海外礦山項(xiàng)目并購?fù)獠匡L(fēng)險(xiǎn)評價(jià)

(江西理工大學(xué) 礦業(yè)貿(mào)易與投資研究中心,江西 贛州 341000)

海外礦山項(xiàng)目并購?fù)獠匡L(fēng)險(xiǎn)評價(jià)

鄭明貴,文 唯,楊 欣
(江西理工大學(xué) 礦業(yè)貿(mào)易與投資研究中心,江西 贛州 341000)

基于現(xiàn)有文獻(xiàn),對海外礦山項(xiàng)目并購的主要外部風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行了識別。在海外礦山項(xiàng)目并購?fù)獠匡L(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系中加入金融風(fēng)險(xiǎn)等相關(guān)指標(biāo),運(yùn)用TFN-RS模型確定各評價(jià)指標(biāo)權(quán)重,結(jié)合主客觀賦權(quán)的雙重優(yōu)勢,將云理論與物元理論相結(jié)合,運(yùn)用Matlab軟件編程計(jì)算出各指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)等級隸屬度,構(gòu)建了海外礦山項(xiàng)目并購?fù)獠匡L(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的云物元模型,提高了對風(fēng)險(xiǎn)模糊性和不確定性的評價(jià)精度。以我國河北鋼鐵集團(tuán)并購加拿大阿爾德隆公司Kami鐵礦項(xiàng)目為例進(jìn)行應(yīng)用，結(jié)果顯示,該項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)等級為“低”,但社會文化風(fēng)險(xiǎn)高。

海外礦山項(xiàng)目并購;外部風(fēng)險(xiǎn);三角模糊數(shù);粗糙集;云物元

海外并購是我國企業(yè)擴(kuò)大規(guī)模、增強(qiáng)實(shí)力的一個(gè)有效模式,也是有效整合世界資源、提高資源配置與使用效率的途徑之一[1]。我國礦產(chǎn)資源儲量豐富,但大多數(shù)礦種人均擁有量很低,資源形勢嚴(yán)峻,海外礦業(yè)并購迫在眉睫。2012年,我國成為按交易價(jià)值統(tǒng)計(jì)收購最多的國家,共交易147宗,總金額達(dá)217億美元,躍居世界第一。但礦業(yè)并購是一種高投入、投資回收期長、高風(fēng)險(xiǎn)的行為,面臨著市場價(jià)格的波動(dòng)性、資本的密集性、資源勘探與開采的高風(fēng)險(xiǎn)性、環(huán)保要求、能源問題以及政治、宏觀經(jīng)濟(jì)、社會等多種不確定因素的共同影響[2,3],因此我國礦業(yè)企業(yè)實(shí)施跨國并購時(shí)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)與管理非常重要。

本文的研究價(jià)值在于:①通過分析礦山項(xiàng)目海外并購的特點(diǎn),歸納總結(jié)出海外礦山項(xiàng)目并購?fù)獠匡L(fēng)險(xiǎn)的基本定義和包含的主要風(fēng)險(xiǎn)因素,建立符合實(shí)際的并購?fù)獠匡L(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系,為我國海外礦業(yè)并購?fù)獠匡L(fēng)險(xiǎn)評價(jià)提供可供參考的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。②將模糊數(shù)學(xué)、粗糙集理論、云物元理論有機(jī)結(jié)合,運(yùn)用主客觀相結(jié)合的方法對指標(biāo)賦權(quán),采用云物元模型求解風(fēng)險(xiǎn)隸屬度,豐富和發(fā)展了海外并購風(fēng)險(xiǎn)的評價(jià)方法。③從現(xiàn)實(shí)角度對海外礦業(yè)并購風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行剖析,在已有研究成果的基礎(chǔ)上發(fā)展更加科學(xué)的評價(jià)體系對其并購風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評價(jià),可更好地為企業(yè)提供決策依據(jù),有利于提高我國礦業(yè)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管理水平,對促進(jìn)礦業(yè)企業(yè)海外并購的科學(xué)化、理性化具有較好的現(xiàn)實(shí)價(jià)值。

1 文獻(xiàn)回顧

1.1 海外并購風(fēng)險(xiǎn)因素識別

從國外來看,具有代表性的是Feldman[4]研究了由于海外市場信息不確定性和不對稱性而導(dǎo)致的海外并購風(fēng)險(xiǎn);Ahtiala[5]對東道國的法律風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了分析;Barkema[6]驗(yàn)證了海外并購對組織學(xué)習(xí)型和資源型企業(yè)的價(jià)值問題;Marks、Mirvis[7]認(rèn)為,管理風(fēng)險(xiǎn)是企業(yè)海外并購的重要風(fēng)險(xiǎn)因素之一;Riikka[8]認(rèn)為,文化積累和企業(yè)文化差異是導(dǎo)致并購后風(fēng)險(xiǎn)的兩個(gè)因素。

從國內(nèi)來看,具有代表性的是葉厚元、鄧明然[9]提出了海外并購的政治、文化、財(cái)務(wù)、整合、匯率、人為等五大風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)因素;童生[10]認(rèn)為,并購風(fēng)險(xiǎn)包括戰(zhàn)略、體制、產(chǎn)業(yè)、交易、整合、政治和法律等六個(gè)方面;溫巧夫[11]從政治法律、整合、經(jīng)營、財(cái)務(wù)等方面來歸納我國企業(yè)跨國并購面臨的主要風(fēng)險(xiǎn);單寶[12]將我國企業(yè)海外并購風(fēng)險(xiǎn)劃分為政治、技術(shù)、資產(chǎn)評估、財(cái)務(wù)、決策和整合六個(gè)類別;王海英[13]指出環(huán)境、勞工以及文化差異問題是導(dǎo)致政治法律風(fēng)險(xiǎn)的主要因素;杜曉君[14]從國家和組織兩個(gè)層面進(jìn)一步解析了風(fēng)險(xiǎn)源與制度的距離。

1.2 海外并購風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)模型與方法

Fitzpatrick[15]第一次利用單變量模型評估海外并購的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn),并建立了預(yù)警系統(tǒng);Odour、Sharda[16]建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的海外并購財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型,檢驗(yàn)與對比了Altman[17]所構(gòu)建的Z模型,得出BP模型在預(yù)測海外并購財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)方面更加有效;Tyebjee、Bruno[18]對風(fēng)險(xiǎn)分析框架的六個(gè)維度之間及其與海外并購風(fēng)險(xiǎn)的聯(lián)系進(jìn)行了研究;Kim、Hwang[19]對海外并購政治風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了量化評估;Miller[20]構(gòu)建了能調(diào)節(jié)多維度問題PEU風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)模型,并提出了有關(guān)驗(yàn)證思路。郭世釗、蔡嗣經(jīng)[21]建立了礦業(yè)并購風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系和模糊評價(jià)模型;宋維佳[2]建立了我國資源型企業(yè)海外并購AHP-GRAP評價(jià)模型;趙麟[22]建立了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RBF算法和實(shí)物期權(quán)的風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)模型和決策支持系統(tǒng);肖輝[23]構(gòu)建了多層次灰色評價(jià)模型和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警監(jiān)控系統(tǒng);杜群陽[24]利用CAPM模型和財(cái)務(wù)指標(biāo)法分別對海外并購的短期風(fēng)險(xiǎn)、長期風(fēng)險(xiǎn)及其績效進(jìn)行了評價(jià);何志勇[25]建立了考慮技術(shù)獲取目標(biāo)的企業(yè)海外并購文化風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系以及可拓物元評價(jià)模型;張雪梅[26]運(yùn)用VaR方法評價(jià)了海外礦業(yè)投資中的風(fēng)險(xiǎn)。

總體上,海外項(xiàng)目并購風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)研究長期受到國內(nèi)外學(xué)者關(guān)注,研究成果較多、基礎(chǔ)較好，存在的主要問題是:①針對海外礦山項(xiàng)目并購風(fēng)險(xiǎn)的系統(tǒng)性研究成果較少,案例研究相對缺乏;②礦山項(xiàng)目并購風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系中部分關(guān)鍵指標(biāo)缺乏;③風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)權(quán)重的確定方法存在一定的局限性,較多利用AHP法、德爾菲法等進(jìn)行主觀賦權(quán)或熵權(quán)法、粗糙集理論進(jìn)行單一賦權(quán);④風(fēng)險(xiǎn)等級的劃分較少考慮到等級邊界的模糊性問題。

本研究具有以下特點(diǎn):①專門針對礦山項(xiàng)目海外并購面臨的外部風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行了系統(tǒng)性研究,構(gòu)建出具有礦山項(xiàng)目海外并購風(fēng)險(xiǎn)特點(diǎn)的評價(jià)指標(biāo)體系;②運(yùn)用TFN-RS模型對評價(jià)指標(biāo)進(jìn)行主客觀賦權(quán),既參考了專家的先驗(yàn)知識又納入了客觀數(shù)據(jù)資料,使權(quán)重的確定更具有科學(xué)性;③引入云物元模型,將外部風(fēng)險(xiǎn)細(xì)分為多個(gè)物元進(jìn)行評價(jià),計(jì)算各層次評價(jià)指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)等級隸屬度,較好地解決了風(fēng)險(xiǎn)等級邊界劃分的模糊性問題。

2 研究方法與評價(jià)模型

2.1 研究方法

主要是:①基于TFN-RS的指標(biāo)權(quán)重確定方法。在權(quán)重的確定中,基于三角模糊數(shù)理論[27],利用專家的先驗(yàn)知識確定主觀權(quán)重;基于粗糙集理論[28,29],利用歷史數(shù)據(jù)資料確定客觀權(quán)重;結(jié)合主客觀權(quán)重,形成組合權(quán)重。②基于云物元模型的評價(jià)方法。物元理論運(yùn)用有序三元組(事物名稱、特征、特征對應(yīng)值)組成描述事物的基本物元。在傳統(tǒng)物元模型中,特征對應(yīng)值是確定數(shù)值,但在并購?fù)獠匡L(fēng)險(xiǎn)評價(jià)中具有模糊性與隨機(jī)性特點(diǎn)。從本質(zhì)上看,云物元模型是用云模型來代替物元模型中劃分風(fēng)險(xiǎn)等級范圍界限的特征對應(yīng)值,將它轉(zhuǎn)換成具有模糊性與隨機(jī)性的變量[30]。

2.2 基于云物元的外部風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)模型

表1 外部風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)分級規(guī)則

表2 風(fēng)險(xiǎn)等級的劃分

3 風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系

綜合單寶[12]、王海英[13]、郭世釗[21]、何志勇[25]等學(xué)者的研究成果,在對并購風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行識別的基礎(chǔ)上,遵循風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建的科學(xué)性、系統(tǒng)性、可比性、互補(bǔ)性、可測性等原則,本文構(gòu)建了一套包括三個(gè)層次的風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系。目標(biāo)層:海外礦山項(xiàng)目并購?fù)獠匡L(fēng)險(xiǎn);準(zhǔn)則層:4個(gè)一級風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo);因素層:10個(gè)二級風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)。所構(gòu)建的評價(jià)指標(biāo)體系及風(fēng)險(xiǎn)因素度量方法見表3。

表3 風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系

圖1 外部風(fēng)險(xiǎn)等級隸屬云

4 模型應(yīng)用

本文以河北鋼鐵集團(tuán)并購加拿大阿爾德隆礦業(yè)公司位于加拿大拉布拉多市西部的Kami鐵礦項(xiàng)目為例進(jìn)行應(yīng)用。

4.1 權(quán)重確定

主要是:①主觀權(quán)重的確定。采用德爾菲法,向高等院校、設(shè)計(jì)院和礦山企業(yè)礦業(yè)工程領(lǐng)域的35名專家發(fā)出意見征詢表,共計(jì)收回28份問卷。我們利用三角模糊數(shù)理論,計(jì)算得到10項(xiàng)外部風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)的綜合評價(jià)值,然后進(jìn)行清晰化處理得到相應(yīng)的特征向量，再將這些特征向量做歸一化處理,得到指標(biāo)權(quán)重向量;將指標(biāo)權(quán)重按一級風(fēng)險(xiǎn)類別進(jìn)行局部歸一化處理,可得主觀局部權(quán)重,見表4。②客觀權(quán)重的確定。以我國海外礦山項(xiàng)目并購的案例數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),通過對所選并購項(xiàng)目歷史數(shù)據(jù)的分析,按外部風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)造一個(gè)基于粗糙集的海外礦山項(xiàng)目并購風(fēng)險(xiǎn)信息知識表達(dá)系統(tǒng),其中條件屬性集C為外部風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的10個(gè)二級風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo),決策屬性D為外部風(fēng)險(xiǎn)大小。我們選取了澳大利亞某鐵礦項(xiàng)目、加拿大某鐵礦項(xiàng)目、贊比亞某銅礦項(xiàng)目、印度尼西亞某鎳礦項(xiàng)目和俄羅斯某銅礦項(xiàng)目進(jìn)行分析(5個(gè)案例數(shù)據(jù)略,如需要可向作者索要)。依據(jù)表1的分級規(guī)則,結(jié)合各礦山項(xiàng)目數(shù)據(jù),確定各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)的分級值,見表5。根據(jù)分級值,按照可辨識矩陣的規(guī)則計(jì)算出知識信息系統(tǒng)的可辨識矩陣,由粗糙集可辨識矩陣的啟發(fā)式算法,計(jì)算知識系統(tǒng)10個(gè)屬性(即各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo))的重要度。根據(jù)各個(gè)屬性的重要程度進(jìn)行歸一化處理,可得各風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)的權(quán)重;再將各指標(biāo)按一級風(fēng)險(xiǎn)類別進(jìn)行局部歸一化處理,可得各指標(biāo)的客觀局部權(quán)重(表4)。③組合權(quán)重的確定。我們將主觀權(quán)重和客觀權(quán)重采用簡單算術(shù)平均法進(jìn)行計(jì)算,得到最終的組合權(quán)重,見表4。

表4 外部風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)的主客觀權(quán)重

表5 各樣本外部風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的分級值

4.2 外部風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)

主要是:①二級指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)值的確定。根據(jù)表1和表3,結(jié)合加拿大項(xiàng)目指標(biāo)數(shù)據(jù),確定二級指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)值,見表6。②風(fēng)險(xiǎn)值隸屬度的確定。根據(jù)云理論,隸屬度為服從某正態(tài)分布的隨機(jī)數(shù),因此具有一定的輕微波動(dòng)性,但并不影響云的整體特征。運(yùn)用Matlab軟件編程試驗(yàn)1117次,將其中位數(shù)視為云滴對該風(fēng)險(xiǎn)等級云的隸屬度,由此可得各個(gè)二級指標(biāo)值對相應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)等級云的隸屬度。③風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)。根據(jù)表6,按照評價(jià)步驟(計(jì)算過程略,如需要,可向作者索要),評價(jià)結(jié)果見表7。

表6 Kami項(xiàng)目指標(biāo)情況

表7 一級指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)等級隸屬度和風(fēng)險(xiǎn)等級

5 結(jié)論與建議

主要是:①本文對海外礦山項(xiàng)目并購的主要外部風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了識別,構(gòu)建了一套包含4個(gè)一級指標(biāo)、10個(gè)二級指標(biāo)的評價(jià)體系,將該指標(biāo)體系運(yùn)用于實(shí)際案例,評價(jià)結(jié)果與實(shí)際情況高度擬合,為海外礦山項(xiàng)目并購?fù)獠匡L(fēng)險(xiǎn)評價(jià)提供了一套更科學(xué)的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。針對以上結(jié)論可知:在外部風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建中,風(fēng)險(xiǎn)因素識別是基礎(chǔ),評價(jià)指標(biāo)的量化分級是關(guān)鍵,應(yīng)以權(quán)威機(jī)構(gòu)所發(fā)布的數(shù)據(jù)、公認(rèn)的等級劃分規(guī)則進(jìn)行劃分,盡量減少定性指標(biāo)的數(shù)量,以使評價(jià)結(jié)果更加客觀。②建立了基于TFN-RS的指標(biāo)權(quán)重確定模型,克服了單一主觀或客觀賦權(quán)的不足,使賦權(quán)更具有科學(xué)性。權(quán)重計(jì)算結(jié)果顯示,在一級指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)方面,政治法律風(fēng)險(xiǎn)和金融風(fēng)險(xiǎn)所占比重較大,分別為38.0%和28.1%,因此在海外礦山項(xiàng)目并購過程中應(yīng)特別注意這兩方面的風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)和對有關(guān)管控策略的制定;在二級指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)方面,礦業(yè)政策法律風(fēng)險(xiǎn)、政局風(fēng)險(xiǎn)、匯率風(fēng)險(xiǎn)、物價(jià)水平風(fēng)險(xiǎn)四項(xiàng)指標(biāo)占全局的權(quán)重較大,是海外礦山項(xiàng)目并購應(yīng)重點(diǎn)觀測的外部風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。本文建立了基于云物元理論的海外礦山項(xiàng)目并購?fù)獠匡L(fēng)險(xiǎn)評價(jià)模型，較好地解決了外部風(fēng)險(xiǎn)等級邊界劃分存在的模糊性問題,定量地評估了各層次風(fēng)險(xiǎn)因素所隸屬的風(fēng)險(xiǎn)等級。③將所建立的模型應(yīng)用于實(shí)例。評價(jià)結(jié)果表明,TFN-RS模型與云物元模型結(jié)合是海外礦山項(xiàng)目并購?fù)獠匡L(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的有效方法之一。

該實(shí)例外部風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)結(jié)果為“低”，但二級指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)結(jié)果顯示,社會文化風(fēng)險(xiǎn)和罷工風(fēng)險(xiǎn)分別處于“較高水平”和“高水平”。項(xiàng)目所在地區(qū)是多民族地區(qū),主要有歐洲人的后裔和土著居民,宗教信仰較為復(fù)雜。此外,該項(xiàng)目所在地區(qū)工會組織涉及領(lǐng)域較廣,大多數(shù)工人都享有罷工的權(quán)益和意識,因此在該項(xiàng)目的并購決策中應(yīng)特別注意社會文化風(fēng)險(xiǎn)和罷工風(fēng)險(xiǎn)兩項(xiàng)極端指標(biāo)。

基于以上分析,我國企業(yè)在海外礦山項(xiàng)目并購前應(yīng)做好有關(guān)調(diào)查,盡可能收集詳細(xì)的數(shù)據(jù)資料。外部風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)應(yīng)當(dāng)首先考慮,若評價(jià)結(jié)論處于“較高”及以上的項(xiàng)目應(yīng)謹(jǐn)慎決策,甚至一票否決;對評價(jià)結(jié)論處于“一般”及以下的項(xiàng)目應(yīng)區(qū)別對待,深入分析并購項(xiàng)目的二級指標(biāo)風(fēng)險(xiǎn),尤其注意極端指標(biāo)可能帶來的風(fēng)險(xiǎn),再進(jìn)行決策。在并購時(shí)應(yīng)制定風(fēng)險(xiǎn)管控策略并在項(xiàng)目實(shí)施過程中不斷關(guān)注項(xiàng)目的外部風(fēng)險(xiǎn),以提高項(xiàng)目并購的成功率和風(fēng)險(xiǎn)管控。

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ExternalRiskEvaluationModelforOverseasMiningProjects′Mamp;A

ZHENG Ming-gui,WEN Wei,YANG Xin
(Research Center of Mining Trade amp; Investment,Jiangxi University of Science and Technology,Ganzhou 341000,China)

Based on the existing literature,this paper distinguished the main external risk factors of the overseas mining Mamp;A,and supplemented the relevant financial risk indexes into the external risk assessment index system.Meanwhile,this paper applied the TFN-RS model to define the weights of each index which combined the advantage of subjective weight with objective weight.Based on the combination of cloud theory and the matter-element theory,the related degree of each index to each risk level was calculated by Matlab software,thus an external risk assessment model for the overseas mining Mamp;A was built,which had better assessment precision especially to the fuzziness and uncertainty of the external risks.Finally,the model was applied with a typical case, that was,Hebei Steel Group Co.,Ltd′s acquisition of the Kami iron ore of Alder lung Corporation in Canada.The results showed the risk level of the project was “l(fā)ow”,but the social and cultural risk was “high”.

Mamp;A of overseas mining project;external risk;triangular fuzzy number;rough set theory;cloud and matter-element model

10.3969/j.issn.1005-8141.2017.07.010

F416.1；TD-9

A

1005-8141(2017)07-0825-05

2017-05-23；

2017-06-17

國家社會科學(xué)基金項(xiàng)目“海外礦業(yè)投資經(jīng)營管理風(fēng)險(xiǎn)評估與預(yù)警系統(tǒng)研究”(編號:12CGL008);江西理工大學(xué)清江青年英才支持計(jì)劃項(xiàng)目“‘一帶一路’沿線國家礦產(chǎn)資源開發(fā)利用風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)技術(shù)研究”(編號:16QJYC012)。

及通訊作者簡介：鄭明貴(1978-),男,安徽省潁上人,博士,教授,碩士生導(dǎo)師,北京科技大學(xué)協(xié)作博士生導(dǎo)師,研究方向?yàn)橘Y源經(jīng)濟(jì)。