雙向 FDI協調發展對經濟增長的影響及政策啟示
——基于多種空間分析技術的實證研究

孫 攀 丁伊寧 林小芳

(1.南通大學 經濟與管理學院，江蘇 南通 226019； 2.南通理工學院 商學院，江蘇 南通 226002)

改革開放以來，中國經濟持續穩健增長，從改革開放到“一帶一路”倡議的提出，都昭示著中國對外開放的決心。“引進來”與“走出去”是對外開放的兩大戰略，通過這兩大戰略的分步驟實施，中國對外開放的程度越來越高。一般而言，學界采用外商直接投資(Inward Foreign Direct Investment，IFDI)、對外直接投資(Outward Foreign Direct Investment， OFDI)分別作為“引進來”與“走出去”的最重要表征指標。2003—2019年，中國的IFDI與OFDI增長迅速，2003年分別為535.05億美元、28.55億美元，2019年分別增至1 381.35億美元、1 369.08億美元(1)數據源于Wind數據庫。。中國IFDI和OFDI快速增長的歷史大背景是，中國“一帶一路”倡議的全球范圍內流行和亞洲基礎設施投資銀行作為基礎設施投資領域新興力量的崛起。在此歷史大背景下，研究雙向FDI協調發展與經濟增長之間的相互影響，不僅在應用層面上能為國家宏觀政策合理性提供支撐性實證檢驗，還能在理論層面上進一步拓展新經濟地理學的研究框架，因此，本研究具有重要的現實意義和理論價值。

一、文獻回顧

目前，國內外學者針對IFDI與OFDI對經濟增長影響的研究已經不在少數，而鮮有IFDI與OFDI協調發展對經濟增長影響的文獻。本研究從研究視角與計量經濟模型研究方法出發，將上述文獻分成兩類。

一是以研究視角進行分類。該類文獻主要研究IFDI對經濟增長的影響，OFDI對經濟增長的影響以及雙向FDI協調發展對經濟增長的影響。IFDI對經濟增長有三方面的影響：第一，IFDI對于一個國家的經濟增長具有重要貢獻(2)Griliches Z, Search for R&D Spillovers, Scandinavian Journal of Economics, 1992, No.1, pp.29-47.(3)Tiwari A K, Mutascu M， Economic Growth and FDI in Asia: A Panel-Data Approach, Economic Analysis & Policy, 2011, No. 2, pp.173-187.；第二，IFDI對中國經濟發展具有正向的拉動作用，并且是經濟增長的基礎驅動因素(4)朱平芳、張征宇、姜國麟：《FDI與環境規制:基于地方分權視角的實證研究》，《經濟研究》2011年第6期，第133-145頁。；第三，通過引進IFDI，東部地區工業企業可以通過與外商的合作獲得工業經濟發展的優勢，東部地區因為技術、資金等要素的聚集，會由此獲得經濟增長的優勢(5)付華英：《外商直接投資、貿易開放與工業經濟增長研究》，《工業技術經濟》2019年第11期，第123-129頁。。OFDI對經濟增長亦有三方面的影響：第一，有利于緩解要素成本上漲的壓力，促進經濟結構優化，推動中國經濟增長動力轉換(6)潘素昆、王躍生：《利用對外直接投資推動中國經濟高質量發展》，《新視野》2018年第4期，第89-95頁。；第二，OFDI對中國經濟增長有明顯的促進作用(7)汪麗娟：《中國對外直接投資對國內經濟高質量發展的影響研究》，《國際商務(對外經濟貿易大學學報)》2019年第5期，第56-72頁。，OFDI規模的擴大顯著地提高了經濟增長效率和可持續性；第三，OFDI有明顯的逆向技術溢出效應(8)許曉芹、周雪松、張清正：《中國省域視角下對外直接投資、逆向技術溢出與創新能力研究》，《經濟問題探索》2019年第12期，第70-78頁。，對人力資本、技術研發投入及全要素生產率起著積極的作用，促使中國自主研發和創新水平不斷提高，向制造強國不斷邁進。OFDI的溢出效應還體現在，隨著一個地區OFDI規模的擴大，它對其周邊鄰近地區的經濟增長也有著推動作用(9)楊彩虹：《基于空間面板模型的區域OFDI對經濟增長的影響分析》，《統計與決策》2019年第15期，第133-136頁。。從雙向FDI協調發展來看，Dunning(1981)(10)Dunning J H, International Production and Multinational Enterprise, George Allen and Un-win, 1981.在其國際直接投資發展階段理論(Investment Development Path，IDP)中初步將IFDI與OFDI相結合，研究其協調發展對經濟增長的影響，Dunning(1988)(11)Dunning J H, The Eclectic Paradigm of International Production: A Restatement and Possible Extension, Journal of International Business Study, 1988, No.1, pp.1-31.與Tolentino(1993)(12)Tolentino P E, Technological Innovation and Third World Multinationals, Routledge, 1993.分別利用不同的數據進行了研究分析，并且初步證實了IDP理論的有效性。此外，黃凌云等(2018)(13)黃凌云、劉冬冬、謝會強：《對外投資和引進外資的雙向協調發展研究》，《中國工業經濟》2018年第3期，第80-97頁。、龔夢琪等(2020)(14)龔夢琪、劉海云：《中國雙向FDI協調發展、產業結構演進與環境污染》，《國際貿易問題》2020年第2期，第110-124頁。也有與之相關的研究。

二是以方法論視角進行分類。目前，學界研究IFDI與OFDI對經濟影響而采取的計量經濟模型研究方法復雜多樣，主要有VAR模型、高斯混合模型(GMM)及空間計量經濟模型。例如，霍忻等(2017)運用VAR模型研究IFDI對中國經濟的影響，發現IFDI在短期內對中國的經濟發展影響比較微弱，有待其穩固發展并發掘經濟增長潛力(15)霍忻、劉黎明：《中國對外直接投資發展影響因素與經濟增長動態效果探究——基于主成分分析和VAR模型的實證分析》，《浙江工商大學學報》2017年第5期，第81-94頁。。李健等(2020)運用GMM研究IFDI和OFDI對中國經濟增長的影響，認為IFDI與城市經濟增長之間存在著明顯的倒“U”形非線性關系，同時，它也與城市的全要素生產率增長之間呈現顯著的倒“U”形關系(16)李健、辛沖沖：《外商直接投資的經濟增長效應及區域異質性特征》，《城市問題》2020年第4期，第51-61頁。。付志剛等(2019)(17)付志剛、沈慧娟：《地方資本、FDI爭奪戰與區域經濟增長——基于空間面板德賓模型的分析》，《投資研究》2019年第8期，第34-45頁。、楊彩虹(2019)運用空間面板模型研究后發現：IFDI增多也會為不同地域帶去不同優質資源；OFDI溢出效應體現在，隨著一個地區OFDI規模的擴大，它對其周邊鄰近地區的經濟增長發揮推動作用。

上述研究在特定歷史時期對于各國對外開放政策的制定和經濟發展方式的轉變有著重要貢獻。然而，上述研究在研究視角、方法論視角方面還存在一定的局限性。具體而言，在研究視角方面，鮮有學者在分析雙向FDI協調發展影響經濟增長機制的基礎上，構建基于IFDI和OFDI發展起來的能反映兩者協調發展狀況的指標，進而依據此指標研究其與經濟要素之間的關系。在方法論視角方面，鮮有學者將空間因素引入此研究領域，并分區域討論空間分異問題。

針對已有研究存在的不足，本研究擬從三方面增加創新點：第一，首次提出雙向FDI協調發展影響經濟增長的機制。由于存在巨大的國內市場需求，IFDI會進入國內市場進行尋租活動，從而促進國內經濟增長；當國內經濟發展到一定階段后，OFDI將會到國外市場進行尋租活動，這會對國內企業產生諸多正外部性，例如，通過技術溢出效應促進國內經濟增長。通過IFDI和OFDI的相互作用和協調發展，國內經濟已經較為發達，此時，國內可能會進一步加強硬軟件設施建設，這會吸引更多的IFDI進入國內市場尋租，至此IFDI和OFDI相互作用和協調的第一個循環完成。在經濟發展過程中，可能會有很多個上述循環。第二，在黃凌云等(2018)研究(18)②黃凌云、劉冬冬、謝會強：《對外投資和引進外資的雙向協調發展研究》，《中國工業經濟》2018年第3期，第80-97頁。的基礎上，構建更加科學合理的能反映IFDI和OFDI協調發展狀況的指標。第三，引入空間統計分析技術和空間計量分析技術，深入分析雙向FDI對經濟增長的影響，并討論這種影響可能存在的空間分異問題。具體而言，采用基于IFDI與OFDI計算而得的雙向FDI協調發展指數(CDIFDI)作為核心解釋變量，基于空間杜賓模型(Spatial Durbin Model，SDM)研究雙向FDI協調發展、失業水平、民生公共服務需求、環境質量、公共產品、科技水平、城鎮化水平與經濟增長之間的關系，并討論此種關系可能存在的空間分異問題。

二、研究設計

本部分內容是全文實證分析的基礎，其核心內容包括：如何進行變量選擇，進行空間計量模型設定的依據是什么？

(一)變量選擇

1.被解釋變量與核心解釋變量。本研究的被解釋變量為經濟增長，采用GDP為其代理變量。核心解釋變量為基于OFDI與IFDI計算的雙向FDI協調發展指數(CDIFDI)。參照黃凌云等(2018)(19)、龔夢琪等(2020)(20)龔夢琪、劉海云：《中國雙向FDI協調發展、產業結構演進與環境污染》，《國際貿易問題》2020年第2期，第110-124頁。、孫攀等(2021)(21)孫攀、丁伊寧、吳玉鳴：《中國雙向FDI協調發展與經濟增長相互影響嗎？——基于“雙循環”背景的實證檢驗》，《上海經濟研究》2021年第2期，第98-111頁。的做法，利用物理學中的耦合系統模型計算出雙向FDI的耦合度(22)為了使研究更加嚴謹，筆者在計算雙向FDI協調指數前對OFDI與IFDI進行了平穩性檢驗和格蘭杰因果檢驗。結果發現，OFDI與IFDI存在相互作用。，公式如下：

(1)

其中，α和β都取0.5；γ為調節系數，取值3。由于耦合度僅僅反映系統之間的相互作用程度，而協調度不僅能反映上述相互作用程度，還能反映各系統的發展水平，進一步引入耦合協調發展指標。雙向FDI 協調發展指數的計算公式為：

(2)

將式 (1)代入式(2)后，得到式(3)：

(3)

2.控制變量。以失業水平、民生公共服務需求、環境質量、公共產品、科技水平和城鎮化水平6個方面作為控制變量(見表1)。

表1 與變量相關的信息

(1)失業水平(UEMPL)。一般而言，失業水平高，從事企業生產和公司運營的從業者會減少，這可能會抑制經濟增長。參考賴德勝等(2017)(23)賴德勝、高曼：《地區就業崗位的創造——制造業對服務業的就業乘數效應》，《中國人口科學》2017年第4期，第28-40頁。的做法，本研究采用國內城鎮登記的失業率作為失業水平的代理變量。預期其回歸系數符號為負。

(2)民生公共服務需求(普通小學在校學生數，NSOES；普通高中在校學生數，NRHSS)。參考莊玉乙等(2015)(24)莊玉乙、張光：《資源豐裕、租金依賴與公共物品提供——對山西省分縣數據的經驗研究》，《社會學研究》2015年第5期，第115-140頁。的做法，將每萬人在校中小學生數作為民生公共服務需求的代理變量。教育是民生需求的重要體現，根據楊萬平等(2020)(25)楊萬平、趙金凱、卞淑云：《教育人力資本對中國綠色經濟增長的貢獻研究》，《教育與經濟》2020年第2期，第60-69頁。的研究，雖然人力資本尚未形成促進經濟增長的主要動力，但是從其間接影響來看，教育人力資本要素對綠色全要素生產率和技術進步都產生一定的影響。本研究采用普通小學在校學生數、普通高中在校學生數作為民生公共服務需求的代理變量。

(3)環境質量(EQ)。雷漢云等(2020)(26)雷漢云、王旭霞：《環境污染、綠色金融與經濟高質量發展》 ，《統計與決策》2020年第15期，第18-22頁。研究發現，環境污染對經濟高質量發展有著抑制作用，綠色經濟可以通過環境效應促進經濟高質量發展。預期其回歸系數符號為正。

(4)公共產品(PP)。參考宋建等(2019)(27)宋建、王靜：《區域城鄉收入差距的動態收斂性與影響因素探究》，《經濟經緯》2019年第1期，第18-25頁。的做法，本研究將每萬人擁有公共交通車輛作為公共產品的代理變量。每萬人擁有公共交通車輛越多，側面體現出經濟發展趨勢向好。預期其回歸系數符號為正。

(5)科技水平(TEC)。科學技術是第一生產力，科技水平的高低在很大程度上決定著一國經濟水平，科學技術的進步推動著社會發展與經濟增長(28)吳利學、曾昭睿：《新中國技術進步與經濟增長研究70年》，《北京工業大學學報(社會科學版)》2020年第1期，第80-87頁。，同時，經濟增長也會反過來作用于科學技術的進步與創新。本研究采用公共稅收科技支出在總支出中的比重來表征31個省(區、市)的科技水平。預期其回歸系數符號為正。

(6)城鎮化水平(UL)。根據程萌勛等(2020)(29)程萌勛、張詩雨、李會：《新型城鎮化與安徽經濟增長的關系》，《遼東學院學報(社會科學版)》2020年第4期，第49-54頁。的研究發現，城鎮化水平對經濟增長起到十分重要的促進作用，城鎮化對經濟增長的作用不可替代。本研究選用城鎮人口數占總人口數的比重來代表各省(市、自治區)的城鎮化水平。預期其回歸系數符號為正。

(二)模型設定

本研究在模型設定前，對被解釋變量(GDP)與核心解釋變量(CDIFDI)進行了空間自相關性檢驗，結果發現：總體而言，它們的全域莫蘭指數較為顯著(見表2)。

表2 2003—2018年GDP與CDIFDI的全域Moran’s Ⅰ

此外，本研究還運用Stata軟件繪制被解釋變量GDP與核心解釋變量CDIFDI的莫蘭散點圖(見圖1、圖2)。由圖1可知，多數點位于第一、第三象限，呈現出高—高、低—低的空間分布特征，因此，經濟增長和雙向FDI協調發展具有明顯的空間特征，本研究將采用空間計量經濟學模型研究它們之間的關系。 本研究選用的模型為SDM模型，主要原因有三個：第一，IFDI和OFDI都存在著很明顯的空間溢出效應(30)黃寰、秦思露、劉玉邦等：《環境規制約束下資源型城市產業轉型升級研究》，《華中師范大學學報(自然科學版)》2020年第4期，第576-586頁。；第二，SDM模型為空間計量經濟學中最基本的模型，它包括空間誤差模型(Spatial Error Model，SEM)和空間滯后模型(Spatial Lag Model，SLM)；第三，與其他模型相比，SDM模型對面板數據回歸后的直接效應、間接效應和總效應的測度偏誤較小，解釋經濟問題時可能更為準確(31)孫攀、吳玉鳴、鮑曙明等：《經濟增長與霧霾污染治理:空間環境庫茲涅茨曲線檢驗》，《南方經濟》2019年第12期，第100-117頁。。另外，為保證模型選擇的正確性，在后文實證部分，對該模型進行了SDM是否會退化為SEM模型或SLM模型的LR檢驗。

圖1 2018年GDP莫蘭散點圖

圖2 2018年CDIFDI莫蘭散點圖

實證模型如下：

(4)

其中，α表示常數，GDPit表示i省域在t年的國內生產總值，GDPjt表示j省域在t年的國民生產總值，CDIFDIit表示i省域在t年的雙向FDI協調發展指數，CDIFDIjt表示j省域在t年的雙向FDI協調發展指數。Xit表示控制變量，包括失業水平(UEMPLit)、民生公共服務需求(普通小學在校學生數NSOESit和普通高中在校學生數NRHSSit)、環境質量(EQit)、公共產品(PPit)、科技水平(TECit)、城鎮化水平(ULit)。μi表示地區效應，γt表示時間效應，εit表示隨機擾動項。當τ=0時，該方程為靜態面板數據模型；當τ≠0時，該方程為動態面板數據模型。

(三)數據說明

1.數據來源及說明。本研究數據主要來源于2004—2019年《中國統計年鑒》和Wind數據庫。在進行數據處理與回歸的過程中主要采用ArcMap 10.3、Stata 15軟件。

2.變量的描述性統計。一般而言，為盡可能消除量綱、異方差及異常值對模型的影響，并使各因素的影響程度具有可比較性，在各變量進入模型時應對所有變量進行對數化處理。因此，本研究對變量進行了對數化處理，這樣能最大限度消除異方差與異常值對模型造成的消極影響，保證回歸結果的可靠性。變量的描述性統計如表3所示。

表3 數據說明與變量的描述性統計

三、回歸結果與討論

為了讓實證檢驗的過程更加規范，本研究在采用SDM模型前后分別進行了空間自相關檢驗、穩健性檢驗(Robust Test)、隨機效應與固定效應選擇檢驗(Hausman Test)與退化檢驗(檢驗其是否會退化為SEM模型或SLM模型)。其中，空間自相關檢驗是進行空間模型設定的前提。如果被解釋變量和核心解釋變量不存在空間自相關，則采用傳統模型；如果存在空間自相關，則采用空間計量模型進行研究。本研究進行模型設定的步驟：首先，進行空間自相關檢驗，給出采用空間計量模型的理由；其次，擬采用SDM模型進行研究，并在理論說明上給出具體原因；最后，通過LR檢驗驗證采用SDM模型的正確性。穩健性檢驗是實證類研究必不可少的環節。固定效應模型認為，效應是外生固定的，而隨機效應模型認為，效應是隨機實現的。至于是采用隨機效應模型還是固定效應模型，需要進行豪斯曼檢驗。以下進行回歸結果討論。

(一)31個省域回歸結果與討論

表4、表5和表6顯示，空間自相關系數ρ(rho)在1%的水平上通過了顯著性檢驗；Log-likelihood與R-sq也較為合理；核心解釋變量回歸符號與預期一致且在1%的水平上通過了顯著性檢驗。就整體而言，回歸效果較好，下面進行回歸結果討論。

表4 模型1至模型8的回歸結果

表5 模型1至模型4的回歸結果

表6 模型5至模型8的回歸結果

模型1顯示：在不加入其他控制變量的情況下，雙向FDI協調發展指數(CDIFDI)與經濟增長GDP呈現出顯著的正相關，這就意味著雙向FDI協調發展能夠顯著促進經濟增長。

模型2至模型8顯示：失業水平與經濟增長呈現出顯著的負相關，即城鎮登記的失業率越高越不利于經濟增長，這是符合預期的。民生公共服務需求與經濟增長存在正相關。這說明，民生公共服務需求越大越有利于經濟增長。環境質量與經濟增長存在顯著的正相關。這說明，環境質量的提升可能有利于生產者身心健康，從而有利于生產關系的理順，進而對經濟增長產生促進作用。公共產品與經濟增長之間存在正相關。人均擁有的公共產品數量越多，意味著城市基礎設施建設水平越高，而城市基礎設施建設水平越高越有利于經濟增長。科技水平和城鎮化水平都與經濟增長呈現出正相關。科技水平是第一生產力，其水平越高越有利于經濟增長。城鎮化水平的提高可能有利于企業、產業的集聚發展，從而有利于帶動經濟發展。

(二)中東部地區和西部地區回歸結果與討論

表7和表8顯示，空間自相關系數ρ(rho)在1%的水平上通過了顯著性檢驗；Log-likelihood與R-sq也較為合理。就整體而言，回歸效果較好，下面進行回歸結果討論。

表7 西部地區回歸結果

表8 中東部地區回歸結果

在西部地區和中東部地區，雙向FDI與經濟增長依然呈現出較為顯著的正相關。相對于中東部地區而言，西部地區雙向FDI協調發展對經濟增長的促進作用更大。

相對于全國的回歸結果而言，西部地區和中東部地區的回歸結果主要在教育指標方面與之有所差異，其他方面基本相同。下面重點解釋產生這種差異的原因。

在西部地區，低端民生公共服務需求與經濟增長呈現出負相關(未通過顯著性檢驗)，中端民生公共服務需求與經濟增長呈現出正相關。

在中東部地區，低端民生公共服務需求與經濟增長呈現出正相關，中端民生公共服務需求與經濟增長呈現出負相關。這可能是因為：在中東部地區，政府對低端民生公共服務需求投資較多，而對中端民生公共服務需求投資較少，從而會產生低端、中端民生公共服務需求分別與經濟增長呈現出正、負相關的情況。

(三)內生性、穩健性及多重共線性討論

內生性問題可能是由于遺漏變量引起的，故主要采用盡可能多的逐漸增加控制變量的方法來控制內生性問題。本研究采用兩種方法處理穩健性問題：第一，通過在回歸命令中添加robust，實現計算機自動生成虛擬變量的方法來進行穩健性檢驗。第二，在保證核心解釋變量回歸系數符號不變，回歸系數數值及其顯著性不發生較大變化的情況下，通過不斷增加控制變量的方法進行穩健性檢驗。本研究通過評價解釋變量和控制變量的VIF值的方法來衡量多重共線性的嚴重程度。一般而言，VIF值小于10則表明：不存在嚴重的多重共線性。表9顯示，本研究的變量不存在嚴重的多重共線性。

表9 解釋變量和控制變量的多重共線性檢驗

四、結論與政策啟示

本研究在梳理IFDI與OFDI對經濟增長影響的文獻基礎上，論述了雙向FDI影響經濟增長的機制，校正了黃凌云等(2018)(32)黃凌云、劉冬冬、謝會強：《對外投資和引進外資的雙向協調發展研究》，《中國工業經濟》2018年第3期，第80-97頁。雙向FDI協調發展指數的參數設置，基于2003—2018年中國31個省域面板數據，采用空間統計分析技術、空間計量分析技術測度了雙向FDI協調發展對經濟增長的影響。經上述分析，得到三個結論，并得出相應的政策啟示。

(一)結論

1.雙向FDI協調發展對經濟增長起著顯著的促進作用。在分樣本討論的情況下，此結論依然成立。換言之，不管是從全國層面還是從區域層面而言，雙向FDI協調發展都對經濟增長起著顯著的促進作用。

2.雙向FDI協調發展存在顯著的正向空間溢出效應。回歸結果顯示：不管是從全國層面還是從區域層面而言，雙向FDI協調發展都存在顯著的正向空間溢出效應。換言之，鄰近地區雙向FDI協調發展會促進本地區雙向FDI協調發展。

3.中東部地區回歸結果與全國的類似，雙向FDI協調發展對經濟增長有顯著的正向促進作用。西部地區的雙向FDI協調發展指數對經濟增長的回歸系數符號也顯著為正，意味著西部地區雙向FDI協調發展對其經濟增長也發揮著一定的促進作用，而且進一步觀察發現，其作用效果比中東部地區的更明顯。

(二)政策啟示

1.多措并舉，促進雙向FDI協調發展，推動經濟增長。繼續鼓勵雙向FDI的協調發展，使“引進來”與“走出去”相互協調、相互促進、共同發展。根據國家所處的不同發展階段，做好硬軟件服務，展現人文關懷，樹立“以人為本”的發展理念，不僅要吸引IFDI，還要吸引外籍人才。同時，在政府給予的一定稅收優惠和外貿補貼的支持下，鼓勵有條件的本土企業“走出去”，從而擴大OFDI規模，進而促進FDI雙向協調發展，最終推動經濟增長。例如，對于引進“一帶一路”地區的IFDI給予比其他地區更有吸引力的外資福利——享受3—5年稅收優惠待遇，享受土地使用優先安排待遇等；對于向上述地區出口的OFDI給予相應的財政補貼和國際金融便利性安排。這樣不僅可以促進雙向FDI協調發展，還能推動經濟增長。

2.統籌發展IFDI與OFDI，發揮雙向FDI協調發展的空間溢出效應作用。應該注意到，雙向FDI協調發展存在顯著的正向空間溢出效應。這意味著，本地和鄰近地區的雙向FDI協調發展存在非常緊密的利益安排關系。鄰近地區在大力引進IFDI的同時，要積極出口OFDI，這樣才能有利于鄰近地區雙向FDI的協調發展，而雙向FDI協調發展存在顯著的正向空間溢出效應，有利于本地雙向FDI協調發展。例如，對鄰近地區高污染、高耗能、高排放IFDI項目征收高額環境稅，間接引導其流入綠色節能產業。同時，引導鄰近地區OFDI向意識形態趨同的國家或地區輸出高科技產業。這樣不僅有利于鄰近地區雙向FDI協調發展，也有利于本地雙向FDI協調發展、為中國營造良好的外部發展環境。

3.引導外資與區域實際相匹配，達到共富目的。國家政策在促進IFDI與OFDI協調發展的同時，要注意不同區位的協調。要將雙向FDI協調與區位優勢和資源相匹配，與區位之間IFDI和OFDI的不同密集程度相匹配，努力做到雙向FDI協調發展與地區優勢相適應，促進東西部地區共同發展。例如，長江三角洲地區引入的IFDI較多，同時，應該出口與其進口的IFDI相匹配的OFDI，這樣不僅有利于過剩的國內資本獲得更高的投資回報，也有利于中國對外關系的和諧發展。中西部地區引入的IFDI較少，但是該地區應盡量多出口OFDI(根據雙向FDI協調發展指數計算規則)，這樣才能保證鄰近地區雙向FDI協調發展，向本地產生更多的正向空間溢出效應，從而更有利于推動中西部地區經濟增長。