“丝绸之路经济带”沿线国国家风险评级与对策研究

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“丝绸之路经济带”沿线国国家风险评级与对策研究*
陈菁泉 王永玲
[提 要] 为了使中国企业在“走出去”的过程中合理识别和评估东道国的国家风险，提高国家间投资合作的效率，本文以中资企业对外投资中面临的国家风险为主要研究对象，构建了中国对外直接投资国家风险评价体系。从投入产出角度，运用超效率DEA模型与Malmquist指数相结合的分析方法，从静态与动态的时间角度对2014—2018年“丝绸之路经济带”沿线国家风险进行实证分析。研究发现：从静态层面看，中南亚区域呈现较高的国家风险，我国应加强与东道国联系，重点关注东道国投资环境的变化；欧洲地区特别是中东欧国家更适合中国企业对外投资，合作规模有待进一步扩大；西亚地区投资风险两极分化，我国应密切关注高风险国家投资风险的隐患，并建立相应的补偿机制。从动态层面看，通过Malmquist指数分析可知，研究年份间“丝绸之路经济带”沿线国家风险在逐步改善，国家管理的整体趋势向着良好的方向发展。基于分析结果，本文提出了相关的政策建议。
[关键词] “丝绸之路经济带”；国家风险；超效率DEA模型；Malmquist指数
一、引言
2013年9月，习近平总书记在出访中亚国家期间，提出共同建设“丝绸之路经济带”的重大倡议，得到国际社会高度关注和有关国家积极响应。“一带一路”倡议旨在促进和平与发展，但由于途经中东、中亚等大国的传统利益敏感区，同时中国作为主要的倡议发起国，很难避免国际社会对中国的恶意揣度甚至战略挤压，投资者拥有巨大战略机遇的同时也面临着各种各样的风险。国际经济环境错综复杂，使进行境外投资的企业付出了巨大的代价，面临着比国内复杂的各种不确定因素，东道国政治、经济、社会等各方面都与国内有所差异，企业的对外投资行为可能会因此受到限制。2014年，越南骚乱造成大量中资企业资产亏损以及人员伤亡。2015年，柬埔寨政府暂停中国水利水电建设集团在建的水坝项目。同年，斯里兰卡叫停中国交通建设集团投资的14亿美元科伦坡港口城项目。以上事例表明，中国在“丝绸之路经济带”对外直接投资存在着很多潜在风险。因此，研究中国企业在“丝绸之路经济带”对外直接投资时东道国的国家风险，对正确引导对外投资方向，合理控制和规避对外投资风险，促进对外投资持续、规范化发展具有重要的现实意义。
中国与“一带一路”沿线国家商贸往来历史悠久，资源禀赋与经济互补优势明显。建设“一带一路”的倡议提出后，沿线国家对于中国对外直接投资具有更广阔的发展空间，地位也将更加重要。近几年中国对“一带一路”沿线地区的直接投资数量快速增长，对外直接投资流量和存量都得到明显的增加，投资区域范围有所扩展。到2017年底，中国投资者创办了近四万家直接投资公司，分布区域包含了近200个地区。联合国贸发会议发布的《2018世界投资报告》显示，2017年中国对外直接投资分别占全球当年流量、存量的11.1%和5.9%，流量在全球国家排名第3位(位居第一的是美国，位居第二的是日本)，存量排名第2位(位居第一的是美国)。中国对外直接投资表现出以下几个特点：第一，流量初次出现负增长，投资趋于理性化。官方数据显示中国对外直接投资额在2017年初次显现负增长，增长率为-19.3%，但投资额在历年数据中排第二位，中国对外投资对全球的影响力在逐渐上升。第二，投资增长较快，涉及行业广泛，地域偏好性明显。2017年，中国境内投资者对国民经济17个行业进行了相关项目的投资，同比提升了31.5%。中国对“一带一路”国家的投资地域显示出较强的选择偏好性，2017年中国对东盟区域国家的对外直接投资流量占比较大。第三，对外投资中境外融资较多。2017年中国企业共实施并购400多起，其中直接投资金额为334.7亿美元，占并购总额的28%，境外融资金额为861.5亿美元，占并购总额的72%。
二、文献回顾
国外学者主要从三个方面研究国家风险。首先大多数文献实证研究了与国家信用评级相关的决定因素。强调经济发展水平的学者认为，随着金融市场的不断发展，各国政府已逐渐成为资本市场上最大的债券发行者，而国家信用评级被认为是反映一国公共和私立部门状况的一项重要指标。比如Cantor & Packer(1996)得出人均收入、GDP增速、通货膨胀率、外部债务、经济发展水平和违约历史等影响国家信用的6个主要因素，这一结果和风险评级机构标准普尔和穆迪的结果有较大的一致性。Buse & Schienle(2019)在衡量主权国家违约风险时考虑了信息违约掉期和债券数据等因素。
其次现有文献主要探讨不同行业与国家风险的关系。Erdem & Nayar(2013)使用Probit回归和总时间效应方法，研究了一个国家银行业和主权风险的关系，结果表明银行资产的流动性和金融系统的规模与国家信用评级显著相关。Cufadar & Ozatay(2017)分析了公共债务与私人信贷利差和国家信用风险的关系。Bruha & Kocenda(2018)采用了四种不同的国家风险指标，运用面板估计中的贝叶斯推理方法，分析了1999—2014年整个欧盟行业质量与国家风险的联系。
由于国家风险的内涵不断演变，研究者通常秉承实用主义原则，关注国家主权风险评级方法的探究和改进。Polito & Wickens(2014)提出了一种产生国家信用评级的方法，即将债务占GDP的比率可能超过未来某个时间点的最高债务限额的概率映射到信用评级。现有学者通过分类和回归树、多层感知器、支持向量机、贝叶思网和朴素贝叶斯等方法，对国家主权信用进行评级，研究发现人工智能分类器优于传统的统计技术，该种方法适用于处理海量的数据(Ozturk et al.,2016)。Lai(2016)使用或有债权法评估了新加坡政府部门的国家信用风险，与传统的信用评级相比，该模型能够提供风险和违约概率的数值估计。
国内学者对“一带一路”国家风险的研究不在少数。部分学者致力于解析“一带一路”的风险管理，进而探究投资合作风险的深层次原因(周保根和田斌，2016；孙祁祥等，2017)，其中郭烨和许陈生(2016)重点研究了双边高层会晤对中国在“一带一路”沿线国家的对外直接投资中的影响。金仁淑和孙玥(2019)、刘海猛等(2019)采用法律风险的外延性，用社会弹性指标、经济基础、东道国偿债能力、政治风险及对华关系等几大指标来衡量国家风险与经济风险，深度解析了国家风险和经济风险引发的法律风险的表现形式及成因。
其他学者主要集中于建立和优化风险评价模型。张金水和连秀花(2005)采用实际国内生产总值增长率和公债占国内生产总值的比率等指标建立了改进的国家经济风险评估模型，后又用亚洲五国的数据验证了模型的可靠性。顾乾屏等(2008)综合运用聚类和OLS回归结合的办法，替代了打分法，建立了新的国家风险评价模型，结果显示该模型的预测结果具有较大可信度。姚凯和张萍(2012)在借鉴国外模型的基础上从征用风险、汇兑限制风险及政治暴力风险三个方面建立中国企业对外投资政治风险指标模型。姚遥和程惠芳(2014)运用模糊评价法，建立了评价企业投资风险相对大小的体系。王稳等(2016)对市场准入国和低收入国家分别构建国家主权信用风险模型，并基于出口信用保险实践视角设计压力测试方案，对全球192个国家的主权信用风险进行分析和评估。李晓莉(2017)从国家层面的政治稳定状况、社会成员专门机构对社会统筹管理的能力和经济发展水平三个方面，采用等级评分法对21世纪海上丝绸之路主要沿线国家的投资环境进行了评价。孙焱林和覃飞(2018)在采用双重差分模型的基础上利用2011—2016年A股上市公司与对外直接投资目的地公司匹配数据对“一带一路”沿线国家或地区对外投资企业所面临的风险进行了评估。
从已有国内外文献可以看出，现有文献对风险评价的主观性较强，且针对某一特定区域国家风险的研究尚不多见。因此以往的国家风险研究成果对中国对外直接投资的参考价值具有一定的局限性，为有效防范风险，有必要对“丝绸之路经济带”沿线国家对外直接投资的国家风险进行评估。本文在前人研究的基础上，在研究角度、方法和时间上均有所改进。(1)从投入产出的角度进行研究。本文研究的主题是“丝绸之路经济带”沿线国家的风险，主要基于投入产出方法分析国家风险管理效率，进而对一国的国家风险水平进行评价。(2)研究方法上，本文综合考虑随机因素和外部环境因素的影响，构建包含经济、政治和社会弹力(文化认知、大国博弈以及种族和宗教冲突等因素)等更加全面的指标体系，运用超效率DEA对“丝绸之路经济带”沿线国家2014—2018年的风险进行测度和排序。(3)研究时间上，本文将静态与动态分析相结合，充分考虑各地区效率值的时间变化因素，运用Malmquist模型分析法从动态角度对各地区国家风险进行评价，使研究结果更具有现实意义。
三、国家风险的理论基础及模型的理论机制
(一)国家风险的理论基础
国家风险是一个很复杂的范畴，它涉及的内容很广，比如本国的政治局势、经济发展水平、社会稳定能力、国际地位与国际影响力以及自然环境等。西方学者在20世纪60年代开始研究政治风险。Root(1968)把由于本国或者国外发生的政治事件从而导致企业资产损失的可能性称为政治风险。此后很长一段时间内，国家风险等同于政治风险。从20世纪80年代以来，国内外许多学者从不同角度对国家风险的内涵进行了扩展，由此也形成了不同的理论体系。这些理论对本文的研究具有重要的指导意义。
Nagy(1978)提出,国家风险是企业进行跨国贷款时所面临损失的风险，是由国家宏观层面发生的事情所引起的，而不是投资企业引起的。他认为国家宏观层事件产生了国家风险，企业是国家风险的被动接受者。具体来说，企业可以选择的投资领域有很多，比如城乡基础设施、民生和公共服务能力建设以及文化教育建设等，不同的选择使得企业对国家风险的关注点不一样，且国家风险具有链式传导效应，因此其内涵就得到了扩展：不仅包括债务视角下的国家主权信用，而且相应的社会因素也会涉及。Lehrbass(1999)认为国家风险是由东道国国内宏观因素的变化而引发的，且对对外投资产生巨大影响。同时他强调：为了把投资损失降到最小，投资国应对东道国的市场进行分析并认真评估其国家风险。他忽略了金融稳定、经济环境、政治、社会稳定性等研究角度，这也是他对国家风险定义的不足之处。Meldrum(2000)认为，所有的商业交易当中均存在着某种程度的风险，特别是在跨国贸易中更明显。他将这些风险定义为国家风险且把它分为六大要素，即经济风险、转移风险、汇兑风险、位置或地域风险、主权风险和政治风险，从而打开了国家风险的研究思路，第一次将经济金融参数纳入风险评级体系中。突破了前人只从政治风险的视角研究国家风险的局限。Schroeder(2008)研究了国家风险评估的历史和现状，目的是探讨国家风险有没有预测经济危机的先例，认为国家风险可以用来评估经济状况，并不针对特定的经济事件。
相比国外，国内关于国家风险的研究起步较晚。伍伟烨(1992)把国家风险界定为：在国际贸易交往过程中，由于国家主权行为导致了经济损失的风险称为国家风险，主要包括主权风险、政治风险、转移风险以及风险暴露四方面内容。张金杰(2008)认为，企业将资金用于对外投资、贷款或者进行贸易来往时会有一定程度的风险(该危险可由国家经济政治局势变化引起)。他把这种不受别国干扰的危险称为国家风险。
总体而言，以往对国家风险的定义主要界定为政治风险和经济风险，而较少涉及其他风险且没有一个明确的定义。本文定义的国家风险是对外直接投资领域的国家风险。为了突出风险差异大的要素的核心影响，本文把其定义为在对外直接投资活动中鉴于东道国政治、经济、社会等变动从而给中国投资者营业收入和投资回报发生损失的可能性。
(二)模型的理论机制
本文主要运用超效率DEA模型与Malmquist指数，采用动静结合的分析方法对2014—2018年“丝绸之路经济带”沿线国国家风险进行测度。
1.国家风险测算——超效率DEA模型。在风险管理学科中，最核心的三个要素就是风险的识别、测度和管理，如何在“丝绸之路经济带”中有效识别和管理风险成为亟待解决的难题。国家风险管理效率，即东道国基于现有治理框架使国际贸易与国际投资能够有效规避风险发生与减轻风险损失的能力。类似于生产效率，国家风险管理效率是在一国即期的治理环境下，单位国家风险因素受单位投入的影响程度。本文主要是通过投入产出分析，把既定风险下投入最小化的生产效率作为国家风险管理效率的体现进行测算。
为避免传统分级评价中位于分级边界值左右的值使评价结果出现“跳跃现象”，本文所用到评估国家风险状况的模型是投入导向的超效率DEA模型，该模型是在DEA模型的基础上发展而来。
数据包络分析(data envelopment analysis，DEA)方法由美国运筹学家Charnes et al.(1978)提出。DEA方法适用于处理多投入、多产出的复杂系统。DEA方法的主要优点为：(1)无须预先假定生产函数的具体形式，它是根据各决策单元的投入产出数据集，通过对投入和产出比率的综合分析，将同样投入水平下产出最高的点连起来从而确定“有效生产前沿面”。“有效生产前沿面”的生成避免了主观因素的影响，减少了误差，提高了计算准确度。(2)可以处理多投入—多产出的评价问题。该方法适合处理多投入—多产出的评价。(3)不 受投入产出指标计量单位的影响，可以鉴别并估计无效率决策单元。
超效率DEA模型属于数据包络分析方法的一种，它是在一般DEA方法基础上的一种改进。目前，利用DEA方法进行有效性评价，已经得到了广泛应用。因为国家风险水平不能直接作为产出衡量，所以本文把问题转化为：在一定的风险水平下，一国最大产出需要的最小投入。把使得投入最小化的生产效率作为国家风险管理效率的体现，并作为衡量国家风险水平、进行国家风险评级的依据。在规模报酬不变条件下的投入导向DEA模型(DEA-CCR)，即在产出不变的情况下使投入最小化的模型。该模型形式为：
θ*=minθ

(1)
式中，θ衡量管理表现；λ反映决策单位的最优决策情况。值得注意的是，在对各个决策单元(DMUj)进行评价时，上述模型求解的所有有效决策单元的效率范围在0～1之间，可能有多个决策单元的效率值为1，无法同时对多个同为1的有效决策单元做进一步比较，分不出各个决策单元生产情况的优劣，从而选择不出最佳的决策单元。
而超效率DEA模型能够对多个同为1的有效决策单元的效率值做进一步区分，因而可以在总体上对所有单元进行完全排序。超效率DEA模型与一般DEA模型的区别在于：在评估某一个决策单元时将其剔除出所有决策单元的集合外，生成新的有效生产前沿面，计算该决策单元到新的有效生产前沿面的距离，得出该决策单元(DMUj)的效率值。由于剔除出的决策单元不被效率边界所包围，对于有效决策单元，其计算出的效率值就会大于1；而对于无效的决策单元，由于生产前沿面不变，因而其效率值也不变，仍小于1，从而可以对全体决策单元实现完全排序，体现出各个决策单元的效率差异性。基于CCR模型的超效率DEA模型的形式如下：


(2)
式中，和为松弛互补变量，通过测算效率值量度一国的国家风险。
2.Malmquist指数。Malmquist模型分析是运用面板数据，求出一个可以进行纵向对比分析的效率变动指数，反映效率改进的情况。Malmquist指数最初由Malmquist(1953年)提出，Caves et al.(1982)将这一指数应用于效率变化的测算，既可以计算全要素生产率(TFP)，又可将其分解为技术进步变化和综合效率变化，更好地了解生产率的构成及其动态变化趋势。根据Fare et al.(1992)的研究，从t时期到t+1时期，Malmquist指数可以表示成：


(3)
式中，等号左边是Malmquist指数，该指标若大于1，则表明第t+1期的效率相对于第t期有所提高；若M等于1，表明第t+1期的效率相对于第t期无变化；若M小于1，则表明第t+1期的效率相对于第t期有所降低。右边第一项是技术进步指数，反映前沿面从t到t+1期的移动，该指数大于1表示技术进步，等于1表示技术无变化，小于1表示技术退步。右边第二项是技术效率指数，表示在不变规模报酬假定下的技术效率变化，该指标可能大于1、小于1和等于1，分别表示技术效率的提高、降低和技术效率无变化。
3.选聘信息平台建设可以促进职业经理人市场的发育和完善。职业经理人选聘信息平台建设是我国市场经济发展的必然结果，也是职业经理人市场逐渐走向成熟的标志。信息平台的建设有利于企业选聘职业经理人，职业经理人的行为也将被规范，我们的职业经理人市场将逐步走向正规，市场也会逐渐成熟和完善。
四、实证分析
从2000年开始到现在，中国对外直接投资取得了显著成就。与此同时，中国对外直接投资面临着许多风险。虽然这些风险难以被直观地观测和测量，但是可以运用可观测的风险指标建立投入产出模型，进而考察一国国家风险水平。由于“丝绸之路经济带”沿线国家中的叙利亚、土库曼斯坦、格鲁吉亚以及乌兹别克斯坦等国的数据严重缺失致使难以定量评估，因此将这几个国家排除在外。本文运用超效率DEA模型，选取了“丝绸之路经济带”24个沿线国家为研究对象，主要从经济、政治、社会等方面对各国风险进行评估(见表1)。
表1 “丝绸之路经济带”沿线国国家范围表

(一)数据来源和指标的选取
本文参考国内外评级机构，同时运用文献分析法最终选取了经济、政治和社会三大模块投入指标，基于数据可获得性、全面性以及代表性的基础上，建立了如下评价国家风险的指标体系。
在经济方面，一国的人均收入、国民生产总值等指标可以反映该国的经济基础。如果一国爆发债务危机，包括直接投资和财务投资在内的各种投资安全都会受到影响。经济基础和短期偿债能力共同构成了一国经济总体实力。经济基础指标包含以下指标：GDP、人均 GDP，衡量一国的经济规模和发展水平；经济增长率，衡量一国的经济绩效；外债占GDP比重和短期外债占总外债比重，衡量一国的外债规模和短期内爆发偿债危机的风险；经常账户余额占GDP比重以及贸易条件(出口价格指数/进口价格指数)，反映一国的偿债能力。
在政治方面，主要对政治稳定性、参与度、治理有效性等指标做出考察，本质上衡量的是一国的偿债意愿。即使一国财政实力充足、资源丰富，但由于政治动乱依然可能加大该国的偿债风险。本文选取如下指标：政局稳定性、军事干预政治指标反映了一国政府的稳定性；政治体系的腐败程度、政府对民众诉求的回应、公共服务和行政部门的质量反映了一国政府的治理质量；法制水平是契约和产权保护的重要保证。一国政府的稳定性和治理质量越高、法制环境越健全、外部冲突越小，中国企业在其投资的风险越低。
在社会方面，注重考察社会的弹性程度，也就是社会应对危机的能力。本文选取如下指标：教育水平(即平均受教育年限)主要衡量一个国家的劳动力素质；社会、种族、宗教冲突的严重性以及犯罪率衡量一国的内部冲突程度和社会安全；劳动力市场管制以及社会经济条件反映一国的经商环境。劳动力素质越高和经商环境越好，企业投资面临的国家风险越小。其他投资风险包括没有被其他政治、经济、金融风险要素所覆盖的投资风险。
为研究“丝绸之路经济带”沿线国国家风险情况，本文鉴于国家风险的定义以及中国视角，选取了2014—2018年中国对该国的对外直接投资流量以及该国的投资开放度作为产出指标(见表2)。
表2 投入指标的选取以及来源表

(二)国家风险静态测度
在投入产出指标体系的基础上运用超效率DEA模型对2014—2018年“丝绸之路经济带”沿线国家的经济风险、政治风险、社会风险逐一测度，旨在了解各个国家当前的风险情况。由于本文是通过一国的管理效率值进而反映国家风险情况，因此得分越高表明风险越低。测度结果见表3、表4。
表4 “丝绸之路经济带”沿线国家政治风险评估排名表

表3 “丝绸之路经济带”沿线国国家经济风险评估排名表

由表3结果可知：
(1)从整体来看，2014—2018年“丝绸之路经济带”沿线国家的经济管理效率平均值围绕总平均值0.582上下波动，波动幅度较大。在研究年份里所有的经济管理效率均值都小于1，说明“丝绸之路经济带”沿线国家的经济风险控制未达到完全有效。
(2)从区域来看，三大区域之间的国家经济管理效率存在显著差异，欧洲地区远远领先于中南亚、西亚地区。欧洲地区各年国家经济管理效率平均值在0.645左右波动，且波动幅度较大，说明整体效率没有达到有效，但其优于其他两个地区；中南亚地区总体国家经济管理效率各年平均值在三大区域中最小但波动幅度较小，保持稳定；西亚地区国家经济管理效率平均值围绕0.603波动，该地区经济管理效率不容乐观，且波动幅度在三大区域中表现最明显。
(3)从个体来看，经济风险较低的前5名依次是以色列、摩尔多瓦、匈牙利、罗马尼亚、波兰，除以色列外其余4个国家均属于欧洲地区；经济风险较高的3个国家依次是伊拉克、伊朗、白俄罗斯，均存在很大的上升空间。2014年开始白俄罗斯金融形势不断恶化，导致经济环境不容乐观。白俄罗斯经济体系比较封闭，吸引外资能力有限，准入企业需严格遵循工资标准、设备现代化和资金比例要求，同时其对能源进口的依赖和贸易结构失衡制约着经济发展。
由表4结果可知：
(1)从整体来看，2014—2018年“丝绸之路经济带”沿线国家政治管理效率平均值围绕总平均值0.253上下波动，波动幅度控制在0.15以内，且2015年的政治管理效率在研究年份中为最高。
(2)从区域来看，三大区域之间政治管理效率与经济管理效率表现一致：欧洲地区领先于中南亚和西亚地区。欧洲地区政治管理效率各年平均值在0.322左右波动，且波动幅度较大，说明政治运行未达到有效；中南亚、西亚地区政治管理效率各年平均值均较小且围绕0.20左右波动。
(3)从个体来看，政治风险较低的前5名依次是荷兰、匈牙利、阿塞拜疆、罗马尼亚、波兰，除阿塞拜疆外其余4个国家均属于欧洲地区；风险较高的3个国家依次是伊拉克、巴基斯坦、伊朗。
社会风险则见表5。由表5结果可知：
表5 “丝绸之路经济带”沿线国家社会风险评估排名表

(1)从整体来看，2014—2018年“丝绸之路经济带”沿线国家社会稳定管理效率平均值围绕总平均值0.289波动，波动幅度较大。5年中2015年社会稳定效率均值相对其他年份较高，但仍有待进一步提高。
(2)从区域来看，三大区域之间社会管理效率呈现欧洲>西亚>中南亚的趋势。欧洲地区效率各年平均值在0.473左右波动且波动幅度较小，保持良好的上升发展态势；西亚地区各年社会管理效率平均值较小；中南亚地区社会管理效率平均值围绕0.142波动，地区整体表现为动荡。
(3)从个体来看，社会风险较低的前5名依次是荷兰、匈牙利、罗马尼亚、波兰、沙特阿拉伯，除沙特阿拉伯外其余4个国家均属于欧洲地区；最低效的4个国家依次是缅甸、伊朗、伊拉克、印度。伊拉克当地安全局势一直处于不稳定状态。一方面，政治、宗教、民族矛盾日益尖锐；另一方面，由于暴力和恐怖袭击频发，伊拉克随时都有可能爆发新的冲突。对想要在伊拉克投资的中资企业而言，这两方面现状是必须考虑的安全风险。自特朗普上任后已经对伊朗实施了十几轮制裁，其中与中国相关的项目占了一半。伊朗核问题导致美伊局势持续恶化，这进一步表明中国企业遭受制裁的风险在加大。因此，在当前形势下，投资伊拉克的中国企业需要认真考虑这种不确定性将带来的风险。
表6是对“丝绸之路经济带”沿线国家各类风险的评分，为了避免数据信息的丢失并且考虑到超效率DEA要求决策单元的个数要大于投入产出指标之和的2倍，本文运用改进熵值法对三大风险的指标体系分别进行合成，利用投入导向的超效率DEA模型进行实证分析，为中国对“丝绸之路经济带”沿线国家直接投资的区位选择提供相关依据。
表6 “丝绸之路经济带”沿线国家的国家风险评估排名表

由表6结果可知：
(1)从整体来看，2014—2018年“丝绸之路经济带”的国家管理效率平均值围绕总平均值0.748上下波动且波动幅度较小，但在研究年份中没有效率值大于1，说明“丝绸之路经济带”整体未达到完全有效，有进一步提高的空间。
(2)从区域来看，综合上述各区域在经济、政治以及社会方面的表现，结果表明欧洲是这三个区域中国家风险最小的，其次是西亚、中南亚。同时可以发现，相对于经济和政治这两类风险来说，整体国家风险最小的欧洲在社会风险方面比中南亚和西亚优良很多，说明社会稳定是影响国家风险的主要因素。具体来看：1)中南亚地区中哈萨克斯坦的国家风险最小，缅甸、蒙古的国家风险较高。我国在中亚五国的投资可注重发挥示范效应，由中哈经贸合作促进提升其他四国的参与程度。虽然蒙古国与我国相邻，但蒙古国过于封闭，经济基础相对薄弱(2014年蒙古国GDP增长率为7.82%，2015年下降到2.3%，2016年经济增长率下降到不足1%)。蒙古的一院制使这一政策更加不稳定。只要政府发生变化，新政府就必须重新审视上届政府没有执行的法案，这给投资者带来了更大的风险。2)在 欧洲，波兰经济发展质量高，社会环境稳定，治理能力强，是适合投资的国家之一。同样，匈牙利、保加利亚、罗马尼亚等周边国家由于政治制度、文化相似，经济规模相似，风险较小。我国如果加大与欧洲国家尤其是中东欧的经贸往来，相对投资风险较小。希腊2015年爆发了债务危机，公共债务占GDP的比重达到178.4%，这一比例严重超标(欧盟设定的标准60%)，希腊的债务负担沉重。近年来希腊旅游业的蓬勃发展为该国经济提供了大量支持。最新消息表明，其国内经济复苏形势逐渐明朗，市场和投资者信心也在稳步恢复。乌克兰近年来的经济增长并不乐观。2013年国内生产总值增速基本为零。2014年和2015年，受乌克兰危机和外部市场动荡影响，GDP增长指标为负值。乌克兰的债务水平也相对较高。3)西亚国家风险排名呈现明显两极分化。以色列、约旦和亚美尼亚是投资风险相对较低的前五位国家，而伊朗、伊拉克和土耳其是国家风险较高的国家。伊拉克与外国公司签订的技术服务合同期限较长，但其不完善的法规和法律制度极大地增加了不确定性，教派和种族之间的矛盾、外部环境的影响可能使伊拉克的局势更加动荡和复杂。
(三)国家风险动态分析
以上用超效率DEA对“丝绸之路经济带”沿线国家风险进行了静态分析。下面运用Malmquist模型，分析“丝绸之路经济带”沿线国家不同时期国家风险的动态变化。运用DEAP2.1计算得到沿线各国家管理效率Malmquist指数，如表7所示。
表7 2014—2018年“丝绸之路经济带”沿线国家风险(管理效率)的动态变化

由表7结果可知，2014—2018年Malmquist指数平均值均大于1，在1.070左右且波动幅度较小，说明“丝绸之路经济带”沿线国的国家风险在逐步改善，国家管理整体趋势向着良好的方向发展。从地区来看，欧洲地区(主要是中东欧国家)是管理水平领先的地区，在本文欧洲地区中Malmquist指数大于1的国家占80%；中南亚地区为管理效率提升迅速的地区，在本文里南亚地区中Malmquist指数大于1的国家中占50%；西亚地区国家管理效率的发展相对滞后，其中Malmquist指数大于1的国家仅有以色列、约旦和亚美尼亚三个国家，可见西亚地区在管理效率提升水平和国家风险降低上仍然面临巨大的压力。此外，蒙古、缅甸、乌克兰、希腊、伊朗、伊拉克、土耳其以及阿塞拜疆的Malmquist指数平均变动小于1，这些国家的管理效率有提升空间。
五、结论以及政策建议
(一)结论
本文以中国对外直接投资过程中所面临的东道国国家风险作为研究对象，运用投入导向的超效率DEA模型对“丝绸之路经济带”沿线国家的风险进行了静态分析，同时利用Malmquist模型分析法从动态的角度研究了2014—2018年各国国家风险的变化。得到的主要结论如下：
1.“丝绸之路经济带”沿线国整体的国家管理效率不容乐观。在所研究的24个国家中，国家管理效率均值都小于1，说明“丝绸之路经济带”沿线国家风险控制还有待进一步提高。但是从整体波动情况来看，研究期内各个国家的管理效率波动相对较平稳。
2.从区域的角度看，中南亚国家呈现出较高的投资风险，该地区中哈萨克斯坦共和国风险最低，而缅甸和蒙古的国家风险较高。欧洲国家尤其是中东欧国家较适宜我国企业进行海外投资，例如波兰和罗马尼亚的国家风险就相对较小。西亚国家的国家风险呈现两极分化，中资企业在进行对外直接投资时可以考虑以色列、约旦以及亚美尼亚等低投资风险国家。
3.从动态的角度看，“丝绸之路经济带”沿线国国家风险在逐步改善，欧洲地区是管理水平领先的地区，国家风险较低，局势稳定。中南亚和西亚地区的管理效率提升迅速而且有很大的发展潜力。
(二)政策建议
1.建立风险预警系统。中国从改革开放之后逐渐进行对外投资，起步较晚，因此相关信息收集以及风险预警系统发展相对滞后，对“丝绸之路经济带”沿线国家的基础研究比较欠缺。西亚地区的投资风险呈现两极分化状态，以色列、约旦等国家投资风险较小，而伊朗、伊拉克等国家社会局势不稳定。为了帮助企业准确把握市场的变化，政府可发挥带头作用，推动建立境外投资信用风险管控“4+1”综合服务机制，创新“政、保、银、法、企”企业信用风险管理与合作模式，帮助企业建立和完善风险防范机制和海外风险应急体系，有效规避投资风险。同时，建立境外投资项目监测与评估制度，制定有效的安全防护措施和应急响应机制，努力维护境外企业和人员的合法权益。做好风险预警系统，当务之急是政府引导建立信息大数据库，政府部门可以通过积极引导企业共同利用大数据、云计算、人工智能和区块链等新技术，建立完善的数据库，加强对准备和已经进行对外直接投资企业的风险监控，密切注意东道国经济政策的不确定性对我国企业对外直接投资的影响，为政府决策及企业在东道国的投资提供详细的数据信息，尽可能使信息不对称带来的风险最小化。
2.调整经贸合作国别方向和结构。中东欧国家是欧洲的重要组成部分，中国和中东欧的关系是中欧关系的重要组成部分，中资企业可依托中国——中东欧“17+1框架”扩大合作规模应该是重要的发展方向。一方面，中国可以根据中东欧国家风险测度排名，选择波兰、匈牙利为重点国家，打造中国与中东欧国家的“境外经贸合作产业园区”，推动双方在工程承包、计算机等领域的合作，打通进入欧洲地区的商贸通道，构建中国与中东欧国家经贸合作的多样化网络布局。另一方面，中东欧国家农业资源丰富，农产品独具特色，深受中国消费者喜爱，如波兰的牛奶、立陶宛的牛肉、斯洛伐克的解酒饮料、啤酒等，这些产品均属于初级产品且附加值较低，已得到中国消费者的认可。
3.积极加强政策沟通。从国家风险测度可以看出，中南亚地区的国家风险相对较高，但是我国与中南亚地区的国家地理位置大多相近，且产业结构也具有较为广阔的互补合作基础，像印度、蒙古、哈萨克斯坦等国与我国进行经贸合作的需求很强烈。一方面，根据国际经验中国可以与这类国家积极签署双边或多边投资协定，以政治外交促进经济合作。另一方面， 深入了解各国的基本诉求，通过加强政策沟通，编制突出共享的联合实施方案。方案编制要充分体现各自国家的基本特点和主要意图，要注意加强与本国发展战略、重要规划和重大项目的有效对接，也要适当兼顾与其他国家实施方案的有效对接。
参考文献
顾乾屏、张棋、王赛、刘克发,2008:《国家风险评价的聚类和OLS线性回归模型实证研究》,《金融教学与研究》第6期。
国家发展改革委、外交部,2015:《推动共建“丝绸之路经济带”和 21 世纪海上丝绸之路的愿景与行动》,《人民日报》3月29日。
郭烨、许陈生,2016:《双边高层会晤与中国在“一带一路”沿线国家的直接投资》,《国际贸易问题》第2期。
李晓莉，2017:《21世纪海上丝绸之路沿线国家投资环境分析》,《学术探索》第9期。
刘海猛、胡森林、方恺、何光强、马海涛,2019:《“一带一路”沿线国家政治—经济—社会风险综合评估及防控》,《地理研究》第12期。
金仁淑、孙玥,2019:《我国企业对“一带一路”沿线投资面临的法律风险及对策研究》,《国际贸易》第9期。
孙祁祥、锁凌燕、郑伟,2017:《“一带一路”与新型全球化:风险及应对》,《中共中央党校学报》第6期。
孙焱林、覃飞,2018:《“一带一路”倡议降低了企业对外直接投资风险吗》,《国际贸易问题》第8期。
王稳、张阳、赵婧,2016:《2015年全球主权信用风险评级研究》,《保险研究》第4期。
伍伟烨,1992:《国际银行信贷中的国家风险及对策》,《国际金融研究》第11期。
姚凯、张萍,2012:《中国企业对外投资的政治风险及量化评估模型》,《经济理论与经济管理》第5期。
姚遥、程惠芳,2014:《基于模糊一致矩阵的我国对外直接投资宏观风险分析》,《经济理论与经济管理》第12期。
张金杰,2008:《国家风险的形成、评估以及中国对策》,《世界经济与政治》第3期。
张金水、连秀花,2005:《国家经济风险评价模型的一种改进》,《清华大学学报》(哲学社会科学版)第6期。
周保根、田斌,2016:《“一带一路”投资合作风险的深入评估及应对》,《国际贸易》第11期。
Bruha,J.,and E.Kocenda,2018,“Financial Stability in Europe: Banking and Sovereign Risk”,Journal of Financial Stability,36(2):305-321.
Buse,R.,and M.Schienle,2019,“Measuring Connectedness of Euro Area Sovereign Risk”,International Journal of Forecasting,35(1):25-44.
Cantor,R.,and F.Packer,1996,“Determinants and Impact of Sovereign Credit Ratings”,Economic Policy Review,2(2):37-53.
Caves,D.W.,L.R.Christensen,and W.E.Diewert,1982,“The Economic Theory of Index Numbers and the Measurement of Input,Output and Productivity”,Econometrica,(50):1393-1414.
Charnes,A.,W.W.Cooper,and E.Rhodes,1978,“Measuring the Efficiency of Decision-Making Units”.European Journa of Operational Research,2,429-444.
Cufadar,A.，and F.Ozatay,2017,“Sovereign Risk,Public Debt,Dollarization,and the Output Effects of Fiscal Austerity”,Journal of International Money and Finance,72(3):75-92.
Erdem,A.R.,and N.Nayar,2013,“Is Sovereign Risk Related to the Banking Sector?”,Global Finance Journal,24(3):222-249.
Fare,R.,S.Grosskopf,B.Lindgren,and P.Roos,1992,“Productivity Changes in Swedish Pharamacies 1980-1989: A Non-parametric Malmquist Approach”,Journal of Productivity Analysis,3(1):85-101.
Lai,W.N.,2016,“Evaluating the Sovereign and Household Credit Risk in Singapore: A Contingent Claims Approach”,Research in International Business and Finance,(37):435-447.
Lehrbass,F.B.,1999,“A Simple Approach to Country Risk”,The Measuring Risk in Complex Stochastic Systems,edited by J.Franke,G.Stahl and W.Hardle,Princeton: Springer-Verlag New York,Inc.
Malmquist，S.,1953,“Index Numbers and Indifference Surfaces”，Trabajos de Estadistica,(4):209-242.
Meldrum,D.H.,2000,“Country Risk and Foreign Direct Investment”,Business Economics,6(2):11-20．
Nagy,P.,1978,“Quantifying Country Risk: A System Developed by Economists the Bank of Montreal”,Columbia Journal of World Business,13(3):135-147.
Ozturk,H.,E.Namli,and H.I.Erdal,2016,“Modelling Sovereign Credit Ratings:The Accuracy of Models in a Heterogeneous Sample”,Economic Modelling,(54):469-478.
Polito,V.,and M.Wickens,2014,“Modelling the U.S.Sovereign Credit Rating”,Journal of Banking&Finance,(46):202-218.
Root,F.R.,1968,“The Expropriation Experience of American Companies:What Happened to 38 Companies”,Business Horizons,11(2):69-74.
Schroeder,S.K.,2008,“The Underpinnings of Country Risk Assessment”,Journal of Economic Surveys,22(3):498-535.
RISK RATING AND COUNTERMEASURE RESEARCH OF COUNTRIES ALONG THE SILK ROAD ECONOMIC BELT
CHEN Jing-quan1 WANG Yong-ling2
(1.Institute of Economic & Social Development,Dongbei University of Finance and Economics;2.Institute of Statistics,Dongbei University of Finance and Economics)
Abstract: In order to improve the efficiency of investment cooperation with host countries,this paper builds a risk evaluation system for China’s outward foreign direct investment and uses the input-oriented super-efficiency DEA model from the perspective of input and output.The analysis method that combines with the Malmquist index conducts an empirical analysis of risks in the countries along the “Silk Road Economic Belt” from 2014 to 2018.The result shows that,from a static perspective,Central and South Asian countries present a higher level of investment risk.China should focus on the improvement of the host country’s domestic investment environment.European countries,especially those in Central and Eastern Europe,are more suitable for Chinese companies to invest overseas,and the scale of cooperation should be further expanded.The investment risks of West Asian countries are polarized.China should pay close attention to the hidden risks of investment risks in high-risk countries,and establish necessary compensation mechanisms.From a dynamic perspective,according to the analysis of the Malmquist model,the risks in the countries along the “Silk Road Economic Belt” are gradually improving and the overall trend of national management is developing in a good direction.Based on the analysis results,this article puts forward relevant policy recommendations.
Key words:“Silk Road Economic Belt”; national risk; the Super-efficiency DEA Model; Malmquist index