双向FDI与全球价值链重构--基于发达国家与发展中国家的比较.pdf

2023 年 7 月技术经济第 42 卷第 7 期张洺等：双向 FDI与全球价值链重构基于发达国家与发展中国家的比较张洺，骆品亮（复旦大学 管理学院，上海 200433）摘要：全球价值链（GVC）是经济全球化背景下产业分工演化的必然结果，双向直接投资（FDI）对 GVC 的形成和重组发挥了重要的作用。本文首先从 GVC增加值、GVC参与度、GVC生产长度和 GVC位置 4个维度来描述 GVC重构。之后基于国别层面数据检验了双向直接投资对 GVC 重构的影响，主要发现为：对外直接投资（OFDI）对母国 GVC 参与度的提高和 GVC 链条的延长均起到了显著促进作用；但外商直接投资（IFDI）并未对东道国 GVC链条的延伸起到显著的促进作用。最后针对国别异质性的检验发现：OFDI显著提升了发达国家的 GVC 位置，但对发展中国家 GVC 的影响并不显著；相反，IFDI对发展中国家 GVC 参与度的提高和 GVC链条的延伸起到了显著促进作用。本文研究结果对发展中国家在 GVC重构中实现产业链升级具有一定的启示。关键词：对外直接投资（OFDI）；外商直接投资（IFDI）；全球价值链重构中图分类号：F270文献标志码：A文章编号：1002980X（2023）7009415一、引言全球价值链（global value chain，GVC）理论产生于国际产业分工的实践中，并随着产业分工的深化而不断完善，同时在与国际投资相关理论进行融合的过程中得以丰富，至今仍是国际经济中的前沿研究领域（Hummels et al，2001；Mattoo et al，2013；Baldwin and LopezGonzalez，2015；程大中，2015；Antrs，2020）。相比之下，国际投资理论虽不再是一个新颖的话题，但是在国际环境的动态变化中仍有较大的发展空间。以发展中国家的对外直接投资为例，发展中国家“跳跃式”的投资路径与经典理论所描述的演化路径有较大差异，这就需要我们突破既有框架进行探索式研究。为此，我们不但需要深刻理解 GVC 的内涵及其发展变化特征，更需要深入探讨 IFDI和 OFDI等国际投资（FDI）与 GVC的内在关系（杨洋和黄宁，2021）。根据 UNIDO（2002）的定义，全球价值链（GVC）的本质是一个跨企业和跨国家的全球价值网络，其关键在于通过整合价值链活动过程的每个环节来实现商品和服务的增值。参与其中的诸多企业根据各自的比较优势进行定位并协调分工，各自获取所在环节的附加值。随着全球价值链测算方法的不断完善，与全球价值链相关的各种指标有了更成熟的度量方法，其中引起广泛关注的衡量指标有全球价值链增加值、参与度、链条长度和位置。更为详细的拆解还会涉及前向参与和后向参与之分，以及简单参与和复杂参与之分。但是现有关于全球价值链重构的研究大多采用单一指标，比如将全球价值链位置的改变或全球价值链增加值的变化直接等价于 GVC 重构。此种方法虽然可以简化研究的复杂性，但却忽略了其他指标中包含的特征信息。实际上，全球价值链重构不仅仅意味着一国/部门在参与价值链中获得增加值的改变，也包含了它所处的位置，以及获取增加值的方式的改变等内涵。因此，仅用单一指标来描述全球价值链重构是片面的。为此，本文选择从 GVC增加值、GVC参与度、GVC生产长度和 GVC位置 4个维度来刻画 GVC的重构。现有关于双向直接投资（FDI）的研究大多集中于讨论对外直接投资（OFDI）和外商直接投资（IFDI）如何在体量上相互促进，以及国家经济发展现状对于双向直接投资趋势的影响（黄凌云等，2018）。关于通过协调双向直接投资结构来实现全球价值链提升的研究相对缺乏，这为本文的研究提供了空间。而学术界关于双向 FDI和 GVC 关系的讨论大多围绕 OFDI和母国 GVC 升级重构展开，关于 IFDI与东道国 GVC 升级重构的讨论还未引起充分关注，将 OFDI 和 IFDI 纳入同一分析框架测度其对 GVC 影响的研究则更为鲜见。OFDI 和IFDI的主要动机都是获取国际市场的有效需求，但二者在获取的方式和逻辑上存在明显差异：引进来是补收稿日期：20221008作者简介：张洺，博士，复旦大学管理学院博士后，研究方向：实证产业组织、投资贸易；（通讯作者）骆品亮，博士，复旦大学管理学院应用经济学系教授，博士研究生导师，研究方向：产业组织理论、平台经济。94张洺等：双向 FDI与全球价值链重构短板，走出去是显强项。双向 FDI是联动全球经济要素、优化资源配置的重要纽带，二者的协调发展对于一国在全球价值链位置上的提升至关重要。因此，本文希望在研究中同时考虑 OFDI 对母国 GVC 的影响和IFDI对东道国 GVC的影响，进而剖析二者之间的互补或替代关系。二、文献回顾（一）全球价值链理论通过对全球价值链的发展历程的梳理可以看出，全球价值链理论的形成并没有严格遵循以时间为坐标的线性发展道路，该术语背后的含义是在不同的时期以不同的方式在不同的科学领域中不断凝练和完善出来的。许多相关概念看似名称不同，但背后的指向是一致的，例如，Krugman（1996）提出的“对价值链的切片化”和 Hummels等（2001）提出的“垂直专业化分工”其实都是 GVC 的“前身”。根据 Antrs（2020）对全球价值链的定义，全球价值链是一系列可以产生增加值的活动环节（包括研发、生产和销售等诸多环节）的总和，并且至少有两个活动环节需要分布在不同的国家或地区。在 国 际 贸 易 领 域，Balassa（1967）率 先 提 出 了 垂 直 专 业 化（vertical specialization）的 概 念。Jones 和Kierzkowski（1990）也提出过含义接近的生产分割理论（production fragmentation）。但当时的理论分析相对零散，并且还主要停留在假设猜想层面。之后随着中间品贸易现象越来越多的被观察到，相关理论研究也逐渐丰富连贯起来。Gereffi（1995，1999）通过对跨国公司企业案例的分析提出了全球商品链（global commoditychain，GCC）理论，描述了在经济全球化背景下，一个商品的生产可以由多个国家的企业共同完成，其中不同国家的企业负责不同的生产阶段。Gereffi等（2005）进一步将这些基于案例分析归纳出的特征整合为规范的理论框架。他们在全球商品链的基础上，从社会学领域的方法框架构建角度出发，以企业管理理论和产业组织理论为基础，对国家间价值分配的结构和机制进行了系统研究，并提出了“全球价值链”理论。不同于古典国际分工理论中按照最终产品划分国际分工边界，在 GVC分工理论中，国际分工边界精细到中间品层面。目前对全球价值链理论的研究主要集中在三个部分：一是关于对全球价值链的度量，这类研究主要着眼于对全球价值链进行分解和计算，进而描述全球价值链的现状，它是后续其他理论研究的基础。Hummels等（2001）、Antrs等（2012）、Fally（2012）、Koopman等（2012，2014）、Antrs 和 Chor（2013）、Wang等（2013）、Wang等（2017a；2017b）的研究成果为其中的重要代表；二是关于全球价值链的治理，主要讨论 GVC的组织结构和利益分配问题（Kaplinsky and Morris，2000）；三是关于全球价值链的升级与重构，主要研究全球价值链的驱动因素和升级路径等问题（张辉，2006；胡权，2015；刘海云和毛海欧，2015；胡昭玲和聂燕峰，2020；孔茗等，2020；马广程和许坚，2020；戴翔和宋婕，2021；张朝帅和韦倩青，2021；张皓羽和周升起，2021；彭水军和吴腊梅，2022）。其中关于全球价值链的驱动因素是目前较为成熟的研究，如果按照全球价值链各分工环节形成的动力划分，全球价值链可以分为生产者驱动价值链和购买者驱动价值链（Gereffi et al，2005）。本文的研究重点与第一个方面和第三个方面联系最为密切，本文将基于全球价值链的分解和各项指标来刻画全球价值链重构的 4个维度。（二）双向 FDI对全球价值链重构的影响随着双循环新发展格局的提出，关于双向 FDI协调发展的讨论逐渐热烈（王恕立和王许亮，2016；黄群慧和倪红福，2021；黄新飞，2022）。在 OFDI影响母国 GVC的研究中，关于 OFDI 对 GVC的总体经济效应的引起广泛关注。这些研究大多从计量检验和机制分析两个角度来讨论 OFDI是否会对一国 GVC的提升产生正向影响，但目前尚未形成一致的研究结论。一些研究认为 OFDI能够促进母国 GVC 分工地位升级。这部分研究普遍认为 OFDI可以通过发挥逆向技术溢出效应来提高母国技术水平，进而带动母国 GVC 分工位置的提 其中生产者驱动是指由生产端来主导需求，其价值链上的核心环节是生产：生产者通过投资形成本地生产分工体系，同时培育市场需求。一种典型代表就是跨国公司通过全球市场网络来组织商品或服务的销售、外包和海外投资等产业前后向联系。购买者驱动是由需求来倒逼生产，其价值链上的核心环节是流通：拥有强大品牌优势和销售渠道的企业占据了较大的市场空间，其他国家的企业通过成为他们的加工商来获取市场份额。两类全球价值链的价值分布存在较大差异。生产者驱动的价值链大多是技术、资本密集型产业或一些新兴的现代制造业，例如汽车、航空、计算机、半导体和装备制造等；购买者驱动的价值链大多是劳动密集型的传统产业，如自行车、服饰和玩具等。以产业资本为原动力的生产者驱动的全球价值链条更加强调技术的研发、生产工艺的优化、产品的更新、通过产业的垂直一体化来强化规模经济效应和加强基础设施等硬件的建设完善等；而以商业资本为原动力的购买者驱动的全球价值链则强调市场营销、拓展销售渠道获得范围经济、将制造业从产业链条中分离出去和加强信息等软环境的建设等方面内容。95技术经济第 42 卷第 7 期升或生产率水平的提高。这种正向影响主要体现在发展中国家对发达国家的 OFDI中（Giuliani et al，2005；刘斌等，2015；李超和张诚，2017；任志成和张幸；2020；丁秀飞等，2021）。除逆向技术溢出效应外，王杰等（2019）认为 OFDI还可以通过产业转移来促进 GVC 升级。张洺（2022）认为开展 OFDI可以调整优化我国嵌入 GVC的方式，使得我国 GVC前向增加值和前向参与度提升，带动了我国 GVC前向参与升级。另外一些研究认为对外直接投资与 GVC 升级之间并不存在必然联系，特别是在发展中国家，OFDI 的技术溢出效应在GVC 升级过程中难以充分发挥（尹东东和张建清，2016；余海燕和沈桂龙，2020）。此外，还有一些研究发现OFDI对于母国 GVC升级具有负向影响（陶长琪和徐志琴，2019）。现有关于 IFDI影响东道国 GVC 的研究相对较少，比较有代表性的结论主要有：Andreff和 Andreff（2009）发现吸收外商直接投资是发展中国家快速参与 GVC的一种方式，发展中国家可以通过外商直接投资获取技术资源。蒋鹏飞（2019）指出 IFDI可以通过提高东道国高端产业的生产率比较优势来提高东道国在 GVC 分工中的地位。但也存在相反的观点，马野青等（2017）的研究发现 IFDI的流入并不能有效提升我国制造业的GVC地位。罗伟和吕越（2019）的研究发现外资流入可以增加我国价值链参与程度和复杂度，但大多以加工贸易方式介入，这使得我国制造业有沿着 GVC下游环节移动的倾向。张洺（2022）的研究发现 IFDI的流入带动了我国 GVC后向参与升级，但却抑制了我国 GVC环节升级。综上所述，现有文献并没有得出双向 FDI与全球价值链之间的一致性关系。一种可能的原因在于不同研究所用的数据存在差异，利用国家层面数据、产业层面数据和企业层面数据得到的结论不具有可比性；另一种可能的原因在于基于全样本的分析其实忽略了投资主体、投资方式、母国特征和东道国特征等带来的异质性问题，这使得总体效应无法全方位的反映投资结果。本文的研究贡献主要体现在两个方面。一是选择用多个指标共同刻画 GVC 重构。本文放弃了用单一指标或一个综合指标来整体衡量 GVC 的做法，尽管这会增加后续计量分析的工作量，但有利于我们更全面地了解 GVC 背后的产业分工结构；二是将 OFDI和 IFDI置于同一框架下进行讨论。本文以张洺（2022）为基础，从国别数据入手，进一步阐释双向 FDI和 GVC重构之间的一般性国际经验。与蒋鹏飞（2019）和余海燕和沈桂龙（2020）等单独讨论 IFDI或 OFDI对 GVC影响的研究相比，本文选择将 OFDI和 IFDI及二者的交互项同时放入回归模型中，分析二者对 GVC升级重构的影响。三、实证分析（一）基本实证分析1.数据来源本文的核心被解释变量为刻画全球价值链重构的 4个维度的指标。在测算这四大类指标时，本文选取了 UIBE GVC Index 数据库提供的全球价值链数据。该数据库拥有基于多个投入产出数据库、多种计算方式获取的 GVC 指标。本文选取的指标计算方法源于 Wang等（2017a，2017b）的研究。本文选取的投入产出数据来自世界银行（WIOD数据库）和亚洲发展银行数据库（ADB数据库）。目前用于分析投入产出和计算全球价值链指标的跨国投入产出数据库各有特点，但是考虑到数据库覆盖的经济体数量、行业类别和时间范围，WIOD 数据库最具优势（Timmer et al，2012），它分别于 2013年和 2016年公布了两次统计结果，两次数据共覆盖 43个经济体，56个行业部门在 19952014年的投入产出数据；ADBMRIO数据库虽然建立时间较晚，但更新最多。它包含了 61个经济体，35个行业部门 20002017年的世界投入产出表。本文将两个数据库结合在一起，选取了 19952017年拥有完整投入产出数据的 38个国家作为研究样本。本文的核心解释变量为双向直接投资数据，即一国对外直接投资数据和吸收的外商直接投资数据，该变量获取自联合国贸易和发展会议数据库（UNCTAD），本文其他国别层面的控制变量来自世界银行数据库。2.全球价值链重构的测度全球价值链的测度主要从宏观和微观层面展开，宏观层面的测度主要关注不同国家在全球价值链中的地位和参与程度，它的计算逻辑是：通过构建全球投入产出表来测算贸易附加值、全球价值链的长度及不同 样本中 38个国家为：爱尔兰，爱沙尼亚，奥地利，澳大利亚，巴西，保加利亚，比利时，波兰，丹麦，德国，俄罗斯，法国，芬兰，韩国，荷兰，加拿大，捷克，拉脱维亚，立陶宛，卢森堡，马耳他，美国，墨西哥，葡萄牙，日本，瑞典，塞浦路斯，斯洛伐克，斯洛文尼亚，土耳其，西班牙，希腊，匈牙利，意大利，印度，印度尼西亚，英国，中国。其中共有 26个发达国家，12个发展中国家。96张洺等：双向 FDI与全球价值链重构国家的价格联系。微观层面主要从企业数据入手，分析每个企业在全球价值链中的参与度（Antrs and Chor，2018；牛蕊和范世铖，2022；祝坤福等，2022）。产业和国家层面的研究有助于了解国家/部门在全球产业链中的整体趋势和位置。企业层面的研究有助于更好地了解跨国生产活动参与者的效率。虽然视角不同，这两个维度汇总到产业和国家层面时趋势应保持一致（Johnson，2018）。本文将更多关注行业和国家层面的全球价值链的计算。在测度 GVC 时需要首先解决的问题就是将海关贸易统计数据中的最终商品服务和中间商品服务区分开来。为了解决这个问题，众多学者进行尝试：Hummels等（2001）首先提出了一个系统测度垂直专业化分工的量化指标。Koopman等（2012）放松了 Hummels等（2001）提到的假设，区分了用于出口的生产的投入产出系数和用于国内销售的投入产出系数。Koopman等（2014）进一步优化之前的研究，将上述两个框架融合统一，提出了 KWW 模型。为了进一步反映一国参与全球价值链完整信息，Wang 等（2013）对 Koopman 等（2014）分解法进行扩展，搭建了从总值统计到增加值统计的核算框架，即 WWZ方法，这是提高贸易增加值测算的又一个里程碑式的进展。之后 Wang等（2017a，2017b）对自己之前的研究进行进一步优化，明确了相关测度指标的计算方式。与较为通用的 KWW 模型和 WWZ模型相比，Wang等（2017a，2017b）提出的生产分解模型和相应的指标变量可以更完备地刻画 GVC 特征（倪红福，2019；伍先福，2019；倪红福和王海成，2020）。因此，本文关于全球价值链的分解和指标计算将采用 Wang等（2017a，2017b）提出的方法。本文的核心被解释变量为用以刻画全球价值链 4个维度的四类指标，其具体包括：GVC 增加值、GVC 参与度、GVC 生产长度和 GVC 位置。GVC 增加值衡量了一国在参与全球价值链生产活动中获得的增加值收益。GVC 参与度是一国全球价值链增加值占本国总产值的比重，它衡量了一国对全球价值链的嵌入程度。GVC 生产长度衡量了国际生产之间的紧密程度和复杂程度，可以简单理解为是产出价值与初始投入价值之比。GVC 位置衡量了一国/部门在全球价值链中所处的生产环节和阶段。根据前向测度和后向测度两种不同的分解方式，前三类指标又可以细分为 6 个小类，分别为 GVC前向增加值和 GVC后向增加值、GVC前向参与度和 GVC后向参与度，GVC前向生产长度和后向生产长度。表 1 给出了更完整的指标定义和说明。本文对全球价值链地位相关指标都进行取对数处理。3.其他变量说明与描述性统计本文的核心解释变量是对外直接投资（OFDI）和外商直接投资（IFDI）。对外直接投资和外商直接投资包括流量和存量两类数据，本文选择用存量数据来描述一国/部门对外投资程度和吸收外商直接投资的程度（Filippaios et al，2003）。这是出于三方面的考虑：首先，流量数据可能存在负值；其次，流量数据中包含了较多难以观测和解释的外生冲击，这些外生冲击在造成双向直接投资的波动的同时也会影响全球价值链地位的变化，加剧模型内生性的问题；最后，双向直接投资流量数据本身反映的是经济行动的短期变化，它很难对全球价值链产生立竿见影的影响，较难用来衡量双向直接投资对全球价值链带来的长期影响。本文的对外直接投资存量数据和外商直接投资存量数据进行取对数处理（Neumayer and Spess，2005）。本文的控制变量主要如下：（1）一国/地区的固定资本形成总额（Capital）。资本是国家/地区经济发展必不可少的生产要素。资本存量决定着国家/地区的发展潜力和在国际上的竞争力，因此它也是不可或缺的会对全球价值链地位产生影响 Koopman 等（2014）在 American Economic Review（AER）杂志上正式的发表时间为 2014 年，但撰写时间以及发表在 National Bureau ofEconomic Research（NBER）中的工作论文时间早于 2012年。Wang等（2013）的文章虽然发表时间早于 2014年，但其撰写时间晚于 Koopman等（2014）的撰写时间。本文使用的 GVC指标计算方法在 Wang等（2017a，2017b）两篇文章中有详细介绍，考虑到文章篇幅，本文正文暂不做说明。表 1本文涉及的 GVC重构的相关指标与内涵指标类型GVC增加值GVC参与度GVC生产长度GVC位置指标名称GVC前向增加值（VA_GVC）GVC后向增加值（Y_GVC）GVC前向参与度（Patf_GVC）GVC后向参与度（Patb_GVC）GVC前向生产长度（Plv_GVC）GVC后向生产长度（Ply_GVC）GVC位置（Pos_GVC）指标内涵国家/部门出口的中间产品中包含的国内增加值国家/部门进口的中间产品中包含的来自国内外增加值GVC前向增加值占国家/部门产生的总增加值的比例GVC后向增加值占国家/部门总产出的比例国家/部门一单位增加值投入所推动的总产出国家/部门一单位最终品所拉动的总产出GVC前向生产长度与 GVC后向生产长度之比97技术经济第 42 卷第 7 期的重要控制变量。该变量来自世界银行数据库。（2）一国/地区历年贸易总额占年 GDP 的比值（Trade）。这一变量衡量了一国参与国际经济的程度。全球价值链作为国际经济的重要部分，也会受到贸易的影响，因此需要作为控制变量加入回归模型中。该变量来自世界银行数据库。（3）一国/地区年人均实际 GDP（pGDP）。人均实际 GDP 是较常用来衡量一国/地区经济发展水平的变量，可以直观反映一个国家/地区经济活动成果和人民生活质量。经济发展水平与全球价值链地位密切相关，它决定了一国/地区在国际分工中的比较优势，影响了国家/地区嵌入的价值链条和生产环节。该变量来自联合国贸发会议数据库（UNCTAD）。（4）一国/地区研发投入占 GDP的比值（RD）。这一变量衡量了一国/地区对研发环节的投入程度，决定了一国潜在的技术水平，对技术提升有长期影响，进而影响全球价值链地位的提升。该变量来自世界银行数据库。（5）一国/地区年的矿石、金属和燃料出口之和占 GDP 的比值（Resource）。这一变量衡量了一国拥有的自然资源禀赋，自然资源作为重要的生产要素决定了一国家/地区要素禀赋的比较优势，决定了国家/地区在国际分工中的优势环节，进而对全球价值链地位产生影响。矿石金属出口和燃料出口两个原始变量来自世界银行数据库，本文对两个原始变量进行加总处理。（6）一国/地区历年的中高科技产品出口占制造业出口之比（MHtech）。这一变量衡量了一国/地区现有的技术水平。技术作为重要的生产要素直接决定了一国/地区在全球价值链中可以嵌入的环节的上限，它不可避免地会对全球价值链地位产生影响。该变量来自世界银行数据库。本文对上述控制变量中所有价值类数据都进行价格指数平减处理，为直观了解数据结构，表 2给出了主要变量的描述性统计。3.模型设定本章的实证是基于对面板数据的估计，需要说明的是，相较于一般的面板数据回归模型，本文额外做了以下三点处理：出于模型估计的需要，对解释变量与被解释变量及控制变量取对数处理。一方面可以降低多重共线性；另一方面便于回归系数的解读；解释变量和被解释变量如果为同一国家同一年份的经济活动指标，可能存在反向因果的问题，彼此之间相互影响，造成严重的内生性问题，因此本文参考 Bellemare 等（2017）方式在回归模型中选择带入解释变量的滞后一期来避免反向因果问题的出现；作为面板模型，本文在回归中控制了年份的固定效应t和国别的固定效应c。首先将已经做过取对数处理的对外直接投资存量和外商直接投资存量作为主要解释变量放入模型中进行检验，之后将两类投资存量同时放入。这种处理方法是考虑到双向直接投资会分别对全球价值链产生影响，同时双向直接投资之间可能存在一定的相关性。在只放入一个变量时，得到的系数可能包含着两类信息，这样就无法准确分辨出两类投资对全球价值链的独立影响，因此本文将两类投资同时放入回归方程进行检验。lnGVCc，t=0+1lnOFDIc，t-1+2lnIFDIc，t-1+3lnOFDIc，t-1 lnIFDIc，t-1+Controlsc，t-1+c+t+c，t（1）其中：GVCc，t是国家 c在 t年的 GVC指数，即表 1中提到的 7个指数；OFDIc，t-1和IFDIc，t-1分别为国家 c在 t-1年表 2变量描述性统计变量名称VA_GVCY_GVCPatf_GVCPatb_GVCPlv_GVCPly_GVCPos_GVCOFDIstockIFDIstockCapitalTradepGDPRDResourceMHtech变量含义GVC前向增加值（亿美元）GVC后向增加值（亿美元）GVC前向参与度GVC后向参与度GVC前向生产长度GVC后向生产长度GVC位置对外直接投资存量（亿美元）外商直接投资存量（亿美元）资本存量（亿美元）贸易总额占比（%）人均 GDP（美元）研发投入占比（%）自然资源出口占比（%）中高科技产品出口占制造业出口之比（%）样本数796796796796796796796796796796796796796796796均值1276.3821300.8970.1690.1794.0284.0311.0003640.7453252.8902731.29690.82528699.721.50413.35252.764标准差42.65144.5670.2770.2930.5500.5850.18789.36981.57575.5287.756141.4630.9613.7244.004最小值7.39811.7150.0400.0413.2443.2790.9060.0285.5459.65918.349711.9290.0700.29514.479最大值10950.7612268.6500.4700.5535.3785.6391.16378287.4778442.02046562.860408.362111968.3004.55375.42985.388资料来源：根据张洺（2022）修改。98张洺等：双向 FDI与全球价值链重构的对外投资存量/流量及外商直接投资存量/流量；Controlsc，t-1为表 2中提及的其他控制变量；0为常数项；1和 2分别为 OFDI和 IFDI的估计系数；3为双向直接投资对 GVC 指数的交互影响；为其他控制变量的估计系数；c和 t分别为国家层面和时间层面的固定效应；(c，t)为残差项。因为本文在后续回归中对关键变量都进行了取对数处理，因此在模型和后续回归结果表格中，均用 ln标注。张洺（2022）基于相似的模型结构对我国双向 FDI和 GVC 地位升级的关系进行过深入讨论，其中也曾用国别数据对国际经验做过简单阐述，本文在此基础上做了三点拓展：首先，基于国别数据重点对比双向 FDI和单向 FDI在影响 GVC重构时的差异表现；其次，选取其他被广泛使用的 GVC指标进行稳健性检验，提高本文结论的可信度；最后，通过国别异质性检验进一步讨论国家发展程度与 GVC重构路径的关系。4.基本实证分析结果在通过了序列单位根检验后，表 3表 6分别从 GVC增加值维度、GVC参与度维度、GVC生产长度维度和GVC上下游位置维度展示了双向 FDI对 GVC重构的影响。表 3中（3）列和（6）列的结果表明：OFDI可以显著促进母国 GVC 前向增加值的提高，但会抑制 GVC 后向增加值的增长。IFDI可以显著促进东道国 GVC前向增加值和后向增加值的提高。其背后的原因在于：OFDI通过剥离母国后向增加值高的产业或环节（如进口他国中间品进行加工）来发展前向增加值高的产业或环节（如生产本国中间品再出口），使母国参与全球价值链的方式得到改善。IFDI可以显著促进东道国 GVC前向增加值和后向增加值的提高。这说明外商直接投资能切实帮助一国从全球价值链中获取更多的经济价值。同时不论一国参与的是简单 GVC 生产还是复杂 GVC 生产，IFDI都能对其前向增加值的提高带来正向影响。但是 IFDI对于东道国后向增加值的正向影响则主要作用于复杂 GVC生产环节。其原因在于，大多数 IFDI都是由发达国家主导的自上而下的投资，这种投资的流入行业大多是复杂生产制造行业的低端环节。因此会对东道国复杂 GVC生产的后向增加值的提高带来显著正向影响。OFDI和 IFDI在促进 GVC前向增加值的过程中表现出了替代效应。表 4 中（3）列和（6）列的结果表明：当一国没有吸收任何 IFDI 时（只考虑1的影响时），OFDI 存量增加1%，GVC 前向参与度提高 0.02%，GVC 后向参与度降低 0.004%。当一国没有进行任何 OFDI时（只考虑2的影响时），IFDI存量增加 1%，GVC前向参与度和后向参与度分别提高 0.02%和 0.01%。双向直接投资的交互项系数在影响 GVC前向参与度时显著为负。这表明：OFDI对母国 GVC前向参与度的提升有显著促进作用，对 GVC 后向参与度的提升有显著抑制作用。这与其对全球价值链前后向增加值的影响是一致的。这印证了 OFDI主要通过剥离 GVC 简单生产中的进口加工环节，来发展 GVC 生产中的中间品出口环节。IFDI对于东道国 GVC前后向参与度的提升都有显著的正向影响。这一结果与 IFDI对于东道国 GVC前后向增加值的影响一致。OFDI与 IFDI在影响全球价值链条前向参与度时同样存在替代效应。表 5 中（3）列和（6）列的结果表明：当一国没有吸收任何 IFDI 时（只考虑1的影响时），OFDI 存量增加1%，GVC前向生产长度增加 0.021%，GVC后向生产长度减少 0.02%。OFDI对 GVC前向生产长度的延长有显表 3双向直接投资与 GVC重构（增加值维度）变量lnOFDIstocklnIFDIstocklnOFDIstocklnIFDIstocklnCapitallnTradelnpGDPlnRDlnResourcelnMHtech样本量国别固定效应年份固定效应（1）GVC前向增加值（取对数）lnVA_GVC0.061*（0.009）0.995*（0.065）0.086*（0.018）0.194*（0.071）0.295*（0.054）0.036（0.050）-0.042*（0.022）758控制控制（2）0.104*（0.013）1.020*（0.063）0.072*（0.017）0.299*（0.070）0.335*（0.054）0.039（0.049）-0.064*（0.022）758控制控制（3）0.1430*（0.0209）0.1979*（0.0240）-0.0131*（0.0017）0.0618*（0.0168）0.2581*（0.0534）1.0053*（0.0608）0.1042*（0.0352）-0.0859*（0.0216）-0.0890*（0.0493）758控制控制（4）GVC后向增加值（取对数）lnY_GVC-0.004（0.007）0.998*（0.052）0.125*（0.014）-0.112*（0.057）0.363*（0.044）-0.149*（0.040）-0.027（0.017）758控制控制（5）0.059*（0.011）0.940*（0.050）0.116*（0.014）-0.084（0.056）0.379*（0.043）-0.198*（0.039）-0.054*（0.017）758控制控制（6）-0.0749*（0.0167）0.1165*（0.0193）0.0011（0.0014）0.1088*（0.0135）0.4144*（0.0428）-1.0073*（0.0488）-0.0074（0.0282）-0.0578*（0.0173）-0.1570*（0.0395）758控制控制注：该回归结果由 Stata.15计算而得。本文省略截距项，括号中的值为稳健性标准差；*、*、*分别表示 10%、5%、1%的显著水平。99技术经济第 42 卷第 7 期表 4双向直接投资与 GVC重构（参与度维度）变量lnOFDIstocklnIFDIstocklnOFDIstocklnIFDIstocklnCapitallnTradelnpGDPlnRDlnResourcelnMHtech样本量国别固定效应年份固定效应（1）GVC前向参与度（取对数）lnPatf_GVC0.006*（0.001）-0.015*（0.007）-0.005*（0.002）0.042*（0.008）0.063*（0.006）0.025*（0.006）-0.005*（0.002）758控制控制（2）0.006*（0.002）-0.010（0.007）-0.006*（0.002）0.050*（0.008）0.066*（0.006）0.029*（0.006）-0.005*（0.003）758控制控制（3）0.0224*（0.0024）0.0164*（0.0027）-0.0018*（0.0002）0.0069*（0.0019）0.0540*（0.0061）0.0139*（0.0069）0.0162*（0.0040）-0.0083*（0.0024）0.0092（0.0056）758控制控制（4）GVC后向参与度（取对数）lnPatb_GVC0.002*（0.001）-0.015*（0.006）0.002（0.002）0.020*（0.006）0.074*（0.004）-0.002（0.004）-0.0021（0.002）758控制控制（5）0.004*（0.001）-0.018*（0.006）0.000（0.002）0.020*（0.006）0.073*（0.004）-0.003（0.004）-0.002（0.002）758控制控制（6）-0.0037*（0.0019）0.0056*（0.0023）0.0001（0.0001）0.0003（0.0016）0.0754*（0.0044）-0.0138*（0.0058）0.0098*（0.0033）-0.0025（0.0019）-0.0021（0.0047）758控制控制注：该回归结果由 Stata.15计算而得。本文省略截距项，括号中的值为稳健性标准差；*、*、*分别表示 10%、5%、1%的显著水平。表 5双向直接投资与 GVC重构（生产长度维度）变量lnOFDIstocklnIFDIstocklnOFDIstocklnIFDIstocklnCapitallnTradelnpGDPlnRDlnResourcelnMHtech样本量国别固定效应年份固定效应（1）GVC前向生产长度（取对数）lnPlv_GVC0.027*（0.001）0.022*（0.011）0.021*（0.003）0.071*（0.012）0.016*（0.008）-0.044*（0.008）0.015*（0.003）758控制控制（2）0.019*（0.001）0.014（0.011）0.017*（0.003）0.072*（0.011）0.014*（0.008）-0.046*（0.008）0.009*（0.004）758控制控制（3）0.0123*（0.0031）-0.0145*（0.0035）0.0011*（0.0002）0.0094*（0.0025）-0.0210*（0.0078）0.0150*（0.0089）0.0107*（0.0052）0.0051（0.0032）-0.0246*（0.0072）758控制控制（4）GVC后向生产长度（取对数）lnPly_GVC-0.003*（0.001）0.013*（0.008）0.010*（0.002）0.042*（0.009）-0.032*（0.007）0.004（0.006）0.006*（0.003）758控制控制（5）-0.001（0.002）0.009（0.008）0.010*（0.002）0.039*（0.009）-0.033*（0.007）0.001（0.006）0.005*（0.003）758控制控制（6）-0.0220*（0.0025）-0.0128*（0.0029）0.0018*（0.0002）0.0101*（0.0020）-0.0172*（0.0065）0.0199*（0.0074）0.0205*（0.0043）0.0069*（0.0026）0.0156*（0.0060）758控制控制注：该回归结果由 Stata.15计算而得。本文省略截距项，括号中的值为稳健性标准差；*、*、*分别表示 10%、5%、1%的显著水平。表 6双向直接投资与 GVC重构（上下游位置维度）变量lnOFDIstocklnIFDIstocklnOFDIstocklnIFDIstocklnCapitallnTradelnpGDP（1）GVC位置（取对数）lnPos_GVC0.0008*（0.0003）-0.002（0.004）-0.001（0.001）-0.004（0.005）（