“一带一路”背景下中国企业对非洲直接投资风险研究

韩洁 王璇

摘 要：近年来，随着中国经济持续增长，我国企业走出去的步伐越来越快。2013年，我国提出了“一带一路”倡议，使得我国与各国的合作日益加深。非洲是“一带一路”倡议的重要参与方，同时中非合作论坛也为中非共建“一带一路”提供了良好的平台，我国企业对非洲直接投资的规模不断增大。但复杂的投资环境导致投资风险事件时有发生，所以，在中国对外直接投资快速发展的同时如何进行风险防范，一直以来都是相关学者研究的热点。本文旨在分析中国企业对非洲进行直接投资可能会面临哪些风险，并利用因子分析法对风险进行实证分析，最后从企业和政府的角度提出合理的风险防范建议，争取为我国企业对非洲直接投资风险的识别和控制提供借鉴参考。

关键词：对外直接投资  “一带一路”  投资风险  非洲

中图分类号：F752 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2020）06（b）--05

2013年，习近平总书记先后提出共建“丝绸之路经济带”和“21世纪海上丝绸之路”的畅想，二者共同构成“一带一路”重大倡议构想。我国提出的“一带一路”倡议，使我国与其他国家之间的往来更加密切，为中国与沿线国家之间的友好合作带来了新的历史机遇，同时也为我国企业进行对外直接投资提供了政策上的支持。

近几年来我国对外投资的规模和数量不断增加，根据《2017年度中国对外直接投资统计公报》数据显示，截至2017年底，中国2.55万家境内投资者在国（境）外共设立了3.92万家对外直接投资企业，这些企业分布在全球189个国家或地区。2017年中国对外直接投资流量合计1582.9亿美元和存量合计18090.4亿美元，分别位列全球国家（地区）排名的第3位和第2位。

中国对非洲的直接投资起步时间虽然较晚，但是由于一些历史原因，中国与非洲国家一直保持着良好的合作伙伴关系，因此我国近几年对非洲国家不论是援助力度还是直接投资力度都在不断加大。“一带一路”倡议的提出，为中非合作提供了新的平台，推动双方实现发展战略理念的有效对接，并在合作范围、水平和规模方面得到显著提升，促进了我国和非洲经济的共同发展。相关资料显示，2017年，我国流向非洲地区的投资为41亿美元，同比增长70.8%。中国对非洲的直接投资存量由2003年的4.9亿美元增长到2009年的93.3亿美元，到2017年已经达到了近433亿美元，非洲已经变成我国继欧美和日本之后的另一大投资目的地。由此可见，我国与非洲国家在贸易投资等领域的合作存在着很大的潜力，可以预测到中非今后的贸易往来和投资活动也会持续增加。

非洲面积广大，包含的国家众多，经济和政治环境比较复杂，存在着各种不确定因素，而这些因素可能会给我国企业的直接投资带来风险，使得企业受到经济损失。本文的研究重点在于分析对非洲国家直接投资的风险问题，这一选题不论是从理论上还是实际上，对于现阶段我国企业对非洲直接投资活动来说都具有较高的研究价值。本文将通过分析收集到的信息资料，研究我国企业对非洲进行直接投资过程中可能遇到的风险，并提出一些应对风险的措施，力求为我国企业对非洲直接投资风险的识别和防范提供借鉴参考。

1 文献综述

目前学术界在对外直接投资风险分类方面没有一个统一的标准，但大多数学者在研究之后，把对外直接投资风险大致分为了经济风险、政治风险、文化风险和其他风险几种类型，而法律风险及国际竞争风险等也可能包含在其他风险当中。卫志民（2014）和樊增强（2017）等把对非直接投资风险概括为政治风险、经济风险、社会风险和法律风险四种类型。

在投资风险的研究方法上，刘繁如（2017）提到了两种方法来对国家直接投资环境进行评价，分别是多因素评分分析法和投资障碍法分析法。罗氏多因素评分分析法用八个不同的因素来说明东道国的投资环境，根据每个因素对投资者造成影响的程度大小确定不同的评分标准，由操作者根据国家具体的投资环境结合评分标准，确定具体的评分，然后将分数加总汇合，作为对该国投资环境的总体评价，缺点是有一定的主观性。投资障碍分析法是依据可能对国外投资者造成阻碍的因素来对投资环境进行评价的方法，该方法主要以定性分析为主，能够迅速对投资环境作出评价，而且节省成本，缺点是仅凭个别关键因素作出判断，可能会使投资者因为忽略掉某些好的投资因素而丢失好的投资机会。除此之外，刘一鸣（2018）在分析东盟10国的投资风险时，运用了因子分析法来进行定量分析。因子分析法对于风险的度量更加细致全面，得出的结果也更加直观。所有分析方法各有优点，投资者可以根据自己的实际情况来选择使用哪种方法分析投资环境。

张爱玲（2016）和樊增强（2017）等从不同方面说明了对非投资风险的应对措施，例如要强化中非安全合作、完善中非合作论坛机制等。本文也会在分析不同学者的观点之后，从企业和政府两个角度提出一些对策建议来应对中国企业对非洲直接投资的风险问题。

2 研究方法和变量选择

2.1 研究方法

本文采用因子分析法对中国企业在非洲进行直接投资可能面临的政治风险和经济风险进行了定量分析。因子分析是一种比较常用的多元统计分析方法，它可以把问题简化，更利于人们进行研究。

在进行因子分析之前，我们首先要做的是确定待分析的原有变量是否适合采用这种方法来分析。本文用的是KMO和巴特利特球形检验方法来进行检验，KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）检验统计量是用于比较变量间简单相关系数和偏相关系数的指标，KMO统计量取值的范围是0～1，KMO值与1越相近，因子分析的效果越好。巴特利特球形检验是一种检验各个变量之间相关性程度的检验方法。如果巴特利特球形检验的统计量的值越大，且其对应的相伴概率值小于用户心中的显著性水平，则说明原始變量适合作因子分析，反之则不适合用这种方法分析。接下来就要构造因子变量和计算因子得分。本文计算了样本国家的政治风险、经济风险和综合风险的因子得分，从而得到各个国家在政治、经济和综合风险方面的风险排名，使投资者通过风险排名更加直观地了解和把握不同国家的投资风险，有利于企业作出更加准确的投资决策，减少投资风险的发生。

2.2 变量选择

由于对外直接投资风险种类繁多，本文不可能把所有风险全部都研究到，所以本文主要针对对外投资中相对来说比较重要的两种风险，政治风险和经济风险进行了更加精确的定量分析，而其他风险则采用定性的方法进行研究。本文选取了已同中国签订共建“一带一路”合作文件的苏丹、南非、利比亚、几内亚、加纳、肯尼亚、安哥拉、卢旺达等共计16个国家作为样本进行分析。在变量的选取方面，本文共选取了能够反映东道国政治状况和经济状况的10个变量来分析中国对目标国进行直接投资的政治风险和经济风险。其中，政治风险和经济风险各有5个变量对其进行反映，具体变量名称和数据来源，如表1所示。

本文选取了5个变量来反映东道国政治风险的大小，分别是依法治国程度、政治稳定性、政府效能、政府腐败控制和政府监管质量，这5个变量均来源于全球治理指数（WGI）。这5个变量在正常的标准单元下在-2.5～2.5（或介于百分制1～100），一个国家的这5个变量的值越高，则表明这个国家制度的质量越高，政治风险也就越小。此外，本文同样选取了5个变量来衡量一个国家经济风险的大小，分别是国内生产总值年增长率、通货膨胀率、经常账户余额占GDP百分比、人均国内生产总值和东道国吸收外国直接投资流量占东道国国内生产总值百分比。其中，国内生产总值年增长率相比较来说，比国内生产总值更能反映一国经济的增长情况。

一般来说，GDP年增长率数值越大，年波动越小，则表明该国经济发展较平稳，经济风险也相对较小。本文选取的通货膨胀率是按GDP平减指数衡量的通货膨胀率，它显示了整个经济体的价格变动率。

World Bank Open Data为世界银行公开数据。

一般而言，通货膨胀率越高，则表示一国经济可能发展过热，在这个国家投资可能会面临更大的经济风险。经常账户余额占GDP的百分比可以从侧面反映一国对外资的依赖程度，一般来说，这个变量的数值越大，则企业进行对外直接投资时面临的经济风险也就越小。人均GDP是国内生产总值除以年中人口数，一般来说，一个国家的人均GDP数值越高，则表明这个国家越发达，跨国企业在该国进行直接投资所面临的经济风险也就越小。东道国吸收外国直接投资流量占东道国GDP百分比。

这个变量直接反映了一国对外国直接投资的依赖程度。一般来说，一个国家这个变量的数值越大，则表明该国吸收的外国直接投资较多，可能给予外商直接投资的政策比较优惠，国外企业更容易进入这个国家进行直接投资，所面临的经济风险也较小。

3 实证结果分析

在数据的处理方面，本文选用了样本国家2006—2017年相应变量的数据进行了因子分析，分析结果，如表2所示。

表2反映了因子分析中KMO和巴特利特球形检验结果，检验得到的KMO统计量为0.646，高于最低要求0.5，这个结果表明适合作因子分析。根据巴特利特球度检验结果，该统计量观测为129.835，该观测值较大，因此应该拒绝原假设，认为各变量指标之间存在较强的相关关系，同时P小于0.001，因此也说明适合采用因子分析法来进行研究。

表3显示了各变量中所含原始信息能被提取的公因子所表示的程度，即变量信息被提取的占比。由该表显示的数据可知，占比全部在一半以上，说明公因子很好地包含了原始变量的大多数信息。

表4和图1分别为因子分析的解释总方差和碎石图。碎石图用来展示各因子的重要程度，坡度越陡作用越明显，结果表明，前三个主成分的特征值大于1，它们的累积贡献率达到了81.691%，说明此次因子分析的结果比较好，故选取前三个公共因子。

表5为成分矩阵表，数据表明3个成分因子意义不明显，所以需要进行因子旋转来更好地解释所提取出来的因子。

由表6的结果显示，第一个公因子在依法治国程度、政治稳定性、政府效能、政府腐败控制和政府监管质量上有比较大的载荷系数，这5个变量中所含的原始信息能被提取出来的第一个公因子很大程度地表示，因此可以把第一个公因子定义为“政治风险因子”。同理，第二个公因子可以很大程度地表示经常账户余额占GDP百分比和人均GDP，因此可把第二个公因子定义为“发展水平因子”。第三个公因子可以很好地表示GDP增长率、通货膨胀率和东道国吸收外国直接投资流量占东道国GDP百分比这几个变量含有的信息，因此可把第三个公因子定义为“经济增量因子”。之后我们需要通过一个得分因子函数来计算最终的因子得分，而这个函数就是公因子表示为各个变量的线性形式。利用SPSS软件中因子分析里的回归法可以计算出如表7所示的成分得分系数矩阵，例如因子1就可以表示为F1=0.217ZX1+0.146ZX2+…0.026ZX10。

旋转法 ：具有 Kaiser 标准化的正交旋转法。

本文选取的三个因子分别从不同角度体现了样本国家的政治和经济情况，单独使用某一公因子很难对一国整体的投资环境作出综合评价，因此考虑按各公因子对应的方差贡献率比例为权数计算综合得分情况，可以利用SPSS软件计算出每个因子的得分值，然后再利用因子得分公式计算出样本国家的综合风险的因子得分。计算完成之后，对样本国家的因子得分进行排名，就可以得出样本国家的政治风险和经济风险综合起来的直接投资风险排名。其中，因子得分的计算公式见式（1），样本国家因子得分排名如表8所示。

第一个公因子本文在之前把它定义为“政治风险因子”，政治风险因子得分表明了一个国家的政治情况，由政治风险因子的得分排名我们可以看出，南非的政治情况最为稳定，则该国的政治风险也就相对较小，而苏丹的得分较低，相对来说政治风险较大。第二个公因子表示发展水平因子，包含经常账户余额占GDP百分比和人均GDP信息，利比亚凭借其丰富的石油资源，2006—2017年这两个指标各自的平均值在我们选定的样本国家中都是排名较高的，因此这个国家计算出来的发展水平因子得分比较高。但是2011年发生的利比亚战争使得该国局势动荡，石油出口也有所减少。政治不稳定和安全局势的恶化对利比亚国内经济产生一定影响，所以对于利比亚的直接投资应该更为慎重一些。此外，安哥拉也因为石油生产使得国力快速增长，同时该国未开发的资源也很丰富，具有较高的经济发展潜力，因此安哥拉在发展水平因子上的得分也比较靠前。南非人均GDP的平均值排在利比亚之后，但是经常账户余额占GDP百分比排名比较靠后，而这综合起来导致南非发展水平因子得分排名大概处于中间水平。第三个公因子是经济增量因子，包含GDP增长率、通货膨胀率和东道国吸收外国直接投资流量占东道国GDP百分比的信息，加纳的GDP增长率和吸收外国直接投资流量占GDP百分比在样本国家中比较高，所以因子得分比较靠前，而南非的GDP增长率在样本國家中最低，因此排名比较靠后。按照三个公因子对应的方差贡献率比例为权数计算出来的综合得分，综合地反映了一个国家的政治情况和经济情况，通过排名我们可以看出，排在前几位的国家纳米比亚、加纳、赞比亚、南非和卢旺达等国在政治和经济方面的直接投资风险相对较小，而排名靠后的国家相对来说直接投资风险较大。以上的实证分析结果可以为我国企业对非洲国家直接投资的市场选择提供一定的参考意见。

4 结语

本文旨在分析中国企业对非洲国家直接投资面临的风险问题，利用因子分析法计算出了样本国家的政治风险、经济风险和综合风险的因子得分，从而得到各个国家在政治、经济和综合风险方面的风险排名，使投资者通过风险排名更加直观地了解和把握不同国家的投资风险，有利于企业作出更加准确的投资决策，减少投资风险的发生。

在实际的投资活动中，我们要对风险进行全面的考量，这样才可以尽量降低风险给我国企业带来的损失。在控制非洲直接投资风险的问题上，一方面，企业应该在投资前做好风险预判，并且制定合适的发展战略和加强自主创新能力，从而提高自身应对风险的能力。另一方面，政府要加大对企业的扶持力度，完善信息服务系统和相关的保险制度为我国企业走出去提供保障。同时也要不断加强与非洲国家的交流，促进中非人民相互了解，减少因文化差异而导致的投资风险。总之，各方要一起努力，相互协调，共同创造一个良好的投资环境，才能更有效地减少和应对投资风险。

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