地缘政治风险与中国对外直接投资的空间分布
——以“一带一路”沿线国家为例*
刘文革，傅诗云，黄 玉
(浙江工商大学 商务研究院，杭州 310018)
摘 要： 本文主要研究地缘政治风险对中国在“一带一路”沿线国家直接投资的空间分布的影响。本文以2003—2016年“一带一路”沿线51个国家数据为样本，对中国的投资特征和影响因素进行详细分析。首先，通过引入空间权重矩阵，本文发现中国对“一带一路”投资的空间相关性显著。其次，本文将地缘政治风险分为暴力型与平和型，实证结果发现暴力型地缘政治风险与中国对外直接投资呈显著负相关，而平和型地缘政治风险的影响并不显著。最后，本文进一步发现具体地区对地缘政治风险的敏感程度表现出明显的区域差异。
关键词： 地缘政治风险；“一带一路”；对外直接投资；空间相关性；SDM模型
一、引言与文献综述
自“一带一路”合作倡议提出以来，这一旨在通过加强国际交流，促进资源优势互补，实现共同发展的伟大战略构想得到国际社会的广泛关注和积极响应。近年来，在各方积极支持下，相关工作稳步推进，中国对“一带一路”沿线国家的投资也与日俱增。“一带一路”沿线国家地域辽阔，经济发展水平迥异，民族宗教问题和政治局势错综复杂，中国对外直接投资因此呈现出一定的空间异质性。本文从地缘政治风险视角出发，重点研究了地缘政治风险对中国对外直接投资的影响机理，通过比较不同性质的风险对中国对外直接投资影响的差异，为中国对“一带一路”国家对外直接投资空间布局的提供合理建议。
“地缘”一词近年来频繁出现在国际关系领域，随着生产力的发展和人类生存环境的日趋复杂，“地缘”的内涵也不断丰富。目前国内学者将“地缘”的概念解释为三层含义：一是现实的地理；二是地理区位边际效应关系；三是地理环境与人类相关作用的关系。本文将地缘政治风险定义为在考虑地理因素这一特定因素后，海外投资者在东道国、东道国邻国以及在东道国经济辐射范围内的国家或地区所面临的政治动荡、社会动乱、战争、罢工、恐怖主义活动等突发性事件，或者有关政权稳定性、军事武装、腐败状况、宗教民族冲突、法律秩序、行政效率等非突发性的政治属性，或以东道国国家安全为由对母国投资企业在税收政策、外汇政策、就业政策等方面实行歧视性待遇的行为，而且这些非预期行为所产生的非经济风险的某些不确定性会给投资者带来不可估量的损失的风险。
西方学者较早的开始了对地缘政治风险的研究。Butschek(1990)论述了二战后欧洲的分裂给奥地利经济带来了沉重的负担，东欧的政治动荡可能会导致其经济在某种程度上倒退到战前的水平[1]。Tucker和Kalyuzhnova(1997)以哈萨克斯坦为例分析了地缘政治对一国经济发展的影响。自苏联解体以来，哈萨克斯坦一直受到内部和外部强大的地缘政治力量的影响，给哈萨克斯坦国内和地缘政治上带来了许多问题，并对其未来的经济发展产生一定影响[2]。Ana和Carlos(2006)通过对1997—2004年间恐怖袭击数量和规模扩大现象的研究，实证结果显示恐怖主义的滋生和蔓延与地缘政治环境有不可忽视的影响[3]。Khattab(2007)探讨了外商直接投资在面临东道国政治风险时的脆弱性，研究发现与东道国的政府风险相比，外商投资更担心东道国的社会风险和周边国家的政治威胁[4]。Li和Vashchilko(2010)通过分析1980—2000年间58个国家的OFDI，发现军事冲突和安全联盟影响了高收入国家和低收入国家之间的双向投资[5]。
国内研究中，谢孟军(2015)认为中国OFDI不仅要考虑东道国的经济发展水平，也应将其政治层面的影响因素考虑在内，论证了中国OFDI偏好于政治风险小的国家或地区的命题[6]。方英和池建宇(2015)结合内部化理论，基于中国对外直接投资数据进行实证分析，结果表明中国OFDI倾向于进入政治不稳定和建交时间较长的发展中国家市场[7]。蒋冠宏(2015)通过对东道国制度和文化差异的分析研究其对中国企业OFDI的影响，结论表明东道国政治越稳定，对腐败的容忍越度越低、政府行政效率越高、公共政策和司法制度越完善，对外直接投资的风险就越低[8]。杨娇辉等(2015)在引入EIU国家风险指标的基础上，论证了中国OFDI表现出的风险偏好特性实则是一个假象，并将风险偏好的假象归因于对外投资的比较优势和对东道国自然资源的需求[9]。黄河(2016)认为目前“一带一路”所辐射的亚欧大陆正逐渐形成一个“社会政治动荡风险弧”，包括中亚、南亚、西亚及北非地区，从地缘上看与中国“一带一路”合作项目中几个重点投资地区恰好重合，因此给中国的海外投资带来更多的不确定性风险[10]。
二、理论基础
图1 地缘政治风险影响对外直接投资的理论框架
随着瓦尔拉斯模型影响力的式微，经济学家们逐渐意识到制度在经济发展发展中的重要性，而其中的交易成本理论为一国对外直接投资的风险考虑提供了一个新思路。制度组成了经济活动的规则(见图3-1)，无论是正式的(如条例和法律)，还是非正式的(如行为守则和规范)，在一国中构成了经济、政治和社会关系。一国商业活动的盈利能力取决于产品的生产成本和交易成本，而这又与该国的经济发展水平、政治稳定程度、社会制度以及技术水平密不可分(Khannaand and Rivkin，2001)[11]。
在对外投资中企业的交易成本主要包括搜索成本、谈判成本、签约成本与监督成本。企业可以通过资本运营方式将市场内部化，由企业组织运行部分市场功能消除不确定性风险，从而降低交易费用。Williamson(1975)将交易成本细分为以下几项：搜寻成本、信息成本、议价成本、决策成本、监督成本和违约成本[12]。在此研究基础上，Williamson(1985)进一步将交易成本予以整合并重新划分为事前的交易成本与事后的交易成本两大类。其中，事前的交易成本主要是指签约、谈判、契约保障等成本，而事后的交易成本主要是指：(1)由于契约不能适应而额外增加的成本；(2)讨价还价的成本，即交易双方互相适应、妥协和让步的谈判成本；(3)项目落地实施及营运的成本；(4)为解决双方在项目开展后可能产生的纠纷与争议而必须投入的成本；(5)约束成本，即为取信于对方所额外支出的成本[13]。
在空间计量经济学中，对空间矩阵的构建存在较大争议，采用不同形式的空间权重矩阵会得到截然不同的结果。因此为保证本文实证结果的稳健性，本节考虑了除地理空间关系以外的经济距离作为稳健性检验的空间权重矩阵。考虑到人口规模对GDP的影响，本文引用了林光平(2005)的做法[16]，使用国家间人均GDP的差额作为国与国之间“经济距离”的指标，并引入经济空间权重矩阵，设定形式如下：
本文所研究的暴力型地缘政治风险主要包括以下四方面：第一，东道国的政权不稳定，频繁的政权更迭使投资者经常面临“被国有化”的风险，除了通过颁布法律或行政命令等直接国有化措施，简单粗暴地将财产所有权从海外投资者手中转移到该东道国名下外，各种“间接国有化”措施也在许多发展中国家中屡见不鲜，如阻碍海外投资者对其主要财产行使基本的控制权和处置权，妨碍海外投资者作为股东或债权人转让其证券或行使其他应有权利，或借各种名目妨碍海外投资者对在建项目的管理与经营。可见东道国政府若对企业家财产保护存在一定的随意性，投资者将担心由于不可预见的原因资产被随意剥夺，而抑制企业投资的积极性。第二，东道国的战争和军事冲突频发，而母国企业投资落实后，一旦遭遇突发性的战争和军事冲突事件，前期的固定投资将功亏一篑，石沉大海，损失将不计其数。第三，东道国的民族极端主义和民族仇恨主义激化而产生的民族矛盾会上升为严重的社会矛盾，发生影响恶劣的打砸抢烧事件等，这对部分外国投资者可能会造成毁灭性的打击。第四，东道国的恐怖主义更是对外投资面临的一大毒瘤，长期盘踞中东、西亚的恐怖势力猖獗霸道，对外国投资者的威胁自然不言而喻。
而平和型地缘政治风险的发生可以作为一种制度失灵来研究，因此可以广义地认为其一方面是由于制度缺失导致的高交易成本，另一方面则反映在投资活动本身。平和型地缘政治风险因其具有的独特属性，对母国OFDI有双重影响：一方面，由于东道国政府行政效率低下、法制拖沓的行事作风、市场监管不严这些制度缺陷，难以营造良好的营商环境，外国投资者可能需要通过“非市场行为”去疏通所谓的“障碍”，因而需要花费正常投资以外的成本和精力，增加投资成本，直接影响投资利润的实现，从而影响外国投资者的投资积极性；而另一方面，东道国政府的腐败行为和一系列政企合谋项目引发的巨大的寻租空间，也使得企业前仆后继地选择此类制度质量较差，进入门槛较低的国家进行投资行为。
2) 有利于各国重新检视搜救公约或协定与搜救国协调权行使之间的空隙。尽管搜救国之间订立的公约或协定并不能赋予搜救国协调权行使的全部所需规范，但是它确实是这一权利行使的重要依据和实际来源。我国与其他国家之间的救助合作演习的进行与互动，能够使搜救国之间重新审视公约或协定实施的可行性，避免公约或协定的规定落空。在实践的过程中，对于协调权的分配和行使等问题，搜救国之间应该加强相互之间的沟通，以尽可能地明确这一权利的具体行使方式，从而避免因契约与契约权源间的横向竞合所引发的冲突。
三、实证分析
1.变量的选择及指标说明
一国对外投资不仅取决于本国的投资需求，东道国的政治、经济和社会状况也是重点考虑的对象。本节重点考察“一带一路”沿线51个国家* 考虑数据的可得性和完整性，本文研究的51个“一带一路”沿线国家为新加坡、马来西亚、印度尼西亚、泰国、老挝、柬埔寨、越南、文莱、菲律宾、伊朗、伊拉克、土耳其、叙利亚、黎巴嫩、以色列、沙特阿拉伯、也门、阿曼、阿拉伯联合酋长国、卡塔尔、科威特、巴林、希腊、塞浦路斯、埃及、印度、巴基斯坦、阿富汗、斯里兰卡、尼泊尔、哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦、土库曼斯坦、塔吉克斯坦、吉尔吉斯斯坦、俄罗斯、乌克兰、格鲁吉亚、阿塞拜疆、波兰、立陶宛、拉脱维亚、捷克、斯洛伐克、匈牙利、克罗地亚、塞尔维亚、阿尔巴尼亚、罗马尼亚、保加利亚、马其顿王国，时间跨度为2003—2016年。 的自身因素对中国对外直接投资产生的影响。
其中，被解释变量Y it 为我国对该东道国的OFDI流量；X i,t 为暴力型地缘政治风险(fs )、平和型地缘政治风险(pp )和军事支出(mil )以及加入的其他控制变量；ρ 为被解释变量的空间相关系数，反映相邻地区被解释变量对本地区被解释变量的影响作用；w ij 为各地区空间加权矩阵中的元素；β 为解释变量的待估参数，反映本地区解释变量对本地区被解释变量的影响程度；θ 为解释变量的空间相关系数，反映相邻地区解释变量对本地区解释变量的影响；αl n 表示空间个体效应。表2给出了地理距离权重W2下的SDM模型回归结果。可以看到地理距离权重下，被解释变量的空间相关系数ρ 和解释变量的空间相关系数θ 均在1%水平上拒绝了原假设，说明SDM模型在本文中是合适的。由于地理距离权重相较相邻关系权重更为精确，本文以地理距离权重(W2)下的估计结果为基准分析。首先通过Hausman检验后选择固定效应(FE)。其次，通过比较LogL、拟合优度R2和AIC值，发现模型(3)时点固定效应优于模型(2)空间固定效应。模型(3)考虑了所有解释变量的空间滞后项，因此剔除非显著的空间滞后项：军事支出占比(mil )、人口(pop )、制造业产业结构(indmanf )和机械和交通设备结构(indtotl )后，模型(4)只纳入显著的空间滞后项。因此，本文最终选择地理距离权重下的SDM模型(4)作为解释模型。
除上述核心解释变量之外，本文还考虑了其它控制变量，包括“一带一路”沿线51个国家的军事支出占GDP百分比和武装部队人员占总劳动力百分比、人均GDP水平、人口总量、双边汇率、与中国的地理距离、东道国的制造业产业结构和机械和交通设备结构以及东道国的投资自由度水平。
由上述空间相关性分析可知，中国对“一带一路”沿线国家直接投资的空间关联性客观存在，其空间分布并不是完全随机的，而是存在显著空间依赖性和高度的空间集聚特征。但Moran’s I指数只是对空间效应的初步判断，还需要将空间自相关性纳入具体空间计量分析模型，深入分析我国对“一带一路”直接投资的空间效应。
根据以上论述，本文所选取的变量及其来源如下表1所示：
表1 变量选取与指标说明
2.空间相关性检验
（2）连接BC，与抛物线的对称轴交于点E，点P为线段BC上的一个动点，过点P作PF／DF交抛物线于点F，设点P的横坐标为m；并求出当m为何值时，四边形PEDF为平行四边形？
(1)
基于地理距离的空间权重矩阵设定的方法如下：
(2)
(3)
上式中，表示空间权重矩阵W 第i 行第j 列的元素，是i ，j 两国之间的距离。
产生高频抗原抗体的血型称为稀有血型。据ISBT统计，目前已发现的人类血型包含36个血型系统，还有6个红细胞集合、高频抗原901系列和低频抗原700系列。这些血型抗原在不同地域、种族的人群中的分布概率不尽相同，故稀有血型的划分也有所不同。（表1）以血型系统为序，归纳了大多数种类的高频抗原抗体的血清学特征或分布特点，以及对应的稀有血型。由于高频抗原数量众多且部分尚未在国内发现，在此未全部列举。很多高频抗原存在对偶抗原，一般是低频抗原，如Jsb和Jsa、Dib和Dia、Yta和 Ytb、Sc1 和 Sc2、Coa和 Cob、Inb和 Ina等。
在空间计量经济学的分析框架中，被解释变量是否存在空间相关是研究者首先关注的重点。对于空间相关性的识别，本文通过计算在两种空间权重矩阵下的Moran’s I指数，对中国对“一带一路”沿线51个国家的直接投资的全局空间相关性进行检验，图2描述了其随时间的演变趋势。
图2 中国对“一带一路”沿线51国直接投资Moran’s I指数的变化趋势
数据来源：根据相关数据通过stata14.0软件得到。
图3 地理距离权重(W2)
从图2的中国对“一带一路”沿线51国直接投资Moran’s I指数的变化趋势来看，可以发现：第一，虽然我国对“一带一路”投资的Moran’s I指数呈现出较为剧烈的上下波动的趋势，但总体为正数，这表明中国对“一带一路”的直接投资存在正向的空间相关性。第二，从Moran’s I 指数随时间的走势来看，以2007年为一个转折点，从2003年至2007年Moran’s I指数呈现出明显的上升趋势，而自2008年以后则呈现出明显的下降趋势。这说明在2007年以前，中国对“一带一路”沿线国家整体上投资的空间依赖性逐渐增强，而2007年以来，这种依赖性开始减弱，而从2013年开始对其空间依赖性又开始回升。
文中图像识别技术所采用的分类器算法为BP神经网络算法[6]。为了建立铆接位置图像与位置之间的输入-输出模式映射关系，使用MATLAB建立了BP神经网络算法，并将上述Access数据库中的训练组数据中每个位置图像的特征值作为BP神经网络算法的输入数据，位置信息作为输出数据，训练后可以得到输入层和隐层之间的连接权值阵v、隐层和输出层之间的权值阵w、隐含层阈值阵θ以及输出层阈值阵γ。测试组数据则用来检验训练得到的网络对位置识别的的准确率。BP神经网络模型参数如表1所示。隐层节点个数m为：
为进一步观察中国对“一带一路”沿线国家直接投资的空间集聚特征，本文绘制了地理距离空间权重下对外直接投资的Moran’s I散点图(限于篇幅，仅报告2016年的结果)，如图3所示。
此外，武汉帆程恒通餐饮管理有限公司还不断琢磨如何为消费者提供全方位的服务。“当季食品不仅口感最佳，而且省去了冷藏运输等工序，价格也相对实惠。因而我们食堂最大的特色就是为学生们提供物美价廉的应季食品，让大家在品尝到最新鲜可口的食品的同时，还能享受低价服务。”该校餐饮处相关负责人介绍到，为了极大程度地满足以学生群体为主的消费者们的需求，武汉帆程恒通餐饮管理有限公司要求厨师们参加专业性的餐饮培训，每个季度都要对菜品进行优化，对高品质的原材料进行工艺改进，在菜品呈现上进行创新，最终端上桌的便是集营养、美味、创意设计于一体的丰盛美食。
观照人类中心主义思维困境本身就是一道哲学元命题。正是因为人类中心主义遮蔽了物的本质，表露出对物的无度索取以及深藏其中的“人的此在的形而上学”倾向，最终导致生态危机从预感征兆变成了残酷现实。如何才能调适人和自然的关系，是否能够把自然对人类社会影响作为唯一的考量基准呢？众多哲学流派及其代表性人物曾经为此孜孜以求，给出了诸如物之追问、超验主义、生态伦理等化解方案。
从图3中可以清晰地发现，在地理距离空间权重下，有36个国家国家位于第一、三象限，这进一步表明中国对“一带一路”沿线国家的直接投资的空间分布并不是完全随机的，而是存在着高度空间依赖的特性。因此，在研究地缘政治风险与中国对“一带一路”直接投资的关系时，不能忽视其空间依赖性，否则会导致估计结果有偏。
3.中国对“一带一路”沿线国家总体投资的估计结果
易获得的高臭氧需求的化合物可能与微生物竞争臭氧。高脂肪食品如肉类等，比低脂肪食品（如水果和蔬菜）需要更高的臭氧浓度来灭活微生物。在鲜奶油、刺槐豆胶、可溶性淀粉和酪蛋白钠等的存在下，一些学者研究了臭氧降低微生物负荷的能力，结果表明食品成分影响了臭氧对微生物的杀菌作用；与对照缓冲液相比，淀粉对臭氧的微生物灭活没有明显的保护作用，而在其它被测组分的存在下，淀粉对臭氧的保护作用较强。
常用的空间面板数据模型主要包括空间滞后模型(SAR)、空间误差模型(SEM)、空间自相关模型(SAC)和空间杜宾模型(SDM)这四种。SAR只考虑被解释变量是否存在空间交互效应；SEM主要考虑未包含在解释变量中的遗漏变量或无法观测的某些随机冲击之间的空间交互效应；SAC主要考察被解释变量与随机误差项的空间交互效应；而SDM则同时考虑了被解释变量与解释变量的空间交互效应。由于在实证研究中，空间滞后和空间误差的情形可能同时存在，因此本文最终选择空间杜宾模型(SDM)作为实证研究的计量模型。
借鉴LeSage等(2009)学者研究成果，本文构建的面板数据空间杜宾模型简化为：
(4)
本文研究地缘政治风险对OFDI的影响，因此本文在寻找合适的代理变量时，参照Acemoglu(2001)[14]、Kolstad和Wiig(2010)[15]及蒋冠宏等(2012)[8]的研究，考虑了以下两组指标：第一组，脆弱的局势(暴力型地缘政治风险)，由与战争相关的死亡、难民(按来源国计)和国内流民等指标通过主成分分析合成；第二组，制度质量(平和型地缘政治风险)，由腐败控制程度、政府效率、政治稳定性、法制环境和市场监管质量等指标通过主成分分析合成。
表2 地理距离权重(W2)下的空间Durbin 模型(SDM)估计结果
注：根据相关数据通过stata14.0软件回归得到,*p<10%，**p<5%，***p<1%。
首先，表2中模型(3)和(4)的空间自回归系数为负，这说明在“一带一路”沿线国家中，相邻国家的OFDI存在负的溢出效应，也就是说相邻国家存在着相互竞争关系，即我国对一国OFDI的增加在一定程度上会抑制对其相邻国家的OFDI水平。其次，解释变量中的暴力型地缘政治风险(fs )和军事支出占GDP比重(mil )均在1%水平上显著，且东道国暴力型地缘政治风险每上升1%，我国对其OFDI就会减少0.233，而平和型地缘政治风险(pp )符号虽与预期一致，却未呈现显著性，即我国的OFDI虽偏好暴力型地缘政治风险低的国家，但对平和型地缘政治风险敏感度不高。对此结论，可以从以下几个角度来解释。第一，由于我国特殊的国情，我国对“一带一路”投资主体仍以大型国有企业为主，而国有企业在进行OFDI时背负着国家层面的责任，选择投资东道国也更着重于从国家间政治利益的角度考虑，因此，在一定程度上会有意识地忽略对所投资东道国是否具有完善的制度，透明的市场规则，以及监管是否到位等。第二，我国OFDI起点晚、基础薄弱，现在仍处于摸索发展阶段，海外投资经验较少，若在投资风险低的发达国家，企业将面临更高的环境评估标准和企业治理结构要求，在一定程度上不利于我国进行海外投资和并购，因此，资金主要流向制度质量较低的发展中国家(地区)。第三，我国对外投资的性质主要以援助性投资为主，并且主要围绕铁路、公路、电力等公共基础设施建设，如在巴基斯坦的水电建设，中缅铁路建设等，这既是我国国家战略安全的需要，同时也是我国身为联合国大国的职责和义务所在。最后，我国对外投资之所以呈现对制度风险不敏感的特征很大原因在于我国现阶段的发展急需充沛的自然资源供给，而选择风险较高的国家进行投资有利于降低原料成本和税收成本。
虽然中亚地区的地缘重要性尚不能与亚太或中东地区同日而语，但由于其丰富的自然资源和独特的地理位置，也成为许多大国地缘政治角逐的对象。近年来，中亚地区政治形势总体稳定，但政府腐败现象屡禁不止，整体营商环境偏差且有逐渐恶化之势。2015年“透明国际”发布的“腐败感知指数”排名显示，中亚五国中排名最高的哈萨克斯坦也仅排名第123位。政府腐败虽然在一定程度上为企业提供了巨大的寻租空间，与政府关系的好坏也在很大程度上决定了获得合同的难易程度，但是该地区大多数国家在2016年已难以支付公共部门员工薪水的事实，也预示着未来政府合同履约风险将逐步上升。
其次，在控制变量中，衡量一国经济发展水平的人均GDP(gdpc )和人口指标(pop )也在1%水平上显著，且与我国OFDI呈正相关，说明一国的经济发展水平越高，人口越多，该国的市场潜力越大，对我国投资者的吸引力也就越强。衡量一国第二产业发达程度的制造业产业结构(indmanf )也与OFDI存在正向效应，说明东道国制造业产出占GDP比重越大，越有利于我国对其进行效率寻求型OFDI，将本国成本较高的制造业向国外转移。而衡量东道国基础设施状况的机械和交通设备结构(indtotl )的估计结果却不如之前预测的显著，且符号为负，很可能是因为我国对“一带一路”OFDI主要的投资方向就是围绕铁路、公路、电力等公共基础设施建设方面，因此东道国的基础设施状况薄弱更有利于我国对外直接投资有的放矢。至于投资自由度(invest )的显著性则不言而喻，东道国的经济自由化、投资自由化程度越高，则商业环境越宽松，对我国OFDI的吸引力也越大。
4.中国对“一带一路”沿线国家投资的分区域估计结果
基于上述分析，本文虽然已得出地缘政治风险对中国对整个“一带一路”所有51国OFDI的影响，然而为了更具体深入地分析每个区域所面临的不同的投资风险，本文将进行分区域检验。首先，根据《世界治理指数》，本文计算了2016年“一带一路”沿线51国的制度质量指数(排名见表3)，发现制度质量排名靠后的国家主要分布于中东、中亚和东南亚地区，因此本文选取2003年以来“一带一路”沿线中地缘政治风险较严峻的东南亚、中东和中亚地区的数据进行进一步的分区域回归，更透彻地从区域内各国的政治形势、营商环境等方面分析，在此基础上结合我国在这些地区的投资现状和特点，揭示投资者在这些地区所面临的地缘政治风险，从而帮助我国的海外投资者更好的理解、识别和规避此类风险，使我国的对外投资布局更快、更稳。
(1)地缘政治风险对中国对东南亚地区OFDI的影响
对山丘区内受山洪灾害威胁又难以搬迁的重要防洪保护对象，如对沿溪流的城镇、人口密集的村庄、学校及部分重要企业，根据所处的山洪沟、泥石流及滑坡的特点，因地制宜采取必要的工程治理措施进行保护。由于浙江省山丘区小流域众多，山洪灾害点多面广且分散，如果均采取工程措施进行防御，耗资巨大，且防御标准较低。此外，可采取移民搬迁的方式让那些受山洪灾害威胁且生存条件恶劣地区的居民避开山洪灾害。
“一带一路”中东南亚地区包括的国家有9个：新加坡、马来西亚、印度尼西亚、泰国、老挝、柬埔寨、越南、文莱、菲律宾。具体影响如表4所示。
表4显示的地缘政治风险对中国对东南亚地区OFDI的影响结果中，核心解释变量暴力型地缘政治风险与OFDI呈显著负相关，制度质量与OFDI呈显著正相关，符合本文预期。在地理距离矩阵W2下，首先，暴力型地缘政治风险的直接效应为-0.617，表示东道国的暴力型地缘政治风险每上升1%，中国对该国的OFDI就下降0.617个百分点，体现了我国对东南亚地区投资时对暴力型地缘政治风险较高的地区如老挝、缅甸等国家具有明显的规避性，而暴力型地缘政治风险的间接效应为-1.987，表示东道国的暴力型地缘政治风险每上升1%，中国对与该国相邻国家的OFDI就下降1.987个百分点，体现了东南亚地区的暴力型地缘政治风险的溢出效应显著；其次，东道国制度质量每提高1%，我国对该国的投资相应增加1.942个百分比，体现了我国对东南亚投资时偏好制度质量较高的国家如新加坡、马来西亚、泰国等国，且制度质量对OFDI的溢出效应显著。
在用空间计量进行分析之前，需要对研究对象之间的空间相关性进行检验与说明。空间权重矩阵是不同个体之间空间关系的桥梁，也是构建空间计量模型和进行数据分析的关键。为详细说明地缘政治风险在中国对外直接投资中的空间效应，本文采用“一带一路”沿线51个国家的二元相邻矩阵、地理距离矩阵两种形式。其中基于相邻关系的空间权重矩阵设定的方法如下：
表3 “一带一路”沿线51国制度质量排名
数据来源：由《世界治理指数》整理所得。
表4 地缘政治风险对中国OFDI影响的SDM估计结果(东南亚地区)
注：根据相关数据通过stata14.0软件回归得到,*p<10%，**p<5%，***p<1%。
再次，控制变量中的东道国人口因素也与我国OFDI呈高度正相关，体现了人口红利和市场潜力对我国投资者的巨大吸引力；此外东道国的制造业产业结构与中国对其OFDI呈显著负相关，原因在于“一带一路”建设中中国对东南亚的投资主要集中于铁路、公路、电力、水利等交通和基础设施建设，因此倾向于对制造业发达程度较低的国家进行投资。在考虑东道国经济发展水平差异后，结论基本一致。
(1)实体经济经营风险加大。互联网金融的健康发展离不开自身所处的实体经济环境。2007年，我国出现了最早的互联网金融平台。2008年～2010年，在全球金融危机的影响下，我国实体经济萧条，互联网金融平台发展艰难。2010年～2012年，我国实体经济开始复苏，但互联网金融停滞不前。2012年～2015年，我国实体经济逐渐进入到上升阶段，互联网金融企业也开始快速发展。2015年至今，我国实体经济进入波动阶段，在实体经济经营风险加大的影响下，不少互联网金融机构平台无法适应外部环境变化纷纷倒闭破产。
自2003年至今，东南亚地区局势整体稳定，但面对错综复杂的国际形势，东南亚国家也出现了一些令人担忧的信号，如部分国家的极端宗教主义和分裂势力有所升温，腐败问题积重难返，多国货币出现贬值等。在这样的背景下，中国投资者面临着东南亚国家政治和社会体系复杂、基础设施建设落后、安全风险加大和国际博弈等诸多挑战。此外，虽然近年来东南亚地区的腐败现象普遍较为严重，从“透明国际”公布的“清廉指数”可以发现，除新加坡外，东南亚国家排名普遍靠后，腐败问题根深蒂固，腐败与权贵集团交叉使得这一问题难以在短期内有效解决。此外，政府行政效率低下、执法成本和退出成本居高不下也是东南亚国家营商环境欠佳的主要原因。
(2)地缘政治风险对中国对中东地区OFDI的影响
1.2 治疗方法 两组患者均接受常规的降低颅内压、调整血压、控制血糖、抗感染、营养神经等对症支持治疗。在此基础上，A组给予依达拉奉(国药准字H20080592，吉林省辉南长龙生化药业股份有限公司，20 ml∶30 mg)30 mg+生理盐水100 ml静脉点滴，2次/d；B组在A组基础上联合应用瑞舒伐他汀(国药准字J20170008，阿斯利康制药有限公司，10 mg)10 mg，2次/d。连续治疗20 d。
“一带一路”的中东地区涉及14个国家：阿联酋、以色列、土耳其、卡塔尔、科威特、沙特阿拉伯、伊朗、黎巴嫩、阿曼、伊拉克、也门、巴林、叙利亚。具体影响如表5所示：
表5 地缘政治风险对中国OFDI影响的SDM估计结果(中东地区)
注：根据相关数据通过stata14.0软件回归得到,*p<10%，**p<5%，***p<1%。
表5显示的地缘政治风险对中国对中东地区OFDI的影响结果中，核心解释变量暴力型地缘政治风险与OFDI呈显著负相关，制度质量与OFDI呈显著正相关，符合本文预期。在地理距离矩阵W2下，首先，暴力型地缘政治风险的直接效应为-0.132，且在1%水平上显著，表示该地区东道国的暴力型地缘政治风险每上升1%，中国对该国的OFDI就下降0.132个百分点，体现了我国在中东地区投资时对暴力型地缘政治风险较高的地区如叙利亚、伊拉克、伊朗等国家具有明显的规避性，而暴力型地缘政治风险的间接效应为-0.501，表示东道国的暴力型地缘政治风险每上升1%，中国对与该国相邻国家的OFDI就下降0.501个百分点，体现了中东地区的暴力型地缘政治风险的溢出效应显著；其次，中东地区的东道国制度质量每提高1%，我国对该东道国的投资相应增加1.511个百分比，体现了我国对中东地区投资时同样偏好制度质量较高的国家如阿联酋、卡塔尔、以色列等国，且中东地区的制度质量对OFDI的溢出效应也较为显著。再次，控制变量中的东道国人口因素也与我国OFDI呈高度正相关，体现了我国投资者偏好市场潜力较大的国家进行投资；此外东道国的机械与交通设备结构与中国对其OFDI呈显著负相关，即基础设施建设水平落后的地区对我国OFDI的吸引力较大，且在考虑东道国经济发展水平差异后，结论基本一致。
长期以来，中东地区就是全球范围内地缘政治风险最高的地区之一，中东国家民族、宗教、资源争夺等各种矛盾根深蒂固、相互交织，再加上国际上部分大国在此地区的利益纠纷，更是加剧了该地区的地缘政治风险。尤其是2003年美国发动伊拉克战争以来，使得中东数个国家面临政治局势脆弱、社会秩序混乱、经济发展举步维艰的困境，以往维持该地区相对稳定的地缘政治格局彻底坍塌。而中东地区历来是全球大国地缘政治关系博弈的焦点，加之极端宗教思想的传播和时常发生的恐怖袭击将该地区的地缘政治风险推至高位。由此可见，暴力型地缘政治风险中的政局动荡和恐怖主义袭击是我国企业和员工在中东地区面临的最大威胁。
(3)地缘政治风险对中国对中亚地区OFDI的影响
“一带一路”的中亚地区即哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦、乌兹别克斯坦和土库曼斯坦5个国家。具体影响如表6所示。
表6显示的地缘政治风险对中国对中亚地区OFDI的影响结果中，核心解释变量暴力型地缘政治风险与OFDI呈显著负相关，制度质量与OFDI呈显著正相关，与本文预期相符。在地理距离矩阵W2下，首先，暴力型地缘政治风险的直接效应为-0.116，且在1%水平上显著，表示中亚地区东道国的暴力型地缘政治风险每上升1%，中国对该国的OFDI就下降0.116个百分点，体现了我国在中亚地区投资时会选择避开暴力型地缘政治风险较高的国家，而暴力型地缘政治风险的间接效应为-0.235，且在5%水平上显著，表示东道国的暴力型地缘政治风险每上升1%，中国对与该国相邻国家的OFDI就下降0.235个百分点，体现了中亚地区的暴力型地缘政治风险的溢出效应显著；其次，中亚地区的东道国制度质量每提高1%，我国对该东道国的投资相应增加1.932个百分比，体现了我国对中亚地区投资时也会偏好制度质量相对较高的国家，且中亚五国的制度质量中国对OFDI的溢出效应也较为显著；再次，控制变量中的东道国地理距离因素也我国OFDI呈高度负相关，在5%的水平上显著，这表明我国投资者偏好与我国距离相近、文化认同度更高的国家进行投资；此外中亚地区东道国的投资自由度与中国对其OFDI呈显著正相关，即东道国的投资自由化程度越高，对我国投资者的吸引力越大，且在考虑东道国经济发展水平差异后，结论基本一致。
我国目前正处于经济扩张期，未来15 年是全面建设小康社会的战略机遇期，预计国民经济仍将保持较快增长，国家将继续推进基础设施建设，建筑业的投资规模将保持在一个较高的水平[1]。投资规模的扩大，为广大施工企业，尤其是以铁路、公路等基础设施施工为主业的大型施工企业提供了很好的发展机遇。
表6 地缘政治风险对中国OFDI影响的SDM估计结果(中亚地区)
注：根据相关数据通过stata14.0软件回归得到,*p<10%，**p<5%，***p<1%。
5.稳健性检验
(1)经济距离空间权重矩阵的设定
本文所讨论的地缘政治风险即属于一国对外直接投资所面临的非商业性风险，不仅包括由于此类风险造成的事前交易成本，也包括事后交易成本。其中，本文将暴力型地缘政治风险定义为因东道国脆弱的局势而产生的不可避免且难以预测的投资风险；将而平和型地缘政治风险定义为因东道国自身的制度缺陷而需要花费额外的投资成本和精力予以弥补的一类风险。地缘政治风险影响对外直接投资的具体作用机理见图1。
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(5)
其中矩阵E的主对角线元素均为0，而为地区i 在样本期间的人均实际GDP平均值，因为空间权重矩阵要求其元素为正值，因此本文将经济距离设为东道国人均GDP差额的绝对值形式。
(2)检验结果
采用经济距离空间权重矩阵的SDM模型对中国对“一带一路”眼线国家投资流量的回归结果如下表7所示。
表7 经济距离权重(W3)下的空间Durbin 模型(SDM)估计结果
注：根据相关数据通过stata14.0软件回归得到,*p<10%，**p<5%，***p<1%。
表7的回归结果显示，采用经济距离空间权重矩阵后，被解释变量lnofdi 的空间自回归系数仍保持正号，存在明显的空间相关。核心解释变量lnfs 和lnpp 的符号也与采用相邻关系矩阵和地理距离矩阵一致，表明回归结果具有较强的稳健性。
四、研究结论与政策建议
1.研究结论
本文主要从中国对“一带一路”沿线51国直接投资的地缘政治风险因素出发，选取了东道国的战争死亡人数、难民人数两个指标以及东道国腐败控制程度、政府效率、政治稳定性、法制环境和市场监管质量这五个指标分别衡量了东道国的暴力型地缘政治风险和平和型地缘政治风险，并利用51个国家之间的空间距离和经济距离构建了空间权重矩阵，分析了国与国之间的空间相关性，在此基础上建立了空间面板模型，结合模型的回归结果对各个变量对中国“一带一路”整体OFDI的影响进行分析，并进一步选取地缘政治风险较高的东南亚、中东和中亚地区进行了分组回归，得出了本文所提出的地缘政治风险对中国对外直接投资的影响结论。
实证结果表明，整体来看，暴力型地缘政治风险对中国OFDI具有明显的负面影响，且风险溢出效应显著；而平和型地缘政治风险对中国OFDI的负面作用并不显著。主要原因在于暴力型地缘政治风险具有难以预测和不可避免性，一旦遭遇此类风险，我国企业将面临难以估计且无法挽回的巨大成本损失，所以在选择东道国投资时我国会合理避开此类地缘政治风险高的地区；而平和型地缘政治风险表征的东道国自身制度缺陷会受到寻租效应的干扰和自然资源驱动的影响，因此对我国对外直接投资的负面影响较不显著。
具体来看，对暴力型地缘政治风险最为敏感的是东南亚地区，其次是中东地区，最后是中亚地区；而对平和型地缘政治风险最为敏感的是东南亚地区，其次是中亚地区，最后是中东地区。主要原因在于东南亚地区与我国在地理位置上更为接近，因此其地缘政治风险对我国企业的影响更直接，而中东和中亚地区由于其独特的资源能源优势，在一定程度上弥补了地缘政治风险高带来的劣势。
2.政策建议
以上研究结论对我国在“一带一路”建设中所面临风险节节攀升这一现象显得尤为重要，对我国OFDI规避投资风险、降低投资成本、提高投资收益提供了如下政策建议：
一是区分投资风险，提高风险防范意识，完善风险控制体系建设。在对外投资选择时，首先应避开地缘政治风险较为严峻且难以预测的国家和地区，降低企业被东道国政府“国有化”的风险。虽然如此，我国企业在对外投资时还应综合考虑东道国的优势与劣势，衡量投资风险与投资收益，合理安排在东南亚、中东和中亚地区的产业类型布局，实现利益的最大化。
总而言之，幼儿园的管理在整个的幼儿教学当中是起着十分重要的主导作用的。在实施精细化的管理模式中，如果我们抓不到管理的重点所在，那么“精细化”将对幼儿园管理毫无意义和作用。因此，我们只有充分结合幼儿园自身的实际情况，进而才能使精细化管理模式发挥出它应有的管理效果，为幼儿的教育做出有益的贡献。
二是加强区域内经贸合作，挖掘商业机遇。由于中国对“一带一路”沿线国家的直接投资有显著的地区差异，如与地理距离相近的东南亚经贸往来最为密切，而西亚和东欧地区则较为疏远。因此，中国可以拓展与西亚与东欧地区之间合作领域的广度，实现优势互补，并加深与东南亚地区合作的深度。
三是引导社会舆论，提升大国形象。从全球视角来看，中国对“一带一路”沿线国家的投资比例仍偏低，仍以欧美发达国家占据主导地位，而这与中国在这些国家的国际地位与影响力有很大关系。因此，在推进“一带一路”合作项目时，中国应注重提升国家地位与影响力，增加东道国民众对中国的认同感，为项目的建成提供良好的社会和群众基础。
四是加强沟通对话，谋求共同利益，实现均衡发展。“一带一路”沿线各国有着共同的利益，中国应加强与沿线国家的经济、文化联系，与其它国家建立多边对话机制，加强沟通交流，寻找共同的利益诉求。预计未来，中国对“一带一路”沿线国家的直接投资规模将会显著上升，区域合作前景更加广阔。
参考文献：
[1] BUTSCHEK F.Geo- political circumstances and economic development[J]. Wifo Monatsberichte，1990，63(3)：126- 130.
[2] TUCKER N，KALYUZHNOVA Y. Geopolitical factors in economic transformation：Kazakstani- Russian relations [J]. Journal of International Development，1997，9(6)：563- 577.
[3] ANA B，CARLOS M. An empirical analysis of terrorism：Deprivation，Islamism and geopolitical factors[J]. Defence& Peace Economics，2006：17(4)：329- 341.
[4] KHATTAB A，ANCHOR J，DAVIES E. Managerial perceptions of political risk in international projects[J]. International Journal of Project Management，2007，25(7)：734- 743.
[5] Li Q，VASHCHILKO T.Dyadic military conflict，security alliances，and bilateral FDI flows[J]. Journal of International Business Studies，2010：41(5)：765- 782.
[6] 谢孟军.政治风险对中国对外直接投资区位选择影响研究[J].国际经贸探索，2015(9)：66- 80.
[7] 方英，池建宇.政治风险对中国对外直接投资意愿和规模的影响——基于实物期权和交易成本的视角[J].经济问题探索，2015(7)：99- 106.
[8] 蒋冠宏，蒋殿春.中国对发展中国家的投资——东道国制度重要吗？[J].管理世界，2012(11)：45- 56.
[9] 杨娇辉，王伟，王曦.我国对外直接投资区位的风险偏好：悖论还是假象[J].国际贸易问题， 2015(5)：133- 144.
[10] 黄河，NIKITA S.中国企业海外投资的政治风险及其管控——以“一带一路”沿线国家为例[J].深圳大学学报，2016(1)：94- 100.
[11] KHANNA T. RIVKINW.Estimating the performance effects of business groups in emerging markets[J]. Strategic Management Journal，2011(22)：22- 45.
[12] WILLIAMSONO. The economics of antitrust：Transaction cost considerations[J]. University of Pennsylvania Law Review，1975(122)：1439- 1496.
[13] WILLIAMSONO.Vertical integration and related variations on a transaction- cost economics theme(1985).
[14] ACEMOGLU D，JOHNSON S，ROBINSON J.The colonial origins of comparative development：An empirical investigation[J]. The American Economic Review，2001(5)：1369- 1401.
[15] WIIG A，KOLSTAD I. Multinational corporations and host country institutions：A case study of CSR activities in Angola[J]. International Business Review，2010(2)：178- 190.
[16] 林光平，龙志和，吴梅.我国地区经济收敛的空间计量实证分析：1978—2002年[J].经济学(季刊)，2005(S1).
The Geopolotical Risk and Spatial Distribution of China’s Outward Direct Investment: Taking the Countries along “the Belt and Road” as an Example
LIU Wen-ge, FU Shi-yun, HUANG Yu
(Business Research Institute ,Zhejiang Gongshang University ,Hangzhou 310018,China )
Abstract: This paper mainly studies the impact of geopolitical risks on the spatial distribution of China’s direct investment in the countries along “the Belt and Road”,and takes 51 national data along “the Belt and Road”during 2003—2016 as a sample to analyze the investment characteristics and influencing factors of China in detail. First, by introducing the spatial weight matrix, this paper finds that China has a significant spatial correlation with “the Belt and Road” investment. Secondly, this paper divides geopolitical risks into violent and peaceful type,the empirical results show that violent geopolitical risks are significantly negatively correlated with China’s foreign direct investment, while the impact of peaceful geopolitical risks is not significant. Finally, the paper further finds that the sensitivity of specific regions to geopolitical risks shows significant regional differences.
Key words: geopolitical risk; “the Belt and Road”; OFDI; spatial correlation;SDM model
中图分类号： F125；F114.46
文献标志码： A
文章编号： 1674- 8131(2019)01- 0084- 14
DOI： 10.3969/j.issn.1674- 8131.2019.01.009
*收稿日期： 2018- 08- 02；
修回日期: 2018- 10- 29
作者简介： 刘文革(1966)，男，黑龙江龙江人；教授，博士生导师，主要从事国际贸易理论与政策、地缘政治经济学研究；E- mail：liuwenge1966@126.com。
CLC number： F125；F114.46
Document Code： A
Article ID： 1674- 8131(2019)01- 0084- 14
(编辑：易 淼)
标签：地缘政治风险论文; “一带一路”论文; 对外直接投资论文; 空间相关性论文; SDM模型论文; 浙江工商大学商务研究院论文;