顧雪松，張 群，安曉冉

（1.北京林業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京 100083；2.中國農(nóng)業(yè)銀行總行，北京 100005）

隨著我國產(chǎn)業(yè)競爭力的增強(qiáng)和外向型經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展，近10 余年來對外直接投資（outward direct investment，ODI）迅猛增長，對外投資合作的國家和地區(qū)范圍也不斷擴(kuò)大。當(dāng)前我國經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)，新一輪對外開放逐步推進(jìn)，ODI 發(fā)展也邁上新臺階：根據(jù)商務(wù)部的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，2015 年末中國ODI 實(shí)現(xiàn)歷史性突破，流量首次位列全球第二位；2016—2018 年ODI 規(guī)模平均年增速在10%以上，并且超過了國內(nèi)吸引外資規(guī)模。與宏觀層面ODI 的跨越式發(fā)展相伴，微觀層面中資跨國公司的海外擴(kuò)張步伐也格外引人關(guān)注。微觀個(gè)案畢竟無法反映宏觀全貌，從整體上看我國對外直接投資的效果究竟如何？投資數(shù)量增長的同時(shí)是否伴隨著投資質(zhì)量和效率的提升？在ODI 快速發(fā)展10 余年后，對此進(jìn)行科學(xué)判斷，從而為今后我國ODI 的健康發(fā)展提供支持顯得尤為重要。

ODI 的實(shí)質(zhì)是資本的走出去，其發(fā)展規(guī)模和結(jié)構(gòu)受制于資金來源，因此金融業(yè)的支持不可或缺。金融對ODI 的影響具有兩面性：一方面，合理的融資支持能夠降低企業(yè)投資成本，對企業(yè)“走出去”形成推力；另一方面，過度的和過于廉價(jià)的資金會(huì)使企業(yè)傾向于采取更有風(fēng)險(xiǎn)的投資策略去博取超額收益，甚至借助ODI 進(jìn)行資本外逃或投機(jī)套利，產(chǎn)生道德風(fēng)險(xiǎn)。對此，我國一直在金融層面積極審慎地推進(jìn)境外投資管理體制改革：2017 年3 月，中國銀行業(yè)監(jiān)督管理委員會(huì)允許在華外資銀行與母行集團(tuán)開展內(nèi)部業(yè)務(wù)協(xié)作，為“走出去”的中國境內(nèi)企業(yè)在境外提供金融服務(wù)；2017 年7 月全國金融工作會(huì)議后，防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)和引導(dǎo)企業(yè)理性對外投資成為重要的監(jiān)管目標(biāo)。今后怎樣進(jìn)一步優(yōu)化細(xì)化相關(guān)政策，更好地發(fā)揮金融對ODI 的正面作用？只有深入剖析金融性因素對ODI 投資效率的影響才能解決這一問題。

綜上，本文以我國ODI 的投資效率為研究主題，并側(cè)重分析金融性因素對ODI 效率的影響。首先根據(jù)ODI 的本質(zhì)屬性（投資行為）提出通過投入?產(chǎn)出效率衡量ODI 的投資效果，并闡述ODI 投資效率測算與金融性因素對其影響的理論機(jī)理；然后建立與理論分析相適應(yīng)的隨機(jī)前沿分析（stochastic frontier analysis，SFA）模型；最后利用我國31 個(gè)省級行政區(qū)（港澳臺地區(qū)因數(shù)據(jù)缺少剔除）2003—2015 年的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，得到不同區(qū)域和年份的效率測算結(jié)果以及金融性因素對效率的影響機(jī)制，并根據(jù)研究結(jié)果提出政策啟示。

一、文獻(xiàn)綜述與理論分析

（一）ODI 效率測算的理論機(jī)理

與我國ODI 快速發(fā)展的歷史進(jìn)程相伴，近年來越來越多的文獻(xiàn)關(guān)注我國ODI 的績效及其影響因素。在宏觀層面：張偉如［1］建立了我國各省的ODI 績效指數(shù)，分析了ODI 對經(jīng)濟(jì)增長的影響；姚戰(zhàn)琪［2］運(yùn)用SFA 方法測算了我國整體ODI 效率，并探討了東道國政治、經(jīng)濟(jì)等因素對ODI 效率的影響，側(cè)重解決的是ODI 企業(yè)“走向哪”的問題；王英［3］、田澤等［4］對我國ODI 的宏觀績效進(jìn)行了評價(jià)。在微觀層面：李泳［5］、邱立成等［6］研究了企業(yè)ODI 的績效及其影響因素。而對于ODI 的績效如何度量，不同文獻(xiàn)的做法不盡相同。本文認(rèn)為，ODI本質(zhì)上是一種投資行為，其追求的直接效益是產(chǎn)出，相同投入下創(chuàng)造更大的產(chǎn)出或者相同產(chǎn)出下付出更少的投入都意味著更好的投資效果，因此本文以投入?產(chǎn)出效率反映ODI 效果。

根據(jù)Farrel［7］的觀點(diǎn)，效率就是生產(chǎn)單位在等量要素投入條件下實(shí)際產(chǎn)出與理論最大產(chǎn)出之比。理論上投入?產(chǎn)出效率的測算方法主要有兩大類：一類是非參數(shù)法，主要以數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（data envelopment analysis，DEA）為主，其優(yōu)勢是能夠度量多個(gè)投入和產(chǎn)出情況下的效率，變量間不用建立十分嚴(yán)格的函數(shù)關(guān)系，不足之處是DEA 設(shè)定了研究邊界，沒有把可能存在的測量誤差考慮在內(nèi)；另一類是參數(shù)法，如隨機(jī)前沿分析（stochastic frontier analysis，SFA），SFA 采用計(jì)量方法對前沿生產(chǎn)函數(shù)進(jìn)行估計(jì)，經(jīng)濟(jì)理論基礎(chǔ)更扎實(shí)。此外，SFA 方法在測度決策單位效率的同時(shí)，還能定量分析相關(guān)因素對效率的具體影響。因此，本文SFA 測算ODI 的效率，把我國的31 個(gè)省份作為通過投入資本和勞動(dòng)來創(chuàng)造ODI 的決策單元，資源的投入總量和利用率決定了一個(gè)地區(qū)的ODI 潛力。一個(gè)決策單元的實(shí)際產(chǎn)出（ODI 實(shí)際值）越接近潛力產(chǎn)出（ODI 理論最高值），則認(rèn)為該決策單元的ODI 效率越高。

（二）母國金融性因素對ODI 的影響機(jī)制

ODI 是資本的跨國配置與使用過程，在這一過程中，金融機(jī)構(gòu)是投入資金的供給方和運(yùn)作資金的協(xié)助者，因此ODI 的規(guī)模與質(zhì)量直接受到金融業(yè)發(fā)展水平的影響。大量的實(shí)證研究表明，國家儲(chǔ)蓄水平、金融發(fā)展水平、金融深化程度等母國的金融因素能夠直接或間接地促進(jìn)國內(nèi)企業(yè)的ODI［8?18］。余官勝和袁東陽［19］認(rèn)為金融發(fā)展對ODI 的影響方向不是絕對的，需要從金融發(fā)展的不同時(shí)期和不同維度來分析。還有學(xué)者認(rèn)為金融抑制政策促進(jìn)了ODI 的發(fā)展［20］。此外，資金成本也是影響企業(yè)進(jìn)行ODI 決策的關(guān)鍵要素，而資金成本與資金獲取渠道和方式（即金融結(jié)構(gòu)）密切相關(guān)，也就是說，社會(huì)資金的豐裕程度和企業(yè)的主要融資方式對ODI有重要影響，從而間接影響ODI 效率。

1.金融市場規(guī)模與ODI

金融市場規(guī)模越大，則可以作為資金來源的經(jīng)濟(jì)資源越多，那么越有利于為ODI 提供資金支持。同時(shí)，金融市場規(guī)模也是金融業(yè)發(fā)展水平的標(biāo)志，規(guī)模越大往往意味著金融業(yè)越發(fā)達(dá)，市場越完善，金融機(jī)構(gòu)能夠?yàn)镺DI 提供更加高效優(yōu)質(zhì)的融資服務(wù)。此外，ODI 還受到經(jīng)濟(jì)增長、對外開放程度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、市場化水平、技術(shù)進(jìn)步、環(huán)境規(guī)制等因素的影響［21?26］。金融性因素也會(huì)通過作用于這些因素間接影響到投資主體的ODI 水平，例如，發(fā)達(dá)的金融市場可以為技術(shù)創(chuàng)新與轉(zhuǎn)移、人力資源培養(yǎng)等提供融資保障，這有助于提升企業(yè)國際競爭力，從而促進(jìn)ODI 發(fā)展［18］。因此，金融市場規(guī)模對ODI 效率具有正向影響，為了驗(yàn)證理論推測，下文實(shí)證研究中通過金融業(yè)增加值作為代理變量來反映金融市場規(guī)模和金融業(yè)發(fā)展水平，分析其對ODI 效率的具體作用方式。

2.金融市場結(jié)構(gòu)與ODI

金融市場結(jié)構(gòu)反映了ODI 的資金來源，不同的融資組合決定了不同的資金成本，我國近年來ODI 快速增長的重要原因之一可能是來自銀行系統(tǒng)的廉價(jià)資金支持，大規(guī)模廉價(jià)的資金資源與我國特殊的金融環(huán)境密不可分［8?12］。第一，受傳統(tǒng)觀念影響，我國居民偏好以銀行存款的形式保存?zhèn)€人財(cái)產(chǎn)，儲(chǔ)蓄額逐年增長，產(chǎn)生了銀行系統(tǒng)的巨額儲(chǔ)蓄，這為ODI 提供了充足的廉價(jià)的信貸資金支持，降低了信貸融資成本。第二，目前除儲(chǔ)蓄額高企之外，另一個(gè)具有我國特色的金融業(yè)發(fā)展特點(diǎn)是融資結(jié)構(gòu)不均衡，以銀行信貸為主的間接融資方式仍然是主流。特別地，國有控股大型商業(yè)銀行在銀行體系中仍然占據(jù)主導(dǎo)地位，這導(dǎo)致在授信對象的選擇上更青睞擁有政府背景的國有企業(yè)和部分大型民營企業(yè)，而不是大多數(shù)中小民營企業(yè)。由于融資來源單一并且成本較低，加之這類企業(yè)通常存在隱性的政府擔(dān)保，很容易滋生盲目擴(kuò)張的投資傾向，從而降低ODI 效率。此外，過度依賴信貸的ODI 融資方式也很容易積累債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，降低ODI 的可持續(xù)性。因此，金融市場結(jié)構(gòu)的不合理容易造成ODI 效率下降，為了驗(yàn)證理論推測，下文實(shí)證研究中通過社會(huì)總儲(chǔ)蓄和間接融資比例作為代理變量來反映金融市場結(jié)構(gòu)，分析其對ODI 效率的具體作用方式。

（三）現(xiàn)有研究評述與本文的主要貢獻(xiàn)

綜合上述文獻(xiàn)及理論分析可知，目前關(guān)于我國ODI 的研究側(cè)重于分析母國和東道國因素對ODI 發(fā)展規(guī)模的影響，也有部分研究從經(jīng)濟(jì)增長和擴(kuò)大就業(yè)等角度分析了ODI 的宏觀績效，但從母國視角對ODI 投入?產(chǎn)出效率的測算仍屬空白。同時(shí)，現(xiàn)有研究雖然普遍認(rèn)為金融市場規(guī)模和結(jié)構(gòu)會(huì)影響ODI 的發(fā)展水平，但在實(shí)證研究中仍側(cè)重于檢驗(yàn)對ODI 發(fā)展規(guī)模的影響，尚未將金融性因素與ODI 的效率直接聯(lián)系起來。

針對上述現(xiàn)有研究的不足，本文的主要貢獻(xiàn)有：第一，提出了基于SFA 的ODI 效率度量方法，從投入?產(chǎn)出效率的角度建立了ODI 對母國績效的衡量標(biāo)準(zhǔn)，并實(shí)際測算了我國ODI 效率的縱向變化趨勢和橫向區(qū)域差異；第二，通過引入居民儲(chǔ)蓄額、間接融資比例、金融業(yè)增加值等因素，實(shí)證分析了金融市場規(guī)模和結(jié)構(gòu)對ODI 效率的影響，為驗(yàn)證金融性因素等對ODI 效率的影響機(jī)制提供了經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，有助于政策層面通過優(yōu)化金融市場環(huán)境更好地促進(jìn)中資企業(yè)“走出去”。

二、實(shí)證研究設(shè)計(jì)

（一）研究方法

根據(jù)前文理論分析，本文采用SFA 方法測度ODI 效率是基于以下原因：第一，SFA 方法能夠在一定程度上弱化測量誤差對結(jié)果的影響，可以解釋數(shù)據(jù)處理中的外生噪聲，避免將其計(jì)入內(nèi)生的技術(shù)無效當(dāng)中，縮小效率實(shí)際值與理論值之間的偏差；第二，SFA 方法能在一定程度上識別并排除一些短暫的干擾。中國的ODI一直處于不斷的變化當(dāng)中，且由于個(gè)別年份經(jīng)濟(jì)社會(huì)出現(xiàn)特殊情況，導(dǎo)致各實(shí)體經(jīng)濟(jì)因素包括ODI 水平都受到了不同程度的影響，但這不應(yīng)被視為ODI 效率的根本改變，SFA 可以很好地解決這一問題；第三，對于單一產(chǎn)出的面板數(shù)據(jù)，DEA 只能進(jìn)行效率測算，而SFA 測算效率的同時(shí)，也能分析相關(guān)因素對效率的影響。因此，本文研究的問題更適合用SFA 展開，這樣對ODI 效率及其影響因素的估計(jì)會(huì)更加準(zhǔn)確客觀。

本文根據(jù)Battese 和Coelli［27］提出的方法，建立的基本模型為

將式（1）兩邊取自然對數(shù)，可得對數(shù)形式的隨機(jī)前沿函數(shù)模型如式（2）所示：

其中：yit表示決策單位i在時(shí)期t的產(chǎn)出；xit為投入向量；βi為一組待估向量參數(shù)；νit表示觀測誤差和其他隨機(jī)因素，一般假定它服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布N(0，σ2)；exp(-μit) (μit≥0)為技術(shù)效率（technical efficiency，TE），在這里用產(chǎn)出期望與隨機(jī)前沿期望之比來計(jì)算：

其中：μit表示技術(shù)非效率的非負(fù)隨機(jī)變量。顯然，μit=0 時(shí)，TEit=1，表示決策單元位于前沿面[f(xit，t)exp(νit，μit=0)]上，表明技術(shù)有效；當(dāng)μit＞0 時(shí)，TEit＜1，決策單元位于前沿面下方，表明技術(shù)無效。μit服從截尾正態(tài)分布N(mit，)，效率函數(shù)可表示為

其中：μit表示技術(shù)非效率的被解釋變量；zit表示解釋變量；δ表示待估參數(shù)，反映變量z對技術(shù)效率的影響方向和程度，正值表明該變量對技術(shù)效率有負(fù)向影響，負(fù)值表示有正向影響。用最大似然法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，使用似然比γ進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，原假設(shè)H0：γ=0，備擇假設(shè)H1：γ≠0，γ∈(0，1)，可得檢驗(yàn)公式：

若γ=0，則接受原假設(shè)，說明實(shí)際生產(chǎn)點(diǎn)全部位于生產(chǎn)前沿曲線上，可直接運(yùn)用普通最小二乘法（OLS）估計(jì)，否則應(yīng)用隨機(jī)前沿估計(jì)。而且，γ越接近于1，表示實(shí)際產(chǎn)出與理想產(chǎn)出的差主要是由技術(shù)非效率引起的，表明隨機(jī)前沿估計(jì)的結(jié)果越有說服力。

對于生產(chǎn)函數(shù)形式，主要有柯布?道格拉斯（C?D）生產(chǎn)函數(shù)和超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)兩種：

其中：yit表示決策單位i在時(shí)期t的產(chǎn)出；xit為投入向量；β為待估計(jì)變量的系數(shù)；νit表示觀測誤差和其他隨機(jī)因素；j和l表示第j和l個(gè)投入變量。式（6）是式（7）的特殊形式，即超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)更具有普適性?？梢酝ㄟ^似然比（LR）統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行檢驗(yàn)來選擇生產(chǎn)函數(shù)形式，原假設(shè)：β3=β4=β5=0，備擇假設(shè)：β3、β4、β5至少有一個(gè)不為0。LR統(tǒng)計(jì)量計(jì)算公式如式（8）所示：

其中：L（H0）表示原假設(shè)H0下的對數(shù)似然函數(shù)值（log 函數(shù)值）；L（H1）表示備擇假設(shè)H1下的對數(shù)似然函數(shù)值。一般來說，LR 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量被認(rèn)為服從混合卡方分布，自由度即是約束個(gè)數(shù)。若計(jì)算得LR值大于單邊廣義似然比檢驗(yàn)的臨界值，則拒絕原假設(shè)β3=β4=β5=0，即不可以用C?D 生產(chǎn)函數(shù)進(jìn)行模型的參數(shù)估計(jì)，應(yīng)該用超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)，否則接受原假設(shè)。現(xiàn)實(shí)中我們并不知道ODI 生產(chǎn)函數(shù)的具體形式，只能找出投入和產(chǎn)出的要素，后文實(shí)證部分將用上述方法選擇合適的函數(shù)形式。

（二）變量定義與計(jì)量模型的建立

1.變量定義

產(chǎn)出變量ODIit為各省份每年非金融類ODI 的流量，經(jīng)當(dāng)年美元對人民幣年均匯率換算，并由GDP 平減指數(shù)平減得到。投入變量選取地區(qū)資本存量K和人力資源水平L。

第一，由于官方未公布資本存量相關(guān)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，因此采用“永續(xù)盤存法”計(jì)算固定資本投入，公式為

其中：Kt表示t期期末資本存量；δ表示重置率而非折舊率；It表示t期固定資產(chǎn)形成總額；Pt表示固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)。

第二，為更全面地反映一個(gè)地區(qū)人力資源水平，借鑒錢雪亞等［28］、李海崢等［29］、顧雪松和韓立巖［30］的做法，綜合幾個(gè)具有代表性的指標(biāo)，包括省級行政單位的各級教育生均教育事業(yè)費(fèi)加總、本?？圃谛W(xué)生數(shù)占總?cè)丝诒戎?、就業(yè)人員平均受教育年限、研發(fā)（R&D）投入經(jīng)費(fèi)強(qiáng)度、R&D 人員全時(shí)當(dāng)量，運(yùn)用主成分分析法，合成一個(gè)主成分變量，稱為人力資源變量。其中，各級教育生均教育事業(yè)費(fèi)，由普通小學(xué)、普通初中、普通高中、職業(yè)中學(xué)、普通高等學(xué)校的生均教育事業(yè)費(fèi)加總得來。平均受教育年限（T）的計(jì)算參照劉遵義和汪同三［31］的方法：公式為T=6t1+9t2+12t3+16t4，t1、t2、t3、t4分別代表小學(xué)、初中、高中、大專及以上學(xué)歷的受教育人口占總?cè)丝诘谋戎兀煌氖芙逃潭确謩e對應(yīng)4 個(gè)不同的受教育年限，即6、9、12、16。R&D 投入經(jīng)費(fèi)強(qiáng)度，用地區(qū)研究與發(fā)展經(jīng)費(fèi)支出占該地區(qū)GDP 的比重表示。R&D 人員全時(shí)當(dāng)量，即研究與試驗(yàn)發(fā)展全時(shí)人員加非全時(shí)人員按工作量折算為全時(shí)人員數(shù)的總和。

本文把ODI 效率的影響因素分為兩類。一類是金融性因素，選取以下3 個(gè)變量反映金融市場規(guī)模和結(jié)構(gòu)：居民儲(chǔ)蓄存款總額，記為Sav；社會(huì)融資結(jié)構(gòu)，用間接融資額占總?cè)谫Y額的比重來表示，記為Str；金融市場規(guī)模，用金融業(yè)增加值表示，記為Fin。第二類，即金融因素外的其他因素，本文將其作為控制變量。這里選取3 個(gè)控制變量：地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，用各省份的人均國民生產(chǎn)總值表示，記為PGDP；對外開放程度，用各省按境內(nèi)目的地和貨源地分的貨物進(jìn)出口總額占當(dāng)年GDP 的比重表示，也可以反映貿(mào)易依存度，記為Tra；國有化程度，用國有工業(yè)企業(yè)工業(yè)銷售產(chǎn)值占規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)工業(yè)銷售產(chǎn)值比重表示，記為SO。變量定義具體情況見表1。

表1 變量定義

2.計(jì)量模型的建立

首先，在理論模型的基礎(chǔ)上建立基于SFA 的ODI 效率主模型。具體形式如式（10）所示：

其中：i（i=1，2，…，31）和t（t=1，2，…，13）分別表示第i個(gè)省份和第t個(gè)年份；β0表示常數(shù)項(xiàng)；β1和β2分別表示資本存量和人力資本變量的產(chǎn)出彈性；β3、β4、β5分別是資本二次項(xiàng)、人力資源水平二次項(xiàng)以及資本和人力交叉項(xiàng)的系數(shù)。為降低異方差的影響，各變量都取自然對數(shù)。

其次，由前文理論說明可得分析效率影響因素的非效率函數(shù)模型如式（11）所示：

其中：μit表示ODI 效率，各變量定義具體見表1。

（三）樣本與數(shù)據(jù)來源

根據(jù)所分析問題的需要，結(jié)合數(shù)據(jù)的可獲取原則，本文選取我國31 個(gè)省級行政區(qū)（港澳臺地區(qū)因數(shù)據(jù)缺少剔除）作為實(shí)證樣本。自2003 年中國官方有詳細(xì)的ODI 統(tǒng)計(jì)開始，到目前能獲得最新統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的2015 年為止，是我國ODI 事業(yè)飛速發(fā)展的時(shí)期，也是世界及我國經(jīng)濟(jì)、社會(huì)形勢發(fā)生巨大變化的時(shí)期，因此樣本期間選擇2003—2015 年。

產(chǎn)出變量非金融類ODI 的數(shù)據(jù)來自商務(wù)部公布的歷年《中國對外直接投資統(tǒng)計(jì)公報(bào)》，對于將新疆維吾爾自治區(qū)與新疆建設(shè)兵團(tuán)分開統(tǒng)計(jì)的，為與其他變量的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)形式一致，本文將二者合并。ODI 在統(tǒng)計(jì)中有流量和存量兩種數(shù)據(jù)，為反映我國ODI 近年來迅猛發(fā)展且年度差異較大的現(xiàn)實(shí)情況，本文在實(shí)證模型中選用時(shí)效性強(qiáng)且能夠反映動(dòng)態(tài)變化的流量數(shù)據(jù)。

投入變量中：資本存量用永續(xù)盤存法計(jì)算，以2000 年為基期，基準(zhǔn)期資本存量K0（2000 年，按1952 年不變價(jià)）直接采用張軍等［32］的結(jié)論，重置率δ取值9.6%，It、Pt數(shù)據(jù)均來自2003—2015 年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。西藏和港澳臺地區(qū)的固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)缺失，用商品零售價(jià)格指數(shù)代替。各級教育生均教育事業(yè)費(fèi)數(shù)據(jù)來自教育部公布的2003—2015 年《教育經(jīng)費(fèi)執(zhí)行情況統(tǒng)計(jì)表》、本?？圃谛W(xué)生數(shù)和就業(yè)人員各學(xué)歷占比情況數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》，R&D 投入經(jīng)費(fèi)強(qiáng)度、R&D 人員全時(shí)當(dāng)量數(shù)據(jù)來自《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》。

影響因素變量中：城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄存款年末余額數(shù)據(jù)來自2003—2015 年《地方經(jīng)濟(jì)金融統(tǒng)計(jì)表》；融資結(jié)構(gòu)用間接融資額占總?cè)谫Y額的比例表示。需要說明的是，2003—2012 年數(shù)據(jù)為各地《區(qū)域金融運(yùn)行報(bào)告》公布的非金融機(jī)構(gòu)間接融資比例，2013 及之后官方不再公布非金融機(jī)構(gòu)融資結(jié)構(gòu)的詳細(xì)數(shù)據(jù)，因此2013—2015 年融資結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)來自中國人民銀行網(wǎng)站公布的社會(huì)融資規(guī)模。雖然融資主體范圍由非金融機(jī)構(gòu)擴(kuò)大到全社會(huì)，但本文用間接融資額占總?cè)谫Y額的比例來表示融資結(jié)構(gòu)，而沒有單純用融資額的絕對數(shù)，在一定程度上可以平滑統(tǒng)計(jì)口徑改變帶來的差距。金融業(yè)增加值數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。人均GDP 由GDP 除以對應(yīng)地區(qū)年末人口數(shù)計(jì)算得出，GDP、年末人口數(shù)、按境內(nèi)目的地和貨源地分的貨物進(jìn)出口額均來自2003—2015 年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》，規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)和國有及國有控股工業(yè)企業(yè)的工業(yè)銷售產(chǎn)值數(shù)據(jù)來自2003—2015 年《中國工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

非金融類ODI 流量的原始數(shù)據(jù)經(jīng)過當(dāng)年美元對人民幣年均匯率換算，然后用GDP 平減指數(shù)處理，單位為人民幣元。其他各價(jià)值量數(shù)據(jù)單位均為人民幣元，且都經(jīng)過GDP 平減指數(shù)的平減，消除了時(shí)間因素的干擾。最后在參數(shù)估計(jì)的模型中，全部數(shù)據(jù)都取自然對數(shù)。選取31 個(gè)省份2003—2015 年的面板數(shù)據(jù)，表2 報(bào)告了數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征。

表2 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

三、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）假設(shè)檢驗(yàn)

為保證實(shí)證的嚴(yán)謹(jǐn)性和結(jié)果的準(zhǔn)確性，要選擇最適合樣本的函數(shù)形式，就需要對不同假設(shè)前提下估計(jì)的參數(shù)結(jié)果進(jìn)行最大似然檢驗(yàn)。模型I 為本文擬采用的參照模型：超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)形式，且考慮效率影響因素；模型II 假設(shè)函數(shù)形式為C?D 生產(chǎn)函數(shù)；模型III 假設(shè)不考慮效率影響因素?；貧w結(jié)果和假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果見表3。

根據(jù)假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果，模型II 和模型III 相對于參照模型I 的廣義似然率都遠(yuǎn)大于相應(yīng)自由度下的臨界值，本文選擇拒絕原假設(shè)，即C?D 生產(chǎn)函數(shù)形式、不考慮效率影響因素的函數(shù)形式都不適合ODI 效率影響因素的分析，確定模型為考慮效率影響因素的超越對數(shù)生產(chǎn)函數(shù)形式。

表3 參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果

（二）效率測算結(jié)果

利用SFA 方法對模型進(jìn)行估計(jì)，得到31 ?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）2003—2015 年ODI 效率值的描述性統(tǒng)計(jì)見表4（效率值區(qū)間為0～1），比較的直觀情況如圖1 所示。

表4 2003—2015 年31 個(gè)省份的ODI 效率描述統(tǒng)計(jì)（按年份）

圖1 2003—2015 年31 個(gè)省份ODI 效率年均值的比較

由表4 可知：各省2003—2015 年總的平均ODI 效率為0.3652。從時(shí)間趨勢上看，31 個(gè)省份的平均效率由2003 年的0.1189 到2015 年的0.5741，13 年間的ODI 平均效率始終在提高，這與我國ODI 總量一直在飛速發(fā)展的勢頭保持了一致，但還有較大的提升空間。效率高于平均值的省份逐年增多，由開始的大部分省份集中在0.2 以下，到如今的大部分省份ODI 效率維持在0.6～0.8 的區(qū)間內(nèi)，提高的趨勢十分明顯。

本文同樣對我國31 個(gè)省份以及中、東、西部的ODI 效率進(jìn)行了測算，見表5。由表5 可知：ODI 平均效率最高的是上海，為0.5898，最低的貴州，平均效率為0.0780，地區(qū)間差異較為顯著，但是效率值的變異系數(shù)逐年縮小，表明省際ODI 效率差距呈現(xiàn)收斂態(tài)勢。東部、中部、西部地區(qū)ODI 效率變化趨勢與全國總體保持一致，區(qū)域間不平衡情況較為明顯。東部地區(qū)ODI 活動(dòng)最為活躍，平均效率最高，中部次之，西部最低。東、中、西部2003—2015 年ODI 平均效率變化趨勢如圖2 直觀所示。

表5 2003—2015 年31 省ODI 效率值的描述性統(tǒng)計(jì)（按省份）

圖2 2003—2015 年東、中、西部省份效率年均值比較

（三）效率的影響因素

ODI 效率與影響因素的回歸結(jié)果匯總見表6，模型IV、模型V 分別為：未加控制變量的主模型、加入控制變量的模型。γ值都非常接近于1，由上文理論分析可知擬合程度較高。

表6 SFA 模型的回歸結(jié)果

第一，城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄額對ODI 效率具有顯著負(fù)向影響。估計(jì)結(jié)果中Sav的系數(shù)在1%的水平下顯著為正（由前文研究方法的介紹可知，正號代表負(fù)向影響），即城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄額與各省ODI 效率之間是顯著負(fù)相關(guān)的。城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄總量反映了可貸資金規(guī)模，儲(chǔ)蓄額越大意味著信貸資金的成本越低，這有可能造成投資的過度擴(kuò)張，從而對ODI 效率產(chǎn)生負(fù)面影響。特別是作為ODI 的主要參與者，國有企業(yè)依靠政府優(yōu)惠等優(yōu)勢條件，更容易通過大型商業(yè)銀行信貸獲取廉價(jià)資金進(jìn)行投資活動(dòng)［33］。因此，過高的儲(chǔ)蓄在一定程度上成為提高ODI 效率的阻礙因素。

第二，間接融資比例對ODI 效率具有顯著負(fù)向影響。結(jié)果中Str的系數(shù)都為正，且通過了1%的顯著性檢驗(yàn)。企業(yè)的間接融資絕大部分是向金融機(jī)構(gòu)的貸款，其比例能反映社會(huì)融資結(jié)構(gòu)是否均衡合理。間接融資比例越高，表明企業(yè)ODI 更多地依靠負(fù)債融資，加之我國儲(chǔ)蓄規(guī)模大導(dǎo)致債務(wù)融資成本相對較低，這容易導(dǎo)致企業(yè)投資決策不夠?qū)徤鳎谖茨艹浞终撟CODI 項(xiàng)目的可行性的情況下盲目擴(kuò)張，造成資源浪費(fèi)和ODI 效率下降。隨著我國金融業(yè)改革開放進(jìn)入新階段，股票、債券等直接融資方式的發(fā)展完善會(huì)逐漸解決ODI 資金來源單一的問題，從而提高ODI 效率。

第三，金融業(yè)增加值對ODI 效率具有顯著正向影響。模型I～模型II 的Fin系數(shù)為負(fù)，且模型I 通過了顯著性檢驗(yàn)，即金融業(yè)增加值與ODI 效率之間是顯著正相關(guān)的。金融業(yè)增加值代表金融市場規(guī)模與金融業(yè)發(fā)展水平：一方面，金融市場規(guī)模越大，企業(yè)的ODI 活動(dòng)就越能夠得到更強(qiáng)有力的資金支持，進(jìn)行融資等活動(dòng)就越便捷和有效；另一方面，金融業(yè)發(fā)展水平越高，則越能對社會(huì)資源起到優(yōu)化配置作用，金融業(yè)帶動(dòng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)和社會(huì)各領(lǐng)域發(fā)展的能力也越強(qiáng)，從而間接推動(dòng)ODI 效率提高。

第四，由模型II 可知，控制變量中，人均GDP 對ODI 效率具有正向影響，人均GDP 能反映一個(gè)省的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度，與ODI 效率成正比。貿(mào)易依存度對全國總體的ODI 效率具有正向影響，國有化水平對ODI 效率具有負(fù)向影響，這與現(xiàn)有研究的普遍結(jié)論一致。

四、結(jié)論與政策啟示

本文在我國ODI 規(guī)模迅速擴(kuò)張而其投資效果又備受爭議的背景下，研究ODI 效率及其金融性影響因素。首先從投入?產(chǎn)出角度提出ODI 效率測算的原理，并揭示金融市場規(guī)模和結(jié)構(gòu)對ODI 效率的影響機(jī)制，奠定全文的理論基礎(chǔ)；然后基于隨機(jī)前沿分析（SFA）方法，利用我國31 個(gè)省份2003—2015 年的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，通過測算發(fā)現(xiàn)我國ODI 效率的縱向變化趨勢和橫向區(qū)域差異，通過超越對數(shù)函數(shù)的回歸分析揭示城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄額、間接融資比例、金融業(yè)增加值所代表的金融性因素對ODI 效率的影響。

研究結(jié)果表明：第一，2003—2015 年間，我國的ODI 效率整體呈上升趨勢并且波動(dòng)幅度趨于穩(wěn)定，ODI 效率的省際差異和區(qū)域間差異較大，東部最高、中部次之、西部最低，但這種差異呈縮小趨勢；第二，金融業(yè)增加值所代表的金融市場規(guī)模和發(fā)展水平對ODI 效率具有顯著正向影響，城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄額和間接融資比例所代表的金融市場結(jié)構(gòu)對ODI 效率具有顯著負(fù)向影響；第三，金融性因素對ODI 效率的影響具有穩(wěn)健性，無論是以全國整體為分析對象，還是對東部、中部、西部三大區(qū)域單獨(dú)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，結(jié)論是一致的，并且不隨參數(shù)和變量設(shè)定的調(diào)整而改變。

上述研究結(jié)論對我國合理發(fā)展ODI 具有政策啟示意義。ODI 效率逐年上升和區(qū)域間差異不斷縮小的結(jié)果說明我國ODI 的經(jīng)濟(jì)效果是正面的，中資企業(yè)“走出去”應(yīng)該繼續(xù)得到政策支持，促進(jìn)ODI 穩(wěn)定發(fā)展的長效支持機(jī)制需要建立。擴(kuò)大金融市場規(guī)模、提高金融業(yè)發(fā)展水平有助于ODI 效率的提升，這一結(jié)論為我國進(jìn)一步推進(jìn)金融業(yè)改革發(fā)展以更好地為ODI 提供融資服務(wù)，從而提升ODI 效率提供了依據(jù)。但是，金融市場結(jié)構(gòu)不合理已成為我國ODI 效率提升的阻礙因素，這一結(jié)論凸顯了ODI 融資由規(guī)模擴(kuò)張型向結(jié)構(gòu)升級型轉(zhuǎn)變的必要性和迫切性。一方面要避免ODI 過度依賴間接融資和銀行信貸所滋生的道德風(fēng)險(xiǎn)與盲目擴(kuò)張；另一方面要通過發(fā)展直接融資拓寬ODI 的融資渠道。同時(shí)要以審慎原則加強(qiáng)對ODI 的真實(shí)性和合規(guī)性審查，避免借ODI 之名的資本外逃和投機(jī)套利，引導(dǎo)企業(yè)理性對外投資，通過提升投資效率最大限度發(fā)揮ODI 對我國實(shí)體經(jīng)濟(jì)的正面作用。