“一帶一路”沿線國家礦業投資風險評價

徐國良，高繼雷，代名梅，劉洪，張振飛

摘要：隨著共建“一帶一路”倡議的推進，中國對沿線國家礦業投資穩步增長。由于部分國家特殊的政治、經濟、文化背景，使得投資活動常面臨眾多風險，因此，有必要對礦業投資風險進行科學評價，以提高風險抵御能力。以國際投資風險一體化分析框架為基礎，提出從社會一般環境與行業一般環境2個維度展開的礦業投資風險評價“四層次”指標體系，然后運用灰色系統理論的重要工具灰色關聯分析對指標體系進行了實證研究。研究結果表明，政局穩定程度是影響礦業投資風險的首要因素，其次為外交關系情況、基礎設施建設、礦產資源稟賦、對外單項投資和國民教育水平；以國別進行風險評價的研究結果表明，越南、印度尼西亞等為低風險國家，哈薩克斯坦、波蘭等為中風險國家，巴基斯坦、伊朗等為高風險國家。

關鍵詞：一帶一路；礦業投資；風險評價；灰色關聯分析

中圖分類號：G9303文獻標識碼：Adoi：10.12128/j.issn.16726979.2023.05.011

引文格式：徐國良，高繼雷，代名梅，等.“一帶一路”沿線國家礦業投資風險評價——基于改進的灰色關聯分析模型［J］.山東國土資源，2023，39（5）：7278.XU Guoliang， GAO Jilei， DAI Mingmei，et al. Risk Assessment of Mining Investments along the Belt and Road Countries——Based on Improved Grey Correlation Analysis Model［J］.Shandong Land and Resources，2023，39（5）：7278.

0引言

中國對外投資近年來增長迅速，2020年對外直接投資流量首次位居全球第一。礦業是中國對外直接投資存量超千億美元的6個產業之一，到2020年底達到了1758億美元，占中國對外直接投資存量的6.8%［1］，主要集中在石油及天然氣開采、有色金屬及黑色金屬礦采選、煤炭開采等領域。自2013年共建“一帶一路”倡議提出以來，中國積極探索國際合作新模式，大力發展與沿線國家經貿合作伙伴關系，其中礦業是中國與沿線國家產能合作的重要領域［2］。礦業具有投資數額大、周期長等特點，疊加與沿線國家政體、文化等差異，使得礦業投資常常面臨巨大風險［3］。如何客觀評價沿線國家礦業投資風險，對于積極融入“一帶一路”倡議、防范化解投資風險、抓住礦業投資機遇期、推動對外礦業持續向好發展具有一定的研究緊迫性。

當前，礦業投資風險評價大多將評價體系作為明確系統，認為系統內的各項指標相互獨立，較少考慮評價指標之間的關聯性，并以此為前提展開［4］。事實上礦業投資風險評價系統的結構和指標并不是明確的，各項指標之間往往有一定關聯性但無法準確分辨，相關指標信息也不完全是精確的數值，總體來說，該系統具有一定的模糊屬性，是一個灰色系統［5］。該處將灰色關聯分析引入礦業投資風險評價中，將其中分辨系數的經驗取值法改進為浮動取值，并采用熵權法確定指標權重，提出基于改進的灰色關聯分析模型的礦業投資風險評價體系，以期為“一帶一路”沿線國家礦業投資決策提供參考。

1成礦區帶特征

“一帶一路”橫跨勞亞、環太平洋、特提斯三大成礦域，涉及歐洲、烏拉爾—蒙古、西伯利亞、地中海、西伯利亞、東亞成礦區［5］。其中，勞亞成礦域地質構造背景復雜，以前寒武紀地塊為基底，上部疊加顯生宙沉積盆地及造山帶和新生代風化殼，成礦以煤、鐵、金、石油、鈾、錳、鉛鋅、鎳、鎢、鉬、銻、金剛石等為特色，例如俄羅斯、哈薩克斯坦等是重要的金、煤礦產地；環太平洋成礦域沿太平洋周緣展開，地質構造背景以顯生宙造山帶疊加新生代風化殼為主，所屬的東亞成礦區以鎳、鉬、鎢、錫、銀、錳等為成礦特色，代表國家有菲律賓、印度尼西亞等；特提斯成礦域地質構造背景以顯生宙造山帶為主，所屬的西亞成礦區以鉀鹽、銅、鐵、鉬、天然氣等為成礦特色，代表國家有伊朗、沙特阿拉伯等。總之，“一帶一路”沿線國家礦產資源豐富，而且部分國家地質工作程度較低，有較大的礦業開發潛力。

2指標體系與評價模型

2.1指標體系

目前礦業投資風險分類沒有統一的劃分標準，不同學者采取的研究理論和劃分角度各有不同［712］。本次工作對海外礦業投資影響因素進行梳理，以國際投資風險一體化分析框架為基礎，提出礦業投資風險評價“四層次”指標體系。其中，第一層為投資風險目標層；第二層為準則層，包括社會一般環境與行業一般環境2個分量；第三層為子準則層，對上述兩分量進行細化，包括政治環境、政府治理、宏觀經濟、文化環境、礦業條件、市場環境、金融條件；第四層為指標層，包括政局穩定程度、外交關系情況等17個指標，并對指標作了說明（表1）。

2.2評價模型

評價模型以灰色系統理論的重要工具灰色關聯分析為基礎進行建立，并對其中關鍵參數的確定進行了改進。首先參照指標體系收集原始數據，構建不同國家各個指標之間的數據矩陣；對指標數據進行無量綱化處理，以便于數據間的對比；構建由最優值組成的參考序列；計算各個國家指標序列與參考序列對應元素的絕對差值；使用改進方法確定分辨系數；計算指標序列與參考序列之間的灰色關聯系數；以熵權法確定指標權重；最后計算關聯序，并確定礦業風險投資指數。

2.2.1數據矩陣構建及處理

構建由n個國家和m個評價指標組成的初始數據矩陣X'見公式1。X={X'ij}m×n=X'11X'12…X'1n

X'21X'22…X'2n

X'm1X'm2…X'mn（1）其中，X'ij為第j個國家的第i個指標實際值，j=1，2，3，…n；i=1，2，3，…m。為消除量綱影響，對初始數據矩陣進行線性歸一化處理，將矩陣中每一個元素限定在［0，1］之間，同時對不同方向數據進行單向處理，統一使最大數據反映最優值，例如“市場價格波動”“匯率波動”“利率波動”等指標認為數值越小，指標越優，通過反向處理后，以最大數代表最優值。

（1）大數最優歸一化處理。計算如公式2：Xij=X'ij-X'iminX'imax-X'imin（2）（2）小數最優歸一化處理。計算如公式3：Xij=X'imax-X'ijX'imax-X'imin（3）式中：Xij為歸一化后第j個國家的第i個指標數據，X'imax和X'imin分別為所有國家中第i個指標的最大值和最小值。

2.2.2構建參考序列

選取各項指標中歸一化后的最優值構建參考序列，記作X0={X10，X20，...Xm0，分別計算參考序列元素與每個國家指標序列中元素的絕對差值。計算如公式4：Δij=|X0-Xij|=Δ11Δ12...Δ1n

Δ21Δ22...Δ2n

Δm1Δm2...Δmn（4）2.2.3計算灰色關聯系數

分別計算每個國家指標序列與參考序列之間的灰色關聯系數ξij。計算如公式5：ξij=Δmin+ρΔmaxΔij+ρΔmax=

miniminj|X0-Xij|ρmaximaxj|X0-Xij||X0-Xij|+ρmaximaxj|X0-Xij|（5）式中：Δmin=miniminj|X0-Xij|為Δij中所有元素中的最小值；Δmax=maximaxj|X0-Xij|為Δij中所有元素中的最大值。ρ為分辨系數，取值范圍為（0，1）。

通常計算中為求簡便，取值為0.5，該取值的不足之處是無法充分反映最大絕對差值的重要性，可能影響最終評價變量的排序。文獻［13］認為應根據最大絕對差值與絕對差值之間的距離大小適時調整分辨系數，借鑒該思路，首先計算出分辨系數取值范圍，當指標序列比較平穩時，分辨系數取較大值；當指標序列出現異值時，分辨系數取較小值，以保證關聯關系整體性，同時抑制異值的主導作用，計算如下。記ΔV為Δij中所有元素的均值，并令εΔ=ΔVΔmax，則ρ的取值范圍為εΔ≤ρ≤2εΔ，同時滿足：（1）Δmax>3ΔV時εΔ≤ρ≤1.5εΔ；（2）Δmax≤3ΔV時1.5εΔ≤ρ≤2εΔ。

2.2.4計算灰色關聯序

對每個國家各項指標的關聯系數進行加權平均計算，即可得到反映各個國家指標序列與最優參考序列之間緊密程度的關聯序Rj（j=1，2，3，…n）。計算如公式6：Rj=∑mi=1Wiξij（6）式中：Wi為各個指標的權重。

合理確定各指標權重Wi，將增強關聯序的可靠性，并最終提高評價結果的準確性。傳統定性或半定量賦權存在過于主觀或適應性的局限，該處采用定量熵權法確定權重，該法是利用熵值的離散程度判斷指標對綜合評價的影響，也即指標占綜合評價的權重。

使用歸一化后的原始數據矩陣，計算第i項指標下第j個國家的比重，進而求取信息熵，最后計算各指標熵權。計算如公式（7）～（9）：Pij=Xij∑nj=1（7）

Ei=1lnn∑nj=1PijlnPij（8）

Wi=1-Eim-∑Ei（9）2.2.5確定風險指數

關聯序數值越大，該國與最優指標之間的差距越小，總體評價越優，礦業投資風險將越小。定義與關聯序負相關的礦業投資風險指數RIj（j=1，2，3，…n），RIj越小，認為投資風險越低。計算如下：RIj=1-Rj（10）3實證分析

3.1指標數據說明

根據“一帶一路”沿線國家礦產資源價值大小，選取18個主要國家作為分析對象，以2020年為基準年收集數據。其中，評價指標體系中的政局穩定程度、礦業監管質量、社會法制水平等指標分別以世界銀行WGI數據庫中各國“政局穩定性及非暴力”“規制質量”“法制水平”等指數進行衡量；經濟發展水平、投資吸引水平、基礎設施建設、市場價格波動等指標分別以世界銀行WDI數據庫中各國“采用美元計數的人均國民生產總值”“采用美元計數的外國直接投資凈額”“基礎設施質量指數”“消費價格指數標準差系數”進行衡量；礦業市場潛力、市場開放程度等指標以世界銀行商品貿易數據庫中各國“礦產品進口數據”“進口貨物和服務占GDP比重”進行衡量；外交關系情況以中國與各國“外交伙伴關系等級”進行衡量；對外單向投資以《2020年度中國對外直接投資統計公報》中“對外直接投資”衡量；文化互聯程度引自文獻［14］；國民教育水平以聯合國教科文組織關于各國“高等教育人群占比數據”衡量；礦產資源稟賦以美國地質勘探局（USGS）發布的《2020年礦物商品摘要》中各國礦產資源價值數據進行衡量；融資便利程度以世界銀行《2020年全球營商環境報告》中“融資便利度指數”進行衡量；匯率波動風險以各國兌美元匯率標準差系數衡量，利率波動風險以各國官方利率標準差系數衡量，二者基礎歷史數據取自國際貨幣基金組織IMF發布的《國際金融統計》。

3.2指標權重說明

根據前文所述權重計算方法，對礦業投資風險評價指標體系中各項指標進行權重計算（表2）。

按綜合權重大小對指標進行排序，排在前位的指標有政局穩定程度（0.0736）、外交關系情況（0.0722）、基礎設施建設（0.0663）、礦產資源稟賦（0.0649），表明這些指標對綜合評價影響相對較大；排在后位的指標有礦業監管質量（0.0518）、經濟發展水平（0.0513）、融資便利程度（0.0511），表明這些指標對綜合評價影響相對較小。

政局不穩對海外礦業投資影響巨大，“一帶一路”沿線部分國家政治形勢復雜，其國內戰亂與政權更迭頻繁，正常礦業生產活動易受擾亂，投資協定也可能不被新政府認可，投資方的資本及收益得不到保證，會面臨較大的風險損失。

Shige Makino等［15］認為良好的外交關系有助于雙邊政府建立強制性的制度變遷與安排。例如通過成立專門的國際政府組織，對各種具體規則進行創造和完善，以賦予投資商更多合法性權利。

基礎設施完善與否制約礦產品流通，比如道路資源不足，將阻礙地處偏遠地區的礦產品有效輸出，礦產品的競爭能力將會下降。

礦產資源稟賦良好，體現在礦床保有儲量大、平均品位高、采掘及選冶容易，這將有助于提高礦產品產量，同時降低勘查及生產成本，取得超額利潤。

3.3國別投資風險評價

通過前述構建的改進灰色關聯綜合分析模型，對“一帶一路”沿線18個主要國家進行了17項指標的實證分析，系統測算了各個國家指標與最優指標之間的關聯序數值，并對數值由大到小進行排序，同時對各個國家風險指數進行Kmeans聚類分析，以“低、中、高”對投資風險進行界定（表3）。

3.3.1低風險國家

低風險等級的國家按風險指數從小到大分別為越南、印度尼西亞、土耳其、蒙古。從社會一般環境來看，這些國家政局較為穩定，政府治理水平總體穩健，投資吸引力正穩步提升［16］；從外交伙伴關系等級來看，據外交部官網，中國與上述國家均為“全方位戰略伙伴關系”以上等級。

越南礦業投資風險指數為0.354 329，在18個評價國家中高于俄羅斯聯邦。越南鋁土、金、煤、鐵、鈦、銅、稀土等資源儲量較大，尤其是鋁土礦，是該國的優勢礦種，總資源量約80億t［17］。越南基礎設施總體陳舊，但近年來基建投入占國內生產總值比重在逐步提升，交通運輸提質明顯。從市場開放程度來看，越南政府在鼓勵外資的同時，對投資也有較多限制，比如石油項目較難介入；規定煤炭開發外資占股不能超50%；鋁土礦不得出口，開發時需配建鋁冶煉廠等，因此在投資該國礦產項目前，需對投資法規進行研究，以規避風險。從中越兩國經貿合作來看，總體勢頭向好，2017年中越簽署共同實施“一帶一路”和“兩廊一圈”計劃合作文件之后，兩國合作邁上新臺階。

印度尼西亞礦業投資風險指數為0.368 300，在18個評價國家中高于俄羅斯聯邦和越南。該國是世界主要的油氣資源國，煤、銅、鋁土、鐵、鎳、鉛、鋅、稀土等資源量也比較豐富，其中鎳礦占全球查明資源量的23.5%，錫礦占16.4%；該國基礎設施建設較為滯后，交通運輸依賴海運，主要港口有25處［18］。該國礦業投資環境總體友好，政府對外資持鼓勵態度，礦業投資流程正不斷優化，但仍有一些負面因素，比如政策不穩定、礦業管理效率不高、文化環境較為復雜等。

土耳其礦業投資風險指數為0.379 006，風險高于印度尼西亞。土耳其優勢礦種有硼、天然堿、長石、大理石、釷、鉻和煤等，總值超2萬億美元［19］；該國地處歐亞兩大洲交界處，地緣優勢明顯，港口、公路、鐵路等基礎設施較為完善；與礦業相關的法律法規相對復雜，外資通常較難全面了解掌握；土耳其對外資進入礦業提供了部分稅收和利率支持，但近年來該國金融市場比較動蕩，一度沖擊了投資者對該國經濟的信任。

蒙古國礦業投資風險指數為0.388 908，風險略高于土耳其。蒙古國的煤、銅、金等資源量居世界前列，其中探明煤炭資源量達1500億t以上；該國基礎設施建設相對落后，水電資源匱乏，產業基礎薄弱，制約了礦業的發展；為吸引外國投資，該國與包括中國在內的39個國家簽訂了免征雙重稅務協議和鼓勵投資協議，提出了一系列稅收減免優惠政策，其中礦業是外資進入的主要領域，吸引了約80%的外資［20］；蒙古國實行議會共和制，政府常態性的解散與重組導致法律修訂頻繁；外資注冊礦業公司相對簡單，但退出機制繁瑣，對外資占股也有明確限制，對投資該國礦業構成一定風險。

3.3.2中風險國家

中風險等級的國家按風險指數從小到大分別為哈薩克斯坦、吉爾吉斯斯坦、波蘭、希臘、沙特阿拉伯、印度、菲律賓。從社會一般環境來看，除吉爾吉斯斯坦以外［21］，其他國家政局總體穩定，政府治理水平穩健；從外交關系等級來看，哈薩克斯坦、沙特阿拉伯、希臘與中國為“全面戰略伙伴關系”，互相具有重要且全面的戰略價值；吉爾吉斯斯坦、波蘭、印度與中國為“戰略合作或戰略伙伴關系”，在某些領域有合作關系，但是在戰略和外交上可能存在差異，比如印度在中印邊界錫金段越界侵入中國，導致中印外交關系緊張；與菲律賓僅為建交關系，外交關系等級較低，菲律賓在南海侵占中國主權［22］，造成中菲外交關系一度緊張。在上述有外交沖突的國家進行礦業投資，可能面臨一定政治風險。

哈薩克斯塔與中國接壤，優勢礦種為石油、天然氣、金、銅、鋅等。在礦業開發方面該國一直堅持吸引外資，頒布了一系列涉礦法規及優惠政策，礦業相關稅制也較為合理，但部分礦業法規修訂頻繁，投資者常因不熟悉最新政策而蒙受損失。此外，在礦業開發中存在政府干預及強權攫取行為，給礦業投資也帶來一定風險。

吉爾吉斯斯坦同與中國接壤，優勢礦種為金、汞、鎢、錫、銻等。由于地處內陸，外資進入該國礦業領域尚處起步階段，但該國經濟自由度、市場化程度較高，這為礦業發展提供了良好基礎。該國近年來政局不穩，且其國內南部地區存在分裂主義、極端主義組織活動，為礦業投資帶來了潛在風險。

波蘭與希臘地理位置優越，優勢礦產分別為煤、銅、銀及鋁土、鎳等。兩國經濟發展平穩，礦業投資政策較為寬松，但中國與兩國之間經濟互補性較弱［2324］，政治體制也存在差異，使得在兩國投資礦業仍存在一定風險。

沙特阿拉伯優勢礦產為石油、磷酸鹽、鋁土等。近年來該國對除石油以外其他礦種的開發逐步重視，比如與中國地調局合作進行阿拉伯地盾區域的礦產資源調查。該國對外商投資持鼓勵態度，外資可享受土地、勞工、所得稅等方面的優惠政策。中沙兩國曾簽署保護投資協定和避免雙重征稅協定，這降低了中國在該國投資的風險。不利因素主要為外部安全環境惡化及存在恐怖主義威脅，此外貧富差距引發的社會矛盾也增加了投資風險［24］。

印度優勢礦種為煤、鋁土礦、鐵、錳等。該國新修訂的《礦山與礦產法》放寬了外商對礦業的投資限制，以鼓勵和吸引外資進入礦業領域，但該國基礎設施落后、勞動力市場僵化使得外資潛在運營成本較高，此外該國行政機構龐雜，行政效率低下，也增加了投資風險。

菲律賓優勢礦種為金、銅，煤、磷等，非金屬礦產也較為豐富。該國政府鼓勵外商投資礦業以提振經濟并增加就業機會，但地方政府、社會團體、部族對采礦活動根深蒂固的反對情緒，一度阻礙了該國礦業發展，使得部分采礦項目終止，給礦業投資項目構成了損失風險。

3.3.3高風險國家

高風險等級的國家按風險指數從小到大分別為巴基斯坦、烏克蘭、烏茲別克斯坦、伊拉克、阿富汗、伊朗。從社會一般環境來看，上述部分國家國內政治形勢復雜，政局時有動蕩，法制水平不高，政策連續性不強；從行業一般環境來看，部分國家雖然礦產資源豐富，但基礎設施相對落后，短期看礦業市場潛力不大，且技術人才匱乏，勞動者素質不高，在這些國家進行礦業投資面臨較大的風險損失，容易導致投資項目的失敗。

4對策建議

（1）社會一般環境方面。在實施礦業投資項目前，應對東道國進行政治、經濟、文化等方面的信息采集和全面評估，尤其是在中高風險國家，要將政局是否穩定作為首要考慮因素，做好安全和非正常成本支出的評估，制定突發問題應急預案；重視外交關系對投資項目的影響，充分利用高層互訪及友好雙邊關系建立與東道國政府的溝通渠道，以加強與東道國政府之間的友好交流，謀求共同發展；做好我國對外投資較大項目的跟蹤調研，查清其運轉及財務狀況，作為對所在國投資環境判斷的考慮因素。此外應遵守東道國法律法規，尊重當地風俗習慣，履行社會職責，積極參與當地福利與慈善事業。

（2）行業一般環境方面。要將基礎設施是否完善作為礦業項目投資的重要考量因素，選擇路網和光纜密度較大的地區作為首選投資區位，在基礎設施建設落后的國家，要將與主要干道聯通的必要基建投入納入成本考慮；對礦產地要進行充分調研，查明礦產資源稟賦，包括保有儲量大小、平均品位高低、可采及選冶難易程度等；要做好對全球礦業市場未來需求狀況的研判，合理確定生產規模；針對利率與匯率波動風險，對內應提高管理人員風險意識、財務水平，對外應強化金融操作，使用對沖工具等套期保值手段應對不確定金融風險。

參考文獻：

［1］中國商務部，國家統計局，國家外匯管理局.《2020年度中國對外直接投資統計公報》［M］.北京：中國商務出版社，2021：34.

［2］洪水峰，鄧雅婷，李紅丹.基于結構性權力理論的海外礦業投資風險評價［J］.中國礦業，2021，30（10）：2431.

［3］郭曉林.國有礦業企業海外投資風險識別及防范研究［J］.中國礦業，2021，30（6）：2328.

［4］鄭明貴，胡志亮.海外礦業投資環境風險評價研究［J］.黃金科學技術，2018，26（5）：596604.

［5］翁祥健.政府方視角下PPP項目社會資本方評價研究：基于灰色關聯綜合評價模型［J］.項目管理技術，2021，19（9）：5762.

［6］梅燕雄，裴榮富，楊德鳳，等.全球成礦域和成礦區帶［J］.礦床地質，2009，28（4）：383389.

［7］Charles Teye Amoatey，Samuel Famiyeh，Peter Andoh. Risk assessment of mining projects in Ghana［J］. Journal of Quality in Maintenance Engineering， 2017，23（1）：2238.

［8］吳旺，楊仕教.基于G1灰色關聯法的礦業企業對外投資風險評價研究［J］.南華大學學報（自然科學版），2016，30（2）：3237.

［9］高兵，賈其海，崔彬.國際礦業投資項目的非技術風險及其防范［J］.金屬礦山，2009（1）：5354.

［10］許勤華，蔡林，劉旭.“一帶一路”能源投資政治風險評估［J］.國際石油經濟，2017，25（4）：1121.

［11］趙曙明.共同管理經濟與跨國公司競爭戰略［J］.世界經濟，1998（10）：4246.

［12］Kent D.Miller. A Framework for Integrated Risk Management in International Business［J］.Journal of International Business Studies，1992，23（2）：3233.

［13］錢隼馳，仇蕾.灰色關聯分析中分辨系數取值的定量研究［J］.統計與決策，2019，35（10）：1014.

［14］曾燕萍.中國與“一帶一路”沿線國家文化貿易總體格局與互補性研究［J］.上海對外經貿大學學報，2020，27（2）：4150.

［15］Shige Makino，Eric WK Tsang. Historical ties and foreign direct investment： An exploratory study［J］. Journal of International Business Studies，2011，42（4）：545557.

［16］胡必亮，張坤領.“一帶一路”倡議下的制度質量與中國對外直接投資關系［J］.廈門大學學報（哲學社會科學版），2021（6）：4861.

［17］中華人民共和國商務部.2020年對外投資合作國別（地區）指南［EB/OL］.http：//fec.mofcom.gov.cn/article/gbdqzn（20211228）

［18］張俊勇，陳艷春.印度尼西亞佐科政府基礎設施建設［J］.國際研究參考，2020（6）：2328.

［19］汪泰，陳俊華.中國中亞西亞經濟走廊貿易投資便利化水平研究［J］.世界地理研究，2020，29（5）：883892.

［20］娜琳.“一帶一路”與“發展之路”對接框架下內蒙古對蒙古國投資貿易評估與建議［J］.北方經濟，2019（12）：4044.

［21］周明，李嘉偉.21世紀初兩次國際抗議浪潮的關聯與比較：兼論作為中介的吉爾吉斯斯坦“革命”［J］.俄羅斯研究，2021（1）：74111.

［22］鄭明貴，胡志亮，潘詠雪.我國周邊國家礦業投資政治經濟環境評價研究［J］.中國礦業，2020，29（12）：614.

［23］蔣小紅.中企在中東歐國家貿易和投資面臨的歐盟法風險及應對：基于對塞爾維亞、匈牙利和波蘭的考察［J］.歐洲法律評論，2020（5）：114.

［24］周太東.中國與希臘“一帶一路”投資合作：比雷埃夫斯港項目的成效、經驗和啟示［J］.海外投資與出口信貸，2020（2）：3539.

［25］文巍，吳昊.“一帶一路”背景下阿拉伯國家投資環境研究［J］.阿拉伯世界研究，2020（5）：85106.

Risk Assessment of Mining Investments?along the Belt and Road Countries

——Based on Improved Grey Correlation Analysis Model

XU Guoliang1，2，GAO Jilei1，2， DAI Mingmei3，LIU Hong4， ZHANG Zhenfei1，2

（1.No.1 Exploration Institute of Geology and Mineral Resources（No.1 Geological Brigade of Shandong Provincial Bureau of Geology and Mineral Resources）， Shandong Ji'nan 250000，China；2. Shandong Provincial Rich Iron Mine Exploration Technology Development Engineering Laboratory， Shandong Ji'nan 250000， China; 3. Ji'nan Branch Bank of China CITIC Bank Limited Corporation， Shandong Ji'nan 250000， China; 4. Chengdu Geological Surveying Center of China Geological Surveying Bureau， Sichuan Chengdu 610000， China ）

Abstract：Accompanying with the promotion of joint construction of the "Belt and Road" initiative， mining investment in countries along the route has increased steadily. Based on the integrated analysis framework of international investment risk， a "four level" indicator system for mining investment risk evaluation is proposed from two dimensions， they are social general environment and industry general environment. Then， an important tool of grey system theory， grey correlation analysis is used to conduct empirical research on the indicator system. It is indicated that the degree of political stability is the primary factor affecting the risk of mining investment， followed by diplomatic relations， infrastructure construction， mineral resource endowment， external single investment， and national education level; The research results of risk assessment by country indicate that Vietnam， Indonesia and other countries are low-risk， Kazakhstan， Poland and other countries are medium risk， and Pakistan， Iran and other countries are high-risk.

Key words：Belt and Road; mining investment; risk assessment; grey correlation analysis