摘要：根據(jù)數(shù)據(jù)的可得性，本文整合了我國自2002年建立《對外直接投資統(tǒng)計(jì)制度》以來的可參考數(shù)據(jù)，即2006-2017年中國對外直接投資第三產(chǎn)業(yè)全行業(yè)統(tǒng)計(jì)結(jié)果，通過對十二年間我國對外直接投資第三產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，簡述了我國近年來對外直接投資第三產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的現(xiàn)狀，再結(jié)合對外直接投資不同的第三產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對我國經(jīng)濟(jì)增長帶來的不同的助推作用，設(shè)置國民總收入增長率GNIGR這一經(jīng)濟(jì)效應(yīng)指標(biāo)，進(jìn)行回歸分析，確定對外直接投資第三產(chǎn)業(yè)行業(yè)分布對經(jīng)濟(jì)增長的影響，由此發(fā)現(xiàn)目前對外直接投資第三產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)問題并提出優(yōu)化建議。

關(guān)鍵詞：對外直接投資;第三產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu);國民總收入

1.引言

自改革開放以來，我國經(jīng)濟(jì)大門敞開。隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展的全球一體化，國有企業(yè)和民營企業(yè)陸續(xù)響應(yīng)我國“走出去”的大力號召，邁出國門進(jìn)行對外直接投資來謀求豐厚的利潤。

近年來，我國對外直接投資（OFDI）高速發(fā)展，實(shí)現(xiàn)了不小的成就。投資區(qū)域由局部到全球、投資主體由國企主導(dǎo)到民企參與、投資行業(yè)也是涉獵廣泛、五花八門，但是與發(fā)達(dá)國家之間仍存在差距，且其中不乏一些重大的投資問題;問題，既包括我國自身的問題，比如對外直接投資區(qū)域結(jié)構(gòu)不合理、對外直接投資行業(yè)結(jié)構(gòu)失衡、對外直接投資目標(biāo)不明確等等;又包括我國面臨的外部投資風(fēng)險，比如匯率風(fēng)險、國家安全審查風(fēng)險、國際外商投資收益率普遍下降等等。

為了使我國對外直接投資第三產(chǎn)業(yè)的行業(yè)結(jié)構(gòu)更加合理，減少無效投資，從而提高我國對外直接投資的效率，促進(jìn)我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展，本文針對我國對外直接投資第三產(chǎn)業(yè)內(nèi)行業(yè)結(jié)構(gòu)這一根源性問題，以國民總收入GNI的年增長率GNIGR這一經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)為被解釋變量，通過實(shí)證分析，建立經(jīng)濟(jì)效益函數(shù)關(guān)系并進(jìn)行回歸分析來探究兩者之間的內(nèi)在聯(lián)系。

2. 文獻(xiàn)綜述

2.1以數(shù)值型指標(biāo)分析經(jīng)濟(jì)效應(yīng)

李登（2016）、長江師范學(xué)院財經(jīng)學(xué)院劉娟娟（2016）等研究者通過2000-2015年的樣本數(shù)據(jù)來建立多元線性回歸模型，以進(jìn)出口規(guī)模和進(jìn)出口結(jié)構(gòu)為目標(biāo)變量，通過OLS確定參數(shù)后進(jìn)行擬合優(yōu)度檢驗(yàn)，他們運(yùn)用赤池信息準(zhǔn)則（Akaike Information Criterion，AIC）和施瓦茨準(zhǔn)則（Schwarz Criterion，SC）對解釋變量（行業(yè)因子）進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，對外直接投資行業(yè)比較廣泛，但投資量相當(dāng)集中，他們認(rèn)為中國對外直接投資第三產(chǎn)業(yè)的內(nèi)部行業(yè)結(jié)構(gòu)并沒有達(dá)到對進(jìn)出口貿(mào)易結(jié)構(gòu)升級最大的促進(jìn)作用[1]。

2.2以比率型指標(biāo)分析經(jīng)濟(jì)效應(yīng)

Philip Gunby（2016）、Yinghua Jin（2016）W. Robert Reed（2016）在分析中國對外直接投資對中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展增益效果時，運(yùn)用中國對外直接投資收益增長模型，基于對投資區(qū)域和投資行業(yè)的檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)國經(jīng)濟(jì)增長（表現(xiàn)為GDP增長）的助推作用依然很小[2]。

潘新樂（2015）運(yùn)用渠道分析即傳導(dǎo)變量這一新型研究方法，結(jié)合全要素生產(chǎn)率、失業(yè)率、就業(yè)結(jié)構(gòu)和人均GDP等8個中介變量，通過格杰蘭因果檢驗(yàn)等計(jì)量研究方法，實(shí)證分析了ODI行業(yè)配比對國內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級有影響，彈性系數(shù)為0.01197[3]。

2.3以跨國公司投資理論為分析構(gòu)架

楊立強(qiáng)、盧進(jìn)勇（2018）通過運(yùn)用產(chǎn)業(yè)組織理論分析法，借鑒了海默的壟斷優(yōu)勢理論，分析了對外直接投資中，第三產(chǎn)業(yè)內(nèi)部具有壟斷優(yōu)勢的十個行業(yè)，并對它們的結(jié)構(gòu)做了研究，發(fā)現(xiàn)對外直接投資第三產(chǎn)業(yè)的結(jié)構(gòu)對行業(yè)的壟斷優(yōu)勢確實(shí)存在一定的影響[4]。

2.4直接引用經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的研究方法

瞿淦、邢建國（2018）通過引用道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，對商務(wù)服務(wù)業(yè)和批發(fā)零售業(yè)的資本與勞動投入取對數(shù)，以產(chǎn)出的對數(shù)為分析指標(biāo)，預(yù)測出十年內(nèi)商務(wù)服務(wù)業(yè)和批發(fā)零售業(yè)在第三產(chǎn)業(yè)內(nèi)的流量占比可行域[5]。

3. 實(shí)證研究

對于第三產(chǎn)業(yè)中的六大行業(yè)流量占比，把它們視為解釋變量，而GNIGR即為被解釋變量。令租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)比重、批發(fā)與零售業(yè)比重、金融業(yè)比重、交通運(yùn)輸/倉儲和郵政業(yè)比重、信息傳輸/軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)比重、房地產(chǎn)業(yè)比重和GNIGR分別為：X1、X2、X3、X4、X5、X6、和Y。

3.1回歸結(jié)果的分析

觀察五個解釋變量前面的參數(shù)估計(jì)，COMMERCE前的參數(shù)估計(jì)為0.962286，表明2006-2017年，國民總收入增長率關(guān)于對外直接投資租賃與商務(wù)服務(wù)業(yè)在第三產(chǎn)業(yè)流量占比的增長彈性為0.962286，在控制變量法下，租賃與商務(wù)服務(wù)業(yè)的產(chǎn)業(yè)內(nèi)流量占比每增加1%，當(dāng)年的國民總收入增長率將增加0.96%;RETAIL前的參數(shù)估計(jì)為0.847875，表明2006-2017年，國民總收入增長率關(guān)于對外直接投資批發(fā)與零售業(yè)在第三產(chǎn)業(yè)流量占比的增長彈性為0.847875，在控制變量法下，批發(fā)與零售業(yè)的產(chǎn)業(yè)內(nèi)流量占比每增加1%，當(dāng)年的國民總收入增長率將增加0.85%;FINANCE前的參數(shù)估計(jì)為0.842336，表明2006-2017年，國民總收入增長率關(guān)于對外直接投資金融業(yè)在第三產(chǎn)業(yè)流量占比的增長彈性為0.842336，在控制變量法下，金融業(yè)的產(chǎn)業(yè)內(nèi)流量占比每增加1%，當(dāng)年的國民總收入增長率將增加0.84%;TRANSPORTATION前的參數(shù)估計(jì)為1.689712，表明2006-2017年，國民總收入增長率關(guān)于對外直接投資交通運(yùn)輸/倉儲和郵政業(yè)在第三產(chǎn)業(yè)流量占比的增長彈性為1.689712，在控制變量法下，交通運(yùn)輸/倉儲和郵政業(yè)的產(chǎn)業(yè)內(nèi)流量占比每增加1%，當(dāng)年的國民總收入增長率將增加1.69%;IT前的參數(shù)估計(jì)為1.850252，表明2006-2017年，國民總收入增長率關(guān)于對外直接投資信息傳輸/軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)在第三產(chǎn)業(yè)流量占比的增長彈性為1.850252，在控制變量法下，信息傳輸/軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)的產(chǎn)業(yè)內(nèi)流量占比每增加1%，當(dāng)年的國民總收入增長率將增加1.85%。

3.2 流量結(jié)構(gòu)優(yōu)化方案

租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)、金融業(yè)、交通運(yùn)輸/倉儲和郵政業(yè)和信息傳輸/軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)，這五大行業(yè)，無論誰的產(chǎn)業(yè)內(nèi)流量占比增加，都會促進(jìn)國民總收入增長率的提高，只是國民總收入增長率的變化對交通運(yùn)輸/倉儲和郵政業(yè)及信息傳輸/軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)的結(jié)構(gòu)變化更為敏感，意味著，如果想要通過調(diào)整對外直接投資第三產(chǎn)業(yè)內(nèi)流量結(jié)構(gòu)來促進(jìn)國民總收入增長，這兩個行業(yè)理論上應(yīng)該得到重點(diǎn)關(guān)注，它們理應(yīng)占到更多的投資流量份額。

4. 結(jié)語

本文重點(diǎn)研究了中國對外直接投資第三產(chǎn)業(yè)內(nèi)行業(yè)的流量及存量結(jié)構(gòu)變化對國民總收入增長率產(chǎn)生的影響，深入分析前對為何選取第三產(chǎn)業(yè)做了解釋，包括歷年來的對外直接投資三大產(chǎn)業(yè)的流量額和存量額數(shù)據(jù)分析、歷年來對外直接投資三大產(chǎn)業(yè)流量和存量的占比情況，得以說明研究第三產(chǎn)業(yè)是具有經(jīng)濟(jì)學(xué)意義的。之后又選取了對外直接投資第三產(chǎn)業(yè)中最主要的六大行業(yè)，對它們進(jìn)行流量額、在行業(yè)內(nèi)的流量占比的數(shù)據(jù)分析。

在被解釋變量的選擇上，有兩個要點(diǎn)，一個是目標(biāo)函數(shù)，一個是目標(biāo)函數(shù)的指標(biāo);可能與其他學(xué)者不同，我在選取要研究的目標(biāo)變量時，我要研究的是經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，引言中也已經(jīng)闡明了研究經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的重要性。

建立多元一次回歸函數(shù)后，通過回歸分析確定了經(jīng)濟(jì)效應(yīng)流量模型，在流量結(jié)構(gòu)分析中，排除了房地產(chǎn)業(yè)這個無關(guān)變量，發(fā)現(xiàn)了目前我國對外直接投資第三產(chǎn)業(yè)內(nèi)行業(yè)流量結(jié)構(gòu)的問題，并闡述了交通運(yùn)輸/倉儲和郵政業(yè)及信息傳輸/軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)這兩個行業(yè)在流量結(jié)構(gòu)中對國民收入增長的重要性;最后又總結(jié)了交通運(yùn)輸/倉儲和郵政業(yè)這個行業(yè)的特別之處和發(fā)展建議。

參考文獻(xiàn)：

[1]李登.中國對外直接投資現(xiàn)狀及存在問題淺析. 商場現(xiàn)代化，2016，（18）：212-213.

[2]Philip Gunby，Yinghua Jin and W. Robert Reed. Did FDI Really Cause Chinese Economic Growth？ A Meta-Analysis. World Development Vol.90，2017，0305（750）：242-255.

[3]潘新樂.中國對外直接投資產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級效應(yīng)研究. 宏觀經(jīng)濟(jì)管理，2017，（02）：55-58.

[4]楊立強(qiáng)，盧進(jìn)勇.中國企業(yè) “走出去”未來發(fā)展方向與思路. 國際貿(mào)易，2018，（07）：46-51.

[5]瞿淦，邢建國.中國對外投資的國際趨勢分析：來自中國與OECD國家的證據(jù). 河南社會科學(xué)，2018，25（12）：8-13.

作者簡介：張銘文（1997—），男，山西大同人，碩士研究生，在校學(xué)生，研究方向：證券投資。