国内外学者对于中国对外直接投资的研究不久,部分文献分析了中国OFDI地理分布的影响因素,也有文献针对1-2个区位影响因素进行研究,还有一些文献将中国与不同国家进行对比研究。一般是通过建立引力模型、计量经济模型或空间计量模型,选取大量样本数据分析中国OFDI地理分布的影响因素。归纳起来主要有以下14种影响因素:东道国市场规模、劳动力成本、双边贸易、技术水平、基础设施、汇率、地理距离、自然资源、政府政策、文化差异、友好关系、制度因素、企业性质、政治风险等。
Cheung(2007)分析了从1997到2002在中国的25个省日本764公司的数据,使用巢式逻辑模型检测区位选择影响因素,其结果显示影响日本企业投资中国的显著因素为中国的相关政策、基础设施,而工资、土地成本、市场潜在等因素对于投资几乎不影响。Cheng amp; Ma(2007)选用2003-2006年中国对98个目标国的投资流量和对150个目标国的投资存量数据进行建模实证分析。结果表明:市场规模和地理距离对中国对外直接投资的重要影响,市场规模大、地理距离近、特别是具有共同地理边界和共同文化的目标国更能吸引对外直接投资。
Poncet(2007)重点研究投资国和东道国的友好关系的影响,他发现与中国政府签署了双边投资条约的国家可以吸引更多的中国企业,因为友好的关系可以为企业提供良好的投资环境和双边贸易。Kolstad(2009)将东道国的自然资源和制度因素综合分析,结果表明二者存在替代效应,而且制度环境较差的国家,如果有丰富的自然资源,也可以吸引更多的投资。Tolentino(2010)将印度和中国的进行对比,结论是中国政府政策在拉动对外直接投资上影响巨大,而人均收入、技术能力、利率、汇率以及开放度等不是重要原因,而印度对外直接投资则受技术水平影响较大,受政府政策影响较小。
Ramasamy(2010)取2006-2008年中国上市企业对外直接投资的数据分析,得出的结论是,国有企业的对外直接投资国家往往具有丰富的自然资源和较高的政治风险,而民营企业对外直接投资国家主要是市场空间大和产品技术落后。
鲁明泓(1999)运用计量模型分析的结果显示:以人均GDP表示的东道国的GDP、市场规模与中国OFDI流量正相关。王娟,方良静(2011)、王鹏飞(2014)也用实证表明了东道国市场规模对直接投资流量有显著的正向影响。相反,马先仙(2006)通过对28个投资目标国的数据进行实证分析,得出的结论是东道国的GDP与中国的对外直接投资呈负相关。徐雪,谢玉鹏(2008)通过模型分析,认为东道国的人均GDP与中国对外直接投资呈负相关,宄其原因是中国现阶段的对外直接投资仍然是以垂直型为主,其观点与马先仙一致。
程惠芳,阮翔(2004),杨成平(2009)均认为以双边贸易额对我国OFDI有正的影响。徐雪,谢玉鹏(2008)则以双边贸易的数据,证明对各国的当期双边贸易是影响当期OFDI区位选择显著正向决定因素。周晔(2005)引入经济变量,他将汇率、贷款利率、GDP、双边贸易做为变量,采用1984-2003年中国OFDI数据进行实证,结果显示存在显著关系的因素是汇率、双边贸易和GDP。
冼国明,杨长志(2009)运用1992-2002年我国各省市的面板数据,建立空间计量模型,得出劳动力成本、基础设施对OFDI有显著的负面影响的结论。此外,何本芳,张祥(2009)、阎大颖(2013)、王鹏飞(2014)通过实证分析,也证实了东道国劳动力成本与两国间的投资流量负相关的结论。何本芳,张祥(2009)认为以我国与东道国首都距离或海运距离表示的地理距离与两国的投资量呈现负相关。周健,方刚(2010)着重研究了东道国制度环境的影响,他们利用2007年中国对97个投资目标国的相关数据,通过主成分因子分析法,得到东道国制度、环境与我国外向投资流量有显著的正相关关系的结论。
文化因素也是影响OFDI的重要因素。许和连,李丽华(2011)选取2003-2009年中国进行对外直接投资的66个国家(地区)的面板数据,运用对数模型实证分析文化因素在中国对外直接投资区位选择上的作用,计量结果发现文化差异与中国对外直接投资之间存在显著的负相关关系,中国与东道国的文化差异越大,对其直接投资越少。綦建红,杨丽(2012)以2003-2010年中国对40个东道国或地区的对外直接投资数据,构建面板数据模型引入交叉项变量,从而开展整体的检验,结果表明,文化之间的距离呈显著的负相关,地理距离和对外直接投资,有其积极作用通过双边贸易规模。
阎大颖(2013)王鹏飞(2014)通过实证分析,均证实了东道国技术因素与两国间的投资流量正相关的结论。张纪凤(2013)考察了对外直接投资的制度因素和资源寻求动因,基于2003-2010年国别面板数据研究发现:中国对外直接投资流向政治风险较高且有自然资源禀赋的国家,体现了两者的交互影响。
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