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2023年1月5日，ZIBS 2022學術(shù)年會于線上順利舉行。本次活動以“重新定義三螺旋：數(shù)字時代下的科技、商業(yè)和教育”為主題，聚焦數(shù)字科技、創(chuàng)新管理、公司治理和可持續(xù)發(fā)展等領(lǐng)域，通過各領(lǐng)域?qū)＜覍W者的分享交流，圍繞商業(yè)發(fā)展分享獨特見解。

在論壇的第二環(huán)節(jié)“新商科的產(chǎn)研融合”上，ZIBS博士后周東圍繞“護航民營企業(yè)風險指標體系”發(fā)表演講。該指標體系與ZIBS助理教授王一葦共同打造，以下為其觀點分享：

民營企業(yè)國際化

中國有超過1.4億家中小型企業(yè)，其中大多為民營企業(yè)。它們對GDP總量的貢獻超過60％，對出口的貢獻超過68％。自2020年初以來，隨著新冠疫情帶來的經(jīng)濟沖擊，中國的外向型民營企業(yè)面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。

風險評估指數(shù)

通過對民營企業(yè)進行充分研究后，我們認為其海外擴張需要風險評級。目前，國際上已有像標普、穆迪和惠譽的評級，以及其他典型統(tǒng)計閱讀指數(shù)如世界銀行的世界治理指標（WGI）、商業(yè)環(huán)境風險情報（BERI）和經(jīng)濟學人智庫（EIU）等；在中國，也有大公國際信用評級、CROIC-IWEP、世界經(jīng)濟與政治研究所對中國海外投資的國家風險評級以及中國信保的國家風險參考評級等。然而，上述風險評級并不適合中國的民營企業(yè)——它們非常特殊，更需要定制化的指數(shù)。

研究現(xiàn)狀

對于開展國際貿(mào)易和投資的中國民營企業(yè)而言，國別風險覆蓋面很廣，可分為經(jīng)濟、政治和社會因素。文獻表明，對國別風險的考量包括定性評估、定量評估以及兩者的結(jié)合，多則有數(shù)百種因素。有時，相關(guān)風險因素還可能相互交織。

我們的工作和貢獻

鑒于此，我們的研究小組建立了一個多維度的綜合國別指數(shù)體系，從而更科學地評估各個國家和行業(yè)的風險。我們的國別風險指數(shù)由常規(guī)風險因素、突發(fā)性風險因素和行業(yè)風險因素組成。

1常規(guī)風險因素，包括5個一級指標和14個二級指標；

2突發(fā)性風險因素，包括匯率波動、全球股票市場指數(shù)、政府債券等；

3行業(yè)風險因素，包括工業(yè)產(chǎn)值和進出口。

通過與浙江省工商聯(lián)和杭州市錢塘區(qū)合作，我們將上述三類因素結(jié)合，并應用于民營企業(yè)指數(shù)分析中。

風險指數(shù)體系

常規(guī)風險因素由國際宏觀風險、經(jīng)濟風險、政治風險、貿(mào)易風險和公共衛(wèi)生風險組成。

第一是國際宏觀風險，我們引入了世界不確定性指數(shù)（WUI）。這一指數(shù)由worlduncertaintyindex.com組織提供，它通過計算《經(jīng)濟學人》信息部國家報告中 、“不確定”一詞（或其變體）的百分比得出，屬于一種詞頻統(tǒng)計技術(shù)。WUI通過乘以1,000,000來重新計算，數(shù)字越大意味著不確定性越高，反之亦然。

第二是經(jīng)濟風險，我們選擇了國內(nèi)生產(chǎn)總值、通貨膨脹率、失業(yè)率和總債務狀況四項因素。上述因素來源于國際貨幣基金組織，根據(jù)國別進行數(shù)據(jù)搜集。

第三是政治風險，由控制腐敗、政府效率、監(jiān)管質(zhì)量、政治穩(wěn)定和無暴力組成，數(shù)據(jù)來源于世界銀行，我們用它來測定特定企業(yè)希望進入特定國家市場時的風險。

第四是貿(mào)易風險。貿(mào)易風險涉及投資自由、商業(yè)自由和貿(mào)易自由。相關(guān)數(shù)據(jù)來源于《全球經(jīng)濟》年度、月度反映貿(mào)易風險情況。

最后為公共衛(wèi)生風險。目前，全球受到新冠影響，該風險的一個指標是國家確診病例和死亡病例。此外還包括全球健康安全指數(shù)。

突發(fā)性風險因素由三部分組成：

1匯率，數(shù)據(jù)來源于國家外匯管理局提供的每日匯率波動。我們以百分比的方式進行分析，如果超過了我們的限制，就會有風險提示；

2股票市場指數(shù)，數(shù)據(jù)來源于我們的合作伙伴同花順，他們收集了所有市場的指數(shù)，如果某國股票市場的百分比數(shù)值超出了設定范圍，就會有風險提示；

3政府債券，來源于Investing.com。

行業(yè)風險因素來自國內(nèi)市場的產(chǎn)值和整體進出口。第一類數(shù)據(jù)是來源于工業(yè)和信息化部的不同行業(yè)產(chǎn)值，我們的指數(shù)系統(tǒng)通過這些數(shù)據(jù)分析行業(yè)現(xiàn)狀；第二類數(shù)據(jù)是來源于中華人民共和國海關(guān)總署的進口和出口類數(shù)據(jù)，我們借此評估相關(guān)行業(yè)的進出口狀況、貨物來源及其估值。

結(jié)論

通過將上述數(shù)據(jù)匯總，并利用歷史回溯測試對上述因素的權(quán)重進行分配，便可以得到一個評級分數(shù)，它代表特定國家的整體風險水平。這一指數(shù)能夠幫助中國民營企業(yè)深入了解在特定國家開展業(yè)務擴張的風險水平，并直接為企業(yè)的海外業(yè)務決策提供支持。

*以上內(nèi)容由周東在ZIBS 2022學術(shù)年會上的演講發(fā)言整理而成。文章僅代表學者個人觀點，不代表ZIBS立場。

周東

博士后

周東于2015年博士畢業(yè)于清華大學機械工程系，曾在浙江工業(yè)大學經(jīng)濟學院金融學系擔任講師。他在面向人工智能金融科技多學科交叉領(lǐng)域，特別是機器學習量化投資方面積累了較為深厚的研究成果，現(xiàn)已發(fā)表論文12篇，專利授權(quán)17項。目前是中國人工智能學會（CAAI）自然計算與數(shù)字智能城市專委會會員。