李 霞， 黃承鋒

(重慶交通大學，重慶400074)

基于AHP的技術密集型企業(yè)項目決策及投資

李 霞， 黃承鋒

(重慶交通大學，重慶400074)

企業(yè)項目投資決策是資本運作的根本，要想獲得并保持競爭優(yōu)勢，需要正確穩(wěn)妥的決策。各類企業(yè)應有豐富而有效的決策方法，不斷吸納最新的決策方法來支撐決策行為。運用層次分析方法(AHP)確定企業(yè)項目投資決策時的各因素指標的權重，把握企業(yè)投資決策的主要趨勢，以期為解決技術密集型企業(yè)項目投資決策中出現的問題提供參考。

技術密集型; 投資決策; 層次分析法

一、引言

隨著知識經濟的興起和快速發(fā)展，我國技術密集型企業(yè)的項目決策及投資面臨著比傳統企業(yè)更大的挑戰(zhàn)和風險。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。技術密集型企業(yè)占用勞動力較少，從業(yè)人員具有較高的科技專業(yè)知識，集中了高科技成果的企業(yè)部門，其技術密集程度往往同各行業(yè)、部門或企業(yè)的機械化、自動化程度成正比，而同各行業(yè)、部門或企業(yè)所用手工操作人數成反比。該類企業(yè)具有高智力性、創(chuàng)新性、高投入、高成長、高回報性、機動性強和風險性高的特點，這些特性決定了技術密集型企業(yè)面臨著比傳統企業(yè)更大的挑戰(zhàn)和項目風險。企業(yè)投資項目的選擇決不是隨機的，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可能浪費大量的財力、物力，而且不利于發(fā)現真正適合企業(yè)的項目，錯失良好的投資時機。如何保證項目投資的科學合理，使之與國家的宏觀經濟政策相適應，并實現項目投資的經濟效益，具有十分重要的現實意義。

近年來，企業(yè)項目投資決策越來越受到重視。在國外文獻中，Chris Carr［1］在《戰(zhàn)略投資決策行為:一個情境的方法》中提出了一種能夠解釋戰(zhàn)略投資決策(SID)的制造習慣的不同內容的方法。Ping He［2］在《對彈性制造系統的投資:一個多目標決策方法》中提出了一個多目標決策方法，推導出最佳的靈活性投資策略，以供兼顧效率和利潤為目標，采取靈活的投資決策時考慮。Sotirios Karellas［3］在《從投資決策工具角度發(fā)展農業(yè)廢棄物生產沼氣》中構建了以沼氣原料為基礎的農業(yè)項目經濟評價投資決策的工具包。在國內文獻中，張國光、蘇萬貴［4］在分析高新技術企業(yè)項目投資風險的基礎上建立了風險指標體系，為對這些風險指標進行評價，綜合運用層次分析法和模糊數學法建立了模糊評價模型。李柏洲、董媛媛［5］通過應用層次分析法構建大型企業(yè)原始創(chuàng)新能力評價指標體系，得出大型企業(yè)原始創(chuàng)新能力相關要素排序，根據排序結果，總結出原始創(chuàng)新環(huán)境支撐和原始創(chuàng)新投入能力對企業(yè)原始創(chuàng)新能力的影響最大。童丹、王愛云［6］提出層次分析法可以有效地針對本企業(yè)的具體情況做出最理性的融資決策，有助于管理者改進、促進公司更穩(wěn)定的發(fā)展。劉玉、朱芳香［7］指出技術創(chuàng)新投資具有不確定性、不可逆性和競爭性等特點，用傳統的投資決策方法進行了分析，并進一步探討了技術創(chuàng)新投資項目所有的期權性，提出了用實用期權方法，最后得出了此方法比傳統方法更加科學的結論，同時它更能體現項目的真實價值，為投資者作出更加明智的決策。本文正是基于以上背景和研究成果，采用層次分析方法確定企業(yè)項目投資決策時各因素指標的權重，把握企業(yè)投資決策的主要趨勢，以期為解決技術密集型企業(yè)項目決策與投資中出現的問題提供參考。

二、基于AHP的技術密集型企業(yè)項目決策及投資

(一)技術密集型企業(yè)項目決策及投資的評價指標設置

通過對技術密集型企業(yè)項目決策及投資的各種影響因素進行分析，將它的評價指標體系分為三個層次。第一層次建立1個一級指標:技術密集型企業(yè)項目決策及投資;第二層次確立了5個二級指標，分別是經濟效益、投資風險、投資環(huán)境、技術創(chuàng)新能力、企業(yè)家素質;第三層次確立了20個三級指標，如表1所示。

表1 技術密集型企業(yè)項目決策與投資評價指標體系

(二)基于層次分析法(AHP)構建技術密集型企業(yè)項目決策指標體系

層次分析法將決策問題按總目標、各層子目標、評價準則直至具體的備擇方案的順序分解為不同的層次結構，然后用求解判斷矩陣特征向量的辦法求得每一層次的各元素對上一層次某元素的優(yōu)先權重，最后用加權和的方法遞階歸并各備擇方案對總目標的最終權重，從而組成一個多層次的分析結構系統，把問題條理化、系統化。

1．構建遞階層次分析結構

層次分析模型包含三個層次:目標層、準則層、因子層。在深入分析實際問題的基礎上，將有關的各個因素按照不同屬性自上而下地分解成若干層次，同一層的諸因素從屬于上一層的因素或對上層因素有影響，同時又支配下一層的因素或受到下層因素的作用。根據描述確立的評價指標，構建出技術密集型企業(yè)項目投資決策層次結構。

2．構造判斷矩陣

比較判斷矩陣的構建主要通過專家咨詢法獲得各指標兩兩之間的相對重要性，一般由熟悉問題的專家獨立給出。對于n個元素來說，得到兩兩比較判斷矩陣C=(Cij)n×n。其中Cij表示因素i和因素j相對于目標重要值。為了使決策判斷定量化，形成數值判斷矩陣，常根據一定的比率標度(1～9標度法)將判斷定量化，如表2所示。

表2 1～9標度表

3．判斷矩陣一致性檢驗

為了檢驗判斷矩陣的一致性，在層次分析法中引入判斷矩陣最大特征根以外的其余特征根的負平均值，作為度量判斷矩陣偏離一致性的指標，即用檢查決策者判斷思維的一致性。顯然，如果判斷矩陣具有完全一致性，那么有 λmax=n，則 CI=0;如果 λmax稍大于n，則判斷矩陣具有滿意一致性。為衡量不同階判斷矩陣是否具有滿意一致性，引入平均隨機一致性指標RI，如表3所示。運用公式計算，CR表示判斷矩陣一致性比例。如果n=1或2，那么判斷矩陣具有完全一致性，定義為CR=0;如果n＞2，若求得CR＜0．1，那么判斷矩陣具有滿意一致性，該判斷矩陣可以用作層次分析;若求得CR≥0．1，則判斷矩陣不具有滿意一致性，需要對判斷矩陣進行調整和修正，一直到矩陣滿足CR＜0．1為止。

表3 RI值

4．層次單排序

根據判斷矩陣，計算出某層次因素相對于上一層中某個元素的相對重要性。層次單準則排序可歸結為計算判斷矩陣的最大特征值和與其特征向量的問題，一般用迭代法。首先計算判斷矩陣每一行元素的乘積Mi=∏nj=1aij(i=1，2，…，n);其次計算Mi的n次方根，再對向量，正規(guī)化W2，…Wn］T，即為所求的特征向量，就是對應元素單排序的權重;最后計算判斷矩陣的最大特征根λmax。

5．運用層次分析法確定指標體系權重

根據層次分析法原理，在重慶四所高校(重慶大學、重慶交通大學、西南大學、重慶工商大學)發(fā)放了60份調查問卷，征詢有關專家學者的意見，運用德爾菲法對結果進行定量處理，構建了如表4所示的判斷矩陣。因子層判斷矩陣為 B1、B2、B3、B4、B5，準則層判斷矩陣為 A。

表4 A的判斷矩陣

求解得最大特征根λmax=5．247，對應的特征向量值為0．073、0．048、0．264、0．145、0．470。由于062，當 n=5 時，RI=1．120，所以該判斷矩陣具有滿意的一致性，該結果是有效的。由運算結果可得出各指標按權重排序:B5＞B3＞B4＞B1＞B2，即在準則層企業(yè)家素質權重最大，其次是投資環(huán)境，第三是技術創(chuàng)新能力，其中經濟效益和投資風險也占一定的比例。

B1的判斷矩陣如表5所示。

表5 B1的判斷矩陣

解得最大特征根λmax=4．108，對應的特征向量值為0．466、0．151、0．311、0．072。由于，當n=4 時，RI=0．900，所以該判斷矩陣具有滿意的一致性，該結果是有效的。由運算結果可得出各指標按權重排序:B11＞B13＞B12＞B14，即在經濟效益中全員勞動生產率權重最大，其次是投資收益率，第三是規(guī)模報酬，外部經濟也占一定的比例。

B2的判斷矩陣如表6所示。

表6 B2的判斷矩陣

解得最大特征根λmax=4．131，對應的特征向量值為0．516、0．137、0．085、0．262。由于，當n=4 時，RI=0．900，所以該判斷矩陣具有滿意的一致性，該結果是有效的。由運算結果可得出各指標按權重排序:B21＞B24＞B22＞B23，即在投資風險中市場風險權重最大，其次是管理風險，第三是技術風險，人員風險也占一定的比例。

B3的判斷矩陣如表7所示。

表7 B3的判斷矩陣

解得最大特征根 λmax=4．093，對應的特征向量值為0．060、0．123、0．305、0．512。由于，當n=4 時，RI=0．900，所以該判斷矩陣具有滿意的一致性，該結果是有效的。由運算結果可得出各指標按權重排序:B34＞B33＞B32＞B31，即在投資環(huán)境中政府支持權重最大，其次是金融部門支持，第三是產學研合作狀況，企業(yè)所處的信息化水平也占一定的比例。

B4的判斷矩陣如表8所示。

表8 B4的判斷矩陣

解得最大特征根 λmax=4．114，對應的特征向量值為0．270、0．076、0．122、0．532。由于，當n=4 時，RI=0．900，所以該判斷矩陣具有滿意的一致性，該結果是有效的。由運算結果可得出各指標按權重排序:B44＞B41＞B43＞B42，即在技術創(chuàng)新能力中專利和專有技術權重最大，其次是研究開發(fā)成功率，第三是產品生產周期率，產品開發(fā)時間率也占一定的比例。

B5的判斷矩陣如表9所示。

表9 B5的判斷矩陣

解得最大特征根 λmax=4．181，對應的特征向量值為0．134、0．269、0．529、0．068。由于，當n=4 時，RI=0．900，所以該判斷矩陣具有滿意的一致性，該結果是有效的。由運算結果可得出各指標按權重排序:B53＞B52＞B51＞B54，即在企業(yè)家素質中基本技能權重最大，其次是領導協調能力，第三是行業(yè)和企業(yè)知識，個人價值觀也占一定的比例。

層次總排序及其一致性檢驗:

權向量:W=［0．034;0．011;0．023;0．005;0．025;0．007;0．004;0．013;0．016;0．032;0．080;0．135;0．039;0．011;0．018;0．077;0．063;0．126;0．248;0．032］

通過一致性檢驗，該結果是有效的。由運算結果可得出全部指標權重的綜合排序結果:企業(yè)家素質中的基本技能和領導協調能力兩個指標占了相當大的比重，其次投資環(huán)境中政府部門扶持度也占了很大比重，金融部門支持度和專利也占了一些比重。

三、結論

通過應用層次分析法得出技術密集型企業(yè)項目投資決策比較重要的幾個指標，在二級指標中企業(yè)家素質、投資環(huán)境和技術創(chuàng)新權重比較大，說明企業(yè)在進行投資決策時，企業(yè)家的自身素質對投資結果成敗影響很大，而政府部門的正確引導和金融部門的有力支持是企業(yè)進行投資決策的重要基礎。同時，技術創(chuàng)新是技術密集型企業(yè)投資決策中的一個重要因素。其它相關因素在技術密集型企業(yè)項目投資決策中占有相當的比例，當企業(yè)要增加某方面的能力時，可以根據權重大小進行有針對性的調整，從而保證企業(yè)投資活動的順利進行。

［1］ Chris Carr．Strategic investment decision making practices:A contextual approach［J］．Management Accounting Research，2010，21(3):167 ～184．

［2］ He Ping．On flexibility investment in manufacturing system:A multi－ objective decision making method［J］．Expert Systems with Applications，2011，(11)．

［3］ Sotirios Karellas．Development of an investment decision tool for biogas production from agricultural waste［J］．Renewable and Sustainable Energy Reviews，2010，14(4):1273～1282．

［4］ 張國光，蘇萬貴．高新技術企業(yè)項目投資風險分析［J］．經營與管理，2009，(7)．

［5］ 李柏洲，董媛媛．基于層次分析法我國大型企業(yè)原始創(chuàng)新能力評價研究［J］．科技進步與對策，2010，(1)．

［6］ 童丹，王愛云．層次分析法在中小企業(yè)融資問題中的應用［J］．重慶交通大學學報(社會科學版)，2010，(6)．

［7］ 劉玉，朱芳香．高技術創(chuàng)新投資項目決策分析［J］．經濟與法，2009，(11)．

Abstract:Corporate investment decision is the fundamental of capital operation，in order to obtain and maintain a competitive edge，a secure and right decision is absolutely needed．Various types of enterprises should continue to absorb new decision methods to support the behavior．AHP(Analytic Hierarchy Process)method is used to determine the weight of each factor index，and the main trends in decision-making are grasped to address problems and a reference is given to the technology-intensive enterprises in project investment decision．

Key words:technology-intensive;investment decision;AHP

Project Investment Decision of Technology-Intensive Enterprise Based on AHP

LI Xia，HUANG Cheng-feng
(Chongqing Jiaotong University，Chongqing 400074，China)

F276

A

1674－0297(2011)05－0060－04

2011－04－15

重慶交通大學研究生教育創(chuàng)新基金項目“重慶兩江新區(qū)優(yōu)勢制造業(yè)發(fā)展研究”(2010(下)第10號)的階段性成果。

李 霞(1987－)，女，云南人，重慶交通大學管理學院2010級技術經濟及管理專業(yè)碩士研究生，主要從事區(qū)域經濟、產業(yè)經濟、交通經濟研究。

(責任編輯:李曉梅)