中国对“一带一路”沿线国家直接投资的影响因素分析——基于东道国制度环境因素

饶光明，卿春丽

(重庆工商大学 a.长江上游经济研究中心；b.经济学院，重庆 400067)

一、引言与文献回顾

随着“一带一路”倡议的不断推进，中国与沿线国家的贸易投资合作趋向纵深发展。一方面，中国进入“调结构稳增长”的经济新常态时期，需要对外直接投资转移国内产业过剩产能，寻求经济发展新方式；另一方面，“一带一路”沿线国家多为新兴经济体和发展中国家，基础设施落后、自然资源丰富，但经济发展水平不高，需要利用中国对外直接投资发展本国经济。因此，中国对“一带一路”国家直接投资发展迅速，根据《2017年中国对外直接投资统计公报》的统计数据，2017年中国对“一带一路”沿线国家的直接投资流量为201.7亿美元，同比增长31.5%，占2017年中国对外直接投资流量的12.7%，而截至2017年末，中国对“一带一路”相关国家的直接投资存量为1 543.98亿美元，占中国对外直接投资存量的8.5%[1]。可以看出，中国对“一带一路”沿线国家的投资占比仍然较低，直接投资规模还有较大提升空间，与沿线国家的投资合作前景还比较广阔。

但“一带一路”倡议覆盖范围广，包含国家众多，且多为发展中国家，发展阶段差异巨大，经济发展水平不一，制度环境、宏观经济环境等良莠不齐，国情复杂多样，且中国与部分国家还存在领土纠纷和宗教冲突，因此，我国对沿线国家的投资将会面临较为复杂的投资环境，具有较大风险和不确定性。在经济全球化和贸易投资一体化发展的时代背景下，分析中国对“一带一路”沿线国家的投资影响因素，对提高中国对外直接投资收益、降低投资风险具有重要作用。

Tinbergen在1962年提出的贸易引力模型[2]成为测算国际贸易影响因素的最佳工具，Anderson将其运用于国际投资领域[3]。之前，对于中国直接投资的研究长期聚焦于将中国作为外商直接投资(FDI)的东道国，而不是将其作为对外直接投资(OFDI)输出国，随着中国经济快速增长，中国在世界范围内的投资影响力不断提升，越来越多的学者开始利用投资引力模型研究中国OFDI的影响因素。

目前，针对中国OFDI影响因素的研究主要分为以下3类：第一类是传统投资引力模型中的影响因素，如市场规模、人均收入、地理距离、边境接壤等。大多数学者在考虑区位选择时，都会把上述基础因素囊括在内，且结论较为一致。即中国倾向于投资市场规模和市场潜力较大的东道国，地理距离对中国OFDI有显著负向效应，拥有共同边境的国家会吸引更多的中国投资(Buckley等[4]、Cheng 等[5]、崔日明等[6]、韩亚峰[7])。第二类是基于国际生产投资折衷理论(OLI)[8]，从所有权优势、内部化优势以及区位优势3方面来考虑影响对外直接投资的因素，例如自然资源、劳动力成本、投资环境、基础设施、汇率、创新、关税率、贸易开放度等。针对自然资源的研究，大多数学者认为中国OFDI有资源寻求型动机，即资源丰富的国家会显著吸引中国OFDI(Cheung 等[9]、马述忠等[10]、张亚斌[11]、李晓等[12])。但也有学者指出中国目前OFDI不再单纯受资源影响，如Ivar Kolstad等利用2003—2006年中国对104个国家的真实对外直接投资数据，发现东道国的自然资源对中国OFDI的吸引作用取决于该国制度环境，该国制度环境越差，其自然资源对中国OFDI吸引程度就越大[13]。胡冠宇等在利用空间面板分析中国对“一带一路”沿线国家投资时发现，东道国的自然资源对中国OFDI并没有显著影响[14]。刘爱兰等在研究中国对非洲投资时甚至发现自然资源的显著性为负[15]。针对其他因素的实证分析结论也不尽统一，重要程度和显著性都具有较大差别。比如劳动力成本因素，彭冬冬等认为基于成本压力，中国会倾向于选择劳动力成本低廉的国家进行投资，并且他们的实证研究证实了该假设[16]；但蒋冠宏等却发现东道国劳动力成本越高，中国OFDI量反而越多，虽然并不显著，他们提出用效率工资和相对工资水平可以解释这个现象[17]。朱启松等[18]、邱冬阳等[19]、李勤昌等[20]也分别考虑了汇率、贸易开放度、基础设施、投资环境等因素对中国OFDI的影响。第三类是基于投资发展路径(IDP)理论，考虑发展中国家OFDI与传统发达国家主导的OFDI有所不同，引入具有代表性的影响因素——东道国制度进行研究。目前关于制度因素的研究主要有3种结论，即“制度促进论”“制度阻碍论”及“制度无关论”(李晓敏等[21])。“制度促进论”认为，投资将会流向制度环境好的国家，因为好的制度会降低金融投资的风险成本，从而吸引外国投资[22]，而部分实证研究也支持东道国良好的制度环境会吸引外国直接投资(Asiedu[23]、Harms等[24]、Gani[25]、Wei[26]、张瑞良[27]、王晓颖[28])；“制度阻碍论”认为制度质量较低的国家反而会吸引企业投资，尤其是中国这样的发展中国家，会出于政治目的或者战略目的进行投资，在制度不良的国家会有更多“寻租”优势。上述学者中的Buckely 等[4]、Ivar Kolstad等[13]、李晓等[12]、蒋冠宏等[17]均发现中国偏向投资到制度不良的国家，即中国OFDI与东道国制度负相关。Cheung等[9]、钞鹏[29]、王颖等[30]的研究表明东道国制度环境对中国OFDI没有显著影响，即这些学者的研究支持“制度无关论”。

上述研究虽然加深了我们对中国OFDI区位选择的理解，但还存在以下几个问题：第一，数据质量和针对性问题。外国学者如Buckely等[4]、Cheung等[9]使用的是核准OFDI数据(approved investment)且较为陈旧，低估了中国OFDI的规模从而结论有偏；中国学者虽然利用《对外直接投资统计公报》的数据，但样本量选取较少，只聚焦中国OFDI的部分东道国，没有对“一带一路”沿线国家进行较有针对性的全局研究。第二，在影响因素选取上存在顾此失彼、选取不够的情况，比如基于东道国制度因素来考虑的文章大多只选取一两个维度，忽略了制度质量的多维度性，从而研究结论相差较大。第三，时效性问题。自中国提出“一带一路”倡议以来，虽然不少学者已经开始关注这个问题，但研究的数据还处于几年前，没有跟上随着“一带一路”倡议而导致的国际国内环境的变化。

基于上述研究的不足，本文从以下几个方面进行拓展：第一，选择中国商务部公布的2010—2017年中国对“一带一路”沿线国家的对外直接投资存量面板数据，有针对性地进行“一带一路”中国整体投资布局研究，具有时效性和代表性；第二，以东道国制度环境为主要切入点，借助“全球治理指数”(WGI)，从话语权与问责制、政治稳定性、政府效率、管制质量、法治水平与腐败控制6个方面测度国家层面的制度质量，全面考虑东道国制度质量对中国OFDI的影响，并且选取尽可能多的控制变量来减少缺失变量问题；第三，选择数据可得的47个“一带一路”沿线国家，样本容量较大，以期尽可能避免样本自选择问题，从而使结论更具普遍性和代表性。

二、理论假设和模型设定

(一)理论假设

本文结合之前学者的研究成果，认为自然资源禀赋、制度环境、投资环境、东道国市场规模、东道国劳动力成本、地理距离等因素显著影响中国对“一带一路”沿线国家的投资规模，结合本文视角对上述影响因素进行理论分析，并提出下列假设。

首先，从东道国的资源禀赋看，目前大多数研究都认为，东道国的自然资源禀赋显著影响企业的OFDI规模，当前中国经济发展对自然资源的需求较大，但国内供需不平衡，而“一带一路”沿线国家自然资源充裕，中国企业可以通过投资或者兼并控股等方式获取东道国的油气、矿产、金属资源。但也有学者指出，资源开发会带来巨大租金，从而引发资源丰富国家的寻租效应和腐败问题，故资源丰富的国家往往制度环境恶劣,给中国OFDI的资源寻求动机带来不确定因素(蒋冠宏等[17]、Hou等[31])。因此，本文提出假设1。

假设 1：在其他条件相同的情况下，东道国的资源禀赋越充裕，中国企业对其投资数额越大。

其次，从东道国经济发展水平看，东道国经济发展越好，市场潜力越大，中国在该国投资获取利益越大[32]，以人均国民收入作为衡量东道国市场潜力的指标。因此，提出假设2。

假设 2：在其他条件相同的情况下，中国 OFDI 规模与东道国人均国民收入呈正相关。

第三，从东道国制度环境角度看，既有研究对于东道国制度环境如何影响中国对“一带一路”沿线国家直接投资并无统一定论。一方面，学者认为从我国企业“走出去”过程中的表现来看，国有企业占据主导地位，具有“非市场动机”，即中国对外直接投资不仅反映利润最大化追求，还反映出相应的政治目的，并且中国企业在政府治理差的国家似乎具有更少的“外来者劣势”，反而特定的“所有权优势”能够在复杂的政治环境中获取相应的利益[33]；另一方面，基于OLI折衷理论中的区位优势，宏观制度环境较好的国家区位优势更加明显，能够有效降低跨国企业在当地的经营风险，从而更能吸引中国投资的流入[28]。从这个意义上说，中国OFDI规模应与东道国政府治理质量呈现正相关，因此提出假设3。

假设 3：在其他条件相同的情况下，中国OFDI 规模与东道国政府治理质量呈正相关。

第四，东道国经济规模会对中国OFDI规模产生重要影响。既有研究基本达成共识，认为东道国经济规模越良好，中国企业越能够通过FDI有效利用资源，发挥规模经济和范围经济效益，投资收益的实现就越能够有保障，为了检验中国OFDI的市场寻求动机，本文提出假设4。

假设4：在其他条件相同的情况下，中国OFDI规模与东道国市场规模正相关。

第五，从地理距离因素看，国际经济学理论认为母国与东道国之间的地理距离会影响企业跨国投资成本和内部管理效率[34]，若两国间的地理距离较远，运输成本和交易成本较大，则中国对外直接投资数额会相应减少。因此，本文提出假设5。

假设5：地理距离与中国OFDI规模呈负相关。

第六，从劳动力成本看，低成本是中国参与国际竞争的优势，若东道国人均国内生产总值较高，则东道国的劳动力成本较高，中国企业的成本压力就会增加，中国企业的国际竞争力会减弱。因此，本文提出假设6：

假设6：东道国劳动力成本与中国OFDI规模呈负相关。

第七，从双边贸易关系看，蒙代尔认为贸易与投资存在替代关系，即中国与东道国间的贸易量越大，投资量就会越小。而在当今新贸易保护主义盛行背景下，中国利用对外直接投资能够有效规避贸易壁垒。因此，为了验证双边贸易关系对中国OFDI的影响，本文提出假设7。

假设7：中国与东道国贸易量越小，中国OFDI规模越大。

(二)模型设定

本文在原始投资引力模型(Anderson[3])基础上加以适当变形，以检验上述假设是否成立。本文参照蒋殿春等[16]的研究，将模型设定为如下形式：

(1)

其中：i表示不同的东道国，j表示中国，t表示时间，α为常数项，λi、μt分别为国家和时间效应，ξijt为残差项。因变量OFDI表示中国对东道国的直接投资存量；GDPit表示东道国国内生产总值，反映东道国总体经济状况和市场规模的大小；GDPjt为中国的国内生产总值；DISijt表示中国与东道国间的距离；X表示控制变量，根据理论假设包括东道国自然资源禀赋、市场潜力、双边贸易关系、劳动力成本、东道国制度等核心解释变量。此外，本文还验证了东道国贸易开放度、关税水平、投资自由度、创新、技术水平、双边投资协定、共同边界、自贸区、人口等因素是否显著，尽可能全面地考虑影响OFDI区位布局的因素，避免缺失变量带来结果有偏的问题。

(三)变量设定及数据来源

1.自然资源禀赋。本文根据世界发展指标(World Development Indicators,WDI)将东道国自然资源禀赋界定为自然资源租金总额占GDP的比重，包括石油租金、天然气租金、煤炭(硬煤和软煤)租金、矿产租金和森林租金。

2.距离因素。以往研究大多采用不变距离衡量投资的距离成本。但距离成本实际上会随着运输成本而变化，并且固定效应模型无法识别不变距离，因此本文参照蒋冠宏等[17]的做法，用双边距离和国际油价的乘积来表示距离成本。其中双边距离来自CEPII 远程数据库(CEPII Distance Database)，国际油价数据来自国际货币基金组织(IMF)，本文运用加权平均国际油价。

3.东道国制度。本文利用世界银行的全球治理指数(WGI)从话语权与问责制(VA)、政治稳定与杜绝暴力(PV)、政府效率(GE)、政治稳定性(RL)、监管质量(RQ)、法治水平与腐败控制(CC)6个方面测度国家层面的制度质量，并加权平均用东道国治理水平(GOV)来综合考虑东道国制度环境，各个指标的取值范围均为[-2.5,2.5]，得分越高表明该国政治环境越好，得分越低表明该国制度环境越差。

4.双边贸易关系。本文利用联合国国民账户数据库(UNCOMTRADE)公布的中国与“一带一路”沿线国家的贸易量和GDP数据，通过计算双边贸易量占东道国GDP份额比重来测量双边贸易关系。

此外中国OFDI数据来自中国商务部《2017年中国对外直接投资统计公报》，GDP数据来自UNCOMTRADE，本文均选择以2010年不变美元价格为基准。劳动力成本以人均国民收入(PNI)代替，来自于WDI；经济自由度、投资开放度数据来自于《全球营商环境报告》；东道国贸易开放度、关税水平、创新、技术水平、人口等因素均来自WDI；汇率来自国际货币基金组织(IMF)公布的全球金融数据库(IFS)；双边投资协定、共同边界、自贸区数据来自中国商务部官方网站。经验证，汇率、双边投资协定、投资开放度对模型有较好解释能力，故纳入回归方程，从而本文最终实证投资引力模型为：

lnOFDIijt=lnGDPit+lnGDPjt+lnDISijt+lnPNIit+lnPGDPit+lnTRAijt+

lnRSit+GOVit+lnEFit+lnERit+FTAijt+λi+μt+ξijt

(2)

除式(1)已提及的变量外，式(2)的解释变量还包括PNIit、PGDPit、TARijt、FTDit、TRAijt、ERijt、GOVit、CBit，分别代表东道国的人均国民收入、人均国内生产总值、关税率、贸易开放度、双边贸易关系、双边汇率以及政府治理水平和共同边界。

本文样本来自“一带一路”沿线47个中国OFDI东道国。为避免样本自选择问题，本文充分考虑各种因素，比如投资规模、数据的可获得性和连续性以及区域分布等，最终选取了 2010—2017 年“一带一路”沿线47个成员国样本(1)选取样本成员国分别为：蒙古、俄罗斯、印度尼西亚、马来西亚、菲律宾、新加坡、泰国、越南、尼泊尔、印度、巴基斯坦、孟加拉国、斯里兰卡、哈萨克斯坦、伊朗、格鲁吉亚、亚美尼亚、阿塞拜疆、土耳其、约旦、以色列、埃及、沙特阿拉伯、巴林、卡塔尔、也门、阿曼、阿联酋、科威特、黎巴嫩、阿尔巴尼亚、波黑、保加利亚、克罗地亚、捷克、爱沙尼亚、匈牙利、拉脱维亚、立陶宛、马其顿、黑山、罗马尼亚、波兰、塞尔维亚、斯洛文尼亚、乌克兰、摩尔多瓦。。

三、模型检验与结果分析

本文利用Stata 14.0分析软件对样本进行实证分析，首先，对可能存在的异方差问题，采用自然对数法从源头上进行控制；其次，关于多重共线性，利用方差膨胀因子(Variance Inflation Factor，VIF)进行考察，各变量的VIF值均小于10，平均VIF值为2.43，对数据进行两两相关性检验，各变量间相关系数绝对值大都在0.7以下，表明不存在严重的共线性问题。

然后，对模型进行混合OLS效应、固定效应、随机效应回归。在F检验时，拒绝“不存在个体固定效应”假设，即固定效应优于混合效应；再利用LM统计量对混合效应和随机效应进行检验，拒绝“不存在个体随机效应”假设，随机效应优于混合效应；最后根据豪斯曼(Hausman)检验结果，固定效应优于随机效应。故本文采用固定效应进行回归，并采用稳健性标准误进一步控制异方差问题。具体回归结果如表1所示，其中模型1为以GOV作为东道国制度环境解释变量代入模型的结果，模型2—模型7为用法治水平与腐败控制(CC)、政治稳定与杜绝暴力(PV)、监管质量(RQ)、政治稳定性(RL)、政府效率(GE)、话语权与问责制(VA)6个指标作为东道国制度环境解释变量代入模型的结果。

表1 拓展投资引力模型的估计结果

注：(1)括号内的数字为固定效应估计的t值;(2)*、** 、*** 分别是在10%、5%、1%的水平上显著

(一)全样本检验

表1为“一带一路”沿线国家全样本检验的最终结果。模型Wald值远大于临界值，通过了整体系数显著性检验，说明整体系数显著，结论可信。除代表市场潜力的人均国民收入以外，所有解释变量都通过了显著性检验，且符号与前文的假设预期一致。其中，中国的经济规模、东道国的经济规模、东道国整体制度环境与中国对“一带一路”沿线国家的直接投资存量显著正相关，东道国GDP和中国GDP均在1%的显著性水平上影响中国OFDI，中国GDP每增长1%，对“一带一路” 沿线国家的直接投资将会增长2.114%，而东道国GDP每增长1%，将会吸引中国OFDI增加2.142%。与我们的预期相符，中国倾向于投资制度环境优良的国家，说明中国已经不再以非市场动机为主，而逐渐转向企业利益最大化动机，东道国的整体制度环境越好，中国企业对其投资规模越大。模型2—模型7考虑了东道国制度环境6个维度的影响，其中监管质量和政治稳定性分别在5%和10%的显著性水平上对中国OFDI产生正向影响，即这二者才是影响中国企业对“一带一路”沿线国家投资的决定性因素。此外，法治水平与腐败控制为负但不显著，政治稳定与杜绝暴力、政府效率、话语权与问责制为正也不显著，说明中国企业仍具有一定的腐败寻租动机，但并非投资的决定性因素。总之，在对“一带一路”沿线国家进行投资时，中国企业并非偏好于制度环境差的国家，而是倾向于选择制度环境好的国家进行投资。人均国民收入对中国OFDI产生了正向影响但并不显著，即东道国的市场潜力对中国投资会产生一定的吸引作用，但并非决定性因素。

距离、代表劳动力成本的人均国内生产总值、双边贸易关系、自然资源分别在5%、1%、5%、10%的显著性水平上对中国OFDI产生负向影响。说明中国的确倾向于选择距离较近、劳动力成本较低的国家进行投资以节约企业运营成本，与预期相符，双边贸易的确会替代中国投资，此外自然资源对中国企业投资产生了负向影响，这有力地反击了国际社会对于中国“资源掠夺型”投资的批判，说明中国不再具有强烈的“资源寻求”动机。

双边投资协定和良好的投资环境能够在一定程度上促进、鼓励、保护、保证投资，但并不是中国投资的决定因素。东道国汇率对中国OFDI具有负向影响，但并不具有显著性。

(二)分区域回归结果

为更好揭示中国OFDI的影响因素，本文参照中国“一带一路”官方网站国别地区的分类方法将研究的“一带一路”沿线47个国家样本根据地理差异分为六大区域(表2)，依次进行回归，并比较回归结果。

表2 国家样本按区域划分情况

注：划分依据参照中国“一带一路”官方网站及外交部国别地区划分(https://www.yidaiyilu.gov.cn/info/iList.jsp?tm_id=513)

本文采用固定效应对六大区域的子样本进行回归，回归结果(表3)表明，由于东北亚和中亚的国家样本较少，回归结果不显著，此处不再展示。子样本与全样本的回归结果存在差异，各子样本之间的回归结果也大不相同，说明在不同的区域，中国对“一带一路”沿线国家的直接投资影响因素不同。

表3 分区域回归结果

变量东南亚南亚西亚北非中东欧lnGDPI4.641-8.754∗-1.48711.132∗ (3.089)(4.520)(1.730)(5.959)lnGDPJ2.702∗∗∗4.284∗∗∗3.444∗∗∗2.053∗∗∗ (0.469)(1.246)(0.650)(0.427)lnDIS-0.182∗∗-0.052-0.391∗∗-0.443∗∗ (0.078)(0.171)(0.185)(0.199)lnPGDP-5.927∗8.704∗-0.247-9.921 (3.044)(4.696)(1.689)(6.007)lnTRA-0.882∗∗∗-0.376∗-0.203-0.553∗ (0.307)(0.192)(0.241)(0.295)lnRS-0.074-0.564∗∗-0.523∗∗∗0.365 (0.166)(0.230)(0.180)(0.282)

变量东南亚南亚西亚北非中东欧lnER1.570∗∗∗-0.423-1.371∗∗∗0.563 (0.556)(1.120)(0.471)(0.721)lnPNI0.470-0.6861.388-0.240 (0.745)(0.919)(0.967)(1.384)lnEF-4.789∗∗∗-3.826∗1.816-1.076 (1.548)(1.963)(2.173)(3.076)FTA-0.031 (0.740)GOV0.6741.3290.6231.506 (0.476)(0.824)(0.628)(0.918)_cons23.671-29.459∗-31.582∗∗43.954 (15.174)(15.825)(13.687)(29.912)Obs.4848128136R-squared0.9490.8970.5870.418

注：(1)括号内的数字分别为固定效应估计的t值;(2)*、** 、*** 分别是在10%、5%、1%的水平上显著

在东南亚地区，变量东道国GDP、双边汇率显著正向促进中国投资规模上升，距离、双边贸易关系、投资自由度却会对中国OFDI产生显著负向效应，其中投资自由度的负向影响最为显著，说明东南亚地区国家之间的投资制度体系较规范，中国对该地区投资会受到较为严格的监管。中国投资明显受到该地区低廉劳动力成本的吸引，而在该地区制度环境的影响虽为正但并不显著。

在南亚地区，变量东道国GDP和人均GDP都会显著促进中国投资，说明在该地区中国具有明显的市场寻求动机，该地区劳动力成本高会吸引中国投资，可能是因为存在“效率工资”。值得注意的是，中国的GDP越大对南亚地区的投资会越少，这是因为南亚地区的基础设施落后，投资回报周期太长，在同等条件下，中国会优先选择投资其他地区以获得较快的资金回流。该地区自然资源对中国投资产生显著负向作用，说明中国对该地区投资并非“资源寻求”动机。东道国制度环境的系数较大，但仍不显著，说明中国投资虽然受到该地区好的国家制度吸引，但并非决定性因素。此外，该地区的距离变量系数不显著，说明距离不再是中国投资南亚地区的阻碍因素。

在西亚北非地区，距离、双边汇率、自然资源会对中国投资产生负向影响，但负向作用并不大，而东道国的GDP会显著吸引中国投资。其余变量均不显著，说明虽然该地区的市场潜力较大，但中国暂时并未较好利用，东道国制度环境的促进投资作用也不明显。

在中东欧地区，中国GDP规模扩大会显著提升对该地区的投资，中国GDP每增加1%，对该地区的投资会增加11.132%。与中东欧国家较远的距离会明显阻碍中国投资，而双边贸易量的扩大也会对中国投资产生挤出效应。包括制度环境在内的其余变量均不是影响中国对该地区投资的决定性因素。

(三)稳健性检验

经济规模与中国对外直接投资存在双向因果关系，故经济规模是内生变量，内生性的存在会导致估计结果有偏。因此将中国和东道国的GDP、双边贸易关系、人均国民收入、人均GDP滞后一期,重新进行回归检验，以观察稳健性。未将其他变量滞后，主要是中国OFDI的总体规模较小，不至于影响东道国的制度、资源禀赋和汇率、经济自由度等要素。针对全样本和各地区均进行了回归，从检验结果看，各变量的系数变化不大或显著性基本不变，说明结论是稳健的，此处不再详述。

四、结论和建议

本文选取了2010—2017年中国对47个“一带一路”沿线国的对外直接投资存量数据，基于东道国制度因素，利用投资引力模型分析了影响中国OFDI的主要因素。研究发现，中国OFDI与中国及东道国的市场规模正相关，与双边距离及双边贸易关系负相关，制度环境会对中国OFDI产生正向作用。此外，劳动力成本、自然资源有显著负向作用，而其他控制变量如市场潜力、汇率、经济自由度等并不是中国投资的决定性因素。从整体来看，东道国制度环境越好，中国OFDI规模越大。但通过划分地区分别检验，发现针对各地区的影响因素差别较大，制度环境这一核心变量的显著性并未在地区层面上得到验证。东南亚地区，双边汇率、东道国GDP能够显著吸引中国对该地区进行投资；南亚地区东道国的市场规模和效率工资会对中国企业投资产生较大促进作用；针对西亚北非地区的投资则是完全的“市场寻求型”投资动机；而中东欧地区，促进作用最大的是中国GDP和东道国的市场规模。

本文提出建议如下：第一，整体看来，中国 OFDI 偏好于制度环境优良的国家。分指标看来，东道国的监管质量和政治稳定性是制度环境中的核心影响因素，因此中国政府应积极引导企业的海外投资行为，整体考虑东道国各影响因素的变化，谨慎选择东道国，针对制度环境差的国家要合理规避风险，获取投资利益。第二，中国和东道国的市场规模对中国OFDI都具有显著影响，中国投资应该以市场为导向，通过投资开发东道国市场。第三，加强政府间的沟通合作，熟悉东道国制度与文化，减少投资带来的地区风险矛盾。中国企业应该因地制宜，加强对东道国法律法规的深入了解，实施本地化战略，通过对基础设施等方面的投资，增加东道国就业比例，积极承担社会责任，树立良好的企业形象，推动中国 OFDI 的顺利展开。第四，正视东道国劳动力成本和地理距离的因素。在部分地区，尤其是南亚、西亚北非国家，效率工资作用比较显著，提高劳动力工资不会抑制中国 OFDI，反而会起到一定的促进作用，因此中国“走出去”企业要合理利用薪酬管理，扩大投资收益，随着运输、通讯技术的提升，针对部分地区而言，距离已经不再抑制中国OFDI，中国OFDI有了更多选择。尤其对于“一带一路”沿线投资环境较好、经济规模较大的国家，中国投资要进一步突破地理距离的限制，把握住投资机遇。第五，对“一带一路”沿线各区域国家进行有针对性的投资布局，考虑到影响因素的不同，投资领域与投资方式都要进行综合考虑，结合“一带一路”共商共建、互惠互利的理念，一方面促进中国企业“走出去”，实现中国经济持续发展，一方面通过对东道国基础设施和自然资源领域的投资，促进东道国经济发展。