中国对“一带一路”沿线国家直接投资风险评价——基于动态因子模型的分析

(新疆财经大学国际经贸学院，新疆乌鲁木齐 830012)

一、引言

直接投资是投资者参与国际经济活动的主要形式之一，有助于促进各国的经济发展，加强各国的经济联系。近年来，国际秩序发生新的变化，中国在全球范围内的影响力逐渐提升。“一带一路”倡议提出以来，中国与沿线国家的经贸合作不断加深，贸易与投资规模不断扩大。第二届“一带一路”国际合作高峰论坛在北京举行，标志着“一带一路”合作进入新的发展阶段，而新阶段的重要特征是推动“一带一路”合作向高质量发展转变。但沿线各国的经济发展水平、政治体制、法律制度以及商业环境等差异大，使得中国与其合作所面临的风险迥异。投资风险是海外投资者和企业面临的最重要的问题，投资者需要对投资面临的风险进行识别和评估，以期做出正确的投资决策和风险防范，减少利益的损失，推进“一带一路”以及“走出去”战略的实施以及推动“一带一路”高质量发展。

学者基于不同的研究角度，对对外直接投资风险的界定略有不同，目前并没有标准的定义。李鸿洋[1]将国际直接投资面临的风险概括为政治风险、国家风险、经济风险、外汇风险。余国杰和刘伟[2]将企业对外直接投资风险划分为:政治风险、经济风险、经营风险和其他风险。李媛等[3]将海外投资者在对外投资时面临的风险概括为政治风险、经济风险和金融风险。陈菁泉和王永玲[4]、刘海猛等[5]则划分为政治风险、经济风险和社会风险。

各学者研究直接投资风险采用的方法各有不同。部分学者采用定量分析方法。胡俊超和王丹丹[6]运用主成分分析法，宋维佳和梁金跃[7]应用突变级数法，方慧和宋玉洁[8]则采用因子分析法对“一带一路”倡议沿线国投资风险进行了评估。部分学者则采用定性分析的方法。李天国[9]对金砖国家直接投资的风险进行了描述分析。不管是定量分析还是定性分析，均存在各自的缺陷。主成分及因子分析主要应用于截面数据，而忽略了时间的连续性；此外，这类研究主要针对国家风险划分为不同层面的单一风险进行分析，进而提取主要因子，忽略了其他层面的联动效应；而突变级数法极大限制了变量的选取，使其不能全面量化风险，以致于出现与真实结果不相一致的情况。定性分析则欠缺客观性，研究结果则会稍有偏差。

目前对风险的评级集中在对国家风险的研究，国内外有不少知名评级机构对国家风险进行了研究，主要机构有:国际国别风险评级指南机构、中国出口信用保险公司、中国社会科学院世界经济与政治研究所等。王镝和杨娟[10]构建五个维度的风险:政治、经济、金融、商业环境和法律风险共140 个指标对国家风险进行评级研究。宋维佳和梁金跃[7]将国家风险划分为政治、经济、金融和社会风险四个维度共14 个指标进行研究。刘海猛等[5]基于政治、经济、社会三个维度18 个指标构建指标体系进行研究。就现有学者对风险评估指标体系的构建来看，主要针对国家风险，少有专门针对对外直接投资风险的指标体系。本文将借鉴各知名评级机构的指标体系，构建中国对“一带一路”沿线国家直接投资风险的指标体系。

学者对直接投资风险的研究主要体现在政治、经济、法律、金融风险方面。政治风险方面。Busse 和Heferker[11]认为东道国政治风险对中国对外直接投资有负效应。Kolstad 和Wiig[12]认为中国对外直接投资具有偏好性。谢孟军[13]将政治风险指标与D-S 区位选择模型相结合，选取52 个国家的面板数据进行实证分析，结果表明我国偏好政治风险小的国家或地区。Buckley 等[14]则得出相反的结论，中国OFDI 随政治风险的升高而增大。孟醒和董有德[15]、李笑和华桂宏[16]设定线性回归模型对政治风险进行评估。结果表明:企业对政治风险的关注度取决于中国与东道国的双边关系以及投资动机，并且政治风险对区位选择的影响越来越重要。经济风险方面。王海军和高明[17]认为经济风险对直接投资具有负作用。蔡承彬[18]采用面板离散数据模型，实证分析表明中国企业工程项目投资更倾向于投资经济风险较高的国家和地区。刘军荣[19]研究表明东道国经济波动对投资环境有显著的影响，主要表现在金融、经济、政治和总体环境方面。金融风险方面，沈军和包小玲[20]认为中国对非洲的直接投资有金融风险偏好特性。法律风险方面，张晓权[21]将法律风险概括为法律冲突风险、法律变动风险和法律执行风险，对“一带一路”沿线国家投资法律风险进行定性的描述与分析。金仁淑[22]认为我国企业在海外投资过程中不熟悉东道国投资环境、法律法规以及缺乏完善的法律风险防范体系是导致综合性法律风险的原因。回顾现有文献可知，学者对直接投资风险的研究主要集中在政治风险和经济风险，对金融、法律及商业环境风险的分析略显不足。

学者在中国对“一带一路”沿线国家的直接投资风险方面的研究主要有:李原和汪红驹[23]考虑到近年来投资风险案例的频繁发生，研究了“一带一路”沿线国家的投资风险，结果表明沿线国家的投资风险普遍偏高，政治和经济风险对投资风险的影响最大，且中国在沿线国家的投资国主要集中在高风险区域。张栋等[24]对“一带一路”沿线国家的直接投资风险分析后得出东南亚国家是我国直接投资的主要选择地区，金砖国家表现出较高的风险水平。饶光明和卿春丽[25]对影响直接投资的因素进行了分析，结果表明:中国偏向于选择东道国政府治理优良的国家进行投资，其东道国监管质量和政治稳定性是主要考虑的因素。

综上所述，在有关对外直接投资风险的研究成果中，政治风险与经济风险的成果丰硕，但法律风险与商业环境风险的成果不多。本文的贡献在于:一是引入对法律风险和商业环境风险的研究，多角度认识沿线国家直接投资风险；二是本文将采用动态因子模型，对沿线国家进行横向空间分布状态分析及2010—2018 年纵向动态趋势分析，更加客观认识“一带一路”沿线国家的直接投资风险，以期更有效地防范和管控风险。

二、中国企业对“一带一路”沿线国家直接投资现状分析

“一带一路”倡议推进至今已取得丰硕成果，截至2019 年7 月底，中国政府已经与136 个国家、30 个国际组织签署195 份政府间合作协议，商签范围由亚欧地区延伸至非洲、拉美、南太，西欧等相关国家。目前中国与50 多个沿线国家签署双边投资协定，促进双边经贸合作持续发展。

(一)投资规模

根据表1 可以看出，中国对“一带一路”沿线国家的直接投资流量在波动中增长，自2010 年起，逐年攀升，2016 年达到峰值，直接投资流量为1 961.50 亿美元。近两年因经济形势的变化，中国对外直接投资总额下滑，但对“一带一路”沿线国家的直接投资规模变化不大，占对外投资流量的比重相对稳定，占比在12%左右。2018 年，中国不断深化与“一带一路”沿线国家和地区的经贸合作，不断加强向沿线国家地区投资的力度。截至2018 年，中国对沿线国家的对外直接投资流量总额为986.2 亿美元。2018 年中国对“一带一路”沿线国家投资流量为178.9 亿美元，受经济形势的影响，同比下降11.3%，占同期中国对外直接投资流量的12.5%。

表1 2010—2018 年中国对“一带一路”沿线国家直接投资流量

(二)投资区域

中国对“一带一路”沿线国家的投资区域广泛，涉及的区域如表2 所示。就区域来看，截至2018 年，东南亚地区是中国对“一带一路”沿线国家直接投资的主要区域，直接投资规模达1 026.38 亿美元。中国对西亚中东地区的直接投资规模达211.28 亿美元，为中国对东南亚地区直接投资规模的五分之一，其次依次为蒙俄地区、中亚地区以及南亚地区。中国对中东欧地区的投资最少，规模为21 亿美元，仅为中国对东南亚地区投资规模的2%左右。就国别来看，新加坡、阿联酋和俄罗斯分别是东南亚、西亚中东以及蒙俄地区中国直接投资的主要流向国；哈萨克斯坦、巴基斯坦以及匈牙利则是中亚、南亚和中东欧地区中国直接投资的主要流向国。

表2 中国对“一带一路”沿线国家直接投资的区域结构单位:亿美元

三、实证分析

(一)对外直接投资风险界定

从现有文献来看，各个国家或者评级机构对对外直接投资风险的定义略有不同，目前还没有标准的定义。本文将直接投资风险概括为投资者在东道国所遇的经济风险、政治风险、法律风险和商业环境风险。

(二)指标体系的构建

本文将从四个方面评价与分析中国对“一带一路”沿线国家直接投资风险，具体指标说明详见表3。

表3 “一带一路”沿线国家直接投资风险评估的指标体系

(三)样本选择

本文选取中国对外直接投资流量额大于一百万美元的国家，根据数据可得性，最终筛选出31 个国家作为样本。起讫时间为2010—2018 年。样本的选取如表4 所示。

表4 “一带一路”沿线主要国家

续表4

(四)评价模型及过程

1.评价模型

现有学者对各国直接投资风险进行评价时，主要进行横向空间分布状态的分析，鲜有学者对各国直接投资风险的动态趋势进行分析。本文选用动态因子模型，基于横向和纵向两个角度对中国对“一带一路”沿线国家直接投资风险进行分析，有助于投资者更客观、更全面了解直接投资风险。

动态因子模型(Dynamic Factor Analysis)最初由Geweke、Sargent 和Sims 提出，是一种综合考虑了样本、变量和时间三个因素的多元统计方法。它主要用于处理横截面数据的因子分析的一个时间序列拓展，即将主成分分析得到的截面分析结果和线性回归模型得到的时间序列分析结果进行综合的一种方法。传统的因子模型主要用于处理截面数据，只能对比组间的不同，而动态因子分析则在因子分析的基础上拓展了时间序列数据，这样得出的计算结果就可以进行组内的分析，满足了样本组间和组内同时对比的需要。目前该方法主要运用于生物药学、环境和经济学等领域。

计算步骤如下:

(1)为避免时间跨度导致经济指标有较大波动以及消除变量间的量纲关系，对相关数据已进行相应的基期和标准化处理。

(2)根据2010—2018 年的协方差矩阵S(t)，求解平均协方差矩阵ST，综合反映数据静态结构差异和动态变化的影响，具体表现如下:

(3)求解ST的特征值与特征向量，以及各个公因子的方差贡献率，累计方差贡献率。

(4)提取公因子，建立原始因子载荷矩阵。

(5)计算出各个国家直接投资风险的静态得分矩阵:

(6)计算出各个国家直接投资风险第t年的动态得分:

(7)计算平均得分，即各个国家各年的直接投资风险得分:

其中，h=1，2，…，K，t=1，2，…，T。Ciht为第t年各国家的动态得分。

2.结果分析

根据前文数据，以年份为单位将截面数据分解为9 份截面数据，并求出每个年份的协方差矩阵，通过MATLAB2012a 软件求解出平均协方差矩阵并转换为对角矩阵，其主对角线元素即为平均协方差矩阵的特征值，其特征值大小依次为:88.18、22.51、20.77、15.87、11.50、9.91、8.95、8.18、6.65、5.56、4.85、3.99、3.66、2.56、2.33、2.08、1.93、1.32、1.21、1.08、0.68、0.48、0.41、0.25、0.24、0.20。根据特征值大小顺序依次命名第一因子到第二十六因子，根据各因子对应的特征值与特征向量，计算各因子的方差贡献率(见表5)，排名前十的因子解释了87.89%的信息，选取前十个因子代替初始的二十六个指标，最终计算出直接投资风险综合得分，如表6所示。

表5 特征值大小所确定的各因子的方差贡献率

表6 2010—2018 年“一带一路”沿线国家直接投资风险得分

续表6

结合表6，分析如下:

(1)横向分析

从国别角度看，2010—2018 年间，沿线国家中直接投资风险最低的10 个国家依次为:新加坡、阿联酋、以色列、捷克、马来西亚、格鲁吉亚、波兰、匈牙利、保加利亚、沙特阿拉伯。直接投资风险最高的5 个的国家依次为阿富汗、塔吉克斯坦、孟加拉国、乌兹别克斯坦、巴基斯坦。从地区角度来看，中东欧地区直接投资风险最低，南亚地区的直接投资风险最高。

中东欧地区在“一带一路”沿线国家中直接投资风险最低，前十位中占据五位。按中国直接投资额排序，其中投资额最多的波兰排在样本国家的第7 位，白俄罗斯、匈牙利、罗马尼亚、捷克依次排在第20、8、12、4 位，投资最少的保加利亚则排在第9 位。中东欧地区有一定的经济发展水平，政治风险低，法律制度完善，并且有与之相适应的商业环境，因此投资风险小。在中国与中东欧国家合作机制启动前，受限于中东欧自身政治与经济的转变以及中国自身的经济发展水平，中国对其直接投资有限。启动后，双方不断推进合作进程，加深经贸合作，而低风险也为未来在中东欧地区的投资者带来一定的信心。

西亚中东地区的直接投资风险在“一带一路”沿线国家中处于中等水平。其中，阿联酋的投资风险最低，排在样本国家的第2 位。阿联酋投资环境稳定，基础设施现代、经济政策高效并且有完善的司法体系，因此为其引进了最多的中国投资额。中国直接投资最少的希腊，排在样本国家的第15 位。整体来看，西亚中东地区政治风险及商业环境风险相对较低，但是经济发展水平不稳定，法律制度完善度不高。

俄罗斯在“一带一路”沿线国家中投资风险处于中等水平，排在第16 位。2019 年，中国与俄罗斯将两国关系提升为“新时代中俄全面战略协作伙伴关系”，意味着双方将继续提升合作空间，加深经贸合作。但俄罗斯投资风险较高，近几年，经济持续走低，政治力量格局发生变化，投资者应做好相应的风险评估。

东南亚地区的直接投资风险在“一带一路”沿线国家中处于中等偏下水平，并且各国投资风险在区域内的差异较大，其主要体现在该地区各国的法律完善度及商业环境水平存在差异，并且各国的经济发展和政治稳定性不高，差距大。因此，在东南亚地区直接投资面临的风险较大。新加坡在样本国家中位于榜首，投资风险最低，国内外机构对其评级为最高级别，吸引了中国大量的投资，是中国在东盟重要的合作伙伴。中国在东南亚地区的第二大投资国印度尼西亚位于第18 位，较与排在第5 位的马来西亚，投资风险相对较大。老挝和柬埔寨的投资风险在样本国家中处于中下水平，泰国、越南及菲律宾则处于中等偏上水平。中国与东盟自贸区的建立，是中国与东盟的合作的升华，目前也取得丰硕的成果，并且双方的合作具有很强的内生动力。因此，考虑到东南亚地区各国的投资风险差距大，投资者应做好完善的投资策略。

中亚地区的直接投资风险在“一带一路”沿线国家中整体偏高。中亚国家独特的政治体制，使之具有高政治风险。此外，各国的经济发展水平不高，法律制度相对不完善，存在腐败现象。但中国与中亚地区的合作具有很强的互补性，双方的合作也在不断深化。哈萨克斯坦在中亚国家中的风险最小，但排在样本国家中的第14 位。哈萨克斯坦是中亚地区最大、发展最好的国家，也是吸引中国投资最多的国家。吉尔吉斯斯坦的投资风险仅次于哈萨克斯坦，排在第19 位。乌兹别克斯坦和塔吉克斯坦分别位于样本国家排名的第28 和30位。

南亚地区的直接投资风险在“一带一路”沿线国家中最高，中国对其直接投资规模并不大。总体来看，南亚地区的法律制度普遍不完善，并且没有好的商业环境作为投资保障，政治不稳定，频繁发生动乱。斯里兰卡在南亚地区中直接投资风险最低，仅排在样本国家中的第21 位，处于中等偏下水平。阿富汗则是南亚地区和样本国家中直接投资风险最高的。

(2)纵向分析

“一带一路”沿线国家的直接投资风险得分在2010—2018 年无大的波动，但大部分国家呈现出趋于下降的态势，表明直接投资风险恶化。其背后主要成因是金融危机给各国带来的冲击仍未消散。

后危机时代，各国致力于恢复经济，但增长速度缓慢，仍有部分国家未走出阴影，在衰退的边缘徘徊，反映出国际直接投资复苏的道路坎坷，从而加大了直接投资风险。全球大部分地区国际直接投资表现低迷，并且部分国家出于自身利益，在涉及外商直接投资的国别政策方面做出调整，限制了部分外资的流入；此外，由于东道国政府监管的因素，也导致部分投资活动中止；并且，学者王碧珺[26]研究得出2017 年终止的国际投资协定首次超过新达成的国际投资协定的结论，致使部分投资者的信心受损。以上因素在一定程度上使得投资者面临的投资风险加剧。

金融危机带来的冲击，加之中美全面博弈、中欧关系发生转变以及英国脱欧等国际形势大变革，给全球经济带来不小的冲击，致使投资者面临的投资风险可能持续增大。例如中美贸易争端，美国对来自中国的商品加征关税，使得进出口企业的负担加重，其中也包括不少的外资企业，面临破产危机[27-28]。美国的政策在一定程度上深刻影响着国际直接投资活动，在当前的国际形势下，投资者面临的投资环境不稳定，投资活动将受到极大的限制[29-30]。因此，中国对“一带一路”沿线国家直接投资风险在未来几年内可能呈现上升态势。

四、结论与建议

(一)研究结论

本文采用2010—2018 年的面板数据，选用动态因子模型就“一带一路”沿线国家的直接投资风险进行实证分析，得出的主要结论有:

第一，就国别角度来看，2018 年，新加坡是“一带一路”沿线国家中直接投资风险最低的国家，阿富汗投资风险最高。就区域角度来看，中东欧地区的直接投资风险最低，南亚的直接投资风险最高。

第二，从动态发展的角度来看，“一带一路”沿线国家的风险得分情况在2010—2018 年间变化的波动幅度不大，整体趋于稳定。直接投资风险随经济形势的变化而变化，自2014 年起，全球经济出现下滑，近几年国际形势的变化使各国的直接投资风险可能持续增大。

(二)政策建议

中国对“一带一路”沿线国家直接投资面临的风险复杂多变，各国、各区域呈现的直接投资风险各不相同，因此，加强对“一带一路”沿线国家直接投资风险的识别、管控与防范有着迫切的重要性。结合以上分析的主要结论，为海外投资者提出以下几点建议降低对外直接投资风险，从而促进中国“一带一路”高质量发展。

第一，合理规划投资的区域结构。由上述分析可知，中东欧地区的投资风险小，东南亚地区的直接投资风险处于中等偏下水平，中国对东南亚地区的投资是“一带一路”沿线国家中最多的，但对中东欧地区的投资甚微。截至2018 年，中国对东南亚地区的投资额为1 026 亿美元，对中东欧的投资额仅为21 亿美元，仅为东南亚地区的2%。对此，建议中国投资者可适当加大对中东欧地区的投资，合理规划投资的区域结构，减少因投资风险造成的经济损失。

第二，重视政治体制和经济发展的稳定性。直接投资风险的低的国家或区域，其政治体制和经济发展稳定。中亚地区的各国腐败程度较为严重，南亚地区的阿富汗多处于战乱之中，政治及其不稳定，以上均极大地增加了风险等级。在全球经济增速下滑的期间，各国的投资风险在同期出现增大的趋势。可见，经济的不确定性对投资风险的影响不容小觑。在此建议投资者应着重关注东道国经济增长水平，对经济增长水平变动较大的国家和地区，要谨慎因经济波动而造成的投资风险。双方政府应当签订一定的投资合作协议，将合作上升到国家层面，保证在一定时期内政策的稳定性，以期降低风险，获得稳定收益。

第三，加强对外直接投资风险的评估机制。个别国家和地区政治体制和经济发展水平稳定，但法律制度和商业环境相对落后，南亚地区情况如此。中亚地区的直接投资风险在“一带一路”沿线国家中普遍较高，但自2010 年起，中国对中亚地区的直接投资额却逐年攀升。中亚地区的基础设施薄弱，自然资源丰富，中国与该地区的产能合作潜力巨大可能是导致直接投资加大的主要原因。随着近几年国际形势的变化，未来投资者面临的风险可能持续增大。因此，建议中国政府与东道国政府加强商务诚信的建设，有利于行政管理和市场信息的收集，完善征信、评信、用信机制。另外，完善商务信用的信息平台，搜集有关外贸、对外经济合作等企业的信息，加强各国之间的信息共享。通过实现信息的搜集和共享，来构建风险评估体系，确立以政府为主、专业风险评估机构和对外投资企业为辅共同参与的新机制。