WTO之后，我國對外貿易取得空前發展，2013年提出的“一帶一路”倡議更是吸引國內眾多學者對OFDI的貿易效應進行研究。聶飛(2018)[4]運用2003-2013年中國與96個國家和地區的面板數據論證中國IFDI、OFDI與出口貿易的互動機制，結果表明，中國在不同區位進行垂直型或水平型OFDI時對出口的作用不同，可能是替代效應，也可能是創造效應。林創偉(2019)[5]基于中國對東盟國家2003—2015年間直接投資和進出口貿易數據，得出中國對東盟國家的ODFI存在貿易創造效應，但這種效應大小取決于貿易額。值得注意的是，由貿易保護主義抬頭導致中國出口貿易增速從2001—2010年的21.3%下降至2011—2020年的5.3%，且有兩年增長率為負。因此在變局中繼續維持較高出口貿易增長率，一方面在于東道國的市場需求，另一方面在于我國出口商品的競爭力，出口貿易的效率是二者合力作用下的結果。Egger(2002)[6]最早將雙邊貿易擬合值定義為貿易潛力，并把貿易實際值和貿易潛力的比值作為貿易效率。因此，本文可將出口效率定義為實際貿易值與貿易潛力值的比。在以往文獻中，測度出口效率大多使用的是貿易引力模型[7]，但由于傳統的引力模型使用的是OLS估計，從而得到貿易潛力值是各因素作用下的均值，忽略了貿易約束的影響，貿易潛力不能得到正確反映，測算的貿易效率也不精確。隨機前沿引力模型的引入極大豐富了貿易效率的研究內容[8-9]，將對外直接投資引入貿易非效率項，得出中國對外直接投資促進出口效率提升的結論[10-11]。但已有研究多用面板模型進行分析，少有將其他非效率因素納入考慮范圍內。基于此，本文構建隨機前沿引力模型測算出口效率，運用“一步法”從對外直接投資、貿易自由度、自由貿易協定安排三個角度評估我國的貿易效率和貿易潛力。

1 中國對外直接投資與出口的統計描述

1.1 對外直接投資規模總體穩健發展

隨著經濟全球化，經濟增長速度日益加快，我國更加積極地進行對外投資。如圖1所示，近年來我國對外直接投資流量和存量日益增長，即使在2018年全球對外直接投資大幅減少的趨勢下，中國對外直接投資亦達到1430.4億美元。2020年受新冠疫情的影響，世界經濟總體急劇萎縮，但中國經濟仍在全球實現唯一逆勢增長，完成對外直接投資1537.1億美元，同比增長12.3%，流量規模首次位居世界第一，連續5年占全球OFDI流量比重超過10%，存量位居世界第三。

數據來源：《2005～2020年中國對外直接投資公報》

1.2 出口貿易發展持續向好

從貿易規模看，2005—2020年這15年間，中國貨物貿易出口總額總體上呈現增長態勢。2020年在外部形勢嚴峻、國際需求下降、貿易遭受嚴重沖擊的背景下，我國外貿實現快速回穩并持續改善，表現出較強的韌性，對外貿易刷新了2018年創造的對外貿易歷史紀錄，創造了中國出口規模的新高。從對外直接投資和出口的統計分析(圖2)來看，兩者之間可能存在相互促進的關系。

數據來源：國家統計局

2 研究設計

2.1 隨機前沿引力模型引入

引力模型表明兩經濟體的貿易額與其經濟規模呈正相關，與兩地距離呈負相關。這一概念出自物理學的萬有引力定律，Anderson[12]最先將引力模型與國際投資結合，提出投資引力模型：

Qij=B0(Yi)B1(Yj)B2(Ni)B2(Nj)B4(Rij)B5(Aij)B6ξ

Qij表示i國向j國的OFDI流量；Yi與Yj分別為i國與j國的經濟規模，一般用一國GDP或者人均GDP表示；Ni與Nj分別為i國與j國的人口數量；Rij和Aij表示兩國之進行貿易的阻力和動力；j為隨機誤差項。

國際貿易中普遍使用的引力模型對數形式為：

lnXij=β0+β1lnYi+β2lnYj+

β3ln POPi+β4ln POPj+β5lnDij+μij

其中：Yi與Yj分別為i國與j國的GDP，Xij為i國對j國的貿易值，POPi和POPj分別為兩國人口數量，Dij為兩國之間地理距離，μij為隨機誤差項。然而，傳統模型總是忽略了貿易約束的存在，測算出來的貿易潛力是多種未計入模型的影響因素作用下的均值，并不能準確反映貿易潛力，測算出來的貿易效率也不準確。鑒于此，Aigner[13]提出隨機前沿引力模型，即將隨機擾動項分成兩部分單獨處理，分別是隨機誤差項和非效率項，單獨處理非效率因素便可以克服上述問題。該模型基本形式可以表示為：

EXijt=f(Xijt，α)eνijt-μijt

其中：EXijt為t時期i國向j國出口實際值；Xijt為影響貿易的重要因素，如經濟規模和人口數量等；α是待估參數；μijt為貿易非效率項，表示沒有計入方程的阻力因素；νijt與μijt之間相互獨立；νijt-μijt為復合的誤差項。

在隨機前沿引力模型中，兩國的貿易潛力表達式的一般形式為：

出口效率TE用貿易實際值和貿易潛力值的比值來表示，即：

μ=0時，TE=1，此時貿易效率達到前沿水平；μ>0時，TE<1則存在非效率因素。此時需要構建貿易非效率模型，基本形式如下：

μijt=Zijtβ+εijt

式中：Zijt為影響貿易無效率項的因素，β為待估算系數，εijt為隨機擾動項。

早期的隨機前沿模型是時不變的模型，但由于面板數據的特性，忽略時間因素則不能準確估算出時變的貿易非效率項。對此Battes和Coelli(1995)[14]提出時變模型：

μijt={e[-η(t-T)]}μij

μij服從截尾正態分布；η是參數，表示非效率項與時間變動的關系。為驗證結果的穩健性，本文將時不變和時變結果進行對比。

2.2 實證模型設定

本文將隨機前沿分析與引力模型結合，構建模型如下：

ln EXijt=α0+α1ln GDPit+α2ln GDPjt+

α3ln POPit+α4ln POPjt+α5ln IIT+

α6ln DISTijt+α7Border+νijt-μijt

在此基礎上建立貿易非效率模型，模型設置如下：

μijt=β0+β1TFjt+β2ln OFDIijt+β2ln FTAijt+εijt

表1 經濟變量的解釋

2.3 樣本及數據來源

本文選取2005-2019年間中國與16個國家(地區)貿易和投資的數據作為樣本。16個國家和地區為德國、俄羅斯、哈薩克斯坦、巴基斯坦、新加坡、越南、中國香港、中國澳門、韓國、日本、泰國、馬來西亞、美國、澳大利亞、阿爾及利亞、贊比亞。由于以上國家和地區是中國OFDI流入地和國際貿易進口地，2020年我國對這16個國家和地區的OFDI存量占總量的66.1%，出口額占總額的57.3%，同時這些國家包括了發達國家(地區)、發展中國家，地理位置分布各洲，因此據有代表性。

樣本數據來源：中國及16國(地區)的GDP、人口數據均來自世界銀行數據庫(WDI)，人均GDP差額也由此計算而得；兩國(地區)之間的地理距離和是否接壤數據來源于法國前景研究與國際中心；中國對16國(地區)的OFDI(本文使用中國OFDI存量)來自2005—2020年《中國對外直接投資統計公報》；自由貿易協定數據從世界區域貿易協定數據庫獲取得知；貿易自由度來源于The Fraser Institute公布2005—2019年全球經濟自由度，所在區間設置為[1，10]，數值越高表示貿易越自由。

2.4 模型檢驗和估計

將上述數據整理成面板數據，并以2005-2019中國對16國(地區)的出口額為基礎，將部分數據取對數處理，運用frontier4.1軟件首先對模型的適用性進行檢驗，考慮是否引入時變因素和貿易非效率因素，然后對OFDI和出口效率進行隨機前沿分析。

2.4.1模型適用性檢驗：LR檢驗(似然比檢驗)第一步檢驗非效率項存在與否，第二步驗證非效率項是不是隨時間變化而變化的。結果顯示：“無非效率”的似然比統計量為500.72，遠大于10.25，拒絕原假設則貿易非效率項存在；“貿易非效率項不隨時間變化”的似然比統計量為91.20，大于8.27，拒絕原假設則模型估計要考慮時變因素(表2)。

表2 模型檢驗結果

2.4.2時變隨機前沿引力模型分析在以上結果的前提下，對相關變量回歸，得到各解釋變量的相關系數和t值，將時不變與時變模型的回歸結果對比(表3)。結果顯示：1)ln GDP_chn、ln GDP_others的系數均在1%的水平下顯著為正，說明外國經濟規模增長會擴大對我國產品的需求，相較而言，中國經濟規模因素對出口的影響要小于進口國，說明進口國經濟規模是促進我國出口的重要因素。2)ln POP_chn的系數為正且在1%水平下顯著，表明中國人口規模越大對出口產品的供給能力越強，在很大程度上促進了出口。但ln POP_others的系數在1%的顯著水平下為負，可能是因為進口國人口規模增長會稀釋人均收入水平，減少進口，人口規模對貿易的影響現在還沒有確定的結論，可能是正向的，也可能是負向的(Deardroff[15]，1995)。3)ln dist的系數為負且在1%水平下顯著，表明地理距離的遠近直接影響到交易成本從而阻礙國際貿易。4)ln iit的回歸結果不太顯著，但系數為正且與預期一致，說明人均GDP差額并不是影響出口的主要因素。5)border系數為正，且在1%水平下顯著，得出擁有共同邊界可以減少溝通成本和運輸成本。6)γ值在1%水平下顯著且均接近于1，說明非效率項是貿易實際值和潛力值存在差距的重要因素；時變系數η顯著不為0，進一步體現考慮貿易以上提出的非效率因素的重要性。

表3 時變模型和非時變模型回歸結果

2.4.3貿易非效率模型的假設檢驗和實證結果本文基于“一步法”構建貿易非效率模型，測算出隨機前沿模型和影響出口的非效率因素的回歸系數和t值(表4)。

表4 “一步法”實證結果

根據回歸結果顯示，對出口貿易具有負向作用是中國人口規模、地理距離、人均GDP差距，其中除border不顯著外，其他變量分別在1%、5%、10%的顯著性水平通過檢驗，說明中國人口規模增長有利于拉動內需。當內需增速超過產量增速表現為減少出口，因此中國產能過剩問題可以從人口因素上入手；地理距離增加了交易成本和運輸成本，收入差距過大需求偏好不同，從而阻礙兩國貿易。對出口貿易具有正向作用的是中國和進口國(地區)的經濟規模、進口國(地區)人口，其中進口國(地區)GDP在1%的水平顯著為正，符號與預期一致，說明進口國GDP增長能促進出口。非效率模型中的tariff、ln ofdi、fta系數均顯著為負，說明三者與貿易非效率項均是負相關，即抵消貿易非效率項的影響，從而促進出口效率提升。這是因為自由貿易協定的實施有助于消除貿易壁壘，使出口效率提升0.7152%。而OFDI每增加1%會提升出口效率0.3679%，進一步說明OFDI對貿易產生了創造效應，而不是替代效應，即中國OFDI能增加出口效率。Tariff系數為0.1259，說明貿易自由化有利于減少貿易阻力，應降低關稅和非關稅壁壘促進貿易發展。

2.5 出口效率測算

根據出口效率的定義及前文參數設定結果，可以測算出16國(地區)2005-2019年的出口效率并求得其平均效率，與對外直接投資存量均值進行比較(圖3)。總體來看，2005-2019年出口效率從0.0325上升至0.1542呈現穩步增長態勢，說明我國貿易條件得到改善，同時OFDI存量歷年走勢和出口效率趨勢大體一致，說明中國OFDI與出口效率具有一定的正向關系。結合上述實證結果基本可以證實，中國OFDI與出口存在互補關系。

圖3 2005—2019年中國OFDI存量和出口效率

3 結論

本文基于2005-2019年我國對16個國家和地區的面板數據，采用隨機前沿引力模型分析OFDI對我國出口效率的影響。

1)在包含時變因素的模型中，兩國(地區)經濟規模、中國人口規模、兩國(地區)人均GDP差距能推動我國出口貿易的發展，其中兩國(地區)經濟規模和我國人口有顯著影響，進口國(地區)人口規模和地理距離均顯著抑制出口，人均GDP差額未通過顯著性檢驗，因此對出口效率的影響不顯著。

2)在貿易非效率模型中，貿易自由度、自由貿易協定安排和對外直接投資均對出口效率的促進作用顯著，OFDI每提高1%會提升出口效率0.3891%，自貿協定安排對出口效率的促進作用最強。

3)OFDI和出口效率的變動趨勢顯示，我國OFDI存量和出口效率的走勢基本一致，兩者可能存在正相關關系。但我國的出口效率仍然處于較低水平，換言之，我國出口貿易存在較大發展潛力。

據此，本文提出以下建議：一是促進OFDI和對外貿易的協同發展，盡力營造良好的貿易投資環境，保持對外直接投資規模的增長速度，在當前貿易摩擦頻繁、外部需求不足的背景下，政府更應鼓勵、引導企業“走出去”，通過獲取先進生產技術，提升產品出口競爭力，促進外貿高質量發展；二是自由貿易協定對出口的促進效應明顯，應繼續深入推進推進RCEP、CPTPP談判，為亞太自貿區的建成打下基礎，降低關稅水平及技術貿易壁壘，提升貿易便利化水平和貿易效率。