基于结构性权力理论的海外矿业投资风险评价

洪水峰，邓雅婷，李红丹

(1.中国地质大学(武汉)经济管理学院，湖北 武汉 430074；2.中国地质大学(武汉)资源环境经济研究中心，湖北 武汉 430074)

随着全球对“一带一路”倡议的积极响应，中国企业海外投资力度不断加强，实现了规模和效益的同步提升，从而促进相关产品、技术和服务“走出去”，“一带一路”倡议催生了矿产资源领域国际合作的新模式，为中国矿业“走出去”提供了新契机。自2013年“一带一路”倡议提出之后，中国海外矿业直接投资迅速增长，2013年中国采矿业对外投资存量首次突破1 000亿美元，2019年达到1 754亿美元，占中国对外直接投资存量的8%，主要分布在石油和天然气开采、有色金属矿采矿、黑色金属矿采选、煤炭开采等领域[1]。与此同时，海外矿业投资因其投资数额大、周期长、不可逆等特点，加上跨地域、跨文化带来的差异，面临着各方面的巨大风险。

中国作为全球能源和矿产资源消费大国，国内资源已无法满足经济社会发展的需求，部分矿产对外依存度非常高。为了更好地利用海外矿产资源，获得合理的经济效益，企业在进行海外投资时，必须要对投资风险进行科学分析，提高风险抵御能力。矿业投资作为我国“一带一路”产能合作的主要领域，如何客观地总结海外矿业投资规律，防范投资风险，对于推动海外矿业投资持续、合理、有序、健康的发展，指导企业科学评估和防范海外矿业投资风险，具有重要的社会现实性和研究迫切性。

1 研究综述

1.1 国内外相关研究

鉴于矿业对外直接投资的复杂性，许多学者均从其影响因素着手对投资风险进行了研究。SARALA[2]认为文化积淀和文化差异是影响海外投资的重要因素，以2001—2004年荷兰公司为实例，验证了组织文化差异和保护会增加冲突从而增加海外投资风险。JINJARAK[3]研究了东道国宏观风险与外国直接投资活动之间的联系，认为宏观经济风险是企业海外投资风险的重要影响因素。AMOATEY等[4]以加纳为例评估了影响其矿业投资项目成败的因素，检验了22个导致采矿项目失败的因素，论证了最主要的影响因素是价格波动、汇率波动、土地退化、高生活成本和获得许可证过程中的官僚主义。邢佳韵等[5]将资源市场需求前景视为矿业投资风险不可忽视的影响因素，其中，市场需求前景包括本国需求、中国需求和其他国家需求。高兵等[6]从国际矿业投资项目面临的非技术风险出发，主要探讨了国际矿业投资项目的政府风险、安全风险、社会风险、基础设施和健康风险等非技术风险。郑明贵等[7]将矿业投资项目风险划分为政治政策、经济金融、社会文化、基础设施四个方面。

由于矿业投资金额大、周期长、不确定程度高，同时跨地域、跨文化性也带来了巨大的差异性，使得投资风险评价面临着较大的难度，为此不同学者构建了不同的指标体系，采用了不同的风险评估方法。许勤华等[8]基于经济基础、社会风险、政治风险、中国因素、能源因素、环境因素等6个方面，构建了相应的指标体系，开展了中国对“一带一路”区域能源资源的投资风险评估。Fraser研究所[9]提出“政策潜力指数”概念，度量海外投资过程中的政治风险，完善了政治风险的量化。吴旺等[10]基于内部风险、外部风险两个维度构建投资风险评价指标体系，其中包括投资环境风险、政治风险、社会风险、原材料市场风险等指标。董秀成[11]分析了“一带一路”沿线国家的国内外环境，重点探讨了油气国际合作在“一带一路”背景下的新机遇与新挑战。DOCKNER等[12]基于能源网格化结构评估能源企业海外投资项目所面临的综合性风险。

1.2 结构性权力理论

面对纷繁复杂的国际政治经济局势，海外投资面对的政治风险与经济风险日益复杂，牵涉广泛。运用国际政治经济学的分析方法，可以深入剖析对外投资中的政经互动。结构性权力理论由国际政治经济学派的SUSAN[13]提出，认为联系性权力和结构性权力是政治经济中使用的两种主要权力。其中，联系性权力是使用强制性手段迫使他人做符合自己意愿但其本人不想做的事情，结构性权力是通过塑造一种结构，使处于结构下的主体自主做出某种选择的权力。安全结构、生产结构、金融结构、知识结构是该理论的分析基点(图1)。

图1 结构性权力二维到三维示意图Fig.1 2D to 3D diagram of structural power

国内学者对于结构性权力理论的研究主要集中在理论介绍，大多停留在厘清结构性权力理论的具体内容及内涵的层面，但也有一些学者开始运用结构性权力理论结合具体问题进行深入研究。马静舒[14]从国际政治经济学出发，对“一带一路”倡议进行解读，探讨了如何在结构性权力理论的指导下推动中国崛起。戴平辉[15]把结构性权力与美国霸权的分析进行了有效结合，根据冷战后的新形势对美国霸权做出了评价。黄河等[16]从结构性权力视角以及生产、金融、知识和安全四个维度，对中国在大宗商品定价机制中的“缺位”或“无力”进行了分析。在当今政治经济一体化的时代，政治问题需要经济化，经济问题也需要政治化。在这种复杂的形势下实施矿业投资项目，更需要结合国内、国际、经济、政治等多方面的因素来进行考虑。结构性权力的拥有者既是国家也是公司和金融机构，而这些都是参与海外矿业投资活动的重要主体。因此，从结构性权力理论的四个维度出发，能够更全面、具体地分析海外矿业投资风险的影响因素。

1.3 研究评述

针对矿业投资风险，前人做了大量的理论和实证研究，对本文的研究提供了依据和帮助。但现有的研究仍然有很大的改进空间。主要表现在：①以往的研究侧重于中国对“一带一路”沿线国家的能源投资领域，对于非能源矿种的研究较少；②“一带一路”沿线国家经济发展水平、资源禀赋、矿业法规、投资环境之间存在着极大的差异，造成了国家、企业和矿种的空间异质性。因此，探讨研究“一带一路”背景下海外矿业投资在区域、主体、矿种方面的风险差异性，是对前人研究的有益补充。

2 指标体系与评价模型

2.1 指标体系

本文采用文献调查法对矿业海外投资风险的影响因素进行梳理，依据结构性权力理论，构建海外矿业投资风险指标体系。其中，安全结构、生产结构、金融结构和知识结构为准则层，政治因素、社会因素、经济因素、基础设施、市场环境、自然环境、财务因素、汇利率因素、文化传统、知识教育、法律政策等11个因素为子准则层，具体指标24个，详见表1。

表1 海外矿业投资风险评价指标体系Table 1 Risk evaluation index system of China’s overseas mining investment

2.2 评价模型

Topsis方法是根据有限的信息对数据进行统计分析，对反映备选方案与理想方案之间的贴近程度有较好的效果，但不能很好地体现各个因素之间的变化情况和正负理想方案之间的区别；灰色关联分析法能在信息较少的情况下对项目备选方案的因素变化情况以及正负理想方案之间进行很好的解释，但在系统整体评判上存在不少缺陷。因此本文结合Topsis方法和灰色关联分析法来构建矿业海外投资风险评价模型[17]。

2.2.1 构造数据矩阵，标准化、归一化处理

构造原始指标数据矩阵X={xij}m×n，其中，xij为第i个国家的第j个具体指标的数值，i=1，2，…，m；j=1，2，…，n，下同。进行标准化处理得出标准化矩阵Y={yij}m×n。对矩阵Y={yij}m×n进行归一化处理，得到矩阵Z={zij}m×n。

计算后可得一级指标矩阵，见式(1)。

(1)

式中，zkmn为第m个国家第k个维度第n个指标的比重。

2.2.2 计算熵值和权重

根据数据标准化处理结果，计算第j项指标的熵值ej见式(2)。

(2)

根据熵值计算结果，进一步求解第m个国家、第n个具体指标的权重，计见式(3)。

(3)

2.2.3 计算最优最劣参考序列

Yj={yj(1)，yj(2)，…，yj(n)}

(4)

最优参考序列计算见式(5)。

(5)

最劣参考序列计算见式(6)。

(6)

2.2.4 计算灰色关联贴近度、风险系数

首先，计算“一带一路”沿线国家的评价序列Yj与最优参考序列和最劣参考序列。第j个指标的灰色关联系数分别为式(7)和式(8)。

R*(j)=

(7)

R0(j)=

(8)

然后，结合指标权重，计算出最优参考序列和最劣参考序列的灰色关联度，见式(9)和式(10)。

(9)

(10)

最后，根据灰色关联度计算评价序列Yj的灰色关联贴近度Q，见式(11)。

(11)

灰色关联贴近度Q越接近1，表明该国与最优水平越接近，投资风险越小。R为海外矿业投资风险系数，R越大风险就越大，计算见式(12)。

R=1-Q

(12)

3 实证分析

3.1 数据说明

依据中国对“一带一路”沿线国家矿业投资的多少，本文选取了20个国家作为分析样本，以2018年为分析基准年。子准则层中的政局稳定、社会稳定、文化冲突、交通便利性、法律完善水平、环境保护制度和政策完善水平等数据来源于世界银行Worldwide Governance Indicators数据库；经济发展程度、投资吸引力水平、投资依存度、劳动力工资水平、水电覆盖程度、网路信息覆盖程度、矿产品价格波动、产品市场潜力和劳动力受教育水平等数据来源于世界银行World Development Index数据库；资源禀赋和资源品位数据来源于加拿大Fraser研究所；融资便利性、投资回收效率、汇率波动和利率波动数据来源于世界银行；贸易开放程度来源于联合国审计署；外交关系数据来源于中国外交部网站。

3.2 指标权重

根据前文构建的海外矿业投资风险评价指标体系，筛选相关数据，确定各项指标的权重，计算结果见表2。

表2 中国海外矿业投资风险评价指标权重Table 2 Weight of risk evaluation index of China’soverseas mining investment

3.2.1 准则层指标权重

准则层各指标的权重由大到小分别是生产结构(0.295 8)、安全结构(0.290 5)、知识结构(0.277 9)、金融结构(0.135 8)。这表明影响海外矿业投资的各因素中，生产结构和安全结构影响最大，知识结构影响次之，金融结构影响最小。

生产结构是影响矿业海外投资最为重要的因素之一，东道国的矿产资源禀赋和基础设施建设程度决定着海外矿业投资的成败。中国投资西澳铁矿石项目失利的主要原因之一就是缺乏对基础设施(铁路、港口)的重视。由于“一带一路”沿线国家的资源禀赋、劳动力素质、技术水平等差异性较大，不同地区之间的互补性也较强。因此，“一带一路”沿线基础设施的互联互通能够促进资源配置以及产业升级，从而全面提高区域的工业化水平。

安全结构也是影响矿业海外投资重要因素之一。安全结构包括政治因素和社会因素，“一带一路”沿线国家大多地处东西方文明的交汇之处，其矛盾和冲突复杂多样，政治动乱不断发生，安全格局不稳定。投资区域政治、社会环境越不稳定，投资失败的可能性也就越大。

知识结构也对矿业海外投资产生着重要影响。其中，法律政策决定着当地政府对于国外直接投资的支持力度，教育普及程度、贸易开放程度决定当地居民和市场对于引进外资的欢迎程度。如印度尼西亚颁布的禁止锡矿原矿出口法令，就对全球矿业造成严重影响。因此，企业在选择矿业投资区域之前，应当充分了解当地政府的法律法规和相关的资源政策。

金融结构的权重相对较小。主要原因在于在“一带一路”倡议提出以来，中国企业在进行海外投资时，在资金筹融资等方面能够获得国家和诸如丝路基金等国际金融组织的支持。如2017年5月14日，习近平主席在“一带一路”国际合作高峰论坛开幕式上宣布，中国将加大对“一带一路”建设资金支持，向丝路基金新增资金1 000亿元人民币。此外，在中国海外矿业投资中，中央企业扮演着主要力量，是海外矿业投资的主力军。在我国以商业银行为中心的金融体制下，资金配置向中央企业、国有企业倾斜，中央企业融资便利性要远胜于中小型民营企业，且其受汇率、利率的影响较小。因此，金融结构对矿业海外投资的影响相对较小。

3.2.2 指标层指标权重

对指标层评价指标的权重进行排序，排在前五位的分别是政局稳定(0.077 7)、教育普及水平(0.076 5)、外交水平(0.072 5)、社会稳定(0.072 5)、资源禀赋(0.071 5)，计算结果见表3。

表3 指标层评价指标的权重Table 3 Evaluation index weight of Index layer

政局稳定程度是影响海外矿业投资风险的关键因素之一。新兴发展中国家作为“一带一路”沿线的主力军，政治形势极其复杂，其政治风险是海外投资过程中面临的最难以预测的风险之一，因此，企业在进行海外投资时首先应当考虑东道国的政局稳定程度。

东道国教育普及水平决定着其对引进外资的重视程度，也极大影响着投资国的投资成败。一个国家的教育普及率越高，当地居民对于外资的了解程度就越高，对于外资的欢迎程度也越高。在教育普及率高的地区的投资成功率会高于教育普及率低的地区。

社会稳定程度和外交关系友好程度也对矿业投资产生着重要的影响。稳定的社会和良好的外交关系是对外投资项目成功实施的重要保障，社会稳定程度越高，外交关系越友好，对外矿业投资的风险就越小。

生产结构中的资源禀赋在矿业投资发展中扮演着十分重要的角色，决定着矿业海外投资项目的成败。投资国的资源禀赋是矿业投资的核心，资源越丰富投资项目成功率就越高。

权重位列前五位的因素中没有金融结构，主要在于目前对“一带一路”沿线各国的矿业投资是以国有资产背景的企业为主，国有企业投资的信用级别高、资金充足、融资难度小，其实力雄厚，受外界冲击的影响小。

3.3 国别投资风险

本文通过前文构建的灰色关联投资风险评价模型，以非能源矿产金属矿作为分析矿种，对20个中国海外矿业投资主要流向国家开展实证分析，测算了海外矿业投资风险系数，并对风险级别进行界定，计算结果见表4。

表4 “一带一路”沿线主要国家矿业投资风险Table 4 Mining investment risk of main countriesalong “the Belt and Road”

截至2020年5月，中国已先后与138个国家、30个国际组织签署200份共建“一带一路”合作文件，中国与“一带一路”沿线国家的合作不断深化，对“一带一路”沿线国家直接投资流量、存量均有所增长。

3.3.1 高风险国家

伊朗、菲律宾、越南和波兰为投资高风险地区，风险系数皆高于0.58。风险较高的原因主要在于安全结构方面，这四国国内政治形势较为复杂。东道国政治环境的恶化会使得投资项目遭受严重威胁，易导致投资项目的失败。在生产结构上，这些国家基础设施条件比较落后，尤其是伊朗、菲律宾和越南，基础设施水平影响了国家间贸易的顺利开展。随着基础设施条件的改善，矿业投资风险在一定程度上也得以降低。

伊朗风险系数为0.596 513，是风险最高的国家。伊朗拥有先天绝佳的地理优势，是“一带一路”的重要节点国家，资源禀赋优势明显，其吸收外资主要集中在原油、天然气、汽车、铜矿、石化、食品和药品行业。截至2018年末，伊朗吸引的外国直接投资存量569.8亿美元，对外投资存量约38.9亿美元。在“一带一路”沿线国家利用外资排名中，伊朗排名第22位，发展潜力较大。伊朗外交政策受地缘政治、宗教派别、大国利益博弈及美国制裁等因素影响明显。近年来伊朗频繁爆发大规模的示威游行，使得伊朗政治和社会的不稳定，在安全结构方面严重影响到投资风险。世界银行《全球营商环境报告》显示，在全球190个国家和地区中，伊朗的营商环境排名为127位，属于投资环境不便利的国家之一。但是2021年中伊两国签署了25年全面合作协议，包括政治、战略和经济合作等内容，这在一定程度上降低了中国对伊朗矿业投资的风险。

菲律宾风险系数为0.591 763，风险程度仅次于伊朗。安全结构方面，中菲双方领土问题争执不休，菲律宾与美国保持着密切的盟国关系；在南海问题上，菲律宾长期以积极配合美国的战略布局来换取其支持，外交关系的不稳定很大程度上增加了投资风险。生产结构方面，菲律宾基础设施条件比较差，物流成本高且耗时长。知识结构方面，菲律宾对外资限制严格，在外资股权占比、投资产业类型和土地交易方面都有着较为苛刻的规定。

越南风险系数为0.589 266，风险较高。越南矿产资源丰富，其稀土储量和铋储量占世界总储量的18.3%和14.3%，具有较大的矿业投资潜力。但是，越南在南海主权问题上与中国关系紧张，使得政治环境恶化，大大增加了投资风险。生产结构方面，中越边境贸易政策不一致、港口和边境地区管理不规范，加之越南基础设施建设较差，这些问题都加大了对越南矿业投资的风险。

波兰风险系数为0.585 123。波兰地理位置优越，是东欧和西欧重要的交通枢纽，其煤炭和铜矿资源丰富。但由于中波之间的经济互补不强、政治制度存在差异性及第三方因素的影响，对波兰的矿业投资仍存在许多风险。安全结构方面，波兰在外交关系中易受大国，尤其是美国立场的影响，因为其已将美国认定为最重要的战略合作伙伴，导致该国外交自主程度低。因此，波兰矿业投资风险虽然比伊朗、菲律宾和越南低，但是总体风险仍然较高。

3.3.2 中等风险国家

乌克兰、肯尼亚、沙特阿拉伯、西班牙、泰国、希腊、印度、马来西亚、老挝、乌兹别克斯坦、吉尔吉斯斯坦、缅甸和土耳其为中等风险国家。生产结构方面，这些国家的基础设施条件还有待提高，部分基础设施项目落后于平均水平；自然环境方面，这些国家资源禀赋较好，矿产资源种类丰富且储量可观；经济水平方面，这些国家多为低收入国家，经济发展程度较为低，落后的经济发展水平很大程度上制约着投资项目的顺利实施;安全结构方面，这些国家中大多属于发展中国家，经济水平较为落后，政治生态脆弱，国家的稳定依赖于政府的强制力举措。因此，新政府的上台和领导人的更替都影响着国家政局的稳定。

土耳其的资源前景、地理环境、基础设施等条件相对较好，但中国在土耳其的矿业投资规模却相对较小，从而给予未来较大的投资空间。缅甸和老挝均与中国毗邻，交通运输便利，投资环境良好，对这两国进行矿业投资前景较好。缅甸是中国离子型稀土资源最大进口源，进口占比达45%；钾盐矿作为中国紧缺的战略性矿产资源之一，吸引了中国企业积极进军老挝。吉尔吉斯斯坦基础设施比较完备，相关的政策与法规也在不断优化，国内的紫金矿业和灵宝黄金均有矿山项目投资于此，但该国也存在着社会动荡和政局不稳的风险。乌兹别克斯坦资源丰富，且中乌资源市场存在着较强的互补性，发展前景好、潜力大。马来西亚基础设施和交通运输条件相对成熟，锡矿、铝土矿等矿种具有资源优势，但矿业投资环境还有待改善。在上述这些国家进行矿业投资，要充分利用其投资优势并谨慎对待相应的投资风险。

3.3.3 低风险国家

俄罗斯、印度尼西亚、哈萨克斯坦、蒙古国为低风险国家，特别是俄罗斯风险系数低于0.5。从安全结构来看，国家政局和国内社会稳定极大程度地降低了矿业投资风险；另外，这些国家同中国已经建成了友好且稳定的合作关系，将会极大降低中国企业进行海外矿业投资时所面临的政治风险，比如“中巴经济走廊”中的瓜达尔港项目就是成功案例。从生产结构来看，这四国具有较好的资源禀赋优势，矿产种类多且储量丰富。良好的资源潜力是矿业投资的前提，矿山企业往往将占有更多优质资产作为其首要战略。从知识结构来看，这四国与中国建立了不同类型的全面战略伙伴关系，当地政府也出台了一系列政策吸引中国对其投资。

俄罗斯为中国海外矿业投资风险最小的国家，主要在于其资源种类多、品位高，基础设施完善；经济运行平稳，政局稳定、矿业法稳定、地质工作程度较高、政府干预程度较低；俄罗斯在生产结构、安全结构、知识结构等方面都具有明显优势。印度尼西亚投资风险稍高的原因主要在于其国内矿业法不太稳定、投资贸易政策多变。截至2019年底，中国对印度尼西亚直接投资流量22.2亿美元、存量151.3亿美元。哈萨克斯坦投资风险也较低，其矿产资源品种丰富且储量可观，政局稳定、与中国关系友好，基础设施也在不断完善中。蒙古国拥有丰富的矿产资源，但缺乏地质勘查领域的专业团队和先进的技术设备，因此其风险略高于哈斯克斯坦。

4 对策建议

1) 安全结构方面，应强化风险的防范与控制，实施科学的决策与管理，在投资方案实施前，要全面进行政治、社会、经济等全方位的信息收集和科学评估，对各种可能产生的突发问题做好预案，强化风险预案管理；加强与东道国的友好交流，与相关国家建立良好的双边关系或多边关系，谋求共同发展。

2) 生产结构方面，对投资风险影响最大的是自然因素。在项目立项前应做好市场调研，考察资源品位、储量、开采便利性等重要信息。项目立项后也要对各方面要素进行把控，综合防控自然因素带来的风险；政府也要引导企业在投资前做好市场调研和行业分析，对未来市场供需情况进行科学研判；企业要认真学习研究东道国的市场准入法则，做好投资前期准备；要注重基础设施建设，发挥中国基建强国的优势，加强基建项目的拓展，为矿业海外投资提供基础保障。

3) 金融结构方面，可创新利用开放性的金融模式，积极带动更多民营企业走出去。政府可以增加融资优待鼓励对外矿业投资，发挥国家政策性金融融资的作用；针对利率与汇率波动的风险，企业内部应加强资金管理，提高项目管理人员的风险意识、判断能力、操作水平；企业外部应加强金融运作，通过金融机构交叉持股和购买对冲基金等创新模式，减少金融投资风险。

4) 知识结构方面，要加强具有矿业相关知识背景的专业队伍建设，深入了解“一带一路”沿线国家政治、经济、社会、文化、风俗习惯，为投资项目提供人力支撑。此外，要从法律角度防范对外矿业投资风险，完善境外法律关于矿业投资的相关规定；同时国内也要加强关于对外矿业投资的规定，对自身投资行为加以规范，有效避免境外从法律上对中国海外投资的限制。