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* 本文系教育部人文社科规划基金项目“新时期中国财政货币汇率政策绩效评价与政策搭配研究:兼政策搭配管理当前通胀预期研究”（项目编号：10YJA790007）、梧州学院科研项目“我国对外直接投资的产业与区位选择研究”（项目编号：2008C001）的研究成果。
摘要：本文以1985—2010年的时间序列数据为样本，运用基于VAR 模型的广义脉冲响应函数法与方差分解法，考察我国对外直接投资对产业结构调整的长期动态影响特征。冲击响应分析结果表明，产业结构对对外直接投资的冲击呈现单一的正向响应，方差分解结果显示，对外直接投资对我国产业结构的调整存在着预测方差贡献度，且对第三产业的结构调整效应的贡献度要高于第二产业。
关键词：对外直接投资；产业结构；广义脉冲响应函数；方差分解
中图分类号：F832 文献标识码：Ａ文章编号：１００３－８５４Ｘ（２０11）06－０063－０5
世界金融危机后，我国OFDI（Outward Foreign Direct Investment，对外直接投资）进入一个新的发展时期。在这一时期，对外投资大幅上升，增长速度超过外资流入，资金净流出额的增长开始下降，资金等要素从单向流入为主向双向流动并重的格局开始形成。对于处在产业结构调整与优化关键时期的中国来说，大规模的资本流出对产业结构优化是否存在着贡献，以及怎样评估与衡量OFDI对我国产业结构调整的影响，越来越成为学术界研究的热点。
一、文献综述
国外对OFDI与母国产业结构关系的研究集中于对发达国家的理论研究，主要有两种观点：一种观点认为OFDI对母国的产业结构的调整有正向效应，如Cantwell＆Tolentino认为对外直接投资可以通过缓解稀缺资源对生产的抑制作用来实现母国产业结构的优化①；小岛清（Kojima）主张将本国已经处于或即将处于比较劣势的产业向国外转移，节省投资国对边际产业的资源投入，有利于集中力量发展比较优势产业，从而促进投资国产业结构升级②。Barrios， Gorg和 Strob通过研究爱尔兰的数据也发现，国内市场在满足海外投资对中间投入物需求的同时，导致了国内产业结构的改变③。Blomstrom Kona和Lipsey认为随着日本海外子公司和制造业相对母公司和制造业的地位越来越重要，母公司逐渐在国内消失，促使日本国内产业结构发生变化，同时还运用数据模型验证OFDI对日本经济结构特别是产业结构的高度化发展起到了非常重要的作用这一观点④。Arjan Svetlii Matija Rojec & Andreja Trtnik以斯洛文尼亚为案例进行研究，认为对外直接投资尤其是在发展早期的对外直接投资可以促进传统产业的结构调整，这既是企业特定优势积累的结果，也是从弱势地位出发向国外学习和加强竞争优势的过程⑤。另一种观点则对“OFDI可以促进母国产业结构优化升级”提出了质疑，如，Matthew J. Slaughter的研究表明，美国跨国公司在过去20年间的向外生产转移并未导致国内产业结构升级⑥。Ng的研究也指出对外直接投资似乎在表面上调整了香港的产业结构，但实际上可能减缓产业层面以下的全要素生产率的增长，从而对产业结构调整产生不利影响⑦。
既有文献对于中国的经验研究还处于起步阶段，且主要以理论研究为主。江小涓和杜玲认为对外直接投资从企业内部的结构调整、产业内部的结构调整、产业之间的结构转移三个路径对母国产业结构产生影响⑧；而汪琦认为对外直接投资对投资国的产业结构调整有明显的正负两方面效应⑨；胡曼提出应将我国对外直接投资与国家产业政策结合起来，并通过OFDI来促进产业结构的重组和优化⑩。少量的实证研究对OFDI对我国产业结构的调整效应的分析较为具体，如王英通过构建OFDI影响我国产业结构调整的具体路径，认为OFDI主要通过进口结构、技术进步、就业结构和固定资本四种路径影响我国产业结构的调整，但同时认为对外直接投资仅仅对第二产业的结构调整，主要是制造业与资源开采业存在正向的推动效应，而对第三产业的结构调整与优化不存在效应{11}。范欢欢、王相宁利用自回归分布滞后模型分析对外直接投资对我国产业结构的影响，得出对外直接投资与第二产业结构正相关、与第一、三产业无关，对外直接投资不能提升我国产业结构的结论{12}。
综合上述研究文献，存在两点不足：一是国外研究未涉及我国具体问题的研究。由于我国对外直接投资起步较发达国家晚，具有发展中国家的具体特点，因此，国外研究的主要观点在我国的适应性有限。在国内的研究领域，研究方法主要以理论研究为主，缺乏实证研究。而既有较少的实证研究都采用的是一种静态研究方法，从而忽视了我国对外直接投资在进入新的阶段并呈现出新特征时其对产业结构调整的动态作用与贡献率，致使研究结论的解释力不强。二是既有文献对我国对外直接投资对产业结构的调整效应的研究忽视了两者之间的相互关系，对两者之间存在的长期的均衡关系以及相互的动态影响没有涉及到，不能全面地描述出两者之间的相互作用。笔者针对上述不足，主要采用基于VAR模型的广义脉冲响应函数和方差分解方法，利用1985-2009 年期间的数据对我国对外直接投资对国内产业结构调整的效应进行实证研究，定量分析两者在时序维度上表现出的动态作用特征。
二、数据来源以及模型设计
1． 数据来源与变量的选取
本文选取我国对外直接投资与产业结构两大变量，样本区间为1985—2009年。鉴于第一产业在对外直接投资的存量行业结构中的比重较小（从2003年的1%调整至2009年0.8%），因此，产业结构变量以第二产业占GDP比重与第三产业占GDP比重来表示，分别记为C2，C3，数据来源于《2010中国统计年鉴》；对外直接投资采用非金融类滞后一年期的存量指标，记为OFDI，数据来源于《2010年世界投资报告》。由于1985—2009年间人民币汇率制度经历几次改革，人民币汇率水平有较大幅度的波动，因此，将OFDI的数据按照《中国金融统计年鉴》中历年人民币与美元的汇率中间价折算成人民币，为避免数据的剧烈波动及序列中的异方差, 对对外直接投资序列进行了对数化处理，记为LNOFDI。
2． 模型说明
本文主要基于VAR模型来考察OFDI对我国产业结构调整的动态效应，一般的模型仅单向描述自变量的改变对因变量产生的影响，而VAR模型则运用各变量之间关系的非结构建模方法，将系统中每一个内生变量作为所有内生变量的滞后值的函数进行回归，从而估计全部内生变量的动态关系，提高了模型估计结果的稳健性。建立含有3个变量、滞后p期的向量自回归VAR（p）模型系统如下：
Yt=μ+■AｉYｔ-ｉ+εｔ，其中t=1, 2, ……T（1）
其中，Yt是由该VAR模型中的m个内生变量组成的向量，p是VAR 模型的滞后阶数，Aｐ为m×m阶系数矩阵，εｔ是m×l阶的残差向量，并且满足：E（εｔ）=0；E（εｔε'ｔ）=0；E（εｔεs）=0，当t≠s 时，Im-■AｉYｉ=0的特征根落在单位圆外。
三、实证分析
1. OFDI与产业结构调整之间的协整性检验
经济时间序列常常呈现明显的时间趋势，单位根检验对检验时间序列的稳定性非常重要，本文采用增广的迪基—福勒检验法即ADF法进行单位根检验。检验结果表明，LNOFDI、C2 、C3在水平时间序列的状态都是非平稳的，ADF统计值都比显著性水平为10%的临界值还要大。一阶差分后，三个变量的数据ADF统计值均小于显著性水平为1%的临界值，表明这三组序列在99%的置信水平下是平稳的，变量检验结果是典型的I（1）时间序列，可以检验它们之间的协整关系。
表2显示了非约束的Johansen 协整检验结果：在5%的临界水平下，轨迹统计量34.10476>29.79707，表明应该拒绝没有协整关系的原假设，对应接受“至少存在一个协整关系”；而轨迹统计量15.54593＞15.49471，3.33E-0.5﹤3.841466表明 “最多存在一个协整关系”与“最多存在两个协整关系”均不成立，也即在95%的置信度下，变量LNOFDI、C2、C3之间存在三个协整关系，这说明三变量之间是存在着长期的均衡关系。
表2多变量的Johansen协整检验
注：*表示通过5%显著性水平检验
2. 动态分析：脉冲响应与方差分解
一是模型的设定与估计。在式（1）的基础上将LNOFDI，C2，C3作为内生变量集，建立VAR模型。准确建立VAR模型的关键是正确地确定滞后阶数p。为保证协整关系统计上的可信度，要确定合理的滞后阶数，在无约束VAR（P）模型条件下，通过逐一测试滞后阶数lag从1到4所对应的AIC和SC的数值，得出模型的最佳滞后阶数为1。
VAR（1）模型的各项统计值为：ADR21=0.98，ADR22=0.97，ADR33=0.87，可决性残差为7.51E-05，对数似然值为45.85，赤池信息值为-2.99，施瓦兹值为-2.50，表明模型拟合优度较好。为检验模型的稳定性，采用VAR模型AR根图表法，若被估计的VAR模型特征方程的所有根的倒数小于1，即位于单位圆内，则其是稳定的。检验结果如图1所示，特征方程全部根的倒数值都在单位圆内，VAR（1）模型的结构是稳定的。
二是广义脉冲响应函数分析。根据Koop、Pesaran and Shin的研究结论，广义脉冲响应函数的定义为：GLX=（n，δｋ，Ωｔ-1）＝ E（Yｔ+ｎεkt=δｋ，Ωｔ-1）-E（Yt+nΩｔ-1）（2）
其中，δｋ代表来自第k个变量的冲击，n是该冲击响应的时期数，而Ωｔ-1则代表该冲击发生时所有获得的信息集。（2）式表明，n期冲击响应的GIRF值实际上是在考虑δｋ冲击影响对Yｔ+ｎ期望值导致的差异。
图1AR根检验图
进一步假设εt～N（0，Ω），冲击条件期望值为：
E（εt|εkt=δｋ）=（σ1k，σ2k，……，σnk）'σ-1kkδｋ=Σekσ-1kkδｋ （3）
其中，ek为第k个元素为1、其他元素均为0的单位向量，结合（1）式与（3）式来自第k个变量的单位冲击（δｋ=1）的GIRF表达式为：
Ψk（n）=Σekσ-1kk （4）
由（4）式可以清楚地看到，广义脉冲响应是唯一的，并且考虑了观测到的不同形式冲击和它们之间的相关性。同时，GIRF方法的分析结果并不依赖于VAR系统中各个内生变量的排序，从而提高了VAR（1）模型估计结果的稳定性与可靠性。
图2与图3刻画了来自随机扰动项的一个标准差的冲击对C2与C3当前和未来值的一个标准差信息的反应影响，其中，横轴代表冲击发生后的各时期，纵轴代表C2与C3对LNOFDI信息冲击的反应。从影响的方向来看，在给定的时间段内，C2与C3 的影响都是正向影响，即对外直接投资会对第二产业与第三产业的调整产生正向冲击，这说明随着对外直接投资规模的增大，会对第二与第三产业产生结构调整效应，这符合前面协整检验的经济含义。
图2 C2对LNOFDI 图3 C3对LNOFDI
的脉冲响应的脉冲响应
图4与图5反映了C2与C3对LNOFDI的一个标准差信息的反应。可以看出，在本期给C2与C3一个标准差的冲击后，C2对LNOFDI的正响应到第3期达到最大，第4期之后呈现波浪式振动，但波动幅度较稳定，并逐渐收敛并趋向较为稳定的正向响应。C3的变动在整个时期内对LNOFDI是正向响应，在第6期达到最大正响应后基本无波动稳定在正区域中，表明随着第二与第三次产业结构的调整与优化，其对对外直接投资的促进作用逐步显现出来，但第三产业的调整对对外直接投资的正向响应整体的强度要大于第二产业。
三是方差分解。下面进一步运用方差分解法来考察LNOFDI、C2、C3的相互影响重要程度。方差分解法是将VAR（1）模型的预测均方误差分解成系统中各变量冲击所作的贡献，通过分析每一个结构冲击对内生变量变化的贡献度，进而评价不同结构冲击的重要性，从而可以考察模型中任意一个内生变量的每个随机扰动的相对重要性的信息。先假定出现一个LNOFDI的冲击，然后通过VAR（1）模型影响到各个内生变量，在模型反复迭代之后揭示出源自于C2与C3的冲击对LNOFDI变动的相对影响程度。
图4 LNOFDI对C3图5 LNOFDI对C2
的脉冲响应 的脉冲响应
表4的C2、C3方差分解结果显示，LNOFDI对C2预测方差贡献度从第1期的0逐步上升到第6期的0.1661%，随后略有上升，在第10期稳定在0.3616%。这说明C2对LNOFDI的变动在短期内的反应较小，但随着我国对外直接投资规模的扩张，LNOFDI对C2的调整效应稳定上升。LNOFDI对C3的预测方差贡献度由第1期的0贡献度逐渐上升至第7期的0.5325%，并大约在滞后7期趋于稳定。总体来看，LNOFDI对C2与C3的预测方差贡献度是存在的，且都呈现逐期上升的趋势，但LNOFDI对C3的预测方差贡献度要比C2大。
表4C2、C3变动的方差分解结果
由表5可以看出，C3对LNOFDI的预测方差贡献度要比C2大。C2的变动对LNOFDI的预测方差贡献度由第1期的10.59119%快速上升到第3期的最大值20.71029%，随后逐步减弱。而C3的变动对LNOFDI预测方差的贡献度从第1期的17.74782%逐期加强，达到第10期的 78.52778%。这说明第二产业结构变动对对外直接投资的正向影响效应呈逐渐减弱趋势，而第三产业的结构调整对对外直接投资的正向影响效应越来越大。
表5LNOFDI变动的方差分解结果
四、简要结论与启示
本文运用计量经济模型对我国对外直接投资的产业结构调整效应进行实证分析，得到以下几点结论：
一是我国的对外直接投资对国内的产业结构的调整在长期与短期内均存在着促进作用，并随着对外直接投资规模的快速扩张，对外直接投资占固定资本形成总额的比例的增大，这种促进作用逐步上升。
二是对外直接投资对第三产业的结构调整效应要大于第二产业。笔者认为这可以从我国对外直接投资的产业结构分布来解释。对外直接投资的产业结构分布是其对国内产业结构调整效应发挥的主要的影响因素，从2009年我国的对外直接投资存量的行业分布来看，第三产业的比例达到77%（主要分布在：租赁与商务服务业29.7%、批发零售业14.4%、金融业18.7%、交通运输、仓储和邮政业6.8%、房地产业2.2%、建筑业1.4%、信息传输、计算机服务和软件业0.8%），而第二产业的比例仅为23%（主要分布在：制造业5.5%、采矿业16.5%）。对于这一点，与世界主要的对外直接投资国相比，我国对外直接投资的产业选择与国内产业结构层次的高度化之间的关系是特殊的，我国的对外直接投资产业的选择有异于发达国家遵循的国内产业结构层次的高度化的顺序原则。
三是第二与第三产业结构的调整与优化对我国对外直接投资存在贡献度，第三产业对对外直接投资的贡献度要比第二产业大。这说明尽管我国现阶段的对外直接投资并不具备国内产业结构高度化的先决条件或优势，但国内产业结构的调整与优化是有利于促进对外直接投资的。
由此可见，在开放经济条件下，OFDI是推动国家产业结构调整的重要有效途径，因此，政府有必要为对外直接投资制定战略规划以提供促进和支持服务。具体从优化OFDI的主体和方式、区域布局、行业结构等方面加强政府宏观调控，以充分发挥出对外直接投资对我国产业结构调整与优化的促进作用。
注释：
① J. Cantwell, P. Tolentino, Technological Accumulation and Third World Multinational, Discussion Paper in Interna-tional Investment and Business Studies, No.139, University of Reading 1990.
② K. Kojima，Direct Foreign Investment, A Japanese Modal of Multinational Business Operations，Newark Praeger，1978.
③ S. Barrios，H. Gorg，E. Strob, Foreign Direct Invest-ment, Competitive on and Industrial Development in the Host Country，European Economic Review, 2005, No.49, pp.1761-1784.
④ M. Blomstrom，D. Konan & R. Lipsey，FDI in the Restructuring of the Japanese Economy，NBER Working，2000, pp.76-93.
⑤ Marjan Svetlii, Matija Rojec and Andreja Trtnik, The Restructuring Role of Outward Foreign Direct Investment by Central European Firms: The Case of Slovenia, Advances in International Marketing, 2000, No.10, pp.53-88.
⑥ M. Slaughter, Production Transfer within Multinational Enterprises and American Wages JEL Classification 1998.
⑦ Y. Ng, Changing Industrial Structure and Competi-tive Patterns of Manufacturing and Non-manufacturing in a Small Open Economy: An Entropy Measurement, Managerial and Decisions Economics, 1995, No.16, pp.547-563.
⑧ 江小涓、杜玲：《对外直接投资理论及其对中国的借鉴意义》，《经济研究参考》2002年第73期。
⑨ 汪琦：《对外直接投资对投资国的产业结构调整效应及其传导机制》,《国际贸易问题》2004年第5期。
⑩ 胡曼：《从产业结构看中国企业对外直接投资的产业选择》，《科技创业月刊》2005年第10期。
{11} 王英、刘思峰：《OFDI对我国产业结构的影响：基于灰关联的分析》，《世界经济研究》2008年第4期。
{12} 范欢欢、王相宁：《我国对外直接投资对国内产业结构的影响》，《科技管理研究》2006年第11期。
作者简介：詹小颖，女，1978年生，湖北黄冈人，梧州学院经济系讲师，广西梧州，543002。
（责任编辑 陈孝兵）
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摘要：本文以1985—2010年的时间序列数据为样本，运用基于VAR 模型的广义脉冲响应函数法与方差分解法，考察我国对外直接投资对产业结构调整的长期动态影响特征。冲击响应分析结果表明，产业结构对对外直接投资的冲击呈现单一的正向响应，方差分解结果显示，对外直接投资对我国产业结构的调整存在着预测方差贡献度，且对第三产业的结构调整效应的贡献度要高于第二产业。
关键词：对外直接投资；产业结构；广义脉冲响应函数；方差分解
中图分类号：F832 文献标识码：Ａ文章编号：１００３－８５４Ｘ（２０11）06－０063－０5
世界金融危机后，我国OFDI（Outward Foreign Direct Investment，对外直接投资）进入一个新的发展时期。在这一时期，对外投资大幅上升，增长速度超过外资流入，资金净流出额的增长开始下降，资金等要素从单向流入为主向双向流动并重的格局开始形成。对于处在产业结构调整与优化关键时期的中国来说，大规模的资本流出对产业结构优化是否存在着贡献，以及怎样评估与衡量OFDI对我国产业结构调整的影响，越来越成为学术界研究的热点。
一、文献综述
国外对OFDI与母国产业结构关系的研究集中于对发达国家的理论研究，主要有两种观点：一种观点认为OFDI对母国的产业结构的调整有正向效应，如Cantwell＆Tolentino认为对外直接投资可以通过缓解稀缺资源对生产的抑制作用来实现母国产业结构的优化①；小岛清（Kojima）主张将本国已经处于或即将处于比较劣势的产业向国外转移，节省投资国对边际产业的资源投入，有利于集中力量发展比较优势产业，从而促进投资国产业结构升级②。Barrios， Gorg和 Strob通过研究爱尔兰的数据也发现，国内市场在满足海外投资对中间投入物需求的同时，导致了国内产业结构的改变③。Blomstrom Kona和Lipsey认为随着日本海外子公司和制造业相对母公司和制造业的地位越来越重要，母公司逐渐在国内消失，促使日本国内产业结构发生变化，同时还运用数据模型验证OFDI对日本经济结构特别是产业结构的高度化发展起到了非常重要的作用这一观点④。Arjan Svetlii Matija Rojec & Andreja Trtnik以斯洛文尼亚为案例进行研究，认为对外直接投资尤其是在发展早期的对外直接投资可以促进传统产业的结构调整，这既是企业特定优势积累的结果，也是从弱势地位出发向国外学习和加强竞争优势的过程⑤。另一种观点则对“OFDI可以促进母国产业结构优化升级”提出了质疑，如，Matthew J. Slaughter的研究表明，美国跨国公司在过去20年间的向外生产转移并未导致国内产业结构升级⑥。Ng的研究也指出对外直接投资似乎在表面上调整了香港的产业结构，但实际上可能减缓产业层面以下的全要素生产率的增长，从而对产业结构调整产生不利影响⑦。
既有文献对于中国的经验研究还处于起步阶段，且主要以理论研究为主。江小涓和杜玲认为对外直接投资从企业内部的结构调整、产业内部的结构调整、产业之间的结构转移三个路径对母国产业结构产生影响⑧；而汪琦认为对外直接投资对投资国的产业结构调整有明显的正负两方面效应⑨；胡曼提出应将我国对外直接投资与国家产业政策结合起来，并通过OFDI来促进产业结构的重组和优化⑩。少量的实证研究对OFDI对我国产业结构的调整效应的分析较为具体，如王英通过构建OFDI影响我国产业结构调整的具体路径，认为OFDI主要通过进口结构、技术进步、就业结构和固定资本四种路径影响我国产业结构的调整，但同时认为对外直接投资仅仅对第二产业的结构调整，主要是制造业与资源开采业存在正向的推动效应，而对第三产业的结构调整与优化不存在效应{11}。范欢欢、王相宁利用自回归分布滞后模型分析对外直接投资对我国产业结构的影响，得出对外直接投资与第二产业结构正相关、与第一、三产业无关，对外直接投资不能提升我国产业结构的结论{12}。
综合上述研究文献，存在两点不足：一是国外研究未涉及我国具体问题的研究。由于我国对外直接投资起步较发达国家晚，具有发展中国家的具体特点，因此，国外研究的主要观点在我国的适应性有限。在国内的研究领域，研究方法主要以理论研究为主，缺乏实证研究。而既有较少的实证研究都采用的是一种静态研究方法，从而忽视了我国对外直接投资在进入新的阶段并呈现出新特征时其对产业结构调整的动态作用与贡献率，致使研究结论的解释力不强。二是既有文献对我国对外直接投资对产业结构的调整效应的研究忽视了两者之间的相互关系，对两者之间存在的长期的均衡关系以及相互的动态影响没有涉及到，不能全面地描述出两者之间的相互作用。笔者针对上述不足，主要采用基于VAR模型的广义脉冲响应函数和方差分解方法，利用1985-2009 年期间的数据对我国对外直接投资对国内产业结构调整的效应进行实证研究，定量分析两者在时序维度上表现出的动态作用特征。
二、数据来源以及模型设计
1． 数据来源与变量的选取
本文选取我国对外直接投资与产业结构两大变量，样本区间为1985—2009年。鉴于第一产业在对外直接投资的存量行业结构中的比重较小（从2003年的1%调整至2009年0.8%），因此，产业结构变量以第二产业占GDP比重与第三产业占GDP比重来表示，分别记为C2，C3，数据来源于《2010中国统计年鉴》；对外直接投资采用非金融类滞后一年期的存量指标，记为OFDI，数据来源于《2010年世界投资报告》。由于1985—2009年间人民币汇率制度经历几次改革，人民币汇率水平有较大幅度的波动，因此，将OFDI的数据按照《中国金融统计年鉴》中历年人民币与美元的汇率中间价折算成人民币，为避免数据的剧烈波动及序列中的异方差, 对对外直接投资序列进行了对数化处理，记为LNOFDI。
2． 模型说明
本文主要基于VAR模型来考察OFDI对我国产业结构调整的动态效应，一般的模型仅单向描述自变量的改变对因变量产生的影响，而VAR模型则运用各变量之间关系的非结构建模方法，将系统中每一个内生变量作为所有内生变量的滞后值的函数进行回归，从而估计全部内生变量的动态关系，提高了模型估计结果的稳健性。建立含有3个变量、滞后p期的向量自回归VAR（p）模型系统如下：
Yt=μ+■AｉYｔ-ｉ+εｔ，其中t=1, 2, ……T（1）
其中，Yt是由该VAR模型中的m个内生变量组成的向量，p是VAR 模型的滞后阶数，Aｐ为m×m阶系数矩阵，εｔ是m×l阶的残差向量，并且满足：E（εｔ）=0；E（εｔε'ｔ）=0；E（εｔεs）=0，当t≠s 时，Im-■AｉYｉ=0的特征根落在单位圆外。
三、实证分析
1. OFDI与产业结构调整之间的协整性检验
经济时间序列常常呈现明显的时间趋势，单位根检验对检验时间序列的稳定性非常重要，本文采用增广的迪基—福勒检验法即ADF法进行单位根检验。检验结果表明，LNOFDI、C2 、C3在水平时间序列的状态都是非平稳的，ADF统计值都比显著性水平为10%的临界值还要大。一阶差分后，三个变量的数据ADF统计值均小于显著性水平为1%的临界值，表明这三组序列在99%的置信水平下是平稳的，变量检验结果是典型的I（1）时间序列，可以检验它们之间的协整关系。
表2显示了非约束的Johansen 协整检验结果：在5%的临界水平下，轨迹统计量34.10476>29.79707，表明应该拒绝没有协整关系的原假设，对应接受“至少存在一个协整关系”；而轨迹统计量15.54593＞15.49471，3.33E-0.5﹤3.841466表明 “最多存在一个协整关系”与“最多存在两个协整关系”均不成立，也即在95%的置信度下，变量LNOFDI、C2、C3之间存在三个协整关系，这说明三变量之间是存在着长期的均衡关系。
表2多变量的Johansen协整检验
注：*表示通过5%显著性水平检验
2. 动态分析：脉冲响应与方差分解
一是模型的设定与估计。在式（1）的基础上将LNOFDI，C2，C3作为内生变量集，建立VAR模型。准确建立VAR模型的关键是正确地确定滞后阶数p。为保证协整关系统计上的可信度，要确定合理的滞后阶数，在无约束VAR（P）模型条件下，通过逐一测试滞后阶数lag从1到4所对应的AIC和SC的数值，得出模型的最佳滞后阶数为1。
VAR（1）模型的各项统计值为：ADR21=0.98，ADR22=0.97，ADR33=0.87，可决性残差为7.51E-05，对数似然值为45.85，赤池信息值为-2.99，施瓦兹值为-2.50，表明模型拟合优度较好。为检验模型的稳定性，采用VAR模型AR根图表法，若被估计的VAR模型特征方程的所有根的倒数小于1，即位于单位圆内，则其是稳定的。检验结果如图1所示，特征方程全部根的倒数值都在单位圆内，VAR（1）模型的结构是稳定的。
二是广义脉冲响应函数分析。根据Koop、Pesaran and Shin的研究结论，广义脉冲响应函数的定义为：GLX=（n，δｋ，Ωｔ-1）＝ E（Yｔ+ｎεkt=δｋ，Ωｔ-1）-E（Yt+nΩｔ-1）（2）
其中，δｋ代表来自第k个变量的冲击，n是该冲击响应的时期数，而Ωｔ-1则代表该冲击发生时所有获得的信息集。（2）式表明，n期冲击响应的GIRF值实际上是在考虑δｋ冲击影响对Yｔ+ｎ期望值导致的差异。
图1AR根检验图
进一步假设εt～N（0，Ω），冲击条件期望值为：
E（εt|εkt=δｋ）=（σ1k，σ2k，……，σnk）'σ-1kkδｋ=Σekσ-1kkδｋ （3）
其中，ek为第k个元素为1、其他元素均为0的单位向量，结合（1）式与（3）式来自第k个变量的单位冲击（δｋ=1）的GIRF表达式为：
Ψk（n）=Σekσ-1kk （4）
由（4）式可以清楚地看到，广义脉冲响应是唯一的，并且考虑了观测到的不同形式冲击和它们之间的相关性。同时，GIRF方法的分析结果并不依赖于VAR系统中各个内生变量的排序，从而提高了VAR（1）模型估计结果的稳定性与可靠性。
图2与图3刻画了来自随机扰动项的一个标准差的冲击对C2与C3当前和未来值的一个标准差信息的反应影响，其中，横轴代表冲击发生后的各时期，纵轴代表C2与C3对LNOFDI信息冲击的反应。从影响的方向来看，在给定的时间段内，C2与C3 的影响都是正向影响，即对外直接投资会对第二产业与第三产业的调整产生正向冲击，这说明随着对外直接投资规模的增大，会对第二与第三产业产生结构调整效应，这符合前面协整检验的经济含义。
图2 C2对LNOFDI 图3 C3对LNOFDI
的脉冲响应的脉冲响应
图4与图5反映了C2与C3对LNOFDI的一个标准差信息的反应。可以看出，在本期给C2与C3一个标准差的冲击后，C2对LNOFDI的正响应到第3期达到最大，第4期之后呈现波浪式振动，但波动幅度较稳定，并逐渐收敛并趋向较为稳定的正向响应。C3的变动在整个时期内对LNOFDI是正向响应，在第6期达到最大正响应后基本无波动稳定在正区域中，表明随着第二与第三次产业结构的调整与优化，其对对外直接投资的促进作用逐步显现出来，但第三产业的调整对对外直接投资的正向响应整体的强度要大于第二产业。
三是方差分解。下面进一步运用方差分解法来考察LNOFDI、C2、C3的相互影响重要程度。方差分解法是将VAR（1）模型的预测均方误差分解成系统中各变量冲击所作的贡献，通过分析每一个结构冲击对内生变量变化的贡献度，进而评价不同结构冲击的重要性，从而可以考察模型中任意一个内生变量的每个随机扰动的相对重要性的信息。先假定出现一个LNOFDI的冲击，然后通过VAR（1）模型影响到各个内生变量，在模型反复迭代之后揭示出源自于C2与C3的冲击对LNOFDI变动的相对影响程度。
图4 LNOFDI对C3图5 LNOFDI对C2
的脉冲响应 的脉冲响应
表4的C2、C3方差分解结果显示，LNOFDI对C2预测方差贡献度从第1期的0逐步上升到第6期的0.1661%，随后略有上升，在第10期稳定在0.3616%。这说明C2对LNOFDI的变动在短期内的反应较小，但随着我国对外直接投资规模的扩张，LNOFDI对C2的调整效应稳定上升。LNOFDI对C3的预测方差贡献度由第1期的0贡献度逐渐上升至第7期的0.5325%，并大约在滞后7期趋于稳定。总体来看，LNOFDI对C2与C3的预测方差贡献度是存在的，且都呈现逐期上升的趋势，但LNOFDI对C3的预测方差贡献度要比C2大。
表4C2、C3变动的方差分解结果
由表5可以看出，C3对LNOFDI的预测方差贡献度要比C2大。C2的变动对LNOFDI的预测方差贡献度由第1期的10.59119%快速上升到第3期的最大值20.71029%，随后逐步减弱。而C3的变动对LNOFDI预测方差的贡献度从第1期的17.74782%逐期加强，达到第10期的 78.52778%。这说明第二产业结构变动对对外直接投资的正向影响效应呈逐渐减弱趋势，而第三产业的结构调整对对外直接投资的正向影响效应越来越大。
表5LNOFDI变动的方差分解结果
四、简要结论与启示
本文运用计量经济模型对我国对外直接投资的产业结构调整效应进行实证分析，得到以下几点结论：
一是我国的对外直接投资对国内的产业结构的调整在长期与短期内均存在着促进作用，并随着对外直接投资规模的快速扩张，对外直接投资占固定资本形成总额的比例的增大，这种促进作用逐步上升。
二是对外直接投资对第三产业的结构调整效应要大于第二产业。笔者认为这可以从我国对外直接投资的产业结构分布来解释。对外直接投资的产业结构分布是其对国内产业结构调整效应发挥的主要的影响因素，从2009年我国的对外直接投资存量的行业分布来看，第三产业的比例达到77%（主要分布在：租赁与商务服务业29.7%、批发零售业14.4%、金融业18.7%、交通运输、仓储和邮政业6.8%、房地产业2.2%、建筑业1.4%、信息传输、计算机服务和软件业0.8%），而第二产业的比例仅为23%（主要分布在：制造业5.5%、采矿业16.5%）。对于这一点，与世界主要的对外直接投资国相比，我国对外直接投资的产业选择与国内产业结构层次的高度化之间的关系是特殊的，我国的对外直接投资产业的选择有异于发达国家遵循的国内产业结构层次的高度化的顺序原则。
三是第二与第三产业结构的调整与优化对我国对外直接投资存在贡献度，第三产业对对外直接投资的贡献度要比第二产业大。这说明尽管我国现阶段的对外直接投资并不具备国内产业结构高度化的先决条件或优势，但国内产业结构的调整与优化是有利于促进对外直接投资的。
由此可见，在开放经济条件下，OFDI是推动国家产业结构调整的重要有效途径，因此，政府有必要为对外直接投资制定战略规划以提供促进和支持服务。具体从优化OFDI的主体和方式、区域布局、行业结构等方面加强政府宏观调控，以充分发挥出对外直接投资对我国产业结构调整与优化的促进作用。
注释：
① J. Cantwell, P. Tolentino, Technological Accumulation and Third World Multinational, Discussion Paper in Interna-tional Investment and Business Studies, No.139, University of Reading 1990.
② K. Kojima，Direct Foreign Investment, A Japanese Modal of Multinational Business Operations，Newark Praeger，1978.
③ S. Barrios，H. Gorg，E. Strob, Foreign Direct Invest-ment, Competitive on and Industrial Development in the Host Country，European Economic Review, 2005, No.49, pp.1761-1784.
④ M. Blomstrom，D. Konan & R. Lipsey，FDI in the Restructuring of the Japanese Economy，NBER Working，2000, pp.76-93.
⑤ Marjan Svetlii, Matija Rojec and Andreja Trtnik, The Restructuring Role of Outward Foreign Direct Investment by Central European Firms: The Case of Slovenia, Advances in International Marketing, 2000, No.10, pp.53-88.
⑥ M. Slaughter, Production Transfer within Multinational Enterprises and American Wages JEL Classification 1998.
⑦ Y. Ng, Changing Industrial Structure and Competi-tive Patterns of Manufacturing and Non-manufacturing in a Small Open Economy: An Entropy Measurement, Managerial and Decisions Economics, 1995, No.16, pp.547-563.
⑧ 江小涓、杜玲：《对外直接投资理论及其对中国的借鉴意义》，《经济研究参考》2002年第73期。
⑨ 汪琦：《对外直接投资对投资国的产业结构调整效应及其传导机制》,《国际贸易问题》2004年第5期。
⑩ 胡曼：《从产业结构看中国企业对外直接投资的产业选择》，《科技创业月刊》2005年第10期。
{11} 王英、刘思峰：《OFDI对我国产业结构的影响：基于灰关联的分析》，《世界经济研究》2008年第4期。
{12} 范欢欢、王相宁：《我国对外直接投资对国内产业结构的影响》，《科技管理研究》2006年第11期。
作者简介：詹小颖，女，1978年生，湖北黄冈人，梧州学院经济系讲师，广西梧州，543002。
（责任编辑 陈孝兵）
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