對外直接投資與國內投資：擠入還是擠出？
——區域異質性的空間視角

涂強楠，何宜慶

（1.南昌大學a.管理學院；b.經濟管理學院，江西 南昌330031；2.南昌工程學院 經濟貿易學院，江西 南昌330099）

一、引 言

改革開放初期，中國采取“引進來”的政策，鼓勵外商來華進行投資建設，外商直接投資的增加帶來了中國經濟的繁榮［1］。隨著經濟的不斷發展以及國際產能合作的不斷深入，中國的投資政策逐漸由“引進來”轉向“走出去”，特別是“一帶一路”倡議提出后，中國對外投資的便利化進程持續加速，對外直接投資（OFDI）的結構和質量不斷得到深化，對外直接投資金額更是自2015 年起首次超過實際使用外資金額。根據《2018 年度中國對外直接投資統計公報》的數據，中國共有2.7 萬家境內投資者在188 個國家直接投資設立企業4.3 萬家，對外直接投資流量1 430.4 億美元，占全球投資流量的14.1%，投資規模僅次于美國，排名全世界第二位。

改革開放40 多年來，中國經濟得到了迅猛發展，國內生產總值從1978 年的3 678.7 億元增長到2018 年的914 327.1 億元，投資作為國內經濟發展的“三駕馬車”之一，為中國經濟的飛速發展貢獻了巨大力量。大量研究證實，在當前外部環境復雜，單邊保護主義抬頭，國內供給側結構改革的背景下，投資仍然是促進今后中國經濟高質量發展的主要動力之一［2-3］。但是，對于當前正處在轉型升級階段的中國經濟而言，資本依舊是相對稀缺的生產要素。因此，持續增長的OFDI 引起的資本外流和產業對外轉移是否會對國內投資產生擠壓效應，成為學者們廣泛關注的問題。

現有的學術研究圍繞OFDI對國內投資的影響展開了一些討論，主要有三種觀點：①對外直接投資抑制國內投資。受國內外生產成本差異的影響，跨國公司對生產成本相對較低的東道國進行投資，將部分生產環節轉移至海外，對母國的產品制造產生部分替代，從而擠出國內投資［4-5］。②對外直接投資促進國內投資。一方面，對外直接投資幫助企業開拓海外市場，降低生產成本，增加公司利潤，促使企業擁有規模經濟，促進國內投資［6］；另一方面，對外直接投資的溢出效應將影響行業上下游關聯企業的發展，垂直型對外直接投資將推動國內企業進行差異化生產，與海外企業實現互補效應，對國內投資產生帶動效應。③對外直接投資對國內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 年中國臺灣1 084家制造企業的面板數據進行實證研究發現，中國臺灣向高工資國家的橫向直接投資對本地投資具有有利的影響，向低工資經濟體的垂直直接投資則很可能導致本地的失業和工業空心化［7］；類似地，宮汝凱和李洪亞（2016）利用VAR 模型分析后認為，中國的OFDI 對國內投資具有促進作用，并且這種促進作用在發達國家更為明顯［8］。

總體來說，現有研究從不同視角解釋揭示了對外直接投資與國內投資之間的關系，也有部分文獻分析了中國對外直接投資對國內投資的地區性差異影響。而在中國經濟轉型升級發展要求的當下，繼續深化對外開放，擴大國際合作，是實現中國經濟高質量發展的路徑之一。但是，現有關于中國對外直接投資影響國內投資的內在機理與實證檢驗的研究較少，同時實證方面多采用傳統的經典計量經濟學模型和線性模型，忽略了對外直接投資對國內投資可能存在的空間效應和非線性影響。

鑒于此，本文基于我國31 個省（自治區、直轄市）（因數據缺失，未計算香港、澳門和臺灣地區）2008—2018 年（2010 年除外）的省級面板數據，通過構建空間杜賓模型SDM，揭示OFDI 對國內投資的空間效應。在我國經濟新常態大環境下運用考察變量空間依賴效果的空間計量模型研究各省份國內固定資產投資對OFDI 的空間依賴作用，不僅有利于加深關于OFDI 與國內投資的關系的理解，而且對于推動不同省份的投資增長具有一定的現實意義。

二、文獻回顧與研究假設

（一）文獻回顧

1.影響國內投資的因素分析

現有關于國內投資影響因素的研究主要集中在宏觀微觀兩個層面。宏觀層面主要包括經濟環境、政府決策、基礎設施等方面。雷霆和鄧少微（2019）認為宏觀經濟增速下滑會引發投資信心下降和房地產市場的波動，從而抑制投資［9］。而李鵬飛（2018）研究發現，經濟政策不確定性的增加在拉動國有投資增長的同時，會減少民間投資［10］。馬光榮等（2020）認為高鐵等交通設施的完善促進了企業的異地投資行為，并會導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文化建設、企業傳承模式、社會資本等方面。徐細雄等（2020）的研究發現，黨組織嵌入有利于強化政府與民營企業之間的信息溝通，降低了民營企業受到政策不確定性的沖擊，增強了企業家的投資預期和信心，促進了企業家投資［12］。婁陽和耿瑋（2020）認為子承父業式的家族傳承對長期投資將產生較大抑制作用［13］。張潤宇等（2017）的研究則發現，企業擁有的社會資本越多，越容易過度投資，同時管理者的政治關聯、性別差異以及平均年齡等因素都會對投資行為產生影響［14］。

2.OFDI與國內固定投資

優序融資理論認為，由于存在不完全信息和交易成本，企業的外部融資成本往往高于內部融資成本，因此企業的投資決策受限于自身的現金流。根據優序融資理論，OFDI通過影響金融市場中的可用資金和產品市場的預期收益，影響企業的可獲取現金流，進而影響母國國內企業的投資決策（Stenens&Lispey，1992）［4］。國內外學者們對OFDI與國內投資增長之間的關系進行了大量的研究探索，分別持有擠入效應、擠出效應以及不確定效應三種觀點。

持有擠入效應觀點的學者認為，OFDI 通過促進國內創新［15］、生產性行業生產效率的提高［16］、新市場的擴散［17］等促進國內固定投資，具體包括產業轉移效應、“逆向技術溢出”效應、成本效應等。產業轉移效應主要表現為企業通過將產品的不同階段分散在東道國和母國進行縱向轉移，增加了母國中間產品的出口和生產，進而擴大了國內投資的需求［18］。OFDI對國內投資還具有“逆向技術溢出”效應，母國企業通過對外直接投資獲取東道國先進的技術，促進國內企業進行模仿學習、創新升級，以提升自身的競爭力和生產效率，從而促進國內投資［19］。同時，當企業將國內生產與國外生產結合起來時，生產成本可能會降低，因此國內生產的回報也會增加。因此對外直接投資將刺激國內投資［20］。

然而，另一些學者認為對外直接投資的“離本土化”效應、“離制造化”虹吸效應以及競爭效應會導致國內固定資產投資的下降。從資本的供給角度來看，短期內母國國內資本的存量是既定的，大量海外投資意味著國內投資存量的縮減，資金供給不足導致實體利率上升，造成國內高度依賴低成本要素投入的制造業發展模式難以為繼，不得不轉移至利率更低融資渠道更為便利的海外進行生產，因此減少國內投資［21］。從需求角度來看，海外投資確實可以對國內生產型企業的國內投資產生一定的促進作用，但同時也會加劇產品市場間的競爭，從而對其他上下游企業的經營生產產生負面影響，進而影響上下游企業的再投資［22］。

還有一部分學者認為，基于不同投資動機的OFDI 對國內投資所產生的影響也不一樣，因此OFDI 與國內投資的關系并不是簡單的正向或負向，而應該是不確定的［23］。另外，投資目的國的不同也會對母國國內的投資現狀帶來不同的影響。Herzer＆Schrooten（2008）發現美國的OFDI 無法對短期國內投資產生顯著影響，但是可以對長期投資產生顯著正向影響，而德國的對外直接投資對國內投資的影響則恰恰相反［24］。

通過文獻回顧發現,從研究內容來看,現有關于國內投資影響因素的研究較多。關于OFDI對國內投資的研究主要聚焦于兩者之間的線性影響以及因果聯系，對于OFDI 影響國內投資的路徑與內在機理的相關研究較少。此外，現有的文獻只關注了變量在各地區內部之間的相互影響，對地區間變量之間的關系假設獨立，忽略了地區間相關變量可能存在的非線性作用與影響。因此，本文將重點關注OFDI 與國內投資可能存在的非線性關系，引入空間杜賓模型，對OFDI 影響國內投資的路徑與內在機理進行分析。

（二）研究假設

通過梳理文獻可知，對外直接投資通過資本市場和產品市場影響國內投資。資本市場上，對外直接投資的增加會加重企業的融資壓力，抑制國內投資；在產品市場上，不同類型的投資動機會導致對外直接投資對國內投資的作用不同，垂直型產品轉移投資會通過國內外企業上下游之間的關聯互補性促進國內投資，而水平型產品轉移投資則會因為國內外產品的替代性而抑制國內投資。總而言之，對外直接投資對國內投資的作用是多方面的，因此，考慮對外直接投資對國內投資的影響從非線性關系視角更為合理。

近年來不少學者開始就OFDI對經濟影響的非線性外溢效應進行研究，發現存在異質性門檻現象。例如，杜龍政和林潤輝（2018）基于2003—2015年的中國省際面板數據實證認為，OFDI 逆向技術溢出在我國存在顯著的創新能力“雙門檻效應”［25］。另外，通過梳理文獻可知，OFDI對國內投資的最終影響應該受擠入效應與擠出效應的雙重影響，是兩者博弈的結果。因此，非線性關系模型比線性關系模型擬合更能符合實際情況。例如，魏凡等（2017）從吸收角度考察OFDI 對母公司績效的影響發現，對外直接投資速度對母公司生產率的調節作用呈現“倒U型”［26］；聶名華和齊昊（2019）利用空間杜賓模型也在驗證對外直接投資與國內工業綠色創新效率之間關系上得到了相似的結論［27］。

同時，經濟地理學理論認為，OFDI對投資的影響并不會因為行政管理邊界而局限于某一個地區，應該會逐步擴散到臨近地區甚至更遠的地區，即一地的OFDI不僅會影響當地的投資水平，還會對周邊地區的投資產生輻射影響。同時，地理距離的存在或許會阻礙這種空間溢出效應的輻射范圍和力度。

基于上述分析，研究提出假設1。

假設1：OFDI 對國內投資呈非線性效應，省份內OFDI 對投資的影響與省份間OFDI 對投資的影響大小不同，存在空間異質性。

三缺口模型認為，發展中國家除了儲蓄缺口和外匯缺口外，還面臨著技術缺口，發展中國家需要利用對外直接投資對技術、知識等資源進行轉移和轉讓來避免風險，并從中獲得一定的技術溢出效果。Haskeletal等（2007）認為新投資帶來的溢出效應，不僅可以幫助進行投資的廠商提高生產率，還可以經由“搭便車”的方式幫助行業上下游關聯廠商提高生產率，進而促進整個行業的發展［28］。同時，有學者以雙寡頭企業為研究對象，論證了企業間存在的技術差距能夠顯著影響企業的研發合作效率，差距越大，對研發投入以及創新積極性的抑制越大，只有保持適當的技術差距進行合作，才能有效地提高效率［29］。基于以上分析，研究提出假設2a。

假設2a：技術水平在OFDI 與國內投資的關系間起調節作用。

由于市場存在信息不對稱、代理成本等問題，企業在融資時往往面對著不同程度的融資約束，而大量的實證證明，融資約束會對企業投資活動產生顯著的抑制作用。例如，Maskus 等（2012）檢驗了OECD中18個國家的金融發展對制造業企業研發投資的影響，發現國內任何形式的金融發展都可促進企業投資，國際投資中以OFDI 的影響最大［30］。就國內投資活動而言，一方面，金融深化程度的提升帶來了金融業規模和貨幣供應量的擴張，減少了企業的融資壓力；另一方面，金融深化程度過高的話，有可能出現資金鏈條過長，杠桿水平上升的情況，增加金融風險的復雜度，削弱企業投資的預期收益和投資意愿［31-32］。基于以上論述，研究提出假設2b。

假設2b：金融深化程度在OFDI 與國內投資的關系間起調節作用。

國內外學者對投資有利于調整優化區域產業結構、促進經濟發展的觀點較為統一［33］，但反過來關于產業結構調整升級對促進生產發展以及企業投資的觀點還沒有形成定論。根據陸文娟和王東博（2018）的觀點，收益率較高的產業可以吸引更多的投資，因此，產業結構對社會投資具有一定的影響和制約作用［34］；而楊向陽等（2019）認為產業結構服務化能促進東部地區全要素生產率的增長，但不利于中西部地區全要素生產率的增長，因此無法促進中西部地區企業的投資［35］；毛豐付和潘加順（2012）在對提升城市勞動生產率的路徑及影響因素進行研究后發現，產業結構與勞動生產率呈現“倒U型”關系［36］。因此，基于產業結構調整的視角提出假設2c。

假設2c：產業結構在OFDI 與國內投資的關系間起中介作用。

研究表明，OFDI 隨著投資時間的推移將不同程度地影響勞動生產率。短期內，OFDI 主要通過金融市場資本的減少降低勞動生產率以及生產層面的橫縱聯結效應影響生產率。具體而言，橫向對外投資是出口的一種替代，由于減少了國內產品的生產數量，因此會負面影響國內勞動生產率（Kokko & Markusen，2004）［37］；而縱向投資通過將部分生產過程轉移至具有比較優勢的地區，一方面為國內生產爭取到了資源空間，另一方面通過成本的下降提升了整體利潤，兩者都為后續提高勞動生產率奠定了基礎。長期內，OFDI 則主要通過知識技術的轉移促進母國的勞動生產率提升以及通過OFDI帶來的效率提升和利潤增加，促使母國企業調整自身經濟規模以提升勞動生產率（沙文兵，2012）［38］。因此，基于勞動生產率的視角提出假設2d。

假設2d：勞動生產率在OFDI 與國內投資的關系間起中介作用。

三、研究設計

（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固定資產投資（inv）的對數大小衡量。樣本為2008—2018 年我國31 個省份（因數據缺失，未包括香港、澳門和臺灣地區）面板數據。數據來源于歷年《中國統計年鑒》。

（2）主要解釋變量。本文采用中國各省份對全球其他地區的對外直接投資存量對數lnofdi以及對數的平方項lnofdi2來表示對外直接投資的強度。數據來源于各年度的《中國對外直接投資公報》。

（3）控制變量。本文選取的控制變量主要包括經濟發展水平（gdp）、政府規模（gov）、凈進出口總額（export）、儲蓄率（saving）和人力資本（human）。數據均來源于《中國統計年鑒》。

具體的變量描述性統計見表1所列。

表1 變量的定義及其描述性統計

（二）特征事實

（1）整體OFDI與國內投資之間存在正向關系。圖1顯示，從整體上看，雖然中國各省份OFDI與國內投資存在較為明顯的正向關系，但是倒U型關系的頂部雛形已經形成。大量數據集中在鄰近倒U型曲線頂部的左邊區域，有少部分省份的數據位于曲線的左前端，還有部分數據接近曲線頂部。說明“走出去”戰略仍不失為當前一種促進省份內固定資產投資的有效措施，但是對于大部分省份而言，現階段的海外投資要以質為主，不能一味追求量，因為再繼續大量投資，有可能即將進入倒U型曲線的右半部分。

圖1 整體OFDI與國內投資的關系

（2）不同省份的OFDI 與國內投資的關系具有差異性。圖2表明，在中國不同省份，OFDI 對國內固定資產投資的影響具有較為明顯的空間異質性。

圖2 不同省份OFDI與投資的關系

其中，上海、浙江和江蘇等地區OFDI對省份內投資具有正向的擠入效應；黑龍江、內蒙古和遼寧等省份，OFDI對省內投資呈顯著的倒U型關系，尤其是黑龍江，已經呈現出完整的倒U型關系。原因可能是：一方面，與上海等省份相比，黑龍江、遼寧等地區的經濟長期依靠傳統制造業推動，第二產業舉足輕重，第三產業的發展較為薄弱，因此當企業進行海外投資時，如同理論模型討論中一樣，產生了中間品和最終品的替代效應，對固定資產投資產生了擠出并且無法通過金融市場得到補充；另一方面，相較于黑龍江等內陸省份，上海、浙江等沿海地區的金融深化程度較高，金融產品多樣化促使金融市場資本充盈，即便企業使用資本進行海外投資也不會造成國內固定資產投資的資金短缺，可以迅速通過金融市場進行融資。因此，在企業通過OFDI獲得的技術進步對企業的生產產生正向促進溢出效應的同時，企業并不會受到資本短缺帶來的抑制效應。

（三）模型構建

如果不考慮OFDI 的空間外溢效應，基于傳統經濟理論可將模型設定為：

基于各省份OFDI與國內投資整體上存在倒U型曲線效應的特征事實，研究引入空間杜賓模型（SDM）進行分析探究，設定的SDM模型為：

在上述兩個方程中：inv 表示中國各省份內的固定資產投資；ofdi 表示各省份的對外直接投資；ofdi2表示對外直接投資的平方項，用于考察對外直接投資對省份內投資的非線性影響；ρ表示空間滯后因子的相關系數；W表示各國的空間權重矩陣；如果β1顯著為負，β2顯著為正，則說明省份內OFDI對投資存在倒U型曲線效應；X′是所有控制變量矩陣；εit為誤差干擾項；t表示年份。

四、空間相關性和SDM模型

（一）面板模型回歸

VIF 的檢驗結果（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。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”回歸方程，并且系數方向并沒有發生變化。因此推斷，lnofdi與lnofdi2的多重共線性并不影響回歸結果的穩健性。由殘差圖圖3 和懷特檢驗（chi2（34）=81.76）的結果可知，拒絕同方差假設，模型（1）存在異方差。同時，由于OFDI 與固定資產投資之間可能存在相反的因果關系，即國內固定資產投資活躍的省份可能也更愿意進行對外直接投資。因此，首先采用“面板隨機效應+聚類穩健標準差”模型進行回歸。

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

圖3 異方差

（二）空間相關性檢驗

Moran'sI指數用于解釋區域間經濟行為的空間相關性。圖4 描繪了2008—2018 年各省份內固定資產投資Moran'sI指數變動情況。由圖4可知，指數大于0 且通過了1%顯著性檢驗，因此可以判定我國各省份的固定資產投資在空間上存在著正向相關性。

圖4 各省份投資的Moran's I指數及其變動

圖5為2008年和2018年中國省份內固定資產投資Moran'sI散點圖。從圖5可以看出，我國固定資產投資的區域分布呈現出明顯的集聚狀態。大部分省份集中于第一和第三象限，反映出當前我國各省份固定資產投資呈現出“高—高”和“低—低”分布的趨勢。圖4 和圖5 均說明，在空間相關視角下考慮中國省份內固定資產投資的情況是非常有必要的。

圖5 各省份投資Moran's I散點圖

（三）SDM模型回歸

為防止不同的空間權重矩陣影響空間計量回歸結果的穩健性，本文分別使用常用的鄰接關系0-1權重矩陣和動態經濟距離空間權重矩陣。表3第（1）列的空間權重矩陣W1 是以不同省份是否相鄰建立的矩陣。由于投資活動與經濟發達程度有關聯，還同時建立李靖（2010）等采用的新經濟距離空間權重矩陣構建W2［39］：

其中：Wdij為兩個省會城市之間地理距離的倒數構建的地理距離空間矩陣；-Yi是第i個省份在整個觀測期間的物質資本存量平均值；Yˉ是觀測期間總物質資本存量平均值；折舊率δ取9.6%［40］。

在進行空間計量模型回歸之前，首先要判斷模型使用隨機效應還是固定效應。通過豪斯曼檢驗發現，豪斯曼統計量為負數（-3.83），可以接受隨機效應的原假設。因此采用隨機效應空間杜賓模型對方程（2）進行回歸，得到表3。由表（3）的第（1）行可知，rho 顯著為正，空間相關系數均通過了1%的顯著性檢驗，說明各省份固定資產投資存在顯著的正向相關關系，即某一省份的固定資產投資與其他省份的固定資產投資在空間上具有一定的依賴性，與Moran'sI的檢驗結果一致。

表3 SDM模型回歸結果

續表3

表3除給出了空間相關系數外，還給出了在不同空間權重矩陣下各變量對國內固定資產投資的直接效應、間接效應以及總效應。從表3 可以看出，無論是使用空間權重W1還是W2，lnofdi系數顯著為正，平方項系數顯著為負，表明OFDI與固定資產投資存在顯著的倒U型曲線關系；同時在直接效應和間接效應中，核心解釋變量的符號方向一致，表明省份內與省份間的OFDI對固定資產投資的影響具有協同效應，即OFDI 在促進（抑制）本地區固定資產投資增長的同時，也會帶動（阻礙）周邊鄰近地區固定資產投資的增長；并且核心解釋變量lofdi的直接效應和間接效應估計系數均為正，但是直接效應系數的絕對值比間接效應系數的絕對值要大，這意味著，OFDI具有空間外溢效應，并且相比省份間OFDI的空間外溢效應，省份內OFDI的外溢效果更為明顯。可能的原因有以下兩個方面：一方面，由OFDI帶來的“逆向技術溢出效應”往往首先作用于省份內企業，然后再經由知識傳播、人員流動等方式對相鄰省份的投資產生作用；另一方面，得益于OFDI技術外溢的企業可能更傾向于利用自己在本省份已有的社會資源和銷售渠道進行再投資。因此，省份內OFDI 對固定資產投資的影響大于省份間OFDI的影響，即各省份的OFDI對省份間固定資產投資存在空間異質性。

本文的結論與余官勝和楊文（2014）［18］的研究略有出入，他們的研究認為企業對外投資只有達到一定數量之后才能對國內投資產生促進作用，在此之前都是擠出效應。出現差異的原因如下：①中國跨國企業對外直接投資的行為和動機發生了較大的變化，根據《2011 年中國對外直接投資統計公報》，對外直接投資中投資于采礦業的占19.4%，零售批發業占13.8%，制造業僅僅只占9.4%。而到了2018年，零售批發業的占比僅僅只有8.6%，采礦業的占比更是跌至負值，制造業和金融業的占比均超過13%。通過對比可知，早期中國企業的對外投資更傾向于橫向投資，出于對國內資源或是產品替代動機進行的投資，這一類的投資確實會擠出國內投資；隨著中國不斷依托“走出去”戰略參與全球價值鏈的構建，企業的對外投資更多的是出于生產轉移而進行的縱向投資，縱向投資因帶動了國內中間生產品的擴大而有利于促進國內投資。因此，基于不同時期的對外直接投資數據進行研究得出的結論可能并不一樣。②兩者研究使用的對外直接投資統計口徑不一樣，本文使用的是對外直接投資的存量，而文獻［18］使用的是流量。

同時本文的研究與Herzer & Schrooten（2008）［24］對德國的研究類似，他們認為德國的對外直接投資短期內可以促進國內投資，但是長期則會對國內投資產生擠出效應，可能的原因是：相較于周邊國家而言，較高的本土勞動力成本降低了國內生產的回報率，使得國內投資的吸引力喪失，導致企業將國內生產轉移周邊鄰國。而關于中國的對外直接投資對國內投資倒U型影響的作用機制，本文將在下一節中從金融深化與企業技術水平的調節作用、產業結構升級水平與勞動生產率的中介作用兩個角度展開分析。

控制變量方面，出口和人力資本都會對國內投資產生顯著的抑制作用，不僅降低本地的投資水平，還會削弱周邊地區的投資數量；地區生產總值與政府支出則會對國內投資產生顯著的空間溢出效應，本地區生產總值的增加和政府支出比例的加重不僅會促進當地投資的增加，還會產生輻射效應，帶動周邊地區投資增加；而儲蓄則會對國內投資產生空間溢出效應，即本地區儲蓄的增加，會促進周邊地區投資的上升，但同時會抑制本地區的投資。

五、倒U型曲線的形成機制

由整體樣本結果表3 可知，中國各省份的OFDI 對省內固定資產投資存在顯著倒U 型影響。但是，通過特征事實發現，在不同的省份中，OFDI 對固定資產投資的倒U型作用不盡相同，存在明顯的空間異質性。那么這種非線性效應的空間異質性形成機制是什么？為了回答這些問題，本文考慮采用分位數回歸的方法驗證各省份OFDI對投資的異質性，并通過技術水平和金融深化程度的調節效應、產業結構和勞動生產率水平的中介效應來分析倒U型曲線的形成機制。

（一）分位數回歸

通過將分位數點設置為10%、25%、50%、75%和90%進行分位數回歸，得到表4 和圖6。由表4第（1）行和第（2）行可知，全部省份OFDI 對投資都存在著顯著的倒U 型曲線效應。但是隨著分位數值的增加，lnofdi、lnofdi2系數的絕對值均呈現出先升后降再升的趨勢。這表明，OFDI 對國內投資條件分布兩端的影響大于其對中間部分的影響。也就是說，增加OFDI 對于當前對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 分位數回歸結果

表4 分位數回歸結果

另一方面，解釋變量lnofdi 與lnofdi2估計系數的標準誤差則呈現持續下降的趨勢，說明隨著分位數值的增加，對于分位數回歸系數的估計越來越準確。同樣的結論，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，隨著分位數的變化，OFDI分位數回歸系數的變化形狀印證了在表4中先降后升的格局；同時置信區間變得越來越窄，表明系數估計值的標準誤差在逐漸縮小。

（二）調節效應

根據之前的文獻綜述，本文認為OFDI 與省份內固定資產投資的倒U 型曲線結構受到金融深化程度與技術水平等因素的影響。因此，根據以下步驟進行調節作用的檢驗：①選取各省份的專利申請數量（technology）和各省份當年全部金融機構貸款總額占當年GDP的比重（finance），作為衡量各省份技術水平和金融深化程度的指標；②將lnofdi 及其平方項與上述變量分別形成交互項；③利用W1 和W2分別對technology和finance進行分組回歸，根據回歸結果的估計系數判定金融深化程度與技術水平對OFDI 影響國內投資的調節作用是否顯著存在。回歸結果見表5所列。

表5 OFDI與國內投資的倒U型效應（調節效應）

表5 中，模型（1）-（4）分別檢驗了對外直接投資與金融深化和企業技術水平的交互作用在地理權重矩陣和經濟權重矩陣下的回歸結果。在所有模型中，對外直接投資與金融深化和企業技術水平的交互項系數顯著，說明金融深化和企業技術水平對OFDI 對國內投資的空間影響有顯著調節作用，假設2a 和2b 得證。如圖7 所示，圖中實線為OFDI與國內投資倒U型關系的擬合曲線，虛線為模型的預測部分，即OFDI 對國內投資影響的未來走勢。沒有引入調節變量時，OFDI 對國內投資倒U 型曲線的拐點是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水平影響的情況下，OFDI 對國內投資的拉升效果已經接近峰值，即將產生抑制作用。在考慮金融深化水平的調節作用后，OFDI 對國內投資倒U 型作用的拐點發生了右移，從14.4 增加到18.7，這意味著加強金融深化水平能夠提高OFDI對國內投資產生正向促進作用的存量規模；引入科技水平作為調節變量后發現，OFDI 對國內投資倒U 型作用的拐點處對應的峰值顯著增加，這意味著技術水平的提高能夠顯著擴大OFDI對國內投資促進作用的影響范圍。同時從表3 和表5 的變量系數大小可知，lnofdi2系數的絕對值遠大于lnofdi2×finance 和lnofdi2×tech系數的絕對值，說明當OFDI存量越過拐點后，金融深化和企業技術水平的提升有助于緩沖OFDI對國內投資的擠出效應。

圖7 金融深化程度和科技水平的調節效應

通過比較兩者系數大小與顯著性后發現，相比金融深化，提高企業的技術水平能夠更大程度地發揮OFDI 對國內投資的影響作用。因此，通過發展金融市場和提高跨國企業自身的技術水平，能夠顯著延長OFDI 對國內投資產生促進作用的時效，放大促進效果。可能的原因是：對于母國企業而言，技術水平越高，其技術吸收能力就越強，越能充分利用OFDI 的逆向技術溢出進行學習，促進地區的技術創新，推進國內產出的規模化，進而促進資本回流，擴大國內投資規模；對于母國金融市場而言，金融市場的蓬勃發展豐富了資本市場的資金來源，降低了市場利率，緩解了企業的融資壓力，推動企業進行投資擴大再生產。而金融深化的調節作用不如企業技術水平的原因可能是，過度擴張的金融市場將會導致資金鏈條過長、金融風險增加以及經濟增長放緩等一系列問題，影響企業投資的信心和預期回報，同時企業的投資行為在利益的驅使下還可能會出現“脫實向虛”的情況，進而抑制正常的投資活動。

（三）中介效應

根據前文所設，從勞動生產率和產業結構優化調整兩個方面，試圖證明各省份OFDI通過影響本土的勞動生產率和產業結構來影響固定資產投資，并得到表6。其中lab代表勞動生產率，用工業增加值/全部從業人員平均人數計算得出；sec 表示產業結構，用第二產業產值占GDP總比重衡量；lab2和sec2則分別是其平方項。

表6 OFDI與國內投資的倒U型效應（中介效應）

表6的（1）（3）（5）（7）列說明，無論使用的是地理空間權重矩陣或是經濟距離權重矩陣，當模型不包含lnofdi變量時，勞動生產率和產業結構對固定資產投資存在顯著的倒U型作用；第（2）（4）（6）（8）列說明，當包含OFDI變量時，勞動生產率和產業結構對固定資產投資的倒U型影響依舊顯著，同時OFDI的系數并不顯著。基于Baron and Kenny［41］提出的三步因果步驟可知，勞動生產率和產業結構對固定資產投資具有完全的中介效應。這意味著，OFDI通過影響勞動生產率和產業結構升級水平影響省份內的固定資產投資，假設2c和2d得證。

在低勞動生產率情況下，企業為了提高產量和利潤，選擇購買設備、鋪設更多的流水線，進行科研開發和技術引進，因此促進了國內投資；而高勞動生產率則能夠保證企業在不增加新的流水線和生產設備的情況下，持續高效生產，因此刺激企業放棄潛在投資；同時過高的勞動生產率往往意味著高勞動報酬，過高的工資驅使企業轉移投資至其他低工資地區，從而抑制固定資產投資。同時，OFDI還具有顯著的勞動生產率溢出效應，通過逆技術溢出提升當地的勞動生產率。隨著勞動生產率水平的提升，高生產率對國內投資的擠出效應將越來越明顯，抑制國內投資。

對于產業結構升級而言，在產業機構不合理、產業層次偏低時，對外直接投資通過逆向技術溢出等方式提升效率幫助母國優化資源配置，推動母國產業結構升級，刺激國內投資；隨著產業結構的不斷優化與升級，母國企業面臨著產能治理的任務要求，企業開始借助對外直接投資將夕陽產業轉移至東道國，在將這部分產能轉移至海外生產的過程中，則有可能出現巨大資本損失并引發下崗失業等社會問題，短期內會加重企業債務負擔，進而導致經濟增速的減緩，并抑制企業投資。

六、結論與政策建議

本文基于2008—2018 年我國31 個省份數據，就OFDI與國內固定資產投資的相關關系進行了空間探索。通過引入包括OFDI空間外溢效應的空間杜賓模型，深入探討了OFDI 對各省份固定資產投資的倒U 型曲線效應及其形成機制。得出如下結論：①OFDI 對中國各省份固定資產投資均具有顯著的倒U型空間效應，并且省份內的影響遠大于省份間的影響，存在明顯的地方化現象；②根據特征事實與分地區分位數回歸結果可知，OFDI 對國內投資的影響在我國不同省份的分布具有異質性，增加OFDI 對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進一步分析發現，OFDI 通過技術水平和金融深化程度等變量調節其對國內投資的倒U型效應，而勞動生產率和產業結構則是OFDI影響國內投資的路徑。

基于此，本文提出以下政策建議：

（1）由于我國當前總體OFDI 水平尚處于倒U型曲線頂端的左邊附近，擴大對外直接投資對國內固定資產的促進作用仍顯著有效，但是各地應該根據本地區的具體情況有針對性地制定不同的政策。具體來說，對于內蒙古、黑龍江等省份，OFDI 對其投資的促進作用逐步減弱，在進行投資活動時更應該注重企業對外投資的質量，側重投資于高科技行業的同時對產業結構進行優化調整，逐步減少第二產業占GDP比重。而對于上海、浙江等地區，對外直接投資對國內投資的拉動作用正在逐漸增強，這意味著，OFDI依舊是投資的重要推力，這些省份的政府應繼續保持開放態度擴大對外投資。

（2）由于省份間OFDI 存在一定程度的空間外溢效應，因此各省份間應加強跨區域合作,結合各地實際情況和優勢對投資對象進行規劃，以投資活躍區域帶動投資欠活躍區域作為政策導向，加強跨區域領域合作，實現資本跨區域有序自由流動。例如，上海、浙江和安徽等長三角地區由于各自產業結構特征的不同，省際產業發展具有較好的梯度差異性和時序銜接性，有利于產業一體化發展，實現投資結構的區域協調發展。

（3）基于OFDI 對國內投資倒U 型效應的形成機制，各級政府應該注意金融發展不足對企業投資的約束、科技水平對實業發展的約束、產業結構失衡及勞動生產率等因素對投資的影響。例如，以重化工業為主體結構的北方地區第二產業占GDP 比重普遍較大，勞動生產率長期依賴資本深化或機器替人的方式進行增長，研發支出投入不足，導致經濟增速緩慢，制約了企業潛在投資動力。因此，政府應該繼續堅持金融開放和金融創新，提升金融工具和參與主體的豐富程度，調節資金供需平衡，在擴大對外開放的同時，不斷擴大對內開放；與此同時，強化科技創新，推進技術進步縮小不同省份之間的技術差距，做好產業梯度轉移的承接準備工作；大力提升改造傳統產業，調整區域內的產業結構比重；通過教育培訓等方式，適當提高勞動生產率；持續推進“三去一降一補”，提升存量資源配置效率，促進產業結構升級與優化。