“一带一路”沿线国家营商环境对中国对外直接投资的影响研究

尚 涛，赵玉锦

(西北工业大学人文与经法学院，西安 710129)

当今世界区域经济合作已成为世界经济发展的重要特征之一。随着经济全球化进程的不断加深，国与国之间的经济交流空前紧密，在国际分工不断深入的条件下，各国都处于全球价值链、产业链的相互联系中，国际区域间合作已经成为越来越多国家的选择。中国作为全球化的坚定支持者和实践者，一直致力于加强多边合作，促进经贸交流。习近平在2013年9月、10月访问哈萨克斯坦与印度尼西亚之时，倡议合作建设“新丝绸之路经济带”与“21世纪海上丝绸之路”(下文简称为“一带一路”倡议)。“一带一路”倡议的提出，对于我国拓展对外开放空间，参与国际与区域经济合作有重要意义，也使古丝绸之路重新焕发生机与活力，这一跨越时空的伟大构想，是借助历史符号而全新构筑的合作框架。

然而，“一带一路”沿线地区多为转型经济体或发展中国家，经济发展水平相对落后，缺乏长效稳定的法律体系与法律规范，政治环境错综复杂，部分国家政局更迭动荡。因此，在促进我国与沿线国家直接投资合作提质增效的大背景下，开展有关东道国营商环境的研究，不仅有利于降低我国OFDI进程中的交易成本与制度风险，而且可以促进相关投资政策与合作框架的完善。为探析“一带一路”沿线地区区域营商环境差异和对于我国OFDI的影响，本文将对“一带一路”沿线国家分区域的营商环境进行分析，并通过建立实证模型测度各国营商环境对我国对外直接投资的影响，从而提出针对性政策建议。

一、文献综述

营商环境可以体现一个国家或地区的综合竞争力，也可以衡量其发展的软实力。关于营商环境的定义，学术界尚未形成统一意见，如下两类定义较具有代表性：从广义上来看，营商环境是指投资环境，最早由美国学者依西阿·里特法克和彼得·班廷提出，即投资主体进行投资活动所提供的各项条件因素的综合，其包含影响投资行为结果的所有外部条件；世界银行Doing Business项目组定义了狭义的营商环境，它是指从申请开办到运营贸易直至执行合同等全部环节，涵盖企业整个经营流程的各种成本和时间条件的总和。

关于营商环境的分类问题，已有研究多结合个人逻辑和侧重点加以分类：一是按是否受市场供求关系影响分类。如倪鹏飞等依据成本是否受市场供求关系的影响将营商环境分为硬环境和软环境。①倪鹏飞：《中国城市拿什么吸引投资者》，《资本市场》2008年第5期。营商硬环境指的是那些受市场供求关系影响的土地、劳动力、资本和道路交通、水电气供应等基础设施条件等；营商软环境则主要是指那些受经济社会环境影响的要素，如政务环境、法治环境、人文环境、市场环境等。二是按照与企业活动的潜在内外部关系分类：认为营商环境可以分为微观营商环境和宏观营商环境。②王晓颖：《东道国自然资源禀赋、制度禀赋与中国对ASEAN直接投资》，《世界经济研究》2018年第8期。微观营商环境是指与企业联系密切，可直接影响企业日常运行各个环节，包括获得许可、开办企业、纳税、执行合同、开展贸易等方面的便利程度等方面。宏观营商环境是与东道国发展阶段与发展水平密切相关的，能从更高层面影响企业长期运行的基本因素，通常涉及经济环境、法律环境、政治环境等方面。

围绕“一带一路”沿线国家营商环境与中国企业对外直接投资间的关系，部分学者开展的研究认为，东道国优越的营商环境对促进经济增长、增加母国出口、吸引优质外商直接投资都有着积极而显著的影响。Jayasuriya D的研究表明，改善营商环境对吸引外商投资流入具有明显的正向关系，提升营商环境的排名可以有效吸引更多外资进入。③D Jayasuriya，“Improvements in the World Bank＇s Ease of Doing Business Rankings：Do they Translate into Greater Foreign Direct Investment in Flows?”，Policy Research Working Paper 24(2011：3).邓力平、邓望远等的模型证实，反映“一带一路”国家税收营商环境的纳税次数、总税率等指标对中国对外投资有显著影响。④邓力平、邓望远、王智烜：《“一带一路”国家税收营商环境对中国对外投资的影响研究》，《税收经济研究》2019年第3期。周超、刘夏等采用世界银行营商环境项目数据，研究发现，外商直接投资对沿线国家营商环境存在明显的改善效应，在金融危机发生以后，改善效应得到了显著提升。⑤周超、刘夏、任洁：《外商直接投资对于东道国营商环境的改善效应研究——来自34个“一带一路”沿线国家的证据》，《国际商务(对外经济贸易大学学报)》2019年第1期。一些学者的研究还针对国别或区域间存在的营商环境差异进行了比较。张松借助《营商环境报告》，分区域描述统计了沿线国家的营商环境状况及其变化趋势。⑥张松：《“一带一路”沿线国家营商环境》，《经济研究参考》2017年第1期。倪志良、郭俊汝的研究表明，“一带一路”沿线国家的税收营商环境指数及各维度评价指标均存在显著差异，中欧、南欧国家的税收营商环境普遍较好，中亚、西亚地区大部分国家的税收营商环境则亟待改善。⑦倪志良、郭俊汝：《“一带一路”、税收营商环境与中国OFDI》，《工业技术经济》2020年第2期。

本文拟采用世界银行Doing Business项目组对营商环境的定义，借助《营商环境报告》中的各项指标加以分析。⑧世界银行：《世界营商环境报告》，2004年10月，https：//www.doingbusiness.org/content/dam/doingBusiness/media/Annual-Reports/English/DB04-FullReport.pdf.按照与企业活动的潜在内外部关系把营商环境分为微观营商环境和宏观营商环境，包含一国的政治、法律、经济等诸多方面，并在先行研究的基础上建立实证模型加以分析。

二、中国对沿线国家直接投资状况与沿线国家营商环境状况

(一)中国对沿线国家直接投资状况

“一带一路”倡议自2013年提出以来，沿线国家成为我国对外直接投资的主要方向之一。2013—2017年，中国对沿线国家累计直接投资达807.3亿美元，对沿线国家涉及国民经济17个行业大类的近3000家企业进行了直接投资(见图1)⑨中华人民共和国商务部、国家统计局、外汇管理局：《中国对外投资统计公报》2018年9月。，除2016年出现小幅下降外，其余年份均保持了稳定增长态势，其投资涵盖地域范围跨越“一带一路”沿线地区三大洲，在地理空间布局上初步形成了“六廊—六路—多国—多港”合作格局，可分为东亚和东盟、西亚和北非、独联体、南亚、中亚、中东欧六大投资区域(见图2)。

由于沿线国家与中国在经贸关系及经济结构等方面存在差异，中国在六大区域的直接投资存在空间布局差异；按存量额由高至低排序，2017年我国向沿线国家对外直接投资依次为：东亚和东盟、西亚和北非、独联体国家、南亚、中亚和中东欧。

图1 中国对沿线国家直接投资复式统计图

图2 中国对沿线国家直接投资分区域饼图

(二)沿线国家营商环境状况

世界银行Doing Business于2003年起对营商环境开展系统性研究，创建了衡量世界各国营商环境的指标体系，包括10个分项指标。通过营商环境便利度分数(ease of Doing Business score)，又称前沿距离水平(distance to frontier score)来衡量一个经济体相对于最佳监管实践的排序分值。本文采用这一方法，据2018年营商环境报告相关数据计算得出，“一带一路”沿线国家营商环境DTF的平均得分为65.96分，略高于世界平均水平(61.56分)，却显著低于OECD国家平均得分(77.15分)，作为发展中国家为主体的经济区域，“一带一路”沿线国家的营商环境仍有较大提升空间。从各投资区域比较来看，“一带一路”沿线国家营商环境水平的空间分布不均衡，表现为东北高、西南低的特征，营商环境状况相对较差(见图3)。

图3 营商环境便利度分值对比图

如图3所示，“一带一路”倡议涉及区域较为广泛，虽然这几类区域的营商环境从整体指标来看，均略高于世界平均水平，但是各类区域经济体的营商环境水平具有较为明显的差异性特征。其中，独联体国家、中亚国家、中东欧国家营商环境DTF高于沿线国家整体水平，营商环境较为良好；东亚和东盟地区营商环境接近沿线国家的平均水平；南亚区域与西亚和北非区域营商环境不仅低于沿线国家平均水平，也低于世界平均水平；中东欧地区的营商环境整体上在沿线国家处于较高水准；亚洲地区的营商环境大部分次之；对于西亚和北非地区、南亚地区则相对而言较差。营商环境与经济发展水平之间存在一定程度的对应关系。

图4 营商环境分项评价指标堆积柱状图

图4通过堆积柱形图展示了沿线国家营商环境分项指标的状况。各类区域对应柱状图的加总长度为该类区域总体营商环境的平均水平，堆积柱状图中各个分段分别表示在某类区域对应各营商分项指标的前沿距离平均得分。可以看出，不同地区在衡量营商环境的不同方面呈现较大差异。例如，南亚区域的沿线国家加总得分最低，在办理施工许可、获得电力、登记财产与办理破产等分项指标方面分值较低，中东欧沿线国家加总得分最高，在获得信贷、跨境贸易等分项指标方面分值居于高位。另外，同一地区在衡量营商环境的不同方面也存在很大差异。譬如，中东欧区域沿线国家分项指标均处于较高或领先地位，但在保护投资方面则落后于独联体国家和中亚区域；东亚和东盟、中亚区域在办理施工许可、开办企业等指标的表现与中东欧国家相距不大，但在缴纳税款、跨境贸易以及办理破产等方面，则差距较大；西亚和北非国家在某些指标的表现稍落后于其他地区，但在缴纳税款指标方面却居于前沿位置。

为便于显示各分项指标的分散情况，笔者利用SPPS23.0软件绘制营商环境分项评价指标箱线图(见图5)。可以看出，在10类营商环境分项指标中，平均得分较高的为开办企业和缴纳税款，较低的为执行合同和办理破产；从各分项指标分的离散程度来看，办理施工许可、缴纳税款的得分比较集中，而获得信贷、跨境贸易的得分比较分散；从分布形状看，缴纳税款得分大体呈现对称分布。图中“〇”所标注的点是南亚区域在登记财产的最低得分，被视为所有登记财产指标的离群点。因此可见，开办企业是各个地区之间差距最小的领域，办理施工许可次之，这表明大多数沿线国家都在为私营部门企业创设阶段提供较好的营商环境；而沿线国家在获得信贷、跨境贸易、办理破产等领域呈现出的差异很大，离群点所在的南亚区域各分项指标均处在较低水平。

图5 营商环境分项评价指标箱线图

三、营商环境对OFDI影响的实证分析

在对“一带一路”沿线地区统计描述的基础上，本文进一步分析了“一带一路”沿线地区营商环境对我国OFDI的影响。

(一)数据说明与假设提出

假说1.1：地理距离会对我国OFDI产生负面影响

通常认为，东道国与母国地理距离越远，运输成本与交易成本越高，企业生产固定成本也会随之增长。同时，跨国公司的信息沟通交流也会受到一定程度的地理阻碍，降低企业管理效率。可以预期东道国与母国的地理距离与中国海外直接投资表现出负相关。

假说1.2：双边贸易额会对我国OFDI产生正面影响

双边贸易额可较好衡量两国间贸易情况，是传统引力模型中的基本解释变量。该指标越高，说明东道国与母国间的双边贸易往来较为频繁、投资关系愈加密切。能够预期东道国与母国的双边贸易额对中国对外直接投资呈现出正相关。

2.扩展国际贸易引力模型除囊括上述基本变量外，引入了涵盖东道国经济水平和技术水平等指标的解释变量。世界银行《营商环境报告》采用营商便利度较好地衡量了各国营商状况，本文建立在微观环境的基础上进行分析，因而存在一定局限性，即侧重于OFDI的内部营商环境，没有涉足市场规模、金融市场的稳健性和深度、宏观经济状况、外国投资、安全或政治稳定性等外部营商环境方面，所以仅靠该报告不足以评估一个经济体的投资前景或整体竞争力，仍需纳入其他影响对外直接投资的因素以作为控制变量。

假说2.1：微观营商环境便利度将对我国OFDI产生正向影响

企业在开展跨境投资业务时，会在陌生的市场环境下产生一系列的额外成本。如因与本国的环境或流程差异而在开办企业或设立投资时产生交易成本，而较为优越的东道国营商环境将利于简化审批手续，提高办事效率，缩短事项流程，从而减少交易成本，降低外资投入风险，节约时间成本，吸引外资进入。因此在进行对外直接投资时，微观营商环境对于企业OFDI可能具有直接的影响力。

假说2.2：东道国经济发展水平会对我国OFDI形成正向影响

东道国经济发展状况可以看作宏观营商环境的重要指数，对母国企业海外投资意愿产生影响，经济发展水平较高的国家产业门类相对齐全，更利于有效开展生产经营活动。而母国经济发展水平的提高往往伴随着开放程度的普遍提高，为对外直接投资创造了条件。据此，预计中国对外直接投资偏向于经济发展水平更高的国家。

假说2.3：东道国技术创新水平会对我国OFDI产生正面影响

创新能力较强的企业能更快地研发出新产品，获取超额利润。企业可通过对外直接投资学习东道国先进技术，通过技术的反向溢出效应，增强企业的盈利能力，促进母国产业升级。东道国创新能力越强，越能吸引母国企业进行对外直接投资。由此，预期东道国的创新能力与中国对外直接投资呈正向关系。

假说2.4：经济环境会对我国OFDI产生正向影响

宏观营商环境涉及宏观层面的三类正式制度环境，即经济环境、法律环境与政治环境。理论讲，在国际投资活动中，一国倾向于投向经济环境较好的国家，或与本国经济环境差异较小的国家。原因主要有两点：其一，是因为在与母国经济制度差异较小的国家，母国投资可以较快适应东道国的商业环境，从而降低潜在的投资成本。其二，拥有较好经济环境的国家具备良好的市场环境，能有效降低潜在投资风险。因此，经济环境预期具有正向影响。

假说2.5：法律环境会对我国OFDI产生正向影响

法律环境较好的国家通常能吸引投资。一方面，较为健全的国家法治，能有效降低对外直接投资的不确定性，在产权保护方面可以有效避免界定不明等问题。另一方面，在面临投资争端时，投资国在母国的诉讼经验能在这类国家发挥相应作用，从而承担较少的法律风险。因此，法律环境预计呈正向作用。

假说2.6：政治环境会对我国OFDI产生正向影响

如果一国政局动荡更迭，且存在腐败寻租等问题，容易增加投资活动交易成本并降低投资意愿。“一带一路”沿线一些国家政局较为动荡，可能影响OFDI的选择。反之，如果具备较高的政府治理水平且政局稳定、政风良好的国家，易于吸引外来投资。可见，政治环境预计对直接投资呈正效应。

(二)数据来源与模型设定

1.数据来源。基于上述假说，结合扩展贸易引力模型的基本原理，选取适当解释变量进行模型构建。本文“一带一路”沿线国家的定义是依据中国商务部与新华社关于一带一路沿线65个国家的相关界定而确定，由于土库曼斯坦与巴勒斯坦数据严重缺失，故将之剔除，样本范围涵盖“一带一路”沿线的63个国家(见表1)。

表1 模型中各变量名称及数据来源情况

本文数据来源多个国际和国内数据库，其中被解释变量：中国对外直接投资数据来源于商务部等多部门联合发布的《中国对外直接投资统计公报》。模型中包括的基本控制变量有：双边贸易额(lnTRADEijt)，表示中国与沿线国家间的双边贸易总额，数据整理自各年《中国统计年鉴》中对外经济贸易篇章，并以对数形式表示；中国与东道国的地理距离(DISTANCE)，采用中国北京至东道国首都间的球面距离表示，单位为km；东道国经济发展水平(lnGDP)，指t时期j国家(地区)的国内生产总值，来源世界银行WDI数据库，并按照2010年不变价美元衡量，以对数形式表示；东道国技术创新水平(INNO)，采用高技术产品出口在GDP所占的比重作为代理变量。数据来源世界银行的世界发展指标数据库(WDI)。

核心解释变量包括：滞后1期的中国对外直接投资(L1.lnOFDI)，表示t-1期中国对外直接投资规模的对数(lnOFDI)，其通常受到前1期数值的影响；微观营商环境，用营商环境便利度指标衡量，数据根据世行DoingBussiness组历年的《营商环境报告》整理计算；宏观营商环境涵盖经济、法律、政治环境。其中，经济环境(EE)用经济自由度指标来衡量，数据来源于世界遗产基金会；法律环境(RE)用世界银行WGI数据库中的法律治理指数来衡量；政治环境(PE)，用全球治理报告中政治稳定性与非暴力、政府效率、监管质量、腐败控制四个指标的加权平均数来衡量。

由于部分经济体的数据存在少量缺失，为了保持数据的完整性，在不改变模型分析结果的前提下实现面板数据的平衡化，本文参照祁春凌和邹超的做法，对极个别缺失的制度数据采用均值或零值填补①祁春凌、邹超：《东道国制度质量、制度距离与中国的对外直接投资区位》，《当代财经》2013年第7期。，而对缺失的OFDI、GDP、TRADE等少数样本数据，对其赋值为1，便于取对数后不改变数据的原有属性。

2.模型设定。本文基于扩展的国际贸易引力模型基本原理，运用Stata14.0软件，将上述变量引入模型进行实证分析，并就内部营商环境与外部营商环境对中国对外直接投资的影响进行分别研究，以直观呈现其关系。依托“一带一路”沿线63个经济体的前述各类指标，对从2009—2017年沿线国家的面板数据进行实证分析。为了在模型估计参数时满足一致性和无偏性，需注意计量中常出现的遗漏解释变量、内生性等问题。对于遗漏解释变量问题，中国对外直接投资的某些影响因素可能无法直接观测得出，即使能够得到也很难进行量化处理，对于遗漏解释变量问题本文参考常用做法，在设定模型时将遗漏变量放在残差项中，同时选择了合适的控制变量以尽可能有效地减少遗漏变量的影响；而对于内生性问题，参考钱进、王庭东的模型中变量的选择，充分考虑对外直接投资的当期投资会对下一期产生影响，也会受上一期投资影响，具有一定的动态滞后性，将OFDI的t-1期滞后项纳入模型中。②钱进、王庭东：《“一带一路”倡议、东道国制度与中国的对外直接投资——基于动态面板数据GMM的经验考量》，《国际贸易问题》2019年第3期。本文的解释变量包括被解释变量一期滞后项，继续使用混合OLS法可能会产生非一致或非无偏估计。此外，即便设定模型不存在残差项的序列相关，模型中的OFDI滞后项与其他观测值之间也可能具有一定的相关性。

由此，不能使用传统矩估计方法进行处理。为解决计量过程中可能出现的上述问题，本文运用GMM(广义矩估计)方法。其处理方法主要包括系统GMM法与差分GMM法两种。由于差分GMM法是对原模型做一阶差分处理，致使不随时间变化的变量无法估计。系统GMM法可以对差分方程与水平方程同时进行估计，能运用更多信息提升估计效率，系数估计的标准误更小，相对而言更为准确③陈启斐、刘志彪：《进口服务贸易、技术溢出与全要素生产率——基于47个国家双边服务贸易数据的实证分析》，《世界经济文汇》2015年第5期。。基于系统GMM估计方法，本文将营商环境分为微观营商环境与宏观营商环境两种类别，分别分析其对我国OFDI的影响情况。

首先，建立模型(1)，分析“一带一路”沿线国家微观营商环境对中国对外直接投资的影响。

其次，建立模型(2)，探讨东道国宏观营商环境指标对中国对外直接投资的影响。

最后，建立模型(3)，将全部变量纳入模型中，构建动态面板数据模型如下：

其中，对部分变量做了对数化处理。t表示各年，i表示不同的“一带一路”沿线国家(地区)，β0为常数项，β1、β2…β11是对应解释变量的回归参数，εijt是随机扰动项。三个模型均包含符合国际贸易扩展引力模型基本原理的变量，由于本文根据第二种分类方法对营商环境进行了分类，模型(1)与模型(2)分别探讨微观营商环境与宏观营商环境对我国OFDI的影响，模型(3)则较为全面囊括了所涉及的全部变量。下文将验证前述假设，分析“一带一路”沿线国家营商环境对中国对外直接投资的影响。总体来看，东道国营商环境指标对OFDI呈现显著影响(见表2)。

表2 模型估计结果

从表2可以看出，根据Arellano Bond检验结果，存在残差项的一阶自相关，不存在显著的二阶自相关，可以接受扰动项εijt无自相关的假设。这意味着上述模型中系统GMM法的估计结果具有一致性与无偏性，同时表明采用系统GMM估计较为适用。由Sargan test的检验结果可知，计量模型通过了过度识别约束检验，即工具变量的选择有效合理，为本文提供了较为可靠的参数估计结果。

从上述模型的回归结果可以看出，除技术创新水平外，模型中的控制变量均呈现出较高的显著性。具体来看，模型中对外直接投资受双边贸易额的正向影响，在1%的显著性水平下显著。双边地理距离则与对外直接投资呈现显著的反向作用，在1%的显著性水平下显著。这不仅与传统国际贸易引力模型理论的基本观点一致，而且同时验证了假说1.1与假说1.2的说法，即东道国与母国间的双边贸易往来会对OFDI产生直接影响，东道国与母国的双边贸易额对中国对外直接投资呈现出正相关。东道国与母国的地理距离会对对外直接投资表现出负向影响。值得注意的是，地理距离(DISTANCE)变量的系数虽然显著但数值较小，可能是由于现代交通方式的改进，使得地理距离较远的国家也具备了贸易条件，传统地理距离对国际贸易的阻碍作用缩小。对于东道国的经济发展水平而言，在99%的置信水平下对OFDI显著呈现出正向影响，符合假说2.1的观点，东道国经济发展状况对母国企业海外投资意愿产生影响，中国对外直接投资偏向于经济发展水平更高的国家。而对于东道国的技术创新水平而言，在不考虑宏观营商环境的情况下，在95%的置信水平下显著呈现出正向影响，但在进一步考虑宏观营商环境后，不再表现出显著影响。这可能是由于部分国家的宏观营商环境不利于东道国的技术创新活动或是东道国的技术创新活动未能对我国的对外直接投资产生显著作用。假说2.2未能得到充分验证，即技术创新水平对OFDI呈现出不确定性影响。

表2中的(1)至(3)给出的是将DTF、lnEE、LE和PE等核心解释变量逐一引入模型的回归结果。上述结果表明，东道国的微观营商环境和宏观营商环境对于吸引来自我国的OFDI存在显著的正面作用。同时，上述变量的引入并不改变变量各自的正面影响。在99%的置信水平下，模型(1)中DTF系数显著为正，说明在进行对外直接投资时，企业更青睐于选择微观营商环境较好的国家，符合假说2.3的基本观点；模型(2)中衡量宏观营商环境的经济环境、法律环境、政治环境等分项指标在0.01的显著性水平下呈正向作用，符合假说2.4、2.5、2.6的基本观点：“一带一路”沿线地区的经济、法律、政治等宏观环境对于我国对相关国家的直接投资产生正向吸引效应。表2中的模型3同时考察所有变量时的回归结果，其结果表明，除技术创新水平外，其他变量对中国对外直接投资具有显著影响：东道国的经济发展水平、双边贸易额、营商环境便利度水平、经济环境、法律环境、政治环境都给中国对外直接投资流动带来了显著的正面作用；双边地理距离呈现显著负向影响，即经济发展水平越高且双边投资规模越大、微观和宏观营商环境越好、地理距离越近的沿线国家对我国OFDI具有更强的吸引作用。模型(3)总项回归与模型(2)在衡量宏观营商环境的三个分项指标方面的回归系数差异不大。

此外，表2的回归结果还表明，L1.lnOFDI的系数值均在1%的显著性水平下为正值，也就是说，当期的中国对外直接投资存量会受到前一期中国对外直接投资存量的显著正面影响。这一结果的逻辑在于，原有对外直接投资存量的多寡构成了对该国直接投资活跃程度的一种基础判断，原有存量积累越多，在东道国的投资企业对潜在的母国投资企业的吸引程度或可能的信息交流频率就越大。先行对外直接投资的存在，能够帮助新进投资企业在较短时间内了解东道国的法律和文化，缩短了新进投资企业迅速融入东道国营商环境的时间。从而在一定程度上对中国对外直接投资的流动起到了正面的吸引作用。

四、研究结论及政策建议

本文探讨了“一带一路”沿线国家营商环境对中国对外直接投资水平的作用机理，从总体上来看，中国对“一带一路”沿线国家的直接投资在近年来呈上升态势。从对东亚和东盟、西亚和北非、独联体国家、南亚、中亚和中东欧等地区相关国家的营商环境测度可以看出，“一带一路”沿线国家的营商环境整体较好，但区域间差异与分项指标差异较大；“一带一路”沿线地区国家营商环境水平的空间分布不均衡，呈现东北高、西南低的特征，中东欧地区的营商环境整体上在沿线国家处于较高水准，亚洲地区的营商环境大部分次之，对于西亚和北非地区而言则较差；从分项指标看，不同区域在衡量营商环境的不同方面呈现较大的结构性差异，在同一区域在衡量营商环境的不同方面也存在很大差异。

本文的贸易引力模型中多数指标的影响均符合假设，我国OFDI倾向于投资经济发展水平较高，与我国贸易联系密切的一带一路沿线国家。“一带一路”沿线东道国微观营商环境与宏观营商环境对中国OFDI均具有显著正向促进作用，我国对于“一带一路”沿线地区的直接投资，受到从微观投资手续、投资条件到宏观经济、法律、政治等营商环境的整体影响。而东道国的创新水平对中国OFDI的作用方向并不明确，有待进一步探讨。

本文的研究有一定的政策借鉴意义。首先，需要结合东道国的经济发展水平与营商环境状况，制定有针对性的国际化经营策略。支持符合条件的跨国企业有意识地进行海外布局，合理选择目标东道国，探索构建与“一带一路”沿线国家的合作的长效机制，将改善营商环境作为共同努力方向，进一步优化完善海外投资法律和配套支持政策，积极推动企业“走出去”，与东道国实现互利共赢的可持续发展。其次，东道国技术创新水平的影响不显著，表明当前我国与部分沿线国家开展的技术合作尚处于起步阶段，我国在通过OFDI形成新的生产布局的同时，应当注重东道国创新资源，将学习、吸收和再创新有机融合，采取多种形式增强自身的投资能力和出口竞争力。