涂強(qiáng)楠，何宜慶

（1.南昌大學(xué)a.管理學(xué)院；b.經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江西 南昌330031；2.南昌工程學(xué)院 經(jīng)濟(jì)貿(mào)易學(xué)院，江西 南昌330099）

一、引 言

改革開放初期，中國(guó)采取“引進(jìn)來”的政策，鼓勵(lì)外商來華進(jìn)行投資建設(shè)，外商直接投資的增加帶來了中國(guó)經(jīng)濟(jì)的繁榮［1］。隨著經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展以及國(guó)際產(chǎn)能合作的不斷深入，中國(guó)的投資政策逐漸由“引進(jìn)來”轉(zhuǎn)向“走出去”，特別是“一帶一路”倡議提出后，中國(guó)對(duì)外投資的便利化進(jìn)程持續(xù)加速，對(duì)外直接投資（OFDI）的結(jié)構(gòu)和質(zhì)量不斷得到深化，對(duì)外直接投資金額更是自2015 年起首次超過實(shí)際使用外資金額。根據(jù)《2018 年度中國(guó)對(duì)外直接投資統(tǒng)計(jì)公報(bào)》的數(shù)據(jù)，中國(guó)共有2.7 萬家境內(nèi)投資者在188 個(gè)國(guó)家直接投資設(shè)立企業(yè)4.3 萬家，對(duì)外直接投資流量1 430.4 億美元，占全球投資流量的14.1%，投資規(guī)模僅次于美國(guó)，排名全世界第二位。

改革開放40 多年來，中國(guó)經(jīng)濟(jì)得到了迅猛發(fā)展，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值從1978 年的3 678.7 億元增長(zhǎng)到2018 年的914 327.1 億元，投資作為國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“三駕馬車”之一，為中國(guó)經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展貢獻(xiàn)了巨大力量。大量研究證實(shí)，在當(dāng)前外部環(huán)境復(fù)雜，單邊保護(hù)主義抬頭，國(guó)內(nèi)供給側(cè)結(jié)構(gòu)改革的背景下，投資仍然是促進(jìn)今后中國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的主要?jiǎng)恿χ唬?-3］。但是，對(duì)于當(dāng)前正處在轉(zhuǎn)型升級(jí)階段的中國(guó)經(jīng)濟(jì)而言，資本依舊是相對(duì)稀缺的生產(chǎn)要素。因此，持續(xù)增長(zhǎng)的OFDI 引起的資本外流和產(chǎn)業(yè)對(duì)外轉(zhuǎn)移是否會(huì)對(duì)國(guó)內(nèi)投資產(chǎn)生擠壓效應(yīng)，成為學(xué)者們廣泛關(guān)注的問題。

現(xiàn)有的學(xué)術(shù)研究圍繞OFDI對(duì)國(guó)內(nèi)投資的影響展開了一些討論，主要有三種觀點(diǎn)：①對(duì)外直接投資抑制國(guó)內(nèi)投資。受國(guó)內(nèi)外生產(chǎn)成本差異的影響，跨國(guó)公司對(duì)生產(chǎn)成本相對(duì)較低的東道國(guó)進(jìn)行投資，將部分生產(chǎn)環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)移至海外，對(duì)母國(guó)的產(chǎn)品制造產(chǎn)生部分替代，從而擠出國(guó)內(nèi)投資［4-5］。②對(duì)外直接投資促進(jìn)國(guó)內(nèi)投資。一方面，對(duì)外直接投資幫助企業(yè)開拓海外市場(chǎng)，降低生產(chǎn)成本，增加公司利潤(rùn)，促使企業(yè)擁有規(guī)模經(jīng)濟(jì)，促進(jìn)國(guó)內(nèi)投資［6］；另一方面，對(duì)外直接投資的溢出效應(yīng)將影響行業(yè)上下游關(guān)聯(lián)企業(yè)的發(fā)展，垂直型對(duì)外直接投資將推動(dòng)國(guó)內(nèi)企業(yè)進(jìn)行差異化生產(chǎn)，與海外企業(yè)實(shí)現(xiàn)互補(bǔ)效應(yīng)，對(duì)國(guó)內(nèi)投資產(chǎn)生帶動(dòng)效應(yīng)。③對(duì)外直接投資對(duì)國(guó)內(nèi)投資具有不確定性的雙重影響。例如，Wen-Hsien Liu 等人（2015）利用2000—2010 年中國(guó)臺(tái)灣1 084家制造企業(yè)的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，中國(guó)臺(tái)灣向高工資國(guó)家的橫向直接投資對(duì)本地投資具有有利的影響，向低工資經(jīng)濟(jì)體的垂直直接投資則很可能導(dǎo)致本地的失業(yè)和工業(yè)空心化［7］；類似地，宮汝凱和李洪亞（2016）利用VAR 模型分析后認(rèn)為，中國(guó)的OFDI 對(duì)國(guó)內(nèi)投資具有促進(jìn)作用，并且這種促進(jìn)作用在發(fā)達(dá)國(guó)家更為明顯［8］。

總體來說，現(xiàn)有研究從不同視角解釋揭示了對(duì)外直接投資與國(guó)內(nèi)投資之間的關(guān)系，也有部分文獻(xiàn)分析了中國(guó)對(duì)外直接投資對(duì)國(guó)內(nèi)投資的地區(qū)性差異影響。而在中國(guó)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)發(fā)展要求的當(dāng)下，繼續(xù)深化對(duì)外開放，擴(kuò)大國(guó)際合作，是實(shí)現(xiàn)中國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的路徑之一。但是，現(xiàn)有關(guān)于中國(guó)對(duì)外直接投資影響國(guó)內(nèi)投資的內(nèi)在機(jī)理與實(shí)證檢驗(yàn)的研究較少，同時(shí)實(shí)證方面多采用傳統(tǒng)的經(jīng)典計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型和線性模型，忽略了對(duì)外直接投資對(duì)國(guó)內(nèi)投資可能存在的空間效應(yīng)和非線性影響。

鑒于此，本文基于我國(guó)31 個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）（因數(shù)據(jù)缺失，未計(jì)算香港、澳門和臺(tái)灣地區(qū)）2008—2018 年（2010 年除外）的省級(jí)面板數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建空間杜賓模型SDM，揭示OFDI 對(duì)國(guó)內(nèi)投資的空間效應(yīng)。在我國(guó)經(jīng)濟(jì)新常態(tài)大環(huán)境下運(yùn)用考察變量空間依賴效果的空間計(jì)量模型研究各省份國(guó)內(nèi)固定資產(chǎn)投資對(duì)OFDI 的空間依賴作用，不僅有利于加深關(guān)于OFDI 與國(guó)內(nèi)投資的關(guān)系的理解，而且對(duì)于推動(dòng)不同省份的投資增長(zhǎng)具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。

二、文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

（一）文獻(xiàn)回顧

1.影響國(guó)內(nèi)投資的因素分析

現(xiàn)有關(guān)于國(guó)內(nèi)投資影響因素的研究主要集中在宏觀微觀兩個(gè)層面。宏觀層面主要包括經(jīng)濟(jì)環(huán)境、政府決策、基礎(chǔ)設(shè)施等方面。雷霆和鄧少微（2019）認(rèn)為宏觀經(jīng)濟(jì)增速下滑會(huì)引發(fā)投資信心下降和房地產(chǎn)市場(chǎng)的波動(dòng)，從而抑制投資［9］。而李鵬飛（2018）研究發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加在拉動(dòng)國(guó)有投資增長(zhǎng)的同時(shí)，會(huì)減少民間投資［10］。馬光榮等（2020）認(rèn)為高鐵等交通設(shè)施的完善促進(jìn)了企業(yè)的異地投資行為，并會(huì)導(dǎo)致資本從中小城市凈流入大城市［11］。而微觀層面主要包括企業(yè)文化建設(shè)、企業(yè)傳承模式、社會(huì)資本等方面。徐細(xì)雄等（2020）的研究發(fā)現(xiàn)，黨組織嵌入有利于強(qiáng)化政府與民營(yíng)企業(yè)之間的信息溝通，降低了民營(yíng)企業(yè)受到政策不確定性的沖擊，增強(qiáng)了企業(yè)家的投資預(yù)期和信心，促進(jìn)了企業(yè)家投資［12］。婁陽和耿瑋（2020）認(rèn)為子承父業(yè)式的家族傳承對(duì)長(zhǎng)期投資將產(chǎn)生較大抑制作用［13］。張潤(rùn)宇等（2017）的研究則發(fā)現(xiàn)，企業(yè)擁有的社會(huì)資本越多，越容易過度投資，同時(shí)管理者的政治關(guān)聯(lián)、性別差異以及平均年齡等因素都會(huì)對(duì)投資行為產(chǎn)生影響［14］。

2.OFDI與國(guó)內(nèi)固定投資

優(yōu)序融資理論認(rèn)為，由于存在不完全信息和交易成本，企業(yè)的外部融資成本往往高于內(nèi)部融資成本，因此企業(yè)的投資決策受限于自身的現(xiàn)金流。根據(jù)優(yōu)序融資理論，OFDI通過影響金融市場(chǎng)中的可用資金和產(chǎn)品市場(chǎng)的預(yù)期收益，影響企業(yè)的可獲取現(xiàn)金流，進(jìn)而影響母國(guó)國(guó)內(nèi)企業(yè)的投資決策（Stenens&Lispey，1992）［4］。國(guó)內(nèi)外學(xué)者們對(duì)OFDI與國(guó)內(nèi)投資增長(zhǎng)之間的關(guān)系進(jìn)行了大量的研究探索，分別持有擠入效應(yīng)、擠出效應(yīng)以及不確定效應(yīng)三種觀點(diǎn)。

持有擠入效應(yīng)觀點(diǎn)的學(xué)者認(rèn)為，OFDI 通過促進(jìn)國(guó)內(nèi)創(chuàng)新［15］、生產(chǎn)性行業(yè)生產(chǎn)效率的提高［16］、新市場(chǎng)的擴(kuò)散［17］等促進(jìn)國(guó)內(nèi)固定投資，具體包括產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移效應(yīng)、“逆向技術(shù)溢出”效應(yīng)、成本效應(yīng)等。產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移效應(yīng)主要表現(xiàn)為企業(yè)通過將產(chǎn)品的不同階段分散在東道國(guó)和母國(guó)進(jìn)行縱向轉(zhuǎn)移，增加了母國(guó)中間產(chǎn)品的出口和生產(chǎn)，進(jìn)而擴(kuò)大了國(guó)內(nèi)投資的需求［18］。OFDI對(duì)國(guó)內(nèi)投資還具有“逆向技術(shù)溢出”效應(yīng)，母國(guó)企業(yè)通過對(duì)外直接投資獲取東道國(guó)先進(jìn)的技術(shù)，促進(jìn)國(guó)內(nèi)企業(yè)進(jìn)行模仿學(xué)習(xí)、創(chuàng)新升級(jí)，以提升自身的競(jìng)爭(zhēng)力和生產(chǎn)效率，從而促進(jìn)國(guó)內(nèi)投資［19］。同時(shí)，當(dāng)企業(yè)將國(guó)內(nèi)生產(chǎn)與國(guó)外生產(chǎn)結(jié)合起來時(shí)，生產(chǎn)成本可能會(huì)降低，因此國(guó)內(nèi)生產(chǎn)的回報(bào)也會(huì)增加。因此對(duì)外直接投資將刺激國(guó)內(nèi)投資［20］。

然而，另一些學(xué)者認(rèn)為對(duì)外直接投資的“離本土化”效應(yīng)、“離制造化”虹吸效應(yīng)以及競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)會(huì)導(dǎo)致國(guó)內(nèi)固定資產(chǎn)投資的下降。從資本的供給角度來看，短期內(nèi)母國(guó)國(guó)內(nèi)資本的存量是既定的，大量海外投資意味著國(guó)內(nèi)投資存量的縮減，資金供給不足導(dǎo)致實(shí)體利率上升，造成國(guó)內(nèi)高度依賴低成本要素投入的制造業(yè)發(fā)展模式難以為繼，不得不轉(zhuǎn)移至利率更低融資渠道更為便利的海外進(jìn)行生產(chǎn)，因此減少國(guó)內(nèi)投資［21］。從需求角度來看，海外投資確實(shí)可以對(duì)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)型企業(yè)的國(guó)內(nèi)投資產(chǎn)生一定的促進(jìn)作用，但同時(shí)也會(huì)加劇產(chǎn)品市場(chǎng)間的競(jìng)爭(zhēng)，從而對(duì)其他上下游企業(yè)的經(jīng)營(yíng)生產(chǎn)產(chǎn)生負(fù)面影響，進(jìn)而影響上下游企業(yè)的再投資［22］。

還有一部分學(xué)者認(rèn)為，基于不同投資動(dòng)機(jī)的OFDI 對(duì)國(guó)內(nèi)投資所產(chǎn)生的影響也不一樣，因此OFDI 與國(guó)內(nèi)投資的關(guān)系并不是簡(jiǎn)單的正向或負(fù)向，而應(yīng)該是不確定的［23］。另外，投資目的國(guó)的不同也會(huì)對(duì)母國(guó)國(guó)內(nèi)的投資現(xiàn)狀帶來不同的影響。Herzer＆Schrooten（2008）發(fā)現(xiàn)美國(guó)的OFDI 無法對(duì)短期國(guó)內(nèi)投資產(chǎn)生顯著影響，但是可以對(duì)長(zhǎng)期投資產(chǎn)生顯著正向影響，而德國(guó)的對(duì)外直接投資對(duì)國(guó)內(nèi)投資的影響則恰恰相反［24］。

通過文獻(xiàn)回顧發(fā)現(xiàn),從研究?jī)?nèi)容來看,現(xiàn)有關(guān)于國(guó)內(nèi)投資影響因素的研究較多。關(guān)于OFDI對(duì)國(guó)內(nèi)投資的研究主要聚焦于兩者之間的線性影響以及因果聯(lián)系，對(duì)于OFDI 影響國(guó)內(nèi)投資的路徑與內(nèi)在機(jī)理的相關(guān)研究較少。此外，現(xiàn)有的文獻(xiàn)只關(guān)注了變量在各地區(qū)內(nèi)部之間的相互影響，對(duì)地區(qū)間變量之間的關(guān)系假設(shè)獨(dú)立，忽略了地區(qū)間相關(guān)變量可能存在的非線性作用與影響。因此，本文將重點(diǎn)關(guān)注OFDI 與國(guó)內(nèi)投資可能存在的非線性關(guān)系，引入空間杜賓模型，對(duì)OFDI 影響國(guó)內(nèi)投資的路徑與內(nèi)在機(jī)理進(jìn)行分析。

（二）研究假設(shè)

通過梳理文獻(xiàn)可知，對(duì)外直接投資通過資本市場(chǎng)和產(chǎn)品市場(chǎng)影響國(guó)內(nèi)投資。資本市場(chǎng)上，對(duì)外直接投資的增加會(huì)加重企業(yè)的融資壓力，抑制國(guó)內(nèi)投資；在產(chǎn)品市場(chǎng)上，不同類型的投資動(dòng)機(jī)會(huì)導(dǎo)致對(duì)外直接投資對(duì)國(guó)內(nèi)投資的作用不同，垂直型產(chǎn)品轉(zhuǎn)移投資會(huì)通過國(guó)內(nèi)外企業(yè)上下游之間的關(guān)聯(lián)互補(bǔ)性促進(jìn)國(guó)內(nèi)投資，而水平型產(chǎn)品轉(zhuǎn)移投資則會(huì)因?yàn)閲?guó)內(nèi)外產(chǎn)品的替代性而抑制國(guó)內(nèi)投資?？偠灾?，對(duì)外直接投資對(duì)國(guó)內(nèi)投資的作用是多方面的，因此，考慮對(duì)外直接投資對(duì)國(guó)內(nèi)投資的影響從非線性關(guān)系視角更為合理。

近年來不少學(xué)者開始就OFDI對(duì)經(jīng)濟(jì)影響的非線性外溢效應(yīng)進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)存在異質(zhì)性門檻現(xiàn)象。例如，杜龍政和林潤(rùn)輝（2018）基于2003—2015年的中國(guó)省際面板數(shù)據(jù)實(shí)證認(rèn)為，OFDI 逆向技術(shù)溢出在我國(guó)存在顯著的創(chuàng)新能力“雙門檻效應(yīng)”［25］。另外，通過梳理文獻(xiàn)可知，OFDI對(duì)國(guó)內(nèi)投資的最終影響應(yīng)該受擠入效應(yīng)與擠出效應(yīng)的雙重影響，是兩者博弈的結(jié)果。因此，非線性關(guān)系模型比線性關(guān)系模型擬合更能符合實(shí)際情況。例如，魏凡等（2017）從吸收角度考察OFDI 對(duì)母公司績(jī)效的影響發(fā)現(xiàn)，對(duì)外直接投資速度對(duì)母公司生產(chǎn)率的調(diào)節(jié)作用呈現(xiàn)“倒U型”［26］；聶名華和齊昊（2019）利用空間杜賓模型也在驗(yàn)證對(duì)外直接投資與國(guó)內(nèi)工業(yè)綠色創(chuàng)新效率之間關(guān)系上得到了相似的結(jié)論［27］。

同時(shí)，經(jīng)濟(jì)地理學(xué)理論認(rèn)為，OFDI對(duì)投資的影響并不會(huì)因?yàn)樾姓芾磉吔缍窒抻谀骋粋€(gè)地區(qū)，應(yīng)該會(huì)逐步擴(kuò)散到臨近地區(qū)甚至更遠(yuǎn)的地區(qū)，即一地的OFDI不僅會(huì)影響當(dāng)?shù)氐耐顿Y水平，還會(huì)對(duì)周邊地區(qū)的投資產(chǎn)生輻射影響。同時(shí)，地理距離的存在或許會(huì)阻礙這種空間溢出效應(yīng)的輻射范圍和力度。

基于上述分析，研究提出假設(shè)1。

假設(shè)1：OFDI 對(duì)國(guó)內(nèi)投資呈非線性效應(yīng)，省份內(nèi)OFDI 對(duì)投資的影響與省份間OFDI 對(duì)投資的影響大小不同，存在空間異質(zhì)性。

三缺口模型認(rèn)為，發(fā)展中國(guó)家除了儲(chǔ)蓄缺口和外匯缺口外，還面臨著技術(shù)缺口，發(fā)展中國(guó)家需要利用對(duì)外直接投資對(duì)技術(shù)、知識(shí)等資源進(jìn)行轉(zhuǎn)移和轉(zhuǎn)讓來避免風(fēng)險(xiǎn)，并從中獲得一定的技術(shù)溢出效果。Haskeletal等（2007）認(rèn)為新投資帶來的溢出效應(yīng)，不僅可以幫助進(jìn)行投資的廠商提高生產(chǎn)率，還可以經(jīng)由“搭便車”的方式幫助行業(yè)上下游關(guān)聯(lián)廠商提高生產(chǎn)率，進(jìn)而促進(jìn)整個(gè)行業(yè)的發(fā)展［28］。同時(shí)，有學(xué)者以雙寡頭企業(yè)為研究對(duì)象，論證了企業(yè)間存在的技術(shù)差距能夠顯著影響企業(yè)的研發(fā)合作效率，差距越大，對(duì)研發(fā)投入以及創(chuàng)新積極性的抑制越大，只有保持適當(dāng)?shù)募夹g(shù)差距進(jìn)行合作，才能有效地提高效率［29］?；谝陨戏治?，研究提出假設(shè)2a。

假設(shè)2a：技術(shù)水平在OFDI 與國(guó)內(nèi)投資的關(guān)系間起調(diào)節(jié)作用。

由于市場(chǎng)存在信息不對(duì)稱、代理成本等問題，企業(yè)在融資時(shí)往往面對(duì)著不同程度的融資約束，而大量的實(shí)證證明，融資約束會(huì)對(duì)企業(yè)投資活動(dòng)產(chǎn)生顯著的抑制作用。例如，Maskus 等（2012）檢驗(yàn)了OECD中18個(gè)國(guó)家的金融發(fā)展對(duì)制造業(yè)企業(yè)研發(fā)投資的影響，發(fā)現(xiàn)國(guó)內(nèi)任何形式的金融發(fā)展都可促進(jìn)企業(yè)投資，國(guó)際投資中以O(shè)FDI 的影響最大［30］。就國(guó)內(nèi)投資活動(dòng)而言，一方面，金融深化程度的提升帶來了金融業(yè)規(guī)模和貨幣供應(yīng)量的擴(kuò)張，減少了企業(yè)的融資壓力；另一方面，金融深化程度過高的話，有可能出現(xiàn)資金鏈條過長(zhǎng)，杠桿水平上升的情況，增加金融風(fēng)險(xiǎn)的復(fù)雜度，削弱企業(yè)投資的預(yù)期收益和投資意愿［31-32］?；谝陨险撌?，研究提出假設(shè)2b。

假設(shè)2b：金融深化程度在OFDI 與國(guó)內(nèi)投資的關(guān)系間起調(diào)節(jié)作用。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)投資有利于調(diào)整優(yōu)化區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的觀點(diǎn)較為統(tǒng)一［33］，但反過來關(guān)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整升級(jí)對(duì)促進(jìn)生產(chǎn)發(fā)展以及企業(yè)投資的觀點(diǎn)還沒有形成定論。根據(jù)陸文娟和王東博（2018）的觀點(diǎn)，收益率較高的產(chǎn)業(yè)可以吸引更多的投資，因此，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)社會(huì)投資具有一定的影響和制約作用［34］；而楊向陽等（2019）認(rèn)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)服務(wù)化能促進(jìn)東部地區(qū)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)，但不利于中西部地區(qū)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)，因此無法促進(jìn)中西部地區(qū)企業(yè)的投資［35］；毛豐付和潘加順（2012）在對(duì)提升城市勞動(dòng)生產(chǎn)率的路徑及影響因素進(jìn)行研究后發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與勞動(dòng)生產(chǎn)率呈現(xiàn)“倒U型”關(guān)系［36］。因此，基于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的視角提出假設(shè)2c。

假設(shè)2c：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在OFDI 與國(guó)內(nèi)投資的關(guān)系間起中介作用。

研究表明，OFDI 隨著投資時(shí)間的推移將不同程度地影響勞動(dòng)生產(chǎn)率。短期內(nèi)，OFDI 主要通過金融市場(chǎng)資本的減少降低勞動(dòng)生產(chǎn)率以及生產(chǎn)層面的橫縱聯(lián)結(jié)效應(yīng)影響生產(chǎn)率。具體而言，橫向?qū)ν馔顿Y是出口的一種替代，由于減少了國(guó)內(nèi)產(chǎn)品的生產(chǎn)數(shù)量，因此會(huì)負(fù)面影響國(guó)內(nèi)勞動(dòng)生產(chǎn)率（Kokko & Markusen，2004）［37］；而縱向投資通過將部分生產(chǎn)過程轉(zhuǎn)移至具有比較優(yōu)勢(shì)的地區(qū)，一方面為國(guó)內(nèi)生產(chǎn)爭(zhēng)取到了資源空間，另一方面通過成本的下降提升了整體利潤(rùn)，兩者都為后續(xù)提高勞動(dòng)生產(chǎn)率奠定了基礎(chǔ)。長(zhǎng)期內(nèi)，OFDI 則主要通過知識(shí)技術(shù)的轉(zhuǎn)移促進(jìn)母國(guó)的勞動(dòng)生產(chǎn)率提升以及通過OFDI帶來的效率提升和利潤(rùn)增加，促使母國(guó)企業(yè)調(diào)整自身經(jīng)濟(jì)規(guī)模以提升勞動(dòng)生產(chǎn)率（沙文兵，2012）［38］。因此，基于勞動(dòng)生產(chǎn)率的視角提出假設(shè)2d。

假設(shè)2d：勞動(dòng)生產(chǎn)率在OFDI 與國(guó)內(nèi)投資的關(guān)系間起中介作用。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）變量

（1）被解釋變量。本文的被解釋變量是投資，采用年度各省份的社會(huì)固定資產(chǎn)投資（inv）的對(duì)數(shù)大小衡量。樣本為2008—2018 年我國(guó)31 個(gè)省份（因數(shù)據(jù)缺失，未包括香港、澳門和臺(tái)灣地區(qū)）面板數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源于歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

（2）主要解釋變量。本文采用中國(guó)各省份對(duì)全球其他地區(qū)的對(duì)外直接投資存量對(duì)數(shù)lnofdi以及對(duì)數(shù)的平方項(xiàng)lnofdi2來表示對(duì)外直接投資的強(qiáng)度。數(shù)據(jù)來源于各年度的《中國(guó)對(duì)外直接投資公報(bào)》。

（3）控制變量。本文選取的控制變量主要包括經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（gdp）、政府規(guī)模（gov）、凈進(jìn)出口總額（export）、儲(chǔ)蓄率（saving）和人力資本（human）。數(shù)據(jù)均來源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

具體的變量描述性統(tǒng)計(jì)見表1所列。

表1 變量的定義及其描述性統(tǒng)計(jì)

（二）特征事實(shí)

（1）整體OFDI與國(guó)內(nèi)投資之間存在正向關(guān)系。圖1顯示，從整體上看，雖然中國(guó)各省份OFDI與國(guó)內(nèi)投資存在較為明顯的正向關(guān)系，但是倒U型關(guān)系的頂部雛形已經(jīng)形成。大量數(shù)據(jù)集中在鄰近倒U型曲線頂部的左邊區(qū)域，有少部分省份的數(shù)據(jù)位于曲線的左前端，還有部分?jǐn)?shù)據(jù)接近曲線頂部。說明“走出去”戰(zhàn)略仍不失為當(dāng)前一種促進(jìn)省份內(nèi)固定資產(chǎn)投資的有效措施，但是對(duì)于大部分省份而言，現(xiàn)階段的海外投資要以質(zhì)為主，不能一味追求量，因?yàn)樵倮^續(xù)大量投資，有可能即將進(jìn)入倒U型曲線的右半部分。

圖1 整體OFDI與國(guó)內(nèi)投資的關(guān)系

（2）不同省份的OFDI 與國(guó)內(nèi)投資的關(guān)系具有差異性。圖2表明，在中國(guó)不同省份，OFDI 對(duì)國(guó)內(nèi)固定資產(chǎn)投資的影響具有較為明顯的空間異質(zhì)性。

圖2 不同省份OFDI與投資的關(guān)系

其中，上海、浙江和江蘇等地區(qū)OFDI對(duì)省份內(nèi)投資具有正向的擠入效應(yīng)；黑龍江、內(nèi)蒙古和遼寧等省份，OFDI對(duì)省內(nèi)投資呈顯著的倒U型關(guān)系，尤其是黑龍江，已經(jīng)呈現(xiàn)出完整的倒U型關(guān)系。原因可能是：一方面，與上海等省份相比，黑龍江、遼寧等地區(qū)的經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期依靠傳統(tǒng)制造業(yè)推動(dòng)，第二產(chǎn)業(yè)舉足輕重，第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展較為薄弱，因此當(dāng)企業(yè)進(jìn)行海外投資時(shí)，如同理論模型討論中一樣，產(chǎn)生了中間品和最終品的替代效應(yīng)，對(duì)固定資產(chǎn)投資產(chǎn)生了擠出并且無法通過金融市場(chǎng)得到補(bǔ)充；另一方面，相較于黑龍江等內(nèi)陸省份，上海、浙江等沿海地區(qū)的金融深化程度較高，金融產(chǎn)品多樣化促使金融市場(chǎng)資本充盈，即便企業(yè)使用資本進(jìn)行海外投資也不會(huì)造成國(guó)內(nèi)固定資產(chǎn)投資的資金短缺，可以迅速通過金融市場(chǎng)進(jìn)行融資。因此，在企業(yè)通過OFDI獲得的技術(shù)進(jìn)步對(duì)企業(yè)的生產(chǎn)產(chǎn)生正向促進(jìn)溢出效應(yīng)的同時(shí)，企業(yè)并不會(huì)受到資本短缺帶來的抑制效應(yīng)。

（三）模型構(gòu)建

如果不考慮OFDI 的空間外溢效應(yīng)，基于傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)理論可將模型設(shè)定為：

基于各省份OFDI與國(guó)內(nèi)投資整體上存在倒U型曲線效應(yīng)的特征事實(shí)，研究引入空間杜賓模型（SDM）進(jìn)行分析探究，設(shè)定的SDM模型為：

在上述兩個(gè)方程中：inv 表示中國(guó)各省份內(nèi)的固定資產(chǎn)投資；ofdi 表示各省份的對(duì)外直接投資；ofdi2表示對(duì)外直接投資的平方項(xiàng)，用于考察對(duì)外直接投資對(duì)省份內(nèi)投資的非線性影響；ρ表示空間滯后因子的相關(guān)系數(shù)；W表示各國(guó)的空間權(quán)重矩陣；如果β1顯著為負(fù)，β2顯著為正，則說明省份內(nèi)OFDI對(duì)投資存在倒U型曲線效應(yīng)；X′是所有控制變量矩陣；εit為誤差干擾項(xiàng)；t表示年份。

四、空間相關(guān)性和SDM模型

（一）面板模型回歸

VIF 的檢驗(yàn)結(jié)果（Mean VIF = 13.71）說明，方程（1）中存在著多重共線性，lnofdi 與lnofdi2之間高度相關(guān)。然而通過使用正向和反向逐步回歸，依舊無法將lnofdi 與lnofdi2排除出“最優(yōu)”回歸方程，并且系數(shù)方向并沒有發(fā)生變化。因此推斷，lnofdi與lnofdi2的多重共線性并不影響回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。由殘差圖圖3 和懷特檢驗(yàn)（chi2（34）=81.76）的結(jié)果可知，拒絕同方差假設(shè)，模型（1）存在異方差。同時(shí)，由于OFDI 與固定資產(chǎn)投資之間可能存在相反的因果關(guān)系，即國(guó)內(nèi)固定資產(chǎn)投資活躍的省份可能也更愿意進(jìn)行對(duì)外直接投資。因此，首先采用“面板隨機(jī)效應(yīng)+聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)差”模型進(jìn)行回歸。

本文使用2009—2018 年各省份OFDI 均值的對(duì)數(shù)（lnofdimean）及對(duì)數(shù)的平方項(xiàng)（lnofdimean2），分別作為lnofdi 和lnofdi2的工具變量，使用多種模型進(jìn)行回歸，得到表2。由表2 可知，lnofdi 顯著為正，lnofdi2顯著為負(fù)。這意味著對(duì)外直接投資對(duì)國(guó)內(nèi)投資的促進(jìn)作用是有上限的，并不是越多越好；跨越了一定門檻數(shù)量的對(duì)外直接投資后繼續(xù)加大投資數(shù)量，會(huì)給國(guó)內(nèi)固定資產(chǎn)投資帶來抑制作用。因此，各地政府必須密切關(guān)注對(duì)外直接投資的大小，讓OFDI 合理有效發(fā)揮其對(duì)國(guó)內(nèi)投資的拉動(dòng)能力。表2 還顯示，儲(chǔ)蓄水平與出口顯著為負(fù)，表明其對(duì)國(guó)內(nèi)投資有抑制作用，GDP 水平與政府規(guī)模能夠有效促進(jìn)國(guó)內(nèi)投資，人力資本促進(jìn)OFDI，但是并不顯著。此外，表2 中（2）-（5）列的回歸結(jié)果與（1）基本一致，說明多重共線性、異方差以及內(nèi)生性問題并沒有顯著影響回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。

圖3 異方差

（二）空間相關(guān)性檢驗(yàn)

Moran'sI指數(shù)用于解釋區(qū)域間經(jīng)濟(jì)行為的空間相關(guān)性。圖4 描繪了2008—2018 年各省份內(nèi)固定資產(chǎn)投資Moran'sI指數(shù)變動(dòng)情況。由圖4可知，指數(shù)大于0 且通過了1%顯著性檢驗(yàn)，因此可以判定我國(guó)各省份的固定資產(chǎn)投資在空間上存在著正向相關(guān)性。

圖4 各省份投資的Moran's I指數(shù)及其變動(dòng)

圖5為2008年和2018年中國(guó)省份內(nèi)固定資產(chǎn)投資Moran'sI散點(diǎn)圖。從圖5可以看出，我國(guó)固定資產(chǎn)投資的區(qū)域分布呈現(xiàn)出明顯的集聚狀態(tài)。大部分省份集中于第一和第三象限，反映出當(dāng)前我國(guó)各省份固定資產(chǎn)投資呈現(xiàn)出“高—高”和“低—低”分布的趨勢(shì)。圖4 和圖5 均說明，在空間相關(guān)視角下考慮中國(guó)省份內(nèi)固定資產(chǎn)投資的情況是非常有必要的。

圖5 各省份投資Moran's I散點(diǎn)圖

（三）SDM模型回歸

為防止不同的空間權(quán)重矩陣影響空間計(jì)量回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，本文分別使用常用的鄰接關(guān)系0-1權(quán)重矩陣和動(dòng)態(tài)經(jīng)濟(jì)距離空間權(quán)重矩陣。表3第（1）列的空間權(quán)重矩陣W1 是以不同省份是否相鄰建立的矩陣。由于投資活動(dòng)與經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度有關(guān)聯(lián)，還同時(shí)建立李靖（2010）等采用的新經(jīng)濟(jì)距離空間權(quán)重矩陣構(gòu)建W2［39］：

其中：Wdij為兩個(gè)省會(huì)城市之間地理距離的倒數(shù)構(gòu)建的地理距離空間矩陣；-Yi是第i個(gè)省份在整個(gè)觀測(cè)期間的物質(zhì)資本存量平均值；Yˉ是觀測(cè)期間總物質(zhì)資本存量平均值；折舊率δ取9.6%［40］。

在進(jìn)行空間計(jì)量模型回歸之前，首先要判斷模型使用隨機(jī)效應(yīng)還是固定效應(yīng)。通過豪斯曼檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，豪斯曼統(tǒng)計(jì)量為負(fù)數(shù)（-3.83），可以接受隨機(jī)效應(yīng)的原假設(shè)。因此采用隨機(jī)效應(yīng)空間杜賓模型對(duì)方程（2）進(jìn)行回歸，得到表3。由表（3）的第（1）行可知，rho 顯著為正，空間相關(guān)系數(shù)均通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，說明各省份固定資產(chǎn)投資存在顯著的正向相關(guān)關(guān)系，即某一省份的固定資產(chǎn)投資與其他省份的固定資產(chǎn)投資在空間上具有一定的依賴性，與Moran'sI的檢驗(yàn)結(jié)果一致。

表3 SDM模型回歸結(jié)果

續(xù)表3

表3除給出了空間相關(guān)系數(shù)外，還給出了在不同空間權(quán)重矩陣下各變量對(duì)國(guó)內(nèi)固定資產(chǎn)投資的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)以及總效應(yīng)。從表3 可以看出，無論是使用空間權(quán)重W1還是W2，lnofdi系數(shù)顯著為正，平方項(xiàng)系數(shù)顯著為負(fù)，表明OFDI與固定資產(chǎn)投資存在顯著的倒U型曲線關(guān)系；同時(shí)在直接效應(yīng)和間接效應(yīng)中，核心解釋變量的符號(hào)方向一致，表明省份內(nèi)與省份間的OFDI對(duì)固定資產(chǎn)投資的影響具有協(xié)同效應(yīng)，即OFDI 在促進(jìn)（抑制）本地區(qū)固定資產(chǎn)投資增長(zhǎng)的同時(shí)，也會(huì)帶動(dòng)（阻礙）周邊鄰近地區(qū)固定資產(chǎn)投資的增長(zhǎng)；并且核心解釋變量lofdi的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)估計(jì)系數(shù)均為正，但是直接效應(yīng)系數(shù)的絕對(duì)值比間接效應(yīng)系數(shù)的絕對(duì)值要大，這意味著，OFDI具有空間外溢效應(yīng)，并且相比省份間OFDI的空間外溢效應(yīng)，省份內(nèi)OFDI的外溢效果更為明顯?？赡艿脑蛴幸韵聝蓚€(gè)方面：一方面，由OFDI帶來的“逆向技術(shù)溢出效應(yīng)”往往首先作用于省份內(nèi)企業(yè)，然后再經(jīng)由知識(shí)傳播、人員流動(dòng)等方式對(duì)相鄰省份的投資產(chǎn)生作用；另一方面，得益于OFDI技術(shù)外溢的企業(yè)可能更傾向于利用自己在本省份已有的社會(huì)資源和銷售渠道進(jìn)行再投資。因此，省份內(nèi)OFDI 對(duì)固定資產(chǎn)投資的影響大于省份間OFDI的影響，即各省份的OFDI對(duì)省份間固定資產(chǎn)投資存在空間異質(zhì)性。

本文的結(jié)論與余官勝和楊文（2014）［18］的研究略有出入，他們的研究認(rèn)為企業(yè)對(duì)外投資只有達(dá)到一定數(shù)量之后才能對(duì)國(guó)內(nèi)投資產(chǎn)生促進(jìn)作用，在此之前都是擠出效應(yīng)。出現(xiàn)差異的原因如下：①中國(guó)跨國(guó)企業(yè)對(duì)外直接投資的行為和動(dòng)機(jī)發(fā)生了較大的變化，根據(jù)《2011 年中國(guó)對(duì)外直接投資統(tǒng)計(jì)公報(bào)》，對(duì)外直接投資中投資于采礦業(yè)的占19.4%，零售批發(fā)業(yè)占13.8%，制造業(yè)僅僅只占9.4%。而到了2018年，零售批發(fā)業(yè)的占比僅僅只有8.6%，采礦業(yè)的占比更是跌至負(fù)值，制造業(yè)和金融業(yè)的占比均超過13%。通過對(duì)比可知，早期中國(guó)企業(yè)的對(duì)外投資更傾向于橫向投資，出于對(duì)國(guó)內(nèi)資源或是產(chǎn)品替代動(dòng)機(jī)進(jìn)行的投資，這一類的投資確實(shí)會(huì)擠出國(guó)內(nèi)投資；隨著中國(guó)不斷依托“走出去”戰(zhàn)略參與全球價(jià)值鏈的構(gòu)建，企業(yè)的對(duì)外投資更多的是出于生產(chǎn)轉(zhuǎn)移而進(jìn)行的縱向投資，縱向投資因帶動(dòng)了國(guó)內(nèi)中間生產(chǎn)品的擴(kuò)大而有利于促進(jìn)國(guó)內(nèi)投資。因此，基于不同時(shí)期的對(duì)外直接投資數(shù)據(jù)進(jìn)行研究得出的結(jié)論可能并不一樣。②兩者研究使用的對(duì)外直接投資統(tǒng)計(jì)口徑不一樣，本文使用的是對(duì)外直接投資的存量，而文獻(xiàn)［18］使用的是流量。

同時(shí)本文的研究與Herzer & Schrooten（2008）［24］對(duì)德國(guó)的研究類似，他們認(rèn)為德國(guó)的對(duì)外直接投資短期內(nèi)可以促進(jìn)國(guó)內(nèi)投資，但是長(zhǎng)期則會(huì)對(duì)國(guó)內(nèi)投資產(chǎn)生擠出效應(yīng)，可能的原因是：相較于周邊國(guó)家而言，較高的本土勞動(dòng)力成本降低了國(guó)內(nèi)生產(chǎn)的回報(bào)率，使得國(guó)內(nèi)投資的吸引力喪失，導(dǎo)致企業(yè)將國(guó)內(nèi)生產(chǎn)轉(zhuǎn)移周邊鄰國(guó)。而關(guān)于中國(guó)的對(duì)外直接投資對(duì)國(guó)內(nèi)投資倒U型影響的作用機(jī)制，本文將在下一節(jié)中從金融深化與企業(yè)技術(shù)水平的調(diào)節(jié)作用、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)水平與勞動(dòng)生產(chǎn)率的中介作用兩個(gè)角度展開分析。

控制變量方面，出口和人力資本都會(huì)對(duì)國(guó)內(nèi)投資產(chǎn)生顯著的抑制作用，不僅降低本地的投資水平，還會(huì)削弱周邊地區(qū)的投資數(shù)量；地區(qū)生產(chǎn)總值與政府支出則會(huì)對(duì)國(guó)內(nèi)投資產(chǎn)生顯著的空間溢出效應(yīng)，本地區(qū)生產(chǎn)總值的增加和政府支出比例的加重不僅會(huì)促進(jìn)當(dāng)?shù)赝顿Y的增加，還會(huì)產(chǎn)生輻射效應(yīng)，帶動(dòng)周邊地區(qū)投資增加；而儲(chǔ)蓄則會(huì)對(duì)國(guó)內(nèi)投資產(chǎn)生空間溢出效應(yīng)，即本地區(qū)儲(chǔ)蓄的增加，會(huì)促進(jìn)周邊地區(qū)投資的上升，但同時(shí)會(huì)抑制本地區(qū)的投資。

五、倒U型曲線的形成機(jī)制

由整體樣本結(jié)果表3 可知，中國(guó)各省份的OFDI 對(duì)省內(nèi)固定資產(chǎn)投資存在顯著倒U 型影響。但是，通過特征事實(shí)發(fā)現(xiàn)，在不同的省份中，OFDI 對(duì)固定資產(chǎn)投資的倒U型作用不盡相同，存在明顯的空間異質(zhì)性。那么這種非線性效應(yīng)的空間異質(zhì)性形成機(jī)制是什么？為了回答這些問題，本文考慮采用分位數(shù)回歸的方法驗(yàn)證各省份OFDI對(duì)投資的異質(zhì)性，并通過技術(shù)水平和金融深化程度的調(diào)節(jié)效應(yīng)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和勞動(dòng)生產(chǎn)率水平的中介效應(yīng)來分析倒U型曲線的形成機(jī)制。

（一）分位數(shù)回歸

通過將分位數(shù)點(diǎn)設(shè)置為10%、25%、50%、75%和90%進(jìn)行分位數(shù)回歸，得到表4 和圖6。由表4第（1）行和第（2）行可知，全部省份OFDI 對(duì)投資都存在著顯著的倒U 型曲線效應(yīng)。但是隨著分位數(shù)值的增加，lnofdi、lnofdi2系數(shù)的絕對(duì)值均呈現(xiàn)出先升后降再升的趨勢(shì)。這表明，OFDI 對(duì)國(guó)內(nèi)投資條件分布兩端的影響大于其對(duì)中間部分的影響。也就是說，增加OFDI 對(duì)于當(dāng)前對(duì)外直接投資較低以及較高省份的影響都比較大，中等投資省份的受益比較小。

圖6 分位數(shù)回歸結(jié)果

表4 分位數(shù)回歸結(jié)果

另一方面，解釋變量lnofdi 與lnofdi2估計(jì)系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤差則呈現(xiàn)持續(xù)下降的趨勢(shì)，說明隨著分位數(shù)值的增加，對(duì)于分位數(shù)回歸系數(shù)的估計(jì)越來越準(zhǔn)確。同樣的結(jié)論，也可以在圖6 中得到。由圖6 第一行第二列、第三列的小圖可知，隨著分位數(shù)的變化，OFDI分位數(shù)回歸系數(shù)的變化形狀印證了在表4中先降后升的格局；同時(shí)置信區(qū)間變得越來越窄，表明系數(shù)估計(jì)值的標(biāo)準(zhǔn)誤差在逐漸縮小。

（二）調(diào)節(jié)效應(yīng)

根據(jù)之前的文獻(xiàn)綜述，本文認(rèn)為OFDI 與省份內(nèi)固定資產(chǎn)投資的倒U 型曲線結(jié)構(gòu)受到金融深化程度與技術(shù)水平等因素的影響。因此，根據(jù)以下步驟進(jìn)行調(diào)節(jié)作用的檢驗(yàn)：①選取各省份的專利申請(qǐng)數(shù)量（technology）和各省份當(dāng)年全部金融機(jī)構(gòu)貸款總額占當(dāng)年GDP的比重（finance），作為衡量各省份技術(shù)水平和金融深化程度的指標(biāo)；②將lnofdi 及其平方項(xiàng)與上述變量分別形成交互項(xiàng)；③利用W1 和W2分別對(duì)technology和finance進(jìn)行分組回歸，根據(jù)回歸結(jié)果的估計(jì)系數(shù)判定金融深化程度與技術(shù)水平對(duì)OFDI 影響國(guó)內(nèi)投資的調(diào)節(jié)作用是否顯著存在?；貧w結(jié)果見表5所列。

表5 OFDI與國(guó)內(nèi)投資的倒U型效應(yīng)（調(diào)節(jié)效應(yīng)）

表5 中，模型（1）-（4）分別檢驗(yàn)了對(duì)外直接投資與金融深化和企業(yè)技術(shù)水平的交互作用在地理權(quán)重矩陣和經(jīng)濟(jì)權(quán)重矩陣下的回歸結(jié)果。在所有模型中，對(duì)外直接投資與金融深化和企業(yè)技術(shù)水平的交互項(xiàng)系數(shù)顯著，說明金融深化和企業(yè)技術(shù)水平對(duì)OFDI 對(duì)國(guó)內(nèi)投資的空間影響有顯著調(diào)節(jié)作用，假設(shè)2a 和2b 得證。如圖7 所示，圖中實(shí)線為OFDI與國(guó)內(nèi)投資倒U型關(guān)系的擬合曲線，虛線為模型的預(yù)測(cè)部分，即OFDI 對(duì)國(guó)內(nèi)投資影響的未來走勢(shì)。沒有引入調(diào)節(jié)變量時(shí)，OFDI 對(duì)國(guó)內(nèi)投資倒U 型曲線的拐點(diǎn)是14.4，非常接近OFDI 存量的最大值14.7，這說明在不考慮金融深化或技術(shù)水平影響的情況下，OFDI 對(duì)國(guó)內(nèi)投資的拉升效果已經(jīng)接近峰值，即將產(chǎn)生抑制作用。在考慮金融深化水平的調(diào)節(jié)作用后，OFDI 對(duì)國(guó)內(nèi)投資倒U 型作用的拐點(diǎn)發(fā)生了右移，從14.4 增加到18.7，這意味著加強(qiáng)金融深化水平能夠提高OFDI對(duì)國(guó)內(nèi)投資產(chǎn)生正向促進(jìn)作用的存量規(guī)模；引入科技水平作為調(diào)節(jié)變量后發(fā)現(xiàn)，OFDI 對(duì)國(guó)內(nèi)投資倒U 型作用的拐點(diǎn)處對(duì)應(yīng)的峰值顯著增加，這意味著技術(shù)水平的提高能夠顯著擴(kuò)大OFDI對(duì)國(guó)內(nèi)投資促進(jìn)作用的影響范圍。同時(shí)從表3 和表5 的變量系數(shù)大小可知，lnofdi2系數(shù)的絕對(duì)值遠(yuǎn)大于lnofdi2×finance 和lnofdi2×tech系數(shù)的絕對(duì)值，說明當(dāng)OFDI存量越過拐點(diǎn)后，金融深化和企業(yè)技術(shù)水平的提升有助于緩沖OFDI對(duì)國(guó)內(nèi)投資的擠出效應(yīng)。

圖7 金融深化程度和科技水平的調(diào)節(jié)效應(yīng)

通過比較兩者系數(shù)大小與顯著性后發(fā)現(xiàn)，相比金融深化，提高企業(yè)的技術(shù)水平能夠更大程度地發(fā)揮OFDI 對(duì)國(guó)內(nèi)投資的影響作用。因此，通過發(fā)展金融市場(chǎng)和提高跨國(guó)企業(yè)自身的技術(shù)水平，能夠顯著延長(zhǎng)OFDI 對(duì)國(guó)內(nèi)投資產(chǎn)生促進(jìn)作用的時(shí)效，放大促進(jìn)效果?？赡艿脑蚴牵簩?duì)于母國(guó)企業(yè)而言，技術(shù)水平越高，其技術(shù)吸收能力就越強(qiáng)，越能充分利用OFDI 的逆向技術(shù)溢出進(jìn)行學(xué)習(xí)，促進(jìn)地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新，推進(jìn)國(guó)內(nèi)產(chǎn)出的規(guī)模化，進(jìn)而促進(jìn)資本回流，擴(kuò)大國(guó)內(nèi)投資規(guī)模；對(duì)于母國(guó)金融市場(chǎng)而言，金融市場(chǎng)的蓬勃發(fā)展豐富了資本市場(chǎng)的資金來源，降低了市場(chǎng)利率，緩解了企業(yè)的融資壓力，推動(dòng)企業(yè)進(jìn)行投資擴(kuò)大再生產(chǎn)。而金融深化的調(diào)節(jié)作用不如企業(yè)技術(shù)水平的原因可能是，過度擴(kuò)張的金融市場(chǎng)將會(huì)導(dǎo)致資金鏈條過長(zhǎng)、金融風(fēng)險(xiǎn)增加以及經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)放緩等一系列問題，影響企業(yè)投資的信心和預(yù)期回報(bào)，同時(shí)企業(yè)的投資行為在利益的驅(qū)使下還可能會(huì)出現(xiàn)“脫實(shí)向虛”的情況，進(jìn)而抑制正常的投資活動(dòng)。

（三）中介效應(yīng)

根據(jù)前文所設(shè)，從勞動(dòng)生產(chǎn)率和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化調(diào)整兩個(gè)方面，試圖證明各省份OFDI通過影響本土的勞動(dòng)生產(chǎn)率和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)來影響固定資產(chǎn)投資，并得到表6。其中l(wèi)ab代表勞動(dòng)生產(chǎn)率，用工業(yè)增加值/全部從業(yè)人員平均人數(shù)計(jì)算得出；sec 表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，用第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP總比重衡量；lab2和sec2則分別是其平方項(xiàng)。

表6 OFDI與國(guó)內(nèi)投資的倒U型效應(yīng)（中介效應(yīng)）

表6的（1）（3）（5）（7）列說明，無論使用的是地理空間權(quán)重矩陣或是經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣，當(dāng)模型不包含lnofdi變量時(shí)，勞動(dòng)生產(chǎn)率和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)固定資產(chǎn)投資存在顯著的倒U型作用；第（2）（4）（6）（8）列說明，當(dāng)包含OFDI變量時(shí)，勞動(dòng)生產(chǎn)率和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)固定資產(chǎn)投資的倒U型影響依舊顯著，同時(shí)OFDI的系數(shù)并不顯著?；贐aron and Kenny［41］提出的三步因果步驟可知，勞動(dòng)生產(chǎn)率和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)固定資產(chǎn)投資具有完全的中介效應(yīng)。這意味著，OFDI通過影響勞動(dòng)生產(chǎn)率和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)水平影響省份內(nèi)的固定資產(chǎn)投資，假設(shè)2c和2d得證。

在低勞動(dòng)生產(chǎn)率情況下，企業(yè)為了提高產(chǎn)量和利潤(rùn)，選擇購(gòu)買設(shè)備、鋪設(shè)更多的流水線，進(jìn)行科研開發(fā)和技術(shù)引進(jìn)，因此促進(jìn)了國(guó)內(nèi)投資；而高勞動(dòng)生產(chǎn)率則能夠保證企業(yè)在不增加新的流水線和生產(chǎn)設(shè)備的情況下，持續(xù)高效生產(chǎn)，因此刺激企業(yè)放棄潛在投資；同時(shí)過高的勞動(dòng)生產(chǎn)率往往意味著高勞動(dòng)報(bào)酬，過高的工資驅(qū)使企業(yè)轉(zhuǎn)移投資至其他低工資地區(qū)，從而抑制固定資產(chǎn)投資。同時(shí)，OFDI還具有顯著的勞動(dòng)生產(chǎn)率溢出效應(yīng)，通過逆技術(shù)溢出提升當(dāng)?shù)氐膭趧?dòng)生產(chǎn)率。隨著勞動(dòng)生產(chǎn)率水平的提升，高生產(chǎn)率對(duì)國(guó)內(nèi)投資的擠出效應(yīng)將越來越明顯，抑制國(guó)內(nèi)投資。

對(duì)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)而言，在產(chǎn)業(yè)機(jī)構(gòu)不合理、產(chǎn)業(yè)層次偏低時(shí)，對(duì)外直接投資通過逆向技術(shù)溢出等方式提升效率幫助母國(guó)優(yōu)化資源配置，推動(dòng)母國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，刺激國(guó)內(nèi)投資；隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的不斷優(yōu)化與升級(jí)，母國(guó)企業(yè)面臨著產(chǎn)能治理的任務(wù)要求，企業(yè)開始借助對(duì)外直接投資將夕陽產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移至東道國(guó)，在將這部分產(chǎn)能轉(zhuǎn)移至海外生產(chǎn)的過程中，則有可能出現(xiàn)巨大資本損失并引發(fā)下崗失業(yè)等社會(huì)問題，短期內(nèi)會(huì)加重企業(yè)債務(wù)負(fù)擔(dān)，進(jìn)而導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)增速的減緩，并抑制企業(yè)投資。

六、結(jié)論與政策建議

本文基于2008—2018 年我國(guó)31 個(gè)省份數(shù)據(jù)，就OFDI與國(guó)內(nèi)固定資產(chǎn)投資的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行了空間探索。通過引入包括OFDI空間外溢效應(yīng)的空間杜賓模型，深入探討了OFDI 對(duì)各省份固定資產(chǎn)投資的倒U 型曲線效應(yīng)及其形成機(jī)制。得出如下結(jié)論：①OFDI 對(duì)中國(guó)各省份固定資產(chǎn)投資均具有顯著的倒U型空間效應(yīng)，并且省份內(nèi)的影響遠(yuǎn)大于省份間的影響，存在明顯的地方化現(xiàn)象；②根據(jù)特征事實(shí)與分地區(qū)分位數(shù)回歸結(jié)果可知，OFDI 對(duì)國(guó)內(nèi)投資的影響在我國(guó)不同省份的分布具有異質(zhì)性，增加OFDI 對(duì)于低投資與高投資省份的影響都比較大，而中等投資省份的受益比較小，倒U 型曲線在左右兩端較為陡峭，在頂端較為平緩；③進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，OFDI 通過技術(shù)水平和金融深化程度等變量調(diào)節(jié)其對(duì)國(guó)內(nèi)投資的倒U型效應(yīng)，而勞動(dòng)生產(chǎn)率和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)則是OFDI影響國(guó)內(nèi)投資的路徑。

基于此，本文提出以下政策建議：

（1）由于我國(guó)當(dāng)前總體OFDI 水平尚處于倒U型曲線頂端的左邊附近，擴(kuò)大對(duì)外直接投資對(duì)國(guó)內(nèi)固定資產(chǎn)的促進(jìn)作用仍顯著有效，但是各地應(yīng)該根據(jù)本地區(qū)的具體情況有針對(duì)性地制定不同的政策。具體來說，對(duì)于內(nèi)蒙古、黑龍江等省份，OFDI 對(duì)其投資的促進(jìn)作用逐步減弱，在進(jìn)行投資活動(dòng)時(shí)更應(yīng)該注重企業(yè)對(duì)外投資的質(zhì)量，側(cè)重投資于高科技行業(yè)的同時(shí)對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，逐步減少第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重。而對(duì)于上海、浙江等地區(qū)，對(duì)外直接投資對(duì)國(guó)內(nèi)投資的拉動(dòng)作用正在逐漸增強(qiáng)，這意味著，OFDI依舊是投資的重要推力，這些省份的政府應(yīng)繼續(xù)保持開放態(tài)度擴(kuò)大對(duì)外投資。

（2）由于省份間OFDI 存在一定程度的空間外溢效應(yīng)，因此各省份間應(yīng)加強(qiáng)跨區(qū)域合作,結(jié)合各地實(shí)際情況和優(yōu)勢(shì)對(duì)投資對(duì)象進(jìn)行規(guī)劃，以投資活躍區(qū)域帶動(dòng)投資欠活躍區(qū)域作為政策導(dǎo)向，加強(qiáng)跨區(qū)域領(lǐng)域合作，實(shí)現(xiàn)資本跨區(qū)域有序自由流動(dòng)。例如，上海、浙江和安徽等長(zhǎng)三角地區(qū)由于各自產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)特征的不同，省際產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有較好的梯度差異性和時(shí)序銜接性，有利于產(chǎn)業(yè)一體化發(fā)展，實(shí)現(xiàn)投資結(jié)構(gòu)的區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。

（3）基于OFDI 對(duì)國(guó)內(nèi)投資倒U 型效應(yīng)的形成機(jī)制，各級(jí)政府應(yīng)該注意金融發(fā)展不足對(duì)企業(yè)投資的約束、科技水平對(duì)實(shí)業(yè)發(fā)展的約束、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)失衡及勞動(dòng)生產(chǎn)率等因素對(duì)投資的影響。例如，以重化工業(yè)為主體結(jié)構(gòu)的北方地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)占GDP 比重普遍較大，勞動(dòng)生產(chǎn)率長(zhǎng)期依賴資本深化或機(jī)器替人的方式進(jìn)行增長(zhǎng)，研發(fā)支出投入不足，導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)增速緩慢，制約了企業(yè)潛在投資動(dòng)力。因此，政府應(yīng)該繼續(xù)堅(jiān)持金融開放和金融創(chuàng)新，提升金融工具和參與主體的豐富程度，調(diào)節(jié)資金供需平衡，在擴(kuò)大對(duì)外開放的同時(shí)，不斷擴(kuò)大對(duì)內(nèi)開放；與此同時(shí)，強(qiáng)化科技創(chuàng)新，推進(jìn)技術(shù)進(jìn)步縮小不同省份之間的技術(shù)差距，做好產(chǎn)業(yè)梯度轉(zhuǎn)移的承接準(zhǔn)備工作；大力提升改造傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，調(diào)整區(qū)域內(nèi)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比重；通過教育培訓(xùn)等方式，適當(dāng)提高勞動(dòng)生產(chǎn)率；持續(xù)推進(jìn)“三去一降一補(bǔ)”，提升存量資源配置效率，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)與優(yōu)化。