“一带一路”沿线数字经济与中国企业对外直接投资区位选择

张明哲,张 辉

(1.中国光大集团 博士后科研工作站, 北京 100033; 2.中国人民大学 经济学院, 北京 100872;3.北京大学 经济学院,北京 100871)

一、引言

推动共建“一带一路”高质量发展是我国进入新发展阶段推进高水平对外开放、实现高质量发展的重要路径,而对外直接投资始终是高质量共建“一带一路”行稳致远的必要举措。“一带一路”倡议提出十年来,投资合作不断推进。根据商务部《2021年度中国对外直接投资统计公报》数据,2013—2021年中国对“一带一路”沿线国家的非金融类直接投资流量从126.3亿美元上升到241.5亿美元,占我国对外直接投资流量的比重从11.7%上升到13.5%,沿线国家日益成为中国企业“走出去”的重要目的地。近年来,中国企业“走出去”的步伐持续加快、数量稳步提升,而关于投资区位的选择依旧是企业对外投资实践中需要解决的首要问题。当前,以人工智能等新型数字技术主导的数字经济创造出大量新业态、新模式,对传统产业发展及企业商业模式带来深刻改变[1]。同时,数字经济的发展推动跨国企业全球资产配置方式由固定资产配置逐渐向无形资产倾斜,自然资源、劳动力等传统生产资料的重要性相对降低,而技术专利、知识产权等无形资产日益成为企业创造价值增值的重要目标[2]。在数字经济全球化背景下,美欧等西方发达国家凭借资本和技术的禀赋,在吸引外资以及对外直接投资方面具有先发优势,并陆续发布政府主导的数字经济发展战略以加快国际竞争,对中国企业在数字经济领域投资审查日趋严格。但是,“一带一路”沿线发展中经济体在数字经济赋能下开启数字化转型新征程,或将为中国企业对外直接投资带来新机遇。那么,“一带一路”沿线东道国数字经济发展会对企业对外直接投资区位选择产生怎样的影响且作用机制是什么?这是本文研究问题的核心。

关于东道国数字经济的区位效应,近些年已经引起了学术界的广泛关注。现有文献分别基于“一带一路”沿线东道国[3-4]、欧盟成员国[5]、RCEP成员国[6],发现数字经济已成为东道国重要的区位因素并正向吸引中国对外直接投资,东道国数字化水平越高越有助于吸引中国投资流向。但是,这些文献更多在国家宏观层面探究东道国数字经济发展对中国对外直接投资区位选择的影响,鲜有文献将视角聚焦在企业微观层面进行研究并缺乏微观机制的阐释。因此,本文将以企业微观层面为视角,分析“一带一路”沿线东道国数字经济发展水平与企业微观层面投资区位选择之间的关系,并进行相关异质性和作用机制检验。本文可能存在的边际贡献主要体现为:(1)基于企业微观层面的实证研究发现“一带一路”沿线数字经济发展整体上对企业对外直接投资区位选择有正向促进作用,为这一领域学术研究提供微观层面借鉴。(2)进行了较为丰富的异质性分析,发现沿线数字经济发展对非国有企业、拥有海外业务的企业、数字经济关联行业的企业更具显著的正向影响,为企业对“一带一路”投资相关学术研究提供进一步经验证据。(3)发现“一带一路”沿线数字经济发展能够通过显著提升企业技术创新或显著降低企业融资约束,对于企业对外直接投资区位选择产生正向影响,丰富了现有文献关于“一带一路”倡议与企业技术创新和企业融资约束的相关学术研究成果。

二、理论分析与研究假说

对外直接投资(OFDI)是推动经济全球化的关键因素。首先,要素禀赋理论认为,要素禀赋是决定国际分工格局的重要因素,也是影响各国对外投资的关键因素之一。Dunning提出东道国区位优势包括自然资源、劳动力资源、技术等战略性资源等资源禀赋优势,市场规模优势,经济发展、政治制度环境等制度环境优势,这些因素共同影响企业OFDI区位选择[7]。其次,根据Matthews的后发优势理论进一步延伸[8],发展中国家进入国际市场时间较晚,技术和资本较发达国家有一定差距,但可以通过OFDI的方式学习发达国家跨国公司的技术,以逆向技术溢出的方式推动国内经济增长。我国作为发展中国家,企业OFDI也会逆势流向发达区位,这里的发达区位不仅仅是发达国家,也有“一带一路”发展较好的区位,企业OFDI目的在于寻求实现技术合作从而获取企业自身发展所需的技术与知识资源,然后通过对资源的整合与学习促进自身发展,克服全球化的竞争劣势。“一带一路”沿线东道国不同区位优势对我国企业OFDI区位选择产生影响,沿线技术、知识产权、管理技能等战略性资源禀赋高的区位一定程度上代表该区位数字经济发展良好,这也是我国企业OFDI区位选择的重点。综上,“一带一路”沿线数字经济发展或将正向影响中国企业OFDI区位选择。基于此,本文提出假说1。

假说1:“一带一路”沿线数字经济发展对中国企业对外直接投资区位选择有正向促进作用。

新新贸易理论以异质性企业层面的海外经营行为作为研究视角,主要包括Meliz的企业异质性理论[9]和Antràs的企业内生边界模型理论[10]。其中,企业异质性理论是新新贸易理论的内核,Meliz的研究表明国际贸易动态调整着资源的配置,高生产率的企业往往通过国际贸易获取更多资源[9]。随后,Helpman等学者拓展了Meliz的理论模型并首次论证了企业以OFDI方式进入海外市场的理论框架,研究表明企业选择OFDI或出口由企业生产率决定,企业生产率越高越有可能选择通过OFDI的方式进入海外市场[11]。这项研究奠定了企业层面OFDI和区位选择的理论基础,对研究企业层面OFDI和区位选择做出重大理论贡献。此外,已有文献表明数字经济发展有助于提升企业自身技术创新水平。数字经济有助于推动企业间的生产协同合作并显著提升企业间学习效应,从而促进技术创新[12]。企业自身技术进步是企业生产率整体增长来源之一,数字经济通过赋能企业生产运营提升了企业技术创新水平从而提高企业生产率[13]。综上,Helpman等学者的研究已证明企业OFDI由企业生产率决定,企业生产率越高越有可能选择投资的方式进入海外市场。基于以上分析,企业技术创新是企业生产率的来源之一,东道国数字经济发展或将帮助企业提升内部技术创新能力,然后进一步提高企业生产率,从而吸引企业对外直接投资区位选择。因此,本文提出假说2。

假说2:“一带一路”沿线数字经济发展通过提高企业技术创新水平从而促进中国企业对外直接投资区位选择。

企业通过OFDI拓展海外市场需要足够的资金支持,能否获取足额的外源性融资是影响企业海外投资的一个关键因素,并对其投资决策产生显著影响[14]。Chaney将融资约束纳入Melitz企业异质性理论,指出企业的融资约束越少可以获得越高的流动性资金,一定程度上增大了企业选择出口经营的概率[15]。已有研究发现融资约束对企业OFDI的阻碍作用大于对出口的作用,只有融资约束最低的企业才能以OFDI的方式开展海外业务[16]。企业在海外市场获得融资比在国内市场更有难度,由于企业对于东道国环境存在适应成本,海外市场生产经营活动比国内风险更大,而潜在投资者对于获取东道国市场信息的渠道不如国内市场畅通,造成企业投资的意愿不足[17]。与此同时,已有研究证实数字经济对于拓宽信息渠道起到重要作用,随着互联网等数字技术在金融领域的广泛应用,数字技术帮助企业融资时解决了信息不对称的问题,最大程度降低了信息搜集成本,优化了企业融资结构[18]。因此,对于选择向海外市场投资的企业,数字经济的发展能够使得企业获取海外东道国环境信息并降低信息搜集成本,更有助于企业获得外部融资。东道国数字经济发展越好或将对降低企业融资约束的作用越大,从而不断驱动企业对外投资选择数字经济发展良好的区位。因此,本文提出假说3。

假说3:“一带一路”沿线数字经济发展通过降低企业融资约束从而促进中国企业对外直接投资区位选择。

三、研究设计

(一)计量模型设定

本文参考金祥义和张文菲的研究方法[19],采用logit模型进行基准回归。模型设定如下:

(1)

其中,中国企业用i代表,“一带一路”沿线国家用j表示,年份用t表示;被解释变量OFDIijt表示企业i在t年对“一带一路”沿线j国是否进行投资,若企业i在t年最终投资选择了“一带一路”j国记为1,否则记为0。DEjt是核心解释变量,表示t年“一带一路”沿线j国数字经济发展水平。Controlit为控制变量,涵盖企业生产率(TFP)、企业人员规模(Scale)、企业总资产(Asset)、企业价值(Value)、盈利能力(Roa)、资本结构(Lev)等6个企业层面变量;β0为常数项,λt表示时间固定效应,εijt为随机扰动项。本文选取的数据样本为企业、国家、年份的多维数据并非常规的面板数据,企业无论是否对“一带一路”沿线国家投资,企业维度的变量即所有企业层面控制变量不随国别的变化而改变,使用logit模型控制国家固定效应会由于共线性问题造成样本的流失,基准回归模型中无法估计出系数,所以本文的固定效应控制了时间固定效应。

(二)变量选取及数据说明

1.变量选取

首先,本文被解释变量为中国企业对“一带一路”沿线国家直接投资区位选择(OFDI)。周茂等学者研究表明企业在跨国投资时的区位选择可以用企业投资新建海外子公司来表示[20]。每个企业进行海外投资决策时通常面对若干个区位备选方案,而投资区位选择所遵循的原则是最终选择的区位能够促使企业自身获得利润高于其他所有方案。因此,本文选择2009—2019年中国A股上市企业在“一带一路”国家投资新建海外子公司作为被解释变量,用OFDI表示。同时,被解释变量是一个虚拟变量,当中国企业在某年选择某个“一带一路”沿线国家作为目标区位进行投资时,即中国企业在某年选择某个“一带一路”沿线国家投资新建海外子公司时,被解释变量OFDI赋值为1;中国企业某年没有选择某个“一带一路”沿线国家投资新建海外子公司时,被解释变量OFDI赋值为0。数据来源于国泰安(CSMAR)数据库。其次,本文核心解释变量为“一带一路”数字经济发展水平(DE)。根据世界经济论坛(WEF)发布的《全球信息技术报告》,本文选取数字治理环境(DEg)、数字基础设施建设(DEi)、数字技术应用(DEt)3个维度,并通过因子分析法构建并测算了“一带一路”沿线国家数字经济发展水平指标[4]。考虑到国别数据的准确性和可获得性,最终以2009—2019年42个“一带一路”国家为样本构建数据。最后,本文借鉴王桂军和张辉的研究方法[21]选取控制变量包括企业生产率(TFP)、企业人员规模(Scale)、企业总资产(Asset)、企业价值(Value)、盈利能力(Roa)、资本结构(Lev)等6个变量。其中,本文采用Levinsohn-Petrin法(LP法)对企业生产率进行测算。数据来源方面,控制变量数据均来自国泰安(CSMAR)数据库和万得(Wind)数据库。

2.数据处理与描述性统计

本文选取2009—2019年在“一带一路”投资新建海外子公司的中国A股上市公司作为研究对象,数据来源于国泰安(CSMAR)数据库。对数据样本进行如下处理:(1)剔除ST类企业样本;(2)剔除已退出投资的企业样本;(3)剔除金融类企业样本;(4)剔除以开曼群岛、英属维尔京群岛、泽西岛、百慕大、巴拿马等避税国家或地区为投资目的地的企业样本;(5)剔除以中国香港、中国澳门和中国台湾为投资目的地的企业样本;(6)结合计量模型选取的企业层面控制变量,剔除主要变量存在缺失的企业样本。最终,本文得到2009—2019年间809家中国A股上市公司在“一带一路”沿线42个国家投资新建海外子公司样本;进行数据匹配后对所有变量进行1%的双端缩尾处理得到145 530条“企业—年份—区位”样本观测值。各变量的描述性统计结果如表1所示:

表1 变量描述性统计

四、实证分析

(一)实证结果分析

表2展示了“一带一路”数字经济与企业对外直接投资区位之间潜在关系的基准回归结果。

表2 基准回归结果

其中,第(1)列未加入控制变量和固定效应,第(2)列只加入了固定效应,(1)和(2)列仅考虑沿线数字经济发展对企业对外直接投资区位选择的作用,根据结果可以看出“一带一路”数字经济发展水平(DE)在1%的显著性水平下通过检验且系数为正。已有研究证明数字经济作为“一带一路”东道国重要区位因素正向吸引国家宏观层面的对外直接投资[4],而企业微观层面投资决策行为的汇总是国家宏观层面整体投资,本文基准回归结果证明了“一带一路”沿线数字经济发展水平高的国家或地区同样吸引着中国企业的投资流向。依据Matthews的理论做进一步解释[8],中国企业倾向于投资区位选择“一带一路”沿线数字经济发展良好的国家或地区,其动因在于获取企业自身发展所需的技术、知识产权、管理技能,从而提升企业竞争力并形成全球化发展优势。因此,本文基准回归结果初步验证了本文的假说 1,即“一带一路”沿线数字经济发展对中国企业对外直接投资区位选择有正向促进作用。第(3)列加入了控制变量,“一带一路”数字经济发展水平(DE)在1%的显著性水平下通过检验且拥有正向系数,充分证明了“一带一路”数字经济已成为影响中国企业投资区位选择的重要区位因素,随着沿线东道国数字经济发展水平提高,中国企业对这些区位投资选择的可能性将增强。因此,进一步验证检验了本文的假说1。从控制变量的回归结果可以看出,企业生产率(TFP)系数为正且在1%的显著性水平下通过检验,与Helpman的理论研究结果[11]一致,反映了生产率水平与异质性企业对外直接投资的理论机制,表明本文回归结果与理论基础较为契合。此外,企业人员规模(Scale)、企业价值(Value)、资本结构(Lev)等控制变量系数正向显著。企业人员规模(Scale)系数为正表示随着企业人员规模的壮大,人力资本越丰富越利于企业扩展“一带一路”沿线海外市场;企业价值(Value)系数为正,表示市值高的企业在资本市场融资功能更强,融资约束相对较低且资金实力相对雄厚,更倾向于投资海外市场;资本结构(Lev)系数为正,表示具有一定杠杆率的企业投资方式和投资品种将更加丰富,更有助于以资金多元化方式助力“一带一路”资金融通。

(二)内生性问题及处理

本文建立的基准回归模型可能存在潜在内生性:第一,遗漏了影响中国企业投资区位选择的变量;第二,“一带一路”数字经济发展与企业投资区位选择之间存在反向因果关系。由于核心解释变量为国家层面的宏观数据指标,被解释变量为企业研究视角的数据,通常情况下企业层面数据对国家层面数据的反向影响较弱,所以由于反向因果影响而导致的内生性应该不明显。因此,为解决遗漏变量引发的内生性问题,本文具体采用工具变量法对可能存在的内生性问题进行规避,结合二元选择模型中probit工具变量回归模型进行回归,具体结果如表3所示。

表3 内生性检验结果

基于能够影响“一带一路”沿线国家数字经济发展但又不能直接影响企业投资区位选择的工具变量选择思路,本文认为“一带一路”沿线国家火力供电情况(Electricity)是一个可行的工具变量,其中电力供应来自煤炭和化石能源,数据来源于世界银行数据库和世界经济论坛。本文选取该工具变量有两方面考量:一方面,“一带一路”多为发展中国家,其电力供应是数字经济发展的底层基础,数字经济发展的必要条件是较为健全的数字化产业,这就需要有完善的工业化作为基础,更需要足够的电力资源做支撑,因此满足相关性要求。另一方面,若以投资视角看“一带一路”沿线国家,沿线国家电力工业水平相对落后。其中,煤电、火电在“一带一路”沿线供电结构中占比接近70%,而我国已承诺不再投资新建境外煤电项目。近些年来增强“一带一路”绿色投融资底色更是高质量共建“一带一路”的投资新方向之一,而且电力项目投资回收期较长,所以从整体上看“一带一路”火力供电情况不直接影响中国企业的投资行为。综上,沿线国家火电供应并不能直接影响到中国企业层面对外投资区位选择行为,满足排他性约束。因此,该变量符合工具变量的选择要求,并在回归中取自然数对数。表3第(1)、(2)列展示了使用工具变量(Electricity)检验内生性的结果,第一阶段回归结果显示,工具变量(Electricity)对于“一带一路”数字经济发展水平(DE)产生了显著的正向影响,并且第一阶段F统计量为114.11大于临界值10,所以可以拒绝弱工具变量的问题,结果表明“一带一路”沿线国家火电供应能力越强,数字经济发展水平越高。第二阶段回归结果显示,DE的系数为正且在1%显著性水平下通过检验,证明模型并不存在严重内生性问题。

(三)稳健性检验

本文采取替换变量和替换计量方法进行稳健性检验。首先,本文将数字治理环境(DEg)、数字基础设施建设(DEi)、数字技术应用(DEt)等三个构建“一带一路”数字经济发展水平指标的公共因子作为DE的替代变量来进行稳健性检验。下页表4中(1)-(3)列表示DEg、DEi、DEt作为替换变量的稳健性检验结果,DEg、DEi、DEt回归结果均在1%的显著性水平下正向显著,再次证明了用其他方式衡量沿线数字经济的发展水平,沿线数字经济对企业对外投资区位选择行为的影响作用依然维持正向显著性,验证了基准回归的稳健性。其次,本文采用二元选择probit模型替代logit模型做稳健性检验。logit和probit两个模型都是离散选择模型的常用模型,二者主要区别在于logit模型和probit模型中的不可观测随机变量分别服从logistic分布和标准正态分布,但是使用二者进行回归得到的结果非常接近,因此可以用probit来代替logit做稳健性检验。表4中的第(4)列为采用二元选择probit模型替换logit模型进行稳健性检验,结果显示DE系数为正且在1%的显著性水平下通过检验,有效证明了本文研究结论不随模型设定的变化而改变,进一步证明了研究结论是稳健的。

表4 稳健性检验结果

(四)异质性分析

1.企业所有权性质

本文根据金祥义和张文菲的方法[19],按照企业不同的所有权性质,将企业样本分为国有企业和非国有企业。设置分类变量Soe,当企业为国有企业时,变量Soe赋值为1;当企业为非国有企业时,变量Soe赋值为0。回归结果见表5第(1)列,DE与Soe的交互项系数负向显著,表明“一带一路”沿线数字经济发展对国有企业投资区位选择产生抑制作用,对非国有企业进行投资区位选择产生促进作用。通常来讲,国有企业具有一定特殊性,进行海外投资时更容易获得国内政策和资金支持[20],这就导致非国有企业在融资过程中较难获得国内更多资金,从而产生较高融资约束和融资成本[22]。“一带一路”沿线数字经济的发展促使资金信息的联通效率更高,非国有企业能够通过数字技术了解更多融资信息并丰富融资渠道,一定程度上降低了融资约束和融资成本,因此“一带一路”沿线数字经济发展对非国有企业对外直接投资区位选择促进作用更为明显。

表5 异质性分析结果

2.企业海外业务

本文借鉴狄灵瑜和步丹璐的研究思路[23],根据企业海外业务情况,将企业样本分为有海外业务和没有海外业务。当企业有海外业务时,分类变量Oversea赋值为1,没有海外业务时Oversea赋值为0。回归结果见表5第(2)列,DE与Oversea的交互项系数显著为正,表明“一带一路”数字经济发展对拥有海外业务的企业进行投资区位选择时有更强的促进作用,对没有海外业务的企业作用较弱。进一步看,“一带一路”数字经济具有规模经济效应和产业聚集效应[24],已拥有海外业务的企业相比没有海外业务的企业具备更高的国际化程度和海外融资能力。因此,随着“一带一路”沿线数字经济进一步发展,已拥有海外业务的企业能够凭借更强的国际化程度快速聚集在数字经济发达的地理区位,从而充分发挥资源、资本、技术优势开展海外业务。

3.数字经济关联行业

本文参考蒋殿春和唐浩丹的研究思路[25],根据企业的行业属性,将企业样本分为数字经济关联行业和非数字经济关联行业。当企业所属行业为数字经济关联行业时,分类变量Digital赋值为1,否则Digital为0。回归结果见表5第(3)列,DE与Digital的交互项系数显著为正,表明“一带一路”数字经济发展对数字经济关联行业的企业对外直接投资区位选择有正向促进作用。进一步分析,从东道国区位优势上看,东道国数字技术及研发资源已成为比市场规模更为重要的区位因素[25]。因此,企业对外直接投资的动因愈发侧重获取先进技术和管理经验,助力企业向价值链高端攀升。当企业所属行业具有数字经济关联性时,此类企业普遍呈现技术密集型特征,进行“一带一路”投资区位选择时比资源类企业更加侧重技术和人才密集度高的区位,更易受到“一带一路”东道国数字经济因素的影响,所以更倾向于选择“一带一路”沿线数字经济发展水平高的国家或地区。

(五)作用机制分析

本文的机制检验采用温忠麟的方法[26],分别选取企业技术创新(Innovation)、企业融资约束(Finance)作为中介变量。对于企业技术创新(Innovation),本文借鉴已有研究采用企业当年独立申请的发明专利数量测量企业技术创新能力[27]。数据来源方面,运用Python爬虫技术,整理了A股上市企业公开披露的年度报。对于企业融资约束(Finance),本文借鉴已有研究以企业利息支出占固定资产净值的比重作为衡量企业融资约束水平的指标[17]。数据来自国泰安(CSMAR)数据库和万得(Wind)数据库。设定模型如下,Mediationit表示中介变量,λt表示时间固定效应,εijt、wijt、μijt均为随机扰动项。

OFDIijt=α1+β11DEjt+β12Controlit+λt+εijt

(2)

Mediationit=α2+β21DEjt+β22Controlit+λt+wijt

(3)

OFDIijt=α3+β31DEjt+β32Mediationit+β33Controlit+λt+μijt

(4)

表6为作用机制分析结果,(1)列为基准回归模型的估计结果与前文的基准回归结论一致。(2)列和(3)列是以企业技术创新(Innovation)为中介变量的回归结果。由(2)列中结果可知,DE对于企业技术创新在1%的显著性水平下通过检验,并且产生正向促进作用,说明东道国数字经济发展可以显著提升企业自身技术创新水平。而(3)列中的结果则进一步显示,企业技术创新在1%的显著性水平通过检验且系数为正,同时DE也在1%的显著性水平下通过检验且系数为正,说明“一带一路”数字经济发展水平高的东道国,更有助于提升企业自身的技术创新能力,进而驱动企业对该区位的投资选择。进一步来看,“一带一路”国家数字经济的发展使得企业通过对该区位的投资获取知识和技术资源以提高自身技术创新能力,加速企业数字化转型使得企业运营更有效率,从而吸引企业的投资向数字经济发展水平高的区位倾斜。因此,进一步验证了本文的假说2,即“一带一路”沿线数字经济发展通过提高企业技术创新水平促进中国企业对外直接投资区位选择。

表6 作用机制分析结果

(4)列和(5)列是以融资约束(Finance)为中介变量的回归结果。(4)列的结果显示,DE对于融资约束在5%的显著性水平下起到了负向抑制作用,表明“一带一路”数字经济发展将降低企业融资约束。(5)列的结果则表示,随着企业融资约束系数为负且在5%显著性水平下通过检验,表明企业融资约束问题的缓解能够显著促进企业对“一带一路”投资区位选择;同时(5)列中数字经济发展水平在1%的显著水平下通过检验且系数为正,说明“一带一路”国家数字经济发展有效降低了企业的融资约束,从而进一步吸引企业投资区位选择。“一带一路”多为发展中国家,普遍来看企业海外投资面临较高融资约束,沿线东道国数字经济发展将有效帮助企业拓宽海外融资的信息渠道,更有助于企业获得外部融资并减少融资约束,从而推动企业对外投资选择数字经济发展良好的区位。因此,进一步验证了本文的假说3,即“一带一路”沿线数字经济发展通过降低企业融资约束促进中国企业对外直接投资区位选择。

五、结论与建议

本文研究发现:第一,“一带一路”沿线数字经济发展在整体上对中国企业对外直接投资区位选择有正向影响,企业更倾向于选择沿线数字经济发展良好的区位进行投资。第二,“一带一路”沿线数字经济发展好的区位更有助于吸引民营企业、拥有海外业务企业、数字经济关联行业企业的投资流向。第三,“一带一路”沿线东道国数字经济发展能够通过提升企业技术创新水平或显著降低企业融资约束等两种作用机制,对企业对外直接投资区位选择产生显著的正向驱动作用。

结合上述研究结论,本文提出以下针对性的政策建议:一是支持更多数字经济领域的科技企业“走出去”开展商业合作。首先,“一带一路”沿线数字经济发展良好的区位对我国企业,特别是已有海外业务科技企业的投资区位选择具有正向促进作用,所以应鼓励更多科技企业“走出去”开展商业合作,扩大“一带一路”沿线数字经济的规模效应和产业集聚效应。其次,支持科技企业开展“一带一路”数字经济商业合作,可以包括:设立“一带一路”海外子公司、设立“一带一路”区域办事处或总部、与“一带一路”当地科技企业或公共部门签署谅解备忘录并建立商业伙伴关系、围绕“一带一路”沿线建设数据中心或研发实验室并建立研究合作伙伴关系、组织数字经济相关培训并培养数字人才等。二是积极构建“一带一路”沿线数字经济生态。“一带一路”倡议已提出十年,未来共建“一带一路”要更加注重生产端成本的改善,“数字丝绸之路”建设将加快沿线发展中国家要素流动并提升生产效率[28],因此,应充分发挥中国在人工智能、云计算等新一代数字技术及数字应用方面的优势,为“数字丝绸之路”构建数字生态提供更多支持。科技企业可以向“一带一路”沿线国家提供完整的“一条龙”数字服务,包括云存储和云计算、移动支付、人工智能和大数据等全套技术支持,与各方企业加强实现互利共赢的数字经济合作,共同为“数字丝绸之路”构建丰富的数字生态。