(江西理工大學 礦業(yè)貿易與投資研究中心,江西 贛州 341000)

海外礦山項目并購外部風險評價

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

基于現有文獻,對海外礦山項目并購的主要外部風險因素進行了識別。在海外礦山項目并購外部風險評價指標體系中加入金融風險等相關指標,運用TFN-RS模型確定各評價指標權重,結合主客觀賦權的雙重優(yōu)勢,將云理論與物元理論相結合,運用Matlab軟件編程計算出各指標的風險等級隸屬度,構建了海外礦山項目并購外部風險評價的云物元模型,提高了對風險模糊性和不確定性的評價精度。以我國河北鋼鐵集團并購加拿大阿爾德隆公司Kami鐵礦項目為例進行應用，結果顯示,該項目的風險等級為“低”,但社會文化風險高。

海外礦山項目并購;外部風險;三角模糊數;粗糙集;云物元

海外并購是我國企業(yè)擴大規(guī)模、增強實力的一個有效模式,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]。我國礦產資源儲量豐富,但大多數礦種人均擁有量很低,資源形勢嚴峻,海外礦業(yè)并購迫在眉睫。2012年,我國成為按交易價值統(tǒng)計收購最多的國家,共交易147宗,總金額達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、高風險的行為,面臨著市場價格的波動性、資本的密集性、資源勘探與開采的高風險性、環(huán)保要求、能源問題以及政治、宏觀經濟、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)實施跨國并購時進行風險評價與管理非常重要。

本文的研究價值在于:①通過分析礦山項目海外并購的特點,歸納總結出海外礦山項目并購外部風險的基本定義和包含的主要風險因素,建立符合實際的并購外部風險評價指標體系,為我國海外礦業(yè)并購外部風險評價提供可供參考的評價標準。②將模糊數學、粗糙集理論、云物元理論有機結合,運用主客觀相結合的方法對指標賦權,采用云物元模型求解風險隸屬度,豐富和發(fā)展了海外并購風險的評價方法。③從現實角度對海外礦業(yè)并購風險進行剖析,在已有研究成果的基礎上發(fā)展更加科學的評價體系對其并購風險進行評價,可更好地為企業(yè)提供決策依據,有利于提高我國礦業(yè)企業(yè)的風險管理水平,對促進礦業(yè)企業(yè)海外并購的科學化、理性化具有較好的現實價值。

1 文獻回顧

1.1 海外并購風險因素識別

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致的海外并購風險;Ahtiala[5]對東道國的法律風險進行了分析;Barkema[6]驗證了海外并購對組織學習型和資源型企業(yè)的價值問題;Marks、Mirvis[7]認為,管理風險是企業(yè)海外并購的重要風險因素之一;Riikka[8]認為,文化積累和企業(yè)文化差異是導致并購后風險的兩個因素。

從國內來看,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、財務、整合、匯率、人為等五大風險傳導因素;童生[10]認為,并購風險包括戰(zhàn)略、體制、產業(yè)、交易、整合、政治和法律等六個方面;溫巧夫[11]從政治法律、整合、經營、財務等方面來歸納我國企業(yè)跨國并購面臨的主要風險;單寶[12]將我國企業(yè)海外并購風險劃分為政治、技術、資產評估、財務、決策和整合六個類別;王海英[13]指出環(huán)境、勞工以及文化差異問題是導致政治法律風險的主要因素;杜曉君[14]從國家和組織兩個層面進一步解析了風險源與制度的距離。

1.2 海外并購風險評價模型與方法

Fitzpatrick[15]第一次利用單變量模型評估海外并購的財務風險,并建立了預警系統(tǒng);Odour、Sharda[16]建立了基于BP神經網絡的海外并購財務風險預警模型,檢驗與對比了Altman[17]所構建的Z模型,得出BP模型在預測海外并購財務風險方面更加有效;Tyebjee、Bruno[18]對風險分析框架的六個維度之間及其與海外并購風險的聯系進行了研究;Kim、Hwang[19]對海外并購政治風險進行了量化評估;Miller[20]構建了能調節(jié)多維度問題PEU風險評價模型,并提出了有關驗證思路。郭世釗、蔡嗣經[21]建立了礦業(yè)并購風險評價指標體系和模糊評價模型;宋維佳[2]建立了我國資源型企業(yè)海外并購AHP-GRAP評價模型;趙麟[22]建立了基于人工神經網絡RBF算法和實物期權的風險評價模型和決策支持系統(tǒng);肖輝[23]構建了多層次灰色評價模型和風險預警監(jiān)控系統(tǒng);杜群陽[24]利用CAPM模型和財務指標法分別對海外并購的短期風險、長期風險及其績效進行了評價;何志勇[25]建立了考慮技術獲取目標的企業(yè)海外并購文化風險評價指標體系以及可拓物元評價模型;張雪梅[26]運用VaR方法評價了海外礦業(yè)投資中的風險。

總體上,海外項目并購風險評價研究長期受到國內外學者關注,研究成果較多、基礎較好，存在的主要問題是:①針對海外礦山項目并購風險的系統(tǒng)性研究成果較少,案例研究相對缺乏;②礦山項目并購風險指標體系中部分關鍵指標缺乏;③風險評價指標權重的確定方法存在一定的局限性,較多利用AHP法、德爾菲法等進行主觀賦權或熵權法、粗糙集理論進行單一賦權;④風險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:①專門針對礦山項目海外并購面臨的外部風險因素進行了系統(tǒng)性研究,構建出具有礦山項目海外并購風險特點的評價指標體系;②運用TFN-RS模型對評價指標進行主客觀賦權,既參考了專家的先驗知識又納入了客觀數據資料,使權重的確定更具有科學性;③引入云物元模型,將外部風險細分為多個物元進行評價,計算各層次評價指標的風險等級隸屬度,較好地解決了風險等級邊界劃分的模糊性問題。

2 研究方法與評價模型

2.1 研究方法

主要是:①基于TFN-RS的指標權重確定方法。在權重的確定中,基于三角模糊數理論[27],利用專家的先驗知識確定主觀權重;基于粗糙集理論[28,29],利用歷史數據資料確定客觀權重;結合主客觀權重,形成組合權重。②基于云物元模型的評價方法。物元理論運用有序三元組(事物名稱、特征、特征對應值)組成描述事物的基本物元。在傳統(tǒng)物元模型中,特征對應值是確定數值,但在并購外部風險評價中具有模糊性與隨機性特點。從本質上看,云物元模型是用云模型來代替物元模型中劃分風險等級范圍界限的特征對應值,將它轉換成具有模糊性與隨機性的變量[30]。

2.2 基于云物元的外部風險評價模型

表1 外部風險評價指標分級規(guī)則

表2 風險等級的劃分

3 風險評價指標體系

綜合單寶[12]、王海英[13]、郭世釗[21]、何志勇[25]等學者的研究成果,在對并購風險因素進行識別的基礎上,遵循風險評價指標體系構建的科學性、系統(tǒng)性、可比性、互補性、可測性等原則,本文構建了一套包括三個層次的風險評價指標體系。目標層:海外礦山項目并購外部風險;準則層:4個一級風險評價指標;因素層:10個二級風險評價指標。所構建的評價指標體系及風險因素度量方法見表3。

表3 風險評價指標體系

圖1 外部風險等級隸屬云

4 模型應用

本文以河北鋼鐵集團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鐵礦項目為例進行應用。

4.1 權重確定

主要是:①主觀權重的確定。采用德爾菲法,向高等院校、設計院和礦山企業(yè)礦業(yè)工程領域的35名專家發(fā)出意見征詢表,共計收回28份問卷。我們利用三角模糊數理論,計算得到10項外部風險評價指標的綜合評價值,然后進行清晰化處理得到相應的特征向量，再將這些特征向量做歸一化處理,得到指標權重向量;將指標權重按一級風險類別進行局部歸一化處理,可得主觀局部權重,見表4。②客觀權重的確定。以我國海外礦山項目并購的案例數據為基礎,通過對所選并購項目歷史數據的分析,按外部風險評價指標體系構造一個基于粗糙集的海外礦山項目并購風險信息知識表達系統(tǒng),其中條件屬性集C為外部風險評價的10個二級風險指標,決策屬性D為外部風險大小。我們選取了澳大利亞某鐵礦項目、加拿大某鐵礦項目、贊比亞某銅礦項目、印度尼西亞某鎳礦項目和俄羅斯某銅礦項目進行分析(5個案例數據略,如需要可向作者索要)。依據表1的分級規(guī)則,結合各礦山項目數據,確定各個風險評價指標的分級值,見表5。根據分級值,按照可辨識矩陣的規(guī)則計算出知識信息系統(tǒng)的可辨識矩陣,由粗糙集可辨識矩陣的啟發(fā)式算法,計算知識系統(tǒng)10個屬性(即各個風險評價指標)的重要度。根據各個屬性的重要程度進行歸一化處理,可得各風險評價指標的權重;再將各指標按一級風險類別進行局部歸一化處理,可得各指標的客觀局部權重(表4)。③組合權重的確定。我們將主觀權重和客觀權重采用簡單算術平均法進行計算,得到最終的組合權重,見表4。

表4 外部風險評價指標的主客觀權重

表5 各樣本外部風險指標的分級值

4.2 外部風險評價

主要是:①二級指標風險值的確定。根據表1和表3,結合加拿大項目指標數據,確定二級指標風險值,見表6。②風險值隸屬度的確定。根據云理論,隸屬度為服從某正態(tài)分布的隨機數,因此具有一定的輕微波動性,但并不影響云的整體特征。運用Matlab軟件編程試驗1117次,將其中位數視為云滴對該風險等級云的隸屬度,由此可得各個二級指標值對相應風險等級云的隸屬度。③風險評價。根據表6,按照評價步驟(計算過程略,如需要,可向作者索要),評價結果見表7。

表6 Kami項目指標情況

表7 一級指標風險等級隸屬度和風險等級

5 結論與建議

主要是:①本文對海外礦山項目并購的主要外部風險進行了識別,構建了一套包含4個一級指標、10個二級指標的評價體系,將該指標體系運用于實際案例,評價結果與實際情況高度擬合,為海外礦山項目并購外部風險評價提供了一套更科學的評價標準。針對以上結論可知:在外部風險評價指標體系的構建中,風險因素識別是基礎,評價指標的量化分級是關鍵,應以權威機構所發(fā)布的數據、公認的等級劃分規(guī)則進行劃分,盡量減少定性指標的數量,以使評價結果更加客觀。②建立了基于TFN-RS的指標權重確定模型,克服了單一主觀或客觀賦權的不足,使賦權更具有科學性。權重計算結果顯示,在一級指標風險方面,政治法律風險和金融風險所占比重較大,分別為38.0%和28.1%,因此在海外礦山項目并購過程中應特別注意這兩方面的風險評價和對有關管控策略的制定;在二級指標風險方面,礦業(yè)政策法律風險、政局風險、匯率風險、物價水平風險四項指標占全局的權重較大,是海外礦山項目并購應重點觀測的外部風險指標。本文建立了基于云物元理論的海外礦山項目并購外部風險評價模型，較好地解決了外部風險等級邊界劃分存在的模糊性問題,定量地評估了各層次風險因素所隸屬的風險等級。③將所建立的模型應用于實例。評價結果表明,TFN-RS模型與云物元模型結合是海外礦山項目并購外部風險評價的有效方法之一。

該實例外部風險評價結果為“低”，但二級指標風險評價結果顯示,社會文化風險和罷工風險分別處于“較高水平”和“高水平”。項目所在地區(qū)是多民族地區(qū),主要有歐洲人的后裔和土著居民,宗教信仰較為復雜。此外,該項目所在地區(qū)工會組織涉及領域較廣,大多數工人都享有罷工的權益和意識,因此在該項目的并購決策中應特別注意社會文化風險和罷工風險兩項極端指標。

基于以上分析,我國企業(yè)在海外礦山項目并購前應做好有關調查,盡可能收集詳細的數據資料。外部風險評價應當首先考慮,若評價結論處于“較高”及以上的項目應謹慎決策,甚至一票否決;對評價結論處于“一般”及以下的項目應區(qū)別對待,深入分析并購項目的二級指標風險,尤其注意極端指標可能帶來的風險,再進行決策。在并購時應制定風險管控策略并在項目實施過程中不斷關注項目的外部風險,以提高項目并購的成功率和風險管控。

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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

國家社會科學基金項目“海外礦業(yè)投資經營管理風險評估與預警系統(tǒng)研究”(編號:12CGL008);江西理工大學清江青年英才支持計劃項目“‘一帶一路’沿線國家礦產資源開發(fā)利用風險評價技術研究”(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,碩士生導師,北京科技大學協作博士生導師,研究方向為資源經濟。