对外直接投资与中国纺织产业高质量发展

对外直接投资与中国纺织产业高质量发展作者：赵君丽张文秋
来源：《丝绸》2023年第12期
Outward foreign direct investment and the high-quality development of China’s textile industry
摘要：為探讨对外直接投资影响产业高质量发展的机制与效果，文章基于外向集成全球资源的视角，采用2012—2019年中国纺织产业对外直接投资面板数据进行实证研究。

结果显示：对外直接投资显著促进了中国纺织产业高质量发展，有利于产业数字化和绿色化水平提
升。

对外直接投资一方面通过东道国纺织产业良好的发展基础降低成本，另一方面通过逆向技术溢出路径促进产业高质量发展，但海外市场扩张效应不显著。

时间上，对外直接投资在“基础提质”阶段的整体促进作用更强;空间上，流向“丝绸之路经济带”沿线或经济发达地区有助于产业高质量和绿色化发展。

关键词：对外直接投资;纺织产业;高质量发展;数字化水平;绿色化水平;时空异质性;“一带一路”倡议
中图分类号：F426.81
文献标志码：A
文章编号： 10017003（2023）120017起始页码11篇页数
引用页码：121103
DOI： 10.3969/j.issn.1001-7003.2023.12.003（篇序）
收稿日期：20221116;
修回日期：20231023
基金项目：国家社会科学基金项目（21BJY106）;教育部人文社会科学规划项目
（20YJAGJW007）;上海市软科学研究项目（22692106000）;东华大学“一带一路”智库研究专项项目（2232019B-08）
作者简介：赵君丽（1975），女，教授，博导，主要从事纺织服装产业、产业经济、世界经济的研究。

纺织产业是中国传统支柱产业，也是重要的民生产业。

中国改革开放四十多年来，已率先建成世界领先的全产业链现代纺织制造体系，成为全球纤维制品生产、出口和消费的第一大国，逐渐从第四次国际产业转移的“承接方”，转变为第五次国际产业转移的“投资方”。

根据商务部数据测算，2003—2018年，中国纺织产业对外直接投资（Outward Foreign Direct Investment，OFDI）累计达97.96亿美元，年均增速为15.6%。

然而，随着外部环境和中国要素禀赋的变化，市场和资源两头在外的国际大循环动能明显减弱［1］。

在此背景下，对外直接投资规模达到峰值后逐渐萎缩，中国纺织产业面临着如何利用OFDI外向集成全球资源［2］推进高质量发展的问题。

关于对外直接投资影响母国产业发展的研究，学术界有三类不同的观点：第一类认为OFDI推动了中国产业转型升级［2-5］;第二类观点认为OFDI并没有显著地提升中国企业的生
产率［6］;第三类认为对外直接投资效应具有双面性或非线性特征［7-9］。

上述研究聚焦OFDI影响高质量发展的某一个因素，为本文提供了较好的理论依据。

然而，中国生产函数正在发生变化，高质量发展成为现阶段多重约束下的最优解［10］。

从“创新、协调、绿色、开放、共享”的新发展理念研究OFDI与产业高质量发展的文献不足，学术界对产业高质量发展的评价指标体系也存在分歧［11-12］。

在此背景下，从理论和实证层面深入研究新时期中国对外直接投资与产业高质量发展问题具有十分重要的意义。

本文基于新发展理念，构建OFDI 影响产业高质量发展的理论框架，采用扩展的投资引力模型，对OFDI影响产业高质量发展的总体与细分、时间与空间的异质性进行探究，对仅聚焦于产业发展某一侧面的研究形成有益补充;验证OFDI促进产业高质量发展的路径机制，为传统制造业“走出去”与高质量发展提供启示。

1 机制梳理与研究假设
1.1 OFDI影响产业高质量发展的理论基础与研究假设
学界对OFDI影响母国产业发展的研究存在不同观点。

多数学者认为OFDI可以促进母国生产率提高和产业结构升级［13-16］，提升其在全球产业链和价值链中的地位［17］。

中国企业技术寻求型OFDI有利于技术水平和生产率提升［15］，在中长期内可以促进整体经济增长［18］。

同时，OFDI通过产业转移效应、技术进步效应和资源补缺效应及省域间的空间溢出效应推动了中国产业升级［19］，但其作用强度可能呈倒“U”型特征［16］。

从绿色低碳转型方面，部分学者认为OFDI通过逆向技术溢出机制对降低母国环境污染有益［20-21］。

也有少部分学者认为OFDI并没有显著地提升中国企业的生产率［6］，随着生产技术的更新换代，核心技术依旧由发达国家企业垄断，中国企业无法从根本上实现国际竞争力的提升［22］。

综上多数学者的研究，OFDI对于母国生产率、全球价值链地位和绿色低碳转型具有促进作用，本文提出假设1。

H1：纺织产业OFDI有利于促进母国纺织产业高质量发展。

1.2 OFDI对于产业高质量发展的影响机制分析
1.2.1 成本降低效应
“边际产业扩张理论”认为失去竞争优势的传统产业，可采取对外投资的方式推动产业升级［23］。

寻求资源是中国向其他发展中国家顺梯度OFDI的主要动因之一［22］，其目的在于获得发展中国家丰富的生产要素，降低生产成本［24］。

因此，传统劳动密集型产业可凭借资源寻求型对外投资进行产业升级。

据测算，1998—2009年中国纺织业的劳动贡献率为0.528，在国内劳动力和原材料成本上升的背景下，纺织产业作为劳动密集型产业逐渐失去传统优势［25］。

中国纺织产业可以通过OFDI利用东道国劳动力或原材料资源降低生产成本，产生边际产业转移效应，促进母国产业转型升级和结构优化［26-27］。

据此本文提出假设2。

H2：纺织产业OFDI通过降低生产成本促进纺织产业高质量发展。

1.2.2 市场扩张效应
“需求引致创新理论”认为市场需求能够影响企业创新行为［28］。

纺织产业国际转移伴随着生产、销售和国际市场的扩展。

纺织企业“走出去”伊始，通常先建立以贸易销售类公司为主的国际营销网络，以便更快地把握当地市场脉搏、增加国外订单、提高企业的总销量和利润率［29］。

东道国纺织品消费市场规模的快速扩张，可以促使规模经济和企业创新行为［26］，有利于产业升级。

进一步地，由于OFDI的出口创造效应和出口效率提升作用［27，30］，中国纺织企业在东道国投资可带动纺织品出口贸易增加。

据此本文提出假设3。

H3：纺织产业OFDI通过扩展东道国纺织品消费市场促进纺织产业高质量发展。

1.2.3 逆向技术溢出效应
“技术地方化理论”和“技术创新产业升级理论”为发展中国家对外直接投资产生的逆向技术溢出效应提供了佐证［31-32］。

发展中国家以技术寻求型对外投资为杠杆，学习发达国家技术管理等战略资源［33］。

中国纺织机械制造、高级布料生产和服装设计等环节与发达国家仍存在较大差距，借对外投资逆向技术溢出效应获得战略性资源，促使自主创新能力提升［34］。

通过向技術资源密集地区投资，中国纺织企业一
方面利用当地技术资源，另一方面规避贸易壁垒［29］。

在互联网日益发展的同时，东道国数字基础设施建设和信息技术应用的提升对中国OFDI有正向影响［35］，互联网应用水平同时反映了创新知识接受程度和扩散水平［36］。

通过互联网整合设计研发、供应链衔接、品牌和营销渠道，产生逆向技术溢出效应，促进数字化和绿色化水平提升。

据此本文提出假设4。

H4：纺织产业OFDI通过逆向技术溢出效应促进纺织产业高质量发展。

因此，OFDI对高质量发展的影响机制可总结为成本降低效应、市场扩张效应、逆向技术溢出效应三条中介渠道，具体影响机制如图1所示。

2 研究设计
2.1 模型设定及说明
本文采用扩展的投资引力模型，以中国纺织产业高质量发展为被解释变量，纺织产业对外直接投资为核心解释变量，以其他双边影响因素作为控制变量，构建如下基准计量模型：
Scoreit=β0+β1ln ofdiit+β2Xit+λt+μi+εit（1）
式中：ln表示取对数，i、t分别表示国家和年份，ln ofdiit、Scoreit分别表示t年中国纺织产业对i国直接投资和纺织产业高质量发展水平，Xit为控制变量，λt、μi分别为时间与国别固定效应，εit为随机误差项。

在总效应回归之后，将Scoreit分解为产业发展基础、数字化水平、供给体系质量、产出结构质量和绿色化水平五个维度进行回归检验。

2.2 变量选择与描述
2.2.1 被解释变量
中国纺织产业高质量发展水平（Score）。

基于高质量发展的新理念、新要求及评价方法［11-12，37-40］，立足于新格局下中国纺织产业“科技、绿色、时尚”高质量发展新定位［41］和《纺织行业“十四五”发展纲要》，中国纺织产业应在贯彻“创新、协调、绿色、开放、共享”新发展理念的前提下，通过提质增效实现纺织产业更高水平、更有效率、更健康平稳地发展。

具体包括：巩固产业发展基础，优化产业基础配置;促进科技创新要素参与，提升数字化智能化应用;提高纺织产业供给体系质量，促进产业协调发展;优化产出结构质量，向供应链更高端迈进;促进产业绿色发展，降低纺织产业污染物排放，增强产业环境治理效率，助力人与自然和谐发展。

因此，本文参考纺织产业高质量发展评价体系［42］，从产业发展基础、数字化水平、供给体系质量、产出结构质量和绿色化水平5个一级指标维度，选取23项二级指标，分别为纺织产业主营业务收入、纺织产业增加值增长率、纺织品服装出口额占全球比重、纤维加工量占全球比重、数字化销售、数字化研发投入、数字化研发产出、数字化技术人员投入、高性能纤维产量、产业用纺织品占纤维消耗量的比重、具有供给影响力的企业数量、服装家纺产品网上零售成交额、国内人均纤维消费量、人均主营业务收入、纺织品服装贸易竞争力指数、化纤出口竞争力指数、纺机出口额、企业销售利润率、工业二氧化硫排放总量、化学需氧量排放量、氨氮排放量、一般工业固体废物产生量、工业废气治理设施本年运行费用。

运用熵值法测度中国纺织产业高质量发展水平。

该数值介于0～1，数值越大表明中国纺织产业发展质量越高，测算结果和变化趋势如表1和图2所示。

2012—2019年中国纺织产业高质量发展水平明显改善，整体上呈现增长趋势。

从一级指标角度来看，扎实的产业发展基础与稳定的供给体系在各个阶段为产业高质量发展持续供能，产出结构质量在2012—2014年和2018—2019年有较为明显的阶段性优化提升。

数字化水平和绿色化水平先后在2014—2015年快速提高，共同助推产业整体发展水平的提升。

2.2.2 核心解释变量
中国纺织产业对外直接投资规模（ln ofdi）。

2015—2019年对外直接投资流量与存量数据来源于商务部发布的《中国纺织行业投资目的地及投资金额》数据快报，2012—2014年纺织产业投资缺失数据利用“中国全球投资跟踪”数据库进行匹配补充。

2.2.3 中介变量
在探讨成本降低效应、市场扩张效应和逆向技术溢出效应作用机制时，选取纺织产业发展基础（electricity）、市场规模（gdp）、互联网基础设施（servers）和互联网用户比例（internet）为代理变量，分别采用东道国纺织产业电力消费量、国内生产总值、每百万人互联网服务器数量和互联网用户比例［36，43］来衡量。

1.2.2 市场扩张效应
“需求引致创新理论”认为市场需求能够影响企业创新行为［28］。

纺织产业国际转移伴随着生产、销售和国际市场的扩展。

纺织企业“走出去”伊始，通常先建立以贸易销售类公司为主的国际营销网络，以便更快地把握当地市场脉搏、增加国外订单、提高企业的总销量和利润率［29］。

东道国纺织品消费市场规模的快速扩张，可以促使规模经济和企业创新行为［26］，有利于产业升级。

进一步地，由于OFDI的出口创造效应和出口效率提升作用［27，30］，中国纺织企业在东道国投资可带动纺织品出口贸易增加。

据此本文提出假设3。

H3：纺织产业OFDI通过扩展东道国纺织品消费市场促进纺织产业高质量发展。

1.2.3 逆向技术溢出效应
“技术地方化理论”和“技术创新产业升级理论”为发展中国家对外直接投资产生的逆向技术溢出效应提供了佐证［31-32］。

发展中国家以技术寻求型对外投资为杠杆，学习发达国家技术管理等战略资源［33］。

中国纺织机械制造、高级布料生产和服装设计等环节与发达国家仍存在较大差距，借对外投资逆向技术溢出效应获得战略性资源，促使自主创新能力提升［34］。

通过向技术资源密集地区投资，中国纺织企业一
方面利用当地技术资源，另一方面规避贸易壁垒［29］。

在互联网日益发展的同时，东道国数字基础设施建设和信息技术应用的提升对中国OFDI有正向影响［35］，互联网应用水平同时反映了创新知识接受程度和扩散水平［36］。

通过互联网整合设计研发、供应链衔接、品牌和营销渠道，产生逆向技术溢出效应，促进数字化和绿色化水平提升。

据此本文提出假设4。

H4：纺织产业OFDI通过逆向技术溢出效应促进纺织产业高质量发展。

因此，OFDI对高质量发展的影响机制可总结为成本降低效应、市场扩张效应、逆向技术溢出效应三条中介渠道，具体影响机制如图1所示。

2 研究设计
2.1 模型设定及说明
本文采用扩展的投资引力模型，以中国纺织产业高质量发展为被解释变量，纺织产业对外直接投资为核心解释变量，以其他双边影响因素作为控制变量，构建如下基准计量模型：
Scoreit=β0+β1ln ofdiit+β2Xit+λt+μi+εit（1）
式中：ln表示取对数，i、t分别表示国家和年份，ln ofdiit、Scoreit分别表示t年中国纺织产业对i国直接投资和纺织产业高质量发展水平，Xit为控制变量，λt、μi分别为时间与国别固定效应，εit为随机误差项。

在总效应回归之后，将Scoreit分解为产业发展基础、数字化水平、供给体系质量、产出结构质量和绿色化水平五个维度进行回归检验。

2.2 变量选择与描述
2.2.1 被解释变量
中国纺织产业高质量发展水平（Score）。

基于高质量发展的新理念、新要求及评价方法［11-12，37-40］，立足于新格局下中国纺织产业“科技、绿色、时尚”高质量发展新定位［41］和《纺织行业“十四五”发展纲要》，中国纺织产业应在贯彻“创新、协调、绿色、开放、共享”新发展理念的前提下，通过提质增效实现纺织产业更高水平、更有效率、更健康平稳地发展。

具体包括：巩固产业发展基础，优化产业基础配置;促进科技创新要素参与，提升数字化智能化应用;提高纺织产业供给体系质量，促进產业协调发展;优化产出结构质量，向供应链更高端迈进;促进产业绿色发展，降低纺织产业污染物排放，增强产业环境治理效率，助力人与自然和谐发展。

因此，本文参考纺织产业高质量发展评价体系［42］，从产业发展基础、数字化水平、供给体系质量、产出结构质量和绿色化水平5个一级指标维度，选取23项二级指标，分别为纺织产业主营业务收入、纺织产业增加值增长率、纺织品服装出口额占全球比重、纤维加工量占全球比重、数字化销售、数字化研发投入、数字化研发产出、数字化技术人员投入、高性能纤维产量、产业用纺织品占纤维消耗量的比重、具有供给影响力的企业数量、服装家纺产品网上零售成交额、国内人均纤维消费量、人均主营业务收入、纺织品服装贸易竞争力指数、化纤出口竞争力指数、纺机出口额、企业销售利润率、工业二氧化硫排放总量、化学需氧量排放量、氨氮排放量、一般工业固体废物产生量、工业废气治理设施本年运行费用。

运用熵值法测度中国纺织产业高质量发展水平。

该数值介于0～1，数值越大表明中国纺织产业发展质量越高，测算结果和变化趋势如表1和图2所示。

2012—2019年中国纺织产业高质量发展水平明显改善，整体上呈现增长趋势。

从一级指标角度来看，扎实的产业发展基础与稳定的供给体系在各个阶段为产业高质量发展持续供能，产出结构质量在2012—2014年和2018—2019年有较为明显的阶段性优化提升。

数字化水平和绿色化水平先后在2014—2015年快速提高，共同助推产业整体发展水平的提升。

2.2.2 核心解释变量
中国纺织产业对外直接投资规模（ln ofdi）。

2015—2019年对外直接投资流量与存量数据来源于商务部发布的《中国纺织行业投资目的地及投资金额》数据快报，2012—2014年纺织产业投资缺失数据利用“中国全球投资跟踪”数据库进行匹配补充。

2.2.3 中介变量
在探讨成本降低效应、市场扩张效应和逆向技术溢出效应作用机制时，选取纺织产业发展基础（electricity）、市场规模（gdp）、互联网基础设施（servers）和互联网用户比例（internet）为代理变量，分别采用东道国纺织产业电力消费量、国内生产总值、每百万人互联网服务器数量和互联网用户比例［36，43］来衡量。

1.2.2 市场扩张效应
“需求引致创新理论”认为市场需求能够影响企业创新行为［28］。

纺织产业国际转移伴随着生产、销售和国际市场的扩展。

纺织企业“走出去”伊始，通常先建立以贸易销售类公司为主的国际营销网络，以便更快地把握当地市场脉搏、增加国外订单、提高企业的总销量和利润率［29］。

东道国纺织品消费市场规模的快速扩张，可以促使规模经济和企业创新行为［26］，有利于产业升级。

进一步地，由于OFDI的出口创造效应和出口效率提升作用［27，30］，中国纺织企业在东道国投资可带动纺织品出口贸易增加。

据此本文提出假设3。

H3：纺织产业OFDI通过扩展东道国纺织品消费市场促进纺织产业高质量发展。

1.2.3 逆向技术溢出效应
“技术地方化理论”和“技术创新产业升级理论”为发展中国家对外直接投资产生的逆向技术溢出效应提供了佐证［31-32］。

发展中国家以技术寻求型对外投资为杠杆，学习发达国家技术管理等战略资源［33］。

中国纺织机械制造、高级布料生产和服装设计等环节与发达国家仍存在较大差距，借对外投资逆向技术溢出效应获得战略性资源，促使自主创新能力提升［34］。

通过向技术资源密集地区投资，中国纺织企业一
方面利用当地技术资源，另一方面规避贸易壁垒［29］。

在互联网日益发展的同时，东道国数字基础设施建设和信息技术应用的提升对中国OFDI有正向影响［35］，互联网应用水平同时反映了创新知识接受程度和扩散水平［36］。

通过互联网整合设计研发、供应链衔接、品牌和营销渠道，产生逆向技术溢出效应，促进数字化和绿色化水平提升。

据此本文提出假设4。

H4：纺织产业OFDI通过逆向技术溢出效应促进纺织产业高质量发展。

因此，OFDI对高质量发展的影响机制可总结为成本降低效应、市场扩张效应、逆向技术溢出效应三条中介渠道，具体影响机制如图1所示。

2 研究设计
2.1 模型設定及说明
本文采用扩展的投资引力模型，以中国纺织产业高质量发展为被解释变量，纺织产业对外直接投资为核心解释变量，以其他双边影响因素作为控制变量，构建如下基准计量模型：
Scoreit=β0+β1ln ofdiit+β2Xit+λt+μi+εit（1）
式中：ln表示取对数，i、t分别表示国家和年份，ln ofdiit、Scoreit分别表示t年中国纺织产业对i国直接投资和纺织产业高质量发展水平，Xit为控制变量，λt、μi分别为时间与国别固定效应，εit为随机误差项。

在总效应回归之后，将Scoreit分解为产业发展基础、数字化水平、供给体系质量、产出结构质量和绿色化水平五个维度进行回归检验。

2.2 变量选择与描述
2.2.1 被解释变量
中国纺织产业高质量发展水平（Score）。

基于高质量发展的新理念、新要求及评价方法［11-12，37-40］，立足于新格局下中国纺织产业“科技、绿色、时尚”高质量发展新定位［41］和《纺织行业“十四五”发展纲要》，中国纺织产业应在贯彻“创新、协调、绿色、开放、共享”新发展理念的前提下，通过提质增效实现纺织产业更高水平、更有效率、更健康平稳地发展。

具体包括：巩固产业发展基础，优化产业基础配置;促进科技创新要素参与，提升数字化智能化应用;提高纺织产业供给体系质量，促进产业协调发展;优化产出结构质量，向供应链更高端迈进;促进产业绿色发展，降低纺织产业污染物排放，增强产业环境治理效率，助力人与自然和谐发展。

因此，本文参考纺织产业高质量发展评价体系［42］，从产业发展基础、数字化水平、供给体系质量、产出结构质量和绿色化水平5个一级指标维度，选取23项二级指标，分别为纺织产业主营业务收入、纺织产业增加值增长率、纺织品服装出口额占全球比重、纤维加工量占全球比重、数字化销售、数字化研发投入、数字化研发产出、数字化技术人员投入、高性能纤维产量、产业用纺织品占纤维消耗量的比重、具有供给影响力的企业数量、服装家纺产品网上零售成交额、国内人均纤维消费量、人均主营业务收入、纺织品服装贸易竞争力指数、化纤出口竞争力指数、纺机出口额、企业销售利润率、工业二氧化硫排放总量、化学需氧量排放量、氨氮排放量、一般工业固体废物产生量、工业废气治理设施本年运行
费用。

运用熵值法测度中国纺织产业高质量发展水平。

该数值介于0～1，数值越大表明中国纺织产业发展质量越高，测算结果和变化趋势如表1和图2所示。

2012—2019年中国纺织产业高质量发展水平明显改善，整体上呈现增长趋势。

从一级指标角度来看，扎实的产业发展基础与稳定的供给体系在各个阶段为产业高质量发展持续供能，产出结构质量在2012—2014年和2018—2019年有较为明显的阶段性优化提升。

数字化水平和绿色化水平先后在2014—2015年快速提高，共同助推产业整体发展水平的提升。

2.2.2 核心解释变量
中国纺织产业对外直接投资规模（ln ofdi）。

2015—2019年对外直接投资流量与存量数据来源于商务部发布的《中国纺织行业投资目的地及投资金额》数据快报，2012—2014年纺织产业投资缺失数据利用“中国全球投资跟踪”数据库进行匹配补充。

2.2.3 中介变量
在探讨成本降低效应、市场扩张效应和逆向技术溢出效应作用机制时，选取纺织产业发展基础（electricity）、市场规模（gdp）、互联网基础设施（servers）和互联网用户比例（internet）为代理变量，分别采用东道国纺织产业电力消费量、国内生产总值、每百万人互联网服务器数量和互联网用户比例［36，43］来衡量。

1.2.2 市场扩张效应
“需求引致创新理论”认为市场需求能够影响企业创新行为［28］。

纺织产业国际转移伴随着生产、销售和国际市场的扩展。

纺织企业“走出去”伊始，通常先建立以贸易销售类公司为主的国际营销网络，以便更快地把握当地市场脉搏、增加国外订单、提高企业的总销量和利润率［29］。

东道国纺织品消费市场规模的快速扩张，可以促使规模经济和企业创新行为［26］，有利于产业升级。

进一步地，由于OFDI的出口创造效应和出口效率提升作用［27，30］，中国纺织企业在东道国投资可带动纺织品出口贸易增加。

据此本文提出假设3。

H3：纺织产业OFDI通过扩展东道国纺织品消费市场促进纺织产业高质量发展。

1.2.3 逆向技术溢出效应
“技术地方化理论”和“技术创新产业升级理论”为发展中国家对外直接投资产生的逆向技术溢出效应提供了佐证［31-32］。

发展中国家以技术寻求型对外投资为杠杆，学习发达国家技术管理等战略资源［33］。

中国纺织机械制造、高级布料生产和服装设计等环节与发达国家仍存在较大差距，借对外投资逆向技术溢出效应获得战略性资源，促使自主创新能力提升［34］。

通过向技术资源密集地区投资，中国纺织企业一。