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摘要：采用长江经济带2003～2016年面板数据，基于经济距离空间权重矩阵，检验经济增长的空间自相关性，构建空间杜宾模型实证分析长江经济带OFDI对经济增长的影响，并分解其空间效应。结果表明：长江经济带经济增长存在显著的正向空间自相关性，呈H-H和L-L集聚模式。OFDI对本地区的经济增长具有显著的正向促进作用;而对周边省市的经济增长形成负溢出效应。
关键词：长江经济带;对外直接投资;经济增长;空间杜宾模型
中图分类号：F125文献标志码：A文章编号：1008-4657（2019）02-0049-10
0引言
在经济全球化的背景下，各国的经济贸易往来关系越来越密切，国际间的资本流动速度和规模逐渐加大，越来越多国家选择通过对外直接投资（OFDI）方式融入世界经济。面对贸易壁垒和国内宏观经济形势对我国经济发展提出的更高要求，我国企业积极融入全球化进程，开展对外投资合作活动，OFDI规模逐渐扩大。此时，OFDI对母国经济增长具有何种作用也成为众多学者所关注的对象。国内外学者关于此问题做了大量研究，然而关于OFDI是否会促进投资母体经济增长这一问题，学者们仍未有定论。综合目前文献来看，大致存在以下四种观点。第一类观点认为OFDI对投资母体经济增长具有促进作用，如曾小倩等[1]通过实证研究认为OFDI对我国经济增长有积极的促进作用。第二类观点认为OFDI对母体经济增长短期内具有正向效应，长期作用不显著，如张媛[2]通过研究东盟国家OFDI得出结论，认为东盟国家OFDI对经济增长的影响短期内存在显著促进作用，而长期作用不明显。与上一观点相反，第三种观点认为OFDI的经济增长效应短期内不显著，长时间经济增长效应明显，如霍忻等[3]对我国OFDI进行实证检验，结果认为我国OFDI对经济增长的影响，短期内是极其微弱，而长期来看，OFDI能明显促进我国经济增长。第四类观点则认为OFDI对投资母体的经济增长无显著甚至呈负向效应，如胡虎子[4]通过对中国OFDI实证研究得出结论，OFDI不能显著地促进我国经济增长;Fayyaz等[5]分析东盟国家OFDI，认为OFDI对东道国经济增长的影响呈负效应。那么，OFDI是否会影响投资母体经济增长？目前学者对该问题并未达成一致观点。因此，对OFDI对投资母体经济增长作用进行实证研究也显得很有必要。
目前，关于OFDI和经济增长关系的研究，多集中于从国家层面出发，研究OFDI对母国经济增长的影响，鲜少有以地域经济带为对象进行实证研究的。长江经济带是我国重点经济发展战略之一，近年来经济发展迅速的同时，OFDI规模也不断扩大。2016年长江经济带沿线省市对外直接投资额达604.6亿美元，占全国对外直接投资总额的35.5%。对外直接投资是否推动了长江经济带经济的发展？为解决此问题，本文利用长江经济带数据进行实证检验。
1文献综述
从宏观层面来看，一国企业OFDI的最终目的是促进国家的经济增长。因此，众多学者运用实证数据研究了OFDI对母国经济增长的影响，但对不同国家或地区而言，OFDI的经济增长效应并不一致。Lee等[6]基于日本时间序列数据，采用格兰杰因果关系分析对外直接投资和经济增长的关系，对外直接投资对经济增长存在长期的单向因果关系，从短期看，两变量不具有因果关系。Denzer[7]站在内部增长的角度，对OFDI对经济增长的影响进行了深度阐述，假设地区与地区之间的各种生产和其它要素可以自由流动，在本身发展到一定程度，资本达到一定的限度，指出对外直接投资可以极大的促进经济的发展。肖黎明[8]基于我国年度数据，使用协整方法研究企业对外直接投资与经济增长的关系，认为两者之间有正相关关系，经济增长能够较好的促进企业对外直接投资。冯彩等[9]选取中国省级面板数据，分析对外直接投资的母国经济增长效应，结果表明对外直接投资的经济增长效应在地区上有明显差异，东部地区对外直接投资对经济增长的促进效应大于全国和中部地区，部分地区的对外直接投资与经济增长之间不存在显著关系，对外直接投资对经济增长的短期效应要远远小于其长期效应。
此外，也有学者对对外直接投资和经济增长之间的传导路径进行研究。刘韵妍等[10]运用协整检验，研究了我国对外直接投资、经济增长及进出口贸易的关系，认为我国对外直接投资和贸易是互补互促，可以促进经济增长。潘雄锋等[11]使用有向无环图方法对我国对外直接投资、经济增长和技术创新之间的传导路径进行研究，结果显示对外直接投资不仅对经济增长有直接促进作用，还能通过逆向技术溢出效应间接促进经济增长。罗洁[12]通过实证研究，发现中国对外直接投资和母国经济增长有相关關系，对外投资正向促进经济増长的效应已经显现，但产出弹性较小，随着投资数量和质量的不断提升，我国对外投资通过促进资本积累、资源配置、产业结构优化的传导效应会逐渐凸显，将成为促进我国经济增长的有效路径。陈虹等[13]利用动态面板工具变量法，对比分析了金砖国家和发达国家，结果表明发达国家对外直接投资可以显著且快速地促进经济增长，而金砖国家对外直接投资对经济增长无明显促进作用。
梳理文献发现，目前学者多是研究OFDI对投资母国的经济增长效应。本文结合柯布-道格拉斯生产函数（C-D生产函数）理论模型，运用空间面板杜宾模型（SDM模型）构建空间计量模型研究长江经济带OFDI的经济增长效应，以此对长江经济带经济发展和OFDI发展提供参考性建议。
2长江经济带对外直接投资现状
我国对外直接投资起步较晚，初期对外开放程度较小，长江经济带OFDI发展较慢。随着我国对外开放格局逐渐增大，在长江经济带战略提出后，沿线各省市企业抓住机遇，加快“走出去”的步伐，长江经济带对外直接投资得到高速发展。发展趋势如表1所示。
2003～2016年长江经济带OFDI流量年平均增长率约为60.31%。2008年受全球金融危机影响，长江经济带OFDI流量较上年下降了6.57%，仅占全国OFDI流量的3.64%，自此长江经济带OFDI开始进入持续增长时期。2015年长江经济带OFDI增长最为明显，达460.68亿美元，同比增长142.5%，占全国总投资额的31.63%。从OFDI存量看，截止2016年底，长江经济带的OFDI存量（对外非金融类直接投资）为1 949.37亿美元，占全国投资存量约16.52%，约是2003年投资存量的172倍。从行业分布来看，长江经济带对外直接投资涉及的领域广泛，租赁和商务服务业、金融业、批发和零售业以及制造业等行业占主要部分。 长江经济带的对外直接投资存在区域不平衡性。每年的下游地区OFDI流量均明显高于中上游地区。下游地区由于是金融、科技等行业的聚集地，经济发达，基本每年的OFDI流量均占整个长江经济带对外直接投资的60%以上，是长江经济带对外投资的主要力量，一直保持着稳定的增长速度。2016年下游地区OFDI流量达到484.84亿美元，占整个长江经济带OFDI的82.5%。中游地区及上游地区OFDI发展相近，处于稳步上升态势，年平均增长率约为62.92%和72.77%。2016年中游地区OFDI流量是54.16亿美元，同比增长12.09%，占整个长江经济带OFDI的9.22%。2016年上游地区OFDI流量是48.64亿美元，占整个长江经济带OFDI的8.28%。2003～2016年长江经济带各区域OFDI流量所占比重情况如图1所示，数据来源于历年《中国对外直接投资公报》。
3实证研究
3.1变量的选择
结合文献看，OFDI主要通过影响技术进步、资本积累、贸易等传导机制对投资母体经济增长产生影响。因此，本文选取GDP为被解释变量，表示经济增长，选取非金融类对外直接投资存量（OFDI）为核心解释变量，代表对外直接投资。此外选取影响经济增长的要素资本存量（K），劳动投入（L）、人力资本（HC）、研发投入（RD）、进出口总额（IMEX）以及影响经济增长的财政支出（FE）作为解释变量。
其中，资本存量借鉴张军等学者采用的资本存量估算方法，利用永续盘存法计算;劳动投入使用各省市年末就业人数表示;人力资本采用“人均受教育年限”衡量，计算方法为：HC=6*小学文化比重+9*初中文化比重+12*高中文化比重+16*大专及以上文化比重;研发投入是经济增长的核心动力，采用R&D经费内部支出表示。
3.2数据来源及处理
中国分省市的对外直接投资数据是从2003年开始做具体统计，因此本文选取了2003～2016年长江经济带面板数据做实证研究，为了减小异方差的影响，对面板数据做对数变换处理。数据来源于2004～2017年《中国对外直接投资公报》、《中国统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》、《中国人口统计年鉴》以及长江经济带各省市统计年鉴。对外直接投资存量（OFDI）使用当年平均汇率对其进行换算。为了保证数据口径的一致性，采用以2003年为基期的居民消费价格指数对数据进行处理，以剔除价格因素的影响。
3.3模型的选择
3.3.1C-D生产函数
大部分学者都是采用柯布-道格拉斯生产函数对经济增长做实证研究。因此本文同样基于柯布-道格拉斯生产函数，研究对外直接投资对经济增长的影响。将选取的变量引入C-D生产函数，构建普通面板模型，并且对其做对数化处理，模型基本形式如下：
3.3.2空间计量模型
在普通面板的基础上引入空间地理因素，构建空间计量模型。空间滞后模型（SLM）、空间误差模型（SEM）和空间杜宾模型（SDM）是目前使用最广泛的三种空间计量模型。空间杜宾模型由于同时考虑了自变量空间滞后项和因变量的相关性，因此更具有实际意义，具体形式如下：
其中，β为自变量参数，λ空間自回归系数，W为空间权重矩阵，ε为白噪音干扰项，δ为相应的系数向量。该模型不存在内生性，可直接进行最小二乘估计。
选择合适的空间计量模型，才能较为准确地分析OFDI对经济增长的影响。首先使用OLS回归对普通面板模型进行估计，通过LR检验确定模型存在何种交互效应，在此基础上做拉格朗日乘子检验（LM检验），判断使用空间滞后模型（SLM）还是空间误差模型（SEM）。LM检验只能判断SLM模型和SEM模型是否合适，未考虑空间杜宾模型（SDM），还需要通过Wald检验和LR检验，来判断SDM模型是否可以简化为SLM模型或SEM模型，并且通过空间Hausman检验确定选择固定效应还是随机效应，以此确定最终选择构建何种空间计量模型合适。
3.4实证检验及结果分析
3.4.1空间权重矩阵
做空间计量分析的前提是度量地区之间的空间距离，即确定空间权重矩阵。常用的空间权重矩阵有空间邻接权重矩阵、地理距离倒数作为空间权重和经济距离空间权重矩阵。其中空间邻接权重矩阵为对称矩阵，定义如下：
结果显示，各年GDP的Moran’s I值均大于0，且在1%显著水平下统计显著，表明长江经济带GDP存在全局空间正自相关性，相近省市之间经济发展会相互影响，存在空间集聚性。
3.4.2.2局部空间自相关分析
局部空间自相关用来考察某地区i附近的空间集聚性情况，有针对性的分析整个空间内每个地区和其相邻地区间的空间相关程度。常利用Moran’s I散点图分析局部空间自相关分析。Moran’s I散点图将研究地区分为HH、LH、LL、HL四个类型，HH（LL）类型表明相邻地区间存在正自相关，LH（HL）类型表明相邻地区间存在负自相关性。本文以2016年为例，对11个省市GDP做局部空间自相关性检验，绘制出Moran’s I散点图，从而更加直观地分析各省市之间的空间相关模式。
由图2可知，长江经济带沿线省市GDP大多分布在第一、三象限，即长江经济带的GDP空间相关模式主要是H-H状态和L-L状态，表明长江经济带GDP存在空间正相关性，这和全局空间自相关检验结果一致。
全局莫兰指数和局部莫兰散点图表明，长江经济带各省市经济发展水平具有显著的空间相关性，因此，采用空间面板计量模型进行实证研究更加合适。
3.4.3面板数据平稳性检验
为了防止伪回归现象，首先应该检验数据的平稳性。本文采用LLC、ADF、IPS和PP四种方法检验面板数据的平稳性，结果如表3所示，所有变量均至少通过了一种检验，各变量是平稳序列。 3.4.4面板数据协整检验
平稳性检验结果显示，各变量之间的协整关系可能存在，运用协整检验来确定变量之间是否有长期均衡关系。本文选用Pedroni检验和Kao检验对变量做协整检验，结果如表4所示。
由表4可知8个统计量中除了Panel rho-Statistic 、Panel ADF-Statistic和 Group rho-Statistic 外，其他5个统计量分别在1%和5%显著水平显著，变量之间存在长期均衡关系，面板数据可以做回归分析。
3.4.5空间计量模型选择
本文首先对面板数据做普通面板模型OLS回归估计，并进行LR检验及LM检验，检验结果如表5所示。结果如表5所示。
表5结果表明，LR空间固定和LR时间固定效应的统计值均在1%显著水平下统计显著，拒绝使用混合效应模型，初步判断应该选择空间时间双固定效应的面板模型。空间时间双固定效应模型的LM检验结果显示，LMlag和LMerror统计量均在1%显著水平下统计显著，而稳健性LM检验的R-LMlag统计量在1%显著水平下统计显著，而R-LMerror未通过显著检验。综合来看，空间时间双固定效应的SLM模型较适用。
对空间时间双固定效应的SDM模型做Wald检验和LR检验，结果如表6所示，SDM模型不能简化为SLM或SEM模型，即选用SDM模型更加合适。
结合上述分析，分别对空间时间双固定效应的SDM模型和空间随机时间固定效应SDM模型做出估计，并进行Hausman检验。SDM模型估计结果如表7所示。
结果显示，空间Hausman检验统计量为40.049 0，并通过了1%显著检验，因此SDM模型应该选用固定效应，即最终应选择空间时间双固定效应的SDM模型研究长江经济带OFDI对经济增长的影响。
由表7可知：空间时间双固定效应的SDM模型的空间自回归系数为0.187 0，在1%显著水平下显著，说明长江经济带经济增长存在显著的空间依赖性，相邻省市的经济增长存在空间正相关性。观察回归结果可知，OFDI和经济增长间的系数为0.007 2，在10%显著水平下显著，表明OFDI对长江经济带经济增长的影响呈正向显著性，但是促进作用较小。长江经济带各省市OFDI发展存在差异，且发展时间较短，因此，OFDI虽能促进作用长江经济带经济增长，但影响程度较小。资本存量、研发投入和财政支出对经济增长的影响也分别在10%和5%的显著水平下呈正向显著性。而劳动投入对长江经济带经济增长的影响在1%显著水平下呈负向显著性。
3.4.6空间时间双固定效应SDM模型效应分解
空间杜宾模型纳入了空间滞后项，在空间自回归系数λ显著不为零的情况下，直接使用回归系数反映解释变量和被解释变量之间的关系会产生误差，需要借鉴Lesage和Pace提出的偏微分方法，分解空间杜宾模型的总效应，其中，直接效应表示某地区解释变量对本地区经济增长的影响，间接效应（即溢出效应）表示对周围地区经济增长的影响。空间时间双固定效应的SDM模型空间效应分解情况如表8所示。
由表8可知，OFDI的直接效应值为0.008 2，且通过10%显著性检验，说明推动OFDI發展可以提高本地区的经济发展水平，但其促进作用较小。从间接效应看，OFDI的间接效应值-0.027 2，并且通过10%显著检验，地区OFDI存在负空间溢出效应，说明本地区OFDI水平提高一定程度上会抑制其周围地区的经济增长。某地区OFDI规模扩大，推动本地经济发展，会吸引周围地区的资本、劳动力等转移到该地，从而使得其他地区经济增长受到抑制。
对于其他变量，从直接效应看，资本存量、研发投入和财政支出直接效应均显著为正，说明这些变量对本地区的经济增长有显著的正向促进作用。而劳动投入的直接效应值显著为负。剩余变量直接效应不显著。间接效应方面，资本存量间接效应值显著为正，而研发投入的间接效应值显著为负，存在负空间溢出效应，其余变量间接效应不显著。
3.4.7实证结果分析
本文选取2003～2016年长江经济带11个省市面板数据，基于经济距离空间权重矩阵对面板数据做空间自相关检验，运用空间计量模型实证分析长江经济带OFDI对经济增长的影响。得出主要结论如下：
长江经济带经济增长存在显著且稳定的空间正相关性，相邻省市的经济发展可以带动本省的经济发展。空间集聚模式呈梯度，下游省市上海、江苏和浙江呈“H-H”集聚模式，而中上游省市以“L-L”集聚模式为主。
长江经济带OFDI能促进本地区的经济增长，但是其作用较小，这可能与地区OFDI规模有关。此外OFDI在推动本地区经济发展的同时在一定程度上会抢夺邻近省市的资源，从而抑制周边地区的经济发展。整体上，OFDI的发展对长江经济带经济增长具有显著促进作用，但影响程度偏小。且长江经济带OFDI存在不平衡性，下游地区OFDI流量明显高于中上游地区。
资本存量对经济增长具有显著的正向促进作用。劳动投入的经济增长直接效应为负，溢出效应不显著，说明目前科技进步，机械化进程越来越快，单纯增加劳动力数量对地区经济增长的影响作用不明显甚至起反作用。财政支出和研发投入对本地经济增长有正向促进作用。而研发投入的间接效应显著为负，其对周边省市的经济发展存在抑制作用。
4政策建议
长江经济带各省市经济发展水平和OFDI水平均存在差异。政府需要发挥引导作用，加强各地之间的资源共享，充分发挥发达省市的优势，给相对落后的省市提供帮助，促进长江经济带区域间的协调发展。
OFDI规模大小影响其经济增长效应，长江经济带应该进一步提升OFDI规模，增强其经济增长效应。长江经济带进行OFDI的企业应该加强彼此之间的联系，相互协作，努力实现技术、人才以及资金等资源的共享，以增大其OFDI规模，从而有效地拉动长江经济带的经济发展。 提升长江经济带的创新能力，促进产业结构升级。各省市应该加大研发投入，重视人才引进、加强人力资本建设，在OFDI的过程中，学习先进的技术经验，以发展新兴企业，以此促进各省市产业结构升级，扩大OFDI领域，增强OFDI的国际竞争力。同时，政府也要鼓励各类企业走出去，合理投资，促进对外直接投资的发展。
参考文献：
[1] 曾小倩，曾炬.对外直接投资对我国经济增长与就业的影响分析[J].黑龙江工程学院学报，2017，31（1）：56-60.
[2] 张媛.OFDI与母国经济增长效应——基于东盟四国的动态面板分析[J].广西财经学院学报，2018，31（6）：60-69.
[3] 霍忻，刘黎明.中国对外直接投资发展影响因素与经济增长动态效果探究——基于主成分分析和VAR模型的实证分析[J].浙江工商大学学报，2017（5）：81-94.
[4] 胡虎子.经济增长、出口和对外直接投资关系研究[J].内蒙古农业大学学报，2011，13（2）：65-67.
[5] Ahmad F，Draz M U，Yang S C.A Novel Study on OFDI and Home Country Exports： Implications for the ASEAN Region[J].Journal of Chinese Economic and Foreign Trade Studies，2016，9（2）：131-145.
[6] Lee，Ging C.Outward Foreign Direct Investment and Economic Growth： Evidence from Japan[J].Global Economic Review，2010，39（3）：317-326.
[7] Denzer A.The effects of Outwards FDI on Economic Growth-A Theoretical and Empirical Analysis[J].Eberhard Karls University Tuebingen Working Paper，2011：1-30.
[8] 肖黎明.对外直接投资与母国经济增长：以中国为例[J].财经科学，2009（8）：111-117.
[9] 冯彩，蔡则祥.对外直接投资的母国经济增长效应——基于中国省级面板数据的考察[J].经济经纬，2012（6）：46-51.
[10] 刘韵妍，刘渝琳.对外直接投资、进出口贸易及经济增长间的关系——基于中国1985—2007年数据的研究[J].经济研究导刊，2010（17）：143-145.
[11] 潘雄锋，闫窈博，王冠.对外直接投资、技术创新与经济增长的传导路径研究[J].统计研究，2016，33（8）：30-36.
[12] 罗洁.中国对外投资特征分析及其经济增长效應研究[D].南京：南京大学，2016：47-48.
[13] 陈虹，陈韬.金砖国家与发达国家对外直接投资经济增长效应比较研究——基于动态面板工具变量法的分析[J].国际贸易问题，2018（4）：72-89.
[责任编辑：许立群]
关键词：长江经济带;对外直接投资;经济增长;空间杜宾模型
中图分类号：F125文献标志码：A文章编号：1008-4657（2019）02-0049-10
0引言
在经济全球化的背景下，各国的经济贸易往来关系越来越密切，国际间的资本流动速度和规模逐渐加大，越来越多国家选择通过对外直接投资（OFDI）方式融入世界经济。面对贸易壁垒和国内宏观经济形势对我国经济发展提出的更高要求，我国企业积极融入全球化进程，开展对外投资合作活动，OFDI规模逐渐扩大。此时，OFDI对母国经济增长具有何种作用也成为众多学者所关注的对象。国内外学者关于此问题做了大量研究，然而关于OFDI是否会促进投资母体经济增长这一问题，学者们仍未有定论。综合目前文献来看，大致存在以下四种观点。第一类观点认为OFDI对投资母体经济增长具有促进作用，如曾小倩等[1]通过实证研究认为OFDI对我国经济增长有积极的促进作用。第二类观点认为OFDI对母体经济增长短期内具有正向效应，长期作用不显著，如张媛[2]通过研究东盟国家OFDI得出结论，认为东盟国家OFDI对经济增长的影响短期内存在显著促进作用，而长期作用不明显。与上一观点相反，第三种观点认为OFDI的经济增长效应短期内不显著，长时间经济增长效应明显，如霍忻等[3]对我国OFDI进行实证检验，结果认为我国OFDI对经济增长的影响，短期内是极其微弱，而长期来看，OFDI能明显促进我国经济增长。第四类观点则认为OFDI对投资母体的经济增长无显著甚至呈负向效应，如胡虎子[4]通过对中国OFDI实证研究得出结论，OFDI不能显著地促进我国经济增长;Fayyaz等[5]分析东盟国家OFDI，认为OFDI对东道国经济增长的影响呈负效应。那么，OFDI是否会影响投资母体经济增长？目前学者对该问题并未达成一致观点。因此，对OFDI对投资母体经济增长作用进行实证研究也显得很有必要。
目前，关于OFDI和经济增长关系的研究，多集中于从国家层面出发，研究OFDI对母国经济增长的影响，鲜少有以地域经济带为对象进行实证研究的。长江经济带是我国重点经济发展战略之一，近年来经济发展迅速的同时，OFDI规模也不断扩大。2016年长江经济带沿线省市对外直接投资额达604.6亿美元，占全国对外直接投资总额的35.5%。对外直接投资是否推动了长江经济带经济的发展？为解决此问题，本文利用长江经济带数据进行实证检验。
1文献综述
从宏观层面来看，一国企业OFDI的最终目的是促进国家的经济增长。因此，众多学者运用实证数据研究了OFDI对母国经济增长的影响，但对不同国家或地区而言，OFDI的经济增长效应并不一致。Lee等[6]基于日本时间序列数据，采用格兰杰因果关系分析对外直接投资和经济增长的关系，对外直接投资对经济增长存在长期的单向因果关系，从短期看，两变量不具有因果关系。Denzer[7]站在内部增长的角度，对OFDI对经济增长的影响进行了深度阐述，假设地区与地区之间的各种生产和其它要素可以自由流动，在本身发展到一定程度，资本达到一定的限度，指出对外直接投资可以极大的促进经济的发展。肖黎明[8]基于我国年度数据，使用协整方法研究企业对外直接投资与经济增长的关系，认为两者之间有正相关关系，经济增长能够较好的促进企业对外直接投资。冯彩等[9]选取中国省级面板数据，分析对外直接投资的母国经济增长效应，结果表明对外直接投资的经济增长效应在地区上有明显差异，东部地区对外直接投资对经济增长的促进效应大于全国和中部地区，部分地区的对外直接投资与经济增长之间不存在显著关系，对外直接投资对经济增长的短期效应要远远小于其长期效应。
此外，也有学者对对外直接投资和经济增长之间的传导路径进行研究。刘韵妍等[10]运用协整检验，研究了我国对外直接投资、经济增长及进出口贸易的关系，认为我国对外直接投资和贸易是互补互促，可以促进经济增长。潘雄锋等[11]使用有向无环图方法对我国对外直接投资、经济增长和技术创新之间的传导路径进行研究，结果显示对外直接投资不仅对经济增长有直接促进作用，还能通过逆向技术溢出效应间接促进经济增长。罗洁[12]通过实证研究，发现中国对外直接投资和母国经济增长有相关關系，对外投资正向促进经济増长的效应已经显现，但产出弹性较小，随着投资数量和质量的不断提升，我国对外投资通过促进资本积累、资源配置、产业结构优化的传导效应会逐渐凸显，将成为促进我国经济增长的有效路径。陈虹等[13]利用动态面板工具变量法，对比分析了金砖国家和发达国家，结果表明发达国家对外直接投资可以显著且快速地促进经济增长，而金砖国家对外直接投资对经济增长无明显促进作用。
梳理文献发现，目前学者多是研究OFDI对投资母国的经济增长效应。本文结合柯布-道格拉斯生产函数（C-D生产函数）理论模型，运用空间面板杜宾模型（SDM模型）构建空间计量模型研究长江经济带OFDI的经济增长效应，以此对长江经济带经济发展和OFDI发展提供参考性建议。
2长江经济带对外直接投资现状
我国对外直接投资起步较晚，初期对外开放程度较小，长江经济带OFDI发展较慢。随着我国对外开放格局逐渐增大，在长江经济带战略提出后，沿线各省市企业抓住机遇，加快“走出去”的步伐，长江经济带对外直接投资得到高速发展。发展趋势如表1所示。
2003～2016年长江经济带OFDI流量年平均增长率约为60.31%。2008年受全球金融危机影响，长江经济带OFDI流量较上年下降了6.57%，仅占全国OFDI流量的3.64%，自此长江经济带OFDI开始进入持续增长时期。2015年长江经济带OFDI增长最为明显，达460.68亿美元，同比增长142.5%，占全国总投资额的31.63%。从OFDI存量看，截止2016年底，长江经济带的OFDI存量（对外非金融类直接投资）为1 949.37亿美元，占全国投资存量约16.52%，约是2003年投资存量的172倍。从行业分布来看，长江经济带对外直接投资涉及的领域广泛，租赁和商务服务业、金融业、批发和零售业以及制造业等行业占主要部分。 长江经济带的对外直接投资存在区域不平衡性。每年的下游地区OFDI流量均明显高于中上游地区。下游地区由于是金融、科技等行业的聚集地，经济发达，基本每年的OFDI流量均占整个长江经济带对外直接投资的60%以上，是长江经济带对外投资的主要力量，一直保持着稳定的增长速度。2016年下游地区OFDI流量达到484.84亿美元，占整个长江经济带OFDI的82.5%。中游地区及上游地区OFDI发展相近，处于稳步上升态势，年平均增长率约为62.92%和72.77%。2016年中游地区OFDI流量是54.16亿美元，同比增长12.09%，占整个长江经济带OFDI的9.22%。2016年上游地区OFDI流量是48.64亿美元，占整个长江经济带OFDI的8.28%。2003～2016年长江经济带各区域OFDI流量所占比重情况如图1所示，数据来源于历年《中国对外直接投资公报》。
3实证研究
3.1变量的选择
结合文献看，OFDI主要通过影响技术进步、资本积累、贸易等传导机制对投资母体经济增长产生影响。因此，本文选取GDP为被解释变量，表示经济增长，选取非金融类对外直接投资存量（OFDI）为核心解释变量，代表对外直接投资。此外选取影响经济增长的要素资本存量（K），劳动投入（L）、人力资本（HC）、研发投入（RD）、进出口总额（IMEX）以及影响经济增长的财政支出（FE）作为解释变量。
其中，资本存量借鉴张军等学者采用的资本存量估算方法，利用永续盘存法计算;劳动投入使用各省市年末就业人数表示;人力资本采用“人均受教育年限”衡量，计算方法为：HC=6*小学文化比重+9*初中文化比重+12*高中文化比重+16*大专及以上文化比重;研发投入是经济增长的核心动力，采用R&D经费内部支出表示。
3.2数据来源及处理
中国分省市的对外直接投资数据是从2003年开始做具体统计，因此本文选取了2003～2016年长江经济带面板数据做实证研究，为了减小异方差的影响，对面板数据做对数变换处理。数据来源于2004～2017年《中国对外直接投资公报》、《中国统计年鉴》、《中国科技统计年鉴》、《中国人口统计年鉴》以及长江经济带各省市统计年鉴。对外直接投资存量（OFDI）使用当年平均汇率对其进行换算。为了保证数据口径的一致性，采用以2003年为基期的居民消费价格指数对数据进行处理，以剔除价格因素的影响。
3.3模型的选择
3.3.1C-D生产函数
大部分学者都是采用柯布-道格拉斯生产函数对经济增长做实证研究。因此本文同样基于柯布-道格拉斯生产函数，研究对外直接投资对经济增长的影响。将选取的变量引入C-D生产函数，构建普通面板模型，并且对其做对数化处理，模型基本形式如下：
3.3.2空间计量模型
在普通面板的基础上引入空间地理因素，构建空间计量模型。空间滞后模型（SLM）、空间误差模型（SEM）和空间杜宾模型（SDM）是目前使用最广泛的三种空间计量模型。空间杜宾模型由于同时考虑了自变量空间滞后项和因变量的相关性，因此更具有实际意义，具体形式如下：
其中，β为自变量参数，λ空間自回归系数，W为空间权重矩阵，ε为白噪音干扰项，δ为相应的系数向量。该模型不存在内生性，可直接进行最小二乘估计。
选择合适的空间计量模型，才能较为准确地分析OFDI对经济增长的影响。首先使用OLS回归对普通面板模型进行估计，通过LR检验确定模型存在何种交互效应，在此基础上做拉格朗日乘子检验（LM检验），判断使用空间滞后模型（SLM）还是空间误差模型（SEM）。LM检验只能判断SLM模型和SEM模型是否合适，未考虑空间杜宾模型（SDM），还需要通过Wald检验和LR检验，来判断SDM模型是否可以简化为SLM模型或SEM模型，并且通过空间Hausman检验确定选择固定效应还是随机效应，以此确定最终选择构建何种空间计量模型合适。
3.4实证检验及结果分析
3.4.1空间权重矩阵
做空间计量分析的前提是度量地区之间的空间距离，即确定空间权重矩阵。常用的空间权重矩阵有空间邻接权重矩阵、地理距离倒数作为空间权重和经济距离空间权重矩阵。其中空间邻接权重矩阵为对称矩阵，定义如下：
结果显示，各年GDP的Moran’s I值均大于0，且在1%显著水平下统计显著，表明长江经济带GDP存在全局空间正自相关性，相近省市之间经济发展会相互影响，存在空间集聚性。
3.4.2.2局部空间自相关分析
局部空间自相关用来考察某地区i附近的空间集聚性情况，有针对性的分析整个空间内每个地区和其相邻地区间的空间相关程度。常利用Moran’s I散点图分析局部空间自相关分析。Moran’s I散点图将研究地区分为HH、LH、LL、HL四个类型，HH（LL）类型表明相邻地区间存在正自相关，LH（HL）类型表明相邻地区间存在负自相关性。本文以2016年为例，对11个省市GDP做局部空间自相关性检验，绘制出Moran’s I散点图，从而更加直观地分析各省市之间的空间相关模式。
由图2可知，长江经济带沿线省市GDP大多分布在第一、三象限，即长江经济带的GDP空间相关模式主要是H-H状态和L-L状态，表明长江经济带GDP存在空间正相关性，这和全局空间自相关检验结果一致。
全局莫兰指数和局部莫兰散点图表明，长江经济带各省市经济发展水平具有显著的空间相关性，因此，采用空间面板计量模型进行实证研究更加合适。
3.4.3面板数据平稳性检验
为了防止伪回归现象，首先应该检验数据的平稳性。本文采用LLC、ADF、IPS和PP四种方法检验面板数据的平稳性，结果如表3所示，所有变量均至少通过了一种检验，各变量是平稳序列。 3.4.4面板数据协整检验
平稳性检验结果显示，各变量之间的协整关系可能存在，运用协整检验来确定变量之间是否有长期均衡关系。本文选用Pedroni检验和Kao检验对变量做协整检验，结果如表4所示。
由表4可知8个统计量中除了Panel rho-Statistic 、Panel ADF-Statistic和 Group rho-Statistic 外，其他5个统计量分别在1%和5%显著水平显著，变量之间存在长期均衡关系，面板数据可以做回归分析。
3.4.5空间计量模型选择
本文首先对面板数据做普通面板模型OLS回归估计，并进行LR检验及LM检验，检验结果如表5所示。结果如表5所示。
表5结果表明，LR空间固定和LR时间固定效应的统计值均在1%显著水平下统计显著，拒绝使用混合效应模型，初步判断应该选择空间时间双固定效应的面板模型。空间时间双固定效应模型的LM检验结果显示，LMlag和LMerror统计量均在1%显著水平下统计显著，而稳健性LM检验的R-LMlag统计量在1%显著水平下统计显著，而R-LMerror未通过显著检验。综合来看，空间时间双固定效应的SLM模型较适用。
对空间时间双固定效应的SDM模型做Wald检验和LR检验，结果如表6所示，SDM模型不能简化为SLM或SEM模型，即选用SDM模型更加合适。
结合上述分析，分别对空间时间双固定效应的SDM模型和空间随机时间固定效应SDM模型做出估计，并进行Hausman检验。SDM模型估计结果如表7所示。
结果显示，空间Hausman检验统计量为40.049 0，并通过了1%显著检验，因此SDM模型应该选用固定效应，即最终应选择空间时间双固定效应的SDM模型研究长江经济带OFDI对经济增长的影响。
由表7可知：空间时间双固定效应的SDM模型的空间自回归系数为0.187 0，在1%显著水平下显著，说明长江经济带经济增长存在显著的空间依赖性，相邻省市的经济增长存在空间正相关性。观察回归结果可知，OFDI和经济增长间的系数为0.007 2，在10%显著水平下显著，表明OFDI对长江经济带经济增长的影响呈正向显著性，但是促进作用较小。长江经济带各省市OFDI发展存在差异，且发展时间较短，因此，OFDI虽能促进作用长江经济带经济增长，但影响程度较小。资本存量、研发投入和财政支出对经济增长的影响也分别在10%和5%的显著水平下呈正向显著性。而劳动投入对长江经济带经济增长的影响在1%显著水平下呈负向显著性。
3.4.6空间时间双固定效应SDM模型效应分解
空间杜宾模型纳入了空间滞后项，在空间自回归系数λ显著不为零的情况下，直接使用回归系数反映解释变量和被解释变量之间的关系会产生误差，需要借鉴Lesage和Pace提出的偏微分方法，分解空间杜宾模型的总效应，其中，直接效应表示某地区解释变量对本地区经济增长的影响，间接效应（即溢出效应）表示对周围地区经济增长的影响。空间时间双固定效应的SDM模型空间效应分解情况如表8所示。
由表8可知，OFDI的直接效应值为0.008 2，且通过10%显著性检验，说明推动OFDI發展可以提高本地区的经济发展水平，但其促进作用较小。从间接效应看，OFDI的间接效应值-0.027 2，并且通过10%显著检验，地区OFDI存在负空间溢出效应，说明本地区OFDI水平提高一定程度上会抑制其周围地区的经济增长。某地区OFDI规模扩大，推动本地经济发展，会吸引周围地区的资本、劳动力等转移到该地，从而使得其他地区经济增长受到抑制。
对于其他变量，从直接效应看，资本存量、研发投入和财政支出直接效应均显著为正，说明这些变量对本地区的经济增长有显著的正向促进作用。而劳动投入的直接效应值显著为负。剩余变量直接效应不显著。间接效应方面，资本存量间接效应值显著为正，而研发投入的间接效应值显著为负，存在负空间溢出效应，其余变量间接效应不显著。
3.4.7实证结果分析
本文选取2003～2016年长江经济带11个省市面板数据，基于经济距离空间权重矩阵对面板数据做空间自相关检验，运用空间计量模型实证分析长江经济带OFDI对经济增长的影响。得出主要结论如下：
长江经济带经济增长存在显著且稳定的空间正相关性，相邻省市的经济发展可以带动本省的经济发展。空间集聚模式呈梯度，下游省市上海、江苏和浙江呈“H-H”集聚模式，而中上游省市以“L-L”集聚模式为主。
长江经济带OFDI能促进本地区的经济增长，但是其作用较小，这可能与地区OFDI规模有关。此外OFDI在推动本地区经济发展的同时在一定程度上会抢夺邻近省市的资源，从而抑制周边地区的经济发展。整体上，OFDI的发展对长江经济带经济增长具有显著促进作用，但影响程度偏小。且长江经济带OFDI存在不平衡性，下游地区OFDI流量明显高于中上游地区。
资本存量对经济增长具有显著的正向促进作用。劳动投入的经济增长直接效应为负，溢出效应不显著，说明目前科技进步，机械化进程越来越快，单纯增加劳动力数量对地区经济增长的影响作用不明显甚至起反作用。财政支出和研发投入对本地经济增长有正向促进作用。而研发投入的间接效应显著为负，其对周边省市的经济发展存在抑制作用。
4政策建议
长江经济带各省市经济发展水平和OFDI水平均存在差异。政府需要发挥引导作用，加强各地之间的资源共享，充分发挥发达省市的优势，给相对落后的省市提供帮助，促进长江经济带区域间的协调发展。
OFDI规模大小影响其经济增长效应，长江经济带应该进一步提升OFDI规模，增强其经济增长效应。长江经济带进行OFDI的企业应该加强彼此之间的联系，相互协作，努力实现技术、人才以及资金等资源的共享，以增大其OFDI规模，从而有效地拉动长江经济带的经济发展。 提升长江经济带的创新能力，促进产业结构升级。各省市应该加大研发投入，重视人才引进、加强人力资本建设，在OFDI的过程中，学习先进的技术经验，以发展新兴企业，以此促进各省市产业结构升级，扩大OFDI领域，增强OFDI的国际竞争力。同时，政府也要鼓励各类企业走出去，合理投资，促进对外直接投资的发展。
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[责任编辑：许立群]