中国石油企业跨国投资环境评价模型的构建与分析

　　一、现行跨国投资环境评价方法及存在的问题

　　跨国投资经营理论先后经历了比较优势理论（英国经济学家亚当·斯密）、垄断优势理论（美国麻省理工学院教授海默，1960）、内部优势论（美国学者巴克利和卡森，20世纪70年代）、区位优势论（德国学者韦伯、美国学者维农和约翰逊，20世纪70年代中期）和国际生产折衷理论（英国经济学家邓宁，1977）的发展，目前已经成为一门完整独立的学科[1]。随着跨国投资实践的深入，跨国投资经营理论逐步向细微化发展。

　　跨国投资环境是跨国投资经营的外部条件，对于投资国和东道国及其相关的各个方面有着复杂和深刻的影响。跨国投资环境研究越来越引起学术界的关注，出现了很多评价跨国投资环境的方法。美国学者伯特[2]在1969年提出用等级尺度法评价投资环境，该法从东道国对外商投资的限制和鼓励政策出发，将影响投资环境的因素分为八大类，每一类又分成若干因素，然后分层打分求和。杨海峰[3]提出了冷热评估法，并对中国企业海外投资环境作了实证分析，把东道国分成热国、温国、冷国三类。曹振[4]研究了层次分析法在投资环境评价中的应用。但是这些方法对投资环境都只进行了一般性的归纳性评价，难以具体反映投资者的动机。

　　目前，理论界较为认可的跨国投资环境评价方法主要有两种。一是模糊综合评价法。董秀成[5]运用模糊综合评价法得出东道国投资环境评价和综合排序。该方法首先使用层次分析法确定各影响因素的权重，然后应用模糊关系合成的原理，从多个因素对被评判事物的隶属等级状况进行综合性评判。二是主成分分析法。潘雄蜂[6]提出运用主成分分析法进行综合投资环境评价。该方法通过降维技术把多个影响因素化为少数几个主成分，再通过合成各主成分得到最终评价值。

　　就当前对跨国投资环境评价的研究而言，笔者认为有以下不足。

　　1. 缺乏对象性投资环境评价研究

　　一般性的投资环境评价在评价指标的选取上没有针对性，不能满足不同投资者的特定要求。投资环境的优劣具有对象性，不同的产业部门有不同的投资目标，对投资环境的要求也不同。离开了投资的特定产业，就无法判断投资环境的优劣[7]。因此必须针对不同产业对投资环境的特殊要求，开展对象性投资环境评价。

　　2. 模糊综合评价和主成分分析法本身存在不足

　　就模糊综合评价法而言，首先，模糊综合评价过程自身不能解决评价指标间相关造成的评价信息重复问题，因而评价之前首先要对指标进行预处理，以删去相关程度较大的指标[8]。但是指标之间关联的复杂性给指标的删减带来很大的困难。其次，在模糊综合评价中，指标的权数是人为确定的，虽然具有较大的灵活性，也注重了指标本身的重要程度，但是由于主观性太强，如果对评价对象的指标信息量考虑不充分，很容易脱离客观实际，形成较大的评价偏差。

　　主成分分析法恰恰相反，它通过降维技术消除了评价指标间的相关影响，而且在确定指标权重时采用信息量权数，避免了人为主观性的影响[9]。信息量权数是根据各评价指标包含的分辨信息来确定的，它是伴随数学变换过程生成的，不能人为调整。但是信息量权重没有充分考虑指标本身的相对重要程度，这是由于主成分分析使用线性加权的方法，仅根据区分样本的信息量多少来确定指标重要程度，可能会使原本在评价中显著重要的指标由于权重小被忽视，从而影响评价结果的有效性。

　　为弥补以上研究中的不足，本文基于中国石油企业跨国投资的特定目标，选取了影响该投资目标的评价指标体系，在此基础上综合运用模糊综合评价法、聚类分析和主成分分析法，试图构建一套中国石油企业跨国投资环境综合评价模型，以期提高中国石油企业跨国投资环境评价的客观性和可操作性。

　　二、跨国投资环境评价模型的构建

　　1. 模型构建思路

　　在国际投资环境评价中，尤其是在涉及石油企业跨国投资环境的评价中，政治和法律因素往往具有决定作用[10-11]。政治不稳定、法律法规不健全的环境，即使其他条件具有绝对优势也难以吸引到国际投资。因此，本文在对东道国进行投资环境评价时，首先，根据中国石油企业投资目标，选取评价指标，并量化定性指标；其次，依据政治、法律因素将东道国作聚类分析，将其分成两类；再次，依据选取的评价指标，用主成分分析法算出各国的综合评价值；最后，根据综合评价值先进行类内排序，再进行类间排序。该评价模型的构建充分考虑了中国石油企业跨国投资的特定目标，既消除了评价指标间的相关影响，又考虑了显著性指标的重要性程度，而且还避免了指标权重确定中的主观性误差，从而提高了评价结果的有效性。

　　2. 模型分析框架图

　　本模型的基本分析框架见图1。

　　3.模型构建步骤

　　（1）基于投资目标的评价指标的选取

　　评价投资环境，需要以指标作为介体和标准。影响石油企业评价海外投资环境的指标有很多，人们难以对这些指标一一进行观察，而且逐一观察得到的零乱结果也不利于石油企业总体评价投资对象的投资环境。因此有必要建立一套反映石油企业投资目标的指标体系，以增强评价结果的对象性。中国石油企业跨国投资经营主要有三个目标：一是获得原油供应；二是以最低的成本获取原油供应；三是投资风险最小化。基于这三个目标，本着指标选取系统性、动态性、可比性和可操作性的原则，本文建立以下评价指标体系（见表1）。

　　（2）定性指标的量化

　　评价指标体系中有政治环境和法律环境两个定性指标。政治、法律环境的综合评价都是相对而言的，没有精确的评价标准，具有“亦此亦彼”的模糊性。模糊数学是研究这种模糊现象的较为恰当的定量处理方法。尤其是因为跨国投资环境的复杂性和多层次性，要直接、真实地反映处于不同层次的诸多因素在整体环境中的地位，难度较大。可以首先采用层次分析法对影响政治、法律环境的各因素分别在其范围内赋予相应的权重，再用模糊综合评价法[12]对次一级的因素进行单因素评价，得出最终评判结果。

　　（3）基于政治、法律环境的东道国聚类分析

　　聚类分析是多元统计分析中的一种定量分析方法。该法把“性质相近”或“相似”或“相互关系密切”的观察对象聚在一起，即把对象按一定的规则分成若干类。这些类不是事先给定的，而是根据数据的特征确定的。对类的数目和结构不必做任何假定。

　　在进行聚类分析之前，需要对数据进行标准化处理，以消除量纲的影响。依据政治、法律环境评价的量化数据，本文应用Z－score法对指标进行标准化（见下文），然后按Word的离差平方和法对东道国进行聚类分析，为最终的排序作准备。

　　（4）主成分分析法计算综合评价值

　　本文采用主成分分析法对东道国作综合评价，具体步骤如下。

　　第一步，原始指标数据的标准化。主成分分析在通过相关系数矩阵R求主分量时，往往优先顾及方差较大的变量，即受变量的计量尺度影响较大，有时会造成很不合理的结果。为了更客观地说明主分量的内涵，就必须将原始变量数据标准化，去掉计量单位和数量级的影响。这里一般采用Z－score法。变换公式为：

         式中，      

　　i＝1，2，3，……，n；       j＝1，2，3，……，p

　　经过变换后的数据，均值为0，方差为1。

　　第二步，求指标数据间的相关系数矩阵R。

　　第三步，求R阵的特征根、特征向量和贡献率。R的特征方程式为 （=1，2，……，p）为对该方程式求解得到的特征根，它是主成分F的方差，它的大小描述了各个主分量在描述被评价对象上所起作用的大小。用L表示一个P维实向量，由方程组

　　求得的向量Lg为特征根对应的特征向量，即标准化向量

　　在新坐标系下各分量上的系数。

　　表明每个分量说明原始变量的信息量，即方差贡献率。

　　第四步，确定主分量的个数K。当前K个主成分的累计贡献率超过85%时，K即为主成分的个数。

　　第五步，合成各主分量得到综合评价值。分别求每个主分量的线性加权和值Fig（g=1,2,……,k），然后再用每个主分量的贡献率dg做权数，      。

，求Fig的加权和。即　　以Fig作为多指标综合评价值。

　　在应用主成分分析法时，有人认为如果指标体系中既有正指标又有逆指标，在综合评价之前，必须将其作一致化处理，使各指标方向一致，否则就无法得到可信的综合评价值。笔者认为在综合评价确定各指标权重时，从单项指标孤立来看，的确存在所谓正指标、逆指标；但如果从指标系统联系的角度看，着眼于指标变动代价与获益的对比，则无法肯定哪个指标是正指标或逆指标，指标本身都应是适度指标。因此，本模型在用主成分分析进行多指标综合评价时，就没有必要对原始指标做同向化处理，即不必把所有评价指标都变成正指标或逆指标。

　　（5）东道国总排序

　　根据以上得出东道国的综合评价值Fig先进行类内排序，然后结合聚类分析的结果进行类间排序，最终得出总排序。

　　三、实证分析

　　根据以上构建的中国石油企业跨国投资环境评价模型，本文采用2003年各项数据，对12个东道国的石油投资环境作了综合评价并排序。

　　1. 政治、法律环境的量化

　　运用AHP层次分析法确定的影响政治、法律环境的各因素权重见表2。表中各影响因素的权重均通过了一致性检验，权重指标真实可信。

　　以澳大利亚、印度、加拿大、印度尼西亚、埃及、阿根廷、伊朗、俄罗斯、墨西哥、土耳其、巴基斯坦和泰国为例，请专家对各国的政治、经济环境进行打分评价，得到各国的评价结果矩阵，经过模糊综合评价，得到如表3所示的评价值。

　　2. 聚类分析

　　根据表3的政治、法律得分值，对12个东道国作聚类分析。本文应用Z－score法对指标进行标准化（由于篇幅有限，本文不再列示标准化后的数据）。然后借助SPSS13.0统计软件，按Word的离差平方和法进行聚类分析[12]，得到聚为两类时的个案归类表（见表4）。

　　根据表4，按照政治、法律环境因素，12个东道国可分成两类：

　　第一类：澳大利亚、印度、加拿大、埃及、俄罗斯、墨西哥、土耳其、泰国

　　第二类：印度尼西亚、阿根廷、伊朗、巴基斯坦

　　从原始数据可得出，第一类东道国政治、法律综合状况好，第二类的政治、法律环境不好。

　　3. 计算综合评价值并排序

　　根据《2005国际统计年鉴》，查出或计算出影响石油企业海外投资经营环境评价的15个评价指标的原始数据[13－14]（本文不再列示）。运用主成分分析法，将计入政治、法律因素后的17个评价指标的原始数据输入SPSS 13.0软件中运算，得出评价指标间相关系数矩阵R（本文不再列示）及方差解释表（见表5）。

　　由表5可知，因为前5个变量的特征值累积贡献率为89.343%，该值大于85%，故取前5个变量作为主成分。由SPSS13.0软件算得5个主成分的因子荷载矩阵（见表6）。

　　根据表6所示的因子荷载矩阵，建立如下的综合评价计量模型：

　　Fi（i＝1，2，3，4，5）为主成分；Xi（i＝1，2，……，17）代表标准化后的数据，而非原始数据。

　　F1＝0.496x1＋0.835x2－0.323x3－0.42x4＋0.731x5＋0.754x6＋0.482x7＋0.093x8＋0.972x9＋0.908x10＋0.944x11－0.336x12－0.157x13－0.189x14＋0.882x15＋0.883x16－0.948x17

　　F2＝－0.188x1＋0.235x2＋0.11x3－0.483x4＋0.346x5－0.04x6－0.552x7－0.633x8－0.043x9＋0.019x10＋0.168x11＋0.38x12＋0.778x13＋0.836x14＋0.3x15－0.16x16－0.02x17

　　F3＝－0.319x1－0.106x2＋0.807x3＋0.146x4－0.31x5－0.103x6＋0.11x7－0.217x8＋0.183x9＋0.199x10＋0.142x11＋0.806x12－0.144x13－0.19x14－0.033x15＋0.424x16＋0.226x17

　　F4＝0.393x1＋0.223x2＋0.434x3－0.32x4＋0.113x5＋0.459x6＋0.322x7＋0.571x8－0.105x9－0.284x10－0.157x11＋0.258x12＋0.178x13＋0.231x14－0.209x15＋0.038x16－0.206x17

　　F5＝－0.507x1－0.022x2＋0.004x3＋0.624x4＋0.167x5＋0.168x6＋0.320x7＋0.238x8－0.003x9－0.097x10＋0.116x11－0.087x12＋0.271x13＋0.278x14＋0.204x15＋0.022x16－0.046x17

　　由以上各式可得，中国石油企业跨国投资环境评价值为F：F＝F1×46.225%＋F2×16.22%＋F3×11.658%＋F4×8.844%＋F5×6.396%

　　将东道国标准化后的各项评价指标值代入以上计量模型，得到最终评价值F并排序（见表7）。

　　四、模型的局限

　　由于获取数据的限制，本模型还存在一定的局限之处，主要体现在两个方面。

　　1）使用主成分分析法进行综合评价时，相关评价指标采用得越多，评价效果越好。但是由于获取数据的限制，在基于投资目标的评价指标选取方面，本模型的全面性有待进一步探讨。

　　2）中国石油企业在评价跨国投资环境时，大部分情况下，前提是已知具体的待投资项目。本模型在构建过程中由于信息的限制只考虑了行业背景层面，对具体投资项目层面并未涉足。

　　在今后的研究中，我们将不断克服这些局限性，进一步完善本文所构建的模型，以期获得更加客观、有效的综合评价结果，为中国石油企业做出正确的跨国投资决策提供有益的咨询参考。