摘要
以“一带一路”沿线 45 国 2003~2014 年数据为样本，实证检验了出口经验能否提升对外直接投资。研究结果显示，出口经验显著提升中国对“一带一路”沿线国家的直接投资。在基准模型的基础上，引入公共治理、能源禀赋和地理区位与出口经验交互项的实证结果还显示，出口经验对直接投资的促进效应随着东道国治理水平提升而提高，对陆上丝绸之路国家的作用显著低于海上丝绸之路国家，而能源禀赋并未直接或间接通过出口经验对直接投资产生作用。这些研究结论说明，企业在不确定性外部环境下进行对外直接投资时，倾向于通过建立出口学习曲线并依此进行直接投资决策。
Abstract
This paper empirically analyzes the influence of export experience on Chinese Outward Foreign Direct Investment (OFDI) in the Belt and Road countries, based on the panel data of 45 countries from 2003 to 2014. The research shows that export experience significantly promotes Chinese OFDI in the Belt and Road countries. Furthermore, the promoting effect of export experience on Chinese OFDI increases with the improvement of host country’s governance level. The export experience is more effective in the Sea Road countries than that in the Silk Road countries, while energy endowments did not directly or indirectly affect the role of export experience on OFDI. These conclusions indicate that enterprises can reduce external investment risks by establishing export learning curve and making investment decisions according to the curve.
Keywords
自 “一带一路”倡议提出以来，中国已成为“一带一路”沿线国家直接投资的重要来源。然而，相比于欧美发达国家，“一带一路”沿线多数为发展中国家，其公共治理水平较低，市场不确定性风险高。面对外部市场的不确定性，探讨中国资本以何种方式进入海外市场进行全球资源最优配置具有重要现实意义，这也是中国成功实施“走出去”战略的关键内容。学界普遍认为，出口贸易是对海外市场的探索行为，通过出口可以了解东道国的市场、文化、行政效率以及当地法律法规，为对外直接投资决策提供经验信息。
当前，主动调整以往单纯依赖发达国家市场的全球化格局成为中国重要的政策导向，通过提高具备增长潜力的发展中经济体在资源配置中的权重，实现资源配置的全球均衡是中国经济稳定增长的重要保证。“一带一路”倡议契合了这一时代要求，符合当前中国全球化政策的总体方向。随着“一带一路”倡议从项目清单推进到全球治理新框架，中国与“一带一路”沿线国家的经贸联系将愈加广泛和深入，“一带一路” 沿线国家将成为中国 OFDI 重要的流向区域。在此背景下，研究中国对“一带一路” 沿线国家直接投资决策的影响因素，无疑具有很强的政策指向性和现实参考价值。
一、 文献综述
中国迅速增长的对外直接投资引起学界的广泛研究，主要文献有：
（1）中国对外直接投资影响因素的相关研究。近年来，不少学者围绕中国政府在 OFDI 方面的作用展开研究。Luo 等（2010） 对中国政府促进企业 OFDI 的支持政策进行了梳理，发现政府通过激励政策和融资便利等举措来弥补国有企业在国际市场上的竞争劣势。由于中国政府对市场资源配置能力较强，其对企业的参与程度显著影响中国企业国际化进程。因此，中国企业在政府强有力的支持下具有较强的对外投资能力与动机（陈岩等，2012）。Buckley 等（ 2012）的研究进一步证实了这一现象，发现国有企业能通过较低利率获取资金并投资于海外，并且中国国内大部分 OFDI 具有政府政策导向特征。另一部分学者则发现中国对外直接投资具有能源和资源动机，认为国有企业倾向于进入自然资源丰富的发展中国家，以获取稳定的能源和其他资源供给（蒋冠宏和蒋殿春，2012）。另外一些学者研究表明不同所有制企业对外部制度的反应不一，国有企业 OFDI 对东道国政治风险并不敏感，甚至倾向于进入政治风险较高的国家（ Buckley et al，2007），而民营企业 OFDI 则有很强的风险规避意识，倾向于进入政治稳定的国家（邱立成和杨德彬，2015）。Kolstad 和 Wiig（ 2012） 则进一步将东道国制度区分为私人部门和公共部门制度，并发现两种类型制度对中国 OFDI 流向存在不同的影响。与上述研究结果相反，Cheung 和 Qian（2009） 研究发现中国 OFDI 流向与东道国制度无关。此外，人民币汇率升值促进中国 OFDI，而汇率波动抑制对外直接投资，宗教多元化、东道国与中国双边文化和贸易联系对中国 OFDI 影响显著（张宏和王建，2009；王晓宇，2020）。
（2）中国出口贸易与跨国直接投资关系的研究。部分学者研究发现出口贸易与中国对外直接投资存在双向因果关系，即出口贸易与对外直接投资互相促进和互补。中国对外直接投资具有显著的出口创造效应（杨震宁和贾怀勤，2010）。不同类型和动机的对外直接投资具有不同的出口效应（刘海云和毛海欧，2016；潘素昆和袁然， 2014）。近年来，部分文献开始关注出口学习效应对企业技术效率的影响。张先锋等（2016）认为出口学习是企业形成技术优势的关键性因素，在企业对外直接投资中具有重要的作用，而且企业通过出口学习的产业关联机制、竞争机制及成本机制等渠道对 OFDI 产生作用。
上述研究对于理解中国对外直接投资动机以及 OFDI 与出口贸易的关系提供了多维视角，拓展之处有：（1）现有研究强调出口学习效应通过逆技术效应促进OFDI，其着眼于出口学习的结果。然而，出口本身是企业学习的一种方式，不仅包括技术溢出，还包括信息收集等渠道。借鉴已有研究，本文提出出口经验是中国 OFDI 的重要信息来源，出口经验对中国 OFDI 具有促进效应。（2）现有文献在研究中国出口贸易与对外直接投资关系时并没有考虑影响投资的诸多因素。鉴于此，本文结合国家治理、能源禀赋和经济地理区位探讨出口经验对中国 OFDI 的影响。
二、 研究假说
（一） 出口经验与对外直接投资
较多学者基于不同视角研究了出口对企业对外直接投资的作用及中间渠道。Luo 等（2010）首先提出出口贸易是企业了解国际市场的重要方式和渠道，通过出口熟悉国际市场规则、当地市场的消费习惯和风俗习惯等，减少信息不对称性，从而有利于企业对外直接投资决策。此后，众多学者对此进行了拓展和深化。Lu 等（ 2014） 指出企业对外直接投资面临诸多不确定性因素，企业不会贸然对外直接投资。由于出口具有更低的机会成本和更具灵活性，因而企业普遍采取先出口再投资的国际化路径。Conconia 等（2016）发现不确定性影响企业的国际化选择，面对不确定性，企业在投资之前倾向于选择出口服务于当地市场，而且企业在出口与对外直接投资之间存在理论上的最优边界。张先锋等（2016）认为私营企业和其他本土企业的出口学习效应在对外直接投资活动中的作用更明显，出口到发达国家以及具有更多研发投入的企业，出口学习效应对直接投资的作用更明显。因而，企业对东道国累计出口越多，获取境外市场的信息越多，越有可能提高对该国的直接投资。据此，提出理论假说 1。
理论假说 1：出口贸易是对东道国市场的学习过程，出口经验对中国在“一带一路”沿线国家直接投资具有正向效应。
（二） 腐败、出口经验与对外直接投资
已有学者关注东道国腐败对企业直接投资的影响，认为东道国腐败通过恶化投资环境、增加不确定性和投资沉没成本等渠道影响直接投资（杨亚平和李琳琳， 2018）。腐败对 OFDI 产生摩擦效应，即腐败环境将导致政府官员形成挟持投资者的路径依赖，增加投资成本，影响投资效率；与此同时，东道国腐败程度越高，其司法体制和行政管理质量越低，市场化程度越低，而行政权力在资源配置中的作用越强，从而抑制外部直接投资流入。现有文献指出，中国对外直接投资并不厌恶政治风险，反而偏好进入政治风险较高的国家（ Buckley et al，2012）。因此，从现有研究来看，腐败对一国 OFDI 具有强化或抑制效应。
由于“一带一路”沿线国家大多数为发展中国家，其公共治理水平不及发达国家，具有更大的外部不确定性和政治风险。为此，通过引入腐败与出口经验的交互项，检验出口经验作用于“一带一路”沿线国家的 OFDI 是否受到该区域国家腐败程度的影响。综上所述，提出理论假说 2。
理论假说 2：出口经验对中国在“一带一路”沿线国家直接投资受东道国腐败程度的摩擦效应和润滑效应叠加影响，腐败程度可能强化或抑制出口经验对 OFDI 的作用。
（三） 资源禀赋、出口经验与对外直接投资
中国属于资源稀缺型大国，经济发展需要进口大量的能源和其他矿产资源。为了减少进口的不确定性，中国企业具有通过直接投资来稳定外国资源供应的内在动机。杜江和宋跃刚（2014）运用动态面板数据实证分析了要素禀赋对中国 OFDI 区位选择影响的差异性，发现非 OECD 国家的自然资源对中国 OFDI 具有正效应。考虑到“一带一路”沿线国家多数具有丰富的能源储量，均为重要的油气出口国，故探讨中国出口经验对 OFDI 的作用是否受到东道国能源禀赋的影响是一个非常具有现实意义的命题。对此，提出理论假说 3。
理论假说 3：出口经验对中国 OFDI 的作用随着东道国能源禀赋的提高而增加。
（四） 地理区位、出口经验与对外直接投资
地理区位对直接投资具有较大的影响。首先，地理区位在很大程度上决定经济体的要素禀赋及其经济、政治、文化和宗教等发展模式，较多研究发现 OFDI 更倾向投资于经济、政治和文化相近的区域。地理区位不同，其制度、文化距离均不同，进而投资的不确定性存在差异。制度和文化距离越小，对外直接投资越可能得到认同，投资收益越趋于增大。其次，地理区位不同，运输成本存在较大差异。内陆国家运输成本更高，从而影响外国直接投资的流入。
“一带一路”沿线国家从区位上划分为两条明显不同的经济走廊，即陆上丝绸之路和海上丝绸之路。陆上丝绸之路是西亚各国通向西欧的经济合作带，该经济带处于内陆地区，依托历史陆上大通道，以沿途中心城市为依托，重点发展与沿线国家的经贸合作；而海上丝绸之路以沿线国家重要港口为节点，以大型船舶为交通工具，途经中国南海、东南亚、南亚至欧洲。上述两条路线具有不同的历史渊源、文化、制度和宗教信仰特征。因此，出口经验对中国 OFDI 的作用随着两条路线的差异而呈现一定的不同。综上所述，提出理论假说 4。
理论假说 4：出口经验对中国 OFDI 的作用在地理区位上存在显著差异。
三、 模型、变量与数据
（一） 模型、变量与数据
为检验出口经验是否提升中国对外直接投资，建立以 lnOFDI 为被解释变量，以出口经验为解释变量且包含其他控制变量的面板数据模型。即：
(1)
OFDI 为中国对各国的直接投资净流量，export 为中国对各国的出口额，X 为其他控制变量，包括劳动力（lnlabor）、汇率（lnexchange）、税收水平（lntax）、公共治理（gov）、能源禀赋（energy）、地理区位（road）以及交互项。β1 为出口经验对中国对外直接投资的弹性系数，其中 j 为滞后期数。由于数据限制，最大滞，0 后期数取 5 期。为k个控制变量参数，εit 为随机误差项，ui 为国家固定效应，反映无法观测且非时变的国家异质性。样本时间跨度为 2003~2014 年，由于数据缺失以及 2013 年才开始提出“一带一路”倡议，其间并没有出现较大的时变冲击，如控制年度虚拟变量将导致待估参数过多，影响估计效率，故模型设定仅考虑个体单因素固定效应。考虑到数据的完整和可得性，选择其中 45 国作为分析对象。由于分析中需要对出口变量进行滞后以反映出口经验，故需要将出口数据的时间跨度延长为 1999~2014 年。各变量定义和数据来源如下：
对外直接投资（lnOFDI）：以中国对样本国的直接投资净流量来衡量，数据来源于《中国对外直接投资统计公报》。由于受撤资影响，净流量可能为负，导致无法取自然对数。为方便分析，对净直接投资流量为负的观测值作缺失值处理，由于使用非平衡面板模型，这样处理不影响估计结果。
出口经验（ lnexport）：中国对样本国的出口数据来源于中国统计局，单位为万美元，并对出口金额取自然对数。与以往文献（胡翠等，2015）不同的是，在衡量贸易获益时不使用同期变量进行衡量，而是以出口的历史数据来捕捉出口经验，这意味着下一年度出口金额包含出口地历史信息的累积。为了与其他变量相匹配，将出口数据进行滞后处理，并将历史出口数据分为 5 组，时间跨度依次为 1999~2010 年、 2000~2011 年、2001~2012 年、2002~2013 年、2003~2014 年，每组分别置入模型，选取最优滞后变量。
其他控制变量如下：劳动力（lnlabor）指各国劳动力要素禀赋，以劳动人口对数来衡量。劳动力越充裕，劳动力成本越低，越有可能吸引劳动密集型为主的外国投资。能源禀赋（energy）是影响能源获取型直接投资的重要因素，使用虚拟变量 （energy_dum）来衡量样本国能源禀赋丰裕度，若能源禀赋指标为负，则表示能源净出口，取值为 1，反之取值为 0。公共治理（gov）反映东道国腐败程度。世界银行将公共治理从低到高分为 6 个层次，得分越高，公共治理水平越好，行政效率越高，政府官员的腐败程度越低。汇率水平（lnexchange）间接影响跨国直接投资，一般使用有效汇率指数或双边汇率来衡量。由于面板数据涉及中国对各国相对汇率数据，故而使用各国对美元的年平均汇率水平来测度。税收水平（lntax）反映一国平均税收水平，税收水平越高，投资成本越大，对直接投资产生负面效应。为反映各国税赋相对水平，以各国收入税占一国 GDP 比例来衡量。地理区位（road）使用虚拟变量来反映，根据“一带一路”沿线国家的地理位置，将样本分为海路国家和陆路国家，海路国家取值为 1，陆路国家取值为 0。所有控制变量数据均来源于世界银行 WDI数据库。
（二） 计量方法
由于模型误差项包含同时影响出口和 OFDI 的遗漏变量，故内生性问题不可避免。若直接使用 OLS 估计模型，将导致参数估计量产生非一致的偏误，而工具变量估计法是解决内生性问题的有效方法。使用工具变量方法估计参数的关键是找到合适的工具变量，若直接使用经济增长率作为工具变量，由于经济增长率与随机项仍然存在较大相关性而产生劣工具变量问题。在分析国际贸易对经济增长的文献中，部分学者使用地理距离作为出口额的工具变量，但各国文化制度等变量随着地理距离的变化而变化，地理距离不能稳健和有效解决内生性问题。对此，另有学者提出了一些新的方法，如时变的地理工具变量（Feyrer，2009）和反映出口需求冲击的加权经济增长率（胡翠等，2015）。由于经济惯性，出口滞后变量与出口变量高度相关，满足工具变量与内生变量高度相关的条件，第一阶段回归和弱工具变量检验均支持这一结论；同时，由于模型中出口变量已经是滞后 5 年数据，而作为工具变量时又滞后 1 期，其与随机误差项的相关度随时间推移大为减弱；此外，由于滞后出口变量对随时间变化的政策冲击不存在逆向的因果关系，工具变量满足外生性要求。因而，使用滞后出口经验作为工具变量能满足 2SLS 回归要求。
四、 估计结果及分析
使用固定效应的 2SLS 进行参数估计的结果见表1。表1列（1）为基本模型的估计结果；列（2）为加入出口经验与公共治理交互项的结果，以反映出口经验对 OFDI 的影响是否受到东道国公共治理水平的影响；列（3）为加入出口经验与能源禀赋交互项的结果，以反映出口经验对 OFDI 的影响是否受到东道国能源禀赋水平的影响；列（4）为加入出口经验与地理区位交互项的结果，以反映出口经验对 OFDI 的影响是否受到东道国地理区位的影响。
（一） 基本模型回归结果
依次选取 1999~2010 年、2000~2011 年、2001~2012 年、2002~2013 年、2003~2014 年间的出口经验进行参数估计后，最终选取滞后 5 年数据作为出口经验的代理变量进行回归。对不存在个体效应原假设的 F 检验结果显示，其统计量 P 值接近 0，故认为模型存在显著的非时变个体效应，混合 OLS 回归虽然有较高效率，但参数估计量存在非一致性。如果个体异质性是随机的，则固定效应的 OLS 估计由于参数过多导致效率低下；若个体效应随着国家变化而不随时间变化，随机效应仍然是非一致的。 Hausman 检验结果显示存在个体固定效应。
从列（1）基本模型的结果来看，出口经验提高 1%，中国对“一带一路”沿线国家的直接投资显著提升约 0.88%，结果支持出口经验有效提升中国对“一带一路”沿线国家 OFDI 的基本假设。这一结论与张先锋等（2016）基于微观数据的实证检验结果基本相近，其研究结论认为中国企业的出口学习提高了中国企业对外直接投资的概率。与之不同的是，本文以“一带一路”沿线国家的国别数据为样本，从宏观层面说明中国累积出口学习曲线，采取渐进和试错的行为模式拓展对外直接投资。由于“一带一路”沿线国家并非技术前沿国家，一般而言，不存在出口引致的逆技术效应，出口经验可视为对出口国市场的信息搜集过程，这说明出口学习作用于 OFDI 的机制除技术溢出之外，还包括信息获取的渠道。通过出口积累相关经验，与当地供应商、消费者和政府管理部门建立协调机制，为后期的直接生产和生产组织建立学习曲线。相对于发达国家完善的市场体系和法律规制，发展中经济体在市场竞争度和法律制度等方面存在一定的差距，消费者和供应链的异质性显著，政治风险偏大，对其投资更应当进行信息收集，通过出口经验的积累，以渐近方式进入新市场，规避和减少直接投资风险。其他控制变量的参数估计结果显示，中国对“一带一路”沿线国家的直接投资显著地流入了劳动力要素充裕国家。劳动力要素禀赋越高，人口规模效应越显著。这是因为劳动力要素充裕，不仅劳动力成本低，而且市场发展潜力大，投资前景比较乐观，故而能吸引更多的直接投资。各国货币对美元的汇率水平亦显著影响中国资本在“一带一路”沿线国家的区位选择，这一结论与使用实际汇率指数和双边汇率水平作为解释变量的研究结果相一致。在模型估计结果中，能源禀赋虚拟变量均不显著，说明能源禀赋并未成为引导中国资本流向的重要解释变量。公共治理影响的显著性具有不稳定性，仅在引入公共治理交互项的模型中具有显著性。平均税收水平除在列（2）和列（4）的回归模型中对 OFDI 产生显著影响外，在其他估计模型中均不显著。
表1固定效应 2SLS 估计结果
注：括号内数值为标准误，*、** 和 *** 分别表示在 10%、5% 和 1% 水平上显著。energy_dum 为能源禀赋虚拟变量，Hausman 检验统计量为 22.52，P 值为 0.001。表格中的空白格表示由于考虑共线性而对变量进行了删除处理。
因此，基准模型的回归结果表明，出口经验显著提升中国对“一带一路”沿线国家的直接投资，实证检验结果支持理论假说 1。为了进一步检验出口经验对 OFDI 的作用是否受公共治理、能源禀赋和地理区位的影响，将交互项分别引入基准模型重新进行估计。
（二） 公共治理的影响
东道国公共治理水平通过多种途径影响 OFDI 的投资模式和投资业绩。东道国环境的急剧变化不仅直接影响投资收益，而且间接影响投资方式与投资收益之间的关系。因而，公共治理水平越高，风险越小，对国际投资越具吸引力。为进一步分析公共治理在国际投资中的作用以及出口经验对 OFDI 的作用是否受到东道国公共治理水平的影响，构建出口经验与公共治理的交互项（ lnexport ×gov）重新进行回归，结果见表1列（2）。由于引入新变量后，变量间出现多重共线性，故表1列（2） 的回归中去掉能源禀赋变量。
回归结果显示，出口经验与公共治理的交互项具有统计显著性，说明出口经验对 OFDI 的影响受“一带一路”沿线国家公共治理水平的影响。公共治理水平提高一个层次，出口经验对 OFDI 的影响提高约 0.1%。公共治理对 OFDI 的影响亦随着出口经验变化而有所差异并存在显著的阈值效应，其临界值为出口经验等于 10.75。当出口经验小于 10.75 时，公共治理对 OFDI 具有负效应；当出口经验大于 10.75 时，公共治理对 OFDI 具有正向作用。在所有出口样本数据中，大于临界值的样本国家约占 64%，说明大多数国家的公共治理对 OFDI 具有显著正效应。表1实证结果与 Buckley 等（2007）的结论存在明显差异，他们认为基于战略性原因，中国资本更可能流向制度欠佳的国家。本文的实证结果显示，出口经验对中国 OFDI 的影响因东道国治理水平不同而显著变化，治理水平越高，出口经验对 OFDI 的提升作用越大。这一结果验证了腐败抑制出口经验对 OFDI 的提升效应这一假说。
在控制出口经验与公共治理的交互作用后，与基本回归结果相比，其他控制变量并无较大差异。其中，税收水平对 OFDI 的影响在 5% 显著水平下仍不显著，但在 10% 显著水平下具有统计显著性；而劳动力要素和双边汇率水平仍显著影响 OFDI 流向。
（三） 能源禀赋的影响
“一带一路”沿线国家集中了俄罗斯、西亚、中亚及东南亚等重要的油气生产区，中国与“一带一路”沿线国家的能源经济具有较强的互补性，也是中国今后推动区域合作与发展的重点。大量文献研究结论表明中国企业具有投资于资源充裕地区的偏好，以保证安全地获取能源或其他资源。能源安全是维持中国经济稳定增长的必要条件，如果中国对“一带一路”沿线国家的投资决策反映了这样的目标，则中国将加大对能源充裕国家的投资，出口经验对各国 OFDI 的流向亦会受到能源充裕度的影响。从 473 个有效样本数据来看，205 个样本国家的能源净进口指数为负，说明“一带一路”沿线国家约 40% 的国家属于能源出口国家。为了检验能源禀赋的作用，构建出口经验与能源禀赋虚拟变量的交互项（lnexport ×energy_dum）进行回归，考虑共线性问题，模型中去掉 lntax。结果见表1列（3）。
结果显示，能源虚拟变量及其与出口经验的交互项均不显著。考虑到两者之间可能存在多重共线性导致参数显著性检验失效的问题，进一步的排他约束性检验结果表明，其统计量 x2 =2.5，P 值为 0.286，说明能源禀赋不仅未对 OFDI 产生显著影响，而且出口经验对 OFDI 的作用也未因资源禀赋不同而发生变化。这一结论与大多数支持资源禀赋影响直接投资的观点并不一致，但与 Cheung 和 Qian（2009）的结论较为相近。中国对“一带一路”沿线国家的直接投资并未受到能源禀赋影响的原因有：一是中国对外部能源需求仍然以进口为主，跨国能源并购（主要指石油）的主观意愿不强。因为石油作为全球重要的大宗商品，市场化程度高，出口国竞争性强，采用进口基本能满足能源的正常需求；二是跨国能源并购受东道国政府干扰时有发生，较大的政治风险降低了中国企业跨国能源并购的主观意愿；同时“一带一路”倡议推出时间不长，对中国在“一带一路”沿线国家能源领域直接投资的提升并未开始显现。
（四） 地理区位的影响
已有研究地理区位与 OFDI 关系的文献通常检验中国与东道国的地理距离对中国对外投资的影响，发现不同类型国家的投资对距离的敏感度存在差异。中国与“一带一路”两条走廊国家的文化、政治与经济制度等均具有不同特征，并由此导致交易成本存在差异。
上述差异是否导致出口经验对 OFDI 影响存在不同具有很强的政策内涵。为检验上述效应，设定出口经验与地理区位虚拟变量的交互项（lnexport ×road）进行分析。为控制变量间的共线性程度，模型中排除劳动力和能源禀赋变量，由于劳动力和能源与出口经验并不存在较强相关性，模型估计并不会因遗漏劳动力和能源禀赋变量而产生内生性问题，但因仍存在遗漏同时影响 OFDI 和出口经验值的其他变量，工具变量估计法仍是处理内生性问题的有效方法。当把加法和乘法同时引入虚拟变量时，由于共线性严重导致难以分析交互项的经济影响，故而模型估计中剔除 road 虚拟变量。估计结果见表1列（4）。
回归结果显示，即便控制地理区位和出口经验的交互项后，出口经验对 OFDI 的作用仍显著，出口经验增长 1%，对外直接投资将增长 0.617%，与前述模型估计系数非常接近。地理区位和出口经验的交互项参数在 5% 水平上显著，说明出口经验对 OFDI 的影响随着地理区位的不同而有所差异。具体来看，海路国家相比陆路国家而言，出口经验对 OFDI 的影响多 0.974%。由于 road 为虚拟变量，故海路国家与陆路国家吸引中国直接投资的差额为 0.974×lnexport，说明两者对中国资本的吸引力随着历史出口金额提高而拉大。因此，该研究结果支持假说 4。上述结果的原因为：一是沿海国家比内陆国家有更大的开放度，其贸易和投资的平均水平明显高于内陆国家；二是沿海国家政治制度相对更稳定，东南亚国家在文化上亦与中国更接近，具有历史文化和制度上的认同感；三是沿海国家具有更便捷的海上交通，特别是大型船舶和集装箱具有运输成本优势，更有利于促进贸易与投资的融合。
（五） 稳健性检验
前述实证结果发现，出口经验具有提升中国对“一带一路”沿线国家直接投资的作用，且在出口金额相同的情况下，东道国更高的治理水平和沿海区位对中国 OFDI 具有更大吸引力，但能源禀赋并未成为中国 OFDI 流向的重要影响因素。为检验结论的稳定性，取原样本数据的 3 年均值构成新的样本数据。对原数据取均值的好处是减少了时序波动对回归结果的影响。但由于原数据存在缺失值，如果直接取均值将导致样本大幅减少，参数回归标准误可能增大，进而影响变量的显著性判断。为解决此问题，如数据缺失，按实际样本值取均值。数据压缩后，样本数据仅为原始数据的 1/3，同时变量之间的共线性程度也有改变，故在回归时为避免多重共线性而对变量进行了删减。表2的稳健性检验结果显示，出口经验对中国 OFDI 的作用仍具统计显著性，其影响弹性系数在 0.5~0.8 之间变化，虽然与上述参数估计值有一定的差异，但差异不大。同时，出口经验与治理水平、能源禀赋和地理区位交互项的估计系数与上文结果一致，说明对样本数据压缩后不改变前文的实证结论。需要说明的是，由于治理水平、治理水平与出口经验的交互项之间存在共线性，排他性约束检验结果显示两者在约 10% 显著性水平下显著，两者对因变量具有联合显著影响。
表2基于时间压缩的稳健性检验
注：括号内数值为标准误，*、** 和 *** 分别表示在 10%、5% 和 1% 水平上显著。
五、 结论及建议
本文实证结果显示，出口经验显著提升中国对“一带一路”沿线国家的直接投资，进一步研究还发现，出口经验对直接投资的促进效应随着东道国治理水平提升而提高，并对陆上丝绸之路国家的作用显著低于海上丝绸之路国家，但能源禀赋并未直接或间接通过出口经验对直接投资产生作用。
本文研究结论的主要意义在于，将出口经验视为企业在不确定性外部环境的信息收集过程，企业通过出口建立学习曲线，并依此进行投资决策，减少外部投资风险。出口经验显著提升中国对“一带一路”沿线国家的直接投资，说明企业出口行为不仅仅是商品出口，而且还是对东道国的市场、文化及政治、法律等信息获取的重要渠道，进一步为出口学习经验提供了宏观层面的证据。研究结论支撑出口经验提升中国 OFDI，说明出口学习作用于对外直接投资除技术外溢效应之外，还存在诸如信息获取等其他作用机制。根据上述研究结果，提出以下建议：
第一，定期发布权威的“一带一路”沿线国家海外投资风险评级，减少中国对外直接投资受阻或失败的概率。实证结论表明中国出口经验对 OFDI 的影响显著受到东道国治理水平的影响，因此，让中国企业更加了解东道国的经济基础、偿债能力、社会弹性、政治风险和对华关系等情况，有利于增强中国企业的海外竞争力以及中国 OFDI 的稳步推进。
第二，加强与“一带一路”沿线国家能源领域的合作与开发。实证结果发现中国出口经验对 OFDI 的影响并未因能源禀赋差异而有所区别。无论是内陆国家还是沿海国家，“一带一路”大部分国家具有充裕的能源，而中国在经济发展过程中对外能源依赖度较高。因而，考虑到中国能源需求战略，对外投资时应当适度向能源领域倾斜。
第三，以“一带一路”两大经济走廊的交通基础设施建设为抓手，力助“一带一路”沿线国家间的互联互通。出口经验提升中国 OFDI 的作用效果受限于交通便利性，鉴于“一带一路”沿线国家存在两种具有明显差异的地理区位，对于内陆国家，应着重改善中国与各国的铁路和公路交通设施；对于沿海国家，则侧重于改善东道国的港口基础设施。