中国与“一带一路”沿线国家双向投资的就业效应研究

张 原

(中国劳动关系学院，北京 100048)

一、引言

2017年党的十九大报告强调，要以“一带一路”建设为重点，坚持引进来和走出去并重，遵循共商共建共享原则，加强创新能力开放合作，形成陆海内外联动、东西双向互济的开放格局。“一带一路”倡议提出以来，中国与“一带一路”沿线国家经贸合作日益加强。随着新时期对外开放战略的推进，中国与“一带一路”沿线国家的双向投资规模不断扩大。2003—2016年，中国对“一带一路”沿线国家的直接投资(Outward Foreign Direct Investment，OFDI)流量年均增长率达到46.4%，超过同期中国对全球OFDI流量年均增长率(43.0%)；而“一带一路”沿线各国对中国投资的增长率较低，2003—2016年，中国实际利用沿线国家FDI年均增长率为7.7%，低于同期中国实际利用全球FDI增长率(7.9%)。从2011年开始，中国与“一带一路”沿线国家的双向投资出现逆转，中国由“资本净流入”转变为“资本净流出”，并且随着供给侧结构性改革的持续推进，产能输出步伐进一步加快，中国对“一带一路”沿线国家投资的净流出不断扩大。

中国与“一带一路”沿线国家双向投资的逆转引起了一系列疑虑：一方面，随着中国迅速成长为“一带一路”沿线地区最重要的投资人，外界对中国投资的期待和争议并存，部分声音甚至认为中国对“一带一路”沿线国家投资的主要目是资源寻求、产能转移以及政治考虑等*比如：英国《金融时报》2017年11月9日发表的《中国对中东欧投资背后的政治目的》和2017年12月26日发表的《西方疑惧中国的影响力》(http://www.ftchinese.com/)等。，并不能真正推动东道国的实体经济和就业增长。因此，中国对“一带一路”沿线国家投资是否具有积极的就业效应亟待客观评估。另一方面，中国国内也开始担忧实体资本净流出将导致国内就业岗位流失，尤其是中国在“一带一路”沿线国家的投资以路网、水利、电力、港口和通讯等基础设施建设为主，投资期限较长、回报率较低，这是否意味着中国资本在“为他人作嫁衣裳”？因此，中国与“一带一路”沿线国家的双向投资对中国国内就业的影响也需要客观评估。

已有文献主要从跨国投资对母国就业的影响、对东道国就业的影响以及国别投资的相互作用三个方面分析跨国投资的就业效应。跨国投资的母国就业效应理论主要有替代论(Jasay，1960；Reddaway，1967)[1-2]、互补论(Hawkins，1972)[3]和组合论(Blomstrom et al，1994)[4]。替代论认为，当母国资本相对稀缺时，对外投资将减少国内投资，如果资本流出没有带来净出口增加，那么就会对母国就业产生负面影响(Konings et al，2001；Eckel，2003)[5-6]；互补论则认为，对外直接投资会对母国就业环境产生积极作用，主要是由于经营利润回流带来国内资本存量上升、国际竞争能力提升扩大国内关联企业生产规模以及海外互补性产品促进母公司产品出口等(Masso et al，2007；Federico et al，2008)[7-8]；而组合论则认为OFDI的母国就业效应取决于上述两种作用的对比，并且跨国投资的类型(水平或垂直)、动因、行业以及东道国经济发展水平等因素均会对母国的就业产生影响(Hansson，2005；You et al，2015；Mariotti et al，2003)[9-11]。国内研究者对中国OFDI的母国就业效应进行了理论研究和实证分析[12-14]。部分研究发现中国OFDI的互补效应高于替代效应，因此有利于提升国内就业(柴林如，2008；李磊 等，2016)[15-16]；但也有相反的结论，认为以替代效应为主(张海波 等，2013；闫佳祺 等，2015)[17-18]；此外，中国OFDI的国内就业效应与投资规模、投资地区收入和人力资本水平、投资形态(垂直与水平)、投资动机以及中间和最终产品的贸易形态等因素有关(李磊 等，2016；张海波 等，2013；蒋冠宏，2016)[16] [17] [19]。

跨国投资的东道国就业效应理论主要基于MacDougall-Kemp模型，认为资本的国际流动将对东道国产生积极的就业效应，但母国的资本存量相应减少(MacDougall，1962；Kemp，1962)[20-21]。联合国贸易和发展会议指出，外商直接投资在东道国创造了直接和间接的就业机会，并且其正面影响在欠发达地区更加显著(UNCTAD，1994)[22]。但也有部分研究指出跨国资本也可能带来就业挤出效应，因此综合效应较为复杂(Crino，2010)[23]，主要与外来投资产业分布、投资动机、资本进入方式、补贴形式、对国内投资的替代性以及技术外溢等因素有关(郑月明 等，2008；Williams，2003，Misun et al，2002；王剑 等，2005)[24-27]。国内文献主要研究FDI对中国就业数量(杨扬 等，2009；孙海霞，2007；钟辉，2005)[28-30]和结构(张二震 等，2005；刘辉群 等，2009；李莺莉 等，2014)[31-33]的影响，大多认为FDI对中国就业整体或局部产生了正面作用，并且对东部地区和第二产业的就业促进作用更显著。然而，目前已有的文献仅站在东道国视角分析中国就业如何受外来资本的影响，而中国OFDI对其他国家的就业影响则较少研究，仅有部分文献分析了中国在非洲国家投资的就业促进作用(任培强，2013；张淑莹，2017)[34-35]，这与中国长期以来在国际投资中主要充当被投资者的角色有关。随着中国近年来迅速成长为重要国际投资人，其OFDI对其他国家的就业效应研究需要加强。

关于国别投资的相互作用及其就业效应的研究，主要基于内外资本间的挤出或挤入效应从金融、贸易和产业转移等方面展开。在金融市场中，由于储蓄水平有限，资本的国内外分配会带来母国和东道国的就业波动(Hufbauer et al，1968)[36]；在产品市场中，如果对外直接投资带动了国内物品和劳务出口，则会促进国内投资，反之则会挤出国内投资(张纪凤 等，2013；Hejazi et al，2003)[37-38]；在产业层面，如果对外直接投资表现为产业国际间水平转移，就会产生挤出效应(Herzer，2013)[39]，而垂直分工型的对外直接投资则可能由于母国与东道国企业生产活动的互补性而带来挤入效应(Desai et al，2005)[40]，并且产业类型和一体化模式的差异也会影响资本的挤入或挤出效应(Braunerhjelma et al.，2005)[41]。不同于基于发达国家经验研究得出的结论(Feldstein，1995；Andersen et al，1998)[42-43]，发展中国家和转型国家更多地表现为挤出效应(Goh et al，2012；Alsadig，2013)[44-45]，主要原因在于发展中国家的资本稀缺性。国内相关文献主要从实证层面展开分析。部分研究发现，由于受到资本稀缺水平、融资能力和金融市场完善性的影响，OFDI会挤出国内投资(宋林 等，2016；项本武，2007；綦建红 等，2009)[46-48]，制造业OFDI增速加快导致资本净流入对国内制造业的资本形成作用减弱(刘海云 等，2015)[49]；另一些研究则发现，中国OFDI对国内投资产生了促进作用(崔日明 等，2011；宫汝凯 等，2016)[50-51]，原因在于资源和技术寻求以及政府支持等(You et al，2015；辛晴 等，2012)[10] [52]；也有部分研究认为OFDI对国内投资的挤入或挤出效应因投资周期和途径不同而变化(杨平丽 等，2017；余官胜 等，2014)[53-54]，因此其对实体经济和就业的影响较为复杂。

已有研究主要存在以下几点不足：第一，基于一国单部门或两部门生产函数构建的模型较难清晰区分母国和东道国的投资流向，部分实证研究甚至混淆了“跨国投资”与“资本净流出”以及投资“流量”与“存量”，或者仅将跨国投资作为影响生产技术效率的因素纳入分析框架，因此在分析其就业效应时存在欠缺。第二，基于MacDougall-Kemp模型建立的分析框架存在适用性问题，由于该理论的前提假设是资本流动发生在资本丰裕国与劳动力丰裕国之间，因此比较适用于分析发达国家对发展中国家投资的就业效应。然而，中国和“一带一路”沿线国家大多为发展中国家，已有分析框架的解释力已显然不足。第三，已有文献大多研究中国OFDI总量对自身就业的影响以及国内就业受发达经济体FDI的影响，仅有少量文献探讨了中国对非洲地区投资产生的东道国就业效应；而关于中国对“一带一路”沿线国家投资的母国和东道国就业效应，几乎没有研究涉及，因此无法客观了解中国对外投资的实际就业效应。有鉴于此，本文将致力于对上述三个方面进行拓展研究，创新理论模型框架，并重点研究中国与“一带一路”沿线国家双向投资的就业效应。

二、理论分析与实证模型

1.理论框架

鉴于已有理论框架存在的不足，本文构建一个两国双向投资模型用于解释母国对外投资对自身和东道国的就业影响。假设全球由母国M(home country)和东道国S(host country)组成；初始资本总量为K单位，0≤α≤1表示M国占资本总量的比例，因此M国的资本为αK，S国的资本为(1-α)K；m≥0和s≥0分别表示M国和S国对外投资占本国资本总量的比重(当小于1时)或倍数(当大于1时)，因此M国对S国的跨国投资为mαK，S国对M国的跨国投资为s(1-α)K。mαK为M的OFDI，也即S国获得的FDI；s(1-α)K为S国的OFDI，也是M国获得的FDI。双向国际投资后的全球资本可表示为：[αK+s(1-α)K-mαK]+[(1-α)K+mαK-s(1-α)K]=K。

两国代表性厂商的生产函数均为CES形态，即：

Y=A(δ1K-ρ+δ2L-ρ)-n/ρ

其中A>0为生产技术水平系数，K和L分别为资本和劳动投入，δ1和δ2为份额参数，-1<ρ<∞为资本和劳动替代参数，n为规模报酬参数，各国产出为：

假定产品价格为PM和PS；国与国之间资本市场不完全竞争：当不存在国际投资时资本相对稀缺国的资本价格较高，当存在国际投资后资本流动规模和方向将影响资本价格(一般是缩小两国原有的资本价格差距，使其有别于封闭经济状态)，但只要M国或(和)S国的资本市场不完全开放，两国资本价格CM、CS仍不完全相同；国与国之间的劳动力市场不完全竞争，劳动力价格WM、WS存在差异。因此，厂商利润为：

依据利润最大化条件：

可以得到：

LM=(δ1/δ2)ρ+1(WM/CM)ρ+1(α+s-sα-mα)K和LS=(δ1/δ2)ρ+1(WS/CS)ρ+1(1-α+mα-s+sα)K

进而，两国劳动力就业分别与M国的对外投资存在如下关系：

由此可知，M国对外投资对两国就业所产生的影响可能有以下几种情形：

(1)“双赢”或“不损己而利人”，也即M国对外投资增长对两国就业都带来正向影响，或者在不损害一方的情况下实现另一方就业增长。此时需满足0≤(1-m)α+s(1-α)≤1。

(2)M国对外投资增长带来自身就业增长，但S国就业下降。此时需满足(1-m)α+s(1-α)>1和M国资本总量较多且(或)用于国内的投资份额较高，同时吸收S国投资也较多，M国对外投资有助于本国就业增长，而S国的就业则由于资本流出和吸引外资不足而受到负面影响。

(3)M国对外投资增长带来S国的就业增长，但M国就业下降。此时需满足(1-m)α+s(1-α)<0和M国资本总量较少且(或)用于本国的投资份额较低，同时吸收S国投资也较少，M国对外投资导致本国就业下降，而使S国就业增长。

(4)“双输”，也即M国对外投资增长对两国就业都带来负向影响。此时要求(1-m)α+s(1-α)>1且(1-m)α+s(1-α)<0，这种情况不会发生。

2.实证模型

为验证理论模型的有效性并评估中国与“一带一路”沿线国家双向投资的就业效应，以理论模型为基础构建可供实证检验的计量模型。依据上述模型推算并进行对数处理可得：

其中，RM=(α+s-sα-mα)/mα，RS=(1-α+mα-s+sα)/mα，分别为两国的投资份额结构系数；EM=δ1+δ2[δ2CM/(δ1WM)]ρ(ρ+1)，ES=δ1+δ2[δ2CS/(δ1WS)]ρ(1+ρ)，分别为两国资本相对劳动力要素价格的函数。可构建M国对外投资(即mαK)对自身和东道国就业影响的计量模型：

三、实证分析结果

1.数据描述

依据历年《中国对外直接投资统计公报》、世界银行(World Bank)数据库、国际劳工组织(ILO)数据库等提供的资料，整理获得2003—2016年中国和其他65个“一带一路”沿线国家的面板数据。由于“一带一路”沿线国家多样化程度较高，按照其地理区位分为东盟、西亚、南亚、中亚、独联体和中东欧国家，按照其工业化阶段分为工业化初期及以前、工业化中期、工业化后期和后工业化国家，中国目前处于工业化后期(张原 等，2017)[56]。为了考察不同地区和工业化阶段国家可能存在的差异，构建相应的地区哑变量和工业化阶段哑变量，并与对外投资数量项lnOFDI和结构项lnR进行交叉，纳入回归方程。由于投资对就业的影响有滞后性，通过初步回归筛选使用就业人数的一期滞后项衡量lnL变量；由于小时工资数据不完整可能导致较大数量的样本缺失，使用月工资衡量lnW变量；资本价格用贷款利率衡量；由于已有统计渠道均未直接提供各国资本存量数据，使用永续盘存法(吕璐，2016)[57]对各国资本数据进行测算，从而计算获得投资份额结构系数R；利用资本存量数据，结合劳动力和人力资本数据，采用索洛余值法估算各国的全要素生产率(TFP)，并将其指数化，从而获得各国间可比的lnA变量*由于索洛余值法对生产函数形式的要求比较严苛且可能存在单位根问题，目前许多文献使用Malmquist-DEA指数法估测TFP，但后者获得的是技术进步的增长率，只可以进行时间上是纵向比较，无法比较同一时点上两国之间的技术水平差距，因此本文仍然使用索洛余值法估算TFP。；上述变量均去除了通货膨胀的影响。

从基本统计情况来看，中国对“一带一路”沿线国家OFDI增长态势明显，对东盟国家投资的存量、占比和增速均处于首位；对西亚、中亚和南亚国家投资存量在2013年之前增长明显，但之后出现下降趋势；对中东欧和独联体国家OFDI存量较低，但呈现上升趋势(见图1)。中国对处于不同工业化阶段的“一带一路”沿线国家投资均呈现上升趋势，其中对工业化后期和中期国家投资的占比较高(见图2)。近五年来中国OFDI存量居前5位的“一带一路”沿线国家为新加坡、俄罗斯、哈萨克斯坦、印度尼西亚和老挝。中国实际利用“一带一路”沿线国家FDI总量呈现缓慢波动上升趋势，且地区分布不平衡。中国实际利用“一带一路”沿线国家FDI的90%以上均来自东盟地区，西亚和中东欧国家的占比下降趋势明显(见图3)；投资中国的国家主要是后工业化国家，且其占比从2003年的65.0%上升至2016年的89.0%，工业化后期国家则从高峰时期的30.9%下降至2016年的8.1%，中国的FDI来源集中度显著上升(见图4)。近五年来中国实际利用FDI前5位的“一带一路”沿线国家分别为新加坡、马来西亚、泰国、印度尼西亚和菲律宾。

图1 中国对“一带一路”沿线国家OFDI存量占比(分地区)

图2 中国对“一带一路”沿线国家OFDI存量占比(分工业化阶段)

图3 中国实际利用“一带一路”沿线国家FDI占比(分地区)

图4 中国实际利用“一带一路”沿线国家FDI占比(分工业化阶段)

2.回归结果

由于工资与劳动力需求之间可能存在内生性问题，残差分布特征也不能完全符合OLS假设要求，因此采用系统GMM方法，并以不同期的滞后项作为工具变量来解决内生性问题。面板数据时间序列平稳性检验表明，变量时间序列的一阶差分都在10%水平或更严格水平上拒绝存在单位根的假设，因此序列是平稳的。回归分析对工具变量识别不足、过度识别和弱工具变量问题均进行了检验，选用三项检验均显著的结果。依据计量模型，首先将中国视为M国，考察中国投资“一带一路”沿线国家对东道国就业的影响以及对中国自身就业的影响；然后将中国视为S国，考察“一带一路”沿线国家投资中国对中国就业的影响，结果见表1和表2。

由于回归变量均为对数形态，因此lnOFDI回归系数反映了对外投资的就业弹性。回归结果表明，中国投资“一带一路”沿线国家整体上能够带来这些国家的就业增长；除中亚地区以外的所有地区哑变量交叉项和独力项均具有显著性，部分工业化阶段哑变量交叉项和独力项具有显著性，表明中国投资 “一带一路”沿线不同地区国家产生的就业效应存在显著差异*由于哑变量回归需要选取比照组(benchmark)，地区组以“独联体国家”为比照组，工业化阶段以“工业化初期及以前”为比照组，因此该两组状况不在回归结果中显示。(方程1～7)。中国对“一带一路”沿线国家投资对中国自身的就业影响并不显著，因此有关中国对“一带一路”沿线国家投资可能造成资本流出从而导致就业岗位流失的担忧并不成立，并且也不存在地区和工业化阶段的差异(方程8～10)；“一带一路”沿线国家对中国的投资会带来中国就业的增长，并且所有哑变量均不具有显著性，表明该就业效应基本不受投资来源国的地区或工业化阶段差异的影响(方程11～13)。

表1 中国对“一带一路”沿线国家投资对“一带一路”沿线国家就业的影响

续表1

方程1方程2方程3方程4方程5方程6方程7lnR1.129***(14.43)0.961***(32.66)1.119***(24.10)0.97***(46.69)0.968***(50.09)0.949***(43.48)0.940***(45.03)lnR×工业化中期-0.107*(-1.57)0.066(1.43)lnR×工业化后期0.053(0.69)-0.037(-0.81)lnR×后工业化阶段0.151(1.39)-0.284***(-3.23)lnR×东盟0.116**(2.14)0.013(0.24)lnR×西亚-0.542***(-8.09)-0.509***(-8.46)lnR×南亚-0.364***(-4.01)-0.282***(-4.24)lnR×中亚-0.284(-0.24)-0.102(-0.08)lnR×中东欧-0.232***(-3.35)-0.158**(-2.29)lnW0.761***(9.61)0.174**(2.33)0.624***(7.25)0.378***(4.54)0.144*(1.88)0.304***(3.45)-0.018(-0.22)lnC/W0.926***(14.55)0.606***(9.54)0.979***(14.88)0.665***(9.97)0.575***(8.99)0.742***(11.03)0.615***(9.12)lnP0.554***(4.37)0.279**(2.00)0.454***(3.32)0.181(1.38)0.028(0.20)0.090(0.63)-0.237*(-1.61)lnA-0.386***(-3.58)-0.077(-0.65)-0.63***(-5.77)-0.401***(-3.46)-0.318***(-2.73)-0.622***(-5.32)-0.752***(-6.37)工业化中期0.585(0.35)-5.138***(-4.57)-0.889***(-9.16)-1.007***(-12.04)工业化后期-3.302**(-1.95)-4.25***(-3.85)-0.843***(-6.89)-1.087***(-9.89)后工业化阶段-3.193(-1.28)3.137(1.39)-1.486***(-9.03)-1.517***(-9.50)东盟-1.465(-1.38)2.383**(2.27)0.146*(1.64)0.277***(3.02)西亚11.48***(8.77)11.948***(10.08)-0.317***(-3.92)-0.128*(-1.53)南亚9.37***(4.71)9.294***(6.84)0.361***(3.05)0.860***(8.22)中亚7.393(0.37)5.36(0.24)0.228(1.19)0.669***(3.49)中东欧5.081***(4.11)4.429***(3.49)-0.471***(-5.82)-0.220***(-2.63)常数项-12.461***(-6.09)-5.234***(-4.01)-12.229***(-8.54)-6.919***(-5.82)-6.086***(-5.00)-5.405***(-4.34)-2.061*(-1.63)F286.73***412.62***319.11***451.15***631.49***483.88***760.17***Sargan2.1360.7531.8580.7380.1611.1481.257

注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平上显著，括号中为z值，Sargan为工具变量过度识别检验，下表同。

表2 中国与“一带一路”沿线国家双向投资对中国就业的影响

续表2

中国对“一带一路”沿线国家投资对中国就业的影响“一带一路”沿线国家对中国投资对中国就业的影响方程8方程9方程10方程11方程12方程13lnP0.009***(4.31)0.009***(4.55)0.009***(4.54)-0.022***(-5.87)-0.022***(-5.87)-0.022***(-5.86)lnA0.072***(13.74)0.072***(13.84)0.072***(13.89)0.111***(17.83)0.111***(17.85)0.111***(17.85)工业化中期0.000(0.00)0.000(0.37)-0.001(-0.08)0.000(-0.01)工业化后期-0.009(-0.35)0.000(-0.19)-0.002(-0.18)0.000(-0.23)后工业化阶段0.004(0.11)0.000(0.42)-0.003(-0.15)0.000(-0.26)东盟-0.013(-0.57)0.000(-0.77)-0.004(-0.31)0.000(-0.32)西亚-0.002(-0.12)0.000(-0.05)-0.002(-0.18)0.000(-0.01)南亚-0.029(-0.80)0.000(-0.30)-0.005(-0.27)0.000(-0.14)中亚-0.028(-0.80)0.000(-0.41)-0.001(-0.05)0.000(0.10)中东欧0.006(0.29)0.000(0.43)0.001(0.04)0.000(0.18)常数项19.940***(439.24)19.938***(714.92)19.936***(719.24)19.384***(306.07)19.380***(315.10)19.380***(315.08)F256.76***556.97***908.73***308.24***673.01***985.47***Sargan0.0090.0110.0080.2310.1970.198

3.数量效应、结构效应和综合效应

分析表明，跨国投资不仅通过数量渠道影响就业，也通过结构渠道产生作用，综合就业效应取决于两者的作用方向和大小，当s和m取值在(0，1)时，OFDI的增加会带来RM和RS下降，此时如果GMM回归的lnR系数为正，那么M国对S国的投资增长会通过结构渠道的传导表现出就业增长负效应。从测算结果来看，中国和“一带一路”沿线各国对外投资占本国资本总量的比重均未超出(0，1)，各国lnOFDI与lnR之间的关系均呈现显著的反向关系(见图5)，因此结构性因素带来的OFDI传递渠道与模型描述一致。采用回归分析对lnOFDI与lnR的负相关程度进行估测，获得传递系数，同时结合lnOFDI、lnR及交叉项的回归系数，即可测算双向投资的综合就业效应(见表3)。中国对“一带一路”沿线国家投资对东道国的综合就业效应，除中亚国家不显著外，其余均为正向(主要来自数量效应的正面影响，结构效应表现为负向影响)，表明中国对“一带一路”沿线国家投资能够带来东道国的就业增长，其中独联体和东盟国家的综合就业弹性较高，西亚国家则相对较低。同时， “一带一路”沿线国家投资中国也能够促进中国就业增长，但综合就业弹性较小。

图5 lnOFDI与lnR散点图

“一带一路” 沿线国家投资中国对中国就业的影响中国投资“一带一路” 沿线国家对“一带一路” 沿线国家就业的影响整体东盟西亚南亚中亚中东欧独联体lnOFDI0.023***0.964***1.028***1.028***1.028***1.028***1.028***1.028***lnOFDI×相应地区0.065*-0.427***-0.329***-0.292-0.208***对照组数量效应0.0230.9641.0930.6010.699不显著0.8201.028lnR0.023***0.970***1.129***1.129***1.129***1.129***1.129***1.129***lnR×相应地区0.116**-0.542***-0.364***-0.284-0.232***对照组结构效应0.0230.9701.2450.5870.765不显著0.8971.129传递系数-0.962-0.776-0.655-0.793-0.623-0.781-0.617-0.531综合效应0.0010.2110.2780.1360.222不显著0.2670.429

注：(1)数量效应等于lnOFDI系数+lnOFDI×相应地区哑变量系数，结构效应等于lnR系数+lnR×相应地区哑变量系数；(2)***、**、*分别表示对应表1中的z值在1%、5%、10%水平上显著，不具有显著性的系数无法对应或构造数量效应、结构效应和综合效应，标记为“不显著”。

中国对“一带一路”沿线国家投资的就业效应差异与投资行业、东道国经济发展阶段、产业结构以及“一带一路”倡议的推动等因素有关。从2003—2016年平均值来看(表4)*由于官方公布的统计数据缺乏中国投资“一带一路”沿线国家的分行业数据，这里使用依据商务部“境外投资企业(机构)备案结果公开名录”提供的原始数据进行测算(http://hzs.mofcom.gov.cn/)。该名录公开了1983年以来3万多家中国境外投资企业(机构)的境内外投资机构名称、国别、经营范围、中央或地方属性等基本信息，依据后三项特征提取到1.1万家投资“一带一路”沿线国家的中国企业(机构)的投资国家、行业属性和企业属地，并依据企业数量分布进行统计，表中数据是企业数占比而非投资数额占比，基本能反应中国在“一带一路”沿线地区投资的行业结构和时间趋势。，中国投资“一带一路”沿线国家的企业数量比重最高的行业是服务业(54.1%)，其中以生产性服务业和配送性服务业为主；工业企业占41.3%，其中制造业、采矿业和电力、热力、燃气及水的生产和供应业(以下简称电热气水生产供应业)占比较高；农业约占4.7%。将GMM回归所得的分地区综合就业弹性和数量就业弹性与各行业比重进行相关性分析发现，农业投资企业比重与就业弹性正相关，尤其是在工业化中期及以前的“一带一路”沿线国家中，中国农业投资带来的就业拉动作用较为显著(主要集中在农作物种植、渔业生产、农副产品和水产品加工等劳动力使用相对密集的行业)。

表4 中国投资“一带一路”沿线国家的企业行业分布(%)及其与就业弹性的相关性

注：依据商务部“境外投资企业(机构)备案结果公开名录”原始数据测算，*表示就业弹性与相应纵列项的相关系数在10%以上显著，服务业的四项分类方法参见陈凌和张原的研究(2007)[58]。

工业投资企业比重与就业弹性的相关性不显著，主要是由于工业部门内部各行业的差异，其中采矿业比重与就业弹性负相关，制造业不显著，建筑业和电热气水生产供应业比重与就业弹性正相关。中国在东盟、西亚和中亚地区以及工业化中期及以前国家采矿业投资的企业比重较高，并且2013年之后进一步上升。由于采矿业的资本密集特征较显著，且目前主要以探矿和开采为主，深加工相对较少，就业拉动作用不显著，因此在这类投资集中的地区就业弹性较低。目前中国投资“一带一路”沿线国家的制造业领域主要集中在矿产品初级加工、水泥、钢铁、工程机械、平板玻璃、光伏产品等领域，由于这类制造业也具有资本密集特征(西亚和工业化初期及以前的国家比重较高)，因此就业弹性也较低。在建筑业和电热气水生产供应业等基础设施领域中国投资较多的地区，投资的就业弹性较高，一方面由于这些行业的大规模建设本身需要使用较多普通劳动力，另一方面由于基础设施投资提升了东道国的整体经济发展水平，对其他投资和产业发展具有乘数效应，从而拉动就业。

服务业投资企业比重与就业弹性正相关，且配送性服务业和个人服务业集中的地区就业弹性较高，生产性服务业和社会服务业的就业效应不显著。目前中国投资“一带一路”沿线国家的配送性服务业主要集中在批发和零售业、交通运输、仓储和邮政业、信息传输、计算机服务和软件业，从业人员需求增长显著，这些行业集中的地区就业弹性也较高；个人服务业目前主要集中在住宿和餐饮业，也有比较显著的就业拉动作用。而生产性服务业中商务服务业占比最高，但主要是开展前期经贸接洽、早期市场研究和开拓、地质勘探技术服务等(其对中国企业外派人员、技术人员的需求较多)，而产品研发、售后服务及其他服务业较少，对东道国本地的就业促进作用还未显现。

2013年“一带一路”倡议提出之后，中国投资农业、建筑业、电热气水生产供应业、配送性服务业和个人服务业的比重较2013年之前明显上升，因此对东道国的就业促进作用进一步显现。同时，从参与“一带一路”沿线国家投资的中央企业来看，其占比从2013年前的8.8 %增长到之后的13.9%，且主要集中在工业领域的电热气水生产供应业和建筑业(比所有企业的平均比重高出12.5%和5.8%)，尤其是在东盟、独联体和中东欧国家20%以上分布在电热气水生产供应业，在南亚和中亚国家10%以上分布在建筑行业，在这些国家的基础设施建设中发挥了重要作用，由此带来的直接和间接就业增长十分可观。

四、结论及启示

“一带一路”建设致力于构建“人类命运共同体”，在充分尊重各国的具体国情前提下实现普惠发展、包容发展、共享发展，最终惠及沿线各国人民。充分就业是经济社会发展的主要目标之一，也是民生发展的重要领域，如何在合作中更好地促进劳动力市场相互融合、就业双向增长也是未来“一带一路”建设的重要议题。对此，本文构建了开放条件下国家和地区间双向投资的就业效应模型，并对2003—2016年中国与“一带一路”沿线国家双向投资的就业效应进行了实证分析，研究发现：对外投资通过数量效应和结构效应影响母国和东道国的就业，就业“双赢”在理论上是可能的，但需要母国和东道国的对外投资和整体投资结构保持合理比例；中国对“一带一路”沿线国家投资能够促进东道国的就业增长，并且没有导致中国国内就业岗位的流失；“一带一路”沿线国家对中国投资能够给中国就业带来正效应，但就业弹性较小；中国对“一带一路”沿线国家投资的东道国就业效应存在地区差异，主要与投资领域、东道国产业结构和“一带一路”倡议的推动等因素有关；中国中央企业投资“一带一路”沿线国家基础设施建设领域有助于沿线国家的就业增长。基于上述结论，提出以下政策启示：

第一，中国应进一步加强与“一带一路”沿线国家的双向经贸合作，优化产能合作方式和投资结构，提升就业效应。中国对“一带一路”沿线国家投资促进了东道国的就业增长，表明新时期中国的对外开放战略能够惠及相关国家。但应该看到，由于目前投资合作领域多具有资本密集型特征，同时受到沿线国家经济发展阶段和自身产业结构的限制，中国资本在制造业和部分服务业的就业促进作用尚未充分发挥。在未来的双向合作中，需进一步优化投资结构，促使沿线国家的产业结构升级与中国的对外投资层次提升形成良性互动和循环。

第二，增强引资策略与国内产业政策的匹配性，提升“一带一路”沿线国家对中国投资的就业促进作用。“一带一路”沿线国家的FDI能够促进中国就业增长，但作用比较微弱，随着FDI来源国的集中度进一步上升，中国需要密切关注主要投资国的FDI流向、总量、结构及其就业效应。对于正在进行供给侧结构性改革的中国而言，资本总量不再成为经济发展的主要瓶颈，因此有更宽裕的空间对来自不同国家和行业的外来资本进行选择，应制定有利于经济提质增效的引资政策，有选择地利用“一带一路”沿线国家的资本，促进中国优化产业结构，实现就业稳中求进和经济发展质量提升。

第三，客观评估中国OFDI的就业效应，降低外界对中国资本的偏见，提升国际影响力。中国对“一带一路”沿线国家投资具有正向的就业效应，对沿线地区失业问题的解决起到了积极作用。然而，随着“一带一路”建设的推进和未来全球经济的进一步回暖，中国资本与其他国家资本在“一带一路”沿线区域的竞争格局将逐步显现，因此需要对包括就业效应、经济增长效应和国别FDI挤出效应等在内的对外投资效应进行全面客观评估。这不仅有助于中国企业“走出去”战略的可持续发展，也是降低国际间经贸摩擦的客观需要。

第四，加强中国与“一带一路”沿线国家劳动力市场领域的沟通合作，发挥经贸合作在就业互补和就业质量提升中的积极作用。随着中国与沿线国家双向投资的深化，跨国企业的劳动力雇佣、国际劳务合作以及其他形式的劳动力流动会进一步加强，各国间的劳动力市场融合度和竞争性将同时上升，不同文化间的冲突也会逐步显现。因此，在增加投资数量促进就业岗位创造的同时，也需要提升投资质量，并积极建立劳动领域的社会组织对话机制，为“一带一路”沿线各国就业质量和就业层次的提升开拓更大空间。

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