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内容提要 对外投资是“一带一路”建设的重要内容。随着共建“一带一路”的纵深推进，中国迫切需要对“一带一路”沿线国家的投资情况作出预估。本文基于“一带一路”沿线38个国家2004—2013年10年间的面板数据，运用拓展引力模型就中国对“一带一路”沿线国家的投资潜力和区位选择进行了实证分析。研究结果表明：（1）中国对“一带一路”沿线国家的投资受到多方面因素的影响；（2）中国对“一带一路”沿线国家的投资潜力空间巨大；（3）中国对“一带一路”沿线国家的投资区位具有较多的选择余地。基于以上研究结论，本文提出了相关的政策建议。 内容来自dedecms

关键词 一带一路国家 潜力估计 区位选择 引力模型

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一、引言 织梦内容管理系统

“一带一路”是“丝绸之路经济带”和“21世纪海上丝绸之路”的统称，最早是由中国国家主席习近平在2013年9月到10月间访问中亚和东南亚国家期间提出的。为了配合“一带一路”的建设，在2014年北京召开的APEC的峰会上，中国倡导成立了亚洲基础设施投资银行和丝绸之路基金，这一举措引起了国际社会的广泛关注。2015年3月，发布了《推动共建丝绸之路经济带和21世纪海上丝绸之路的愿景与行动》，标志着中国开始全面推进“一带一路”的建设。截至目前为止，全球已有57个国家成为亚洲基础设施投资银行意向创始成员国，这是国际社会对建设“一带一路”积极意义的认同。中国从2003年开始大规模地进行对外投资，迄今为止，已经有10多年的历史了，在对外投资的方向上，最主要集中在周边的“一带一路”国家，睦邻友好始终是中国对外政策的一个重要准则。随着“一带一路”建设的推进，如何更好地促进对“一带一路”国家的投资建设，为“一带一路”沿线的国家和人民提供福祉，加强与“一带一路”沿线国家的团结与合作是一件具有重要意义的大事，这不仅关系中国的经济发展，更与中国的国家安全息息相关。

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根据2004—2013年度《中国对外直接投资统计公报》的统计数据，中国对“一带一路”沿线65个国家1、进行投资。其中，2013年，中国对“一带一路”沿线国家投资总额为1553195万美元，比2004年增长了28.8倍，10年间变化巨大。主要投资地区为：东盟地区831898万美元（占53.56％），西亚401417万美元（占25.84％），独联体国家116476万美元（占7.08％），中亚109895万美元（占7.08％），南亚46103万美元（占2.97％），东亚38879万美元（2.50％），中东欧8527万美元（占0.55％）（图1）。

从图1可以看出，近10年中国对“一带一路”沿线国家投资的地区变化很大，南亚最高年份达到了26％以上，最低则为-3.62％；中亚2012年达到了惊人的22.10％，2013年则陡降为7.08％；独联体在2006年达到了33.61％，目前仅为7.50％。这巨大变化的背后是哪些因素在发挥作用?未来中国对“一带一路”沿线国家的投资在哪些区域或者国家有更大的潜力可以挖掘?未来中国对“一带一路”沿线国家的投资在哪些地区区位优势更明显?本文拟通过对2004—2013年10年间，中国对“一带一路”沿线国家投资的定量分析来对以上问题一一进行解答。

二、文献综述 dedecms.com

“一带一路”战略作为目前中国最高的国家级顶层战略，自提出以来就得到了国内外学术界的广泛关注，大量学者从多个角度就中国对“一带一路”沿线国家投资进行了广泛的研究，提出了一些很有价值的观点和建设性意见。具体可以分为以下几个方面：

（一）中国对“一带一路”沿线具体国家和地区投资的研究 dedecms.com

熊彬和马世杰（2015）对中国企业在柬埔寨投资绩效和东道国投资环境影响因素进行了实证分析。结果表明，资源、市场以及东道国的法律政策稳定性等因素有明显的统计显着性。李婧（2015）指出，“一带一路”战略的推动将为中国企业投资俄罗斯带来新机会，有助于全面提升两国间的经济开放和互利发展水平。张纪凤和宣昌勇（2015）认为，打造中国对东盟直接投资的“升级版”是实施“一带一路”战略的重要环节。朱雅妮（2015）指出，为实现“一带一路”战略，中国—东盟自贸区应采用符合实际情况的环境附属协定模式。李晓（2015）认为，在中国“一带一路”战略实施中，中国企业对印度投资的发展，落后于中国同周边其他国家间的经济交往水平，也与两国的经济总量以及两国在亚洲的地位严重不符。贾少学（2016）指出，中国提出的“一带一路”为中俄能源合作提供了新的契机和条件，中国应努力构建中俄能源合作双边机制。 copyright dedecms

（二）中国对“一带一路”沿线国家投资的策略研究 织梦内容管理系统

盛斌和黎峰（2016）认为，建设“一带一路”并非坦途。为此，应强化双边经贸协定与规则，推广复制成熟对外合作模式，打造重点示范性工程，积极对接沿线国家区域发展战略。刘瑞和高峰（2016）指出，化解中国过剩问题应借助“一带一路”战略契机。推进对东南亚和南亚国家劳动密集型产业的转移，推进对中亚、西亚北非地区资本密集型产业的转移，推进与独联体之间的国家产能合作。周五七（2014）认为，中国发展对“一带一路”沿线国家的直接投资，应扩大对中东欧地区的直接投资，增强“一带一路”战略的影响力和辐射力。谭畅（2015）指出，“一带一路”战略下中国企业在扩展对外投资时，应充分了解东道国投资环境，在投资中要强调企业的环境意识，构建安全保障综合体系。孙朋军和于鹏（2016）指出，中国企业在“一带一路”沿线国家进行对外直接投资时必须关注文化距离的影响。黄卫平（2016）认为，中国倡导的“一带一路”是在寻求新的经济增长点，通过对外投资进一步融入欧洲市场，带动产业升级并实现经济健康发展。郑蕾和刘志高（2015）提出中国对“一带一路”沿线直接投资空间战略的分析框架和中国对沿线地区的空间差异化投资引导战略。丁志帆和孙根紧（2016）认为，“一带一路”战略背景下，中国对外直接投资面临诸多风险，应推进对外直接投资世界空间格局重塑。

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（三）中国对“一带一路”沿线国家投资的实证分析 dedecms.com

杨英和刘彩霞（2015）运用VAR模型研究发现：对“一带一路”沿线国家的直接投资对中国产业升级影响不显着；中国产业结构调整会反过来加速企业走出去，推动“一带一路”沿线国家的投资。郭烨和许陈生（2016）采用面板校正误差模型，研究发现，中国国家主席和国务院总理与“一带一路”沿线国家的双边高层会晤对中国对外直接投资具有显着的积极作用。王继源、陈璋和龙少波（2016）以“一带一路”基础设施投资为出发点，测算了沿线国家基建投资对中国各部门的短期拉动效果。结果显示，当地水电气供应、交通运输和邮政电信业部门的各1亿美元总投入，在最大情况下会分别拉动中国0.3072、0.3979、0.4142美元总产品，0.078、0.105、0.103美元GDP。吴哲等（2015）以“一带一路”国家为代表测算中国向发展中国家对外直接投资的逆向技术溢出对中国全要素生产率的影响。结果显示，中国对发展中国家直接投资产生的逆向技术溢出对全要素生产率产生正向影响。中国对发展中国家直接投资要经历先援助后获益的演化过程。

（四）国外学者对中国“一带一路”政策的研究 copyright dedecms

Miner（2016）认为，中国在“一带一路”的建设中，若能够认真施行，吸取历史的教训和听取周边国家的意见，将“一带一路”的建设变成众多国家主动参与的活动，而不是唱独角戏，全世界都将获益。Daily（2015）认为，中国的“一带一路”建设将促进非洲的民用航空事业的发展。Hofman（2015）指出，“一带一路”建设能促进亚洲和全球经济增长，并使经济发展更具有可持续性，尤其是对那些欠发达地区的基础设施的完善、人民收入的提高、对外投资的增加将发挥重要作用。同时，中国也能够更好地保护其能源和原材料的供应。Swaine（2015）指出，中国的“一带一路”建设在经济、政治、文化和战略性领域为沿线国家提供了相当大的潜力，却不能成为中国增强其在亚欧大陆影响力的一种手段。毫无疑问，中国政策对“一带一路”沿线地区发展的影响力是检验中国对外政策有效性的依据。Kennedy和Parker（2015）指出，“一带一路”被称为“中国版”的马歇尔计划，但中国政府试图淡化其政治意味，基础设施建设是“一带一路”的主要议题，将对各区域经济结构的转变发挥建设性作用，同时会加强可持续和包容性增长，有助于减少“一带一路”沿线地区的恐怖主义运动。Brant（2015）认为，中国发起的建设“一带一路”倡议，是周边国家和中国经济的需要，不应该被诬陷为中国想成为地区性霸主的例子。中国的领导人倡议建设“一带一路”是中国作为一个负责任的大国在承担更大的责任，中国的意图是良好的，应该得到欢迎和赞赏。 copyright dedecms

纵观现有相关研究文献，我们不难看出：国内外关于中国对“一带一路”沿线国家投资的研究虽然取得了较多成果，但仍存在以下三个方面不足：第一，就中国对“一带一路”沿线国家的投资问题描述性分析较多，定量分析不足。第二，就中国对“一带一路”沿线国家的投资潜力和区位选择问题的研究比较鲜见。第三，采用拓展引力模型来研究中国对“一带一路”沿线国家投资问题的比较少见。有鉴于此，本文将采用拓展引力模型就中国对“一带一路”沿线国家的投资潜力和区位选择进行研究。

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三、模型构建与数据来源 织梦好，好织梦

（一）模型构建 本文来自织梦

引力模型（Gravity model）源于牛顿的物理学万有引力定律，即两个物体之间的作用力与两个物体的质量成正比，与物体间的距离成反比。Stewart和Zipf分别独立地提出了引力模型在社会科学的应用研究。Stewart（1948）发现两个城市的交通、交流与这两个城市的人口有很强的正相关关系，而与这两个城市的距离有负相关关系。Zipf（1946）则通过建立指标，发现两个城市的人口乘积和距离的比值与这两个城市间的作用程度之间存在着线性关系。两人的研究开启了引力模型在社会科学领域的应用。Frenkel、Funke和Stadtmann（2004）采用引力模型对新兴国家双边的外商直接投资（FDI）流量进行了分析，结果显示：投资国和东道国之间的距离在很大程度上决定了两国间的外商直接投资流量。

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投资引力模型的原始形式可以表示为： copyright dedecms

FDIij=A（GDPiGDPj/DISTij）（1）

（1）式中，FDIij为i国对j国的投资流量，GDPi为i国的国内生产总值（GDP），GDPj为j国的国内生产总值（GDP），DISTij为国家i与国家j之间的距离，通常用两国经济中心或者首都之间的距离来表示。A为比例系数。由该模型可以看出i国对j国的投资与两国的经济规模成正比，与两国之间的距离成反比。 织梦内容管理系统

由于该模型是非线性的，在（1）式的两边同时取自然对数成线性形式，得出：

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（2）式中，LnFDIij、Ln（YiYj）、β2LnDij分别是FDIij、YiYj、Dij的自然对数形式，β0为常数，β1、β2为回归系数，uij为标准随机误差。

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由于中国与东道国的人均国内生产总值（PGDP）、中国和东道国之间的贸易量（TRAD）、东道国的经济增长率（GROW）和城市化发展水平（CITY）等均对中国向东道国的投资流量产生积极影响，故在上述基本模型的基础上，本文加入了反映中国和东道国人均国内生产总值的变量——人均GDP（GDPi/Pi和GDPj/Pj）的乘积PGDPM；加入了反映中国与东道国经济密切程度的变量——中国和东道国的贸易量（TRAD）；加入了反映东道国经济发展活力的变量——经济增长率（GROW）；加入了反映东道国城市基础设施和投资环境的变量——城市化发展水平（CITY）。此外，东道国与中国有共同的边界（BORDER）、在共同的经济组织中（GROUP）、东道国四面环海（SEA），有便利的海运，也会对中国在东道国进行投资产生积极影响，所以也加入了以上3个虚拟变量。共9个自变量，构成了以下引力模型： 内容来自dedecms

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（3）式中，因变量FDI表示投资国对东道国的投资额，其预期符号应该为正值；GDPM表示中国与东道国国内生产总值的乘积，反映中国与东道国经济总量的大小，其预期符号应该为正值；PGDPM表示中国与东道国人均国内生产总值的乘积，反映中国与东道国经济发展水平及市场容量的大小，其预期符号应该为正值；GROW表示东道国经济增长率，反映东道国经济活力，其预期符号应该为正值；CITY表示东道国城市化水平，反映劳动力的素质和基础设施完善程度，其预期符号应该为正值；TRADE表示投资国与东道国之间的贸易量，是反映两国经济联系密切程度的重要因素，其预期符号应该为正值；DIST表示投资国与东道国之间的距离，是反映阻碍投资活动进行的重要因素，投资的“阻抗因子”其系数的预期符号应该为负值。

此外，3个虚拟变量中，GROUP表示优惠贸易制度安排，当东道国和中国属于相同贸易集团或已经与中国签订自贸协定时取1，否则取0，预期系数为正，主要考虑APEC、上海合作组织和自贸协定组织；BORDER为虚拟变量，表示东道国是否与中国拥有共同边界，有共同边界取1，否则取0，由于两国拥有共同边界时，贸易成本将大幅下降，双边贸易流量会显着增加，因而预期系数为正；SEA为虚拟变量，当东道国环海时取1，否则取0，由于进口国环海时交通较内陆国便利，因而预期系数为正。 copyright dedecms

（二）数据来源 copyright dedecms

本文采用了面板数据（Panel data），其样本数据中既包括了时间序列数据，又包括了每一年中国对“一带一路”沿线国家投资流量的数据。本文尽量选择更多的国家和更长的时间跨度，但是有些国家数据缺失2、，部分变量近年来才开始统计，最终获得2004—2013年，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、约旦、以色列、沙特阿拉伯、也门、阿曼、卡塔尔、科威特、印度、巴基斯坦、孟加拉国、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、捷克、匈牙利、罗马尼亚等38个国家的数据作为“一带一路”沿线国家的总体数据。

拓展引力模型中，中国对“一带一路”国家投资FDI流量数据来源于2004—2013年《中国对外直接投资统计公报》。本文参照现有文献常用做法，选择中国对外直接投资流量（FDI）作为被解释变量，与流量相比，对外直接投资存量数据虽然更加稳定，但存在累积效应难以进行技术处理的问题。数据显示，中国对世界各国的直接投资并不连续，存在不少投资流量为负数或零值的情况。现有文献通常直接将这些样本剔除，但这种处理方法不仅可能导致估计结果的有偏性和无效性，也可能忽略掉一些重要的信息。为此，本文借鉴Busse和Hefeker（2007）的方法，用公式Ln[FDI+（FDI2+1）1/2]进行转换替代投资流量为负数或零值的情况下的FDI值，这样既解决了对外直接投资绝对流量为零值或负值的问题，也更好地保证了估计结果的有效性。各国GDP、人均GDP、城市化水平（城市人口占总人口中的比重）、经济增长率（GDP增长率）均来源于世界银行（http：//data.worldbank.org.cn/indicator）；中国与各国距离根据Time and Date网站（www.timeanddate.com）中的距离计算器求得；中国同“一带一路”国家的贸易总量数据来源于国家统计局网站（http：//data.stats.gov.cn/easyquery.htm?cn=C01）。APEC和上海合作组织成员国情况分别来源于各自官网，中国已签订的自贸协定来自中国商务部网站；各国是否靠海、是否与中国有共同边界来源于美国CIA的World Fact Book。

四、基于拓展引力模型的实证检验与结果分析 本文来自织梦

本文利用2004—2013年中国对“一带一路”沿线国的面板数据进行定量分析，首先，混合效应模型和固定效应模型的回归结果表明，混合效应显着优于固定效应估计，并且衡量共线性程度的方差膨胀因子VIF均小于5，即变量间不存在严重的多重共线性问题；同时，采用自然对数极大地压缩了方差较大的变量，很大程度上控制了异方差问题。其次，Hausman检验值不具有显着性表明，采用随机效应要优于固定效应。利用LM统计量对混合估计和随机效应进行检验，结果拒绝了随机估计的原假设；最终我们运用R语言软件采取基于面板数据的混合回归模型进行OLS回归分析，鉴于回归时对样本是分年度进行的，因此模型应当不存在序列相关问题。同时，进行对数变换也基本克服了引力方程的异方差问题。在回归过程中考虑到某些变量t值较低，因此我们参考程惠芳和阮翔（2004）及张亚斌和马莉莉（2015）的研究方法，再逐步剔除不显着的变量，整体显着性水平和拟合效果明显改善，其标准是与原假设不相符合，t统计值不显着且最小，经过逐步删除直到剩余解释变量的t统计值变得显着为止，结果见表1。 织梦内容管理系统

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从表1的回归结果可以看出，Ln（GDPM）、Ln（PGDPM）、Ln（TRAD）、Ln（DIST）四个自变量和虚拟变量GROUP在动态过程当中都是很显着的，而且也与预期的符号相同。只有Ln（CITY）这一指标达到显着水平，但与预期符号相反，予以删除。另外，指标Ln（GROW）和BORDER尽管与预期的符号相同，说明东道国经济的增长水平和与中国有共同的边界有利于增加投资流量，但两个解释变量都不显着。因此，我们可以得到有关引力的回归方程如下：

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从上面的回归方程来看，中国和东道国的国内生产总值的乘积与中国对东道国的国际直接投资流量成正相关，这说明中国和东道国的经济总量共同推动了国际直接投资。中国和东道国的人均国内生产总值的乘积与中国对东道国的国际直接投资流量成正相关，而且正相关性非常显着（0.1％），这表明中国与东道国经济发展水平及市场容量对国际直接投资的正向影响非常大，两国国民的收入越多，中国对东道国的投资就越大。中国与东道国之间的国际贸易量与国际直接投资存在正相关性，表明中国与东道国的经贸关系越密切，中国对东道国的直接投资也会越多，投资和贸易紧密相关。 织梦好，好织梦

从回归方程中的系数可以看出，中国与东道国的距离与国际直接流量和区位分布呈负相关关系，系数的绝对值最大。这表明地理位置的确是影响国际直接投资流向和分布非常重要的因素，而且距离的远近也与历史文化因素联系在一起。此外，中国和东道国属于相同贸易集团或已经签订自贸协定对中国对东道国的投资影响显着，且系数较大，贸易协定也是影响中国对“一带一路”沿线国家投资的非常重要的因素。

五、中国对“一带一路”沿线国家投资的潜力估计 内容来自dedecms

拓展引力模型的回归分析结果可以用来测算中国对“一带一路”沿线国家投资的潜力。参考盛斌和廖明中（2004）、帅传敏（2009）及张萌和张宗毅（2015）对潜力标准的分类，其原理是：如果中国对东道国的实际投资额超过了引力模型预测的投资额，就可以认为中国对东道国存在紧密的投资关系；反之，则认为中国对东道国的投资关系不够紧密，即存在较大的投资潜力。根据本文拓展引力模型估计的参数，即根据方程（4）的回归系数，本文以2013年为例，就中国对“一带一路”沿线38个国家的投资潜力进行了测算，结果见表2。

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根据表中所测算的结果，按照实际出口值和模拟值的大小，本文将中国对“一带一路”沿线国家的投资潜力关系划分为三类（令实际值/模拟值=A）： 本文来自织梦

第Ⅰ类：投资潜力成熟型。A＞1.20时，中国对“一带一路”沿线国家的投资属于潜力成熟型，即过度投资型（over-investment）。此类投资国家包括：马来西亚、印度尼西亚、老挝、柬埔寨、伊朗、土耳其、沙特阿拉伯、斯里兰卡、尼泊尔、塔吉克斯坦、吉尔吉斯斯坦、格鲁吉亚、匈牙利、罗马尼亚。

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第Ⅱ类：投资潜力成长型。1.20＞A＞0.80时，中国对“一带一路”沿线国家的投资属于潜力成长型。此类投资国家包括：新加坡、印度、巴基斯坦、孟加拉国、哈萨克斯坦、俄罗斯。 本文来自织梦

第Ⅲ类：投资潜力待开发型。A＜0.80时，中国对“一带一路”沿线国家的投资属于潜力待开发型，也属于投资不足型（under-investment）。此类贸易伙伴包括泰国、越南、文莱、菲律宾、伊拉克、约旦、以色列、阿曼、卡塔尔、科威特、阿富汗、乌兹别克斯坦、土库曼斯坦、乌克兰、阿塞拜疆、波兰、捷克。

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根据上述标准和拓展引力模型的测算结果，本文将中国对“一带一路”沿线国家的投资潜力进行了分类。分类矩阵如表3所示。 copyright dedecms

六、中国对“一带一路”沿线国家投资的区位选择

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对外直接投资流量与东道国的经济总量有很强的正相关性，与距离存在负相关性。因此，我们可以将这种相关性用对外投资引力系数K表示。对外投资引力系数K可表示为：K=GDPiGDPj/DISTij，其中GDPi为投资国的经济总量，GDPj为东道国的经济总量，Dij表示的是投资国和东道国之间的距离。由于与物理学中的万有引力有相似之处，取名为引力系数。参考程惠芳和阮翔（2004）运用引力系数来分析中国对外直接投资的区位选择策略。

对本文的全部研究对象“一带一路”沿线的38个国家按照“地域和文化的接近程度”分成7个小组，即：东盟9国组（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），西亚10国组（伊朗、伊拉克、土耳其、约旦、以色列、沙特阿拉伯、也门、阿曼、卡塔尔、科威特），南亚6国组（印度、巴基斯坦、孟加拉国、阿富汗、斯里兰卡、尼泊尔），中亚5国组（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），独联体4国组（俄罗斯、乌克兰、格鲁吉亚、阿塞拜疆），中东欧4国组（波兰、捷克、匈牙利、罗马尼亚）。

在运用对外投资引力系数K分析中国对外直接投资之前，笔者认为，尽管经济总量和距离对投资呈现出正相关和负相关的关系，但在假设投资不受其他因素影响的前提下，两个变量对投资的贡献是不一样的，这就涉及两个变量的权数问题。参考程惠芳和阮翔（2004）对变量的权数问题的处理和采用直线无量纲化方法来测算引力系数。 内容来自dedecms

GDP（国内生产总值）和DIST（距离）这两个因素属于异量纲数据，不能进行直接的加权平均，要将其标准化。本文采用直线无量纲化方法，标准化公式选为： 本文来自织梦

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其中，Xij表示指标实际值，Yij表示指标评价值，Sj为第j组数据的样本标准差，为第j组数据的均值，可以表达为：

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本文采用客观赋权法为影响投资引力系数K的两个变量确定权数。客观赋权法大体有方差倒数为权、变异系数为权和复相关系数倒数为权几种。本文采用变异系数为权的计算方法来确定权数，即： copyright dedecms

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经过计算，我们得到经济总量GDP的权数为：ω1=0.83；两国之间距离的权数为：ω2=0.17；最后经过计算，我们得到了中国对外直接投资引力系数K的相关数据，见表4。 织梦好，好织梦

根据表中所测算的结果，按照引力系数K值的大小，本文将中国对“一带一路”沿线国家的投资区位划分为四类： copyright dedecms

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第Ⅰ类：引力巨大型。K＞6时，中国对“一带一路”沿线国家的投资属于引力巨大型，即投资区位最优。此类投资区位国家包括：印度、俄罗斯、泰国、越南、菲律宾。 dedecms.com

第Ⅱ类：引力型。5＜K＜6时，中国对“一带一路”沿线国家的投资属于引力型，即投资区位次优。此类投资区位国家包括：新加坡、马来西亚、印度尼西亚、老挝、柬埔寨、文莱、巴基斯坦、孟加拉国、尼泊尔、哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦、吉尔吉斯斯坦。 织梦内容管理系统

第Ⅲ类：引力一般型。4＜K＜5时，中国对“一带一路”沿线国家的投资属于引力一般型，即投资区位一般。此类投资区位国家包括：伊朗、伊拉克、土耳其、沙特阿拉伯、阿曼、卡塔尔、科威特、阿富汗、斯里兰卡、土库曼斯坦、塔吉克斯坦、乌克兰、格鲁吉亚、阿塞拜疆、波兰。

第Ⅳ类：引力不足型。K＜4时，中国对“一带一路”沿线国家的投资属于引力不足型，即投资区位较差。此类投资区位国家包括：约旦、以色列、也门、捷克、匈牙利、罗马尼亚。 dedecms.com

根据上述标准和拓展引力模型的测算结果，本文中国对“一带一路”沿线国家的投资潜力进行了分类。分类矩阵如表5所示。

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从表5可以看出，中国对“一带一路”沿线国家的投资应该尽量选择投资区位较好的第Ⅰ类和第Ⅱ类地区，避免选择投资区位较差的第Ⅲ类和第Ⅳ类地区。

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另外根据上述国家的4个档次，我们从高到低分别赋值为4、3、2、1，然后将7组国家按照每个国家得到的值进行算术平均，也将这7个组分成上述的4个档次（表6）。其中引力巨大型的为东盟组和南亚组，引力型的为独联体组和中亚组，引力一般型的为西亚组，引力不足型的为中东组。因此，从区域板块来看，中国对“一带一路”沿线国家的投资首先应集中在东南亚和南亚地区，这部分地区与中国地理位置较近，地区的经济总量较发达。 织梦内容管理系统

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七、研究结论与政策建议

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（一）研究结论 dedecms.com

根据上述实证分析结果，本文得出以下研究结论： 织梦好，好织梦

1、中国对“一带一路”沿线国家的投资受到多方面因素的影响。基于拓展引力模型分析的结果表明：中国对“一带一路”沿线国家的投资受到中国和东道国的GDP、中国和东道国人均GDP、中国同东道国的贸易额、中国和东道国的距离以及中国和东道国在同一贸易组织或签订自贸协定等五大因素的共同影响。中国和东道国GDP的乘积反映的是中国和东道国的经济总量，其影响系数为0.38788，表明该变量对中国在“一带一路”沿线国家的投资产生积极影响；中国与东道国人均GDP的乘积，反映中国与东道国经济发展水平及市场容量的大小，其影响系数为0.50011，表明该变量对中国在“一带一路”沿线国家的投资产生积极影响；中国同东道国的贸易额，反映的是两国经济联系密切程度，其影响系数为0.36114，表明中国同东道国之间的贸易额越大，中国对其投资也会越多；中国同东道国的距离，反映阻碍投资活动进行的重要因素，其影响系数为-2.22261，表明中国同东道国之间的距离越远，文化差异越大，中国投资的可能性越小；中国和东道国属于相同贸易集团或已经签订自贸协定反映的是中国同这些国家的关系亲密程度，其影响系数为1.59500，表明中国同东道国关系越亲密，中国对东道国的投资会越多。

2、中国对“一带一路”沿线国家的投资潜力空间巨大。基于拓展引力模型分析结果，可以将中国对“一带一路”沿线国家的投资潜力划分为三类，即投资潜力成熟型、投资潜力成长型、投资潜力待开发型。研究显示，中国在“一带一路”沿线的投资国家集中在贸易潜力成长型和贸易潜力待开发型的国家较多。换言之，中国对“一带一路”沿线的投资国家存在较大的投资潜力，包括新加坡、印度、巴基斯坦、孟加拉国、哈萨克斯坦、俄罗斯等这些国家在内。对泰国、越南、文莱、菲律宾、伊拉克、约旦、以色列、阿曼、卡塔尔、科威特、阿富汗、乌兹别克斯坦、土库曼斯坦、乌克兰、阿塞拜疆、波兰、捷克这些潜力待开发型的国家来说，投资潜力则更大。

3、中国对“一带一路”沿线国家的投资区位具有较多的选择余地。基于拓展引力模型分析结果，计算出中国对“一带一路”沿线国家投资的引力系数，用于选择中国在“一带一路”沿线国家的投资区位。将中国对“一带一路”沿线国家的投资区位划分为四类，即引力巨大型、引力型、引力一般型、引力不足型。研究结果表明，中国在“一带一路”沿线的投资国家属于引力巨大型和引力型的国家较多。引力巨大型的国家有印度、俄罗斯、泰国、越南、菲律宾等国，这些国家的投资区位优势非常明显；引力型的国家有新加坡、马来西亚、印度尼西亚、老挝、柬埔寨、文莱、巴基斯坦、孟加拉国、尼泊尔、哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦、吉尔吉斯斯坦，这些国家也需要重点关注。进而，对所划分的区位进行加权赋值，得出东盟和南亚地区是中国对“一带一路”沿线国家的首选地区。

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（二）政策建议

1、积极推进同“一带一路”国家的贸易联系，组建中国与“一带一路”国家合作的经济组织。研究表明，中国同“一带一路”沿线国家的贸易额对促进中国在“一带一路”国家的投资起到了积极作用。因此，在“一带一路”战略已经上升为中国国家对外战略的背景下，中国应该深化与“一带一路”沿线国家的经济贸易合作，推动双边贸易额增加。同时，研究还表明，优惠贸易制度安排对促进中国在“一带一路”国家的投资也起到了非常积极的影响，优惠贸易制度安排主要考虑APEC、上海合作组织和自贸协定组织，但是目前还有很多国家没有加入这三大组织中。有鉴于此，中国应该探索组建与“一带一路”国家合作的全面覆盖、全方位合作的经济组织。 内容来自dedecms

2、积极开拓中国对“一带一路”沿线国家投资的新领域，合理选择投资潜力国家与投资区位优势国家或地区。中国应充分利用与“一带一路”沿线国家之间业已存在的投资关系，加强与处在投资潜力成长型和投资潜力待开发型区间的国家的联系，以进一步挖掘投资潜力。与此同时，巩固好与投资潜力成熟型国家的联系。在投资区位选择方面，要密切与引力巨大型和引力型区位优势的国家或地区经济合作，优先选择这些国家或地区进行投资。 内容来自dedecms

注释：

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1、这65个国家（地区）分布情况如下：包括东亚1国：蒙古，东盟10国：新加坡、马来西亚、印度尼西亚、缅甸、泰国、老挝、柬埔寨、越南、文莱和菲律宾，西亚18国（地区）：伊朗、伊拉克、土耳其、叙利亚、约旦、黎巴嫩、以色列、巴勒斯坦、沙特阿拉伯、也门、阿曼、阿联酋、卡塔尔、科威特、巴林、希腊、塞浦路斯和埃及的西奈半岛，南亚8国：印度、巴基斯坦、孟加拉国、阿富汗、斯里兰卡、马尔代夫、尼泊尔和不丹，中亚5国：哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦、土库曼斯坦、塔吉克斯坦和吉尔吉斯斯坦，独联体7国：俄罗斯、乌克兰、白俄罗斯、格鲁吉亚、阿塞拜疆、亚美尼亚和摩尔多瓦，中东欧16国：波兰、立陶宛、爱沙尼亚、拉脱维亚、捷克、斯洛伐克、匈牙利、斯洛文尼亚、克罗地亚、波黑、黑山、塞尔维亚、阿尔巴尼亚、罗马尼亚、保加利亚和马其顿。

2、对于相邻年份数据缺失少于2年的，取相邻年份数据的均值；数据缺失超过3年的国家（地区）予以剔除，这些国家（地区）包括：蒙古、叙利亚、巴勒斯坦、巴林、希腊、塞浦路斯、埃及的西奈半岛、马尔代夫、不丹、白俄罗斯、亚美尼亚、摩尔多瓦、立陶宛、爱沙尼亚、拉脱维亚、斯洛伐克、斯洛文尼亚、克罗地亚、波黑、黑山、塞尔维亚、阿尔巴尼亚、保加利亚、马其顿。 内容来自dedecms

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