中国OFDI对“一带一路”...经济增长的主要作用路径研究_苏仙红.pdf

庆祝“一带一路”十周年中国 OFDI对“一带一路”国家经济增长的主要作用路径研究 苏仙红 李艳梅 李云燕内容摘要:基于 20032017 年 65 个国家的数据,文章构建了个体固定效应下多重链式中介效应模型,研究了中国对外直接投资对“一带一路”沿线国家经济增长的中介效应和传导作用机制,并将 65 国分成逆梯度组和顺梯度组进行对比检验。研究发现:(1)中国对外直接投资主要通过经济规模这一中介效应对“一带一路”沿线国家的经济起推动作用,其次是技术溢出中介效应,产业结构中介效应最小;(2)在全样本组中,中国对外直接投资主要通过“中国对外直接投资资本积累技术进步经济增长”这一链式传导路径促进“一带一路”沿线国家经济增长;(3)顺梯度组中的链式传导路径与全样本组相同,而在逆梯度组中的链式传导路径则为“中国对外直接投资技术进步产业结构升级经济增长”。因此,中国应该加大投资力度,并发挥中国对外直接投资的链式传导机制作用,促进“一带一路”沿线国家经济增长。关 键 词:“一带一路”中国对外直接投资 经济增长 多重链式中介模型 一、引 言“走出去”战略的实施使中国在 2015 年首次实现资本净输出,2016 年的对外直接投资额是 2003年的 70 倍,成为仅次于美国的第二大对外投资国,这不仅促进了中国的经济发展,也有力地促进了东道国经济发展。其中,2013 年“一带一路”倡议的提出给中国企业“走出去”提供了一个新平台。2015年,“一带一路”建设进入全面实施阶段,使各国之间的联系更加紧密,中国与“一带一路”沿线国家(以下简称沿线国家)的合作迈向新的历史高度。截至 2022 年 4 月,中国已与 147 个国家和 32 个国际组织签署了 200 多份共建“一带一路”合作文件。与此同时,中国专门成立了“丝路基金”,并发起成立了“亚洲基础设施投资银行”,与 50 多个沿线国家签署了双边投资协定,促进双向投资升级。商务部、国家统计局和国家外汇管理局联合发布的2021 年度中国对外直接投资统计公报显示,截至 2021 年底,中国在“一带一路”沿线国家设立企业超过 1.1万家,约占中国境外企业总量的 1/4。2021 年,中国对“一带一路”沿线国家直接投资 241.5 亿美元,创历史新高,占中国全年对外投资流量总额的13.5%。20132021 年中国对沿线国家累计直接投资 1640 亿美元。“一带一路”沿线国家的境外合作工业园区项目已成为经贸合作的重要载体,在承接中外企业合作、解决当地民众就业、带动东道国经济发展等方面发挥了积极作用。截至 2021 年末,境外经贸合作区分布在 46 个国家,累计投资 507 亿美元,上缴东道国税费 66 亿美元,为当地创造 39.2万个就业岗位。随着经济全球化的深入发展,以跨国公司为载体的国际直接投资布局呈现横向一体化和纵向一体化,外商直接投资(以下简称 FDI)可以通过资金、技术、营销、管理一体的方式从这四个方面促进东道国经济的发展,FDI 是促进“一带一路”沿线国家经济发展的重要途径之一。中国作为世界第二大对36国际贸易2023 年第 3 期课题信息 本文是国家自然科学基金项目“中国与一带一路沿线国家间产业转移的节能减排效应(41871201)”的阶段性成果。作者信息苏仙红,北京工业大学经济与管理学院博士研究生;李艳梅,北京工业大学经济与管理学院研究员、博士生导师;李云燕,北京工业大学经济与管理学院教授、博士生导师。通讯作者:李艳梅,电子邮箱:liyanmei 。作者感谢匿名审稿专家们的宝贵意见和建议,当然文责自负。DOI:10.14114/ki.itrade.2023.03.012庆祝“一带一路”十周年外投资国,研究中国对外直接投资(以下简称 OF-DI)对沿线国家经济增长的影响效应具有重要意义。研究的目标在于分析以下几个问题:中国 OFDI 主要通过什么效应来影响沿线国家的经济发展?又通过什么样的作用机理和传导机制来发挥作用?“一带一路”区域国家经济发展程度各异,根据对外直接投资的二元梯度性,中国 OFDI 又通过什么样的中介效应和传导机制对不同梯度沿线国家经济起作用?本文对所有沿线国家进行梳理,根据数据的可得性,以 65 个沿线国家为研究对象,基于 20032017 年的面板数据构建个体固定效应下的多重链式中介效应模型,分析中国 OFDI 对沿线国家经济增长的影响效应和主要链式传导机制。同时,考虑到沿线国家经济发展的巨大差异,本文对比分析了中国 OFDI 对不同梯度沿线国家经济影响的中介效应和主要链式传导机制。二、文献综述FDI 对东道国经济增长影响的研究起源于国际贸易与经济增长之间的关系研究。由于 FDI 对一国进出口的影响较大,学者们开始研究 FDI 与东道国经济发展之间的关系。Nurkse(1953)最早提出了FDI 可以促进东道国经济增长,发现发展中国家的FDI 是通过资本累积效应来促进其经济发展。之后的学者们对此进行了大量研究,普遍认为 FDI 能够促进东道国(或区域)经济增长,但是实证结论却不相同。研究结论大致可以分为两种:第一,FDI 与东道国经济增长存在显著正向关系,即 FDI 可以促进东道国经济发展;第二,FDI 与东道国经济增长之间不存在单一线性关系,二者为非线性关系。一方面,学者们以国家或区域为研究对象探究FDI 与东道国(或区域)经济增长之间的关系时,发现 FDI 对东道国(或区域)经济增长具有正向推动作用(吕越等,2019),且二者之间可以形成良好的相互促进作用。之后进一步检验发现,短期内 FDI 与东道国经济增长互为因果关系而长期内存在单向正相关关系(周忠宝等,2022),且在其他因素不变的情况下,FDI 与东道国经济增长之间存在长期均衡关系。同时,经济的发展有利于东道国社会机制的完善,而这会使东道国流入更多高质量 FDI,又进一步正向影响东道国经济增长(Lee and Chang,2019;张金珠等,2021)。另一方面,研究不同国家(区域)或某一国家内不同地区的 FDI 与其经济增长的关系时,发现东道国自身经济发展水平不同,FDI 对东道国经济增长的影响程度也有所不同,FDI 对经济发展水平较高的东道国(地区)的经济增长作用大于经济发展水平较低的东道国(地区)(公丕萍和姜超,2021)。学者们还研究发现 FDI 可以通过扩大生产规模、优化产业结构和技术溢出三方式对东道国经济增长产生作用。FDI 的流入使得东道国资本存量增加,有助于扩大东道国企业的生产规模,同时还能够增加对劳动力的需求,进而通过扩大其经济规模来促进经济增长,二者之间具有互补关系(黄亮雄等,2018)。在产业结构中,FDI 流入不同的产业部门会影响东道国产业布局,可以改变东道国产业结构,FDI 可以通过优化东道国产业结构来促进其经济增长(章志华和唐礼智,2019)。通过技术溢出效应,FDI 流入可以给东道国带来先进的生产技术和管理经验,同时可以提升东道国人力资本水平(王桂军和卢潇潇,2019),并通过技术溢出效应提高东道国生产效率,最终促进东道国经济增长。据此,本文提出以下假设:假设 中国 OFDI 能够通过规模效应、结构效应、技术效应促进“一带一路”沿线国家经济增长。自从“一带一路”倡议提出以来,学者们以沿线国家的经贸与投资为立足点进行了大量研究。研究发现 FDI 对沿线国家经济增长有着显著的正向促进作用,但是由于沿线国家自身经济发展水平和所处工业化阶段的不同,FDI 在沿线国家经济增长的效应上有明显的区域异质性(牛华等,2020)。学者们还发现沿线国家的社会因素会影响外资流入和所进入的行业,黄亮雄等(2018)以交通部门为切入点,发现自 2013 年以来外商对基础设施部门的直接投资显著促进了沿线国家的经济增长。此外,还有一些46国际贸易2023 年第 3 期庆祝“一带一路”十周年学者研究了中国与沿线国家经贸往来对经济增长的影响,但大多聚焦在对中国经济增长的影响,只有少部分学者研究了对东道国经济增长的影响(郑智等,2020)。曹翔和李慎婷(2021)从需求侧和供给侧两个方面分析了与沿线国家经贸往来中我国所起的作用,发现中国主要通过贸易和投资对沿线国家经济增长发挥了促进作用。综上所述,有关“一带一路”沿线国家的 FDI 与经济增长之间的关系已经有很多研究,但依然存在三个不足:首先,在以 FDI 为中介变量分析时,多数学者将其与贸易量等经济变量综合起来分析对沿线国家经济增长的促进作用,少有学者单独研究FDI 对沿线国家经济的中介影响效应;其次,在研究 FDI 对沿线国家的经济影响时,多聚焦于 FDI 对沿线国家的总影响和二者之间的长短期关系,较少深入探究 FDI 对沿线国家经济影响的效应分解和作用传导机制;最后,沿线国家数量众多,经济发展水平差异较大,在研究沿线国家 FDI 对经济发展的影响效应时,多数将沿线国家视为一个整体,只有少数学者根据地理位置或经济水平进行分组讨论。鉴于以上分析,本文的边际贡献如下:(1)运用改进的多重链式中介效应模型探究中国 OFDI 对沿线国家经济增长的中介效应,同时从经济规模、产业结构和技术溢出三个方面进行中介效应的分解分析;(2)进一步深入探究中国 OFDI 对沿线国家经济增长的主要链式传导机制;(3)根据对外直接投资的二元梯度性,将东道国与投资国经济水平对比,把 65 个沿线国家分为顺梯度投资组和逆梯度投资组,对比分析不同组别下中国 OFDI 对沿线国家经济增长的中介效应和链式传导机制有何差异。三、研究方法与数据来源(一)面板模型设定外商直接投资流入东道国后从三个方面影响其国内生产总值。首先,随着生产资本的增加会扩大生产规模,并需要更多的劳动力;其次,不同行业的投资所带来的产值不同导致东道国产业结构发生变化;最后,生产技术、知识和经验的溢出会提升东道国的劳动力质量以及生产效率。因此,基于以上考虑,模型设置如下:GDP=f(FDIc,K,L,S,TEC)(1)首先,为了探究中国 OFDI 对沿线国家经济增长的影响,设定个体固定效应面板模型:yit=xit+it+it(2)其中,yit为被解释变量列向量,xit为解释变量列向量,it为个体效应列向量,it为误差列向量,i 为个体数,t 为时间。将(1)式代入(2)式并取对数得:lnGDPit=0+1lnFDIcit+2lnKit+3lnLit+3lnSit+4lnTECit+it+it(3)其中,FDIc,GDP,K,L,S,TEC 分别表示中国对沿线国家直接投资存量、沿线国家的国内生产总值、资本存量、劳动力存量、产业结构、技术水平,具体见表 1。0为常数项,it为误差项。其次,将 FDIc对经济增长的中介效应分解为经济规模、产业结构和技术溢出。同时,借鉴温忠麟(2004)和屈小娥(2021)的研究方法,对中介模型进一步深化,设立多重链式中介模型并绘制模型图(见图1)分析 FDIc对沿线国家经济增长的作用机制与链式传导路径,具体如下:lnKit=0+1lnFDIcit+it+it(4)lnGDPit=0+1lnFDIcit+2lnKit+it+it(5)lnSit=0+1lnFDIcit+it+it(6)lnGDPit=0+1lnFDIcit+2lnSit+it+it(7)lnTECit=0+1lnFDIcit+it+it(8)lnGDPit=0+1lnFDIcit+2lnTECit+it+it(9)lnGDPit=a0+a1lnFDIcit+a2lnKit+a3lnTECit+it+it(10)lnGDPit=b0+b1lnFDIcit+b2lnTECit+b3lnSit+it+it(11)lnGDPit=c0+c1lnFDIcit+c2lnKit+c3lnTECit+c4lnSit+it+it(12)其中,lnFDIc为解释变量,lnK、lnS、lnTEC 为中介变量,lnGDP 为被解释变量。公式(4)和(5)为56国际贸易2023 年第 3 期庆祝“一带一路”十周年经济规模中介效应;公式(6)和(7)为产业结构中介效应;公式(8)和(9)为技术溢出中介效应。多重链式中介模型可以反映多个中介变量间的关系,并且按照影响路径形成有序的中介链条,分别为方程(10)、(11)和(12)。其中,根据不同中介效应分类,如图 1 所示,经济规模中介效应为 FDIc-K-GDP(即 a1b1);产业结构中介效应为 FDIc-S-GDP(即 a5b3);技术溢出中介效应为 FDIc-TEC-GDP(即 a4b2)。链式中介效应分为别 FDIc-K-TEC-GDP(即 a1a2b2);FDIc-TEC-S-GDP(即 a4a3b3);FDIc-K-TEC-S-GDP(即a1a2a3b3)。另外,直接效应为 FDIc-GDP(即 c),中介效应全都为间接效应。(二)数据来源实证分析中使用的主要变量为中国对沿线国家的直接投资存量、沿线国家的国内生产总值、资本存量、劳动力存量和高等教育入学率。根据数据可得性,共使用 65 个沿线国家的数据进行分析,所有数据均来自世界银行和中国商务年鉴。各变量的数据来源和描述如表 1 所示。在进行回归之前对数据进行简单的统计性描述,结果如表 2 所示。KFDIcTECGDPcsa1b1b2a4a5a2a3b3图 1 FDIc对沿线国家 GDP 影响的多重链式传导路径表 1 主要变量说明变量变量说明单位LnGDP国内生产总值万美元(2010 不变价)LnFDIc中国对沿线国家直接投资存量万美元(2010 不变价)LnK资本存量万美元(2010 不变价)LnL劳动力存量万人LnS第二、三产值之和占 GDP 比重%LnTEC高等教育升学率%数据来源:世界银行和历年中国商务统计年鉴。表 2 描述性统计分析变量均值方差最小值最大值观测数全样本组LnGDP16.2041.43912.79719.404975LnFDIc9.2152.6041.94415.195975LnK12.4161.4967.72715.916975LnL6.6791.4922.76310.787975LnS-0.1890.125-0.627-0.009975LnTEC-1.1220.831-4.661-0.242975逆梯度组LnGDP16.5341.37313.52719.225465LnFDIc8.6172.9052.04115.195465LnK12.7281.4229.19715.472465LnL6.0071.4262.7638.936465LnS-0.1250.068-0.261-0.009465LnTEC-0.6480.425-1.977-0.094465顺梯度组LnGDP15.9031.43312.79719.404510LnFDIc9.7582.1561.94313.753510LnK12.1321.5067.72715.916510LnL7.2911.2724.61810.787510LnS-0.2480.135-0.627-0.024510LnTEC-1.5570.865-4.661-0.38751066国际贸易2023 年第 3 期庆祝“一带一路”十周年四、实证结果分析(一)单位根检验为保证回归结果的有效性,通过面板单位根检验方法判定数据平稳性。本文选择用 Levin-Lin-Chu(LLC)检验法、Augmented Dicky and Fuller Fisher(ADF-Fisher)检验法为参照检验法,这两个检验方法的原假设是存在单位根。表 3 的面板单位根检验结果表明,三组中所有变量都在 1%的显著性水平上拒绝了原假设,即通过了 LLC 检验和 ADF-Fisher 检验,说明所有变量都是平稳的,可以进行后续回归分析。(二)基准模型选择在进行中介效应分析之前,首先分别运用个体固定效应模型和随机效应模型进行回归,并通过Hausman 检验来确定基准回归模型,若 P 值大于0.5 选择随机效应模型,反之则应选择个体固定效应模型。此外,外商直接投资具有二元梯度性,向比投资国经济发展水平更高的国家进行投资为逆梯度投资,反之为顺梯度投资。因此,将沿线国家人均 GDP 与中国人均 GDP 相比,将其分为两组(逆梯度组和顺梯度组),基准回归结果如表4 所示,可以看出三组中 Hausman 检验的 P 值均为 0,因此基准回归模型应选择个体固定效应模型。表 3 面板单位根检验样本组检验方法LnGDPLnFDIcLnKLnLLnSLnTEC全样本组LLC-8.404 -14.188 -5.658 -5.382 -13.772 -5.790 ADF-Fisher-9.242 -12.886 -13.729 -7.243 -11.634 -10.033 逆梯度组LLC-4.847 -12.514 -3.665 -4.095 -7.932 -5.245 ADF-Fisher-7.145 -8.188 -9.912 -5.184 -8.443 -6.987 顺梯度组LLC-7.395 -4.881 -5.141 -2.467 -4.420 -4.562 ADF-Fisher-5.955 -9.998 -9.518 -5.063 -8.023 -7.737 注:p0.05,p0.01,p0.001。表 4 基准回归结果全样本组逆梯度组顺梯度组固定效应随机效应固定效应随机效应固定效应随机效应LnFDIc0.024 0.011 0.026 0.020 0.044 0.037 (0.0024)(0.0028)(0.0026)(0.0028)(0.0038)(0.0041)LnK0.212 0.252 0.244 0.245 0.144 0.172 (0.0099)(0.0115)(0.0149)(0.0157)(0.0121)(0.0134)LnL0.498 0.481 0.358 0.609 0.969 0.787 (0.0469)(0.0249)(0.0617)(0.0311)(0.0639)(0.0375)LnS0.572 0.912 0.612 0.637 0.560 0.761 (0.0898)(0.1061)(0.2523)(0.2578)(0.0913)(0.1017)LnTEC0.073 0.132 -0.123 -0.162 0.0190.067 (0.0171)(0.0181)(0.0314)(0.0296)(0.0162)(0.0171)Cons9.365 9.464 11.614 10.301 6.727 7.698 (0.2567)(0.1609)(0.2658)(0.1856)(0.4023)(0.2431)adj.R-sq0.8130.8040.9360.9220.8780.872Hausman333.10(0.000)106.66(0.000)125.98(0.000)N975975465465510510样本国家656531313434 注:p0.05,p0.01,p0.0060.003)。其中,在经济规模中介效应中,FDIc对沿线国家 GDP 的直接影响系数为 0.028,间接影响系数为 0.026(0.0890.292);在产业结构中介效应中,FDIc对沿线国家 GDP 的直接影响系数为 0.051,间接影响系数为0.003(0.0021.338);在技术溢出中介效应中,FDIc对沿线国家 GDP 的直接影响系数为 0.048,间接影响系数为 0.006(0.0620.099)不难看出,FDIc主要通过规模中介效应对逆梯度组沿线国家GDP 起促进作用。就顺梯度组而言,FDIc对沿线国家 GDP 的总影响效应系数为 0.121。在经济规模中介效应中,FDIc对沿线国家经济直接影响系数为 0.069,间接影响系数为 0.052(0.2220.236);在产业结构中介效应中,FDIc对沿线国家 GDP 的直接影响系数为0.115,间接影响系数为 0.006(0.0090.689);在技术溢出中介效应中,FDIc对沿线国家 GDP 的直接影响系数为 0.104,间接影响系数为 0.006(0.124 0.137)。进行中介效应分解后,经济规模中介效应最大(0.052),其次为技术溢出中介效应(0.017),产业结构中介效应最小(0.006)。综上所述,三组样本中经济规模中介效应的影响系数较大,产业结构中介效应的影响系数很小,而在技术溢出中介效应中,全样本组和顺梯度组比逆梯度组的影响系数大。从回归结果来看,K、TEC、S 这三个中介变量对沿线国家 GDP 的中介效应显著存在,即中国 OFDI 可以通过增加沿线国家资本积累、优化沿线国家产业结构、促进沿线国家技术创新这三个方面对沿线国家 GDP 发展起间接促进作用,结论支持假设。短期内中国 OFDI 流入会直接扩大沿线国家的生产规模,进而扩大其经济规模。同时,中国对沿线国家直接投资呈多样化,且对各行业投资各有不同,因此技术溢出的作用相比经济规模中介效应较小,而且产业结构的调整与优化在长期更容易观测,短期内的变化并不太明显,所以产业结构的中介效应最小。86国际贸易2023 年第 3 期数字乘积为其他中介变量的间接效应。0.1470.285 为经济规模中介效应中 FDIc对沿线国家 GDP 的间接影响,即图 1 中的 a1b1,下同。庆祝“一带一路”十周年全样本组中不同链式传导路径分析结果如表 6所示。其中,链式传导路径 1 表示“中国 OFDI资本积累技术进步经济增长”,链式传导路径2 表示“中国 OFDI技术进步产业结构升级经济增长”,链式传导路径3 表示“中国 OFDI资本积累技术进步产业结构升级经济增长”。在全样本组中,链式传导路径1 和3 的中介效应显著,链式传导路径 2中技术创新对产业结构影响不显著,因此在其传导作用下 FDIc对沿线国家 GDP 的影响不显著。FDIc通过链式传导路径 1 这一传导机制下的中介效应显著,影响系数为0.0030(0.1240.1370.124),说明中国对沿线国家的直接投资促进了其资本规模扩张,进而加表 5 中介效应回归检验结果总效应经济规模中介效应产业结构中介效应全样本逆梯度顺梯度全样本逆梯度顺梯度全样本FEFEFEFEFEFEFEFEFEFEFELnGDPLnGDPLnGDLnKLnGDPLnKLnGDPLnKLnGDPLnSLnGDLnFDIc 0.083 0.054 0.121 0.147 0.041 0.089 0.028 0.222 0.068 0.005 0.078 (0.002)(0.002)(0.003)(0.006)(0.002)(0.007)(0.002)(0.010)(0.004)(0.006)(0.002)LnK0.285 0.292 0.236 (0.009)(0.012)(0.013)LnS1.049 (0.1320)LnTECCons15.438 16.072 14.71911.058 12.280 11.956 12.587 9.964 12.367 -0.238 15.69 (0.002)(0.025)(0.037)(0.060)(0.103)(0.063)(0.153)(0.099)(0.136)(0.059)(0.039)N975465975975975465465510510975975样本国6531656565313134346565续上表产业结构中介效应技术溢出中介效应逆梯度顺梯度全样本逆梯度顺梯度FEFEFEFEFEFEFEFEFEFELnSLnGDPLnSLnGDPLnTECLnGDPLnTECLnGDPLnTECLnGDPLnFDIc 0.002 0.051 0.009 0.115 0.094 0.058 0.062 0.048 0.124 0.104 (0.001)(0.002)(0.001)(0.003)(0.003)(0.003)(0.003)(0.003)(0.007)(0.004)LnKLnS 1.338 0.689 (0.374)(0.137)LnTEC0.267 0.099 0.137 (0.022)(0.040)(0.023)Cons-1.4516.265 -0.338 14.953 2.615 14.74 3.424 15.731 1.841 14.467 (0.003)(0.059)(0.012)(0.059)(0.033)(0.062)(0.029)(0.140)(0.070)(0.056)N465465510510975975465465510510样本国31313434656531313434 注:p0.05,p0.01,p0.001。由于表格横向排版过大,在表格中产业结构中介效应右端处断开,另左起续表。96国际贸易2023 年第 3 期庆祝“一带一路”十周年表 6 不同链式传导路径回归检验结果(全样本)链式传导路径 1链式传导路径 2链式传导路径 3(FDIc-K-TEC-GDP)(FDIc-TEC-S-GDP)(FDIc-K-TEC-S-GDP)FEFEFEFEFEFEFEFEFEFELnKLnTECLnGDPLnTECLnSLnGDPLnKLnTECLnSLnGDPLnFDIc0.147 0.069 0.032 0.094 0.006 0.051 0.147 0.069 0.035 0.031 (0.0064)(0.0042)(0.0025)(0.0035)(0.0008)(0.0031)(0.0064)(0.0042)(0.0059)(0.0024)LnK0.164 0.265 0.164 0.026 0.253 (0.0174)(0.0094)(0.0174)(0.0032)(0.0096)LnS1.121 0.483 (0.1215)(0.0948)LnTEC0.124 -0.0080.275 -0.022 0.134 (0.0171)(0.0058)(0.0213)(0.0059)(0.0169)Cons11.058 0.799 12.181 2.614 -0.217 14.984 11.058 0.799 -0.468 12.407 (0.0608)(0.1961)(0.1018)(0.0336)(0.0163)(0.0654)(0.0608)(0.1961)(0.0352)(0.1099)N975975975975975975975975975975样本量65656565656565656565 注:p0.05,p0.01,p0.001。大了对技术创新的资金支持,可以通过技术溢出效应对沿线国家的经济增长起促进作用。链式传导路径3 这一传导机制下的中介效应影响系数为-0.0002(-0.0220.1240.1370.483),其中技术创新对产业结构回归系数为-0.022,说明存在遮掩效应。从不同的链式传导机制的检验结果可以看出,中国OFDI 流入沿线国家后,主要通过扩大资本规模,进而促进技术进步,最终推动沿线国家经济增长(即链式传导路径 1)。分样本链式传导路径回归结果如表 7。在逆梯度组中,FDIc主要通过链式传导路径 2“中国 OFDI技术进步产业结构升级经济增长”对沿线国家经济发展起到推动作用。在链式传导路径 2 中FDIc对沿线国家 GDP 的中介影响效应显著,影响系数为 0.0013(0.0610.0191.121),而链式传导路径 3 的中介影响效应较小,影响系数为 0.0001(0.0890.0910.0160.512),链式传导路径 1 的中介影响效应则不显著。逆梯度组沿线国家资本存量较大且生产技术先进,对外资的“质量”要求较高,中国 OFDI 进入这些国家大多流入到高附加值部门。中国对逆梯度组沿线国家直接投资有助于促进其国内生产技术升级,进而优化这些沿线国家产业结构,最终增加其国内生产总值(即链式传导路径 2)。在顺梯度组中,链式传导路径 2 和 3 中技术创新对产业结构升级影响不显著。FDIc主要通过链式传导路径 1“中国 OFDI资本积累技术进步经济增长”促进沿线国家经济增长,影响系数为 0.0023(0.2220.1340.077)。这说明中国对顺梯度沿线国家直接投资会促进其国内生产技术升级,并通过技术溢出效应对沿线国家的经济发展起推动作用。顺梯度组中沿线国家正处于工业化加速发展时期,但国内资本存量却相对较小,对资本需求较大,外资的流入可以提高本国的资本积累进而促进经济发展。同时,相对于顺梯度沿线国家而言,中国拥有更成熟先进的生产技术与管理经验,中国 OFDI 的流入不仅可以提供大量资金还能够带来先进技术设备,通过技术外溢效应促进本土企业生产技术升级,提高经济附加值,进而增加其国内生产总值。07国际贸易2023 年第 3 期庆祝“一带一路”十周年表 7 不同链式传导路径回归检验结果(分样本)链式传导路径 1(FDIc-K-TEC-GDP)链式传导路径 2(FDIc-TEC-S-GDP)逆梯度顺梯度逆梯度顺梯度FEFEFEFEFEFEFEFEFEFELnKLnTECLnGDPLnKLnTECLnGDPLnTECLnSLnGDPLnTECLnFDIc 0.089 0.053 0.028 0.222 0.094 0.062 0.062 0.001 0.051 0.123 (0.0072)(0.0038)(0.0026)(0.0101)(0.0099)(0.0045)(0.0033)(0.0004)(0.031)(0.0071)LnK0.091 0.293 0.134 0.225 (0.0221)(0.0131)(0.0318)(0.0134)LnS1.121 (0.1215)LnTEC0.0220.077 0.019 0.275 (0.0278)(0.0190)(0.0051)(0.0213)Cons11.956 2.340 12.638 9.963 0.507 12.328 3.424 -0.211 14.984 1.841 (0.0639)(0.2658)(0.1671)(0.0998)(0.3251)(0.1351)(0.0299)(0.0175)(0.0654)(0.0706)N465465465510510510465465465510样本量31313134343431313134续上表链式传导路径 2(FDIc-TEC-S-GDP)链式传导路径 3(FDIc-K-TEC-S-GDP)顺梯度逆梯度顺梯度FEFEFEFEFEFEFEFEFEFELnSLnGDPLnKLnTECLnSLnGDPLnKLnTECLnSLnGDPLnFDIc0.009 0.095 0.089 0.053 0.0010.028 0.222 0.094 0.004 0.059 (0.0015)(0.0047)(0.0072)(0.0038)(0.0004)(0.0026)(0.0101)(0.0099)(0.0017)(0.0045)LnK0.091 0.006 0.291 0.134 0.031 0.215 (0.0221)(0.0023)(0.0131)(0.0318)(0.0051)(0.0136)LnS0.789 0.512 0.385 (0.1324)(0.2611)(0.1104)LnTEC-0.0060.153 0.016 -0.031-0.0120.087 (0.0075)(0.0229)(0.0051)(0.0281)(0.0074)(0.0191)Cons-0.325 14.706 11.956 2.340 -0.273 12.778 9.963 0.507 -0.614 12.551 (0.0264)(0.0677)(0.0639)(0.2658)(0.0307)(0.1811)(0.0998)(0.3251)(0.0547)(0.1479)N510510465465465465510510510510样本量34343131313134343434 注:p0.05,p0.01,p技术溢出中介效应产业结构中介效应。在全样本组和顺梯度组中,FDIc 主要通过“中国 OFDI资本积累技术进步经济增长”促进沿线国家经济增长,而在逆梯度组中,FDIc 主要通过“中国 OFDI技术进步产业结构升级经济增长”促进沿线国家经济增长。此结果与个体固定效应下的回归结果基本一致,说明本文中的中介效应分解结果与链式传导路径分析结果均稳健可靠。表 8 中介效应简表(个体时间双固定)要素路径效应效应系数全样本逆梯度顺梯度效应分解经济规模中介效应产业结构中介效应技术溢出中介效应LnFDIc-LnGDPLnFDIc-LnK-LnGDPLnFDIc-LnGDPLnFDIc-LnS-LnGDPLnFDIc-LnGDPLnFDIc-LnTEC-LnGDP总效应0.081 0.055 0.121 直接效应0.039 0.028 0.067 间接效应0.042 0.027 0.054 总效应0.081 0.055 0.121 直接效应0.070 0.049 0.108 间接效应0.011 0.006 0.013 总效应0.081 0.055 0.121 直接效应0.055 0.051 0.111 间接效应0.026 0.004 0.010 链式传导机制链式传导路径 1LnFDIc-LnK-LnTEC-LnGDP中介效应0.0033 0.00020.0021 链式传导路径 2LnFDIc-LnTEC-LnS-LnGDP中介效应0.00070.0012 0.0008链式传导路径 3LnFDIc-LnK-LnTEC-LnS-LnGDP中介效应0.0003 0.00010.0001 注:p0.05,p0.01,p0.001。与此同时,采用变量替换的方式进一步检验实证结果的可靠性与稳健性。用人均国内生产总值(PGDP)替代国内生产总值(GDP),用资本劳动比(K/L)替代资本存量(K)和劳动力存量(L)。基准回归结果为表 9,可以看出,不论是逆梯度组还是顺梯度组,FDIc都能够促进沿线国家 PGDP 增加。为了方便浏览,对中介效应分解结果与链式传导路径分析结果进行简化,具体见表 10。在中介效应分解中,三个样本组中均是经济规模中介效应最大,其次是技术溢出中介效应,产业结构中介效应为三者之中最小。在链式传导路径分析中,全样本组和顺梯度组中,中国 OFDI 都是通过链式传导路径 1“中国OFDI资本积累技术进步经济增长”提升沿线国家 PGDP,而逆梯度组中,中国 OFDI 是通过链式传导路径 2“中国 OFDI技术进步产业结构升级经济增长”促进沿线国家 PGDP 增长。FDIc对沿线国家PGDP 的回归结果与 FDIc对沿线国家 GDP 的回归结果基本一致,说明本节中的中介效应与链式传导路径分析结果均稳健可靠。27国际贸易2023 年第 3 期庆祝“一带一路”十周年表 9 基准回归结果(被解释变量:PGDP)全样本组逆梯度组顺梯度组LnFDIc0.024 0.024 0.051 (0.0032)(0.0046)(0.0039)LnK/L0.214 0.247 0.157 (0.0131)(0.0254)(0.0129)LnS0.442 0.5150.404 (0.1211)(0.4549)(0.0990)LnTEC0.056 -0.173 0.048 (0.0211)(0.0481)(0.0168)Cons7.144 8.663 6.409 (0.08417)(0.2497)(0.0651)adj.R-sq0.9070.4920.799N975465510样本国653134 注:p0.05,p0.01,p0.001。表 10 中介效应简表(被解释变量:PGDP)要素路径效应效应系数全样本逆梯度顺梯度效应分解链式传导机制经济规模中介效应产业结构中介效应技术溢出中介效应链式传导路径 1链式传导路径 2链式传导路径 3LnPGDP-LnFDIcLnPGDP-LnK/L-LnFDIcLnPGDP-LnFDIcLnPGDP-LnS-LnfdicLnPGDP-LnFDIcLnPGDP-LnTEC-Ln