1、东盟外国直接投资的决定因素研究 摘要：本文基于经济视角和制度视角，采用东盟 10 个国家从 2004-2012年的数据进行混合 OLS回归，分析外国对东盟十国直接投资的决定因素。主要结论为：在经济因素方面，东盟吸引外国直接投资流入量的主要因素为市场规模、市场增长率、经贸开放度和基础设施的发展情况。在制度因素方面，东盟吸引外国直接投资流入量的重要因素为政局稳定与杜绝暴力的治理情况，该因素对外国直接投资影响力度较大。 下载 关键词：东盟；外国直接投资；决定因素；经济视角；制度视角 中图分类号： F427 文献标识码： A 文章编 号： 1001-828X（ 2015）002-000-03 在 20
2、08-2009 年全球金融危机下，短期内全球外国直接投资流量大幅下跌，联合国贸发会议（ UNCTAD）数据显示， 2009 年全球外国直接投资流入量从 2008 年的 1.81 万亿美元下降 33.03%，降到 1.21 万亿美元。 2012 年由于世界经济发展的不确定性、欧洲主权债务危机持续等因素再次导致全球外国直接投资流入量下滑，全球外国直接投资流入量由 2011年的 1.65万亿美元下降为 1.35 万亿美元，下降幅度达 18.2%。值得注意的是，恰恰在上述两个时段 全球外国直接投资大幅度下滑的情况下，东盟国家的外国直接投资发展势头反而日益强劲。 2009 年东盟外国直接投资流入量为 4
3、77.9 亿美元，年同比仅下降了 5.43%， 2012 年东盟外国直接投资流入量为 1112.9 亿美元，同比增长 2.11%，成为发展中国家经济体吸引外国直接投资的亮点，这表明外国投资者依然对东盟国家保持信心。那么，外国向东盟进行直接投资的主要决定因素有哪些？ 由于传统经济视角的因素只在一定程度上解释外国直接投资的行为，但是还缺少制度视角的内容。国际生产折衷理论（ OLI Paradigm）的创 始人Dunning 指出，加入制度因素将对 OLI 模型的一种延伸。因此，结合经济视角和制度视角，研究东盟十国的外国直接投资的决定因素。本文选用东盟各国的外国直接投资流量作为因变量，采用市场规模、
4、市场增长率、经济开放度、自然资源和基础设施为经济视角的自变量，并选取法规、政局稳定性和腐败控制指标作为制度视角的自变量。 一、对外直接投资因素和假设 （一）经济因素 1.国内生产总值（ GDP）：大部分实证研究支持外国直接投资与东道国的市场规模之间的显著正相关关系，如 Mhlanga 等人（ 2010）、 Asiedu（ 2006）和 Hoang（ 2012）。因此，本文假设： H1：东道国的国内生产总值越大与外国对东盟直接投资正相关； 2.市场增长率：一些实证研究已证明，一个国家经济的快速增长将吸引更多外国直接投资，如 Mhlanga 等人（ 2010）和 Cleeve（ 2008）。因此，
5、本文假设： H2：东道国的国内生产总值增长率与外国对东盟直接投资正相关。 3.经济开放度：经济的开放程度是解释外国直接投资流动的传统变量之一。从研究文献中可见， Cleeve（ 2008）、 Mhlanga 等人（ 2010）以及 Hoang（ 2012）均采用出口和进口总量除于国内生产总值作为衡量东道国的经济开放度的代理变量，并发现，东道国的经济开放度与外商直接投资的关系为显著正相关。因此，本文假设： H3：东道国的经济开放度与外国对东盟直接投资正相关。 4.自然资源：大量研究成果显示，自然资源的可用性是吸引外国直接投资的重要因素，如 Asiedu（ 2006）的研究结果。因此，本文假设：
6、H4：东道国的自然资源丰富与外国对东盟直接投资正相关。 5.基础设施因素：基础设 施包括运输状况、通讯设施、水、电等供应状况等。 Mhlanga 等人（ 2010）采用每 100 人所拥有的座机和移动用户作为衡量东道国的基础设施发展程度的代理变量，并发现此因素与直接投资呈显著正相关关系。因此，本文假设： H5：东道国的移动电话与外国对东盟直接投资正相关； （二）制度因素 世界竞争力报告（ World Competitiveness Report， WCR）发布的指数，以评估制度质量对关键宏观经济变量，如投资、生产率和经济增长率等的影响。 Hoang（ 2012）的研究中，使用 了政治风险指标来
7、反映了政治稳定的变量，以及采用了腐败控制指标来衡量各国的制度质量。研究结果显示，政治稳定系数为显著正相关，这意味着更高的政治稳定（即低政治风险）会大力鼓励外国直接投资流入该地区。同样，控制腐败的系数在 1%显著为正，这说明良好的腐败控制有助于减少非官方成本，提高制度质量，改善投资环境，这些因素都是吸引外国直接投资流入的有利条件。因此，本文假设： H6a：东道国的法规有效性与外国对东盟直接投资正相关。 H6b：东道国的政局稳定与杜绝暴力与外国对东盟直接投资正相关。 H6c：东道国的腐败控制指数与外国对东盟直接投资正相关。 二、研究方法和模型建立 本文采取东盟 10个国家从 2004-2012年的
8、数据进行混合 OLS回归分析，面板数据模型为： 其中 IFDI 是外国对东盟各国的直接投资流量； i=1， ， 10 代表第 i个东道国（文莱、柬埔寨、印尼、老挝、马来西亚、缅甸、菲律宾、新加坡、泰国、越南）， t=2004， ， 2012 表示年份。本文所采取的因变量和自变量如下： （一）因变量 采用世界各国对东盟十国各国的直接投资流量（ lnIFDI）来表示，单位为百万美元，取对数值。数据来自世界银行网站公布的世界发展指标（ World Development Indicator： WDI）。相对于投资存量来说，投资流量更能反映投资影响因素的动态变化。 （二）自变量 1.国内生产总值（ l
9、nGDP）：此变量是按东盟十国各国的国内生产总值数据（名义 GDP）来表示，名义 GDP 的美元数据采用单一年份官方汇率从各国货币换算得出。以现价美元为单位，取对数值。数据来自于联合国统计司（ UNstats）的数据库。 2.自然资源禀赋（ lnNAT）采用矿石和金属包括在 SITC 的第 27 节（未加工的肥料、未列明的矿物）、第 28 节（金属矿，废料）、以及第 68节（有色金属）中的矿石和金属出口占商品出口的百分比作为代理变量。单位为百分比，数据来自于世界银行网站公布的世界发展指标，仅文莱、缅甸和老挝数据来自于 The Observatory of Economic Complexity
10、 by Alexander Simoes 网站，由作者计算得出。单位为百分比，取对数值。 3.经济增长率（ GDPG）：采用东道国的国内生产总值的年度增长率来表示。单位为百分 比，数据来自于联合国贸易和发展会议（ UNCTAD）的数据库。 4.经济开放度（ OPEN）：。采用货物和服务的进出口额在国内生产总值中的比例来表示，单位为百分比，数据来自于世界发展指标（ WDI）的数据库。 5.移动电话（ MOB）：此变量是采用每 100 人所租用移动蜂窝式无线通讯系统的电话来衡量的，所谓的移动蜂窝式无线通讯系统的电话租用是指租用使用蜂窝技术的公共移动电话服务，后者提供使用公共交换电话网的权利。后付费
11、和预付费租用都包括在内。单位为百分比，数据来自于世界发展指标（ WDI）。 6.政治因素（ Political Variable）：此变量因素反映东道国的治理情况，治理绩效估计的范围均从最弱的 -2.5至最强的 2.5，数据来自于世界银行开发的世界治理指标（ WGI）。该变量因素包括以下三个代理变量： 法治（ RUL）：此变量是测量社会成员对社会规则的信任和遵循程度，包括契约执行、财产权、警察和法庭的质量，以及发生犯罪和暴力的可能性。 政局稳定与杜绝暴力（ POL）：此变量是测量政府因为违宪或暴力手段（包括恐怖行为）而丧失稳定的可能性。 腐败控制（ COR）：此 变量是测量政府利用公权谋取私利
12、的程度，包括轻微和严重的腐败行为，以及精英和私人利益集团 “ 俘获 ” 国家的程度。 三、实证检验和研究结果分析 （一） Pearson 相关分析 在回归模型当中，解释变量之间很可能因有高度相关性而造成多重共线性（ Multicollinearity）的问题。因此本文在进行回归分析前，先以相关分析考察解释变量之间是否存在多重共线性的问题。由表 X的相关系数矩阵可看出，除了政治因素中的 RUL和 COR以外，大部分变量之间的相关性均不高。因此，为了避免多重共线性，本文考 虑在政治因素仅采取单一的代理变量进行面板回归。变量的相关分析结果见表 1。 表 1：变量的相关系数矩阵 lnGDP GDPG
13、lnNAT OPEN MOB RUL POL COR lnGDP 1.0000 GDPG -0.2094 1.0000 lnNAT 0.7344 0.0427 1.0000 OPEN 0.2677 -0.0649 0.1643 1.0000 MOB 0.1225 -0.1515 -0.1723 0.2578 1.0000 RUL 0.3744 -0.4056 0.0688 0.8253 0.2094 1.0000 POL -0.2296 -0.2099 -0.4149 0.6175 0.1866 0.6982 1.0000 COR 0.3434 -0.3491 0.0353 0.8644 0.
14、3030 0.9778 0.7011 1.0000 （二）回归结果 本文采用混合 OLS 模型进行回归分析后，得出结果如表 2所示。 表 2：数据分析回归结果 模型 1 模 型 2 模型 3 代理变量 lnIFDI lnIFDI lnIFDI lnGDP 0.803* 0.848* 0.824* （ 0.0878） （ 0.0727） （ 0.0868） GDPG 0.0826* 0.0920* 0.0756* （ 0.0258） （ 0.0212） （ 0.0245） lnNAT 0.0515 0.100* 0.0384 （ 0.0558） （ 0.0519） （ 0.0565） OPEN
15、0.00549* 0.00378* 0.00623* （ 0.00174） （ 0.00118） （ 0.00191） MOB 0.00600* 0.00639* 0.00571* （ 0.00185） （ 0.00170） （ 0.00176） RUL 0.0995 （ 0.209） POL 0.344* （ 0.129） COR 0.000613 （ 0.193） Constant -13.91* -14.78* -14.52* （ 2.295） （ 1.830） （ 2.312） 样本数量 90 90 90 拟合优度 0.873 0.882 0.872 注：括号内为标准差， *、 *和
16、*分别表示系数在 1%、 5%和 10%水平上显著 回归结果得出，在经济视角下，东盟国家的市场规模（ lnGDP）、经济增长率（ GDPG）、经济开放度（ OPEN）和移动电话（ MOB）对外国向东盟直接投资流入量有显著正相关的关系，该结果是符合假设中的 H1、 H2、 H3 和 H5。此外，自然资源禀赋（ lnNAT）在模型 2 也对外国向东盟直接投资的流入量有显著正相关的关系，但在模型 1和 3的影响结果并没有显著。在制度视角下，仅有政局稳定与杜绝暴力（ POL）对 FDI 呈显著正相关，法治（ RUL）和腐败控制（ COR）对 FDI 的影响虽有正相关，但关系并不显著。在三项模型中，最能
17、解释外国向东盟直接投资的决定因素为模型 2： 该模型说明，东盟国家的 GDP 每增加 1%，外国对其直接投资流量将增加 0.848%；经济增长率每增加 1 个百分比，外国对其直接投资流量将增加 9.2%；东盟国家的矿石和金属出口中的 比重每增加 1%，外国对其直接投资流量将增加 0.1%；经济开放度每增加 1 个百分比，外国对其直接投资流量将增加 0.378%；东盟国家移动蜂窝式无线通讯系统的电话租用中的比重每增加 1个单位，外国对其直接投资流量将增加 0.639%；东盟国家的政局稳定与杜绝暴力的治理绩效分数每增加 1个单位，外国对其直接投资流量将增加 34.4%。该模型的自变量解释了该样本中
18、的外国对东盟直接投资流量的 88.2%。值得注意的是，虽然在制度视角下，仅有一项代理因素，即政局稳定与杜绝暴力是与外国直接投资呈显著正相关，但其影响力度较大。 四、结语 本文所研究的对象，即东盟国家，具有较大的经济发展潜力。通过本文的实证分析显示，东盟国家的市场规模、市场增长率、经济开放度、自然资源禀赋、基础设施情况和政局稳定性是东盟吸引外商直接投资的主要因素。尽管在影响外国对东盟直接投资的决定因素中，经济因素发挥了较大的作用，制度因素对外国直接投资决定因素的重要作用也是不容忽视的。 本文的研究存在一些局限性。由于东盟一些国家的统计数据系统还不够完善，尤其是柬埔寨、老挝、缅甸和越南的新东盟四国
19、，导致样本容量受到限制。此外，由于信息可获得性的 局限，本文只能针对国家层面的投资环境因素进行实证分析，未对行业或企业层面进行研究。不同行业和不同企业将受其性质的影响各有不同，这可作为将来的研究的方向。 参考文献： 郑磊 .中国对东盟直接投资研究 D.东北财经大学， 2011. 林丹 .中国对东盟直接投资的动因分析 J.中国集体经济， 2008（ 03）：6-7. Asiedu E. Foreign direct investment in Africa： The role of natural resources， market size， government policy， instit
20、utions and political instability EmmanSub-Saharan Africa？ Hoang H H. Foreign direct investment in South-East Asia： determinants and spatial distributionpment， 2012. Mhlanga N， Blalock G， Christy R. Understanding foreign direct investment in the southern African development community： an analysis based on project?level data
