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Impacts of metal resource industry outward foreign direct investments on positions of China and the host countries in the global value chain
LI Xuan![](http://www.resci.cn/richhtml/1007-7588/richHtml_jats1_1/images/REemail.gif)
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通讯作者:
收稿日期:2020-12-24修回日期:2021-04-15
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Received:2020-12-24Revised:2021-04-15
作者简介 About authors
李璇,女,辽宁大连人,博士生,研究方向为资源与产业经济。E-mail:
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摘要
关键词:
Abstract
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本文引用格式
李璇, 倪旭, 张海亮. 金属资源产业对外直接投资对中国与东道国全球价值链地位的影响[J]. 资源科学, 2021, 43(10): 1976-1989 doi:10.18402/resci.2021.10.04
LI Xuan, NI Xu, ZHANG Hailiang.
1 引言
金属资源产业包括矿采选、金属冶炼及压延加工、金属制品及设备制造,各个国家在相关联、共依存的产业链条上进行生产,增加值在每一个环节上被创造和累加,然后沿着全球性生产网络向下一个环节传递,进而形成金属资源产业全球价值链体系[1,2]。各国在不同产业链条上出口的产品越复杂,意味着该国所处的价值链位置越高[3]。目前中国金属产业价值链存在双重问题:①中低端产品产能过剩。②高端产品供给不足、供给侧效率低[4]。中国在一些矿产资源上拥有绝对储量优势和出口优势,但并没有获得应得的利益。未来,中国能否实现结构转型、突破西方发达国家掌控石化能源的局面,争夺战略性新兴产业价值链高端是关键,而其中与新能源、现代制造密切相关的就是金属材料。因此,因此在推动金属矿产资源产业链高质量发展过程中,不仅要保障资源的供求平衡,还要兼顾全球价值链地位的提升,摆脱因价值链地位低而被别人控制“瓶口”卡脖子的被动局面。本文基于全球价值链视角并结合中国的现实处境,分析了中国对外直接投资对本国和东道国双边金属资源产业在全球价值链中地位的影响,以及选择不同投资模式、投资区域对中国金属资源产业价值链地位提升的促进作用,对于政府更好地精准施策具有一定的参考意义。全球价值链反映价值链的垂直分离和全球空间再配置之间的关系[5]。研究者发现在对外投资过程中,投资者尤其关注如何获得全球价值链地位的提升。并购投资和绿地投资是对外投资的主要模式。****们认为并购投资可以创造价值,提升技术效率,促进水平、垂直和内部3个不同空间维度的价值链提升,进一步还能促进东道国全球价值链地位的提升[6,7]。另一些****研究了绿地投资对价值链分工地位的影响。如谢一青等[8]认为绿地投资不仅促进了价值链提升,还对宏观经济产生了影响;Ra等[9]通过实证分析认为绿地投资促进了母国生产效率的提高;Harms等[10]分析得出,与并购投资相比,绿地投资对东道国经济增长的影响更大,因此绿地投资比并购投资更容易进入发展中国家市场。发展中国家进行对外直接投资有利于自身在全球价值链分工地位的提升,因为其能够使相关产业向价值链的高端方向发展[11,12]。中国****也研究了并购投资和绿地投资两种模式对发展中国家价值链地位的提升作用[13,14]。
从以上文献可以看出,绿地投资和并购投资对母国价值链提升具有促进作用,且发展中国家进行对外直接投资可以促使相关产业向价值链高端方向发展。但已有研究多以全行业或制造业为主体分析价值链攀升,较少关注金属资源产业。当前对建设“矿产资源强国”的研究多为理论研究和案例研究[15,16],少数****通过实证分析了金属资源产业产业升级的问题,如朱学红等[17]基于复杂网络分析方法,研究贸易网络特征对产业结构升级的影响,但其数据来源为对外贸易,关注的重点不是对外直接投资。而矿产资源是中国对外直接投资的主要领域之一,尤其是金属矿产资源。传统的钢铁等资源产业一直是中国最具有“走出去”实力的优势产业,但国际化程度也还处于较低水平。而随着科技的进步,近年来与新兴产业密切相关的战略性金属更是制约中国经济社会发展的关键物资。通过收集数据实证分析如何促进中国金属资源产业全球价值链地位的提升,摆脱因价值链地位低而被外部技术控制的被动局面具有现实意义。
2 分析框架与理论假设
2.1 分析框架
如图1所示,本文主要研究中国对外直接投资策略对金属资源产业价值链地位的影响。根据金属矿产资源的特征,选取投资模式、区域选择和合作共赢三方面作为中国对外投资策略的重要组成部分。首先,由于金属资源产业属于资本密集型产业,投资模式的选择对其影响重大。其次,由内部化理论可以看出,投资区域的选取不仅直接关系到对外直接投资的成败,而且与价值链环节的偏好密切相关[18]。最后,合作共赢也是金属资源产业对外投资策略中重要的考虑因素;一方面,双边国家价值链提升具有相互促进的作用[19,20];另一方面,矿产资源具有投资回报周期长的特点,不考虑在东道国的相互促进关系势必会产生更多的不确定性,尤其对于跨国投资经验尚不丰富的中国企业而言,投资效果会产生负面影响[21]。图1
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图1研究框架图
Figure 1Framework of the research
2.2 不同投资模式的溢出效应
金属资源产业对外投资模式,主要有并购投资和绿地投资。而并购投资和绿地投资两种模式在理论机制、投资形式和影响因素等方面都存在很大不同,这也必然会导致两者对价值链地位提升的影响有所不同。绿地投资,又称新建投资,方便母国企业复制原有运营模式和管理方式,具有为东道国创造就业、提高生产力等优势[22]。并购投资是直接购买海外现存企业的部分或全部股权,收购国外已经存在的企业,并基于资源和优势互补目的以整合目标企业的优势服务东道国市场[23]。中国是新兴市场国家,其全球价值链分工地位与发达国家相比存在差距,采用何种投资模式有助于中国金属资源产业价值链地位提升值得探究。基于此,本文提出:H1a:并购投资更能促进中国金属资源产业价值链分工地位提升。
H1b:绿地投资更能促进中国金属资源产业价值链分工地位提升。
2.3 不同投资区域的溢出效应
新时代,中国进入生态文明发展新阶段,矿产资源国内外供需形势正在发生显著变化,已经成为大国博弈的焦点。欧美等国出台的金属矿产清单及制定的资源安全供应措施均剑指“2025中国制造”及其相关战略性关键金属[24]。美国****指出中国和美国有11种关键矿产都稀缺,两个国家的冲突不可避免[25]。同样的,中国在澳大利亚的某稀有金属收购投资计划也被叫停,原因是澳大利亚被政客们用以保障“盟友”稀有金属的需求( https://www.defensenews.com/pentagon/2019/08/27/to-combat-chinas-hold-on-rare-earth-minerals-pentagon-looks-to-australia/。)。尹伟华[2]通过实证研究得出中国参与全球价值链程度虽在提升,但出口获益能力却较低。2017年以来,金属业价值链地位高的欧美等发达国家对外商投资并购投资实施更趋严格的监管和限制,对中国企业在这些地区的直接投资形成诸多阻力。美国FIRRMA法案的推进导致中国企业对美国投资的结果难以预测,CFIUS审核程序、出口管制、制裁制度等对中国对外投资前景都形成了挑战。发达国家资本为了维持其全球价值链的制高点,必然会抢占关键矿产资源。而中国也加大了对“一带一路”相关国家的投资规模,2017年中国对“一带一路”相关国家的投资规模较上年增加超过3成。但“一带一路”国家还存在发展层次不一、金融市场不完全等问题,导致中国金属资源产业对外投资面临很大的不确定性[26,27],向这些国家投资的溢出效应还不明确。而金属资源产业投资活动,几乎不可能在脱离外部协作的条件下完成。因此,对海外市场正确选择显得尤为重要。基于此,本文提出:H2a:向金属矿产资源价值链高的国家对外直接投资溢出效应更强。
H2b:向金属矿产资源价值链高的国家对外直接投资溢出效应更弱。
2.4 对东道国价值链地位提升的影响
在过去的20年中,人们对采矿产生了更加消极的看法,质疑了矿产开采与经济发展之间的积极关系。Moyo等[28]认为吸引境外资本参与采矿业投资的国家没有取得经济的迅速发展。因为发达国家在采矿业的对外投资中对东道国进行了资源掠夺,使其陷入了资源诅咒陷阱。同时,中国在缅甸某投资超过10亿美元的铜矿时遭受了当地居民的不断举行游行抗议,质疑中国掠夺性开发。中国对非洲经济参与度的不断提高也引起国际社会关注,西方一些国家将中国在非洲的投资活动视为“资源掠夺”[29]。但有****通过实证分析研究了中国的对外直接投资对“一带一路”沿线国家的影响及带动,认为中国并未对一带一路国家实行技术封锁,中国的先进技术会溢出到“一带一路”沿线国家[30]。H3:中国对外投资会促进东道国金属资源产业价值链提升。
3 变量、模型与数据
3.1 变量描述
3.1.1 金属矿产资源出口技术复杂度当前度量价值链地位的指标有很多,其中较为流行的方法为GVC地位指数。该指数的计算需要用到世界投入产出表,但最新数据仅更新到2014年,时效性相对较差。且世界投入产出表的行业分类较粗糙,而本文研究的金属资源产业属于细分行业。也有****利用一国与发达国家出口商品结构的相似度指数ESI来衡量一国在全球价值链中的地位[31],但对于某一产品来说,各国的生产能力和水平是不同的,因此ESI指数不具有普适性。
本文采用Hausmann等[32]提出的出口技术复杂度来刻画金属矿产资源的价值链地位。产品价值链中的研发、设计等非生产性环节较难被量化,但一国的价值链状况最终会反映在具体的出口产品上。这一反映产品技术属性的指标通过计算多种出口产品的技术复杂度指数,并选取每种产品出口规模在所有产品出口规模中的份额为权重,进而计算出加权平均数得到。本文在SITC(Rev 4.0)三位码分类水平下,根据金属产业链上游采掘、中游冶炼和下游加工的层次,确定了金属资源产业包含的产品(表1),对中国和33个国家②(② 根据UN COMTRADE数据库,与中国有金属投资往来的33个国家主要包括G20国家(除欧盟外)和南美洲、非洲、亚洲等地区数据完整且与中国存在较密切贸易往来的国家,其中非G20的国家包括:挪威、以色列、新加坡、泰国、马来西亚、越南、埃及、巴基斯坦、哈萨克斯坦、秘鲁、智利、老挝、缅甸、赞比亚、津巴布韦。)的金属资源产业的出口技术复杂度进行计算。
Table 1
表1
表1金属矿产资源产业链
Table 1
产业链环节 | SITC编码 |
---|---|
上游 | 274、278、281、282、283、284、285、286、287、288、289 |
中游 | 522、523、524、525 |
下游 | 671、672、673、674、675、676、677、678、679、681、682、683、684、685、686、687、689、691、692、693、694、695、696、697、699 |
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具体步骤如下所示,式(1)为金属产品k的技术复杂度指数
式中:
在计算出单个金属产品层面的技术复杂度指数之后,将单个金属产品层面的技术复杂度指数加权汇总到整个金属资源产业层面,进而得到国家层面金属资源产业出口复杂度
式中:权重
中国金属资源产业价值链地位受发达国家政策及措施的影响较大。由式(2)计算得到中国金属资源产业的出口技术复杂度,并绘制中国金属矿产资源的出口技术复杂度变化趋势图。由图2可以看出2009—2018年中国金属矿产资源的出口技术复杂度呈上升趋势,且中国与金属资源产业出口技术复杂度排名第一的国家差距有所缩小。
图2
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图22009—2018年中国金属矿产资源出口技术复杂度变化趋势
Figure 2Trend of technological complexity of China’s metal mineral resources export, 2009-2018
从中国和其他样本国在2018年金属矿产资源出口技术复杂度排名可以看出(表2),在样本国家中中国的金属资源产业出口技术复杂度仅排第13位,处于全球价值链的中游,可以看出中国金属资源“大而不强”,不仅远落后于澳大利亚、加拿大、美国等发达国家,而且落后于部分发展中国家。虽然2009—2018年间中国金属资源产业出口技术复杂度有所提高,但与工业化水平和技术水平较高的发达国家相比,技术更新速度较慢,与中国经济发展速度不匹配,且中国金属产业的出口技术复杂度增长趋势易受外部市场冲击。因此中国需要通过制定有效的对外投资策略提升金属资源产业价值链地位。
Table 2
表2
表22018年样本国家金属矿产资源出口复杂度排名
Table 2
排名 | 国家 | 出口技术复杂度 | 排名 | 国家 | 出口技术复杂度 |
---|---|---|---|---|---|
1 | 澳大利亚 | 29594.74 | 18 | 韩国 | 22444.43 |
2 | 挪威 | 29098.85 | 19 | 阿根廷 | 22065.69 |
3 | 以色列 | 27327.69 | 20 | 土耳其 | 21972.09 |
4 | 加拿大 | 25330.55 | 21 | 越南 | 21814.94 |
5 | 法国 | 25231.20 | 22 | 埃及 | 21652.49 |
6 | 英国 | 25221.95 | 23 | 墨西哥 | 20984.24 |
7 | 巴西 | 25192.77 | 24 | 俄罗斯 | 20334.22 |
8 | 美国 | 24682.38 | 25 | 南非 | 19467.37 |
9 | 德国 | 24672.76 | 26 | 巴基斯坦 | 18032.22 |
10 | 新加坡 | 24232.79 | 27 | 哈萨克斯坦 | 16530.51 |
11 | 沙特 | 24096.27 | 28 | 印度尼西亚 | 15607.31 |
12 | 意大利 | 23959.74 | 29 | 秘鲁 | 11992.32 |
13 | 中国 | 23897.45 | 30 | 智利 | 10470.58 |
14 | 泰国 | 23445.08 | 31 | 老挝 | 9734.23 |
15 | 马来西亚 | 23188.64 | 32 | 缅甸 | 9576.62 |
16 | 印度 | 23047.46 | 33 | 赞比亚 | 7806.40 |
17 | 日本 | 22922.92 | 34 | 津巴布韦 | 5435.91 |
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3.1.2 其他变量
(1)对外直接投资存量本文重点考察对外直接投资对中国和东道国金属资源产业价值链地位的影响。由于对外直接投资存量数据更能反映一国海外资产的规模[33],本文选择中国对各东道国当期对外直接投资存量作为衡量对外直接投资的变量之一。
(2)并购投资额与绿地投资额
为了考察不同投资模式对中国金属资源产业价值链地位的影响,本文选取了中国对各东道国的并购投资额与绿地投资额作为解释变量。参考秦朵[34]的作法,通过加总中国2009—2018年间在各东道国发生的全部并购投资交易金额获得并购投资额,进而通过对外直接投资总额减并购投资额获得绿地投资额。
(3)外商直接投资额
外商直接投资对本国技术创新具有正溢出效应,因此有助于提升本国价值链地位[35]。
(4)金属资源产业研发投入
研发投入是提升价值链地位的重要影响因素。参考韩亚峰等[36]的做法,其他国家的金属资源产业研发投入利用各国研发投入与工业增加值占GDP的比重乘积度量;中国金属资源产业研发投入利用金属资源产业研发投入占GDP比重度量。
(5)贸易开放度
贸易开放度是指一个国家或地区经济对外开放的程度,贸易开放度越大,企业可以在对外贸易中获取越多“知识”,进而提升技术水平和效率。本文用一国进出口贸易总额占GDP的比重来衡量贸易开放度。
(6)要素禀赋
参照马述忠等[37]的方法,用各国工业就业人员占就业人员总数的百分比来衡量工业劳动力规模。根据世界银行的统计方法,以矿产资源现价度量各国矿产资源禀赋。
(7)东道国金属资源产业是否位于价值链高端
本文利用虚拟标量High来衡量东道国金属资源产业是否位于价值链高端,若东道国金属资源产业出口技术复杂度大于中国,则High为1,否则为0。
3.2 模型设定
为了研究中国对外直接投资策略对金属资源产业价值链地位产生的影响,建立模型(3)-(5):式中:被解释变量
被解释变量、解释变量和控制变量同式(3)-(5)一样。虚拟变量
为了分析中国对外直接投资对东道国金属资源产业价值链地位的影响,建立模型:
式中:被解释变量
3.3 数据来源与描述性统计
本文使用的是UN COMTRADE数据库提供的中国和与中国有金属投资往来的33个国家2009—2018年的国别数据。解释变量对外直接投资的数据来自《中国对外直接投资统计公报》,并购投资额的数据来自BVD-Zephyr数据库。其他国家的金属资源产业研发投入数据来源于世界银行数据库;中国金属资源产业研发投入数据来源于《中国科技统计年鉴》。除前文提及以外的控制变量的数据来自世界银行统计数据库(WDI)。各变量数据的描述性统计见表3。Table 3
表3
表3变量的描述性统计
Table 3
变量 | 变量符号 | 均值 | 中位数 | 标准差 | 最小值 | 最大值 |
---|---|---|---|---|---|---|
东道国出口技术复杂度 | aexport | 19336.53 | 20996.19 | 5789.25 | 4898.31 | 30497.88 |
中国出口技术复杂度 | caexport | 22223.57 | 22413.17 | 1510.74 | 18465.53 | 23897.45 |
中国对外直接投资/亿美元 | ofdi | 21.02 | 2.46 | 105.0 | 1.14 | 1100.0 |
中国绿地投资/亿美元 | green | 20.08 | 2.19 | 0.104 | 1.14 | 1083.0 |
中国并购投资/亿美元 | ma | 6.87 | 0.09 | 20.43 | 0.00 | 207.45 |
东道国外商直接投资/亿美元 | fdi | 336.5 | 131.0 | 612.2 | 186.7 | 5091.0 |
东道国贸易开放度 | open | 0.13 | 0.06 | 0.22 | 0.01 | 1.60 |
东道国工业劳动力规模/百万人 | lab | 21.02 | 21.74 | 5.14 | 6.88 | 29.24 |
东道国矿产资源禀赋/亿美元 | res | 39.69 | 4.67 | 63.96 | 0.00 | 362.7 |
东道国金属行业研发投入 | rd | 0.32 | 0.81 | 0.31 | 0.00 | 1.64 |
中国外商直接投资/亿美元 | cfdi | 2274 | 2420 | 501.0 | 1311.0 | 2909.0 |
中国贸易开放度 | copen | 0.47 | 0.47 | 0.06 | 0.39 | 0.55 |
中国工业劳动力规模/百万人 | clab | 29.06 | 28.99 | 0.84 | 27.80 | 30.30 |
中国矿产资源禀赋/亿美元 | cres | 565.4 | 400.0 | 399.10 | 304.0 | 1591.0 |
中国金属行业研发投入 | crd | 1.83 | 0.21 | 1.82 | 1.49 | 2.15 |
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4 结果与分析
4.1 投资模式对中国金属资源产业价值链地位提升的影响
4.1.1 实证结果为检验不同模式的对外直接投资对中国金属资源产业价值链地位提升的影响。本文分别对式(3)-(5)对应的模型进行估计,对应结果见表4。其中,前3列是一般面板模型的回归结果;后3列采用了解释变量的滞后项作为当期的工具变量,并运用了GMM法进行了回归,避免双向因果和遗漏变量产生的内生性问题。通过Hausman检验显示,列(3)采用随机效应模型,列(1)和列(2)采用固定效应模型。
Table 4
表4
表4投资模式影响中国金属资源产业价值链地位的回归结果
Table 4
一般面板模型 | GMM模型 | |||||
---|---|---|---|---|---|---|
(1) | (2) | (3) | (4) | (5) | (6) | |
lnofdi | 0.011*** | 0.001* | ||||
(4.41) | (1.50) | |||||
lngreen | 0.011*** | 0.001* | ||||
(4.63) | (1.40) | |||||
lnma | 0.000 | 0.001 | ||||
(0.45) | (0.48) | |||||
lncfdi | 0.325*** | 0.325*** | 0.331*** | 0.352*** | 0.352*** | 0.319*** |
(28.04) | (28.17) | (29.22) | (39.73) | (39.82) | (25.19) | |
clab | -0.041*** | -1.845*** | -1.959*** | -0.0465*** | -0.0467*** | -0.0591*** |
(-7.82) | (-22.07) | (-21.66) | (-10.90) | (-10.97) | (-12.94) | |
copen | -1.843*** | -0.0414*** | -0.0551*** | -1.992*** | -1.995*** | -1.935*** |
(-21.75) | (-8.04) | (-9.88) | (-37.76) | (-37.97) | (-22.79) | |
lncrd | 0.713*** | 0.717*** | 0.888*** | 0.789*** | 0.791*** | 0.931*** |
(19.93) | (20.65) | (23.28) | (21.81) | (21.96) | (14.74) | |
lncres | 0.094*** | 0.095*** | 0.104*** | 0.098*** | 0.098*** | 0.107*** |
(15.84) | (16.12) | (13.87) | (18.50) | (18.55) | (12.21) | |
常数项 | 5.609*** | 5.627*** | 6.931*** | 5.657*** | 5.660*** | 7.538*** |
(16.12) | (16.22) | (16.24) | (14.67) | (14.69) | (12.94) | |
R2 | 0.9058 | 0.9064 | 0.9018 | |||
Hausman P | 0.0001 | 0.0001 | 0.1073 | |||
Wald | 3404.99 | 3409.87 | 1686.75 |
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实证结果显示,对外直接投资对中国金属资源产业价值链地位有显著提升,且绿地投资更显著,验证了H1b。如表4所示,固定效应模型和GMM模型的对外直接投资的系数均显著为正,且绿地投资的系数显著为正。根据边际产业扩张理论[47],在金属资源丰富的国家进行绿地投资,一方面,可以转移国内不具有比较优势的产能为国内技术创新腾挪资源,最大化地将生产要素投入到高技术含量的产业;另一方面,扩大了国际市场,通过资本积累为母国技术研发提供助力。矿产资源具有分布不均衡的特点,很多资源丰富的国家为发展中国家,对其上游链投资多采用绿地模式。为明确并购投资对中国价值链地位的影响,本文将在下一节分样本展开研究。
4.1.2 稳健性分析
结果均通过了显著性检验。如表5所示,通过分位数回归方法得出的弹性系数符号与表4结果保持一致,且随着出口技术复杂度在条件分布的不同位置而发生变动。当分位数点为25%、50%和75%时,lnofdi和lngreen均通过了显著性检验,且随着出口技术复杂度的条件分布由低端向高端变动,对外直接投资和绿地投资的弹性系数逐渐增加。因篇幅所限表5将只罗列表4中关键变量显著的式(1)和式(2)的回归结果。
Table 5
表5
表5投资模式影响中国金属资源产业价值链地位的分位数回归结果
Table 5
式(1) | 式(2) | |||||
---|---|---|---|---|---|---|
QREG(25) | QREG(50) | QREG(75) | QREG(25) | QREG(50) | QREG(75) | |
lnofdi | 0.006* | 0.010*** | 0.015*** | |||
(1.88) | (3.50) | (3.11) | ||||
lngreen | 0.006** | 0.010*** | 0.015*** | |||
(1.96) | (3.71) | (3.34) | ||||
lncfdi | 0.345*** | 0.328*** | 0.306*** | 0.345*** | 0.327*** | 0.304*** |
(21.46) | (23.96) | (13.46) | (21.93) | (24.75) | (13.93) | |
clab | -0.033*** | -0.040*** | -0.048*** | -0.034*** | -0.040*** | -0.049*** |
(-5.79) | (-8.26) | (-5.95) | (-6.04) | (-8.71) | (-6.30) | |
copen | -2.204*** | -1.886*** | -1.477*** | -2.215*** | -1.896*** | -1.480*** |
(-25.81) | (-20.27) | (-11.84) | (-26.71) | (-20.80) | (-12.37) | |
lncrd | 0.803*** | 0.723*** | 0.621*** | 0.809*** | 0.730*** | 0.626*** |
(15.96) | (16.17) | (8.69) | (16.64) | (17.06) | (9.23) | |
lncres | 0.111*** | 0.0960*** | 0.0767*** | 0.112*** | 0.0973*** | 0.0778*** |
(16.07) | (15.02) | (7.79) | (16.47) | (15.59) | (8.14) |
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4.2 投资区域对中国金属资源产业价值链地位提升的影响
4.2.1 实证结果实证结果表明,中国向金属资源产业位于价值链高端的国家进行对外直接投资时,价值链地位提升的溢出效应会受到抑制,验证了H2b。从表6列(1)可以看出,对外直接投资的系数显著为正,交互项High×lnofdi的系数显著为负。原因可能是:位于价值链高端的国家多为欧美等发达国家,随着中国工业向全球价值链中高端升级,中国与发达国家的关系由产业上下游分工的协作关系逐步转变为同一产业链环节的竞争关系,中国向全球价值链中高端的升级将面临发达国家政府的阻击,因此中国对金属资源产业位于价值链高端的发达国家对外直接投资存在的溢出效应更小。
Table 6
表6
表6投资区域影响中国金属资源产业价值链地位的分样本结果
Table 6
全样本 | 发达国家 | 发展中国家 | ||||
---|---|---|---|---|---|---|
(1) | (2) | (3) | (4) | (5) | (6) | |
lnofdi | 0.014*** | 0.025*** | 0.021*** | |||
(4.40) | (2.91) | (4.05) | ||||
lngreen | 0.028*** | 0.023** | 0.044*** | |||
(4.89) | (2.44) | (5.58) | ||||
lnma | 0.003** | 0.003 | 0.001 | |||
(2.29) | (1.33) | (0.97) | ||||
High | 0.048 | 0.191*** | 0.110 | 0.157 | -0.190 | 0.125 |
(1.42) | (2.64) | (1.12) | (1.22) | (-1.49) | (0.73) | |
High×lnofdi | -0.004* | -0.010* | 0.016* | |||
(-1.66) | (-1.33) | (1.52) | ||||
High×lngreen | -0.014*** | -0.011* | -0.013 | |||
(-3.11) | (-1.45) | (-1.10) | ||||
High×lnma | 0.000 | -0.000 | 0.005* | |||
(0.27) | (-0.17) | (1.32) | ||||
Control | Yes | Yes | Yes | Yes | Yes | Yes |
常数项 | 5.547*** | 6.665*** | 5.350*** | 5.963*** | 5.546*** | 6.006*** |
(15.92) | (11.17) | (6.66) | (6.66) | (9.40) | (6.81) | |
R2 | 0.9071 | 0.9092 | 0.8379 | 0.8309 | 0.8304 | 0.8682 |
Hausman P | 0.0004 | 0.0000 | 0.0085 | 0.0627 | 0.0011 | 0.0003 |
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为验证这种猜想是否正确,进一步按国际货币基金组织IMF发达国家标准将样本分为发达国家和发展国家,研究中国对价值链高端的发达国家和发展中国家对外直接投资是否会产生不同的溢出效应。
实证结果表明,中国对位于价值链高端的发展中国家进行并购投资可以显著提升中国金属资源产业价值链地位。从表6列(3)和列(5)可以看出分样本实证后结果出现了差异性,对发达国家投资的样本结果与全样本的结果相似。但对发展中国家投资时,lnofdi的系数显著为正,交互项High×lnofdi显著为正,表明中国对金属资源产业位于价值链高端的发展中国家直接投资时,对外直接投资存在更强的溢出效应,更有利于提升中国金属资源产业价值链地位。进一步对投资模式进行实证,交互项High×lngreen的系数显著为负,High×lnma的系数显著为正。表明向金属资源产业位于价值链高端的发达国家采用绿地投资方式时,溢出效应更小,向金属资源产业位于价值链高端的发展中国家采用并购投资时,溢出效应更大。根据逆向技术溢出的效应理论,对泰国、马来西亚和巴西等位于金属资源产业价值链高端的发展中国家进行投资,可以实现对外直接投资中的技术寻求目标,有效促进中国金属资源产业全球价值链升级。
4.2.2 稳健性分析
通过对表6进行分位数回归,结果显示均通过了显著性检验。如表7所示,从式(4)的结果可以看出,仅当分位点数为50%时,High×lngreen负向显著。从式(6)的结果可以看出,当分位点数为25%、50%和75%时,lnofdi×lnma均正向地通过了显著性检验,且随着出口技术复杂度的条件分布由低端向高端变动,交互项的系数逐渐减小。本文对表6的其他式子也进行了稳健性检验。在式(1)和式(3)中,交互项High×lnofdi均仅在分位点数为50%时负向显著,在式(2)中交互项High×lngreen仅在分位点数为50%时负向显著,这与式(4)的回归结果相似。在式(5)中,交互项High×lnofdi在分位点数为25%时不显著,在分位数点为50%和75%时正向显著。其他式子也均通过了稳健性检验。
Table 7
表7
表7投资区域影响中国金属资源产业价值链地位的分位数回归结果
Table 7
式(4) | 式(6) | |||||
---|---|---|---|---|---|---|
QREG(25) | QREG(50) | QREG(75) | QREG(25) | QREG(50) | QREG(75) | |
lngreen | 0.025** | 0.023*** | 0.021* | 0.044*** | 0.042*** | 0.041*** |
(2.24) | (2.90) | (1.83) | (3.13) | (4.71) | (3.72) | |
lnma | 0.003 | 0.003* | 0.003 | 0.001 | 0.002 | 0.002 |
(1.30) | (1.69) | (1.08) | (0.70) | (1.43) | (1.41) | |
High | 0.179 | 0.155 | 0.130 | 0.193 | 0.121 | 0.0563 |
(1.11) | (1.37) | (0.82) | (0.75) | (0.73) | (0.28) | |
High×lngreen | -0.014 | -0.011* | -0.008 | -0.018 | -0.013 | -0.009 |
(-1.49) | (-1.65) | (-0.83) | (-0.98) | (-1.15) | (-0.66) | |
High×lnma | 0.001 | -0.001 | -0.002 | 0.006* | 0.005** | 0.005* |
(0.23) | (-0.21) | (-0.56) | (1.56) | (2.20) | (1.61) | |
Control | Yes | Yes | Yes | Yes | Yes | Yes |
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4.3 中国对外直接投资对东道国价值链地位提升的影响
4.3.1 实证结果实证结果表明中国对外直接投资对东道国金属资源产业价值链升级产生了显著的正向影响,验证了H3。进一步进行分样本回归,由表8可以看出发达国家和发展中国家样本的结果具有差异性。发展中国家样本回归结果与总样本类似。但在发达国家样本中,对外直接投资的系数均不显著。大部分发达国家金属资源产业已位于全球价值链高端,中国对外直接投资通过技术溢出等路径很难促进发达国家金属资源产业价值链升级,甚至会挤占发达国家本土企业的市场份额和吸引发达国家高素质人才。因此对发达国家投资,其金属资源产业价值链升级不如发展中国家显著。
Table 8
表8
表8中国对外直接投资对东道国金属资源产业价值链地位的影响
Table 8
总样本 | 发达国家 | 发展中国家 | ||||
---|---|---|---|---|---|---|
(1) | (2) | (3) | (4) | (5) | (6) | |
lnofdi | 0.012** | 0.032* | -0.002 | -0.002 | 0.030*** | 0.095*** |
(2.11) | (1.65) | (-0.65) | (-0.29) | (3.10) | (5.01) | |
lncaexport | 0.723*** | 0.451* | 0.716*** | 0.795*** | 0.556*** | -0.081 |
(9.87) | (1.77) | (10.92) | (6.23) | (4.92) | (-0.33) | |
lnfdi | 0.012** | 0.102*** | -0.002 | -0.015* | 0.015* | 0.096*** |
(2.20) | (8.29) | (-0.46) | (-1.93) | (1.92) | (5.65) | |
lab | 0.007* | 0.041*** | -0.018*** | -0.012*** | 0.009* | 0.046*** |
(1.81) | (14.67) | (-3.60) | (-5.84) | (1.84) | (13.76) | |
open | 0.023 | -0.295*** | 0.432* | -0.013 | -0.038 | -0.281** |
(0.26) | (-2.58) | (1.48) | (-0.07) | (-0.37) | (-2.38) | |
lnrd | -0.010 | 0.024* | -0.048 | -0.045* | -0.010 | -0.017 |
(-1.35) | (1.91) | (-1.53) | (-1.87) | (-1.09) | (-1.20) | |
lnres | 0.005 | -0.025*** | 0.001 | 0.004** | 0.022** | -0.051*** |
(1.18) | (-5.23) | (0.38) | (2.22) | (2.01) | (-4.35) | |
常数项 | 1.855*** | 2.229 | 3.316*** | 2.664** | 2.737*** | 7.268*** |
(2.73) | (0.89) | (5.03) | (2.04) | (2.76) | (2.96) | |
R2 | 0.5950 | 0.8745 | 0.5660 | |||
Hausman P | 0.0000 | 0.9317 | 0.0000 | |||
Wald | 813.76 | 160.42 | 1896.30 |
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4.3.2 稳健性分析
如表9所示,检验结果具有稳健性。从式(1)的结果可以看出,当分位数点为50%和75%时,lnofdi正向地通过了显著性检验。从式(5)的结果可以看出,当分位数点为25%、50%和75%时,lnofdi均正向地通过了显著性检验。限于篇幅,本节将只汇报在表8中关键变量显著的式(1)和式(5)的回归结果。
Table 9
表9
表9中国对外直接投资影响东道国金属资源产业价值链地位的分位数回归结果
Table 9
式(1) | 式(5) | |||||
---|---|---|---|---|---|---|
QREG(25) | QREG(50) | QREG(75) | QREG(25) | QREG(50) | QREG(75) | |
lnofdi | 0.008 | 0.012** | 0.015** | 0.024* | 0.030*** | 0.038*** |
(1.18) | (2.41) | (2.30) | (1.75) | (2.92) | (2.70) | |
lncaexport | 0.788*** | 0.715*** | 0.662*** | 0.629*** | 0.556*** | 0.476*** |
(7.90) | (10.15) | (7.34) | (4.47) | (5.16) | (3.31) | |
lnfdi | 0.0129 | 0.0120** | 0.0114 | 0.0138 | 0.0145* | 0.0152 |
(1.57) | (2.08) | (1.53) | (1.41) | (1.95) | (1.52) | |
lab | 0.011* | 0.007 | 0.004 | 0.014** | 0.009* | 0.004 |
(1.72) | (1.51) | (0.65) | (2.12) | (1.87) | (0.67) | |
open | -0.004 | 0.026 | 0.049 | -0.066 | -0.038 | -0.007 |
(-0.03) | (0.26) | (0.38) | (-0.56) | (-0.42) | (-0.06) | |
lnrd | -0.014 | -0.010 | -0.007 | -0.014 | -0.010 | -0.005 |
(-0.88) | (-0.90) | (-0.50) | (-1.03) | (-0.91) | (-0.33) | |
lnres | 0.005 | 0.005 | 0.005 | 0.024 | 0.022 | 0.018 |
(0.92) | (1.20) | (0.87) | (1.35) | (1.57) | (1.00) |
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5 结论与政策建议
5.1 结论
无论是环境约束下可再生能源转型的驱使,还是各种现代新技术出现对其的依赖,金属矿产资源将会扮演越来越重要的角色。如何向全球价值链高端攀升,进而获得国际话语权,事关中国高端产业发展、经济转型升级和国际竞争力提升。在这样的背景下,本文以中国对33个国家的直接投资为例,基于出口技术复杂度度量价值链地位的方法,通过2009—2018年的国别数据,分别从中国对外直接投资的方式与区域两个方面实证研究其对中国金属资源产业价值链地位的影响,并研究了中国对外直接投资对东道国金属资源产业价值链地位的影响。得出如下结论:(1)中国对外直接投资存在溢出效应,能够显著提升中国金属资源产业的价值链地位。从对金属资源产业价值链地位测度的结果上来看,2009—2018年间中国金属资源产业的出口技术复杂度呈上升趋势,但与发达国家还存在很大差距,金属资源产业总体位于全球价值链的中游,与中国作为金属矿产资源大国的地位不匹配。因此,中国需要通过更有效的方式使金属资源产业迈向全球价值链高端,成为“金属矿产资源强国”,避免被发达国家锁定在价值链低端。从总体上看,绿地投资显著促进中国金属矿产价值链分工地位提升。其可以转移国内中上游过剩产能,通过边际产业转移效应为国内技术创新腾挪资源、扩大市场,为中国技术研发提供助力,促进了价值链地位提升。
(2)将投资区域划分为发达国家和发展中国家后发现,中国对金属资源产业位于价值链高端的发展中国家对外直接投资时,对外直接投资存在更强的溢出效应。并且基于逆向技术溢出效应,通过对其进行并购投资可以显著提升中国金属资源产业价值链地位。
(3)中国对外直接投资可以促进东道国金属资源产业在全球价值链中升级,且对发展中国家的影响更加显著。中国已有的先进技术会溢出到发展中国家,成为其优质产能,促进其中上游价值链地位升级,实现合作共赢的局面。
5.2 政策建议
结合上述研究结果,本文提出以下政策建议:(1)鼓励中国金属资源产业企业“走出去”。中国虽然是金属矿产资源大国,但当前资源贸易规范、定价权、产业标准和信息数据等组成的全球矿产资源治理体系仍掌握在欧美等发达国家手中。中国应把握好“一带一路”发展机遇,通过对外直接投资提升技术效率,促进金属资源产业向价值链高端攀升。
(2)优化金属资源产业对外直接投资布局。在金属矿产丰富的价值链低端国家进行绿地投资,不仅保障了金属原料供应,而且通过转移国内过剩产能,最大化地将生产要素投入到高技术含量的产业。在金属资源产业价值链高端的发展中国家进行并购投资,可以吸收和学习先进技术,避免发达国家对中国的价值链低端锁定,促进中国金属资源产业全球价值链地位提升。
(3)构建区域价值链体系。金属资源产业与未来中国经济的发展息息相关,随着以发达国家为核心的全球价值链格局形成,中国面临发达国家“高端回流”和发展中国家“中低端分流”的双重压力[38]。构建以中国为主导的“一带一路”区域价值链分工体系,带动周边发展中国家共同向金属资源产业中高端价值链攀升,是未来中国建设“资源强国”的发展方向。
参考文献 原文顺序
文献年度倒序
文中引用次数倒序
被引期刊影响因子
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