張紀(jì)鳳，劉起超

(江蘇海洋大學(xué) 商學(xué)院，江蘇 連云港 222000)

一、引言

對中國的直接投資(FDI，F(xiàn)oreign Direct Investment)是“一帶一路”沿線國家(以下簡稱“沿線國家”)參與中國經(jīng)濟(jì)大循環(huán)、實現(xiàn)區(qū)域產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈深度融合、共享創(chuàng)新與發(fā)展成果的重要路徑。2015年3月，國家發(fā)改委、外交部、商務(wù)部聯(lián)合發(fā)布的《推動共建絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶和21世紀(jì)海上絲綢之路的愿景與行動》明確提出，中國歡迎各國企業(yè)來華投資。2017年5月、2019年4月的第一、二屆“一帶一路”高峰論壇上中國提出將推動現(xiàn)代服務(wù)業(yè)、制造業(yè)、農(nóng)業(yè)全方位對外開放，并在更多領(lǐng)域允許外資控股或獨資經(jīng)營。沿線國家已經(jīng)成為中國吸引外資的重要來源國。2019年，沿線國家在華新設(shè)外商投資企業(yè)5570家，占我國新設(shè)外商投資企業(yè)數(shù)的13.6%；實際投資81.2億美元，占我國實際利用外資金額的5.7%。①

隨著“一帶一路”建設(shè)的深入推進(jìn)，沿線國家對中國的直接投資問題逐漸引起學(xué)者們的重視，現(xiàn)有文獻(xiàn)主要集中在FDI時空演變、投資區(qū)位選擇、空間溢出效應(yīng)、雙向投資協(xié)調(diào)等方面。關(guān)于FDI時空演變，F(xiàn)DI流入模式的演變在時間上存在短期效應(yīng)和長期效應(yīng)，在空間上存在鄰國和中心兩個渠道，[1]跨國投資網(wǎng)絡(luò)聯(lián)系日趨緊密，結(jié)構(gòu)與屬性特征鮮明[2]，在華FDI區(qū)域差異的演化過程與機(jī)制受企業(yè)屬性、產(chǎn)業(yè)特性及來源國等多重因素影響。[3][4]關(guān)于投資區(qū)位選擇，外資區(qū)位分布的不均衡、集聚性特點導(dǎo)致了不同的空間溢出效應(yīng)[5]，流入中國的外資以復(fù)合垂直型為主導(dǎo)，開放度、市場化、基礎(chǔ)設(shè)施狀況及勞動力成本的區(qū)間聚集使得在華FDI競爭效應(yīng)和溢出效應(yīng)都十分突出。[6][7]關(guān)于空間溢出效應(yīng)，F(xiàn)DI區(qū)位選擇的一般均衡模型建立在以貿(mào)易替代為主要動因的“水平型”FDI和以要素尋求為主要動因的“垂直型”FDI的基礎(chǔ)之上[8][9]，而出口平臺型投資、復(fù)合垂直型投資，投資行為往往會受到周邊國家特征的影響，即存在空間溢出。[10][11][12][13][14]總體而言，現(xiàn)有文獻(xiàn)大多探討我國作為東道國的區(qū)位選擇或空間溢出，但沒有針對沿線國家在華FDI時空演變及影響因素的研究。作為對現(xiàn)有研究的補充，本文試圖運用探索性時空數(shù)據(jù)分析(Exploratory Space-time Data Analysis，ESTDA)，[15]以沿線43個國家為樣本，通過ESTDA、LISA時間路徑和時空躍遷等方法，從時空耦合的視角分析2003—2018年沿線國家對中國直接投資空間模式在時間上的演化以及時序行為在空間上的分布，并進(jìn)一步構(gòu)建空間面板模型分析其投資影響因素，以期為推進(jìn)沿線國家在華投資的高質(zhì)量發(fā)展，實現(xiàn)中國與沿線國家的共同繁榮提供理論依據(jù)。

二、研究方法、研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源

(一) 研究方法

1.空間自相關(guān)。全局空間自相關(guān)分析可以衡量區(qū)域之間整體的空間關(guān)聯(lián)和空間差異程度，大多是通過構(gòu)造全局莫蘭指數(shù)(Moran′s I)來判斷，具體公式如下：

(1)

式中，n是空間觀測單元的數(shù)量，本文中即沿線國家43個；xi和xj分別是沿線國家i和沿線國家j對中國FDI流量金額；s2是FDI流量的方差；wij為(0，1)空間鄰接矩陣，國家i與j相鄰為1，不相鄰為0。②局部空間自相關(guān)分析用于進(jìn)一步測度每個空間單元與周邊地區(qū)之間的空間差異及空間關(guān)聯(lián)程度，探索空間關(guān)聯(lián)模式與空間差異程度的表示方法為Moran′s I統(tǒng)計分析散點圖。

2.LISA時間路徑。為進(jìn)一步了解沿線國家對華FDI空間結(jié)構(gòu)在時間序列上的動態(tài)性特征，需要對Moran散點圖中各沿線國家坐標(biāo)空間移動軌跡的變化進(jìn)行測度。LISA坐標(biāo)的移動路徑用[((yi,1,yLi,1),(yi,2,yLi,2),…,(yi,t,yLi,t)]表示，yi,t表示國家i在第t年的投資標(biāo)準(zhǔn)化值，yLi,t表示國家i在第t年的空間滯后量。LISA時間路徑的幾何特征包括移動長度、彎曲度和躍遷方向3個關(guān)鍵指標(biāo)。

(1)移動長度d代表區(qū)域空間結(jié)構(gòu)動態(tài)性特征，公式為：

(2)

式中，T為年度時間間隔，Li,t為國家i在第t年的LISA坐標(biāo)，d(Li,t,Li,t+1)為國家i從第t年到第t+1年的移動距離。d值反應(yīng)局部空間區(qū)域結(jié)構(gòu)的動態(tài)性強弱，d>1表示國家i的移動距離大于沿線國家移動距離的平均值，局部范圍內(nèi)的國家單元或其鄰近國家對中國的投資更具有活力，投資行為的移動也更具有動態(tài)性。

(2)彎曲度f能夠透視區(qū)域局部空間結(jié)構(gòu)波動性特征，公式為：

(3)

式中，d(Li,1,Li,T)為沿線國家i從起始年到截止年的移動距離。f值的大小反映了LISA時間路徑的彎曲程度和局部空間結(jié)構(gòu)波動的復(fù)雜性。f>1，表明國家i的移動曲折程度高于沿線國家平均值，表明沿線國家對中國投資更具變動的局部空間依賴特征；反之，則表明沿線國家對中國的投資更具有穩(wěn)定的局部空間結(jié)構(gòu)特征。

(3)空間離散度St用于測度沿線國家對華FDI空間結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性，公式為：

(4)

式中，St為空間離散程度，F(xiàn)O,t為t時段內(nèi)O型躍遷類型的數(shù)量；n為沿線國家中所有可能發(fā)生躍遷的國家數(shù)量。

3.空間面板回歸。將空間效應(yīng)作為影響因子構(gòu)建空間計量模型來分析沿線國家對華投資的影響因素。其中，空間滯后模型(SLM)主要考慮的是周邊國家對投資國產(chǎn)生的空間溢出效應(yīng)，其表達(dá)式為：

Y=ρWY+Xβ+ε

(5)

式中，Y為因變量；X為解釋變量矩陣；ρ為空間回歸系數(shù)；W為空間滯后變量；ε為隨機(jī)誤差項；β表示自變量對因變量的影響。

而空間誤差模型(SEM)考慮的是隨機(jī)誤差項對空間效應(yīng)的干擾。其表達(dá)式為：

Y=Xβ+ε，ε=λWε+μ

(6)

(二) 研究區(qū)域

“一帶一路”是一個開放體系，尚沒有精確的空間范圍，本文根據(jù)六大經(jīng)濟(jì)走廊及地域?qū)傩詫⒀鼐€國家劃分為蒙獨聯(lián)體、中亞、東南亞、南亞、中東歐、西亞六大板塊。鑒于數(shù)據(jù)的可得性，實際測度的沿線國家為43個。③沿線國家是中國吸引外資的重要來源區(qū)域，占我國實際利用外資金額的比例維持在4%—6%之間。2003年為5.97%，2018是4.51%。六大板塊中，東盟十國是對中國投資最多的區(qū)域，占沿線國家對華FDI的93.93%。圖1是利用GeoDa1.18軟件，選取2003、2008、2013和2018年四個年份列出的沿線國家對中國FDI的流量分布圖?？傮w而言，沿線國家對中國的投資變化不大，投資規(guī)模較為穩(wěn)定。新加坡是對中國FDI最多的國家，占我國吸引沿線國家投資總金額的比重超過80%。

(三)數(shù)據(jù)來源

本文的數(shù)據(jù)主要來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國對外直接投資統(tǒng)計公報》與《外商直接投資報告》。考慮到在世界范圍內(nèi)，鄰國包括海上鄰國和陸上鄰國，在空間自相關(guān)分析時，沿線國家的鄰國矩陣根據(jù)已有研究獲得。

三、沿線國家對中國直接投資的時空演變特征

(一)總體差異特征

本文采用(0,1)空間鄰接矩陣對2003—2018年沿線43個國家對中國FDI的流量金額進(jìn)行空間分析，計算出Moran′s I統(tǒng)計量如圖2所示。結(jié)果顯示，2003—2018年，中國吸引沿線國家直接投資的全局自相關(guān)指數(shù)均為正值，說明整體上沿線國家對我國FDI在空間上的集聚效應(yīng)較為明顯。這種集聚程度的峰值出現(xiàn)在2004年，Moran指數(shù)達(dá)到0.128，而集聚程度的低峰值出現(xiàn)在2017年，Moran指數(shù)為0.01。從圖1中的變化趨勢來看，沿線國家對中國FDI各年份的Moran指數(shù)在2010年之前處于波動較大的時期，2010年之后Moran值處于一個相對平穩(wěn)的變化時期，整體呈現(xiàn)緩慢下降的趨勢特征。

圖1 沿線國家對中國直接投資的時空變化

圖2 全局自相關(guān)指數(shù)變化趨勢(2003—2018年)

(二)時間路徑幾何特征(見圖3)

圖3 LISA時間路徑幾何特征空間分布情況

1.移動長度。計算結(jié)果顯示，2003—2018年中國吸引沿線國家直接投資的LISA移動路徑長度大于1的國家為11個，小于1的國家則為32個，說明在43個沿線國家范圍內(nèi)，局部國家單元的移動動態(tài)性相對較弱。從區(qū)域分布來看，東南亞地區(qū)和西亞地區(qū)時間路徑的平均移動長度大于1，其平均值分別為1.91和1.27。從單個國家的空間分布來看，文萊(3.93)、馬來西亞(3.90)和印度尼西亞(3.31)為LISA時間路徑相對長度最長的三個國家，同時泰國、菲律賓和新加坡的移動路徑也大于1，長度分別達(dá)到2.29、2.15和1.67。這說明東南亞地區(qū)對我國的投資相較于其他區(qū)域具有更加動態(tài)的局部空間結(jié)構(gòu)，活力更強，是2003—2018年沿線國家中對我國FDI增長和變動最頻繁的區(qū)域。與此類似，西亞也形成了移動路徑較長沿線國家的高集聚區(qū)。比較而言，中亞地區(qū)時間路徑的平均移動長度最短，僅為0.33，說明中亞地區(qū)的局部空間結(jié)構(gòu)相較于其他地區(qū)更加穩(wěn)定，而白俄羅斯(0.28)、斯洛伐克(0.27)和伊朗(0.26)為時間移動路徑長度最短、活力最弱的三個國家。結(jié)果表明，我國吸引來自蒙獨聯(lián)體國家、中亞、南亞以及中東歐地區(qū)的FDI具有更加穩(wěn)定的局部空間結(jié)構(gòu)，活力較弱。

2.彎曲度。中國吸引沿線國家直接投資LISA時間路徑彎曲度的計算結(jié)果顯示，43個沿線國家的f值均大于1，且平均值達(dá)到了13.77的高水平，表明2003—2018年沿線國家對中國FDI的變動性總體較強。其中，羅馬尼亞對我國的投資在空間依賴方向上具有最大的波動性，彎曲度值最高達(dá)到了28.9，同時，沙特阿拉伯和卡塔爾對中國FDI同樣具有較強的變動性，彎曲度分別為28.45和26.77；與此相反，烏茲別克斯坦、菲律賓以及越南則成為變動性相對較弱的國家，但其彎曲度值也達(dá)到了6.02、5.63和3.55的高水平，說明這些國家雖然相對于其他沿線國家對我國FDI來說變動性較弱，但它們對我國FDI在空間依賴方向上同樣具有較高的波動性。從區(qū)域整體看，西亞地區(qū)是平均彎曲度最大的地區(qū)，達(dá)到18.64，說明西亞地區(qū)對我國直接投資的變動性最強，波動最為明顯。而中亞地區(qū)是平均彎曲度最低的地區(qū)，為6.88，表明中亞地區(qū)16年來對中國的投資發(fā)展與其他地區(qū)相比較為平穩(wěn)，波動性不明顯。

3.移動方向?；贒eoDa1.18對比沿線國家在2003年和2018年Moran散點圖中的具體位置變動情況，可以計算沿線國家LISA坐標(biāo)的移動方向。移動方向可以分為四種：0°～90°方向表示贏—贏態(tài)勢，即某一沿線國家與其相鄰國家對中國的投資同時保持高增長趨勢，表現(xiàn)為正向的協(xié)同運動；90°～180°方向表示輸—贏態(tài)勢，即某一沿線國家對中國的投資呈現(xiàn)低增長，而其鄰近國家表現(xiàn)為高增長趨勢；180°～270°方向表示為輸—輸態(tài)勢，即沿線國家及其相鄰國家對我國投資均表現(xiàn)為低增長趨勢，表現(xiàn)為負(fù)向的協(xié)同運動；270°～360°方向表示為贏—輸態(tài)勢，即某沿線國家對中國投資表現(xiàn)為高增長，而其鄰國表現(xiàn)為低增長趨勢。計算結(jié)果表明，2003—2018年沿線國家對中國的投資協(xié)同一致增長的國家共有34個，僅有9個國家呈現(xiàn)非協(xié)同一致增長的特征，分別占43個沿線國家的79.07%和20.93%，表明沿線國家對中國投資的空間格局在演化過程中具有較強的一致性。與此同時，所有協(xié)同一致增長的沿線國家均表現(xiàn)為正向協(xié)同，反映了沿線國家對我國投資的增長與其相鄰國家的投資變化具有很強的相關(guān)性。

(三)時空躍遷特征

通過轉(zhuǎn)移概率矩陣對Moran′s I散點圖中各點在不同轉(zhuǎn)移類型之間演化過程的研究顯示(見表1)：在對應(yīng)年份發(fā)生躍遷的國家一共有17個，涉及的轉(zhuǎn)化形態(tài)包括HHt→HLt+1、HHt→LHt+1、HHt→LLt+1、HLt→HHt+1、HLt→LLt+1、LHt→HHt+1、LLt→HLt+1、LLt→LHt+1、LHt→LLt+1和HLt→LHt+1十種，但LLt→HHt+1和LHt→HLt+1兩種形態(tài)沒有發(fā)生轉(zhuǎn)移情況。在已經(jīng)發(fā)生的轉(zhuǎn)移形態(tài)中LHt→LLt+1轉(zhuǎn)移發(fā)生的概率最大，達(dá)到0.44的水平。另外，HLt→LLt+1和HLt→HHt+1的轉(zhuǎn)移概率同樣較大，分別達(dá)到了0.30和0.13的水平?？傮w上看，發(fā)生躍遷的國家占沿線43個國家的39.53%，說明2003—2018年沿線國家對中國的投資局部區(qū)域結(jié)構(gòu)較為穩(wěn)定，轉(zhuǎn)移強度較低，大多數(shù)沿線國家對我國的投資保持著很強的穩(wěn)定性特征。

表1 Local Moran′s I 轉(zhuǎn)移概率矩陣

基于Rey提出的時空躍遷，將躍遷劃分為四種類型：類型I、類型II、類型III和類型0。類型I表示某一沿線國家僅自身發(fā)生躍遷，包括HHt→LHt+1、HLt→LLt+1、LHt→HHt+1、LLt→HLt+1；類型II表示鄰域單元發(fā)生躍遷，而自身不發(fā)生躍遷，包括HHt→HLt+1、HLt→HHt+1、LHt→LLt+1、LLt→LHt+1；類型III表示自身和鄰域單元均發(fā)生躍遷，而這其中又分為躍遷方向一致：HHt→LLt+1、LLt→HHt+1和躍遷方向相反：LHt→HLt+1、HLt→LHt+1；類型0表示的是國家自身和其鄰域單元都沒有發(fā)生躍遷，所有國家均保持原狀態(tài)。

通過公式(4)計算可以得到2003—2018年沿線國家對我國直接投資時空躍遷類型0、I、II、III的概率值分別為0.9084、0.0276、0.0596和0.0029。對比發(fā)現(xiàn)，代表國家自身和其鄰域單元都沒有發(fā)生躍遷的類型0概率值最高，其他三種躍遷形態(tài)的概率值都較低，說明2003—2018年間沿線國家對中國FDI并沒有發(fā)生很顯著的時空躍遷，存在明顯的路徑依賴特征。各個國家傾向于保持原有的狀態(tài)，不會輕易發(fā)生躍遷，體現(xiàn)了沿線國家FDI在空間上的鎖定特征。

四、沿線國家對中國直接投資的影響因素

一個國家進(jìn)行對外直接投資不僅受到母國因素的影響，還受到母國與東道國雙邊關(guān)系的影響，本文以2006—2018年的面板數(shù)據(jù)從投資國、投資國與中國兩個方面研究沿線國家對華FDI的影響因素。被解釋變量為沿線國家對中國直接投資存量，解釋變量共有7個，投資國變量包括投資國市場規(guī)模(GDP)、投資國臨近市場規(guī)模(PMP)、投資國人口總數(shù)(POP)、投資國受教育程度(EDU)、投資國貿(mào)易依存度(TRADE)五個變量，投資國與中國包括投資國與中國的貿(mào)易量(AIE)、中國對投資國的投資(OFDI)兩個變量。各變量的名稱、英文、含義和數(shù)據(jù)來源見表2。

表2 沿線國家對中國直接投資的影響因素

(一)空間回歸分析

本文采用空間滯后模型(SLM)和空間誤差模型(SEM)利用Stata15.0檢驗沿線國家對華FDI的影響因素。為提高模型分析精度，本文對部分變量進(jìn)行對數(shù)化處理。Husman檢驗時，SLM與SEM均顯示拒絕原假設(shè)，所以兩個模型均采用固定效應(yīng)模型。由回歸結(jié)果(見表3)可以得出，不管是SLM模型還是SEM模型均有較好的解釋力度。具體來看，在空間計量模型中，從系數(shù)的估計值Log-likelihood以及解釋變量的顯著性分析得出，空間滯后模型中的時間固定效應(yīng)為最優(yōu)。其空間回歸系數(shù)ρ值為0.376，且通過5%的顯著性檢驗，表明沿線國家對華FDI具有較強的空間溢出效應(yīng)。

表3 沿線國家對中國直接投資影響因素的空間回歸結(jié)果

從投資國角度分析，投資國市場規(guī)模(GDP)的系數(shù)在10%顯著水平下顯著為正，表明國內(nèi)市場規(guī)模越大的沿線國家對中國的投資越多。一國GDP水平反映了該國的經(jīng)濟(jì)實力以及市場規(guī)模的大小，根據(jù)規(guī)模經(jīng)濟(jì)理論，較大的市場規(guī)模有助于企業(yè)降低生產(chǎn)成本，提高生產(chǎn)效率，獲得規(guī)模報酬，企業(yè)財富增加促使其對外直接投資行為的發(fā)生。投資國臨近市場規(guī)模(PMP)系數(shù)為負(fù)，通過了1%的顯著性檢驗，說明投資國鄰近國家的市場規(guī)模對于投資國在華FDI行為具有顯著的負(fù)向影響。鄰近國家的市場規(guī)模越大，投資國對我國的投資也就越少，說明鄰近國家市場與中國市場之間在吸引FDI方面存在明顯的競爭關(guān)系。投資國貿(mào)易依存度(TRADE)的系數(shù)在1%水平上顯著為正，說明投資國的貿(mào)易開放度對其在華FDI具有促進(jìn)作用。投資國人口總數(shù)(POP)和投資國受教育程度(EDU)系數(shù)為負(fù)，但未通過顯著性檢驗，未能證明這兩個變量對沿線國家在中國的FDI產(chǎn)生顯著影響。綜上所述，沿線國家對中國的投資主要依賴于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平以及貿(mào)易開放度，而不僅僅是總?cè)丝诘亩嗌俸蛣趧恿逃降母叩汀?/p>

從投資國與中國的角度分析，投資國與中國的貿(mào)易量(AIE)系數(shù)為負(fù)，但未通過顯著性檢驗。中國對投資國的投資(OFDI)系數(shù)為正，且通過了1%的顯著性檢驗，說明中國對沿線國家的投資越多，沿線國家對中國的反向投資越多。根據(jù)小島清邊際產(chǎn)業(yè)擴(kuò)張理論，沿線國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異較大，且大多數(shù)國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與中國比較相對落后，中國對這些國家的投資不僅可以充分利用沿線國家的比較優(yōu)勢，擴(kuò)大雙方貿(mào)易，也推進(jìn)了該國對中國的反向投資，形成相互投資、共同發(fā)展的雙循環(huán)發(fā)展格局。

五、結(jié)論與建議

(一)結(jié)論

第一，整體來看，“一帶一路”沿線國家對我國直接投資水平在空間上表現(xiàn)為2010年之前波動較大，2010年之后較為平穩(wěn)，存在弱正相關(guān)，并且呈現(xiàn)出弱集聚格局，其相關(guān)性逐年下降。從LISA時間路徑的幾何特征來看，LISA時間路徑長度較大的區(qū)域主要集中在西亞和東南亞地區(qū)，總體上呈現(xiàn)出較強的空間依賴性，路徑長度自沿海國家開始逐漸向內(nèi)陸國家遞減。結(jié)果表明，東南亞和西亞對我國的投資相較于其他區(qū)域具有更加動態(tài)的局部空間結(jié)構(gòu)，而中亞、中東歐、蒙獨聯(lián)體等其他內(nèi)陸區(qū)域則傾向于具有更加穩(wěn)定的局部空間結(jié)構(gòu)。從國家角度來看，文萊是時間路徑長度最大的國家，對我國的投資具有最大的波動性，反映出文萊及其周邊國家如馬來西亞、印度尼西亞具有非常動態(tài)的投資活動，相反的，伊朗在空間依賴上具有最大的穩(wěn)定性。LISA時間路徑的移動方向類型中，表現(xiàn)出協(xié)同增長的國家共有34個，表明沿線國家對我國的投資活動具有很強的空間整合性。其中，協(xié)同高增長的國家主要集中在西亞地區(qū)。

第二，沿線國家對我國的投資活動的空間格局在演化過程中具有較強的一致性。大部分沿線國家對中國的投資活動表現(xiàn)出正向協(xié)同一致增長的特征，沿線國家及其鄰居國家的投資活動具有很強的相關(guān)性。沿線國家對我國投資的Local Moran′s I在各個類型中轉(zhuǎn)移的概率較小，說明沿線國家對我國投資的局部區(qū)域結(jié)構(gòu)是較為穩(wěn)定的，若想改變現(xiàn)有投資格局較為困難。同時，從Moran′s I的時空躍遷特征來看，Moran′s I散點圖中點在同一個象限內(nèi)移動，即未發(fā)生躍遷的國家占比最大，達(dá)到90.84%，表明沿線國家對我國的投資結(jié)構(gòu)在空間上存在相對較高的路徑依賴程度，各個國家不會輕易發(fā)生時空躍遷，趨向于保持原有狀態(tài)。

第三，投資國市場規(guī)模、貿(mào)易依存度以及中國對投資國的投資這三個變量顯著為正，說明對中國直接投資較多的沿線國家主要來自于擁有較高的GDP水平、較高的貿(mào)易依存度以及中國OFDI較多的國家。投資國鄰近市場規(guī)模變量顯著為負(fù)，說明鄰近市場與中國市場存在投資上的競爭關(guān)系。

(二)建議

“一帶一路”沿線國家是我國的主要貿(mào)易伙伴，也是我國吸引外資的重要來源國。經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度使得不同區(qū)域的沿線國家對華投資存在較大空間差異，我國也需要相應(yīng)調(diào)整引資策略，吸引更多的沿線國家來華投資，參與中國國內(nèi)產(chǎn)業(yè)鏈價值鏈的建設(shè)。對部分經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，市場規(guī)模較大的國家，中國繼續(xù)堅持引進(jìn)優(yōu)質(zhì)外資，進(jìn)一步擴(kuò)大智能制造、研發(fā)設(shè)計、數(shù)字經(jīng)濟(jì)等產(chǎn)業(yè)的開放，吸引優(yōu)秀外資企業(yè)落戶我國，建立跨國公司總部或功能性機(jī)構(gòu)，實現(xiàn)補鏈擴(kuò)鏈強鏈。對于沿線國家中數(shù)目眾多的中低收入發(fā)展中國家，其國內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)尚不成熟，優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)較少，可鼓勵其利用自然資源優(yōu)勢以及特定產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢，參與我國中低端產(chǎn)業(yè)鏈建設(shè)，形成以我國為主的區(qū)域產(chǎn)業(yè)鏈集群，這對于沿線國家獲取正向技術(shù)溢出和稀缺創(chuàng)新資源具有重要意義。

由于沿線國家對華投資在時空躍遷上傾向于保持原有，甚至區(qū)域進(jìn)入鎖定狀態(tài)的特征，顯示出沿線國家在對華FDI發(fā)展過程中的協(xié)同一致性，形成了相對穩(wěn)定的發(fā)展格局?；诖耍瑬|南亞、中亞等地區(qū)是“一帶一路”區(qū)域中對華FDI最多的地區(qū)，在LISA時間路徑中波動也最為頻繁，顯示出對華投資的強大活力，在空間上已經(jīng)成為引領(lǐng)沿線國家對華FDI較高國家的集聚區(qū)域。在此基礎(chǔ)上，按照中心輻射發(fā)散的方式將對華FDI的外部溢出效應(yīng)由近及遠(yuǎn)地擴(kuò)散到相鄰區(qū)域如南亞、西亞、中東歐等，從而推動沿線國家對華FDI的整體動態(tài)協(xié)同發(fā)展。

注釋：

① 數(shù)據(jù)來源于商務(wù)部《中國外資統(tǒng)計公報2020》。

② 由于GeoDa1.18所限，筆者對空間鄰接矩陣進(jìn)行了修改，設(shè)定菲律賓同中國、馬來西亞和印度尼西亞相鄰；新加坡同馬來西亞和印度尼西亞相鄰；蒙古同中國和俄羅斯相鄰。

③ 蒙獨聯(lián)體：蒙古、俄羅斯、烏克蘭、阿塞拜疆、白俄羅斯；中亞：哈薩克斯坦、烏茲別克斯坦、吉爾吉斯斯坦；東南亞：新加坡、馬來西亞、菲律賓、緬甸、印度尼西亞、泰國、老撾、柬埔寨、越南、文萊；南亞：孟加拉、印度、阿富汗、斯里蘭卡、尼泊爾、巴基斯坦；中東歐：波蘭、立陶宛、捷克、斯洛伐克、匈牙利、克羅地亞、羅馬尼亞、保加利亞；西亞：伊拉克、伊朗、土耳其、約旦、以色列、沙特阿拉伯、也門、阿聯(lián)酋、卡塔爾、科威特、埃及。