“一带一路”沿线国国家风险评价
——基于面板数据及突变级数法的分析
2018-11-21宋维佳梁金跃
宋维佳,梁金跃
(东北财经大学 投资工程管理学院,辽宁 大连 116025)
一、引 言
2013年9月和10月,国家主席习近平在出访哈萨克斯坦和印度尼西亚两国期间先后提出“丝绸之路经济带”和“21世纪海上丝绸之路”(简称“一带一路”)倡议构想,旨在积极推进中国与沿线国家发展战略的相互对接,促进区域经济合作[1]。据中国商务部数据显示, “一带一路”沿线总人口约为44亿人,经济总量约为21亿美元,分别约占全球的63%和29%,经济发展潜力巨大,截至2016年底,中国对其沿线64个国家或地区累计实现各类投资存量达1 302亿美元,年均投资增长率超过10%,同期,沿线国家对华贸易总额达71 885亿美元,约占全球贸易总额的22%。
然而,伴随着投资规模扩大,一些隐患也逐渐显现,反观“一带一路”沿线国家现状,转型经济体和新兴发展中国家占比超过80%,这些国家国情各有不同、地缘政治复杂,部分国家还存在着经济负增长、债台高筑、恐怖主义威胁、政局动荡和腐败严重等系列重大国家风险,这些因素都会给投资过程带来较大的不确定性。所以,如何在最大程度上规避东道国国家风险从而保证投资质量的提升?如何做好风险预警,对风险进行正确识别和有效应对?这些问题的解决都有赖于“一带一路”倡议实施前对其沿线国国家风险水平进行系统性评估。
二、国家风险概念界定及研究评述
(一)国家风险概念界定
国家风险是一个涉及政治、经济、金融、社会、文化、国际关系乃至自然环境及恐怖主义等十分复杂的范畴,由于针对不同国际政治经济活动,需要分析和评价的国家风险也有差异,并且影响国家风险的不安定因素在不断变化,所以,迄今为止,还没有统一的国家风险概念[2]。然而,通过梳理国内外相关文献,笔者发现,众多对国家风险定义的论述基本上是基于两个视角:一方面,Nagy[3]与Goldberg和Johnson[4]等从信贷违约角度将国家风险定义为是由某个国家或地区的宏观经济、社会环境和自然灾害而导致的债务贷款拒绝偿付的可能性;另一方面,Kolstad和Wiig[5]从跨国投资的角度将国家风险界定为企业对外投资中,东道国本身因宏观经济、政治、社会和金融等风险因素的变化,引致企业跨国经营产生潜在的财务损失。
由于“一带一路”倡议的实施会带来大量的跨国投资业务,而在跨国投资过程中东道国国家风险的异质性,势必会对企业跨国投资区位和投资方式的选择以及投资规模、经营绩效等因素产生影响。所以,在“一带一路”倡议研究背景下,本文所界定的国家风险是指企业对外直接投资过程中,资产在东道国所面临的危险程度,它源于因国别政治、经济、金融和社会等环境的突变所导致的损失暴露,是企业投资过程中首要考量的因素之一。
(二)研究评述
目前,国内外学者主要应用定性与定量分析方法对国家风险进行评价。其中,大多数定量研究主要使用经济学计量模型和数学模型,探究影响国家风险的主要因素,如Cantor和Packer[6]利用49个国家或地区的八个宏观经济变量作为横截面数据,运用最小二乘法回归拟合了标普和穆迪的国家主权风险评级,结果显示该模型拟合精度达到90%。张金水和连秀花[7]等运用非线性变量的Logit模型,实证检验了GDP增长率、外债占GDP比重和汇率波动是影响国家经济风险的主要因素。
随着企业跨国投资规模的不断扩大,国内外的许多评级机构为向跨国公司提供更为直观的投资风险预警,以运用定性结合定量分析的方法形成国家风险评级体系排名较为多见。其中,美国国际国别风险评级指南机构ICRG (International Country Risk Guild)的国家风险评级体系较为经典,该机构应用清单分析法将国家风险细化为政治、经济和金融风险三大类一级指标,其下共设22个二级指标,各指标数值由实际数据以及专家打分组成,最后通过专家调研法将各指标赋予权重,形成国家综合风险分数排名。近年来,许多国内学者也在定性研究基础上不断创新,将其他学科的理论方法引入到国家风险的研究中,如许晖等[8]在利用德尔菲法收集跨国公司国际化经营战略转型所面临的18项风险指标数据后,引入风险容忍度理论,将数据进行处理后按风险影响重要性程度进行分类排序,为企业决策者制定战略提供了客观参考。宋维佳和熊宏韬[9]等建立了等级全息模型(HHM),并根据专家调研法定性分析得出的结论,对装备制造业企业海外并购的风险进行多角度识别,从而提取出关键风险因素。另外,包括李春花[10]的BP神经网络法和孙丽[11]的模糊综合评价法都是通过专家经验数据或对清单指标赋权,计算后达到量化识别风险的目的。
“一带一路”倡议实施以来,仅有少部分国内学者和研究机构对于其沿线国的国家风险进行研究,如中国社会科学院世界经济与政治研究所[12]将经济基础、偿债能力、社会弹性、政治风险和对华关系五大维度共41个子指标纳入国家风险评价,考虑到各个维度之间相对重要性关系,将其权重值均设定为0.2,最后汇总各国分数形成国家风险评级。同时,胡俊超和王丹丹[13]等分别运用主成分分析、因子分析、聚类分析和判别分析法考察了“一带一路”沿线国国别风险,验证了方法的适用性并得出了风险等级排名。
从现有国内外文献可以看出,虽然学者和研究机构的研究方法在不断创新,但仍存在继续深入的空间。首先,定量分析法虽然是通过实证数据模型推导得出客观性结论,但这类研究通常是针对国家风险所划分的经济和金融等不同层面的单一范畴来构建模型,进而提取主要影响因子,然而,国家风险体系往往具有联动效应,政局的不稳会直接导致经济增长率放缓,使经济风险加大;恐怖主义和宗教势力等社会风险的加剧也会间接影响国家政局稳定,提升政治风险,所以,将国家风险割裂成不同层面,单纯从一方面探究得出的主要影响,通常会忽略其他层面的联动因素对其的影响效应,结果造成与真实情况不符或相悖,结论可信度降低。其次,定性分析法虽考虑了国家风险的整体性,但无论是在专家打分获取数据方面,还是在德尔菲专家调研法赋权各指标阶段,都不具有完全客观性,使研究结果带有主观偏差或者过分依赖专家经验等局限。总之,由于两种研究方法各有不足,并且国内外现有能回避上述缺陷的研究并不多见,因而亟待学者填补这项空白。
鉴于此,本文根据国际上现行对国家风险分类标准,将其划分为涵盖政治、经济、金融和社会风险四大层面,其下共设14个二级指标,选取“一带一路”沿线57个国家2011—2015年5年的面板数据作为研究样本,并在以下两方面进行了改进创新:首先,考虑到风险发生具有不确定性和突变性的特征,将在地质学和环境学方面应用较为广泛的突变级数法引入到对国家风险的研究领域,其方法适用条件也与风险的特性相吻合。为保证对国家风险量化的客观性,研究全程采用非主观的改进熵值法对指标设定权重,最大限度地避免由于主观因素对实验造成的干扰。其次,国内文献鲜有对“一带一路”沿线国家的国家风险进行特定领域研究,因此,本文将量化的国家风险数据应用到对沿线国的深入剖析中,一方面检验了新方法的实用性,另一方面也希望能够科学客观地衡量比较各沿线国国家风险的异质性,为“一带一路”倡议的实施提供必要参考。
三、评价指标体系构建及数据来源
(一)“一带一路”沿线国家选择
本文在“一带一路”沿线已有的64个国家基础上,共收集了2011—2015年14项指标数据,在综合考虑各方面因素后,最终选择57个国家作为研究样本,其具体筛选标准如下:首先,满足主要指标数据,尤其是定量指标经济风险和金融风险数据的可得性。由于某些年度部分数据的缺失,而导致一些国家风险无法进行后续计量,为保证结论的客观真实,将伊朗、巴勒斯坦、白俄罗斯和也门等4个国家样本剔除。其次,虽然伊拉克、阿富汗和叙利亚3国也在“一带一路”沿线,但是这些国家仍处在战争边缘,宗教冲突严重,会导致投资人员和资金安全无法得到保障,尤其是在叙利亚,ISIS恐怖势力猖獗,至今都没有得到有效抑制,基于此将上述3国剔除,具体样本统计如表1所示。
表1 “一带一路”沿线国家选择*
注:*因蒙古国地处东亚地区,所以表1没有单独列出。
(二)国家风险评价指标选取及数据来源
本文把中国海外风险评级体系(CROIC)作为已有评判依据,从经济、金融、政治和社会风险四个方面出发筛选出14个子指标,主要基于以下考量:首先,经济风险反映了一个国家投资环境的长期基础,较好的经济基础是中国企业海外投资收益水平和安全性的根本保障。其中,GDP总量和经济增长率分别衡量了一国经济规模和经济发展水平;通货膨胀率和失业率反映了一国的经济绩效。其次,金融风险刻画了一国公共部门和私人部门的债务动态和偿债能力,包括直接投资和财务投资在内的各种类型投资安全都会受到影响。其中,外债占GDP比重和银行不良贷款率共同衡量了一国的外债规模和短期内爆发债务危机的风险,再加上经常账户余额占GDP比重共同反映了一国的偿债能力。再次,政治风险考察了一国政局的稳定性和质量,较低的政治风险是企业进行海外投资目标国选择的先决条件之一。其中,政权稳定性(-2.5—2.5分)反映了国家政局的变化;政府效率(-2.5—2.5分)、政府监管质量(-2.5—2.5分)和腐败控制(-2.5—2.5分)共同衡量了一国政府的治理能力。最后,社会风险量化了一国社会安全程度,良好的社会运行秩序能确保企业的有序经营。其中,恐怖主义(0—10分)衡量了一国受到内部与外部激进势力的威胁,民主法治(-2.5—2.5分)和话语权与问责(-2.5—2.5分)分别反映了国家法治化程度及公民言论自由性。
四、研究方法与建模步骤
(一)研究方法
突变级数法是一种对评价目标进行多层次矛盾分解,然后利用突变理论与模糊数学相结合产生突变模糊隶属函数,再由归一公式进行综合量化运算,求出总的隶属函数,进而对评价目标进行排序分析的一种综合评价方法。法国数学家托姆[14]的《结构稳定性与形态发生学》,标志着突变理论的正式诞生。该理论要求,首先,单一状态变量的控制变量总数要求最好少于4个,若控制变量超过4个归一化后对结果影响很小,可以忽略。其次,在突变系统中,必须对各层指标重要性进行排序,将主要控制变量置于次要控制变量前。最后,再根据互补与非互补原则,求出状态量的突变隶属函数值,所谓互补计算原则归一化时按均值取值,其各控制变量从不同层面描述状态变量,变量之间相互不可以替代;非互补计算原则归一化时按大中小取值,其各控制变量是从同一层面描述状态变量,变量之间可以相互替代。
(二)建模步骤
1.对各层次量化指标进行重要性排序
考虑到5年间各个国家数据不断变化,会导致权重值波动,影响最后的排序结果,为统一突变级数模型,此处将收集到的57个国家2011—2015年各指标数据的平均值作为样本,分别计算各风险系统下二级指标权重并加总,得出一级指标权重,然后依据其权重值由左至右进行重要性排序;再将每个风险系统视为一个子系统,对子系统内二级指标重新赋权排序,据此得到“一带一路”沿线国家风险突变级数评价模型作为以后逐年指标计算的基础模型,不再另行计算。为保证评价方法的客观准确,采用极差变换法对数据进行标准化处理,改进熵值法对数据进行客观赋权,具体过程如下:
(1)依据各指标属性对其进行标准化处理
(1)
(2)
(2)为消除负数对后续计算的影响,对所有指标进行平移
(3)
(4)
(4)计算第j项子指标的熵值ej,n为样本国家数
(5)
(5)计算第j项子指标的权重Wj(0≤Wj≤1)
(6)
2.根据各层控制变量的个数,判断各个系统的类型
以政治风险为例,其子系统共有4个控制变量,为蝴蝶突变系统,同理,经济风险为蝴蝶突变系统,金融风险和社会风险下属共有3个控制变量,为燕尾突变系统,总体国家风险为蝴蝶突变系统。
3.确定各风险系统内指标归一化的计算原则
首先,对于四大风险系统,因其分别是从政治、经济、社会和金融等不同角度刻画国家风险,四者之间并不可以相互替代,所以四大系统风险具有互补性。其次,四大风险系统分别下属的二级指标都分别从不同角度描述了其所属的风险系统,如政治风险系统中所含遏制腐败、政府效率、政治稳定和监管质量等二级指标,其分别从官员廉洁度、办事效率、政权稳定和监督职权履行成效等四大维度刻画了政府的政治风险,其相互之间不可以替代,故其具有互补性;经济风险系统中所包括的GDP规模、经济增长率、通货膨胀率以及失业率等四大指标也从不同角度反映了一国的经济基础与经济质量,其相互之间互补作用明显。
(1) 中国男篮应注重各位置均衡发展,注意对后卫运动员的发现和培养,避免阵容上出现内强外弱,或外强内弱的状况。当前中国男篮队伍建设的重点是增强后卫线的实力,逐步缩小与世界强队的差距,力争后卫线在对位时不吃亏。
依据上述步骤分析,得出具体的国家风险突变级数评价模型如图1所示,其中,图中数值代表各个指标权重。
图1 国家风险突变级数评价模型
最后,在完成上述各步骤分析的基础上,对各系统数据进行归一化计算,以泰国2015年各截面数据为例,具体计算过程如表2所示。
表2 2015年泰国量化指标数据处理过程
注:*GDP规模单位为百万美元。
五、评价结果检验与分析
(一)评价结果检验
为检验结果的科学性和准确性,将本文2015年根据突变级数法进行数据归一化处理后形成的“一带一路”沿线国家各类风险评级排名与中国社会科学院世界经济与政治研究所国家风险评级课题组[15]的报告进行对比,在剔除本文涉及的多余国家后比较发现:从整体国家风险角度来看,新加坡国家风险最低,与报告所得最高级AA级相吻合,报告中7个次高级A级国家除哈萨克斯坦外,其余均位于本文得出的国家风险排名最低十名之中;从各项分类风险角度来看,本文所得结果与评级报告在政治、经济、社会和金融风险方面,排名最低前十位和最高后十位包含的国家相似率均在70%以上,其中,政治风险最低前十位国家相似率达90%。所以,基于以上两点,本文得出的排名具有较好的解释力与准确性。
(二)评价结果分析
1.国家风险波动性及风险水平的分析
国家风险波动性是指2011—2015年5年间,各年沿线国国家风险值的变化程度,用标准差来加以衡量,通常来说,风险波动性越大的国家,其潜在的投资损失率越大,同时,用得到的各国5年间国家风险均值来表示国家风险水平的大小,它也会对投资东道国的区位选择产生影响。为了直观观察比较“一带一路”57个沿线国国家风险的波动性和水平大小,将其绘制成散点图。[注]受版面所限,散点图略去,留存备索。
首先,从总体来看,包括新加坡、以色列、捷克、波兰和匈牙利等国家在内的“一带一路”沿线为数不多的发达经济体,无论是在风险的波动性方面,还是在国家风险水平方面,表现都普遍好于新兴经济体,与其进行投资活动风险较低。希腊虽然作为发达经济体,但受债务危机的影响,其评价结果并不理想。其次,风险是未来预期的不确定性,因而从原始社会人类具有感知开始,风险就时刻存在,同时,人类为了尽力降低和防控风险的发生,进行了各种预言活动,这可以从古希腊神话窥豹一斑。借鉴古希腊神话故事中对各类风险类型的形象描述,并考虑国家风险的波动性及水平值,进一步将本文涉及的57个国家进行分类:
第一类风险类型之——祭祀卡珊德拉(Cassandra)。卡珊德拉是一名不被听信的女先知,在特洛伊战争中成功地预言了希腊的胜利。卡珊德拉风险因其可被准确地预测,提前进行预防,所以该类风险的波动性和水平较低,具有这类特性的国家包括新加坡、捷克和卡塔尔等,这些国家本身面临的国家风险程度较低,且在长期中,风险的稳定性良好,属于投资回报率和安全性较高的国家。
第二类风险类型之——独眼巨人(Cyclops)。希腊神话中有三位巨人族居住在西西里岛上,他们的额头正中只有一只眼睛,只能看到事物的一面,与卡珊德拉风险不同,独眼巨人风险只能被明确地预测到一部分,因此,该类风险仍不能被完全把控,波动性会较明显,但整体风险水平仍然处于较低水平。拥有这类风险特性的国家包括哈萨克斯坦、土库曼斯坦等中亚5国,当前中亚地区政局虽有所稳定,但有时局部仍会发生群体性和恐怖主义事件,这些国家经济虽总体向好,但基础薄弱,结构单一,尤其是基础设施供给不足始终制约着经济发展,所以,在长期中该地区国家风险波动性较高。
第三类风险类型之——达摩克利斯之剑(Sword of Damocles)。古希腊有个国王邀请大臣达摩克利斯赴宴,在他餐桌上面用一根细线悬挂着一把利剑来一直威胁他。达摩克利斯之剑风险因其始终处于利剑威胁之下,风险的波动性较低,但当利剑一旦掉下,伤害是致命的,所以风险又始终维持在较高水平,塞浦路斯和立陶宛等国家具有这样的特性。
第四类风险类型之——潘多拉魔盒(Pandora’s Box)。在古希腊神话中,潘多拉魔盒是许多灾难的源头,一旦盒子被打开,将会造成大范围、不确定的损失。所以,潘多拉魔盒风险水平较高、波动性较强,具有这类“双高”特性的国家包括乌克兰和黎巴嫩等。近三年来,乌克兰危机愈演愈烈,各地“亲欧派”爆发大规模示威游行,总统辞职,仅2015年,因战争遭受重创的经济就萎缩了近10%,这些因素导致该国的国家风险水平长期居高不下,波动剧烈。
第五类风险类型之——皮提亚(Pythia)。古希腊神话中,女祭司皮提亚在进入一种类似昏迷的催眠通神状态后可以做出对未来事件含糊不清的预测,这就与卡珊德拉风险能够被明确预测不同,模糊的预测会增加风险的波动性和风险水平,但并不会大幅度提升。大部分“一带一路”沿线国家都处在风险波动性和风险程度中游的位置,这些国家所面临的风险在可控范围内,易被投资者所接受。
2.国家风险及所含的政治、社会、经济和金融风险划地区分析
第一,政治风险水平指数走势显示出,近5年各地区政治风险整体呈上升趋势,尤其是在2011年,各地区风险水平均有不同程度的提高,同时,各地区的政治风险水平差异明显,其中较高风险的是中亚地区,该地区从2012年起政治风险一直维持在高水平,而风险相对较低的是中东欧地区,其表现平稳,一直处于低位,几年来略有上升,其余三个地区政治风险水平呈等级化分布,由高到低依次为:南亚、东南亚、西亚中东地区。
第二,社会风险水平指数走势显示出,南亚、中亚、西亚中东和东南亚地区的社会风险水平随时间的推移差距逐渐缩小,呈现趋同状态,但总体趋势仍在上升,特别是从2012年开始,西亚中东地区风险水平出现了“直线型”上升。从风险等级角度来看,中东欧地区的社会风险远低于其他地区,5年间一直稳定地处在低档。
第三,经济风险水平指数走势显示出,各地区经济风险水平变化明显,大体上均成一般水平—高水平—低水平的“抛物线”状态,尤其是南亚地区,2013—2015年,风险水平出现了大幅度的下滑,从高水平一跃到低水平状态。同时,所有地区的经济风险水平在2012年或2013年达到高点后,均开始明显下降,经济风险水平也表明“一带一路”沿线国家的经济形式有向好趋势。
第四,金融风险水平指数走势显示出,各地区的金融风险水平存在明显的层次性,在2012年达到最高点后,连续开始下滑,基本上都经历了先升后降的状态,但除在2015年,西亚中东地区风险水平逐渐赶超中亚地区外,5年间各地区风险水平前后排名并没有显著变化,中东欧地区一直处于高水平,而东南亚地区的金融风险水平要优于其他地区。
第五,整体国家风险显示,除西亚中东地区以外,其余地区国家风险整体均呈现下降趋势,同时,5年间各地区风险水平一直分为两个等级,其中较高风险等级是中亚和南亚地区,这两个地区从2012年高风险水平逐渐下降到现阶段中等水平,而相对较低等级的是东南亚、南亚和中东欧地区,从2011年开始,国家风险一直维持在低水平位置。
六、主要结论与政策建议
(一)主要结论
“一带一路”倡议是中国改革开放发展到新的历史阶段后,为推动经济全球化深入发展而提出的合作新模式,但由于“一带一路”沿线涉及国家众多、国情各有不同,其顺利推进过程中会面临巨大挑战,因此,客观系统地对沿线国家风险进行量化分析就可以在最大程度上保障倡议的稳步实施。本文运用突变级数法构建国家风险评价模型,采用“一带一路”沿线57个国家2011—2015年5年间的面板数据,基于风险的波动性及程度、风险分类的划地区分析两个角度,对沿线国和其所在地区的政治、经济、社会和金融风险及整体国家风险进行综合评价,主要得出以下三点结论:
首先,无论是从长期的风险波动性,还是从整体国家风险水平进行分析,研究结果均显示不同国家表现出国家风险水平具有明显异质性,其中,新加坡等部分发达国家所面临的整体国家风险要优于其他新兴经济体,而乌克兰等国风险长期波动性较大,一直处于高水平状态,不利于吸引外资。其次,根据风险波动性和风险水平程度将57个国家大体可以分为五大类,皮提亚和卡珊德拉风险所含国家在两个衡量维度中都处于中低位置,而潘多拉魔盒风险代表的国家,风险水平高、波动剧烈;另两种独眼巨人风险和达摩克利斯之剑风险包括的国家仅在一个衡量维度表现良好,另一个衡量维度表现不佳。最后,基于政治、社会、经济、金融风险及整体国家风险的分类,并将沿线国家按归属地区划分为五大区域,逐项风险进行分析后发现:中东欧地区在政治风险和社会风险方面要明显优于其在经济风险和金融风险方面表现出的水平,相反,东南亚地区在经济风险和金融风险方面表现突出,但政治风险和社会风险却表现一般,两地区风险特性具有互补性。各类风险水平基本在2012年前后开始,均出现不同程度降低,其中经济风险和金融风险下滑幅度尤为明显,表明中国“一带一路”倡议在近三年的推进中,所面临的东道国在宏观经济层面和投资环境有转好趋势。
(二)政策建议
根据上述分析并结合现阶段“一带一路”倡议所面临的挑战,笔者提出以下两点政策建议:
首先,明确投资东道国所面临的各类风险水平。这些风险不同程度上会对企业进行投资的回报率及安全性构成威胁。一方面,东道国的政治风险和社会风险如政权更迭、腐败猖獗、行政效率低下和社会动荡不安等因素会对投资企业产生普遍的负面影响;另一方面,目的国经济风险和金融风险如经济增长乏力、失业率居高不下、面临恶性通货膨胀压力等因素会降低企业投资信心,减少经营绩效。所以,国家及企业在选择东道国进行投资时,需综合考虑项目可行性与目标国国家风险,未雨绸缪才能实现效益最大化。其次,根据东道国所表现的风险特性,选择合适的投资策略。不同区域内在风险水平不同,各具优势不同,如中东欧地区虽然经济低迷,金融市场业绩下滑严重,但其多数仍为发达国家,市场经济完善,法治健全,在这些国家进行投资时无须过多考虑资金的安全性,选择回报率高的项目是投资关键;而中亚地区基础设施缺乏,中国与该地区在产能合作方面潜力巨大,该地区急需大量基础设施建设和产能升级,中国可以借此契机输出国内过剩产能,实现双赢,但该地区恐怖主义及群体性事件仍然高发,并且政局不稳定,所以,在与该地区国家进行合作时,应首要保障企业人员的人身安全,其次需建立国家层面的互信机制,对部分建设周期长、回报率低的项目设立担保条件,一旦资金不能收回可以用其他资源作为抵押,以国家签署合作文件为依托,才能在获取效益的同时最大限度地保障投资的安全性。