“一帶一路”數字經濟水平對中國對外直接投資的影響研究

王 蕊 潘紫燕

（新疆財經大學 經濟學院，新疆 烏魯木齊 830012）

一、引言

隨著全球化日益推進，中國近年來對外直接投資快速發展，投資流量不斷增長，2020 年達到1329.4 億美元，相比2019 年增長3.3%，在當年的世界排名中位居首位；同時，投資存量也取得了優異的成績，2020 年底超過2.3 萬億美元，是2015 年底的2 倍。可見，中國正由投資大國邁向投資強國。“一帶一路”倡議提出后，加強與“一帶一路”沿線國家的投資合作成為進一步擴大中國對外直接投資規模的重要途徑。近年來中國與“一帶一路”沿線國家投資活動較為頻繁，中國與貿易國對外直接投資仍保持增長態勢，2020 年達到177.9 億美元，比2019 年增長18.3%，但是在中國對外投資貿易總額中僅占16.2%，與沿線國家人口總數占世界人口總數的63%這一比值相差甚遠，表明沿線國家的投資市場和潛力有很大空間需要挖掘。2021 年7月在亞太經合組織領導人非正式會議上，習近平主席強調要把握數字經濟發展的良好時機，高質量共建“一帶一路”。目前提升“一帶一路”沿線國家數字經濟水平已經成為提升中國與沿線國家對外直接投資規模和質量的關鍵因素。因此，研究“一帶一路”沿線國家數字經濟水平，充分釋放中國與其對外直接投資潛力，對持續擴大投資規模具有很強的現實意義。

二、文獻綜述

數字經濟自Tapscott（1996）[1]首次提出后，便成為國際貿易領域的研究熱點，國內外學者對其進行了大量研究，主要集中于數字經濟的定義、特征、規模測算、高質量發展的路徑等方面。數字經濟的定義方面：Mesenbourg（2001）嘗試在對電子業務基礎設施、電子業務及電子商務進行測算的基礎上實現對總體數字經濟的解釋，但是這些文獻最終并沒有給出數字經濟的定義[2]；李長江（2017）通過梳理數字經濟概念的起源、傳播歷程等，將數字經濟定義為主要通過數字技術方式進行生產[3]。數字經濟特征方面：李曉華（2019）發現數字經濟之所以成為新舊動能轉換的重要力量，與其四個特征有很大關聯，這四個特征分別為顛覆性變革不斷涌現、平臺經濟、網絡效應、“蒲公英效應”[4]。數字經濟規模測算方面：許憲春和張美慧（2020）系統梳理數字經濟的相關演變歷程，概括出數字經濟的內涵并找出其形成要素，建立了數字經濟規模核算框架，測算了中國數字經濟規模[5]。數字經濟高質量發展的路徑方面：劉淑春（2019）認為推動數字經濟高質量發展必須突破關鍵核心技術，建設數字平臺，提升數字經濟核心產業能級，對產業進行數字化改造和賦能[6]。

關于中國對外直接投資影響因素方面的研究較多。賀婭萍和徐康寧（2018）在檢驗市場規模和市場吸引力對中國外商投資的影響時，發現無論在“一帶一路”倡議提出前還是提出后，市場規模均具有顯著正相關影響，且在倡議提出三年后市場吸引力對投資的影響呈明顯正相關[7]。姚輝斌和張亞斌（2021）在驗證要素稟賦差異對中國向沿線國家投資的影響時，發現中國與沿線國家的勞動力、人力資本及自然資源三要素的差異均阻礙雙方對外直接投資的發展，而有形資本、技術要素差異表現出正向影響[8]。

數字經濟是影響國際投資的重要因素之一。詹曉寧和歐陽永福（2018）指出數字經濟的興起深刻改變了傳統的對外直接投資模式，成為世界各國投資流動區位選擇的關鍵因素[9]。目前研究數字經濟對中國對外直接投資影響的相關文獻較少，其中董有德和米筱筱（2019）構建了含有3 個一級指標和20 個二級指標的互聯網成熟度指標體系，對2009—2016 年的跨國面板數據進行實證分析，得出數字經濟水平及其3 個一級指標對中國對外投資均具有顯著促進作用的結論[10]。周經和吳可心（2021）檢驗了貿易國數字經濟對中國對外投資的影響，結果呈顯著正向影響，發展中國家影響效果更明顯，金融、醫療等行業對數字經濟發展水平更敏感[11]。

綜上可知，單獨研究數字經濟和中國對外直接投資影響因素的相關文獻較多，而將二者結合起來進行研究的較少，研究區域為“一帶一路”沿線國家的更少。當前擴大中國向沿線國家的對外直接投資規模是推進“一帶一路”倡議的重要途徑，在此背景下，數字經濟成為促進中國對外投資增長的重要因素。因此，現實需要研究的問題在于，“一帶一路”沿線各國數字經濟水平如何，是否存在提升空間？數字經濟水平具體方面的改善是否會有效促進中國對外投資？其他影響中國投資區位選擇的主要因素包括哪些？根據研究結果，對實現貿易雙方投資規模持續增長的建議有哪些？

三、“一帶一路”數字經濟水平指標的構建、測度與分析

（一）數字經濟水平指標體系的構建

本文在遵循科學性、系統性、完整性等原則的前提下，結合“一帶一路”沿線國家數字經濟發展情況，構建多維度、綜合性的數字經濟評價體系。將“一帶一路”數字經濟綜合指標體系劃分為4 個一級指標，為深入研究數字經濟的影響，再將這4 個一級指標細分為20 個二級指標，相關數據均來源于世界銀行（WB）和《全球信息技術報告》（GITR）。“一帶一路”數字經濟水平指標體系見表1。

表1 “一帶一路”數字經濟水平指標體系

（續表）

（二）數據處理與權重確定

由于上述20 個指標性質各不相同，且各指標值的量綱和數量級具有明顯的差異性，因而對20 個原始指標進行標準化處理，得到0—1 之間的規范值，使最終結果更加精確。本文運用主成分分析法避免數據差異不明顯帶來的影響，同時，主成分的貢獻率代表原始數據量占全部信息量的比重，因此，用各主成分的貢獻率作為對應的權重是合理的。

運用SPSS 26.0 軟件進行主成分分析，在得到的主成分中，前三個主成分反映了73.125%的原始數據信息量。因此，使用前三個主成分代替原來的指標進行測度。三個主成分具體表達式如下：

將式（1）、式（2）和式（3）中各項指標的系數乘以對應的方差貢獻率，然后加總求和，再比上總共的累計方差貢獻率，就得出“一帶一路”沿線國家數字經濟水平的綜合評價模型，具體表達式如下：

式（4）中，各項指標的系數即對應二級指標的權重，將一級指標下的二級指標權重加起來除以20 個二級指標的權重總和，得到對應一級指標的權重，具體權重見表1。

最后，測算沿線國家數字經濟綜合指數（DEI）和各方面指數（DEIXi），具體表達式如下：

式（5）中，Wi（i=1，2，3，4）表示一級指標權重，具體為數字基礎設施、創新環境、制度環境和信息技術應用指標的權重；Xij 表示二級指標標準化值；n 為一級指標下二級指標的數量值，由于表1 每個一級指標都含有5 個二級指標，所以這里n 始終為5。

（三）數字經濟水平測度結果與分析

首先，將規范值和對應的權重代入式（5），得到“一帶一路”沿線54 個國家2010—2019 年數字經濟綜合指數和各方面指數的結果；其次，分別對每一個國家數字經濟綜合指數和各方面指數10 年測算結果取均值并排名；再次，將54 個國家分為亞洲、歐洲和非洲三個區域，結果見表2、表3；最后，以數字經濟綜合指數為依據，從時序變化和區域差異兩個角度分別分析沿線國家的數字經濟水平，見表4。

表2 部分亞洲國家數字經濟水平綜合指數及各方面指數測度結果

表3 部分歐洲、非洲國家數字經濟水平綜合指數及各方面指數測度結果

表4 “一帶一路”沿線地區數字經濟水平綜合指數的時序變化與區域差異

“一帶一路”數字經濟綜合指數存在顯著差異。具體看，排前20 名的國家中，有14 個歐洲國家，6 個亞洲國家，沒有非洲國家，歐洲數字經濟水平明顯高于亞洲和非洲。歐洲國家中，排名前三的分別為挪威、荷蘭和芬蘭，排名后三位的分別為羅馬尼亞、北馬其頓和烏克蘭；亞洲國家中，新加坡排名第一且在所有樣本國家中排名第一，這與新加坡完善的政治體制、發達的經濟制度等條件是分不開的，此外只有馬來西亞、以色列、阿聯酋、斯里蘭卡等少數亞洲國家排名靠前，其余大部分發展中國家的數字經濟水平排名較靠后；非洲國家中，南非數字經濟水平相對較高，主要原因在于南非多年來大量投資移動網絡，數字基礎設施完善，并且注重培養數字技術人才，而埃及、阿爾及利亞和尼日利亞的數字經濟水平較弱，有很大提升空間。可見，數字經濟水平的高低與一國的政治、經濟等發展水平有關，政治越是穩定、經濟越是發達，對一國的數字經濟發展投入就越多，數字經濟水平就越高，越有利于吸引外資流入。

構成數字經濟綜合體系的四個方面指數同樣具有差異性。具體看，排名靠前的除新加坡外，幾乎全為歐洲發達國家，排名靠后的則大都是亞非發展中國家。具體而言，新加坡、挪威和丹麥的數字基礎設施水平排名前三，尼日利亞、阿爾及利亞和緬甸排名后三位；創新環境排名前三的國家分別為芬蘭、新加坡和荷蘭，菲律賓、吉爾吉斯斯坦和阿爾及利亞位居后三位；制度環境較為優越的前三名國家分別為丹麥、英國和荷蘭，印度、塔吉克斯坦和阿爾及利亞排名后三位；新加坡、

英國和荷蘭在信息技術應用方面排名前三，印度、塔吉克斯坦和阿爾及利亞位居后三位。亞非發展中國家數字基礎設施、創新制度環境及信息技術應用水平普遍落后，不利于引進外資、促進經濟增長，導致與歐洲發達國家間的經濟差距越來越大。因此，數字經濟水平較低的國家應加大數字經濟發展的投入力度，加強與沿線國家間的數字經濟交流與合作，縮小數字經濟差距，吸引外資流入。

由表4 中的時序變化和區域差異看，2010—2019年“一帶一路”沿線地區的數字經濟水平均呈現不斷上升趨勢，東南亞（0.851）、中亞（0.278）、東歐（0.221）和東亞（0.202）數字經濟水平提升較為明顯。沿線地區的數字經濟水平差距較小，均存在發展空間，其中北歐、西歐和中歐地區數字經濟水平均值排名前三，東南亞、非洲排名后兩位，再次說明數字經濟水平與地區經濟發展狀況密切相關。

四、“一帶一路”數字經濟水平對中國對外直接投資的實證分析

（一）模型構建

引力模型最早應用于國際貿易領域，檢驗了GDP和距離變量對貿易量的影響，得出GDP 與貿易量呈正相關、與距離呈反相關的結論。隨著環境的改變和相關研究的深入，更多變量被加入引力模型，包括人口規模、關稅、人均GDP 等變量。引力模型的一般表達式為：

為了便于實證分析，通常對式（6）等式兩邊取對數：

其中，Xij、Y（Yi或Yj）、Dij分別表示貿易額、經濟總量、距離；Aij為其他影響兩國貿易量的變量；α0為常數時，α1、α2、α3、α4為各解釋變量的系數；εij為誤差項。

結合中國向“一帶一路”沿線國家對外直接投資區位選擇時考慮的因素，在選取GDP 經典解釋變量的基礎上，同時引入市場吸引力、人口規模、自然資源、戰略資源、關稅、外貿依存度、數字經濟水平等解釋變量，構建的投資引力模型如下：

其中，i 表示中國，j 表示沿線國家；OFDIijt表示t年中國對j國的對外直接投資額；GDPjt、MPjt、POPjt、NRjt、SRjt、Taxjt、FTDjt和DEIjt分 別表示t 年j 國的市場規模、市場吸引力、人口規模、資源稟賦、技術稟賦、關稅、外貿依存度和數字經濟水平；β0為常數項，βk（k=1，2，…，8）為各解釋變量待估系數，μij為隨機誤差項。

（二）變量說明與數據來源

1.被解釋變量

OFDIijt數據來源于商務部歷年發布的《中國對外直接投資統計公報》。由于樣本中一些國家部分年份的負值或零值數據容易導致實證結果產生誤差，因此，借鑒Busse 與Hefeker（2007）[12]的方法，使用對統計數據中的負值和零值進行相應處理。

2.核心解釋變量

將沿線國家的數字經濟水平DEIjt及基礎設施DEIX1jt、創新環境DEIX2jt、制度環境DEIX3jt、信息技術應用DEIX4jt作為核心解釋變量，一般認為這五個變量的數值越高，貿易成本越低，越吸引對外直接投資。以上五個變量數據為前文測算所得。

3.控制變量

國內生產總值GDPjt反映“一帶一路”沿線國家的市場規模，一國的市場規模越大，越有利于對外直接投資時發揮規模經濟和范圍經濟的優勢，有利于引進外商直接投資；市場吸引力MPjt用“一帶一路”沿線國家的人均GDP 增長率來衡量，一國的市場吸引力越大，意味著未來市場消費群體的消費能力越高，潛在市場越大，流向該國的外商投資越多；人口規模POPjt反映勞動成本的高低，人口規模大對引入外資有促進作用；資源稟賦NRjt用礦石、金屬出口額占總出口額的比重來衡量，任何國家的經濟發展都離不開自然資源的穩定供給，故預期一國的自然資源稟賦與引進的外商投資量呈正相關；技術稟賦SRjt用高科技產品出口價值來衡量，通常一國的科技水平越高，他國在該國可以利用技術手段降低投資成本，創造越多的投資利潤，因而有利于吸引外商投資；關稅Taxjt反映一國的貿易保護程度，關稅越高，貿易保護程度越高，越不利于引入外商投資；外貿依存度FTDjt選取外資流入占GDP 的百分比來表示，預期與外商投資呈正相關。以上數據均來自世界銀行數據庫（WB）。

（三）實證結果與分析

1.數字經濟綜合指標回歸分析

運用Stata 16.0 對投資引力模型（8）進行回歸，分析數字經濟綜合指標、分項指標及其他主要影響因素對對外直接投資的影響。首先確定模型最終方程形式：一是檢驗混合效應和隨機效應，基于LM統計量結果選擇隨機效應；二是通過Hausman 檢驗，最終選擇固定效應模型實證分析數字經濟綜合指標的影響。

由模型（1）的結果可知：解釋變量的估計系數符號均與理論預期一致，且除外貿依存度外均通過顯著性檢驗。具體而言，“一帶一路”沿線國家市場規模呈顯著正向影響，該變量平均每增長1%，投資規模平均擴大0.158%；沿線國家市場吸引力與兩國投資流量呈顯著正相關，該變量平均每增加1%，將使中國對外直接投資流量有效提升0.840%，說明市場吸引力是影響中國對外投資的重要因素；沿線國家人口規模越大，勞動力資源越豐富，勞動力成本相對越低，越能帶動投資規模增長，人口規模平均每增加1%，對外直接投資將增加0.049%；資源稟賦和技術稟賦均能顯著促進中國對外直接投資的增長，即當二者平均增加1%時，對外直接投資額將分別增長0.069%和0.003%，而技術稟賦的影響相對較弱，原因在于很多發達國家仍存在一定的技術保護主義，中國很難吸收到先進的技術和經驗，因而投資對象國的技術水平對中國獲取高額投資利潤的影響較小；關稅的影響系數顯著為負，說明貿易壁壘仍是阻礙對外投資規模擴大的重要原因；外貿依存度對對外直接投資呈正向影響，即“一帶一路”沿線國家外貿依存度越高，越能促進中國對其投資流量的增加；數字經濟水平對外商投資的影響顯著為正，且影響系數值為1.118，高于其他變量的系數值，說明“一帶一路”沿線國家數字經濟水平的提升，會有效改善相應的基礎設施、創造良好的制度創新環境等，這些均會成為促進中國對外直接投資規模擴大的有利因素。

2.數字經濟方面指標回歸分析

為了考察基礎設施（DEIX1）、創新環境（DEIX2）、制度環境（DEIX3）及信息技術應用（DEIX4）對中國對外直接投資的影響，分別將其引入并替代方程（8）中的DEI，并且仍使用固定效應方法進行回歸。結果見表5 中的模型（2）—（5）。

表5 投資引力模型估計結果

比較模型（2）—（5）的回歸結果，可以發現：4 個指標對OFDI 的影響存在顯著差異。其中，信息技術應用影響最大，該指標平均每提高1%，投資規模將顯著擴大0.768%，這表明“一帶一路”沿線國家應普及B2B、B2C等互聯網模式的應用，提高中國對外直接投資的效率和規模；其次，創新環境對外商投資的影響相對較大，“一帶一路”沿線國家創新環境平均每改善1%，投資量將增加0.668%，表明“一帶一路”沿線國家應加強知識產權保護、提高教育質量等，建設創新型國家，這不僅能提高生產效率和技術水平，還能降低運營成本，吸引更多的外資流入；數字基礎設施呈現顯著的正向影響，基礎設施水平每提高1%，投資規模擴大0.057%，表明移動網絡、網絡帶寬等基礎設施建設是促進投資活動高效運行的重要因素；制度環境的正向影響較為顯著，表明沿線國家應通過建立完善的法律規章制度、提高政府服務水平等來營造良好的制度環境，這是中國決定投資時必須考慮的因素。

五、結論與建議

通過多維度測算“一帶一路”沿線各國數字經濟水平，并將該指標納入方程（8）進行實證檢驗，得出的結論如下：“一帶一路”沿線各國數字經濟水平的綜合指數和各方面指數均存在顯著差異，歐洲發達國家數字經濟水平明顯高于亞洲和非洲，各地區數字經濟水平在時序變化上整體呈上升趨勢，且各地區數字經濟水平相差不大，但仍存在較大提升空間。市場規模、市場吸引力、人口規模、資源稟賦、技術稟賦、外貿依存度及數字經濟水平對中國對外直接投資均具有正向影響，除外貿依存度外，其他變量均通過顯著性檢驗，而關稅對中國對外直接投資具有顯著負面影響，且數字經濟水平在所有變量中對中國對外投資的影響程度最大。信息技術與應用對影響中國對外直接投資增長的程度最高，其次是創新環境、數字基礎設施和制度環境。

基于以上結論，“一帶一路”沿線各國數字經濟水平不一，仍存在發展空間，且數字經濟在促進中國對外直接投資規模擴大中占據重要地位。中國與沿線國家一向貿易關系密切，提高沿線國家數字經濟水平對持續擴大中國對外投資規模，促進中國GDP增長具有很強的現實意義。因此，提出如下建議：一是加強數字基礎設施建設，特別是完善中國與沿線國家互聯網相關基礎設施建設，提高互聯網的互聯互通水平，進一步釋放數字經濟發展潛力，促進中國投資規模的擴大。二是提供良好的創新環境，中國與沿線國家應提高教育質量，培養數字化人才，加強雙方數字人才交流，提升國家整體創新能力。三是優化制度環境，改進并完善數字經濟領域相關法律法規，發揮政府部門促進數字經濟發展的重要作用。四是推進信息技術的應用與普及，加快“數字絲綢之路”建設，縮小雙方數字經濟水平的差距，實現中國與更多沿線國家的投資合作。