中国对外直接投资与产业结构升级关系研究
——基于“海上丝绸之路”战略

黄　迪　胡麦秀

(上海海洋大学，上海　201306)

0　引言

近年来，我国经济增速放缓，总体需求不足，产业间的供求矛盾日益凸显，特别是传统制造业，如钢铁、电解铝等高排放、高消耗行业存在严重的产能过剩问题。为了缓解当前的经济形势，2013年10月，习近平总书记出访东盟，提出了建设21世纪“海上丝绸之路”的倡议，该倡议通过互联互通项目，带动沿线国家的消费与投资，创造更多就业机会，增加过剩产品的需求，进一步推动沿线国家发展战略的对接与耦合，为中国企业“走出去”提供更广阔的市场空间。

“海上丝绸之路”倡议为中国的对外直接投资创造了便利条件，对促进中国产业结构升级有一定的影响。近年来，关于中国对外直接投资与产业结构转型升级这一问题，学界早已进行了前瞻性探讨。

就对外直接投资与产业结构升级的关系而言，学者从不同角度，运用不同方法进行分析，结果呈现出一定差异。一方面，多数学者认为对外直接投资对中国产业结构升级具有积极促进作用，如贾妮莎、申晨[1]利用马氏距离匹配法对制造业企业的对外直接投资行为进行了分析，实证结果显示，中国企业的对外直接投资促进了中高端技术制造业的发展，进而推动了制造业产业结构的优化升级；肖黎明、赵刚[2]、王静[3]等学者从技术创新角度进行实证分析，认为中国对外直接投资可以通过逆向技术溢出效应促进产业结构调整升级；部分学者在“一带一路”倡议背景下进行研究，发现中国通过不断改变投资增量的空间流向，实现了在全球范围的重新布局，从而带动了中国产业结构调整升级(丁志帆、孙根紧[4]、金芳[5])。另一方面，也有少数学者通过分析得出，对外直接投资对中国产业结构升级的促进作用不明显，甚至会起阻碍作用。如杨英、刘彩霞[6]运用VAR模型对中国在“一带一路”沿线国家的直接投资进行分析，发现中国对该区域的直接投资对产业结构升级影响不显著。范欢欢、王相宁[7]利用自回归分布滞后模型对对外直接投资和产业结构的关系进行了分析,并将中国与日、韩、美在对外投资规模和产业结构上进行比较，最终得出对外直接投资不能提升我国产业结构的结论。姜甘伟[8]利用1978—2010年的时间序列数据进行了实证分析,认为对外直接投资是我国产业结构调整与优化升级的原因,但是目前作用有限。

虽然学界对中国对外直接投资与产业结构升级的关系进行了广泛研究，但鲜少有学者结合当前热点，对直接投资与三次产业的具体关系进行分析。

迄今为止，“海上丝绸之路”倡议的实施已有4年，对于该倡议是否对中国经济的发展具有积极促进作用，是否需要国家继续推行该项倡议，需要以学者的研究成果作为参考依据。本文将在“海上丝绸之路”倡议背景下，运用VAR模型，研究中国对外直接投资与产业结构升级之间的关系，并构建回归方程，分析中国对该区域沿线国家的投资如何影响中国三次产业的发展。基于上述实证结果得出相关结论，以期为中国政府进行决策提供参考。

1　中国对“海上丝绸之路”沿线国家的投资概况

“海上丝绸之路”倡议吸引了沿线诸多国家参与，根据中国高层在该区域外交所涉及的国家，同时参考中国与该区域沿线国家经济交往的密切程度，将研究范围分为四类，即东盟国家、南亚国家、海湾国家和非洲沿海国家。剔除数据缺失的国家，最终将研究对象定为东盟十国，南亚七国(斯里兰卡、马尔代夫、孟加拉国、阿富汗、巴基斯坦、印度、尼泊尔)，海湾六国(阿联酋、阿曼、巴林、卡塔尔、科威特、沙特阿拉伯)和非洲沿海五国(埃及、肯尼亚、塔桑尼亚、莫桑比克、南非)。

数据来源：2004—2015年《中国对外直接投资统计公报》

图1中国对“海上丝绸之路”沿线国家的投资规模

自“走出去”战略和“一带一路”倡议实施以来，中国对“海上丝绸之路”沿线国家的直接投资增长迅速(见图1)。2004年，中国在该区域的投资存量为12.3亿美元(数据来源于《中国对外直接投资统计公报》，并进行相关运算)，投资流量为2.4亿美元，分别占存量总额和流量总额的2.75%、4.39%。2015年，中国在该区域的投资规模大幅度增长，其中投资存量达887.82亿美元，较2004年翻了72倍有余，占存量总额的16.69%，年均增长率为47.5%，投资流量创历史新高，为186.15亿美元，较2004年翻了77.56倍，占流量总额的12.78%，年均增长率为48.45%。

中国对“海上丝绸之路”沿线国家的直接投资具有一定的空间差异性。近年来，中国在该区域的投资半数以上集中在东盟国家。2004年，中国在东盟的投资存量为9.56亿美元，投资流量为1.96亿美元，分别占当年中国在该区域投资的77.65%、81.23%。2015年，中国在东盟的直接投资规模持续上升，投资存量和流量占比依旧居高，分别为70.6%和78.5%。可见，东盟在“海上丝绸之路”沿线区域占据重要地位。南亚国家、海湾国家及非洲沿海国家在沿线总投资规模中占比较小，但在“走出去”战略及“一带一路”倡议的推动下，上述区域的经济地位日益上升，投资占比逐渐增加。

上述分析表明，“一带一路”倡议的实施，为中国企业指明了投资方向，开拓了投资空间，实实在在地推动了中国在该沿线区域的直接投资。在中国工业产能过剩、产业结构亟需转型升级的时代背景下，中国在“一带一路”沿线国家的直接投资不仅带动了东道国的经济发展，还缓解了中国现今面临的众多经济难题，对我国的产业结构升级也有一定的影响。故本文将中国在“海上丝绸之路”沿线国家的直接投资列为分析对象之一具有重要意义。

2　中国产业结构发展概况

近年来，在“走出去”战略和“一带一路”倡议的推动下，中国的产业结构发生了较大变化，如图2所示。

数据来源：中华人民共和国国家统计局

图22004—2015年中国三次产业增加值占GDP的比重

由图2可知，2004—2015年，我国的产业结构由传统的“二三一”产业型逐渐转变为“三二一”产业型，说明中国产业结构正朝合理化方向发展。这期间，三次产业结构变动具有如下特点：

第一，第一产业增加值占国民经济的比重呈下降趋势，且在三次产业中占比最低，基本维持在9%左右。2004年，第一产业产值为20 904.3亿元(数据来源于中华人民共和国国家统计局，并进行相关运算)，占国民经济总量的12.9%，就业人数占比为46.9%。2015年，第一产业产值增加到60 862.1亿元，较2004年翻了近3倍，但在国民经济中的占比仅为8.8%；第一产业产值占比的年均增长率为-3.42%，同期就业人数比重降至28.3%，同2004年相比下降了18.6%。

第二，第二产业增加值在国民经济中的占比呈现出先升后降、再升再降的波动态势。2013年之前，该产业产值占比一直保持在45%以上，在三次产业中位居首位。2013年，该产业产值所占比重跌至44%，首次低于第三产业，位列第二。2015年，我国第二产业增加值为282 040.3亿元，较2004年(74 286.9亿元)翻了近3.8倍，但占国民经济总量的比重仅为40.9%。2004—2015年，第二产业产值占比的年均增长率为-1.04%，该产业就业人口的比重也增长至29.3%，较2004年增长了6.8%。

第三，第三产业增加值在国民经济中的占比处于持续上升态势。2004年，第三产业产值所占比重为41.2%，2013年达到46.7%，首次超过第二产业，位居第一，这意味着我国的产业结构日趋完善。2015年，第三产业产值首次达到国内生产总产值半数以上，为346 149.7亿元，较2004年翻了5倍有余，占比达到50.2%。2004—2015年，第三产业产值占比的年均增长率为16.2%，就业人口比例由2004年的30.6%上升至2015年的42.4%，增长了11.8%。

除了上述三次产业的调整外，中国产业结构的转型升级还包括各产业内部结构的变动，尤以第二三产业最为典型。

第二产业中，轻工业所占比重下降，重工业所占比重上升。2004年，登记在册的轻工业(规模以上)企业数目占总体比重的44.7%，重工业企业占比为55.3%，2015年，轻工业企业数目所占比重降为40.9%，而重工业企业数目所占比重则升为59.1%。目前，工业中一般加工制造业(纺织业、煤矿采选业等)的比重有所下降，而以电子及通信制造业为代表的高新技术产业所占比重逐渐上升，工业结构正逐步由劳动密集型、资本密集型向技术密集型转变，带动了第二产业结构的优化升级。

第三产业中，在传统服务业持续发展的同时，金融保险、房地产、文化、教育等行业也得到了迅速发展。其中，金融业增加值由2004年的4.1%增长至2015年的8.5%，年均增长率为6.74%；房地产行业发展迅速，在第三产业中的比重持续上升，2015年占比为6.1%，较2004年上升了1.7%。传统服务业中，住宿餐饮业及交通运输、仓储和邮政业的增加值则呈现下降趋势，2015年增加值占比为1.8%、4.4%，与2004年相比各下降了0.5和1.4个百分点，年均增长率分别为-2.2%和-2.48%。新兴服务业的持续发展，推动了第三产业内部结构的调整升级。

上述分析表明，中国的产业结构正在不断往优化方向发展，即便如此，我国的产业发展依旧面临着工业产能过剩，劳动力资源短缺，空间发展不平衡等问题。在中国步入21世纪初始阶段，21世纪“海上丝绸之路”的提出，无疑是带动中国经济稳定持续发展，推动产业结构循序渐进转型的重要力量。

3　模型的构建

考虑到对外直接投资与产业结构升级之间的关系，没有较强的经济理论作为支撑，而VAR模型中变量之间的关系并不以经济理论为基础，是一种非结构化的模型，故本文选用VAR模型进行分析具有一定的合理性。

3.1　模型说明

VAR模型即向量自回归模型，该模型最初由Sims于1980年提出。VAR模型常用于预测相互联系的时间序列系统，以及分析随机扰动对变量系统的动态影响，该方法通过把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，从而回避了结构化模型的需要。本文将运用VAR模型对中国对外直接投资与产业结构升级之间的关系进行实证分析。VAR模型的一般形式为

yt=A1yt-1+…+Apyt-p+Bxt+ζt

上式中，yt为k维内生变量，xt为d维外生变量，Ai,…,Ap和B为待估计参数，ζt是随机扰动项。

3.2　变量的选择

基于上述分析，本文主要涉及两类分析变量，分别是产业结构升级指标与对外直接投资指标。本文基于经济意义及数据的可获得性，选择适当的衡量指标进行分析。

在变量的选择中，首先确定产业结构升级的衡量指标，产业结构升级实质上体现出产业朝着优化方向发展的基本态势。产业结构升级是指产业结构从低级形态向高级形态转变的过程或趋势，产业结构升级的主要原因是技术进步和比较优势的变化。技术水平低、劳动力资源和自然资源比较丰富的国家，其产业结构必然处于较低层次。但是，随着技术进步和经济发展，要求对产业结构进行调整，并在条件成熟的情况下，实现产业结构的升级。中国学者通常采用第二产业增加值占GDP的比重(x2)、第三产业增加值占GDP的比重(x3)来刻画产业结构的高度化。本文产业结构升级指标(R)选用第二产业增加值占GDP的比重(x2)、第三产业增加值占GDP的比重(x3)之和来衡量，即R=x1+x2。R数值越大，表示产业结构越往优化方向发展。

衡量对外直接投资的指标包含两个，分别是对外直接投资流量和对外直接投资存量。对外直接投资流量指境内投资主体对外直接投资额中扣除反向投资额后的净额，当期对外直接投资流量简称流量，对外直接投资累计流量简称存量。对于直接投资变量的选取，考虑到产业结构的升级是对外直接投资长期累积的结果，年度对外直接投资流量并不一定能够推动产业结构的变动，故本文选取对外直接投资存量(ofdi)作为VAR模型中的分析变量。

4　模型估计及结果分析

本文使用EVIEWS8.0作为分析工具。此外，在对变量进行计量分析时，采用它们的对数形式来考察，因为采用它们的对数形式可以消除可能存在的异方差。本文选取2004—2015年产业结构升级指标(R)与对外直接投资存量(ofdi)指标的自然对数形式(lnR、lnofdi)进行分析。

4.1　单位根检验

数据之间序列平稳是构建VAR模型的基本要求，严格地说，在一个k个变量的VAR模型中，所有的k个变量都应该是联合平稳的， 否则就要适当变换数据，故需要对lnR与lnofdi进行平稳性(ADF)检验，结果如表1所示。由检验结果可知，lnofdi与lnR变量的P值均小于0.01，通过1%的统计水平检验，故拒绝原假设，说明两个指标皆为时间平稳序列，可以直接构建无约束的VAR模型。

表1　变量的单位根检验

注:检验形式(C,T,P)分别代表截距项、趋势项和滞后项。

4.2　确定最优滞后期

选择系统内解释变量的最优滞后期是VAR模型的关键。选择了不恰当的滞后期会对分析结果造成不利影响，如果滞后阶数过小，残差可能存在自相关，并导致参数的不一致估计; 如果所选滞后阶数过大，待估参数过多，会大大降低模型的自由度，直接影响模型参数估计的有效性。

由表1可知，两个指标皆为平稳数列，符合构建VAR模型的基本要求。进一步，为了确定模型的具体形式，需找出该模型的最优滞后阶数，这里使用AIC信息准则、SC信息准则及LR统计量来确定最优滞后期。在分析中，能够使得上述信息准则最小的滞后期数即为最优滞后期。如果AIC与SC准则并非同时取得最小数值，则根据似然比LR统计量进行取舍。结果如表2所示，当滞后期为3时，AIC与SC均达到最小值，故本文选择滞后阶数为3的VAR模型。

表2　VAR模型最优滞后阶数检验值

在确定最优滞后期后，运用Eviews8.0进行分析，估计出的VAR模型如下：

4.3　稳定性检验

估计出的VAR模型需要进行稳定性检验，如果模型不稳定，则估计的结果可能是无效的。本文首先用AR根图进行检验，结果如图3所示。AR根图的判断标准为，如果被估计的VAR模型所有根模的倒数小于1，即位于单位圆内，则其是稳定的，反之，若VAR模型所有根模的倒数都大于1，即都在单位圆外，则该模型是不稳定的，如果模型不稳定，某些结果将是无效的。

图3　VAR模型的AR根

根据图3可知，所有根模的倒数都处于单位圆内，表明选取的两个变量之间存在长期稳定关系，可以进一步进行分析。可见本文估计选择的VAR模型是稳定的，模型估计结果是有效的。在模型稳定有效的基础上，可使用脉冲响应函数分析产业结构与对外直接投资指标相互间的冲击响应，刻画出各变量间的动态关系。

4.4　脉冲响应函数分析

脉冲响应函数是用时间序列模型来分析变量影响关系的一种思路，是考虑扰动项的影响是如何传播到各变量的，描绘了在一个扰动项上加上一个一次性的冲击对内生变量的当前值和未来值所带来的影响。利用EViews8.0对lnR和lnofdi的脉冲响应关系进行分析，为了较为直观地展示两者之间的长期关系，本文选取的是滞后期数为40期的脉冲响应模型，模型结果如图4与图5所示。

图4　产业结构升级对中国在“海上丝绸之路”沿线国家直接投资的脉冲响应

图5　中国在“海上丝绸之路”沿线国家直接投资 对产业结构升级的脉冲响应

从图4可以看出，当在初期给对外直接投资一个标准差单位的正冲击后，产业结构升级指标并未发生变化。之后，在短期内产业结构升级对对外直接投资产生正响应，并在第3期达到最大值，这表明在短期内对外直接投资对产业结构升级具有滞后效应，对外直接投资的增加会给产业结构升级带来明显的带动作用。但从长期来看，产业结构升级对对外直接投资的响应呈波动形式，在第3期达到最大正响应，在第6期达到最大负响应，之后波幅逐渐变小，响应越来越弱。这表明，对外直接投资的一个正冲击对产业结构升级短期内影响较大，呈现一定的波动性。总体来说，正响应要大于负响应。可见，中国对“海上丝绸之路”沿线国家的直接投资对产业结构的升级具有正向带动作用。

从图5可以看出，中国在“海上丝绸之路”沿线国家直接投资对产业结构升级的响应大致相反。短期看来，当在本期给产业结构升级一个标准差单位的正冲击后，对外直接投资产生负响应，且在第4期达到最大负响应,这表明在短期内产业结构升级对对外直接投资具有滞后效应，产业结构升级的变动会给对外直接投资带来明显的抑制作用。长期看来，对外直接投资对产业结构升级的响应呈现一定的波动，且波幅逐渐变小直至收敛。总体来说，负响应要大于正响应。可见，中国产业结构的升级不能促进中国对“海上丝绸之路”沿线国家的直接投资。

4.5　方差分解

脉冲响应函数描述了VAR模型中对外直接投资冲击给产业结构升级所带来的影响，而要分析对外直接投资冲击对产业结构升级变化的贡献度，并评价对外直接投资冲击的重要性，则需建立方差分解模型。方差分解是把内生变量中的变化分解为对VAR的分量冲击。因此，方差分解给出对VAR中的变量产生影响的每个随机扰动的相对重要性的信息。基于上文估计出的VAR模型进行方差分解，结果如图6所示。

图6　中国在“海上丝绸之路”沿线国家直接投资

不考虑产业结构自身的贡献率，对外直接投资对产业结构升级的贡献率初期为0，之后逐渐增加，并在第3期达到最大贡献率9.39%，短期有所波动，但长期趋于稳定，最终稳定在7.3%左右。这表明中国对“海上丝绸之路”沿线国家的直接投资对中国产业结构升级虽有作用，但效果较为微弱。

5　中国的对外直接投资对产业结构的影响效应

上述分析表明中国对“海上丝绸之路”沿线国家的直接投资对产业结构升级具有一定的促进作用，那么对外直接投资在多大程度上促进了国内产业结构的调整,对外直接投资的变化对三次产业所占比重的影响程度如何,需要建立回归方程做进一步的分析。

选取中国对“海上丝绸之路”沿线国家的直接投资规模为解释变量，产业结构升级指标、第一二三产业比例为被解释变量,各个变量均取自然对数,由于第一、第二和第三产业在三次产业构成中所占比重之和为1,变量间存在共线性，故分别进行三次一元线性回归分析。Xi(i= 1,2,3)分别表示第i产业所占GDP的比重。

由上述分析可知，lnR与lnofdi均为平稳序列，可直接进行回归分析。下面对lnx1、lnx2、lnx3进行平稳性检验，检验结果发现lnx1、lnx2、lnx3均为非平稳序列，lnx1取一阶差分(dlnx1)为平稳序列，服从一阶单整，lnx2、lnx3取二阶差分(d2lnx2、d2lnx3)为平稳序列，服从二阶单整，lnofdi通过差分降阶处理，其一阶差分(dlnofdi)、二阶差分(d2lnofdi)均为平稳序列，分别服从一阶单整、二阶单整。对存在单位根的变量进行协整检验，以判断变量间是否存在长期均衡关系，建立协整回归模型如下：

dlnx1=β0+β1dlnofdi+e1

dlnx2=β2+β3d2 lnofdi+e2

dlnx3=β4+β5d2 lnofdi+e3

表3　三次产业占比与对外直接投资协整检验结果

对上述变量进行协整检验，如表3所示。检验结果表明各变量残差项的P值均小于0.05，故残差项平稳，满足协整关系，表明原序列(lnx1、lnx2、lnx3与lnofdi)存在长期的均衡关系。基于上述研究，中国对“海上丝绸之路”沿线国家的直接投资与产业结构调整的相关关系估计如下：

lnR=-0.149+0.009 lnofdi

(-27.41*)(8.11*) 调整后的R2=0.855

lnx1=-1.938-0.073 lnofdi

(-50.83*)(-9.85*) 调整后的R2=0.897

lnx2=-1.938-0.073 lnofdi

(-19.1*)(-3.10**) 调整后的R2=0.439

lnx3=-1.005+0.038 lnofdi

(-35.62*)(7.03*) 调整后的R2=0.815

注:()内的值均为t统计值，*、**分别表示在 1% 、5%的水平上显著。各个变量t检验的相伴随概率均小于5%，说明各个方程中变量都通过了t检验。因此，变量是显著的。除了第二个方程拟合度偏低外，其他方程拟合度较好。

由回归结果可知，中国对“海上丝绸之路”沿线国家的直接投资对我国的产业结构升级有一定的促进作用，对外直接投资存量每增加1%，产业结构升级指标增加0.009%。分三次产业来看，中国对“海上丝绸之路”沿线国家的直接投资存量对第一产业影响最大，第三产业次之，对第二产业影响最小。第一二产业占比与中国在该区域的直接投资存量负相关，直接投资存量增加1%，将使第一二产业占比分别降低0.073%和0.02%，第三产业占比与直接投资正相关，中国在该区域的直接投资存量增加1%，将带动第三产业占比增加0.038%。

6　结论

本文通过2004—2015年中国对“海上丝绸之路”沿线国家的直接投资存量及中国三次产业增加值占GDP的比重作为基础数据，构建相应指标，运用VAR模型对产业结构升级与中国在“海上丝绸之路”沿线国家的直接投资存量进行定性分析，同时运用OLS回归对其相关关系展开定量研究，得出如下结论：

①中国在“海上丝绸之路”沿线国家的投资存量与产业结构升级之间存在稳定的相互影响关系，且前者对后者有一定的促进作用，但作用较弱,仅为7.3%；反之，我国的产业结构升级并不能促进中国在该区域的直接投资。

②通过回归结果可知，中国在“海上丝绸之路”沿线国家的投资存量每增加1%，可带动产业结构升级指标增加0.009%。分三次产业来看，中国在该区域的直接投资存量会抑制第一二产业的发展，促进第三产业的发展，对外直接投资存量每增加1%，将使第一二产业占比分别降低0.073%和0.02%，使第三产业占比增加0.038%。

③实证结果表明，中国对“海上丝绸之路”沿线国家的直接投资对于促进中国产业发展具有重大意义。2013年底，习总书记提出21世纪“海上丝绸之路”倡议，表明中国已经意识到该区域沿线国家的巨大发展潜力。“海上丝绸之路”倡议将中国投资者的目光聚焦在该区域，进一步发掘了该区域沿线国家的投资潜力，这对当今正处于经济转型期的中国而言，具有一定的推动作用。可见，在未来，中国政府坚持“海上丝绸之路”倡议不动摇具有积极正面的现实意义。