中国对外直接投资与服务业增长

□文/陈智慧（Ratiyanuwat Yanisa） 曾卫锋

（1.集美大学海外教育学院；2.集美大学财经学院 福建·厦门）

［提要］ 当前，中国的对外直接投资（OFDI）流量与存量规模均位居世界前列，而与类似经济发展水平的国家相比，中国服务业占GDP 的比重并不高，研究中国OFDI 影响服务业增长的机制并更好地实施“走出去”战略，对于中国构建新发展格局具有重大的战略意义。本文利用中国31 个省市面板数据，测度中国OFDI 对服务业增长的影响效应及影响机制，并进行异质性检验。

最近十多年以来，中国的对外直接投资（OFDI）保持了较快增长，2016 年中国OFDI 流量达到1，961.5 亿美元的历史新高；虽然受到新冠肺炎疫情的影响，2020 年中国OFDI 流量仍然高达1，537.1 亿美元。2020 年，中国国内生产总值（GDP）超越100 亿元，达到101.60 亿元。但是，与类似经济发展水平的国家相比，中国服务业占GDP 的比重并不高，2020 年中国服务业占GDP 的比重为54.5%。在此背景下，研究中国OFDI 对服务业增长的影响以及如何更好地实施“走出去”战略对于构建新发展格局具有重大意义。

一、研究设计

中国的OFDI 可能会通过多种途径促进国内服务业增长。第一，截至2020 年底，在中国OFDI 存量中“租赁和商务服务业”“批发和零售业”“信息传输、软件和信息技术服务业”等三个分行业合计占比高达57.15%，中国OFDI 以服务业为主的特征非常明显。第二，Ramasamy 等（2012）发现中国民营企业OFDI 的动机主要是寻求海外市场。张杰（2021）发现中国服务业OFDI 与服务贸易出口之间存在很强的关联，这些研究表明中国以服务业为主的OFDI 可能会通过增加国内服务业的海外需求而促进国内服务业增长。第三，刘兵权和彭菲娅（2007）从理论上论证了OFDI 能够提高母国就业人员的技能，这表明中国的OFDI 可能会通过提高国内人力资本积累的途径促进国内服务业增长。第四，姚战琪和夏杰长（2021）发现中国OFDI 通过增强对发达国家的技术寻求型OFDI 能推动国内产业结构优化，这表明中国OFDI 可能会通过接受发达国家的技术外溢提高研发创新水平，从而促进国内服务业增长。第五，中国的OFDI 可能会引致与之相关的国内服务业就业需求，从而通过增加国内服务业就业促进国内服务业增长。第六，肖晓军等（2016）发现中国的OFDI 能显著提高国内生产性服务业的全要素生产率和技术进步率，因此，中国的OFDI 有可能会通过提高国内服务业的劳动生产率促进服务业增长。为识别中国OFDI 对国内服务业增长的影响效应及影响机制，建立如下模型：

模型（1）中，被解释变量lnvservsiceit为各省市服务业增加值的自然对数；核心解释变量lnsofdiit是各省市OFDI 存量的自然对数；Zkit为控制变量（k=1，2，3），包括各省市人均GDP 的自然对数（lnpgdp）、劳动力成本指数（labcost）和汇率（exchange）等变量；下标i 表示省市，包括北京、天津、河北、山西、内蒙古、辽宁、吉林、黑龙江、上海、江苏、浙江、安徽、福建、江西、山东、河南、湖北、湖南、广东、广西、海南、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏以及新疆等31 个省市；下标t 表示年份；μi代表不随时间变化的第i 个省市的个体固定效应；μt代表随时间变化而不随省市变化的年份固定效应；εit代表模型的随机干扰项。α0、α1和bk为模型的待估参数，其中α1度量了中国OFDI 对服务业增长的影响效应。样本期间为2009～2020 年。

二、实证分析

（一）数据来源与变量描述性统计。本文采用各省市教育经费支出的自然对数衡量各省市的人力资本水平（lnhumanit），采用各省市国内专利申请授权数的对数度量研发创新水平（lnranddit）。各省市OFDI 流量和存量的原始数据来源于历年《中国OFDI 统计公报》，服务业增加值的原始数据来源于历年《中国第三产业统计年鉴》，服务业劳动生产率的原始数据来源于历年各省市的统计年鉴，其他原始数据来源于历年的《中国统计年鉴》，各变量的度量单位和描述性统计结果如表1 所示。（表1）

表1 各变量的度量单位与描述性统计结果一览表

（二）中国OFDI 对服务业增长的影响效应。在控制省份和年份固定效应的情况下，模型（1）式不添加控制变量与添加控制变量的估计结果分别如表2 第（1）列和第（2）列所示，鉴于模型存在内生性问题，估计结果中核心解释变量OFDI 存量（lnsofdi）的系数估计值可能是有偏估计量。（表2）

表2 中国OFDI 对服务业增长的影响效应估计结果一览表

为减少模型内生性带来的估计偏差，尽可能得到核心解释变量系数估计值的无偏估计，这里分别使用核心解释变量OFDI 存量（lnsofdi）的滞后1 期值、滞后3 期值和滞后4 期值作为其工具变量对模型（1）式进行两阶段最小二乘法（2SLS）估计，工具变量的滞后1 期值、滞后3期值和滞后4 期值分别使用2008～2019 年、2006～2017 年和2005～2016 年的相应数据，分别得到表2 第（3）、（4）、（5）列的估计结果，核心解释变量（lnsofdi）的系数估计值均大于零，并且都通过了5%显著水平的z 检验，其中第（3）列核心解释变量lnsofdi 的系数估计值表明，各省市的OFDI 存量每提高1%，各省市服务业增加值会平均提高0.0396%。为了检验模型的稳健性，改变核心解释变量的度量指标，使用各省市OFDI 流量（lnfofdi）作为OFDI 规模的度量指标，并且采用该核心解释变量的滞后1 期值作为其工具变量，对模型（1）式进行2SLS估计，得到表2 第（6）列的估计结果，核心解释变量OFDI 流量（lnfofdi）的系数估计值为0.0217，通过了10%显著水平的z 检验，表明模型是稳健的。

（三）影响机制检验。分别使用人力资本（lnhumanit）、研发创新（lnranddit）、服务业就业人数（lnlbr_serviceit）和服务业劳动生产率（lnlbrrateit）等变量替代模型（1）式的被解释变量，同前面一样使用核心解释变量OFDI 存量（lnsofdi）的滞后1 期值作为其工具变量，对模型（1）式进行2SLS 估计得到表3 所示的结果。（表3）

表3 中国OFDI 影响服务业增长的机制检验结果一览表

从表3（1）、（2）、（3）列的估计结果来看，核心解释变量OFDI 存量（lnsofdi）的系数估计值都大于零，并且都通过了1%显著水平的z 检验，表明中国各省市的OFDI 会显著促进各省市增加人力资本积累、提高研发创新水平和服务业就业水平，从而显著促进各省市的服务业增长。从表3 第（4）列来看，核心解释变量OFDI 存量（lnsofdi）的系数估计值小于零，但没有通过10%显著水平的z 检验，说明OFDI 不会对服务业劳动生产率产生显著的影响，这与Stevens 和Lispey（1992）的研究结果相似，其中的原因可能是中国OFDI 会减少国内服务业用于机器设备购买、技术引进和人员培训等方面相应的投资支出，从而没有对服务业劳动生产率产生显著的影响。

（四）地区异质性检验。按照王小鲁和樊纲（2004）的方法将中国31个省市划分为东部、中部和西部三个地区，其中东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南等11 个省市，中部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北和湖南等8 个省，西部地区包括内蒙、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆等12 个省市。按照估计模型（1）式的工具变量方法分别使用东部、中部和西部地区的子样本重新估计模型（1）式，得到表4 第的估计结果。表4 第（1）列核心解释变量OFDI 存量（lnsofdi）的系数估计值大于零，并且通过了1%显著水平的z 检验，表明东部地区的OFDI 能显著促进该地区的服务业增长；表4 第（2）列核心解释变量的系数估计值虽然大于零，但没有通过10%显著水平的z 检验，表明中部地区OFDI 不会显著促进该地区服务业的增长；表4 第（3）列核心解释变量的系数估计值小于零，通过了5%显著水平的z 检验，表明西部地区的OFDI 会对该地区的服务业增长带来显著的负面影响，其原因可能是西部地区服务业发展水平本身比较低，西部地区OFDI 可能会减少该地区服务业的投资和就业，从而给该地区的服务业增长带来负面影响。（表4）

表4 地区异质性检验结果一览表

三、对策建议

本文利用中国31 个省市的面板数据，使用两阶段最小二乘法对面板数据模型进行回归，结果表明：中国的OFDI 能显著促进服务业增长，其影响机制体现在OFDI 通过显著提高研发创新水平、人力资本积累和服务业就业水平等途径促进了服务业增长，但未能通过显著提高服务业劳动生产率促进服务业增长。地区异质性检验表明，中国东部地区的OFDI 能够显著促进服务业增长，但中部地区的OFDI 对于服务业增长未能产生显著的影响，西部地区的OFDI 会给该地区的服务业增长带来负面影响。

根据以上研究结论提出对策建议：（1）在构建新发展格局中继续做好OFDI 的各项工作，通过OFDI 规模扩张和结构调整促进服务业增长；（2）注重发挥面向技术先进国家的OFDI 的逆向技术溢出效应与人力资本积累效应，以此促进国内生产率水平的提升和服务业的增长；（3）把国内产业转型升级同OFDI 结构调整相结合，发挥OFDI 促进服务业增长的积极作用；（4）健全国内与OFDI 相关的服务体系，促进服务业就业增长；（5）促进东部、中部和西部地区的OFDI 协调发展，提高中西部地区的OFDI 和服务业发展水平。