“一带一路”背景下我国OFDI与制造业结构升级实证分析

王纪鹏

(西北师范大学 经济学院，甘肃 兰州 730070)

经济全球化已将不同国家的制造业镶嵌于国际产业链之中，各国制造业在全球价值链中的地位已经成为经济发展的重要动力。制造业在全球价值链中的地位受各国产业结构水平的影响，一国的产业结构水平影响因素不仅包括技术水平、需求和国外直接投资等，本国对外投资也是重要的因素。目前，我国经济正处于全面深化改革及产业结构不断调整的时期，增速逐步放缓，生产成本上升，且面临产能过剩的困境。因此，亟须转移国内的过剩产能，实现经济结构转型与制造业升级。制造业升级是制造业由低技术水平、低附加值状态向高技术水平、高附加值状态演变的过程，强调的是充分利用内外部条件，更高效地将投入变成产出。“一带一路”倡议实施以来，我国对“一带一路”沿线国家的直接投资迅速增长，2016年我国企业对“一带一路”沿线国家非金融类直接投资145.3亿美元，较2015年的136.7亿美元增长6.3%*①《中国对“一带一路”沿线国家直接投资现状与成因分析》，2017-11-14，http://www.12335.gov.cn/article/ydylycjzl/201711/1923400_1.html。。2003年以来，我国对“一带一路”相关国家直接投资在对外投资流量中占比最高达15.17%*②《我国对“一带一路”相关国家直接投资持续增长》，2017-04-12， http://www.xinhuanet.com//politics/2017-04/12/c_1120798314.htm。。随着对“一带一路”沿线国家直接投资规模的不断扩大，我国能否通过OFDI转移过剩产能，获取产业发展的核心技术，进而促进国内产业结构的调整和升级，是一个值得关注的课题。因此，本文研究 “一带一路”沿线国家直接投资与国内产业结构升级之间的相互关系，具有十分重要的理论和现实意义。

一、文献综述

OFDI对母国产业结构升级的理论研究，主要有产品生命周期理论、内部化理论、国际生产折衷理论和边际产业扩张理论等。Vernon(1966)提出的产品生命周期理论把OFDI与一国企业所处的产品周期动态联系起来，产品生产伴随着OFDI在各国的扩散，能够推动母国产业结构升级[注]Vernon R, International Investment and International Trade in the Product Cycle,Quarterly Journal of Economics, 1966, No.2, pp.190-207.。Dunning(1977)提出的国际生产折衷理论认为，企业只有同时具备所有权优势、内部化优势和区位优势三大特定优势才能开展0FDI活动，才可能提高其国际竞争力，从而提高产业竞争力，并对母国的产业升级有重要的影响[注]Dunning J H,Trade,Location of Economic Activities and the MNE:A Search for an Eclectic Approach, In: The International Allocation of Economic Activity, Macmillan，1977, pp.395-418.。小岛清(1978)提出的边际产业扩张理论认为，一国的OFDI应集中在失去或将失去比较优势的部门，通过对外直接投资，可以把失去或将失去比较优势的部门转移到在资源和劳动力具有比较优势的发展中国家，从而继续获得企业的比较优势，母国集中资源发展比较优势产业，促进母国的产业结构升级[注]转引自小岛清著、周宝廉译：《对外贸易论》，南开大学出版社1987年版，第442-453页。。Dunning(1981)提出的内部化理论认为，当内部化的成本高于收益时，跨国公司的内部化经营毫无疑问能降低交易成本，提高公司乃至母国行业的国际竞争力，从而对母国的产业结构升级产生积极影响[注]Dunning J H, International Production and the Multinational Enterprise,Journal of International Business Studies, 1981, No.3, pp.175-176.。潘颖等(2010)认为，我国OFDI短期内对产业结构升级的促进作用不显著，但从长期角度来看，OFDI对产业结构升级有着积极的促进作用[注]潘颖、刘辉煌：《中国对外直接投资与产业结构升级关系的实证研究》，《统计与决策》2010年第2期，第102-104页。。谢光亚等(2015)认为，我国对发展中国家的OFDI与国内产业升级关联度最高，对发达国家的OFDI与国内产业关联度居中[注]谢光亚、杜君君：《中国OFDI与国内产业结构优化升级关联度分析——基于行业选择与国别选择的灰色关联分析》，《湖南大学学报(社会科学版)》2015年第3期，第71-77页。。刘灿妍等(2015)认为，OFDI不论在全国层面还是在东中西部区域层面上都极大地促进着产业结构调整[注]刘灿妍、贾媛：《中国双向FDI对产业升级的影响效应分析》，《商业经济研究》2015年第6期，第117-119页。。陈琳等(2015)认为，OFDI显著地促进了各地区的产业结构优化升级[注]陈琳、朱明瑞：《对外直接投资对中国产业结构升级的实证研究:基于产业间和产业巧升级的检验》，《当代经济科学》2015年第6期，第116-121页。。母国对发展中国家和发达国家的OFDI都对母国制造业结构升级产生影响，但两者的影响机制不同。母国对发达国家的OFDI主要依靠发达国家的先进技术、人力资本等提升母国产业结构升级，更多的是依靠技术外溢能力。母国对发展中国家的OFDI主要是转移过剩产能，集中母国技术、资本等要素发展本国先进产业，依靠本国内部资源实现制造业结构升级。

通过对国内外相关文献梳理发现，由于数据局限，学术界对“一带一路”的实证研究大都基于“一带一路”实施前的历史数据，尚缺乏对“一带一路”实施之后的实证检验。对外投资受投资国的制度、经济和文化等因素影响，故不能用其他国家的投资来分析对“一带一路”沿线国家投资的效果，考虑到我国在2003年加入WTO以及相关数据的可获得性，本文利用2003—2015年我国对“一带一路”沿线国家的投资规模数据，并借鉴前人的研究成果，将制造业按照技术含量的高低，划分为低技术制造业和中高技术制造业，运用VAR模型研究我国对“一带一路”沿线国家的直接投资对制造业升级的影响。

二、实证检验与分析

(一)模型说明及变量选取

1.模型说明。1997年，西姆斯将向量自回归引入经济学研究方法中，并在经济学动态分析方面得到广泛应用。向量自回归(Vector Auto Regression)常用于预测相互联系的时间序列系统以及分析随机扰动对变量系统的动态影响。VAR方法通过把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，从而回避了结构化模型的要求。

VAR(p)模型的数学表达式：

Yt=α+β1Yt-1+β2Yt-2+…+βjYt-p+μt

(1)

其中，Yt为n×1阶时间序列列向量，α为n×1阶常数列向量，βj为n×n阶参数矩阵，μ为n×1阶随机误差列向量。

Yt=(y1t，y2t，…，ynt，)′，Yt-1=(y1t-1，y2t-1，…，ynt-1，)′，…，Yt-p=(y1t-p，y2t-p，…，ynt-p，)′

(2)

(3)

2.变量选取。在全球产业重新分工的趋势下，一国产业的技术水平已成为国际竞争力的重要因素，所以本文依据OECD(2003)的分类方法把制造业分为低技术制造业和中高技术制造业。OECD根据制造业企业的研发强度，在《国际标准产业分类第三版》中按照技术密集度把制造业划分为低技术、中低技术、中高技术和高技术四个类型。在OECD对制造业分类的基础上，我国以生产技术含量为分类标准，把国民经济行业分类标准(GBT 4754—2002)按行业分为低技术制造业和中高技术制造业(见表1)。在此基础上，定义中高技术制造业的工业总产值与低技术制造业工业总产值的比值为中国制造业产业结构升级状况，用符号Y表示。

表1 制造业按技术密集度分类

注：参考国民经济行业分类整理所得。

笔者参考刘灿妍等(2015)的做法，用我国对“一带一路”沿线国家的直接投资流量与GDP的比值作为OFDI的衡量指标，用ODI表示[注]刘灿妍、贾媛：《中国双向FDI对产业升级的影响效应分析》，《商业经济研究》2015年第6期，第117-119页。。比率指标一方面排除通货膨胀因素和经济规模大小等因素，另一方面与产业结构升级指标在量纲上保持一致。由于对外投资额使用的是“亿美元”计量单位，中国GDP数据使用的年平均汇率换算为“亿美元”单位。

(二)数据来源及处理

制造业分行业数据主要来源于历年的《中国工业统计年鉴》《中国统计年鉴》和《中国对外直接投资统计公报》。我国对外直接投资起步较晚，直到2003 年才有了我国对外直接投资情况分国家地区的统计数据，所以选取2003—2015年的时间序列数据，参考张晓峒(2004)的《计量经济学软件Eviews使用指南》[注]张晓峒：《计量经济学软件Eviews使用指南》，南开大学出版社2004年版。进行VAR建模分析。

(三)实证分析过程

1.变量平稳性检验。为了避免时间序列数据处理结果出现伪回归问题，需要保证序列的平稳性。如果数据是非平稳的，则说明序列中包含单积成分，在估计之前必须进行差分。对于时间序列的检验常用的方法是单位根检验。单位根检验通常采用ADF和PP检验。这两种方法的原理基本相同，但ADF检验在异方差性和自相关性方面更为敏感。因为本文采用ADF方法对变量的平稳性进行检验，所以滞后期的选择根据AIC和SC准则来确定，检验结果如表2所示。

由表2可知，单位根检验结果说明序列Y，OFDI均为非平稳序列。序列Y、OFDI的ADF值分别-2.8705、-6.8136，均大于5%的临界水平-3.1449，即在95%的置信水平下，序列Y、OFDI单位根检验

表2 序列单位根检验

注：检验形式中的C、T、K分别表示单位根检验时估计方程的常数项、时间趋势和滞后阶数。

的结果均为：不拒绝原假设，序列均为非平稳时间序列。而Y、OFDI的一阶差分经过5%水平下的ADF检验，从而拒绝原假设，说明Y、OFDI的一阶差分是平稳序列。

2.VAR模型滞后阶数的选择和稳定性检验。VAR模型滞后阶数的确定对模型的建立至关重要，若滞后阶数太小，误差项的自相关将会增强，影响模型参数估计的一致性；若滞后阶数太大，虽然有利于完整反映所构造模型的动态特征，适当消除误差项中存在的自相关性，但是会导致自由度减少，影响参数估计的有效性；此外，滞后期数选择不当还会导致“伪回归”。模型滞后阶数选择应根据AIC准则、SC准则、LR准则和HQ准则等，若模型同时满足AIC和SC准则，则应选择该准则对应的滞后阶数，若存在矛盾则应综合考虑其他准则和模型的经济学意义。结果如表3所示。

表3 VAR模型滞后阶数的确定标

注：*表示最优滞后阶数的确定。

由表3可知，LR信息准则、FPE信息准则、AIC信息准则、SC信息准则和HQ信息准则确定的最优滞后阶数为1，所以在估计模型时确定的滞后阶数为1。运用软件进行模型估计，我国对“一带一路”沿线国家的投资与产业升级之间的动态影响VAR模型估计结果为：

lnY=-0.389682572166×lnY(-1)+0.123316328378×lnX(-1)+1.07576971709

(4)

-0.389683 0.123316 1.0757

0.34111 (0.29768) (0.04321)

[3.15368] [-1.30907] [ 2.85357]

R=0.50 F=4.53

lnX=-0.509815909477×lnY(-1)+0.81276179104×lnX(-1)-1.10637044728

(5)

-0.5098 0.8127 -1.1063

0.6877 0.0998 0.7881

[-0.7412] [8.1403] [-1.40381]

R=0.92 F=57.30

从以上两个方程可以看出，在自然对数下我国对“一带一路”沿线国家直接投资对产业结构有滞后一期正的影响。从参数估计的t统计量来看，方程都比较显著。但VAR模型关注的是整个经济系统的平稳性和显著性，模型的整体平稳性检验一般以VAR模型中的AR特征多项式为依据，如果所有AR根的倒数均小于1，即都在单位圆内，该模型稳定，反之则不稳定。本文所建的模型AR根的倒数都在单位圆内，故模型稳定。

3.协整检验。协整检验由Engle等在1987年提出，该理论贡献在于为非平稳序列的建模提供另一种途径。协整理论认为，虽然一些经济变量的本身是非平稳序列，但它们的线性组合有可能是平稳序列。这种平稳的线性组合称为协整方程，且可解释为变量之间的长期稳定的均衡关系。协整检验的对象可以分为两种：一种是基于回归系数的Johansen协整检验；另一种是基于回归残差的协整检验。由于本文变量较少，采用EG两步法检验，以lnY为被解释变量，lnOFDI为解释变量。检验结果如表4所示。

表4 残差的序列检验

残差的ADF统计量为-4.2，小于5%显著水平下的临界值，从而拒绝原假设，残差序列不存在单位根，这说明变量直接存在协整关系，也就是存在稳定的长期均衡关系，故可进行脉冲响应分析。

4.脉冲响应函数分析。图1中横轴表示期数，纵轴表示脉冲效应函数，实线表示在对数水平下对外直接投资一个标准差的冲击对制造业结构的脉冲响应值，两侧的虚线表示对外直接投资两倍的标准差冲击对制造业产业结构的影响。由图1可以看出，对“一带一路”沿线国家的直接投资对本国产业结构的影响存在滞后期，从第一期开始有正的影响并逐渐减弱，到第二期达到最大，从第五期开始一直趋于稳定并在0.04标准范围内波动。整体来看，我国对“一带一路”沿线国家的直接投资对本国制造业产业结构存在滞后作用，前期有正向的推动作用，但后期影响较弱。图2表示对数水平下产业结构对我国对外直接投资的影响，制造业产业结构的变动会立即影响对外直接投资的水平，并且影响程度逐渐减弱，在第四期及以后接近于0，表明制造业产业结构升级对OFDI水平有一定的推动作用。

图1 lnOFDI对lnY一个标准冲击的脉冲响应

图2 lnY对lnOFDI一个标准冲击的脉冲响应

5.方差分解分析。从方差分析的总体性来看，对外直接投资变量和制造业产业结构变量滞后项对自身有的解释力度最强，依次为96.9%、100%。在制造业产业结构波动的第一期OFDI对其预测误差的贡献度为0，说明OFDI对制造业升级并不会立即产生影响，而是存在时滞效应。但是从第二期开始逐渐增强，表明制造业产业结构的波动受到对外直接投资的影响，影响程度逐渐增强(见表5)。从表6可以看出，对外直接投资的波动在第一期不仅受到自身因素的影响，也受到制造业产业结构的影响，说明制造业升级会立即影响OFDI，增量先增加后减少，说明影响效果先增强后逐渐减弱。从产品的生命周期来看，本国制造业产业升级会加速落后产业的淘汰，其中一种手段就是直接对外投资固定资本。

表5 lnY的方差分解

表6 lnOFDI的方差分解

三、实证结论

(一)OFDI对本国制造业产业结构具有先上升后下降的推动作用

通过模型输出结果可以看出，OFDI增加1%，制造业产业结构会上升0.1233%；通过脉冲响应函数分析可以看出，OFDI对制造业产业结构升级具有一定的正向推动作用，前期的影响方向为正，后期的影响转为负。通过方差分解可以看出，OFDI的变动对制造业产业结构升级的贡献度较大，并且会产生累计效应。随着对外开放程度的扩大，应加大对外直接投资，利用OFDI技术外溢效应，集中要素发展母国先进产业，进而实现母国产业结构升级。但母国资本的转移会挤压本国高新技术产业的可用资本，而经营规模的不断扩大，在同国内企业进行竞争的同时，也将在一定程度上压制母国某些新兴产业，影响新兴产业的发展空间。

(二)我国制造业产业结构升级对OFDI的增加具有反向推动作用，且影响效果逐渐递减

从VAR模型的输出结果可以看出，在对数的情况下制造业产业结构上升1%会使OFDI下降约0.5%；从脉冲响应函数分析可以看出，制造业升级对OFDI的增加具有一定的反向推动作用，这与制造业产业结构本身具有一定的稳定性有关，方差分解可以得到同样的结果，制造业产业结构对OFDI会产生影响，作用逐渐减弱。随着产业结构升级，母国对国内资本的要求提高，从而影响母国的对外直接投资。但随着产业结构水平升级到一定程度，母国又将出现产能过剩状况，对外直接投资将会逐渐提高。

四、政策建议

(一)提高OFDI投资规模，促进国内产业结构升级

我国传统的经济增长模式是外资驱动的出口导向，即以引进外商直接投资与国内廉价生产要素相结合。但是，随着国民经济发展水平的提高和企业对外投资实力的增强，我国需要发展对外直接投资，以对外直接投资获取国内稀缺的生产要素，通过扩大开放适应全球生产、全球销售的跨国经营模式，推动经济转型发展。实证分析结果显示，OFDI 能够促进国内产业结构升级，且较高水平的OFDI 对我国产业结构升级的促进更为明显。因此，要使OFDI 对国内产业结构升级效应更显著，必须加大我国OFDI 投资规模。

(二)利用OFDI技术溢出效应，提升企业创新能力

当前我国的低端制造业面临严重的产能过剩，企业创新能力弱，加上劳动力成本和土地成本的急剧上升，低端制造业正逐渐沦为“夕阳产业”，我国企业的国际竞争力正在逐渐减弱。因此，国家必须积极鼓励“夕阳产业”向外投资，将过剩产能转移到劳动力成本更低的国家，加大对“一带一路”沿线国家的投资，利用OFDI技术外溢效应，获取国外先进的技术和人力资本，发展本国的劣势产业，提升本国企业的创新能力，进而促进产业结构升级。

(三)发挥政府宏观调控作用，为企业“走出去”提供便利

OFDI对母国产业结构升级的效果受开放程度的影响，因此，政府应创造一切有利条件，完善制度建设和政策措施，加快推动企业“走出去”；加强对“一带一路”沿线国家的交通基础设施建设，为我国对外投资营造良好的环境；积极推动与“一带一路”沿线国家签订自由贸易协定，提升对“一带一路”沿线国家投资贸易的便利化，消除贸易壁垒。