非洲投资环境地域差异研究,本文主要内容关键词为:非洲论文,投资环境论文,地域论文,差异论文,此文献不代表本站观点,内容供学术参考,文章仅供参考阅读下载。
投资环境定量评估的关键在于指标体系的构建和处理方法的选取。国外评估方法中颇具代表性的有等级尺度法、投资冷热图法、道氏评估法、关键因素评估法、相似度法、国家风险评级法、综合评判法和多因素分析评估法等[1]。目前,国际上通常采用“复合世界各国风险手册(ICRG)风险评级”、“机构投资者信用评级”、“欧元国家信誉评级”3种评级标准来衡量各国的投资风险[2]。近年来,国内有关学者如鲁明泓[3]、吴玉鸣[4]、林珲[5]、文余源[6]、陈健飞[7]、赵玉珍[8]、张长春[9]、Shengliang Deng[10] 等针对我国及各省市的投资环境也采用过不少评估方法,如AHP、PCA、Delphi、因子分析、系统分析方法和模糊聚类分析等,构建的指标体系也从十几个指标到几十个不等。
非洲是“地理大洲”、“人口大洲”和“资源大洲”,投资市场广阔,投资潜力很大。20世纪90年代以来,非洲大多数国家政局趋于稳定,经济开始增长,投资环境得到改善,国际资本重新开始注入。但非洲各国经济发展水平、基础设施水平、人口密度、国民收入、消费水平等差异十分明显,致使各国投资环境差异显著。为给我国企业投资非洲提供决策参考,目前已有不少学者如李智彪[11]、文云朝[12]、张宝增[13]、汪阳[14]、吕博[15] 等就非洲投资市场和个别非洲国家投资环境进行了论述,但是针对非洲各国投资环境的地域差异研究,国内尚不多见。 曾尊固选用15项指标将非洲国家划分为非边缘化、弱边缘化、强边缘化与极端边缘化4种类型,重点探讨的是不同类型国家在经济全球化进程中的定位问题,但从侧面可以反映出非洲各国的投资环境差异[16]。本文拟采用有关国际组织公开发表的数据资料,构建比较全面的指标体系,采用比较客观的数据处理方法,对非洲各国投资环境进行综合定量评价,为我国企业对非投资提供决策参考。
1 指标体系构建
本文根据区域特殊性、系统协调性、综合性、代表性、可操作性等原则,构建了包括4类30个指标组成的指标体系(表1)。
表1 非洲投资环境评价指标体系
指标因素指标
1 人均耕地(公顷)16 商品进出口总额占GDP比重(%)
自然资源
2 人均林地(公顷)
国际贸易 17 人均商品进出口总额(美元)
3 人均一次能源产品出口量 与国际资本18 制造业与服务业占出口总额的比重(%)
4 矿产资源丰度
流动
19 外资流入占GDP的比重(%)
5 GDP(万美元)
20 人均外资流入额(美元)
6 人均GDP(美元) 21 直接投资占外资流入额比重(%)
7 GDP增长率(%) 22 总人口数
8 制造业占GDP比重(%)23 城镇人口比重(%)
9 失业率(%) 24 高等教育人口占总人口比重(%)
经济实力
10 价格指数(%) 人力资源25 中等教育人口占总人口比重(%)
11 人均用电量(KWH) 与科教文化 26 成人识字率(%)
12 人均民航运量(吨公里) 水平27 小学净入学率(%)
13 每千人拥有电视机台数 28 中学净入学率(%)
14 每千人拥有移动电话机数
29 平均预期寿命
15 每千人拥有个人计算机数
30 每人每天摄取能量(焦耳)
本文构建的指标体系包括自然资源、经济实力、国际贸易与国际资本流动、人力资源与科教文化水平4大类,由于社会稳定度与政府机构办事效率等社会性指标难以量化,本文没有涉及;自然资源包括土地资源、水资源、森林资源、气候资源、矿产资源等,但因数据资料的局限,本文只选择了人均耕地、人均林地、人均一次能源产品(Primary energy production)出口量和矿产资源丰度四项代表性指标,其中人均一次能源产品出口量反映了非洲各国家和地区石油、天然气与煤等一次能源的丰富程度,矿产资源丰度这一指标则是根据非洲各国家和地区矿产资源的丰富程度赋值,矿产资源丰富的国家和地区赋值0.9,较丰富的赋值0.6,较贫乏的赋值0.3,贫乏的赋值0;经济实力中的5—10项表征了研究区的经济规模与活力,而11—15项反映的是研究区的基础设施和信息化水平,基础设施和信息化水平是经济发展的重要支撑, 也是关系一个国家和地区投资环境优劣的重要因素。
表2 主成分分析结果
主成分 特征值 方差贡献率(%) 累计贡献率(%)
1
8.606
28.688 28.688
2
3.286
10.955 39.643
3
2.558
8.528
48.171
4
2.429
8.096
56.266
5
1.787
5.957
62.224
6
1.501
5.002
67.226
7
1.212
4.041
71.267
8
1.162
3.872
75.139
2 数据分析方法
采用主成分分析法(Principal Component Analysis)将30个指标线性组合,建立一个由非洲55个国家和地区、30个指标组成的55×30的原始矩阵,利用SPSS软件,计算得出相关系数矩阵的特征值、贡献率以及累计贡献率(表2),并采用VARIMAX法旋转后得到各指标因子的载荷矩阵(表3)[17]。
表3 指标因子载荷矩阵表
指标 主成分
1 2
3 4 5 6 7
8
1
0.017 -0.199 -0.107 0.628 0.110 0.232 0.132
0.120
2
-0.111 0.115
-0.190 0.842 -0.007 -0.005 -0.027 0.018
3
0.369 0.197
-0.385 0.686 0.022 0.026 0.161
0.021
4
-0.105 0.169
-0.078 0.645 -0.055 0.508 0.107
-0.049
5
0.425 0.084
0.077 -0.111 0.739 0.236 0.019
0.184
6
0.367 0.821
0.033 0.195 -0.061 0.130 -0.043 -0.113
7
0.043 0.054
-0.038 0.129 -0.044 -0.095 0.842
-0.013
8
0.096 -0.218 0.679 -0.100 0.067 0.188 0.042
0.046
9
-0.033 -0.123 0.204 -0.053 0.089 0.316 0.720
0.036
10 0.056 -0.005 -0.026 0.063 -0.028 0.034 0.057
-0.894
11 0.434 0.604
0.004 -0.024 0.334 0.435 -0.066 0.006
12 0.046 0.743
0.351 0.127 -0.095 0.117 -0.050 -0.143
13 0.504 0.498
0.397 0.259 0.143 -0.055 0.015
0.214
14 0.115 0.708
0.382 0.120 0.160 0.372 -0.008 -0.074
15 0.079 0.870
0.207 0.066 0.028 0.034 -0.076 -0.141
16 0.106 -0.067 0.207 0.750 -0.184 0.261 0.011
-0.015
17 0.426 0.186
0.215 0.749 -0.167 0.188 -0.054 -0.081
18 0.316 0.147
0.653 -0.133 0.057 -0.094 0.218
-0.033
19 -0.382 0.013
-0.188 -0.158 -0.443 -0.189 0.371
0.196
20 0.057 0.647
0.167 0.562 -0.232 -0.148 0.420
0.062
21 0.024 0.156
0.377 0.599 0.344 -0.012 0.359
0.208
22 0.119 -0.206 0.094 -0.087 0.813 -0.170 -0.038 0.099
23 0.564 0.490
-0.105 0.324 0.022 0.045 -0.069 -0.016
24 0.827 0.219
-0.059 -0.019 0.088 0.202 0.046
0.021
25 0.723 0.194
0.319 0.217 0.175 0.286 0.069
0.025
26 0.178 0.139
0.275 0.228 -0.001 0.616 0.071
0.115
27 0.595 -0.051 0.375 0.106 0.089 0.499 -0.042 0.236
28 0.481 -0.034 0.176 0.248 0.136 0.668 -0.009 0.110
29 0.709 0.213
0.070 0.036 0.024 -0.134 -0.106 -0.244
30 0.764 -0.036 0.344 0.086 0.139 0.128 0.090
0.024
特征值(方差贡献)和方差贡献率是衡量因子重要程度的指标。由表2可见,特征值大于1的8个主成分的累计贡献率已达75.139%,这说明8个主成分所包含的要素信息量可以有效地反映30个原始指标的大部分信息。因此,可以用这8个主成分来代替30个指标。
由表3可见,第一主成分对平均预期寿命(29)、每人每天摄取能量(30)、高等教育人口占总人口比重(24)、中等教育人口占总人口比重(25)、城镇人口比重(23)等指标的载荷值均较大,这些指标反映了人力资源状况,可称之为“人力资源因子”;第二主成分对人均GDP(6)、人均用电量(11)、人均民航运量(12)、每千人拥有电视机台数(13)、每千人拥有个人计算机数(14)、每千人拥有移动电话数(15)等指标的载荷值均较大,这些指标主要反映了基础设施和信息化水平与经济发展水平,可称之为“基础设施与经济发展因子”;第三主成分对制造业占GDP比重(8)和制造业与服务业占出口总额的比重(18)两项指标的载荷值均较大,这两个指标主要反映制造业在经济与对外贸易的地位,可称之为“制造业地位因子”,因为非洲各国和地区经济大都比较落后,制造业比重可以作为衡量它们经济实力的重要因子;第四主成分对人均耕地(1)、人均林地(2)、人均一次能源产品出口量(3)、矿产资源丰度(4)、商品进出口总额占GDP比重(16)、人均商品进出口总额(17)、人均外资流入额(20)、直接投资占外资流入额比重(21)等指标的载荷值较大,这些指标主要反映对外贸易与自然资源状况,可称为“对外贸易与自然资源因子”;第五主成分对总人口数(22)和GDP(5)两项指标的载荷值均较大,这两个指标主要反映了人口与经济总量,可称之为“人口与经济总量因子”;第六主成分对成人识字率(28)、中学净入学率(30)、小学净入学率(29)等指标的载荷值均较大,这些指标主要反映了科教文化水平,可称之为“科教文化因子”;第七主成分对GDP增长率(7)和失业率(9)两项指标的载荷值均较大,可称为“经济增长因子”;第八主成分对价格指数(10)的载荷值较大,可称为“价格因子”。综上所述,影响非洲各国和地区投资环境的因子主要是基础设施和信息化水平与经济发展水平、人力资源状况、科教文化水平、制造业地位、对外贸易与自然资源状况等。
3 计算结果与分析
3.1 投资环境得分与分类
表4非洲55个国家和地区投资环境得分值及排序
国家和地区 投资环境总得分 排序 国家和地区 投资环境总得分 排序
阿尔及利亚 2.050
9马达加斯加
0.989
31
安哥拉 0.945
37
马拉维
0.969
32
贝宁1.086
29
马里 0.745
46
博茨瓦纳2.164
8毛里塔尼亚
1.042
30
布基纳法索 0.607
51
毛里求斯 3.131
2
布隆迪 0.421
54
摩洛哥
1.987
10
喀麦隆 1.317
23
莫桑比克 0.758
45
佛得角 1.443
18
纳米比亚 1.879
12
中非0.855
41
尼日尔
0.812
42
乍得0.783
43
尼日利亚 1.782
13
科摩罗 0.777
44
留尼汪
1.188
26
刚果1.459
16
卢旺达
0.681
48
科持迪瓦共和国 1.330
22
圣多美和普林西比 0.956
34
刚果民主共和国 0.865
40
塞内加尔 1.192
25
吉布提 1.089
28
塞舌尔
2.478
6
埃及2.448
7塞拉里昂 0.508
52
赤道几内亚 1.636
14
索马里
0.425
53
厄立特里亚 0.611
50
南非 3.151
1
埃塞俄比亚 0.648
49
苏丹 1.424
20
加蓬2.542
5斯威士兰 1.929
11
冈比亚 0.954
35
多哥 1.446
17
加纳1.425
19
突尼斯
2.682
4
几内亚 0.871
39
乌干达
0.964
33
几内亚(比绍)0.708
47
坦桑尼亚 0.877
38
肯尼亚 1.206
24
西撒哈拉 0.402
55
莱索托 1.349
21
赞比亚
1.187
27
利比里亚0.954
36
津巴布韦 1.544
15
利比亚 3.004
3
在主成分分析模型中,运用主成分的线型组合来表征观测变量,就可以利用这些主成分来替代原始的指标变量而对样本数据进行比较研究。本文将8个主成分作为自变量进行回归分析,将因子载荷系数乘以对应变量的标准化值,求得非洲55个国家和地区各个主成分的得分值,最后利用投资环境综合得分模型计算了非洲各国和地区的投资环境得分值(表4),并进行了投资环境分类研究(图1)。所采用的主要公式如下:
原始数据的标准化:正向指标 M[,ij]=(X[,ij]-MinX[,ij])/(MaxX[,ij]-MinX[,ij]
反向指标 M[,ij]=(MaxX[,ij]-X[,ij])/(MaxX[,ij]-MinX[,ij]
各个主成分的得分值:
投资环境得分值:
式中:F[,ik]是第i国家和地区的第k个主成分的得分值;A[,j]是第j个指标的载荷值;B[,k]是第k个主成分的权重系数,它是主成分的方差贡献率与8个主成分的累计贡献率的比值。
3.2 投资环境地域差异分析
由表4可见,非洲55个国家和地区的投资环境差异明显,投资环境得分值最高的南非(3.151)是得分值最低的西撒哈拉(0.402)的7.84倍;投资环境整体上不高,得分值超过3的只有南非、毛里求斯和利比亚三国,介于2到3的也只有埃及、塞舌尔、突尼斯、博茨瓦纳、加蓬和阿尔及利亚六国,介于1到2的有尼日利亚、摩洛哥、津巴布韦等21个国家和地区,其余25个国家和地区得分值均不足1。
由图1可见,投资环境地域差异明显,投资环境得分高值区主要分布在非洲的南部和北部地区,低值区主要分布在东部和西部;按照投资环境得分值的高低,非洲55个国家和地区的投资环境可以大致分为优(1≥2)、良(1≤1<2)、差(0.8≤1<1)和极差(I<0.8)四大类。
图1 非洲投资环境类型划分
投资环境为优的区域包括南非、毛里求斯、利比亚、突尼斯、埃及、博茨瓦纳等9个国家,这些国家处于世界发展中国家的中上游水平,处于非洲国家前列,人均GDP均超过1300美元,基础设施和科教文化水平也均位于非洲国家前列。以毛里求斯为例,20世纪70年代以来主动接受世界性产业转移,大力发展出口加工区,积极发展旅游业,产业结构不断得到升级,经济实力不断迈上新台阶,2000年人均GDP已达3886美元,城市化水平超过40%,制造业占GDP比重已达25%;基础设施和科教文化水平不断提高,每百人拥有电话机数、成人识字率、中小学净入学率等指标均已位于非洲国家前列,已被联合国开发计划署列为“国民发展高水平国家”。
投资环境为良的区域包括摩洛哥、尼日利亚、津巴布韦、喀麦隆、赞比亚等21个国家和地区,这些国家处于世界发展中国家的中下游水平,而处于非洲国家中上游水平,人均GDP在1000美元左右,基础设施和科教文化水平也均位于非洲国家上游水平,不少国家是非洲资源丰富的国家。以摩洛哥为例,该国矿产资源丰富,磷酸盐探明储量占世界的60%,其他矿产如铅、锌、铜、磁铁矿、无烟煤、油页岩等储量也很可观。1983年开始实行经济改革,对国营企业进行了整顿,对部分国营企业分阶段实行私有化;修改投资法,吸引外资;建立自由贸易区。通过一系列改革,该国经济持续增长,产业结构趋于优化;工业水平在非洲名列前茅,采矿业是其工业支柱,农副食品加工业、水泥业、造纸业、纺织业、炼油业、汽车装配业也有较大发展。2000年人均GDP已达1150美元,城市化水平为55%,制造业占GDP比重超过20%,已成为非洲发展水平较高的国家之一。
投资环境为差的区域包括乌干达、马达加斯加、冈比亚、几内亚等12个国家和地区,大多属于世界最不发达国家,处于非洲国家下游水平,人均GDP在400美元左右,基础设施和科教文化水平也较差。以乌干达为例,该国属于农业国,虽20世纪80年代新政府实施改革与开放政策以来,经济持续增长,但由于基础差,目前经济发展水平及教育和基础设施水平依然十分落后,仍属于世界上最不发达的国家之一。2000年人均GDP不足300美元,制造业占GDP比重只有9%,城市化水平仅为14%。
投资环境为极差的区域包括布隆迪、西撒哈拉、索马里等13个国家和地区,均属于世界最不发达国家,人均GDP在200美元左右,基础设施和科教文化水平也十分落后。以布隆迪为例,连续九年的内战和经济危机使国家经济遭受严重影响,国际援助从每年3.5亿欧元骤减为每年5000万欧元,人民的生活状况直线倒退,2000年经济增长仅为0.3%,人均GDP为124美元,制造业占GDP比重只有9%,外债已高达11亿美元,外债利息计5500万美元,相当于其货物与服务贸易总额的80%,被联合国列为世界最不发达的10个国家之一。
4 结论
通过非洲投资环境地域差异的研究,可以得出以下结论:
(1)通过主成分分析可以发现,影响非洲投资环境的因子主要是基础设施和信息化水平与经济发展水平、人力资源状况、科教文化水平、制造业地位、对外贸易与外资流入水平。
(2)非洲55个国家和地区的投资环境差异明显,投资环境整体上得分不高,得分值超过1的只有30个国家,仅占研究区的54.5%,其余25个国家和地区的得分值均不足1。
(3)非洲55个国家和地区的投资环境地域差异明显,可以分为优(1≥2)、良(1≤1<2)、差(0.8≤1<1)和极差(1<0.8)四大类,投资环境高值区主要分布在非洲的南部和北部地区,低值区主要分布在东部和西部。
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