数据挖掘方法在政治风险评估中的应用

点赞:6132 浏览:20106 近期更新时间:2024-01-22 作者:网友分享原创网站原创

摘 要 :2008年金融危机过后,中国企业将很有可能进入另一波海外收购的浪潮.然而以往的失败案例为中国企业开展海外投资敲响了警钟.基于此背景,应用K-means聚类方法,提取国家透明组织2007年CPI(Corruption Perceptions Index)数据和世界银行2007年“良好政府”(good government)数据,运用两次聚类方法,得出了50个存在高政治风险的国家列表.同时采用2007年的FDI对该列表进行了进一步的检验.此列表可供“走出去”的中国企业作为参考.

关 键 词 :政治风险;腐败;“良好政府”;K-means算法;外商直接投资

中图分类号: F015 [文献标识码] A 文章编号: 1673-0461(2011)04-0001-04

一、背景

自“十六大”确定“走出去”战略以来,选择“走出去”战略的国内企业不断增加.截至2008年底,中国8,500多家境内投资者在全球174个国家(地区)设立境外直接投资企业12,000家,对外直接投资累计净额(以下简称存量)1,839.7亿美元,境外企业资产总额超过1万亿美元.应该说,选择“走出去”战略,不仅是国内一些企业寻找新的投资机会、占领国外市场、规避贸易壁垒等的战略选择,也是中国经济发展到一定阶段的必然趋势.2008年美国发生了由次贷危机所引起的金融危机.在全球化的背景下,危机也蔓延到世界的其他国家,致使其他国家,特别是一些发达国家的经济受到严重的冲击,有些产业面临着破产重组,资本品也出现了大幅下降.这给我国企业“走出去”提供了一个非常难得的机遇.在未来几年,中国企业将很有可能进入另一波海外收购的浪潮,中国企业的国际竞争力也可能得到进一步的加强.然而,西班牙温州鞋城被烧事件、中国海洋石油总公司收购美国尤尼克石油公司等以前的失败案例为中国企业开展海外直接投资敲响了警钟.这些案例的共同点是:中国企业在跨国经营时对投资国的政治风险评估不足,或是低估了投资国的政治不稳定性,或是背离了某些商业规律.因此,在中国企业跨国投资的浪潮来临之际,研究一个国家的政治风险程度,减少一些企业的盲目海外投资,具有十分重要的现实意义.

二、政治风险和FDI之间的关系

在一个开放的国家里,政治风险和FDI以及产品贸易密切相关.越来越多的理论和实证表明,政治风险阻碍了FDI和国际贸易.Haims P(2002)[1]在其论文《发展中国家里的政治风险和股份投资》实证证明了政治风险和投资是负相关关系;欧盟《世界投资前景报告》中也得到了相似的结论,政治风险较高的国家获得了较少的FDI.韦军亮和陈漓高[2][3]分别基于动态面板模型和截面数据模型,实证证明了东道国的政治风险对中国在当地的直接投资,特别是金融类直接投资具有明显的抑制效应.

由于政治风险具有明显的主观属性,学术上对政治风险如何抑制FDI的传导机制没有形成共识.学者们一般认为,政治风险涉及到一个国家的政策决议、政治环境以及其他事件.这些事件可能影响到企业的金融和物质财产,从而使得跨国企业在该国的投资可能持观望态度.简单来说,政治风险是指东道国政治环境恶化的可能性.政治风险越高,这种可能性也就越大.这样的话,“政治风险就可能干预到某项投资活动与这项活动目标之间,阻碍了投资活动目标的实现”[4],进而减少了该国的FDI规模.

典型的政治风险包括政府没收财产、经营管制和破坏公司运营的骚乱等等.这些情况可能来源于领导者治国理念的变化、对外关系的恶化和社会失序等等.如果这些政治事件只针对某些特定的外商投资者,这些事件可称为微观政治风险.如果这些事件影响到了所有的海外投资者,那么这些事件就称为宏观政治风险.在最近的文献中,制度因素被视为一个全新和重要的影响FDI决策的因素.制度因素包括:政治稳定程度、经济中的政府干预、贸易开放度、财产权利立法、税收系统等等,这些变量在FDI决策中似乎占有较大的权重[5].

在关于吸引FDI激励制度问题的最近论文里,腐败成为影响FDI决策的一个重要变量,腐败增加了企业经营的风险系数和成本.在世界银行的投资环境研究报告中,腐败被列为跨国企业评估投资环境中的重要决定因素之一[6].

三、数据来源

本文的数据主要有两大类,一类国际透明组织每年发表的CPI(Corruption Perceptions Index)数据.该指标数值为0~10之间,数值越大的国家,其腐败程度越低.因为对腐败进行客观度量的困难性很大,对腐败的指数化通常就只能由主观感受来衡量,透明国际通过对数以万计的商务人士、学者进行调研获得了世界各国的腐败指数,具有很强的通用性;另一类是世界银行的“良好政府”(good government)指标.它记录了1996年~2008年期间212个国家的政府质量数据.它包含了政府质量的六大要素:发言权与责任、政局稳定(无暴力事件)、政府效率、调控质量、法治水平和腐败控制能力.“良好政府”指标体系是一套统计数据,它是从发达和发展中国家中大量的企业、市民和专家调查文献中收集而来.指标中的六大要素赋值范围都在-2.5与+2.5之间.数值越大,说明政府质量越高,数值越低,则表明政府质量越差.本文主要采用的是2007年“良好政府”数据.

四、K-means聚类算法

K-means算法是J.B. MacQueen在1967年提出的一种经典算法,因其理论上可靠、算法简单、收敛速度快而被广泛运用.

K-means 算法的目标是根据输入参数k,将数据集划分成k个簇.算法采用迭代更新方法: 在每一轮中,依据k个聚类中心将其周围的点分别组成k个簇,而每个簇的质心(即簇中所有点的平均值,也是几何中心)将被作为下一轮迭代的聚类中心.迭代使选取的聚类中心越来越接近真实的簇质心,所以聚类效果越来越好.

K-means算法的步骤如下:

输入:聚类个数k和包含n个对象的数据集X等于{x1,x2,等,xn} .

输出:k个簇{S1,S2,等,Sk} ,使目标函数最小.

1)选取聚类个数k;

2)从数据集中随机选定k个对象作为初始聚类中心C1,C2,等,CK ;

3)逐个将对象xi(i等于1,2,等,n)按欧式距离分配给距离最近的一个聚类中心cj,1

4)计算各个聚类新的中心cj,cjxi,j等于1,2,等,k,其中Nj是第j个聚类Sj中所包含的对象个数.

5)如果聚类中心不再变化,目标函数最小,算法终止,否则转步骤3.

五、聚类结果

(一)初步聚类

初步聚类采用了2007年国际透明组织的CPI数据,它涵盖了来自五大洲176个国家的腐败情况数据.使用K-means聚类方法,得到的聚类结果如下(见表1):

从表1可以发现,发达国家全部处于无政治风险分类中;欠发达和最不发达国家全部处于有政治风险分类中;发展中国家则分居两类,大部分发展中国家存在着政治风险,而另一些发展中国家没有政治风险.

从表2可得,用变量CPI进行分类具有非常突出的显著性.其中,组内的均方误差为561.43,组间的均方误差为195.64.F统计量为502.20,两个自由度分别为1和175.不显著的概率仅为0.00%.在5%的显著水平下,模型通过F检验,说明模型是显著的.

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(二)二次聚类结果

二次聚类将采用2007年世界银行的“良好政府”数据对有政治风险的132个国家进行聚类.由于腐败因素已被考虑,因此“良好政府”数据中的“腐败控制”变量将被删除.二次聚类将考虑另外五个变量:民众发言权与政府责任、政局稳定(无暴力事件)、政府效率、调控政策质量、法治水平.聚类结果如下(见表3):

从表3可知,政府运行良好的发展中国家都分在了第一组.这些国家的市场潜力巨大,商机无限,而且未来可能成为重要的商品消费地.因此,尽管有一定的政治风险,这些国家仍然是非常值得外商来投资.而对处在第二类的国家而言,这些国家存在着很高的政治风险.外商投资者的经营可能会受到威胁,经营的不确定因素较多,经营的预期目标可能较难实现.

从表4中可知,“良好政府”的五个变量都通过了F检验,不显著的概率仅为0.00%.显然,在5%的显著条件下,五个变量都具有显著性.

(三)聚类结果的进一步检验

通过两次聚类,我们得到了50个存在高政治风险的国家.大量的研究表明,政治风险和FDI之间存在着负相关关系.因此,我们可以推测,如果一个国家政治风险系数高,那么这个国家吸引到的FDI可能较少.我们采用近几年来这些国家的FDI数据,来验证聚类结果的可靠性.由于各国之间的FDI存在着较大的差异,因此对FDI数据进行标准化处理是非常必要的.标准化的公式如下:


其中是指样本的均值,滓X是指样本的标准差.标准化处理后,2007年的FDI数据将被正态化.原始数据转化为符合均值为0,标准差为1的正态分布数据.检验结果如下(见表5):

从表5可知, 50个国家中有47个国家标准化后的FDI数值低于0,处于平均值以下水平.只有吉尔吉斯斯坦和尼日利亚的标准化FDI数值高于0.因此,在对176个国家进行两次聚类后,聚类结果是能令人满意的.

六、建议

对于选择“走出去”的中国企业而言,应当充分考虑到东道国的政治风险系数,尽量避免在高腐败、低政府质量的国家里开展投资活动.本文通过两次K-means聚类,给出了存在高政治风险的国家列表,以供“走出去”中国企业作为参考.