繆滟滟, 張媛媛

(江蘇理工學(xué)院, 江蘇 常州 213001)

2013年,習(xí)近平主席初次提出了推進(jìn)“一帶一路”建設(shè)的倡議,發(fā)展至今，“一帶一路”已成為中國國內(nèi)與國際經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展必不可少的一環(huán)。大量研究表明,對外投資對東道國產(chǎn)業(yè)升級有一定的促進(jìn)作用[1-2]。但也有學(xué)者認(rèn)為對外投資對國內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級影響并不顯著[3],甚至有學(xué)者認(rèn)為對外投資會阻礙國內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級,對外大量的投資會促成國內(nèi)基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)大規(guī)模的資本撤退,會導(dǎo)致國內(nèi)關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)投資不足而歸于衰敗[4-5]。目前大多數(shù)文獻(xiàn)都是從產(chǎn)業(yè)角度詳解對外投資對產(chǎn)業(yè)升級的影響,從投資角度分析的文獻(xiàn)較少,因此,筆者考慮從投資角度分析對“一帶一路”沿線地區(qū)投資對國內(nèi)產(chǎn)業(yè)升級的影響。

1 中國在“一帶一路”沿線地區(qū)投資現(xiàn)狀

對外投資的最終目的都是為了利益。選擇對外投資的動(dòng)機(jī)要么是被優(yōu)惠的政策吸引,要么是被東道國豐富的資源所吸引,要么是想學(xué)習(xí)東道國先進(jìn)的技術(shù),要么是想開拓海外市場。因此對外投資可分為：政策優(yōu)惠型、資源獲取型、技術(shù)獲取型和市場獲取型。

1.1 投資的地區(qū)差異性

筆者將“一帶一路”沿線國家分為四個(gè)區(qū)域:東南亞地區(qū)(包括巴基斯坦、東帝汶、菲律賓等16國)、中西亞中東地區(qū)(包括阿富汗、阿拉伯聯(lián)合酋長國、阿曼等26國)、北亞地區(qū)(包括俄羅斯和蒙古)、中東歐地區(qū)(包括阿爾巴尼亞、愛沙尼亞19國)。如表1所示,我國對“一帶一路”沿線地區(qū)的直接投資凈流量總額實(shí)現(xiàn)迅速增長,從2009年的450731萬美元增加到2017年的2017476萬美元,增長了近4倍。但每年的投資流量并不呈現(xiàn)持續(xù)上漲的趨勢,投資流量總額分別于2013年和2016年有著小幅度的下降。

表1 2009—2017年中國對“一帶一路”沿線地區(qū)投資凈流量 單位:萬美元

從空間層面來看,中國在不同地區(qū)投資差異較大,中國對東南亞地區(qū)的投資規(guī)模每年均占到投資流量總額的50%以上,在2013年提出建設(shè)“一帶一路”后,對東南亞地區(qū)的投資占比每年都高達(dá)60%以上。北亞地區(qū)雖然總投資規(guī)模排在第三位,但因?yàn)橹挥卸砹_斯和蒙古兩個(gè)國家,其每年的平均投資流量都遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他三個(gè)地區(qū)。對中西亞、中東地區(qū)各個(gè)國家的投資流量遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于其他地區(qū)。

1.2 投資的行業(yè)差異性

從具體的行業(yè)來看,在對“一帶一路”沿線投資的所有行業(yè)中,商務(wù)服務(wù)業(yè)的占比在九年里一直遙遙領(lǐng)先,但也呈現(xiàn)出上下波動(dòng)的狀態(tài),同樣呈現(xiàn)出這種特征的行業(yè)有:資源供應(yīng)業(yè)、建筑業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)、金融業(yè)。

2009—2017年,中國提出“一帶一路”后對制造業(yè)的投資占比開始逐年上升,從3.964%上升到18.642%。與之相反,對采礦業(yè)的投資從2009年占比23.604%下降到為負(fù),這有可能是數(shù)據(jù)的不完整導(dǎo)致的計(jì)算誤差,但仍舊可以看出,中國明顯轉(zhuǎn)移了對采礦業(yè)投資的目光(見表2)。

表2 2009—2017年中國對“一帶一路”沿線投資行業(yè)分布情況 單位：%

從表2還可以看到,中國在“一帶一路”沿線地區(qū)投資中，對當(dāng)?shù)氐淖∷薏惋嫎I(yè)、居民服務(wù)業(yè)、社會保障等行業(yè)的投資占比總和小于1%,且在中國整體的對外投資體系中,這些行業(yè)也沒有受到足夠的重視。

2 中國的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)現(xiàn)狀

2.1 三大產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值結(jié)構(gòu)的發(fā)展

中國加入WTO后,經(jīng)濟(jì)飛速增長,國內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷調(diào)整。如圖1所示,2009—2017年,中國的產(chǎn)值結(jié)構(gòu)體系由“二三一”結(jié)構(gòu)向“三二一”結(jié)構(gòu)逐步轉(zhuǎn)變。三大產(chǎn)業(yè)中,第一產(chǎn)業(yè)長期在國民經(jīng)濟(jì)中占比低于10%,并逐年下降;第二產(chǎn)業(yè)占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重幾近于50%,但自2012年第三產(chǎn)業(yè)占比超越第二產(chǎn)業(yè)后,第二產(chǎn)業(yè)占比逐年下降,而第三產(chǎn)業(yè)占比卻逐年上升,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)由此步入“三二一”層次。

圖1 2009—2017年中國產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比變化

2.2 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的總體水平發(fā)展

為了綜合地衡量國內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平,筆者將各產(chǎn)業(yè)的勞動(dòng)生產(chǎn)率和各產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占國內(nèi)生產(chǎn)總值比重相乘,并且因?yàn)榈蛣趧?dòng)生產(chǎn)率產(chǎn)業(yè)的作用容易被忽略,對勞動(dòng)生產(chǎn)率開方,公式為:

其中,Pi為i產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值,Li為i產(chǎn)業(yè)的就業(yè)人數(shù),Pi/Li表示為i產(chǎn)業(yè)的勞動(dòng)生產(chǎn)率,Ki為i產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平指數(shù)R值越大代表國內(nèi)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平越高。

利用上述公式,計(jì)算2009—2017年國內(nèi)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平值,如圖2所示,我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平值由245.55上升至352.61,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷升級。

圖2 2009—2017年中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化

但現(xiàn)階段,我國的產(chǎn)業(yè)升級并不只是表現(xiàn)在三大產(chǎn)業(yè)層次的轉(zhuǎn)變上,各產(chǎn)業(yè)內(nèi)部的轉(zhuǎn)型優(yōu)化也都很典型。同時(shí)，我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級仍然面臨著區(qū)域不平衡、產(chǎn)能過剩等問題,因此政府需要采取更全面的方式促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級,保障經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展。

3 “一帶一路”投資行業(yè)分布對產(chǎn)業(yè)升級的影響分析

選取在“一帶一路”沿線地區(qū)投資的行業(yè)數(shù)據(jù)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指標(biāo)建立聯(lián)系,但鑒于作為樣本依據(jù)的行業(yè)數(shù)量較少,因此采用基于小樣本的灰色關(guān)聯(lián)理論。

3.1 模型建立

3.1.1 確定比較序列和參考序列

比較序列是影響系統(tǒng)行為的因素組成的序列,將中國歷年對“一帶一路”沿線地區(qū)投資各個(gè)行業(yè)的占比數(shù)據(jù)作為比較序列,記為:

Xi=[Xi(1),Xi(2),…,Xi(n)],i=1,2,…,m

其中，i表示行業(yè),n表示年份。本節(jié)將選取投資占比大的行業(yè)作為研究對象,具體見表3。

表3 比較序列研究行業(yè)選取

參考序列是反映系統(tǒng)行為特征的序列,將2009—2017年國內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平指標(biāo)R作為參考序列,記為:

X0=[X0(1),X0(2),X0(3),…,X0(n)]

其中，n表示年份，n=1,2,…9, 2009年代表第1年,2010年代表第2年…2017年代表第9年。

3.1.2 數(shù)據(jù)無量綱處理

為了消除指標(biāo)間數(shù)據(jù)的差異性,使數(shù)據(jù)具有可對比性，本節(jié)采用總和標(biāo)準(zhǔn)化的方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱處理,公式為:

3.1.3 計(jì)算差序列

令Δi(k)=|x0′(k)-xi′(k)|,M=max{Δi(k)},m=min{Δi(k)},所得差序列為:

Δi=[Δi(1),Δi(2)…Δi(n)]

3.1.4 計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)

從上述步驟可計(jì)算出比較序列與參考序列之間的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)為:

其中，ρ為分辨系數(shù),可以提高關(guān)聯(lián)系數(shù)之間的差異顯著性,數(shù)值一般在0到1之間,正常情況取值為0.5。

3.1.5 計(jì)算灰色關(guān)聯(lián)度

分別計(jì)算出各個(gè)序列每個(gè)時(shí)期的關(guān)聯(lián)系數(shù),對其進(jìn)行加權(quán)平均即可得灰色關(guān)聯(lián)度,公式表現(xiàn)為:

3.2 實(shí)證分析

采用Grey Modeling軟件計(jì)算序列間的灰色關(guān)聯(lián)度,由此得到2009—2017年中國在“一帶一路”地區(qū)投資各個(gè)行業(yè)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平的影響程度(見表4)。

表4 對“一帶一路”地區(qū)投資行業(yè)分布與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平的灰色關(guān)聯(lián)度

影響程度排名前三的行業(yè)為批發(fā)和零售業(yè)、商務(wù)服務(wù)業(yè)和科學(xué)技術(shù)服務(wù)業(yè)。前兩個(gè)行業(yè)在“一帶一路”沿線地區(qū)主要服務(wù)于當(dāng)?shù)厥袌?在市場上獲取了更多的投資收益后能夠促進(jìn)本國的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化。而排名第二的科學(xué)技術(shù)服務(wù)業(yè)與第四的金融業(yè)都是以現(xiàn)代計(jì)算機(jī)服務(wù)為基礎(chǔ)的現(xiàn)代服務(wù)業(yè),因此對該類行業(yè)投資可以產(chǎn)生技術(shù)的逆向溢出效應(yīng),一定程度上能夠促進(jìn)國內(nèi)的產(chǎn)業(yè)升級。同屬于現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的信息技術(shù)服務(wù)業(yè),其影響程度雖然排在最末,但關(guān)聯(lián)度依舊很高,只是影響程度相較于其他服務(wù)業(yè)較弱。

4 不同動(dòng)機(jī)的投資行為對產(chǎn)業(yè)升級的影響分析

鑒于各類投資動(dòng)機(jī)產(chǎn)生的投資行為沒有直接的數(shù)據(jù)可以衡量,因此本節(jié)通過對不同行業(yè)的投資流量數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)機(jī)上的分類,形成新的變量,并以此作為解釋變量進(jìn)行多元回歸,具體分類如表5所示。

表5 對“一帶一路”地區(qū)投資行為的行業(yè)分類

4.1 模型建立

本節(jié)主要單獨(dú)研究不同的投資動(dòng)機(jī)產(chǎn)生的投資行為對國內(nèi)產(chǎn)業(yè)升級的影響,假定其它條件不變,不同類型的投資行為與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平之間存在著多元線性關(guān)系,但為了消除異方差的影響,需要對變量取對數(shù)后才能進(jìn)行模型擬合,回歸模型建立如下:

其中，Rt代表t年的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平,FDIi代表基于i類投資動(dòng)機(jī)產(chǎn)生的投資流量之和。

4.2 實(shí)證分析

4.2.1 四個(gè)投資動(dòng)機(jī)變量與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平之間的相關(guān)分析

通過在SPSS軟件中進(jìn)行的雙變量分析,可以得出四個(gè)投資動(dòng)機(jī)變量與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平之間的相關(guān)性。從表6可以看出,資源獲取型的對外投資與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平的顯著性大于0.05,說明其對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平的影響不太明顯,且兩者相關(guān)系數(shù)為-0.408,即資源獲取型的對外投資對產(chǎn)業(yè)升級有略微的減弱作用,這與前文所述的影響理論相悖,可能歸結(jié)于“一帶一路”沿線地區(qū)的特殊性。

表6 四個(gè)投資動(dòng)機(jī)變量與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平pearson相關(guān)系數(shù)表

而其余三個(gè)投資動(dòng)機(jī)變量與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平均在0.01水平上顯著相關(guān),且3個(gè)相關(guān)系數(shù)值均為正數(shù),這充分表明對“一帶一路”沿線地區(qū)技術(shù)獲取型、市場獲取型和政策優(yōu)惠型的投資都對國內(nèi)的產(chǎn)業(yè)升級有著明顯的促進(jìn)作用。

4.2.2 多重共線性檢驗(yàn)

多重共線性是指回歸模型的解釋變量間存在高度相關(guān)關(guān)系而使模型擬合不準(zhǔn)確。基于上述相關(guān)分析剔除了資源獲取型的對外投資變量后,利用剩余三個(gè)投資動(dòng)機(jī)變量作為自變量與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平進(jìn)行多元線性回歸,并對自變量之間作共線性診斷,以確?；貧w模型的擬合程度較高。

共線性診斷結(jié)果如表7所示,三個(gè)自變量方差膨脹因子VIF均小于10,而且容差值均大于0.1,這充分說明,對“一帶一路”沿線地區(qū)技術(shù)獲取型、市場獲取型和政策優(yōu)惠型的投資彼此之間并沒有太大的相關(guān)性,通過了多重共線性檢驗(yàn),可以建立回歸模型。

表7 三個(gè)投資動(dòng)機(jī)變量之間的共線性診斷

4.2.3 回歸結(jié)果分析

從模型擬合結(jié)果中可以看出,該回歸模型調(diào)整后R方為0.768,即該模型可以解釋76.8%的變量,模型的擬合程度較好,可以信任(見表8)。因此可以得到回歸方程為:

表8 回歸模型擬合結(jié)果

lnRt=0.376lnFDI2+0.231lnFDI3+0.195lnFDI4-2.084

由表9可知,方程里各個(gè)自變量的系數(shù)值均在0.05水平下與因變量顯著相關(guān),即中國在“一帶一路”沿線地區(qū)技術(shù)獲取型、市場獲取型和政策優(yōu)惠型的投資都可以對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平的提高(即產(chǎn)業(yè)升級)產(chǎn)生明顯的促進(jìn)作用。其中技術(shù)獲取型對外投資對產(chǎn)業(yè)升級的影響最為顯著,說明中國在“一帶一路”地區(qū)投入資本進(jìn)行技術(shù)的合作與開發(fā)對國內(nèi)產(chǎn)業(yè)升級的影響最大。并且由于該地區(qū)發(fā)展中國家較多,產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移至“一帶一路”當(dāng)?shù)厥袌鲚^為成功,市場獲取型的對外投資產(chǎn)生的影響也不容小覷,而政策優(yōu)惠型的對外投資對產(chǎn)業(yè)升級的影響最小,系數(shù)值僅為0.195。

表9 回歸模型系數(shù)表

5 結(jié)論

從不同動(dòng)機(jī)對外投資對產(chǎn)業(yè)升級的影響來看,中國在“一帶一路”沿線地區(qū)資源獲取型的投資對產(chǎn)業(yè)升級的影響并不顯著,而技術(shù)獲取型、市場獲取型和政策優(yōu)惠型的投資都可以明顯促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級，其中技術(shù)獲取型的對外投資對產(chǎn)業(yè)升級的影響最為顯著。