“一带一路”沿线国家风险、双边投资协定与中国OFDI区位选择——基于PLS-PM与BP神经网络模型的实证研究
Country Risks Along the Belt and Roadties and China,Bilateral Investment Trea’s OFDI Location Choice--Empirical Study Based on PLS-PM and BP Neural Network Model作者机构：吉林大学经济学院长春130012
出 版 物：《哈尔滨商业大学学报（社会科学版）》 (Journal of Harbin University of Commerce:Social Science Edition)
年 卷 期：2022年第4期
页 面：3-20页
学科分类：02[经济学] 0201[经济学-理论经济学]
基 金：国家社会科学基金一般项目“技术进步偏向性、要素禀赋异质性与新时代我国地区技术赶超模式选择研究”(21BJY251) 国家建设高水平大学公派研究生项目(202006170082)。
主 题：BP神经网络 对外直接投资 一带一路 东道国风险 双边投资协定
摘 要：构建包含政治军事风险、经济金融风险和社会文化风险的“一带一路沿线国家风险指标体系,采用偏最小二乘通径模型和BP神经网络技术实现了风险测度与预警。基于2014—2019年“一带一路沿线49个国家数据,建立扩展的投资引力模型,运用动态面板系统GMM估计,实证分析东道国风险、BIT对中国OFDI区位选择的影响。研究发现:总体上看,中国OFDI主要流向了风险较高的国家,在政治军事和社会文化维度表现为风险偏好,而在经济金融维度上风险规避的特征明显。非商业趋向和非市场动机使得中国OFDI能够包容一定的国家风险。签订BIT可以促进中国对“一带一路沿线国家的OFDI,在中低收入国家对投资者的保护作用更强。此外,中国OFDI的区位选择存在“异质性偏好,中低收入国家风险对中国OFDI的影响程度显著高于高收入国家,不同收入水平国家的市场规模、资源禀赋、技术和税负对中国OFDI的影响也有所不同。
维普期刊数据库