长江经济带OFDI 对产业结构升级的影响研究

陈 春 ,杨 斌 ,付子甜

（1.武汉科技大学 文法与经济学院,湖北 武汉 430081；2.湖北中小企业研究中心,湖北 武汉 430081）

This paper systematically analyzes the internal mechanism of the influence of foreign direct investment on the upgrading of industrial structure.On this basis,using the panel data of 11 provinces and cities in the Yangtze River Economic Belt from 2007 to 2018,it constructs the spatial panel econometric model of the relationship between OFDI and industrial structure upgrading and conducts empirical research and analysis.The research study conclusion shows that:（1） The upgrading of industrial structure in the Yangtze River Economic Belt has a positive spatial dependence.The upgrading of industrial structure in one province often drives the transformation and upgrading of industrial structure in neighboring provinces.（2） OFDI has a significant positive impact on industrial structure upgrading,which indicates that increasing OFDI in the Yangtze River Economic Belt can effectively promote the overall industrial structure upgrading.It selects different types of spatial weight matrices,and the research conclusion is still robust.The research results provide policy basis and enlightenment for increasing OFDI to promote industrial structure upgrading and realizing high-quality economic development of the Yangtze River Economic Belt.

一、引言与文献综述

长江经济带覆盖九省两市,聚集了全国一半的研发人员与三分之一的研发机构,经济规模总量超过全国百分之四十,拥有很大的发展潜力。长江经济带经济发展作为国家经济发展的战略之一,2016年《长江经济带发展规划纲要》正式提出了“六大战略级任务”,其中就包含“促进产业转型升级,实现经济高质量发展”,长江经济带要逐步向现代服务业与先进制造业领域迈进,成为全球最具活力的创新高地。但是除上海市、江苏省、浙江省以外,绝大多数地区的产业结构水平较低,并主要集中在传统产业领域,地区之间的产业分工不合理,同质化竞争的问题依然存在。

自从改革开放以来,特别是加入了世界贸易组织与实施“走出去”政策之后,我国的 OFDI 规模迅速扩大,方式也有了更多地选择,对外直接投资在一定程度上带动了我国经济的快速发展。而近些年,我国推出“一带一路”倡议,加大了与其他国家贸易等合作,长江经济带积极响应“一带一路”倡议,加快对外直接投资步伐,以此来推动产业结构升级。因此对外直接投资是否能有效促进产业结构转型升级,这已经成为转型阶段的长江经济带实现经济的高质量发展的关键因素。

国外学者分析了对外直接投资对母国产业结构升级机制影响。比如Herzer D（2012）[1]对英国、德国OFDI 与产业结构升级的研究,发现OFDI 通过类似产业之间竞争加剧,进而推进本国的产业结构转型升级。Jang 和Hyun（2012）[2]对韩国产业层面数据分析,结论显示OFDI 会明显增强母国产业直接的相互协作,进而有效调整了母国产业结构失衡的情况。Hayakawa（2013）[3]通过实证研究发现对外直接投资通过产业转移效应,促进了本土产业结构升级。

随着中国“一带一路”倡议的实施,我国学者也开始在此领域进行了相关研究。一是探讨不同地区OFDI 与产业结构升级的关系,比如彭继增等（2015）[4]利用我国东部、中部和西部地区的省级面板数据考察了对外直接投资在不同的区域对产业结构优化有什么影响,结果表明:东、西部地区多数省市对外直接投资对其产业结构升级具有积极影响;中部地区多省市 FDI 对产业结构优化升级具有负向的影响。杨艳（2017）[5]以山西省为研究对象,研究发现对外直接投资对山西省制造业升级增长有促进作用。二是考察不同行业对外直接投资对产业结构升级的影响,例如贾妮莎和韩永辉（2018）[6]研究对外直接投资的产业升级效应,研究结果发现资本密集型的对外直接投资对产业升级效应的减缓速率较小;劳动密集型的对外直接投资对产业升级的边际促进作用保持着持续增长。阳力高等（2019）[7]则分析了中国OFDI 与三大产业结构优化调整的关系,发现OFDI 明显推动了第二、三产业结构优化,而对第一产业结构优化的推动作用较弱。霍忻（2014）[8]的研究显示我国对外直接投资对产业结构调整有着积极的促进作用,并且在技术密集型产业有着明显的促进作用。三是研究OFDI 对我国产业结构升级影响的动态变化,张林（2016）[9]研究OFDI 的产业升级效应以及其动态变化趋势,结论是OFDI 的产业结构升级呈现出先缓慢增长后快速增长的趋势。

基于以上的文献可以发现,虽然一些学者考察了OFDI 对母国产业结构升级的机制影响,但是并未针对不同机制所产生的具体影响进行分析。而且经济指标在空间上一般会存在交互关系,大多数学者在进行实证研究的时候却忽略了这种关系,这会导致使用标准的经济计量技术在计量结果出现偏差。基于此,本文系统梳理OFDI 对产业结构升级的影响机制,厘清不同机制产生的具体影响,同时考虑到产业结构升级可能在空间上存在依赖性,构建空间计量面板模型对长江经济带OFDI 与产业结构升级的关系进行实证研究。

本文余下研究安排为:第二部分系统梳理OFDI 对产业结构升级机制影响;第三部分构建长江经济带OFDI 与产业结构升级的空间面板计量模型,并介绍变量的选取、测度以及数据来源;第四部分对实证结果进行分析;最后给出结论以及对应的政策启示。

二、OFDI 影响产业结构升级的内在机制分析

在全球化的进程中,OFDI 会通过有效的资源获取、产业转移、技术外溢以及产业关联机制促进母国的产业结构升级。

（—）资源获取机制分析

OFDI 通过有效的资源获取机制,促进母国的产业结构升级。生产资源的缺乏会导致产业升级受阻,需要从国外获取相关的生产资源,但是国际贸易的不确定性,使得这种方式存在风险。对外直接投资则可以有效地避免风险,通过与东道国或者当地企业合作,参与当地生产资源的开发,有效地获取短缺的生产资源,突破资源约束,推动产业结构升级。

（二）产业转移机制分析

OFDI 通过产业转移机制,推动母国产业结构升级。在产业结构不断升级的过程中,处于比较劣势的传统产业将会很难在市场中生存下去,而这些产业往往也存在产能过剩的现象。通过对外直接投资将这些产业转移至有相关需求的国外市场,廉价的生产要素以及优惠的政策条件,使得更多的海外收益可以反向投资母国价值含量更高的新型产业,推动产业升级。过剩产能的转移,拓展了本国新兴产业的发展空间,同时生产要素也流向了边际回报率更高的新兴产业,以此引发产业结构转型升级。

（三）技术外溢机制分析

OFDI 也可以通过技术溢出机制,促进母国产业结构升级。通过跨国并购获取当地企业的领先技术与管理经验,或者通过企业之间的合作,实现关键技术突破,而先进的技术与管理经验可以通过子公司回流到本国的母公司,可以引发产业升级。而母公司的技术进步,也会引发所在产业技术溢出效应,通过产业内的相互学习、合作以及竞争,推动产业结构转型升级。

（四）产业关联机制分析

OFDI 也可以通过产业关联机制,推动母国的产业结构升级。进入到海外市场会使得母国企业面临更大的挑战,比如成本竞争、技术竞争、管理模式竞争,会引发母国的投资企业主动提升自身的相关竞争优势,因此引发与投资企业相关的国内产业也要提高自身的技术水平与管理能力,这种产业之间的供求关联、技术关联会推动母国的产业结构升级。

三、模型构建、变量说明以及数据来源

（一）模型构建

为了考察长江经济带OFDI 与产业结构升级的关系,并考虑到产业结构升级可能存在的空间依赖性,本文构建空间计量面板模型对此进行实证研究。

1.空间自相关分析模型。本文通过Moran’sI指数来验证长江经济带产业结构升级的空间依赖性,Moran’sI指数定义如下:

其中,xi为观测值,ωij为空间权重矩阵。

2.空间计量分析模型。标准的经济计量中,经典的高斯——马尔可夫假设要求变量之间相互独立,因此涉及空间交互关系的问题时,继续使用标准的经济计量技术就会出现偏差,而空间计量则可以处理这种空间交互关系,使得计量结果更加精准。

空间计量分析技术中,空间计量模型的应用主要分为两类:一是空间自回归模型（SAR）,另一个是空间误差模型（SEM）。两类空间计量模型中所假设的空间交互形式并不一致。SAR模型假设在交互的过程中,一个个体的因变量会受到相邻个体因变量的共同影响。SEM模型假设随机冲击服从空间交互形式。基于此设定空间面板计量模型如下:

OFDI 对产业结构升级的空间面板自回归模型为:

OFDI 对产业结构升级的空间面板误差模型为:

3.空间距离权重矩阵的选择。关于地理特征的空间权重矩阵ω主要分为两类,一类是空间邻接权重矩阵,一类是空间距离权重矩阵。前者是指如果两个地区相邻,权重矩阵中对应元素ωij取1,若不相邻则取0。后者是根据地区之间的距离决定权重矩阵的对应元素ωij,一般为距离倒数的平方。两者相比,空间距离权重矩阵更能描述地区之间空间相关性的事实,原因是对于空间邻接权重矩阵,若权重矩阵中对应元素取0 表示对应的非邻接地区之间不存在空间相关性,这与现实不符,当非邻接地区之间的个体出现合作或者是模仿行为时,就会产生空间上的相关性。基于此,本文构建空间距离权重矩阵:

ωij为第i行,j列的矩阵元素,行列对应不同的地区,矩阵的对角线元素为0,dij为地区i与地区j的地理距离。

由于内生性的缘故,继续采用普通最小二乘法进行回归,对于空间误差面板模型会造成估计效率损失,对于空间自回归面板模型,则会造成估计的偏误与不一致。Elhost（2003）[10]提出采用空间面板极大似然法进行估计。

对于模型的适用性,Anselin（2004）[11]提出两个拉格朗日乘数（LMLAG）（LMERR）统计量判别,选择统计量显著的空间计量模型。如果两个都显著,进一步采用其稳健形式（Robust LMLAG）（Robust LMERR）进行判别,选择统计量显著的空间计量模型。

（二）变量说明

1.被解释变量。产业结构的高级化是产业结构升级的一个重要特征,其表达的含义为产业结构从低级别向高级别演化。一般体现在三个方面,一是从以第一产业为经济重心,逐渐将重心迁移到第二、第三产业;二是从以劳动密集型产业占据主导逐渐向以资本密集、技术密集型产业占据主导演进;三是由技术含量较低的产品向技术含量较高的产品升级,从产品组装这种价值较低的产业向产品创造这种价值较高的产业跃迁。现有研究对产业结构升级这一变量的测度,一般沿着这三个角度出发,但是多数学者仅从产业份额变化这一数量结构去构造衡量指标,而忽视了各产业的劳动生产率。于斌斌（2015）[12]认为产业结构升级包括两个方面的内容,一是产业比例关系的演化,二是产业劳动生产率的提高,当一个国家或者区域劳动生产率高的产业所占比重越来越高时,则表示该区域的产业结构处于一个逐步升级的过程。基于此,本文对产业结构升级的衡量,借鉴于刘伟和蔡志洲（2018）[13]的做法,产业结构升级用各产业的劳动生产率与对应产业份额乘积加权来表示。计算公式如下:

其中,Sn,it代表i城市n产业的增加值占所有产业增加值的比重,Yn,it和Ln,it分别为i城市n产业在t 时期的产业增加值与劳动就业人员数,两者比值为该产业劳动生产率,n=1,2,3,ST1it指数表示为产业结构升级。

2.解释变量。本文将长江经济带OFDI 全时当量作为核心解释变量,具有较强的时效性。鉴于多数学者的研究,本文采用中国各地方对外直接投资流量对数值来测度,同时对其进行对数化处理,以此去除量纲的要求。

3.控制变量。在实证过程中,为了尽量避免部分不可测因素造成回归结果的偏差,本文参考以往文献,对一些变量进行控制。人力资本水平,用人均受教育年限（Edu）来表示;金融发展层次,采用各地区金融机构年末贷款余额与当年GDP 之比（Fin）来衡量表示;对外贸易额,采用各地区的对外进出口总额（In-Out）来表示。

（三）数据来源

本文所用的数据是 2007—2018 年我国长江经济带九省二市的各指标所对应的数据。所有原始数据主要来自各省份的统计年鉴,EPS 数据平台以及国家统计局的数据作为补充。

四、空间计量回归与结果分析

（一）对外直接投资对产业结构升级的回归结果分析

长江经济带各地区产业结构升级的空间相关性检验如下:

表1 2007—2018 年产业结构升级全局Moran’s I 值

长江经济带地区之间的产业结构升级Moran ’s I 数值均在0.120 以上,且均通过了显著性检验,表明地区之间的产业结构升级在空间上存在正向的依赖性。基于此,可以判定选择空间计量分析技术是合适的。

经豪斯曼检验,要选用固定效应模型,实际上本文研究对象为长江经济带十一省市,样本并非随机取自总体,采取固定效应模型也更加合理。

在使用空间计量模型之前,需要对其适用性进行检验和判断。检验结果如表2 所示,可以发现LMERR 和R-LMERR 均通过了显著性检验,而LMLAG 和R-LMLAG 均未通过显著性检验。根据判断原则,应该选用空间误差模型。

表2 拉格朗日乘数及其稳健形式检验

采用极大似然估计技术对对外直接投资与产业结构升级关系的空间计量模型进行估计,结果如下:

观察R2、Log-L 统计量可以发现,采用固定效应下的空间误差模型具有较好的拟合度,可以较为准确的解释OFDI 对产业结构升级的影响。这也表明采用固定效应下的空间误差模型以及极大似然估计方法可以有效地去除经济变量空间交互关系的存在,使得回归结果更加真实可信。

观察表3 可以发现,空间误差项系数λ 为正,并且通过显著性检验,表明一个地区的产业结构升级往往会带动周边地区产业结构升级。

表3 空间距离权重矩阵的空间计量回归结果

OFDI 系数为正,且均通过了显著性检验,表明对外直接投资对产业结构升级有显著的正向影响,这说明增加对外直接投资可以有效推动长江经济带产业结构转型升级。

而控制变量中,一个地区的金融发展水平提高、人力资本水平提升也会有效促进本地区产业结构升级。

（二）稳健性检验

前文构建的空间距离权重矩阵,只考虑到地理距离所引起的空间相关性,并未将人力资本水平考虑在内。产业结构升级在空间上存在依赖性,并不只是受到地理距离的限制,地区之间的人力资本水平差距,也会是影响因素之一。本文借鉴李婧等（2010）[14],将人力资本水平并入到空间距离权重矩阵框架之内,构建能够同时考察地区之间地理距离与人力资本水平所引起的空间相关性的人力资本空间权重矩阵,以检验结果是否稳定。

建立人力资本空间权重矩阵,表示为:Wa=为所有地区人力资本水平均值,t为不同时期。

采用人力资本空间权重矩阵对OFDI 对产业结构升级影响的空间计量面板模型重新估计,结果如下:

采用人力资本空间权重矩阵后,LM 检验仍然表明采用空间误差模型,且统计量R2与L-Log 统计量的拟合效果也较好。虽然估计结果变量系数大小有差异,但是方向和显著性水平上并没有发生明显改变。这说明,研究结果真实可信。为第i地区人力资本水平均值,X

表4

五、研究结论与政策建议

（一）研究结论

在系统剖析了OFDI 对产业结构升级影响的内在机制之后,本文采用长江经济带2007—2018 年面板数据,考虑到产业结构升级的空间依赖性,建立空间面板计量模型,对OFDI 与产业结构升级的关系进行实证研究。研究结论如下:

第一,长江经济带地区之间产业结构升级存在正向的空间依赖性,一个地区的产业结构升级往往会带动周边地区产业结构转型升级。

第二,OFDI 对产业结构升级有明显的正向影响,这也说明增加对外直接投资可以有效推动长江经济带的产业结构转型升级。

（二）政策建议

在当前长江经济带产业结构转型升级的关键时期,根据本文所得出的研究结果,建议如下:

第一,对于地区政府而言,在拟定关于产业结构升级的相关政策时,不仅需要考虑自身的产业结构基础,同时也要关注其他地区的产业升级规划,通过搭建地区之间信息交流平台,增加产业之间的协作,通过发挥产业结构升级在空间上的正相关性,以此调整长江经济带产业结构比例失衡,从而推动整体产业结构升级。

第二,地区政府要继续扩大对外开放水平,提高本地区的对外投资的规模。一是继续推动“一带一路”倡议,激励企业对外投资,尤其是受到资源约束的创新型企业,以此来突破资源约束。二是建立完善的传统产业转移体系,使过剩产能的传统产业可以转移到国外市场,增加海外收益的同时,也为本地区的新兴产业拓展发展空间。三是可以通过税收减免政策,向发达国家的高科技领域投资的企业给予降税支持,降低企业的对外投资风险,激发其对外投资的动力,以此来获得技术与管理模式的进步。四是要构建合作平台,推动产业之间的协调发展,避免产业结构发展失衡,推动产业链的整体升级。