对外直接投资的区位选择（对外直接投资与产业结构升级的互动性研究）

对外直接投资的区位选择（对外直接投资与产业结构升级的互动性研究）在实证研究方面，国内外学者同样进行了大量的研究，英国学者Hiley通过收集日本25年间对东盟国家国的对外直接投资流量数据进行了实证分析，研究发现日本在25年间自然资源密集型指数从3.05下降至0.2，非熟练劳动密集型指数从2.48下降至0.26，同时高附加值产业持续保持高位，再次印证了赤松要等的“雁型理论”，通过对外直接投资将国内处于衰退期的产业转移到了东道国，从而优化了国内产业结构，实现了本国产业结构升级换代[11]。澳大利亚学者Dowlinga利用1970—1995年间经济发展水平不同多个国家的20多个行业数据进行实证分析，计算了斯皮尔曼等级相关系数，所有显著项的相关系数均为负值与该地区各国的“雁型”经济发展理论相一致，表明比较优势确实已从日本转移到东亚新兴工业经济体和东盟四国，开放贸易和产业政策促进了这种比较优势的转变，表明发展中国家进行对外直接投资可以用来推动本国工业化进程，可以正

摘要：为探究对外直接投资与产业升级过程中长期及短期的互动性关系，本文在整理分析对外直接投资对产业升级的作用机制的基础上，总结国内外关于产业结构升级的相关理论并构建VAR模型，使用1980—2019年我国对外直接投资数据、对外开放度、经济发展程度及产业结构优化指标等相关数据，通过脉冲响应、预测误差方差分解等方法检验我国对外直接投资与产业结构升级的相互影响程度。结果表明，在长期时序下，我国对外直接投资规模与产业结构升级处于均衡促进态势，我国经济发展水平对产业升级的影响力系数为0.129，对外直接投资对产业升级的影响力系数为0.017；但在短期内存在正负向交替影响作用。这为我国针对长期与短期不同态势分别制定经济方案提供了有力的数据支持。

01 引言

近年来，随着世界经济复苏乏力、局部冲突加剧、疫情暴发等突发事件的影响，主要国家或经济体的投资审查力度不断加强，如何进行高质量的投资发展已经成为各国亟待解决的问题。在党的十九大会议上，明确了“我国经济已向高质量发展阶段转变”，要坚持要以“一带一路”建设为重点，坚持引进来和走出去并重，支持传统产业优化升级，促进我国产业迈向全球价值链中高端，寻求高质量发展的新动能。这为我国产业转型升级指明了方向，在“走出去”战略的引导下，我国企业纷纷进行对外直接投资，缓解国内产业市场饱和的同时，不断提升的投资回报率也带动了我国的产业结构优化，使我国产业结构不断升级调整。根据商务部、国家外汇管理局的统计资料显示：我国对外直接投资从1982年的0.44亿美元增长到2018年的1430.4亿美元，年均增速高达25.19%。2020年，受新冠肺炎疫情影响，国际贸易和投资继续萎缩，全球外商直接投资流量较2019年锐减多达40%，超过1万亿美元[1]。而我国2020年对外直接投资为1329.4亿美元，仅有小幅度回落，成为疫情下全球唯一保持正增长的主要经济体；根据《2019年度中国对外直接投资统计公报》显示，2019年年底，中国境内投资者总数达到2.75万家，总计设立的对外直接投资分支机构高达3.72万家，境外企业在资产评估中评估总额达到7.2万亿美元。累计对外直接投资净额更是达到了21988.8亿美元。可见对外直接投资已经成为我国需求高质量国际化发展的重要组成模式。

与对外直接投资产值的增大相对应的是，我国的产业结构也在不断发生转变。根据国家统计总局公布的统计数据显示：2003年我国第一、第二产业占国内生产总值77.4%；到2019年下降到46.1%。如此巨大的变化幅度也引起了相关学者们的关注，对外直接投资与产业结构升级的影响关系逐渐成为学者们研究的重要课题之一。认清把握两者间的相互关系，对加速我国高质量发展有着重要的理论价值和现实意义。

02 文献回顾

国内外学者围绕对外直接投资与产业结构升级的相互关联研究早期主要以理论研究为主，后期逐渐通过实例实证的研究方法进行论证。

在理论方面，关于对外直接投资的研究多数参考西方国家的发展经验进行总结归纳，美国学者Raymond Vernon提出了“产品生命周期理论”的概念，认为世界化背景下任何特定的同类产品，都存在生命周期，由于国家间存在经济水平差异，地区间的产品生命周期也并不相同，发达国家可以对其他国家进行投资从而改变产品所处的生命周期，同时回笼资金，进行产业重组，推动母公司技术革新和产业结构升级[2]。英国学者Peter J Buckley、Mark Casson与加拿大学者A.M.Rugman通过对发达国家跨国公司长达数年的跟踪调查提出了“内部化理论”，理论认为企业可以通过制造内部市场来抵消国际市场存在的部分不完全竞争，企业内部中间产品（技术、管理等）通常可以通过较为低廉的价格进行转移，通过内部市场与外部市场结合盈利的方式实现利益最大化，使母国产业结构重构升级[3]。日本学者Kaname Akamatsu基于“雁形产业发展形态说”的理论指出，发展中国家可以通过接受发达国家直接投资来吸收资本和技术、同时利用低工资优势打回发达国家市场，促进国内的产业升级，利用新的产业结构培育高国际竞争力的产业[4]。

随着近年来经济一体化趋势的形成，发展中国家为了开辟新的市场，开始选择性地对发达国家进行直接投资，发展中国家对外直接投资对母国的产业结构的升级效应成为了学界探求的新热点。英国学者Cantwell和Tolentino通过对发展中国家的观察，认为发展中国家选择对发达国家进行对外直接投资，可以吸收发达国家的先进技术并加以创新，并以此不断积累运营模式和理念等“学习经验”，从而达到优化母国产业结构的目的，并最终将其归纳为“技术创新产业升级理论”[5]。Advincula基于对韩国的落后产业进行结构性分析后认为，向其他发达国家注资可以促进韩国落后产业的技术更新[6]。我国学者魏巧琴和杨大楷从产业结构升级、技术溢出理论、产业的选择及优势转换等方面得出对外直接投资能有效影响一国的产业结构的研究结论[7]。此外，我国学者汪琦通过理论研究整理了对外直接投资对产业结构重组与升级作用的机理，认为对外直接投资主要通过积累新地区的生产要素、更新产业产区、激发新兴产业、密切上下游产业纽带关系、增大海外资金注入等六个方面达成了产业结构的重组与升级[8]。宋维佳和王军徽通过构建相应的对外直接投资理论框架对我国制造业产业影响因素进行了分析，以此说明对外直接投资对我国制造业产业升级的影响机理，并测算了对外直接投资现实的正、负效应程度[9]。尹忠明和李东坤将我国的对外直接投资按照不同的投资动机类型进行划分，分析了四种不同投资动机对我国产业结构调整的作用机理[10]。

在实证研究方面，国内外学者同样进行了大量的研究，英国学者Hiley通过收集日本25年间对东盟国家国的对外直接投资流量数据进行了实证分析，研究发现日本在25年间自然资源密集型指数从3.05下降至0.2，非熟练劳动密集型指数从2.48下降至0.26，同时高附加值产业持续保持高位，再次印证了赤松要等的“雁型理论”，通过对外直接投资将国内处于衰退期的产业转移到了东道国，从而优化了国内产业结构，实现了本国产业结构升级换代[11]。澳大利亚学者Dowlinga利用1970—1995年间经济发展水平不同多个国家的20多个行业数据进行实证分析，计算了斯皮尔曼等级相关系数，所有显著项的相关系数均为负值与该地区各国的“雁型”经济发展理论相一致，表明比较优势确实已从日本转移到东亚新兴工业经济体和东盟四国，开放贸易和产业政策促进了这种比较优势的转变，表明发展中国家进行对外直接投资可以用来推动本国工业化进程，可以正向促进国内产业结构的升级[12]。意大利学者Giuliani等基于产业价值链的视角，以拉丁美洲的数据资料为例分析了对外直接投资与产业结构的改造和升级之间的相互影响关系，研究发现对外直接投资会产生集聚效应，对全产业链中产品、进程、性能、部门合作的影响系数分别为1.86、2.1、0.7、0.06，均为正向相关影响，这样的影响效果会使产业结构重组，从而达到产业结构升级[13]。

相比于国外学者关于对外直接投资与产业升级的粗放式实证研究，我国学者更多地将数据细化，从空间区域和企业升级的视角进行实证检验。冯春晓通过建立制造业产业结构模型，设立测度指标来探究制造业对外直接投资对其结构优化的影响，数据结果显示对外直接投资每增加1%，其产业结构合理化程度会改善0.0031%，其存在正向促进作用[14]。郑磊通过建立灰色关联分析模型，分析了我国2010年到2014年对东南亚地区国家的对外直接投资发现，在中国对东盟投资力度首位的金融业关联度值从0.91增加到了0.96，结果表明金融业的直接投资能更有效地推动我国产业结构更新和升级[15]。汤婧和于立新通过2003—2009年我国对外直接投资的7大行业的数据，建立了灰色关联模型用来探求我国对外直接投资对国内产业结构的调整效应。结果表明提升国内整体产业结构主要的实现路径来自于产业部门进行对外直接投资时，上下游关联企业的关联紧密度，以及相关产业的协调程度，程度最高的信息传输、计算机服务和软件业的关联程度达到0.96，极大程度的说明了对外产业投资与产业结构调整之间的内在联系[16]。李东坤和邓敏基于2004—2013年我国30个省域数据，从空间计量分析的角度验证了产业结构升级中存在的空间溢出效应，研究发现在东部地区的相关回归系数为-0.28，证明了对外直接投资流量的大小与我国东部地区产业结构合理化呈现正向相关影响，产生空间溢出效应辐射周边省域，促进产业结构更新升级[17]。

综合现有文献的理论与实证可以发现，对外直接投资对产业结构的升级和调整在一定程度上有着促进作用，但关于其中具体的促进机制与相关分析方面的研究尚显不足，本文认为其不足之处主要表现为：

第一，学界大多热衷于通过溢出效应视角，探究对外直接投资的逆向技术溢出效果影响，对产业中观层面的实证分析尚显不足；

第二，缺少动态分析，现有研究对于长、短期动态互动关系的研究明显不足，无法从动态上体现对外直接投资与产业结构升级的互动性关系；

第三，现有研究对产业结构升级指标测算方法还过于依赖早期的单一程度测算，产业结构组成的模拟程度略显不足。基于此，本文细化分析了两者间作用机制，从长短期动态视角入手，厘清两者间的内在影响关系。

03 对外直接投资与产业结构升级的理论机制分析

在当前经济全球化和区域经济一体化的大背景下，对外直接投资作为连接国内外经贸活动的主要路径，在优化产业结构、提升经济增长质量、维持经济健康发展等方面扮演着重要的角色。通过对国内外学者关于对外直接投资与产业结构升级的影响效果分析，本文归纳并总结出3种影响渠道，即帕累托优化效应、关联与波及效应、创新增长效应，其作用机制如图1所示。

图1 我国对外直接投资对我国产业结构升级的作用机制图

产业帕累托优化效应：19世纪末20世纪初意大利学者Pareto所提出的“帕累托优化”理论，在一定程度上也为各国对外直接投资的选择行为提供了强有力的理论支撑。由于当前国内生产要素的短缺，部分产业发展会进入瓶颈期，产能下降会使社会经济资源的配置造成很多的浪费，在自由选择的国际市场体制下，对生产要素充裕的国家开展投资是优化效率的最佳途径，通过投资东道国的资源开发项目，获取大量的资源补充并向母国转移，可以摆脱产业现有瓶颈，加速产业现代化的脚步；而相对于国内生产要素充裕的企业，由于开采和产出效能相对低下，转化模式较为粗犷，为了吸收知识和技术也会优先考虑对先发国家进行逆向投资，从而将先发国家的技术转移到国内，改善产业生产效率，最终实现产业结构升级。例如我国钢铁产业近年来呈现的产能过剩、高端产品产出效率低下、产业过于集中等情况，通过对外投资、建立技术攻关联盟等方式可以有效加速成熟技术的获取，分散产业区域，从而优化我国钢铁产业结构，同时对外投资可以更广泛的获取当地物质资源，从而打破亚太地区日本等国拥有定价主导权的态势。

产业关联与波及效应：根据美国学者Leontief所提出的“产业关联理论”表明，任何产业在实际生产过程中都不是独立存在的，产业在实际自身的发展中会引起自身产业中多个中间产出部分或其他前后关联产业的发展，并且对不同行业的就业、资本需求等造成波及影响。在前后关联机制的作用路径下，后端企业开展直接对外投资，为前端企业进入国际市场提供了便利，使得前端企业国际化水平不断提升，完成产业扩张，同时前端企业选择对外直接投资为后端关联企业带来了大量的生产要素资源，后端企业借此加强专业化技术程度，实现产业结构的更新，间接优化了国内产业结构；

而当国内企业进行对外直接投资时，由于东道国国内市场的产品质量、技术水平、文化环境等都存在外来差异，因此投资企业必须严格把控自身企业的技术水平，同时制定适合当地政府政策的运营模式来应对新的市场环境，这对于产业优化配套的中间投入会产生波及影响，从而带动不同行业间的更新转型、平衡资本需求，产生连环效应带动母国产业结构优化，最终实现产业结构的升级。

例如我国中小型民营企业等运用的集群式对外投资模式，不论制造业、商贸业的中小型民营企业在国内竞争压力日益增大的环境下，只能选择对外直接投资来进行技术更新，开发新资源获取通道，但就民营企业而言，个体性的对外投资很难实现，通过组建多个中小企业联盟形成集群式对外投资的方式可以有效地将全产业链条的各环节的制造、分销渠道打通，形成海外供应、制造联盟，从而进一步提升我国中小型民营企业的竞争力。

产业创新增长效应：大量文献已经证明创新是产业升级和技术革新的重要渠道，而企业创新的外在动力来源于国内市场和国际市场的有效竞争。当国内企业面对国内市场复杂的产业竞争时，为了展现自身的竞争优势，需要企业加强技术研发，积极开拓具有发展前景的产业领域，在国内同其他企业的竞争中，不断淘汰一批技术层次与发展理念相对落后的“夕阳产业”，使得产业化结构实现再次组建，对现有的资源进行重新分配；

在国内的竞争市场越发激烈的同时，国际化市场成为资源更为广阔，技术与平台更为先进的“战略开发地”，国内企业为了得到更多的资源倾斜以及国际化的先进技术，需要明确自身企业的发展优势，建立对比国内外其他企业相对领先的技术或管理制度，同时也会创造更多新兴产业，新兴产业不断替代夕阳产业实现产业结构升级。

例如我国在“一带一路”倡议下高铁对外建设发展的创新增长，多数国家在考量我国高铁建设项目的主要顾虑源于东道国无法承受高额的项目支出，需要我国高铁建设相关公司在研发端持续优化技术手段，因地制宜寻求相对低价易得的建筑资源，与其他竞争国家铁路建设公司开展良性竞争，从而进一步促进我国高铁产业升级转型，优化产业结构。

04 数据说明、VAR模型的构建及实证分析

4.1 数据来源与指标说明

本文的数据来源于我国历年发布的《中国统计年鉴》、经济合作与发展组织数据库（OECD）等。其中，经济合作与发展组织数据库（OECD）给出我国历年对外直接投资流量；《中国统计年鉴》涵盖了我国三大产业产值、分行业就业人口数量、人均收入以及消费者价格指数等指标。

4.1.1 对外直接投资规模

对外直接投资流量虽然在一定程度上受政策性因素影响，但从长时间的角度来看能更为直观地反映我国对外直接投资与产业结构优化的互动性关系，因此本文选取1982—2019年我国对外直接投资流量作为衡量对外直接投资规模的模型研究数据，用OFDI表示。所用流量数据来自于经济合作与发展组织（OECD）数据库。

4.1.2 对外开放程度

衡量一国的对外开放程度，主要是以观察该国对外贸易的交易总量与国家生产总值的关系为主。因此本文选取1982—2019年我国进出口贸易的交易额以及我国国民生产总值的相关数据计算贸易依存度，并以此来衡量我国对外开放程度。Outi表示该国的出口总额，Ini表示该国进口总额，GDPi则表示该国内生产总值，进出口总额占国内生产总值的比例决定了该国的对外开放程度，上述相关数据均来自于历年《中国统计年鉴》。其公式如下所示：

4.1.3 经济发展阶段

从宏观角度来看，居民可支配收入常被认为是居民消费开支的最重要的决定性因素，因而常被用来衡量一个国家生活水平的变化情况，反映出消费者按个人意愿选择获得满足的程度。在一定程度上反映了一国所处的经济发展阶段，为了减小货币政策和意外经济因素所造成的影响，本文选择人均居民可支配收入与消费水平指数（1970年为基期）的比值来反映我国经济发展水平，所用数据来自于《中国统计年鉴》与国家统计局数据库，其中，PCDIi表示一国人均居民可支配收入，CPIi表示一国消费水平指数，由式（2）可以看出，指标比值越大，说明该国的经济发展水平越高，指标越小则说明经济发展水平较低。其公式为：

4.1.4 产业结构升级

现有研究中关于产业结构升级的研究大多参照靖学青提出的“产业结构层次系数”，通过对不同产业附加不同的系数来确定其产业结构[18]。以及干春晖等根据泰尔指数的测算原理，构造出的产业结构合理化指数[19]。然而靖学青使用的计算产业结构的指标赋值仅能表示各产业的相对权重，计算权重方式相对单一，缺少动态性质关系的考察分析。故本文在借鉴干春晖、赵云鹏等的研究基础上，优化了产业结构合理化指数的测算方法，式（3）中Gi代表我国i行业的行业产出值，G则代表我国全行业的总产出值，Li代表我国i行业就业总人数，L则代表我国全行业的就业总人数，考虑到高劳动生产率产业与低劳动生产率产业在数值上可能存在较大差异，为防止其作用影响被掩盖，本文选择对产业劳动生产率做开方处理。所用数据来源于我国历年发布的《中国统计年鉴》。其一般形式为：

4.2 ADF平稳性检验

在设定Var模型之前，要考虑模型是否具有信度和效度。使用的研究数据不平稳会导致模型出现无意义的研究结果，数据的平稳性在一定程度上可以完善模型的精确度，所以本文在构建模型之前，选择使用ADF平稳性检验方法对模型数据进行平稳性检验，根据检验结果可以看出，全部变量原序列的ADF检验值均大于5%水平下的临界值，因此选择接受原假设，表示全部变量原序列均为不平稳序列，均存在单位根，无法代入模型。所以本文选择对变量原序列的一阶差分序列也进行ADF平稳性检验，其一阶差分序列的ADF检验值均小于5%水平下的临界值，因此选择拒绝原假设，表示全部一阶差分序列均为平稳序列，不存在单位根，可以以此为基础构建Var模型。具体检验结果详见表1。

表1 Var模型变量的ADF检验结果

4.3 最优滞后期数的选定和Var模型稳定性检验

Var模型的构建需要确定模型的最优滞后期数，最优的滞后阶数可以降低残差项对模型的干扰，若选择不当的滞后阶数建立模型，可能会使模型的精度下降，甚至影响各参数之间的相关性，得到虚假信息。基于此，本文决定优先确定Var模型的最优滞后期数，通过检验包括LR、FPE、AIC、SC以及HQ等在内的5个统计量值，选择符合模型最终要求的最优滞后期数。根据表2可以看出，包括AIC、FPE、LR等多数判别标准均支持最优滞后期为1，具体检验结果详见表2。

表2 Var模型最优滞后期检验结果

本文根据最优滞后期数选择构建Var（2）模型，利用软件构建模型后，整理得出的方程为：

在获得模型方程的前提下，为了确定其整体的效度，还需要对Var（2）模型进行稳定性检验。考虑到检验的全面性和客观性，本文选择采取AR根图示法对Var（2）模型的稳定性进行检验，建立单位为1的AR图示单位圆，如果模型特征方程根的倒数未落在单位圆内，即表示模型是不稳定的，尚需进一步修正；反之则稳定，可以进行下一步检验。检验结果如图2所示，模型特征方程根的倒数均小于1，处在单位圆之内，表明模型相对稳定，可以认为模型Var（2）的构建及滞后期的选择是合理的。具体各数值如图2所示。

图2 Var（2）模型单位根检验图

4.4 Johansen协整检验

在考察时间序列变量间的中长期均衡关系时，通常会采取Johansen协整检验。本文的研究特点也正符合Johansen协整检验的检验范畴，基于此，为了探求我国对外直接投资与国内产业结构升级之间的长期互动性关系，本文选择对模型进行Johansen协整检验，在表3的结果中，根据在5%临界值和迹统计量的对比发现，变量间没有协整关系和最多存在一个协整关系的原假设被拒绝，表明变量间最多存在两个协整方程的原假设被接受，即存在有两个协整方程，并且模型间的变量序列存在长期均衡关系。具体检验结果详见表3。

表3 Johansen协整检验结果

为了探究所有变量间的影响机制，本文选择包含变量最多的协整方程探究其存在的长期关系，由式（5）可知，我国对外直接投资规模对我国产业结构升级起到正面促进作用，从数值上来看，对外直接投资规模每增加1%，产业结构升级优化0.017%；我国经济发展阶段同样也对我国产业结构升级起到正面促进作用，经济发展每增进1%，对产业结构升级的影响则达到了0.13%，由于国家经济发展阶段在宏观上更多地受到政策制度的影响，可能在一定程度上强化了其在数值上的体现。此外值得关注的是，对外开放程度却与产业结构升级呈现出负相关关系，这和马子红等的研究结果相印证，高度的对外开放会使得企业得到广阔的市场空间，将资本流向尚未开发或者政策优越的国家，本国产业的不断迁出会引起本国产业“空心化”，压迫本国产业结构，对产业结构优化升级产生负向影响[20]。其具体的协整方程的表达式为：

4.5 脉冲响应及方差分解

在确定变量间存在长期均衡的基础上，探究其短期动态关系可以更好地了解各变量间的微观联系，基于此，本文选择采用模拟脉冲响应函数，并分析其预测误差方差的方式来具探究变量间具体的动态关系。脉冲响应函数是运用Var模型中的一个内生变量的冲击给其他内生变量所带来的影响，用来观察对各变量之间的影响程度。图3是将冲击期数设定为10的Var（2）模型脉冲响应图。由图3上部分中可以看出，我国对外直接投资的脉冲效果相比于开放程度和经济发展更为显著，在第1期开始后达到5%的峰值。体现出产业结构优化可以扩大我国对外直接投资规模，提升我国开放水平；而在短期内LnDev的脉冲响应效果呈现小幅度地负向效应，这也说明了产业结构优化的同时造成的经济转型可能会在短期内影响经济发展。从图3下部分可以看出，对外直接投资、开放程度和国家经济水平的波动性冲击会对我国产业结构产生波动的正负向影响，最后在10期内均呈现收敛趋势，表明最终冲击得到缓释。对比三类冲击发现，我国对外直接投资规模对产业结构的脉冲响应效果最为显著，这说明产业结构优化受到对外直接投资的影响作用最大，是决定产业结构升级的关键，具体结果详见图3。

图3 Var（2）模型脉冲响应图

在脉冲响应函数的基础上，为了进一步把握变量间的影响关系，本文选择采取预测误差方差分解的方式进行深入的研究，表4是期数为10的预测误差方差分解结果。根据表4前3列的数据可以看出，向前10期的预测中，对产业结构升级有14.8%的影响来自于国家开放程度，有11.2%与13.0%的影响分别来自直接对外投资规模与国家发展水平。这说明外开放程度对产业结构升级的影响相对较多，其次是经济发展水平和对外直接投资力度，但是变量间的影响幅度差异不大，为此，应在合理加大对外开放程度的前提下，注意防止我国产业“空心化”现象，坚持“一带一路”发展路径，提高经济水平。而根据后3列的分析结果，向前10期的预测中，经济发展水平有19.0%的影响来自于产业结构升级，这是由于产业结构不断升级可以提升企业边际效率，高生产效率可以淘汰落后产能，提升国民收入水平，具体数据详见表4。

表4 预测误差方差分解结果

4.6 Granger因果关系检验

为了探求各个变量间存在的短期相互关系，本文选择Granger因果关系检验法来考察各变量间的具体关系。考虑到本文只是为了确定变量间的基本影响作用，所以检验结果并不做一般意义上的因果关系判定，表5为格兰杰因果关系的检验结果。根据表5可知，短期均衡下变量间分别呈现出了不同的单向Granger因果关系，我国产业结构优化是对外直接投资规模、经济发展水平的单向格兰杰原因，表明我国加大对外直接投资支持力度、进入新经济发展阶段在很大程度上可以改变国内产业结构；同时，在短期内对外开放程度是我国产业结构优化的格兰杰原因，在国内产业结构优化和新时期数字化社会转型的大背景下，通过坚持“一带一路”发展政策和实施适应全球经济环境的新政策可以引致我国对外直接投资规模的逐年增长，对我国对外投资发展水平可以起到间接促进的效果。具体数据详见表5。

表5 格兰杰因果关系检验结果

05 结论及政策建议

本文通过建立Var模型，探究了对外直接投资与我国产业结构间的互动影响关系，针对长短期关系分别进行了理论与实证检验，可以得出以下结论：

（1）在探究变量间的长期均衡关系上，通过Johansen协整检验的结果发现，我国对外直接投资规模以及我国经济发展水平均对我国产业结构升级起到正向影响作用。其中，我国经济发展水平对产业结构影响最大，我国经济发展水平每增加1%，对我国产业结构升级的正向影响力为0.13%，长期的均衡态势有助于我国把握未来产业结构升级的方向，也为之后出台政策提供了有效的理论依据。此外，过高的对外开放程度可能会引发产业的挤出效应，导致本国产业向国外市场转移，引发产业结构“空心化”，在长期发展过程中会对产业结构升级造成不利影响；但在短期中会对我国产业结构升级有一定程度的促进作用，因此，我国应坚持“走出去”与“引进来”战略双线战略并重，促进对外直接投资的同时注意好国内产业转移和升级的情况，适时转变产业扶持政策。

（2）在探究变量间的短期动态关系上，通过脉冲响应的结果可以看出，各个变量与产业结构升级之间均具有短期相互促进的互动关系，其中影响效果最为显著的是我国对外开放程度。我国对外开放程度每增加1%的冲击量，会对产业结构升级产生0.2%的正向冲击量，而产业结构升级每1%的单位冲击又会造成我国对外投资流量增加5%。

（3）对外开放程度与我国对外直接投资与产业结构升级的互动性发展密切相关，我国对外直接投资与产业结构升级存在明显的互动影响关系。根据格兰杰因果检验的结果，我国对外直接投资等变量与产业结构升级存在不同程度的单向因果关系。基于此，我国在坚持“一带一路”战略的前提下，和沿线各国保持互利共赢的发展战略，多向国家市场正向输出我国产业文化和经济理念，提升国际友好形象，争取获得更多国家的政策倾斜和产业发展支持；同时密切关注国内的产业转型，加强对对外直接投资的监管力度，以便更好地促进我国产业结构升级。

基于以上结论，本文对未来国家政策以及产业发展提出如下建议。

首先，不同产业及地区应采取区别化的直接对外投资策略。我国应系统性地考虑各类产业在我国经济结构中所处的位置，同时考察投资国具体国情，支持和引导符合当地发展条件的产业企业进行对外直接投资活动，实现与东道国互利发展；在引导和规范企业对外投资方向的同时，应进一步优化资源配置，时刻提防国内产业落入“空心化”的陷阱，主要应选择向高新技术、高附加值等产业进行转变。

其次，我国应进一步加强国家间交流合作，坚持“一带一路”倡议。充分发挥沿线国家的资源优势，利用直接投资使缓解国内生产要素压力，同时也应加大对发达国家高新技术产业的投资，完成对前沿领域先进技术的技术转移，促进国内产业结构升级换代。

最后，应提升我国企业自身的技术水平，增大研发投入。尽管对外直接投资已经被证实存在很强的逆向技术溢出效应，但是企业最主要的核心竞争力依然在于自己对人才吸纳能力和发展创新能力，只有增加企业的创新内生动力，才能保持高竞争力。因此，应不断吸纳国内外先进人才留用，在企业平稳发展的基础上，加大研发投入，力求利用发达国家流入的高新技术完成新一轮的技术更新和成果转化，加快我国产业结构优化升级步伐。

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作者：段志伟、马健铨、刘萱，中国科协创新战略研究院

本文原载于《今日科苑》2022年第5期

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