發布時間：2021-05-29所屬分類：經濟論文瀏覽：1次
摘 要： 摘要：東盟不僅是世界各國對外投資的首選地，還是互聯網經濟發展最快的地區之一。近年來，以東南亞地區為代表的泛亞太地區積極參與數字經濟合作與交流，促進投資和基礎設施建設，成為推動區域內數字經濟增長的重要動力。雖然包括對外投資在內的世界經濟活動
摘要：東盟不僅是世界各國對外投資的首選地，還是互聯網經濟發展最快的地區之一。近年來，以東南亞地區為代表的泛亞太地區積極參與數字經濟合作與交流，促進投資和基礎設施建設，成為推動區域內數字經濟增長的重要動力。雖然包括對外投資在內的世界經濟活動普遍受到COVID-19影響，但東盟各國與周邊國家的投資額依然顯著增長，特別是與中國，這不僅顯示了東盟與他國合作交流的加速，還凸顯了區域經濟發展的重要性。國家的宏觀經濟目標是為了實現最理想的經濟效益，因此評價、對比、分析每個國家的宏觀經濟指標、市場因素等對國家的數字化建設和FDI效率的影響是一種可行的辦法。研究表明：外部環境對其宏觀經濟產出具有積極影響，數字化建設與FDI效率均保持高水平。
關鍵詞：東盟新四國;外國直接投資;數字經濟;面板數據
一、引言
東南亞國家聯盟是由越南、老撾、新加坡、馬來西亞等地處東南亞的十個國家組成的區域性聯盟組織，其中“柬老緬越”四國，因地理文化相近，且加入東盟時間接近，稱為“CLMV國家”或“新四國”。2018—2019年全球金融危機影響各國經濟，對新興市場國家沖擊更甚，但東盟的GDP總體上保持了積極上升趨勢。根據東盟經濟發展報告，該地區GDP在2018年幾乎是十年前的兩倍(2008年1.6萬億美元)，幾乎是2000年的5倍(0.6萬億美元)，東盟新四國中緬甸、柬埔寨和老撾的GDP增長率最高，年均增長率分別為9.8%、7.7%和7.1%。在產業結構方面，除文萊外，服務業是東盟各國的最大產業，其中東盟新四國也都以服務業為最大產業，其次為制造業，再次為農業(如圖1所示)。東盟本身具有發展數字經濟基礎的優勢，包括快速增長的互聯網用戶數量、年輕人口占比高，中產階層成長強勁等，在進一步擴大對外合作交流的同時，推動傳統經濟的數字化轉型，首先應打破傳統三大產業的邊界，形成多技術、多業態融合的新型產業體系;其次應推動實體經濟與互聯網、大數據、人工智能等新興服務業深度融合;最后促進新興服務業帶動傳統產業發展。
2018年東盟成員國簽署“東盟電子商務協議”，為區域內電商立法協調奠定良好基礎。當前東盟新四國的數字化基礎設施、產業鏈建設等仍處于發展中狀態，但隨著各國合作與交流的深入，經濟社會快速發展，數字經濟以及相關產業發展將成為東盟各國協同創新發展的下一個“風口”。文章旨在為東盟國家數字化建設及FDI效率提升提供有意義的見解，并回答：是什么特征因素影響了CLMV國家數字化建設及FDI效率?鑒于每個國家的發展水平不同，且數字化建設與FDI投資易受到環境因素影響，文章選取2010—2018年東盟十國面板數據，并使用三階段DEA法剔除環境變量與隨機誤差的影響，得出更為準確的效率值。文章擴大了以往研究的范圍，為FDI影響因素研究、東盟國家和CLMV國家數字化建設研究，以及東盟宏觀經濟研究做出貢獻。文章的研究結果可為其他新興市場國家提升數字化建設與FDI效率提供參考。
二、東盟投資情況及研究現狀
1.東盟外國投資現狀
根據2018年東盟投資報告，越南、菲律賓等八個東盟成員國所接受的來自外國的直接投資大幅上升，東盟總體外國直接投資額在2017年達到了1370億美元;新加坡、馬來西亞、泰國為最大的東盟區內投資來源地;中國、日本、德國等國對于東盟的直接投資都呈上升態勢�？鐕救�7-11(日本)、大陸(德國)、阿里巴巴(中國)以及東盟本土企業，如馬來西亞Axiata、菲律賓Ayala等在東盟多個國家拓展其業務，并跨產業、跨行業的多種情況下擴大投資。從總體上來看，隨著投資環境的不斷改善、區域內經濟的快速增長以及不斷推進的區域經濟一體化，東盟的投資與未來經濟發展前景廣闊。2020年，東盟已經超越歐盟成為中國第一大貿易伙伴。從投資規模上看，2020年1—4月中國對東盟非金融直接投資額達到39.4億美元，同比增長達到43.3%，這一增速是中國對“一帶一路”戰略沿線53個國家投資額增速的3倍以上。雖然2020年初，在貿易環境不確定的情況下中國2020年1—4月實際使用外資總金額縮水了6.1%，但中國與東盟貿易投資依然大幅增長，特別是中國與東盟新四國的貿易合作，不僅顯示了中國與東盟之間合作繼續推進，更凸顯了當受到外部環境影響下發展區域經濟合作的重要性。從總體上看來，中國對于東盟新四國的投資總額正在顯著提升，投資的產業類別也正在向多樣化方向發展;隨著“一帶一路”戰略的推進，中國與東盟新四國之間將進行更加深入和廣泛的合作。
相關期刊推薦：《技術經濟與管理研究雜志》創刊于1980年，由山西省人民政府發展研究中心主管主辦的學術期刊。本刊為月刊。設有：技術經濟、技術創新、企業管理、公共管理、金融工程、宏觀經濟、產業經濟、區域經濟等特色欄目。
東盟是互聯網使用增長最快的地區之一，擁有僅次于中國和印度的世界第三大互聯網用戶。東盟數字經濟發展報告顯示，以中國、東南亞地區為代表的亞太地區積極參與數字經濟合作與交流，促進投資和基礎設施建設，是推動各國數字經濟增長的主要動力。2017年，東盟地區互聯網經濟估值為500億美元，相當于該地區GDP的1%。如果按照2018年27%的增長率，到2025年估值將達到2000億美元，占該地區GDP的6%。根據東盟商務理事會CABC報告，僅2020年第一季度，東盟國家向中國出口了超過140億美金的包括微處理器芯片、芯片電容器等數字化建設所需的集成電路設備，這一數額比2019年同期增長了約25%;同時，東盟國家進口中國的集成電路等數字化建設設備貿易額也遠超2019年同期水平。這反映了在數字經濟發展的大背景下，東盟與中國在數字化產品、基礎設施建設等方面的合作進一步加深。
2.研究現狀
學術界對外國直接投資的研究大多集中于影響因素、作用機制研究，特別是對以中國、東盟等新興經濟體的研究成果頗豐。從研究視角上，現有研究對FDI的影響因素可分為三類：
第一，宏觀層面因素，主要以匯率、利率、稅收、貿易保護對外國直接投資流入東道國的影響研究為主。周紅梅(2019)通過GVAR模型考察美元、歐元和人民幣匯率的變動對東盟進出口貿易的影響，其研究結果表明，除歐元的“負向沖擊”對東盟進出口貿易擠壓以外，人民幣和美元的“正向沖擊”以及日元的“負向沖擊”從中長期的角度都對東盟的進出口貿易帶來正向影響，并且人民幣匯率的升值對東盟進出口貿易的正向影響最為顯著。周曙東等(2006)應用GTAP模型分析了農產品關稅的削減對于中國與東盟自貿區內農產品貿易量、產業結構和進出口價格的影響作用，其分析結果顯示，中國與東盟“貨貿協定”的實施將促使區域內大部分農產品的進口價格進一步下降，并且“早期收獲計劃”會促使部分農產品進口價格下降。
第二，制度因素，例如，制度變遷、外資政策等。楊宏恩(2009)認為東盟憲章等文件的生效將會有利于東盟與中國的合作，中國在與東盟國家的合作中應該采取有區別的靈活的政策。麻昌港(2015)認為中國與東盟自貿區的成立本是中國與各東盟成員國謀求國家利益的實現、促進經濟發展的制度性安排;各國之間的外交活動對于雙邊貿易影響很大，大量的外交活動都是圍繞經濟合作展開，所以當兩國的外交活動越頻繁，兩國雙邊貿易也將更加活躍，兩國的一體化程度也將越高;反之，兩國的雙邊貿易將被抑制，導致一體化程度下降。雖然中國與東盟在政治、經濟體制上存在差異，但形成一致的價值和目標將決定政治的成敗。
第三，市場因素與成本因素，例如，人口地理文化、城市化水平、產業聚集、基礎設施等。羅瑋燃、郭晴(2018)從基礎設施的六個代表性領域，基于DEA模型對東盟十國進行基礎設施投資效率分析。研究結果表明：技術進步和外部環境變化是基礎設施投資效率的重要影響因素。綜合技術效益不為負的情況下，可加大在技術進步和外部環境優越的國家進行基礎設施投資。史智宇(2003)從商品域和市場域的視角研究了中國與東盟在國家市場的出口相似度，其研究顯示，在出口結構方面，特別是產品與市場化，兩方的趨同態勢越來越顯著，中國與東盟在經濟發展道路上的演化路徑具有相似性，中國與東盟在出口貿易上的競爭態勢將一直持續。孫穗、朱順和(2020)研究了信息通信技術對中國-東盟的雙邊貿易、東盟國家經濟增長的影響;研究認為，東盟各國在信息通信技術方面的發展水平具有顯著差異，馬來西亞、新加坡等國的信息通信技術發展較為發達，老撾、緬甸等新四國的信息通信技術相對落后，然而信息技術落后的國家更能享受到信息技術外溢帶來的效應，所以信息通信技術落后國家必須抓住信息通信技術產業發展機遇，從而實現追趕超越。
三、研究方法與指標選取
1.研究對象和數據說明
文章選取東盟十國：馬來西亞、印度尼西亞、泰國、菲律賓、越南、柬埔寨、緬甸、老撾、新加坡和文萊為研究對象，其中CLMV國：柬埔寨、老撾、緬甸、越南，因其地理文化相近，數字經濟建設相對落后，外國直接投資占比較高等因素，為確保數據的同質性，特別將CLMV國列為獨立經濟體進行分析。文章選取東盟十國的2010—2018年共9年面板數據，數據來源于《東盟2018年發展報告》、世界銀行數據庫、各國統計年鑒等，數據的可信度較高。由于原始數據存在個別缺失情況，研究使用Matlab軟件對缺失數據進行樣條插值法進行填補，以保證對空白數據的模擬;對于所有貨幣價格指標均進行2010年不變價美元換算，以消除物價水平波動帶來的誤差。
2.模型與指標選取
數據包絡分析(DEA)開始由運籌學專家查恩斯等學者提出，但前期模型不能測度環境變量對決策單元(DMU)效率的影響。Aigner等學者提出了隨機前沿分析(SFA)法，此方法考慮了環境變量與隨機誤差對于效率評價的影響作用。Fried等學者為了解決模型在技術上的缺陷，從而提出的三階段DEA模型可剔除環境變量與隨機誤差的影響。研究參考Fried等(2002)提出的三階段DEA模型，在第一階段使用了DEA-CCR模型進行初始評價，第二階段使用SFA法對環境變量與隨機誤差影響進行剔除，第三階段對于調整后的效率值進行評價。指標選取方面，為了有效分析與評估數字化建設與外國直接投資的效率，在借鑒前人相關研究成果的基礎上，研究充分考慮到數據的可靠性、代表性和可獲得性，有針對性的選擇投入產出和環境變量。根據東盟國家以及新四國數字化建設與貿易結構特征共同具備的特征選取投入和產出變量，并依據第二階段選擇合適的環境變量進行剔除。
四、基于三階段DEA的數字化建設與FDI效率分析
1.第一階段：DEA模型的初始效率分析
文章使用MaxDEA軟件對東盟十國及CLMV國的數字化建設與外國直接投資效率進行評價與分析，綜合技術效率(TE)=純技術效率(PTE)×規模效率(SE)：
一是從規模效率上，所有國家(地區)的規模效率平均值呈下降趨勢(如圖2所示)，東盟十國中大多數國家為新興市場國家，通常情況下，新興市場國家的規模效率均低于成熟市場國家。但從規模報酬的視角，東盟十國中大部分地區以及CLMV國總體從2010—2018年規模報酬遞增，只有印度尼西亞一直處于規模報酬遞減，新加坡在2014—2016年處于規模報酬遞減，而規模報酬始終不變的地區有老撾、緬甸和文萊。從各個國家(地區)規模效率平均值上看，只有越南未達到0.9以上，2010—2018年規模效率平均值為0.76，其余國家(地區)均高于0.9。
二是從純技術效率上，所有國家(地區)2010—2018年的純技術效率平均值為0.95，除2011—2013年與2017年呈小幅上升態勢以外，其余年份均有小幅下降(如圖3所示)，CLMV國的總體情況與東盟十國一致，9年間純技術效率未有提升。越南、泰國、馬來西亞在部分年份純技術效率未達到0.9，CLMV國總體、菲律賓、柬埔寨的年均純技術效率雖高于0.9，但9年間未見明顯上升或下降趨勢，純技術效率值變化不大。新加坡、印度尼西亞、老撾、緬甸、文萊的純技術效率值較高，均達到1.0。
三是從綜合技術效率上，所有國家(地區)2010—2018年的綜合技術效率平均值為0.90，除2011年與2017年呈小幅上升以外，其余年份均有小幅下降，CLMV國的總體情況與東盟十國一致，9年間綜合技術效率有所下降(如圖4所示)。但各國家(地區)間效率得分差異較大，新加坡與印度尼西亞的綜合技術效率均值最高，分別為0.94和0.96。CLMV國總體、菲律賓和柬埔寨的綜合技術效率變化不大，基本維持在0.9上下的水平;越南的綜合技術效率未達到平均值，2010—2018年平均綜合技術效率為0.66。
2.第二階段：隨機前沿分析
文章使用Frontier4.1軟件對于東盟十國及CLMV國數字化建設與FDI效率評價系統松弛量進行SFA回歸分析以消除環境變量與隨機誤差的影響，檢驗結果見表1，隨機前沿分析結果支持所有似然比LR通過了顯著性水平為5%的混合卡方檢驗，由此可見，本模型合理，并且使用SFA回歸分析是可行的;各環境變量的sigma平方值都非常高，gamma值分別為0.41、0.81、0.94總體趨向于1，且均通過了顯著性檢驗，所以采用SFA分析模型是可取的。由檢驗結果可知，貨物與服務出口額作為環境變量與網絡寬帶訂閱松弛變量呈正相關關系，說明了貨物與服務出口額的增加不利于網絡寬帶訂閱量松弛變量的減小，貨物與服務出口額越高的區域，網絡寬帶訂閱量規模的增加，制約了數字化建設效率的提高。貨物與服務出口額與移動手機訂閱松弛變量呈負相關，說明貨物與服務出口額高的國家(地區)帶來了移動手機訂閱數量的增加，從而有利于移動手機訂閱數松弛變量的減小以及數字化建設效率提升。貨物與服務出口額與外商直接投資額松弛變量呈正相關，說明貨物與服務出口額越高，外商直接投資額規模的增加，制約了外貿對于外商直接投資額利用率的提升。
國際旅游入境人數作為環境變量與網絡寬帶訂閱松弛變量呈負相關，說明了國際旅游入境人數多的國家(地區)帶來了網絡寬帶訂閱數量的增加，從而有利于網絡寬帶訂閱量松弛變量的減小以及數字化建設效率的提升。國際旅游入境人數與移動手機訂閱松弛變量呈正相關，說明國際旅游入境人數的增加不利于移動手機訂閱量松弛變量的減小，國際旅游入境人數越高的區域，移動手機訂閱量規模的增加，制約了數字化建設效率的提高。國際旅游入境人數與外商直接投資額松弛變量呈負相關，說明國際旅游入境人數越高的國家(地區)，對外貿易對外商直接投資額的資源利用率越高。
國際旅游入境人數作為環境變量與網絡寬帶訂閱松弛變量呈負相關，說明了國際旅游入境人數多的國家(地區)帶來了網絡寬帶訂閱數量的增加，從而有利于網絡寬帶訂閱量松弛變量的減小以及數字化建設效率的提升。國際旅游入境人數與移動手機訂閱松弛變量呈正相關，說明國際旅游入境人數的增加不利于移動手機訂閱量松弛變量的減小，國際旅游入境人數越高的區域，移動手機訂閱量規模的增加，制約了數字化建設效率的提高。國際旅游入境人數與外商直接投資額松弛變量呈負相關，說明國際旅游入境人數越高的國家(地區)，對外貿易對外商直接投資額的資源利用率越高。東盟在成立之初僅有印度尼西亞、泰國、新加坡、菲律賓和馬來西亞組成，20世紀80年代以后，越南、文萊、緬甸、老撾、柬埔寨陸續加入東盟，東盟各國無論從政治、經濟、體制、社會發展水平均有較大差異，所以環境因素與隨機誤差對于不同國家(地區)的數字化建設與外國直接投資效率的影響也不同，所以本階段必須對外部環境因素和隨機誤差因素進行調整，使所有國家(地區)均處于同等的“隨機運氣”之下，從而進一步評價其實際的數字化建設與FDI效率水平。
3.第三階段：調整后的DEA效率評價
本階段再次使用MaxDEA軟件對于東盟十國及CLMV國數字化建設與FDI效率水平進行評價，將第二階段中剔除了環境因素和隨機誤差的投入變量替換初始變量進行分析，改進后各國(地區)效率值分析如下：
首先，從調整后綜合技術效率上看，東盟以及CLMV國平均效率值顯著提升，由原來的0.89提升為0.95，且調整后的2010—2018年綜合技術效率平均值呈上升趨勢，說明了環境因素與隨機誤差確實對于東盟及CLMV國數字化建設與FDI效率有較大影響。從單個國家上看，馬來西亞、泰國、越南的綜合技術效率提升最大，分別增加了15%、17%和29%。綜合技術效率無變化的國家為：緬甸與文萊。CLMV國的綜合技術效率呈上升趨勢，調整后提升7%。
其次，從調整后規模效率上看，東盟十國平均效率值小幅提升，由原來的0.94提升為0.95，且調整后的2010—2018年規模效率平均值呈上升趨勢。從單個國家(地區)上看，馬來西亞、泰國、越南、新加坡、印度尼西亞的規模效率均有提升，其中越南的規模效率增加了12%。規模效率無變化的國家依然為：緬甸與文萊。調整后的CLMV國的規模效率均值略小于調整之前，但2010—2018年規模效率呈上升趨勢。規模報酬方面，總體變化不大，但老撾由調整前規模報酬不變改為調整后的規模報酬遞增;新加坡和印度尼西亞由調整前規模報酬遞減改為調整后的規模報酬不變。——論文作者：杜有黃百1，顧穎1，顧江寒2
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