“一带一路”背景下OFDI对产业结构转型升级影响研究

黄苏雯 黄建康

摘 要：在“一带一路”背景下，以探究对外直接投资对江苏省产业结构优化的影响为目的，选用2003—2018年江苏省产业结构优化指标和对外直接投资流量数据，运用最小二乘法及三种检验方法，实证研究得出对外直接投资对江苏省产业结构优化存在一定的积极影响。再通过2010—2018年产业结构升级指标和第二产业、第三产业中部分具有代表性的行业存量数据，采用灰色关联度模型，对江苏省对外直接投资与产业升级的关联度进行进一步的实证分析，得出以制造业为代表的第二产业，其产业结构优化升级效用明显，以金融业为代表的第三产业次之，并对此提出“学习型对外直接投资”的相关对策建议。

关键词：“一带一路”;产业结构;转型升级;Grange检验;灰色关联模型

中图分类号：F269.24        文献标志码：A      文章编号：1673-291X（2022）03-0043-04

江苏省对外直接投资结构的创新点在近年来表现在，对外直接投资的主体逐渐从以国有企业和中央企业为主体的企业，向以私营企业和地方企业等多元化主体为投资主体的投资趋势发展。本文着眼点在于探索江苏省对外直接投资中第二产业和第三产业的结构优化机制、途径和“一带一路”背景下沿线国家和地区在对外直接投资上的区位优势层级现状，并通过模型的构建分析对外直接投资和江苏省产业结构优化升级的单向相关性，从而能够更好地为江苏省产业结构转型升级提供对策和建议。

一、文献回顾

传统对外直接投资理论主要是以发达国家的对外直接投资为背景形成的，时间跨度基本为第二次世界大战至20世纪80年代，以雷蒙德维农（R.Vernon，1996）、巴克利（P.J.Buckley，1976）、卡森（M.C.Casson，1976）、阿瑟·刘易斯（W.A.Lewis，1978）和小岛清（K.Kojima，1978）为代表的学者，认为对外直接投资可以促进投资国产业结构调整与优化升级。

随着国际产业转移在不同发展水平国家之间的实践发展、国际分工的不断深化以及全球网络雏形的健全，发达国家的对外直接投资的形式也发生了变化，而别国也受益匪浅。同时，以第二次世界大战至20世纪80年代为时间背景的传统的国际直接投资理论也不能再充分阐释之后的国际直接投资行为，特别是发展中国家的对外直接投资的实践活动，所以以Hiley（1999）以1970—1995年日本企业对东盟国家的对外直接投资流量为基础数据，发现了日本通过对外直接投资将本国的夕阳产业，即纺织业和机械工业转移、释放到他国，从而实现日本产业发展。

发达国家长期的对外直接投资的实践证明，其对投资国内部产业结构的优化升级有一定的积极、促进作用，但是在一定程度上，对投资国内部产业结构优化升级也带来了一定的消极、抑制影响。而很多学者从理论分析和实证检验的角度去研究对外直接投资对投资国内部产业结构优化升级是否具有消极的抑制影响。国内学术界的部分学者，如周振华（1998）、国彦斌（2003）、樊纲（2003）和汪琦（2004）等学者进行了分析、探讨与检验，但是也仅仅局限于初步的探究，并没有系统性、科学性地用大数据和强有力的理论支撑住观点，所以到现在没有出现实证分析的有效成果。因此，许多学者研究正面效应的重要性远远大于关于对外投资对投资国内部产业结构调整产生的负面消极影响的研究。

国内学者袁然（2014）在2003—2012年的58个相关数据的基础上分析得出不同投资动机的对外直接投资对于促进产业升级的机理是不同的。国内学者李赛（2015）在分析OFDI逆向技术溢出效应对母国技术进步的影响由积极作用的基础上，得出在区域制度环境和异质吸收能力影响下，OFDI逆向技术溢出效应的大小呈现出地区差异，积极而显著的逆向技术溢出效应发生在东部地区，而非西部地区。

二、“一带一路”下江苏省对沿线国家的投资现状

21世纪初期中国提出“走出去”战略后，中国的对外直接投资就逐步进入了稳定持续的增长阶段[1]。

江苏省在最为活跃的长江三角洲地区，滨江临海，沿长江而上可以连接中国的西南地区[2]。加之，京杭大运河又能纵贯南北，连接中國的南北区域，西面的新欧亚大陆桥又可以连接中亚、中东乃至欧洲地区，向东与日韩只有一海之隔，所以江苏省在地理位置上能够沟通东西、连接南北，区位优势非常明显，是“一带一路”倡议下地理位置上的重要交会点[3]。江苏省有着开放型经济发展区域的比较优势，能够全面对接和深度融入“一带一路”建设，积极推进与沿线国家的合作交流，充分发挥江苏省高度开放、物资丰富、基础设施完备的经济发展优势[4]。

三、实证研究

（一）江苏省对外直接投资与产业结构优化关系的实证研究

1.度量指标的选取。本文在假设其他条件不变的情况下，即排除如政府参与和干预经济的背景、国有企业主宰的对外直接投资与国有企业、民营企业并存的企业制度分野、需求与供给结构、产业政策、技术革新等因素[5]。基于2003—2018年的江苏省对外直接投资额作为自变量的数据来源，基于2003—2018年江苏省第二产业和第三产业占总体经济结构衡量指标为参考，选为因变量。

2.数据来源的说明。由《中国对外直接投资统计公报》得出基于历经16年统计的自变量数据，根据《江苏统计年鉴》整理得到历经16年统计的因变量数据如表1所示。

3.变量的单位根检验。由于只有对平稳的时间序列才能进行回归分析，时间序列不平稳的存在会导致伪回归现象，所以为了判断时间序列的平稳性，必须在回归分析经济变量的时间序列之前，对变量进行单位根检验，即ADF检验。用Q表示江苏省产业结构优化的度量指标，用OFDI表示江苏省对外直接投资，由于用取对数的方式，可以减少数据的波动性和异方差性，所以将Q和OFDI取对数，则江苏省产业结构优化的度量指标为lnQ，而lnOFDI则代表江苏省对外直接投资。检验形式中用c表示常数项，用t表示趋势项，用k表示滞后期系数。滞后期的确定依据SIC原则确定，临界值由Mackinnon给出的数据计算得出，通过Eviews9.0对变量lnQ和lnOFDI进行单位根检验。通过对变量序列lnQ、lnOFDI的单位根检验结果得出，lnQ是非平稳序列，lnOFDI也是非平稳序列。因此，为了使得变量序列的平稳性不影响回归分析的正确性和科学性，进行如下对序列的差分操作：通过对序列lnQ、lnOFDI作差分的方式，得到△lnQ和△lnOFDI，用Eviews 9.0对变量△lnQ和△lnOFDI进行单位根检验，分别检验△lnQ序列和△lnOFDI的平稳性。对变量△lnQ和△lnOFDI的单位根检验结果显示，变量序列△lnQ和△lnOFDI均为平稳序列，且通过EVIEWS9.0的数据处理与计算可知，在显著性水平为10%下，△lnQ通过检验;在显著性水平为1%、5%和10%下，△lnOFDI均通过检验。由于变量序列△lnQ和△lnOFDI均具有平稳性，因此变量序列lnQ和lnOFDI均为一阶单整。

4.协整检验。由于若回归方程的残差非平稳，则其变量不具有协整性。因此，通过进行lnQ和lnOFDI之间的回归分析，可以检验lnQ和lnOFDI是否存在协整关系。

设回归方程如下：

lnQt=C+βlnOFDIt+ut

通过Eviews 9.0得到对lnQ与lnOFDI之间的回归分析结果：

Adjusted R-squared等于0.87，接近1，说明该回归方程拟合度较高;Sum Squared resid等于0.0006，足够小，同样表明方程回归较好。

设回归方程lnQt=C+βlnOFDIt+ut的回归残差为e，对回归残差e进行变量的单位根检验，即ADF检验：在显著性水平为5%下，残差e不存在单位根，因此残差e是平稳的。因为方程lnQt=C+βlnOFDIt+ut所示的长期稳定关系，故回归方程为：

5.Granger因果关系检验。两个变量非协整的话，Granger因果关系的推断是无效的，而若变量存在协整关系，则变量之间的协整关系决定了至少存在一个方向上变量之间的Granger因果关系。由于本文变量lnQ和lnOFDI存在协整关系，所以可以进行Granger因果关系检验，通过Eviews9.0得到的Granger因果关系检验结果：Granger因果关系检验拒绝了零假设：lnOFDI不是lnQ的Granger原因，而接受了lnQ不是lnOFDI的Granger原因的假设，因此，Granger因果关系检验结果表明，对外直接投资是江苏省产业结构优化升级的原因。

6.结论。通过协整检验，本文确定了lnQ与lnOFDI之间存在协整关系，即江苏省对外直接投资与其产业优化升级存在长期均衡关系。由回归方程lnQ=-0.09584+0.013603lnOFDI的拟合优度R2=0.886075、修正的判定系数2=0.874304可知，模型整体上对样本的拟合度较好;F=69.99885，说明模型整体线性关系的显著性较好;DW=1.257711，表明模型不存在自相关性;单个回归系数检验t也证明了两个变量lnQ和lnOFDI的回归系数是显著的，即对解释变量OFDI对被解释变量Q的绝大部分差异做出了解释。从回归结果可得，江苏省对外直接投资与其产业结构优化之间呈正相关关系，回归系数为0.013603，即当OFDI每增长1%，Q会增长0.013603%，即江苏省的对外直接投资的投资额每增长1%，第二产业和第三产业占江苏省国民生产总值的比重会增加0.013603%，产业结构优化指标会增长0.013603%。而回归系数较小的原因主要存在于江苏省对外直接投资的较小的规模局限性，但是随着江苏省对外直接投资的规模的显著增长，对外直接投资对其产业结构优化升级的影响也会越来越显著。

（二）江苏省对外直接投资对产业结构优化影响机制和途径的实证研究

1.灰色关联度模型建立的说明。本文先通过确定江苏省对外直接投资与其产业结构优化升级有正相关关系，并且两者存在长期均衡关系，所以为了进一步研究江苏省对外直接投资对第二产业和第三产业中部分行业优化升级的影响机制和途径，本文采用灰色关联度模型分析其影响机制和途径。灰色关联度模型具有适宜处理样本量较少、时间跨度较短数据的特征，是一种通过分析两个因素之间发展趋势相似或者相异程度来衡量因素间关联程度的模型[6]。其实证分析如下：

2.度量指标的选取。由于衡量产业结构优化的方法有许多，单一的产业占比法不能满足对产业结构优化机制和途径的深入探究，因此本文选取产业结构层次系数来衡量整体产业结构等级，选取第三产业占国民生产总值的比重来衡量产业间结构的优化程度，选取霍夫曼系数来衡量产业内结构的优化程度。

产业结构层次系数指标主要用来衡量一个地区整体的产业结构水平，所以本文设L为产业结构层次系数，p（j）为一个地区第j个产业的收入占其国民生产总值的比重，将第一产业赋值为1，第二产业赋值为2，第三产业赋值为3，则得到的产业结构系数的计算方式如下：

由上述计算公式可得，1<L<3，且当L的值越来越接近1时，表明产业结构越低级，当L的值越来越接近3时，表明产业结构越高级。

第三产业收入占国民生产总值的比重通常被用来衡量产业间结构的优化程度，当第三产业占国民生产总值的比重越高时，说明产业间结构越合理。

而霍夫曼系数主要用于表示产业内结构的优化程度，当霍夫曼系数越大时，则产业内结构越合理，其计算方式如下：

3.数据来源的说明。本文基于2010—2018年的统计数据，借助《江苏统计年鉴》统计数据得出9年来的江苏省各产业收入、《中国统计年鉴》整理出的江苏省9年来的国民生产总值和《中国对外直接投资统计公报》得出的9年来的江苏省对外直接投资投资额为参考依据。

经过对上述数据资料的整理和计算，可得出参考序列，即江苏省产业结构优化升级的三个度量指标的数值如表2所示。

4.实证分析。本文采用灰色关联度分析软件进行分析，利用灰色关联度、相对关联度及综合关联度三个指标，对江苏省对外直接投资的行业选择与其产业结构优化升级的关联度进行分析，得到数据分析结果如表3所示。

5.结论。江苏省对外直接投资对其制造业、采矿业和金融业的产业结构优化升级的影响效用明显，以对制造业的推动最为明显，采矿业和金融业次之。对信息传输、软件和信息技术服务业、建筑业、租赁和商务服务业的产业结构优化升级的影响效用不明显。

其中，江苏省的对外直接投资通过促进产业内和产业间升级的机制和途径，从而推动金融业产业升级的影响效用明显，但是对于推动其整体产业结构优化升级方面的影响效用并不非常明显，其原因可能与江苏省对“一带一路”沿线国家金融行业的对外直接投資规模较小、市场占有率低有关。

四、对策及建议

（一）减少市场壁垒

由于江苏省的对外直接投资的投资主体逐渐从以国有企业、中央企业为主体向民营企业、地方企业为主题的多元化方向发展，所以民营企业在市场经济环境下，除了办事难、融资难、政策落实难等一些问题尚未解决，其所遇到的市场壁垒限制问题也越来越突出。国家应在不过分干预市场的情况下，让企业作为市场主体在同一个开放、公平的市场环境中展开良性竞争，取长补短，相互促进，以这种方式为制造业的转型升级奠定基础和提供保障[7]。

（二）打破小富即安的惯性思维

与GDP多年维持全国总量的10%相比，江苏省的制造业在全国占居较为突出的优势地位。以其工业企业的主营业务收入和利润总额为例，江苏省的制造业占全国的比重长期维持在14%，较江苏GDP占全国的比重高出40%的水平。身为长三角经济体的重要成员，江苏以制造业为主，其占比约为94%的工业对地区生产总值的贡献率长期维持在50%以上，近两年调整至46%～48%。2011—2018年，制造业增加值占地区生产总值的比重平均接近41%，较全国同期水平31%高出近10个百分点。但是，这种良好的经济发展状况需要条件来维持和稳定，所以作为市场经济看不见的手，政府应给予境外投资企业融资支持、税收优惠及法律问询的良好的服务，缓解江苏省企业对外直接投资巨大的资金压力和提高企业对外直接投资的抗风險能力。

（三）进行学习型对外直接投资与竞争策略型对外直接投资

除了向一些发达国家学习，构建“学习型对外直接投资”，江苏省也可以依靠“一带一路”战略的良好发展，同沿线国家和地区开展贸易活动，构建“竞争策略型对外直接投资”[8]。通过沿线国家和地区基础设施投资需求的扩大和投资环境的优化，江苏省政府应该鼓励企业积极开展对外直接投资，以促进企业的资源配置能力的提高，从而促进产业结构转型升级[9]。

参考文献：

[1]  杨英，刘彩霞.“一带一路”背景下对外直接投资与中国产业升级的关系[J].华南师范大学学报：社会科学版，2015，（5）：93-101+191.

[2]  翟仁祥，马思聪.江苏省对“一带一路”沿线主要国家OFDI区位选择影响因素研究[J].淮海工学院学报：人文社会科学版，2018，（2）：91-95.

[3]  李波.“一带一路”下河南省对外直接投资对产业升级的实证分析[J].中国商论，2017，（12）：109-110.

[4]  沈阳阳.江苏对外直接投资分析[J].合作经济与科技，2018，（5）：46-47.

[5]  张月.江苏OFDI对产业结构升级的影响分析[J].大陆桥视野，2017，（11）：77-80.

[6]  姜鸿，徐乐乐，张艺影.TDI与江苏产业结构优化的灰色关联度分析[J].常州大学学报：社会科学版，2017，（5）：91-100.

[7]  胡琰欣，屈小娥，赵昱钧.对外直接投资的逆向创新溢出效应——基于中国省际面板数据的门槛回归分析[J].现代财经（天津财经大学学报），2018，（5）：55-67.

[8]  贾骋.发展中国家对外直接投资的趋势探讨[J].时代金融，2017，（35）：29+31.

[9]  D.J.Lecraw.Outward Direct Investment by Indonesian Firms：Motivationand Effects[J].Journal of International Business Studies，1993，（3）：589-600.

[责任编辑 文 峰]