风险投资决策研究综述

　　一、引言
　　所谓风险投资，是指把资金投向蕴藏着较大失败危险的高新技术开发领域，以期成功后取得高资本收益的一种商业投资行为[1]。风险投资的整个过程贯穿一系列的投资决策，决策正确，则投资成功；决策失误，必导致投资失败。因此，现代风险投资理论与方法的一个重要研究方向就是构建风险投资决策模型。准确构建决策模型不但需要利用恰当的研究方法，还要注重研究影响风险投资决策的重要因素。正确识别评估风险，有效挖掘投资潜力，可以帮助投资者规避风险，使收益做到最大化。
　　二、国外风险投资决策本文由论文联盟http://收集整理研究
　　国外关于风险投资决策的研究主要分为三个阶段：即一般风险企业投资决策体系研究，不同类型、不同阶段风险企业投资决策体系研究和高科技风险企业成功关键因素研究等。
　　（一）一般风险企业投资决策体系研究
　　国外对vc的研究是从上世纪80年代中期开始的。tyebjee&bruno[2]对41位风险投资家进行调查和谈访，从市场吸引力、产品差异性、管理能力、逆境承受能力以及退出风险等5个方面建立风险投资评估体系，为其他学者奠定了研究基础。风险投资是高风险与高收益并举的投资，投资决策是风险与收益之间的平衡。damodaran认为风险投资决策中一方面需要评估风险企业的总体预期风险与收益水平；另一方面是评估风险投资家的预期收益。macmillanl、siegel & narasimha（1985）沿用了tyebjee&bruno的研究方法，通过调研他们把风险投资家所关注的风险指标分为六类主要指标：竞争风险、投资风险、退出风险、执行风险、管理风险、领导者风险等。wwW.11665.COmmacmillanl、zemann& subbanarasimha（1987）在之前的研究基础上，通过对150个风险投资公司调查研究，研究表明新合资企业获得成功的标准与两大因素密切相关：初创期的竞争程度，产品的市场接受程度。
　　对于之前的研究成果，仁者见仁，智者见智。vance&robert（1995）认为之前的投资标准过于复杂，他通过自己的采访，从产品战略思想、管理能力、收益三个方面建立了一套简易的风险投资评估体系。风险投资虽兴起于美国，研究成果却跨越了国界。在韩国风险投资较为萧条时，joongdoug、jung&lee（1994）为了识别现有的风险投资评估指标中重要的投资标准，作者研究了现有风险投资的评估标准，实证研究结果表明创业者的管理能力、融资能力、产品的市场吸引力、产品或技术的优越性、原材料的可获得性、生产能力等六个因素在风险投资中较为重要。
　　（二）不同类型、不同阶段风险企业投资决策体系研究
　　风险企业处在不同阶段，发展所面临的风险不尽相同，随着科学研究的深入发展，有学者开始针对不同类型、不同阶段的风险企业进行研究。m.kakati（2003）针对高科技风险企业设置了38个评价指标，m.kakati教授把38个评价指标分为六类，分别为：企业家素质，组织资源能力，竞争战略，产品特征，市场特征，融资能力。研究表明企业家素质、组织资源的能力、竞争战略是企业生存能力和成就的关键性决定因素。chorev&anderson（2006）研究影响以色列高科技初创企业成功的关键因素，发现在管理、客户关系、产品研发是比较重要的，然而通常所强调的经济政策、商业环境却不太重要，但最为重要的是核心团队的创业态度和创业能力。
　　（三）高科技风险企业成功关键因素研究
　　随着科学研究的深入发展，对投资决策的研究越来越细致，有学者开始研究影响高科技企业成功的关键因素，这些关键因素无疑是做决策时的重要参考因素。创业企业通常以技术取胜，cohen&levinthal（1990）为缺乏技术优势，即便有外部网络资源和金融资本的支持，也难以在市场中获得优势地位。mcdougall、robinson& denisi（1992）认为新企业拥有强大的技术优势就有获得成长的机会并相对竞争对手有进入市场的优势。hironori&sue（2002）研究风险投资家和创业者的认知和情感对绩效的影响。研究结果表明，认知上的不一致的冲突有助于绩效的增加，但是组织内部私人之间的情感冲突则对合作绩效起着负作用。chen、zou&wang（2009）研究表明，技术能力、人际网络关系、金融资本是企业发展的三大引擎。
　　三、国内风险投资决策研究
　　管理学决策理论认为，一个完整的决策过程包括存在先后顺序的三个阶段，即问题的识别与选择—决策分析过程—决策与实施方案，决策分析过程在整个决策问题中出于最重要的地位[3]。由于风险投资具有投资周期长、风险大的特点，而且投资资金有限，因此面对纷繁复杂的项目需要谨慎筛选。如果风险投资家能在投资决策时充分考虑到各种风险因素并正确分析评价和科学决策，那么就能有效降低投资风险。国内学者对风险投资决策的研究，主要集中在风险投资影响因素和决策模型构建两个方面：
　　（一）风险投资影响因素研究
　　国内学者对风险投资影响因素的研究，多数是参考国外现有相关研究文献并根据自己的认识形成决策指标体系。汤京华和王玉珍[4]分析美国、荷兰、台湾等国家或地区的风险投资项目评估因素，结合国内实际，从产品差异度、市场吸引力、管理能力、经济绩效、环境影响等五个方面建立指标体系。资金一直被视为企业运作的血脉，财务状况是企业运作效果的直观反映，客观、有效的财务记录能揭示公司运作的好坏情况。马扬等（1999）在以往研究的基础上增加财务状况等影响因素，建立了自己的评价指标体系。邹辉文等[5]通过对风险投资项目的投资政策和投资阶段的风险的分析，设置人员素质、市场前景、技术水平、财务状况、退出机制、社会环境等6个一级指标、29个二级指标，建立风险投资项目评价指标体系。投资处在不同阶段、不同行业企业的风险是不一样的，彭卫民[6]研究高科技企业风险因素，认为高科技企业风险因素主要包括：管理能力因素、技术与产品因素、市场因素、退出及收获的可能性因素。风险投资既有高风险性，同时还存在高收益性，风险投资决策分析时不仅要考虑风险因素，还应考虑收益因素。liu et al.（2011）针对高科技初创企业风险建立了指标体系，经实证研究得到了17个影响投资的关键因素。张春英和姜丹（2001）从风险和效益两个方面构建风险投资评估的多目标评估指标体系。钱水土和周春喜[7]从企业发展角度，引入成长风险和道德风险因素，分析成长过程和环境以及企业道德对投资者投资风险的影响。

　　（二）风险投资决策模型构建
　　风险投资决策分析过程中，充分预计到各种风险因素是关键，但识别到风险因素之后，如何使用科学的方法衡量风险与收益也至关重要。在国内的研究文献中，张春英和姜丹（2001）运用层次分析法和模糊数学的集值统计原理分别进行指标权数确定和专家打分的数学处理，建立了定量评估模型；王世良和王世波[8]利用ahp构建了一个具体的层次分析评价模型；魏星等（2004）[9]运用层次分析法求出各个指标的权重并利用模糊数学建立模糊综合评价模型。层次分析法和模糊数学是一种比较简单实用的研究方法，但排列各指标的相对重要性时受人为的影响因素比较重，而且一致性检验难以通过，因此即便是同一套指标体系在不同的风险投资家所得出的结论也莫衷一是。针对上述弊端，王学军和郭亚军[10]运用序关系分析法（g1法）分析造成ahp判断矩阵不一致的原因，指出了g1法与构造判断矩阵的本质区别，解决了层次分析法的应用难题。随着科学研究的进一步深入，张丰和段玮婧[12]运用因子分析法对风险投资评价决策程序中初步评价阶段的评价指标进行研究。孙晓梅[13]利用神经元网络建立投资决策模型，实证研究的科学性已经被国外学者所证实，神经网络能弱化人的主观因素、降低人为因素在求权重中的影响。
　　四、对国内外风险投资决策研究基本评述
　　（一）从研究方法角度来看，
　　从研究方法角度来看，国外对风险投资项目评估决策的研究可以分为三类：①调查法，即采用对风险投资家面谈或填写调查表的方法，来总结风险投资项目评估决策指标；②实证法，即采用对实践案例分析的方法，提炼总结风险投资项目评估决策的指标；③理论法，即采用理论推导的方式来得出评估决策指标。国外现有相关文献中，风险投资决策的研究已经有了从实证到理论、从宏观到微观、从定性到定量的转变，影响因素的研究更具针对性和更可操作性。
　　（二）国内文献研究内容有效性偏若
　　风险投资实践在我国起步较晚，文献研究相比国外较为滞后[14]，因此国内研究文献多数借鉴国外现有研究成果基础上形成自己的理论。我国风险投资决策研究得到的结论缺乏检验论证，研究成果难以保证与客观实际相吻合。总之，上述还处于定性研究阶段，投资决策影响因素的可操作性不强、难以量化[14]。不同发展阶段、不同产业背景的创业企业风险因素不尽相同，国内现有文献研究的针对性较弱。
　　（三）国内文献研究方法的科学性不强
　　国内学者在研究投资决策方法时，普遍采取层次分析法、模糊数学、德尔菲打分法及主成分分析法等方法，对项目风险或投资收益进行评估。在使用这些方法求权重时，没有统一的标准，仁者见仁，智者见智，得到的结论莫衷一是。
　　五、研究结论
　　针对以上国内学者的研究不足，拟开展以下四个方面的研究工作：
　　（一）加强科学研究，建立符合我国实际投资影响环境的投资决策指标体系。不同国家、不同地区的市场发育程度不一样、投资者风险偏好不一样，影响投资决策的因素不尽一致。因此，亟需根据我国的实践环境，研究符合我国投资实际的决策影响因素，建立具有普遍适用性和内在统一性的投资决策指标体系。
　　（二）加强针对性研究，满足不同投资主体的需要。风险投资主要支持高技术风险企业的开拓与成长[1]，高新技术分布广泛，处在不同发展阶段的风险不尽一致，没有放之四海而皆准的理论成果。因此，需要根据不同行业、不同发展阶段的实际影响因素，加强研究的针对性。
　　（三）加强微观因素研究，检验投资决策影响因素的实际影响效果。
　　（四）突破现有研究方法的束缚，增加bp神经网络算法、实证研究等方法在投资领域的应用。bp神经网络在创新能力评价、绩效评价等领域甚为广泛，bp神经算法求权值能有效降低人为主观因素的影响，而且可以实现动态评价，有效避免了以往研究方法的弊端；实证研究通过调查分析，能检验理论是否与实践的统一性，反应理论成果的科学性。