對外直接投資與中國紡織產業高質量發展

趙君麗, 張文秋

(東華大學 a.旭日工商管理學院; b.紡織服裝產業研究所,上海 200051)

紡織產業是中國傳統支柱產業,也是重要的民生產業。中國改革開放四十多年來,已率先建成世界領先的全產業鏈現代紡織制造體系,成為全球纖維制品生產、出口和消費的第一大國,逐漸從第四次國際產業轉移的“承接方”,轉變為第五次國際產業轉移的“投資方”。根據商務部數據測算,2003—2018年,中國紡織產業對外直接投資(Outward Foreign Direct Investment,OFDI)累計達97.96億美元,年均增速為15.6%。然而,隨著外部環境和中國要素稟賦的變化,市場和資源兩頭在外的國際大循環動能明顯減弱[1]。在此背景下,對外直接投資規模達到峰值后逐漸萎縮,中國紡織產業面臨著如何利用OFDI外向集成全球資源[2]推進高質量發展的問題。

關于對外直接投資影響母國產業發展的研究,學術界有三類不同的觀點:第一類認為OFDI推動了中國產業轉型升級[2-5];第二類觀點認為OFDI并沒有顯著地提升中國企業的生產率[6];第三類認為對外直接投資效應具有雙面性或非線性特征[7-9]。上述研究聚焦OFDI影響高質量發展的某一個因素,為本文提供了較好的理論依據。然而,中國生產函數正在發生變化,高質量發展成為現階段多重約束下的最優解[10]。從“創新、協調、綠色、開放、共享”的新發展理念研究OFDI與產業高質量發展的文獻不足,學術界對產業高質量發展的評價指標體系也存在分歧[11-12]。在此背景下,從理論和實證層面深入研究新時期中國對外直接投資與產業高質量發展問題具有十分重要的意義。本文基于新發展理念,構建OFDI影響產業高質量發展的理論框架,采用擴展的投資引力模型,對OFDI影響產業高質量發展的總體與細分、時間與空間的異質性進行探究,對僅聚焦于產業發展某一側面的研究形成有益補充;驗證OFDI促進產業高質量發展的路徑機制,為傳統制造業“走出去”與高質量發展提供啟示。

1 機制梳理與研究假設

1.1 OFDI影響產業高質量發展的理論基礎與研究假設

學界對OFDI影響母國產業發展的研究存在不同觀點。多數學者認為OFDI可以促進母國生產率提高和產業結構升級[13-16],提升其在全球產業鏈和價值鏈中的地位[17]。中國企業技術尋求型OFDI有利于技術水平和生產率提升[15],在中長期內可以促進整體經濟增長[18]。同時,OFDI通過產業轉移效應、技術進步效應和資源補缺效應及省域間的空間溢出效應推動了中國產業升級[19],但其作用強度可能呈倒“U”型特征[16]。從綠色低碳轉型方面,部分學者認為OFDI通過逆向技術溢出機制對降低母國環境污染有益[20-21]。也有少部分學者認為OFDI并沒有顯著地提升中國企業的生產率[6],隨著生產技術的更新換代,核心技術依舊由發達國家企業壟斷,中國企業無法從根本上實現國際競爭力的提升[22]。綜上多數學者的研究,OFDI對于母國生產率、全球價值鏈地位和綠色低碳轉型具有促進作用,本文提出假設1。

H1:紡織產業OFDI有利于促進母國紡織產業高質量發展。

1.2 OFDI對于產業高質量發展的影響機制分析

1.2.1 成本降低效應

“邊際產業擴張理論”認為失去競爭優勢的傳統產業,可采取對外投資的方式推動產業升級[23]。尋求資源是中國向其他發展中國家順梯度OFDI的主要動因之一[22],其目的在于獲得發展中國家豐富的生產要素,降低生產成本[24]。因此,傳統勞動密集型產業可憑借資源尋求型對外投資進行產業升級。據測算,1998—2009年中國紡織業的勞動貢獻率為0.528,在國內勞動力和原材料成本上升的背景下,紡織產業作為勞動密集型產業逐漸失去傳統優勢[25]。中國紡織產業可以通過OFDI利用東道國勞動力或原材料資源降低生產成本,產生邊際產業轉移效應,促進母國產業轉型升級和結構優化[26-27]。據此本文提出假設2。

H2:紡織產業OFDI通過降低生產成本促進紡織產業高質量發展。

1.2.2 市場擴張效應

“需求引致創新理論”認為市場需求能夠影響企業創新行為[28]。紡織產業國際轉移伴隨著生產、銷售和國際市場的擴展。紡織企業“走出去”伊始,通常先建立以貿易銷售類公司為主的國際營銷網絡,以便更快地把握當地市場脈搏、增加國外訂單、提高企業的總銷量和利潤率[29]。東道國紡織品消費市場規模的快速擴張,可以促使規模經濟和企業創新行為[26],有利于產業升級。進一步地,由于OFDI的出口創造效應和出口效率提升作用[27,30],中國紡織企業在東道國投資可帶動紡織品出口貿易增加。據此本文提出假設3。

H3:紡織產業OFDI通過擴展東道國紡織品消費市場促進紡織產業高質量發展。

1.2.3 逆向技術溢出效應

“技術地方化理論”和“技術創新產業升級理論”為發展中國家對外直接投資產生的逆向技術溢出效應提供了佐證[31-32]。發展中國家以技術尋求型對外投資為杠桿,學習發達國家技術管理等戰略資源[33]。中國紡織機械制造、高級布料生產和服裝設計等環節與發達國家仍存在較大差距,借對外投資逆向技術溢出效應獲得戰略性資源,促使自主創新能力提升[34]。通過向技術資源密集地區投資,中國紡織企業一方面利用當地技術資源,另一方面規避貿易壁壘[29]。在互聯網日益發展的同時,東道國數字基礎設施建設和信息技術應用的提升對中國OFDI有正向影響[35],互聯網應用水平同時反映了創新知識接受程度和擴散水平[36]。通過互聯網整合設計研發、供應鏈銜接、品牌和營銷渠道,產生逆向技術溢出效應,促進數字化和綠色化水平提升。據此本文提出假設4。

H4:紡織產業OFDI通過逆向技術溢出效應促進紡織產業高質量發展。

因此,OFDI對高質量發展的影響機制可總結為成本降低效應、市場擴張效應、逆向技術溢出效應三條中介渠道,具體影響機制如圖1所示。

圖1 OFDI影響產業高質量發展的分析框架

2 研究設計

2.1 模型設定及說明

本文采用擴展的投資引力模型,以中國紡織產業高質量發展為被解釋變量,紡織產業對外直接投資為核心解釋變量,以其他雙邊影響因素作為控制變量,構建如下基準計量模型:

Scoreit=β0+β1lnofdiit+β2Xit+λt+μi+εit

(1)

式中:ln表示取對數,i、t分別表示國家和年份,lnofdiit、Scoreit分別表示t年中國紡織產業對i國直接投資和紡織產業高質量發展水平,Xit為控制變量,λt、μi分別為時間與國別固定效應,εit為隨機誤差項。

在總效應回歸之后,將Scoreit分解為產業發展基礎、數字化水平、供給體系質量、產出結構質量和綠色化水平五個維度進行回歸檢驗。

2.2 變量選擇與描述

2.2.1 被解釋變量

中國紡織產業高質量發展水平(Score)。基于高質量發展的新理念、新要求及評價方法[11-12,37-40],立足于新格局下中國紡織產業“科技、綠色、時尚”高質量發展新定位[41]和《紡織行業“十四五”發展綱要》,中國紡織產業應在貫徹“創新、協調、綠色、開放、共享”新發展理念的前提下,通過提質增效實現紡織產業更高水平、更有效率、更健康平穩地發展。具體包括:鞏固產業發展基礎,優化產業基礎配置;促進科技創新要素參與,提升數字化智能化應用;提高紡織產業供給體系質量,促進產業協調發展;優化產出結構質量,向供應鏈更高端邁進;促進產業綠色發展,降低紡織產業污染物排放,增強產業環境治理效率,助力人與自然和諧發展。因此,本文參考紡織產業高質量發展評價體系[42],從產業發展基礎、數字化水平、供給體系質量、產出結構質量和綠色化水平5個一級指標維度,選取23項二級指標,分別為紡織產業主營業務收入、紡織產業增加值增長率、紡織品服裝出口額占全球比重、纖維加工量占全球比重、數字化銷售、數字化研發投入、數字化研發產出、數字化技術人員投入、高性能纖維產量、產業用紡織品占纖維消耗量的比重、具有供給影響力的企業數量、服裝家紡產品網上零售成交額、國內人均纖維消費量、人均主營業務收入、紡織品服裝貿易競爭力指數、化纖出口競爭力指數、紡機出口額、企業銷售利潤率、工業二氧化硫排放總量、化學需氧量排放量、氨氮排放量、一般工業固體廢物產生量、工業廢氣治理設施本年運行費用。運用熵值法測度中國紡織產業高質量發展水平。該數值介于0～1,數值越大表明中國紡織產業發展質量越高,測算結果和變化趨勢如表1和圖2所示。

2012—2019年中國紡織產業高質量發展水平明顯改善,整體上呈現增長趨勢。從一級指標角度來看,扎實的產業發展基礎與穩定的供給體系在各個階段為產業高質量發展持續供能,產出結構質量在2012—2014年和2018—2019年有較為明顯的階段性優化提升。數字化水平和綠色化水平先后在2014—2015年快速提高,共同助推產業整體發展水平的提升。

2.2.2 核心解釋變量

中國紡織產業對外直接投資規模(lnofdi)。2015—2019年對外直接投資流量與存量數據來源于商務部發布的《中國紡織行業投資目的地及投資金額》數據快報,2012—2014年紡織產業投資缺失數據利用“中國全球投資跟蹤”數據庫進行匹配補充。

2.2.3 中介變量

在探討成本降低效應、市場擴張效應和逆向技術溢出效應作用機制時,選取紡織產業發展基礎(electricity)、市場規模(gdp)、互聯網基礎設施(servers)和互聯網用戶比例(internet)為代理變量,分別采用東道國紡織產業電力消費量、國內生產總值、每百萬人互聯網服務器數量和互聯網用戶比例[36,43]來衡量。

2.2.4 控制變量

參考文獻[44-45],從東道國的宏觀經濟水平、要素稟賦結構距離、基礎設施與營商環境角度選取控制變量,具體包括經濟發展程度(pgdp)、技術(td)和勞動力(ld)稟賦結構距離、港口吞吐能力(port)、航空貨運能力(freight)、清關便利度(clear)、社會安全指數(death)、審批成本(cost)和關稅水平(tariff)變量,分別采用目的地人均國內生產總值、雙邊研發人員密度差、勞動力自由度差值、港口標準集裝箱運送數量、航空貨運載貨量、海關清關天數、因戰斗死亡的人數、企業初創流程成本占企業成本比重及各國對工業制成品征收的關稅平均加權稅率衡量。

2.3 樣本篩選與數據說明

本文選取的考察期為2012—2019年,以中國紡織產業對外直接投資存量的面板數據為樣本。據商務部快報數據統計,中國在此期間總計向56個國家(地區)進行了紡織產業相關投資。結合數據可獲得性,剔除撤回投資樣本及流向開曼群島、英屬維爾京群島等離岸金融中心樣本,本文最終確定49個投資目的地為研究樣本。被解釋變量各指標數據來源于中經網統計數據庫、中國經濟金融研究數據庫(CSMAR)、《中國紡織工業發展報告》、《中國科技統計年鑒》、中國紡織工業聯合會統計數據庫、聯合國貿易統計數據庫、中國環境數據庫。核心解釋變量數據來源于商務部發布的《中國紡織行業投資目的地及投資金額》數據快報和“中國全球投資跟蹤”數據庫,控制變量數據來源于世界銀行數據庫、美國傳統基金會經濟自由度指數,并且對部分變量做相應的對數化處理。

3 實證結果分析

經檢驗模型各變量之間相關度較低,通過方差膨脹因子檢驗,得到VIF均值為6.12,遠小于10.00。因此,模型不存在嚴重的共線性問題。通過Hausman檢驗確定使用固定效應模型,并使用混合效應模型和最小二乘虛擬變量模型作為穩健性檢驗參照。

3.1 總樣本分析

首先,使用模型(1)對OFDI影響中國紡織產業高質量發展的總效應進行實證檢驗。表2中,第(1)列是僅對控制變量進行回歸估計的檢驗結果,第(2)列顯示僅加入核心解釋變量時,lnofdi系數為0.001 1且在1%的水平上顯著為正,這表明核心解釋變量可以在一定程度上對高質量發展指標進行解釋。第(3)～(5)列顯示在分別使用固定效應、混合效應和最小二乘虛擬變量模型(LSDV)后lnofdi都通過了1%顯著性檢驗,表明OFDI規模擴大對中國紡織產業高質量發展有顯著的促進作用,假設1得證。

表2 總樣本回歸檢驗

其次,分解作用效果如表3所示,第(1)～(5)列分別為OFDI對產業發展基礎、數字化水平、供給體系質量、產出結構質量、綠色化水平5個紡織產業高質量發展分解維度的回歸結果。結果顯示,OFDI對數字化水平、供給體系質量和綠色化發展具有促進作用,對產業發展基礎負向影響較弱,但對產出結構質量具有顯著抑制作用。具體而言,1) 在數字化、綠色化和供給體系層面,lnofdi分別在1%、5%和10%的水平下顯著為正,系數分別為0.005 1、0.001 4、0.000 3,這表明紡織產業“走出去”在提高國際資源利用效率的同時,有利于企業利用信息技術優化設計、生產與銷售環節,提升供給影響力和環境污染治理能力,但由于生產環節污染物排放的阻滯周期長,OFDI的綠色化提升效果需假以時日。2) 在產業基礎和產出結構層面,lnofdi分別在10%和1%的水平下顯著為負,系數分別為-0.000 7和-0.002 2,可能的原因是2018年中國紡織行業向湄公河流域投資額全球占比為51.31%[46],投資區位集中于亞洲9國,形成的替代效應對紡織產業增加值、產品結構和出口貿易產生抑制作用,這與“中國總體對外投資有顯著出口創造效應”的結論[47]相比,存在行業異質性。

表3 分解回歸檢驗

3.2 作用機制檢驗

為了識別對外投資促進作用的影響機制,本文運用中介效應分析方法,進一步構建模型(2)和(3)。其中,中介變量Mit包括要素成本降低效應、市場擴張效應和逆向技術溢出效應。參考Baron and Kenny的方法[48],1) 在進行中介效應模型檢驗前,確定OFDI對紡織產業高質量發展具有顯著影響。2) 將Mit對核心解釋變量lnofdiit進行回歸,若系數b1顯著則進行第三步。3) 將Scoreit對Mit進行回歸,同時控制lnofdiit,若系數b1和c1均顯著,則存在中介效應。

Mit=b0+b1lnofdiit+τt+νi+εit

(2)

Scoreit=c0+c1Mit+c2lnofdiit+κXit+τt+νi+εit

(3)

1) 成本降低效應檢驗。表4第(1)列顯示lnofdi在5%顯著性水平上促進東道國紡織產業基礎(electricity)提升,系數為2.9248;第(2)列中lnofdi和electricity均在1%水平上顯著為正,系數分別為0.001 3和0.000 1。模型通過Sobel檢驗后判斷electricity是OFDI促進紡織產業高質量發展的部分中介變量,證實OFDI提升了東道國紡織產業基礎,在合理運用當地紡織產業生產資源的同時具有要素成本降低效應,假設2得證。2) 市場擴張效應檢驗。第(3)～(4)列實證結果顯示市場規模(gdp)并非中介變量,市場擴張效應的中介作用路徑未能得到證實,因此拒絕假設3。在一定程度上可以認為海外市場對中國紡織產業的高質量發展帶動作用較弱,由于2010年以后中國“國內市場擴大”而“外循環地位下降”[2],市場和資源兩頭在外的國際大循環動能明顯減弱[1],經濟發展轉向更多地依靠國內大循環,在新的發展階段紡織產業更應重視本土市場的消費需求。3) 逆向技術溢出效應檢驗。第(5)和第(7)列顯示lnofdi在5%顯著性水平上為正,系數分別為0.239 0和0.008 8,這表明OFDI有助于推動東道國網絡基礎設施建設水平(servers)與互聯網用戶比例(internet)的提升;第(6)和第(8)列顯示lnofdi、servers和internet均在1%水平上顯著為正,servers和internet的系數分別為0.001 7和0.019 1。Sobel檢驗顯示兩者發揮部分中介作用,OFDI可通過東道國互聯網建設與發展產生逆向技術溢出效應,從而促進中國紡織產業高質量發展,假設4得證。綜上所述,要素成本降低效應和逆向技術溢出效應是中國紡織產業OFDI促進國內產業高質量發展的重要途徑,而市場化中介效應不顯著。

表4 中介作用檢驗

3.3 穩健性檢驗

3.3.1 替換變量數據與分位數回歸

首先,采用對外直接投資流量數據替換核心解釋變量的方式進行穩健性檢驗,如表5和表6所示。表5第(1)～(3)列分別為固定效應、混合效應和最小二乘虛擬變量模型實證檢驗結果,lnofdi分別在1%、1%和5%的水平上顯著為正,系數分別為0.000 6、0.000 6和0.000 7。表6第(1)～(5)列為分解作用的實證檢驗結果,lnofdi在1%水平上顯著促進紡織產業數字化和綠色化水平,回歸系數分別為0.003 9和0.001 3。

表5 總樣本穩健性檢驗

表6 分解回歸穩健性檢驗

因此,OFDI對紡織產業高質量發展總指標與分指標的作用效果與前文估計結果保持一致。其次,采用分位數回歸估計法,選定被解釋變量在分位數(θ)等于0.20、0.40、0.60和0.80處的樣本進行分析。實證結果如表5第(4)～(7)列所示,當θ等于0.20和0.40時,OFDI的系數在5%顯著性水平下為正,系數均為0.000 2,隨分位數的增加其回歸系數遞增且顯著性遞減。這表明OFDI具有階段異質性作用:在紡織產業發展質量較低時,OFDI促進效應更強;而當產業發展水平逐漸提升后,OFDI正向促進作用減弱。上述結果表明,研究結論具有良好的穩健性。

3.3.2 內生性問題

在現實中可能因紡織產業發展水平提升而促進紡織企業對外直接投資,從而導致OFDI與紡織產業高質量發展存在雙向因果關系,因此,采用面板工具變量法進一步控制內生性問題。參考韋東明等[43]的做法,本文采用中國與東道國首都地理距離(DIS)作為紡織產業對外直接投資規模的工具變量。從相關性角度判斷,雙邊地理距離近有利于中國企業對其投資。從排他性角度判斷,雙邊地理距離不會影響一國產業總體發展水平的進步或衰退。綜上所述,選用地理距離作為中國紡織產業對外直接投資的工具變量具有可行性。實證結果如表7所示,第(1)～(2)列報告了二階段最小二乘法(2SLS)工具變量檢驗結果,正則相關性檢驗在1%水平上顯著,拒絕工具變量識別不足的原假設。弱工具變量檢驗的Cragg-Donald WaldF統計值至少大于該指標名義顯著性5%水平上的偏誤值,拒絕存在弱工具變量的原假設,表明DIS是外生的。通過工具變量檢驗,lnofdi均在1%水平上顯著為正,與前文論述一致,從而增強了結論的穩健性。

表7 內生性問題討論

3.4 異質性檢驗

3.4.1 對外投資階段性視角

依據紡織產業發展過程中不同的主導指標,本文將樣本期劃分為2012—2016年“基礎提質”和2017—2019年“綠色轉型”兩組進行分階段回歸,如表8所示。在基礎提質階段,lnofdi的系數為0.000 6,且在1%的水平上顯著,因而OFDI顯著促進紡織產業高質量發展;在綠色轉型階段,lnofdi對供給體系與產出結構質量的影響均在10%水平上顯著為正,系數分別為0.000 1和0.005 2,相較于基礎提質階段lnofdi對兩者的顯著負向影響,OFDI在綠色轉型階段有利于供給體系與產出結構質量提升。分析認為,由于投資目的地集中在發展中國家和欠發達地區[29],在“走出去”伊始,OFDI引致的邊際產業轉移效應致使中國國內紡織產業供給體系與產出結構面臨東道國紡織產業的競爭與替代。近年來,企業差異化投資策略與多樣化目的地選擇,形成了地域分工明確的生產網絡,有利于中國紡織產業供給體系與產出結構的優化升級。

表8 階段異質性檢驗

3.4.2 經濟發展水平差異視角

為了檢驗OFDI對母國紡織產業高質量發展的促進效果是否受東道國經濟發展水平影響而存在異質性,本文依據OECD數據庫將樣本分為發達國家和發展中國家兩組進行對比分析(本文提到的“國家”均指“國家或地區”),如表9所示。結果顯示,在發達國家組別,lnofdi對產業高質量發展總指標的影響系數為0.000 6且在1%水平上顯著,在5%顯著性水平上對綠色化水平的影響系數為0.002 3;在發展中國家組別,lnofdi的系數為0.000 2且在5%水平上顯著。上述結果表明,流向發達國家的OFDI對產業高質量發展的促進作用更顯著,尤其是發達國家紡織行業較高的產品標準與生產技術對中國紡織產業綠色化轉型的促進效果更明顯。

表9 經濟水平異質性檢驗

3.4.3 “一帶一路”倡議視角

為考察投資流向“絲綢之路經濟帶”與“21世紀海上絲綢之路”沿線是否存在異質性,本文依據“一帶一路”統計數據庫將樣本分為“一帶”沿線和“一路”沿線兩組。表10的第(1)列顯示:總指標層面,OFDI對“一帶”沿線樣本的影響系數在1%水平顯著為0.000 4,而“一路”沿線相關系數小且顯著性弱,因而紡織產業對外投資促進效應在“一帶”沿線更顯著。一級指標層面,第(2)列表明OFDI流向“一路”沿線有利于鞏固產業發展基礎,第(6)列顯示向“一帶”沿線投資對紡織產業綠色化水平提升有正向影響。

表10 “一帶一路”異質性檢驗

4 建 議

基于前文的實證分析,本文從以下三個方面提出政策建議:

1) 兼顧兩類生產要素,實行差別化策略。對于正處于工業化中期的中國紡織產業來講,在“走出去”的過程中要兼顧兩種要素在兩類市場的側重,落實差別化行動策略:一方面是推動中國紡織產業剩余生產要素和生產能力在勞動力要素密集的發展中國家進行梯度轉移,另一方面是重視從技術要素更密集的發達國家引進創意、設計、技術和管理等稀缺戰略資源,以提升自身在世界紡織品市場的競爭力。

2) 鞏固與調整傳統投資選擇,接軌發達市場與技術。在保持產業梯度的基礎上,繼續通過OFDI提升中國紡織企業對東南亞和南亞地區勞動力生產要素、自然資源和消費市場的利用效率,促進紡織產業過剩產能的轉移。同時,重視多樣性選擇以降低東南亞和南亞地區紡織產業集聚對中國紡織產品貿易的替代性。對于研發創新能力較強、市場容量大并且消費能力強的發達國家,可以有重點地通過合資、并購或設立創新研發與創意設計中心等方式,提高中國紡織產業研發與管理技術水平,促進紡織產業的數字化與綠色化轉型升級。

3) 規避不確定性風險,重視“一帶一路”沿線紡織投資區位因地制宜的多樣化選擇。第一,由于豐富的勞動力要素資源對于OFDI促進紡織產業高質量發展有強化效果,“一帶一路”共建國家中紡織產業基礎較好并且勞動力豐富的國家可以作為投資選擇參考。第二,考慮到向發達國家紡織產業投資所帶來的數字化和綠色化轉型效應,同時,為應對發達國家政策調整導致的國際經貿環境不確定性,一方面可以選擇“一帶一路”沿線的中東歐發達經濟體,進而將產品輻射歐洲甚至全球更多地區;另一方面也可以考慮“一帶一路”沿線與發達國家存在貿易優惠政策安排的部分發展中國家,以達到一定程度的貿易壁壘規避效果。

5 結 論

基于外向集成全球資源促進高質量發展的視角,本文采用2012—2019年中國紡織產業對外直接投資存量面板數據,實證檢驗對外直接投資影響產業高質量發展的機制與效果。通過變量替換、分位數回歸、內生性討論等穩健性檢驗及時空異質性檢驗后,得出如下結論:

1) 在總體指標層面,中國紡織行業OFDI規模擴大對中國紡織產業高質量發展有顯著的促進作用。OFDI一方面通過東道國紡織產業良好的發展基礎降低成本,另一方面通過互聯網引致的逆向技術溢出路徑促進產業高質量發展,但海外市場擴張效應不顯著。

2) 在高質量發展具體內涵層面,OFDI對產業數字化水平、綠色化水平和供給體系質量具有促進作用;對產業發展基礎負向影響較弱但對產出結構具有顯著抑制作用,即OFDI對產品結構豐富性和出口貿易產生負面影響,該結果與中國總體OFDI顯著的出口創造效應相比,存在行業異質性。

3) OFDI影響產業高質量發展的效果存在時空異質性。時間上,相較于“綠色轉型調整”階段,對外投資在“基礎提質”階段的整體促進作用更強;在“綠色轉型”階段,有利于供給體系與產出結構質量提升。空間上,與流向“一路”沿線國家或發展中國家的投資相比,流向“一帶”沿線或發達國家的投資,更有助于整體產業高質量發展和綠色化水平提升。

本文對于對外直接投資影響紡織產業高質量發展的作用效果與路徑機制的探討,可以為其他傳統制造業“走出去”與高質量發展提供借鑒意義,也可對構建國內國際雙循環相互促進的新發展格局提供重要的研究啟示。

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