中国对外直接投资的母国出口结构效应区域差异分析

马 瑞，张爱群

（合肥学院 经济系，安徽 合肥230000）

进入21世纪，随着深入贯彻实施“走出去”战略，中国对外直接投资实现了跨越式发展，其规模和效益得到了较大幅度提升。据商务部公报的数据显示，2013年中国累计实现非金融类对外直接投资901.7亿美元，成为世界第五大对外投资国，共对全球141个国家和地区的4 425家境外企业进行了直接投资，这也是自2002年以来中国对外直接投资持续增长的第12年。由此可见，中国对外直接投资已经进入高速发展时期。迅速发展的对外直接投资不仅有利于拓展中国进入海外市场的渠道和对外贸易的规模，更重要的是给中国对外贸易的结构带来深刻的影响，因而其可以成为中国对外贸易跨过发展瓶颈、促进外向型经济战略成功转型的重要途径。

一、文献综述

长期以来，西方经济学者一直就对外直接投资与出口关系的理论进行了广泛和深入的研究，并形成了两种基本理论：一种是以Mundell 为代表的投资对贸易的替代理论，他在1957年通过引入关税分析，在放松生产要素在国际上不能流动的假设的基础上，提出投资与贸易之间具有替代关系的结论；另一种是以Kojima 为代表的投资与贸易互补理论，他在1978年发表的论著《对外直接投资论》中提出了当投资从母国具有比较劣势的边际产业开始进行直接投资时，有利于东道国吸收和消化，母国则可以将优势集中开发更新技术，从而导致对外直接投资会创造和扩大贸易，形成两者之间的互补关系。

基于国际直接投资与贸易两者之间的替代或者互补关系，西方学者也进行了相应实证方面的分析和检验。Horst（1972）对美国与加拿大的投资与出口的关系进行回归实证研究，分析结果得出美国对加拿大的投资是为了规避加拿大的高额关税而对出口贸易产生替代效应［1］。Adler和Stevens（1974）利用研发产业的相关数据进行研究发现对外直接投资与出口之间存在着相互替代效应［2］。Egger（2001）利用GMM 实证分析方法研究，发现15 个欧盟国家对外直接投资对其15个欧盟国家的出口具有替代关系［3］。Helpman等（2004）利用38个国家52个产业的相关数据，分析这些国家的对外直接投资与出口的关系，研究结果发现这些国家的两者之间存在着替代关系［4］。Lipsey和Weiss（1981）利用美国对其13个主要贸易伙伴国的制造产业的对外直接投资和出口数据进行实证研究，发现两者之间存在着互补关系［5］。Goldberg 和Klein（1999）对日本的对外直接投资和贸易之间的实证研究也表明两者之间存在着互补关系［6］。Hejazi（2001）利用美国对外直接投资和出口的数据通过引力模型进行实证研究，发现两者之间存在互补关系［7］。Mariam 和Cecilio（2004）运用欧盟、日本和美国的工业品进出口贸易的面板数据进行实证研究，发现投资与贸易之间存在互补关系［8］。Aizenman 等（2006）利用包括发达和发展中国家在内的81个国家的面板数据，就对外直接投资与进出口贸易的关系进行实证分析，发现所有国家的投资与贸易之间存在明显的互补关系，特别是发展中国家更为突出［9］。Chiappini（2012）利用法国汽车产业的数据进行实证分析，研究发现该国汽车产业的对外直接投资与贸易之间存在着显著的互补效应［10］。此外，Franco（2013）通过利用美国部门层面数据针对不同动机的对外直接投资出口贸易效应进行研究，结果显示市场寻求型的较其他动机型的对外直接投资对促进出口贸易更具有效率［11］。

进入21世纪，随着中国外贸环境日趋严峻、对外直接投资逐年扩大及其在全球国际直接投资中所占份额的逐渐增长，国内学者也逐渐开始致力于两者关系的研究，大部分研究结果都支持中国对外直接投资会不同程度地促进中国对外贸易的发展。王迎新（2003）是较早对中国对外直接投资的贸易效应进行研究的，研究结果认为服务贸易型对外直接投资有利于扩大出口服务，对出口具有促进作用；而寻求资源型对外直接投资对贸易具有替代作用［12］。张应武（2007）利用2000-2006年中国对外直接投资和对外贸易的数据，通过使用引力模型分析表明投资与出口之间具有相互促进作用［13］。项本武（2009）实证分析发现中国对外直接投资与对外贸易之间存在着长期协整关系，OFDI能产生较为明显的长期贸易创造效应［14］。胡昭玲等（2012）利用1993-2009年中国对105 个国家（地区）直接投资与进出口数据进行实证研究，结果表明中国的对外直接投资是贸易创造型的［15］。

然而，对外直接投资的母国贸易效应不仅反映在贸易规模上，对一国经济发展而言更重要的是其对母国贸易结构产生的影响。但是到目前为止，国内关于对外直接投资的母国贸易结构效应的研究相对于规模效应的分析还比较少。比如，王英、刘思峰（2008）对中国1990-2005年OFDI的出口结构效应进行回归实证分析，结果发现OFDI可以促进出口结构的优化［16］。唐心智（2009）利用1982-2006年的数据对中国对外直接投资与贸易结构的关系进行回归分析，发现中国对外直接投资对商品出口结构具有改善作用［17］。陈愉瑜（2012）采集1982-2010年中国对外直接投资与贸易结构相关数据，通过时间序列分析得出中国企业“走出去”对贸易结构具有改善作用［18］。还有，陈俊聪和黄繁华（2013）利用面板实证分析方法对中国对外直接投资与出口进行分析，研究发现各省份企业“走出去”对促进出口规模的扩大效应并不明显，但对提高制成品出口技术有显著作用［19］。

由此可见，近年来，学者们围绕对外直接投资的母国贸易效应的实证研究更多注重的是贸易规模效应的研究，而关于对外直接投资的母国贸易结构效应的研究相比较而言还是比较少，并且大多数的研究也主要围绕全国宏观层面进行的。随着中国对外直接投资的不断扩大，更均衡合理地融入全球经济对中国外向型经济发展更为重要。但是，由于中国区域经济发展水平存在着重大的差异性，地区经济发展不平衡也带来了不同地区的对外直接投资与对外贸易的不平衡发展。那么各地区对外直接投资的贸易结构效应是不是也相应存在着区域差异性？因而，本文主要从对外直接投资母国出口结构效应的区域差异比较入手进行实证研究，这样区别性研究更有助于通过对外直接投资促进中国对外贸易结构的优化。

二、变量选取与模型设定

（一）变量选取

由于中国对外直接投资起步较晚，建立对外直接投资统计制度时间较短，2003年以后才有比较完善的地区数据，数据样本空间存在着一定不足。然而，构建面板数据包含有横截面、时期和变量等三维信息，可以克服样本空间不足的缺陷，将时间序列和横截面数据分析的优点结合起来，并且面板模型一般更倾向于通过横截面分析来探究个体之间的异质性。因而，本文通过面板数据模型的建立来研究中国各省份对外直接投资的出口结构效应更符合研究的目的。因而，为了检验中国对外直接投资对母国出口结构变动的影响，以高新技术产品出口占总出口的比重（HTEX）作为因变量，对外直接投资绩效指数（OND）和其他解释变量作为自变量，拟构建面板数据模型。

1.贸易结构指标

出口贸易结构的衡量方法是多种多样的，本文所要计算用来反映出口贸易结构的数据主要依据Lall（2000）对产品技术层次的分类方法。Lall（2006）研究认为产品特征可以用来反映一国或地区的贸易结构变化，所以，一个经济体在高新技术产品出口占总出口份额比重的增加可以用来反映该经济体对外贸易结构得到升级。因而，本文采用各省份高新技术产品出口占该省份出口总额的比率来表示出口结构变化情况。

2.对外直接投资绩效指数

由于对外直接投资易受到母国经济发展规模的影响，如果单纯简单使用对外直接投资的绝对数额不能说明全面问题。所以，为了克服母国经济规模对OFDI绝对数额的影响，本文采用联合国贸发会议上设置的对外直接投资绩效指数（OND）来反映OFDI的发展状况。该指数可以在剔除母国经济规模变量之后反映一国（地区）在国际直接投资市场上的真实地位。该指数的数学表达式为：

其中，OFDIi和OFDIw分别表示某国（地区）对外直接投资流量、全球对外直接投资流量；GDPi和GDPw分别表示某国（地区）国内生产总值和全球国内生产总值。

本文将该指数应用到中国各省份的对外直接投资，用某一省份对外直接投资额占全国对外直接投资额的份额与该省份的国内生产总值占全国国内生产总值的份额的比率来反映第k省份对外直接投资的绩效和综合竞争力，其公式为：

如果ONDk等于1时，表示该省份对外直接投资绩效达到了全国平均水平；如果ONDk大于1时，表示该省市对外直接投资绩效高于全国平均水平；如果ONDk小于1时，则表示低于全国平均水平。

3.其他解释变量

考虑在开放经济条件下给贸易结构变动带来影响的其他因素，本文控制性变量选取了人均GDP、资本投入（K）和产业结构（T）。其中，选取人均GDP增长速度来反映中国各个省份的经济发展水平对贸易结构发展的影响；资本投入的多少在一定程度上会影响贸易结构调整和升级，本文用固定资产投资额占国内生产总值的比重反映资本投入情况；结合贸易结构指标选取标准，本文选取第二产业产值占三大产业产值总额比重的变化来反映产业结构变动。

（二）模型设定

根据以上变量分析，本文将实证计量模型设定如下：

其中，ζ表示随机干扰项。

由于面板数据模型中各分量的不同限制要求，存在着无个体影响的不变系数、变截距和含有个体影响的变系数三种类型模型，因而，需要对面板数据模型形式进行选择和估计，以此来验证OFDI绩效的出口结构效应在中国各省份是否存在着地区性差别。根据（1）式，将不变系数模型的单方程回归形式设定为：

其中，t表示不同时期，i表示横截面个体的数量。在模型（2）中，任何个体具有相同的回归系数，说明在截面成员上既无个体影响也无结构变化。

将变截距模型的单方程回归形式设定为：

在变截距模型（3）中，各截面成员方程的系数向量β是相同的，而截距项α随着个体变化而不同，说明在截面成员上存在个体影响而无结构变化。

将变系数模型的单方程回归形式设定为：

在变系数模型（4）中，截距项α和系数向量β均不同，说明在截面成员上既存在个体影响又存在结构变化。

三、实证检验

（一）数据来源及说明

由于受到地区数据可获得性的影响，本文采用2003-2013年中国29 个省份（不包括青海、西藏）的高新技术产品出口额、对外直接投资额、人均GDP 增长率、资本投入和产业结构变动的面板数据，共计319组观测值。原始数据均来自2003-2013年全国和各省份的《国民经济和社会发展统计公报》、《统计年鉴》及中华人民共和国商务部公布的《高新技术产品进出口的统计分析》，并依据原始数据计算出各省份高新技术产品出口占总出口比重、对外直接投资绩效指数。

（二）实证检验

1.面板数据的平稳性检验

为了避免出现伪回归，首先利用LLC检验、IPS检验、Fisher-ADF检验和Fisher-PP检验等四个方法进行单位根检验，以确定其平衡性［20］。本文利用Eviews6.0软件对各个变量同时使用这四种方法进行面板单位根检验，检验结果见表1所列。

表1 单位根检验结果

从单位根检验结果来看，除了GDPit外其余变量的水平值均不能拒绝原假设，说明存在单位根。但5个变量的一阶差分除了ΔHTEXit的IPS检验在5%的显著水平上拒绝单位根的原假设，其余变量都在1%的显著水平上拒绝原假设，说明变量的一阶差分不存在单位根，均为一阶单整序列。因而，可以对变量进行面板协整检验。

2.面板数据协整检验

由表1 可知5 个变量均为一阶单整序列，因此可以就ONDit、GDPit、Kit和Tit对HTEXit的影响效应数据进行协整检验。本文采用Pedroni和Kao两种协整检验方法进行面板协整检验。Pedroni适用于非平衡面板数据，且它的备择假设同时考虑了同质面板数据和异质面板数据两种情况。但是，Gutierrez（2003）发现，当T=10时，随着N的增加，Kao检验的功效高于Pedroni检验。由于数据的可获得性，本文只包含11年时间的29 个省份短而宽的面板数据，利用Pedroni 进行检验的功效有较低的可能性，因此，本文还进一步进行Kao 协整检验。检验结果见表2所列。

表2 面板数据Pedroni和Kao的协整检验结果（滞后阶数由SIC准则确定）

Pedroni 检验结果表明，除了Group rho-statistic检验接受原假设外，Panel v-statistic 检验在5%显著水平上和其余检验在1%的显著水平上拒绝“不存在协整关系”的原假设；Kao检验结果也表明通过5%水平上的显著性检验，可以拒绝原假设。综合考虑，利用协整检验Pedroni法和Kao法得出模型的出口产品结构和对外直接投资绩效、人均GDP 增长率、固定资产投入占GDP比重、产业结构变动变量之间存在长期均衡关系，因此可以进一步对变量进行回归估计。

3.面板检验模型选择和回归分析

（1）F检验。为了避免模型设定的偏差、改进参数估计的有效性，一般需要通过计算模型的回归残差平方和并计算F统计量，因而，本文用S1、S2和S3分别表示三种面板数据模型的残差平方和，通过回归统计量得到相应的残差平方和S1=0.980 402、S2=1.140 179、S3=5.464 728，利用形式设定检验方法（n=29，k=4，t=11）和残差平方和计算F2和F1统计量，分别得出：

由于F2＞1.30，所以拒绝不变系数模型（2），继续计算F1统计量：

由于F1＜1.32，所以拒绝变系数模型（4），接受变截距模型（3）。

（2）Hausman 检验和回归结果。鉴于变截距模型分为固定影响模型和随机影响模型两种，因而还需要利用Hausman 检验方法确定模型中个体影响设定的选择。通过表3 的Hausman 检验结果显示拒绝个体影响与解释变量不相关的原假设，因此应该将对外直接投资绩效的出口结构效应的模型中的个体影响确定为固定效应模型。因而，根据本文检验结果和研究需要将（3）式进一步调整为：

其中，μi表示第i个省份的个体影响效应系数，表示第i 个省份对外直接投资的出口结构效应的偏离情况。根据表3 实证检验结果，估计的回归模型如下：

表3 对外直接投资绩效对出口结构效应分析的实证结果

分析回归结果可以得到R2=0.83，说明该模型相关拟合优度较高。从t统计量与P值来看，在置信度为5%的情况下对外直接投资绩效的回归系数不显著，但在置信度为10%的情况下是显著的，这代表着在一定程度上中国对外直接投资可以促进出口产品结构优化，即随着对外直接投资绩效每增长1 个百分点，对全国出口结构水平提高将产生0.042 42个百分点的促进作用。并且，从全国角度来看，对外直接投资较同期的人均国内生产总值增长与资本投入增加对贸易结构的影响作用更大些。然而，由于中国开展对外直接投资的时间短、规模不大，同时对外直接投资目前仍更多集中于自然资源开采、初级产品以及劳动密集型产品的投资和生产上，导致其对贸易结构的优化作用低于国内产业结构调整的促进作用。这也说明出口结构效应相对还比较弱，对外直接投资对出口商品结构优化的作用力度不大。

表4 个体固定效应估计结果

从表4 可以看出，在全国各省份对外直接投资的出口结构效应上仍存在着显著的差异性，个体固定效应估计结果反映在面板数据各横截面系数分为正负两种。截面系数为正的主要有江苏、上海、天津、山东、广东、北京、宁夏、四川、福建和河北等10 个省份，说明这10 个省份对外直接投资的出口结构效应高于全国平均水平。而其他省份的截面系数都为负，即其余省份都低于全国平均水平，尤其是甘肃、新疆等西部地区偏离全国平均水平的程度更为明显。在截面系数为正的省份中，除宁夏、四川以外其余都属于东部省市。导致这种结果可能的原因是中国地区经济发展存在较大的差异性，江苏、上海、广东等省份经济发展较快、对外开放度较高、海外市场相对较大，其对外直接投资对出口结构的影响较大。而像甘肃、新疆这些中西部省市由于经济起步晚、发展相对落后、对外开放程度较低、海外市场相对较小，其对外直接投资对出口结构优化的影响相对较小。而属于西部地区的宁夏和四川一反常态可能是因为其对外直接投资与出口绝对额偏低、但其高新技术产品出口比重却较高有关。

四、结论与启示

在日益恶化的国际经济环境的大背景下，中国近几年出口贸易面临着严峻挑战，出口出现负增长，对外贸易条件不断恶化。尽管在过去的几十年间中国出口商品结构不断优化，但是出口仍以低附加值的劳动密集型产品为主，出口商品总体上仍处于国际产业链的低端。现阶段，中国经济急需转变发展方式和优化经济结构，而同时近10年来中国对外直接投资逆势而上，与出口商品结构优化和升级存在着趋同的发展态势，因此，通过对外直接投资优化出口商品结构值得深入研究。鉴于此，结合中国地区经济发展的不平衡性和各省份对外直接投资存在着差异性，本文利用中国29 个省市2003-2013年对外直接投资绩效和高新技术产品出口占地区出口总额比重的相关面板数据构建了实证分析模型进行研究。实证研究结果表明：

中国对外直接投资和出口商品结构优化之间存在长期的均衡关系，且对外直接投资对出口商品结构有正的影响作用。然而，尽管近几年中国对外直接投资逆势迅猛发展，但是其仍处于起步阶段，规模相对较小，因而也发现其出口结构优化作用不大，影响系数仅为0.042 42。可见，中国的“走出去”战略和建立“贸易强国”地位战略是相辅相成的。所以，应当继续努力扩大对外直接投资的规模，更为重要的是积极有效地调整对外直接投资结构，改善投资质量和效果，发挥其对出口结构优化的良性促进关系。

同时，本文对中国29个省市面板数据进行个体固定效应研究发现，中国各省市对外直接投资对出口结构的影响均存在着一定的差异性，其中对外直接投资的出口结构优化效应最大的省份是江苏和上海，最小的省份是甘肃和新疆等西部地区。且研究结果显示对外直接投资的出口结构优化效应高于全国平均水平的大部分省份都是中国东部沿海经济发达的地区，而绝大部分中部和西部省份都低于全国平均水平。这可能是因为经济越发达、开放程度越高的地区，其出口商品结构高度化程度对外界环境越敏感，而经济越落后、开放程度越低的地区，其出口商品结构高度化程度对外界环境反应较迟钝。

综上分析，中国应该抓住当前发展机遇，加快对外直接投资步伐，推动开放型经济全方位发展，协调企业“走出去”和商品“走出去”的关系，实现两者共同发展。但是，在实施“走出去”战略进程中，各地区必须结合地区经济发展步伐、因地制宜制定合适的政策，以提升对外直接投资对本地区出口商品结构优化的正向效应，以此更好地促进我国经济长期健康的发展。

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