“一帶一路”背景下我國OFDI與制造業結構升級實證分析

王紀鵬

(西北師范大學 經濟學院，甘肅 蘭州 730070)

經濟全球化已將不同國家的制造業鑲嵌于國際產業鏈之中，各國制造業在全球價值鏈中的地位已經成為經濟發展的重要動力。制造業在全球價值鏈中的地位受各國產業結構水平的影響，一國的產業結構水平影響因素不僅包括技術水平、需求和國外直接投資等，本國對外投資也是重要的因素。目前，我國經濟正處于全面深化改革及產業結構不斷調整的時期，增速逐步放緩，生產成本上升，且面臨產能過剩的困境。因此，亟須轉移國內的過剩產能，實現經濟結構轉型與制造業升級。制造業升級是制造業由低技術水平、低附加值狀態向高技術水平、高附加值狀態演變的過程，強調的是充分利用內外部條件，更高效地將投入變成產出?！耙粠б宦贰背h實施以來，我國對“一帶一路”沿線國家的直接投資迅速增長，2016年我國企業對“一帶一路”沿線國家非金融類直接投資145.3億美元，較2015年的136.7億美元增長6.3%*①《中國對“一帶一路”沿線國家直接投資現狀與成因分析》，2017-11-14，http://www.12335.gov.cn/article/ydylycjzl/201711/1923400_1.html。。2003年以來，我國對“一帶一路”相關國家直接投資在對外投資流量中占比最高達15.17%*②《我國對“一帶一路”相關國家直接投資持續增長》，2017-04-12， http://www.xinhuanet.com//politics/2017-04/12/c_1120798314.htm。。隨著對“一帶一路”沿線國家直接投資規模的不斷擴大，我國能否通過OFDI轉移過剩產能，獲取產業發展的核心技術，進而促進國內產業結構的調整和升級，是一個值得關注的課題。因此，本文研究 “一帶一路”沿線國家直接投資與國內產業結構升級之間的相互關系，具有十分重要的理論和現實意義。

一、文獻綜述

OFDI對母國產業結構升級的理論研究，主要有產品生命周期理論、內部化理論、國際生產折衷理論和邊際產業擴張理論等。Vernon(1966)提出的產品生命周期理論把OFDI與一國企業所處的產品周期動態聯系起來，產品生產伴隨著OFDI在各國的擴散，能夠推動母國產業結構升級[注]Vernon R, International Investment and International Trade in the Product Cycle,Quarterly Journal of Economics, 1966, No.2, pp.190-207.。Dunning(1977)提出的國際生產折衷理論認為，企業只有同時具備所有權優勢、內部化優勢和區位優勢三大特定優勢才能開展0FDI活動，才可能提高其國際競爭力，從而提高產業競爭力，并對母國的產業升級有重要的影響[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.。小島清(1978)提出的邊際產業擴張理論認為，一國的OFDI應集中在失去或將失去比較優勢的部門，通過對外直接投資，可以把失去或將失去比較優勢的部門轉移到在資源和勞動力具有比較優勢的發展中國家，從而繼續獲得企業的比較優勢，母國集中資源發展比較優勢產業，促進母國的產業結構升級[注]轉引自小島清著、周寶廉譯：《對外貿易論》，南開大學出版社1987年版，第442-453頁。。Dunning(1981)提出的內部化理論認為，當內部化的成本高于收益時，跨國公司的內部化經營毫無疑問能降低交易成本，提高公司乃至母國行業的國際競爭力，從而對母國的產業結構升級產生積極影響[注]Dunning J H, International Production and the Multinational Enterprise,Journal of International Business Studies, 1981, No.3, pp.175-176.。潘穎等(2010)認為，我國OFDI短期內對產業結構升級的促進作用不顯著，但從長期角度來看，OFDI對產業結構升級有著積極的促進作用[注]潘穎、劉輝煌：《中國對外直接投資與產業結構升級關系的實證研究》，《統計與決策》2010年第2期，第102-104頁。。謝光亞等(2015)認為，我國對發展中國家的OFDI與國內產業升級關聯度最高，對發達國家的OFDI與國內產業關聯度居中[注]謝光亞、杜君君：《中國OFDI與國內產業結構優化升級關聯度分析——基于行業選擇與國別選擇的灰色關聯分析》，《湖南大學學報(社會科學版)》2015年第3期，第71-77頁。。劉燦妍等(2015)認為，OFDI不論在全國層面還是在東中西部區域層面上都極大地促進著產業結構調整[注]劉燦妍、賈媛：《中國雙向FDI對產業升級的影響效應分析》，《商業經濟研究》2015年第6期，第117-119頁。。陳琳等(2015)認為，OFDI顯著地促進了各地區的產業結構優化升級[注]陳琳、朱明瑞：《對外直接投資對中國產業結構升級的實證研究:基于產業間和產業巧升級的檢驗》，《當代經濟科學》2015年第6期，第116-121頁。。母國對發展中國家和發達國家的OFDI都對母國制造業結構升級產生影響，但兩者的影響機制不同。母國對發達國家的OFDI主要依靠發達國家的先進技術、人力資本等提升母國產業結構升級，更多的是依靠技術外溢能力。母國對發展中國家的OFDI主要是轉移過剩產能，集中母國技術、資本等要素發展本國先進產業，依靠本國內部資源實現制造業結構升級。

通過對國內外相關文獻梳理發現，由于數據局限，學術界對“一帶一路”的實證研究大都基于“一帶一路”實施前的歷史數據，尚缺乏對“一帶一路”實施之后的實證檢驗。對外投資受投資國的制度、經濟和文化等因素影響，故不能用其他國家的投資來分析對“一帶一路”沿線國家投資的效果，考慮到我國在2003年加入WTO以及相關數據的可獲得性，本文利用2003—2015年我國對“一帶一路”沿線國家的投資規模數據，并借鑒前人的研究成果，將制造業按照技術含量的高低，劃分為低技術制造業和中高技術制造業，運用VAR模型研究我國對“一帶一路”沿線國家的直接投資對制造業升級的影響。

二、實證檢驗與分析

(一)模型說明及變量選取

1.模型說明。1997年，西姆斯將向量自回歸引入經濟學研究方法中，并在經濟學動態分析方面得到廣泛應用。向量自回歸(Vector Auto Regression)常用于預測相互聯系的時間序列系統以及分析隨機擾動對變量系統的動態影響。VAR方法通過把系統中每一個內生變量作為系統中所有內生變量的滯后值的函數來構造模型，從而回避了結構化模型的要求。

VAR(p)模型的數學表達式：

Yt=α+β1Yt-1+β2Yt-2+…+βjYt-p+μt

(1)

其中，Yt為n×1階時間序列列向量，α為n×1階常數列向量，βj為n×n階參數矩陣，μ為n×1階隨機誤差列向量。

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

(2)

(3)

2.變量選取。在全球產業重新分工的趨勢下，一國產業的技術水平已成為國際競爭力的重要因素，所以本文依據OECD(2003)的分類方法把制造業分為低技術制造業和中高技術制造業。OECD根據制造業企業的研發強度，在《國際標準產業分類第三版》中按照技術密集度把制造業劃分為低技術、中低技術、中高技術和高技術四個類型。在OECD對制造業分類的基礎上，我國以生產技術含量為分類標準，把國民經濟行業分類標準(GBT 4754—2002)按行業分為低技術制造業和中高技術制造業(見表1)。在此基礎上，定義中高技術制造業的工業總產值與低技術制造業工業總產值的比值為中國制造業產業結構升級狀況，用符號Y表示。

表1 制造業按技術密集度分類

注：參考國民經濟行業分類整理所得。

筆者參考劉燦妍等(2015)的做法，用我國對“一帶一路”沿線國家的直接投資流量與GDP的比值作為OFDI的衡量指標，用ODI表示[注]劉燦妍、賈媛：《中國雙向FDI對產業升級的影響效應分析》，《商業經濟研究》2015年第6期，第117-119頁。。比率指標一方面排除通貨膨脹因素和經濟規模大小等因素，另一方面與產業結構升級指標在量綱上保持一致。由于對外投資額使用的是“億美元”計量單位，中國GDP數據使用的年平均匯率換算為“億美元”單位。

(二)數據來源及處理

制造業分行業數據主要來源于歷年的《中國工業統計年鑒》《中國統計年鑒》和《中國對外直接投資統計公報》。我國對外直接投資起步較晚，直到2003 年才有了我國對外直接投資情況分國家地區的統計數據，所以選取2003—2015年的時間序列數據，參考張曉峒(2004)的《計量經濟學軟件Eviews使用指南》[注]張曉峒：《計量經濟學軟件Eviews使用指南》，南開大學出版社2004年版。進行VAR建模分析。

(三)實證分析過程

1.變量平穩性檢驗。為了避免時間序列數據處理結果出現偽回歸問題，需要保證序列的平穩性。如果數據是非平穩的，則說明序列中包含單積成分，在估計之前必須進行差分。對于時間序列的檢驗常用的方法是單位根檢驗。單位根檢驗通常采用ADF和PP檢驗。這兩種方法的原理基本相同，但ADF檢驗在異方差性和自相關性方面更為敏感。因為本文采用ADF方法對變量的平穩性進行檢驗，所以滯后期的選擇根據AIC和SC準則來確定，檢驗結果如表2所示。

由表2可知，單位根檢驗結果說明序列Y，OFDI均為非平穩序列。序列Y、OFDI的ADF值分別-2.8705、-6.8136，均大于5%的臨界水平-3.1449，即在95%的置信水平下，序列Y、OFDI單位根檢驗

表2 序列單位根檢驗

注：檢驗形式中的C、T、K分別表示單位根檢驗時估計方程的常數項、時間趨勢和滯后階數。

的結果均為：不拒絕原假設，序列均為非平穩時間序列。而Y、OFDI的一階差分經過5%水平下的ADF檢驗，從而拒絕原假設，說明Y、OFDI的一階差分是平穩序列。

2.VAR模型滯后階數的選擇和穩定性檢驗。VAR模型滯后階數的確定對模型的建立至關重要，若滯后階數太小，誤差項的自相關將會增強，影響模型參數估計的一致性；若滯后階數太大，雖然有利于完整反映所構造模型的動態特征，適當消除誤差項中存在的自相關性，但是會導致自由度減少，影響參數估計的有效性；此外，滯后期數選擇不當還會導致“偽回歸”。模型滯后階數選擇應根據AIC準則、SC準則、LR準則和HQ準則等，若模型同時滿足AIC和SC準則，則應選擇該準則對應的滯后階數，若存在矛盾則應綜合考慮其他準則和模型的經濟學意義。結果如表3所示。

表3 VAR模型滯后階數的確定標

注：*表示最優滯后階數的確定。

由表3可知，LR信息準則、FPE信息準則、AIC信息準則、SC信息準則和HQ信息準則確定的最優滯后階數為1，所以在估計模型時確定的滯后階數為1。運用軟件進行模型估計，我國對“一帶一路”沿線國家的投資與產業升級之間的動態影響VAR模型估計結果為：

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

從以上兩個方程可以看出，在自然對數下我國對“一帶一路”沿線國家直接投資對產業結構有滯后一期正的影響。從參數估計的t統計量來看，方程都比較顯著。但VAR模型關注的是整個經濟系統的平穩性和顯著性，模型的整體平穩性檢驗一般以VAR模型中的AR特征多項式為依據，如果所有AR根的倒數均小于1，即都在單位圓內，該模型穩定，反之則不穩定。本文所建的模型AR根的倒數都在單位圓內，故模型穩定。

3.協整檢驗。協整檢驗由Engle等在1987年提出，該理論貢獻在于為非平穩序列的建模提供另一種途徑。協整理論認為，雖然一些經濟變量的本身是非平穩序列，但它們的線性組合有可能是平穩序列。這種平穩的線性組合稱為協整方程，且可解釋為變量之間的長期穩定的均衡關系。協整檢驗的對象可以分為兩種：一種是基于回歸系數的Johansen協整檢驗；另一種是基于回歸殘差的協整檢驗。由于本文變量較少，采用EG兩步法檢驗，以lnY為被解釋變量，lnOFDI為解釋變量。檢驗結果如表4所示。

表4 殘差的序列檢驗

殘差的ADF統計量為-4.2，小于5%顯著水平下的臨界值，從而拒絕原假設，殘差序列不存在單位根，這說明變量直接存在協整關系，也就是存在穩定的長期均衡關系，故可進行脈沖響應分析。

4.脈沖響應函數分析。圖1中橫軸表示期數，縱軸表示脈沖效應函數，實線表示在對數水平下對外直接投資一個標準差的沖擊對制造業結構的脈沖響應值，兩側的虛線表示對外直接投資兩倍的標準差沖擊對制造業產業結構的影響。由圖1可以看出，對“一帶一路”沿線國家的直接投資對本國產業結構的影響存在滯后期，從第一期開始有正的影響并逐漸減弱，到第二期達到最大，從第五期開始一直趨于穩定并在0.04標準范圍內波動。整體來看，我國對“一帶一路”沿線國家的直接投資對本國制造業產業結構存在滯后作用，前期有正向的推動作用，但后期影響較弱。圖2表示對數水平下產業結構對我國對外直接投資的影響，制造業產業結構的變動會立即影響對外直接投資的水平，并且影響程度逐漸減弱，在第四期及以后接近于0，表明制造業產業結構升級對OFDI水平有一定的推動作用。

圖1 lnOFDI對lnY一個標準沖擊的脈沖響應

圖2 lnY對lnOFDI一個標準沖擊的脈沖響應

5.方差分解分析。從方差分析的總體性來看，對外直接投資變量和制造業產業結構變量滯后項對自身有的解釋力度最強，依次為96.9%、100%。在制造業產業結構波動的第一期OFDI對其預測誤差的貢獻度為0，說明OFDI對制造業升級并不會立即產生影響，而是存在時滯效應。但是從第二期開始逐漸增強，表明制造業產業結構的波動受到對外直接投資的影響，影響程度逐漸增強(見表5)。從表6可以看出，對外直接投資的波動在第一期不僅受到自身因素的影響，也受到制造業產業結構的影響，說明制造業升級會立即影響OFDI，增量先增加后減少，說明影響效果先增強后逐漸減弱。從產品的生命周期來看，本國制造業產業升級會加速落后產業的淘汰，其中一種手段就是直接對外投資固定資本。

表5 lnY的方差分解

表6 lnOFDI的方差分解

三、實證結論

(一)OFDI對本國制造業產業結構具有先上升后下降的推動作用

通過模型輸出結果可以看出，OFDI增加1%，制造業產業結構會上升0.1233%；通過脈沖響應函數分析可以看出，OFDI對制造業產業結構升級具有一定的正向推動作用，前期的影響方向為正，后期的影響轉為負。通過方差分解可以看出，OFDI的變動對制造業產業結構升級的貢獻度較大，并且會產生累計效應。隨著對外開放程度的擴大，應加大對外直接投資，利用OFDI技術外溢效應，集中要素發展母國先進產業，進而實現母國產業結構升級。但母國資本的轉移會擠壓本國高新技術產業的可用資本，而經營規模的不斷擴大，在同國內企業進行競爭的同時，也將在一定程度上壓制母國某些新興產業，影響新興產業的發展空間。

(二)我國制造業產業結構升級對OFDI的增加具有反向推動作用，且影響效果逐漸遞減

從VAR模型的輸出結果可以看出，在對數的情況下制造業產業結構上升1%會使OFDI下降約0.5%；從脈沖響應函數分析可以看出，制造業升級對OFDI的增加具有一定的反向推動作用，這與制造業產業結構本身具有一定的穩定性有關，方差分解可以得到同樣的結果，制造業產業結構對OFDI會產生影響，作用逐漸減弱。隨著產業結構升級，母國對國內資本的要求提高，從而影響母國的對外直接投資。但隨著產業結構水平升級到一定程度，母國又將出現產能過剩狀況，對外直接投資將會逐漸提高。

四、政策建議

(一)提高OFDI投資規模，促進國內產業結構升級

我國傳統的經濟增長模式是外資驅動的出口導向，即以引進外商直接投資與國內廉價生產要素相結合。但是，隨著國民經濟發展水平的提高和企業對外投資實力的增強，我國需要發展對外直接投資，以對外直接投資獲取國內稀缺的生產要素，通過擴大開放適應全球生產、全球銷售的跨國經營模式，推動經濟轉型發展。實證分析結果顯示，OFDI 能夠促進國內產業結構升級，且較高水平的OFDI 對我國產業結構升級的促進更為明顯。因此，要使OFDI 對國內產業結構升級效應更顯著，必須加大我國OFDI 投資規模。

(二)利用OFDI技術溢出效應，提升企業創新能力

當前我國的低端制造業面臨嚴重的產能過剩，企業創新能力弱，加上勞動力成本和土地成本的急劇上升，低端制造業正逐漸淪為“夕陽產業”，我國企業的國際競爭力正在逐漸減弱。因此，國家必須積極鼓勵“夕陽產業”向外投資，將過剩產能轉移到勞動力成本更低的國家，加大對“一帶一路”沿線國家的投資，利用OFDI技術外溢效應，獲取國外先進的技術和人力資本，發展本國的劣勢產業，提升本國企業的創新能力，進而促進產業結構升級。

(三)發揮政府宏觀調控作用，為企業“走出去”提供便利

OFDI對母國產業結構升級的效果受開放程度的影響，因此，政府應創造一切有利條件，完善制度建設和政策措施，加快推動企業“走出去”；加強對“一帶一路”沿線國家的交通基礎設施建設，為我國對外投資營造良好的環境；積極推動與“一帶一路”沿線國家簽訂自由貿易協定，提升對“一帶一路”沿線國家投資貿易的便利化，消除貿易壁壘。