政治风险、双边关系与中国对外直接投资
——基于“一带一路”沿线国家的实证研究
王 馗a,高天惠b
(安徽财经大学 a.国际经济贸易学院；b.图书馆,安徽 蚌埠 233030)
摘 要 ：在中国对外直接投资(OFDI)发展迅猛、“一带一路”倡议为“一带一路”沿线国家提供新机遇的背景下，基于2005-2016年中国对40个“一带一路”沿线国家OFDI数据，运用系统GMM估计法实证检验双边关系对中国在“一带一路”沿线国家OFDI风险的调节效应。研究发现，从整体上来看，中国OFDI倾向于政治风险较高、双边关系良好的东道国。当考虑“一带一路”沿线国家经济发展差异性及行业特征的影响时，双边关系对于政治风险调节作用仅在中国对南亚及东南亚地区OFDI样本中存在。进一步研究发现， 中国在“一带一路”沿线自然资源丰富的国家直接投资时，双边关系能够有效降低投资风险。
关键词 ：对外直接投资；政治风险；双边关系；调节效应；“一带一路”
自实施“走出去”战略以来，中国对外直接投资(outward foreign direct investment，以下简称OFDI)发展迅猛。根据《中国对外直接投资统计公报》数据,2016年中国OFDI流量达1 961.5亿美元，创下了历史新高，占全球OFDI流量比例首次超过一成；投资存量突破13 573.9亿美元，跃居世界第六位，跻身世界投资大国行列;同年我国对“一带一路”沿线国家直接投资流量约为145亿美元，占中国OFDI流量的8.5%。[注] 数据来源于商务部《2016年度对外直接投资统计公报》电子网址：http://hzs.mofcom.gov.cn/article/date/201512/20151201223578.shtml。 。随着“一带一路”倡议的持续推进，我国对外直接投资将更多地转移到“一带一路”沿线国家(韩民春、江聪聪，2017)[1]84。
在我国OFDI迅猛发展的同时，因东道国政治风险进而对我国OFDI造成损害而见诸报端的事件也屡见不鲜，如中国水利水电集团在巴基斯坦遭到恐怖袭击、中国平安集团海外并购遭受亏损等。世界银行的多边投资担保机构每年会对一些跨国企业的高级经理进行问卷调查，结果显示，投资者进行OFDI时往往会受到东道国政治风险、腐败等政治因素的制约。然而一些研究却发现，中国OFDI似乎并不畏惧进入风险较高的国家(Buckley等，2007；刘亦乐、刘双芹，2015)[2-3]。通过观察中国OFDI区域分布，发现我国80%的对外直接投资都投向了发展中国家。而“一带一路”沿线多为发展中国家[4]86，虽然这些发展中国家拥有潜在的市场、丰富的自然资源，但一些国家也具有较高的政治风险。为什么中国OFDI会表现出如此的风险偏好特征呢？一个值得关注的现象是，随着我国综合实力的上升，我国的国际地位也随之上升，开始利用国际影响力与各国进行经济往来。也有研究指出双边关系在OFDI过程中也发挥着重要的作用(Desbordes&Vicard，2009；Li&Vashchiko，2010)[5-6]。
基于上述分析，以中国对“一带一路”沿线国家投资为切入点，实证检验友好的双边关系是否对政治风险具有调节效应？考虑到“一带一路”沿线国家经济发展差异性及行业特征的影响，进一步检验友好的双边关系对于企业在自然资源丰富的“一带一路”沿线国家投资的政治风险调节效应是否更大？
一、文献综述
针对双边关系与一国对外直接投资的研究，诸多文献认为，良好的双边关系能够促进政治共信，达成合作共识，进而能促进企业OFDI的流入(Nigh,1986; Neumayer&Spess, 2005)[7-8]。
接收部分中，激光经过模拟前端后得到中心频率为22 MHz的中频信号，模拟前端整体结构如图1所示，中频模拟信号经过ADC芯片采样后转换为数字信号，进入软件接收机，输出实时频率跟踪数据和基带信号，并发送至控制主机中，最后的跟踪结果由FFT估计的频率以及数字基带信号共同得到。
改进评价形式 目前国内大部分中医类高校对实践教学质量的评价工作一般都是由校内组织举行，学生或者督导专家作为评价主体，跟评价对象往往相识，在评价时难免碍于情面，导致评价结果不能客观反映教师水平和课堂质量。另外，教学质量评价工作通常在每学期末举行，属于结果性评价，可以促进教师下学期的教学改进，却不能将教学中存在的问题及时在本学期内反馈，对教师本学期提高教学质量帮助不大，学生不能及时从中受益，因此参与教学评价的意愿不够强烈，通常是妥协于学校规定，随意评价，评价结果有失客观、公正。
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（4）深入参与长江经济带建设。紧紧盯住四川省“打造长江经济带发展的战略腹地和重要增长极”的战略定位，强化问题导向、责任导向和目标导向，推动四川省长江经济带建设取得实实在在的成效。加强长江沿岸生态环境保护，围绕非法码头、化工污染等顽疾，与环保、水利等多部门联合，展开化工污染专项整治及长江非法码头、非法采砂专项治理；加快重大基础设施建设，打造高等级航道，以贯通长江干支流为中心，强化港口的综合枢纽作用，加强集疏运体系建设，发展江海联运和干支直达运输，补齐综合交通短板，充分发挥黄金水道在综合运输大通道中的核心作用。
部分学者从建交关系、双边友好城市交流活动以及双边投资协定等视角进行分析，得到了较为一致的结论。张建红和姜建刚(2012)从建交关系视角出发，研究发现友好的外交活动能有效促进OFDI的发展[9]154。杨宏恩等(2016)基于投资协定视角，研究表明双边投资协定能够替补东道国制度缺位，从而促进企业到东道国投资[10]。杨连星等(2016)从双边友好城市视角出发，研究得出友好城市交流能显著提升企业OFDI成功率[11]。还有学者从双边关系与东道国制度因素着手探究其对OFDI影响。潘镇和金中坤(2015)的研究发现友好的政治关系能够降低在投资风险较大的东道国经营的不确定性[4]85。
针对政治风险与一国对外直接投资的研究，学者最早从发达国家样本着手。一些学者认为政治风险抑制了对外直接投资流入。比如，Usher(1965)发现，政权不稳定和国有化浪潮会抑制OFDI流入[12]。另有一些学者认为政治风险并不是企业OFDI的决定因素。Dunning(1981)通过回归发现，OFDI并不受政治风险影响[13]。还有学者认为特定的政治风险可能成为OFDI流入的“引力”(Egger等，2005)[14]。随着我国OFDI的发展，有关中国OFDI的样本研究也逐步增加，与发达国家不同，我国OFDI更多的流向政治风险较高的地区。Buckley 等(2007)最先研究发现，我国OFDI偏好政治风险较高的国家[2]499。Kolstad等(2012)在此基础上加入自然资源与政治风险交互项，研究认为我国OFDI倾向于自然资源丰富、政治风险高的国家[15]266。韩明春和江聪聪(2017)以中国对“一带一路”沿线国家投资为切入点，研究表明中国对“一带一路”的OFDI一般集中于政治风险较高的国家[1]84。部分学者深入分析我国OFDI流向政治风险较高的国家的原因。Kolstad等(2012)认为政府主导的OFDI具有一定的政治意图，国有企业占据OFDI主导地位，而国企对外直接投资唯一目标并非是利润最大化[15]40。还有学者通过研究发现中国与东道国友好的政治关系[4][11]、东道国丰富的自然资源(宋利芳、武皖，2018)[16]弱化了投资风险对于我国OFDI的不利影响。也有一些学者对政治风险偏好观点持保留态度，如张雨和戴翔(2013)认为政治风险对我国OFDI没有显著影响[17]；协天紫光等(2017)认为我国OFDI倾向于政治风险较低的国家[18]。
根深蒂固的应试观念影响了高中生的思想教育，要改变这种现状，要认识到应试体制已不适应时代的发展要求。学校要树立新时代的人才培养观，要建立科学的思想教育管理体系，尽快推进应试教育向素质教育转变。要立足于人的发展，将人的素养提升置于首位，要重视学生潜能的发掘、个性的培养。
综上所述，现有研究主要有以下几个方面不足：一是部分文献单方面研究政治风险、双边关系对我国企业OFDI的影响，未考虑双边关系、政治风险的交互效应。二是对于政治风险指标的衡量，学者采用不同的指标测度政治风险，再加上选取的控制变量、时间跨度各有不同，致使政治风险对我国OFDI影响的结论上并没有统一的定论。三是部分文献未考虑“一带一路”沿线国家不同行业的投资风险的异质性，尤其是双边关系对于“一带一路”沿线国家自然资源部门投资的调节效应。
为了解泰国公立崇华新生华立学校学生学习汉语的态度，我们参照金竟宏、徐茗（2014）的调查问卷，选取对学习汉语有更深刻理解和体会的高一至高三的学生作为调查对象。2017年2月在各班华文教师的协助下，统一发放问卷与回收，有效问卷共180份。
本文试图从以下几个方面进行改进：一是考察双边关系对企业进入东道国之前和之后缓和投资风险的作用机制。二是借鉴姚凯和张萍(2012)提出的政治风险定量分析模型对政治风险进行衡量，该模型涵盖的指标更多，对于政治风险的衡量更为全面[19]107。三是考虑到“一带一路”沿线国家不同行业投资风险具有差异性，着重研究双边关系对中国企业在“一带一路”沿线自然资源部门投资的调节效应。
二、理论机制与研究假设
本文采用动态面板系统GMM估计方法进行实证检验以消除计量模型中可能存在的内生性问题。下页表3第(1)列为全样本系统GMM估计结果。模型估计结果表明，AR(1)通过显著性检验，AR(2)没有显著通过检验，Sargan未通过显著性检验，说明选取的工具变量是有效的，模型采用系统GMM估计法是合理的。
针对上述东道国两种成本转嫁方式，一方面，如果两国具有较好的双边关系，能够减少发生双边冲突事件的概率，这在一定程度上能够降低征收风险。另一方面，对于来自双边关系友好国家的投资，东道国政府会考虑给予双方签订正式协定的国家一定的优惠待遇(潘镇、金中坤，2015)[4]87，如适当放松对于母国的投资管制以及降低税收等。但是当两国双边关系恶化时，双方政府可能会对外资进行制裁，如提高关税、禁止出口等，跨国企业可能会沦为报复对象。由于中国跨国企业被“一带一路”沿线国家潜在的经济增长、丰富的资源等因素吸引，尽管面临诸多风险，但仍增加在“一带一路”沿线的投资。基于上述考虑，提出假设1。
假设2：良好的双边关系对于企业在自然资源丰富的“一带一路”沿线国家投资的政治风险调节效应更大。
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由于东道国资源禀赋具有差异，加之特定经济发展阶段的需求不同，因此东道国不同行业的风险对于跨国企业OFDI的影响是有差异的。双边关系对于OFDI的风险调节效应因行业不同而有所差异。当东道国自然资源部门具有比较优势时，东道国会采取各种管制措施对其部门进行保护。自然资源对于“一带一路”沿线国家的重要性不言而喻，尤其是中亚、中东一些国家，自然资源是其经济赖以发展的重要因素，因此政府会采取各种措施对其进行保护。虽然政府表面上欢迎外资进入，希望借助外资进一步开发其资源。但与此同时，当“一带一路”沿线各国相关利益集团出现利益冲突时，各种矛盾会随即出现，外国跨国企业可能成为其针对对象，跨国企业资产被征收事件时有发生。针对这些情况，一方面，我国与东道国频繁的双边外交活动能够增进双边政治共信，减少与东道国主权、意识形态的摩擦，进而能够减轻东道国“新殖民主义”的担忧。另一方面，友好的双边关系能够塑造一种良好的国家形象和“国家认同”，“国家认同”增强“企业认同”，这能够进一步减少东道国对中国投资行为的偏见，甚至能够纠正对中国投资的认知、规范和管制行为(张建红、姜建刚，2012)[9]143。我国与东道国建立良好的双边关系主要是期望能够减少企业在自然资源部门投资的政治风险。基于上述考虑，提出假设2。
假设1：良好的双边关系能够正向调节“一带一路”沿线国家政治风险与我国OFDI的负相关关系。
三、研究设计及研究数据
1.变量选取及说明
(1) 被解释变量 对外直接投资(OFDI)。本文选择的被解释变量为中国OFDI流量。由于中国对一些国家有些年份的直接投资为0，还有些为负值，但如果将这些国家剔除会造成样本容量过小，导致估计结果不准确。所以本文对其进行转换，转换后被解释变量为
(2) 解释变量 一是政治风险(pr)。本文参考姚凯和张萍(2012)[19]107提出的政治风险定量分析模型对政治风险进行衡量。该模型涵盖的指标更多，对于政治风险的衡量更为全面。且模型指标数据来源于世界知名机构，数据权威可靠，覆盖范围更广。征用风险、汇兑限制风险、政治暴力风险三个分指标组合构成政治风险指标。
第一，征用风险(EH)。企业在东道国投资所有权因该国政府对其采取措施而被剥夺，致使企业产生损失的风险。该风险由产权、法制、政府干预、腐败控制四个指标构成。第二，汇兑限制风险(TR)。企业投资所投入的本金以及所得的利润等难以转为外汇转移至东道国外的风险。该风险由金融自由、货币政策、监管质量、投资自由四个指标构成。第三，政治暴力风险(PV)。因东道国政治局面不稳定导致的内乱、战争等使企业资产产生的损失。该风险由话语权与问责制、政局稳定性、法制三个指标构成。上述指标来源于世界银行的政府治理指标(简称WGI指标)及美国传统基金会同华尔街日报编制的世界经济自由度指标(简称HER指标)。其中，政府治理指标包括话语权与问责制(VA)、政局稳定性(PS)、政府干预(GO)、监管质量(RQ)、法制(RL)、腐败控制(CC)。世界经济自由度指标由10个指标构成，本文采用其中四个指标，分别为金融自由(FI)、投资自由(IN)、货币政策(MP)、产权(PP)。
WGI指标数值介于-2.5-2.5之间，HER指标介于0-100之间，为统一口径，将各指标数值范围统一调整为0-5。调整方法如下：
According to Eq.(13),the torques saand sp(subscripts ‘a’and ‘p’represent ‘active’and ‘passive’,respectively)of the active and passive joints are
EH=(CC×0.25)+(PP×0.25)+(GO×0.25)+(RL×0.25)
(1)
HER:A2=5-(F/20)
(2)
然后，再计算各分项风险，最后对其进行加权平均得到政治风险指标。具体如下：
WGI:A1=5-(D+2.5)
(3)
TR=(MP×0.25)+(IN×0.25)+(FI×0.25)+(RQ×0.25)
(4)
为了分析政治风险对中国在“一带一路”沿线国家OFDI的影响以及双边关系对二者的调节效应，本文在理论分析和文献梳理的基础上, 设定如下计量模型：
(5)
政治风险指标数值越大，风险越高。
(6)
政治风险(pr)=1/3(EH+TR+PV)；
二是双边关系(br)。国与国之间的关系从狭义上来看是政治关系(韩民春、江聪聪，2017)[1]86。出于维护国家安全，促进经贸往来等考虑，两国由此结成一定政治上的亲疏关系(潘镇、金中坤，2015)[4]87。张建红和姜建刚(2012)采用高层互访、双边冲突、建交时间和友好城市衡量双边关系[9]146。由于双边冲突具有偶发性，且沿线国家与中国发生冲突较少。考虑数据完整性与可得性，所以采用与对外直接投资紧密相关的三个变量衡量双边关系：第一，建交时间(dit)。以特定年份与初始建交年份之差来衡量，表示中国与“一带一路”沿线国家建立外交关系长短。第二，国家关系(fri)。参考凌丹(2017)的方法，中国与东道国国家关系分为8个等级：未建交、正常建交、友好合作、战略合作、友好合作伙伴、全面合作伙伴、战略合作伙伴、全面战略合作，分别用0-7表示，数字越大表示东道国与中国外交关系越好。第三，友好城市(cit)。以特定年份两国建立的友好城市存量度量。参考韩民春等(2017)[1]86的方法，双边关系(br)=dit+fri+cit。其中：dit=特定年份下中国与“一带一路”沿线国家建交时间/样本中所有“一带一路”沿线国家在所有年份下与中国建交时间最大值。fri=“一带一路”沿线国家特定年份与中国国家关系得分/样本中所有“一带一路”沿线国家在所有年份与中国国家关系得分最大值。由于人口越多城市越多的国家与中国建立友好城市的几率越大。cit=“一带一路”沿线国家特定年份与中国相对友好城市系数/样本中所有“一带一路”沿线国家在所有年份与中国相对友好城市系数最大值。相对友好城市系数=友好城市数/该国总人口。其中建交时间与国家关系数据来源于外交部官方网站，友好城市数据来源于中国国际友好城市联合会网站。
(3) 控制变量 针对控制变量的选取，本文参考了谢孟军(2015)[24]7等人的做法，在投资引力模型的基础上加以调整。选择如下控制变量：一是东道国市场规模(mk)。随着国内市场的饱和，部分企业进行对外投资获取东道国市场，拓宽外国市场。本文采用国内生产总值衡量东道国市场规模大小。二是中国市场规模(cmk)。本文采用中国GDP衡量中国市场规模大小。三是基础设施(ifs)。采用“一带一路”沿线国家每百人宽带使用人数度量。四是劳动力资源(lb)。东道国丰富的劳动力资源有利于吸引我国对外直接投资。采用东道国农村人口占总人口比重衡量劳动力资源丰裕度。五是自然资源(rs)。采用东道国金属、矿石和燃料出口占货物总出口比重度量。六是市场开放度(ft)。采用“一带一路”沿线国家进出口贸易总额占GDP比重衡量。变量统计性描述见表1。
表 1变量统计性描述
2.模型设定
参考国家前沿战略支撑平台“一带一路”数据库，“一带一路”沿线共有65个国家和地区，但是考虑有些国家和地区的数据缺失严重，为确保实证分析的准确性，本文选取了40个国家和地区2005-2016年的数据作为样本[注] 蒙古、俄罗斯、白俄罗斯、乌克兰、哈萨克斯坦、阿塞拜疆、希腊、塞浦路斯、立陶宛、土耳其、匈牙利、拉脱维亚、保加利亚、罗马尼亚、塞尔维亚、克罗地亚、捷克、波兰、马来西亚、印度尼西亚、泰国、越南、菲律宾、印度、巴基斯坦、伊朗、伊拉克、卡塔尔、科威特、沙特阿拉伯、阿联酋、埃及、以色列、斯里兰卡、阿曼、文莱、约旦、吉尔吉斯斯坦、土库曼斯坦、塔吉克斯坦。 。2016年中国对“一带一路”沿线64个国家的对外投资流量为153.1亿美元，而2016年中国对上述40个国家的投资流量为122.5亿美元，占比达80%，所以选取的样本具有较高的代表性[注] 数据来源于商务部《2016年度对外直接投资统计公报》，电子网址：http://hzs.mofcom.gov.cn/article/date/201512/20151201223578.shtml。 。
PV=(PS×0.60)+(RL×0.20)+(VA×0.20)
Ln(OFDIit-1)=αit+β1prit-1+β2brit-1+β3prit-1×brit-1+β4prit-1×brit-1×rsit-1+β5rsit-1+β6lnmkit-1+β7Lnckmit-1+β8lbit-1+β9ifsit-1+β10ftit-1+uit
(7)
其中i,t分别表示地区和时间，α为常数项，β为系数向量，uit表示随时间变动的扰动项。为了减小异方差性，对“一带一路”沿线国家市场规模(mk)和中国市场规模(cmk)取对数，
参考谢孟军(2015)[24]71研究，对解释变量和控制变量取滞后一期变量，以排除双向因果的可能。pr×br、pr×br×rs分别为政治风险与双边关系，政治风险、双边关系与自然资源的交叉项，为了减小多重共线性，对政治风险、双边关系、自然资源变量去中心化。根据表2数据显示，发现每个变量之间的相关系数均在0.5以下，各变量间不存在严重的多重共线性，表明变量通过共线性检验。
表 2各变量相关性检验
四、实证结果
1.全样本检验
跨国投资企业主要面临两种政治风险：东道国意识形态形成的风险和系统风险，其中意识形态风险产生于母国与东道国之间的外交风险或政治冲突(Desbordes，2010)[20]。东道国政府往往会把外商投资者看成是东道国的扩张或非正式代理人，并不把母国政府与外商投资者区分开来(Alvaro等，2007)[21]。由于企业在东道国OFDI属于一项长期投资，从东道国逃离和撤资能力较弱。因此，东道国能够容易地把双边冲突的成本转嫁给在其境内投资的母国投资者。东道国主要通过两种方式实现上述成本转嫁。第一，东道国直接没收在其境内投资的母国投资者资产(Buthe&Milner,2008)[22]。第二，近年来东道国往往通过资本管制、高税收或者契约歧视索取投资者产权，进而导致其产权无效或低效(Scott，2007)[23]。
(1) 政治风险对中国在“一带一路”沿线国家投资的影响 表3第(1)列结果表明，政治风险变量在5%水平下显著为正，这说明在“一带一路”沿线国家，我国OFDI具有“风险偏好”特征。可能的原因主要有：第一，由于我国跨国企业相对于发达国家企业来说缺乏核心竞争力，在发达国家投资会面临众多挑战，所以在经济水平较低的东道国进行投资活动也是一种不得已的选择。第二，“一带一路”沿线有些发展中国家的制度环境可能与中国经济发展初期的很多做法类似，我国跨国企业对于“一带一路”沿线国家的政治风险具有一定的心理预期。第三，由于国内自然资源消耗大，国内稀缺的自然资源无法支撑中高速的经济增速和基础建设，企业急需通过OFDI途径获取国外丰富的资源，为此企业对“一带一路”沿线国家的政治风险敏感度也相应降低。
八区域碳市场均建立了有一定法律约束力的碳交易体系，形成了较为健全的管理体系，设计了符合自身减排目标及产业发展的配额分配方案，制定了抵消规则，建立了温室气体排放监测、报告和核查(MRV)制度，建立了配额登记注册系统及交易平台，以及建立了市场监督管理体系等。完善的体系确保了区域碳市场的正常运转，为全国碳市场的建立提供了借鉴及打好了基础，也为我国将来建立其他环境权益市场提供了可参考的依据。
(2) 双边关系对中国在“一带一路”沿线国家投资的影响 实证结果表明，双边关系在10%水平下显著为正，说明良好的双边关系有利于我国企业在“一带一路”沿线国家的投资。为了进一步验证双边关系是否能够缓和母国企业在“一带一路”沿线国家面临政治风险的假设，在模型中加入了政治风险与双边关系交互项。变量pr×br系数符号为正，但不显著，这说明从整体上来看，双边关系对于中国在“一带一路”沿线国家投资的政治风险缓和作用不明显，假设1未得到验证。对此可能有如下解释：第一，本文的样本选择包括了大部分“一带一路”沿线国家，由于中国对“一带一路”沿线投资存量前几位的国家多与中国签订了各种各样的投资保障协议，因此双边关系对于政治风险的调节效应降低。第二，可能忽视了“一带一路”沿线国家经济发展的差异性，即把“一带一路”沿线国家放在一起进行检验会造成结果不准确。自然资源变量在5%水平下显著为正，这说明我国企业偏向于投资自然资源丰富的国家，我国OFDI呈现“自然资源偏好”特征。为验证假设2，在模型中加入pr×br×rs交互项，结果显示，变量在1%水平下显著为正，这意味着良好的双边关系能够调节在资源丰富的“一带一路”沿线国家的政治风险。
表 3系统 GMM估计及稳健性估计结果
注：圆括号中的系数为t值，方括号中的数字为检验的p值，***、**、*分别代表在0.01、0.05、0.1的水平下统计显著，下同。
(3) 控制变量对中国在“一带一路”沿线国家投资的影响 变量mk、lb、ifs显著为正，这说明东道国市场规模、劳动力资源、基础设施对中国在“一带一路”沿线国家的OFDI有重要影响。变量ft、cmk均不显著，说明东道国市场开放度、母国市场规模均不是我国企业OFDI考虑的重要因素。变量OFDI(-1)在1%水平下显著为正，说明中国在“一带一路”沿线国家的当期投资受到前期投资的影响。中国在“一带一路”沿线国家的前期投资为未来投资积累大量的投资经验，这些经验能够进一步使企业识别东道国投资风险，为未来理性投资提供参考。
2.分样本检验
2016年中国企业共对“一带一路”沿线56个国家进行了直接投资，其中，位于投资存量前十位的国家是：新加坡、俄罗斯、印度尼西亚、老挝、哈萨克斯坦、阿联酋、越南、巴基斯坦、缅甸、泰国[注] 数据来源于商务部《2016年度对外直接投资统计公报》，电子网址：http://hzs.mofcom.gov.cn/article/date/201512/20151201223578.shtml。 。从分布来看，我国对“一带一路”沿线国家直接投资主要集中于东南亚、南亚及中东地区，而对中东欧的直接投资较少。由于“一带一路”沿线区域经济发展差异大，因此采用全样本检验可能会造成结果不准确。因此参考张述存(2017)[25]等人的研究，将样本分为四个区域进行分样本检验(见表4)。
表 4区域划分结果
表5表示的是“一带一路”沿线各区域政治风险水平、与中国双边关系的亲疏度、自然资源丰裕度情况。由该表可知，中东及中亚地区自然资源丰裕度较高，远高于“一带一路”沿线国家平均水平，中亚及中东地区蕴含丰富的石油、矿产资源，资源储量丰裕，但经济发展水平较低，政治风险也高于其他各区域。我国与南亚及东南亚区域双边关系较为友好，南亚及东南亚与我国地位距离最为接近，双边经贸往来频繁。2010年中国-东盟自贸区正式全面启动，自贸区建立进一步推动双边关系友好发展，我国也与南亚及东南亚多个国家建立全面战略伙伴关系。中东欧地区发达国家众多，经济发展水平较高，政局稳定，相比于其他各区域，政治风险最低。
表 5 “一带一路 ”沿线国家基本情况
前文表3第(2)(3)(4)(5)列表示分别报告了中东、中东欧、中亚、南亚及东南亚样本组检验结果。检验结果表明，在中东欧地区，政治风险变量为正但不显著，即政治风险对我国OFDI没有重要影响。可能的解释是中东欧地区政治风险低，我国企业在该地区投资时，政治风险并不是企业考虑的重要因素。其次我国在该地区投资数额较小，政治风险对我国OFDI的影响不明显。中东、中亚、南亚及东南亚样本组中，政治风险变量显著为正，与全样本结果一致。为检验假设1，考察双边关系与政治风险交叉项的结果。结果表明仅在南亚及东南亚区域符合假设1预期，即双边关系能够调节中国在南亚及东南亚地区投资的政治风险。相比于其他区域，我国与南亚及东南亚双边关系最为友好，而南亚及东南亚是我国在“一带一路”沿线主要投资目的地，双边关系的亲疏对于我国在该地区投资具有重要影响。从前文表3可以看出，在南亚及东南亚样本组中，双边关系对我国OFDI影响最为明显。其他三组样本与全样本检验结果一致。进一步考察行业特征对双边关系调节政治风险的差异化效应，在双边关系与政治风险交互项基础上再加入自然资源变量，三者交互项结果表明，只有中东及中亚样本组满足假设2的预期。虽然中亚及中东地区政治风险较高，但该地区拥有丰富的石油及矿产资源，这正是我国国内较为稀缺的资源，我国与该地具有良好的双边关系对于我国在该地区OFDI面临的政治风险具有显著的正向调节作用。在南亚及东南亚、中东欧区域，双边关系对于中国在自然资源丰富的东道国OFDI的政治风险调节作用不明显。
总之，地方政府官员微博公信力的提高，需要官员自身与广大公众的共同长期努力。地方政府官员在日常的微博使用中，要时刻考虑到其特殊的身份和广大公众的真实需求，努力做到为人民服务、替人民办事。只有如此，才能提高百姓对官员自身及政府部门的信任，使地方政府官员微博真正成为互动执政的平台，构筑和谐社会的长堤。
3.稳健性检验
由于零值和缺失值存在可能会导致样本选择偏差，采用Heckman两阶段选择模型进行稳健性。第一阶段决定是否投资，第二阶段决定投资规模。LR用来判断模型是否存在样本选择性偏差,如果显著,说明存在样本存在选择性偏差,可以用Heckman模型进行估计。在分样本中，由于每个分样本零值和缺失值较少，通过LR判断并不存在自我选择问题，而在全样本中存在自我选择问题，所以本文仅对全样本进行Heckman检验。由于具备吸引力的市场和资源是决定投资者投资的前提条件，因此在第一阶段未加入双边关系、政治风险变量。前文表3第(6)(7)列结果显示，变量pr、br、pr×br、pr×br×rs的显著性、正负号变化不大，其他控制变量的显著性、正负号均变化不大。稳健性结果表明，双边关系对中国对“一带一路”沿线国家的政治风险未产生明显的调节效应，但对资源丰富的“一带一路”沿线国家政治风险具有更大的调节效应。
五、结论及对策建议
本文基于2005-2016年中国对40个“一带一路”沿线国家直接投资数据，运用系统GMM法实证检验政治风险、双边关系对中国企业在“一带一路”沿线国家直接投资的影响。研究发现，政治风险与中国对“一带一路”沿线OFDI具有正向影响，且这一结论在中东、中亚、东南亚及南亚这三组分样本组也成立；从整体上来看，双边关系对中国在“一带一路”沿线投资的风险调节效应不明显，假设1仅在中国对南亚及东南亚投资样本中成立，假设2在中国对中东及中亚投资样本中成立。
本文研究有以下政策启示：
第一，对于我国政府和企业来说，虽然“一带一路”沿线国家有巨大投资潜力，但政治风险对于投资的阻碍作用是不可忽视的，因此需充分衡量收益与风险这两者的关系。企业在沿线国家投资时必须考虑可能存在的政治风险，提高风险防范意识，建立风险应对机制。私营企业在中国OFDI中所占比重越来越大，而私营企业风险监督应对机制相对大型国有企业来说不够完善，政府应该建立权威的评估机构对沿线国家政治风险进行检测，为私营企业进行OFDI提供风险预警。
第二，随着“一带一路”倡议的提出，我国企业对沿线国家的OFDI会随之增加，政治风险日益成为中国在沿线国家投资的重要障碍。在资源丰富的国家，尽管双边关系能够降低其投资风险，但这并不意味着那些资源丰富的国家应该维持高政治风险。相反，沿线国家应该设法降低风险以吸引更多的OFDI流入从而带动本国经济发展。未来，沿线国家特别是中东及中亚地区应该把鼓励我国投资举措与其国家产业政策相联系，开展有针对性的招商引资活动，找到中国与沿线国家投资的最优切入点。
在构建微纳测头支撑机构的整体刚度模型时，假设除支撑梁以外的其他部件皆为刚性构件，支撑梁的变形处于弹性变形范围内，支撑梁是薄壁梁，不考虑横截面剪应力的影响，故可采用Euler-Bernoulli梁模型[13]。
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Political Risk, Bilateral Relations and China’s Outward Foreign Direct Investment:An Empirical Study Based on Countries along the Belt and Road
WANG Kuia，GAO Tianhuib
(a.School of International Economics and Trade; b.Library, Anhui University of Finance and Economics, Bengbu 233030, China)
Abstract :Under the background of the rapid development of China’s outward foreign direct investment(OFDI) and new opportunities presented by the Belt and Road Initiative for countries along the Belt and Road, and based on the data of China’s OFDI in 40 countries along the Belt and Road from 2005 to 2016, this paper tests the adjustment effect of bilateral relations on the risks of China’s OFDI in the Belt and Road countries by using the GMM estimation method.On the whole, China’s OFDI tends toward a host country with high political risk and good bilateral relations.The role of bilateral relations in regulating political risk exists only in the samples of China’s OFDI in South and Southeast Asia due to the differences in economic development and the characteristics of industries in the Belt and Road countries.The results also show that bilateral relations can effectively reduce investment risks in the circumstance of China’s OFDI in natural resources rich countries along the Belt and Road.
Key words :outward foreign direct investment(OFDI)； political risk； bilateral relations； adjustment effect； the Belt and Road Initiative
中图分类号 ：F125.4
文献标志码： A
文章编号： 1008-3634(2019)01-0024-10
收稿日期 ：2018-10-31
作者简介 ：王 馗(1993-)，男，安徽滁州人，硕士生。
(责任编辑 谢媛媛)
标签：对外直接投资论文; 政治风险论文; 双边关系论文; 调节效应论文; “一带一路”论文; 安徽财经大学国际经济贸易学院论文; 安徽财经大学图书馆论文;