發(fā)布時間：2023-06-06 15:56:11
序言：寫作是分享個人見解和探索未知領域的橋梁，我們?yōu)槟x了8篇的投資規(guī)模分析樣本，期待這些樣本能夠為您提供豐富的參考和啟發(fā)，請盡情閱讀。
近年來，獨立學院發(fā)展較快。截止至2010年7月12日，經教育部批準的獨立學院有319所，其中湖北最多，有28所，江蘇有26所，浙江22所，遼寧和河北18所，廣東17所等。到2014年6月15日，教育部批準的獨立學院有287所。其中湖北和江蘇都為26所，廣東17所，浙江22所，遼寧下降為12所，河北下降為17所。教育部有關領導指出，獨立學院是保證中國高等教育今后持續(xù)健康發(fā)展的一項重大舉措。獨立學院將會成為今后一段時期高等教育發(fā)展的一個亮點。
經過1998年到2003年的爆發(fā)式增長，2004年至2007年的持續(xù)增長，獨立學院的規(guī)模不斷擴大，具體狀況見圖1。
從獨立學院全國的分布情況來看，湖北省排名居第一位，江蘇省排名第二（見圖2），可見各省的投資熱情和力度是不一樣的。
截止到2014年6月15日，教育部批準的獨立學院數量見圖3。
由于獨立學院的辦學是由獨立的投資人投資創(chuàng)辦，沒有或者很少有國家的教育經費投入，因此，獨立學院在其投資過程中重視投資的規(guī)模及其投資效益尤其重要。
二、衡量獨立學院投資合理化規(guī)模的評價標準
1、合理投資規(guī)模的數量標準
獨立學院在其投資過程中要充分考慮以下一些因素對投資決策的影響。
（1）積累增長率與國民收入增長率比較。國民收入分為積累和消費兩部分，兩者是此消彼長的關系，在國民收入的價值分配中，必須保證投資資金和消費資金有一個合理的比例。
積累增長率=國民收入增長率，積累速度與國民收入相適應；積累增長率國民收入增長率，積累速度較快。
（2）投資增長率與國民生產總值增長率比較。投資增長率=國民生產總值增長率，投資增長與經濟增長一致；投資增長率國民生產總值增長率，投資增長較快。
（3）投資品供給與投資品需求平衡關系比較。投資品供給增長率=投資品需求增長率，投資需求增長適度；投資品供給增長>投資品需求增長率，投資需求增長相對不足；投資品供給增長率
（4）積累率水平。積累率是一定時期積累基金占國民收入的比例，積累基金是國民收入中用于社會擴大再生產的生產資料和消費資料的價值。積累率用公式表示為：積累率=積累基金/國民收入使用額×100%；消費率=1-積累率。積累率30%，高積累水平。
（5）投資率水平。投資率30%，高投資率水平。
（6）投資規(guī)模。投資規(guī)模是指一定時期一個國家或一個部門、一個地區(qū)，有關單位在固定資產再生產活動中投入的以貨幣形態(tài)表現的物化勞動和活勞動的總量。
（7）獨立學院投資集中度。獨立學院的發(fā)展要兼顧到經濟發(fā)展水平和地區(qū)布局的平衡，更多地為本地區(qū)經濟發(fā)展服務。
（8）獨立學院投資整體效率。投資效益指標是投資經濟活動成效的數量表現，是考核、比較和分析項目投入和產出對比關系的工具。獨立學院在投資過程中要依據以下指標來考核投資的效益。
第一，投資效益系數。投資效益系數（通稱“投資效果系數”），是指一定時期內單位固定資產投資所增加的國內生產總值GDP。其計算公式如下：投資效益系數=國內生產總值增加額/固定資產投資總額。在運用這一指標考察投資效益時，要注意價格的可比性、影響GDP增加額的偶然因素，以及投資規(guī)模對投資效益的影響。
第二，建設周期。建設周期是從時間方面反映建設效果的指標，是固定資產在建總規(guī)模與年度投資完成額的比值。它表明已經鋪開的在建工程全部建成所需的時間，也就是固定資產從投資到交付使用、發(fā)揮效益平均所需的時間。其公式如下：建設周期（年）=在建投資總規(guī)模/年度投資完成額。
第三，生產性投資效益系數。生產性投資效益系數是GDP增加額與同期生產性投資總額的比值，表示單位生產性投資所帶來的GDP增加額。其公式如下：生產性投資效益系數=GDP增加額/同期生產性投資總額。生產性投資效益系數，不僅反映生產性投資的效果，而且可以輔助說明國民經濟投資效益系數變化的原因。
第四，固定資產交付使用率。其是指一定時期內由投資而增加的固定資產價值與同期投資完成額之間的比較。一般來說，在有一定數量的未完工程作為建設正常周轉的條件下，交付使用的固定資產所占比重越大，未完成工程所占比越小，則建設速度越快，效益就越好。用公式表示為：固定資產交付使用率=新增固定資產價值/同期投資完成額。
（9）獨立學院投資發(fā)展能力分析。獨立學院在發(fā)展過程中，要注意投資發(fā)展能力的分析。主要要考察以下八項指標：營業(yè)收入增長率、資本保值增值率、資本積累率、總資產增長率、營業(yè)利潤增長率、技術投入比率、營業(yè)收入三年平均增長率和資本三年平均增長率。
（10）獨立學院投資盈利能力分析。盈利能力是指企業(yè)投資獲取利潤的能力，也稱為企業(yè)的資金或資本增值能力，通常表現為一定時期內企業(yè)收益數額的多少及其水平的高低。獨立學院由股東投資，只有保持合理的盈利才能保證學院的正常發(fā)展。
（11）獨立學院投資償債能力分析。獨立學院償債能力是反映其財務狀況和經營能力的重要標志，是獨立院校償還到期債務的承受能力或保證程度，包括償還短期債務和長期債務的能力。
2、適度投資規(guī)模的理論標準
適度投資規(guī)模的理論標準包括：有利于社會總供求的平衡，追求社會總供求的平衡是投資規(guī)模調控的最重要目標；投資增長率等于或者略大于GDP增長率；投資與消費比例關系協調；財政、信貸、外匯和物資基本平衡；投資效益能夠不斷提高；積累增長率等于國民收入的增長率；消費和投資增長相協調。
3、邊際效用模型下的投資規(guī)模的合理化分析
（1）邊際效用遞減法則（The law of diminishing marginal utility，也稱邊際效益遞減法則）的基本概念。邊際效用遞減是經濟學的一個基本概念，是指在一個以資源作為投入的企業(yè)，單位資源投入對產品產出的效用是不斷遞減的。換句話就是雖然其產出總量是遞增的，但是其二階倒數為負，使得其增長速度不斷變慢，使得其最終趨于峰值，并有可能衰退，即可變要素的邊際產量會遞減。當消費者消費某一物品的總數量越來越多時，其新增加的最后一單位物品的消費所獲得的效用（即邊際效用）通常會呈現越來越少的現象（遞減），用數學語言表達即是：x是自變量，y是因變量，y隨x的變化而變化，隨著x值的增加，y的值在不斷減小。這就是著名的邊際效用遞減原理，也叫做戈森第一法則。
（2）人才邊際效用的模型分析。所謂人才的邊際效用問題，是指在我國目前的生產技術條件下、現行的經濟運行模式和管理體制下，通過擴大教育投資的規(guī)模，不斷地培養(yǎng)和增加高素質人才對整個國民經濟運作過程中的供給，將會刺激國民經濟的迅速發(fā)展。但是隨著教育投資規(guī)模的不斷擴大，人才供給的不斷增加，邊際效用規(guī)律就會起作用，當人才的供給達到一定量后，如再擴大人才的供給，由于我國現存的管理體制、用人制度、企業(yè)的生產技術條件和我國目前的就業(yè)狀況等諸多因素的限制，人才的作用將會不斷降低，邊際收益下降，邊際成本上升，最后出現負效用。根據這一規(guī)律，人才的供給必須控制在一定量上，才能使企業(yè)勞動生產率不斷提高，成本降低，邊際收益不斷上升。
從表1可以看出，當大學生人數占總人數20%時，其邊際效用最高。當達到70%時，出現負效用。說明隨著大學生人數的不斷增加，高素質人才在企業(yè)中所產生的效用越來越低，其結果必然是大材小用，不利于發(fā)揮人才的優(yōu)勢，影響其工作積極性，導致企業(yè)人才流動頻繁，無法形成穩(wěn)定的人才結構，使企業(yè)處于一種動蕩的狀態(tài)。
通過圖4可以看出，總產量與大學生人數增加成正比例增長，但是平均產量與邊際產量卻快速下降，說明大學生供給的增加并沒有使生產效益提高。
通過圖5可以看出，隨著大學生這種勞動力供給的不斷增加，其工資收入不斷降低。也就是說，大學生這種勞動力，供給越少時，工資越高；供給越多時，工資越低。而工資的降低，實際上是對大學畢業(yè)生這種高素質勞動力水平和價值的否認，從而打壓了其勞動的積極性，不利于其智力的發(fā)揮，也就是勞動力發(fā)揮價值的邊際效用下降。
大學生其實應該看成是一種社會生產要素，一種生產力，即掌握一定高技術知識的生產力。因此，在獨立學院不斷擴大投資規(guī)模，增加在校學生數量的時候，就必須研究其供給市場的均衡，找出經濟發(fā)展過程中大學生的合理需要量，從而測算獨立學院未來投資的總規(guī)模。
三、獨立學院投資策略分析
目前我國獨立學院在教育投資上的主要方式是擴大大學校園的占地面積，增加招生規(guī)模。盡管擴招給社會經濟發(fā)展提供了大量有用之才，也使國民經濟得到了迅速發(fā)展，但是不斷擴大招生的規(guī)模，而忽視學生素質和技能的培訓，也產生了很多負面效應。通過對人才邊際效用問題的分析和畢業(yè)學生就業(yè)狀況的調查研究，我國獨立學院一味擴大校園面積和招生人數的做法在未來會面臨諸多的困難，因此有必要對獨立學院未來投資的方向進行探討。
1、加強政府對獨立學院投資規(guī)模結構的宏觀調控
高等教育供求總量的失衡，特別是結構性失衡，會對社會發(fā)展產生許多不利影響。對高等教育個人需求過旺而導致的實際供給過多，不僅會帶來社會資源的浪費，還會造成勞動力市場上的結構性失業(yè)，進而影響社會的穩(wěn)定。盲目增加獨立學院的數量，不斷擴大獨立學院的招生規(guī)模，必然會帶來投資的巨大浪費。這種增加數量的投資方式，會使各獨立學院把資金與工作重心放在擴大生源上，而忽視教學方法改革、教學質量的提高、教學方法的創(chuàng)新。因此，政府應加強對獨立學院投資規(guī)模結構的宏觀調控，使其結構趨于合理。
2、建立合理的獨立學院發(fā)展的層次結構
在我國1022所普通高等學校中，大學、學院有590所，高等?？茖W校和職業(yè)技術學院有432所。在高等教育重心偏高的情況下，許多獨立學院不在辦出自己特色上下功夫，而是盲目攀比，一味追求升格。國民經濟和社會發(fā)展所需要人才的知識水平和專業(yè)技能是多層次的，既要有學識廣博精深的高級專門人才，又要有掌握某一學科基本理論和技能的一般技術人才，但更多需要的是通曉某一專業(yè)、有一技之長的技術人員和高級技術工人。如果不切實際地盲目擴大本科教育的規(guī)模，會造成人才浪費與人才短缺并存的局面。因此，當前應該在建設好一批重點大學和重點學科的同時，合理引導獨立學院大力發(fā)展適合當地經濟和社會發(fā)展需要的高等職業(yè)教育。
3、大力推進獨立學院教學方式的改革
由于本身的辦學水平和條件所限，獨立學院很難和公立大學進行競爭，因此其發(fā)展方向必須要有自己的特色。具體來說，包括以下幾點：一是積極構建“能力本位”的人才培養(yǎng)體系。獨立學院必須深化教育教學改革，轉換人才培養(yǎng)模式，辦出特色，以面向社會需要的應用型人才為培養(yǎng)目標。二是努力實現師資隊伍素質的根本轉變。獨立學院如果是教學型高校，就要在教育教學上下功夫，把教學做為中心工作，努力提高教學水平，培養(yǎng)高素質的教師隊伍。如果定位為應用型高校，就必須培養(yǎng)有大量實踐經驗的應用型教師，使其緊密結合企業(yè)的實際需要，進行理論與實踐結合的教學。
4、擴大社會影響力，加大突破獨立學院學生就業(yè)難問題方面的投資力度
首先，應對獨立學院學生實施全程化的就業(yè)指導。全程化的就業(yè)指導應該涵蓋新生入學時的專業(yè)教育、職業(yè)生涯規(guī)劃、政策指導、信息服務、思想指導、應聘指導、創(chuàng)業(yè)指導等內容，并根據獨立學院人才培養(yǎng)的各個階段分年級逐步實施。全程化的就業(yè)指導要將德育教育、專業(yè)教育、素質教育有機結合，列入大學的教育教學計劃，并作為一門特殊的課程開設。
其次，提高學生的綜合素質和能力。綜合素質是指一個人的知識水平、道德修養(yǎng)以及各種能力等方面的綜合素養(yǎng)。人的綜合素質的全面提高是社會發(fā)展的一般要求和趨勢，在知識經濟社會，提高綜合素質就顯得尤為迫切。提升獨立學院學生的綜合素質，無疑對其今后的就業(yè)有很大的幫助。
【關鍵詞】投資價值 主成分分析 回歸模型
一、引言
隨著中國證券市場逐步向規(guī)范運作的方向發(fā)展，如何從不同角度衡量上市公司的投資價值，從而控制風險，是所有投資者共同面臨的問題。目前中國股市持續(xù)低迷，這一方面可能是受08年金融危機的影響，使股民意識到股市的風險，不敢輕易投資；另一方面可能是受市場整體經濟形勢的不景氣，使投資活動減少的影響。本文通過對財務報表中主要經濟指標間的相互關系、變動趨勢和量值進行比較、判斷，運用多元統(tǒng)計分析中的主成分分析法，并構造二項logistic回歸模型進行對比分析，從財務的視角來分析上市公司投資價值。
二、文獻綜述
吳世農和盧賢義（2001）應用fisher線性判定分析、多元線性回歸分析和logistic回歸分析三種方法，分別建立三種財務困境預測模型，研究結果表明三種模型都能在財務困境發(fā)生前進行相對準確的預測，但相對同一信息集，logistic預測模型的誤判率最低。張愛民等（2001）采用主成分分析方法建立財務失敗預測模型，并進行了實證檢驗。徐光華和吳鳴明（2006）采用logistic回歸方法建立財務預警模型，檢驗傳統(tǒng)財務指標和eva指標的預測能力。
投資價值的判斷會受到財務指標和樣本選取的限制。各種模型都有財務指標選擇的側重點，從而可能因忽視其他方面財務指標存在一定的片面性；此外，不同行業(yè)和樣本數量的選取也會對投資價值的適用性產生影響。因此，本文選取我國制造業(yè)上市公司作為研究樣本，借鑒巨潮資訊網站公布的財務報表數據，經整理得到有關財務指標，分別采用主成分分析法和logistic回歸法構建制造業(yè)上市公司投資價值財務評價指標體系， 并對其判別效果進行比較分析。
三、上市公司投資價值模型設計
（一）研究方法介紹。
1.主成分分析法
在多指標的研究中，往往由于變量個數太多，并且彼此之間存在著一定的相關性，因而使得所觀測的數據在一定程度上有信息的重疊，而且當變量較多時，在高維空間中研究樣本的分布規(guī)律比較復雜，由此便產生了主成分分析法。它又稱為主分量分析或主軸分析，它是利用降維思想把多個指標化為少數幾個綜合指標的一種統(tǒng)計分析方法。而這幾個綜合變量可以反映原來多個變量的大部分信息。在綜合評價中，應用主成分分析方法既可以消除各指標不同量綱的影響，也可以消除由各指標間相關性所帶來的信息重疊。特別是它克服了綜合評價中認為確定各指標權重系數的問題。
2.二項logistic回歸
如果因變量為分類變量，則不符合一般回歸分析模型要求，這時可用logistic回歸來分析。又如模型中因變量只能取兩個值時，則用二項logistic回歸，如果取多個值則可以用多項logistic回歸來分析。本文之所以用二項logistic回歸來進行預警研究，是因為該模型有如下優(yōu)點：第一，logistic回歸的因變量和自變量之間關系是非線性的；第二，logistic回歸不需要假設方差不變，而且它也沒有關于自變量分布的假設條件，各個自變量可以是連續(xù)變量，也可以是離散變量，還可以是虛擬變量，也不需要假設它們之間存在多元正態(tài)分布；第三，logistic回歸的因變量是分類變量，研究的目的在于事件發(fā)生的概率，而且預測精度較高，我們可以分析公司是否具有投資價值。
（二）樣本的選取。
由于上市公司的投資價值受行業(yè)因素的影響較大，不同行業(yè)的上市公司投資價值在同一時間內可比性不強，因此本文選擇一個行業(yè)進行集中分析。本文選取我國滬深兩市股制造業(yè)上市公司2012年16家st公司（連續(xù)2年虧損而被特殊處理的公司），并按照1：1的比例選取相同會計年度的16家非st公司作為樣本，樣本數據取自巨潮資訊網站公布的財務報表。根據統(tǒng)計學原理，當樣本容量大于等于30 時，對總體具有很大程度的代表性。
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（三）指標變量的選取。
現代財務管理理論認為：企的財務狀況主要取決于企業(yè)的盈利能力、償債能力、營運能力和成長能力。本文從上述四個方面出發(fā)并考慮到現金流在財務管理中的重要作用，選擇了13個財務指標做為自變量，它們分別為：反映盈利能力的凈資產收益率x1、凈利潤率x2與總資產收益率x3；反映償債能力的流動比率x4、速動比率x5與資產負債率x6；反映營運能力的存貨周轉率x7、應收賬款周轉率x8與資產周轉率x9；反映成長能力的凈利潤增長率x10、總資產增長率x11與凈資產增長率x12；反映現金流量的經營活動產生的現金凈流量增長率x13。
四、上市公司投資價值實證分析
（一）單樣本的t檢驗。
已選取的基礎指標體系是進行指標變量篩選的基礎，但不能說明各個上市公司在這些指標上存在著顯著差異，因此需要對其進行單樣本t檢驗，以判別是否存在顯著差異。單樣本t檢驗的零假設為：總體均值與指定檢驗值之間不存在顯著差異。在0.05的顯著性水平下，若t檢驗的p值小于0.05，則拒絕零假設，認為總體均值與檢驗值之間存在顯著差異，反之則認為不存在顯著差異。我們選取的13個指標t檢驗對應的p值分別是：x1為0.628，x2為0.076，x3為0.107，x4為0.000，x5為0.000，x6為0.000，x7為0.034，x8為0.062，x9為0.000，x10為0.004，x11為0.048，x12為0.316，x13為0.042。不難發(fā)現x1、x2、x3、x8、x12的t檢驗的p值大于0.05，認為不顯著，因此在進行l(wèi)ogistic回歸分析前，可先剔除這五個指標。 （二）主成分分析。
我們利用spss19.0對訓練樣本進行主成分分析，得到特征根和方差貢獻率如下所示：主成分1的特征跟為2.726，方差貢獻率為34.075﹪；主成分2的特征跟為2.26，方差貢獻率為28.256﹪；主成分3的特征跟為1.064，方差貢獻率為13.3﹪；主成分4的特征跟為0.956，方差貢獻率為11.947﹪；主成分5的特征跟為0.592，方差貢獻率為7.395﹪；主成分6的特征跟為0.223，方差貢獻率為2.786﹪；主成分7的特征跟為0.168，方差貢獻率為2.105﹪；主成分8的特征跟為0.11，方差貢獻率為0.137﹪。
從以上數據可以看出，前四個主成分方程的累計貢獻率達到87.578%，說明前四個主成分反映原指標體系信息的87.578%。但第四個主成分的特征根小于1，說明它對總體影響不明顯，最終我們取前三個主成分，它的累計方差貢獻率是75.63%。下面在表1中給出了主成分系數矩陣，可以說明各主成分在各變量上的載荷，從而得出具體影響各主成分的指標。
表1 成分矩陣
成分
1 2 3
x4 0.888 0.340 -0.112
x5 0.868 0.391 -0.140
x6 -0.735 -0.181 -0.147
x7 0.050 0.567 -0.073
x9 0.165 -0.183 0.957
x10 0.694 -0.517 0.088
x11 -0.239 0.770 0.181
x13 0.271 -0.863 -0.219
表1顯示，主成分1中，x4、x5、和x6的負荷量較為明顯且集中，主要代表了企業(yè)的償債能力；主成分2中，x11和x13的負荷量明顯大于其他比率，代表了企業(yè)的成長能力；主成分3中，x9的負荷量為0.975遠高于其他指標，代表了企業(yè)的營運能力。最終，通過主成分分析，我們選取了x4、x5、x6、x9、x11、x13這六個指標。我們對這六個指標進一步做主成分分析發(fā)現：依舊根據特征根大于1取前三個主成分，但此時前三個主成分的累計方差貢獻率為85.982%，明顯大于上次的75.63%，說明模型得到了很好的改善。
（三）logistic回歸分析。
運用spss軟件對32家制造業(yè)上市公司的原始數據進行l(wèi)ogistic回歸分析，在分析時賦予非st公司的值為0，st公司的值為1，并把它作為因變量y。把x4、x5、x6、x7、x9、x10、x11和x13作為自變量，并采用基于最大似然估計的向前逐步回歸法，選入自變量基于score檢驗統(tǒng)計量，剔除變量基于最大偏似然估計的似然比檢驗結果。最終我們得到x6、x7、x9和x13這四個變量對總體的預測影響較大，其余變量被系統(tǒng)剔除。經過4步計算，模型對樣本分類的準確率達到了90.6%，其中st公司的判準率為87.5%，非st公司的判準率為93.8%。并可建立logistic回歸方程：logit（p）=-1.276-4.868x6+0.027x7+3.709x9+0.7x13。而如果用主成分分析得出的結果，將x4、x5、x6、x9、x11、x13直接做二項logistic回歸，得出的總體準確率只有84.4%，遠不如上述90.6%準確。因為用主成分分析忽略了x7指標
對總體的影響。
五、研究結論
本文首先采用主成分分析的方法，對初始的13個財務指標進行篩選，最后得出x4、x5、x6、x9、x11、x13這六個指標，它們的累計方差貢獻率為85.982%，已近能很好的解釋整體，通過這六個指標的系數就可以比較好的判斷公司是否具有投資價值。但在實際應用中，主成分分析更多的只是達到目的的中間手段，它往往會被作為許多大型研究的中間步驟，在對數據進行濃縮后繼續(xù)采用其它統(tǒng)計方法以解決實際問題。所以，我們由主成分分析篩選出的指標再進行l(wèi)ogistic回歸，最通過這六個指標可以正確判斷總體84.4%的數據，但沒有通過用向前逐步回歸法進行l(wèi)ogistic回歸后得出的準確率90.6%高。原因是因為在進行主成分分析時，我們把指標x7剔除了，但實際上x7對整體數據具有一定的解釋能力。因此，本文主成分方法沒有二項logistic回歸準確，二項logistic回歸不僅能篩選出較為精確的指標，而且能給出了模型對樣本分類的準確率，使模型具有更大的可信度。
所以，我們在分析制造業(yè)上市公司是否具有投資價值時，主要通過分析資產負債率、存貨周轉率、資產周轉率以及現金凈流量增長率這四個指標，就可以達到90.6%的準確率。但本文分析中也存在一些缺陷：首先，文章選取的樣本數量還不是很多，不足以說明全部問題；其次，所選的都是財務指標，沒有考慮非財務指標的影響，使模型準確度沒能達到更好。但文章的分析還是可以對投資者的投資行為有一定的啟發(fā)。
參考文獻：
[1]徐光華，吳明鳴.基于eva 的行業(yè)財務預警模型研究——以滬市it上市公司為例[j].經濟管理，2006，（12）.
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【關鍵詞】財務管理；企業(yè)投資；納稅籌劃
企業(yè)在投資之前，必須進行投資策劃及其項目的前期準備工作。投資決策是十分重要的工作，在很大程度上決定著投資活動的成敗，決策的本質就是一個比較選擇的過程。因為方案是多種多樣的，決策要對各方案進行比較、分析，選擇最佳方案。投資是企業(yè)永恒的主題，它既是企業(yè)誕生的唯一方式，也是企業(yè)得以存續(xù)和發(fā)展的最重要手段。
一、納稅籌劃的企業(yè)投資規(guī)模的選擇
根據相關的企業(yè)投資理論，項目規(guī)模的大小會直接影響企業(yè)將來的生產經營規(guī)模及生產過程中的納稅水平，反過來，企業(yè)的稅賦水平也制約著投資規(guī)模的確定。首先，投資規(guī)模的大小決定納稅人身份的界定。我們知道，增值稅是我國的主體稅種，它具有普遍征收的特點，適用于生產、批發(fā)、零售和進出口商品，及加工、修理修配等領域的各個環(huán)節(jié)，因此，大部分企業(yè)都會遇到繳納增值稅問題。而我國現行的增值稅對一般納稅人和小規(guī)模納稅人實行差別稅率。小規(guī)模納稅人指從事貨物生產或提供應稅勞務，以及從事貨物生產或提供應稅勞務為主，并兼營貨物批發(fā)或零售，年應納增值稅銷售額在100萬元以下和從事貨物批發(fā)或零售，年應納銷售額在180萬元以下的納稅人。如果投資者在投資決策中確定的投資規(guī)模，使項目建成投產后企業(yè)適合小規(guī)模納稅人標準，則按小規(guī)模納稅人身份納稅，否則以一般納稅人身份納稅。因此，投資者便可以在分析、比較小規(guī)模納稅人和一般納稅人的稅賦水平后，對擬定的投資規(guī)模進行調整，使其適用低稅賦納稅人身份。其次，投資規(guī)模繼而影響企業(yè)納稅的絕對水平。而企業(yè)應納稅額現金支付的剛性約束也反過來制約投資規(guī)模的確定。一般情況下，規(guī)模大，企業(yè)的獲利能力大，納稅的絕對額也大；規(guī)模小，獲利能力小，納稅的絕對額也小。依稅法規(guī)定，企業(yè)應納稅額的計算依托于法定稅率和企業(yè)賬面記載的應稅收益額，而不考慮這種賬面意義的收益所實際取得的現金流入狀況。
但企業(yè)納稅行為規(guī)范卻是，只要體現出賬面或會計觀念下的應稅收益，企業(yè)就必須依法及時足額地動用現實的現金予以繳納，否則會受到稅法的嚴厲制裁，使企業(yè)利益遭受極大損害。由此可見，在課稅條件下，由于按會計收益計算的應交稅額與應交稅款按現實現金支付的剛性約束矛盾的客觀存在，使企業(yè)規(guī)模最大化在納稅目標的約束下，并非是最優(yōu)的。因此，投資者在確定投資規(guī)模時，必須充分考慮納稅現金支付的剛性約束，即合理確定納稅目標約束下的投資規(guī)模，避免因規(guī)模最大化導致稅前賬面收益極大化，由此發(fā)生的納稅現金需求超過企業(yè)現金供給，給企業(yè)帶來諸如聲譽受損等不利影響。
結合納稅籌劃活動對企業(yè)投資規(guī)模進行界定，首先要對企業(yè)自身營運能力進行分析，即通過對存量投資重組、潛能開發(fā)及增量投資優(yōu)化組合的分析，確定投資的既有能力、潛在能力和追增能力；其次要把握企業(yè)外部環(huán)境變動情況，利用預測手段來把握經濟環(huán)境發(fā)展態(tài)勢，決策投資規(guī)模的大?。淮送?，還需要對稅前收益最大化的投資規(guī)模進行實證分析。投資規(guī)模因該趨近于企業(yè)營運負荷能力的極限，即投資的追加邊際成本等于其邊際收益，此時投資規(guī)模是適宜而且有效的。需要注意的是，投資規(guī)模的確定依據是企業(yè)運營能力和外部經濟環(huán)境，因而必須注意到其動態(tài)演進的變化特征。
二、企業(yè)投資方式的選擇分析
不同的投資方式，企業(yè)所得稅的政策有所不同。投資是企業(yè)得以存續(xù)和發(fā)展的主要手段，對投資主體來說，盈利是投資的主要目的，而所得稅對企業(yè)凈利潤的影響是非常大的，所以投資決策中所得稅籌劃就成為了重要的內容。投資在方式上可分為兩大類，即直接投資 和間接投資。直接投資形成各種形式的企業(yè)，其生產經營成果既要征收流轉稅，純收益還要征收企業(yè)所得稅；間接投資的交易須征收證券交易稅（目前仍征收印花稅），其收益則征收企業(yè)所得稅。對直接投資的綜合評估主要考慮投資回收期、投資的現金流出和現金流入的凈現值、項目的內部報酬率等財務指標。我們需要考慮的稅收因素主要是指影響這些指標的稅收政策。投資者首先要判定其投資項目按照稅法規(guī)定應征收的稅種、稅率以及征收方式等，這一切都將影響企業(yè)的稅費負擔，并因此進一步影響到投資者的稅后收益。這需要投資者在估算銷售收入的時候必須考慮銷售稅金及附加，這樣才能搞好納稅籌劃。比如某企業(yè)有A、B兩個項目可投資，假設這兩個項目的企業(yè)所得稅稅率沒有差別，并且預計兩個項目投產以后，年含稅銷售收入均為100萬元，外購各種允許扣除項目的含稅支出均為90萬元。已知A項目產品征收17%的增值稅，B項目產品征收5%的營業(yè)稅。不考慮其他因素，請進行投資決策。
（1）計算A項目稅后銷售收入凈值：
A項目年應納增值稅（萬元）
A項目增值稅后生產經營所得（萬元）
A項目應納所得稅（萬元）
A項目稅后利潤（萬元）
（2）計算B項目稅后銷售收入凈值：
B項目年應納營業(yè)稅（萬元）
B項目營業(yè)稅后生產經營所得（萬元）
B項目應納所得稅（萬元）
B項目稅后利潤（萬元）
（3）A、B項目稅后利潤差額：
A項目與B項目稅后利潤差額（萬元）
通過以上比較可知，由于兩個項目的應征稅種和稅率存在差異，在其他條件一致的情況下，A項目將為投資者帶來更多的稅后利潤，故應該選擇A項目。除了流轉稅外，直接投資更重要的是要考慮企業(yè)所得稅的稅收待遇。我國企業(yè)所得稅制度規(guī)定了很多稅收優(yōu)惠待遇，包括稅率優(yōu)惠和稅額扣除等方面的優(yōu)惠，比如設在國務院批準的高新技術產業(yè)開發(fā)區(qū)內的高新技術企業(yè)，其企業(yè)所得稅稅率為15%；其他諸如第三產業(yè)、“三廢”利用企業(yè)、“老、少、邊、窮”地區(qū)新辦企業(yè)等都存在企業(yè)所得稅的優(yōu)惠政策。投資者應該在綜合考慮目標投資項目的各種稅收待遇的基礎上，進行項目評估和選擇，以期獲得最大的投資稅后收益。
參考文獻：
[1]劉泓.淺析全年一次性獎金個人所得稅的納稅籌劃[J].中國外資，2013（04）
【關鍵詞】投資戰(zhàn)略；投資組合；實物期權
企業(yè)的生存靠發(fā)展，企業(yè)的發(fā)展卻要依賴于投資。這里的投資是廣義的概念，不僅包括企業(yè)在新領域的拓展，同時也包括企業(yè)原有領域內的創(chuàng)新。固然，企業(yè)要進入一個新的領域，需要依托于某個項目，并投入大量的資源。但是，企業(yè)在自身業(yè)務范圍內的創(chuàng)新，無論是產品線的延伸還是現有產品的改良，都會面臨來自技術、市場方面的風險，并耗費大量的資源，這就具備了投資項目最基本的特征。因此，項目投資是企業(yè)發(fā)展的重大決策，這種選擇和決策，無論是擴大再生產或是開拓新市場都將對企業(yè)的發(fā)展起著決定性的作用。
一、投資戰(zhàn)略的制訂
企業(yè)投資戰(zhàn)略作為企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略的一部分是和整體發(fā)展戰(zhàn)略相適應的，相應于企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展和穩(wěn)定發(fā)展兩種基本戰(zhàn)略，投資戰(zhàn)略也有兩種基本戰(zhàn)略，即創(chuàng)新型投資戰(zhàn)略和穩(wěn)定型投資戰(zhàn)略。企業(yè)選擇創(chuàng)新發(fā)展還是穩(wěn)定發(fā)展，取決于企業(yè)自身發(fā)展的需要，取決于對市場前景和企業(yè)態(tài)勢的把握。而選擇投資戰(zhàn)略方向（產品－市場選擇）與確定投資戰(zhàn)略態(tài)勢（競爭分析）構成了企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略的核心，它們構成了企業(yè)投資戰(zhàn)略選擇的前提。在明確了企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略的基礎上，投資戰(zhàn)略的選擇包括投資戰(zhàn)略類型、投資時機選擇和投資項目的優(yōu)化組合。
二、投資項目的選擇
企業(yè)投資項目的選擇決不是漫無目的的搜尋，而是應該根據企業(yè)既定的投資戰(zhàn)略，以企業(yè)自身投資能力為基礎，圍繞企業(yè)核心競爭力進行項目選擇。沒有方向性的項目選擇不但浪費大量的財力、物力，而且往往無法發(fā)現真正適合企業(yè)的項目，錯失良好的投機時機。
1、基于企業(yè)投資戰(zhàn)略的項目選擇
企業(yè)的投資戰(zhàn)略為項目的選擇指明了方向，穩(wěn)定型投資戰(zhàn)略要求企業(yè)的投資圍繞企業(yè)現有業(yè)務領域、現有市場進行核心多元化或者至少是相關多元化投資。因此，企業(yè)在選擇投資項目時，必然會圍繞現有產品進行縱向或橫向的信息搜尋。所謂縱向是指向現有產品的上游或下游延伸，橫向是指豐富產品類型以覆蓋更多的細分市場。無論是縱向還是橫向都要求企業(yè)在自己熟悉的領域內搜尋項目信息；與此相對應，創(chuàng)新型投資戰(zhàn)略要求企業(yè)跳出現有的業(yè)務框架，開發(fā)全新的產品或拓展新的市場，甚至是在完全陌生的領域進行投資。但這種投資并不意味著四處開花，毫無方向，它必須以企業(yè)的投資能力為基礎，以企業(yè)核心競爭力為中心，是企業(yè)核心競爭力的延伸。
2、基于企業(yè)核心競爭力的項目選擇
企業(yè)核心競爭力是企業(yè)生存的基礎，同時也決定了企業(yè)拓展的能力邊界。企業(yè)必須明確的知道自己的核心競爭力所在，是品牌影響力、管理能力、人才儲備、技術水平，抑或是規(guī)模實力。無論是穩(wěn)定型投資戰(zhàn)略下的縱向、橫向擴張，還是創(chuàng)新性投資戰(zhàn)略下的完全多元化都不應該脫離企業(yè)核心競爭力的控制范圍。例如，企業(yè)的核心競爭力在于品牌影響力，那么企業(yè)就應該在原有行業(yè)領域內，而不應該和原有業(yè)務脫離過大，否則品牌影響力就無法得到有效的延伸；如果企業(yè)的核心競爭力在于人才儲備，則需要進一步明確人才結構，技術人才充足的企業(yè)顯然適合投資于產品的研發(fā)，而銷售人才充足的企業(yè)則適合新市場的開拓。由此可見，在企業(yè)投資戰(zhàn)略為項目選擇提供了基本的方向后，企業(yè)核心競爭力再次確立了信息搜尋的范圍及中心。
3、基于企業(yè)投資能力的項目選擇
企業(yè)投資能力是由企業(yè)資金實力、現金流狀況、籌資能力等因素共同決定的，投資能力決定了企業(yè)的投資規(guī)模，包括單個投資項目的規(guī)模和企業(yè)總體投資規(guī)模。投資項目規(guī)模的確定包括兩個方面：首先，投資能力決定了投資規(guī)模的可能性，就總體投資規(guī)模而言，企業(yè)投資能力決定了它的邊界，超越自身能力的投資規(guī)模顯然是不切實際的。對于單個項目的投資規(guī)模，它必然是在總體投資規(guī)模內的，另外從分散風險的角度，企業(yè)不可能將所有的資源投資于某一個項目，這種項目風險將會是致命性的，一旦項目失敗將威脅到企業(yè)的存亡。因此，企業(yè)對單個項目投資規(guī)模的確定必須在投資能力的基礎上考慮風險分散的要求；其次，客觀條件決定了投資規(guī)模的可行性，這里的客觀條件包括物質技術條件、市場規(guī)模以及經濟效益等。物質技術條件決定了投資項目的性質，資本密集性、技術密集性和管理密集性行業(yè)所要求的投資規(guī)模存在相當大的差距。市場規(guī)模決定著項目發(fā)展的空間，進而決定了投資規(guī)模的邊界。經濟效益通過項目不同規(guī)模下的邊際收益率和企業(yè)資金成本間的比較，準確地界定了項目投資規(guī)模的臨界點。企業(yè)總體投資規(guī)模及單個項目投資規(guī)模的確定再次縮小了投資項目選擇的范圍，這不僅有助于企業(yè)提高項目選擇的效率，而且大大的節(jié)約了企業(yè)資源的耗費。
三、投資項目的可行性研究
可行性研究是整個項目投資的核心部分，是項目決策的主要依據。因此，可行性研究的科學性和準確性直接關系著企業(yè)投資的成敗。一份良好的可行性研究報告應該做到對項目的前景和項目未來的運行軌跡作出精確的估算，從而保證項目決策的成功率。
可行性研究有三種類型：機會研究、初步可行性研究和技術科技可行性研究。機會研究的主要任務是為項目投資方向提出建議，即在一個確定的地區(qū)和行業(yè)內，以市場調查為基礎，選擇項目，尋找最有利的投資機會；初步可行性研究的主要任務是對機會研究認為可行的項目進行進一步論證，并據此作出是否投資的初步決定，是否進行下一步的技術經濟可行性研究。
機會研究和初步可行性研究更多的是對項目的風險、技術方案、經濟效益等要素給出粗略的評價，往往限于數據選擇的補充分，評價局限于定性的層次，無法精確的描述項目前景。而技術經濟可行性研究才是整個項目可行性研究的核心部分，它必須在收集大量數據的基礎上，對項目的各項要素給出完整的定量分析，用準確的數據對項目進行評價，它是項目決策科學化的重要手段，是項目或方案抉擇的主要依據之一。
技術經濟可行性研究包括項目前景預測、技術方案評價、財務評價、社會和環(huán)境評價等重要內容，每個部分都擁有許多成熟的行之有效的評價方法和工具，本文不欲對此做簡單的羅列，而將重點對企業(yè)實際操作過程中容易忽視的環(huán)節(jié)進行討論。
企業(yè)投資按照其性質通常分為實業(yè)投資和金融投資兩類。實業(yè)投資是指企業(yè)將資金或技術設備等直接投放于本企業(yè)或合資、合作的關聯企業(yè)，通過生產經營活動獲取營業(yè)利潤的投資，即將資金直接投放于經營性資產的投資，如建造廠房、購買機器設備等。金融投資是指企業(yè)將資金投放于金融資本市場，通過對金融產品及其衍生產品進行買賣活動獲取股利或利息的投資，即將資金投放于金融性資產的投資，如購買股票、債券、期貨、期權等。實業(yè)投資具有投入資金多、回收慢、影響時間長的特征，是企業(yè)生存與可持續(xù)發(fā)展的前提和基礎，而金融投資可以拓展企業(yè)生存與發(fā)展的空間，但金融投資具有高流動性、高風險性、高投機性的特征，它與實業(yè)投資之間即相互促進、又相互制約。因此，如何協調好實業(yè)投資與金融投資之間的關系，以發(fā)揮它們提高企業(yè)績效的“雙輪驅動”效應，是一個值得研究的問題。關于金融資本與實物資本相互作用的關系，西方經濟學家在不同的歷史條件下，根據不同的理論基礎及研究對象做了大量的研究工作。JosephA．Schumpeter(1934)認為，銀行非常信用的變化會對實物資本創(chuàng)新及供求產生重要影響。JamesTobin(1969)將不確定性和風險投資概念引入到金融資本與實物資本相對價值的分析中。①Levine(1997)分析了現代金融及其流動性對實物資本發(fā)展的影響。②不過，總體上看這些研究都是從宏觀經濟的角度來揭示金融資本與實物資本之間的關系。國內的相關研究起步較晚，大多數的研究也是從宏觀經濟層面對實體經濟與虛擬經濟的關系，以及虛擬資本與現實資本的關系進行定性和定量的分析。如劉金全(2004)、劉駿民、伍超明(2004)、趙春學、黃建軍(2000)等人的研究。從微觀方面探討企業(yè)金融投資與實物投資之間關系的研究比較少，如閻春寧、王晶晶、張怡(2001)利用博弈論分析了雙寡頭競爭環(huán)境下企業(yè)金融投資和實業(yè)投資的比例關系，推導出最佳投資比例的納什均衡點;③李琪琦、張杰平、向銳(2004)對實業(yè)投資與虛擬投資的統(tǒng)一性、背離性關系進行了定性分析。④自上世紀60年代美國麻省理工學院杰伊•弗瑞斯特教授創(chuàng)立系統(tǒng)動力學以來，系統(tǒng)動力學被應用到許多領域，并取得了巨大成就。系統(tǒng)動力學的一大功能就是能通過建立反饋環(huán)因果關系圖清晰地反映系統(tǒng)中各因素之間的錯綜復雜關系，并針對系統(tǒng)中存在的問題建立反饋基模提出管理對策。本文以彼得•圣吉的反饋動態(tài)復雜理論為指導，從微觀角度構建一套反映企業(yè)實業(yè)投資與金融投資之間相互促進、相互制約關系的系統(tǒng)動力學模型，主要包括績效互動基模和資源合理配置基模，并據此提出消除負反饋制約以協調企業(yè)實業(yè)投資與金融投資關系的管理對策。
二、實業(yè)投資與金融投資互動的系統(tǒng)動力學模型
(一)實業(yè)投資與金融投資的統(tǒng)一性分析
投資是企業(yè)實現盈利和創(chuàng)造價值的主要源泉。實業(yè)投資與金融投資是企業(yè)投資的兩種形式，它們投資效率和效果的好壞直接關系到企業(yè)的生存和發(fā)展。實業(yè)投資和金融投資不僅最終目標是一致的，即創(chuàng)造價值、提高企業(yè)績效，而且還相互依賴。一方面實業(yè)投資是金融投資的前提和基礎。實業(yè)投資狀況良好，則金融投資的運行就有了堅實的物質基礎，如果企業(yè)的實業(yè)投資不穩(wěn)固，就很難抵御金融投資的高風險，暫時的繁榮也只能是泡沫。另一方面，金融投資可以提高實業(yè)投資效率。由于金融投資的回收速度比較快，可以在一定程度上迅速滿足實業(yè)投資的資金需要，而且企業(yè)進行金融投資的股票、債券等金融工具的流通，可以拓寬企業(yè)的融資渠道，提高實業(yè)投資的資金融通能力，所以金融投資有助于企業(yè)實業(yè)投資資本的快速形成和融資成本的降低。因此，只有把兩者有機地結合起來，用實業(yè)投資的穩(wěn)定性來彌補金融投資所帶來的高風險，用金融投資的快速收益來彌補實業(yè)投資回收期過長的缺陷，才能真正提升企業(yè)的發(fā)展?jié)摿桶l(fā)展速度。
(二)實業(yè)投資與金融投資績效互動的基模分析
根據實業(yè)投資與金融投資的統(tǒng)一性，本文構建了實業(yè)投資與金融投資的績效互動基模(見圖1)。模型中涉及到的變量有:實業(yè)投資規(guī)模V1(t)、金融投資規(guī)模V2(t)、實業(yè)投資收益V3(t)、金融投資收益V4(t)、實業(yè)投資對金融投資的支撐力度V5(t)、金融投資對實業(yè)投資的支撐力度V6(t)和企業(yè)績效V7(t)。在模型中全部是正因果鏈，刻畫了變量之間的同向性，如V1(t)+V3(t)正因果鏈表示，實業(yè)投資規(guī)模相對增加，則實業(yè)投資收益也相對增加。其它基模的正因果鏈分析同理。模型中有三個反饋環(huán)，全部是正反饋環(huán)。第一個正反饋環(huán)V6(t)+V1(t)+V3(t)+V6(t)刻畫了金融投資對實業(yè)投資收益的促進作用，金融投資對實業(yè)投資的支撐力度越大，實業(yè)投資規(guī)模越大、收益越多，就會要求金融投資進一步加大對實業(yè)投資的支撐力度。只不過，由于實業(yè)投資收益實現的速度較慢，所以實業(yè)投資規(guī)模的擴大到實業(yè)投資收益的增加存在延遲效應。第二個正反饋環(huán)V5(t)+V2(t)+V4(t)+V5(t)刻畫了實業(yè)投資對金融投資的促進作用，實業(yè)投資對金融投資的支撐力度越大，金融投資規(guī)模越大、收益越多，就會要求實業(yè)投資進一步加大對金融投資的支撐力度。第三個正反饋環(huán)V3(t)+V5(t)+V2(t)+V4(t)+V6(t)+V1(t)+V3(t)刻畫了企業(yè)實業(yè)投資與金融投資的相互依賴性和績效互動關系，實業(yè)投資收益增加了，則實業(yè)投資對金融投資的支撐力度就會加大，從而促進金融投資規(guī)模和收益的增加;反過來，金融投資收益提高了，金融投資對實業(yè)投資的支撐力度就會加大，又促進了實業(yè)投資規(guī)模和收益的增加。因此，這個模型說明了企業(yè)的實業(yè)投資與金融投資之間績效是互動的，它們之間相互依賴、“雙輪驅動”共同促進企業(yè)績效V7(t)的提高。
三、實業(yè)投資與金融投資合理配置的系統(tǒng)動力學模型
(一)實業(yè)投資與金融投資存在此消彼長的關系
企業(yè)的資源和投資能力是有限的，因此在一定時期內企業(yè)在實業(yè)投資和金融投資上的資源配置必然會此消彼長。由于企業(yè)投資決策的目標是以較低的投資風險和資金投放取得較大的投資收益，而且在不同時期實業(yè)投資與金融投資的投資回報率和風險會有所不同，所以為了保證獲得較高的投資收益和有效地控制投資風險，如何合理地確定金融投資與實業(yè)投資的比例就成了企業(yè)界非常關注的一個問題。在自由競爭的市場中，如果某段時間內金融市場的投資回報率高于對產品的投資回報率，企業(yè)決策者們在利益的驅動下就會轉向投資金融市場。這樣將造成產品實業(yè)投資萎縮，市場上產品供給量會隨之下降，在市場需求量不變的情況下，產品價格必然會上漲，實業(yè)投資利潤會回升;并且在眾多企業(yè)都加大金融投資的情況下，市場系統(tǒng)風險會迅速上升，金融市場上的投資回報率會迅速下降。因此，在實業(yè)投資回報率上升、金融投資回報率下降、風險加大的情況下，企業(yè)資金又會被吸引到產品生產領域。而當眾多企業(yè)轉向實業(yè)投資領域后，實業(yè)投資規(guī)模的增大和產品供應量的增加又會導致產品價格和實業(yè)投資利潤下降，從而誘使企業(yè)決策者考慮轉向加大對金融領域的投資。由此可見，企業(yè)自身的經營狀況和同類企業(yè)投資行為所導致的市場波動會影響企業(yè)金融投資與實業(yè)投資最佳比例的確定。
(二)實業(yè)投資與金融投資資源合理配置的基模分析
1．實業(yè)投資成長上限的基模分析。根據彼得•圣吉的成長上限基模，本研究構建了實業(yè)投資的成長上限基模。模型中，V8(t)表示產品供應量、V9(t)表示產品市場需求量。在這個模型中有三個反饋環(huán)，第一和第二個反饋環(huán)都是正反饋環(huán)，第一個正反饋V1(t)+V3(t)+V1(t)刻畫了實業(yè)投資規(guī)模的擴大，可以使企業(yè)產生規(guī)模效益，促進實業(yè)投資收益的增加，不過從實業(yè)投資規(guī)模的擴大到實業(yè)投資收益的增加存在延遲效應，反過來，實業(yè)投資收益的提高又會誘使企業(yè)進一步擴大實業(yè)投資規(guī)模去獲得更高的規(guī)模經濟效益。第二個正反饋環(huán)V1(t)+V8(t)+V3(t)+V1(t)刻畫了實業(yè)投資規(guī)模的擴大可以促進企業(yè)產品供應量的增加，進而獲得更高的實業(yè)投資收益;反過來，如果實業(yè)投資收益比較高，企業(yè)就會加大實業(yè)投資規(guī)模和產品供應量。第三個負反饋環(huán)V1(t)+V8(t)+V9(t)+V3(t)+V1(t)刻畫了隨著實業(yè)投資規(guī)模的擴大、產品供應量的增加，產品的相對市場需求量就會下降，當產品市場趨于飽和時，企業(yè)往往通過降價來擴大銷售，結果實業(yè)投資收益就會下降，因此，企業(yè)為了保證實業(yè)投資收益，就會剝離不良資產，縮減實業(yè)投資的規(guī)模。也就是說，實業(yè)投資規(guī)模不會無限制增長，它必然會受到產品市場需求量的影響。
2．金融投資成長上限的基模分析。根據彼得•圣吉的成長上限基模，本研究還構建了金融投資的成長上限基模。模型中，V10(t)表示社會金融資本量、V11(t)表示市場風險、V12(t)表示企業(yè)投資風險。模型中有兩個反饋環(huán)，第一個正反饋環(huán)V4(t)+V2(t)+V4(t)刻畫了金融投資規(guī)模的擴大，可以促進金融投資收益的增加;反過來，如果金融投資收益比較高，企業(yè)就會擴大金融投資規(guī)模。第二個負反饋環(huán)V4(t)+V10(t)+V11(t)+V12(t)+V4(t)刻畫了企業(yè)金融投資規(guī)模的擴大會增加社會金融資本量，從而加大市場風險和企業(yè)投資風險，企業(yè)投資風險加大必須會制約金融投資規(guī)模的增長。
3．實業(yè)投資與金融投資的資源合理配置的基模分析。根據彼得•圣吉的富者愈富基模，利用變量“金融投資相對于實業(yè)投資的比例V13(t)”，將實業(yè)投資的成長上限基模和金融投資的成長上限基模聯系起來，就可以構建出實業(yè)投資與金融投資的資源合理配置基模。該模型刻畫了實業(yè)投資與金融投資兩者之間的背離性。實業(yè)投資與金融投資存在著此消彼長的關系，當企業(yè)資源一定時，就必須在實業(yè)投資與金融投資之間進行合理配置。如果金融投資資源配置過多，即金融投資相對實業(yè)投資比例V13(t)過高，就會引起企業(yè)實業(yè)投資規(guī)模V1(t)萎縮，實業(yè)投資收益V3(t)下降，投資風險V12(t)加大。如果實業(yè)投資資源配置過多，即V13(t)過低，不僅金融投資收益V4(t)會下降，而且在產品供應量極度飽和的情況下，由于受到相對市場需求量下降的影響，實業(yè)投資收益V3(t)也會下降，這時雖然投資風險V12(t)降低了，但由于實業(yè)投資收益實現的速度比金融投資要慢，整個企業(yè)資金回流的速度也會放慢。因此，企業(yè)金融投資與實業(yè)投資之間應確定一個合理的比例，既要保證投資績效，又要控制投資風險和考慮資金的回流速度，使金融投資和實業(yè)投資能協調發(fā)展。
四、協調企業(yè)實業(yè)投資與金融投資關系的具體對策
(一)實現實業(yè)投資與金融投資的良性互動發(fā)展，促進企業(yè)績效提高
根據實業(yè)投資與金融投資的績效互動基模，可知實業(yè)投資和金融投資對企業(yè)績效的提高具有“雙輪驅動”效應，而且它們之間又相互依賴、相互促進。所以，企業(yè)應有效地利用實業(yè)投資和金融投資，充分發(fā)揮它們對企業(yè)績效的基礎性作用和經濟杠桿作用，實現兩者之間的良性互動。一方面企業(yè)應科學地分析實業(yè)投資項目技術上是否可行、經濟效益如何、能否籌集到全部資金、人力物力能否得到保證等，加強對實業(yè)投資運行過程的監(jiān)控，提高實業(yè)投資的效率，為金融投資提供充足資金來源和可靠的物質保障。另一方面，企業(yè)應充分利用有限的資金，依托資本市場，對股票、債券等金融商品及衍生金融商品進行合理的證券投資組合，擴充企業(yè)資本規(guī)模，增強資本勢力，提高企業(yè)績效。與此同時，政府應改善金融投資環(huán)境，正確引導企業(yè)金融投資方向，以提高企業(yè)金融投資收益，擴大資本營運，滿足實業(yè)投資發(fā)展的需求。
(二)確定金融投資與實業(yè)投資的合理比例，避免相互侵蝕
根據實業(yè)投資與金融投資資源合理配置基模，可知實業(yè)投資與金融投資存在“此消彼長”的關系。在企業(yè)的資源配置中，無論是實業(yè)投資占用資金過多，還是金融投資占用資金過多，都會影響企業(yè)總的投資效率和效果。由于影響最佳金融投資與實業(yè)投資比例的因素有很多，如企業(yè)的實業(yè)投資報酬率和回收期、金融投資報酬率和風險、融資能力、財務管理目標、企業(yè)不同發(fā)展階段的財務戰(zhàn)略、產品市場和金融市場的投資環(huán)境等。因此，為了提高總的投資效率和效果，企業(yè)應根據不同的市場條件和不同的發(fā)展階段等因素來確定企業(yè)資金的具體投向和投量，合理確定金融投資與實業(yè)投資的比例，避免金融投資和實業(yè)投資的相互排斥和侵蝕。企業(yè)應構建實業(yè)投資和金融投資協調發(fā)展的格局，優(yōu)化資源配置，實現實業(yè)投資與金融投資的優(yōu)勢互補，從而提升企業(yè)的市場競爭力，達到資本長期增值和企業(yè)快速穩(wěn)定發(fā)展的目標。
(三)加強技術創(chuàng)新，以提高產品的市場競爭力
在實業(yè)投資與金融投資資源合理配置基模中，第3個反饋環(huán)是負反饋環(huán)，說明產品市場需求量的下降是制約實業(yè)投資增長的一個因素。所以，為了消除負反饋制約，企業(yè)必須要不斷加強技術創(chuàng)新，降低產品成本或實現產品功能的差異化，提高產品的市場競爭力，擴大產品的市場占有率，從而提高實業(yè)投資的效益。隨著科學技術的日新月異，產品的壽命周期在不斷縮短，產品核心競爭力的本質就是技術創(chuàng)新。企業(yè)只有按消費者需求不斷地進行技術創(chuàng)新，才能不斷地推出新產品，從而在市場上長期具有核心競爭優(yōu)勢，在激烈的市場競爭中求得生存和發(fā)展。
摘 要： 政策是導致風險投資規(guī)模發(fā)展的格蘭杰原因，其效果有滯后一期的影響，對于風險投資規(guī)模的波動具有20%以上的解釋力。政策對風險投資的需求有影響，但效果非常有限。政策能夠產生即期效應，增加科技企業(yè)初創(chuàng)期對風險投資的需求，引導現有規(guī)模中的風險資金進入初創(chuàng)期。但是長期來看，政策對增加風險投資的需求作用不大，原因在于當前出臺的產業(yè)政策較少從刺激需求的角度出發(fā)，使得企業(yè)運用風險投資的成本過高，從而降低對這一融資途徑的需求。
中圖分類號： F830.59 文獻標志碼： A 文章編號： 10012435(2012)01003106
Influence of High-tech Industry Policy on Venture Capital Activities
WANG yang1, 2 (1. School of Economics and Management, Anhui Normal University, Wuhu Anhui 241003, China;2. School of Public Economics and Management, Shanghai University of Finance and Economics, Shanghai 200433, China)
Key words: High-tech industry; policy; venture capital; start-ups
Abstract: Policy is the Grainger reason of venture capital scale development, and there is a lag period effect. It can explain more than 20% of the fluctuation of venture capital scale. Policy can influence the demand for venture capital, but the effect is very limited. It can produce immediate effect, and increase the demand of star-ups of high-tech enterprise on venture capital, guiding venture capital of existing scale into the star-ups. But in the long term, there isn't significant influence of policy on demand for venture capital. The reason is that current policy is less from the demand perspective, causing the high cost in using venture capital by enterprise, thus reduceing the financing demand.
2010年國務院《關于加快培育和發(fā)展戰(zhàn)略性新興產業(yè)的決定》，以及《關于發(fā)揮科技支撐作用促進經濟平穩(wěn)較快發(fā)展的意見》都旨在強調通過新興科技企業(yè)發(fā)展帶動產業(yè)結構轉型，促進經濟增長，搶占科技發(fā)展制高點。國外研究［1-2］ 表明風險投資是最適合，也是普遍用于支持具有科技創(chuàng)新性企業(yè)發(fā)展的金融媒介。高科技產業(yè)政策會對一國風險投資活動產生影響［35］。其路徑包括兩方面：引導風險投資進入科技產業(yè)的優(yōu)惠政策增加了風險投資的供給；激勵高科技產業(yè)發(fā)展的措施增加了該行業(yè)對風險投資的需求。風險投資在我國發(fā)展時間較短，高科技產業(yè)政策是否對風險投資活動產生了影響？本文通過相關分析和檢驗，為我國高科技產業(yè)政策有效性的改進提供參考。
一、 文獻回顧
（一）風險投資促進高科技產業(yè)發(fā)展
Hellmann和Puri以及 Kortum和Lerner研究表明風險投資是最適合，也是普遍用于支持具有創(chuàng)新性和成長性企業(yè)發(fā)展的金融工具；Dushnitsky和Lenox［6］、Lerner和Gurung［7］以及Global Insight（2007）［8］也證明風險投資具有創(chuàng)造就業(yè)機會、鼓勵創(chuàng)新、刺激經濟增長和平滑經濟波動的作用；吳冬麟［9］通過R&D經費支出、風險投資與高新技術產業(yè)發(fā)展的數據實證研究得出，我國風險投資與技術創(chuàng)新以及高新技術產業(yè)的發(fā)展均具有一定的正相關性。
（二）高科技產業(yè)政策影響風險投資活動
Armour和Cumming（2006）的研究表明政府引導基金、科技產業(yè)扶持項目會影響風險投資發(fā)展；Cumming和MacIntosh 以及Cumming分別對在加拿大實施的“勞動力引導基金”項目和在澳大利亞實施“創(chuàng)新投資基金”項目進行了檢驗，表明政策引導對風險投資發(fā)展有顯著效果。Itxaso del-Palacio、Xiaotian Tina Zhang和Francesc Sole［10］利用1997-2008年西班牙的市場數據檢驗了政府政策項目對引導風險投資進入科技產業(yè)和企業(yè)初創(chuàng)期的效果，結論顯示政府干預、投資經歷和風險投資企業(yè)規(guī)模對促進風險投資進入企業(yè)初創(chuàng)期和科技產業(yè)具有正效用；Yong Li 和Shaker A. Zahra［11］利用多國數據研究表明正式制度會影響風險投資發(fā)展，而且非正式制度會削弱或加強正式制度對風險投資發(fā)展影響的程度。Stefano Bonini和 Senem Alkan［12］研究了政策和法律對各國風險投資發(fā)展的影響，結果顯示有利的社會政策和企業(yè)環(huán)境將激發(fā)風險投資的發(fā)展，而一國企業(yè)和創(chuàng)新明顯可從風險投資活動中獲益；左志剛［13］基于經合組織國家數據的實證檢驗表明，資金供給型政策對風險投資市場沒有顯著效果,收益改善型政策有顯著積極效果。
實證研究表明，風險投資對科技創(chuàng)新和企業(yè)創(chuàng)業(yè)有顯著的正面影響，而影響一國風險投資活動的主要因素是產業(yè)政策。
二、 檢驗與分析
（一）研究假設
在產業(yè)政策中幾乎都會有促進風險投資規(guī)模發(fā)展和吸引風險投資投入高科技產業(yè)的政策條款。例如在《關于加快培育和發(fā)展戰(zhàn)略性新興產業(yè)的決定》中有“建立和完善促進創(chuàng)業(yè)投資和股權投資行業(yè)健康發(fā)展的配套政策體系與監(jiān)管體系”，以及“擴大政府新興產業(yè)創(chuàng)業(yè)投資規(guī)模，充分運用市場機制，帶動社會資金投向戰(zhàn)略性新興產業(yè)中處于創(chuàng)業(yè)早中期階段的創(chuàng)新型企業(yè)，鼓勵民間資本投資戰(zhàn)略性新興產業(yè)”等條款，既激勵風險投資的供給，又刺激對風險投資的需求。同時，由于風險投資注入企業(yè)初創(chuàng)期最有利于科技創(chuàng)新和成果轉換，往往政策特別強調引導風險投資進入高科技產業(yè)的初創(chuàng)期。風險投資投入科技企業(yè)和企業(yè)初創(chuàng)期的資金比率也被認為是衡量風險投資促進科技創(chuàng)新效率的尺度［12］［14］。因此，本文提出兩個檢驗假設。假設1：高科技產業(yè)政策影響風險投資的供給，表現為高科技產業(yè)政策數量的年增長率與風險投資規(guī)模的年增長率存在正向關系；假設 2：高科技產業(yè)政策影響風險投資的需求，表現為高科技產業(yè)政策年出臺數量與投入高科技產業(yè)及其初創(chuàng)期的風險投資比率正相關。
（二）政策影響風險投資供給檢驗
本文從《中國創(chuàng)業(yè)風險投資發(fā)展報告》［15］選取了1995-2008年的風險投資規(guī)模數據，同時從鄭代良［16］博士論文中選取了同期出臺的高科技產業(yè)政策數量樣本。我國風險投資總體規(guī)模由1995年的51.3億發(fā)展到2008年的1455.7億，平均年增長率為30.93%，其中在1999年和2007年前后規(guī)模有大幅提高。1995-2008年共計出臺高科技產業(yè)政策241條，最高年份出臺政策數量達34條（2006年）。根據以上數據計算出各變量的年增長率，以ZCZZL表示政策數量的年增長率，以GMZZL表示風險投資規(guī)模的年增長率。數據顯示年出臺政策數量的波動性要強于風險投資規(guī)模波動性（表1、圖1）。
綜合檢驗均顯示樣本數據為平穩(wěn)時間序列，滯后長度檢驗顯示一階滯后合理，格蘭杰因果檢驗顯示政策數量與風險投資規(guī)模互為對方的格蘭杰原因。（表2、表3）
本文采用VAR模型，借助EVIEWS6.0進行檢驗，回歸結果如下：
ZCZZL = 0.259*ZCZZL(1) - 0.393*GMZZL(1) + 92.710
ZCZZL(1)表示滯后一期的政策數量增長率；GMZZL(1)表示滯后一期的風向投資規(guī)模增長率。
GMZZL = 0.09*ZCZZL(1) + 0.478*GMZZL(1) + 12.760
脈沖響應函數分析顯示政策數量對風險投資規(guī)模的影響主要在次年發(fā)生效應，在第三年基本消除了影響，說明政策效應是短暫的（圖2）。方差分解說明在第二期后，政策數量波動在風險投資規(guī)模增長預測誤差形成方面的解釋力度占20%以上。無論是脈沖響應還是方差分解函數，都可以看出雖然風險投資規(guī)模也是政策數量增長率的影響因素，但是作用相對很小，政策數量的變化更多的表現為一種自主行為。二者之間主要體現為政策數量對風險投資規(guī)模的影響（圖3）。
（三）政策影響風險投資需求檢驗
由于樣本數量受限無法進行回歸分析，對于政策影響風險投資需求的檢驗只能采取圖形對比分析的方法。
1.政策影響風險投資投入科技企業(yè)初創(chuàng)期比率檢驗
2003-2009年投入科技企業(yè)初創(chuàng)期的資金比率平均約占全部風險投資的19.2%數據由對中國創(chuàng)業(yè)風險投資發(fā)展報告數據手工計算獲得。，從趨勢來看，以2006年為分界點分為三個階段：之前呈下降趨勢，2006年異常突起，之后呈緩慢上升趨勢。 在此期間的高科技產業(yè)政策年出臺數量分別是19項、14項、15項、34項、25項、14項鄭代良（2011）博士論文中統(tǒng)計的高科技產業(yè)政策年出臺數量截止2008年。為避免統(tǒng)計口徑上的不一致，本文沒有另外補充2009年的政策數量數據。，具體見圖4：
鑒于科技企業(yè)初創(chuàng)期的高風險特征，各國在該階段的風險投資一般都以政府性質資金為主，帶動社會資金進入。當結合2003-2009年期間來源于政府資金占風險投資比率和風險投資投入科技企業(yè)初創(chuàng)期的資金比率來看時，我們發(fā)現二者之間關系具有三階段特征：第一階段為2006年之前，二者幾乎呈重合狀態(tài)，可以看出2006年之前科技企業(yè)初創(chuàng)期的風險投資來源幾乎全部由政府提供。第二階段為2006年，二者在趨勢和幅度上大幅偏離，科技企業(yè)初創(chuàng)期風險投資比率顯著上升，形成近年來的一個峰頂。根據前文論證，在我國，政策確實是影響風險投資活動的因素，而2006年剛好是國內高新技術產業(yè)政策出臺井噴期（共出臺34項，為目前歷史最高），并且，根據圖4顯示，2003年-2008年期間每年國家頒布的高科技產業(yè)政策數量走勢與投入科技企業(yè)初創(chuàng)期的風險資金比率趨勢高度一致。不可否認導致風險投資活動的因素是多方面的，但是將政策效果作為導致2006年科技企業(yè)初創(chuàng)期風險投資比率異常高漲的首要因素還是合理的。這也再次間接證明了我國政策在影響風險投資活動方面的有效性。第三階段為2006年以后，雖然政府投資比率在趨勢上還是與科技企業(yè)初創(chuàng)期投資比率一致，但是幅度上明顯低于后者。一個合理的解釋是該時期政府資金的投資性質發(fā)生了改變，由原來的直接投資向作為引導資金的杠桿資金轉變。這也說明2008年以來政府設立的風險投資引導基金是發(fā)揮了效用的。
政策對促進風險投資投入初創(chuàng)期的影響是即期的，而對風險投資發(fā)展規(guī)模的影響是滯后的。一個解釋是風險投資經歷和經驗是決定風險投資家是否投資初創(chuàng)期的重要因素（具有經驗可以降低風險，提高了單位風險對應的回報率），這一點在國外已得到實證支持［10］。因此，對政策立即做出反應的一定是已經進入了風險投資行業(yè)有經驗的投資者，所以表現出初創(chuàng)期對政策的立即反應（風險資金在企業(yè)生命周期不同階段重新分配）和整體規(guī)模對政策的滯后反應（整體規(guī)模擴大要靠新投資者的加入）。
圖4中還有一點值得注意的就是初創(chuàng)期的風險投資比率在2006年后急速下跌?？赡艿脑蛴袃蓚€：一個原因可由脈沖響應圖（圖2）進行解釋，因為政策擾動對于風險投資規(guī)模增長的沖擊有一期滯后效應，并在第三期時影響基本消除，而政策對初創(chuàng)期風險投資比率的影響是即期的，所以形成的擾動很可能在第二期就會消失。另一個原因，很可能是更重要的原因就是風險投資規(guī)?？焖贁U張（2007年風險投資規(guī)模增長了67.66%）造成了投資于初創(chuàng)期的資金比率下降［17-18］。其原理是如果基金控制的資金規(guī)模迅速擴大，而基金管理者的人數不能相應增加，那么每個管理者管理的基金數量會超過他的最佳管理范圍，理智的做法就是將資金轉投向企業(yè)的成熟期，以減少風險。
2.政策影響風險投資投入高科技產業(yè)比率檢驗
2003-2009年期間風險投資加大了對高科技產業(yè)投資的絕對值，與此同時，風險投資投入高科技產業(yè)的比率卻由2003年的79.8%下降到2009年的52.3%；政策是否起到了增加高科技產業(yè)對風險投資需求的效果，從本文數據來看結論是不確定的。但可以肯定的是，即便有效果也是極其不理想的。究其原因在于，目前的政策主要是從刺激風險投資供給的角度出發(fā)的，而對如何提高對風險投資的需求考慮較少。要想增加對風險投資的需求，必須降低企業(yè)使用風險投資的資金成本。辦法無非是要么降低風險投資承擔的風險，要么增加風險投資家的個人收入。鑒于在我國風險投資家本身就是稀缺資源，吸引或者培養(yǎng)風險投資家的措施也必將能降低使用風險投資的資金成本。然而，這三方面目前國內在政策上都較為忽視。例如，我國知識產權保護不足的現狀一直未能改變，也沒有出臺相關政策予以改進，導致大量研發(fā)投入產生的成果會被競爭對手輕易復制，增加了投資高科技產業(yè)的風險；個人所得稅法和企業(yè)所得稅法并沒有體現出個人較機構在稅收方面的優(yōu)惠性，對風險投資專家，包括來華進行風險投資的外國專家，并沒特別的稅收優(yōu)惠；無論從法律環(huán)境還是文化環(huán)境來看，我國目前都缺乏培養(yǎng)和吸引風險投資家的環(huán)境，管理者缺乏一直是制約我國風險投資發(fā)展的重要因素。這些政策的缺失，使得根據單位風險對應的投資回報率來看，高科技產業(yè)是缺乏吸引力的。如果企業(yè)通過風險投資融資，風險投資家必然要求非常高的回報來予以補償，抬高了企業(yè)融資成本，降低了高科技產業(yè)對風險投資的需求，所以導致目前高科技產業(yè)風險投資比率持續(xù)下降的局面。
三、結論
本文通過VAR模型和圖形對比分析的方法，檢驗了高科技產業(yè)政策對我國風險投資活動的影響。研究結果表明：
（1）政策對風險投資供給有顯著影響。政策是導致風險投資規(guī)模發(fā)展的格蘭杰原因，其效果有滯后一期的影響，對于風險投資規(guī)模的波動具有20%以上的解釋力。風險投資規(guī)模增長也是政策數量變動的格蘭杰原因，但其影響微乎其微。二者之間主要表現為政策對風險投資的影響。
（2）政策對風險投資的需求有影響，但效果非常有限。政策能夠產生即期效應，增加科技企業(yè)初創(chuàng)期對風險投資的需求，引導現有規(guī)模中的風險資金進入初創(chuàng)期。但是長期來看，政策對增加風險投資的需求作用不大，原因在于當前出臺的產業(yè)政策較少從刺激需求的角度出發(fā)，使得企業(yè)運用風險投資的成本過高，從而降低對這一融資途徑的需求。今后出臺的高科技產業(yè)政策中應更多體現對知識產權的保護，對風險投資家的稅收政策傾斜，以及改善吸引和培養(yǎng)風險投資管理人才環(huán)境的條款，才能達到引導風險投資促進高科技產業(yè)發(fā)展的效果。
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［16］ 鄭代良.改革開放以來中國高新技術產業(yè)政策研究――基于政策文本的分析［D］.武漢：華中科技大學,2011.
關鍵詞：投資戰(zhàn)略；投資組合；實物期權
企業(yè)的生存靠發(fā)展，企業(yè)的發(fā)展卻要依賴于投資。這里的投資是廣義的概念，不僅包括企業(yè)在新領域的拓展，同時也包括企業(yè)原有領域內的創(chuàng)新。固然，企業(yè)要進入一個新的領域，需要依托于某個項目，并投入大量的資源。但是，企業(yè)在自身業(yè)務范圍內的創(chuàng)新，無論是產品線的延伸還是現有產品的改良，都會面臨來自技術、市場方面的風險，并耗費大量的資源，這就具備了投資項目最基本的特征。因此，項目投資是企業(yè)發(fā)展的重大決策，這種選擇和決策，無論是擴大再生產或是開拓新市場都將對企業(yè)的發(fā)展起著決定性的作用。
一、投資戰(zhàn)略的制訂
企業(yè)投資戰(zhàn)略作為企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略的一部分是和整體發(fā)展戰(zhàn)略相適應的，相應于企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展和穩(wěn)定發(fā)展兩種基本戰(zhàn)略，投資戰(zhàn)略也有兩種基本戰(zhàn)略，即創(chuàng)新型投資戰(zhàn)略和穩(wěn)定型投資戰(zhàn)略。企業(yè)選擇創(chuàng)新發(fā)展還是穩(wěn)定發(fā)展，取決于企業(yè)自身發(fā)展的需要，取決于對市場前景和企業(yè)態(tài)勢的把握。而選擇投資戰(zhàn)略方向（產品－市場選擇）與確定投資戰(zhàn)略態(tài)勢（競爭分析）構成了企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略的核心，它們構成了企業(yè)投資戰(zhàn)略選擇的前提。在明確了企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略的基礎上，投資戰(zhàn)略的選擇包括投資戰(zhàn)略類型、投資時機選擇和投資項目的優(yōu)化組合。
二、投資項目的選擇
企業(yè)投資項目的選擇決不是漫無目的的搜尋，而是應該根據企業(yè)既定的投資戰(zhàn)略，以企業(yè)自身投資能力為基礎，圍繞企業(yè)核心競爭力進行項目選擇。沒有方向性的項目選擇不但浪費大量的財力、物力，而且往往無法發(fā)現真正適合企業(yè)的項目，錯失良好的投機時機。
1、基于企業(yè)投資戰(zhàn)略的項目選擇
企業(yè)的投資戰(zhàn)略為項目的選擇指明了方向，穩(wěn)定型投資戰(zhàn)略要求企業(yè)的投資圍繞企業(yè)現有業(yè)務領域、現有市場進行核心多元化或者至少是相關多元化投資。因此，企業(yè)在選擇投資項目時，必然會圍繞現有產品進行縱向或橫向的信息搜尋。所謂縱向是指向現有產品的上游或下游延伸，橫向是指豐富產品類型以覆蓋更多的細分市場。無論是縱向還是橫向都要求企業(yè)在自己熟悉的領域內搜尋項目信息；與此相對應，創(chuàng)新型投資戰(zhàn)略要求企業(yè)跳出現有的業(yè)務框架，開發(fā)全新的產品或拓展新的市場，甚至是在完全陌生的領域進行投資。但這種投資并不意味著四處開花，毫無方向，它必須以企業(yè)的投資能力為基礎，以企業(yè)核心競爭力為中心，是企業(yè)核心競爭力的延伸。
2、基于企業(yè)核心競爭力的項目選擇
企業(yè)核心競爭力是企業(yè)生存的基礎，同時也決定了企業(yè)拓展的能力邊界。企業(yè)必須明確的知道自己的核心競爭力所在，是品牌影響力、管理能力、人才儲備、技術水平，抑或是規(guī)模實力。無論是穩(wěn)定型投資戰(zhàn)略下的縱向、橫向擴張，還是創(chuàng)新性投資戰(zhàn)略下的完全多元化都不應該脫離企業(yè)核心競爭力的控制范圍。例如，企業(yè)的核心競爭力在于品牌影響力，那么企業(yè)就應該在原有行業(yè)領域內，而不應該和原有業(yè)務脫離過大，否則品牌影響力就無法得到有效的延伸；如果企業(yè)的核心競爭力在于人才儲備，則需要進一步明確人才結構，技術人才充足的企業(yè)顯然適合投資于產品的研發(fā)，而銷售人才充足的企業(yè)則適合新市場的開拓。由此可見，在企業(yè)投資戰(zhàn)略為項目選擇提供了基本的方向后，企業(yè)核心競爭力再次確立了信息搜尋的范圍及中心。
3、基于企業(yè)投資能力的項目選擇
企業(yè)投資能力是由企業(yè)資金實力、現金流狀況、籌資能力等因素共同決定的，投資能力決定了企業(yè)的投資規(guī)模，包括單個投資項目的規(guī)模和企業(yè)總體投資規(guī)模。投資項目規(guī)模的確定包括兩個方面：首先，投資能力決定了投資規(guī)模的可能性，就總體投資規(guī)模而言，企業(yè)投資能力決定了它的邊界，超越自身能力的投資規(guī)模顯然是不切實際的。對于單個項目的投資規(guī)模，它必然是在總體投資規(guī)模內的，另外從分散風險的角度，企業(yè)不可能將所有的資源投資于某一個項目，這種項目風險將會是致命性的，一旦項目失敗將威脅到企業(yè)的存亡。因此，企業(yè)對單個項目投資規(guī)模的確定必須在投資能力的基礎上考慮風險分散的要求；其次，客觀條件決定了投資規(guī)模的可行性，這里的客觀條件包括物質技術條件、市場規(guī)模以及經濟效益等。物質技術條件決定了投資項目的性質，資本密集性、技術密集性和管理密集性行業(yè)所要求的投資規(guī)模存在相當大的差距。市場規(guī)模決定著項目發(fā)展的空間，進而決定了投資規(guī)模的邊界。經濟效益通過項目不同規(guī)模下的邊際收益率和企業(yè)資金成本間的比較，準確地界定了項目投資規(guī)模的臨界點。企業(yè)總體投資規(guī)模及單個項目投資規(guī)模的確定再次縮小了投資項目選擇的范圍，這不僅有助于企業(yè)提高項目選擇的效率，而且大大的節(jié)約了企業(yè)資源的耗費。
三、投資項目的可行性研究
可行性研究是整個項目投資的核心部分，是項目決策的主要依據。因此，可行性研究的科學性和準確性直接關系著企業(yè)投資的成敗。一份良好的可行性研究報告應該做到對項目的前景和項目未來的運行軌跡作出精確的估算，從而保證項目決策的成功率。
可行性研究有三種類型：機會研究、初步可行性研究和技術科技可行性研究。機會研究的主要任務是為項目投資方向提出建議，即在一個確定的地區(qū)和行業(yè)內，以市場調查為基礎，選擇項目，尋找最有利的投資機會；初步可行性研究的主要任務是對機會研究認為可行的項目進行進一步論證，并據此作出是否投資的初步決定，是否進行下一步的技術經濟可行性研究。
機會研究和初步可行性研究更多的是對項目的風險、技術方案、經濟效益等要素給出粗略的評價，往往限于數據選擇的補充分，評價局限于定性的層次，無法精確的描述項目前景。而技術經濟可行性研究才是整個項目可行性研究的核心部分，它必須在收集大量數據的基礎上，對項目的各項要素給出完整的定量分析，用準確的數據對項目進行評價，它是項目決策科學化的重要手段，是項目或方案抉擇的主要依據之一。
技術經濟可行性研究包括項目前景預測、技術方案評價、財務評價、社會和環(huán)境評價等重要內容，每個部分都擁有許多成熟的行之有效的評價方法和工具，本文不欲對此做簡單的羅列，而將重點對企業(yè)實際操作過程中容易忽視的環(huán)節(jié)進行討論。
1、項目風險評價
一般而言，項目風險評價包括自然風險、政策風險、技術風險、市場風險、財務風險、管理風險等諸多方面。在進行風險評價時，我們往往采用單因素分析和多因素組合分析。這種分析方法可完整的給出各類風險對項目的影響，但往往忽略了以下幾個方面的因素，從而影響了評價的準確性。
首先，我們在利用單因素風險分析中所確定的相關性以及根據各風險因素的重要性所確定的權重進行多因素組合分析時，忽略了各風險因素之間的相關性，從而影響了整體風險評價的準確性。
表1 可投資中國大陸地區(qū)私募房地產投資基金各年募資對比(2007-2011)
可投資中國大陸地區(qū)私募房地產投資基金各年募資對比(2007-2011)
2011年新募私募房地產投資基金機構類別比較 （按基金數量，個）
2011年新募私募房地產投資基金募資規(guī)模比較 （按基金數量，個）
機構類別分析
2011年新募私募房地產投資基金數量及金額都較上年有大幅度增長。由本土機構募集的基金數量與總金額均占主導，67支基金里共有57支為本土機構募集。
從募集金額來看，在已披露金額的66支基金里有56支由本土機構募集，共計募集金額44.11億美元，占總金額的75.3%，7支外資基金共募集基金12.35億美元，3支合資基金募集2.13億美元。
其中，瑞安建業(yè)資本管理有限公司于2011年一季度募集完成的SoTan中國房地產I期私募基金為全年最大的房地產私募基金，規(guī)模達到4億美元。全年本土機構的平均新增募資金額為0.79億美元，外資機構的平均新增募資金額為1.76億美元，合資機構的平均新增募資金額為0.71億美元。
投資總量分析
2011年房地產私募股權基金投資活動較活躍，無論是案例數還是投資金額較上一年均有大幅增長。2011年中國私募房地產投資基金案例數共62起，同比增長63.2%。其中披露金額的案例數為61起，共涉及投資金額36.30億美元，相比于2010年14.44億美元的總額，增幅比為151.3%。
可投資中國大陸地區(qū)私募房地產投資基金投資情況對比 （2006-2011）
募資規(guī)模分析
從募資角度分析，2011年全年披露募集金額的基金共有66支。其中規(guī)模不超過5000萬美元的共有34支，基金數量占比達到51.5%。新增資本量8.16億美元，占年度總額的13.9%。規(guī)模超過2億美元的新募基金共有8支，募集金額26.41億美元，占比達到年度總額的45.1%。
投資規(guī)模分布
