发布时间：2023-06-06 15:56:11
序言：写作是分享个人见解和探索未知领域的桥梁，我们为您精选了8篇的投资规模分析样本，期待这些样本能够为您提供丰富的参考和启发，请尽情阅读。
近年来，独立学院发展较快。截止至2010年7月12日，经教育部批准的独立学院有319所，其中湖北最多，有28所，江苏有26所，浙江22所，辽宁和河北18所，广东17所等。到2014年6月15日，教育部批准的独立学院有287所。其中湖北和江苏都为26所，广东17所，浙江22所，辽宁下降为12所，河北下降为17所。教育部有关领导指出，独立学院是保证中国高等教育今后持续健康发展的一项重大举措。独立学院将会成为今后一段时期高等教育发展的一个亮点。
经过1998年到2003年的爆发式增长，2004年至2007年的持续增长，独立学院的规模不断扩大，具体状况见图1。
从独立学院全国的分布情况来看，湖北省排名居第一位，江苏省排名第二（见图2），可见各省的投资热情和力度是不一样的。
截止到2014年6月15日，教育部批准的独立学院数量见图3。
由于独立学院的办学是由独立的投资人投资创办，没有或者很少有国家的教育经费投入，因此，独立学院在其投资过程中重视投资的规模及其投资效益尤其重要。
二、衡量独立学院投资合理化规模的评价标准
1、合理投资规模的数量标准
独立学院在其投资过程中要充分考虑以下一些因素对投资决策的影响。
（1）积累增长率与国民收入增长率比较。国民收入分为积累和消费两部分，两者是此消彼长的关系，在国民收入的价值分配中，必须保证投资资金和消费资金有一个合理的比例。
积累增长率=国民收入增长率，积累速度与国民收入相适应；积累增长率国民收入增长率，积累速度较快。
（2）投资增长率与国民生产总值增长率比较。投资增长率=国民生产总值增长率，投资增长与经济增长一致；投资增长率国民生产总值增长率，投资增长较快。
（3）投资品供给与投资品需求平衡关系比较。投资品供给增长率=投资品需求增长率，投资需求增长适度；投资品供给增长>投资品需求增长率，投资需求增长相对不足；投资品供给增长率
（4）积累率水平。积累率是一定时期积累基金占国民收入的比例，积累基金是国民收入中用于社会扩大再生产的生产资料和消费资料的价值。积累率用公式表示为：积累率=积累基金/国民收入使用额×100%；消费率=1-积累率。积累率30%，高积累水平。
（5）投资率水平。投资率30%，高投资率水平。
（6）投资规模。投资规模是指一定时期一个国家或一个部门、一个地区，有关单位在固定资产再生产活动中投入的以货币形态表现的物化劳动和活劳动的总量。
（7）独立学院投资集中度。独立学院的发展要兼顾到经济发展水平和地区布局的平衡，更多地为本地区经济发展服务。
（8）独立学院投资整体效率。投资效益指标是投资经济活动成效的数量表现，是考核、比较和分析项目投入和产出对比关系的工具。独立学院在投资过程中要依据以下指标来考核投资的效益。
第一，投资效益系数。投资效益系数（通称“投资效果系数”），是指一定时期内单位固定资产投资所增加的国内生产总值GDP。其计算公式如下：投资效益系数=国内生产总值增加额/固定资产投资总额。在运用这一指标考察投资效益时，要注意价格的可比性、影响GDP增加额的偶然因素，以及投资规模对投资效益的影响。
第二，建设周期。建设周期是从时间方面反映建设效果的指标，是固定资产在建总规模与年度投资完成额的比值。它表明已经铺开的在建工程全部建成所需的时间，也就是固定资产从投资到交付使用、发挥效益平均所需的时间。其公式如下：建设周期（年）=在建投资总规模/年度投资完成额。
第三，生产性投资效益系数。生产性投资效益系数是GDP增加额与同期生产性投资总额的比值，表示单位生产性投资所带来的GDP增加额。其公式如下：生产性投资效益系数=GDP增加额/同期生产性投资总额。生产性投资效益系数，不仅反映生产性投资的效果，而且可以辅助说明国民经济投资效益系数变化的原因。
第四，固定资产交付使用率。其是指一定时期内由投资而增加的固定资产价值与同期投资完成额之间的比较。一般来说，在有一定数量的未完工程作为建设正常周转的条件下，交付使用的固定资产所占比重越大，未完成工程所占比越小，则建设速度越快，效益就越好。用公式表示为：固定资产交付使用率=新增固定资产价值/同期投资完成额。
（9）独立学院投资发展能力分析。独立学院在发展过程中，要注意投资发展能力的分析。主要要考察以下八项指标：营业收入增长率、资本保值增值率、资本积累率、总资产增长率、营业利润增长率、技术投入比率、营业收入三年平均增长率和资本三年平均增长率。
（10）独立学院投资盈利能力分析。盈利能力是指企业投资获取利润的能力，也称为企业的资金或资本增值能力，通常表现为一定时期内企业收益数额的多少及其水平的高低。独立学院由股东投资，只有保持合理的盈利才能保证学院的正常发展。
（11）独立学院投资偿债能力分析。独立学院偿债能力是反映其财务状况和经营能力的重要标志，是独立院校偿还到期债务的承受能力或保证程度，包括偿还短期债务和长期债务的能力。
2、适度投资规模的理论标准
适度投资规模的理论标准包括：有利于社会总供求的平衡，追求社会总供求的平衡是投资规模调控的最重要目标；投资增长率等于或者略大于GDP增长率；投资与消费比例关系协调；财政、信贷、外汇和物资基本平衡；投资效益能够不断提高；积累增长率等于国民收入的增长率；消费和投资增长相协调。
3、边际效用模型下的投资规模的合理化分析
（1）边际效用递减法则（The law of diminishing marginal utility，也称边际效益递减法则）的基本概念。边际效用递减是经济学的一个基本概念，是指在一个以资源作为投入的企业，单位资源投入对产品产出的效用是不断递减的。换句话就是虽然其产出总量是递增的，但是其二阶倒数为负，使得其增长速度不断变慢，使得其最终趋于峰值，并有可能衰退，即可变要素的边际产量会递减。当消费者消费某一物品的总数量越来越多时，其新增加的最后一单位物品的消费所获得的效用（即边际效用）通常会呈现越来越少的现象（递减），用数学语言表达即是：x是自变量，y是因变量，y随x的变化而变化，随着x值的增加，y的值在不断减小。这就是著名的边际效用递减原理，也叫做戈森第一法则。
（2）人才边际效用的模型分析。所谓人才的边际效用问题，是指在我国目前的生产技术条件下、现行的经济运行模式和管理体制下，通过扩大教育投资的规模，不断地培养和增加高素质人才对整个国民经济运作过程中的供给，将会刺激国民经济的迅速发展。但是随着教育投资规模的不断扩大，人才供给的不断增加，边际效用规律就会起作用，当人才的供给达到一定量后，如再扩大人才的供给，由于我国现存的管理体制、用人制度、企业的生产技术条件和我国目前的就业状况等诸多因素的限制，人才的作用将会不断降低，边际收益下降，边际成本上升，最后出现负效用。根据这一规律，人才的供给必须控制在一定量上，才能使企业劳动生产率不断提高，成本降低，边际收益不断上升。
从表1可以看出，当大学生人数占总人数20%时，其边际效用最高。当达到70%时，出现负效用。说明随着大学生人数的不断增加，高素质人才在企业中所产生的效用越来越低，其结果必然是大材小用，不利于发挥人才的优势，影响其工作积极性，导致企业人才流动频繁，无法形成稳定的人才结构，使企业处于一种动荡的状态。
通过图4可以看出，总产量与大学生人数增加成正比例增长，但是平均产量与边际产量却快速下降，说明大学生供给的增加并没有使生产效益提高。
通过图5可以看出，随着大学生这种劳动力供给的不断增加，其工资收入不断降低。也就是说，大学生这种劳动力，供给越少时，工资越高；供给越多时，工资越低。而工资的降低，实际上是对大学毕业生这种高素质劳动力水平和价值的否认，从而打压了其劳动的积极性，不利于其智力的发挥，也就是劳动力发挥价值的边际效用下降。
大学生其实应该看成是一种社会生产要素，一种生产力，即掌握一定高技术知识的生产力。因此，在独立学院不断扩大投资规模，增加在校学生数量的时候，就必须研究其供给市场的均衡，找出经济发展过程中大学生的合理需要量，从而测算独立学院未来投资的总规模。
三、独立学院投资策略分析
目前我国独立学院在教育投资上的主要方式是扩大大学校园的占地面积，增加招生规模。尽管扩招给社会经济发展提供了大量有用之才，也使国民经济得到了迅速发展，但是不断扩大招生的规模，而忽视学生素质和技能的培训，也产生了很多负面效应。通过对人才边际效用问题的分析和毕业学生就业状况的调查研究，我国独立学院一味扩大校园面积和招生人数的做法在未来会面临诸多的困难，因此有必要对独立学院未来投资的方向进行探讨。
1、加强政府对独立学院投资规模结构的宏观调控
高等教育供求总量的失衡，特别是结构性失衡，会对社会发展产生许多不利影响。对高等教育个人需求过旺而导致的实际供给过多，不仅会带来社会资源的浪费，还会造成劳动力市场上的结构性失业，进而影响社会的稳定。盲目增加独立学院的数量，不断扩大独立学院的招生规模，必然会带来投资的巨大浪费。这种增加数量的投资方式，会使各独立学院把资金与工作重心放在扩大生源上，而忽视教学方法改革、教学质量的提高、教学方法的创新。因此，政府应加强对独立学院投资规模结构的宏观调控，使其结构趋于合理。
2、建立合理的独立学院发展的层次结构
在我国1022所普通高等学校中，大学、学院有590所，高等专科学校和职业技术学院有432所。在高等教育重心偏高的情况下，许多独立学院不在办出自己特色上下功夫，而是盲目攀比，一味追求升格。国民经济和社会发展所需要人才的知识水平和专业技能是多层次的，既要有学识广博精深的高级专门人才，又要有掌握某一学科基本理论和技能的一般技术人才，但更多需要的是通晓某一专业、有一技之长的技术人员和高级技术工人。如果不切实际地盲目扩大本科教育的规模，会造成人才浪费与人才短缺并存的局面。因此，当前应该在建设好一批重点大学和重点学科的同时，合理引导独立学院大力发展适合当地经济和社会发展需要的高等职业教育。
3、大力推进独立学院教学方式的改革
由于本身的办学水平和条件所限，独立学院很难和公立大学进行竞争，因此其发展方向必须要有自己的特色。具体来说，包括以下几点：一是积极构建“能力本位”的人才培养体系。独立学院必须深化教育教学改革，转换人才培养模式，办出特色，以面向社会需要的应用型人才为培养目标。二是努力实现师资队伍素质的根本转变。独立学院如果是教学型高校，就要在教育教学上下功夫，把教学做为中心工作，努力提高教学水平，培养高素质的教师队伍。如果定位为应用型高校，就必须培养有大量实践经验的应用型教师，使其紧密结合企业的实际需要，进行理论与实践结合的教学。
4、扩大社会影响力，加大突破独立学院学生就业难问题方面的投资力度
首先，应对独立学院学生实施全程化的就业指导。全程化的就业指导应该涵盖新生入学时的专业教育、职业生涯规划、政策指导、信息服务、思想指导、应聘指导、创业指导等内容，并根据独立学院人才培养的各个阶段分年级逐步实施。全程化的就业指导要将德育教育、专业教育、素质教育有机结合，列入大学的教育教学计划，并作为一门特殊的课程开设。
其次，提高学生的综合素质和能力。综合素质是指一个人的知识水平、道德修养以及各种能力等方面的综合素养。人的综合素质的全面提高是社会发展的一般要求和趋势，在知识经济社会，提高综合素质就显得尤为迫切。提升独立学院学生的综合素质，无疑对其今后的就业有很大的帮助。
【关键词】投资价值 主成分分析 回归模型
一、引言
随着中国证券市场逐步向规范运作的方向发展，如何从不同角度衡量上市公司的投资价值，从而控制风险，是所有投资者共同面临的问题。目前中国股市持续低迷，这一方面可能是受08年金融危机的影响，使股民意识到股市的风险，不敢轻易投资；另一方面可能是受市场整体经济形势的不景气，使投资活动减少的影响。本文通过对财务报表中主要经济指标间的相互关系、变动趋势和量值进行比较、判断，运用多元统计分析中的主成分分析法，并构造二项logistic回归模型进行对比分析，从财务的视角来分析上市公司投资价值。
二、文献综述
吴世农和卢贤义（2001）应用fisher线性判定分析、多元线性回归分析和logistic回归分析三种方法，分别建立三种财务困境预测模型，研究结果表明三种模型都能在财务困境发生前进行相对准确的预测，但相对同一信息集，logistic预测模型的误判率最低。张爱民等（2001）采用主成分分析方法建立财务失败预测模型，并进行了实证检验。徐光华和吴鸣明（2006）采用logistic回归方法建立财务预警模型，检验传统财务指标和eva指标的预测能力。
投资价值的判断会受到财务指标和样本选取的限制。各种模型都有财务指标选择的侧重点，从而可能因忽视其他方面财务指标存在一定的片面性；此外，不同行业和样本数量的选取也会对投资价值的适用性产生影响。因此，本文选取我国制造业上市公司作为研究样本，借鉴巨潮资讯网站公布的财务报表数据，经整理得到有关财务指标，分别采用主成分分析法和logistic回归法构建制造业上市公司投资价值财务评价指标体系， 并对其判别效果进行比较分析。
三、上市公司投资价值模型设计
（一）研究方法介绍。
1.主成分分析法
在多指标的研究中，往往由于变量个数太多，并且彼此之间存在着一定的相关性，因而使得所观测的数据在一定程度上有信息的重叠，而且当变量较多时，在高维空间中研究样本的分布规律比较复杂，由此便产生了主成分分析法。它又称为主分量分析或主轴分析，它是利用降维思想把多个指标化为少数几个综合指标的一种统计分析方法。而这几个综合变量可以反映原来多个变量的大部分信息。在综合评价中，应用主成分分析方法既可以消除各指标不同量纲的影响，也可以消除由各指标间相关性所带来的信息重叠。特别是它克服了综合评价中认为确定各指标权重系数的问题。
2.二项logistic回归
如果因变量为分类变量，则不符合一般回归分析模型要求，这时可用logistic回归来分析。又如模型中因变量只能取两个值时，则用二项logistic回归，如果取多个值则可以用多项logistic回归来分析。本文之所以用二项logistic回归来进行预警研究，是因为该模型有如下优点：第一，logistic回归的因变量和自变量之间关系是非线性的；第二，logistic回归不需要假设方差不变，而且它也没有关于自变量分布的假设条件，各个自变量可以是连续变量，也可以是离散变量，还可以是虚拟变量，也不需要假设它们之间存在多元正态分布；第三，logistic回归的因变量是分类变量，研究的目的在于事件发生的概率，而且预测精度较高，我们可以分析公司是否具有投资价值。
（二）样本的选取。
由于上市公司的投资价值受行业因素的影响较大，不同行业的上市公司投资价值在同一时间内可比性不强，因此本文选择一个行业进行集中分析。本文选取我国沪深两市股制造业上市公司2012年16家st公司（连续2年亏损而被特殊处理的公司），并按照1：1的比例选取相同会计年度的16家非st公司作为样本，样本数据取自巨潮资讯网站公布的财务报表。根据统计学原理，当样本容量大于等于30 时，对总体具有很大程度的代表性。
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（三）指标变量的选取。
现代财务管理理论认为：企的财务状况主要取决于企业的盈利能力、偿债能力、营运能力和成长能力。本文从上述四个方面出发并考虑到现金流在财务管理中的重要作用，选择了13个财务指标做为自变量，它们分别为：反映盈利能力的净资产收益率x1、净利润率x2与总资产收益率x3；反映偿债能力的流动比率x4、速动比率x5与资产负债率x6；反映营运能力的存货周转率x7、应收账款周转率x8与资产周转率x9；反映成长能力的净利润增长率x10、总资产增长率x11与净资产增长率x12；反映现金流量的经营活动产生的现金净流量增长率x13。
四、上市公司投资价值实证分析
（一）单样本的t检验。
已选取的基础指标体系是进行指标变量筛选的基础，但不能说明各个上市公司在这些指标上存在着显著差异，因此需要对其进行单样本t检验，以判别是否存在显著差异。单样本t检验的零假设为：总体均值与指定检验值之间不存在显著差异。在0.05的显著性水平下，若t检验的p值小于0.05，则拒绝零假设，认为总体均值与检验值之间存在显著差异，反之则认为不存在显著差异。我们选取的13个指标t检验对应的p值分别是：x1为0.628，x2为0.076，x3为0.107，x4为0.000，x5为0.000，x6为0.000，x7为0.034，x8为0.062，x9为0.000，x10为0.004，x11为0.048，x12为0.316，x13为0.042。不难发现x1、x2、x3、x8、x12的t检验的p值大于0.05，认为不显著，因此在进行logistic回归分析前，可先剔除这五个指标。 （二）主成分分析。
我们利用spss19.0对训练样本进行主成分分析，得到特征根和方差贡献率如下所示：主成分1的特征跟为2.726，方差贡献率为34.075﹪；主成分2的特征跟为2.26，方差贡献率为28.256﹪；主成分3的特征跟为1.064，方差贡献率为13.3﹪；主成分4的特征跟为0.956，方差贡献率为11.947﹪；主成分5的特征跟为0.592，方差贡献率为7.395﹪；主成分6的特征跟为0.223，方差贡献率为2.786﹪；主成分7的特征跟为0.168，方差贡献率为2.105﹪；主成分8的特征跟为0.11，方差贡献率为0.137﹪。
从以上数据可以看出，前四个主成分方程的累计贡献率达到87.578%，说明前四个主成分反映原指标体系信息的87.578%。但第四个主成分的特征根小于1，说明它对总体影响不明显，最终我们取前三个主成分，它的累计方差贡献率是75.63%。下面在表1中给出了主成分系数矩阵，可以说明各主成分在各变量上的载荷，从而得出具体影响各主成分的指标。
表1 成分矩阵
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显示，主成分1中，x4、x5、和x6的负荷量较为明显且集中，主要代表了企业的偿债能力；主成分2中，x11和x13的负荷量明显大于其他比率，代表了企业的成长能力；主成分3中，x9的负荷量为0.975远高于其他指标，代表了企业的营运能力。最终，通过主成分分析，我们选取了x4、x5、x6、x9、x11、x13这六个指标。我们对这六个指标进一步做主成分分析发现：依旧根据特征根大于1取前三个主成分，但此时前三个主成分的累计方差贡献率为85.982%，明显大于上次的75.63%，说明模型得到了很好的改善。
（三）logistic回归分析。
运用spss软件对32家制造业上市公司的原始数据进行logistic回归分析，在分析时赋予非st公司的值为0，st公司的值为1，并把它作为因变量y。把x4、x5、x6、x7、x9、x10、x11和x13作为自变量，并采用基于最大似然估计的向前逐步回归法，选入自变量基于score检验统计量，剔除变量基于最大偏似然估计的似然比检验结果。最终我们得到x6、x7、x9和x13这四个变量对总体的预测影响较大，其余变量被系统剔除。经过4步计算，模型对样本分类的准确率达到了90.6%，其中st公司的判准率为87.5%，非st公司的判准率为93.8%。并可建立logistic回归方程：logit（p）=-1.276-4.868x6+0.027x7+3.709x9+0.7x13。而如果用主成分分析得出的结果，将x4、x5、x6、x9、x11、x13直接做二项logistic回归，得出的总体准确率只有84.4%，远不如上述90.6%准确。因为用主成分分析忽略了x7指标
对总体的影响。
五、研究结论
本文首先采用主成分分析的方法，对初始的13个财务指标进行筛选，最后得出x4、x5、x6、x9、x11、x13这六个指标，它们的累计方差贡献率为85.982%，已近能很好的解释整体，通过这六个指标的系数就可以比较好的判断公司是否具有投资价值。但在实际应用中，主成分分析更多的只是达到目的的中间手段，它往往会被作为许多大型研究的中间步骤，在对数据进行浓缩后继续采用其它统计方法以解决实际问题。所以，我们由主成分分析筛选出的指标再进行logistic回归，最通过这六个指标可以正确判断总体84.4%的数据，但没有通过用向前逐步回归法进行logistic回归后得出的准确率90.6%高。原因是因为在进行主成分分析时，我们把指标x7剔除了，但实际上x7对整体数据具有一定的解释能力。因此，本文主成分方法没有二项logistic回归准确，二项logistic回归不仅能筛选出较为精确的指标，而且能给出了模型对样本分类的准确率，使模型具有更大的可信度。
所以，我们在分析制造业上市公司是否具有投资价值时，主要通过分析资产负债率、存货周转率、资产周转率以及现金净流量增长率这四个指标，就可以达到90.6%的准确率。但本文分析中也存在一些缺陷：首先，文章选取的样本数量还不是很多，不足以说明全部问题；其次，所选的都是财务指标，没有考虑非财务指标的影响，使模型准确度没能达到更好。但文章的分析还是可以对投资者的投资行为有一定的启发。
参考文献：
[1]徐光华，吴明鸣.基于eva 的行业财务预警模型研究——以沪市it上市公司为例[j].经济管理，2006，（12）.
[2]吴世农，卢贤义.我国上市公司财务困境的预测模型研究[j].经济研究，2001，（6）.
【关键词】财务管理；企业投资；纳税筹划
企业在投资之前，必须进行投资策划及其项目的前期准备工作。投资决策是十分重要的工作，在很大程度上决定着投资活动的成败，决策的本质就是一个比较选择的过程。因为方案是多种多样的，决策要对各方案进行比较、分析，选择最佳方案。投资是企业永恒的主题，它既是企业诞生的唯一方式，也是企业得以存续和发展的最重要手段。
一、纳税筹划的企业投资规模的选择
根据相关的企业投资理论，项目规模的大小会直接影响企业将来的生产经营规模及生产过程中的纳税水平，反过来，企业的税赋水平也制约着投资规模的确定。首先，投资规模的大小决定纳税人身份的界定。我们知道，增值税是我国的主体税种，它具有普遍征收的特点，适用于生产、批发、零售和进出口商品，及加工、修理修配等领域的各个环节，因此，大部分企业都会遇到缴纳增值税问题。而我国现行的增值税对一般纳税人和小规模纳税人实行差别税率。小规模纳税人指从事货物生产或提供应税劳务，以及从事货物生产或提供应税劳务为主，并兼营货物批发或零售，年应纳增值税销售额在100万元以下和从事货物批发或零售，年应纳销售额在180万元以下的纳税人。如果投资者在投资决策中确定的投资规模，使项目建成投产后企业适合小规模纳税人标准，则按小规模纳税人身份纳税，否则以一般纳税人身份纳税。因此，投资者便可以在分析、比较小规模纳税人和一般纳税人的税赋水平后，对拟定的投资规模进行调整，使其适用低税赋纳税人身份。其次，投资规模继而影响企业纳税的绝对水平。而企业应纳税额现金支付的刚性约束也反过来制约投资规模的确定。一般情况下，规模大，企业的获利能力大，纳税的绝对额也大；规模小，获利能力小，纳税的绝对额也小。依税法规定，企业应纳税额的计算依托于法定税率和企业账面记载的应税收益额，而不考虑这种账面意义的收益所实际取得的现金流入状况。
但企业纳税行为规范却是，只要体现出账面或会计观念下的应税收益，企业就必须依法及时足额地动用现实的现金予以缴纳，否则会受到税法的严厉制裁，使企业利益遭受极大损害。由此可见，在课税条件下，由于按会计收益计算的应交税额与应交税款按现实现金支付的刚性约束矛盾的客观存在，使企业规模最大化在纳税目标的约束下，并非是最优的。因此，投资者在确定投资规模时，必须充分考虑纳税现金支付的刚性约束，即合理确定纳税目标约束下的投资规模，避免因规模最大化导致税前账面收益极大化，由此发生的纳税现金需求超过企业现金供给，给企业带来诸如声誉受损等不利影响。
结合纳税筹划活动对企业投资规模进行界定，首先要对企业自身营运能力进行分析，即通过对存量投资重组、潜能开发及增量投资优化组合的分析，确定投资的既有能力、潜在能力和追增能力；其次要把握企业外部环境变动情况，利用预测手段来把握经济环境发展态势，决策投资规模的大小；此外，还需要对税前收益最大化的投资规模进行实证分析。投资规模因该趋近于企业营运负荷能力的极限，即投资的追加边际成本等于其边际收益，此时投资规模是适宜而且有效的。需要注意的是，投资规模的确定依据是企业运营能力和外部经济环境，因而必须注意到其动态演进的变化特征。
二、企业投资方式的选择分析
不同的投资方式，企业所得税的政策有所不同。投资是企业得以存续和发展的主要手段，对投资主体来说，盈利是投资的主要目的，而所得税对企业净利润的影响是非常大的，所以投资决策中所得税筹划就成为了重要的内容。投资在方式上可分为两大类，即直接投资 和间接投资。直接投资形成各种形式的企业，其生产经营成果既要征收流转税，纯收益还要征收企业所得税；间接投资的交易须征收证券交易税（目前仍征收印花税），其收益则征收企业所得税。对直接投资的综合评估主要考虑投资回收期、投资的现金流出和现金流入的净现值、项目的内部报酬率等财务指标。我们需要考虑的税收因素主要是指影响这些指标的税收政策。投资者首先要判定其投资项目按照税法规定应征收的税种、税率以及征收方式等，这一切都将影响企业的税费负担，并因此进一步影响到投资者的税后收益。这需要投资者在估算销售收入的时候必须考虑销售税金及附加，这样才能搞好纳税筹划。比如某企业有A、B两个项目可投资，假设这两个项目的企业所得税税率没有差别，并且预计两个项目投产以后，年含税销售收入均为100万元，外购各种允许扣除项目的含税支出均为90万元。已知A项目产品征收17%的增值税，B项目产品征收5%的营业税。不考虑其他因素，请进行投资决策。
（1）计算A项目税后销售收入净值：
A项目年应纳增值税（万元）
A项目增值税后生产经营所得（万元）
A项目应纳所得税（万元）
A项目税后利润（万元）
（2）计算B项目税后销售收入净值：
B项目年应纳营业税（万元）
B项目营业税后生产经营所得（万元）
B项目应纳所得税（万元）
B项目税后利润（万元）
（3）A、B项目税后利润差额：
A项目与B项目税后利润差额（万元）
通过以上比较可知，由于两个项目的应征税种和税率存在差异，在其他条件一致的情况下，A项目将为投资者带来更多的税后利润，故应该选择A项目。除了流转税外，直接投资更重要的是要考虑企业所得税的税收待遇。我国企业所得税制度规定了很多税收优惠待遇，包括税率优惠和税额扣除等方面的优惠，比如设在国务院批准的高新技术产业开发区内的高新技术企业，其企业所得税税率为15%；其他诸如第三产业、“三废”利用企业、“老、少、边、穷”地区新办企业等都存在企业所得税的优惠政策。投资者应该在综合考虑目标投资项目的各种税收待遇的基础上，进行项目评估和选择，以期获得最大的投资税后收益。
参考文献：
[1]刘泓.浅析全年一次性奖金个人所得税的纳税筹划[J].中国外资，2013（04）
【关键词】投资战略；投资组合；实物期权
企业的生存靠发展，企业的发展却要依赖于投资。这里的投资是广义的概念，不仅包括企业在新领域的拓展，同时也包括企业原有领域内的创新。固然，企业要进入一个新的领域，需要依托于某个项目，并投入大量的资源。但是，企业在自身业务范围内的创新，无论是产品线的延伸还是现有产品的改良，都会面临来自技术、市场方面的风险，并耗费大量的资源，这就具备了投资项目最基本的特征。因此，项目投资是企业发展的重大决策，这种选择和决策，无论是扩大再生产或是开拓新市场都将对企业的发展起着决定性的作用。
一、投资战略的制订
企业投资战略作为企业发展战略的一部分是和整体发展战略相适应的，相应于企业的创新发展和稳定发展两种基本战略，投资战略也有两种基本战略，即创新型投资战略和稳定型投资战略。企业选择创新发展还是稳定发展，取决于企业自身发展的需要，取决于对市场前景和企业态势的把握。而选择投资战略方向（产品－市场选择）与确定投资战略态势（竞争分析）构成了企业发展战略的核心，它们构成了企业投资战略选择的前提。在明确了企业发展战略的基础上，投资战略的选择包括投资战略类型、投资时机选择和投资项目的优化组合。
二、投资项目的选择
企业投资项目的选择决不是漫无目的的搜寻，而是应该根据企业既定的投资战略，以企业自身投资能力为基础，围绕企业核心竞争力进行项目选择。没有方向性的项目选择不但浪费大量的财力、物力，而且往往无法发现真正适合企业的项目，错失良好的投机时机。
1、基于企业投资战略的项目选择
企业的投资战略为项目的选择指明了方向，稳定型投资战略要求企业的投资围绕企业现有业务领域、现有市场进行核心多元化或者至少是相关多元化投资。因此，企业在选择投资项目时，必然会围绕现有产品进行纵向或横向的信息搜寻。所谓纵向是指向现有产品的上游或下游延伸，横向是指丰富产品类型以覆盖更多的细分市场。无论是纵向还是横向都要求企业在自己熟悉的领域内搜寻项目信息；与此相对应，创新型投资战略要求企业跳出现有的业务框架，开发全新的产品或拓展新的市场，甚至是在完全陌生的领域进行投资。但这种投资并不意味着四处开花，毫无方向，它必须以企业的投资能力为基础，以企业核心竞争力为中心，是企业核心竞争力的延伸。
2、基于企业核心竞争力的项目选择
企业核心竞争力是企业生存的基础，同时也决定了企业拓展的能力边界。企业必须明确的知道自己的核心竞争力所在，是品牌影响力、管理能力、人才储备、技术水平，抑或是规模实力。无论是稳定型投资战略下的纵向、横向扩张，还是创新性投资战略下的完全多元化都不应该脱离企业核心竞争力的控制范围。例如，企业的核心竞争力在于品牌影响力，那么企业就应该在原有行业领域内，而不应该和原有业务脱离过大，否则品牌影响力就无法得到有效的延伸；如果企业的核心竞争力在于人才储备，则需要进一步明确人才结构，技术人才充足的企业显然适合投资于产品的研发，而销售人才充足的企业则适合新市场的开拓。由此可见，在企业投资战略为项目选择提供了基本的方向后，企业核心竞争力再次确立了信息搜寻的范围及中心。
3、基于企业投资能力的项目选择
企业投资能力是由企业资金实力、现金流状况、筹资能力等因素共同决定的，投资能力决定了企业的投资规模，包括单个投资项目的规模和企业总体投资规模。投资项目规模的确定包括两个方面：首先，投资能力决定了投资规模的可能性，就总体投资规模而言，企业投资能力决定了它的边界，超越自身能力的投资规模显然是不切实际的。对于单个项目的投资规模，它必然是在总体投资规模内的，另外从分散风险的角度，企业不可能将所有的资源投资于某一个项目，这种项目风险将会是致命性的，一旦项目失败将威胁到企业的存亡。因此，企业对单个项目投资规模的确定必须在投资能力的基础上考虑风险分散的要求；其次，客观条件决定了投资规模的可行性，这里的客观条件包括物质技术条件、市场规模以及经济效益等。物质技术条件决定了投资项目的性质，资本密集性、技术密集性和管理密集性行业所要求的投资规模存在相当大的差距。市场规模决定着项目发展的空间，进而决定了投资规模的边界。经济效益通过项目不同规模下的边际收益率和企业资金成本间的比较，准确地界定了项目投资规模的临界点。企业总体投资规模及单个项目投资规模的确定再次缩小了投资项目选择的范围，这不仅有助于企业提高项目选择的效率，而且大大的节约了企业资源的耗费。
三、投资项目的可行性研究
可行性研究是整个项目投资的核心部分，是项目决策的主要依据。因此，可行性研究的科学性和准确性直接关系着企业投资的成败。一份良好的可行性研究报告应该做到对项目的前景和项目未来的运行轨迹作出精确的估算，从而保证项目决策的成功率。
可行性研究有三种类型：机会研究、初步可行性研究和技术科技可行性研究。机会研究的主要任务是为项目投资方向提出建议，即在一个确定的地区和行业内，以市场调查为基础，选择项目，寻找最有利的投资机会；初步可行性研究的主要任务是对机会研究认为可行的项目进行进一步论证，并据此作出是否投资的初步决定，是否进行下一步的技术经济可行性研究。
机会研究和初步可行性研究更多的是对项目的风险、技术方案、经济效益等要素给出粗略的评价，往往限于数据选择的补充分，评价局限于定性的层次，无法精确的描述项目前景。而技术经济可行性研究才是整个项目可行性研究的核心部分，它必须在收集大量数据的基础上，对项目的各项要素给出完整的定量分析，用准确的数据对项目进行评价，它是项目决策科学化的重要手段，是项目或方案抉择的主要依据之一。
技术经济可行性研究包括项目前景预测、技术方案评价、财务评价、社会和环境评价等重要内容，每个部分都拥有许多成熟的行之有效的评价方法和工具，本文不欲对此做简单的罗列，而将重点对企业实际操作过程中容易忽视的环节进行讨论。
企业投资按照其性质通常分为实业投资和金融投资两类。实业投资是指企业将资金或技术设备等直接投放于本企业或合资、合作的关联企业，通过生产经营活动获取营业利润的投资，即将资金直接投放于经营性资产的投资，如建造厂房、购买机器设备等。金融投资是指企业将资金投放于金融资本市场，通过对金融产品及其衍生产品进行买卖活动获取股利或利息的投资，即将资金投放于金融性资产的投资，如购买股票、债券、期货、期权等。实业投资具有投入资金多、回收慢、影响时间长的特征，是企业生存与可持续发展的前提和基础，而金融投资可以拓展企业生存与发展的空间，但金融投资具有高流动性、高风险性、高投机性的特征，它与实业投资之间即相互促进、又相互制约。因此，如何协调好实业投资与金融投资之间的关系，以发挥它们提高企业绩效的“双轮驱动”效应，是一个值得研究的问题。关于金融资本与实物资本相互作用的关系，西方经济学家在不同的历史条件下，根据不同的理论基础及研究对象做了大量的研究工作。JosephA．Schumpeter(1934)认为，银行非常信用的变化会对实物资本创新及供求产生重要影响。JamesTobin(1969)将不确定性和风险投资概念引入到金融资本与实物资本相对价值的分析中。①Levine(1997)分析了现代金融及其流动性对实物资本发展的影响。②不过，总体上看这些研究都是从宏观经济的角度来揭示金融资本与实物资本之间的关系。国内的相关研究起步较晚，大多数的研究也是从宏观经济层面对实体经济与虚拟经济的关系，以及虚拟资本与现实资本的关系进行定性和定量的分析。如刘金全(2004)、刘骏民、伍超明(2004)、赵春学、黄建军(2000)等人的研究。从微观方面探讨企业金融投资与实物投资之间关系的研究比较少，如阎春宁、王晶晶、张怡(2001)利用博弈论分析了双寡头竞争环境下企业金融投资和实业投资的比例关系，推导出最佳投资比例的纳什均衡点;③李琪琦、张杰平、向锐(2004)对实业投资与虚拟投资的统一性、背离性关系进行了定性分析。④自上世纪60年代美国麻省理工学院杰伊•弗瑞斯特教授创立系统动力学以来，系统动力学被应用到许多领域，并取得了巨大成就。系统动力学的一大功能就是能通过建立反馈环因果关系图清晰地反映系统中各因素之间的错综复杂关系，并针对系统中存在的问题建立反馈基模提出管理对策。本文以彼得•圣吉的反馈动态复杂理论为指导，从微观角度构建一套反映企业实业投资与金融投资之间相互促进、相互制约关系的系统动力学模型，主要包括绩效互动基模和资源合理配置基模，并据此提出消除负反馈制约以协调企业实业投资与金融投资关系的管理对策。
二、实业投资与金融投资互动的系统动力学模型
(一)实业投资与金融投资的统一性分析
投资是企业实现盈利和创造价值的主要源泉。实业投资与金融投资是企业投资的两种形式，它们投资效率和效果的好坏直接关系到企业的生存和发展。实业投资和金融投资不仅最终目标是一致的，即创造价值、提高企业绩效，而且还相互依赖。一方面实业投资是金融投资的前提和基础。实业投资状况良好，则金融投资的运行就有了坚实的物质基础，如果企业的实业投资不稳固，就很难抵御金融投资的高风险，暂时的繁荣也只能是泡沫。另一方面，金融投资可以提高实业投资效率。由于金融投资的回收速度比较快，可以在一定程度上迅速满足实业投资的资金需要，而且企业进行金融投资的股票、债券等金融工具的流通，可以拓宽企业的融资渠道，提高实业投资的资金融通能力，所以金融投资有助于企业实业投资资本的快速形成和融资成本的降低。因此，只有把两者有机地结合起来，用实业投资的稳定性来弥补金融投资所带来的高风险，用金融投资的快速收益来弥补实业投资回收期过长的缺陷，才能真正提升企业的发展潜力和发展速度。
(二)实业投资与金融投资绩效互动的基模分析
根据实业投资与金融投资的统一性，本文构建了实业投资与金融投资的绩效互动基模(见图1)。模型中涉及到的变量有:实业投资规模V1(t)、金融投资规模V2(t)、实业投资收益V3(t)、金融投资收益V4(t)、实业投资对金融投资的支撑力度V5(t)、金融投资对实业投资的支撑力度V6(t)和企业绩效V7(t)。在模型中全部是正因果链，刻画了变量之间的同向性，如V1(t)+V3(t)正因果链表示，实业投资规模相对增加，则实业投资收益也相对增加。其它基模的正因果链分析同理。模型中有三个反馈环，全部是正反馈环。第一个正反馈环V6(t)+V1(t)+V3(t)+V6(t)刻画了金融投资对实业投资收益的促进作用，金融投资对实业投资的支撑力度越大，实业投资规模越大、收益越多，就会要求金融投资进一步加大对实业投资的支撑力度。只不过，由于实业投资收益实现的速度较慢，所以实业投资规模的扩大到实业投资收益的增加存在延迟效应。第二个正反馈环V5(t)+V2(t)+V4(t)+V5(t)刻画了实业投资对金融投资的促进作用，实业投资对金融投资的支撑力度越大，金融投资规模越大、收益越多，就会要求实业投资进一步加大对金融投资的支撑力度。第三个正反馈环V3(t)+V5(t)+V2(t)+V4(t)+V6(t)+V1(t)+V3(t)刻画了企业实业投资与金融投资的相互依赖性和绩效互动关系，实业投资收益增加了，则实业投资对金融投资的支撑力度就会加大，从而促进金融投资规模和收益的增加;反过来，金融投资收益提高了，金融投资对实业投资的支撑力度就会加大，又促进了实业投资规模和收益的增加。因此，这个模型说明了企业的实业投资与金融投资之间绩效是互动的，它们之间相互依赖、“双轮驱动”共同促进企业绩效V7(t)的提高。
三、实业投资与金融投资合理配置的系统动力学模型
(一)实业投资与金融投资存在此消彼长的关系
企业的资源和投资能力是有限的，因此在一定时期内企业在实业投资和金融投资上的资源配置必然会此消彼长。由于企业投资决策的目标是以较低的投资风险和资金投放取得较大的投资收益，而且在不同时期实业投资与金融投资的投资回报率和风险会有所不同，所以为了保证获得较高的投资收益和有效地控制投资风险，如何合理地确定金融投资与实业投资的比例就成了企业界非常关注的一个问题。在自由竞争的市场中，如果某段时间内金融市场的投资回报率高于对产品的投资回报率，企业决策者们在利益的驱动下就会转向投资金融市场。这样将造成产品实业投资萎缩，市场上产品供给量会随之下降，在市场需求量不变的情况下，产品价格必然会上涨，实业投资利润会回升;并且在众多企业都加大金融投资的情况下，市场系统风险会迅速上升，金融市场上的投资回报率会迅速下降。因此，在实业投资回报率上升、金融投资回报率下降、风险加大的情况下，企业资金又会被吸引到产品生产领域。而当众多企业转向实业投资领域后，实业投资规模的增大和产品供应量的增加又会导致产品价格和实业投资利润下降，从而诱使企业决策者考虑转向加大对金融领域的投资。由此可见，企业自身的经营状况和同类企业投资行为所导致的市场波动会影响企业金融投资与实业投资最佳比例的确定。
(二)实业投资与金融投资资源合理配置的基模分析
1．实业投资成长上限的基模分析。根据彼得•圣吉的成长上限基模，本研究构建了实业投资的成长上限基模。模型中，V8(t)表示产品供应量、V9(t)表示产品市场需求量。在这个模型中有三个反馈环，第一和第二个反馈环都是正反馈环，第一个正反馈V1(t)+V3(t)+V1(t)刻画了实业投资规模的扩大，可以使企业产生规模效益，促进实业投资收益的增加，不过从实业投资规模的扩大到实业投资收益的增加存在延迟效应，反过来，实业投资收益的提高又会诱使企业进一步扩大实业投资规模去获得更高的规模经济效益。第二个正反馈环V1(t)+V8(t)+V3(t)+V1(t)刻画了实业投资规模的扩大可以促进企业产品供应量的增加，进而获得更高的实业投资收益;反过来，如果实业投资收益比较高，企业就会加大实业投资规模和产品供应量。第三个负反馈环V1(t)+V8(t)+V9(t)+V3(t)+V1(t)刻画了随着实业投资规模的扩大、产品供应量的增加，产品的相对市场需求量就会下降，当产品市场趋于饱和时，企业往往通过降价来扩大销售，结果实业投资收益就会下降，因此，企业为了保证实业投资收益，就会剥离不良资产，缩减实业投资的规模。也就是说，实业投资规模不会无限制增长，它必然会受到产品市场需求量的影响。
2．金融投资成长上限的基模分析。根据彼得•圣吉的成长上限基模，本研究还构建了金融投资的成长上限基模。模型中，V10(t)表示社会金融资本量、V11(t)表示市场风险、V12(t)表示企业投资风险。模型中有两个反馈环，第一个正反馈环V4(t)+V2(t)+V4(t)刻画了金融投资规模的扩大，可以促进金融投资收益的增加;反过来，如果金融投资收益比较高，企业就会扩大金融投资规模。第二个负反馈环V4(t)+V10(t)+V11(t)+V12(t)+V4(t)刻画了企业金融投资规模的扩大会增加社会金融资本量，从而加大市场风险和企业投资风险，企业投资风险加大必须会制约金融投资规模的增长。
3．实业投资与金融投资的资源合理配置的基模分析。根据彼得•圣吉的富者愈富基模，利用变量“金融投资相对于实业投资的比例V13(t)”，将实业投资的成长上限基模和金融投资的成长上限基模联系起来，就可以构建出实业投资与金融投资的资源合理配置基模。该模型刻画了实业投资与金融投资两者之间的背离性。实业投资与金融投资存在着此消彼长的关系，当企业资源一定时，就必须在实业投资与金融投资之间进行合理配置。如果金融投资资源配置过多，即金融投资相对实业投资比例V13(t)过高，就会引起企业实业投资规模V1(t)萎缩，实业投资收益V3(t)下降，投资风险V12(t)加大。如果实业投资资源配置过多，即V13(t)过低，不仅金融投资收益V4(t)会下降，而且在产品供应量极度饱和的情况下，由于受到相对市场需求量下降的影响，实业投资收益V3(t)也会下降，这时虽然投资风险V12(t)降低了，但由于实业投资收益实现的速度比金融投资要慢，整个企业资金回流的速度也会放慢。因此，企业金融投资与实业投资之间应确定一个合理的比例，既要保证投资绩效，又要控制投资风险和考虑资金的回流速度，使金融投资和实业投资能协调发展。
四、协调企业实业投资与金融投资关系的具体对策
(一)实现实业投资与金融投资的良性互动发展，促进企业绩效提高
根据实业投资与金融投资的绩效互动基模，可知实业投资和金融投资对企业绩效的提高具有“双轮驱动”效应，而且它们之间又相互依赖、相互促进。所以，企业应有效地利用实业投资和金融投资，充分发挥它们对企业绩效的基础性作用和经济杠杆作用，实现两者之间的良性互动。一方面企业应科学地分析实业投资项目技术上是否可行、经济效益如何、能否筹集到全部资金、人力物力能否得到保证等，加强对实业投资运行过程的监控，提高实业投资的效率，为金融投资提供充足资金来源和可靠的物质保障。另一方面，企业应充分利用有限的资金，依托资本市场，对股票、债券等金融商品及衍生金融商品进行合理的证券投资组合，扩充企业资本规模，增强资本势力，提高企业绩效。与此同时，政府应改善金融投资环境，正确引导企业金融投资方向，以提高企业金融投资收益，扩大资本营运，满足实业投资发展的需求。
(二)确定金融投资与实业投资的合理比例，避免相互侵蚀
根据实业投资与金融投资资源合理配置基模，可知实业投资与金融投资存在“此消彼长”的关系。在企业的资源配置中，无论是实业投资占用资金过多，还是金融投资占用资金过多，都会影响企业总的投资效率和效果。由于影响最佳金融投资与实业投资比例的因素有很多，如企业的实业投资报酬率和回收期、金融投资报酬率和风险、融资能力、财务管理目标、企业不同发展阶段的财务战略、产品市场和金融市场的投资环境等。因此，为了提高总的投资效率和效果，企业应根据不同的市场条件和不同的发展阶段等因素来确定企业资金的具体投向和投量，合理确定金融投资与实业投资的比例，避免金融投资和实业投资的相互排斥和侵蚀。企业应构建实业投资和金融投资协调发展的格局，优化资源配置，实现实业投资与金融投资的优势互补，从而提升企业的市场竞争力，达到资本长期增值和企业快速稳定发展的目标。
(三)加强技术创新，以提高产品的市场竞争力
在实业投资与金融投资资源合理配置基模中，第3个反馈环是负反馈环，说明产品市场需求量的下降是制约实业投资增长的一个因素。所以，为了消除负反馈制约，企业必须要不断加强技术创新，降低产品成本或实现产品功能的差异化，提高产品的市场竞争力，扩大产品的市场占有率，从而提高实业投资的效益。随着科学技术的日新月异，产品的寿命周期在不断缩短，产品核心竞争力的本质就是技术创新。企业只有按消费者需求不断地进行技术创新，才能不断地推出新产品，从而在市场上长期具有核心竞争优势，在激烈的市场竞争中求得生存和发展。
摘 要： 政策是导致风险投资规模发展的格兰杰原因，其效果有滞后一期的影响，对于风险投资规模的波动具有20%以上的解释力。政策对风险投资的需求有影响，但效果非常有限。政策能够产生即期效应，增加科技企业初创期对风险投资的需求，引导现有规模中的风险资金进入初创期。但是长期来看，政策对增加风险投资的需求作用不大，原因在于当前出台的产业政策较少从刺激需求的角度出发，使得企业运用风险投资的成本过高，从而降低对这一融资途径的需求。
中图分类号： F830.59 文献标志码： A 文章编号： 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年国务院《关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》，以及《关于发挥科技支撑作用促进经济平稳较快发展的意见》都旨在强调通过新兴科技企业发展带动产业结构转型，促进经济增长，抢占科技发展制高点。国外研究［1-2］ 表明风险投资是最适合，也是普遍用于支持具有科技创新性企业发展的金融媒介。高科技产业政策会对一国风险投资活动产生影响［35］。其路径包括两方面：引导风险投资进入科技产业的优惠政策增加了风险投资的供给；激励高科技产业发展的措施增加了该行业对风险投资的需求。风险投资在我国发展时间较短，高科技产业政策是否对风险投资活动产生了影响？本文通过相关分析和检验，为我国高科技产业政策有效性的改进提供参考。
一、 文献回顾
（一）风险投资促进高科技产业发展
Hellmann和Puri以及 Kortum和Lerner研究表明风险投资是最适合，也是普遍用于支持具有创新性和成长性企业发展的金融工具；Dushnitsky和Lenox［6］、Lerner和Gurung［7］以及Global Insight（2007）［8］也证明风险投资具有创造就业机会、鼓励创新、刺激经济增长和平滑经济波动的作用；吴冬麟［9］通过R&D经费支出、风险投资与高新技术产业发展的数据实证研究得出，我国风险投资与技术创新以及高新技术产业的发展均具有一定的正相关性。
（二）高科技产业政策影响风险投资活动
Armour和Cumming（2006）的研究表明政府引导基金、科技产业扶持项目会影响风险投资发展；Cumming和MacIntosh 以及Cumming分别对在加拿大实施的“劳动力引导基金”项目和在澳大利亚实施“创新投资基金”项目进行了检验，表明政策引导对风险投资发展有显著效果。Itxaso del-Palacio、Xiaotian Tina Zhang和Francesc Sole［10］利用1997-2008年西班牙的市场数据检验了政府政策项目对引导风险投资进入科技产业和企业初创期的效果，结论显示政府干预、投资经历和风险投资企业规模对促进风险投资进入企业初创期和科技产业具有正效用；Yong Li 和Shaker A. Zahra［11］利用多国数据研究表明正式制度会影响风险投资发展，而且非正式制度会削弱或加强正式制度对风险投资发展影响的程度。Stefano Bonini和 Senem Alkan［12］研究了政策和法律对各国风险投资发展的影响，结果显示有利的社会政策和企业环境将激发风险投资的发展，而一国企业和创新明显可从风险投资活动中获益；左志刚［13］基于经合组织国家数据的实证检验表明，资金供给型政策对风险投资市场没有显著效果,收益改善型政策有显著积极效果。
实证研究表明，风险投资对科技创新和企业创业有显著的正面影响，而影响一国风险投资活动的主要因素是产业政策。
二、 检验与分析
（一）研究假设
在产业政策中几乎都会有促进风险投资规模发展和吸引风险投资投入高科技产业的政策条款。例如在《关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》中有“建立和完善促进创业投资和股权投资行业健康发展的配套政策体系与监管体系”，以及“扩大政府新兴产业创业投资规模，充分运用市场机制，带动社会资金投向战略性新兴产业中处于创业早中期阶段的创新型企业，鼓励民间资本投资战略性新兴产业”等条款，既激励风险投资的供给，又刺激对风险投资的需求。同时，由于风险投资注入企业初创期最有利于科技创新和成果转换，往往政策特别强调引导风险投资进入高科技产业的初创期。风险投资投入科技企业和企业初创期的资金比率也被认为是衡量风险投资促进科技创新效率的尺度［12］［14］。因此，本文提出两个检验假设。假设1：高科技产业政策影响风险投资的供给，表现为高科技产业政策数量的年增长率与风险投资规模的年增长率存在正向关系；假设 2：高科技产业政策影响风险投资的需求，表现为高科技产业政策年出台数量与投入高科技产业及其初创期的风险投资比率正相关。
（二）政策影响风险投资供给检验
本文从《中国创业风险投资发展报告》［15］选取了1995-2008年的风险投资规模数据，同时从郑代良［16］博士论文中选取了同期出台的高科技产业政策数量样本。我国风险投资总体规模由1995年的51.3亿发展到2008年的1455.7亿，平均年增长率为30.93%，其中在1999年和2007年前后规模有大幅提高。1995-2008年共计出台高科技产业政策241条，最高年份出台政策数量达34条（2006年）。根据以上数据计算出各变量的年增长率，以ZCZZL表示政策数量的年增长率，以GMZZL表示风险投资规模的年增长率。数据显示年出台政策数量的波动性要强于风险投资规模波动性（表1、图1）。
综合检验均显示样本数据为平稳时间序列，滞后长度检验显示一阶滞后合理，格兰杰因果检验显示政策数量与风险投资规模互为对方的格兰杰原因。（表2、表3）
本文采用VAR模型，借助EVIEWS6.0进行检验，回归结果如下：
ZCZZL = 0.259*ZCZZL(1) - 0.393*GMZZL(1) + 92.710
ZCZZL(1)表示滞后一期的政策数量增长率；GMZZL(1)表示滞后一期的风向投资规模增长率。
GMZZL = 0.09*ZCZZL(1) + 0.478*GMZZL(1) + 12.760
脉冲响应函数分析显示政策数量对风险投资规模的影响主要在次年发生效应，在第三年基本消除了影响，说明政策效应是短暂的（图2）。方差分解说明在第二期后，政策数量波动在风险投资规模增长预测误差形成方面的解释力度占20%以上。无论是脉冲响应还是方差分解函数，都可以看出虽然风险投资规模也是政策数量增长率的影响因素，但是作用相对很小，政策数量的变化更多的表现为一种自主行为。二者之间主要体现为政策数量对风险投资规模的影响（图3）。
（三）政策影响风险投资需求检验
由于样本数量受限无法进行回归分析，对于政策影响风险投资需求的检验只能采取图形对比分析的方法。
1.政策影响风险投资投入科技企业初创期比率检验
2003-2009年投入科技企业初创期的资金比率平均约占全部风险投资的19.2%数据由对中国创业风险投资发展报告数据手工计算获得。，从趋势来看，以2006年为分界点分为三个阶段：之前呈下降趋势，2006年异常突起，之后呈缓慢上升趋势。 在此期间的高科技产业政策年出台数量分别是19项、14项、15项、34项、25项、14项郑代良（2011）博士论文中统计的高科技产业政策年出台数量截止2008年。为避免统计口径上的不一致，本文没有另外补充2009年的政策数量数据。，具体见图4：
鉴于科技企业初创期的高风险特征，各国在该阶段的风险投资一般都以政府性质资金为主，带动社会资金进入。当结合2003-2009年期间来源于政府资金占风险投资比率和风险投资投入科技企业初创期的资金比率来看时，我们发现二者之间关系具有三阶段特征：第一阶段为2006年之前，二者几乎呈重合状态，可以看出2006年之前科技企业初创期的风险投资来源几乎全部由政府提供。第二阶段为2006年，二者在趋势和幅度上大幅偏离，科技企业初创期风险投资比率显著上升，形成近年来的一个峰顶。根据前文论证，在我国，政策确实是影响风险投资活动的因素，而2006年刚好是国内高新技术产业政策出台井喷期（共出台34项，为目前历史最高），并且，根据图4显示，2003年-2008年期间每年国家颁布的高科技产业政策数量走势与投入科技企业初创期的风险资金比率趋势高度一致。不可否认导致风险投资活动的因素是多方面的，但是将政策效果作为导致2006年科技企业初创期风险投资比率异常高涨的首要因素还是合理的。这也再次间接证明了我国政策在影响风险投资活动方面的有效性。第三阶段为2006年以后，虽然政府投资比率在趋势上还是与科技企业初创期投资比率一致，但是幅度上明显低于后者。一个合理的解释是该时期政府资金的投资性质发生了改变，由原来的直接投资向作为引导资金的杠杆资金转变。这也说明2008年以来政府设立的风险投资引导基金是发挥了效用的。
政策对促进风险投资投入初创期的影响是即期的，而对风险投资发展规模的影响是滞后的。一个解释是风险投资经历和经验是决定风险投资家是否投资初创期的重要因素（具有经验可以降低风险，提高了单位风险对应的回报率），这一点在国外已得到实证支持［10］。因此，对政策立即做出反应的一定是已经进入了风险投资行业有经验的投资者，所以表现出初创期对政策的立即反应（风险资金在企业生命周期不同阶段重新分配）和整体规模对政策的滞后反应（整体规模扩大要靠新投资者的加入）。
图4中还有一点值得注意的就是初创期的风险投资比率在2006年后急速下跌。可能的原因有两个：一个原因可由脉冲响应图（图2）进行解释，因为政策扰动对于风险投资规模增长的冲击有一期滞后效应，并在第三期时影响基本消除，而政策对初创期风险投资比率的影响是即期的，所以形成的扰动很可能在第二期就会消失。另一个原因，很可能是更重要的原因就是风险投资规模快速扩张（2007年风险投资规模增长了67.66%）造成了投资于初创期的资金比率下降［17-18］。其原理是如果基金控制的资金规模迅速扩大，而基金管理者的人数不能相应增加，那么每个管理者管理的基金数量会超过他的最佳管理范围，理智的做法就是将资金转投向企业的成熟期，以减少风险。
2.政策影响风险投资投入高科技产业比率检验
2003-2009年期间风险投资加大了对高科技产业投资的绝对值，与此同时，风险投资投入高科技产业的比率却由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产业对风险投资需求的效果，从本文数据来看结论是不确定的。但可以肯定的是，即便有效果也是极其不理想的。究其原因在于，目前的政策主要是从刺激风险投资供给的角度出发的，而对如何提高对风险投资的需求考虑较少。要想增加对风险投资的需求，必须降低企业使用风险投资的资金成本。办法无非是要么降低风险投资承担的风险，要么增加风险投资家的个人收入。鉴于在我国风险投资家本身就是稀缺资源，吸引或者培养风险投资家的措施也必将能降低使用风险投资的资金成本。然而，这三方面目前国内在政策上都较为忽视。例如，我国知识产权保护不足的现状一直未能改变，也没有出台相关政策予以改进，导致大量研发投入产生的成果会被竞争对手轻易复制，增加了投资高科技产业的风险；个人所得税法和企业所得税法并没有体现出个人较机构在税收方面的优惠性，对风险投资专家，包括来华进行风险投资的外国专家，并没特别的税收优惠；无论从法律环境还是文化环境来看，我国目前都缺乏培养和吸引风险投资家的环境，管理者缺乏一直是制约我国风险投资发展的重要因素。这些政策的缺失，使得根据单位风险对应的投资回报率来看，高科技产业是缺乏吸引力的。如果企业通过风险投资融资，风险投资家必然要求非常高的回报来予以补偿，抬高了企业融资成本，降低了高科技产业对风险投资的需求，所以导致目前高科技产业风险投资比率持续下降的局面。
三、结论
本文通过VAR模型和图形对比分析的方法，检验了高科技产业政策对我国风险投资活动的影响。研究结果表明：
（1）政策对风险投资供给有显著影响。政策是导致风险投资规模发展的格兰杰原因，其效果有滞后一期的影响，对于风险投资规模的波动具有20%以上的解释力。风险投资规模增长也是政策数量变动的格兰杰原因，但其影响微乎其微。二者之间主要表现为政策对风险投资的影响。
（2）政策对风险投资的需求有影响，但效果非常有限。政策能够产生即期效应，增加科技企业初创期对风险投资的需求，引导现有规模中的风险资金进入初创期。但是长期来看，政策对增加风险投资的需求作用不大，原因在于当前出台的产业政策较少从刺激需求的角度出发，使得企业运用风险投资的成本过高，从而降低对这一融资途径的需求。今后出台的高科技产业政策中应更多体现对知识产权的保护，对风险投资家的税收政策倾斜，以及改善吸引和培养风险投资管理人才环境的条款，才能达到引导风险投资促进高科技产业发展的效果。
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关键词：投资战略；投资组合；实物期权
企业的生存靠发展，企业的发展却要依赖于投资。这里的投资是广义的概念，不仅包括企业在新领域的拓展，同时也包括企业原有领域内的创新。固然，企业要进入一个新的领域，需要依托于某个项目，并投入大量的资源。但是，企业在自身业务范围内的创新，无论是产品线的延伸还是现有产品的改良，都会面临来自技术、市场方面的风险，并耗费大量的资源，这就具备了投资项目最基本的特征。因此，项目投资是企业发展的重大决策，这种选择和决策，无论是扩大再生产或是开拓新市场都将对企业的发展起着决定性的作用。
一、投资战略的制订
企业投资战略作为企业发展战略的一部分是和整体发展战略相适应的，相应于企业的创新发展和稳定发展两种基本战略，投资战略也有两种基本战略，即创新型投资战略和稳定型投资战略。企业选择创新发展还是稳定发展，取决于企业自身发展的需要，取决于对市场前景和企业态势的把握。而选择投资战略方向（产品－市场选择）与确定投资战略态势（竞争分析）构成了企业发展战略的核心，它们构成了企业投资战略选择的前提。在明确了企业发展战略的基础上，投资战略的选择包括投资战略类型、投资时机选择和投资项目的优化组合。
二、投资项目的选择
企业投资项目的选择决不是漫无目的的搜寻，而是应该根据企业既定的投资战略，以企业自身投资能力为基础，围绕企业核心竞争力进行项目选择。没有方向性的项目选择不但浪费大量的财力、物力，而且往往无法发现真正适合企业的项目，错失良好的投机时机。
1、基于企业投资战略的项目选择
企业的投资战略为项目的选择指明了方向，稳定型投资战略要求企业的投资围绕企业现有业务领域、现有市场进行核心多元化或者至少是相关多元化投资。因此，企业在选择投资项目时，必然会围绕现有产品进行纵向或横向的信息搜寻。所谓纵向是指向现有产品的上游或下游延伸，横向是指丰富产品类型以覆盖更多的细分市场。无论是纵向还是横向都要求企业在自己熟悉的领域内搜寻项目信息；与此相对应，创新型投资战略要求企业跳出现有的业务框架，开发全新的产品或拓展新的市场，甚至是在完全陌生的领域进行投资。但这种投资并不意味着四处开花，毫无方向，它必须以企业的投资能力为基础，以企业核心竞争力为中心，是企业核心竞争力的延伸。
2、基于企业核心竞争力的项目选择
企业核心竞争力是企业生存的基础，同时也决定了企业拓展的能力边界。企业必须明确的知道自己的核心竞争力所在，是品牌影响力、管理能力、人才储备、技术水平，抑或是规模实力。无论是稳定型投资战略下的纵向、横向扩张，还是创新性投资战略下的完全多元化都不应该脱离企业核心竞争力的控制范围。例如，企业的核心竞争力在于品牌影响力，那么企业就应该在原有行业领域内，而不应该和原有业务脱离过大，否则品牌影响力就无法得到有效的延伸；如果企业的核心竞争力在于人才储备，则需要进一步明确人才结构，技术人才充足的企业显然适合投资于产品的研发，而销售人才充足的企业则适合新市场的开拓。由此可见，在企业投资战略为项目选择提供了基本的方向后，企业核心竞争力再次确立了信息搜寻的范围及中心。
3、基于企业投资能力的项目选择
企业投资能力是由企业资金实力、现金流状况、筹资能力等因素共同决定的，投资能力决定了企业的投资规模，包括单个投资项目的规模和企业总体投资规模。投资项目规模的确定包括两个方面：首先，投资能力决定了投资规模的可能性，就总体投资规模而言，企业投资能力决定了它的边界，超越自身能力的投资规模显然是不切实际的。对于单个项目的投资规模，它必然是在总体投资规模内的，另外从分散风险的角度，企业不可能将所有的资源投资于某一个项目，这种项目风险将会是致命性的，一旦项目失败将威胁到企业的存亡。因此，企业对单个项目投资规模的确定必须在投资能力的基础上考虑风险分散的要求；其次，客观条件决定了投资规模的可行性，这里的客观条件包括物质技术条件、市场规模以及经济效益等。物质技术条件决定了投资项目的性质，资本密集性、技术密集性和管理密集性行业所要求的投资规模存在相当大的差距。市场规模决定着项目发展的空间，进而决定了投资规模的边界。经济效益通过项目不同规模下的边际收益率和企业资金成本间的比较，准确地界定了项目投资规模的临界点。企业总体投资规模及单个项目投资规模的确定再次缩小了投资项目选择的范围，这不仅有助于企业提高项目选择的效率，而且大大的节约了企业资源的耗费。
三、投资项目的可行性研究
可行性研究是整个项目投资的核心部分，是项目决策的主要依据。因此，可行性研究的科学性和准确性直接关系着企业投资的成败。一份良好的可行性研究报告应该做到对项目的前景和项目未来的运行轨迹作出精确的估算，从而保证项目决策的成功率。
可行性研究有三种类型：机会研究、初步可行性研究和技术科技可行性研究。机会研究的主要任务是为项目投资方向提出建议，即在一个确定的地区和行业内，以市场调查为基础，选择项目，寻找最有利的投资机会；初步可行性研究的主要任务是对机会研究认为可行的项目进行进一步论证，并据此作出是否投资的初步决定，是否进行下一步的技术经济可行性研究。
机会研究和初步可行性研究更多的是对项目的风险、技术方案、经济效益等要素给出粗略的评价，往往限于数据选择的补充分，评价局限于定性的层次，无法精确的描述项目前景。而技术经济可行性研究才是整个项目可行性研究的核心部分，它必须在收集大量数据的基础上，对项目的各项要素给出完整的定量分析，用准确的数据对项目进行评价，它是项目决策科学化的重要手段，是项目或方案抉择的主要依据之一。
技术经济可行性研究包括项目前景预测、技术方案评价、财务评价、社会和环境评价等重要内容，每个部分都拥有许多成熟的行之有效的评价方法和工具，本文不欲对此做简单的罗列，而将重点对企业实际操作过程中容易忽视的环节进行讨论。
1、项目风险评价
一般而言，项目风险评价包括自然风险、政策风险、技术风险、市场风险、财务风险、管理风险等诸多方面。在进行风险评价时，我们往往采用单因素分析和多因素组合分析。这种分析方法可完整的给出各类风险对项目的影响，但往往忽略了以下几个方面的因素，从而影响了评价的准确性。
首先，我们在利用单因素风险分析中所确定的相关性以及根据各风险因素的重要性所确定的权重进行多因素组合分析时，忽略了各风险因素之间的相关性，从而影响了整体风险评价的准确性。
表1 可投资中国大陆地区私募房地产投资基金各年募资对比(2007-2011)
可投资中国大陆地区私募房地产投资基金各年募资对比(2007-2011)
2011年新募私募房地产投资基金机构类别比较 （按基金数量，个）
2011年新募私募房地产投资基金募资规模比较 （按基金数量，个）
机构类别分析
2011年新募私募房地产投资基金数量及金额都较上年有大幅度增长。由本土机构募集的基金数量与总金额均占主导，67支基金里共有57支为本土机构募集。
从募集金额来看，在已披露金额的66支基金里有56支由本土机构募集，共计募集金额44.11亿美元，占总金额的75.3%，7支外资基金共募集基金12.35亿美元，3支合资基金募集2.13亿美元。
其中，瑞安建业资本管理有限公司于2011年一季度募集完成的SoTan中国房地产I期私募基金为全年最大的房地产私募基金，规模达到4亿美元。全年本土机构的平均新增募资金额为0.79亿美元，外资机构的平均新增募资金额为1.76亿美元，合资机构的平均新增募资金额为0.71亿美元。
投资总量分析
2011年房地产私募股权基金投资活动较活跃，无论是案例数还是投资金额较上一年均有大幅增长。2011年中国私募房地产投资基金案例数共62起，同比增长63.2%。其中披露金额的案例数为61起，共涉及投资金额36.30亿美元，相比于2010年14.44亿美元的总额，增幅比为151.3%。
可投资中国大陆地区私募房地产投资基金投资情况对比 （2006-2011）
募资规模分析
从募资角度分析，2011年全年披露募集金额的基金共有66支。其中规模不超过5000万美元的共有34支，基金数量占比达到51.5%。新增资本量8.16亿美元，占年度总额的13.9%。规模超过2亿美元的新募基金共有8支，募集金额26.41亿美元，占比达到年度总额的45.1%。
投资规模分布
