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我国对外直接投资宏观影响因素研究

发布时间: 来源:人大经济论坛

我国对外直接投资宏观影响因素研究

摘要:本文在国际直接投资宏观理论的基础上,以我国的出口、GDP增长率、银行贷款利率、汇率为主要解释变量,采用1984-2003年的统计数字对我国的对外直接投资进行实证分析,得出影响我国对外直接投资的主要因素为出口、GDP增长率和汇率,其中出口对对外直接投资有最为显著的正向影响,我国出口贸易和投资之间具有互补关系。

关键词:对外直接投资;宏观影响因素

中图分类号:F720 文献标识码:A

0

我国已经连续多年成为吸收国际直接投资最多的发展中国家。作为一个尚在进行工业化的发展中国家,“引进来”(吸引外资)和“走出去”(对外直接投资,outwards direct investment)同是我国经济发展的重大战略,二十年来我国对外直接投资也取得了较快的发展, 截至2003年底,中国累计对外直接投资总额334亿美元, 扣除对外直接投资企业对境内投资主体的反向投资, 累计对外直接投资净额332亿美元[[1]]。

“走出去”战略和对外直接投资研究成为当前学术界的一个热点问题,林毅夫(2002)认为对外直接投资是国内资源进行国际配置和产业升级的必然要求,文贯中(2002)提出了我国政府应鼓励的几种资本输出,包括有助于本国获得短缺的资源和技术、有助于优势产品的输出等[2]。

本文拟从另外一个角度,即从宏观经济角度对影响我国对外直接投资的因素进行实证分析,以便得出影响我国对外直接投资的主要因素。

1 模型的理论基础

国际直接投资理论有两条发展脉络,一条是从企业角度的微观理论,包括海默(S.H.Hymer)的厂商垄断优势理论,巴克利(P.J.Buckley)和卡森(M.C.Casson)的内部化理论,以及邓宁(J.H.Dunning)的把厂商垄断所有权优势、内部化和区位优势理论熔为一体折衷理论(OLI理论)。另一条为从国家角度的宏观理论,它不是根据厂商行为,而是根据不同国家生产要素或生产环境的差别,来对国际直接投资做出解释(陈森田,2002),这也是本文模型建立的理论基础。

首先是出口和对外直接投资之间关系。贸易与投资的关系最初是由蒙代尔(Mundell,1957)提出并进行论述的,他认为在满足两国生产函数相同,在两个国家、两种要素、两种产品的模型下,贸易与投资之间具有替代性,贸易的障碍会产生资本的流动,而资本流动的障碍会产生贸易,即两者有负的相关关系。马库森(Markuson,1983)和斯文森(Svenson,1984)对要素流动和商品贸易之间的相互关系做了的分析,他们认为要素流动和商品贸易之间不仅存在替代性而且还存在互补关系,他们之间表现为替代性还是互补性,依赖于贸易和非贸易要素之间是“合作的”还是“非合作的”,如果两者是合作的,则贸易和要素的流动表现为互补关系,反之则表现为替代关系。Markuson 和 Maskus (2001) 进一步把(制造业)对外投资分为垂直型的(vertical)和水平型的(horizontal),认为垂直型对外投资对出口有促进倾向,而水平型投资则有替代出口倾向。霍斯特(Host,1974)对美国制造业的研究显示,只要国外子公司的销售额还小(占国内出口的百分比小于10.6%),国外子公司的销售额的提高会增加母公司的出口额。

其次是国内利率和对外直接投资的相互关系。凯恩斯(J.M.Keynes)指出一国利率和投资具有反向变动的关系,认为利率提高会增加企业的投资成本,在预期收益率不变的前提下,将导致国内投资下降。对一国对外直接投资而言,如果投资的资金来源为国内借款,国内利率提高同样会导致对外直接投资的减少,即国内利率和对外直接投资有负的相关关系。如果对外直接投资的资金来源为国外借款,在国外利率保持不变前提下,国内利率和对外直接投资有正的相关关系。

再次,一国汇率和对外直接投资的相互关系。阿利伯(Aliber,1970)提出的资本化率理论,资本化率是指使收益流量资本化的程度,用公式可表示为K=C/I,K为资本化率,C为资产价值,I为收益流量。在同量的收益流量条件下,资本化率越高,形成的资产价值越高。阿利伯认为强币国的资本化率高于持弱币国,因此跨国公司的对外直接投资是从持强币国流向持弱币国,因为前者在购买后者的实物资产时,后者的资产价值低而使购买成本较低。因此当一国本币升值,外币相对贬值时,会促进一国的对外直接投资。1985年7月的“广场协议”之后,日元对美元汇率由1 美元兑220~240 日元上升到1 美元兑100~120 日元(个别时期升值到80 日元),极大促进了日本对美国的直接投资。

最后,本国GDP增长和对外直接投资的关系。许多文献研究发现东道国的市场规模和增长率对外国直接投资有重要的影响作用,一般来说经济增长意味着需求或市场的增长,市场的增长将导致有利可图的投资机会的增长。经济学家的统计研究曾揭示出美国在欧共体成员国的投资与这些国家GNP的增长有十分重要的关系,而且东道国与投资母国的经济增长率的差异对美国对外直接投资的短期波动能作出一定解释[3]。崔柏烈(2002)的研究发现韩国对中国的直接投资和韩国的GDP增长有负的关系,认为韩国企业在本国经济增长时,比起海外投资更偏爱国内投资。

2 模型的建立和决定因素分析

本文模型中的对外直接投资、利率、出口值、GDP增长率、汇率来自各年《中国统计年鉴》,利率采用各年银行一年贷款利率,汇率为美元对人民币中间价。考虑到投资决策需要一段时间,即当年的影响因素不一定马上反映到当年的投资上,本文采用了一年滞后的模型,建立的基本模型如下:

lnODIt=a0+a1lnEXt-1+a2GDP t-1+a3IR t-1+a4ER t-1+m t

ln为自然对数,ODI为对外直接投资,EX为各年出口值,△GDP为国内生产总值增长率,IR为银行贷款利率,ER为美元对人民币汇率,m为随机误差,a0、a1a2、a3、a4为各变量的对外直接投资弹性系数。利用Spss 11.0 for Windows软件,采用OLS方法进行估计,各变量对投资的影响取决于各自系数的大小以及是否统计显著。

一、各解释变量多重共线性的检验

1 各解释变量的相关系数

lnEX

GDP

IR

ER

lnEX

1

GDP

0.127

1

IR

0.053

0.000

1

ER

0.907

0.007

0.03

1

由上表可见,lnEX和ER之间有很高的相关性,按照保留重要变量的原则,同时考虑到1994年以前中国实行双重汇率制度,1994年进行汇率并轨改革,在模型中舍去汇率变量,设置虚拟变量DUM来代替汇率变量,1994年以前为0,以后为1。上述模型变为:

lnODIt=a0+a1lnEXt-1+a2GDP t-1+a3IR t-1+a4DUM t-1+m t

二、分析结果

下表2是中国对外直接投资决定因素分析的结果。回归分析的R2不算很高,但统计量的F检验值能通过1%显著水平的检验,各估计参数的t值也大都能通过5%显著水平的检验值,因此认为模型总体上是正确的,有意义的。

2 中国对外直接投资决定因素的分析结果(因变量lnODI

自变量

弹性系数

t

(Constant)

-7.811

-0.790

LNEX

1.426

4.843

GDP

0.074

2.004

IR

0.072

1.227

DUM

-1.062

-2.408

R2

0.723

F

9.144

Durbin-Watson

2.495

(1)如果t值大于1.753,则回归系数在5%显著水平检验显著;

(2)如果F值大于5.04,则模型中的解释变量总体在1%显著水平对被解释变量的影响显著;

(3)在0.05显著水平下,du =0.967, dl =1.536, D-W值落在(du,4-du),模型不存在自相关

从上述回归结果可以看出,出口对对外直接投资有正向且最为显著的影响,表明我国出口贸易和对外投资之间是“合作的”互补关系,出口的扩大将带动对外直接投资的发展。国内生产总值增长率对对外直接投资有正向且显著的影响,表明在本国经济增长时,我国企业的海外投资将扩大。

汇率有负向且显著的影响,表明人民币汇率的贬值不利于我国对外直接投资的扩大,符合阿利伯的资本化率理论。国内贷款利率对对外直接投资有正向影响,但没有通过t检验。

对我国出口与对外直接投资的这种显著的正向关系,可以从两个方面来解释:一是企业在向东道国投资实现当地生产以前,按照“先有市场后有工厂”的原则,往往要经过一个直接出口的阶段,只有当出口达到相当规模以至使当地生产有利可图时才会进行对外直接投资,否则企业宁可选择直接出口商品,前外经贸部(现商务部)2000年的一份研究表明:中资公司海外扩张的主要原因是拓展市场,而优先的投资地区依次是非洲、东南亚与拉美;二是在当今世界贸易中,许多国家绕过WTO规定,采取更具有隐蔽性、歧视性的非关税措施,如反倾销、反补贴、实施保障性措施等手段来达到保护贸易的目的,影响了我国的出口贸易,据商务部统计,入世3年国外对我国出口产品发起反倾销、反补贴、保障措施和特保措施调查181起,涉案金额达42亿美元,2004年前三季度,共有13个国家和地区46起,比2003年同期增长4.5%,涉案金额达11.1亿美元4,这些不利因素促使中国企业加快对外直接投资,实现当地生产以克服各种非贸易壁垒。从下面两图中可以看出,截止到2003年底制造业对外直接投资总额只占全部投资存量的6%,但在2003年的流量比重却占到了27%,显示出我国制造业对外投资速度明显加快。

图1 2003年对外直接投资存量分行业构成情况

来源:《2003年度中国对外直接投资统计公报》

图2 2003年对外投资企业分行业构成情况

来源:《2003年度中国对外直接投资统计公报》

3 总结

本文利用1984-2003年的统计资料,就影响我国对外直接投资的因素进行实证分析,就检定的结果而言,采取的时间序列资料并无自相关,因此在符合古典回归假设条件下采用OLS方法。本文的结果发现,在5%的显著水平上,出口和国内生产总值增长率对对外直接投资有正向且显著的影响,汇率对对外直接投资有负向且显著的影响,而利率的影响不显著。可见我国对外直接投资主要受出口增长的推动,随着我国出口规模的持续扩大,我国的对外直接投资将会不断增加。

注释:

[1]商务部网站.2003年度中国对外直接投资统计公报

[2]中国资本跨国淘金21世纪经济报道,2002年3月4日

[3]潘英丽.有效利用外资理论研究[M].华东师范大学出版社,P58,1997

[4]国际商报.2005年1月12日

参考文献:

[1]陈森田主编.2002年中国投资发展报告 [M].上海:上海财经大学出版社,2002

[2]李荣林.国际贸易与直接投资的关系:文献综述[J].世界经济,2002,<4>

[3 ]崔柏烈.韩国企业对中国直接投资的决定因素[J].南开经济研究,2002, <5>

[4]T.霍斯特.美国的出口和对外直接投资[M].转引自尼尔.胡德 跨国企业经济学[M],pp198-199,叶刚译,经济科学出版社,1992

[5]Mundell, R.A. International Trade and Factor Mobility[J]. American Economic Review ,June pp321-335.,1957

[6]Markuson, J.R and Svenson E.O.Trade in Goods and Factor With International Differences in Technology[J].International Economic Review,Vol.26 ,No1, pp175-192, 1984

[7]Aliber, R.Z .A Theory of Foreign Investment in C.P.Kindleberger [J] ,The International Corporation,Cambridge,1970.

[8]Markuson, James R. and Keith E. Maskus . General-Equilibrium Approaches to the Multinational Firm: A Review of Theory and Evidence[J]. NBER Working Paper No. 8334, NBER

The Empirical Study on the Macro Economic Variables Influencing China’s Outwards Direct Investment

ZHOU YE

School of Economics and Management, East China Jiaotong Univ, Nanchang 330013, China

Abstract: On the basis of macro theory of international direct investment, this article takes such macro factors export volume, GDP growth rate, bank’s loaning rate and exchange rate ,as variables to analyse their impact on China’s outwards direct investment(ODI). The empirical result shows export volume , GDP growth rate and exchange rate have obvious impact on ODI, and export volume has an passive impact on ODI.

Keyword: outwards direct investment; macro economic variables

附录:1984-2003年统计数据表:

ODI(亿美元)

ex(亿美元)

gdp%

er100USD

ir%

dum

1984

261.4

14.7

232.7

7.2

0

1985

6.29

273.5

13.5

293.67

7.74

0

1986

4.5

309.4

8.8

345.28

7.92

0

1987

6.45

394.4

11.6

372.21

7.92

0

1988

8.5

475.2

11.3

372.21

8.28

0

1989

7.8

525.4

4.1

376.59

11.15

0

1990

8.3

620.9

3.8

478.38

10.12

0

1991

9.13

718.4

9.2

532.33

8.86

0

1992

40

849.4

14.2

551.46

8.64

0

1993

44

917.6

13.5

576.2

9.64

0

1994

20

1210.4

12.6

861.87

10.98

1

1995

20

1487.7

10.5

835.1

10.98

1

1996

21.14

1510.7

9.6

831.42

10.67

1

1997

25.63

1827.9

8.8

828.98

9.92

1

1998

26.34

1837.6

7.8

827.91

7.51

1

1999

17.74

1949.3

7.1

827.83

5.85

1

2000

9.15

2492.03

80

827.84

5.85

1

2001

68.85

2661.5

75

827.70

5.85

1

2002

25.184

3256

80

827.70

5.58

1

2003

28.85

4383.7

91

827.70

5.31

1

来源:1985-2003年各年《中国统计年鉴》

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