第三产业流量结构对于中国OFDI经济效应的影响

摘要：根据数据的可得性，本文整合了我国自2002年建立《对外直接投资统计制度》以来的可参考数据，即2006-2017年中国对外直接投资第三产业全行业统计结果，通过对十二年间我国对外直接投资第三产业结构数据进行分析，简述了我国近年来对外直接投资第三产业结构的现状，再结合对外直接投资不同的第三产业结构对我国经济增长带来的不同的助推作用，设置国民总收入增长率GNIGR这一经济效应指标，进行回归分析，确定对外直接投资第三产业行业分布对经济增长的影响，由此发现目前对外直接投资第三产业结构问题并提出优化建议。

关键词：对外直接投资;第三产业结构;国民总收入

1.引言

自改革开放以来，我国经济大门敞开。随着经济发展的全球一体化，国有企业和民营企业陆续响应我国“走出去”的大力号召，迈出国门进行对外直接投资来谋求丰厚的利润。

近年来，我国对外直接投资（OFDI）高速发展，实现了不小的成就。投资区域由局部到全球、投资主体由国企主导到民企参与、投资行业也是涉猎广泛、五花八门，但是与发达国家之间仍存在差距，且其中不乏一些重大的投资问题;问题，既包括我国自身的问题，比如对外直接投资区域结构不合理、对外直接投资行业结构失衡、对外直接投资目标不明确等等;又包括我国面临的外部投资风险，比如汇率风险、国家安全审查风险、国际外商投资收益率普遍下降等等。

为了使我国对外直接投资第三产业的行业结构更加合理，减少无效投资，从而提高我国对外直接投资的效率，促进我国经济发展，本文针对我国对外直接投资第三产业内行业结构这一根源性问题，以国民总收入GNI的年增长率GNIGR这一经济效益指标为被解释变量，通过实证分析，建立经济效益函数关系并进行回归分析来探究两者之间的内在联系。

2. 文献综述

2.1以数值型指标分析经济效应

李登（2016）、长江师范学院财经学院刘娟娟（2016）等研究者通过2000-2015年的样本数据来建立多元线性回归模型，以进出口规模和进出口结构为目标变量，通过OLS确定参数后进行拟合优度检验，他们运用赤池信息准则（Akaike Information Criterion，AIC）和施瓦茨准则（Schwarz Criterion，SC）对解释变量（行业因子）进行显著性检验，对外直接投资行业比较广泛，但投资量相当集中，他们认为中国对外直接投资第三产业的内部行业结构并没有达到对进出口贸易结构升级最大的促进作用[1]。

2.2以比率型指标分析经济效应

Philip Gunby（2016）、Yinghua Jin（2016）W. Robert Reed（2016）在分析中国对外直接投资对中国经济发展增益效果时，运用中国对外直接投资收益增长模型，基于对投资区域和投资行业的检验，发现国经济增长（表现为GDP增长）的助推作用依然很小[2]。

潘新乐（2015）运用渠道分析即传导变量这一新型研究方法，结合全要素生产率、失业率、就业结构和人均GDP等8个中介变量，通过格杰兰因果检验等计量研究方法，实证分析了ODI行业配比对国内产业结构升级有影响，弹性系数为0.01197[3]。

2.3以跨国公司投资理论为分析构架

杨立强、卢进勇（2018）通过运用产业组织理论分析法，借鉴了海默的垄断优势理论，分析了对外直接投资中，第三产业内部具有垄断优势的十个行业，并对它们的结构做了研究，发现对外直接投资第三产业的结构对行业的垄断优势确实存在一定的影响[4]。

2.4直接引用经济学模型的研究方法

瞿淦、邢建国（2018）通过引用道格拉斯生产函数，对商务服务业和批发零售业的资本与劳动投入取对数，以产出的对数为分析指标，预测出十年内商务服务业和批发零售业在第三产业内的流量占比可行域[5]。

3. 实证研究

对于第三产业中的六大行业流量占比，把它们视为解释变量，而GNIGR即为被解释变量。令租赁和商务服务業比重、批发与零售业比重、金融业比重、交通运输/仓储和邮政业比重、信息传输/软件和信息技术服务业比重、房地产业比重和GNIGR分别为：X1、X2、X3、X4、X5、X6、和Y。

3.1回归结果的分析

观察五个解释变量前面的参数估计，COMMERCE前的参数估计为0.962286，表明2006-2017年，国民总收入增长率关于对外直接投资租赁与商务服务业在第三产业流量占比的增长弹性为0.962286，在控制变量法下，租赁与商务服务业的产业内流量占比每增加1%，当年的国民总收入增长率将增加0.96%;RETAIL前的参数估计为0.847875，表明2006-2017年，国民总收入增长率关于对外直接投资批发与零售业在第三产业流量占比的增长弹性为0.847875，在控制变量法下，批发与零售业的产业内流量占比每增加1%，当年的国民总收入增长率将增加0.85%;FINANCE前的参数估计为0.842336，表明2006-2017年，国民总收入增长率关于对外直接投资金融业在第三产业流量占比的增长弹性为0.842336，在控制变量法下，金融业的产业内流量占比每增加1%，当年的国民总收入增长率将增加0.84%;TRANSPORTATION前的参数估计为1.689712，表明2006-2017年，国民总收入增长率关于对外直接投资交通运输/仓储和邮政业在第三产业流量占比的增长弹性为1.689712，在控制变量法下，交通运输/仓储和邮政业的产业内流量占比每增加1%，当年的国民总收入增长率将增加1.69%;IT前的参数估计为1.850252，表明2006-2017年，国民总收入增长率关于对外直接投资信息传输/软件和信息技术服务业在第三产业流量占比的增长弹性为1.850252，在控制变量法下，信息传输/软件和信息技术服务业的产业内流量占比每增加1%，当年的国民总收入增长率将增加1.85%。

3.2 流量结构优化方案

租赁和商务服务业、批发和零售业、金融业、交通运输/仓储和邮政业和信息传输/软件和信息技术服务业，这五大行业，无论谁的产业内流量占比增加，都会促进国民总收入增长率的提高，只是国民总收入增长率的变化对交通运输/仓储和邮政业及信息传输/软件和信息技术服务业的结构变化更为敏感，意味着，如果想要通过调整对外直接投资第三产业内流量结构来促进国民总收入增长，这两个行业理论上应该得到重点关注，它们理应占到更多的投资流量份额。

4. 结语

本文重点研究了中国对外直接投资第三产业内行业的流量及存量结构变化对国民总收入增长率产生的影响，深入分析前对为何选取第三产业做了解释，包括历年来的对外直接投资三大产业的流量额和存量额数据分析、历年来對外直接投资三大产业流量和存量的占比情况，得以说明研究第三产业是具有经济学意义的。之后又选取了对外直接投资第三产业中最主要的六大行业，对它们进行流量额、在行业内的流量占比的数据分析。

在被解释变量的选择上，有两个要点，一个是目标函数，一个是目标函数的指标;可能与其他学者不同，我在选取要研究的目标变量时，我要研究的是经济效应，引言中也已经阐明了研究经济效应的重要性。

建立多元一次回归函数后，通过回归分析确定了经济效应流量模型，在流量结构分析中，排除了房地产业这个无关变量，发现了目前我国对外直接投资第三产业内行业流量结构的问题，并阐述了交通运输/仓储和邮政业及信息传输/软件和信息技术服务业这两个行业在流量结构中对国民收入增长的重要性;最后又总结了交通运输/仓储和邮政业这个行业的特别之处和发展建议。

参考文献：

[1]李登.中国对外直接投资现状及存在问题浅析. 商场现代化，2016，（18）：212-213.

[2]Philip Gunby，Yinghua Jin and W. Robert Reed. Did FDI Really Cause Chinese Economic Growth？ A Meta-Analysis. World Development Vol.90，2017，0305（750）：242-255.

[3]潘新乐.中国对外直接投资产业结构升级效应研究. 宏观经济管理，2017，（02）：55-58.

[4]杨立强，卢进勇.中国企业 “走出去”未来发展方向与思路. 国际贸易，2018，（07）：46-51.

[5]瞿淦，邢建国.中国对外投资的国际趋势分析：来自中国与OECD国家的证据. 河南社会科学，2018，25（12）：8-13.

作者简介：张铭文（1997—），男，山西大同人，硕士研究生，在校学生，研究方向：证券投资。