Page 126 - 企业破产程序中的会计证据链构建与实务操作

Construction and Practical Operation of Accounting Evidence Chain in Enterprise Bankruptcy Procedure
企业破产程序中的会计证据链构建与实务操作

（二）项目周期与资产特性的独特性
“一带一路” 投资项目多为基础设施建设，具有投资规模大、建设周期长
的特点。如中老铁路项目总投资约 59 亿美元，建设周期达 5 年，长期的建设周

期使项目面临更多不确定性因素，如原材料价格波动、汇率变动等，这些因素都
可能增加企业破产风险。资产特性方面，铁路、港口等固定资产占比高，且具有
较强的专用性，一旦项目终止或企业破产，这些资产的变现能力较差，难以通过
传统的资产处置方式收回投资成本。

（三）汇率与市场波动的叠加影响
“一带一路”沿线国家货币汇率波动频繁，部分国家货币还存在不可自由兑
换的问题。以土耳其里拉为例，2021 年对美元贬值幅度超过 40%，中资企业在
土耳其的投资项目因汇率波动导致资产价值大幅缩水，偿债能力下降，破产风险

显著增加。同时，沿线国家市场需求不稳定，如某中亚国家的能源市场受国际油
价影响巨大，油价下跌导致当地能源企业收入锐减，进而影响中资合作方的现金
流，增加破产风险。

二、“一带一路”投资破产风险的识别与评估

（一）建立多维度风险识别框架
构建政治、法律、经济、社会文化“四位一体”的风险识别框架。政治风险方面，
关注东道国政府的稳定性、政策连续性以及对中资企业的态度，可借助国际风险

评估机构如欧亚集团的政治风险指数进行评估。法律风险识别重点关注东道国破
产法、外资法等相关法律法规，如越南《投资法》对外资企业破产清算的特殊规定。
经济风险评估包括宏观经济指标、汇率波动、市场需求等，可采用 SWOT 分析
工具对项目所处的经济环境进行全面评估。社会文化风险主要考虑当地风俗习惯、

劳工政策等，如中东国家对劳工权益保护的严格规定可能增加企业用工成本。
（二）开发动态风险评估模型
基于大数据和人工智能技术，开发适合“一带一路”投资的动态风险评估模
型。该模型应包含宏观经济指标、政治稳定性指数、法律合规性评分等变量，通

过机器学习算法对历史数据进行训练，实现对破产风险的实时评估。例如，将世
界银行的营商环境指数、透明国际的腐败感知指数等数据纳入模型，提高风险评
估的准确性。同时，模型应具备预警功能，当风险指标超过阈值时，及时向企业

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