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摘 要：文章采用系统广义矩（SYS—GMM）和差分矩估计（DIF—GMM）法检验2003-2014年双边投资协定、东道国国家经济风险对中国对外直接投资决策影响，研究认为：发达国家和发展中国家国家经济风险指数对中国对外直接投资的贡献系数分别为0.219和0.355;双边投资协定对发达国家影响并不显著，但可以显著降低发展中国家经济风险波动对中国OFDI的影响，其贡献系数为5.426。
关键词：对外直接投资 双边投资协定 国家经济风险
“十八大”提出适应经济全球化新形势，必须实行更加积极主动的开放战略，完善互利共赢、多元平衡、安全高效的开放型经济体系，要加快走出去步伐，提高企业的跨国经营水平，培育世界水平的跨国公司。习近平总书记强调，“从宏观经济稳定和转变经济发展方式的要求看，加快走出去步伐是大势所趋。”近年来的一些案例表明，中国在进军海外市场和参与国际投资中，会受东道国经济金融的深刻影响。一般来说，国家经济风险（简称CER）越低，意味着宏观经济发展以及金融市场越稳定，这对于国外投资者来说，所承担的投资不确定性越小，面临的风险越小;东道国国家宏观经济波动越大，投资者面临的投资风险越高，从而抑制其投资意愿（Ghosh等，2009;王海军等，2011）。只关注东道国国家因素不能全面把握对外直接投资的影响因素，还需系统了解母国与东道国之间特有的双边联系等因素。文章选取双边投资协定（简称BIT）来体现两国特定的双边联系因素。目前已有学者对BIT和OFDI的关系进行研究，但由于不同學者选取变量以及研究方法不同，因此这一问题的研究仍存在较大分歧：张鲁青等（2009）学者认为双边投资协定能够促进一国对外直接投资;程惠芳等（2004）认为，双边投资协定并不能显著影响一国对外直接投资;也有一部分学者将双边投资协定和制度环境结合起来，研究BIT对东道国制度因素的替代作用，进而影响中国OFDI（宗芳宇等，2012;李平等，2014;许洋，2014）。文章拟运用系统广义矩（SYS—GMM）和差分矩估计（DIF—GMM）法研究2003-2014年双边投资协定、东道国国家经济风险对中国对外直接投资决策的影响，同时，加入交互项探讨两种影响因素之间的相互调节或制约作用，并测算出BIT对缓解CER波动对中国OFDI影响的贡献系数。
（一）模型设立
由于对外直接投资存量是一个连续动态过程，上年的投资量对当年和未来的投资额都会产生动态影响。为了考虑中国对外直接投资存量的动态效应，我们在实证研究中引入被解释变量的滞后项作为解释变量。设立如下模型：
（二）数据处理
文章收集了2003-2014年93个国家（地区）的数据，包括35个发达国家（地区）和58个发展中国家（地区）的数据，构造一个非平衡动态面板数据集。考虑到对外直接投资存量数据以美元为计价单位，为了消除美元价格水平的影响，文章对其进行了美元价格指数平减，并按照2009年为基准进行统一折算。
（三）回归分析
在实证分析之前我们对模型自变量的相关性进行了检验，所有相关系数（不包括交互项）都低于临界值0.7，同时我们运用方差膨胀因子值（VIF）进行共线性检验，结果所有模型中的VIF值都在1-2的范围内，远远小于临界值5，因而不存在共线性问题。
模型（2）中，如果OFDIi，t-1与Δεit不相关，则可以将OFDIi，t的滞后项ΔOFDIi，t-1设为工具变量，从而产生一个无偏估计量。差分GMM估计存在弱工具变量，从而可能会产生有偏的系数，而系统GMM比差分GMM更有效率。为了增加研究结果的稳健性，文章中，我们同时使用差分矩估计法（DIF-GMM）和系统矩估计法（SYS-GMM）进行实证检验。表1是系统广义矩（SYS-GMM）回归结果，表2是差分矩估计（DIF-GMM）回归结果。
在表1中，模型1是中国对发展中国家直接投资的回归结果，模型2是中国对发达国家直接投资的回归结果。6个回归方程均通过了sargan过度约束检验和残差的序列相关检验，说明工具变量不存在过度识别等问题，方程整体拟合效果良好。其中模型1a是未加其他控制变量的系统矩估计回归结果，结果显示，东道国国家风险指标对中国OFDI影响显著，国家经济风险指数每增长一个百分点，中国对东道国直接投资存量增长约0.37个百分点，这表明对于发展中国家来说，国家经济环境越好，越能吸引中国OFDI。同时，BIT在1%的水平下显著正相关，说明中国在对发展中国家直接投资的区位选择上，更加倾向于与中国签订双边投资协定的东道国。双边投资协定是从法律层面上对投资提供鼓励和保护，因此，BIT条件下进行直接投资，对投资者来说很大程度避免了不确定性。模型1c是加入BIT与CER交互项之后的发展中国家的回归结果，结果显示，CER和BIT依然在1%水平下显著正相关，而且系数明显变大，同时交互项呈现显著负相关。这说明，中国在对发展中国家投资的过程中，当BIT为0即不存在双边协定时，国家经济风险每变动一个百分点，中国对东道国直接投资变动5.78个百分点;而在双边协定和国家经济风险的共同影响下，国家经济风险每变动一个百分点，中国对东道国直接投资变动0.355个百分点，结果表明，双边投资协定能够显著降低东道国国家经济风险波动对中国OFDI的影响。 模型2a和2b分别是发达国家未加控制变量和添加控制变量之后的回归结果。结果显示，无论是否添加控制变量，CER指标均显著正相关，即对于发达国家来说，东道国良好的国家经济环境能够更好的吸引中国OFDI流入。而关于BIT对中国OFDI的模型估计，2a和2b两个模型得出不一致的回归结果，2a的结果表明BIT与中国对外直接投资显著负相关，而2b的回归结果则不显著。这可能是由于未添加控制变量的模型残差项存在异方差，导致回归结果偏，所以我们认为，对于发达国家来说，是否与中国签订双边投资协定对吸引中国OFDI并没有显著关系。模型2c是加入BIT与CER交互项之后的发达国家的回归结果，模型结果显示，CER、BIT以及二者交互项均不显著。对比发展中国家和发达国家的回归结果，我们发现，发展中国家国家风险对中国OFDI区位选择的影响发达国家超过0.13个百分点;BIT对中国对发展中国家直接投资的作用机制更显著。
（四）稳健性检验
表1模型1b中，我们添加了控制变量，控制变量的添加并没有改变CER和BIT这两个关键变量的统计显著性，说明估计系数具有一定的稳健性，同时，差分矩估计的回归结果，结果显示，无论是发展中国家还是发达国家，回归结果都与系统广义矩回归结果一致，说明模型设定良好，回归结果具有一定得稳健性。为进一步检验表1估计结果的稳健性，我们将样本拆分，将全样本2003-2014年数据拆分为2003-2008和2009-2014两个样本区间，分别检验不同区间估计结果的稳健性。选择在2008年之间将样本拆分，主要是基于2008年金融危机在全球范围内对国家经济风险的影响。系统广义矩估计结果显示：无论是2003-2008年还是2009-2014年的样本，发展中国家国家经济风险以及双边投资协定的签订，能显著影响中国OFDI，而且双边协定能显著降低国家经济风险波动对中国OFDI的影响。这一估计结果佐证了表1的实证结果，再一次说明模型整体设定正确。
文章运用动态面板模型，对国家经济风险、双边投资协定以及中国对外直接投资三者进行研究，并进一步通过稳健性检验，得出以下两点结论和建议：
国家经济风险指标对中国对外直接投资产生正效应，即东道国良好的经济环境能够显著吸引中国投资决策。而且，相对于发达国家来说，发展中国家良好的经济环境对中国OFDI的投资决策影响更大，这说明，在对发展中国家投资过程中，我国更关注东道国国家经济风险问题。因此，有效识别国家经济风险并加以控制和规避，对于更好实现“走出去”战略以及海外资产的保值增值具有战略意义。中国在对外直接投资过程中，应高度重视国家经济风险的影响，提高风险意识，对于国家宏观经济、金融市场不稳定，国际收支不平衡，通货膨胀严重的东道国，国家应该完善自身风险评估体系，避免去这类东道国进行投资;同时，应完善对海外投资过程的保障体系，建立专门针对对外直接投资的投资保险制度，降低中国OFDI过程中的风险损失。
双边投资协定对中国对发展中国家OFDI存在显著正向影响，而且能够显著降低发展中国家经济风险波动对中国OFDI带来的影响。这说明双边投资协定已经能够起到保护中国对发展中国家直接投资的作用，因此，在对外直接投资过程中，应鼓励签约国投资，同时，政府应重视与发展中国家签订双边投资协定，为中国对发展中国家直接投资提供更加有力的保障。
参考文献：
[1]邓新明，许洋.双边投资协定对中国对外直接投资的影响——基于制度环境门槛效应的分析[J].世界经济研究，2015（03）.
[2]李平，孟寒，黎艳.双边投资协定对中国对外直接投资的实证分析——基于制度距离的视角[J].世界经济研究，2014（12）.
[3]宗芳宇，路江涌，武常岐.双边投资协定、制度环境和企业对外直接投资区位选择[J].经济研究，2012（05）.
[4]王海军，齐兰.国家经济风险与FDI——基于中国的经验研究[J].财经研究，2011（10）.
[5]张鲁青.双边投资协定对发展中国家吸引FDI的影响——基于面板数据的实证研究[J].财经科学，2009（09）.
[6]Ghosh B N. Li E A L. Macroeconomic vulnerability and investment risks in the Middle East and North Africa Region [J].International Economics.2009（1）.
[7]程惠芳，阮翔.用引力模型分析中國对外直接投资的区位选择[J].世界经济，2004（11）.
〔段潇、陈永进（通讯作者），重庆大学公共管理学院〕
关键词：对外直接投资 双边投资协定 国家经济风险
一、引言
“十八大”提出适应经济全球化新形势，必须实行更加积极主动的开放战略，完善互利共赢、多元平衡、安全高效的开放型经济体系，要加快走出去步伐，提高企业的跨国经营水平，培育世界水平的跨国公司。习近平总书记强调，“从宏观经济稳定和转变经济发展方式的要求看，加快走出去步伐是大势所趋。”近年来的一些案例表明，中国在进军海外市场和参与国际投资中，会受东道国经济金融的深刻影响。一般来说，国家经济风险（简称CER）越低，意味着宏观经济发展以及金融市场越稳定，这对于国外投资者来说，所承担的投资不确定性越小，面临的风险越小;东道国国家宏观经济波动越大，投资者面临的投资风险越高，从而抑制其投资意愿（Ghosh等，2009;王海军等，2011）。只关注东道国国家因素不能全面把握对外直接投资的影响因素，还需系统了解母国与东道国之间特有的双边联系等因素。文章选取双边投资协定（简称BIT）来体现两国特定的双边联系因素。目前已有学者对BIT和OFDI的关系进行研究，但由于不同學者选取变量以及研究方法不同，因此这一问题的研究仍存在较大分歧：张鲁青等（2009）学者认为双边投资协定能够促进一国对外直接投资;程惠芳等（2004）认为，双边投资协定并不能显著影响一国对外直接投资;也有一部分学者将双边投资协定和制度环境结合起来，研究BIT对东道国制度因素的替代作用，进而影响中国OFDI（宗芳宇等，2012;李平等，2014;许洋，2014）。文章拟运用系统广义矩（SYS—GMM）和差分矩估计（DIF—GMM）法研究2003-2014年双边投资协定、东道国国家经济风险对中国对外直接投资决策的影响，同时，加入交互项探讨两种影响因素之间的相互调节或制约作用，并测算出BIT对缓解CER波动对中国OFDI影响的贡献系数。
二、实证检验
（一）模型设立
由于对外直接投资存量是一个连续动态过程，上年的投资量对当年和未来的投资额都会产生动态影响。为了考虑中国对外直接投资存量的动态效应，我们在实证研究中引入被解释变量的滞后项作为解释变量。设立如下模型：
（二）数据处理
文章收集了2003-2014年93个国家（地区）的数据，包括35个发达国家（地区）和58个发展中国家（地区）的数据，构造一个非平衡动态面板数据集。考虑到对外直接投资存量数据以美元为计价单位，为了消除美元价格水平的影响，文章对其进行了美元价格指数平减，并按照2009年为基准进行统一折算。
（三）回归分析
在实证分析之前我们对模型自变量的相关性进行了检验，所有相关系数（不包括交互项）都低于临界值0.7，同时我们运用方差膨胀因子值（VIF）进行共线性检验，结果所有模型中的VIF值都在1-2的范围内，远远小于临界值5，因而不存在共线性问题。
模型（2）中，如果OFDIi，t-1与Δεit不相关，则可以将OFDIi，t的滞后项ΔOFDIi，t-1设为工具变量，从而产生一个无偏估计量。差分GMM估计存在弱工具变量，从而可能会产生有偏的系数，而系统GMM比差分GMM更有效率。为了增加研究结果的稳健性，文章中，我们同时使用差分矩估计法（DIF-GMM）和系统矩估计法（SYS-GMM）进行实证检验。表1是系统广义矩（SYS-GMM）回归结果，表2是差分矩估计（DIF-GMM）回归结果。
在表1中，模型1是中国对发展中国家直接投资的回归结果，模型2是中国对发达国家直接投资的回归结果。6个回归方程均通过了sargan过度约束检验和残差的序列相关检验，说明工具变量不存在过度识别等问题，方程整体拟合效果良好。其中模型1a是未加其他控制变量的系统矩估计回归结果，结果显示，东道国国家风险指标对中国OFDI影响显著，国家经济风险指数每增长一个百分点，中国对东道国直接投资存量增长约0.37个百分点，这表明对于发展中国家来说，国家经济环境越好，越能吸引中国OFDI。同时，BIT在1%的水平下显著正相关，说明中国在对发展中国家直接投资的区位选择上，更加倾向于与中国签订双边投资协定的东道国。双边投资协定是从法律层面上对投资提供鼓励和保护，因此，BIT条件下进行直接投资，对投资者来说很大程度避免了不确定性。模型1c是加入BIT与CER交互项之后的发展中国家的回归结果，结果显示，CER和BIT依然在1%水平下显著正相关，而且系数明显变大，同时交互项呈现显著负相关。这说明，中国在对发展中国家投资的过程中，当BIT为0即不存在双边协定时，国家经济风险每变动一个百分点，中国对东道国直接投资变动5.78个百分点;而在双边协定和国家经济风险的共同影响下，国家经济风险每变动一个百分点，中国对东道国直接投资变动0.355个百分点，结果表明，双边投资协定能够显著降低东道国国家经济风险波动对中国OFDI的影响。 模型2a和2b分别是发达国家未加控制变量和添加控制变量之后的回归结果。结果显示，无论是否添加控制变量，CER指标均显著正相关，即对于发达国家来说，东道国良好的国家经济环境能够更好的吸引中国OFDI流入。而关于BIT对中国OFDI的模型估计，2a和2b两个模型得出不一致的回归结果，2a的结果表明BIT与中国对外直接投资显著负相关，而2b的回归结果则不显著。这可能是由于未添加控制变量的模型残差项存在异方差，导致回归结果偏，所以我们认为，对于发达国家来说，是否与中国签订双边投资协定对吸引中国OFDI并没有显著关系。模型2c是加入BIT与CER交互项之后的发达国家的回归结果，模型结果显示，CER、BIT以及二者交互项均不显著。对比发展中国家和发达国家的回归结果，我们发现，发展中国家国家风险对中国OFDI区位选择的影响发达国家超过0.13个百分点;BIT对中国对发展中国家直接投资的作用机制更显著。
（四）稳健性检验
表1模型1b中，我们添加了控制变量，控制变量的添加并没有改变CER和BIT这两个关键变量的统计显著性，说明估计系数具有一定的稳健性，同时，差分矩估计的回归结果，结果显示，无论是发展中国家还是发达国家，回归结果都与系统广义矩回归结果一致，说明模型设定良好，回归结果具有一定得稳健性。为进一步检验表1估计结果的稳健性，我们将样本拆分，将全样本2003-2014年数据拆分为2003-2008和2009-2014两个样本区间，分别检验不同区间估计结果的稳健性。选择在2008年之间将样本拆分，主要是基于2008年金融危机在全球范围内对国家经济风险的影响。系统广义矩估计结果显示：无论是2003-2008年还是2009-2014年的样本，发展中国家国家经济风险以及双边投资协定的签订，能显著影响中国OFDI，而且双边协定能显著降低国家经济风险波动对中国OFDI的影响。这一估计结果佐证了表1的实证结果，再一次说明模型整体设定正确。
三、结论及建议
文章运用动态面板模型，对国家经济风险、双边投资协定以及中国对外直接投资三者进行研究，并进一步通过稳健性检验，得出以下两点结论和建议：
国家经济风险指标对中国对外直接投资产生正效应，即东道国良好的经济环境能够显著吸引中国投资决策。而且，相对于发达国家来说，发展中国家良好的经济环境对中国OFDI的投资决策影响更大，这说明，在对发展中国家投资过程中，我国更关注东道国国家经济风险问题。因此，有效识别国家经济风险并加以控制和规避，对于更好实现“走出去”战略以及海外资产的保值增值具有战略意义。中国在对外直接投资过程中，应高度重视国家经济风险的影响，提高风险意识，对于国家宏观经济、金融市场不稳定，国际收支不平衡，通货膨胀严重的东道国，国家应该完善自身风险评估体系，避免去这类东道国进行投资;同时，应完善对海外投资过程的保障体系，建立专门针对对外直接投资的投资保险制度，降低中国OFDI过程中的风险损失。
双边投资协定对中国对发展中国家OFDI存在显著正向影响，而且能够显著降低发展中国家经济风险波动对中国OFDI带来的影响。这说明双边投资协定已经能够起到保护中国对发展中国家直接投资的作用，因此，在对外直接投资过程中，应鼓励签约国投资，同时，政府应重视与发展中国家签订双边投资协定，为中国对发展中国家直接投资提供更加有力的保障。
参考文献：
[1]邓新明，许洋.双边投资协定对中国对外直接投资的影响——基于制度环境门槛效应的分析[J].世界经济研究，2015（03）.
[2]李平，孟寒，黎艳.双边投资协定对中国对外直接投资的实证分析——基于制度距离的视角[J].世界经济研究，2014（12）.
[3]宗芳宇，路江涌，武常岐.双边投资协定、制度环境和企业对外直接投资区位选择[J].经济研究，2012（05）.
[4]王海军，齐兰.国家经济风险与FDI——基于中国的经验研究[J].财经研究，2011（10）.
[5]张鲁青.双边投资协定对发展中国家吸引FDI的影响——基于面板数据的实证研究[J].财经科学，2009（09）.
[6]Ghosh B N. Li E A L. Macroeconomic vulnerability and investment risks in the Middle East and North Africa Region [J].International Economics.2009（1）.
[7]程惠芳，阮翔.用引力模型分析中國对外直接投资的区位选择[J].世界经济，2004（11）.
〔段潇、陈永进（通讯作者），重庆大学公共管理学院〕