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海外华商网络、东道国制度环境对中国OFDI的影响

 海外华商网络、东道国制度环境对中国OFDI的影响

陈初异,刘晓丹,衣长军(华侨大学工商管理学院,福建泉州362021)

    摘要:“一带一路”是中华民族复兴的标志性战略,以“一带一路”沿线国家的对外直接投资而板数据为样本基础,检验海外华商网络和东道国制度环境对我国OFDI影响,运用Hansen非线性而板门槛模型,检验海外华商网络对中国OFDI东道国制度质量的门槛效应。研究结果表明,活跃的海外华商网络和东道国良好的制度环境,可以促进中国OFDI;海外华商网络在促进中国OFDI进程中会因东道国制度环境质量水平的不同而产生不同的影响,即东道国制度环境存在门槛效应,随着东道国制度环境的好转,海外华商网络对我国“一带一路”沿线国家的OFDI促进作用逐渐减弱。论文提出中国企业OFDI应注重东道国制度环境差异,优化海外华商网络建设等对策建议。

关键词:对外直接投资;海外华商网络;制度环境;而板门槛回归

    20139月和10月,习近平同志先后提出共建“丝绸之路经济带”和“21世纪海上丝绸之路”(简称“一带一路”)的重大倡议,得到了相关国家的积极响应;20153月发布了《推动共建丝绸之路经济带和21世纪海上丝绸之路的愿景与行动》。“一带一路”是中华民族伟大复兴的标志性战略,对“一带一路”沿线国家的直接投资( Outward Foreign Direct Investment,简称OFDI)可以促进中国产业结构转型升级,提升中国主导产业的国际竞争力,实现与“一带一路”沿线国家共同发展与繁荣。然而“一带一路”战略仍然存在一些不容忽视的如复杂的地缘政治关系、宗教文化差异大、投资风险高等问题,而解决这些问题对于“一带一路”战略的顺利推进,有着极为重要的现实意义。

    近年来学界对OFDI区位选择影响因素进行了大量理论及实证研究。其中海外华商网络作为非正式制度受到了越来越多的关注,同时,学者们对东道国制度质量与OFDI区位选择的关系也进行了一些探讨,然而针对“一带一路”沿线国家的研究却非常医乏,将海外华商网络与“一带一路”沿线国家制度质量结合起来进行研究则更为鲜见。文章验证了东道国制度环境对我国在“一带一路”沿线国家直接投资的“弱制规避”和“强制寻求”现象;创新性地将Hansen非线性面板门槛回归模型引入到海外华商网络与“一带一路”沿线国家制度质量关系的研究中,并试图得到制度环境的门槛值,进而弥补以往采用交乘项或分组检验的不足,为中国投资“一带一路”沿线国家提供切实可行的政策建议。

一、文献回顾

    东道国制度环境对OFDI会产生影响。东道国制度环境包括经济、法律等多个层面。DunningX2006)研究表明制度环境对OFDI区位选择起着至关重要的作用①;Williamson  (1985)指出相对稳定的制度环境可以营造一个安定有序的市场环境,减少市场的不确定性,促进各种经济活动的顺利进行②;Dunning  (1993分析了影响OFDI区位选择的主要变量,发现同样条件下较好的制度质量可以促进对外投资③;WittLewin (2007)通过研究,得出了“制度逃逸论”,即由于发展中国家制度建设滞后,当地企业在本国经营成本大于跨国经营,为了避免本国制度的束缚,在其成长早期便开始实施跨国经营④;Luo(2010)经过研究发现,发展中国家不完备的制度质量如腐败、知识产权缺乏保护、制度高度不确定性等,都会使得企业开始寻求制度环境较好的国家进行跨国经营,以降低经营风险s) .邓明(2012)利用空间面板数据模型,对东道国经济法制制度与我国OFDI的关系进行了研究,结果表明两者有明显的正相关关系⑥。总的来说,完善的制度环境意味着东道国有序的市场秩序、透明的法律体系,跨国企业进行投资时,有效的财产保护措施、稳定的经营环境可以降低其所面临的不确定性风险。

    PengLuo  2000)指出企业可以依靠网络和联盟来获得发展⑦。Hilt C2000}的研究表明,一些新兴或发展中国家的企业,往往需要依托某些非正式的市场关系获得外部资源来弥补市场机制的不足,降低经营风险,如社会关系网络、民族优势等⑧。Dunning  (2002)将企业在东道国所拥有的社会关系网络称为关系资产⑨。ErdenerShapiro (2005)对中国OFDI进行了研究,结果发现海外华人华侨网络越密集,中国企业对其投资时整合资源的能力就越强,经营风险就越小⑩o  Wright(2005)也强调了中国进行对外直接投资时,海外华商关系资源的重要性。长期以来,中国对外投资的实践也表明,相当一部分资本输出流入东南亚等海外华侨华人聚集区,如印尼、新加坡、马来西亚、澳大利亚等。根据国侨办最新数据,目前海外华侨华人总数逾6000万人,分布在全球200多个国家和地区,华侨华人社团网络逾2. 5万个,作为社会关系网络的海外华商网络具有本土化、国际化特征,中国OFDI企自然会嵌入到东道国海外华商网络之中。我们认为是海外华商关系网络可能是影响OFDI区位选择的重要因素之一。

    Hitt(2000)通过对新兴和发展中国家的研究发现,这些国家的企业往往通过社会网络获取外部资源,弥补市场机制的不足;Dunning  (2002)的研究也表明,分散在世界各地的华人组成的社会关系网络,可以帮助中国企业降低经营风险和交易成本,甚至获得更多的商业机会,对中国企业对外投资有一定的积极作用①。而东道国的制度质量对企业海外经营也有很大的影响,东道国稳定的政治和经济环境可以为企业的经营管理提供一个安全和稳定的环境,东道国的制度环境越好,知识产权保护制度便越完善,企业经营环境也会更加规范,这能够降低企业的成本,为企业的发展提供一个良好的环境(GlobermanShapiro  (2003) )。基于此,海外华商网络在影响中国OFDI的过程中,东道国制度质量可能会对此过程产生一定的影响:在高度不确定性的东道国制度环境下中国跨国企业经营成本高、风险大,此时良好的海外华商网络关系可能会有助于中国海外投资企业减少商业风险和交易成本,即海外华商网络对OFDI促进效果凸显;反之,在制度环境较好的国家投资与运营,海外华商网络的促进作用可能会减弱。

    基于上述文献分析,文章以“一带一路”沿线国家的OFDI面板数据为样本,首先检验了海外华商网络和东道国制度环境对我国 OFDI“一带一路”沿线国家的影响,然后运用Hansen非线性面板门槛模型,研究东道国制度质量在海外华商网络影响OFDI进程中的门槛效应。文章创新之处:第一,基于“一带一路”研究视角,将对外直接投资、海外华商网络、东道国制度环境等变量放在同一体系进行研究,深入考察了海外华商网络、东道国制度环境在影响中国OFDI过程中的关系,丰富了发展中国家OFDI理论;第二,文章创新性地运用Hansen非线性面板门槛模型考察了“一带一路”沿线国家的制度质量和华商网络之间的关系,结果表明海外华商网络对中国OFDI的影响会因东道国制度环境不同而产生不同的作用,并得出了制度环境的门槛特征值。

二、变量选择与数据来源

    本文选取2003 - 2012年中国对50个参与“一带一路”战略国家的投资额为样本,其OFDI金额占当年中国对“一带一路”沿线国家投资存量的比重分别为65.2%74. 5 % , 83.8 % , 89.4 %97. 2%95.4%95.8% , 93.7% , 95.2% , 98.5%,样本具有很强的代表性。

    ()被解释变量

    借鉴何本芳(2009)的研究方法,被解释变量(OFDI)为中国对“一带一路”沿线国家(地区)的投资存量,数据来源于2013年《中国对外直接投资统计公报》③。

    ()解释变量

    1.东道国制度环境(INS),参照Bucl}ley  }2007}的方法,制度环境主要由全球治理指标报告( World Governance Indicator,简称W GI)中东道国政权稳定性(Political Stability)和法制水平(Ruleof Law)来测定④。一国的政权越稳定吸引OFDI就会越多,而法制水平反映了经济主体确信并遵守社会秩序,尤其是合同实施的质量、财产权的保护和司法治理的质量,两者均与OFDI直接相关。本文通过主成分分析,获得全部样本国家(地区)的制度环境综合指标得分。数据来源于世界银行的发展指标数据库。

    2.海外华商网络(CHI),采用Gao (2003)以及Singer  (2006)的方法,用各国华侨华人数量占该国总人口比例来衡量。一国的华人华侨比例越大,该国的华商网络活动也会越活跃,潜在的关系资源也越丰富,我国企业对其OFDI可能性就越高。数据来源于美国俄亥俄大学图书馆的专项数据库,该数据库收集了中国在世界各国(地区)华侨华人人口数量,在海外华侨的学术研究中得到了广泛的应用。

    ()控制变量

    1.东道国市场规模(1nPGDP),以东道国的GDP来衡量,一般来说,东道国的经济发展水平越高,市场规模就会越大,我国企业对其OFDI可能性越大。数据来源于IMF数据库。

    2.双边贸易额(1nTRA),文章选用我国与“一带一路”沿线国家之间历年双边贸易总额来衡量,两国之间的贸易额越大,说明经济联系越紧密,投资额也会相应变化,因此两国的贸易量与OF-DI也存在着很强的相关关系。数据来源于历年《中国统计年鉴》。

    3.我国市场规模(1nCGDP),国内生产总值可反映一定时期内我国的经济实力及对外投资的潜在实力,数据来源于IMF数据库。

    4.东道国的劳动力成本(1nWAGE),采用东道国人均国民总收入来衡量。学者普遍认为,相比较投资于国内市场或其他劳动力成本较高的市场而言,投资于劳动力成本较低的市场,可能使企业更有机会获得高额利润。因此,东道国的劳动力成本可能与我国企业对其投资存在显著的负相关关系。数据来源于世界银行的发展指标数据库。

    5.自然资源享赋(RES),用东道国燃料、矿石和金属的出口额占商品出口额的百分比来表示。东道国自然资源享赋优越,中国对其投资的可能性就越大,两者成正相关关系。数据来源于世界银行的发展指标数据库。

    6.东道国GDP增长率(GDPG),以此来衡量东道国市场的吸引力。一般来说,一国GDP的增长率越高,吸引力就越大,对其投资可能就越多。数据来源于世界银行数据库。

    7.地理距离(1nDIST),地理距离是指中国与贸易伙伴的空间距离,一般来说,地理距离对投资具有负面影响,若两个国家(地区)之间的地理距离变远,则两国(地区)之间的运输成本增加,不利于跨国企业进行有效的管理和控制。现有文献大都采用不变的地理距离,本文借鉴蒋殿春和张庆昌(2011)的方法,用北京和各个国家首都之间的距离与国际油价的乘积来表示①,解决了距离成本不变的缺陷。北京和各个国家首都之间的距离来源于CEPII数据库,国际油价来源于IMF数据库。

    8.贸易开放度(1nOPEN)贸易开放度衡量了一个国家的贸易开放水平,本文以东道国的进出口贸易额占GDP总额的比重取对数来表示。数据来源于世界银行数据库。

    数据处理时为了消除价格因素的影响,对东道国市场规模、我国市场规模、双边贸易额、劳动力成本均采用2003年的CPI指数进行了平减,同时为了减小数据异方差的影响,对OFDI存量、东道国市场规模、我国市场规模、双边贸易额、劳动力成本、地理距离以及贸易开放度进行对数处理。

三、实证分析及结果

    ()模型设定与估计

          In OFDlu=}o+/3, INS+/3z CHla+/331n PGDP+/341n CGDP+/351n TRA+6              InGE+/3, RES+/3A GDPG+/39/31nDISTu+/3,}1n OPEN+二,(1)式中,i分别代表不同的东道国(地区)}t代表年份,月。为常数项,月,、月z ...月。为对应解释变量的回归系数,二,是干扰项。

    ()回归模型与结果

    PCSE模型是对面板数据模型估计方法的一个创新,是对广义最小二乘法的一种替代,主要用于模型中存在异方差或自相关的情况,可以提高面板数据回归的一致性和有效性。运用此模型前首先检验面板数据是否存在异方差和自相关,检验结果如表2所示:

    结果显示拒绝原假设,即模型中存在异方差和自相关的问题。另外,为了检验模型结果对计量方法的敏感性,文章同时对面板数据进行了PCSE, FGLS回归,从回归结果可以看出两种方法的结果基本一致,说明模型回归的结果具有较好的稳健性,限于篇幅,本文仅以PC SE回归结果为例。

    模型1仅包括控制变量,表3的结果显示,我国市场规模、双边贸易额、东道国自然资源享赋与我国对“一带一路”沿线国家直接投资存在显著的正相关关系,而东道国劳动力成本、地理距离与其存在显著负相关关系,东道国市场规模、贸易开放度对其影响则不显著;在模型1的基础上,模型2增加了制度环境水平变量,结果显示其与我国对“一带一路”沿线国家OFDI1%的显著水平上呈正相关,即东道国较好的制度环境明显促进我国对外直接投资,说明我国企业OFDI具有明显的“弱制规避”和“强制寻求”的动机;模型3在模型1的基础上加入了海外华商网络,其系数也在1%的显著水平上正相关,即“一带一路”沿线国家活跃的华商网络可以促进我国对其OFDI,表明中国OFDI水平与“一带一路”沿线国家海外华商关系资源呈正相关,海外华商关系资源确实是我国企业OFDI决策时的一项重要影响因素。模型4则加入了所有变量进行回归,结果显示相较于模型1 ,2,3各变量的回归系数更加稳健。

    综上所述,我们得出良好的海外华商网络和东道国制度环境均能够促进中国“一带一路”沿线国家OFDI的实证结论。前文所述海外华商网络的主要作用之一就是弥补外部市场机制的欠缺,获取外部资源,降低经营风险,那么中国企业进行对外投资时,海外华商网络是否可以弥补东道国不完善的制度环境呢?本文运用Hansen非线性门槛回归模型对此进行检验。

    ()门槛效应分析

    在研究某一变量通过影响另一变量进而对被解释变量产生影响时,通常采取分组检验或交乘项的方法,但这两种方法都存在一定的局限性,分组检验时我们无法确定分组的准确值,而交乘项的方法只能测定解释变量或正或负地影响被解释变量的情况,对具体门槛值则无法测定。而Hansen ( 1999)提出的非线性面板门槛回归模型①,克服了如上缺陷,得到了广泛的应用。门槛回归的优点:一是不需要给出非线性方程的形式,其门槛值和门槛数量由样本数据内生确定;二是可使用Bootstrap方法来检验门槛值在统计上是否显著。对海外华商网络在影响中国OFDI的过程中,是否会因东道国制度环境质量水平的不同而产生不同的影响,如果会产生不同的影响,那么制度环境质量在什么区间内影响最大?

其门槛特征值是多少?为回答上述问题,本文构建非线性面板门槛模型:

        In OFDI=}o+/3,1nPGDP+/3z1nCGDP it+/331n TRA+/341n IFAGE++/35 RES+/3} GDPG+/3.,1nDISTu+/381n OPENu+a, CHlul (INS,蕊y.)+(3)as CHZuZ dry,<INS,蕊yz}+a3CHh}l(INS}} , yz)+su

    其中,i表示不同的东道国(地区)}t表示时间,W "yz表示特定的门槛值。

    文章利用Statal3对样本进行Hansen门槛估计检验,并利用自举法反复抽样100次后得出如下表4的检验结果。

    6显示当东道国制度环境质量水平低于第一个门槛值一1. 389时,此时由于东道国制度环境较差,中国企业“走出去”成本较高,此时海外华商网络对中国企业减少海外投资商业风险和交易成本作用效果凸显,OFDI影响系数为1. 817,在1%的水平上显著正相关,促进效果显著;随着东道国的制度环境的好转,即在两个门槛值之间(1. 389 , INS < 0. 494)时,海外华商网络对我国“一带一路”沿线国家直接投资的影响系数为0. 964,其作用有所下降;而随着东道国制度环境的进一步完善,当其跨越第二个门槛值(INS , 0. 494)后,海外华商网络对我国OFDI的影响系数弱化,仅为0. 022。实证说明随着东道国制度环境质量水平的提高,海外华商网络对我国在“一带一路”沿线国家直接投资的促进作用逐渐降低,即对制度环境较差的国家和地区进行投资时,海外华商网络对中国企业减少风险和成本很有必要,其促进作用更强。更进一步我们研究发现,在文章研究的500个样本数据中,有336个东道国制度环境在第二个门槛值0. 494以下(此时海外华商的作用较强),占到了总样本的67.2%,说明海外华商网络在此过程中发挥了至关重要的作用。此外,从表6中还可以看出,Hansen门槛模型的估计结果和PCSE模型表3的估计结果基本一致,模型稳健性强。

四、结论与建议

    本文运用PCSE,FGLS以及Hansen非线性面板门槛模型,实证分析了海外华商网络和东道国制度环境对我国OFDI的影响,得出以下两点结论:第二“一带一路”沿线国家制度质量的提高对我国OFDI存在正向影响;第二,活跃的海外华商网络可以促进我国对“一带一路”沿线国家的直接投资,且这种促进作用会受到东道国制度环境质量的影响,也就是说东道国制度环境质量在此过程中存在门槛效应:中国投资到制度环境较差的国家(地区)时,海外华商网络的促进作用更大,一定程度上可以弥补东道国不完善的制度环境。

    基于以上的研究结论,本文提出以下几点建议:由于“一带一路”沿线国家制度质量的提高对我国OFDI存在正向影响,东南亚诸国制度环境相对比较稳定,加大东南亚各国OFDI,建立友好合作关系,实现共赢;印尼、新加坡、马来西亚等东南亚国家的华裔人口比例大,且当地的经济、文化条件等己经适宜大量的中国企业进入,中国企业可以加大对其投资,促进中国产业转型升级,提升中国主导产业的国际竞争力,促进经济共同发展;至于西北一些制度环境不完善的国家与地区,从门槛回归的结果可以看出,海外华商网络起着明显的促进作用。目前,中国的很大一部分直接投资进入了制度环境相对不完善的国家(地区),有较大的投资风险,虽然我们不能决定东道国的制度环境,但通过海外华商网络的作用,可以大大减少不确定性风险,促进中国企业进行对外直接投r}Jno“一带一路”战略是海外华侨华人产业转型、创新发展的重大机遇“一带一路”沿线国家,聚居着大约4000万海外华侨华人,是海外华商经济最发达的地区,也是海外华商网络最发达的地区,因此建议政府和企业要高度重视、拓展与建设海外华商网络,充分发挥海外华商网络价值,实现我国海外投资企业、海外华商与“一带一路”沿线国家之间的共同发展与繁荣。

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