“一带一路”倡议提高中国对外直接投资效率了吗?

王培志,孙利平

(山东财经大学 国际经贸学院,济南 250014)

一、引言与文献综述

出口和对外投资是一国经济“走出去”的主要方式,一国开放经济由大到强的发展过程，也是“走出去”方式从依靠出口为主到以出口和对外投资兼重的路径优化过程。在更广阔的世界舞台，配置资源和布局产业是一国攀升全球价值链高端、建设开放型经济强国的必由选择[1,2]。2017年中国出口总额高达4.1万亿美元,对外直接投资流量和存量分别为1 582.9亿美元和1.8万亿美元,分别占出口总额的3.86%和43.9%。同时期美国出口总额为1.5万亿美元,对外投资流量和存量分别为4 273亿美元和6.01万亿美元,分别占总出口的28.5%和400.6%。可以看出,中国对外直接投资存量和流量相对于出口而言依然较少,在协调国内就业和产业安全目标下，扩大对外直接投资对中国培育经济新动能和攀升价值链高端而言意义重大。但对外投资实践并非坦途,投资主体面临诸如东道国投资政策不连续、投资环境不稳定、融资成本居高不下等复杂多变的投资约束。破解中国对外直接投资所面临的现实约束,挖掘东道国投资潜力和提高对外投资效率成为摆在国家、企业面前的现实问题。

2013年习近平总书记提出的“一带一路”倡议为中国扩大对外直接投资和建设新型开放经济提供了广阔国际空间。经过丝路沿线国家五年来在“硬条件”(基础设施等)和“软环境”(投资制度等)方面的建设和完善,“一带一路”沿线也迅速发展成为中国对外直接投资的热点地区。在此背景下,陆续有学者研究了中国对世界整体[3]、中国对“一带一路”沿线地区的投资效率[4],但现有研究并没有进一步分析“一带一路”倡议本身对投资效率的影响。“一带一路”倡议能否提高中国对外投资效率?作用机制是什么?这种促进效应对不同地区而言是否具有异质性?对这些问题的回答构成了本研究的主要内容。为解决以上问题,文章首先理论分析“一带一路”倡议对投资效率的作用机制,随后基于2001-2016年156个国家(地区)数据,构建异质性随机前沿引力模型测算中国对外投资效率,采用双重差分和倾向得分匹配(DID-PSM)相结合的方法估计“一带一路”倡议本身对投资效率的促进效应,并检验这种效应的时间动态特征和区域异质特征;最后采用三种匹配方法测算“一带一路”倡议贡献的净投资效率。与既有研究相比,本文边际贡献在于:优化模型设计并采用异质性随机前沿引力模型估算对外投资效率,测算结果更加精确;在此基础上进一步估计“一带一路”倡议本身对投资效率的净效应。研究结论可以为缓解我国对“一带一路”沿线投资约束、提高投资效率和优化投资空间结构提供一定决策依据。

从既有文献看,当前对OFDI的研究多集中在投资的区位选择、影响因素、投资效应等领域[5-12],随着中国OFDI投资环境日趋复杂多变,很多学者转而从测算方法和影响因素角度研究对外直接投资效率和投资约束问题。在测算方法层面,学者们通常使用随机前沿引力模型、DEA方法测算对外直接投资效率。宋林[13]使用随机前沿模型对中国对外直接投资效率进行测度,认为中国对多数国家和地区的投资效率都集中分布在0.639附近,胡浩[3]则认为中国对外直接投资效率均值为26.93%。田泽[14]和季凯文[15]分别使用DEA方法和随机前沿方法计算中国对“一带一路”沿线国家投资效率,得到的投资效率均值分别在0.6和0.2左右,虽然测算结果不一，但总体认为中国对外直接投资效率普遍较低且波动较大。Yang S和Chen K[16]使用DEA方法测度了1987-2000年台湾企业层面的对外投资效率,认为台湾制造业企业投资效率较高。在对外直接投资效率的影响因素方面,多数研究都证实了GDP、人均GDP、市场规模、资源禀赋、文化相近程度、是否签订投资协议、东道国技术水平等对OFDI效率具有显著正向作用,东道国内部冲突对投资效率有显著负影响,但对融资约束、地理距离等因素的作用尚有争议[3,13,15,17]。在投资约束问题上,学者们一般通过构建投资非效率模型来定量分析投资约束效应,是否签订投资协议、东道国腐败程度、治理水平等因素对投资非效率有显著正相关,而劳工自由度、法律完善水平可以降低投资约束[15]。此外,本研究还涉及到政策效应测度方面的文献,其中以双重差分方法和倾向得分匹配法评估政策绩效最为经典,如有学者采用双重差分方法分别验证了自贸试验区可以促进地区当地经济增长[18]、“一带一路”倡议能够降低企业投资风险[19]和“一带一路”倡议可以提升中国企业创新效应[20]。李贲和吴利华[21]采用PSM方法考察了经济开发区对企业规模的促进效应,王全景[22]采用DID和PSM相结合的方法验证了海外投资可以提高企业社会责任。DID-PSM方法已经成为评估政策效应成熟且有效的方法。

通过文献梳理,笔者发现现有对中国对外直接投资效率的研究由于变量选择、模型设计等因素，造成投资效率估计结果并不统一。此外,当前研究忽略了一个重要的因素,即“一带一路”倡议本身对中国对外投资效率的作用如何?随着中国对“一带一路”沿线投资迅猛增长和投资促进机制的完善,有必要对“一带一路”倡议本身对我国OFDI效率的促进效应进行深入探究。本文在采用异质性随机前沿引力模型重新估算我国对外投资效率基础上,进一步研究了“一带一路”倡议对OFDI效率促进效应的问题,在理论上丰富了我国对外投资效率的研究视角,在实践上为优化我国对“一带一路”沿线投资空间结构和提高投资收益提供决策依据。

二、理论分析

为避免歧义,文章首先尝试对投资最优值(Optimal investment value,I*)、投资约束(Investment restriction,IR)、投资效率(Investment efficiency,IE)和投资潜力(Investment potentiality,IP)的内涵进行界定。投资最优值是指在不考虑主观和客观投资壁垒、外界随机冲击等因素,在完全竞争市场假设下得到的对东道国理想最优投资水平。投资约束是对造成投资实际值和投资最优值偏离因素的统称,这些因素一方面来自可以刻画的效率影响因子,如投资壁垒、投资协定等,另一方面来自难以刻画的随机因素,如政治冲突、战争因素等。投资约束效应具体包括两方面,一是投资约束影响投资实际值和最优值的偏离水平,二是导致投资偏离具有不确定性[2]。本文参照既有研究将投资效率定义为:IE=(I/I*)*100%,即实际投资值(Investment value, I)与理论最优投资值之比。本文将投资潜力定义为:

IP=1-IE=(I*-I)/I*100%,投资潜力本质上刻度的是实际投资值和理论最优值之间的差距。

“一带一路”倡议会降低投资偏离程度,提高投资效率。一方面,“一带一路”倡议会增进投资深度,主要体现在“一带一路”倡议通过降低中国对“一带一路”沿线投资的融资约束、信息约束、东道国政策约束等方式缓解投资壁垒,提高投资效率。中国政府通过设立亚洲基础设施投资银行和丝路基金、在东道国建立人民币国际结算中心等方式构建金融合作网络为企业投资提供融资支持,满足企业融资需求;专业研究机构通过开展对东道国经济发展特征研究、投资信息收集和发布,增强企业投资针对性,有助于减轻企业投资信息搜集成本并提高信息利用率;“一带一路”倡议和东道国发展战略对接,保障我国对外投资契合东道国发展趋势,以此弱化投资政治风险、提高投资预期收益。此外,中国政府致力于加强双方政治互信和双边关系改善,积极促进双边投资协定签订,有助于促使东道国主动通过提高行政效率和法制水平等方式改善投资经营环境,为我国企业投资提供便利化支持。另一方面,“一带一路”倡议会提高投资广度。“一带一路”倡议通过在政策、基础设施、市场、经贸和民心的“五通”建设,扩展投资新领域、新地区和新方式,创造投资新机遇。通过重点项目示范效应,消除其他国家戒备和排斥心理,坚定合作共赢理念,吸引更多国家欢迎中国投资。“一带一路”倡议不仅可促进中国和丝路国家交流,还可以促进丝路沿线国家之间的交流活动,将丝路沿线国家团结在共建“一带一路”倡议的大旗之下,有助于中国在共建“丝路经济体”的实践中减轻投资壁垒、发现投资机遇和提高投资效率[23]。

“一带一路”倡议会降低投资偏离的不确定性,减少投资风险。中国对外直接投资面临包括政治风险、经济风险、文化风险等在内的各种风险,这些风险多变、复杂且不可预期。“一带一路”倡议通过加强双方政治互信并构建投资保护机制和多渠道沟通交流机制,降低我国在“一带一路”沿线国家投资的政治风险不确定性;通过签订投资协定、建设产业园区和完善争端仲裁机制等方式降低经济风险不确定性;中国与“一带一路”沿线国家在文化背景、风俗习惯、宗教信仰等方面存在较大文化差异,通过互派留学生、建立孔子学院、定期开展文化节等活动促进双方之间文化交融和信任程度,降低企业对外直接投资的文化风险不确定性。总结来看,“一带一路”倡议不仅可以降低投资偏离,而且可以通过降低投资风险抑制投资偏离不确定性。

“一带一路”倡议对中国对外直接投资效率的促进效应会呈现出区域差异性和时间动态异质性特征。这种促进效应的异质性一方面来自中国投资类型的不同,另一方面来自东道国发展水平各异。投资具有自选择特征,不同类型的投资会有区别地选择不同投资目的国。中国对“一带一路”沿线国家的投资多为资源寻求型和产业转移型。当投资资源丰富的国家时,则对该国投资效率会高;当投资属于产业转移型时,投资目的则变为通过获得低投入成本和广阔国际市场延续国内成熟产业生命周期,经济基础较好国家尤其是工业基础好的国家成为产业转移型投资理想目的国。此外,“一带一路”倡议下的合作机制会随着时间推移而逐步深化和完善,“一带一路”倡议的投资促进效应会具有动态优化特征。

基于以上分析,本文提出两个待检验假说。

假说1:“一带一路”倡议可以显著促进中国对外投资效率,并抑制投资偏离不确定性。

假说2:“一带一路”投资促进效应具有区域异质性特征,投资促进效应在经济基础好、资源丰富的地区更为显著。随着时间推移，“一带一路”投资促进效应可能会呈现时间动态优化特征。

三、研究设计

研究设计部分包括两部分内容:一是模型设定和变量选择,具体包括“一带一路”沿线国家和地区确定、设定双重差分模型和运用倾向得分匹配方法进行匹配;二是数据来源与处理说明。

(一)模型设定

1.“一带一路”沿线国家和地区选择

“一带一路”倡议为我国企业走出去指明了新方向并提供了广阔空间。根据一带一路官网(https://www.yidaiyilu.gov.cn/)数据,“一带一路”倡议目前有64个国家和地区加入,但受到数据限制,我们剔除了变量数据缺失较为严重的7个国家:东帝汶、不丹、尼泊尔、叙利亚、巴勒斯坦、塞尔维亚和黑山,剩下57国(地区)见表1。我们把“一带一路”沿线57国(地区)作为处理组,将未纳入“一带一路”倡议的其他国家和地区作为参照组。

表1 “一带一路”沿线国家和地区

2.双重差分(DID)模型设定

“一带一路”倡议自2013年由中国提出以来,沿线各国积极响应并进入务实合作阶段,倡议本身为我们提供了一个良好的准自然实验,可用双重差分法(DID)评估“一带一路”倡议对中国对外投资效率的影响。考虑到政策效应存在时滞,参照孙焱林(2018)[19]的做法,将2014年作为政策冲击发生年份。本文用E(y|d=1)表示处理组样本投资效率,用E(y|d=0)表示控制组的投资效率,两组的差额即为“一带一路”倡议本身对投资效率的净效应:

E(y|policy=1)-E(y|policy=0).

(1)

根据双重差分模型的设定,本文将基准模型设定为:

(2)

其中,被解释变量IEit为t时期中国对i国的对外投资效率;模型中Policyit·Year为双重差分项,该项系数βi的方向和大小代表了政策净效应的方向和大小;Policyit表示在t时期i国是否属于处理组,即中国在t时期是否对“一带一路”沿线国家i进行直接投资,是则取值为1,反之取值为0;Year为“一带一路”倡议实施虚拟变量,在2014 年及以后年份取值为1,其他年份取值为0;εit为随机扰动项,表示除了“一带一路”倡议本身、控制变量之外的其他因素对IE的影响。control为系列控制变量,用来控制其他影响IEit的因素,具体包括:东道国产出水平(Ingdp)、母国产出水平(Incgdp)、东道国资源丰富度(resors)、东道国劳动力占比(lab)、两国地理距离(Indis)、是否签订投资协定(bit)、东道国动荡水平(violen)、东道国通信基础设施(internet)、双边贸易紧密度(tr)。其中,双边贸易紧密度的计算公式为:tr=(Xci/Xc)/(Mi/Xw),其中Xci表示中国向东道国i的出口,Xc表示中国总出口;其中Mi表示东道国i进口,Mw表示世界总进口。

由于政策实施具有一定的时滞性,因此有必要将时间因素加入模型以检验“一带一路”倡议对我国对外直接投资效率的动态边际处理效应。具体方法是引入具体年份时间虚拟变量并与政策项相乘,由此得到(3)式:

(3)

其中,Year2014-Year2016表示相应年份虚拟变量,其他变量符号和含义和(2)式一致。

3.倾向得分匹配法(PSM)设定

双重差分分析没有考虑到可能存在的内生性问题:这种内生性主要来自样本个体异质性导致的样本选择偏误。中国OFDI的对象国在各维度特征表现各异,对于一些条件更好的国家(地区)而言,即使没有“一带一路”倡议的促进效应,也可以吸引更多的投资,从而拥有更高的投资效率,如资源丰富国家、技术先进国家或市场广阔国家等。鉴于此,本文将倾向得分匹配方法(PSM)引入分析,通过PSM为处理组样本匹配到各维度特征基本相近的国家,以降低处理组和控制组样本维度差异,从而控制样本选择偏误。

倾向得分匹配分析的基本思想是在控制组中选择某一个国家j与处理组中样本i在匹配变量各维度上尽可能接近,以保证两国之间特征相似。最后基于新得到的控制组和处理组,应用DID方法评估“一带一路”倡议对中国对外直接投资效率的净效应。本文从经济基础、社会发展、政治治理水平、资源禀赋等维度选择10个变量进行匹配:东道国人均产出(inpgdp)、东道国产业结构(struc)、东道国劳动力占比(lab)、东道国城镇化水平(urban)、东道国法制水平(legyly)、东道国动荡水平(violen)、东道国治理效率(ger)、东道国信贷占产出比重(olan)、东道国行政廉洁度(clean)、东道国通信基础设施(internet)。表2汇报了Logit回归结果,可以发现除了urban和violen两个变量外,其他变量对成为“一带一路”倡议国家的几率有显著正向作用。

(二)数据与描述性统计

中国对外直接投资效率。本文采用异质性随机前沿引力模型(Heterogeneous Stochastic Frontier Gravity Model,HSFGM)计算中国对156个国家(地区)的投资效率。该模型用投资非效率项度量投资约束,并且将非效率项的均值和方差均设定为可变。因此,该模型不仅可以考察投资效率的变化,而且可以考察非效率项均值及其分布不确定性的变化。我们将模型设计为:

lnofdiit=α+xit·β+vit-μit.

(4)

表2 Logit回归结果

注:本文在Logit回归分析中采用1:2的最近邻匹配处理样本选择偏误。

(5)

通过计算,中国对各国投资效率的分布区间为37.63～48.01%,方差为1.89,均值为43.86%。投资效率具体分布频率见图1。

其他变量数据说明：

本文涉及的其他变量的选取、统计性特征和含义说明如表3所示。对外直接投资存量ofdi数据来自历年《中国对外直接投资公报》,东道国的总产出lngdp、人均产出lnpgdp、资源丰富度resors、产业结构struc、劳动力占比lab、城镇化水平urban、信贷占产出比重loan、通信基础设施internet、中国总产出lncgdp数据来自世界银行数据库;东道国法制水平legly、社会动荡水平violen、治理效率ger、政府廉洁度clean来自WGI数据库;两国地理距离lndis来自CEPII数据库;双边贸易紧密度tr由作者计算得到、是否签订投资协定bit来自商务部网站。文章对所有非类别、非比例变量做对数转换,对缺漏值主要从Wind数据库、EPS数据平台进行补充。为尽可能多地保留样本,文章将离群值定义为低于箱形图下箱体2倍四分位或高于上箱体2倍四分位的值,对离群值进行缩尾处理。

四、实证分析

(一)基本回归结果

1.回归结果

本文基于双重差分和倾向得分匹配法相结合的方式采用逐步估计策略实证检验“一带一路”倡议对中国对外直接投资效率的影响,结果如表4所示。

表3 核心变量基本统计特征

图1 中国对外直接投资效率频数分布图

变量(1)(2)(3)(4)匹配前匹配后 Policy0.396③0.198③0.1620.249③ (4.461)(4.961)(1.329)(4.740) Year1.576③0.153②1.489③0.125 (12.157)(2.545)(6.025)(1.107) Policy·Year-0.0890.191②-0.0020.248② (-0.440)(2.279)(-0.008)(1.979) lngdp0.691③0.684③ (76.081)(54.362) lncgdp1.449③1.420③ (53.278)(38.036) resors0.022③0.019③ (17.772)(12.817) lab0.0020.003 (1.304)(1.419) lndis-0.125③-0.164③ (-3.641)(-3.836) tr0.063③0.068③ (7.744)(6.533) bit0.149③0.183③ (4.119)(3.868) violen-0.018③-0.016③ (-24.276)(-16.783) internet0.028③0.028③ (29.135)(22.313) cons43.397③-12.912③43.631③-11.335③ (769.379)(-14.688)(426.207)(-9.453) N2079187111871084 r2-a0.1110.8940.1020.888

注:① 、② 和③ 分别表示在10%, 5%和1%显著性水平下通过检验,小括号内为t值。

模型(1)和模型(2)分别为匹配前未加入控制变量和加入控制变量的回归结果,模型(3)和模型(4)为匹配(基于最近邻匹配法)后未加入控制变量和加入控制变量的回归结果。结果显示:在未加入控制变量下,模型(1)和模型(3)的DID交互项Policy×Year均未通过显著性检验,意味着在该模型设定下并不能表明“一带一路”倡议对中国OFDI效率有影响。模型(2)和模型(4)分别列示了匹配前和匹配后加入控制变量的回归结果,其DID 交互项Policy×Year的系数在5%显著水平上为正,符合预期,说明加入控制变量前“一带一路”倡议对投资效率的促进效应被其他变量的效应所掩盖,加入控制变量后变得显著,这可能是由于这种促进效应本身较小的缘故。此外,模型(4)的双重差分项系数大于模型(2),说明对样本进行倾向得分匹配后再做DID分析可减少样本选择偏误,匹配后的回归结果更为准确。以模型(4)为解释基准,可以发现 “一带一路”倡议能够在5%显著水平提高中国对外直接投资效率。

2.动态回归结果

考虑到“一带一路”倡议下各项合作机制的实施是持续性动态调整和完善的过程,因此有必要进一步考虑倡议对我国OFDI效率的动态边际影响。表5列示了考虑“一带一路”倡议实施后各年份的DID回归结果,我们重点关注policy×Year2014、policy×Year2015和policy×Year2016的估计系数。模型(1)和模型(3)分别为匹配前后未加入控制变量的回归结果,可以发现在未加入控制变量情况下,无论样本是否进行匹配,其动态效应都不显著。模型(2)和模型(4)分别为匹配前后加入控制变量的回归结果,可以发现加入控制变量之后,动态效应变得显著,而且匹配后的各年份交互项系数普遍大于匹配前的各年份交互项系数,这可能是由于加入控制变量并进行样本匹配,可以显著控制其他变量和样本选择偏误对倍差项系数的干扰,由此得到的回归结果更为显著和准确。policy×Year2014的系数在10%显著水平显著,说明“一带一路”倡议对投资效率的促进效应具有即时性,但往后各年交互项policy×Year2015和policy×Year2016系数并没有显示出动态递增特征,说明这种时间优化效应并不明显,需要假以时日继续完善各合作机制效应的发挥。

(二)异质性分析

1.区分“一带”和“一路”进行回归分析

“一带一路”倡议在总体上可以促进中国对外直接投资效率,但对不同地区而言,“一带一路”投资促进效应可能会呈现地区差异。本部分拟将总样本进一步区分为“一带”沿线地区和“一路”沿线地区两个子样本,分别考察“一带一路”倡议对不同地区产生的投资效率促进效应,回归结果见表6。通过对比匹配后“一路”地区和“一带”地区policy×Year的回归系数可以发现,基于“一路”地区样本回归的倍差项系数显著大于“一带”地区样本回归的倍差项系数,说明倡议对我国对“一路”地区投资效率促进效应比对“一带”地区投资促进效应更为显著。这可能是由于“一路”沿线地区多为沿海国家,经济基础好,尤其是东南亚和南亚地区不仅与中国相邻,而且文化背景与中国相近,环波斯湾地区石油资源丰富,这些都会吸引中国对“一路”沿线进行市场寻求型和资源寻求型OFDI;而“一带”地区多为内陆型国家,主要吸引产业转移型OFDI更多一些。

2.净投资效率估算

该部分进一步采用最近邻匹配、半径匹配和核匹配三种匹配方法估算“一带一路”倡议贡献的净投资效率(IE-N)具体值,估算结果见表7。

最近邻匹配结果显示,“一带一路”倡议可以提高我国对丝路沿线地区投资效率约0.5个百分点,进一步区分倡议对“一带”地区和“一路”地区的投资效率促进效应,发现倡议对“一路”地区贡献的净投资效率为0.923%,对“一带”地区贡献的净投资效率为0.252%,进一步验证了倡议对“一路”地区投资促进效应明显优于对“一带”地区投资促进效应。更进一步地,倡议对东南亚和南亚地区的贡献的净投资效率为0.8%,投资促进效应远高于“一带一路”沿线其他地区。半径匹配和核匹配的结论与最近邻匹配的结论基本相近。

表5 动态DID回归结果

注:① 、② 和③ 分别表示在10%, 5%和1%显著性水平下通过检验,小括号内为t值。

表6 “一带一路”倡议对中国对不同地区OFDI效率影响

注:① 、② 和③ 分别表示在10%, 5%和1%显著性水平下通过检验,小括号内为t值。

表7 净投资效率估计

注:① 、② 和③ 分别表示在10%, 5%和1%显著性水平下通过检验。

五、结论与政策性建议

投资约束的存在会导致实际对外投资额偏离最优投资水平,并且会导致这种偏离具有不确定性。本文在我国对外投资迅猛增长和“一带一路”倡议进入实质合作阶段背景下,采用双重差分和倾向得分匹配相结合的方法就“一带一路”倡议的投资效率促进效应进行探讨。研究的实证结果表明:第一,投资约束的存在导致中国OFDI实际效率分布在37.633～48.010%区间,平均取值43.853%,中国对“一带一路”沿线投资效率分布在38.759～47.960%区间,平均取值44.085%。中国对外投资效率水平总体不高,对“一带一路”沿线国家平均投资效率略高于总体。第二,“一带一路”倡议本身可以显著促进中国对外投资效率,但倡议对“一路”地区投资效率促进效应比“一带”地区投资效率促进效应表现更优,倡议对“一带一路”总体、“一带”地区和“一路”地区贡献的净投资效率分别为0.467%、0.923%和0.252%。第三,“一带一路”倡议的投资效率促进效应具有即时性,但时间动态优化效应不明显。倡议对东南亚、南亚和中亚地区投资效率促进效应优于对西亚、北非和中东欧地区的促进效应。

研究结论的政策含义可以概括如下:第一,共建“一带一路”是提高我国对外直接投资效率的重要路径。具体可从削减投资约束和降低投资不确定两方面入手,通过发挥“一带一路”倡议对投资效率的促进效应扩展对外投资广度和深度。第二,在政策导向上注重向优化“一带”地区投资环境和降低投资约束倾斜,提高我国对“一带”地区的投资效率,尤其重视对东北亚、中亚等邻国的投资环境建设,这一方面可以扩大我国边际产业转移空间、稳定我国周边安全,还可以促进“一带”地区和“一路”地区建设的协调发展。第三,积极承担起同中国发展相对应的国际责任。“一带一路”沿线地区既是我国发展空间,也是我国国际责任空间,通过履行对“一带一路”沿线的国际责任,强化同丝路沿线国家的政治互信,可以降低经贸摩擦、实现共建共享,让世界更加欢迎中国的崛起,从而有助于促进我国对“一带一路”沿线国家资本输出。第四,从优化投资服务和创新对外投资方式两方面积极促进企业“走出去”。一是要通过建立和完善投资信息平台、投融资金融网络、法律服务市场和保险服务市场，为企业在信息、融资、法律、保险等方面提供精准服务;二是要鼓励企业通过跨国并购、绿地投资、股权投资、产业园投建营一体化等对外投资方式，多渠道对“一带一路”沿线国家投资。