技术异质性角度的中国对外直接投资与制造业转移空间效应

一 引言及文献评述

近年来中国制造业发展面临多重压力：外部，低端环节面临东南亚和发展中经济体的低成本要素竞争，高端环节需要抵御发达国家高溢价技术竞争；内部，长期以来存在重复建设、同质竞争、区域发展不协调等问题。2015 年5月国务院正式印发《中国制造2025》(国发〔2015〕28号)，提出制造强国战略；并且，2017年十九大报告指出要发展更高层次的开放型经济。通过开放型经济发展，成功实现产业转型升级，是全面推进实施制造强国战略的根本。

根据中国对外直接投资统计公报显示，自2005年以来，中国对外直接投资流量连续10年高速增长，位列全球第二，其中制造业是中国对外投资的主要行业之一。然而，我国地区间对外直接投资分布不均衡问题日益凸显，东部沿海省份对外直接投资流量占近2/3。高速不均衡增长的各类对外直接投资已成促进制造业产业转移升级的重要力量之一(聂飞和刘海云，2016)[1]。

起初，国内学者从三个角度对制造业转移进行了研究。一是衡量和测度制造业转移程度的方法选取。其中，常用的定量测算区域间制造业转移指标为地区制造业专业度、行业集中度(范剑勇，2004)[2]、制造业集聚指数、区位熵(潘文卿和刘庆，2012)[3]、区位基尼系数、地理集中度(罗勇和曹丽莉，2005[4]；唐晓华等，2017[5])、空间探索分析(ESDA)(刘友金和曾小明，2016)[6]等，另外，也有学者利用区域间投入产出模型(刘红光等，2011)[7]来研究制造业产业转移。二是分析制造业产业转移的动态变化及区域特点，大部分学者认为我国制造业表现出集聚和扩散的双重属性，但聚集效应更加明显(吴三忙和李善同，2010)[8]。三是分析制造业转移的影响因素，大致为政策和制度(李娅和伏润民，2010)[9]、劳动力素质和成本、规模经济、自然资源和区位通达性(贺灿飞等，2008)[10]、市场潜力(周锐波和李晓雯，2017)[11]等因素。

近年来，随着我国对外直接投资的发展，对外直接投资与产业结构升级之间的关系研究趋于热门。大部分研究表明对外直接投资是促进我国产业结构升级的主要因素之一,两者存在高度的相关性(李逢春，2012[12]；贾妮莎和申晨，2016[13])。汪琦(2004)[14]发现对外直接投资通过影响投资国的投入要素、需求结构和资源转换方式等方面，来将这些变化传导给本国产业结构调整过程并进而影响本国产业升级的速度和效率，卜宪洁(2016)[15]认为我国对外直接投资通过边际产业转移效应、技术溢出效应、产业关联效应促进国内产业结构升级，聂飞和刘海云(2015)[16]发现我国对外直接投资通过供给侧因素、需求侧因素和产业竞争因素对我国产业结构有着明显的优化作用。另外，从空间角度分析对外直接投资对我国产业影响的研究发现，中国省际OFDI 对产业结构升级的空间溢出效应明显(崔日明和俞佳根，2015[17]；李东坤和邓敏，2016[18])。

从已有文献可知，目前将空间因素纳入我国对外直接投资与技术异质性制造业转移关系的研究多停留在空间溢出效应上而未能深入。另外，新古典经济增长理论认为，技术是独立于劳动和资本的促进经济增长三大要素之一，技术发展水平与经济活动紧密联系，地区制造业技术异质性必然会导致地区间制造业发展模式的差异。据此，本文在我国制造业发展的“后工业化时代”以及OFDI高速不均衡增长的背景下，结合制造业技术异质性，并考虑空间的相关影响，试图研究以下两个问题：一是运用空间数据探索分析法，研究不同技术特点和水平的制造业转移的空间效应；二是基于动态空间杜宾模型，实证研究OFDI等相关因素对技术异质性制造业转移的影响。

二 对外直接投资对制造业转移的空间效应原理

产业转移是指一个国家(地区)的某些产业向其他国家(地区)转移的现象或过程。产业转移的早期经典理论主要有基于李嘉图(Ricardo)比较优势理论的赤松 “雁行模式”、 雷蒙德弗农(Raymond Vernon)的产品生命周期理论、小岛清(Kiyoshi Kojim)边际产业转移理论、约翰·哈里·邓宁(John Harry Dunning)国际生产折衷理论以及空间经济学中的克鲁格曼(Krugman)“中心——外围”模型等。

本文借鉴刘红光等(2011)[7]、聂飞和刘海云(2015)[16]关于产业转移的相关研究以及Robertson(2000)[19]关于市场一体化的相关研究，从地区之间制造业的供给与需求两者相互影响来说明OFDI对母国地区间制造业转移模式的影响机理和空间效应，具体如图1所示。

OFDI会对母国的国内市场需求和国外市场需求构成影响，进而影响国内地区间制造业的供需，诱发制造业的地区间转移，从而保证我国制造业在市场上的比较优势。OFDI对国际市场需求的影响主要有三种：一是出口替代效应,即在东道国直接建厂使得我国出口减少；二是市场竞争效应，即在对外投资过程中由于技术溢出效应，东道国通过自身资源禀赋优势使其制造业得到了较大发展，挤占母国制造业市场份额；三是生产替代效应，即一些东道国通过投资资金的注入，扩大具有比较优势的制造业产品生产，返销至母国。

假设市场只有A、B两个地区，A地区的制造业生产总值、OFDI及其他因素的变化不只对A地区的制造业供给与需求造成影响，而且还会影响周边B地区的制造业供给与需求；同样B地区的制造业生产总值、OFDI及其他因素的变化，也会对自身和周边A地区制造业供需造成影响(如下图箭头①所示)。当两地区的制造业供需变化超过某一门槛值，原有的区域制造业系统的供需平衡就会被打破，企业利润空间改变，厂商会考虑向具有比较优势地区转移相关制造业工厂，以维持其产品在国际国内市场上的比较优势和市场份额(如下图箭头②所示)。本文主要研究不同技术水平制造业的转移。考虑到两地区资源要素禀赋的差异，OFDI所引致的AMi(A地区i类型制造业)和BMi(B地区i类型制造业)不同类型的制造业转移可能发生在地区间(如下图箭头③所示)，也可能发生在地区内部(如下图箭头④所示)。在企业追求利润最大化的前提下，这种转移最终将会使得A地区与B地区制造业供需趋于一个新的供需相对平衡状态(如下图箭头⑤所示)[注]感谢外审专家及本刊编辑给出的启发性建议。。

图1 制造业转移机理分析图

注：AMi表示A地区i类型制造业，BMi表示B地区i类型制造业。

资料来源：作者绘制。

本文使用空间计量方法来研究制造业的转移模式。这种由OFDI等因素导致的母国制造业转移主要有两种(聂飞和刘海云，2016)[1]：一种是“市场换市场”的扩张型转移。这种转移主要是为了规避OFDI“出口替代效应”和“市场竞争效应”所导致的国际制造行业市场需求的萎缩，将短期内具有比较优势的产业通过对部分产业链合理转移，一定程度上带动邻近区域该产业的发展来扩大市场份额。其在空间上的表现即为该产业高-高集聚的空间溢出效应。另一种则是“成本换市场”的衰退型转移。这种转移主要是为了规避OFDI“生产替代效应”所导致的国内市场萎缩和产业空心化，通过将某些不具有比较优势的产业整体转移向资源禀赋丰富、交通等要素成本较低的地区，来降低生产成本提升比较优势。由于是整体转移，该产业在空间效应上的表现即为该产业在转出地衰落，而在转入地兴起，呈现高-低聚集的空间模式。另有一些高端制造业转移稳定存在于某一区域(如图1箭头④所示)。这种转移只在内部进行，可称之为“稳定性转移”，即通过内部自身技术优化，引进外来资本进行产业更新迭代从而持续优化升级，如智能制造业的发展。

三 方法、模型设置及数据说明

(一)空间数据分析

1.其衡量矩阵公式如下：

(1)

2.全局相关性分析Moran I 指数的计算公式为：

(2)

3.局域相关性分析Moran I 指数的计算公式为：

(3)

(二)空间计量模型

为了识别技术异质性制造业转移的不同空间模式及其空间效应，本文参考Anselin et al.(2004)[22]和Debarsy et al.(2015)[23]的空间建模方法，构建OFDI对各地区制造业转移影响的动态空间面板实证模型。同时，鉴于动态空间杜宾模型一般应用于国家或地区之间的增长和收敛问题研究(Elhorst,1999)[24]，而本文探讨的地区制造业转移的空间效应与地区经济关系研究颇为相似，考虑到制造业投资具有时间上的滞后性，加入滞后一期的我国制造业变量，用来衡量区域经济行为空间依赖性以及其他未考虑因素的相关效应，用空间加权下的OFDI来解释OFDI对制造业转移的空间效应。另外，加入若干影响制造业规模的控制变量，以获得较为准确的结论，同时为了平稳将部分变量取对数，得到动态空间面板模型如下：

(4)

(5)

∑Xit为影响i地区制造业规模的若干控制变量，影响地区制造业转移的因素主要通过影响制造业供需的内部调节与经济发展政策的外部调节来实现，参考范剑勇(2004)[2]、徐现祥和李郇(2005)[25]、石奇和孔群喜(2012)[26]等选取影响产业市场规模、产业转移控制变量的方法， 主要从以下两个方面来选取指标：

(1)需求方面。选取个体需求、公共需求、外部需求三个指标，分别使用各区域实际人均GDP(lnPgdp)、财政支出占GDP比重(gov)、出口工业制成品占总制成品比重(inex)来衡量。

(2)供给方面。选取劳动力成本、资本使用成本两个指标，分别使用城镇年末常住人口(lnpop)、金融机构年末中长期贷款余额(lnloan)来衡量。

本文选取的研究样本为我国30个省级行政区域2006-2015年间的面板数据，各个指标样本容量均为300。其中：(1)结合前文原理分析，本文中制造业转移主要从其供需波动出发，而制造业工业总产值对制造业供需的反应较为真实。因此，各省制造业Y用制造业工业生产总值来表示，并取对数为lnY。(2)各省对外直接投资规模用各省对外投资存量来表示，并将单位万美元按平均汇率化成亿元，取对数为lnOFDI。(3)以当年名义价格衡量的各个控制变量数值使用当年CPI折算成以2006年不变价格来表示的实际值，并对单位进行统一处理。制造业按技术异质性分类首先根据《中国工业统计年鉴》，将各年统计的制造业种类合并为21类主要制造业，并以OECD和世界银行技术异质性产品的分类标准，将各类制造业工业总产值加总近似得到低、中高、高三类技术异质性制造业的总产值，分别表示为Y1、Y2、Y3。

表1 制造业行业分类

注：参照《国民经济行业分类和代码》(GB/T4754-2002)，并以OECD和世界银行技术异质性产品的分类标准，结合R&D投入占产值的百分比来测算行业的技术密集程度进行分类。

以上各省数据主要来源于历年《中国工业经济统计年鉴》、《中国对外直接投资公报》、《中国统计年鉴》以及《中国城市统计年鉴》。

表2 模型变量的描述性统计

四 实证检验及结果分析

(一)空间分析结果

1.中国制造业的全局相关性分析。本文首先使用中国区域制造业投资总规模的莫兰指数来检验区域制造业是否存在空间自相关性，如图2。研究发现，2006-2015年中国省域制造业对外直接投资规模的莫兰指数值始终在0.20-0.25之间波动，且均通过了5%的显著性检验[注]此处使用的矩阵为0-1矩阵。，表明这10年间我国区域制造业在空间上呈现比较明显的正相关性，区域制造业在空间上并不是处于完全的随机分布状态。

图2 2006-2015年区域制造业投资莫兰指数图

资料来源：作者绘制。

2.各技术水平制造业的局域相关性分析。全局莫兰指数反映事物整体的空间相关状况，却容易忽视事物内部的差异性。根据局域莫兰指数绘制中国省域制造业集聚地图，图3中图(a)、图(b)、图(c)依次表示：低技术、中高技术和高技术制造业2006年、2015年投资规模局域集聚地图。集聚区均通过了显著性水平为5%的检验[注]篇幅所限，文中只呈现了部分通过显著性检验且表现为高-高集聚与低-低集聚的省份。，图中四个象限分别通过z值与加入了空间效应的Wz值来刻画各地区不同的空间集聚特点，其中一、三象限分别表示高-高集聚与低-低集聚。

由图3可以看出，总体来说2006-2015年各技术水平制造业高-高集聚省域均有所增加，东部省份空间溢出效应明显，说明现阶段我国制造业整体发展仍然呈现较好的势态。低技术与中高技术制造业高-高集聚的省份向中部地区扩张明显，其中低技术制造业在2006年主要集中在京津冀、长三角和珠三角三大经济圈，而2006年以后中部省份河南、湖北、安徽等也呈现出高-高集聚的局面，可能是由于2006年《中共中央国务院关于促进中部地区崛起的若干意见》提出和实施，对中部地区实施政策性的扶持，使得中部地区制造业发展迅速，成功承接了东部地区转移的部分产业，而这些转移的产业主要是高能耗、低技术为主的劳动密集型和资本密集型产业。另外，中高技术制造业的高-高集聚向中部扩散明显，如“京-九”线途经的中部省份河南、湖北及湖南等地，更加说明中部崛起战略发展效果显著。高技术制造业高-高集聚省份有所扩大，但基本分布在东部，原因可能是高技术制造业主要以技术密集型产业为主，前期研发投入成本高，且需要配备高精尖的人才，这些条件是中部省份所欠缺的，而东部省份与外界交流广、市场比较开放、产学研协同创新明显，故高技术制造业高-高集聚在经济相对发达的东部沿海地区。

综上所述，中国省域制造业存在明显且稳定的正向全局空间自相关性；局域空间自相关性显示低技术、中高技术制造业的高-高集聚省份向中部省域扩张明显，而高技术制造业则稳定集聚在东部沿海省份。下面根据前面建立的空间杜宾模型实证分析这种空间效应以及省域OFDI对地区制造业发展和转移的作用。

(a)低技术制造业 (b)中高技术制造业

(c)高技术制造业

注：其中空心三角形代表2006年，实心三角形代表2015年。

(二)总体样本估计结果

由上面的空间分析可知制造业具有明显的空间效应，本部分通过实证识别省际OFDI对技术异质性制造业转移空间效应的影响。基于严格理论分析选取动态SDM模型，但考虑到空间计量分析常用的三种模型各有优劣，为了获得比较稳健的结论，使用上面构建的经济地理矩阵的三种回归方式以及混合OLS模型的固定效应模型(Hausman检验结果存在固定效应)对制造业整体进行分析。另外，关于空间回归若使用OLS法估计必然会存在内生性问题，为此使用最大似然估计方法进行估计，从而得出比较可靠的结论。参考Anselin et al.(2004)[22]提出的判别准则：对数似然值(LogL)越大，AIC和SC值越小，模型拟合效果越好，计量结果如表3所示[注]由于此处只涉及模型选取及稳健性分析，则只罗列出本文研究的主要变量，控制变量系数未罗列，如有需要可向作者索取。。

表3 总体样本各模型的估计结果

注：括弧中的数字为异方差稳健标准误；回归均使用时间、空间双固定模式；***、**、*分别表示P<0.01、P<0.05、P<0.1，下同。

从表3回归结果可以看出，主要研究变量估计系数均显著，说明研究结果稳健。因此选取模型(4)作为主要分析依据。由SDM模型回归结果可知，对制造业总体而言，WlnYjt、WlnOFDIj, t、lnOFDIit系数均显著为正，表明一方面我国制造业发展存在显著的空间溢出效应；另一方面OFDI不仅能促制造业的发展，而且OFDI发展较好的省份对与之经济结构相似的周边省份制造业发展也具有促进作用，说明现阶段我国制造业发展总体上是以“市场换市场”的扩张型转移为主，这种转移使得我国制造业规模得到了很好的提升，与前面空间分析结论一致。其中lnYit-1系数为1.006且在1%的水平上显著，可知制造业总产值变量存在时间滞后效应，当期的投资收益会积累到下一期，对下一期的投资产生正向促进作用。

(三)按技术水平分样本估计结果

从总体计量结果可知，选择动态空间杜宾模型对技术异质性样本进行实证分析比较合理。在进行空间分析时，空间权重的选取存在一定的主观性，为了检验回归结果的稳定性，本文分别使用所构建的三种权重矩阵进行回归分析，结果如表4所示。从回归的结果可知，在各技术水平下，使用不同矩阵回归的结果显著性及系数符号无显著差异，说明使用动态SDM模型回归得出的结论比较可靠。

表4 技术异质性样本估计结果

由表4可得，OFDI对不同技术水平的制造业发展的影响具有较大差异。首先，从lnOFDIit的回归系数可知，OFDI发展对我国低技术水平制造业发展具有显著的抑制作用，而对中高、高技术水平制造业发展则表现为促进作用，充分说明现阶段我国实现国内制造业的转型升级需要大力推行“走出去”战略。其次，在考虑空间效应的情况下，OFDI对制造业转移的影响主要表现为：低技术水平制造业转移以“成本换市场”的衰退型转移为主，中高技术水平制造业转移以“市场换市场”的扩张型转移为主，高技术水平制造业转移并不明显。具体而言，从WlnOFDIj, t系数可知，对于低技术和中高技术水平制造业表现为相反的效应，而高技术水平制造业在各矩阵回归下均未能通过显著性水平检验。具体分析如下：

(1)对低技术水平制造业而言，WlnOFDIj, t系数显著为负，说明OFDI的发展会抑制周边省份低端制造业的发展，造成其空间上呈现为高-低集聚现象，表明其转移模式以“成本换市场”的衰退型转移为主，主要原因可能为，低端制造业主要是以劳动密集型、资源密集型制造业为主，对要素的依赖程度较高，只需要足够的人力和自然资源、较低的技术加上一定的投资基本就能被复制，而发达省份由于市场竞争效应，要素成本较高，这种低价值溢出的制造业发展比较优势不突出，现阶段我国这种低技术制造业已经由发达省份向周边省份转移，如农副食品加工业、食品制造业等。

(2)对于中高技术水平制造业而言，WlnOFDIj, t系数显著为正，说明OFDI的发展会促进周边省份中高端制造业的发展，造成其空间上呈现为高-高集聚效应，表明其转移是“市场换市场”的扩张型转移，中高端制造业的发展主要依赖资本和技术，可复制性相对较弱，但又迫于发达地区制造业要素成本上升，利润率逐步下降，只能将部分要素依赖的生产链转移到周边低成本省份，扩大市场空间、提升产品利润，而技术研发等需要高技术人才支撑的生产链则保留在本省，以提升企业核心竞争力，对周边省份制造业发展表现显著的溢出效应。

(3)对于高技术制造业的发展，系数未通过显著检验，结合空间探索性分析可以推断其现阶段并未发生转移，原因可能是高技术制造业的发展依赖于高端技术人才、优良的市场环境以及高效的管理模式，并以创新产业为主，更新换代较快，可复制性低，需要大量的研发投入，产品利润空间较大，能抵消要素成本上升所带来的负面影响，且有充足的国内外市场，所以其转移效果不明显。

其他控制变量中，不论制造业技术水平高低，lnPgdp变量系数为正且均通过显著性检验，说明人均GDP高有利于制造业的发展；gov对低技术水平制造业与高技术水平制造业产值影响的系数相反，政府财政支出会阻碍低技术水平制造业发展，而促进高技术水平制造业发展，其原因可能是政府财政支出一般有其自身规划，近年来政府规划水平逐渐提高，对于以粗放形式生产的低技术水平制造业投资减少，而对高效低能耗的高端制造业投资增加，从而挤出一部分低技术水平制造业；lnpop系数在低水平制造业上为正且在10%水平上显著，低技术水平制造业主要是劳动密集型与资源密集型制造业，而人口规模的增加会降低人力要素成本，从而有利于低端制造业发展。lnloan的系数在中高技术水平及高技术水平制造业上显著为正，主要因为中高技术水平制造业以资本密集型为主，高技术水平制造业以资本-技术密集型为主，银行信贷规模的增加会鼓励对制造业的投资，促进其发展。另外，在高技术水平制造业上，变量inex的系数在1%水平上显著为正，说明政策越开放、与外界外联系越紧密，越有利于高技术水平制造业发展。

(四)分地区样本估计结果

空间自相关分析时发现西部制造业转移趋势并不明显，由此本文使用动态面板空间杜宾模型，选取中、东部地区[注]此处中部与东部省份划分主要参考国家统计局的划分标准。来进行各地区内部技术异质性制造业转移的实证研究，以全面了解技术异质性制造业转移的空间效应。

表5 分地区样本的估计结果

注：由于此次研究主要针对省际OFDI对技术异质性制造业的影响，因此表中不再罗列出相关控制变量回归系数。

由表5回归结果可以看出，中部地区与东部地区OFDI对不同技术水平的制造业发展及转移的影响，在区域间存在一定的差异。具体来说，从WlnOFDIj, t系数可以看出，对于中部地区内部而言，OFDI的发展对经济结构相似的邻近省份低技术、中高技术水平制造业发展具有促进作用，OFDI所导致的制造业转移主要是扩张型转移，而对高技术水平制造业发展则有抑制作用，OFDI所导致的制造业转移主要是衰退型转移；而对于东部地区内部而言，高技术水平制造业倾向于扩张型转移，中高技术水平制造业则是衰退型转移，低技术水平制造业空间上无明显影响。lnOFDIit系数表明东部地区OFDI对本省制造业具有显著的促进作用，中部地区OFDI除了对中高技术水平制造业发展有促进作用外，对其他技术水平制造业发展基本没有显著影响。

另外，由lnYit-1系数可知，中、东部地区制造业滞后期对当期制造业的发展均有显著促进作用，且不因制造业技术水平不同而改变。而由lnYjt系数可知，中部地区本省低技术制造业的发展对经济结构相似的邻近省份制造业发展具有促进作用，高技术制造业发展则对经济结构相似的邻近省份具有抑制作用，东部地区则恰好相反。

五 结论与启示

本文从技术异质性视角系统分析了技术异质性制造业空间效应及我国对外直接投资对技术异质性制造业产业转移的影响，使用空间数据探索分析方法及动态空间面板模型，运用2006-2015年中国省际面板数据进行相应检验。主要结论为：(1)中国省域制造业存在明显的正向全局空间自相关性且长期稳定；局域空间自相关性显示，低技术、中高技术制造业的高-高聚集省份向中部地区扩张明显，而高技术制造业则稳定集聚在东部沿海省份。(2)总体上，OFDI不仅会对本省制造业发展起到正向促进作用，也有利于周边经济结构相似省份制造业发展，另外OFDI造成制造业省域之间的转移主要是以“市场换市场”的扩张型转移为主，呈现“高-高”集聚的空间溢出效应。(3)分技术水平上，OFDI对不同技术水平制造业具有不同影响，使得各技术水平制造业的转移方式也不相同，具体来说OFDI发展会抑制低技术水平制造业，使得这种主要以劳动密集型、资源密集型为主的产业向要素更加低廉的中西部省份发生“成本换市场”的衰退型转移，相反，OFDI发展会促进中高技术水平制造业的发展，这种以资本密集型为主、技术密集型为辅的制造业，在要素成本上升挤占其利润空间时会将部分产业链转移到周边省份，换取高效生产方式，这种是“市场换市场”的扩张型转移，其溢出效应明显，带动周边省份制造业发展，在空间上呈现出“片状分布”；对于高技术制造业的发展，其转移效果不明显，仍然集中在北上广深杭等东部沿海发达城市。(4)对于不同地区内部，OFDI对不同技术水平制造业转移会产生不同的影响，东中部地区要因地制宜地发展OFDI。

从以上研究结论得到如下启示：

第一，虽然我国制造业总体发展水平良好，大部分制造业通过“市场换市场”的扩张型转移实现产业结构优化，但是也要认识到不同技术水平制造业存在不同的转移效果。不论在空间上还是非空间上，OFDI的发展均抑制低技术水平制造业发展，说明我国对外直接投资水平有待进一步优化，促进其向高端产业投资。

第二，制定承接产业转移的相关政策，无论是低技术水平制造业向中西部地区的衰退型转移，还是中高技术水平制造业的扩张型转移，中西部地区需要制定科学的产业政策来承接东部地区制造业转移，从而实现各地区产业联动、资源合理分配以及政策相互支持，构建协同发展模式。

第三，加强基础设施建设是促进制造业发展的重要途径，良好的基础设施建设水平会使得制造业转移承接地区更快地获得发达省份技术、知识和人才等资源，扩大本省技术、资本密集型制造业的市场份额，促进产业升级。

第四，我国现阶段OFDI的发展对制造业发展具有明显的促进作用，各地区应该针对OFDI对技术水平不同制造业的不同效应制定合适的OFDI政策和投资方式，在加快拓展我国海外市场步伐的同时，优化各地区投资质量，积极推进“一带一路”倡议的实施。