省際OFDI、出口貿易對全要素生產率的影響——基于空間杜賓模型的實證分析

閻志軍　陳　晨（南京理工大學，南京 210094）

省際OFDI、出口貿易對全要素生產率的影響——基于空間杜賓模型的實證分析

閻志軍陳晨
（南京理工大學，南京 210094）

中國地域遼闊，地區差異較大，研究省際OFDI、出口貿易對全要素生產率的影響需重視空間因素的作用。本文基于2005～2014年我國28個省份的面板數據，采用空間杜賓模型，實證分析OFDI和出口貿易這兩個方面對全要素生產率的影響。結果表明，省際OFDI、出口貿易和全要素生產率均表現出空間集聚特征；OFDI與全要素生產率的增長呈負相關；出口對全要素生產率有顯著的正向效應，并且通過空間溢出效應顯著促進鄰接省份全要素生產率的提升。因此，我國需重視技術尋求型OFDI的建設，充分考慮OFDI對國內經濟增長的空間溢出影響，以期達到對外投資和出口貿易雙實現技術溢出效應的效果。

OFDI 出口貿易 全要素生產率 空間杜賓模型

隨著我國“走出去”戰略的深入發展，各省對外投資和對外貿易均得到很大的提升。我國對外直接投資存量在2002年僅有317億美元，到2014年已達到8826.4億美元，年均增長率高達33.15%。出口貿易額從2002年的3256億美元，增長到2014年的23422.9億美元，年均增長率為17.87%。從空間維度看，京津兩市、長三角和珠三角等地區的OFDI存量和出口貿易集聚程度顯著的高于其他地區，而且可以看出這些集聚程度較高的地區及其周邊省份，其經濟增長也表現出集聚性。我國省際OFDI、出口貿易與經濟增長在空間上為何表現出類似的分布格局？地理空間因素是否影響OFDI、出口貿易與經濟增長之間的關系，其作用程度和效果將會如何？明確這些問題將有助于地區間的經濟交流，對探討我國OFDI、出口貿易對全要素生產率的影響提供全面開放的思維模式，對深化“走出去”戰略具有重要意義。

1　文獻綜述

全要素生產率作為衡量一國或地區經濟增長質量的重要指標，關于提高全要素生產率的途徑渠道得到許多學者的關注。對外投資和對外貿易對母國全要素生產率的影響作用問題越來越成為我國“走出去”戰略研究領域中的重要議題。

關于發展中國家OFDI對母國的影響研究，從上世紀80年代相繼出現相關的投資理論，比如:Dunning的投資發展階段理論、Wells的小規模技術理論，Lall的技術地方化理論、Cantwell和Tolentino的技術創新產業升級理論等。其中技術地方化理論和技術創新產業升級理論對發展中國家對外投資的動機和技術溢出進行了系統的論述。技術地方化理論認為，發展中國家跨國公司通過對外直接投資，引進成熟技術再創新，從而給企業帶來新的競爭優勢，它強調了企業不是簡單的模仿而是主動的消化與創新。技術創新產業升級理論，從技術進步和技術積累的角度論證了發展中國家對外直接投資受到國內產業結構和創新能力的影響，發展中國家通過吸收先進技術和經驗創造自身的比較優勢，從而提高國內產業的競爭能力。比較準確的詮釋了發展中國家，尤其是新興工業化國家的對外直接投資結構的變化——由傳統產業向高新技術產業的轉變。關于對外直接投資對母國的溢出效應可以追溯到Macdougall（1960）在研究對外直接投資對東道國經濟福利的影響時，首次探討了對外直接投資的技術溢出效應［1］。近年來國內外學者越發重視發展中國家OFDI對母國全要素生產率的影響研究，但研究結論并不一致。第一類研究結果證明OFDI促進了全要素生產率的提高。例如，Dierk Herzer（2011）在研究發展中國家OFDI與其全要素生產率的關系時，發現多數發展中國家的OFDI對其全要素生產率有促進作用，提高全要素生產率是增加OFDI的后果和原因，并且OFDI對全要素生產率的影響在各國間有很大的差異［2］。白潔（2009）選取了14個國家的OFDI數據，并通過構建國際R&D技術溢出模型實證分析了OFDI對全要素生產率的影響，結果顯示OFDI對全要素生產率有促進作用，但不顯著［3］。另一類則說明OFDI對全要素生產率沒有促進作用。例如，林成杰、劉天善（2011）利用實證分析IFDI、OFDI和研發投入這3個變量對全要素生產率的影響，發現IFDI和研發投入可以促進全要素生產率增長，而OFDI對全要素生產率的增長有抑制作用［4］。

對外貿易與經濟增長的關系一直是學術界研究的熱點。新貿易增長理論在結合內生增長理論的基礎上提出，對外貿易促進了知識的國際溢出，貿易國通過出口規模效應、技術溢出效應和學習效應對其經濟增長和全要素生產率有積極的提升作用。Melitz（2003）從企業效率異質性視角出發，認為出口企業為了從國外市場中獲得較高利潤，會積極提升技術水平，迫使效率較低的企業退出市場，從而使得整體的生產率得到提高［5］。Ricardo Lopez（2005）認為母國的出口企業會通過技術溢出效應影響非出口企業，使得相關產業的全要素生產率得到提升，從而促進整體全要素生產率的提升［6］。倪海青和王詠梅（2005）、胡賢旭和周春林（2014）、張坤和候維忠（2016）等的研究也表明我國出口貿易存在溢出效應，并對省域全要素生產率有顯著的促進作用［7-9］。但是也有學者對出口促進生產率的結論有不同的見解。Wagner（2007）基于33個國家的企業層面數據的分析，發現出口貿易對企業生產率的提高并沒有顯著的促進作用，高生產率的企業沒有表現出足夠的出口傾向性［10］；關兵（2010）通過對我國省際面板數據的研究，表明出口的增長沒有促進全要素生產率的發展［11］；葉明確和方瑩（2013）運用空間杜賓模型也發現出口量對全要素生產率的增長沒有顯著的影響［12］；呂品和潘沈仁（2014）采用空間計量方法實證分析了我國進出口貿易對全要素生產率的影響，結果同樣表明出口對全要素生產率沒有顯著的促進作用［13］。

中國地域遼闊，地區差異較大，地理空間因素在經濟發展中的重要性已得到大量的證實。遺憾的是，目前研究全要素生產率的影響因素多是單一視角，鮮有文獻考察OFDI和出口貿易兩者對全要素生產率的影響，僅有的實證研究還停留在對外直接投資企業和出口企業的生產率關系比較上。如慕繡如等（2015）比較分析了對外投資企業的生產率和出口企業的生產率，并通過實證分析得出對外直接投資和出口貿易存在相互促進作用，但未指出OFDI和出口貿易對全要素生產率的影響作用［14］。隨著地區間要素流動和技術合作的深入發展，忽視空間因素難以全面揭示我國省際OFDI、出口對全要素生產率的復雜作用機制，會低估兩者對全要素生產率的實際影響。因此，在研究省際OFDI、出口貿易對全要素生產率的影響時，引入空間地理因素可以客觀的反映經濟事實。

為探討這一問題，本文將利用我國28個省份2005～2014年的面板數據，在分析OFDI、出口貿易對全要素生產率影響中引入空間地理因素，首先利用探索性空間數據考察我國OFDI、出口貿易和全要素生產率的空間關聯特征，再通過構建空間計量模型來分析OFDI、出口貿易對全要素生產率的影響作用，以期更全面地揭示OFDI、出口貿易對全要素生產率的作用途徑，為我國“走出去”戰略提供更符合實際的理論指導。

2　OFDI、出口貿易與全要素生產率現狀及空間關聯性

2.1省際OFDI和出口貿易發展現狀

在全球生產網絡化的背景下，中國參與國際生產的程度不斷加深，對外直接投資數量呈現穩步上升的趨勢。《2014年度中國對外直接投資統計公報》顯示，2014年中國對外直接投資額達1029億美元，首次突破千億美元，同比增長14.1%，繼續保持世界第3位。同時隨著“絲綢之路”經濟帶的建設，中國企業“走出去”的步伐不斷加快。截至2014年底，中國有1.85萬家境內投資者設立對外直接投資企業近3萬家，分布在全球186個國家（地區）。從過去十年的對外投資存量表中可以發現，我國區域對外直接投資表現出明顯的地區集聚特征。以2014年為例，東部地區對外非金融類直接投資存量為1922.4億美元，占全國總量的81.6%，分別是中、西部地區的10倍和8倍。其中，廣東省、長三角地區和京津兩市的OFDI存量占地方存量的61%，反應出我國OFDI發展具有局域集聚性的特征。

在經濟下行壓力加大的情況下，對外貿易對一國或地區的經濟增長有重要的支撐作用。自加入WTO以來，我國出口貿易迅猛增長。2005～2014年我國出口貿易額年均增長率高達17.6%。其中，2014年我國出口貿易額占全球12.2%，出口依存度達到22.5%。從地區看，東部的出口貿易額高達1.97萬億美元，中西部地區的總出口貿易額才約占東部地區的19%。在東部地區，長三角地區的出口貿易額最高（0.83萬億美元），其次是閩粵兩省（0.76萬億美元），京津冀地區則有0.45萬億美元，表明地區出口貿易的集聚效果比較顯著，主導性省份呈現出局域分布形態。

2.2全要素生產率的測算

測算全要素生產率采用DEA-Malmquist指數法，其具有避免理論約束、無需假設生產函數等優勢。借鑒Fare（1994）的方法來測算我國的全要素生產率（TFP）。

t期的Malmquist指數是:

t+1期的Malmquist指數是:

則從t期到t+1期生產率變化的Malmquist生產率指數表示為:

目前大多數文獻對投入產出要素的選取仍依據“索洛余值”規則，其中基本投入要素包括勞動投入量和資本存量，產出要素用總產出來表示。勞動投入量選取全國各省份的就業人數，資本存量采用“永續盤存法”，總產出用全國各省份的實際GDP來表示，資本存量和總產出均以2005年為基期計算。

通過DEAP2.1軟件可以測算出我國28個省份的全要素生產率指數。由于測算出的Malmquist指數是環比指數，所以需要對指數進行換算整理。例如本文以2005年為基期，假設2005年的全要素生產率是1，那么2006年的全要素生產率為Malmquist指數乘以2005年的TFP，以此類推可以整理得到我國2005～2014年的全要素生產率變動情況（圖1）。

從圖1可以看出:（1）除了東部地區的全要素生產率保持基本穩定外，其余地區均呈現逐步下降的趨勢。從數據上看，我國2005～2014年間全要素生產率平均下降了1.6%，中、西部分別下降了4.1%和2.6%，只有東部地區的TFP指數保持年均0.56%的增長趨勢，這表明我國總體生產率沒有發生明顯的進步。（2）地區間全要素生產率差異較大。以2014年為例，東部地區的全要素生產率指數為1.05，高于全國指數0.85，分別是中、西部地區的1.54倍和1.35倍。其中，上海、浙江、北京、福建等地區的全要素生產率指數均超過1.20，而山西、河南、云南等省份的TFP指數在0.6左右，地區間最大差異達到了2.9倍，這說明東部地區技術效率和生產率水平具有明顯的優勢。（3）省際全要素生產率呈現出明顯的集聚分布特征。如表1所示，京津地區、長三角地區、閩粵兩省的全要素生產率指數都顯著高于其他省份，表明這些地區的全要素生產率集聚性優于其他地區。

圖1　我國2005～2014年期間全要素生產率變動趨勢

表1　排名前10的省份TFP指數均值表

2.3OFDI、出口貿易與全要素生產率的空間自相關特征

基于我國OFDI、出口貿易和全要素生產率在地理空間上呈現集聚分布的特征，借助探索性空間數據分析方法測算全域Moran’s I指數，考察變量是否存在空間自相關性。若Moran’s I的數值在0和1之間，則表明有正的空間相關性，而在-1和0之間表示有負的空間相關性。本文以鄰接矩陣作為空間權重矩陣（假設海南和廣東、廣西有共同邊界），若兩地區相鄰則賦值為1，無共同邊界就為0，構建一個28×28的矩陣并對其標準化處理。利用Matlab7.0軟件測算出我國OFDI、出口貿易和全要素生產率在2005～2014年期間的全域Moran’s I指數（表2）。

表2　全域Moran’s I 指數

表2結果表明，2005～2014年間我國OFDI、出口貿易和全要素生產率的全域Moran’s I值均通過了顯著性檢驗，并且Moran’s I指數基本在0和1之間，這說明省際0FDI、出口貿易和全要素生產率都存在顯著的正向空間自相關，同時也驗證了這3個變量的集聚分布效應。

進一步，以2014年為例繪制省際OFDI、出口和TFP的Moran散點圖（圖2）。根據圖2可知，我國省際OFDI、出口貿易和全要素生產率都呈現出明顯的集聚現象。就lnOFDI而言，全國大部分省份的落點聚集在第一象限，少數落在第三、四象限，這說明我國多數區域呈現高——高型局域分布特征，比如長三角地區和山東、北京、天津、遼寧、福建、廣東等省份。從LnEX的Moran散點圖可以看出多數省份落在第一象限，說明高——高型居于主導地位，即出口水平較高的省份呈現集聚特征。大部分省份的lnTFP在散點圖中處于空間正相關的區域，其中超過半數的省份落在第一象限，省份主要集中在東部沿海地區，而第三象限（低——低型）包括云南、內蒙古、寧夏、湖南、湖北、貴州、廣西等省份，由此可見我國省域全要素生產率的主要空間特征表現為“高——高集聚”和“低——低集聚”。

圖2　Moran散點圖

通過以上分析表明，我國省際OFDI、出口貿易和全要素生產率的全域和局域空間關聯度都比較顯著，初步證實了地理空間因素是影響省際OFDI、出口貿易與全要素生產率關系的重要因素之一。如果忽視這種空間因素，將使研究結論偏離實際情況，所以本文將構建空間計量模型并引入空間地理因素進行實證分析。

3　模型設定與數據說明

3.1空間計量模型的設定

通過Moran’s I指數的檢驗，我國省際OFDI、出口貿易與全要素生產率存在空間相關性，因此需要借助空間計量模型來客觀反映這種空間關聯性。常用的空間計量模型包括空間滯后模型、空間誤差模型和空間杜賓模型，為了同時克服因變量和自變量的空間相關性，故采用空間杜賓模型較為合適。空間杜賓模型的基本形式為:

其中，W為空間權重矩陣，Wy和WX分別表示因變量和自變量的空間滯后項，τn為元素1的列向量。

本文從空間計量角度引入OFDI和出口貿易作為解釋變量，并分析兩者對全要素生產率的影響。為了增加檢驗結果的穩健性，需考慮模型中控制變量的作用。由新古典增長理論可知，IFDI作為資本形成的來源，對經濟增長有著直接的影響。另外新增長理論認為，知識積累和技術研發是經濟持續增長的源泉和動力。所以加入外商直接投資、研發投入、人力資本這3個控制變量，構建出本文采用的空間面板模型:

其中，WlnTFP代表全要素生產率的空間滯后項，WlnOFDI代表自變量OFDI的空間滯后項，WlnEX代表出口貿易額的空間滯后項，π為控制變量，包含外商直接投資、研發經費投入強度、人力資本，Wlnπ代表控制變量的空間滯后項，β1和β2用來表示OFDI和出口貿易對全要素生產率的直接影響程度，γ1和γ2分別表示OFDI和出口貿易對全要素生產率的空間溢出效應強度。

3.2數據說明

全要素生產率（TFP）沿用上文計算結果；對外直接投資（OFDI）是主要解釋變量之一，用對外直接投資存量表示；出口貿易額（EX）為各省按經營單位所在地分類的出口數據；外商直接投資（IFDI）通過正向的技術溢出促進地區的經濟增長，用實際利用外資額來表示；研發經費投入強度（RD）用各省的研發投入占其GDP的比重來表示；人力資本（H）參考彭國華（2005）的做法，采用教育年限法將受教育程度分為未上過學、小學、初中、高中、大專及以上，并設定平均受教育年數:1.5、6、3、3、3.5年，再通過教育回報率結合公式H=exp（lnh）*L計算出人力資本［16］。其中，OFDI、EX和IFDI數據均用CPI折算成以2005年為基期的不變價格。

由于青海、新疆和西藏樣本量過小以及部分數據缺失，故剔除這3個區域。本文選取2005～2014年我國28個省級單位的數據為樣本，省際OFDI來自于《中國對外直接投資統計公報》，出口貿易額、省際IFDI、GDP來自于《中國統計年鑒》，研發投入來自于《中國科技統計年鑒》，人均受教育水平來自于《中國勞動統計年鑒》，相關變量描述性統計見表3。

表3　變量描述性統計

4　實證結果與分析

4.1總體空間杜賓面板回歸分析

以2005～2014年我國28個省市作為樣本數據，采用鄰接權重矩陣，然后使用Stata 12.0軟件進行空間杜賓模型分析。回歸結果見表4。

表4　全國層面的回歸結果

表4回歸結果表明:（1）根據R2、Sigma2和Long-likelihood的統計值，可以看出模型的整體擬合優度較好，回歸結果的可信度較高；（2）對外直接投資變量（lnOFDI）的總體系數為-0.009，雖然通過了5%的顯著性水平，但是結果表明OFDI與全要素生產率呈負相關。這個結論與林成杰、劉天善（2011）的研究相一致，認為我國對外投資流向大部分在亞洲和拉丁美洲等發展中國家，對低端技術行業的投資規模仍占主要地位，所以OFDI的逆向技術溢出效應對國內生產率增長的影響還不明顯。其次，我國OFDI包括資源、市場導向型和技術導向型，目前我國技術導向型OFDI比例還較小，所以在數據選取上仍以總體數據來做分析，這也是導致OFDI對全要素生產率表現出顯著的負向效應的原因之一。同時還應注意到，隨著我國省際OFDI規模增速的擴大，資金外流必然致使對國內投資的減少，生產投入的減少自然會對全要素生產率產生消極影響。（3）出口貿易變量（lnEX）除了間接效應通過10%顯著性檢驗，其余均在1%顯著性水平下顯著，表明出口對全要素生產率的正向效應比較顯著。從直接和間接影響可以看出，在保持其他因素不變的情況下，本地出口每增加1%，將使本地區全要素生產率提高0.016個百分點，也使其他地區增加0.011個百分點。這與新貿易理論相吻合，認為出口貿易通過溢出效應、學習效應和規模效應對全要素生產率有促進作用。

從控制變量的角度看，外商直接投資（lnIFDI）沒有表現出顯著性，且均對全要素生產率增長有一定的抑制作用，說明外資對國內企業帶來的競爭多于技術溢出。研發投入強度（lnRD）在1%的顯著水平下促進整體全要素生產率的增長，并且對本地區和其他地區都有10%的顯著影響，這也說明研發水平具有較明顯的技術溢出效應。人力資本（lnH）的總效應系數為-0.036，且通過1%的顯著性檢驗，表明人力資本對全要素生產率的增長具有反向作用。這是由于我國的人口素質和教育水平存在一定的問題，只有全面提高人民的素質和能力，加強教育資本投入，才能使人力資本對全要素生產率的發展作出積極的貢獻。

4.2分地區樣本的空間杜賓面板回歸分析

從橫向角度看，我國地區間的經濟發展和生產率水平差異顯著，所以本文將28個省份按照東、中、西部地區分類分別進行區域樣本分析，以揭示我國OFDI、出口貿易對全要素生產率影響的區域特征。利用上述回歸模型對各區域面板數據進行回歸，得到表5結果。

表5　分地區樣本的回歸結果

續表

從本文關注的解釋變量來看，我國省際OFDI和出口貿易對全要素生產率的作用路徑和影響強度在不同區域存在顯著差異。（1）省際OFDI在東部地區的回歸系數為0.009，而在中部和西部均為負值，這說明省際OFDI對東部的全要素生產率有促進作用，中西部則作用效果相反，但是它們的空間溢出效應均不顯著。從直接影響和間接影響的系數上可以發現，省際OFDI都對本地區的全要素生產率增長有阻礙作用，但在東部地區內，省際OFDI會通過空間溢出效應促進鄰接省份的全要素生產率增長。（2）表征各省出口貿易溢出效應的回歸系數值在中西部地區均為0.031，且通過1%顯著性水平檢驗，這意味著我國省際出口貿易的空間溢出效應在中西部地區均存在，而東部地區的系數并不顯著。具體來看，出口貿易的直接影響系數在3個地區都表現出顯著的正向效應，說明出口貿易有助于直接促進本地全要素生產率的提升。而間接影響的系數則表現不一致，出口貿易僅在西部地區顯著促進鄰接省份的全要素生產率增長，中部地區不顯著，對東部地區的作用效果則相反。（3）在控制變量lnIFDI、lnRD、lnH中。省際IFDI僅在中部地區對本地全要素生產率有促進效果，并對鄰接省份的溢出效應高度顯著；東部省份的研發投入強度對本地全要素生產率的增長貢獻顯著，西部地區則是對鄰接省份有顯著的溢出效應；3個地區的人力資本都對全要素生產率的增長產生了抑制作用。

5　結 論

在我國“走出去”戰略穩步發展、國內經濟下行壓力持續加大的背景下，系統研究我國OFDI、出口貿易對國內全要素生產率的影響具有重要的現實意義。考慮到OFDI和出口貿易的溢出效應和生產率的空間依賴性，所以在效應研究中需要引入空間地理因素。本文基于我國2005～2014年28個省份的面板數據，考察了全要素生產率指數和空間相關性，運用空間杜賓模型從全國和地區層面分別分析了我國OFDI、出口貿易對全要素生產率的影響。主要結論如下:

（1）現階段我國省際OFDI對全要素生產率的增長沒有顯著影響。沒有形成顯著溢出效應的原因可能有:①我國OFDI流向集中于發展中國家，投資低附加值產業的占比較高，所以我國OFDI的逆向技術溢出效應對國內生產率的影響還不顯著；②我國對外投資以資源和市場獲取型為主，技術導向型OFDI規模相對較小，而且從技術獲取到影響國內生產率存在一定的滯后性，所以OFDI的空間溢出效應難以達到預期的結果。

（2）出口貿易對全要素生產率的增長有顯著的正向效應，并且直接促進本地全要素生產率的增長，其中在西部地區對鄰接省份有顯著的促進作用。這說明出口貿易的發展與全要素生產率已形成正向的激勵關系，但應注意到出口對東、中部鄰接省份的溢出作用并不顯著。

結合上述結論，本文提出幾點政策建議:（1）把技術導向型OFDI作為深化“走出去”戰略的重要工作，鼓勵國內企業向國外先進產業集群投資，完善技術投資項目的政策支持。出口貿易對全要素生產率的提升作用明顯，所以各省應積極參與到國際化生產網絡中，充分利用出口溢出效應來提升自身技術水平，從而促進整體全要素生產率的增長。另外，重視教育投入和人才培養，以及增強自我研發水平，對全要素生產率的提高也有積極的推動作用。（2）各省份的全要素生產率存在明顯的空間相關性，即某一地區的TFP與相鄰省份的TFP具有密切的聯系。因此，我國各省份間應促進經濟合作和技術交流，摒棄地域行政的限制。同時，生產率高度發達的東部省份應當起牽頭作用，帶動內陸省份TFP增長，加快區域間技術、知識等要素的流動，實現區域內資源優化與協調發展。

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［15］任治君，高文玲.OFDI逆向技術溢出對高技術產業全要素生產率的影響研究——基于Malmquist指數和動態面板數據模型的實證分析［J］.工業技術經濟，2013，（1）:109～117

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Influence of Inter-Province OFDI and Export Trade on T otal Factor Productivity——An Analysis Based on The Spatial Panel Durbin Model

Yan Zhijun Chen Chen
（Nanjing University of Science and Technology，Nanjing 210094，China）

Because of China’s vast territory and regional differences，a study of the influence of inter-province OFDI and export trade on total factor productivity requires a full consideration of spatial factors.Based on the panel data of 28 provinces of China in 2005-2014，this paper uses the spatial data model to analyze the impact of OFDI and export trade on the total factor productivity in two aspects. The results reveal that each of the provincial OFDI，export trade and total factor productivity shows an obvious spatial agglomeration feature；OFDI has negative correlation with TFP growth；exports have significant positive effect on total factor productivity，and promote the total factor productivity of adjacent provinces significantly through the spatial spillover effects.Therefore，our country should pay attention to the construction of technology-seeking OFDI，and fully consider the impact of OFDI on the spatial spillover of domestic economic growth in order to achieve the technology spillover effects of both OFDI and export trade.

OFDI；export trade；total factor productivity；Spatial Durbin model

10.3969/j.issn.1004-910X.2016.11.009

F746.12

A

2016—07—05

江蘇省社會科學基金“中國‘走出去’戰略在東盟面臨的風險及對策研究”（項目編號:CWZ201410）；廣西大學中國——東盟研究院招標課題（重點項目）。

閻志軍，南京理工大學經濟管理學院副教授。研究方向:國際貿易政策與措施、國際投資運營與風險管理。陳晨，南京理工大學經濟管理學院在讀碩士研究生。研究方向:國際投融資管理。

（責任編輯:王 平）