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基于中国OFDI东道国国家风险的成因分析，将东道国对华风险纳入中国OFDI国家风险分析框架，识别了东道国国家风险因素，构建了中国OFDI国家风险指标体系。与传统的国家风险或主权风险不同，本书认为国家风险不仅包括政府信用和政府干预，而且包括了国家层面一切影响跨国投资的因素。根据中国OFDI的实际情况，对国家风险概念的内涵进行了进一步的丰富和拓展，将国家风险界定为中国跨国企业由于东道国国家层面的宏观因素变化而面临的遭受损失的可能性。另外，研究中国企业OFDI国家风险问题，必然要体现出东道国国家环境的“中国因素”和“中国特征”，也即需要考虑中国与东道国双边关系因素对中国OFDI的影响。因此，结合中国企业OFDI的真实活动，将东道国国家层面的不确定性因素识别为政治风险（PR）、经济风险（ER）、社会风险（SR）以及对华风险（RR）四个维度，将东道国对华双边关系纳入国家风险分析框架。这进一步拓展了国家风险理论的内涵，可以更加有效地反映和揭示中国OFDI国家风险的水平。
根据东道国国家风险形成机理，构建了中国OFDI国家风险测度模型和预警模型，并对样本国家的国家风险进行了量化测度和风险预警。该模型在测度指标体系和指标权重两个方面均进行了创新，进一步提高了该模型对现实问题的针对性、科学性和解释力。在测度指标方面，综合考虑理论分析的全面性和测度数据的可得性，构建了一个包括4个一级指标和40个二级指标在内的指标体系，较为全面地涵盖了政治风险、经济风险、社会风险和对华风险等主要的国家风险因素。其突出特色在于不仅将东道国国家对华关系作为重要的评价指标纳入国家风险测度模型中来，还采用政治关系、经济关系、人文关系等6个定量指标对东道国对华关系风险进行了更加科学的反映和有效的刻画。该模型指标体系的选取是定性与定量、理论分析和统计分析相结合的结果。在理论研究的基础上，对每一大类风险的二级指标进行了因子分析，试图最大限度地增强评价指标的科学性和解释力。在指标权重的确定方面，本书综合因子分析法和熵值法提出了一种二阶段的动态赋值法。对于二级指标采用因子分析法确定权重，进而计算出该国当年的一级指标风险值；对于一级指标采用熵值法确定权重。采用2003年至2015年的面板数据对全球104个国家的国家风险指数进行了定量测度。进而，根据风险临界值对各国的国家风险等级进行了划分。在此基础上，利用BP 神经网络模型构建了中国OFDI国家风险预警模型，并对代表性样本国家的国家风险进行了预测。
构建了面板门槛模型，揭示了国家风险对中国OFDI的影响机制，发现其中存在着基于城镇水平、金融发展水平、人力资本水平的门槛效应。采用由40个风险指标计算而来的4个子风险指数和国家风险指数以及2003年至2015年中国对全球104个国家OFDI面板数据，实证检验了国家风险及其4个子风险对中国OFDI的影响机制。虽然目前已有一些文献研究了国家风险或者政治风险对中国OFDI的影响，但是其风险因素多是直接采用某一个直接的统计指标或者风险报告的指标作为代理变量，其对国家风险的解释力相对有限，因而研究的结果缺乏足够的说服力。与之不同的是，本书模型自变量的数据来源均是根据构建的国家风险测度模型计算而来的。国家风险的四个子风险，即政治风险、经济风险、社会风险和对华风险，均是由大约10个二级指标从不同角度进行刻画，并采用因子分析法来客观地提取其关键因子。因而这些风险因素具有更强的解释力和科学性，其对中国OFDI影响的分析也就更加符合真实的投资情况。另外，还运用面板门槛模型对国家风险影响中国OFDI的机制进行了进一步的分析和讨论，这为我们更加深入地分析国家风险的影响作用，提出更加具有针对性和可行性的治理对策提供了可操作性的理论依据。
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