制造业OFDI母国的产业结构调整效应分析

王卉

0 引言

随着我国对外直接投资的进一步深化的发展，中国对外直接投资在2014年超过外商直接投资，2015年中国对外投资同比增长14.7%，累计实现对外非金融类直接投资5.4万亿元人民币，对外投资7350.8亿元人民币，同比增长14.7%。作为投资资本输出的母国，如何从日益增长的OFDI中获得对母国的效应回馈，逐渐成为各个投资输出地的对外开放经济引导的重点。

本文主要针对OFDI的对外直接投资过程进行了母国产业结构调整及其效应的定性分析，侧重于关联性测度以及关联要素的分析，当然就母国的产业结构调整收益和负面影响也进行了一定层次的分析，但是对于对外直接投资这一过程中所形成的调整效应的内部作用关联，以及各个产业部类，特别是对于我国而言相对规模较大的制造业对外直接投资，尚未开展针对性的细分实证验证。为此，本文通过结构调整效应的增幅累积，以及产业结构变动效应显著的部类进行灰关联细分分析，以期明晰影响我国制造业对外直接投资的母国产业结构调整效应的关联作用因素与下阶段制造业OFDI深化发展的对策路径。

1 制造业OFDI母国产业结构调整效应的灰色关联模型

1.1 灰色关联模型

灰色关联主要负责解释两类具有一定程度相似性的指标序列，并针对这一指标序列进行相应的关联测度。

其中，||s0、 ||s1、||s0-s1分别负责刻画的是基期、滞后一期以及向量集之间的变动差，且其中的向量集分别设定如下：

同时，根据上述分析，本文就我国对外输出直接投资以单整一阶灰色关联模型进行线性规划，并将其进行微分化，即：

其中待定系数a、u分别负责刻画的是灰色关联线性规划相应系数和控制项，从而可以按照不同程度的投资规模进行投资集中度的灰关联测度，即通过各参变量所处的原始段时序进行累加法获取新时序：

1.2 OFDI产业结构调整效应平移与几何处理

1.2.1 灰色关联的加速平移变换

本文结合我国OFDI规模进行投资规模等样本指标原始序列进行加速平移等变换，即假定：

则，按照下式进行样本数据平移：x(k)d1=x(k)+(k-1)T，(k=1，2，3，...，n)，记作 D1。然后按照不同的投资规模集聚程度，分类进行加速平移转换成一次单调序列，其中xD1单调递增。

1.2.2 灰色关联的几何平均变换

根据上述分析，OFDI投资规模原始数列在灰关联模型中形成一个单项内向积的原始序列，即：

为进一步削减不同投资规模以及在不同产业间数据干扰，研究按照各数据序列几何平均换算如下：

并将其记为D2。需要指出的是，当OFDI投资规模在不同时序和空间形成集中测度的随机性削弱时，上述式（9）能通过灰关联模型中的加速平移获得精确性改进。而式（10）对应的单增序列需要经过几何平均变换操作后形成的随机波动也有效削弱。

最后，按照不同程度的OFDI投资规模进行进一步线性规划：

那么式（11）对应的A求解方式为：

此时，原始序列 x(0)=(x(0)(1)，x(0)(2)，...x(0)(n))满足非负设定x(0)(k)的条件可以形成累积性序列：

式（11）可以用作针对OFDI产业结构调整，描述其所对应的紧邻序列，并按照均值方式解释：

结合前述式（6），可获得基期、滞后一期产业结构调整灰关联测度为：

那么，假设：

则其对应的方阵为Y=Bu，在上述方程组中，已知量有Y、B,待定系数则为u，但基于变量对应方程组数分别为两个和 n-1个，经折算，结果为 û=(â，b̂)T=(BBT)-1BTY 。

2 实证分析

2.1 变量选取与数据来源

本文针对我国OFDI选取了产业结构调整变量，并将其设置成为正向增长变量，同时选取对外直接投资规模作为拟关联的验证变量。其中，产业结构调整变量主要通过全国30各省市在2000—2015年的第二、第三产业对全国GDP的占比进行测度，数据主要源于各时序年份的《中国统计年鉴》；结合各个时序年份的对外直接投资规模数据具有一定程度的滞后性，本文按照2000—2015年的对外直接投资存量进行相应的数据获取与折算。为进一步细分OFDI的不同产业部类母国产业结构调整效应，将整个对外直接投资制造业分为劳动密集性制造业、技术密集性制造业、知识密集性制造业和生产服务性制造业部类。

2.2 制造业OFDI的产业结构调整效应测度

从表1报告的中国OFDI投资行业分布来看，2002年、2006年、2009年、2013年为全国各个产业相对集中的投资分布年份，从中也可以看出我国总体上对外直接投资产业调整的行业分布相对较为均匀，分别集中在制造业、采矿业、批零业、商业服务业和仓储运输服务，但重点也相对突出。其中，劳动密集制造业的调整较为显著，分别于2002年和2013年呈显著最为显著的产业布局集中化特性，而在上述相对集中的年份中，投资流量规模程度要高于投资的存量，说明这些年份中，采矿业的OFDI调整幅度相对集中。

从图1所示的中国OFDI产业结构变动率分布来看，我国第一产业、第二产业、第三产业的OFDI结构变动分别保持了34.62%、43.78%、36.87%，但是第二产业不用于OFDI对外直接投资的第一产业，后者基本保持一个增长趋势，而第二产业在2005—2005年经历了一个低谷期，这就说明我国对外直接投资在第二产业布局上仍然不能很好地匹配投资的国外需求，从而导致了这一领域的产业结构波动较大；相比之下，第三产业的结构调整从25.8%增至45.9%，呈现出稳定的产业结构调整上扬趋势，这就证实随着我国对外直接投资的进一步放开，各产业部类产生了不均的投资结构调整。第三产业作为投资的热门，形成了稳定的投资需求。

图1 中国OFDI产业结构变动率分布

2.3 关联度分析

根据上述分析，本文将我国第一、第二、第三产业中产业调整相对集中和显著的部分进行进一步的关联度分析。首先，根据前述式（15）进行时序指标的各个产业分类，即：

每一个序列按照各个产业的投资额度占比，设定为：

结合式（8）可以将样本划分为对应产业的序列如下：

那么结合前述式（1）至式（4），可得各个产业的绝对灰色关联度：

其次，按照每一产业对应产业调整变动比率，形成相对灰色关联度，从数学意义上反映的是式（17）的始点变化速率的特征，这一速率越高则表征在同一时序段内产业结构调整越为显著：

同样，结合式（15）和式（16），可得：

最后，结合式（2）至式（4）赋值θ=0.5刻画样本始点值与相对变化速率之间的关联，可以获得OFDI产业结构调整综合关联。

据表2所示，我国各个产业OFDI灰色关联度增幅变动来看，位列第一的为知识密集性的制造产业，制造业的生产性服务业部类列于第五位，说明知识密集性的制造产业在对外直接投资过程中形成的产业结构调整变动累积的幅度最大，产业内部所涉及的各个部类和要素投入流动性最为显著。

表2 OFDI各产业灰色关联年均增幅分析

结合前述绝对关联度、相对关联度和综合关联度，本文结合前述累积显著产业的OFDI三类灰关联分析，其结果如下页表3所示。从表3结果可以看出，技术密集性制造业成为三类会关联分析的最高均化产业，说明这一产业细分对于我国OFDI第一产业、第二产业以及第三产业的产业结构调整的要素调增上具有更为显著的共性，而最低的产业部类为知识密集性制造业。同时，可以发现，第一产业对所有OFDI制造业细分的综合关联度均值最高，说明我国制造业各部类对外直接投资的带动因素和要素配置还是主要集中在第一产业，而第二产业对所有OFDI制造业细分的相对关联度均值最高，今后应该从第二产业入手进行进一步的产业结构调整规划与实践尝试。

表3 OFDI各产业部类灰色关联变动细分

3 对策路径

本文针对我国OFDI按照不同产业部类进行了产业结构调整的累积增幅变动分析，并结合中国对外直接投资规模及其行业分布类性的梳理，分析了我国各个产业在获得对外直接投资产业结构调整效应过程中的流量与存量特征。认为首先应该要做好制造业在向海外输出过程中的劳动力要素的强化。具体而言，要在确保产业劳动力产量与产能前提下，实现跨国资本运营与境内生产的有机结合。不仅仅在投资和生产过程中做好一般的劳动力培训技术工作；更应该在突出产品跨国需求的前提下，进一步完善产品的境内外质量竞争，而这一竞争可以依赖于制造业OFDI的逐步细化分类，也可以通过进一步的人员培训来实现，从而形成制造业OFDI生存的创新路径。

其次，要突出发展与制造业及其海外输出的技术研发与学习。以往，更多制造业可能更注重技术与环境国际化，从境外学习中获取产品升级的道路。而本文则主张，争取在制造业输出国外的过程中，结合当地市场需求、当地经营方式、当地市场的需求特色，来选择性地进行本土市场产品和国际市场开拓的技术开发。同时，缩减每一项技术的耗时周期，突破本国在不同资本输出国境内同款产品的弊端，以相对优势占领产品的他国市场。

最后，应该切实做好技术密集型企业的配套工作。目前中国制造业输出海外的过程仍然面临较多的产业协同配套的问题，从本文中也可以看出，相对配套要求低的产业形成了对较高配套要求产业部类的比较优势，因此，通过产业改造、生产链内部的协作与协同，能切实解决制造业OFDI在母国的产业结构良性转化。

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