江苏企业对外投资网络格局研究

【摘" 要】论文分析了江苏企业对外直接投资（OFDI）的总量格局，并利用重心模型、社会网络分析法和OLS回归分析探讨了江苏企业对外投资的重心演化、网络结构特征，以及影响企业对外投资选择的因素，进而提出了相关优化建议，以期为江苏企业对外投资发展及其水平提升提供参考。

【关键词】企业对外投资；重心演化；网络结构；江苏省

【中图分类号】F125 【文献标志码】A 【文章编号】1673-1069（2024）06-0158-03

1 引言

随着中国经济的持续增长和全球化进程的加速推进，对外直接投资（OFDI）在中国企业国际化战略中扮演着日益重要的角色。在“一带一路”建设、长江经济带发展、长三角区域一体化发展的背景下，江苏作为我国经济强省之一，其企业OFDI格局和趋势备受关注。全球范围内的跨国投资在实现最优资源配置过程中呈现出一种错综复杂的网络状态，即企业OFDI网络[1]，其格局和演化是企业价值捕获过程中面对复杂投资环境作出的战略选择。

OFDI对于提升投资来源地的资源配置效率和区域创新能力具有明显的促进作用，重视江苏企业OFDI行为的研究有利于促进江苏在未来发展中进一步提高地区资源配置与企业产出效率[2]。有学者指出，江苏民营企业OFDI网络具有明显的区位选择机制的复杂性，同时呈现出空间拓展多元化的分散趋势[3]。有学者认为，中国已经建立多样化的OFDI部门结构，且投资倾向具有从资源型向市场型转变的趋势[4]。也有学者认为，制度环境、企业异质性与东道国经济禀赋等多种因素互动影响企业OFDI网络结构演化[5]。在现有的对外投资研究体系中，有学者以中国为研究视角，不断引入企业网络属性等新的对外投资选择影响要素来探究对外投资行为的影响因素[6]。

江苏省位于我国东部沿海经济发达地区，与上海市、浙江省、安徽省、山东省接壤。根据江苏省商务厅数据，江苏省经济发展和对外投资表现突出，2023年实现地区生产总值12.82万亿元人民币，OFDI总量达111.61亿元美元。江苏OFDI已形成一定规模，探究江苏企业OFDI网络结构特点和影响OFDI的区位选择因素，对于提升江苏省整体OFDI水平和优化OFDI结构有重要意义。2020年全球新冠疫情爆发，对中国企业“走出去”产生显著影响，企业OFDI数据波动较大，不具有长期参考性，故文章选择的研究时限为2014-2019年。

2 江苏企业对外投资总量格局分析

据统计，江苏省企业OFDI总额呈现逐年增长的趋势，2014-2019年分别为75.1亿元、107.4亿元、223.4亿元、312.5亿元、475.9亿元、511.6亿元（均为人民币）。2014-2015年投资总额实现较大增长，2016-2017年保持较快增长，2018-2019年增速放缓但仍有增长。

江苏省13个地级市的企业OFDI总额可以分为5个梯队：第一梯队为南京市，2014-2019年OFDI总额为736亿元，远超省内其他城市；第二梯队为苏州市，总量上低于南京市，但显著高于其他城市；第三梯队为南通市和无锡市，2014-2019年OFDI总额均在150亿～200亿元；第四梯队为常州市、扬州市、连云港市和镇江市，2014-2019年企业OFDI总额在10亿～50亿元；第五梯队为宿迁市、泰州市、徐州市、淮安市和盐城市，2014-2019年企业OFDI总额均在10亿元以下。

本文将江苏省OFDI企业按照企业性质分为外资企业、民营企业、民营与外资合营企业和国企4个类别，剔除企业性质为空（公司无实际控制人）的企业后，对2014-2019年江苏省1 364家企业的OFDI数据进行分析。在江苏省参与对外投资的企业中，民营企业数量最多，占比77.9%，但总投资额相对较低，反映出平均每家企业的投资额较低和OFDI实力不强。国企虽然数量较少，但企业实力较强，平均投资额最高。具体来说，在江苏省企业的对外投资中，国企共有190家，企业数量占比13.9%，参与OFDI的国企数量远低于民企，但国企OFDI实力较强，平均OFDI额达2.51亿元人民币，远高于其他企业。

3 江苏企业对外投资重心演化分析

重心模型常用于区域经济发展和人口迁移等方面的研究。本文简化模型，剔除英属维尔京群岛和开曼群岛等地的“异常”数据后，运用ArcGIS的“平均中心”工具将江苏省2014-2019年企业OFDI流量数据与东道国经纬度坐标加权，将地理重心作为江苏省各城市OFDI的来源重心和各OFDI东道国的投资重心。

分析结果显示，2014-2019年江苏省OFDI的投资重心始终位于31°S～30°N和119.5°E～121.5°E，集中在常州市和镇江市；投资目的地的重心位于19°S～31°N和50°W～5°W，分布在非洲西部海域区域和大西洋中部。江苏企业OFDI的重心演化有以下特点：江苏省历年OFDI来源重心分布不均衡，均位于苏南地区且总体上没有明显的北移趋势；OFDI来源重心轨迹整体自东向西迁移，南北迁移幅度较小，变化情况呈现阶段性；OFDI目的地重心总体迁移幅度较大，整体上呈现自西向东、自北向南的特点，且东西方向的变化幅度大于南北方向；OFDI目的地重心轨迹变化情况呈现阶段性，即目的地重心自西向东迁移，随后逐渐向西迁移、向南迁移，后又自西向东大幅迁移并同时继续向南迁移，从大西洋中部区域迁移至非洲毛里塔尼亚国区域。

4 江苏企业对外投资网络结构特征分析

本文采用社会网络分析法（SNA法）分析江苏省企业OFDI网络及特征[7]。社会网络分析法（SNA法）对所研究的多种因素的关联性强弱和性质关系进行精确的量化分析，可以在“宏观”和“微观”研究的中间提供中观维度的理论模型，从而量化分析多因素、多维度的关系网络。

本文运用Gephi软件和江苏OFDI数据，剔除中国香港、英属维尔京群岛、开曼群岛等税制“异常”的国家或地区后，建立2014年江苏城市OFDI结构图与2019年江苏城市OFDI结构图。图1和图2中各个城市点的大小代表该地级市当年的OFDI规模，其中地级市OFDI数据包含其所代管的县级市数据；OFDI东道国（地区）节点的大小代表在当年获得江苏省地级市OFDI总额的规模大小。

2014年，苏州市和南京市参与对外投资的企业数量最多，其次是南通市和无锡市。而不同城市的OFDI倾向也具有明显的差别，其中，苏州市OFDI目的地主要包括美国、瑞士、日本、加拿大等发达国家和地区，南京市OFDI主要面向马来西亚、印度尼西亚、俄罗斯、沙特阿拉伯等发展中国家和地区，其余城市OFDI目的地较少，无明显投资趋势。2019年，江苏省企业OFDI网络呈现出更为复杂的结构特征，苏北地区的企业OFDI来源地增多，但总体上南京市依旧占据江苏企业OFDI的主导地位。同时，江苏省OFDI企业所在城市数量增多，OFDI国家数量增加，并且逐渐呈现以南京市和苏州市为核心的投资网络结构演化趋势。企业OFDI东道国选择更加多样化，范围包括亚洲、美洲、欧洲、大洋洲和非洲，东道国发展水平不一致，既包括美国、澳大利亚、英国等欧美发达国家，也包括阿根廷、印度、智利等发展中国家和刚果（金）、埃塞俄比亚、柬埔寨等欠发达国家。

5 江苏企业对外投资选择的影响因素分析

5.1 指标体系

本文运用OLS回归分析探讨江苏省企业OFDI选择的影响因素。表1从效率水平、市场规模、制度环境、自然资源、人力资本、投资距离、投资总额等方面选取变量因素。其中，效率水平、市场规模、自然资源、人力资本数据均来源于《世界发展指标》，即WDI数据库；制度环境，利用投资源地的城市投资环境指数表示，投资环境指数的范围为0～100，数据来源于《2019中国城市营商环境指数评价报告》；投资距离，以江苏省会南京市的地理坐标为出发点，计算达到各投资国首都或投资地区首府的地理坐标的直线距离，以此表示江苏省OFDI的投资距离数值，单位为km；投资总额，利用2019年江苏省企业当期OFDI金额表示，单位为亿元人民币，数据来源于国泰安数据库。

5.2 模型设计

本文以“投资引力”理论为基础，通过分析东道国对中国投资的“拉力”因素，探索江苏企业OFDI格局的形成机制。参照前人的研究，将模型设定如下：ln（投资总额）=β₀+β₁×ei+β₂×ln（ms）+β₃×nr+β₄×hc+β₅×ie+β₆×ln（id）

式中，ln（投资总额）表示江苏企业对东道国（地区）的投资总额；ei表示东道国（地区）工业就业人员占就业总数的百分比；ms表示东道国（地区）国内生产总值；nr表示东道国（地区）燃料出口占商品出口的百分比；hc表示人力资本指数；ie表示投资源地营商环境指数；id表示南京市原点与东道国（地区）的首都（首府）的地理坐标直线距离；β0表示常数项。

5.3 共线性诊断和回归检验

本文采用Pearson相关系数和VIF值进行共线性分析，所有变量之间的相关系数绝对值均小于0.8；所有变量的VIF值均小于5，且容忍度均大于0.2，因此，所有变量之间基本不存在多重共线性问题。OLS回归检验的结果显示（见表2），效率水平、市场规模、自然资源、人力资本、制度环境在其他自变量不变的情况下，对投资总额均有显著的正向影响；投资距离，对投资总额有负面影响，结论与现有研究成果基本一致，但地理距离对投资总额的影响不显著。

由此研究识别出影响江苏省企业OFDI行为的主要因素包括市场规模、效率水平、自然资源、人力资本、制度环境。其中，市场规模是影响企业OFDI行为的基础性因素，经济规模为企业发展提供了资本和市场机会，从而吸引外部投资；效率水平通过工业就业人员比例反映效率水平高的地区拥有更强的生产力，有利于形成良好的投资环境并为投资企业带来更高的投资回报；丰富的自然资源可以吸引相关产业的投资，特别是在政策的支持下，针对刚果（金）等资源丰富但发展水平较低的国家和地区，江苏企业OFDI行为明显增多；人力资本要素体现社会劳动力素质和企业管理效率，直接影响企业运营和创新能力，从而影响企业的OFDI选择；制度环境包括法律法规和政策支持，本土良好的制度环境可以为企业的OFDI行为提供多方面的帮助，降低企业办事的时间成本，提高企业OFDI效率和回报率。

6 相关优化建议

6.1 加强区域协调发展

政府应注重区域协调发展，通过政策引导和项目投入，加快省内欠发达城市的经济发展和产业升级，缩小苏南、苏中和苏北的经济差距，提升江苏省的整体OFDI能力。政府可加大对苏北地区基础设施建设和科技创新的投入，推动江苏省区域经济一体化发展，以形成更为均衡和合理的江苏企业OFDI网络。

6.2 提升企业创新能力

政府应继续支持企业的创新活动，特别是中小企业的技术研发和市场拓展。通过加强产学研合作，建立科技创新平台，提供资金和政策支持，帮助企业提升自主创新能力，从而增强其在国际市场上的竞争力和投资能力。

6.3 优化产业结构

政府应推动传统产业转型升级和鼓励新兴产业的发展，引导企业多元化投资。通过产业政策和财政支持，鼓励企业进行技术改造和产业升级，提升产业链的整体竞争力，促进江苏省企业OFDI的高质量发展。

6.4 完善政策支持体系

政府应进一步完善企业OFDI的政策支持体系，包括为优秀企业提供税收优惠、金融支持、风险保障等政策支持。通过建立健全的政策支持机制，形成更加便捷和安全的投资环境，降低企业OFDI的成本和风险，同时，提高企业的OFDI信心和积极性。

6.5 加强国际合作与交流

政府应推动江苏企业与国际市场的合作与交流，拓展国际市场渠道。通过举办国际展会、开展经贸合作、设立海外办事机构等方式，助力企业提高国际知名度，并深入了解最新国际市场信息。同时，地方政府应积极与企业主要的OFDI国家和地区建立双边或多边贸易合作关系，推动多国间的政策沟通和企业合作，保障本土企业的海外投资权益。

【参考文献】

【1】魏少彬，韦素琼，李航飞.基于社会网络分析的台湾地区对外投资联系及其影响因素[J].台湾研究集刊，2018（6）：68-80.

【2】刘亮，吴澄明，李昊匡，等.“走出去”战略改善了中国的资源配置吗？——基于对外直接投资的行业层面考察[J].新金融，2022（4）：22-29.

【3】冯德连，白一宏.长江经济带对外直接投资的逆向技术溢出效应与区域创新能力[J].安徽大学学报（哲学社会科学版），2021，45（1）：115-123.

【4】Xiang Zhang.The socioeconomic geography of Chinese outward foreign direct investment in Latin America[J].GeoJournal，2019，84（4）：961-982.

【5】Fei Shi，Haiying Xu，Wei-Ling Hsu，et al.Spatial Pattern and Influencing Factors of Outward Foreign Direct Investment Enterprises in the Yangtze River Economic Belt of China[J].Information，2021，12（9）：2-13.

【6】Lin Chen，Chen Cheng.Emigration and outward FDI in China： Key role of institutional quality[J].Finance Research Letters，2023，51（4）：103422.

【7】徐海英，周潮，任启龙，等.江苏民营企业对外投资区位选择与驱动因素分析[J].人文地理，2023，38（3）：146-154.