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摘要：本文共选取了“一带一路”沿线64个国家（黑山共和国数据缺失，删除处理）当作研究对象，以2010—2018年为时间跨度，来探讨设立境外合作区对我国对外直接投资额的影响。本文应用了双重差分倾向得分匹配法（PSM-DID），研究设立境外合作区对我国投资相应国家的直接投资是否能够起到提升作用。本文基于“一带一路”沿线国家的数据，分析境外合作区设立对中国对外直接投资的影响，所得结果如下：从全样本来看，境外合作区对直接投资存在显著正向影响。
关键词：境外合作区；对外直接投资；双重差分倾向得分匹配法
在经济全球化和贸易自由化的背景下，各国政府缔结了双边和多边投资协定，以促进本国的经济和贸易发展。然而，由于国际投资协定数量众多且冗余，它们在应对不断上升的制造成本和复杂多变的国际投资环境方面的有效性并不显著。随着我国越来越多的企业致力于海外竞争，2005年，我国商务部首次出台了外商投资合作和建立海外经贸合作区的具体措施。同时，中国还实施了一系列相关政策，鼓励和引导中国企业在海外设立自己的经贸合作区。次年，商务部开始实施相关措施，建立海外经贸合作区。建立海外经贸合作区可以更好地维护中国企业在海外的合法权益，为中国企业群体出国搭建一个安全、稳定、有效的投资平台。中国商务部全面贯彻党的十八大和精神，深入学习贯彻一系列重要讲话精神，按照中央、国务院的统一部署和“政府主导、企业决策、市场运作”的原则，积极引导中国企业开展海外经贸合作区建设。从上述会议和相关文件来看，海外经贸合作区对中国经济、贸易和地缘政治发展的重要性不言而喻。
一、变量介绍及数据来源
（一）模型假定
构成模型是多期DID模型。设定如下：Yit=β0+β1×did+β2×Xit+βi+βt+εit式中的Yit是被解释变量。did是境外合作区地区虚拟变量over和成立年度虚拟变量time的交乘项，对于建立境外合作区变量over取1，反之取0；国家设立境外合作区后年度虚拟变量time，鉴于境外合作区的建立效应存在滞后性，所以年度虚拟变量在设立后下一年度取值为1，在此以前取值为0。变量X代表的是控制变量。系数βi代表国家个体效应。系数βt代表年度效应。εit代表的是随机干扰项。PSM完成后进行DID分析过程中，对年度效应进行控制。
（二）数据来源
文中研究的数据源自于中国对外投资公报和EIUCountryData，选取了“一带一路”沿线64个国家（黑山共和国数据缺失，删除处理）作为研究对象，以2010—2018年为时间跨度，基于去除异常值对回归结果所产生的影响，对采用的全部变量在1%的水平下作缩尾处理。
（三）模型变量介绍
因变量为直接投资（invt），采用我国对“一带一路”沿线国家直接投资总额表示；自变量为境外合作区（did），控制变量包括以下方面：贸易总额（tdvl），采用“一带一路”沿线国家进出口贸易总额的自然对数表示；人均GDP（GDPP）采用“一带一路”沿线国家人均GDP的自然对数表示；劳动力总数（labr），鉴于部分国家该数据有缺失，采用该国人口数替代，并取自然对数；储蓄率（savr），采用“一带一路”沿线国家的国民储蓄率表示；贷款利率（rate），采用“一带一路”沿线国家的贷款利率表示；第三产业（tind），采用“一带一路”沿线国家的服务业占GDP的比重表示；第二产业（sind），采用“一带一路”沿线国家工业占GDP的比重表示；固定资产（fast），采用“一带一路”沿线国家的固定资产投资占GDP的比重表示；消费潜力（conm），采用“一带一路”沿线国家私人消费占GDP的比重表示。
二、境外合作区PSM-DID分析
采用全样本的数据分析建立合作区与我国直接投资的关系，根据双重差分倾向得分匹配法的分析步骤，第一步采用逐步回归法选取对建立境外合作区影响显著的变量，第二步采用核匹配法进行PSM匹配分析，第三步检验倾向得分匹配是否满足平衡性与共同支撑假设，第四步删除不满足共同支撑的样本，最后采用多期DID方法检验建立合作区与我国直接投资的关系。
（一）显著性变量筛选
倾向得分匹配法显著性变量筛选方法选择逐步回归法，并对因变量作logit回归，选择标准采用10%的显著性水平，显著性选题后的匹配变量见表2。由表2的逐步回归结果可知，储蓄率（savr）、第二产业（sind）变量对建立境外合作区的影响不显著，删除了这两个变量。贸易总额（tdvl）对建立境外合作区具有正的显著影响，影响系数为2.788，贸易总额越高越倾向于设立合作区；人均GDP（GDPP）对建立合作区具有负的显著影响，人均GDP越高经济发展越好，我国越不倾向于建立合作区；劳动力总数（labr）对建立合作区具有负的显著影响，劳动力总数多的国家，我国越不倾向于建立合作区；固定资产（fast）对建立合作区具有正的显著影响，固定资产越高的国家，我国越倾向于建立合作区；贷款利率（rate）对建立合作区具有正的显著影响，贷款利率较高的国家，我国更倾向于建立合作区；第三产业（tind）对设立境外合作区存在显著负向影响，我国倾向于在服务业还未发展起来的“一带一路”沿线国家设立境外合作区；消费潜力（conm）对建立合作区具有负的显著影响，消费潜力高的国家反而不利于建立合作区。
（二）假设检验
在倾向得分匹配法分析后，模型变量的差异均不显著，从而表明满足了平衡假设检验条件。满足假设的有473个样本，占到总样本数576的82.12%，不满足假设的有103个样本，删除103个不满足假设样本，接下来对该数据进行多期DID分析。
（三）结果分析
建立合作区与我国对“一带一路”沿线国家直接投资的影响，双重差分倾向得分匹配分析结果见表5。在多期DID分析时控制了模型的时间效应，模型调整后R2为0.3503，研究涉及的样本数量有473个。表5中的did变量为研究中的关键自变量，如果did变量的系数显著，表明境外合作区建立对我国对外直接投资存在显著影响，否则就说明影响不显著。did变量对直接投资（invt）存在显著正向影响，显著性水平为1%，系数为5.001，说明在“一带一路”国家建立境外合作区可以提升我国对该国的直接投资。贸易总额（tdvl）对直接投资（invt）存在显著正向影响，显著性水平为1%，系数为2.426，贸易总额越多的国家我国对该国直接投资越高。人均GDP（GDPP）对直接投资（invt）存在显著负向影响，显著性水平为10%，系数为-1.165，说明人均GDP越多我国对该国直接投资额越少，倾向于投资市场还未开发的国家。劳动力总数（labr）对直接投资（invt）存在显著负向影响，显著性水平为5%，系数为-1.133，劳动力总数较少的国家反而有利于吸引我国对外投资。固定资产（fast）对直接投资（invt）存在显著正向影响，显著性水平为1%，系数为0.134，如果一国的固定资产较多，我国倾向于加大直接投资力度。贷款利率（rate）对直接投资（invt）存在显著正向影响，显著性水平为5%，系数为0.104，贷款利率提升，并没有造成我国对该国的直接投资下降，反而提升了我国直接投资。第三产业（tind）对直接投资（invt）的影响不显著，说明第三产业占比高低并不是我国对外直接投资多少的考虑因素。消费潜力（conm）对直接投资（invt）的影响不显著，说明消费潜力高低并不是我国对外直接投资多少的考虑因素。
三、小结
本文基于“一带一路”沿线国家的数据，分析境外合作区的设立对中国对外直接投资的影响，所得结果如下。从全样本来看，境外合作区（did）对直接投资（invt）存在显著正向影响，显著性水平为1%，系数为5.001，说明在“一带一路”国家建立境外合作区可以提升我国对该国的直接投资。贸易总额（tdvl）对直接投资（invt）存在显著正向影响，贸易总额越多的国家我国对该国直接投资越高。人均GDP（GDPP）对直接投资（invt）存在显著负向影响。劳动力总数（labr）对直接投资（invt）存在显著负向影响，劳动力总数较少的国家反而有利于吸引我国对外投资。固定资产（fast）对直接投资（invt）存在显著正向影响，如果一国的固定资产较多，我国倾向于加大直接投资力度。贷款利率（rate）对直接投资（invt）存在显著正向影响，贷款利率提升，并没有造成我国对该国的直接投资下降，反而提升了我国直接投资。第三产业（tind）对直接投资（invt）的影响不显著，说明第三产业占比高低并不是我国对外直接投资多少的考虑因素。消费潜力（conm）对直接投资（invt）的影响不显著，说明消费潜力高低并不是我国对外直接投资多少的考虑因素。
参考文献：
[1]季美航，王旋.一带一路视域下中国境外合作区的发展与挑战[J].时代金融，2019（30）：3-4.
[2]卢进勇，裴秋蕊.境外经贸合作区高质量发展问题研究[J].国际经济合作，2019（04）：43-55.
作者:谢腾 单位:华南理工大学