贸易网络中心性对跨国直接投资的影响研究——基于全球市场的经验数据

凌爱凡，欧阳海琴，2

(1.江西财经大学 金融学院，江西 南昌 330013；2.江西经济管理干部学院 财务与金融学院，江西 南昌 330088)

一、引言

习近平在正式场合多次提到，中国要不断提高贸易、投资的便利化程度，持续扩大市场开放，意在提升中国在全球贸易网络中的话语权和重要性，由此实现更高层次的开放经济及更高水平的经济增长。在全球经济和金融一体化的背景下，中国如何提升贸易网络中心性地位，以及该地位的提升对跨国直接投资流动将会产生何种影响？这成为当前中国亟待解决的现实问题。此外，全球贸易规模和范围持续扩张，各个国家间的经贸关系越来越紧密，国际贸易已然形成一个相互作用的网络，与之相伴随的跨国直接投资在此过程中也日渐“羽翼饱满”，对中国而言该状况尤甚。中国对外直接投资规模自2001年以来实现了快速增长，截至2020年末，中国对外直接投资流量首次位居世界“头把交椅”，反过来对贸易网络格局也产生重大影响，对外贸易结构随着直接投资规模发生了显著变化。新形势下，贸易网络中心性是否影响不同类型的跨国直接投资流动，以及该影响是否存在方向和程度上的显著差异？这成为学界、政界、商界所关注的重点问题，值得深入研究探讨。

二、文献回顾

随着经济全球化的不断演进，世界各国之间的经贸合作日益加深，贸易网络的联结密集度进一步扩大，各国均在此格局中不断提升自身在贸易网络中的优势地位，并希望借此获得更高利益。与此同时，各国利用外资及跨国直接投资的规模均出现了大幅增长，形成了当前复杂的世界经济体系。通过对贸易网络中心性与跨国直接投资等相关文献的回顾，依此寻定本文的研究切入点和主要内容。

(一)国际贸易与跨国直接投资

国际贸易与跨国直接投资的关系紧密，现有文献对国际贸易与跨国直接投资之间的关系分为三类观点。第一，贸易与跨国直接投资存在替代关系。Mundell基于H-O模型发现贸易和投资呈现替代关系的结果[1](P321-335)。Paul和Jadhav基于中国等24个新兴市场国样本研究发现，以关税和非关税壁垒衡量的贸易成本对这些国家的外资流入具有抑制作用[2](P245-261)。第二，贸易与跨国直接投资存在互补关系。Conconi研究认为，跨国企业存在动态的出口策略，为了消除信息不对称，跨国企业在海外市场倾向选择出口后再对外直接投资[3](P16-30)。谢非和胡小英运用SV-TVP-SVAR模型估计，发现贸易壁垒频次对直接投资差额的影响趋势为正[4](P29-41)。第三，贸易与跨国投资之间的关系不确定。Pain和Wakelin研究表明，法国、德国和瑞典的贸易与对外直接投资出现替代关系，但是对日本、美国和英国却出现互补关系[5](P62-88)。Jardet等通过“推—拉”框架，发现全球贸易的不确定性对不同国家的外国直接投资流入产生不成比例的影响[6](P1-64)。才凌惠和朱延福对中美间不同类别商品的进出口贸易效率进行预测分析，发现中国对美国货物出口贸易效率呈现先上升再下降的趋势[7](P144-152)。

(二)最低工资与跨国直接投资

学术界关于最低工资与跨国直接投资的关系仍存在争论。从既有研究来看，最低工资与跨国直接投资的关系呈现两种类型。一是某国最低工资上涨对其跨国直接投资流入具有抑制作用。Aaronson和Phelan以发达经济体为研究对象，劳动力成本对跨国企业是否选择对外直接投资具有重要的影响[8](P1-34)。李磊等发现中国存在劳动力成本阈值，当劳动力成本大于阈值时，外资撤离的风险也相应增加。尤其值得注意的是劳动密集型的跨国直接投资，最低工资的提升会降低利润，从而减少跨国直接投资的流入[9](P97-120)。二是最低工资的上涨有利于跨国直接投资的发展。王欢欢等将最低工资作为外部冲击事件，结果显示，最低工资的提高有利于企业对外直接投资的增加，特别是最低工资法律制度的强化对投资效应产生显著的正向作用[10](P38-51+230-231)。Fan等表明最低工资水平的上涨对跨国企业对外直接投资具有明显的促进作用，尤其是在生产率较高的企业中最突出[11](P1-19)。

(三)人力资本与跨国直接投资

现有文献主要集中讨论人力资本对跨国直接投资的促进作用。Farhad等发现人力资本的提高有利于外商直接投资的流入，外商直接投资的增加也可以通过外部性对人力资本产生正向作用[12](P1 593-1 610)。代谦和别朝霞基于两国内生增长模型发现，提升人力资本水平成为发展中国家吸引直接投资、促进技术进步和经济增长的重要因素[13](P15-27)。丁一兵和刘紫薇基于人力资本流动理论，指出中国人力资本的全球流动对跨国企业生产率具有较大的促进作用，有利于中国跨国企业资本“走出去”[14](P119-136)。

(四)产业结构与跨国直接投资

现有国内外文献较多关注跨国直接投资对产业结构升级的积极作用。Padilla等研究指出发展中国家对发达国家进行直接投资，可以促进国内产业结构升级[15](P1-25)。王丽和张岩发现金融发展水平、人力资本、对外直接投资等都是促进国内产业结构升级的正向因素[16](P60-69+136)。顾雪松等揭示了产业结构如何影响对外直接投资的出口效应，母国和东道国之间的产业结构差异的扩大对母国的出口创造效应增强[17](P102-115)。赵恒园和刘宏构建空间计量模型分析发现，产业结构的优化有助于跨国企业的对外直接投资影响城市创新水平的促进作用[18](P85-94)。

综上所述，当前文献主要集中考察国际贸易与对外直接投资之间替代或促进关系，但鲜有从各国在全球贸易网络中的地位和关系的变化角度考虑其对跨国直接投资的替代效应。本文研究具有如下边际贡献：一是传统的双边贸易只能反映两国之间的贸易关系，贸易网络中心性却可以更准确地反映世界各国之间的贸易互动关系；二是深入分析了贸易网络中心性对跨国直接投资流动的影响及作用机制，依次考虑了贸易网络中心性通过最低工资、人力资本和产业结构的作用渠道对跨国直接投资净流入的影响效应；三是选取班轮运输相关指数和航空货运公里数分别作为贸易网络中心性的工具变量，为贸易与投资的替代关系研究提供了新的工具变量思路。

三、贸易网络中心性测算及特征分析

随着经济全球化快速发展，基于国际贸易网络框架来解决贸易和经济问题已成为新的研究方向。现有国际贸易网络的相关研究普遍将国家视作节点，国家之间的进出口贸易关系视作连边，通过网络的节点中心性指标给出不同国家的排名，用以衡量系统中国家的贸易地位和变化。本文使用各国双边贸易和国内生产总值等数据构建贸易网络中心性的测算公式，从而更加全面地刻画各国贸易网络地位，对准确衡量一国贸易网络地位和实证分析具有重要的意义。

(一)贸易网络中心性测算

贸易网络中心性指标反映某个经济体在整个贸易网络中所处的位置，以及对其他经济体的影响力或控制力。处在中心位置的国家比边缘国家的影响力更强，具有更大的信息优势。本文利用1990—2019年全球131个国家(地区)的双边进出口年度数据和各国GDP数据，构建世界各国贸易网络邻接矩阵，通过各国双边贸易强度的出口份额加权平均值测度各国(地区)不同的贸易网络中心性。但是，还有很多其他方法可以衡量贸易网络中心性。为了更好地反映各国参与贸易网络的广度、深度，本文还利用社会网络分析法中常用的联系强度(点强度)，参考Burt等研究方法，使用加权无向贸易网络矩阵计算[19](P1 085-1 086)各国在世界贸易网络中的地位作为稳健性检验的替换。具体测算如下：

1.贸易网络中心性

基于Frankel和Rose的方法[20](P437-466)，利用各国的双边贸易数据和国内生产总值数据构建贸易网络中心性测度的公式为：

(1)

2.网络联系强度(点强度)

(2)

(二)贸易网络中心性特征分析

基于上述指标度量方法，为了考察全球贸易网络中各国进行贸易的总体特征，我们对1990—2019年的全球贸易网络中心性和网络联系强度进行了测算，并分析了代表性年份的各国贸易网络中心性、网络联系强度的核密度图和结构图。

图1 贸易网络中心性指标的核密度图

图1贸易网络中心性指标的核密度图呈现右偏分布，说明全球贸易分布较为分散，大多数国家拥有比较少的贸易伙伴，这些国家都跟其他国家存在贸易关系，只有少数国家贸易伙伴数量比较多。此外，这30年间的贸易网络中心性的分布状况并没有产生明显的改变。同时，伴随着时间的推移，贸易网络整体分布是逐渐向右侧收拢，表明国家之间的贸易关系更加紧密。

图2 贸易网络强度指标的核密度图

图2贸易网络强度指标的核密度图也呈现右偏分布，这表明大多数国家之间的贸易强度都很小，只有少数几个贸易大国的贸易强度很大。同时，随着时间的推移，核密度峰值还在不断下降，这反映了具有很小的贸易强度国家的总体数目在不断减少，侧面表明了贸易小国与贸易大国之间虽然还有很大的差距，但是也随着时间在缩小。

为了更加直观地研究全球贸易网络特征，本文运用UCINET软件绘制1990—2019年的全球有权无向贸易网络结构图(见图3和图4)。参考吕越等的研究方法[22](P50-75)，将阈值设定为0.007 5，当i国和j国之间存在连线，说明这两个国家之间的进出口总额超过了全球最大进出口额的0.007 5，表明贸易联系紧密。同时，两个国家之间连线的粗细与国家贸易网络的联系强度成正比，即越粗的联系表示两国的进出口贸易额就越大，网络越密集。

图3和图4的结果显示，全球贸易网络的结构特征不仅十分显著，而且具有较强的稳定性。在贸易网络中，任何国家都不是独立的，国家之间具有显著的通达性和非均衡性。新加坡、新西兰、法国、德国、美国等一直处于全球贸易网络的核心地位，与其他国家均有密切联系；危地马拉、牙买加、秘鲁、安哥拉等国家与其他国家的贸易联系较少，这些国家处在边缘位置。从图3和图4的整体对比可知，从1990—2019年，全球各国之间的贸易联系更加紧密，图中体现为节点与节点之间的连线越来越多；同时，贸易额较大的贸易关系也变得更多，表现为粗连线的数量增加。整体网络结构较为严密，网络中的每个国家都不可或缺，全球贸易网络结构呈现出明显的“多中心”发展特征。

图3 1990年全球贸易网络结构图

图4 2019年全球贸易网络结构图

四、模型设定及变量选取

(一)模型设定

本文考虑贸易网络中心性对跨国直接投资的影响，参考黄远浙等的相关研究[23](P138-154)，加入其他控制变量，构建模型如下：

FDIit=β0+β1Networkit+β2Xit+CEi+YEt+εit

(4)

其中，FDIit表示i国家t时期的不同类型的跨国直接投资流动(包括净流入、流入和流出)，Networkit表示i国家t时期的贸易网络中心性，X表示控制变量，CEi和YEt分别为国家(个体)固定效应和年度固定效应，εit表示随机误差，β1、β2为待估参数。

(二)变量选取及数据来源

考虑到全球贸易网络的变化和数据的可获得性，本文以全球范围内131个国家(地区)的年度数据为考察基础。

1.被解释变量

跨国直接投资(FDI)。本文借鉴孙天琦等的测算方法[24](P70-85)，使用IMF数据库的国际收支平衡表下直接投资额作为跨国直接投资的代理变量。为了消除不同国家(地区)规模对实证结果的影响，我们对跨国直接投资(包括净流入、流入和流出)数据除以当期GDP进行标准化处理。

2.核心解释变量

(1)贸易网络中心性。Networkit为t时期i国家的全球贸易网络中心性，该指标反映某个经济体在整个贸易网络中所处的位置，对其他经济体的影响力或控制力。处在中心位置的国家比边缘国家的影响力更强，具有更大的信息优势和权利，数据来源于IMF和世界银行数据库。

(2)贸易网络联系强度。Strengthit是指t时期i国家的贸易网络联系强度，该指标主要衡量贸易网络中联系的时间长度、亲密性、感情强度和互惠活动等代表不同国家之间联系特征的相关变量。贸易网络联系强度的基础数据为不同国家的进出口数据，数据来源于IMF数据库，使用UNINET6.0测算的点强度的取值范围为[0,+∞)。

3.调节变量

(1)最低工资。LnMinwage表示每年12月31日所有雇员的最低月收入(按小时、每周和每年报告的最低工资均转换为月最低工资)，数据来自国际劳工组织官网。考虑各国之间的相对价格差异，参考王松等的研究方法[25](P82-95+133)，采用2011年购买力平价(PPP)的美元汇率进行通货膨胀标准化处理。

(2)人力资本。LnHC采用高等教育入学率衡量一国人力资本水平，借鉴何芳的研究方法[26](P105-108)，具体包括在公立和私立学校的高等教育阶段，数据来源于世界银行数据库。

(3)产业结构。TERTIARY使用第三产业产值占国内生产总值GDP的比重衡量不同国家的产业结构[27](P147-156+215)，由国际标准产业分类(ISIC)决定具体来源，来自世界银行数据库。

4.工具变量

(1)班轮运输指数。LSCI来自联合国贸发会议数据库，该数据是根据海运部门船舶数量、集装箱运载能力、最大船舶尺寸、服务数量以及在一国港口部署集装箱船的公司数量这五个组成部分计算出来的数值除以各自部分2004年的最大值，每个国家的五个组成部分被平均化处理后除以2004年的最大平均值，再乘以100得出班轮运输指数，该指数对2004年平均指数最高的国家而言其指数为100。

(2)航空货运公里数。AIR来自国际货币基金组织的IMF数据库，是指每个飞行阶段(飞机从起飞到下一次着陆的操作)携带的货物、快递和外交邮袋的数量，以公吨乘以旅行公里数来衡量。

5.控制变量

(1)全球风险指数。VIX为美国标准普尔500指数波动率，该指标反映全球投资者风险意识变化与全球金融市场的动荡程度，数值越高表示全球动荡程度和风险偏好越强[28](P34-44)。

(2)经济发展水平。ZGDP表示各国(地区)的GDP增长率(年百分比)，使用该指标可以衡量国家的经济发展水平。

(3)经常账户余额占GDP的比重。CURRENT表示一国的经常账户余额占GDP的比率，长期处于较高的经常账户赤字的国家，不仅说明该国严重依赖国际资本流入，还反映了该国的国际竞争力下降，更容易受到外部冲击[29](P49-59)。

(4)储蓄率。SAVING表示各国的总储蓄水平占该国GDP的百分比，该指标可以用来表示一国的储蓄率水平。

(5)通货膨胀增长率。ZCPI反映各国的居民家庭购买消费商品及服务的价格的增长率水平，使用各国的CPI的年度变化百分比来表示通货膨胀增长率。

上述控制变量数据主要来源于Wind数据库、世界银行数据库及联合国贸发会议UNCTAD数据库等。鉴于数据的可得性，剔除数据缺失严重的国家和年份，最终选取1990—2019年131个国家作为研究样本。表1给出了主要变量的描述性统计结果。

表1 主要变量的描述性统计

五、实证结果

(一)贸易网络中心性对跨国直接投资的影响

我们使用构建的贸易网络中心性指标作为核心解释变量，检验基准回归方程(4)。首先，表2中的第(Ⅰ)和(Ⅱ)列的因变量为跨国直接投资净流入，回归结果显示，无论是否加入控制变量，贸易网络中心性与跨国直接投资净流入均呈显著的负相关关系，即一国的贸易网络中心性值越高，越不利于该国跨国直接投资净流入。其次，第(Ⅲ)和(Ⅳ)列中跨国直接投资流入为被解释变量，第(V)和(Ⅵ)列的被解释变量为跨国直接投资流出，结果可见，贸易网络中心性对跨国直接投资流入和跨国直接投资流出的关系均不敏感，原因是样本中的国家大部分属于发展中国家，多数国家的资本项目还未完全实现自由可兑换，从而造成了跨国直接投资流入和流出对贸易网络中心性的差异反馈。

表2 贸易网络中心性对跨国直接投资流动影响的回归结果

综合对比上述结果发现：从整体来看，一国在全球贸易网络中地位的提升对该国的跨国直接投资净流入产生显著的负向影响，即该国贸易网络地位的提升将会促进该国的跨境资本到边缘国家进行直接投资，通过提升该国的贸易网络地位，将促进该国向资本输出的投资国转型。

(二)异质性分析

在基准回归基础上，我们区别发达国家、发展中国家以及金融危机前后贸易网络中心性对跨国直接投资流动的差异性影响。该部分通过使用虚拟变量与核心解释变量的交互项来分析，回归模型如下：

FDIit=β0+β1Networkit+β2Dummyit+β3Dummyit×Networkit+β4Xit+CEi+YEt+εit

(5)

其中，FDIit表示不同类型的跨国直接投资流动(包括净流入、流入和流出)，Dummyit分别表示两个虚拟变量if_developed(是否发达国家)和CRISIS(金融危机前后)。根据联合国人类发展指数(HDI)对世界各国进行分组，HDI>0.9表示发达国家，此时if_developed=1；HDI≤0.9表示发展中国家，if_developed=0。本文设置虚拟变量CRISIS=1表示在2009年及以后，CRISIS=0为2009年以前。

1.基于不同类型国家的分析

本文将样本划分为发达国家和发展中国家两种类型，进一步探究贸易网络中心性对不同类型国家的跨国直接投资流动的影响，回归结果见表3所示。

表3 贸易网络中心性对不同类型跨国直接投资的异质性分析回归结果

表3中第(Ⅰ)至(Ⅲ)列因变量分别为跨国直接投资的净流入、跨国直接投资流入和跨国直接投资流出，第(Ⅰ)列中贸易网络中心性与是否发达国家的虚拟变量的交互项对跨国直接投资净流入的回归系数显著为负；结果表明，贸易网络中心性的水平上升时，发达国家跨国直接投资的净流入受到的抑制作用更大。第(Ⅱ)和(Ⅲ)列结果显示，贸易网络中心性与是否发达国家的交互项对跨国直接投资的流入和流出均不显著，因为一国贸易网络中心性的提高带来了企业在国内市场的劳动力成本的增加，从而迫使这些国家的企业进行市场寻求型对外投资，而发达国家市场规模巨大，处在贸易网络中心位置国家的相关企业可以通过贸易网络中心性地位的提高获得比发展中国家更多的出口经验和资源，促进其企业对外投资活动的增加，最终导致贸易网络中心性对发达国家跨国直接投资净流入的抑制作用更强。

2.基于金融危机前后的分析

2008年的全球金融危机对全世界的经济造成了巨大的冲击。魏彦杰等发现贸易网络可以作为预警信号预测金融危机，贸易网络的失衡会早于金融危机[30](P109-121)。因此，我们选取2009年区分金融危机前后虚拟变量的时间截点。表3中第(Ⅳ)至(Ⅵ)列为金融危机前后的异质性分析。第(Ⅳ)列的结果表明，贸易网络中心性与金融危机前后的交互项与跨国直接投资净流入的关系为负向显著，说明在后金融危机时代，提高贸易网络中心性地位能更显著地减少各国的跨国直接投资净流入。第(Ⅴ)和(Ⅵ)列的交乘项对跨国直接投资的流入和流出的关系均不显著。可能的解释是，全球经济受到金融危机的影响后，所有国家的相关企业对外投资活动的风险均不同程度地增加了，其在海外市场也相对谨慎，并较多地依赖出口经验丰富的国家，而处在全球贸易网络中心地位的国家比边缘国家的中间品贸易更活跃，整体的服务贸易业也更发达，因此处在贸易网络中心的国家在金融危机后表现出更强的对外投资倾向，最终表现为贸易网络中心性的国家对跨国直接投资净流入的抑制作用进一步加深。

(三)机制分析

基于以上分析，为了探究贸易网络中心性是如何影响跨国直接投资净流入，本文从以下三个角度考察影响机制：一国的最低工资、人力资本和产业结构。

1.最低工资

最低工资反映了一国劳动力市场水平，其值越大说明一国的劳动力成本越大。当某国贸易网络中心的地位提高时，意味着该国可贸易商品的相对价格的提升，进而劳动力成本也会相应提高，由于全球资产组合的收益性导致跨国直接投资净流入的减少。

2.人力资本

随着世界贸易的深入发展，跨国企业对外直接投资过程中，需向东道国提供服务，而这些服务的载体就是企业的从业人员，跨国企业对专业人才的需求越来越大，人力资本尤为重要。一国贸易网络中心性的提升促进了人力资本的上升，这意味着该国劳动力成本也相应地增加，从而影响跨国直接投资的净流入。

3.产业结构

贸易网络中心性的提升将会促进该国的产业结构的升级，处在贸易网络中心位置的国家通过技术创新水平将显著推动产业结构升级，尤其是贸易网络中心国家的第三产业投资不断增长，引起该国产业结构不断优化。但是，处在贸易网络中心国家的产业结构升级客观提高了商品和服务的技术，增加了国家贸易壁垒(技术壁垒、安全壁垒和绿色壁垒)，迫使处在贸易网络中心的国家相关的跨国企业对外直接投资的增加，通过制造业外包、生产性服务业外包等形式[31](P57-69)，最终抑制本国的跨国直接投资净流入的增长。

从上文得知，贸易网络中心性对本国的跨国直接投资净流入存在显著的负向影响，有鉴于此，其中三种作用机制将导致这一效应方向，分别是最低工资、人力资本和产业结构。参照赵茜机制检验的模型设定方法[32](P145-169)，引入一系列变量与Network的交乘项，检验贸易网络中心性的影响机制，具体的作用机制模型如下：

NFDIit=β0+β1Networkit+γ1Channelit+γ2Channelit×Networkit+β2Xit+CEi+YEt+εit

(6)

其中，NFDIit表示i国家t时期的跨国直接投资净流入，Networkit表示i国家t时期的贸易网络中心性，Channelit为i国家t时期的对应的不同渠道变量，在模型回归中分别为最低工资，人力资本和产业结构，X表示相关的控制变量，CEi和YEt分别为国家(个体)固定效应和年度固定效应，εit表示随机误差，β0、β1、γ1、γ2为待估参数。其中，γ1为各国不同的渠道变量对跨国直接投资净流入的直接影响，γ2为贸易网络中心性通过渠道变量对跨国直接投资净流入的间接影响。

根据表4第(Ⅰ)和(Ⅱ)列的结果显示，贸易网络中心性与最低工资的交乘项系数显著为负，可能的原因是，一国的贸易网络中心性的提高，将导致这些中心国家的最低工资标准提高，然而最低工资标准的上升将直接导致企业的生产成本增加[33](P121-144)。由于最低工资标准制度属于强制性制度规范，同时由于工资的溢出效应，那些没有雇用最低工资标准员工的企业也会增加劳动力支出成本，从而导致整体行业或国家劳动力成本增加，国家整体劳动力成本增加后，企业通过新增加对外直接投资将业务转移到劳动力成本较低的国家或地区，或者加大对已有海外直接投资的资金投入来实现国内业务的转移，最终对于处在贸易网络越中心的国家而言，最低工资的提升会起到抑制跨国直接投资的净流入。

表4的第(Ⅲ)和(Ⅳ)列的Channel均为人力资本，第(Ⅳ)列为加入控制变量，贸易网络中心性与人力资本的交乘项的回归系数为-13.283，说明处在贸易网络中心的国家通过提升人力资本来约束跨国直接投资净流入的增加。可能的解释是，贸易网络中心性的提升可以通过提升一国的人力资本水平，引起贸易网络中心国家跨国企业的劳动力成本上升，进而对跨国直接投资的净流入产生抑制作用。表4的第(V)和(Ⅵ)列的结果显示，贸易网络中心性与产业结构的交乘项的回归系数均在5%的显著性水平上通过了检验，表明贸易网络中心性的提升通过促进产业结构升级，增加贸易网络中心国家的贸易壁垒，迫使这些国家的跨国企业在国际市场寻求更低生产成本的国家设厂，采取制造业外包、生产性服务业外包等形式，最终对跨国直接投资净流入产生抑制作用。

表4 贸易网络中心性对跨国直接投资净流入的机制检验回归结果变量

六、稳健性检验

为检验本文回归结果的稳健性，首先，更换被解释变量的测度方法，采用跨国直接投资流动的规模取对数；其次，更换核心解释变量的测量方法，采用点强度来衡量贸易网络中心性特征；最后，针对回归结果中的内生性问题，引入不同的工具变量法进行检验。

(一)更换被解释变量

前文采用的是跨国直接投资流动规模占GDP的比值作为跨国直接投资流动的衡量指标，我们参考孙天琦等的方法，使用跨国直接投资流动规模取对数作为跨国直接投资流动的衡量指标替换。表5中第(Ⅰ)列结果显示贸易网络中心性与跨国直接投资净流入呈现负显著的关系，表明基准模型结论稳健。第(Ⅱ)和(Ⅲ)列的因变量分别为跨国直接投资流入和跨国直接投资流出，结果表明贸易网络中心性与跨国直接投资流入和跨国直接投资流出均不显著，与基准回归结果保持一致。

(二)更换核心解释变量

为了更好地验证贸易网络中心性对各国跨国直接投资流动的影响，本文采用贸易网络中的网络联系强度(点强度)衡量贸易网络中心性特征，重新将贸易网络中心性与跨国直接投资流动进行回归分析。点强度的构建方法在上文中已详细说明，回归检验的结果都与基准回归结果一致(表5第(Ⅳ)至(Ⅵ)列)。第(Ⅳ)列的因变量为跨国直接投资净流入，实证结果显示，贸易网络中心性与跨国直接投资净流入负显著，说明了基准回归结果的稳健性。

(三)内生性检验

以往的文献都提及贸易和跨国直接投资之间的内生性问题[34](P62-80)，本文的贸易网络中心性的指标是根据世界各国的双边贸易进出口数据构建，一国贸易网络中心性地位的提升会影响两国之间跨国直接投资的资本流动；反之，一国对其他国家的跨国直接投资流动的增加，也会在一定程度上拓宽其贸易网络的广度和深度，进而有利于贸易网络地位的提高。

考虑存在遗漏变量所导致的内生性问题，为进一步验证本文的回归结果，我们借鉴工具变量回归方法，在第一阶段同时将各国的班轮运输指数和航空货运旅行公里数这两个工具变量分别作为自变量加入回归方程中。由于有效的工具变量必须具有相关性和外生性，基于上述条件，本文选取各国的班轮运输指数和航空货运旅行公里数的合理性分析，如表5所示。

首先，吕越等研究表明班轮运输指数反映了一国与全球的贸易联系程度，同时对于一国进入全球市场也起到重要的作用，这些研究也从侧面说明班轮运输指数与贸易网络中心性的相关性[35](P113-124+159-160)。

显然，班轮运输指数与跨国直接投资净流入不相关，具有较好的外生性，因为跨国直接投资净流入更多地体现在各国的资本收益差异不同引起的跨国资本流动，不会受本国的船舶和港口规模等海运联通程度的影响。

其次，借鉴施马腾等的研究结论[36](P2 076-2 091)，我们发现航空货运公里数能够较好地反映不同国家之间运送货物的效应。同时，各国通过航线网络与世界其他国家连接成一个整体，加强国际间贸易往来。一方面，距离较近的国家之间的贸易量较大，容易受到航空货运公里数的影响；另一方面，航空货运公里数对跨国直接投资净流入的影响可能仅仅通过国际贸易这个渠道来实现，实现了航空货运公里数与跨国直接投资净流入外生性的条件。

表5 稳健性测试回归结果

最后，将班轮运输指数和航空货运公里数均取对数，并使用这两个工具变量的滞后一期分别放入跨国直接投资净流入的回归方程，两种方式处理工具变量的回归结果如表6所示。

表6采用两阶段最小二乘法(2SLS)进行工具变量回归的参数结果，第(Ⅰ)和(Ⅱ)列是分别加入班轮运输指数(L.lnLSCI)和航空货运公里数(L.lnAIR)的对数并取滞后一期作为工具变量的回归结果。一是第(Ⅰ)列和第(Ⅱ)中的第一阶段回归的F统计量分别为214.24和272.35，表明选取的工具变量与内生解释变量之间是高度相关的，从而显著地排除了“弱工具变量”问题；同时在第一阶段的回归结果可发现，班轮运输指数(L.lnLSCI)和航空货运公里数(L.lnAIR)均与贸易网络中心性在1%水平上显著正相关，共同说明了本节所选工具变量的合理性。二是第(Ⅲ)和(Ⅳ)列的结果显示，两个工具变量均通过了识别不足检验和弱识别检验，进一步说明我们选取的工具变量是比较有效的。三是第(Ⅲ)和(Ⅳ)列的第二阶段回归结果显示，贸易网络中心性对跨国直接投资净流入的影响在方向上和显著性上均与基准回归相似，进一步验证了贸易网络中心性对跨国直接投资净流入的抑制作用；但是从数量上来看，贸易网络中心性的估计系数分别为-10.432和-14.524，与基准回归相比，在绝对值上增加，表示潜在的内生性问题会导致低估贸易网络中心性对跨国直接投资净流入的抑制作用，同时进一步表明了本文的基本结论是稳健可靠的。

七、结论与建议

基于1990—2019年全球131个国家(地区)的进出口贸易数据和各国GDP数据，构建贸易网络中心性测度世界各国(地区)的贸易网络地位和关系，考察其对全球各国(地区)的跨国直接投资流动的影响。实证研究结果表明：一是贸易网络中心性与跨国直接投资净流入呈现负显著的关系，即一国的贸易网络中心性的指标越高，越不利于该国跨国直接投资净流入；二是贸易网络中心性地位的提升对发达国家(地区)存在比发展中国家(地区)更明显的抑制作用，进一步验证了发达国家通过贸易网络中心性地位的提升会增加对外投资活动的结果，并且对所有国家(地区)来说在金融危机后这种抑制作用比在金融危机前更为明显；三是作用机制检验发现，贸易网络中心性的提升通过促进最低工资、人力资本和产业结构对本国的跨国直接投资净流入产生负向作用；四是通过更换被解释变量、核心解释变量的指标测算方法，引入班轮运输指数和航空货运公里数作为工具变量法估计，贸易网络中心性对跨国直接投资净流入的抑制作用结果依然稳健，进一步证实了本文结论。

表6 工具变量两阶段回归结果

2021年12月召开的中央经济工作会议指出，扩大高水平对外开放，多措并举稳定外贸。开放是国家经济繁荣发展的特征，在全球金融开放背景下，提升一国的贸易网络中心地位对跨国直接投资的规模与流动方向均具有重要作用。在全球贸易网络结构呈现出明显的“多中心”发展的过程中，全球跨国直接投资资本流动的频率和规模都在不断提升，考虑到不同国家经济发展情况，结合中国渐进式的金融开放事实，本研究的政策启示如下：

第一，世界各国在制定和调整最低工资时应考虑本国的贸易网络中心性的特征，尽量减少最低工资上涨对跨国直接投资净流入的负面影响。一方面，处在贸易网络中心国家适度提高最低工资标准会在一定程度上增加企业的劳动力成本，减少企业在国内生产的成本优势，从而“倒逼”企业去生产成本较低的边缘国家进行生产，因此贸易网络中心国家对跨境直接投资净流入具有抑制作用，适当提高最低工资标准会加快产业转型升级，有利于经济的发展；另一方面，最低工资标准提高还可能带来贸易网络中心国家国内制造业外流(“空心化”)的潜在风险，导致处在贸易网络中心国家的就业水平降低，各国政府应做好产业布局，鼓励落后产能通过对外直接投资转移到边缘国家，对国内优势产业发展给予相关优惠政策扶持，减轻劳动力成本上升的压力。

第二，人力资本是促进各国产业结构升级的重要因素，国家产业结构升级需要促进劳动力素质的提高，加快创新型高技术人才的培养。当前中国已经成为世界上第一货物贸易大国，然而，与其他发达国家相比，中国企业的自主研发、创新能力较低，贸易产品的技术含量不高，因此，中国需要提高国内技术发展水平，培养高技术人才，开发国内人力资源，促进传统行业的升级改造，提升国内产业结构的整体水平。

第三，促进产业结构调整，充分发挥对外直接投资作用。本文的实证结果表明贸易网络中心性通过产业结构的渠道对跨国直接投资净流入产生抑制作用。2020年中国第三产业产值占GDP的比重为54.53%，第三产业的占比正在逐年稳步上升，产业结构也面临着进一步的升级和优化，中国的产业结构优化升级过程中合理使用跨国直接投资，积极开展技术获取型直接投资，将先进技术、管理经验及相关知识传递回本国，带动国内行业技术进步，促进中国的产业结构调整和升级。