东道国政治风险、投资动机与企业OFDI速度
东道国政治风险、投资动机与企业OFDI速度摘 要： 考察了在投资动机的调节作用下，东道国政治风险对中国企业OFDI速度的影响效果。发现：通过对2008-2017年十年间我国A股上市公司对外直接投资的数据分析，总体上看，技术寻求型和市场寻求型企业的OFDI趋于快速流向政治风险较高的国家；而寻求自然资源时，投资速度则表现出明显的“风险规避”偏好。在寻求自然资源时，国有企业较非国有企业对待东道国政治风险的敏感度更低，但寻求技术和市场时，非国有企业表现出更强烈的风险偏好。OFDI速度的差异同样会影响企业对待风险的敏感程度。本文研究表明，中国OFDI并非完全呈现与主流国际投资理论相反的“风险偏好”特征，这为中国企业后续的OFDI战略调整提供了事实依据。
关键词： 东道国政治风险； OFDI速度； 投资动机； 调节效应
一、引言
近十几年来，中国企业的对外直接投资(Outward Foreign Direct Investment，以下简称OFDI)一直处于高速增长的状态。《中国对外直接投资统计公报》显示，2018年中国OFDI流量是2002年的 53倍，中国在全球外国直接投资中的影响力快速扩大。投资发展路径理论认为，一国人均GDP达到8 000美元的过程中，将伴随着发展中经济体从吸引外资向对外直接投资方向的转变。随着中国经济的持续增长和开放程度的不断提高，中国企业走出国门从事国际化经营的必要性和客观条件均已成熟，这些都为中国企业快速开拓国际市场提供了有力的支持。Casillas和Acedo(2013)认为，快速对外扩张是企业进行海外投资过程中的一项重要决策，在激烈的国际竞争中，快速行动是企业竞争优势的重要来源，依托雄厚的财力与技术实力，企业可以通过快速扩张实现绩效提升。但在OFDI速度不断提升的过程中，企业也同时面临着东道国风险、贸易壁垒、保护主义等一系列问题的干扰和阻碍，特别是受到了来自东道国政治风险的影响。东道国政治风险会增加中国企业在东道国投资的不确定性，容易导致在境外经营的企业蒙受损失，影响中国OFDI的深入发展。
东道国政治风险对企业海外投资的影响已经受到了学术界的关注。早期的研究多聚焦于发达国家向发展中国家进行的投资，认为OFDI应更多流向政治风险较低的国家和地区，在政治风险较高的东道国投资会增加企业处理突发事件的数量，降低合作协议的执行力度，最终破坏两国企业的合作关系，为企业收益带来负面影响。近年来，随着中国对外投资在全球外国直接投资中的影响力不断扩大，越来越多针对中国OFDI区位分布的研究发现，中国的投资偏好与当前主流的国际投资理论相反。有研究认为由于风险意识的缺乏，东道国政治风险并没有成为我国企业进行OFDI过程中考虑的重要因素，中国企业在投资过程中明显偏向于政治风险较高的国家，“资本追逐说”、“制度距离说”等存在争议的观点不断出现。
中国OFDI的发展现状和国内外的激烈讨论引发了本文的研究，中国企业在境外投资时真的仅限于追求海外投资这一事件的发生，从而出现“东道国政治风险的提升反而会吸引中国资本快速流入”的现象？这种违背市场运行规律背后的深层次原因到底是什么？遗憾的是，这些问题尚未得到学界的充分探讨，本文试图通过实证研究回答上述问题。同以往研究相比，本文可能存在以下边际贡献：第一，将东道国政治风险与A股上市公司的OFDI速度置于一个统一的分析框架内，从微观层面揭示了东道国政治风险在投资动机的调节作用下影响企业投资速度的作用机理；第二，研究发现，技术寻求型和市场寻求型的OFDI是存在高政治风险偏向的，但技术寻求型OFDI大多集中于发达国家和自然资源寻求型OFDI主要是低政治风险偏向的研究结论，在一定程度上说明中国企业在海外投资过程中并非完全青睐于政治动荡的国家，这为中国企业不愿过度承担东道国政治风险提供了佐证；第三，结合不同类型的企业特征，通过企业所有权异质性讨论和分位数检验的方法，对比分析了东道国政治风险对企业OFDI速度的影响差异后发现，东道国政治风险对企业OFDI速度的影响不仅与企业的投资动机有关，还与企业所有权属性以及企业对待风险的敏感程度有关，这为中国企业制定后续发展战略提供了重要的经验证据。
二、理论分析与研究假设
东道国政府的行为决策对国家的社会稳定、对外关系以及当地市场的发展均具有重要影响作用。政治动荡的国家会为企业带来相对恶劣的经营环境，投资的预期收益也很难保证，而政府干预程度较高、风险较大的国家，当地市场的稳定性也相对较低，这会增加投资者的沉没成本，进而影响投资成功的可能性。针对中国OFDI存在“风险偏好”这一“与众不同”的现象，现有研究给出了相应的技术支持。Buckley等(2007)提出，中国的OFDI具有制度风险偏好的特征，经数据验证，他们认为中国的海外投资除了更青睐于流向与本国距离近、文化相似、自然资源丰富、市场规模较大的国家外，对制度风险较高的国家也存在明显的倾向性。Kolstad和Wiig(2012)发现，中国的OFDI更倾向于在自然资源丰富但制度环境较差的国家进行。杨娇辉等(2016)通过对比中国OFDI指标与国家治理指数后发现，从地理分布来看，中国的OFDI的确更多地集中到了制度质量较差的国家和地区。上述研究从不同方面验证了中国企业的海外投资可能存在非市场行为，近期的研究主要从以下三个方面对上述经济现象进行了解释：第一，以政府意志为核心的国有企业在进行OFDI过程中会为获取必须的资源牺牲一定的经济效益；第二，建立多边贸易合作伙伴关系、帮助落后国家和地区的经济发展也是中国推进OFDI过程中需要考虑的重要因素；第三，中国的制度尚未完善，与“制度距离”接近的国家可更好地进行投资项目对接，从而发挥特定比较优势。据此，提出假设1。
H1 东道国政治风险对中国企业的OFDI速度有促进作用。
主流的研究认为东道国风险会为跨国企业带来诸多不可控因素，为企业的国际投资带来负面影响并造成损失，这与针对我国的部分研究结论正好相反。中国的OFDI出现这种特殊的情况，可能与企业趋利和国家力量双重作用下产生的不同投资动机有关。在OFDI的研究文献中，投资动机被认为是重要的影响因素。Kolstad和Wigg(2012)与Hajzler(2014)发现，政治风险较高的国家会通过向国外投资者提供价格低廉的矿石、石油等自然资源吸引外资流入。通过宏观与微观数据相结合的研究方法，Chen等(2016)认为中国的OFDI是以利润为驱动力的，并在政治不稳定国家偏好于技术密集型与资本密集型行业。Chang(2014)的研究表明，中国企业偏好于在具有市场潜力的东道国进行投资，同时中国的OFDI还倾向于在发达国家投资高科技并在世界各地进行自然资源的开采。黎邵凯和张广来(2018)使用中国与“一带一路”64个沿线国家的数据进行分析后认为，东道国自然资源、技术水平和市场规模均对我国OFDI存量、区位选择和投资规模产生正向影响。基于现有研究可以看出，符合经济逻辑的OFDI行为必然存在客观动机，并且企业在不同发展程度、不同政治风险水平的国家进行投资的动机也存在差异。这说明东道国政治风险对企业OFDI速度的影响不能一概而论，而需要结合具体的投资动机进行分析，投资动机将会对企业OFDI的战略选择产生重要影响。据此，提出假设2。
H2 投资动机在东道国政治风险与企业OFDI速度之间发挥调节作用。
三、研究方法
(一)样本选择
本文选取2008-2017年沪深两市非金融类A股上市公司数据为样本。样本数据来自CSMARS数据库、Wind数据库及世界银行学会提供的相关数据，重要缺漏值通过翻阅各上市公司每年公布的统计年报手动补齐。按照以下处理标准对初始数据进行筛选：(1)鉴于金融行业的财务数据与一般经营性上市公司数据特质差异明显，剔除金融行业类别的上市公司样本；(2)考虑亏损类上市公司的异常数据，剔除在数据提取期间被ST、*ST的上市公司样本；(3)为控制资不抵债的不良影响，剔除负债大于资产的上市公司样本；(4)考虑到异常值会对数据的处理结果产生影响，对主要连续变量按照0%～1%和99%-100%进行winsorize处理。最终整理得到6 452个企业样本。参照刘莉亚、何彦林(2015)的做法，从关联交易数据库中筛选整理我国上市公司OFDI的相关数据，凡关联方注册地在中国大陆以外，与上司公司关联类型为“上市公司子公司”的，确定该上市公司在当年进行了对外直接投资。由于避税地区很可能只是中国企业的投资跳板，故样本剔除了香港、英属维尔京群岛等避税天堂的样本数据。
(二)模型设定与变量定义
1.模型设定
为考察东道国政治风险水平在三种投资动机的作用下对企业OFDI速度产生的影响，设定如下三个模型，即
Speed=α0+α1Riskjt+α2dum_Techjt+α3Riskjt*dum_Techjt+αxControljt+εjt
(1)
Speed=β0+β2Riskjt+β1dum_Resourcesjt+β2Riskjt*dum_Resourcesjt+β3Controljt+μjt
(2)
Speed=γ 0+γ 1Riskjt+γ2dum_Marketjt+γ3Riskjt*dum_Marketjt+γ xControljt+ζjt
(3)
其中，j代表横截面个体企业，t代表时间，α0、β0、γ0为截距，α1- αx 、β1- βx 、γ1- γx为各变量对企业OFDI速度的影响系数，εjt 、μjt 、ζjt 为随机扰动项。
2.被解释变量
Vermeulen等(2002)、李笑等(2019)认为OFDI速度能够反映企业在一段时间内投资扩张的数量或者投资程度的变化，在时间维度上体现出OFDI过程的快慢。为体现在过去的十几年中，中国企业OFDI的不断“加速”的特征， 选择“上市公司在海外建立子公司的数量/累计投资年份跨度”作为衡量企业OFDI速度的被解释变量。
3.核心解释变量
东道国政治风险较高意味着企业面临的经营环境与非市场环境的不确定性因素较强，作为企业无法控制的外部因素，政治风险带来的负面打击较其他风险更为严重，影响中资企业海外战略的实施和绩效目标的实现。世界银行学会的经济学家Kaufmann等(2010)收集了各种来源的关于国家治理层面的相关数据，并将它们分为6种治理层面编制了全球治理指数(Worldwide Governance Indicators，以下简称WGI)，该指数由国家法制程度、政府腐败程度、政府管制质量、政府问责程度、政府工作效率、政治稳定性6个分项指标构成，指标数值越大说明国家对应的情况越好，风险越低。本文从东道国政治风险视角出发，采用世界银行公布的WGI指数衡量东道国政治风险。这6项分项指标官方公布的取值范围在[-2.5,2.5]左右，实际获取的数据最小值为-2.81，最大值为2.45。为更清晰地体现风险对于企业OFDI的影响作用，采用5减去这6项指标的数值来衡量风险，则数值愈大对应的风险愈高。由于这6项分项指标分别反应了东道国政治风险的不同方面，故采用这6项分项指标的均值作为衡量一国政治风险水平的综合指标(WGI)，数值越大，风险越高。因7项指标对一国政治风险的不同方面进行了测量，为全面反映东道国政治风险并得到稳健的检验结果，本文将这7项指标分次放入模型进行回归。
表1 变量描述性统计
4.调节变量
国内外学者普遍任认同OFDI存在三种投资动机，包括技术寻求型动机、资源寻求型动机和市场寻求型动机，其他学者对投资动机也有不同的划分，但总体上与上述三种投资动机无明显差异。本文借鉴了杨波和张佳琦(2017)、王恕立和向姣姣(2014)的研究思路，把企业OFDI的投资动机分为技术寻求型投资动机、自然资源寻求型投资动机与市场寻求型投资动机。根据上市公司年报中公布的各子公司主要经营范围描述确定其投资动机类型，并依据Arvanitis和Hollenstein(2010)的文献，对于海外子公司投资动机中对上市公司影响最为“重要”的投资动机，确定其为该企业的主要投资动机，并据此生成3个投资动机虚拟变量。
5.控制变量
本文从微观层面考虑中国企业的OFDI情况，在前人的研究基础上，选择的控制变量主要聚焦于上市公司的企业特征：(1)以本期主营业务收入增长量/上期主营业务收入用以衡量企业成长性；(2)以总市值/总资产衡量企业托宾Q值；(3)以总负债/总资产衡量企业资产负债率；(4)以总市值的自然对数衡量公司规模；(5)以研究年份减企业成立年份衡量企业存续时间；(6)设置注册地区为虚拟变量，注册地区为东部地区取值为1，否则为0；(7)以各家企业拥有海外工作或留学背景的高管人数衡量海归高管人数；(8)以中专(及以下)、大专、本科、硕士、博士按数字1～5从小到大顺序进行赋值，计算出的均值衡量高管学历；(9)以固定资产-固定资产折旧衡量企业固定资产净值；(10)设置所有权属性虚拟变量，国有企业取值为1，否则为0；(11)以企业所在省份人均GDP衡量企业所在地经济水平；(12)以证监会行业分类索引为准设置行业虚拟变量；(13)设置年度虚拟变量。除行业和年度虚拟变量外，各变量的描述性统计汇总于表1。
四、实证结果与分析
在正式回归之前，首先对各变量之间的多重共线性问题进行检验。衡量东道国政治风险的指标WGI和其6个分项指标VIF均值达到12.17，超过10，这说明7项指标之间的共线性较强，因此分别进入模型进行回归。同时计算了3个模型的VIF均值，分别为1.60、1.59和1.59，数值远低于10，说明其余变量的共线性较低。因多重贡献性并不影响估计量的无偏性和一致性，因此只要没有严重干扰到各个变量的符号和显著性，不对其进行过度关注。
(一)实证分析
1.全体样本回归结果
作为基本检验，首先进行全体样本回归分析。为避免多重共线性，将这7项指标分次放入模型进行回归，回归结果如表2所示。从三个模型的回归结果来看，政府问责程度(VA)的变量系数显著为负。政府问责程度反映一个国家的公民能够在多大程度上参与其政府的决策以及言论自由、结社自由和参加社团自由的程度，一个高度民主化的国家通常意味着它们比民主程度低的国家更加开放、信息更加畅通、金融市场更加活跃，因此可能更容易吸引外资企业的流入。实证结果证明了中国企业在投资过程中倾向于在政府问责程度较高的国家进行。在模型三的回归结果中，虽然WGI、QA与PS的系数并不显著，但符号均为正，其余各模型衡量政治风险水平变量的系数均显著为正，说明我国企业在进行OFDI扩张过程中确实存在普遍的“风险偏好”倾向，假设1通过检验。绝大多数衡量东道国政治风险指标与投资动机交互项的系数均显著且符号一致，说明各类投资动机在东道国政治风险对企业OFDI速度的影响中均发挥调节作用，假设2通过检验。
模型一、模型三的回归结果显示，绝大多数回归的风险水平系数显著为正，投资动机虚拟变量显著为负，而在投资动机调节下的风险水平系数显著为正，表明风险对企业OFDI速度的边际效应会受到投资动机的正向影响。从图1可以看出，模型一与模型三的调节效应均产生正向调节结果，并且技术寻求型边际值较市场寻求型增长更为明显。这说明我国企业在进行技术和市场寻求过程中的确存在“风险偏好”倾向，企业更多追求实现OFDI这一事件的发生，而规避风险的意识不强且相对缺乏经验。
表2 回归结果
注：***表示p<0.01，**表示p<0.05，*表示p<0.1；括号内的数字为t统计值，下同。
产生上述现象的可能原因包括：第一，我国上市公司在进入国际市场后，为应对激烈的国际竞争环境，转型升级需求不断增强，产品质量要求不断提高，推动了中国企业OFDI的不断加速。为寻求先进技术与人才资源、改进生产工艺、提升产品质量标准，中国企业主要向发达国家进行技术寻求型投资，而发达国家的整体风险水平较低，故因技术寻求忽视了国家政治风险并不会产生严重的经营后果；第二，中国的市场机制并不完善，与风险较大的东道国“制度距离”更为接近，企业可更好化解投资中存在的风险，更容易打开当地市场，发挥自身竞争优势；第三，我国大量制造业企业主要依靠低成本参与全球市场竞争，而近年来国内劳动力价格大幅提高降低了产品竞争力，在以市场寻求为导向的海外投资过程中，为降低产品成本，获取廉价劳动力并打开当地市场，不得不向一些高风险国家进行投资；第四，由于技术寻求型的OFDI多分布于发达国家，其优越的投资环境使东道国风险对技术寻求型OFDI产生的不利影响相对较弱，而市场寻求型投资主要分布在发展中国家，发展中国家相对动荡的经营环境让企业在投资时表现出更加审慎的态度，从而导致技术寻求型的正向调节效果更加明显。
图1 不同投资动机下东道国风险对OFDI速度的预测边际值差别图
模型二的回归结果显示，大多数风险水平系数显著为正，投资动机虚拟变量显著为正，而投资动机影响下的风险水平系数显著为负。图1也清晰地反映了自然资源寻求型的负向调节效果。这意味着自然资源寻求型投资动机的确促进了企业投资速度的提升，但企业并未因盲目追求自然资源而自愿承担东道国的高风险，相反地，恶劣的政治环境减弱了资源对我国企业的吸引力，风险让企业寻求自然资源时的投资行为更为谨慎。
2.克服内生性问题的回归结果
Fishman和Svensson(2007)的研究发现，通过构造类似行业—地区层面的均值作为企业层面的工具变量可以缓解由于测度误差及遗漏变量导致的内生性问题。同时，这种使用更高层级的变量作为低层级变量工具变量的方法也可有效解决因双向因果关系导致的内生性问题。故采用分地区与行业的东道国风险指标四分位或五分位均值数据作为工具变量，选择2SLS方法进行估计。回归结果如表3所示。控制内生性后的回归结果并没有发生明显变化，这在一定程度上验证了模型设定的合理性。为检验工具变量的有效性，本文进行了过度识别检验，考察是否所有工具变量均为外生，结果发现所有模型中P值均不显著，接受“所有工具变量均为外生”的原假设，验证了工具变量的合理性。
3.基于企业所有制异质性的回归结果
近年来，中国OFDI增长迅猛，海外资产存量不断增加，国有企业的贡献巨大。与此同时，非国有企业同样在中国全方位融入国际市场、参与全球竞争的过程中崭露头角。但不同于国有企业进行OFDI更多以国家战略目标为导向，非国有企业的投资动机主要与企业发展战略目标紧密连结，两者的投资行为决策会有所差异。因此，按企业所有权把样本区分为国有企业和非国有企业，以WGI代表东道国风险，所得回归结果如表4所示。
从统计显著性来看，在技术寻求型的回归模型中，国有企业样本的交乘项部分不显著，但非国有企业样本与表2的回归结果保持一致。出现这种结果可能是因为：相比较于国有企业拥有的大量、优质的创新资源，非国有企业可获得的创新资源相对匮乏，因而更热衷于技术模仿和引进国外先进技术。目前，国内外已有学者研究发现，获取东道国的逆向技术溢出已经成为OFDI的重要动因，故在进行技术寻求型OFDI过程中，非国有企业表现出的对先进技术和高级人才的强烈渴求降低了它们对东道国政治风险的敏感性。自然资源寻求型和市场寻求型调节变量的回归结果与表2的回归结果并没有显著差异。从系数绝对值和显著性上看，非国有企业样本的交乘项绝对值更大，显著性更强。这意味着在寻求自然资源的过程中，非国有企业对风险的规避态度比国有企业更为明显；而在开拓市场过程中，则更激进。产生这种现象的原因可能是：自然资源丰富的东道国大多政治风险相对较高，而国有企业往往承担着国家重大战略的实施和满足政治、外交目的的需要，因此在自然资源寻求型投资动机调节下的风险承受度比非国有企业更强；目前国内生产成本以及抢占市场难度的日益增加让资源相对倾斜较少的非国有企业更希望通过OFDI打通国际市场，因而表现出更具“风险倾向”的特质。
表3 回归结果内生性检验
表4 区分企业所有制类型的回归结果
4.分位数检验
由于各公司对东道国政治风险的耐受度不同，抵御风险的能力存在差异，对待风险的态度也会有所差别。因此采用分位数回归的方法对三个模型再次进行检验，结果如表5所示。从表中数据看，分位数的回归结果与总体回归结果并没有太大差距，但就回归系数的绝对值来看，风险与技术寻求型交乘项的回归结果会随着分位数的不断增加而加大，说明在技术寻求方面，当企业OFDI速度不断增加、投资经验不断积累以后，中国企业对待国外先进技术更加渴求，向拥有先进技术水平的国家进行学习并获得逆向技术溢出的愿望更加强烈，对待风险的态度更为包容；与之相反，在自然资源寻求方面，风险的规避态度则随着分位数的增大而增强，虽然东道国自然资源的丰富程度可能改变企业对待风险的态度，但中国企业并不会因寻求自然资源而选择直接无视东道国政治风险，企业OFDI速度会随着政治风险的增加而降低；而在市场寻求型的回归结果中可以看到，交乘项系数的绝对值稳步上升，显著性也不断增强，这在一定程度上反映出，在进行市场扩张的过程中，扩张速度越快的企业会相对倾向分布到风险较高、中国企业具有比较优势的欠发达经济体中。作为一个典型的发展中国家，中国的资本更倾向于流向资本密集程度更低的其他发展中国家，从而获得更高的投资回报率，而由于这些低收入国家的政治风险往往较高，因此在市场扩张过程中会呈现“风险偏好”的特质。
表5 分位数检验
注：***表示p<0.01，**表示p<0.05，*表示p<0.1；括号内的数字为t统计值。
(三)稳健性检验
鉴于进行OFDI的企业规模差异较大，为避免由此可能产生的回归结果偏差，按照资本密集度进行分类，通过将资本密集度相近的企业进行重新回归确保结论的稳健性。具体地，以资本密集度水平在行业内水平上下10%的波动范围为标准，删除资本密集度较低或较高的企业样本，对新构成的5 058个样本进行回归，所得结果如表6所示。结果显示，经技术寻求与市场寻求投资动机调节后，企业会在东道国风险较高的地区提升其投资速度，而经自然资源寻求动机调节的结果则显示出反向抑制作用，这与之前的回归结果保持一致。
表6 稳健性检验：资本密集度相近的样本回归
五、结论
本文基于中国企业OFDI过程中存在东道国政治风险偏好这一典型事实，通过A股上市公司2008-2017年十年间企业层面数据，研究在投资动机的调节作用下，东道国政治风险对中国企业OFDI速度的影响效果。研究发现如下。
第一，我国企业的OFDI的确存在“风险偏好”特点，东道国政治风险并未降低中国资本的进入速度。而经由投资动机调节后的回归结果显示，技术寻求型与市场寻求型的企业，会在东道国政治风险较高的国家和地区加快其投资速度，而技术寻求型投资更多集中于发达国家和自然资源寻求型企业 “风险偏好”的消失，均呈现出符合主流投资理论的风险规避特征。这意味着中国企业OFDI具有“风险偏好倾向”的结论与未充分考虑企业本身的投资动机有关。
第二，相较于国有企业，非国有企业在以技术寻求和市场寻求投资过程中表现出的风险偏好特性更为明显，而在自然资源寻求时对待风险的态度较国有企业更加保守。国家与企业发展战略的差异会影响企业对待风险的态度，“风险偏好”的背后是中国企业深思熟虑的结果。
第三，企业对待风险的敏感度存在差异。技术寻求型与市场寻求型的回归结果会随着分位数的不断增加而表现出愈加明显的风险偏好，但自然资源寻求型则相反。一系列的回归结果显示，中国的OFDI具备规避政治风险的特质，但追求更先进的技术、更高级的人才和更广阔的市场是导致中国OFDI存在“风险偏好”的重要原因。
在OFDI流量与存量均快速增长的现实背景下，中国企业“走出去”屡创佳绩的同时还面临着投资损失、投资风险等难题，为切实有效地推动中国企业顺利跻身世界著名跨国公司行列，提出以下政策建议：一是由于中国企业在风险较高的国家进行了大量的投资，政府应更充分地发挥纽带作用，加大与东道国经贸交流与合作的深度与广度，增强中国的外交活动，为中国企业的海外投资保驾护航；二是企业应通过多方考察充分了解东道国的政治局面与经济发展情况，增强企业的风险预测与防范能力，建立相应的风险应急机制，为境外投资活动做好更充分的准备、提供更全面的保障；三是国有企业承担国家发展战略，在企业“走出去”过程中发挥引领作用，但在自然资源寻求时对待风险的敏感度较低，因此有必要指引国有企业更多以市场机制为导向，降低企业投资风险；第四，企业在加强抗风险意识的同时应努力增强企业技术与管理方面的实力，构建自身的所有权优势，切实提升企业海外投资效率。
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