中国对“一带一路” 沿线直接投资的经济增长动态效果研究——基于理论模型和VAR 模型的实证分析

霍 忻 刘 冬 王新城

1 (中国航空综合技术研究所, 北京 100028)

2 (国家市场监管总局质量基础设施效能研究重点实验室, 北京 100028)

3 (石家庄邮电职业技术学院党校教务部, 石家庄 050021)

4 (中共唐山市委党校, 唐山 063000)

引 言

“一带一路” 倡议的提出和国内经济结构调整工作的展开为我国对外直接投资发展和效率提升创造了良好的历史时机， 通过开展对“一带一路”沿线国家和地区的直接投资能够深化双边、 多边的国际经贸务实合作， 提升对外开放水平与质量，优化产业资源和要素的国际与区域配置， 带动东道国地区的就业、 经济转型与增长， 为国内供给侧结构性改革和经济增速的换挡调控提供了外部保障和条件。 根据国家统计局和商务部数据显示，2017 年我国对“一带一路” 沿线国家和地区直接投资规模达207.81 亿美元， 占比13.1%， 实现同比增长35.7%， 同期国内生产总值为820754 亿元， 经济增长率6.8%， 经济运行表现好于预期①，我国经济增长与对“一带一路” 沿线国家和地区的直接投资均处于良性上升态势， 在调整中不断发展， 整个宏观经济运行体系的新常态特征凸显。由此来看， 探究并检验长期和短期内我国对“一带一路” 沿线国家和地区直接投资对国内经济增长的动态效果具有一定的研究价值和实际参考意义。 为此， 本文在“一带一路” 倡议背景下， 以我国对沿线国家和地区直接投资行为为研究切入点， 运用理论经济学和计量经济学相结合的分析方法系统考察我国对“一带一路” 沿线国家和地区直接投资对国内经济增长的动态效果， 以期能够为加强国际经贸合作， 提升我国对外直接投资能力与水平， 释放在推进供给侧结构性改革和保持国民经济持续增长方面的积极作用提供智力支持和政策参考， 保障“十三五” 时期经贸发展目标的顺利实现。

1 国内外文献综述

1.1 国外研究成果

美国经济学家麦克杜格尔(1960）［1］考察了对外直接投资的经济增长效应， 同时在凯恩斯投资函数的理论基础上提出了国际资本流动利益分配模型， 他指出， 由于资本流动的逐利性特征，以对外直接投资为载体的国际资本流动将促进资本要素边际生产力的趋同， 优化要素在国际间的合理配置， 进而带动相关国家和地区社会福利和经济总量水平的上升。 在此基础上， 学者肯普(1966）［2］将研究进一步深化， 在修正和调整国际资本流动利益分配模型的前提下， 采用经验数据证明了跨国资本流动对国民收入增长的正向作用， 至此，国际资本流动提升国民收入水平的理论系统和观点得以产生和明确。 Musgrave (1975）［14］指出美国企业通过开展对外直接投资显著提升了企业的生产技术水平， 并有效推动国内产业结构调整和升级， 引致国内收入水平不断提高， 实现了国民经济的长期持续增长。 著名学者邓宁(1981）［3］在IDP 理论(Investment Development Path） 中指出， 一般地， 对外直接投资规模与国家或地区的经济发展水平呈正相关态势的， 在经济发展的不同阶段都存在与之对应且适宜的对外直接投资规模水平。 Frank 等(2006）［4］基于1990～2000 年东南亚8 个经济体对外直接投资与国内经济增长数据指标， 采用格兰杰因果检验法印证了对外直接投资有助于母国经济增长的理论观点。 Driffield 和Love (2005）［15］运用1984 ～1997 年的实际数据考察了英国制造业对外直接投资与国内经济增长关系问题， 发现英国制造业部门通过进行海外投资，获取了东道国先进的技术资源和生产理念， 带动母国企业生产率水平提升和国内经济规模的增长。Gorynia (2007） 和Fonseca (2007）［16，17］以IDP 理论为理论假设背景， 对葡萄牙和波兰两国的对外直接投资问题进行探究， 结果显示， 两国对外直接投资均形成了对母国收入水平的正向影响， 由此进一步印证了IDP 的理论观点。 Choong 和Lim(2009）［5］对马来西亚1970～2001 年间的对外直接投资和经济增长数据展开了协整模型分析， 研究结论显示， 通过开展对外直接投资活动， 马来西亚国内的金融体系得以完善和成熟， 间接地促进了国内经济增长。 Herzer (2010）［6］构建面板数据模型系统分析了美国对50 多个东道国和地区的对外直接投资问题， 他发现， 美国企业的对外直接投资活动对国内经济结构调整和经济增长产生显著的推动和助力作用。 Verma (2011）［7］探究了印度企业对外直接投资与国内经济增长关系的问题，格兰杰因果关系检验结果显示， 短期中印度国内经济增长能够引致企业的对外直接投资行为， 但反向因果关系并不成立。

1.2 国内研究成果

魏巧琴和杨大楷(2003）［8］认为对外直接投资是拉动国内经济增长的重要路径， 两者间的因果关系并不明显， 伴随我国对外直接投资在规模和质量上的逐步提升， 其对国内经济增长的促进效应将日趋显著。 王咏梅和王兆帅(2007）［18］比较分析了对外直接投资与出口贸易两种路径对国内经济增长的影响效果， 研究结果显示， 长期中对外直接投资与出口贸易均能够带动母国经济增长， 但对外直接投资的效果不及出口贸易。 张为付(2008）［9］指出无论在短期还是长期内， 我国对外直接投资与国内经济增长间都存在稳定的正向均衡关系。 于超和葛和平(2011）［10］将长期与短期分析相结合， 构建误差修正模型系统探究中国对外直接投资与国内经济增长间的具体关系， 他们发现， 与短期互动关系不显著相比， 在长期中，中国对外直接投资与国内经济增长间的互动关系是相对明显的。 冯彩和蔡则样(2012）［11］基于区域分析视角系统考察了中国对外直接投资经济增长效应的区域差异， 研究结果表明， 中国对外直接投资影响区域经济增长程度存在明显的地域差异， 整体上呈现出东、 中和西部地区依次递减的区域特征。 潘雄锋等(2016）［12］以技术创新为研究切入点， 运用有向无环图法实证检验了2003 ～2013 年我国对外直接投资、 技术创新与经济增长间的数量关系， 他们认为， 逆向技术溢出效应和竞争机制的存在使得对外直接投资经由技术进步路径拉动母国经济增长成为可能。 隋广军等(2017）［13］在当前“一带一路” 倡议背景下全面考察了中国对外直接投资、 基础设施建设以及沿线国家和地区经济增长关系的问题， 研究结论表明， 我国企业对沿线国家和地区开展的对外直接投资明显缩小了东道国和地区在基础设施建设方面的差距，并以12%的平均贡献度显著带动了沿线国家和地区经济的快速增长。

综上所述， 国内外学者在对外直接投资与经济增长关系领域已开展了富有成效的系统研究和考察， 获得了相对丰硕的研究成果。 从研究结论来看， 存在经济增长效应和对母国经济增长产生阻碍作用， 在具备经济增长效应的结论中， 大致可以归为如下两类结论： 单纯短期或长期经济增长效应和短、 长期内均存在母国经济增长效应。为此， 可以看出， 先验研究基本上是从短期和长期的单一视角考察了对外直接投资对母国经济增长的影响程度， 采用不同分析工具印证了有关对外直接投资影响母国经济增长的不同理论观点，为后续研究在视角选取和方法运用方面奠定了坚实的研究基础。 尽管如此， 先验研究在理论模型构建与分析、 长短期结合、 系统分析方面仍旧存在有待完善之处。 据此， 本文在汲取先验研究成果的基础上， 从现阶段“一带一路” 倡议背景出发， 以我国对沿线国家和地区的直接投资为研究切入点， 构建理论经济模型， 率先从理论层面论证了发展中国家对外直接投资拉动国内经济增长的理论观点， 并据此设定研究假设， 随后采用VAR模型、 脉冲响应函数、 方差贡献度、 格兰杰检验、VECM 模型以及Johansen 协整检验等研究工具系统检验中国对“一带一路” 沿线国家和地区直接投资在短期和长期中对国内经济增长的影响效果，以期能够进行尝试性地研究创新， 丰富本研究领域已有研究成果， 并为当前国内所开展的供给侧结构性改革和保障国民经济持续、 稳定增长提供理论检验和支撑。

2 中国对“一带一路”沿线国家直接投资状况

“一带一路” 倡议是现阶段中国构建高水平对外开放格局、 深化与周边国家经贸合作的重要举措， 覆盖东南亚、 西亚、 中亚、 东欧、 非洲等多个地区， 旨在加强国际合作、 整合各方资源、实现互利共赢与共同发展。 “一带一路” 沿线国家以发展中经济体为主， 与我国在资源、 贸易、产业以及比较优势方面存在较强的互补性， 为双边经贸合作奠定了坚实基础。 自2013 年“一带一路” 倡议提出以来， 中国与“一带一路” 沿线国家积极开展经贸领域的务实合作， 取得丰硕成果，贸易与对外投资形势持续向好。 数据显示， 2018年中国与“一带一路” 沿线国家进出口贸易总额1.3 万亿美元， 同比增长16.3%， 较同期外贸增速高3.7%。 亚洲大洋洲地区、 西亚地区、 东欧成为主要贸易合作区域。

图1 中国对“一带一路” 沿线国家对外直接投资走势②

2017 年， 中国境内投资者共对“一带一路”沿线的65③个国家近3000 家境外企业进行了直接投资， 涉及国民经济17 个行业大类， 当年累计投资207.81 亿美元， 同比增长35.7%， 占同期中国对外直接投资流量的13.1%。 主要投向新加坡、哈萨克斯坦、 马来西亚、 印度尼西亚、 俄罗斯、老挝、 泰国、 越南、 柬埔寨、 巴基斯坦、 阿联酋等国家。 2013～2017 年中国对“一带一路” 沿线国家对外直接投资趋势如图1 所示。 由此可见，中国与“一带一路” 沿线国家间存在密切的经贸联系和较大合作潜力， 已成为我国开展对外经贸活动的重点对象区域， 通过贸易和对外直接投资路径将对国内经济增长和结构调整产生更为突出的影响。 基于此， 本文以“一带一路” 沿线国家和地区为样本国家， 尝试性地检验对外直接投资影响母国经济增长产生的可能效果， 以期为深化“一带一路” 双边经贸合作， 实现国内经济持续增长与供给侧结构性改革协调并举提供理论支撑。

3 理论经济模型分析

3.1 模型假设条件

在实证分析部分前， 本文从理论模型的角度尝试性地考察对外直接投资影响经济增长的问题。一般情况下， 在开展针对发达经济体的对外直接投资过程中， 发展中国家企业基于竞争优势和技术水平落后的自身条件， 将投资动机集中于获取发达国家先进的科学技术、 管理组织经营和知识资源等战略性资产， 为提升企业技术实力和管理效率水平提供基础保障。 根据外部性理论， 知识具有正外部性特征， 发展中国家在发达国家进行对外直接投资过程中， 将产生知识溢出和知识积累的正外部性现象， 这样知识成为发展中国家进行海外投资的副产品， 促进发展中国家企业乃至母国的技术创新和进步， 进而带动国内的经济增长。 据此， 本文根据发展中国家对外直接投资的实际情况以及国内经济系统运营机制， 设定如下假设条件： (1） 从对外直接投资方面来看， 结合我国企业对外直接投资的发展趋势和经贸背景，本文假定技术落后的发展中国家对发达国家开展基于技术获取动机的对外直接投资， 且先进技术是海外投资的副产品， 将技术水平A 表示成对外直接投资存量Kofdi(Kofdi＞0） 的函数， 同时设定ω (ω＞0） 为技术转移参数， 得出技术获取函数为˙A=KofdiωA， 做移项处理得出技术增长率表达式：； (2） 在国内生产方面， 设生产函数采取哈罗德中性生产函数形式Y=(K）α(AL）β，K 为国内总资本存量， Kdomestic=K－Kofdi即为除去对外直接投资存量后国内用于生产的资本存量， 此外， 生产要素劳动采取技术水平(A） 与劳动要素(L） 乘积的有效劳动的表现形式， 即AL。 据此得出生产函数的具体形式： Y(Kdomestic）α(AL）1－α。 进一步地， 引入消费变量C， 资本要素动态方程可表示为： ˙K=Y－C=(Kdomestic）α(AL）1－α－C， 出于研究规范性的考虑， 本文假设生产函数满足规模报酬不变和稻田条件， 资本边际产出为正且逐步下降，并最终趋于稳态水平； (3） 效用设定方面， 本文选取相对风险厌恶程度不变的瞬时效用函数来表示经济主体的效用水平， 同时引入控制变量C 和Kofdi， 状态变量A 和K， 设瞬时效用函数形式为U折现率为ρ 且ρ＞0， 折现率与消费者当前效用成反比， 折现率越大， 未来消费折现的当期消费效用越小。 据此， 效用优化问题的目标函数可以写成：， 引入技术和资本动态方程˙A=KofdiωA 与˙K=Y－C=K－(AL）1－α－C， 并假设A(0）= A0， K(0）= K0。如上所述， 本文介绍了理论模型推导的整体假设，下一部分将在以上假设的前提下从理论模型方面考察对外直接投资对母国经济增长的影响问题。

3.2 理论模型推导

为系统、 有效分析发展中国家企业对外直接投资影响母国经济增长的动态效果问题， 本文在此借鉴最优控制论求解经济最优化问题的思路来考察这一问题。 依据最优控制论原理得如式(1）所示的现值汉密尔顿函数：

其中， Δ=(K－Kofdi）α(AL）1－α， 变量λA和λK分别表示技术水平(A） 和资本存量(K） 的影子价格， 根据汉密尔顿函数对消费(C）、 对外直接投资存量(Kofdi）、 影子价格λA和λK求最优化偏导数， 即：

在稳态水平， 技术与资本要素的增长率是相同的， 因而有：将式(6） 和式(7） 带入， 可得对外直接投资存量方程如下：

根据稳态增长率公式(9） 可知， 在发展中国家开展对外直接投资的过程中， 将产生先进技术溢出和积累的过程， 伴随着对外直接投资存量Kofdi的增加， 知识和技术的正外部性效果更为显著， 发展中国家投资企业由此获得海外先进的技术水平， 即˙A=KofdiωA， 进而在提升本企业和母国技术进步的同时， 保障经济产出即经济增长率实现以Kofdiω 的速率稳步提升， 由此可知发展中国家企业的对外直接投资行为对国内经济增长将产生促进作用。 本文根据上述理论模型分析结论提出如下假设：

H0： 发展中国家对外直接投资将对母国经济增长产生动态拉动效果。 接下来， 本文将运用经验数据， 并构建VAR 模型和VECM 模型检验假设成立与否。

4 数据来源与经济计量模型构建

4.1 VAR 模型的介绍与数据处理

VAR 模型， 也称为向量自回归模型， 具有广泛的应用领域。 在VAR 模型中， 当期变量被表示为变量滞后项的回归方程形式。 学者西姆斯(Sims）于1980 年率先在应用经济学领域提出VAR 模型用于解决实际中出现的经济问题， 考察和探索宏观经济系统内变量间的相互关系， 同时预测随机扰动因素对经济系统运行的冲击效果。 具体地，VAR(P）模型可以表示为如下形式：

根据模型基本形式， yt和xt代表模型中的内生和外生变量， p 表示模型的滞后期， t 为样本容量， 模型随机扰动项为εt， 内生和外生变量前的A、 B 指代变量影响系数。

数据的获取和处理是展开实证分析的前提和基础， 基于此， 结合VAR 模型的应用特征和相关基础数据的可获得性， 本文选取2003 ～2017 年中国对“一带一路” 沿线65 个国家和地区直接投资流量和经济增长宏观数据， 从动态分析视角出发， 构建双变量VAR 模型， 并结合Johansen 检验、 脉冲响应函数分析、 方差分解、 Granger 检验以及VECM 模型等研究方法系统考察了长期、 短期中我国对“一带一路” 沿线国家直接投资与国内经济增长间的动态关系特征。 在此需要指出的是， 为了避免原始基础数据异方差性特征对模型分析结果的有偏影响， 本文在实证分析过程中对模型变量取自然对数， 命名为LnODI 和LnGDP。 模型所用研究原始数据源于历年《中国统计年鉴》、《中国对外直接投资公报》 和联合国贸发会议数据库(UNCTAD）。

4.2 实证分析

4.2.1 数据平稳性检验

本文结合学术界认可的ADF 检验来考察模型数据的平稳性与否， 显著性水平控制在5%， 检验结果显示在如下表1 中。 从ADF 检验结果来看， 原始数据变量的ADF 检验值大于5%的临界值水平， 如LnODI 的ADF 检验值和临界值分别为－2.391725和－4.712003， 根据判别法则， 认为原始变量数据是非平稳的， 需对其进行一阶差分处理并再次进行平稳性检验， 从二次检验结果中得知， 一阶差分形式模型变量的5%临界值大于相应的ADF 检验值， 符合数据平稳性特征， 说明模型数据已通过了ADF 检验， 数据序列是平稳的，可以进行VAR 模型的构建并开展后续实证检验。

表1 模型变量的ADF 检验结果

4.2.2 最优滞后期的确定及模型构建

一般来看， VAR 模型滞后期的选取问题比较关键， 能否选择适宜的模型滞后期将直接影响到模型的整体分析结果和经济预测的准确性与科学性。 为此， 本文沿用传统的滞后期选取思路， 引入LR、 FPE、 AIC、 SC、 HQ 等统计指标共同来解决VAR 模型的最优滞后期问题， 如表2 显示了最优滞后期的检验结果。 依据表中结果得知， 所选取的5 个滞后期评价指标支持VAR 模型选择1 期作为最优滞后期， 据此， 构建VAR(1）模型， 并运用Eviews6 软件输出VAR(1）模型的基本形式，如式(11） 所示：

表2 VAR 模型最优滞后期检验结果

本文在此引入AR 根图示法来完成VAR(1）模型稳健性的校验问题， 根据AR 根图示法的分析结果的判别规则， 当模型特征根倒数落在单位圆内时则认为模型构建是科学且稳健的， 否则需对模型进行修正。 图2 给出了VAR(1）模型的稳健性检验结果， 从中可以看出， 两个模型特征根倒数位于单位圆内， 说明本文的VAR(1）模型是稳健的， 对于实际经济问题有较好的解释能力和拟合度， 反映了我国对“一带一路” 沿线国家和地区直接投资影响国内经济增长的动态效果。

4.2.3 协整分析

根据对实际经济数据的研判可知， 我国对“一带一路” 沿线国家和地区直接投资与经济增长均保持了相对一致的发展走势， 尽管存在增长率的差异， 但两者在长期中均实现了稳步提升。如此产生了一个问题： 我国对“一带一路” 沿线国家和地区直接投资与经济增长在长期中的关系如何？ 为找出其中的答案， 本文引入Johansen 协整检验法来考察我国对“一带一路” 沿线国家和地区直接投资与经济增长的长期关系。 式(12）和表3 给出了协整检验的全部结果， 从最终结果来看， 依据Johansen 协整检验判别法则， 在模型变量间不存在协整关系的假设条件下， 检验伴随概率(P 值） 小于0.05， 拒绝该假设， 表明变量间至少存在一个协整关系， 即长期均衡关系。 同时在模型变量间最多存在一个协整关系的假设下，出现了相反的检验结果， 伴随概率(P 值） 大于0.05， 接受假设。 综合比较上述两个检验结论，说明我国对“一带一路” 沿线国家和地区直接投资与经济增长间在长期中仅存在唯一的协整关系，即长期均衡关系。

图2 VAR（1）模型AR 根图

表3 Johansen 协整检验结果

式(12） 显示了长期中我国对“一带一路” 沿线国家和地区直接投资与经济增长的协整方程式，从中能够清楚地看出， 我国对“一带一路” 沿线国家和地区直接投资的发展在长期中带动了经济增长， 两者间存在正向关系， 影响系数为0.0207， 即我国对“一带一路” 沿线国家和地区直接投资规模每上升1%将引致国内总产出增长0.0207%， 这一影响效果相对微弱， 但这种积极效应是存在的，亟待长期中有力推进我国对“一带一路” 沿线国家和地区直接投资规模和产业布局的同步提升， 逐步发挥拉动国内经济增长的潜在实力。

4.2.4 脉冲响应分析与方差分解

协整检验结果已表明我国对“一带一路” 沿线国家和地区直接投资在长期中能够推动国内经济增长， 那么在短期中两者的关系呈现出什么特征？ 为完善本文研究结构和系统， 研判短期中我国对“一带一路” 沿线国家和地区直接投资与经济增长间关系问题， 本文借助脉冲响应函数与方差分解方法来完成如上任务。 图3 与图4 分别给出了脉冲响应函数和方差分析结果。

从图3 来看， 脉冲响应效果在整个考察期内为正且呈现逐期递增而后保持平稳的走势， 脉冲响应程度处于0.05%以下的较低水平， 在期末第10期达到峰值， 这说明短期内国内经济增长对我国基于“一带一路” 沿线国家和地区直接投资的冲击LnODI 产生了正向反应， 但影响效果比较微弱， 这与我国对“一带一路” 沿线国家和地区直接投资发展水平有待提升， 投资行业、 地域和动机结构亟待优化， 投资收益回流率低等现实问题有关， 引致我国对“一带一路” 沿线国家和地区直接投资短期经济增长拉动效果较低。 图4 给出了方差分解分析结果， 图中信息表明， 在众多短期经济波动LnGDP 影响因子中， 针对“一带一路” 沿线国家和地区直接投资的影响因素LnODI 的贡献度比重大致为5%左右的水平， 这说明短期内我国对“一带一路” 沿线国家和地区直接投资引致经济增长的效果相对微弱， 但拉动潜力是具备的。

图3 LnODI 对LnGDP 脉冲响应图

图4 LnODI 对LnGDP 方差分解图

4.2.5 VECM 模型分析与Granger 因果检验

前文在协整检验、 脉冲响应函数和方差分解分析部分分别检验了我国对“一带一路” 沿线国家和地区直接投资的长期与短期动态经济增长效应， 但两部分是独立展开研究的， 并没有从长期与短期相结合的视角完整地考察经济增长动态效果， 为实现该研究目标、 完善本文研究体系， 基于前文VAR(1）模型构建VECM 模型， 变量数量和释义相同， 在此不再赘述。 从理论上讲， VECM模型为考察变量短期偏离长期均衡趋势而后的调整方向和速度问题提供了有效的分析工具， 成为探究变量动态关系问题的主要方法。 式(13） 具体给出了VECM 模型的基本形式， 可以从中看出，模型首项即误差修正项系数为负， 表明在短期中我国对“一带一路” 沿线国家和地区直接投资与经济增长间关系将偏离长期均衡关系趋势， 而这一偏离会得到不断修正和调整， 调整幅度分别为5.9%和8.6%， 以保持两变量在长期中的均衡关系。

表4 Granger 因果检验结果

Granger 因果检验是考察变量间短期因果关系的主要分析方法， 出于完善研究体系的考虑， 本文在此结合Granger 因果检验法来探析我国对“一带一路” 沿线国家和地区直接投资与国内经济增长间的短期因果关系， 显著性水平设置在5%。 表4 给出了双变量的Granger 因果检验结果。 从分析结果中看， 在假设1 情况下， 检验伴随概率即表中P 值为0.0001， 小于5%的显著性水平， 由此拒绝假设1， 认为国内经济增长是我国对“一带一路” 沿线直接投资发展的Granger 原因。 同时在假设2 中， 响应的伴随概率值大于0.05 的显著性水平， 检验结果截然相反， 说明基于“一带一路” 沿线国家和地区的直接投资活动在短期内并不构成国内经济增长的Granger 原因。 上述Granger检验结果与前文协整分析、 脉冲响应函数和方差分解的所得结论相对一致。 综上所述， 能够得出的结论是： 我国对“一带一路” 沿线国家和地区直接投资对国内经济增长的拉动效应是存在且可能的， 但效果比较微弱。 从长期和短期视角来看，发展中国家对外直接投资是推动经济持续增长的重要路径， 假设得以验证。 需要指出和说明的是，尽管我国对外直接投资近些年来取得了比较显著的成绩， 具备较大的发展空间与潜力， 但受限于起步晚、 投资结构不完善、 投资效率低以及海外收益回流困难等实际问题， 我国对外直接投资发展仍有较长的路要走， 以切实提升我国企业海外投资质量， 契合“走出去” 战略和“一带一路”建设， 不断为国内经济结构调整和经济持续增长提供可靠的外部支撑和发展良机。

5 结论与策略建议

本文的主要研究结论如下： (1） 根据协整检验结果可知， 在长期中， 中国对“一带一路” 沿线国家和地区直接投资存在显著的经济增长效应，影响效果系数达0.0207%； (2） 从短期来看， 脉冲响应函数和方差分析结果表明， 国内经济增长对“一带一路” 沿线直接投资冲击的短期脉冲响应效果在0.05%以下， 且在经济增长的影响因子中， “一带一路” 沿线直接投资的贡献度约为5%左右， 由此可知， 短期内中国对“一带一路” 沿线国家和地区直接投资的经济增长带动效应比较微弱， 亟待合理规划投资产业布局， 充分释放经济增长的引擎潜力； (3） VECM 模型分析结论显示， 以长期的视角来看， 任何短期中出现的偏离长期均衡趋势的现象均将得到不断调整和修正，以保持我国对“一带一路” 沿线国家和地区直接投资与经济增长间的均衡关系态势。

本文提出如下几点政策思考： (1） 从长期战略视角来看， 我国对外直接投资在经济增长与结构调整中的作用日趋显现， 逐步成为拉动国内经济增速换挡和推动供给侧结构性改革的重要外部引擎。 据此， 在长时期内， 需在积极落实“走出去” 战略的同时， 推动“一带一路” 经贸建设，鼓励国内具备投资实力和资质的企业开展跨国经营， 推动国内过剩产能海外转移， 优化劳动、 资本等生产要素在全球范围内的优化配置， 在国际生产链条下带动国内相关产品向东道国和地区出口， 在促进国内经济结构调整的同时增加生产与就业规模， 拉动国内经济持续增长； (2） 从国内政策扶持角度来看， 我国企业在“一带一路” 沿线国家和地区进行海外投资过程中将面临政治、经济风险以及文化差异等不利因素， 为此， 国内相关部门要提供强有力的政策扶持保障和政策优惠， 在企业税收、 贸易补贴方面提供政策优惠，降低企业海外投资门槛， 同时需建立企业海外投资咨询组织， 为拟开展海外投资的国内企业提供投资产业、 行业和区域规划， 如东道国风险评估、文化识别以及人员培训在内的咨询服务内容， 切实规避我国企业海外投资风险， 保障投资收益回流的最大化； (3） 从服务国内经济发展角度来看， 截止目前， 我国企业对“一带一路” 沿线国家和地区直接投资的主要东道国集中于邻国或经济发展程度相近的经济体， 在国内经济结构调整的背景和动机下， 需鼓励国内企业积极投身于面向欧洲发达经济体技术密集型行业的海外投资，通过接近技术水平先进和研发资源密集的东道国地区以吸纳先进的技术研发理念和生产要素， 为国内经济结构调整提供先进的技术要素和研发资源， 带动国内技术创新和生产发展， 助力经济增长和供给侧结构性改革。

注释：

①数据来源： 国家统计局网站： http：／ ／www.stats.gov.cn／tjgz／tzgb／201701／t20170109＿1451239.html。

②数据来源： 《中国对外直接投资公报》 及作者测算。

③本文中所提及65 个的“一带一路” 沿线国家指蒙古、 新加坡、马来西亚、 印度尼西亚、 缅甸、 泰国、 老挝、 柬埔寨、 越南、文莱、 菲律宾、 伊朗、 伊拉克、 土耳其、 叙利亚、 约旦、 黎巴嫩、 以色列、 巴勒斯坦、 沙特阿拉伯、 也门、 阿曼、 阿联酋、卡塔尔、 科威特、 巴林、 希腊、 塞浦路斯、 埃及、 印度、 巴基斯坦、 孟加拉、 阿富汗、 斯里兰卡、 马尔代夫、 尼泊尔、 不丹、 哈萨克斯坦、 乌兹别克斯坦、 土库曼斯坦、 塔吉克斯坦、吉尔吉斯斯坦、 俄罗斯、 乌克兰、 白俄罗斯、 格鲁吉亚、 阿塞拜疆、 亚美尼亚、 摩尔多瓦、 波兰、 立陶宛、 爱沙尼亚、 拉脱维亚、 捷克、 斯洛伐克、 匈牙利、 斯洛文尼亚、 克罗地亚、 波黑、 黑山、 塞尔维亚、 阿尔巴尼亚、 罗马尼亚、 保加利亚、 马其顿。