矿产投资环境风险评价计算 周边国家矿产资源选区投资环境风险评价方法
（1）基于AHP的矿业投资环境评价
首先，根据表9.3的评价指标体系，在层次分析软件yaahp4.0中构建层次结构图（图9.9）。
图9.9 层次结构图
根据层次结构图，采用1～9标度法，表9.4判断矩阵表用专家打分法建立判断矩阵（表9.4）。
表9.4 判断矩阵表
用和积法计算判断矩阵的最大特征向量W 为
W＝（W1,W2,W3,W4）T=（0.6328,0.2421,0.0756,0.0494）T
进一步计算判断矩阵的最大特征根λmax=4.25212，判断矩阵的一致性指标为
国外油气与矿产资源利用风险评价与决策支持技术
因为C.R.=0.0845﹤0.10，所以判断矩阵具有可以接受的一致性。同理，可以求出各个子目标层相对目标层的各自权重及层次单排序（表9.5）。
由于综合评价体系包含的指标很多，并且各个指标单位不同，而且有的数据差距较大，这样就要求在进行综合评价值计算之前，首先对所收集的数据进行无量纲化处理，否则无法对其进行综合评价。对数据进行无量纲化处理的方法有很多种，本书利用SPSS16.0软件对原始收集的数据进行了标准化。
表9.5 各项评价指标层次单排序
在评价各个国家的综合矿业投资环境得分时，本书采用的模型是
国外油气与矿产资源利用风险评价与决策支持技术
式中：Z为各个国家各因素最后综合评价得分值；Wi为各个指标因素权重；ηij为标准化后的数据值。
根据上述评价过程，得出我国周边主要国家的矿业投资环境指标综合得分（表9.6）。
表9.6 层次分析法各指标因素得分及综合评价结果排序表
续表
根据表9.6绘制柱状图（图9.10）。
图9.10 我国周边19个主要国家矿业投资环境综合评价排序图
由上图可以看出，我国周边国家的矿业投资环境总体水平差异明显。矿业投资环境综合评价得分排在前3位的分别是俄罗斯、哈萨克斯坦和蒙古，综合得分排在后3位的分别是越南、阿富汗和尼泊尔。综合评价得分最高的是俄罗斯，得分最低的是尼泊尔。另外，综合评价得分较高的国家主要分布在中亚地区。东南亚地区综合评价得分水平一般，处在中等水平。综合评价得分较低的国家，主要是一些经济发展较为落后的国家，这些国家经济社会发展较为滞后，加上国内矿业资源的匮乏，矿业投资环境相对也较差。
（2）矿业投资环境计算结果分析
从上述综合评价计算结果可以看出，我国周边国家的矿业投资环境总体水平存在着较大差别。具体分析，在资源因素、政治政策环境、经济因素，以及基础设施因素上，我国周边国家的得分差异也较为明显。
我国周边国家的资源要素得分总体差异较大（图9.11），这说明我国周边国家或地区的矿产资源分布并不均衡。资源因素得分排在前5位的分别是俄罗斯、哈萨克斯坦、蒙古、乌兹别克斯坦和吉尔吉斯斯坦，得分排在后5位的依次是伊朗、泰国、阿富汗、越南和尼泊尔。俄罗斯固体矿产资源丰富，特别是铁矿、铜矿和铅锌矿的储量巨大，加上俄罗斯国内较为完善的地质勘探工作，使得俄罗斯的资源禀赋极具优势。而蒙古的锰矿、铜矿资源储量较为丰富。哈萨克斯坦铁矿的储量和产量都在中亚地区占有重要地位。伊朗的铜矿和锌矿储量丰富，伊朗铜矿储量占全球总储量的8%左右，排名世界第6位；但是伊朗铜产量却只有世界总产量的1%，主要原因是缺乏投资以及勘探的力度不够。伊朗非常注重和支持吸引国外资金，因而伊朗矿业投资存在着巨大的潜力。
图9.11 资源因素评价得分排序图
在政治政策环境上，得分最高的是乌兹别克斯坦，0.125；得分最低的是印度，－0.1694（图9.12）。得分排在前列的国家为乌兹别克斯坦、土库曼斯坦、蒙古、马来西亚和吉尔吉斯斯坦，得分较低的是越南、印度尼西亚、塔吉克斯坦、阿富汗和印度。得分较高的主要是中亚地区的国家，而中东地区相应得分较低。这是由于近年来中亚国家政局逐渐稳定，而且为了鼓励国外资本进入本国共同开发矿业，中亚国家采取了很多优惠政策，对国外投资采取鼓励的措施。而中东地区的国家，比如阿富汗由于战乱不断，政策缺乏连续性，对国外资本的吸引力相对不足。印度、印度尼西亚等国由于也是发展中国家，正处于工业化高速发展的阶段，国内对矿产资源的需求量大，为优先保证本国供应，政策上严格限制国外投资矿业领域，因而外资进入存在着较大的政策障碍。
在经济环境上，印度得分最高，整体经济环境较好（图9.13）。排在后面的依次是蒙古、越南、巴基斯坦、泰国和缅甸，其余国家的经济环境得分较低。得分排在前列的国家，主要是国内宏观经济在保持较高增长的同时，很好地控制了通货膨胀，使得经济取得稳定的发展。而其他国家，尤其是中亚一些国家，虽然经济保持了较高的增长速度，但是却伴随着较高的通货膨胀，经济发展出现了“两高”现象。比如塔吉克斯坦2008年保持了7.8%的增长速度，但是同期的通货膨胀率却达到了19.7%，这些都是经济发展中潜在的不稳定因素，另外失业率也居高不下，这些都对经济投资环境带来了负面影响。
图9.12 政治政策因素评价得分排序图
图9.13 经济因素评价得分排序图
在基础设施因素上，得分最高的依然是印度，其次是俄罗斯、越南、蒙古、马来西亚、巴基斯坦和菲律宾，其余国家得分较低（图9.14）。从基础设施要素中的详细评价指标可知，在铁路、公路覆盖率两项指标上，印度的得分都是最高的，因而印度矿业投资环境有着完善的硬件配套基础设施，同时印度的信息网络也较为发达，信息化程度较高，这些都是印度较其他国家优势明显的要素。而得分较低、排名靠后的，主要是中亚地区一些国家。这些国家的交通运输线路年久失修，损坏严重，不符合现代使用技术标准；而且有的矿区位于偏远地带，运输极为不方便，也增加了简介投资成本。基础设施的不完善，极大地制约着矿业的开发和勘探，也不利于吸引国外投资。
图9.14 基础设施因素评价得分排序图
总的来看，俄罗斯、中亚诸国、印度尼西亚和菲律宾等，其基础设施相对较好，其他周边国家相对较差。一些国家甚至连年战乱不断，地雷现在尚未排净，如柬埔寨、阿富汗、老挝等。这是在评价一个国家的矿业投资环境时所必须考虑的问题。
（3）矿业投资环境的主成分分析
运用主成分分析法，将评价指标体系中的17个评价指标原始数据输入SPSS 16.0软件中运算，方差解释的结果截图如下（图9.15）。
图9.15 SPSS方差解释结果截图
由图9.15可知，前6个变量的特征值累积贡献率为88.922%，该值大于85%，故取前6个变量作为主成分。进而根据因子荷载矩阵，建立如下的综合评价计量模型：
F=F1×44.365%+F2×15.721%+F3×10.489%+F4×7.882%+F5×6.199%+F6×4.266%
最后计算结果见表9.7。
表9.7 主成分分析法计算得分表
（4）矿业投资环境风险分析
1）层次分析法。
根据对我国周边国家矿业投资环境的评价计算结果（表9.6），对得分加以聚类，绘制出雷达图。可以明显地看出我国周边国家矿业投资环境的不同聚类分布（图9.16）。
从表9.6和图9.16可以看出，按照综合得分排序，俄罗斯、哈萨克斯坦、蒙古、乌兹别克斯坦和吉尔吉斯斯坦分列综合评价的前5名，而且俄罗斯的综合得分远远高于位于第2位的哈萨克斯坦，位居后3位的国家分别是越南、阿富汗和尼泊尔。
从各个国家影响矿业投资环境的相关因素的得分及所处位次来看，综合得分居后的国家，在各评价因素上的得分也都比较靠后。而综合得分居前的5个国家，也相应的都存在一些弱项。例如乌兹别克斯坦的经济因素、塔吉克斯坦的基础设施因素得分分别为－0.0147,－0.0309，排在所有国家中较靠后的位置。而作为新兴发展中国家的菲律宾和印度，虽然资源因素得分较高（分别为0.0814和0.2058），但是由于矿业对外引资的政策限制，加上与我国存在较大的竞争性，因而综合得分并不靠前。
由雷达图可以看出19个国家得分差距明显，呈现一定的分层。若以0.6分为基础单位，可以将19个国家分成4个档次，并根据得分区间将投资环境定义为优、良、一般、较差，及对各个国家的综合矿业投资环境加以分级（表9.8）。
图9.16 我国周边国家矿业投资环境综合评价得分雷达图（AHP）
表9.8 19个国家综合矿业投资环境评价分类
2）主成分分析法。
采用主成分分析法计算的结果见表9.9，根据主成分分析法计算的结果也呈现出一定的分层和聚集（图9.17）。
表9.9 19个国家综合矿业投资环境评价分类
图9.17 我国周边国家矿业投资环境综合评价得分雷达图（PCA）
同样，我们在这里以2.5分为基础单位，将19个国家分成4个档次，并根据得分区间将其综合矿业投资环境定义为优、良、一般、较差，及对各个国家的综合矿业投资环境加以分级（表9.9）。
从表9.8和表9.9可以看出，虽然两种方法分析结果存在有某些差异，但是两种方法最后的结果整体比较接近。在运用AHP分析得出的矿业投资环境评价为优和良的11国家中，运用主成分法得出的是8个国家，结果相似度为72.7%。因而，可以认为，分析计算的结果较为客观地反映了实际情况。
（5）综合分析结果
矿业是基础产业，矿业投资具有超前期、高风险、周期长、见效慢的特点。一方面，矿业投资环境的改善需要各国政府进一步完善矿业投资环境，加强交通、通信、动力等基础设施建设，以便为投资者在当地投资提供便利；另一方面，投资环境情况不像矿产资源状况，前者是动态的，后者是相对静态的。目前我国周边国家大部分均在努力改善其矿业投资环境，吸引外国矿业投资，是在向好的方向发展。积极参与其矿产资源勘查开发活动是当务之急。因此，对我国周边国家的矿业投资环境还需要进行连续的动态的分析，这样才能作出及时合理的决策。
综合上述分析，同时考虑到文化背景、民族习惯、环境压力，以及人民感情等方面的因素，研究认为，俄罗斯、哈萨克斯坦综合矿业投资环境为优，是我国矿业公司实施“走出去”战略的理想投资目标国；蒙古、吉尔吉斯斯坦、乌兹别克斯坦、土库曼斯坦、印度尼西亚、菲律宾、老挝、缅甸、塔吉克斯坦等国的矿业投资环境总体处于良好水平，也可作为矿业投资的合作对象；印度尼西亚和塔吉克斯坦两国的资源及政策相对较好，从第三级调到第二级；而印度由于和中国同属矿产资源需求大国，政治关系竞争多于合作，故将其调为第三级；缅甸、阿富汗和尼泊尔综合矿业投资环境则较差，同时由于政局动荡、国内政策的不连续，以及配套基础设施的不完善，因而存在着较大的投资风险。
总之，我国周边国家的矿业投资环境存在较大差异，投资环境好的国家，相应的矿业投资风险较小；而投资环境较差的国家，在进行矿业投资时存在着较高的风险（表9.10）。
表9.10 19个国家综合矿业投资环境评价结果表
周边国家矿产资源选区投资环境风险评价指标评价标准说明~
（1）矿产资源潜力指数
此潜力指数应包括“在一个国家的国土范围内，根据成矿地质条件特征预测的全国矿产资源蕴藏量”。该指标参考了Fraser Institute年度矿业报告中的数值。矿产资源聚集程度是潜力指数依据之一，是根据受访者回答问题“根据目前的政策环境对是否有管辖权的矿藏鼓励或不鼓励开发的潜力”，由专家给出打分，然后根据得分排序。有些国家的矿产资源潜力指数在Fraser Institute年度矿业报告中无法得到，其潜力指数值采用类比和专家打分的方法得出（据《2007-2008：矿业公司调查》）。
（2）不同比例尺地质填图覆盖率
依据不同比例的比例尺、地球物理、地球化学的完成情况综合打分，主要依据基础地质图，评价标准如下：
比例尺≥1:25万（包括1:5万，1:10万，1:20万，1:25万等），高；
1:25万﹥比例尺≥1:100万（包括1:50万，1:100万等），中等；
比例尺﹤1:100万，偏低。
然后再根据专家经验进行修订，通过得分来衡量一个国家或地区的地质工作程度，得分越高表示地质工作程度越好。
（3）储量规模
主要依据6种矿产资源的探明储量规模，根据LME（London Metal Exchange，伦敦金属交易所）提供的2008年国际主要有色金属（铜、铝、铅、锌、锰）现货的年均价格，铁矿参考了力拓公司公布的铁矿价格，计算出了其市场价值。数值越大表示价值越大，相应的储量规模就越大（据美国地质调查局矿产年鉴2006）。
（4）累计年产值
是指6种矿产10年的累计年产值，首先根据6种矿产的储量，在此基础上依然根据LME2008年国际主要有色金属的现货年均价格以及力拓公司公布的铁矿价格，得出其市场价值总和，用于评价其矿业开发程度的大小。其值越大，表明勘探开发程度越高（据美国地质调查局矿产年鉴2006）。
（5）政权更迭风险指数
分为三级（最高风险得分为9）。风险水平低，0～3分；风险水平一般，4～6分；风险水平显著，7～9分（据中国出口信用保险公司关于各个国家的信用风险评价）。
（6）中外友好程度
该指标是定性指标，由外交界专家进行打分获得，主要是根据各个国家与我国的传统友谊及友好程度，根据打分情况划分为3类：友好（8～10）、一般（5～7）、较差（0～5）。
（7）矿业政策
矿业政策包括民主、矿业法律法规、矿业所有权的安全性、矿业国有化历史等。如果该国家有限制的政策法律条款，则直接用“0”表示，即表示在该国不存在投资的可行性。数据范围为0～10，数据越大，表示该国矿业政策限制越少（据《2009矿业投资国家排名“不要去哪里投资”》和专家打分）。
（8）税费水平
税费体制主要包括关税、所得税、权利金、采掘税、营业税等（据《2009 矿业投资国家排名“不要去哪里投资”》和专家打分，数据范围为1～10，数据越大表示该国税费越高）。
（9）腐败程度指数
腐败程度是根据商界人士和国家分析师的不同看法作出的调查，得分介于10（高度廉洁）和0（高度腐败）之间。得分越高表明该国家政府廉洁程度越高；得分越低，表明政府腐败程度越重，从而来衡量一个国家政府的办事效率（据《透明度国际年报2007》）。
（10）人文环境
主要从宗教信仰、风俗习惯、受教育水平等方面考虑与我国是否存在着冲突，主要用联合国开发计划署《人文发展报告》中的人文发展指数来综合反映该指标（据《人文发展报告》2007/2008年，《国际统计年鉴2009》）。
人文发展指数：是人类发展的一项综合指标，它代表了人类发展的3个方面指标的平均成就：寿命（出生时人口的预期寿命）、知识（成人识字率和平均受教育年限），以及收入（购买力平价计算的人均国内生产总值）。
（11）GDP增长率
是反映一个国家经济发展的活力的指标，其值越大表示该国家或地区具有较高的经济增长，经济发展具有活力。主要依据各国统计署及中央银行公布的宏观经济数据（据国际货币基金组织数据库，《国际统计年鉴2009》）。
（12）通货膨胀率
本指标主要是反映一个国家或地区的经济稳定性，通货膨胀率越高，表示该国家或地区的经济发展过程中具有较高的不稳定因素，面临着较大的不确定性风险。主要依据各国统计署及中央银行公布的宏观经济数据（据中国经济商务参赞处网站统计年鉴）。
（13）人均收入水平
本指标是衡量一个国家或地区的劳动力成本，也可以从另外一个方面来反映其人均工资水平。数值越大该国劳动力成本越高，相应的越低，表示劳动力成本相对较低（据世界银行数据库，《国际统计年鉴2009》）。
（14）失业率
本指标用来反映一个国家或地区的劳动力就业情况（据国际劳工组织数据库，《国际统计年鉴2009》）。
（15）铁路覆盖率和公路覆盖率
这两个指标从铁路、公路两方面来综合反映一个国家或地区的交通运输情况。其值越大，表明相应的交通运输条件就越好。铁路覆盖率、公路覆盖率的计算公式为：铁路覆盖率＝铁路里程（km）/国土面积（万km2），公路覆盖率＝公路里程（km）/国土面积（万km2）（据《国际统计年鉴2009》。其中铁路里程数据来源于：世界银行数据库；公路数据来源国际公路协会，《世界公路统计》，2006）。
（16）电话普及率和每千人因特网用户数
现在社会是信息社会，信息的及时传输和获取是开展投资活动的重要要素。这两项指标主要从两方面来衡量反映一个国家或地区的信息传输情况，数值越大表明信息传输情况越好（据世界银行数据库，《国际统计年鉴2009》）。
（17）总装机容量
电力资源是一个国家发展的基础能源，也是矿业投资过程中必需的基础要素。本指标用来反映一个国家的能源电力的总体情况。指标值高表明相应的电力有保障（据联合国，《能源统计年鉴》，2004；《国际统计年鉴2009》）。
（18）人均淡水资源总量
水资源是一个国家或地区发展的制约性资源，有水则有效，缺水便无效。本指标主要衡量一个国家或地区可利用的水资源总体情况。其值越大，表明有总量越丰富的水资源环境（据美国太平洋研究所（Pacific Institute））。
国内外关于投资环境的评价研究方法，总体上分为定性和定量两类方法。
定性方法主要包括：美国学者伊西和彼得提出的“冷热国法”（1968）；罗伯特提出的等级尺度法（1969）；美国施文蒂曼提出的道氏评估法；闵建蜀提出的多因素和关键因素评估法和体制评估法（1987）；法国学者Jean-Claude Usunier提出的多因素加权平均法；赵映冈提出的投资环境地图法（1994）；还有一系列诸如投资障碍分析法、系统评估法和德尔菲法等总计10余种定性分析方法。
定量分析方法主要包括：最经典的当属美国学者萨蒂提出的层次分析法（AHP）；郭文清等提出的相似度评价模型（1987）；用多元统计分析数学方法的投资环境评级聚类模型；成本分析法、灰色对比度法；主成分和因子分析法以及投资环境综合评价法。
在选取评价方法时，我们首选了层析分析法，主要是基于这种方法的优点。它是在对复杂决策问题的本质、影响因素及其内在关系等进行深入分析的基础上，利用较少的定量信息使决策的思维过程数学化，从而为多目标、多准则或无结构特性的复杂决策问题提供简便的决策方法，尤其适合于对决策结果难以直接准确计量的场合。
同时考虑到AHP分析方法自身存在的不足，即在确定指标权重时受主观因素影响较大，我们考虑并结合了另外一种定量分析方法——主成分分析法（Principal Component Analysis，简称PCA）。它是将分散在一组变量上的信息，集中到某几个综合指标（主成分）上的一种探索性统计分析方法。它利用降维的思想，将多个变量化为少数几个互不相关的主成分，从而描述数据集的内部结构，完全摒弃了主观因素的影响。
（1）层次分析法（AHP）
美国运筹学家A.L Saaty于20世纪70年代提出的层次分析法，是一种定性与定量相结合的决策分析方法。它是一种将决策者对复杂系统的决策思维过程模型化、数量化的过程，在目标因素结构复杂且缺乏必要数据的情况下使用更为方便，因而在实践中得到广泛应用。
应用这种方法，决策者通过将复杂问题分解为若干层次和若干因素，在各因素之间进行简单的比较和计算，就可以得出不同方案的权重，为最佳方案的选择提供依据。
（2）主成分分析法（PCA）
主成分分析是将分散在一组变量上的信息，集中到某几个综合指标（主成分）上的一种探索性统计分析方法。它利用降维的思想，将多个变量化为少数几个互不相关的主成分，从而描述数据集的内部结构。
主成分分析原理。
主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性（比如P个指标），重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。通常数学上的处理，就是将原来P个指标作线性组合，作为新的综合指标。最经典的做法就是用F1（选取的第一个线性组合，即第一个综合指标）的方差来表达，即Var（F1）越大，表示F1包含的信息越多。因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的，故称Fl为第一主成分。如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2 即选第二个线性组合。为有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现在F2中。用数学语言表达，就是要求Cov（F1,F2）=0，则称F2 为第二主成分，依此类推，可以构造出第三、第四……，第P个主成分。
主成分分析数学模型：
国外油气与矿产资源利用风险评价与决策支持技术
式中：a1i,a2i，…，api（i=1，…，m）为X的协方差阵∑的特征值多对应的特征向量；ZX1,ZX2，…，ZXp是原始变量经过标准化处理的值。
因为在实际应用中，往往存在指标的量纲不同，所以在计算之前需先消除量纲的影响，而将原始数据标准化。本书所采用的数据就存在量纲影响（本书的数据标准化是指Z标准化）。
A＝（aij）p×m＝（a1,a2，…，am，），Rai＝λiai，尺为相关系数矩阵，λi,ai是相应的特征值和单位特征向量，λ1≥λ2≥…≥λp≥0。
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