对外直接投资风险预警与防范研究述评

2018-03-31 19:41
山东行政学院学报 2018年1期
关键词:预警模型研究

(山东师范大学经济学院,济南 250399)

近年来,我国企业“走出去”步伐加快,对外直接投资规模不断扩大,2015年我国对外直接投资流量位列全球第二,超过同期吸引外资规模,我国开始进入资本净输出时代。我国对外投资规模不断扩大的同时,对外直接投资项目频频受阻,投资风险居高不下。已有文献综述主要对海外直接投资风险预警模型、机制建立、国际风险防范措施等方面进行了梳理,但是缺少对对外直接投资风险预警方法及风险防范研究思路的详细讨论与研究,本文在已有研究成果的基础上,主要对对外直接投资风险预警方法与风险防范思路等研究成果进行了总结与评析,以资借鉴。

一、对外直接投资风险的相关研究

国内外学者对对外直接投资风险的相关研究主要集中在风险分类和衡量、风险矩阵模型构建、风险与对外直接投资的影响分析三个方面。关于风险分类和衡量的研究,DH Meldrum将国家风险主要分为经济风险、转移风险、汇率风险、位置或邻里风险、主权风险和政治风险六种;[1]Yothin Jinjarak将宏观经济风险分为需求风险、供应风险和主权风险三种;[2]Adel Al Khattab等指出国际投资项目中面临的风险主要包括自然、金融、文化和政治风险四种;[3]Mukesh Kumar等在文章中指出风险的测量有两种方式:基于历史数据的统计测量方法和主观概率测量法。[4]关于风险矩阵模型构建的研究,CB Mcgowan等从跨国投资项目决策的角度出发,构建了包括政治风险和经济风险的对外直接投资矩阵决策模型,采用东道国对FDI的态度、内部矛盾、腐败三个指标衡量政治风险,采用人均国民收入、对外直接投资潜力、通胀率衡量经济风险。[5]风险与对外直接投资的影响分析研究,韦军亮、潘素昆用动态面板模型检验了政治风险对中国对外直接投资的影响,[6][7]而王海军、赵青分别采用了基于结构效应的分析模型和国际投资引力模型检验了政治风险对中国对外直接投资的影响。[8][9]国内外学者在对外直接投资风险方面的研究侧重宏观研究,国外学者定义了对外直接投资过程中可能发生的国家、宏观等风险的分类及内涵,并提出采用风险矩阵法构建决策模型,而国内学者则侧重风险对投资影响的研究。国内外学者在对外直接投资风险方面的研究为更加全面详细的风险预警与奠定了基础。

二、对外直接投资风险预警与防范的研究

有关对外直接投资风险预警的研究,主要从风险预警方法、预警信息系统建设两方面展开;对外直接投资风险防范的研究,主要从风险分类和对外直接投资主体两个不同的研究思路展开。

(一)对外直接投资风险预警的相关研究

其一,在对外直接投资相关的风险预警方法研究方面,主要包括线性判别分析法、层次分析和模糊综合评价法、神经网络法、复杂网络法四种。

在采用线性判别分析法方面,国外主要研究包括Edward Altman的Zeta模型、Deakin线性判别分析法模型、[10]Blum模型等;国内主要研究包括:周首华采用F分数模型进行财务危机的预警,[11]戴新民提出了结合现金流量概念的新型预警模型,[12]刘红霞采用了COX回归模型对境外投资风险进行动态预警,但作者只提出模型构建的思路,尚未对模型实例化、尚未验证模型的有效性。[13]

在层次分析和模糊综合评价法方面,王玉晶、李晓娣采用模糊层次分析法构建了跨国企业对外投资风险预警系统;[14]陈立泰运用层次分析法构建了包括3个主层次以及15个分层次的中国企业海外直接投资环境评估体系;[15]邵予工、郭晓等从国际生产折衷理论框架的角度出发,采用多级模糊综合评价法对风险进行评价,构建了包括3个一级指标,7个二级指标和22个三级指标的对外直接投资项目风险指标体系;[16]张鹏采用多层次模糊综合评价法对海外投资活动中政治风险、市场风险、经营风险、管理风险、技术风险五种主要投资风险因素进行评估,并设置了五种风险预警等级,并根据风险等级情况进行风险预警;[17]赵威在风险识别、风险评价的基础上采用层次分析法、模糊综合评价法计算风险等级,根据风险等级采取相应的风险预警处理措施。[18]

在神经网络法方面,国内学者杨保安采用BP神经网络方法构造了银行信贷风险预警系统,并验证了方法的有效性;[19]陈菲琼、钟芳芳运用人工神经网络、因子分析等方法构建出海外投资政治风险宏观预警模型,为海外投资的各类主体提供宏观层面的政治风险预警信息;[20]李春花采用BP神经网络和主成分分析相结合的方法建立了我国对外直接投资国家风险的预警模型,对我国10个主要的投资东道国数据进行了风险等级分析,[21]以上两位学者通过基于神经网络的海外投资风险预警模型得到的结论,均为宏观层面的预警信息;王小军在企业国际化战略风险管理研究中也提出采用人工神经网络方法设计国际化战略风险预警模型,但是作者只提出了建立模型的基本步骤,尚未进行实例化研究。[22]

在复杂网络法方面,王春华从风险传播的角度建立了基于复杂网络理论的中国对外直接投资战略风险预警模型,将网络动力学分析、传染病动力学分析应用于风险预警模型中定义了风险传染阈值定理,计算出风险传播的有效阈值并与网络中每个节点的传播率进行对比产生风险预警信息。[23]作者从强调动态环境的战略风险入手,战略风险主要包括政治风险、管理风险、财务风险三种,采用复杂网络理论和相关动力学分析进行风险预警,但网络结构复杂,计算量较大。

其二,关于建设对外直接投资风险预警信息系统的建议。现有的对外直接投资风险预警的相关研究中,除了以上侧重预警方法的研究外,国内部分学者提出建设对外投资风险预警信息系统的建议。如刘红霞从技术角度提出构建境外投资风险预警系统的思路,提出系统运行包括“监测、识别、报警和预控”四个程序以及“识别风险—确定警度—探寻风险原因—加强风险预控”的逻辑机理;[13]衣长军提出建立“风险识别—风险评估—风险预报—风险排除”的境外投资风险预警系统;[24]陈立泰从程序、系统、目标三大方面出发绘制了包括5个步骤程序、6个子处理系统和2大指标体系的海外直接投资风险预警系统运行流程图;[15]李飞绘制了包括“警情监测、警源识别、及时报警、警情预控、跟踪监控”的境外投资风险预警系统运行流程图,并建立了科学的风险预警指标体系;[25]张友棠、闵剑提出从企业的风险管理视角建立风险预警定位系统,从风险识别、风险评价、风险定位三个层面,对政治、经济、社会、技术、财务和管理六个维度的企业海外投资风险进行测度。[26]

对外直接投资风险预警方法的研究正处于尝试性阶段,尚未形成统一的学派。以国外研究为主的线性判别分析法需要大量历史数据,然而对外直接投资风险数据难以收集;国内学者采用比较多的是模糊层次分析法和人工神经网络法:采用模糊层次分析法,当指标过多时,不同风险权重难以确定,指标量化过程复杂,且一致性检验花费时间长,风险预警效率低;采用人工神经网络法,需要大量的历史数据进行网络结构训练,耗费大量的人力和时间,且现有研究仅将人工神经网络模型用于国家宏观环境风险等级分析中。而对风险预警信息系统的研究并未提出支撑系统运行的核心方法。

(二)对外直接投资风险防范的相关研究

第一类,根据风险分类确定风险防范措施,如曹旭平等借鉴国内外跨国投资风险防范经验,针对政治风险、外汇风险、经营管理风险三种风险类型,分别提出以企业为防范主体的企业对外直接投资风险防范策略,提出政治风险主要从“签订投资协议、风险规避、投保策略、风险分散与控制”等方面进行防范;外汇风险主要从“多元化经营、货币保险策略、资金管理策略”等方面进行防范;经营管理风险从“服务差异化、改善企业形象、联盟策略”等方面进行防范。[27]张琦认为中国企业对外直接投资的风险主要包括政治、管理和财务三类风险,根据风险的分类,分别对三种风险提出对应的防范措施。[28]

第二类,根据对外直接投资相关主体确定风险防范措施,如谢春芳从企业自身和政府支持两个角度加强我国企业对外直接投资的风险防范能力建设,企业自身在项目前做好可行性研究,项目中建立风险预警系统;政府提供外交、法律、金融、信息、技术与人才五方面的体制和政策环境支持。[29]陈继东从法律和保险的角度提出企业对外投资风险防范措施。[30]赵丽娟、杨涛等提出企业对外直接投资风险防范策略,主要包括加强国际化经营能力、文化交流与沟通、国际化经营人才培养等方面。[31]施淑蓉从微观、中观和宏观三个层面构建了企业内部控制、基础体制建设、政府宏观政策支持三位一体的集成风险防范系统。其中微观子系统要集成风险管理战略与流程,集成风险管理战略要定位目标和设置风险偏好,集成风险管理流程包括风险识别和风险分析、风险度量与风险评估、风险应对与风险监控三部分。[32]太平提出保障中国对外直接投资安全的体制改革需要从“积极参与全球投资治理体系、完善对外投资法律政策体系、构筑金融支持体系、共建风险防范咨询服务体系”等多个方面入手,以形成开放型经济新体制下的中国对外投资风险防范体系。[33]米家龙、李一文从政府层面的宏观策略、行业协会层面的中观策略、企业层面的微观策略三个角度提出我国企业海外投资风险的防范策略。[34]聂娜在梳理风险管理基础理论的基础上,构建对外投资的全面风险管理治理机制,区分不同来源的风险属性,分别对外源性风险和企业内部性风险设计不同的风险治理机制。[35]

现有文献从风险分类和对外直接投资主体两个不同思路对对外直接投资风险防范进行了研究,主要从宏观层面设计了对外直接投资风险防范体系,提出对外直接投资风险防范的总体思路以及针对所有风险的防范措施。然而,对外直接投资过程中,任何风险都有可能发生,如果对所有的可能发生的风险都采取风险防范措施,势必将消耗大量的人力、物力、时间等资源。因此,有效识别高风险发生率的风险因素(关键风险因素),有的放矢地采取风险防范措施成为重中之重。但是,现有文献中的大多风险防范措施缺少针对性,风险防范效率不高。在对外直接投资风险管理领域,缺少风险预警与风险防范一体化的管理机制,或者说缺少先预警后有针对性防范的运行机制。

三、研究述评和研究展望

总体来看,国内外学者对对外直接投资风险预警与防范的研究还不够完善,现有的对外直接投资风险预警方法,如性判别分析分析法、层次分析和模糊综合评价法、神经网络法和复杂网络法等,大都存在一定的应用限制,预警效率不高;对外直接投资风险预警信息系统建设的研究缺少核心方法;已有的风险防范措施缺少针对性,防范效率不高。对外直接投资风险预警与防范的研究有待进一步探索。基于以上研究现状和主要不足之处可以看出,进一步探索高效的风险预警方法、构建风险预警与防范信息管理平台,借助平台识别关键风险因素,有针对性地进行风险防范成为我国对外直接投资风险管理的重要研究方向。风险预警方法的选取,可以尝试采用风险管理贝叶斯网络法来构建风险预警模型。建立在贝叶斯定理基础上的贝叶斯网络法具有处理小样本数据、运行效率高、可识别关键风险因素等优点。将贝叶斯网络法纳入风险预警与防范信息管理平台,针对贝叶斯网络法识别出的关键风险因素采取有针对性地风险防范措施,将在很大程度上提高对外直接投资风险预警与防范的效率。

[1]DH Meldrum. Country Risk and Foreign Direct Investment[J].Business Economics,2000(35).

[2]Yothin Jinjarak. Foreign direct investment and macroeconomic risk[J]. Journal of Comparative Economics,2007(35).

[3]Adel Al Khattab, John Anchor, Eleanor Davies. Managerial perceptions of political risk in international projects[J]. International Journal of Project Management,2007(25).

[4]Mukesh Kumar, Mike Gregory. An exploration of risk management in global industrial investment[J]. Risk Management,2013(04).

[5]CB Mcgowan, Jr., SE Moeller. A Model for Making Foreign Direct Investment Decisions Using Real Variables for Political and Economic Risk Analysis[J].Managing Global Transitions,2009(01).

[6]韦军亮,陈漓高.政治风险对中国对外直接投资的影响——基于动态面板模型的实证研究[J].经济评论,2009(04).

[7]潘素昆,代丽.政治风险对我国企业对外直接投资的影响研究[J].北方工业大学学报,2014(04).

[8]王海军,高明.国家经济风险与中国企业对外直接投资:基于结构效应的实证分析[J].经济体制改革,2012(02).

[9]赵青,张华容.政治风险对中国企业对外直接投资的影响研究[J].山西财经大学学报,2016(07).

[10]Deakin,E.B.,A Discriminant Analysis of Prediction of Business Failure[J].Journal of Accounting Research,1972(10).

[11]周首华,杨济华,王平.论财务危机的预警分析——F分数模式[J].会计研究,1996(08).

[12]戴新民,魏立江.关于企业财务失败预测模型的思考[J].安徽工业大学学报(自科版),2000(04).

[13]刘红霞.中国境外投资风险及其防范研究[J].中央财经大学学报,2006(03).

[14]王玉晶,李晓娣.跨国经营企业危机预警系统构建[J].工业技术经济,2006(12).

[15]陈立泰.我国企业海外直接投资的风险管理策略研究[J].中国流通经济,2008(07).

[16]邵予工,郭晓,杨乃定.基于国际生产折衷理论的对外直接投资项目投资风险研究[J].软科学,2008(09).

[17]张鹏.我国企业对外直接投资风险及预警机制研究[D].山东财经大学硕士学位论文,2012:36-39.

[18]赵威.中国对外直接投资的风险预警与防范[D].东北财经大学硕士学位论文,2012:27-31.

[19]杨保安,季海.基于人工神经网络的商业银行贷款风险预警研究[J].系统工程理论与实践,2001(05).

[20]陈菲琼,钟芳芳.中国海外直接投资政治风险预警系统研究[J].浙江大学学报(人文社会科学版),2012(01).

[21]李春花.基于BP神经网络的我国海外直接投资国家风险预警系统研究[D].湘潭大学硕士学位论文,2013:24-30.

[22]王小军.中国企业国际化的战略风险管理理论与实证研究[D].北京:对外经济贸易大学博士学位论文,2014:85-87.

[23]王春华.基于复杂网络的对外投资企业战略风险识别及预警模型研究[D].上海:东华大学博士学位论文,2014:48-70.

[24]衣长军.我国企业海外投资风险预警与防范[J].商业时代,2006(32).

[25]李飞.中央企业境外投资风险控制研究[D].北财政部财政科学研究所博士学位论文,2012:137-154.

[26]张友棠,闵剑.后危机时代中国企业海外投资风险管理[J].企业研究,2012(18).

[27]曹旭平,黄灿,沈杰.中国对外投资风险防范研究[J].工业技术经济,2010(05).

[28]张琦.中国企业对外直接投资风险识别与防范[J].国际经济合作,2010(04).

[29]谢春芳.后危机时代我国对外直接投资的风险与防范[J].贵州社会科学,2011(05).

[30]陈继东.我国企业对外投资战略与风险防范[J].市场周刊,2012(05).

[31]赵丽娟,杨涛等.企业对外直接投资现状及风险防范[J].财会通讯,2013(07).

[32]施淑蓉.我国企业海外投资风险防范系统构建研究[J].经济纵横,2014(11).

[33]太平,李姣.开放型经济新体制下中国对外直接投资风险防范体系构建[J].亚太经济,2015(04).

[34]米家龙,李一文.我国企业海外投资风险影响因素与防范策略[J].求索,2015(05).

[35]聂娜.中国参与共建一带一路的对外投资风险来源及防范机制[J].当代经济管理,2016(09).

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