FDI与产业结构变迁 ——来自中国的经验证据

张鹏，邹家骏

一、问题提出

改革开放以来，FDI对我国经济的快速发展做出了较大贡献。随着经济改革的进一步深入，我国引入FDI的态度产生了战略差异。以2006年内外资企业所得税合并为分水岭，我国引入FDI从“来者不拒”转变成了“主动挑选”，挑选的对象主要有三种类型：一是有利于我国高新技术发展的，二是有助于我国产业结构优化调整的，三是我国国民经济产业发展中紧缺的。因此，从国家战略层面看，我国希望借助于FDI调整优化我国的产业结构。事实上，2006年至2017年，我国第一产业比重从3.5%上升到7.9%，第二产业比重从50.7%下降到40.5%，第三产业比重从45.8%上升到 51.6%，产业结构确实得到了较大程度的优化调整。值得深思的问题是：这种结构优化跟FDI有没有关系？如果两者有关系，这种优化调整在多大程度上是FDI导致的？另外，我国各区域经济发展基础和发展水平有较大差异，国家综合战略布局显示出差异化的政策扶持力度，这些外部条件会对FDI改进产业结构的效果产生较大影响，从而使得不同区域中FDI对产业结构影响的力度和特征有较大差异。基于此，本文拟采用面板门槛模型对上述问题进行探讨。

二、理论基础与文献述评

产业结构优化包括产业结构合理化和产业结构高级化两个方面。产业结构合理化指的是产业之间的协调程度，产业结构高级化指的是高新产业所处地位。

FDI促进产业结构合理化主要有主动选择和被动竞争两个传导机制，主动选择机制指的是在引入FDI投资过程中，东道国会对FDI质量进行一定程度的筛选，这种筛选包括FDI投资地域、投资产业、投资行业等，且会针对性地设置引导性制度优惠。此种制度设计会对东道国产业结构合理化产生积极影响。被动竞争机制指的是不同的FDI投资来源会对某些投资环境良好的东道国产生彼此之间的竞争，这种竞争使得FDI投资者会尽量契合东道国关于产业、环境、投资壁垒等方面的要求，从而间接促进了产业结构合理化。

FDI促进产业结构高级化的传导机制包括产业关联机制、人员流动机制和模仿示范机制（吴国琴，2016）。产业关联机制指的是FDI投资会融入投资东道国的产业发展进程中，其发展过程会通过国民经济投入产出过程与投资东道国的企业产生关联效应，从而促进东道国产业高级化进程。人员流动机制指的是FDI投资者会通过跨国人力资源培训、跨国人才流动等路径提高投资东道国的人力资本水平和管理水平，从而间接促进东道国产业结构高级化。模仿示范机制指的是FDI投资者会对东道国企业的管理、研发、销售等环节产生正向示范效应，从而促进产业结构高级化。综合以上，主动选择机制和被动竞争机制促进了东道国产业结构合理化，产业关联机制、人员流动机制和模仿示范机制促进了东道国产业结构高级化。这两者形成合力共同促进东道国产业结构优化升级。

从国外研究看，Blomstrom和Persson（1983）研究发现FDI通过其技术外溢效应推动了东道国的产业结构升级。但是Testa等（2011）认为，这种技术外溢效应可能在不同国家和经济部门之间表现出较大的差异。Markusen（1999）认为FDI使东道国通过投入产出关系获得高技术水平的中间产品，有助于技术升级和产业结构优化。Hunya（2002）认为FDI对东道国供应商提供的技术支持和管理培训也有助于促进供应商的技术升级。不过，另外一些学者得出了不同的结论，如Zhou等（2002）发现，跨国公司对东道国同一行业的部分企业发展有正面作用，但对其他企业有显著负面作用。不仅如此，Tanna（2009）认为FDI的大量引入可能导致东道国对FDI的过度依赖，从而将生产锁定在某个固定生产环节，不利于东道国的整体产业升级。

从国内研究看，基本得到共识的观点是：FDI促进了我国的产业结构升级并提高了我国产品的出口竞争力（文伟东等，2009；吴艳和贾忠，2014；李晓英，2018），但是 OFDI对产业升级的促进作用可能大于IFDI（贾妮莎等，2014；张林，2016）。由于我国与贸易国家之间的经济周期协同性较弱，FDI对我国产业升级的促进会受到较大的负面冲击（程惠芳和岑丽君，2010），所以我国FDI 的产业结构升级效应可能存在一定程度的虚拟性（唐艳，2011）。

在研究方法上，大多数学者使用频率较高的是面板模型（肖黎明，2012）、面板向量自回归（王静，2013）、系统 GMM（范红忠等，2015）、面板因子分析（卢铁玲等，2015）和动态面板模型（郑强和冉光和，2018）。也有部分学者采用门槛回归模型验证了FDI在促进我国产业结构升级过程中的门槛效应，这些门槛变量有：省级市场化指数（王静，2014）、外商投资规模、“技术势能”和市场规模（余泳泽，2012）、市场规模和劳动力成本（谢里和曹清峰，2012）、金融发展水平（周兵等，2014）。也有学者以FDI作为门槛变量，研究FDI对经济增长的促进作用（徐建中等，2018）和产业集聚对全球价值链地位提高的促进作用（杨仁发和李娜娜，2018）。

在FDI促进我国产业结构升级区域差异的原因问题上，现有研究集中在探讨空间溢出效应、环境分权效应及空间异质性（于文超，2015；彭星，2016）、人力资本人口配置结构差异（刘家悦等，2016）和FDI进入方式差异（左勇华和黄吉焱，2017）等。基本得到认可的结论是：FDI促进我国产业结构升级的作用呈现显著的区域差异（彭继增，2015；李东坤和邓敏，2016；李政等，2017），但这种差异在东、中、西三大区域表现出不稳定的特征，如彭继增（2015）认为东、西部地区多数省份FDI对其产业结构优化升级具有正向影响，但是中部地区多数省份FDI对其产业结构优化升级具有负向影响。而李政等（2017）认为FDI对东部地区创新效率的提升作用没有中部和西部地区明显。卓乘风和邓峰（2018）进一步整合了现有研究，认为各地区在推动产业结构升级过程中存在“以邻为壑”的现象，且在东、中、西部地区存在显著差异。

综合以上，国外对FDI促进产业优化升级的研究侧重于理论证明和实证检验，国内学者的研究方法较为多样，研究视角比较分散，国内外研究结论呈现出不同程度的差异。总体上，FDI对产业升级的促进效应基本上得到了理论证明和实证验证，但是FDI对我国区域产业升级的区域影响差异还没有得出统一结论，研究方法上也较少采用多重门槛回归进行分类验证。本文在此基础上采用面板门槛回归模型对上述问题进行探讨，以期得到更加全面的结论。

三、模型构建

（一）模型构建

本文研究重点为FDI对各省份产业结构的影响及作用机制，首先构建面板模型进行检验，模型形式如式（1）：

在（1）式中 I ndustryit表示各省份产业结构状况， Xit表示核心解释变量， C ontralit表示控制变量，a为待估参数，eit为随机扰动项，mit为个体固定效应。

如果线性模型结果不理想，可以进一步考虑FDI对于各省份产业升级是否存在门槛效应。门槛效应是指当模型中某一个自变量的取值趋近某个特定取值的时候，因变量会发生结构性突变的现象。将其表达为一个数学方程时为一个分段函数，用分段函数形式表示如式（2）：

在（2）式中g为门槛值，iX为外生解释变量且要求与扰动项ie不相关。将上述分段函数合并写成式（3）：

在（3）式中IM 为示性函数，当满足括号里面的条件时取值为1，反之取值为0。Hansen①Hansen B.E. Threshold effects in non-dynamic panels: Estimation, testing, and inference[J]. Journal of Econometrics, 1999,93(2): 345-368.（1999）首次提出利用两步估计法对（3）式进行估计，完成门槛模型的参数估计后需要验证每个门槛值在样本数据集中是否真的存在结构性突变，Hansen定义了门槛回归的似然比检验（Likelihood Ratio）统计量，如式（4）：

通过自举法（Bootstrap）方法可以得到LR检验统计量的经验分布。如果LR大于经验临界值则可以推断出存在门槛效应，认为模型中存在一个门槛值。在得到一个门槛效应后，还需要继续检验是否存在更多的门槛效应，直至所有通过显著性检验的门槛值都被找到。

（二）变量选取

1. 被解释变量

目前产业结构优化水平并没有统一的衡量标准，本文采用目前主流的产业结构高级化和产业结构合理化两种指标进行分析。

（1）产业结构高级化（IU）：产业结构高级化是产业结构优化的重要维度，一般用产业结构层次系数作为工具变量。常用的系数指标有非农产业的比重、产业结构层次系数、Moore结构变动指数、高新技术产业比重等。基于传统的非农产业产值占比已无法反映产业结构变动趋势（干春晖，2011），同时考虑到数据的可获得性，本文采用第三产业产值与第二产业产值之比作为中国产业结构高级化的测度指标。

（2）产业结构合理化（TI）：产业结构合理化既能反映产业之间的协调程度，又能反映资源利用的有效性，它是对要素投入结构和产出结构耦合程度的一种衡量（干春晖等，2011）。综合已有产业结构合理化指标，本文认为泰尔指数（Theil Index）兼顾考察三大产业产值与就业的偏离以及不同产业的经济贡献，采用该指标能够更加合理地反映各省份产业结构的合理化程度。泰尔指数具体计算公式为式（5）：

式（5）中， Yi,mYm表示m地区第i产业在该地区生产总值中的比重， Li,mLm表示m地区第 i产业中从业人员占所有就业人员的比重②泰尔指数同时反映了产业产值结构及各产业人员就业结构。若泰尔指数值为0，表明产业结构处于均衡状态，若其值不为0，表明产业结构偏离均衡状态。数值越大偏离程度越明显。。三次产业增加值数据来自国家统计局数据，三次产业就业人员数数据来自地方统计年鉴数据③其中黑龙江省2011年至2013年三次产业就业人员数缺失，故黑龙江省2011年至2013年的泰尔指数无法计算，计量运算时视为缺失值。。

图1展示了各省份泰尔指数2004—2016年间的年平均值，结果显示：上海、北京、天津及浙江等东部沿海省份泰尔指数较低，表明其产业结构配置较为合理；内蒙古、甘肃、云南及贵州等中西部省份的泰尔指数较高，其产业结构有待改善。

图1 各省份泰尔指数年平均值（2004—2016年）

2. 核心解释变量

本文利用外商投资企业投资总额和外商投资企业注册资本作为衡量外商企业投资的主要指标。由于我国公布的外商投资企业投资总额和外商投资企业注册资本为美元计价，本文首先根据美元兑换人民币的年汇率价格折算为人民币，再利用当年的固定投资价格指数进行平减调整。调整后的外商投资企业投资总额占固定资产投资总额的比重记作FDIt，调整后外商投资企业注册资本占固定资产投资总额的比重记作FDIr。

3. 控制变量

本文选择的影响产业结构优化的其他控制变量主要包括：

（1）固定资产投资存量（invest）。为了计算出不同年份各省份的固定资产投资存量，本文采用了大多数研究所使用的永续盘存法（叶宗裕，2010；叶明确和方莹，2012），其基本公式可以表示为式（6）：

其中 K (t)为第t年末各省份实际固定资产投资存量，K (t - 1 )为第t-1年末各省份实际固定资产投资存量， I(t)为第t年各省份实际固定资产投资流量。d为资产折旧率，梳理以往文献对折旧率的界定标准，本文以张军等（2004）计算出 9.6%的固定资产折旧率为标准。由于《中国统计年鉴》并没有给出初始的资产存量，对于初始资产存量的认定，借鉴Hall和Jones（1999）的计算公式It= I (g +d)进行计算。其中I为初始年份的固定资产流量，d为固定资产折旧率，g为固定资产投资年均几何增长率。借鉴叶明确和方莹（2012）的处理方法，以不同省份初始年份的GDP增长率替代。最后利用当年的固定投资价格指数进行平减调整，得到不同年份中不同省份固定资产投资存量的实际值，对其进行对数线性化处理后记作lninvest。鉴于固定资本投资实际作用到产业结构调整具有一定滞后性，本文使用固定资产投资存量滞后一期数据，记作L.lninvest。

（2）环境规制（ER）。环境规制对经济增长的内在动力和产业结构存在较大影响，如政府通过制定环境保护政策和污染物的排放标准等方式，鼓励和引导高污染、高耗能企业的转型升级。本文收集各地区实际污染治理投入来衡量环境规制强度，具体的计算方法为：

（3）人力资本水平（edu）。人力资本是产业结构转化的基础，它决定了产业结构转化的速度、方向和效果（靳卫东，2010），随着人力资本水平的不断提高，人力资本积累效应和外部效应将通过调整经济发展所依赖的比较优势实现经济增长和产业结构升级（代谦和别朝霞，2006）。本文采用平均受教育年限测度各地区人力资本水平，具体如式（7）：

其中edu表示平均受教育年限；primary为小学在校生人数；junior为初中在校生人数；senior为普通高中在校人数；secondary为中职在校生人数；vocational为大学专科在校生人数；college为大学本科在校生人数；graduate为研究生在校生人数；pop为6岁及以上人口数量。

（4）经济发展水平（perGDP）。本文使用各省份的人均GDP（元）来代表经济发展水平，利用当年的GDP平减指数消除通货膨胀因素的影响，对数线性化处理后记作lnperGDP。

（5）政府规模（gover）。本文利用政府一般财政预算支出占该地区生产总值比重衡量政府规模，记作：gover。

（6）技术转让（tech）。本文利用该地区技术合同成交额占该地区生产总值比重来代表该地区引进吸收外部技术情况，记作：tech。

（7）自主研发水平（patent）。本文利用该地区国内专利申请总量来指代该地区自主研发能力，对数线性化处理后记作lnpatent。

（8）高等院校数量（school）。本文利用各省份高等院校数量衡量科研力量储备情况，对数线性化处理后记作lnschool。

（9）基础设施（road）。本文采用人均城市道路面积测度基础建设水平。

（10）信息化水平（telecom）。本文采用各省份电信业务总量占生产总值的比重测度各省份信息化水平。

（11）市场化程度（MI）。市场化程度反映该地区经济制度状况的综合情况，利用王小鲁、樊纲的《中国分省份市场化指数报告》中的市场化指数总得分数作为各省份的市场化程度的代理变量。具体的变量选择见表1。

表1 变量选取及测度方法

（续表）

鉴于相关原始数据的可获得性和统计口径的差异，本文收集除西藏及港澳台以外的30个省份2004—2016年的面板数据。数据来源于《中国统计年鉴》、《中国劳动统计年鉴》、《中国环境统计年鉴》、《中国分省份市场化指数报告》、中经网统计数据库及各省份的地方统计年鉴。

表2显示了模型中涉及变量的基本描述性统计信息。其中FDIt的最小值仅有0.049，最大值为 13.425，两者相差巨大，说明我国不同省份对外商资金的利用存在较大差异。FDIr的情况与FDIt情况类似。因此，各省份对外资利用情况的巨大差异为本文研究FDI对产业结构优化升级的影响提供了良好的研究样本。①《中国分省份市场化指数报告》旨在对我国各省、自治区和直辖市市场化改革进展的总体情况和不同方面的进展情况进行评价。

表2 变量描述性统计

表3报告了本文选取的变量之间的Pearson相关性分析结果，与描述性统计结果类似，产业高级化（lnIU）与外企注册资本比例（FDIr）及外企投资总额比例（FDIt）均在 1%的显著性水平上呈现正相关关系，初步推断FDI可能会导致当地产业结构的转型升级。而产业合理化（lnTI）与外企注册资本比例（FDIr）及外企投资总额比例（FDIt）均在1%的显著性水平上呈现负相关关系；由于泰勒指数（TI）越趋近于零表明产业结构越合理，相关性检验的符号也为负号，初步表明FDI的扩大也会促进当地产业结构趋于合理化。

表3 变量相关系数

四、实证分析

（一）线性模型分析

各省份产业结构升级具有一定的连续性，当期产业结构会受到前期的影响。基于这种滞后性的特点，可以考虑将被解释变量的滞后期纳入模型的解释变量中；同时模型中被解释变量和解释变量之间也存在一定的内生性，此时普通面板数据模型的估计是有偏且不一致的。为了纳入滞后期变量和减轻模型内生性，本文首先采用SYS-GMM方法进行估计。SYS-GMM将内生变量的差分滞后项作为工具变量（IV），能够解决GMM估计中弱工具变量问题，同时采用两步法（Two-Step）估计有助于减轻序列相关和异方差问题。

表4 SYS-GMM估计结果

运用SYS-GMM方法的估计结果如表4所示①模型（1）至模型（3）为产业结构合理化（lnTI）作为被解释变量的估计结果，模型（4）至模型（6）为产业结构高级化（lnIU）作为被解释变量的估计结果。其中模型（1）和模型（4）不引入FDIt和FDIr变量以作对照，模型（2）和模型（5）引入FDIt变量，模型（3）和模型（6）引入FDIr变量。。模型（1）至模型（6）中的Sargan检验的p值均大于 0.1，表明上述模型设定中均不能拒绝过度识别正确的原假设，而AR（1）和 AR（2）的p值也表明随机扰动项存在显著的一阶序列相关，但二阶序列相关不显著，符合SYS-GMM模型的相关假定。因此，SYS-GMM模型中工具变量的选择和模型设定均是合理的。

表4展示了FDI对各省份产业结构调整的效应。在产业结构合理化方面，MI的估计系数在5%和1%的显著水平下显著，表明每当变量MI增加一单位，在其他因素不变的情况下，产业结构合理化（lnTI）程度会提升0.5%-1.5%。FDIt和FDIr的估计系数均在1%的显著水平下显著，表明每当FDIt升高一单位，在其他因素不变的情况下，产业结构合理化（lnTI）程度会提升3.43%；每当FDIr升高一单位，在其他因素不变的情况下，产业结构合理化（lnTI）程度提升11.1%。而产业结构高级化方面，FDIt和FDIr的估计系数均不显著，MI的估计系数也仅在模型（4）中显著，表明FDI对产业结构高级化（lnUI）并不存在显著的线性关系。

SYS-GMM模型中还引入了FDI（FDIt和FDIr）与MI的交互项。模型交互项的实证结果具有两层含义：一是市场化程度是否为FDI对产业结构调整的有效作用路径之一；二是FDI在市场化程度提高的情况下能否继续促进产业结构调整。在产业结构合理化方面，交互项 FDIt×MI和FDIr×MI均在1%的显著水平下显著，且交互项系数为正，表明市场化是FDI推动产业结构调整的途径之一，但随着市场化程度的上升，FDI对于产业结构合理化的效果也在减弱。而在产业结构高级化方面，交互项FDIt×MI和FDIr×MI的系数均不显著，表明FDI对于产业结构高级化并不存在显著的线性关系，FDI与产业结构高级化之间的关系需要进一步探究。

（二）门槛模型分析

鉴于SYS-GMM的实证结果表明FDI与产业高级化（lnIU）不存在显著线性关系，本文考虑建立面板门槛回归模型进一步探究FDI对产业结构高级化是否存在门槛效应。选取的门槛变量为各省份的市场化指数，本文设定的门槛模型如式（8）：

考虑到我国不同区域之间差异较大，为了将地区差异纳入分析框架，本文将30个省份划分为东部地区、中部地区以及西部地区②东部地区：北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南；中部地区：山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南、辽宁；西部地区：四川、重庆、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、广西、内蒙古。，然后分组对比考察FDI（FDIt和FDIr）对于产业结构高级化（lnIU）的门槛效应。具体方法为：首先根据式（8）计算出F统计量，然后通过自举法（Bootstrap）抽样得到p值，最后判断出是否存在门槛效应。在得到第一个门槛效应后，还需要继续寻找和检验是否存在更多的门槛效应，直至寻找到所有显著的门槛效应。门槛效应检验结果见表5。

表5 单一门槛效应检验结果

由表5可知，不同地区的单一门槛检验结果存在较大差异。FDIt和FDIr在全部样本和西部地区中的 LR统计量都拒绝不存在门槛效应的零假设，且在 1%-5%的显著性水平下显著，表明FDIt和FDIr在全部样本和西部地区中至少存在一个门槛值；东部地区中FDIt的LR统计量都拒绝不存在门槛效应的零假设，且在5%的显著性水平下显著，表明FDIt在东部地区至少存在一个门槛值；而中部地区FDIt和FDIr没有通过门槛效应的显著性检验，表明其在中部地区不存在门槛效应。三大地区的门槛效应似然比检验如图2所示。图2给出了三大区域单一门槛的似然比序列随门槛值变化的函数趋势图，图中的虚线为5%显著性水平下对应的临界值。

图2 分区域的门槛效应似然比检验图

由表 5的门槛值对比可知，在门槛效应显著的全部样本、东部地区和西部地区中，无论是FDIt还是FDIr作为解释变量，其门槛变量市场化程度（MI）对应的门槛值都处于6.3附近。这说明若想利用FDI促进当地产业结构高级化，必须营造一个自由的市场环境，加快要素流动速度，降低技术转移门槛，使得外商的先进技术和优秀管理经验能够被本土企业吸收再创造，最终转化为本土企业的核心竞争力。而分区域对比可知，西部地区的门槛效应最为显著，说明当前西部地区需要进一步出台外商投资的鼓励政策，吸引更多、更好的外部资本推动本地区的产业结构升级调整；而FDI对于中部地区不存在门槛效应，表明中部地区的产业结构升级调整并没有过多地借助外商资源，可能更多的是承接东部沿海地区的产业转移。

表6显示了双重门槛的检验结果。由表6结果可知，全部样本以及划分为三大区域的子样本中FDIt和FDIr的LR统计量均没有达到临界值，表明FDIt和FDIr对于产业结构高级化不存在双重门槛值。由于双重门槛均不显著，所以无需检验是否存在更多的门槛值。

表6 双重门槛效应检验结果

确定FDIt和FDIr对部分区域的产业结构升级调整具有结构突变的门槛效应后，统计不同区域不同年份市场化指数的分布情况如表7所示。三大区域的市场化指数平均值从东部到中部再到西部依次呈现递减趋势。

表7 各区域不同年份市场化指数统计结果

（续表）

表8显示了分区域门槛回归的结果。模型（1）和模型（2）为东部地区的模型估计结果，由于东部地区的市场化程度普遍较高，可能由此导致东部地区只有突破门槛值，变量系数才是显著的；估计系数符号为正，表明尽管东部地区经济发达程度明显高于其他两个区域，但是FDI对于东部地区的产业结构高级化依然有显著的促进作用。模型（3）和模型（4）为中部地区的估计结果，在低市场化水平时，FDI对于产业结构高级化具有一定促进作用，不过当跨越门槛值后系数变为不显著，表明FDI对中部地区的产业结构升级作用不明显。

由表 5可知西部地区的门槛效应是显著的，而且门槛变量市场化程度（MI）的门槛值都为6.51。结合表8中模型（5）和模型（6）的结果可知，当该地区省份的市场化指数跨越6.51的门槛时，FDIt对于产业结构高级化的估计系数由0.331提升到0.651，FDIr对于产业结构高级化的估计系数由0.553提升到1.121。这进一步说明当该地区的市场化程度较低时，虽然该地区发展潜力巨大，但是由于自身市场开放程度低、各种市场壁垒较多，阻碍了外商资本的资金流入和技术转移；随着市场的进一步开放，各种生产要素的流动速度加快，有助于本土企业接触更多先进技术，推动本地区的产业结构优化。另一个可能的原因是：市场化程度的提高也将扩大产品市场的覆盖范围，产品市场的繁荣必将带动与之配套的销售服务等第三产业的兴起，这种由产品市场扩张催生出的第三产业也将助力于本地区的产业结构的高级化。

表8 分区域门槛回归结果

（续表）

五、结论及启示

本文利用面板门槛回归模型验证了FDI对我国产业结构优化升级的经济效应及区域差异，主要结论是：总体上看，FDI确实促进了我国产业结构的合理化，但是随着我国市场化程度的提高，该促进作用呈现衰减趋势。FDI对我国产业结构高级化的影响不存在线性关系，东、中、西三大区域表现出不同的特征差异。其中西部地区存在加速门槛，东部地区存在分化门槛，中部地区不存在门槛效应。随着市场化进程的加快，东、西部地区FDI进一步促进了区域产业结构高级化，但中部地区则表现出较明显的逆向特征；随着市场化进程加快，这种促进作用在减弱，跨越市场化门槛值后该促进作用不再显著。基于上述结论，本文有如下启示：“主动挑选”原则。

第一，我国在引进FDI时应继续坚持在引进FDI时的“主动挑选”原则。随着我国人口红利的逐渐丧失，我国对FDI吸引力有一定程度减弱。以美国为首的发达国家实施的产业回流政策对我国FDI流量和存量也造成了显著的负面冲击，但是我国不能因此而放松对FDI的“主动挑选”，在吸引外资问题上应该坚持主动挑选、宁缺毋滥。同时，由于FDI在促进我国产业结构合理化时会随着市场化进程的加快而呈现出衰减趋势，我国产业结构优化升级不能过分依赖 FDI，更应该从自身经济发展战略、区域经济发展规划方面入手。

第二，FDI的引进和利用应该坚持因地制宜原则。跨越市场化程度门槛值后，东、西部FDI对产业结构高级化有显著的正向影响，但是中部地区表现出逆向特征。这说明FDI对产业结构高级化的影响呈现显著的区域差异。因此，我国在引入FDI时，应该更多考虑不同区域“经济俱乐部”的发展特征，制定不同的引资战略，在财政、税收、用地、用工方面采取差异化的优惠和监管措施。

第三，中部地区应该努力打通FDI促进产业结构升级的传导机制。和东部相比，中部地区面临着区位劣势；和西部相比，中部地区面临着政策扶持劣势，其经济发展受到自身资源区位禀赋和宏观政策差异的束缚。从FDI数据看，中部地区近5年的FDI存量和流量分别占东部地区的64.87%和 17.55%。从政策角度看，西部大开发战略已经形成了西气东输、西电东送等标志性工程，中部崛起战略却还停留在初始阶段。因此，中部FDI在促进产业结构优化升级中的示范效应、被动竞争和人员流动等传导机制都没有充分挖掘出来。随着市场化进程的加快，中部地区更依赖于自身资源、自身产业规划布局和宏观政策调控来推进产业结构调整，可能形成了不利用 FDI影响产业升级的恶性循环。因此，为进一步推进产业结构优化升级，中部地区应该努力打通FDI促进产业结构升级的传导机制。