OFDI對上海產業結構升級的影響研究

周成

摘 要：隨著“一帶一路”建設的不斷推進，對外直接投資在我國經濟中發揮了越來越重要的作用。以上海市2005—2020年對外直接投資以及產業結構升級的數據作為主要研究對象，分析對外直接投資對于上海市產業結構升級的影響機制，并通過構建線性回歸模型，證明了對外直接投資對于產業結構升級存在明顯的正面促進作用，而人力資本也起到了非常重要的調節作用。研究結論表明，對外直接投資促進了上海市的產業結構升級，人力資本也對產業結構升級具有積極的影響。

關鍵詞：OFDI;上海;產業結構升級;對外直接投資

中圖分類號：F121? ? ? ? 文獻標志碼：A? ? ? 文章編號：1673-291X（2022）16-0037-03

對外直接投資簡稱OFDI，是指我國企業、團體在國外及港澳臺地區以現金、實物、無形資產等方式投資，并以控制國（境）外企業的經營管理權為核心的經濟活動。我國商業部發布的《中國對外投資合作發展報告（2020）》指出，2020年，中國對外全行業直接投資1 329.4億美元，對外承包工程完成營業額1 559.4億美元。此外，據聯合國貿發會議《世界投資報告2020》統計，2019年中國對外直接投資流量 1 369.1 億美元，繼續保持全球第二位，連續8年居全球前三。從這些數據中可以看到，我國對外直接投資占據了非常重要的一個部分，而上海市作為我國對外經濟層面的實驗地帶，研究上海市OFDI對產業結構升級的影響對于國內其他省份以及整個國家層面來考慮如何發揮OFDI 的正向作用都有積極意義。

一、文獻綜述

從經典理論來看，邊際產業擴張理論認為，為了獲取更高額的利潤，較為發達的經濟體將通過轉移低端產品的生產至較為落后的地區的方式，獲取超過本國生產的超額利潤，這些利潤即這些跨國利益集團生產的動力。通過這種跨國的操作，在實現利益最大化的同時，還能最大限度地實現兩者的產業升級。

凱扎爾（2011）、錢尼（2013）通過經驗調查發現，大量的發達經濟體都會將較低技術含量或是較低利潤的產業轉移至相對不發達的地區，尤其是發展中國家，通過這種方式改善本國的產業結構[1～2]。池尾愛子（2008）和哈夫里奇克（2013）則認為，作為還在發展中的經濟體，發展中國家也可以利用對外直接投資，吸收來自發達地區的先進技術的同時，創新發展屬于自己的技術，從接受技術轉向創新。此外，還可以通過自身的對外直接投資，獲取技術溢出，做到“干中學”，從而優化本國的產業結構[3～4]。

在國內研究部分，李梅等（2012）認為，我國OFDI存在著顯著的逆向技術溢出效應，從而有效地實現了我國的產業升級[5];韓玉軍等（2015）的研究則表明，對外直接投資通過被投資國的技術溢出，從而實現了行業技術進步，最終達到了產業升級的目的[6];邱玉玲（2016）的相關研究利用江蘇省的數據進行分析后指出，OFDI與產業結構升級之間始終存在著正向的相互作用，隨著時間的不斷推進，對外直接投資對于產業結構升級的影響不斷加深[7]。王麗等（2017）通過對于國內各省近十年數據的分析，測定了各省OFDI的逆向技術溢出指標，并最終得到了兩者之間存在相互促進作用的結論，其中我國東部地區效果最為突出[8]。

二、OFDI影響機制研究

通過對過往經驗研究發現，大部分新興國家的企業渴望通過對于發達國家的企業的投資，學習到國外的先進技術和相關研究成果，借此實現自己本國的技術升級。本文將對外直接投資拉動產業升級的整個流程劃分為以下四個部分。

第一個階段是技術溢出，作為投資者的跨國公司，通過合作研究，分攤了一部分的研究成本，借此實現了產業集聚化，從而有效減少了本國獲取先進技術的難度，同時也開拓了本國的研究思路。此外，國際間資本的流動帶來了技術人員的流動，人力資本也得到了提升。第二個階段是技術傳導，跨國公司和自己本國的合作，國家政策極大地減輕了跨國公司的生存壓力，承擔了企業技術升級的一小部分成本。通過與國外學校的聯盟合作，更是促進了人才的流動，培養了屬于本國的技術人才，從而進一步縮小了差距。第三個階段則是技術消化吸收，經過了學習技術以及培養人才的階段將實現技術能力的全面提升，通過學習生產再學習的循環，最終達到實現自我創新的能力。第四個階段是技術創新，跨國公司通過吸收過來的先進經驗以及培養得到的技術人才，通過自主創新實現更高層次的技術升級，通過本地產業集群帶來的促進作用，先進技術向周邊企業、地區擴散開來，最終達成整個地區國家的產業優化升級。

三、實證分析

（一）模型構建與變量選取

自2020年以來，在全球經濟增長放緩的背景下，作為中國對外投資的領頭羊上海，在國內對外投資領域繼續保持著全國的領先地位。上海市商務委員會官方數據顯示，2019年上海市共辦理845項境外投資備案和核準項目，項目數量較2017年和2018年保持了穩定增長，備案核準中方投資額為139.94億美元，投資總額有所回落。

因此，為了能夠準確地分析上海市OFDI與產業結構升級的影響，本研究選取了2005—2020年上海市的有關數據作為本文數據樣本。數據主要來源為上海市統計年鑒及EPS數據庫，利用SPSS作為本文數據分析軟件，對OFDI與上海市產業升級系數之間的關系進行檢驗。本文將構建上海市OFDI作為主要解釋變量，被解釋變量為上海市產業結構升級系數，控制變量為人力資本的相關模型。

在相關經濟變量的選擇上，具體內容包括以下三個方面。

1.產業結構升級指標的選取。借鑒前人的研究，本文參考徐敏和姜勇的做法，將三大產業納入產業結構升級的計算之中，具體計算公式為：

I=Ii×i

其中，Ii=I1，I2，I3，分別代表第一、第二、第三產業的產值占總產值的比重;I作為反映三次產業之間的升級關系的值，I值越大代表該地區產業結構層次水平越高。

2.人力資本指標的選取。不管是什么投資的轉化過程，最終都要落到人力實現的途徑中來，依靠人力資本的生產創造。因此，本文選取年末單位從業人數作為人力資源的度量指標。

3.OFDI指標的選取?？紤]到2013年以前上海市計算方式，2013年以前對外直接投資以海外企業情況作為替代，其他都以本年度對外直接投資存量作為計算。

綜上所屬，本文模型設計為：

I=α+β1OFDI+β2HCL+ε

其中，被解釋變量為產業結構升級系數I，解釋變量為對外直接投資OFDI，控制變量為人力資本HCL，α為常數項，ε為誤差項。

（二）平穩性檢驗

本文采用單位根檢驗（ADF）的方法來分析相關變量的平穩性，分別對I、OFDI、HCL進行檢驗，得到的結果如表1所示。

由表1中的結果可知，變量HCL在一階差分時達到了平穩狀態，變量I、OFDI在二階差分時也達到了平穩狀態，因此可以判定這些變量都是平穩的時間序列。

（三）估計結果及分析

用普通最小二乘法進行分析，得到的結果如表2所示。

從F檢驗的結果分析可以得到，顯著性P值為0.000***，水平上呈現顯著性，因此拒絕回歸系數為0的原假設，因此模型基本滿足要求，對于變量共線性表現，VIF全部小于10，因此模型沒有多重共線性問題，模型構建良好，最終得到的模型的公式如下：

y=244.401+0.087OFDI+0.021HCL

通過最終的模型可以看到，對外直接投資每提高1個百分比，產業結構升級系數將提升0.087，同時人力資本每提升1個百分比，產業結構升級系數將平均提升0.021。同時，從顯著性上來看，對外直接投資相比于人力資本能更顯著地影響上海市的產業結構升級系數。

四、結論及政策建議

由上述實證分析我們可以看到，在持續的對外直接投資的背景下，上海市的產業結構得到了一定程度的優化，基于對外直接投資帶來的正面影響，在保持投資穩定的情況下，緊跟國家“一帶一路”建設，不斷提升對外直接投資的量級，將給上海經濟的發展帶來正面影響。

此處提出三點建議：一是要緊跟政策導向，加大與“一帶一路”沿線各國的緊密合作，推進針對發達國家領先產業的投資，努力通過投資先進產業掌握到被投資國的先進技術，從而提升本地企業的技術水平;快速實現勞動密集型產業的外包，將附加價值較低的產業轉移到工業化程度較低的其他國家，努力實現雙贏。二是要完善相關投資政策，營造良好的企業對外投資環境。利用好上海作為對外開放主要窗口的重要地位，加大對于相關企業的扶持力度，實現對外直接投資在數量和質量上的穩步提升，尤其是要完善針對海外投資的相關法律法規。此外，通過舉辦更多的如進博會的國際展會，在吸引外資的同時，給國內企業也提供了更多的相關信息，有助于加快企業走出去的步伐。三是要繼續推進人才隊伍建設。從前面的研究中可以看出，人力資本對于實現產業升級有著不可忽視的影響。近幾年來上海人力資源在穩步上升的同時，老齡化程度也在不斷地加深。為了保持上海的領先地位，應該加大對年輕人的吸引力度以及相關專業教育的投資力度，培養出更具競爭力的高端人才，在推動上海產業結構升級的同時，進一步提升發展質量。

參考文獻：

[1]? Welfare Analysis From a Host-Country Perspective[J].Journal of International Trade，2011（3），357-377.

[2]? Chany T.Distorded Gravity：The Gravity Equation in International Trade：An Explanation[Z].NBER Working Paper No.19285，National Bureau of Economic Research，2013.

[3]? 池尾愛子，張帆，尹曉亮，馬丁布朗.芬布倫納與戰后日本經濟的重建[J].日本問題研究，2011，（3）：32-54.

[4]? Yuan L.，Havrylchyk.FDI from the South：The Role of Institutional Distance and Natural Resources[J].European Journal of Political Economy，2013（3），38-53.

[5]? 李梅，柳士昌.對外直接投資逆向技術溢出的地區差異和門檻效應——基于中國省際面板數據的門檻回歸分析[J].管理世界，2012，（1）：21-32+66.

[6]? 韓玉軍，王麗.中國OFDI逆向技術溢出效應的影響因素研究——基于國別面板數據的非線性門檻技術回歸[J].經濟理論與經濟管理，2015，（6）：94-105.

[7]? 邱玉玲.OFDI 對產業結構的影響研究——以江蘇省為例[J].對外經貿，2016，（9）：43-48.

[8]? 王麗，韓玉軍.OFDI 逆向技術溢出與母國產業結構優化之間的關系研究[J].國際商務（對外經濟貿易大學學報），2017，（5）：53-64.