我國對RCEP成員國的OFDI效率測度與影響因素分析

王甜甜

(西安外國語大學(xué)經(jīng)濟(jì)金融學(xué)院 陜西西安 710128)

1 引言

RCEP是東盟在2011年2月提出，目標(biāo)是在東盟現(xiàn)有的5個(gè)“10+1”FTA基礎(chǔ)上，構(gòu)建一個(gè)涵蓋16國的全面的、高質(zhì)量的、互惠的區(qū)域自由OFDI協(xié)定。RCEP對各個(gè)成員國都具有深遠(yuǎn)的意義，主要體現(xiàn)在OFDI便利化和技術(shù)合作等方面。RCEP不僅有利于我國經(jīng)濟(jì)的復(fù)蘇及OFDI的增長，還有助于促進(jìn)我國供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，提高我國的OFDI效率與國際競爭力(沈銘輝和郭明英，2021)。另外，RCEP的簽訂能夠提高各國的經(jīng)濟(jì)福利，推進(jìn)多邊OFDI體制，為促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化發(fā)展提供了良好的機(jī)遇(楊娜，2020)。

近幾年RCEP引起了學(xué)者的廣泛關(guān)注。目前，針對RCEP的研究集中于理論分析，多對RCEP動因、挑戰(zhàn)與中國的舉措進(jìn)行分析。鄭學(xué)黨和莊芮(2014)認(rèn)為，推進(jìn)RCEP為有效整合亞太地區(qū)經(jīng)濟(jì)合作機(jī)制的現(xiàn)實(shí)需要和為平衡由美國主導(dǎo)的TPP的戰(zhàn)略需要，RCEP面臨著整合5個(gè)“10+1”FTA并達(dá)成高水平的區(qū)域OFDI協(xié)定的挑戰(zhàn)，中國應(yīng)該實(shí)現(xiàn)RCEP與中韓FTA、中日韓FTA的相互促進(jìn)，并加強(qiáng)與RCEP成員國的產(chǎn)業(yè)合作。盛斌和果婷(2015)認(rèn)為，在面向亞太經(jīng)濟(jì)一體化的多條路徑中，RCEP為我國目前最優(yōu)的選擇，我國要有效發(fā)揮東亞國家的多重合作機(jī)制，積極推進(jìn)RCEP，同時(shí)處理好由美國主導(dǎo)的TPP。平力群(2020)認(rèn)為，RCEP的簽署將給受新冠疫情與貿(mào)易保護(hù)主義沖擊的世界經(jīng)濟(jì)注入新的動力與支撐。部分學(xué)者比較研究RCEP和TPP。陳淑梅、全毅(2013)深入探究RCEP與TPP分別對亞太經(jīng)濟(jì)一體化進(jìn)程產(chǎn)生的影響，認(rèn)為TPP沒有全面考慮東亞地區(qū)國家之間存在的差異，而RCEP是東亞地區(qū)為平衡由美國主導(dǎo)的TPP戰(zhàn)略需要，排他性較強(qiáng)的TPP有可能會導(dǎo)致東亞地區(qū)國家的分裂。鄒國勇和吳琳玲(2016)認(rèn)為面臨TPP和RCEP帶來的挑戰(zhàn)，中國-東盟自貿(mào)區(qū)將會處在貿(mào)易轉(zhuǎn)移效應(yīng)加大的困境之中。如果有更多的東盟國家加入TPP，那么TPP帶給中國的貿(mào)易轉(zhuǎn)移效應(yīng)就會更加明顯，尤其是對機(jī)電產(chǎn)業(yè)的制成品。

此外，部分學(xué)者實(shí)證研究了我國對外直接投資產(chǎn)生的影響，主要使用空間計(jì)量模型和隨機(jī)前沿引力模型進(jìn)行探究。趙翊鈞和鄧茜(2021)使用空間面板杜賓模型分析了我國對RCEP成員國直接投資的影響因素。研究表明，我國對RCEP成員國直接投資具有顯著的空間溢出效應(yīng)，且伙伴國的出口規(guī)模和貿(mào)易成本能顯著促進(jìn)我國對RCEP成員國的直接投資。孫宇和劉海濱(2020)利用空間杜賓模型，研究了我國在2004—2016年對外直接投資的影響因素與空間效應(yīng)。得出結(jié)論，人均GDP、地區(qū)企業(yè)出口和人口規(guī)模等對OFDI均存在正向影響，且與OFDI存在空間正相關(guān)性。田澤等(2021)使用隨機(jī)前沿模型，探究了我國在RCEP框架下的OFDI前沿水平與影響效率損失的因素。結(jié)果表明，我國對RCEP成員國的直接投資效率水平影響較低，RCEP伙伴國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與直接投資水平有正相關(guān)關(guān)系，技術(shù)研發(fā)水平與OFDI效率負(fù)相關(guān)。屠年松和王浩(2019)通過隨機(jī)前沿模型，測算了我國對東盟直接投資的效率和影響以及對東盟直接投資的非效率因素。研究顯示，我國對東盟直接投資的效率處于較低水平，但呈現(xiàn)出逐年遞增的趨勢，影響我國對東盟直接投資的非效率因素逐年遞減。相比隨機(jī)前沿引力模型而言，超效率DEA法客觀性較強(qiáng)，不用假設(shè)特定的生產(chǎn)函數(shù)及非效率項(xiàng)分布，可以更加精準(zhǔn)地測算DMU多產(chǎn)出時(shí)的情形，能夠減少主觀因素可能導(dǎo)致的不良影響。

綜上所述，學(xué)者對RCEP的定性分析居多，有關(guān)我國對RCEP成員國直接投資效率和影響因素的實(shí)證研究較少。本文運(yùn)用標(biāo)準(zhǔn)效率DEA模型與超效率DEA相結(jié)合的方法，測算了我國對RCEP伙伴國直接投資的效率，使用Malmquist指數(shù)法深入分析我國對RCEP伙伴國直接投資效率的動態(tài)變化趨勢，并通過Tobit回歸模型探究了我國對外直接投資效率的主要影響因素。

2 評價(jià)模型和評價(jià)指標(biāo)

2.1 評價(jià)模型

2.1.1 DEA模型

DEA模型是一種對同類型決策單元(DMU)的相對有效性進(jìn)行測評的分析方法。本文選擇DEA模型，一是由于DEA模型適用于小樣本，本文以我國RCEP伙伴國作為研究對象，樣本量較少，比較適用該模型。二是相較隨機(jī)前沿引力模型，DEA模型可以不用假設(shè)特定的生產(chǎn)函數(shù)及非效率項(xiàng)分布，可以更加準(zhǔn)確地評估DMU多產(chǎn)出時(shí)的情形，能夠減少主觀因素導(dǎo)致的不良影響；該模型的權(quán)重由DMU投入產(chǎn)出的數(shù)據(jù)規(guī)劃確定，所以只要有投入產(chǎn)出的數(shù)據(jù)，就可以使用線性規(guī)劃測算得到效率值，既無需設(shè)定特定的生產(chǎn)函數(shù)，又無需給變量主觀地賦予權(quán)重。

對于任意決策單元，BBC模型可以通過深入測算得到規(guī)模報(bào)酬可變情形下的綜合效率，即TE=PTE×SE，具體的線性規(guī)劃為：

2.1.2 超效率DEA模型

本文選取超效率DEA方法評估OFDI效率，是因?yàn)槌蔇EA方法可以對多個(gè)有效DMU的效率大小進(jìn)行排序，使有效的DMU可以相互比較，對公式(1)加以調(diào)整就能得出超效率DEA模型的表達(dá)式：

有效DMU的超效率值＞1，超效率值越大說明OFDI效率越高，而無效DMU的超效率DEA值仍然等于標(biāo)準(zhǔn)DEA效率值。

2.1.3 Malmquist指數(shù)

將OFDI效率分解成綜合技術(shù)效率及技術(shù)進(jìn)步率，其中綜合技術(shù)效率又能分解成純技術(shù)效率及規(guī)模效率兩部分。

2.1.4 Tobit面板回歸分析

本文基于兩階段分析方法分析OFDI效率的影響因素。使用超效率DEA測度DMU的OFDI效率值，將之定義為因變量，由于OFDI效率受到投入產(chǎn)出變量之外的因素影響，因此令其他的影響因素為自變量。因?yàn)橄鄬FDI效率指數(shù)處于一定的數(shù)值范圍之內(nèi)，所以使用普通最小二乘法時(shí)會出現(xiàn)參數(shù)估計(jì)值的偏誤，故本文使用極大似然法的截取回歸模型。

其中：為不同的DMU；X是自變量；Y是第個(gè)DMU的相對OFDI效率值；β是未知參數(shù)變量，=1，2，3，…。

2.2 評價(jià)對象和評價(jià)指標(biāo)

2.2.1 評價(jià)對象

DEA方法的結(jié)果主要由評價(jià)對象與評價(jià)指標(biāo)的選取決定。本文在選取評價(jià)對象時(shí)，按照DEA模型的要求，遵守樣本量必須大于等于2倍投入產(chǎn)出指標(biāo)總和的原則，共選擇了2個(gè)投入指標(biāo)和3個(gè)產(chǎn)出指標(biāo)。截至目前，除我國以外，簽署RCEP的國家還有東盟十國、日本、韓國、澳大利亞、新西蘭、印度等15個(gè)國家，因此本文采用這15個(gè)國家的數(shù)據(jù)，將觀測期設(shè)定為2005—2020年。

2.2.2 評價(jià)指標(biāo)

投入、產(chǎn)出指標(biāo)直接決定著DEA方法的分析過程及最終分析結(jié)果。本文以RCEP促進(jìn)各成員國的經(jīng)濟(jì)增長為基準(zhǔn)選擇投入與產(chǎn)出指標(biāo)，將我國對RCEP伙伴國直接投資存量(萬美元)和RCEP伙伴國勞動力總數(shù)(千人)作為投入指標(biāo)。為消除通貨膨脹產(chǎn)生的偏誤，本文選用伙伴國的GDP(2010年不變價(jià)美元)作為產(chǎn)出指標(biāo)，還將伙伴國人均GDP(2010年不變價(jià)美元)和伙伴國進(jìn)出口總額(億美元)作為產(chǎn)出指標(biāo)，從而科學(xué)全面地測度我國對RCEP伙伴國直接投資的效率。數(shù)據(jù)主要來源于世界銀行數(shù)據(jù)庫。

3 我國對RCEP伙伴國的OFDI效率綜合評價(jià)

3.1 基于標(biāo)準(zhǔn)效率DEA模型的OFDI效率評價(jià)

本文基于投入導(dǎo)向的BCC模型，將各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)代入DEAP2.1軟件測算2005—2020年我國對RCEP伙伴國直接投資的綜合效率(TE)、純技術(shù)效率(PTE)、規(guī)模效率(SE)及規(guī)模效益(RTS)，評價(jià)結(jié)果如表1所示。

表1 基于標(biāo)準(zhǔn)效率DEA方法的我國對RCEP伙伴國直接投資效率評價(jià)結(jié)果

對伙伴國直接投資效率的分析如下：

從總體來看，我國對RCEP伙伴國直接投資的效率處于較低水平。從綜合效率值來看，2005年的綜合效率均值只有0.452，并且2020年該值出現(xiàn)了下降。除對澳大利亞、文萊、日本、新加坡4個(gè)國家的直接投資處于DEA有效以外，我國對剩余伙伴國的直接投資效率均處在中低水平，占總樣本國家的73%。其中，我國對印度尼西亞、老撾、越南、緬甸、柬埔寨及泰國6個(gè)國家的直接投資效率處在極低水平。

雖然對外直接投資效率的國別差異較大，但國別差異出現(xiàn)逐漸縮小的趨勢。由2005年的效率值可以得出，15個(gè)國家的效率介于0.002～1，直接投資效率達(dá)到高水平、中水平和低水平的國家占總樣本的百分比分別為33%、0及67%，直接投資效率的分布非常不均勻。但是從2020年的效率值來看，直接投資效率達(dá)到高水平、中水平和低水平的國家占總樣本的百分比分別為40%、7%和53%，說明直接投資效率的國別差異出現(xiàn)了逐漸縮小的趨勢，且直接投資效率達(dá)到高水平的國家占比提高。

從純技術(shù)效率水平的角度分析，我國對澳大利亞、文萊、日本、新加坡、韓國5個(gè)國家OFDI的純技術(shù)效率維持DEA有效，占總樣本量的33.3%。我國對越南、印度尼西亞及柬埔寨等國家直接投資的純技術(shù)效率不斷提高，其中對新西蘭和菲律賓直接投資的純技術(shù)效率水平提升效果顯著，對外直接投資的純技術(shù)效率均值水平卻出現(xiàn)下降。

從規(guī)模效率和規(guī)模收益來看，我國對澳大利亞、文萊、日本、新加坡4個(gè)國家直接投資的規(guī)模效率一直保持DEA有效狀態(tài)，占總樣本量的27%。對越南、馬來西亞、新西蘭、韓國、菲律賓、泰國和印度尼西亞7個(gè)國家直接投資的規(guī)模效率有大幅度的提高，占總樣本的47%；對印度、柬埔寨、老撾和緬甸直接投資的規(guī)模效率出現(xiàn)大幅下降，占總樣本的27%。

3.2 基于超效率DEA模型的直接投資效率評價(jià)

將2005—2020年各指標(biāo)數(shù)據(jù)代入MaxDEA6.6Pro軟件，利用超效率DEA模型進(jìn)一步測算我國對RCEP伙伴國的直接投資效率，測算結(jié)果如表2所示。

表2 超效率DEA模型和標(biāo)準(zhǔn)效率DEA模型評價(jià)結(jié)果比較

由標(biāo)準(zhǔn)效率DEA模型得出，我國對澳大利亞、文萊、日本和新加坡4個(gè)國家直接投資效率值都為1，本文使用超效率DEA方法對這4個(gè)國家的OFDI效率做深入分析。結(jié)果表明：(1)這四個(gè)國家的超效率排名穩(wěn)定；(2)澳大利亞的超效率值出現(xiàn)小幅增長，說明澳大利亞的OFDI效率在逐步提高；(3)對文萊、日本和新加坡的OFDI效率近年來出現(xiàn)小幅下降，其OFDI效率需要改善；(4)澳大利亞的排名靠后，且OFDI效率較低，還需要進(jìn)一步提高投資效率。

3.3 基于Malmquist指數(shù)的效率動態(tài)化分析

本文在進(jìn)行超效率DEA靜態(tài)分析的基礎(chǔ)上，繼續(xù)探究OFDI效率的動態(tài)變化趨勢。本文使用Malmquist指數(shù)法，通過MaxDEA6.6Pro軟件對我國對RCEP伙伴國的動態(tài)直接投資效率進(jìn)行估算，評價(jià)結(jié)果如表3、表4和圖1所示。

圖1 歷年平均值變化趨勢

表3 2005—2020年我國對RCEP伙伴國直接投資效率的Malmquist指數(shù)及分解

表4 全要素生產(chǎn)率指數(shù)均值變化及分解(2005—2020年)

由表3可得，我國對越南直接投資的全要素生產(chǎn)率與技術(shù)進(jìn)步率最高；對老撾直接投資的全要素生產(chǎn)率與技術(shù)進(jìn)步率最低。說明我國對老撾的直接投資不僅要考慮“量”，還應(yīng)該注重“質(zhì)”，可通過有效的技術(shù)投入與技術(shù)創(chuàng)新活動提升直接投資效率水平。我國對文萊、日本、緬甸、泰國和馬來西亞直接投資的全要素生產(chǎn)率和綜合技術(shù)效率低于平均水平，但技術(shù)進(jìn)步率高于平均水平，說明技術(shù)進(jìn)步帶動了我國對這五個(gè)國家的直接投資效率。相反，我國對澳大利亞、韓國和菲律賓直接投資的全要素生產(chǎn)率和綜合技術(shù)效率高于平均水平，但技術(shù)進(jìn)步率低于平均水平，說明我國應(yīng)加大對這三個(gè)國家的技術(shù)投資力度。我國對柬埔寨和老撾直接投資的全要素生產(chǎn)率、技術(shù)進(jìn)步率和綜合技術(shù)效率均處于較低水平，政府部門應(yīng)該對此予以關(guān)注。我國對RCEP伙伴國直接投資的純技術(shù)效率與規(guī)模效率均值基本處于均值水平附近。我國對澳大利亞和菲律賓直接投資的純技術(shù)效率高于均值、對澳大利亞、韓國和菲律賓直接投資的規(guī)模效率高于平均值，表明我國對這三個(gè)國家的直接投資具有較大的潛力。

從總體來看，2005—2020年我國對RCEP伙伴國直接投資效率(tfpch)的動態(tài)變化均值為1.2%，期間我國對RCEP伙伴國直接投資的全要素生產(chǎn)率呈下降趨勢。由Malmquist指數(shù)的分解結(jié)果可知，OFDI效率下降的主要來源是綜合技術(shù)效率(effch)的下降，其在2005—2020年動態(tài)變化均值為0.965。同時(shí)，技術(shù)進(jìn)步率(techch)的大幅上升表明技術(shù)進(jìn)步率的提高促進(jìn)了我國對RCEP伙伴國直接投資效率的上升；純技術(shù)效率(pech)下降了0.335，規(guī)模效率(sech)也下降了0.274，表明樣本區(qū)間內(nèi)我國對RCEP伙伴國直接投資時(shí)的管理水平和規(guī)模收益有所下降。

從時(shí)間序列趨勢的角度來看，2005—2020年我國對RCEP伙伴國直接投資效率具有曲折波動的趨勢：(1)2006—2009年的OFDI效率呈現(xiàn)下降趨勢，主要體現(xiàn)為技術(shù)進(jìn)步率(techch)的下降，但是技術(shù)進(jìn)步率(techch)出現(xiàn)大幅增長。(2)2010年，我國經(jīng)濟(jì)在全球金融危機(jī)后逐漸復(fù)蘇，我國對伙伴國的直接投資效率也出現(xiàn)了小幅上升，但是2010—2012年的OFDI效率均呈現(xiàn)下降的趨勢。(3)盡管在2013年的OFDI效率出現(xiàn)了小幅上漲，但在2014—2016年OFDI效率又呈現(xiàn)持續(xù)下降的趨勢。其中，綜合技術(shù)效率(effch)和規(guī)模效率(sech)持續(xù)下降，說明規(guī)模報(bào)酬帶來的效益在逐漸減弱。(4)2013—2020年，出現(xiàn)以兩年為周期的先上升后下降的趨勢，且技術(shù)進(jìn)步率的變化與全要素生產(chǎn)率的變化趨勢相同。(5)我國對RCEP伙伴國的直接投資效率在2020年出現(xiàn)了大幅上升，其中綜合技術(shù)效率增幅較為顯著。

3.4 OFDI效率影響因素分析

有很多因素會影響OFDI效率，本文在借鑒現(xiàn)有研究(郭付友等，2022；馬駿和王雪晴，2017；霍林等，2021)的基礎(chǔ)上，從三個(gè)方面考慮影響因素：第一，經(jīng)濟(jì)層面：X1經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，用人均GDP表示(GP)；X2產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，用工業(yè)增加值占GDP百分比表示(PT)。第二，制度層面：X3外商投資，用外商直接投資凈流入占GDP百分比表示(WZ)。第三，地域?qū)用妫篨4人口密度，用各國人口密度(每公里土地面積人數(shù))表示(PD)。利用Stata16.0軟件，通過極大似然估計(jì)法對Tobit模型數(shù)據(jù)進(jìn)行處理并進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果如表5所示。

表5 Tobit回歸結(jié)果

(1)從經(jīng)濟(jì)層面來看，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對OFDI效率有顯著的正向作用，說明經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)的國家，OFDI效率越高，主要是因?yàn)槿司鵊DP高的國家，產(chǎn)業(yè)集聚程度越高，更有利于當(dāng)?shù)禺a(chǎn)業(yè)的發(fā)展。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對OFDI效率具有負(fù)向作用，說明大多數(shù)國家產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不合理，因此各國要積極調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，有效利用能源，優(yōu)化經(jīng)濟(jì)增長的新動能。

(2)從制度層面來看，外商投資對RCEP各伙伴國的影響系數(shù)為負(fù)，且在10%的顯著性水平上未通過檢驗(yàn)。從地域角度來看，人口密度對RCEP各伙伴國的影響系數(shù)為負(fù)，在10%的顯著性水平上未通過檢驗(yàn)，也就是說，RCEP各伙伴國的外商投資和人口密度與我國對RCEP成員國直接投資的效率沒有影響。

4 結(jié)語

本文運(yùn)用標(biāo)準(zhǔn)效率DEA模型與超效率DEA相結(jié)合的方法，測算了我國對RCEP成員國的直接投資效率，使用Malmquist指數(shù)法深入分析我國對RCEP伙伴國直接投資效率的動態(tài)變化趨勢，并通過Tobit回歸模型探究了我國對外直接投資效率的主要影響因素，得出以下結(jié)論：

從超效率DEA結(jié)果看，我國對RCEP伙伴國直接投資效率處于較低水平，對外直接投資效率的國別差異較大，但國別差異出現(xiàn)逐漸縮小的趨勢。根據(jù)Malmquist指數(shù)可得，我國在2005—2020年對RCEP伙伴國直接投資的全要素生產(chǎn)率呈下降趨勢；由Malmquist指數(shù)的分解結(jié)果可以得出，OFDI效率下降的主要來源是綜合技術(shù)效率的下降。同時(shí)，技術(shù)進(jìn)步率的提高促進(jìn)了我國對RCEP伙伴國直接投資效率的上升，純技術(shù)效率和規(guī)模效率的下降表明考察期內(nèi)我國對RCEP伙伴國直接投資時(shí)的管理水平和規(guī)模收益有所下降。從時(shí)間序列趨勢的角度來看，2005—2020年我國對RCEP伙伴國直接投資效率呈現(xiàn)曲折波動的趨勢。通過使用Tobit回歸模型分析可得，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對貿(mào)易效率有顯著的正向作用，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對貿(mào)易效率具有顯著的負(fù)向作用，RCEP各伙伴國的人口密度及外商投資與我國對RCEP成員國直接投資的效率沒有影響。因此，建議：

各國要積極調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，提高能源的利用效率并優(yōu)化經(jīng)濟(jì)增長模式。深化我國對RCEP伙伴國產(chǎn)能合作，積極發(fā)揮我國在制造業(yè)等領(lǐng)域的比較優(yōu)勢，充分發(fā)揮政府的正確指引與大力支持，完善產(chǎn)能合作機(jī)制，帶動國內(nèi)設(shè)備和技術(shù)出口。我國應(yīng)該實(shí)施有效的本土化策略，加大技術(shù)“本土化”的研發(fā)力度，提升我國本土企業(yè)在對RCEP成員國直接投資時(shí)的管理能力與風(fēng)險(xiǎn)防范水平。我國要優(yōu)化投資結(jié)構(gòu)，在投資的過程中不僅考慮“量”，還應(yīng)該注重“質(zhì)”，通過有效的技術(shù)投入與技術(shù)創(chuàng)新活動提升對外直接投資效率的水平。