西北政法大学经济学院 王辰雨
近年来,我国对“一带一路”沿线国家投资不断增长,那么,通过国内企业走出去,增加对外直接投资是否能够有效绕过贸易壁垒,吸收国外高新技术,优化我国对外贸易结构呢?为回答这一问题,本文研究我国在“一带一路”上的对外直接投资与出口商品结构之间的关系,检验中国在“一带一路”沿线国家的投资是否对我国商品结构优化升级起到促进作用,这对“一带一路”倡议下我国贸易和投资政策制定都具有重要的指导意义。
前人研究中,更多的将关注点放在外商直接投资对贸易结构的影响,产业结构和贸易结构的关系,对外直接投资对产业结构的影响,同时,基于宏观总量层面的OFDI贸易效应研究成果也十分丰富,然而基于结构层面的OFDI贸易效应的研究,尤其是OFDI对出口结构效应的研究十分有限,并且研究结论分歧较大。对外直接投资对出口结构的效应研究可依据研究结论分为以下三种。
(1)无影响效应或影响效应较弱。得出OFDI对出口结构不存在影响效应的多为国内学者。如冯春晓(2009)主要针对制造业对外直接投资对其产业优化的影响,然而通过构建产业结构高度化和合理化指标体系,表明制造业OFDI对产业结构的优化作用非常微弱[1]。随后,刘美玲等(2011)通过广义脉冲响应函数分析也得出相似结论,研究表明对外直接投资增长对于中国出口商品结构优化的反作用力度较弱[2]。
(2)影响效应明显。国内学者认为国际直接投资对本国产业的影响效应会随着投资动因类型改变而产生变化,如赵伟、江东(2010)认为,伴随着对外直接投资动因由“初级”到“高级”的叠进式升级,母国产业也由劳动密集型到资本密集型,再到知识与技术密集型的结构升级[3]。隋月红、赵振华(2012)将我国OFDI与贸易结构的命题置于顺—逆梯度OFDI并存框架下,分析了我国OFDI影响贸易结构的机理并作出实证检验,得出“顺一逆梯度OFDI并存提升了我国高技术产品出口的比重,有利于我国贸易结构的优化”的结论[4]。
(3)影响效应不定。俞毅和万炼(2009)利用VAR模型的分析框架进行研究。结果表明:对外直接投资与进出口商品结构存在着长期的均衡关系,但对进出口商品结构中各变量均不存在短期因果关系[5]。张海波(2014)运用动态面板数据模型的GMM方法实证分析OFDI对母国出口贸易品技术含量的影响,结果表明OFDI仅对发达国家出口贸易品技术含量具有显著的提升作用,而对发展中国家却在一定程度上表现出抑制效应[6]。
总而言之,基于OFDI对出口结构影响的相关研究成果数量十分有限,并且研究结论存在较大差异,整体的研究力度仍然偏弱一些。对此,本文着重研究中国在“一带一路”沿线国家的对外直接投资,以此为切入点来分析其出口商品结构效应,以期为商品结构优化和多元化贸易提供研究依据。
近年来,引力模型作为贸易理论和政策研究的主流工具,已经成为国际贸易领域的基准模型。本文的引力模型在前人的基础上适当调整解释变量,并用每一类商品出口规模的变化来表示出口结构的变化,同时将OFDI作为最主要的解释变量,试图通过修改后的引力模型实证OFDI对出口结构产生的影响效应。借鉴刘新宇(2016)在其文章中对出口商品的分类[7],对低技术商品(LTVOL)、中等技术品(MTVOL)和高技术品(HTVOL)三类商品分别进行回归分析并对回归结果进行比较。根据基本的引力模型,分别得到中国在“一带一路”沿线国家OFDI与LTVOL、MTVOL、HTVOL的贸易引力方程,具体表示如下。
(1)OFDI与低技术商品出口规模(LTVOL)的贸易引力模型方程:
(2)OFDI与中等技术品出口规模(MTVOL)的贸易引力模型方程:
(3)OFDI与高技术品出口规模(HTVOL)的贸易引力模型方程:
在上述三个模型方程中,LTVOLijt、MTVOLijt和HTVOLijt分别表示中国i第t年对东道国j低技术商品、中等技术品和高技术品的出口规模;OFDIijt表示第t年中国i对东道国j的对外直接投资存量,设为模型的主要解释变量;PGDPijt表示第t年中国i与东道国j人均GDP之比;IAVijt表示第t年中国i与东道国j工业增加值之比;DISijt表示中国i对东道国j首都之间的地理距离;其中还包含以下虚拟变量:BORijt表示中国i与东道国j是否拥有共同边界;LANijt表示中国i与东道国j之间是否存在共同语言;FTAijt表示中国i与东道国j是否已经签署自由贸易区协定。同时,为了降低异方差对参数估计的影响,对三个被解释变量和解释变量OFDI、DIS进行对数变换。三个贸易引力模型组成了中国在“一带一路”沿线国家OFDI的出口结构效应模型。
2.2.1 样本数据来源
本文选择“一带一路”沿线国家作为研究对象。根据中国一带一路网数据显示,“一带一路”沿线国家共68个,其中,为保证时间序列的完整性和回归结果的平稳性,除去多数年份数据缺失和数额过小的14个国家。最终选取剩余的54个国家作为研究样本。
数据收集包括以下10项变量:
每个引力模型的被解释变量用低技术品出口额LTVOLijt、中等技术品出口额MTVOLijt和高技术品出口额HTVOLijt三个指标来表示。本文简化联合国国际货物分类标准SITC3,借鉴刘新宇(2016)的做法,将初级制成品和资源型制成品统一合并为低技术品;将低技术和中等技术制成品合并为中等技术品;同时认为高科技制成品即为高技术品。
模型中的其他变量及数据来源详如表1所示。
2.2.2 样本数据处理
根据上述数据来源获取原始数据之后,剔除主要研究变量的样本缺失值或异常值。个别解释变量存在极少缺漏值的情况,对此本文采用外推法和内插法对这些样本的残缺值进行合理的补充,以保证样本总体的完整性。
本文最终获得2006—2015年中国在“一带一路”沿线54个国家间OFDI出口结构效应模型的面板数据,其中包括三类技术商品出口额、OFDI以及其他经济因素、地理因素、制度因素和文化因素等10项指标,样本总数为4860个。
在估计回归方程参数前,本文对模型数据进行单位根检验和协整检验,以检验数据回归过程是否平稳、是否存在稳定的协整关系。单位根检验显示,无论是仅含截距项还是含有截距项和趋势项的情况下,三个被解释变量都为零阶单整。
分别对三个引力模型进行Pedroni残差协整检验,表中给出了协整检验的结果,可知统计量都显著大于5%的临界值水平,并且P值都小于0.05。因此,根据判别法则,LTVOL、MTVOL以及HTVOL和各自的解释变量之间至少存在一个协整关系式。
鉴于固定效应模型考虑到虚拟变量可能存在多重共线性,会自动忽略虚拟变量DIS、BOR、LAN和FTA,使回归结果不具有解释性,因此不选择固定效应模型。之后在随机效应模型的基础上进行LR检验,分别得到以下三个结果。
表1 模型变量指标的名称及来源
(1)低技术品回归模型LR检验:Chibar2=1071.15 P=0.000。
(2)中等技术品回归模型LR检验:Chibar2=789.87 P=0.000。
(3)高技术品回归模型LR检验:Chibar2=998.36 P=0.000。
根据LR检验的判定标准,在随机效应模型和混合模型中应选择随机效应模型。
按照上文中给出的LTVOL、MTVOL和HTVOL三个回归方程式,本文总结了中国在“一带一路”沿线国家OFDI对低、中、高三种不同技术品出口规模影响的回归结果,并且对主要解释变量lnOFDIijt的回归参数进行比较,如表2所示。
表2 中国OFDI对低、中、高技术品出口影响的回归结果比较
首先,中国的OFDI对低、中、高技术品的出口影响的弹性系数均为正数,并且都在5%的显著水平下通过了t检验,表明我国在“一带一路”沿线国家OFDI规模与三类产品出口规模变化之间存在正相关关系,并且三种回归系数值分别是0.283、0.323、0.268,其经济意义是中国在“一带一路”沿线国家每增加1%的OFDI,三类商品的出口额分别增长0.283%、0.323%、0.268%。
其次,由于在回归过程本文对LTVOLijt、MTVOLijt、HTVOLijt和主要解释变量OFDIijt进行对数转换以回避异方差对模型回归产生的影响,因此其回归系数值为弹性系数。综合比较弹性系数的大小发现,OFDI对我国中等技术品出口的促进作用最大,其次为低技术品0.283的百分点,促进作用最小的为高技术品0.268的百分点。
本文选取54个“一带一路”沿线国家作为截面数据对我国OFDI的出口商品结构影响效应进行了实证研究,旨在检验影响效应的方向和大小。本文基于2006—2015年中国对“一带一路”沿线54个国家的三类产品出口总额、OFDI以及其他相关指标组成的数据,采用面板数据模型的实证分析法进行量化研究,得到主要研究结论如下。
第一,中国OFDI对低、中、高三种不同技术品出口影响的弹性系数均为正数,表明OFDI对其三种产品出口规模均具有显著的正向促进作用。其中回归参数估计值分别为0.283、0.323、0.268,反映出中国在“一带一路”沿线国家每增加1%的OFDI,低、中、高三类技术品的出口额分别增长0.283%、0.323%、0.268%。
第二,综合比较弹性系数的大小发现,OFDI对我国中等技术品出口的促进作用最大,另外为低技术品0.283的百分点,促进作用最小的为高技术品0.268的百分点。由此可以判断,随着中国在“一带一路”沿线国家OFDI规模的迅速扩张对不同技术品出口规模的促进效应具有差异性,中等技术品的出口份额会有所增加,而高技术品的出口额目前仍处于低位。这主要是因为中国基本上仍处于全球产业链的低端,目前中国并没有与广大的东盟新兴国家形成产业落差,从而就无法在产业上形成互补性。这也是为何高技术品的出口效应在三者中处于最小部分,因而我国出口商品结构优化的过程还有待进一步发展。这样的结论同魏浩(2015)通过有序样本聚类分析,对中国出口商品结构的重新测算中得出“中等技术含量的产品一直是中国最主要的出口商品”的结论相似[8]。
第三,比较其他解释变量,三类技术品的IAVijt的回归系数较小,但都在5%的水平下显著,表明中国工业化水平的相对提高与三类技术品的出口增长显著正相关。三类技术品DISijt的回归系数分别为-0.563、-0.397、-0.188,都在5%水平下影响显著且与预期符号一致,表明中国与“一带一路”沿线国家的距离决定了两国贸易的运输成本,并显著影响三类技术品的出口规模。LANijt的回归系数都通过了显著性检验,回归系数分别为0.195、1.058,表明中国与东道国拥有共同语言对与中国对“一带一路”沿线国家的出口具有显著的促进作用。
第四,三类技术品对于PGDPijt的回归系数存在较大差异,PGDPijt表示两国人均相对需求能力,中国相对于东道国的需求能力越低,证明东道国的潜在需求能力越高,对出口的促进效应越明显,因此PGDPijt的预期符号为负。而低技术品中PGDPijt的回归系数α2=0.039,与预期不符,但该回归系数并没有通过t检验,因而不显著。同理,根据预期BORijt符号为正,即表示当两国拥有共同边界,贸易成本下降,贸易量增加,而实证结果显示三类技术品的BORijt回归系数都为负,与预期不符,但该回归系数并没有通过t检验,因而不显著。三类技术品回归模型中FTAijt的回归系数并不显著,对此的解释可能是由于中国和东道国签订自由贸易协定对我国出口商品数量上的促进作用存在滞后期,并且从协议签订到具体实施存在一定时间周期,因而FTAijt对三类技术品出口规模的影响并不显著。
(1)加强国家间合作,积极制定政策措施,推动增加对外直接投资。研究表明OFDI对其三种产品出口规模均具有显著的正向促进作用,这里虽然高技术产品出口作用相对小,但是仍然在出口结构优化升级中发挥着重要的作用,因此,我国政府要通过与“一带一路”沿线国家进一步加强合作,为推动增加我国对外直接投资制定有利的政策措施,从而促进OFDI对出口结构优化的推动作用。
(2)加强基础设施建设,降低交易成本促进出口结构优化。研究表明中国与“一带一路”沿线国家的距离决定了两国贸易的运输成本,并显著影响三类技术品的出口规模,因此,我国要进一步加强与“一带一路”沿线国家基础设施建设以降低成本。实际上,近年来中国倡议和主导的亚洲基础设施投资银行,目的在于更大程度上满足亚洲和各国对基础设施建设方面的巨大需求,满足“一带一路”建设资金需求和基建需求,达到吸引外资、更新设备、引进技术和开发资源的目的;中国出资400亿美元成立的“丝路基金”为“一带一路”沿线国家基础设施建设和产业合作等与互联互通有关的项目提供投融资支持,最终降低我国在“一带一路”沿线国家投资贸易中的交易成本,从而促进出口贸易结构的优化[9]。
(3)实施中国制造2025行动纲领,促进制造业升级,发展互补性高技术产业。研究表明目前中国并没有与广大的东盟新兴国家形成产业落差,无法在产业上形成互补性,所以高技术品的出口效应在三者中处于最小部分。因此,中国急需推动“中国制造2025”行动纲领,其根本在于迅速实现制造业升级,尽早使中国进入全球制造业大国第二方阵,形成对后发国家的互补,摆脱同质化竞争,才能与广大“一带一路”沿线国家真正形成产业互补。在当前中国要优先选择少数几个有发展前途的高技术产业进行战略性培育,例如在航空设备、医用设备、农业机械设备领域取得突破,在此基础上,再在其他相关行业进行突破。
参考文献
[1] 冯春晓.我国对外直接投资与产业结构优化的实证研究——以制造业为例[J].国际贸易问题,2009(8).
[2] 刘美玲,方鸣.中国对外直接投资与出口商品结构关系研究——基于广义脉冲响应函数的实证分析[J].国际经济,2011(10).
[3] 赵伟,江东.OFDI与中国产业升级机理分析与尝试性实证[J].浙江大学学报,2010,40(3).
[4] 隋月红,赵振华.我国OFDI对贸易结构影响的机理与实证——兼论我国OFDI动机的拓展[J].财贸经济,2012(4).
[5] 俞毅,万炼.我国进出口商品结构与对外直接投资的相关性研究——基于VAR模型的分析框架[J].国际贸易问题,2009(6).
[6] 张海波.对外直接投资对母国出口贸易品技术含量的影响——基于跨国动态面板数据模型的实证研究[J].国际贸易问题,2014(2).
[7] 刘新宇.中国对外直接投资对出口商品结构的影响研究[D].首都经济贸易大学,2016.
[8] 魏浩.中国出口商品结构变化的重新测算[J].国际贸易问题,2015(4).
[9] 郑荷芳,马淑琴,徐英侠.基础设施投入对服务贸易结构影响的实证研究——来自跨国面板数据的证据[J].国际贸易问题,2013(5).