“一帶一路”背景下中國企業對非洲直接投資風險研究

韓潔 王璇

摘 要：近年來，隨著中國經濟持續增長，我國企業走出去的步伐越來越快。2013年，我國提出了“一帶一路”倡議，使得我國與各國的合作日益加深。非洲是“一帶一路”倡議的重要參與方，同時中非合作論壇也為中非共建“一帶一路”提供了良好的平臺，我國企業對非洲直接投資的規模不斷增大。但復雜的投資環境導致投資風險事件時有發生，所以，在中國對外直接投資快速發展的同時如何進行風險防范，一直以來都是相關學者研究的熱點。本文旨在分析中國企業對非洲進行直接投資可能會面臨哪些風險，并利用因子分析法對風險進行實證分析，最后從企業和政府的角度提出合理的風險防范建議，爭取為我國企業對非洲直接投資風險的識別和控制提供借鑒參考。

關鍵詞：對外直接投資? “一帶一路”? 投資風險? 非洲

中圖分類號：F752 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2020）06（b）--05

2013年，習近平總書記先后提出共建“絲綢之路經濟帶”和“21世紀海上絲綢之路”的暢想，二者共同構成“一帶一路”重大倡議構想。我國提出的“一帶一路”倡議，使我國與其他國家之間的往來更加密切，為中國與沿線國家之間的友好合作帶來了新的歷史機遇，同時也為我國企業進行對外直接投資提供了政策上的支持。

近幾年來我國對外投資的規模和數量不斷增加，根據《2017年度中國對外直接投資統計公報》數據顯示，截至2017年底，中國2.55萬家境內投資者在國（境）外共設立了3.92萬家對外直接投資企業，這些企業分布在全球189個國家或地區。2017年中國對外直接投資流量合計1582.9億美元和存量合計18090.4億美元，分別位列全球國家（地區）排名的第3位和第2位。

中國對非洲的直接投資起步時間雖然較晚，但是由于一些歷史原因，中國與非洲國家一直保持著良好的合作伙伴關系，因此我國近幾年對非洲國家不論是援助力度還是直接投資力度都在不斷加大。“一帶一路”倡議的提出，為中非合作提供了新的平臺，推動雙方實現發展戰略理念的有效對接，并在合作范圍、水平和規模方面得到顯著提升，促進了我國和非洲經濟的共同發展。相關資料顯示，2017年，我國流向非洲地區的投資為41億美元，同比增長70.8%。中國對非洲的直接投資存量由2003年的4.9億美元增長到2009年的93.3億美元，到2017年已經達到了近433億美元，非洲已經變成我國繼歐美和日本之后的另一大投資目的地。由此可見，我國與非洲國家在貿易投資等領域的合作存在著很大的潛力，可以預測到中非今后的貿易往來和投資活動也會持續增加。

非洲面積廣大，包含的國家眾多，經濟和政治環境比較復雜，存在著各種不確定因素，而這些因素可能會給我國企業的直接投資帶來風險，使得企業受到經濟損失。本文的研究重點在于分析對非洲國家直接投資的風險問題，這一選題不論是從理論上還是實際上，對于現階段我國企業對非洲直接投資活動來說都具有較高的研究價值。本文將通過分析收集到的信息資料，研究我國企業對非洲進行直接投資過程中可能遇到的風險，并提出一些應對風險的措施，力求為我國企業對非洲直接投資風險的識別和防范提供借鑒參考。

1 文獻綜述

目前學術界在對外直接投資風險分類方面沒有一個統一的標準，但大多數學者在研究之后，把對外直接投資風險大致分為了經濟風險、政治風險、文化風險和其他風險幾種類型，而法律風險及國際競爭風險等也可能包含在其他風險當中。衛志民（2014）和樊增強（2017）等把對非直接投資風險概括為政治風險、經濟風險、社會風險和法律風險四種類型。

在投資風險的研究方法上，劉繁如（2017）提到了兩種方法來對國家直接投資環境進行評價，分別是多因素評分分析法和投資障礙法分析法。羅氏多因素評分分析法用八個不同的因素來說明東道國的投資環境，根據每個因素對投資者造成影響的程度大小確定不同的評分標準，由操作者根據國家具體的投資環境結合評分標準，確定具體的評分，然后將分數加總匯合，作為對該國投資環境的總體評價，缺點是有一定的主觀性。投資障礙分析法是依據可能對國外投資者造成阻礙的因素來對投資環境進行評價的方法，該方法主要以定性分析為主，能夠迅速對投資環境作出評價，而且節省成本，缺點是僅憑個別關鍵因素作出判斷，可能會使投資者因為忽略掉某些好的投資因素而丟失好的投資機會。除此之外，劉一鳴（2018）在分析東盟10國的投資風險時，運用了因子分析法來進行定量分析。因子分析法對于風險的度量更加細致全面，得出的結果也更加直觀。所有分析方法各有優點，投資者可以根據自己的實際情況來選擇使用哪種方法分析投資環境。

張愛玲（2016）和樊增強（2017）等從不同方面說明了對非投資風險的應對措施，例如要強化中非安全合作、完善中非合作論壇機制等。本文也會在分析不同學者的觀點之后，從企業和政府兩個角度提出一些對策建議來應對中國企業對非洲直接投資的風險問題。

2 研究方法和變量選擇

2.1 研究方法

本文采用因子分析法對中國企業在非洲進行直接投資可能面臨的政治風險和經濟風險進行了定量分析。因子分析是一種比較常用的多元統計分析方法，它可以把問題簡化，更利于人們進行研究。

在進行因子分析之前，我們首先要做的是確定待分析的原有變量是否適合采用這種方法來分析。本文用的是KMO和巴特利特球形檢驗方法來進行檢驗，KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）檢驗統計量是用于比較變量間簡單相關系數和偏相關系數的指標，KMO統計量取值的范圍是0～1，KMO值與1越相近，因子分析的效果越好。巴特利特球形檢驗是一種檢驗各個變量之間相關性程度的檢驗方法。如果巴特利特球形檢驗的統計量的值越大，且其對應的相伴概率值小于用戶心中的顯著性水平，則說明原始變量適合作因子分析，反之則不適合用這種方法分析。接下來就要構造因子變量和計算因子得分。本文計算了樣本國家的政治風險、經濟風險和綜合風險的因子得分，從而得到各個國家在政治、經濟和綜合風險方面的風險排名，使投資者通過風險排名更加直觀地了解和把握不同國家的投資風險，有利于企業作出更加準確的投資決策，減少投資風險的發生。

2.2 變量選擇

由于對外直接投資風險種類繁多，本文不可能把所有風險全部都研究到，所以本文主要針對對外投資中相對來說比較重要的兩種風險，政治風險和經濟風險進行了更加精確的定量分析，而其他風險則采用定性的方法進行研究。本文選取了已同中國簽訂共建“一帶一路”合作文件的蘇丹、南非、利比亞、幾內亞、加納、肯尼亞、安哥拉、盧旺達等共計16個國家作為樣本進行分析。在變量的選取方面，本文共選取了能夠反映東道國政治狀況和經濟狀況的10個變量來分析中國對目標國進行直接投資的政治風險和經濟風險。其中，政治風險和經濟風險各有5個變量對其進行反映，具體變量名稱和數據來源，如表1所示。

本文選取了5個變量來反映東道國政治風險的大小，分別是依法治國程度、政治穩定性、政府效能、政府腐敗控制和政府監管質量，這5個變量均來源于全球治理指數（WGI）。這5個變量在正常的標準單元下在-2.5～2.5（或介于百分制1～100），一個國家的這5個變量的值越高，則表明這個國家制度的質量越高，政治風險也就越小。此外，本文同樣選取了5個變量來衡量一個國家經濟風險的大小，分別是國內生產總值年增長率、通貨膨脹率、經常賬戶余額占GDP百分比、人均國內生產總值和東道國吸收外國直接投資流量占東道國國內生產總值百分比。其中，國內生產總值年增長率相比較來說，比國內生產總值更能反映一國經濟的增長情況。

一般來說，GDP年增長率數值越大，年波動越小，則表明該國經濟發展較平穩，經濟風險也相對較小。本文選取的通貨膨脹率是按GDP平減指數衡量的通貨膨脹率，它顯示了整個經濟體的價格變動率。

World Bank Open Data為世界銀行公開數據。

一般而言，通貨膨脹率越高，則表示一國經濟可能發展過熱，在這個國家投資可能會面臨更大的經濟風險。經常賬戶余額占GDP的百分比可以從側面反映一國對外資的依賴程度，一般來說，這個變量的數值越大，則企業進行對外直接投資時面臨的經濟風險也就越小。人均GDP是國內生產總值除以年中人口數，一般來說，一個國家的人均GDP數值越高，則表明這個國家越發達，跨國企業在該國進行直接投資所面臨的經濟風險也就越小。東道國吸收外國直接投資流量占東道國GDP百分比。

這個變量直接反映了一國對外國直接投資的依賴程度。一般來說，一個國家這個變量的數值越大，則表明該國吸收的外國直接投資較多，可能給予外商直接投資的政策比較優惠，國外企業更容易進入這個國家進行直接投資，所面臨的經濟風險也較小。

3 實證結果分析

在數據的處理方面，本文選用了樣本國家2006—2017年相應變量的數據進行了因子分析，分析結果，如表2所示。

表2反映了因子分析中KMO和巴特利特球形檢驗結果，檢驗得到的KMO統計量為0.646，高于最低要求0.5，這個結果表明適合作因子分析。根據巴特利特球度檢驗結果，該統計量觀測為129.835，該觀測值較大，因此應該拒絕原假設，認為各變量指標之間存在較強的相關關系，同時P小于0.001，因此也說明適合采用因子分析法來進行研究。

表3顯示了各變量中所含原始信息能被提取的公因子所表示的程度，即變量信息被提取的占比。由該表顯示的數據可知，占比全部在一半以上，說明公因子很好地包含了原始變量的大多數信息。

表4和圖1分別為因子分析的解釋總方差和碎石圖。碎石圖用來展示各因子的重要程度，坡度越陡作用越明顯，結果表明，前三個主成分的特征值大于1，它們的累積貢獻率達到了81.691%，說明此次因子分析的結果比較好，故選取前三個公共因子。

表5為成分矩陣表，數據表明3個成分因子意義不明顯，所以需要進行因子旋轉來更好地解釋所提取出來的因子。

由表6的結果顯示，第一個公因子在依法治國程度、政治穩定性、政府效能、政府腐敗控制和政府監管質量上有比較大的載荷系數，這5個變量中所含的原始信息能被提取出來的第一個公因子很大程度地表示，因此可以把第一個公因子定義為“政治風險因子”。同理，第二個公因子可以很大程度地表示經常賬戶余額占GDP百分比和人均GDP，因此可把第二個公因子定義為“發展水平因子”。第三個公因子可以很好地表示GDP增長率、通貨膨脹率和東道國吸收外國直接投資流量占東道國GDP百分比這幾個變量含有的信息，因此可把第三個公因子定義為“經濟增量因子”。之后我們需要通過一個得分因子函數來計算最終的因子得分，而這個函數就是公因子表示為各個變量的線性形式。利用SPSS軟件中因子分析里的回歸法可以計算出如表7所示的成分得分系數矩陣，例如因子1就可以表示為F1=0.217ZX1+0.146ZX2+…0.026ZX10。

旋轉法 ：具有 Kaiser 標準化的正交旋轉法。

本文選取的三個因子分別從不同角度體現了樣本國家的政治和經濟情況，單獨使用某一公因子很難對一國整體的投資環境作出綜合評價，因此考慮按各公因子對應的方差貢獻率比例為權數計算綜合得分情況，可以利用SPSS軟件計算出每個因子的得分值，然后再利用因子得分公式計算出樣本國家的綜合風險的因子得分。計算完成之后，對樣本國家的因子得分進行排名，就可以得出樣本國家的政治風險和經濟風險綜合起來的直接投資風險排名。其中，因子得分的計算公式見式（1），樣本國家因子得分排名如表8所示。

第一個公因子本文在之前把它定義為“政治風險因子”，政治風險因子得分表明了一個國家的政治情況，由政治風險因子的得分排名我們可以看出，南非的政治情況最為穩定，則該國的政治風險也就相對較小，而蘇丹的得分較低，相對來說政治風險較大。第二個公因子表示發展水平因子，包含經常賬戶余額占GDP百分比和人均GDP信息，利比亞憑借其豐富的石油資源，2006—2017年這兩個指標各自的平均值在我們選定的樣本國家中都是排名較高的，因此這個國家計算出來的發展水平因子得分比較高。但是2011年發生的利比亞戰爭使得該國局勢動蕩，石油出口也有所減少。政治不穩定和安全局勢的惡化對利比亞國內經濟產生一定影響，所以對于利比亞的直接投資應該更為慎重一些。此外，安哥拉也因為石油生產使得國力快速增長，同時該國未開發的資源也很豐富，具有較高的經濟發展潛力，因此安哥拉在發展水平因子上的得分也比較靠前。南非人均GDP的平均值排在利比亞之后，但是經常賬戶余額占GDP百分比排名比較靠后，而這綜合起來導致南非發展水平因子得分排名大概處于中間水平。第三個公因子是經濟增量因子，包含GDP增長率、通貨膨脹率和東道國吸收外國直接投資流量占東道國GDP百分比的信息，加納的GDP增長率和吸收外國直接投資流量占GDP百分比在樣本國家中比較高，所以因子得分比較靠前，而南非的GDP增長率在樣本國家中最低，因此排名比較靠后。按照三個公因子對應的方差貢獻率比例為權數計算出來的綜合得分，綜合地反映了一個國家的政治情況和經濟情況，通過排名我們可以看出，排在前幾位的國家納米比亞、加納、贊比亞、南非和盧旺達等國在政治和經濟方面的直接投資風險相對較小，而排名靠后的國家相對來說直接投資風險較大。以上的實證分析結果可以為我國企業對非洲國家直接投資的市場選擇提供一定的參考意見。

4 結語

本文旨在分析中國企業對非洲國家直接投資面臨的風險問題，利用因子分析法計算出了樣本國家的政治風險、經濟風險和綜合風險的因子得分，從而得到各個國家在政治、經濟和綜合風險方面的風險排名，使投資者通過風險排名更加直觀地了解和把握不同國家的投資風險，有利于企業作出更加準確的投資決策，減少投資風險的發生。

在實際的投資活動中，我們要對風險進行全面的考量，這樣才可以盡量降低風險給我國企業帶來的損失。在控制非洲直接投資風險的問題上，一方面，企業應該在投資前做好風險預判，并且制定合適的發展戰略和加強自主創新能力，從而提高自身應對風險的能力。另一方面，政府要加大對企業的扶持力度，完善信息服務系統和相關的保險制度為我國企業走出去提供保障。同時也要不斷加強與非洲國家的交流，促進中非人民相互了解，減少因文化差異而導致的投資風險。總之，各方要一起努力，相互協調，共同創造一個良好的投資環境，才能更有效地減少和應對投資風險。

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