企业投资项目评价方法的选择研究

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摘 要：本文以展会项目为例，对企业投资项目评价方法的选择进行分析，旨在通过对此类无形资产较多的投资项目的评价方法的选择研究，提出如何合理选择此类项目的评价方法并加以改进以最大限度地满足定性指标定量化及评价精准度两方面的要求。分析之后本文提出了选择类似模糊综合评价和AHP等方法组合的评价方法，并在隶属度确定问题上对方法进行了适当的改进，以进一步提高评价结果的精确性。

关键词：展会项目；模糊综合评价法；层次分析法；隶属度

0 引言

企业投资项目是指企业将一定数量的资金或资产投入到某种具有特定目标的对象或事业，以获取一定的经济效益和社会效益的任务。对企业投资项目进行科学的评价与分析，是实现项目决策科学化，提高项目效益及其经济持续性发展的关键。企业投资项目从项目资产的构成来分，可以分为有形资产较多的实体项目及无形资产较多的价值服务项目。

近年来，我国经济的高速发展和市场经济机制完善，投资项目日益增加。对投资项目进行科学评价已成为项目投资前的必备工作，其中以有形资产较多的实体投资项目为主要研究对象，对于这类投资项目的评价方法的研究也逐步成熟。但是对于无形资产较多的投资项目，像展会、博览会等的评价方法的研究尚未发展起来，主要是因为对于项目中较多的无形资产无法定量化，因此在使用以往的评价方法时会出现评价精准度较低甚至失真的情况。随着项目评价方法体系的不断发展和完善，一些可以用于将定性指标定量化处理的方法逐渐出现在国内外学者的视野中，同时得益于大批学者对于投资项目评价方法的大量研究和创新，类似于模糊综合评价法、蒙特卡洛模拟法、层次分析法等评价方法在实际操作中得到很大的应用和推广。同时，类似于展会、博览会等价值服务项目也越来越多的成为众多投资企业青睐的对象。2010年的上海世博会，举世瞩目，成就一时美谈，也将中国会展业的发展推向了一个新的高峰。因此选择合适的项目评价方法并加以改进，在保证较高的评价精准度的前提下，实现定性指标定量化的研究成为评价此类项目的关键。

本文以展会项目为例，对企业投资项目评价方法的选择进行分析，旨在通过对此类无形资产较多的投资项目的评价方法的选择研究，提出如何合理选择此类项目的评价方法并加以改进以最大限度地满足定性指标定量化及评价精准度两方面的要求。

1 文献综述

1.1 投资项目评价方法综述

综观现有投资项目评价研究文献，投资评价理论方法的发展可分为四个阶段：第一阶段是以净现值法（NPV）为代表的传统投资评价方法；第二阶段是以加强传统投资评价方法对不确定性的分析能力为目标的风险分析技术；第三阶段是以B1ack和Scholes（1973）的期权定价理论为基础,并由Myers（1977）首次将其用于实物投资决策而形成的实物期权（Real Option）方法；第四阶段是在期权定价理论方法基础上,利用博弈论思想和建模方法形成的期权博弈（Option Games）方法[1]。投资项目的评价方法理论均在原有理论的基础上有了很大的发展，在一定程度上也弥补了原有方法在某一方面的缺陷，但是总体来讲不同的评价方法成立的前提假设存在差异，适用的条件也存在差异，导致评价结果的差异。因此根据项目的特点选择适合的评价方法显得尤为重要。

现行的投资项目评估体系通常将投资多目标综合评价体系分为风险评估子系统和效益评估子系统。目前国内外对于投资项目评价方法的应用主要分为以下几类：（l）在该问题研究的起步阶段，主要以投资项目的财务资料为基础，采用技术经济学的一些原理与方法进行评价决策，典型的方法为净现值法；（2）依据现代管理理论进行评价决策的综合评价方法，比如层次分析法（AHP）、专家打分法、模糊评价法、主成分分析法等[2]，这些是目前使用相对较多的方法；（3）将金融资产定价模型，主要包括CAPM模型和期权定价模型[3]，运用于企业投资项目的评价决策；（4）应用数学理论与方法，如数学规划、灰色函数及仿真等对企业投资项目的评价决策进行量化分析。研究存在的不足主要在于对于无形资产的评价不够重视、评价指标体系的不标准以及隶属度函数确定的方法存在缺陷。

由于运用不同的评价方法对投资方案原始数据的处理、权数的确定、对评价方法本身掌握的标准以及采用的计算方法的不同，同时由于单个评价方法在使用时存在较大的限制和缺陷，因此需要我们根据项目特点，选择合适的投资项目评价方法的组合，扬长避短，把多种评估方法的评估结果兼容起来对研究对线进行判定。

1.2 展会项目评价综述

目前对于展会项目的前期评价研究较少，主要集中在后期的展会绩效的评价，研究的角度也是基于展会筹办方或者第三方监管部门。国外对于展会的评价体系在逐步成熟地发展中，其中以德国的FKM组织、法国的的国际展览联盟（UFI）及美国的成熟展会公司的评价最为成熟。以美国为例，美国参展公司对展览会常使用34种评估标准，其中14项被普遍认为非常重要。这16项标准可以归为4类：即参展企业质量、参加数量、展出位置和展出管理。

在国内，主要以《中国人民共和国商业行业标准SB／T 10358-2002专业性展览会等级的划分及评定》作为展会评价的主要指标，该评定将专业性展览会的等级评定分为四个级别，由高到低依次为A级、B级、C级、D级。等级的划分是以专业性展览会的主要构成要素为依据，包括：展览面积、参展商、观众、展览的连续性、参展商满意率和相关活动等方面。其中对专业展览会等级的具体评定标准做出规定。这个规定是采用对专业性展会各构成要素的评分来最后确定其等级的，所有构成要素的满分是720分，其中“展出净面积及特殊装修展位面积比”一项分值为150分，“参展商”一项的分值是70分，“观众”为100分，“展览连续性”占50分，“参展满意率”占150分，“相关活动”占80分。在附录中还规定，A级的最低分数线是546分，B级为420分，C级是216分，D级则为108分。2003年末，为了促进展览城市办展环境的优化，帮助和引导城市会展业的发展定位，经济日报联合国务院发展研究中心、中国社会科学院、商务部国际经贸研究院、全国城贸联等单位的专家学者及业内人士组成专家组，制定了国内第一个“展览城市办展环境评价指标体系”。这一指标体系综合了区域经济、城市竞争力、会展经济等多方面的研究成果，应用了22项与办展环境相关的指标，力图对我国的城市展览环境有一个较客观和科学的评价[4]。尽管如此，国内对于展会的评价体系仍处于没有系统性的状态，需要很多方面的改进和完善。

在展会评价方法的选择上，由于展会项目中无形资产的大量存在，并且构成了对展会评价体系的重要内容，而传统的评价方法对展会“价值”或“服务水平”等无形资产指标无法进行准备的定量评价，同时评价方法的精准度也不能得到保证，因此对于我国展会项目的评价一方面要结合以往的评价指标体系研究成果，对展会投资项目进行界定，在此基础上对该项目进行评价方法的选择；另一方面需要根据项目特点对评价方法进行改进以提高评价效果的精准度。

1.3 小结

投资项目评价方法的多样性及差异性需要与特定的评价对象相符合才能正确实施评价，进而保证评价的精准度。在上文的综述中不难发现，展会项目的特殊性要求研究者在对其评价时要能合理地分析各种评价方法的优缺点，扬长避短，以最合适的评价方法组合完成评价。其中，难点就在于展会项目中众多无形资产的评价，因此合理确定评价方法组合是影响展会评价成败的关键。为后续研究方便，本文结合前人研究文献对展会投资项目界定如下：风险投资企业以一定数量的资金或资产投入到某特定的展会中去，以获取一定的经济效益和社会效益。对于展会投资项目来讲，于其他项目不同之处在于投资的不确定性增强、项目评价困难等。

2 展会投资项目评价方法的选择

2.1 基于展会项目指标分类的评价方法选择

自1999年以来对于展会项目的评价就成为国内外学者研究的热点，但至今尚未形成一套成熟的理论体系，主要是由于展会项目的特殊性，它不仅具有其他投资项目的普遍特征，另外还包含了由很多无形资产构成的因素，诸如品牌因素、价值因素等。在前人的研究中对于展会项目的评价主要是从基础性指标、产业特性指标及品牌无形资产指标[5]三方面入手的。接下来本文就三类评价指标的特点进行分析，并在此基础上总结展会项目评价方法选择的标准。

基础指标可以分为两类：一类是所有展会项目所共有的，包括客观的、有形的硬性指标，例如展览面积、参展人数等；另外一类是所有投资项目共有的指标，如财务指标等。基础指标具有客观性、时效性和普遍性。对于基础指标的数据采集一般可通过审计公司或者政府监管部门获得，数据的可靠性及客观性可以得到保证。鉴于展会项目的基础指标具有客观性强，可得性高的特点，因此传统的评价方法即可实现，比如财务评价可采用投资回收期法，净现值法等，对于财务风险的评价可以采用蒙特卡洛模拟法进行；对于展会项目共有的硬性指标可利用模糊综合评价法实现等。总的来讲，展会项目的基础指标在评价时适用的评价方法众多，因此在选择的空间相对较大，在后续分析中可以根据以下两类指标的特点选择整体适用性最高的方法进行评价。展会项目基础指标的特点决定了其评价方法可多选性的特点，但同时也应注意在数据采集、数据处理中的客观和实事求是，进而保证评价结果的精准度。

产业特性指标，具有浓厚的行业特色，主要是对展览会项目的整体进行评估，包括展览前台工作和后台工作，涉及对展览环境、展览主题、展台设计与装饰、广告及公关宣传力度、展会后勤服务、展会的即时效果及潜在效果，展会的社会效果及经济效果等，属于展会价值评价的一部分。这部分指标行业区别度大，并且绝大多数属于主观性的软性指标。因此这类指标具有主观性强、标准不统一、测量难等特点，是否能实现对于该类指标的采集和量化是选择评价方法的关键因素。因此在评价方法选择上的首要要求就是能根据实际情况尽量将软性指标的信息量化处理，在保证信息完整性和准确性的前提下才能进行后续的项目评价。因此在评价方法选择上，可供选择的方法有因子分析法、层次分析法、模糊综合评价法以及两种方法结合使用的方法。对于以上几种方法的优缺点分析如下：因子分析法利用李克特量表将软性指标量化处理，能在很大的程度上保证定性指标的量化处理程度，同时处理过程和评价过程简单易于操作，缺点在于量化处理的过程中主观性太强，没有采取一定的措施尽量避免主观性造成的差异；对于模糊综合评价及AHP方法，首先对评价指标进行了分层处理，确定了权重，同时在模糊综合评价时，利用隶属度函数方法在一定的程度上对于主观性造成的差异进行了最小化处理，同时该方法体系中还包括一些验证方法，进一步保证了评价结果的精准度，缺点在于计算繁琐，工作量大。因此总的来讲，对于展会项目的行业特性指标，将定性指标定量化处理是关键，在此基础上权衡各方面的意见选用不同的评价方法。

品牌无形资产指标，是从品牌资产的认知度、美誉度和忠诚度三个维度来衡量展会项目的无形资产，同样也属于展会价值评价的一部分，该类指标具有难量化、难评价等特点。在数据采集方面与产业特性指标的不同之处在于品牌无形资产的评价要集合消费者的看法。对于无形资产的评价在项目评价中暂无前例可循，在评价方法的选择上首先要结合展会项目的特点及无形资产的评估中应注意的问题，遵循《资产评估准则-基本准则》、《资产评估准则—无形资产》和《企业价值评估指导意见（试行）》等有关评估准则的相关规定。同时品牌无行资产又存在不同与其他无形资产的特点，它的调查对象为消费者，需要结合消费者的反应和企业的情况进行的综合评价，因此以往只适用于企业技术、专利等的单方面的评价方法，诸如市场法、收益现值法和成本法等均不适用于品牌资产的评估，综合以上分析，本文认为可采用模糊综合评价和AHP相结合的方法对于品牌的认知度、美誉度和忠诚度进行评估，一方面该方法可以对这些定性信息定量化处理，另一方面将信息分层处理，确定权重，也在一定程度上避免了主观性差异造成的影响，缺点在于消费者群体这个样本很大，打分过程可能会耗费大量的人力、物力和财力。

结合上述三类展会项目评价指标特点的分析，接下来本文指出了针对展会项目评价方法的选择标准：第一，能够客观地进行数据采集；第二，能够根据展会特点实现定性指标的定量化分析；第三，能够综合全面对展会项目进行评价；第四，能够保证评价结果的精准度。因此按照对于展会项目指标的三种分类，在对展会项目进行评价时可采用组合的方法，如模糊综合评价和AHP结合、AHP-ANN相结合等组合方法，利用方法的互补性，扬长避短。

2.2 模糊综合评价模型介绍

例如模糊评价的指标因素即C层因素共有m个,C = {c1,c2,…,cm}。评价等级选用常用的五个等级V = {v1,v2,v3,v4,v5},即{优、良、一般、较差、差},对单因素ci（i =1,2,…,m）做评判,通过前述方法得到单因素ci对等级vj（j=1,2,…,5）的隶属度rij,即因素ci的单因素评判向量ri=（ri1,ri2,…,ri5）,这样m个因素的评价向量就构造出一个总的评价矩阵R。即每个被评价对象确定了从C到V的模糊关系R,矩阵为:

一般将其归一化使∑rij=1。然后根据层次分析确定的C层因素对于总目标A的权重有P=A*R。将P归一化,可得P''=p''1+p''2+p''3+p''4+p''5=1。

模糊综合评价的结果是被评价事物对各等级的模糊子集的隶属度,它一般是一个模糊向量,而非一个点值,因为它能提供的信息比其他方法更为丰富,若对多个事物比较并排序,就需要进一步处理,即计算每个对象的综合分值,按大小排序,按序择优。比如对上述5个等级,好为100分、较好为50分、一般为25分、较差为12·5分、差为6·25分。可以根据对各个等级的隶属度计算出综合得分,即S=■p''j×Sj，S为相应的分数。

2.3 评价方法的改进

以上本文分析了基于不同分类指标的评价方法的选择问题，在解决了方法选择问题之后，如何保证评价结果的精准度又是一个本文重点解决的问题，因此在结合以上评价方法的选择分析的基础上，以模糊综合评价和AHP相结合法为例，本文认为提高评价结果的精准度重点在于把握隶属度函数的确定问题。

隶属度的确定方法通常有以下两类，一是根据数据特点选用法国的卡夫曼教授曾经确定的28种隶属度函数；二是采用专家打分法确定隶属度。此外为了提高隶属度确定的精准程度可以根据行业或者同类公司情况模拟隶属度函数进而确定隶属度。

对于基础类指标，由于其客观性强，同时很多指标存在行业标准值；而对于行业特性指标，其行业特性较强，行业差别及评价标准也较大。因此对于这两类指标在隶属度确定时应采用第三种方法：根据行业标准值及同行业多家公司估算隶属度函数。其原理如下：利用统计学方法建立符合实际的隶属度函数。设在某一区间的样本观察值为Xl，X2，…，Xn，由于样本观察值来自总体，故反映了总体的客观实际。区间两个端点的隶属度是己知的，如图4一2中所示，“好”的隶属度，100为1，50为0，即该区间内“好”的隶属函数一定通过两点:（100，l），（50，0）。由于确定一条曲线至少需要三个点的坐标，因此除两个端点外，还需要找出另一个点。考虑样本均值这个特殊点，隶属度应该要反应指标之间的对比程度，因此某一区间内的样本均值的隶属度应该是0.5那么选取参数a，b，C的值，从而确定该区间上的隶属度函数。

此外还应注意的是对于行业特性指标的评价，由于专家的权威性较高，因此在打分时可以采用专家打分法而后根据不同行业进行区分评价，在同一行业内根据专家打分模拟隶属度函数，尽量规避由于行业不同对评价结果造成的影响，同时也提高了评价结果的精准度。

对于品牌资产指标，由于其调查对象为消费者，数据量较大，因此样本可以假设为来自正态分布的样本，在确定隶属度时可以采用法国的卡夫曼教授曾经确定的正态型隶属函数g（x）=e- （x-μ）2/2o2。

综上分析，基于不同指标分类进行了方法的选择问题的分析，在评价结果精准度的问题上，结合不同的指标特点进行了改进，进一步保证了结果的准确性。

3 结论

本文通过对展会项目的评价方法的研究，分析了定性指标较多，存在大量无形资产的展会项目在评价方法的选择方面应注意的问题及在提高展会项目评价结果精准度方面应采取的措施。以基于指标分类的评价指标选择为例对于三类展会项目指标：基础性指标、行业特性指标和品牌资产指标，根据不同的指标特性选择不同的评价方法，并推荐了该类项目评价的方法组合，模糊综合评价法和AHP相结合的方法，利用方法间的互补性，扬长避短。此外对于如何保证评价结果的精准度问题，本文同样以各类指标特性为依据在隶属度的确定上进行了适当的改进，对于基础类和行业特性指标根据行业标注值和同类公司的数据进行模拟估算隶属度函数，以提高隶属度确定的准确性。

鱼和熊掌常是不可兼得的，本文在提高隶属度的精确性上有了一定的方法改进，但是同时增加了工作量和计算量，处理过程相对繁琐，消耗的时间较长。因此在选用时需根据评价方的要求及展会项目的情况选择综合合适的方法进行项目评价。此外，本文是基于不同分类指标的评价方法选择和改进，针对性较强，在后续展会项目评价问题的研究中可以根据实际情况加以改进。

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