基于結構方程探究電力企業海外投資影響因素

袁余洋　汪天凱　何文剛　陳朝玉

摘要：海外投資是企業國際化的必經之路，2016年我國對外直接投資流量已達世界第二。企業境外投資的意愿越來越強，對于投資風險的研究越來越關注。結構方程模型是處理多個原因和結果之間關系的有效手段，通過選取34個國家2016年的相關數據，構建以政治因素、經濟因素和電力發展三個方面為基礎的結構方程模型。結構方程模型分析結果表明，對于電力企業進行海外投資前，目標國家的電力行業發展（總發電量和總用電量）、經濟發展水平（目標國國內生產總值、人均GDP）、政府穩定性（政府有效性、腐敗及法制程度）等因素在投資前應重點考察，進行詳盡、細致的評價，在此基礎上可根據企業獲得的數據，補充其他評價指標，從而實現盡量提高投資成功概率，降低企業投資風險。

關鍵詞：海外投資;經濟因素;結構方程模型;電力企業

境外投資是企業國際化進程中的必經之路，同時“走出去”和“一帶一路”戰略也為我國企業境外投資提供了優越的政策環境。我國對外投資的資金流量和影響范圍逐漸擴大，聯合國貿發會議（UNCTAD）《2017世界投資報告》顯示，近年來我國對外直接投資流量持續增加，2016年我國對外直接投資流量已位于世界第二位，存量位于全球第六位。據商務部統計，我國2016年對外直接投資流量達1961.5億美元。電力行業對外直接投資也呈現快速上漲趨勢，2016年電力行業對外直接投資流量達到35.4億美元（圖1）。

在投資日益增加的過程中，投資風險也備受重視。投資目標國家的政治環境、經濟發展、文化傳統以及投資領域的發展程度等因素對投資均存在著不同程度的影響。在復雜的投資背景和多因素的影響下，企業境外投資風險如何準確判斷，不同影響因素對投資影響程度的差異等都是投資前期應進行調研和評價的。在做足前期準備和對風險的準確評價下，才能做到投資風險最小化，避免企業不必要的損失，提高投資成功率。

一、文獻綜述

電力行業屬于能源行業，因此電力企業對外投資不等同于其行業投資，政治環境對投資有著重要的影響。鐘杰峰等對印度尼西亞的電力投資環境進行了綜合評價，認為印度尼西亞社會穩定和對中國關系平穩是其具有投資潛力的重要因素之一。電力行業還涉及到目標國家的基礎設施建設，因此投資目標國經濟很可能為發展中國家。吳雨天的研究發現，中國對外投資以及對發展中國家進行投資時，認為除政治因素外，經濟發展水平也是重要的影響因素之一。Buckley et al和Bala et al研究了中國對外直接投資的情況，認為行業的發展、社會文化以及經濟貿易發展對中國投資具有一定影響。梁瑩瑩利用結構方程模型對中國物流企業海外投資進行了研究，為中國物流企業海外投資提供了對策和建議。

二、電力企業海外投資的影響因素評價模型

能源行業投資涉及到目標國的基礎設施建設和國家能源安全，因此目標國和投資企業都更為謹慎。在電力企業投資過程中，對于目標國的政治環境、經濟發展和行業水平更為重視。因此模型設計以政治因素、經濟因素和電力發展三個方面為基礎，選取10項相關指標分析其對企業投資的影響，對全球34個國家2016年的真實數據進行分析，判斷不同指標對電力企業海外投資的影響程度。

（一）模型指標選取

政治因素用來反應目標國政府和社會環境的穩定性，由5項指標構成：政府有效性、法制水平、社會安全、腐敗和內部沖突。目標國政府的穩定性和治理質量越高、法制環境越健全、外部沖突越小，中國企業在其投資的風險越低。數據來源以國家風險國際指南（ICRG）、世界銀行WGI數據庫、貝特斯曼轉型指標（Bertelsmann Transformation Index，BTI）、聯合國毒品和犯罪問題辦事處數據庫（UNODC）、國際能源總署（IEA）及政府公開數據為主。

經濟因素反應目標國的投資環境，較好的經濟基礎是中國企業海外投資收益水平和安全性的根本保障。選取3項指標對經濟因素進行表征，包括：目標國國內生產總值（GDP）、經濟發展水平（人均GDP）和外債占GDP比重。GDP和人均GDP反應目標國的經濟發展水平，外債占GDP比重衡量目標國的外債規模和短期內爆發償債危機的風險，債務危機爆發會直接影響投資安全，增加企業投資的風險。數據來源以世界經濟展望數據庫（WEO），香港環亞經濟數據庫（CEIC）及世界發展指標數據庫（WDI）。

行業發展以目標國的發電總量和用電總量進行客觀衡量。目標國行業發展越成熟，可能給予外國企業的投資機會相對較少，但是行業發展越成熟，相對更為規范，從而投資風險性越小。數據來源以國際能源總署（IEA）及政府公開數據為主。

（二）模型構建

綜合前人研究成果和實際投資中的需求，基于數據的科學性、可獲得性和可靠性，構建由3項一級指標和10項個二級指標的評價模型（表1）。

三、實證分析

（一）數據檢驗

通過數據庫和相關報告檢索34個國家2016年的相關數據，運用Spss19軟件對34個國家的數據進行可靠性分析、因子分析。結果顯示10項指標數據的可靠性分析α值為0.836，因子分析KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）統計量為0.770，P值顯著小于0.05，說明數據的信度很好。因子結果顯示3個因子對方差變異的解釋累積可達81.125%，模型的主成分可通過3個因子進行解釋。

（二）模型結果分析

模型擬合結果的路徑系數反映可觀測變量與對應的潛在變量之間的敏感程度，其值的正負表示二者影響的方向，數值度量影響程度的大小。輸出模型標準化回歸系數結果（表2），可以看出目標國政治穩定因素對經濟發展具有較大影響，經濟發展因素對行業發展的影響大于政治穩定因素，經濟發展程度越高，目標國的行業發展水平也越高。對于電力行業來說，目標國的電力行業發展水平對總發電量和總用電量均有重要影響，即電力行業發展水平也越高，總發電量和總用電量也越大，這也與實際情況相吻合;目標國的經濟發展主要影響著國內生產總值和發展水平兩項指標，在對目標國經濟發展進行投資分析時可著重考慮這兩項因素;目標國政治穩定的關鍵指標包括政府有效性、腐敗及法制程度，政治環境越穩定，政府的有效性更強，腐敗程度也越低，法制程度越高，內部沖突的影響相對較小。

四、結論

通過結構方程模型分析結果表明，對于電力行業投資來說，目標國家的電力行業發展（總發電量和總用電量）、經濟發展水平（目標國國內生產總值、人均GDP）、政府穩定性（政府有效性、腐敗及法制程度）等因素在投資前應重點考察。其他指標，如設會安全和外債占GDP比例對于目標國的政治穩定和經濟發展影響相對較小，相對可減少對這些方面的調研投入。模型分析結果顯示出影響因素偏多是由于在選取評價指標時已將相關程度較低的指標進行了剔除，所選取的10項指標在一定程度上均可反映對各因素的影響，通過模型分析進一步得到對投資具有重要影響的因素。因此，在電力企業進行海外投資前，對于目標國政府有效性、腐敗程度、法制程度、GDP、人均GDP、發電總量和用電總量等指標應進行詳盡、細致的評價，在此基礎上可根據企業獲得的數據，補充其他評價指標，從而實現盡量提高投資成功概率，降低企業投資風險。

參考文獻：

[1]鐘杰峰，鄧小文，牛峰.印度尼西亞電力投資環境評價[J].南方能源建設，2016（01）.

[2]吳雨天.中國對外直接投資與經濟發展水平的關系[J].財會學習，2018（04）.

[3]BUCKLEY J.PETER，CLEGG JEREMY，CROSS R ADAM，et al.The Determinants of Chinese Outward Foreign Direct Investment[J].Journal of International Business Studies，2007（38）.

[4] BALARAMASAMY， MATTHE-

WYEUNG.A Causality Analysis of the FDI Wages Productivity Nexus in China[J]. Journal of Chinese Economic and Foreign Trade Studies，2010（01）.

[5]梁瑩瑩.基于結構方程模型的中國物流企業對外投資決策影響因素分析[J].當代經濟管理，2016（08）.

[6]楊挺，魏克旭，喻竹.中國對外直接投資新特征及新趨勢——創新對外直接投資政策與實踐的思考[J].國際經濟合作，2018（01）.

基金項目：國家自然科學基金青年基金項目（編號：41602124）;遵義師范學院博士基金項目（編號：尊師BS[2018]07號）聯合資助。

（作者單位：袁余洋、何文剛、陳朝玉，遵義師范學院;汪天凱，中核工程咨詢有限公司）