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1、中国企业对外直接投资区位选择实证研究影响中国企业对外直接投资区位选择的因素包括东道国的政治经济制度情况、东道国 的经济发展状况以及我国与东道国之间的文化联系等多个方面。本文将从实证的角度具体 分析近年来中国企业对外直接投资区位选择的影响因素，以及这些影响因素对中国企业对 外直接投资的影响程度。一、引力模型的建立Tinbergen 最早借助引力模型来解释两个国家之间的双边贸易流量问题，Anderson 借 用引力模型来解释投资流量问题，提出的国际直接投资的引力模型如下：其中， Qij 表示 i 国对 j 国的直接投资流量， Yi 和 Yj 分别表示 i 国和 j 国的 GDP， Ni 和 Nj
2、分别表示 i 国和 j 国的人口数， Rij 表示对直接投资的阻力因素， Aij 表 示对直接投资的助力因素， ?j 表示误差。该模型指出，如果将投资国与东道国的 GDP 与人口数量看作助力因素，将两国间的距离看作阻力因素，那么 i 国对 j 国的直接投资流 量与两国的 GDP 和人口数量成正向关系，与两国的距离呈反向关系。本文构建引力模型如 下：其中，OFDI 表示我国对东道国的直接投资存量。各解释变量的含义及预期符号见 表 1。表 1 各解释变量的含义及预期符号二、变量选取2016 年末中国对外直接投资存量超过 10 亿美元的国家和地区共 33 个，其中 16 个 在亚洲，5 个在非洲，6
3、 个在欧洲，3 个在拉丁美洲，2 个在北美洲，1 个在大洋洲。模型 中将开曼群岛和英属维尔京群岛两个传统的避税天堂剔除；同时，香港及新加坡特殊的金 融和经济作用，吸引了中国企业大量的对外直接投资额，但与本模型的研究相关性不大， 故在模型分析中同样将两地剔除。最终样本选择剔除上述四地后的 2016 年末中国对外直接 投资存量超过 10 亿美元的 29 个国家或地区。本文选取 xx-2016 年五年的数据进行分析，OFDI 的数据以商务部 xx-2016 年度中 国对外直接投资统计公报公布的数据为准。GDP 和 PGDP 的数据以及 CT 的数据根据国 际货币基金组织 World Economic
4、 Outlook Database 计算而来，DIST 的数据”黄金易园”中国 及世界城市经纬度查询系统，这种测量方法可在一定程度上反映两地间贸易运输里程，从 而反映它们之间的运输成本。三、模型结果运用上述面板数据，我们对式的引力模型用最小二乘法进行回归，分析软件为。考 虑到各样本国的数据差别较大，存在异方差的可能性较大，因此本文采用 Cross-section weights 方法进行 EGLS 估计。在回归的过程中考虑到某些变量 t 值较低，因此采用”后向 法”逐步剔除不显著的变量，其标准是 t 统计量不显著且最小，经过一一删除直到剩余变量 和 t 统计量显著为止，各次回归结果见表 2。表
5、 2 面板数据混合最小二乘法估计分析结果说明：括号内的数值为 t 值；*、*、*分别表示在 1%、5%、10%的水平上显著。分析表 2 的第一次回归结果可以看出，CT 的符号与预期不同，说明中国对外直接投 资更倾向于对发展中国家的投资，这与中国近几年的对外直接投资流向相符合，但是 t 统 计量较小，解释能力较差。根据”后向法”，将 CT 变量剔除后，再次进行估计，由第二次 回归结果可以看出，将 CT 变量剔除后，各解释变量的 t 统计量在一定程度上变得略微显 著，但是 GDP 和 DIST 的符号与预期的相反，再次，我们将 DIST 变量剔除，进行第三次 回归，由表 2 中的回归结果可以看出，
6、GDP 的 t 统计量只有，由”后向法”原理，我们将 GDP 剔除，对 PGDP 和 TRADE 进行回归，由此得出最后的回归方程如下：logOFDI=-+ +由回归结果可以看到，PGDP 和 DIST 的 t 统计量均较大，在 1%的水平上显著，F 值也在 1%水平上显著， 和调整后的 都很理想。四、结论从模型分析结果可以看出，FDI 与 PGDP 呈正相关关系，这与我们之前的预期符号 相同。这说明，东道国的经济发展水平越高，其对我国对外直接的吸引力就越强。实证分 析结果可以证实：目前我国对外直接投资更倾向于流向人均 GDP 较高的国家和地区。FDI 与 TRADE 呈正相关关系，这也与我们之前的预期符号相同。这表明中国与东道国的双边 贸易额越大，即双边贸易程度越大，我国对东道国投资的可能性越大，其原因不难分析， 双边贸易程度不仅仅反映着两国之间的贸易状况，更在一定程度上反映了除贸易外的政治、 文化及其他方面两国的发展和交流进程。
