本文为常州工学院社科研究资助项目（YN04043）
　　【摘要】本文从风险投资机构的角度重点研究风险投资项目风险量化问题，构建了完整的风险影响指标体系，提出运用主客观权重法确定项目风险影响因素的指标值和权重向量，运用层次分析法（AHP）确定项目风险指标值的大小，运用风险与收益匹配的原则对所有被选的风险投资项目进行综合评判与排序，目的是为风险投资机构在多项目抉择中提供可靠的量化依据。
　　
　　一、问题的提出
　　
　　本文首先对风险投资项目风险产生的机理进行科学诠释，其次，通过构建科学指标体系从而使投资者在项目选择过程中避免由于信息不充分带来损失。
　　从风险投资行为整个过程分析（如图1），了解并解决两个主要环节的信息不对称问题对于保障投资者的利益至关重要。其中第一个关键环节主要是风险投资者与风险投资家（风险投资机构）的信息不对称问题。第二个关键环节主要是风险投资家（风险投资机构）与风险企业（或者是备选项目）之间的信息不对称问题。
　　如何解决第一层委托——代理关系，很多专家（南立新，2002；杨艳萍，2003；乔桂明，2004；应瑞瑶，2004；黄孝武，2002）借鉴国外风险投资公司的成功经验，提出在我国建立合伙制有限责任公司的风险投资公司运行机制解决第一层次的委托——代理矛盾。这种公司治理模式已经得到一致认可并且在实践中逐步推广。
　　第二层委托——代理关系中，如何合理确定代理对象（或者项目）是保障风险投资资金得到预期回报的重要环节，是本文研究的重点内容。
　　本文依据风险投资的特点，结合德尔菲法、层次分析法以及主成分分析法，提出一种针对风险投资项目评价的主客观权重法。运用这种方法对风险投资项目进行决策，不仅可以防范决策者主观臆断，而且注重吸收风险投资专家的经验，对项目风险进行客观地识别和量化，从而对诸多备选项目进行优劣排序。
　　
　　二、本文中项目风险量化模型的基本假设
　　
　　为了研究方便，消除歧义理解，本文做以下假设：
　　（一）假设风险投资家和风险企业家都是风险中性的
　　（二）假设各投资决策的使用效果是不可观测的，但是可以进行估计
　　（三）风险量化模型必须遵从经济计量模型中建模的基本原理，考虑模型的综合性、通用性、简洁性和可操作性等基本要求
　　（四）风险投资公司存在行业偏好情况外，各个备选方案竞争环境公平、透明
　　
　　三、风险投资多项目抉择模型——原理和方法
　　
　　本文构建的模型：Ri=δi /Vi
　　其中：Ri为第i个风险投资项目风险收益系数；δi为第i个风险投资项目风险程度值；Vi为第i个风险投资项目收益值指标系数。
　　R值越小越好。相同风险程度的不同项目，收益系数越大，对应的R值越小，项目相对越好；相同收益系数的不同项目，风险越小，对应R值越小，项目越好。
　　（一）风险程度值δi的计算
　　为了很好的度量项目风险程度δi，运用层次分析法，把项目的风险影响因素分为四层处理。它们是：目标层；制约因素层；制约子因素层和备选方案层（或称为措施层）（如图2）。其中，项目风险评估指标体系中指标数值由专家一次性打分后，运用加权平均法确定。指标对应权重向量确定方法是由专家组成员运用Delphi法经过2到3轮形成一组一致性的判断矩阵，然后运用方根法求出判断矩阵特征向量作为指标对应权重向量。
　　风险程度值δi的计算方法，大体可以分为五个步骤。
　　步骤1：建立制约因素、子因素评判等级和相应的评语集
　　由图2构建的层次分析模型，项目风险主要由{U1，U2，U3，U4，U5，U6，U7}等七个方面的制约因素确定。而U1（政策风险）取决于U11国家政治经济环境和U12项目与政策法规的相容度两个子因素。记为：
　　U1={U11，U12}
　　将每个制约子因素按照实际可能情况分为5个等级，每个等级代表不同的情况。各个因素等级按照影响评判对象的趋势一致原则来排列，选择使投资风险程度由低至高的顺序排列。风险影响因素对应评语集：
　　V=（1，2，3，4，5）
　　如“企业营销能力”这一因素等级按照“强、较强、中、稍低、低”排列。如果企业营销能力等级对应“强”则对应的评语应该为1，如果企业营销能力等级对应“较强”则对应的评语应该为2，如果企业营销能力等级对应“中”则对应的评语应该为3，企业营销能力等级对应“稍低”则对应的评语应该为4，企业营销能力等级对应“低”则对应的评语应该为5。评语值越小，代表风险投资项目该领域的风险也较小，相反，则代表较大风险。
　　步骤2：确定制约因素、子因素指标值
　　确定制约因素指标值是指根据项目风险因素实际情况，由专家给定相应指标数值，然后对评判结果进行加权统计得到各因素对应指标值bij。
　　bij=bij1×1+bij2×2+bij3×3+bij4×4+bij5×5
　　bijk的值以参评专家中认为因素uij属于uijk等级的人数除以参加评判的总人数所得到的商数（即进行归一化处理）确定。bij值介于1～5之间。bij值越接近5，代表风险越大；bij值越接近1，代表风险越小。这种确定指标值的方法不仅可以考虑各个专家的专业判断倾向，而且顾及到专家判断的集中趋势，参考价值更大。
　步骤3：确定各个制约因素、子因素权重向量集
　　制约因素与制约子因素权重向量是用来衡量影响项目风险诸因素相互比较相对重要程度的。本模型首先必须构造项目因素两两比较的判断矩阵，由专家团采用Delphi法经过2～3轮投票完成，采用9/9～9/1比例标度构造判断矩阵更接近实际情况。即两因素比较同等重要值为9/9；稍微重要9/7；明显重要9/5；强烈重要9/3；极端重要为9/1（侯岳衡（1995）和何堃（1997）），其次求解判断矩阵对应特征向量即为项目因素对应权重向量。
　　根据各个备选方案在制约子因素的条件下两两因素的比较重要程度，给出U11和其他制约子因素比较的判断矩阵（记作A11）。
　　其中，a11ij是指第i方案和第j因素与制约子因素U11比较重要程度。若第j方案与第i方案比较，得到判断值为a11ij＝1/a11ij，a11ij＝1（i＝1，2，……n；j＝1，2，3，……，n）。
　　依次类推，分别给出Uij和其他制约子因素比较的判断矩阵Aij，i＝1，2，……，7。
　　
本文原文
　　方根法是近似计算各个判断矩阵的最大特征值和特征向量最简洁的方法。下面以A11的特征向量计算过程说明方根法使用原理。
　　（1）计算判断矩阵每行所有元素的几何平均值
　　从而得到ω11＝（ω111，ω112，ω113，……，ω11n），为所求特征向量的近似值，也就是考虑制约子因素U11时对应各个备选项目的排序向量。
　　目标层对于制约因素层判断矩阵A的特征向量为λ：
　　λ=（λ1，λ2，λ3，λ4，λ5，λ6，λ7）
　　步骤4：确定各个制约因素相对项目方案指标向量值
　　U1对应各个项目方案的指标值为b1：
　　依次类推，计算出U2、U3、U4、U5、U6、U7的对应指标值。
　　步骤5：确定各个方案风险程度向量值δ
　　其中，δ中包含了n个备选风险投资方案对应的风险程度指标值。
　　
　　（二）确定备选方案投资收益系数Vi
　　备选风险投资方案投资收益利用项目财务指标度量评价。首先计算各个投资项目未来报酬总现值TPVi和风险投资初始投资资本总量Ci。其次，利用现值指数法求出收益值指标系数Vi：
　　在计算TPVi指标时，贴现率的确定至关重要，不同阶段进入风险投资项目肯定会要求一个不同的收益率。风险补偿率的问题，方英（2003）和王立国（2003）等，进行了详细的分析研究，图3是不同时期贴现率的研究结论。
　　对于贴现率采用平均贴现率为计算TPVi值各个时期的贴现率参数标准。而项目投资成本Ci是比较容易得到的数据。然后利用Vi=TPVi/Ci计算出项目投资收益系数Vi。
　　
　　（三）考虑风险和收益的最优投资项目的排序
　　根据项目风险与收益匹配的原则，用公式Ri=δi /Vi计算综合投资风险与收益的项目得分值，对各个备选项目进行客观、科学排序，从而确定备选项目的优先选取顺序。
　　
　　四、模型实证分析
　　
　　在实际调查过程中发现，风险投资公司在项目选择方向存在行业的偏好，所以本实证研究以江苏省2003年度申报科技型中小企业技术创新基金的光电一体化行业为例对模型的可靠性进行论证。
　　研究对象由江苏省2003年度光电一体化申报创新基金所有项目构成。其次，确定样本。对98个申报项目进行编号（按照先后次序编号），按照随机抽样的原则，利用随机数字表从总体集合中选取了10个项目组成样本。包括编号为43、55、56、27、16、07、77、26、50、20的项目单位组成样本集合。
　　利用介绍方法，确定项目收益指数Vi以及综合的风险收益系数Ri=δi /Vi，从而对备选方案进行排序。项目风险收益指标由小到大的顺序为R27，R50，R55，R16，R77，R26，R7，R20，R43，R56。（如表1项目风险收益值计算表）
　　
　　五、结论
　　
　　实证分析得到样本项目风险收益指标由小到大的顺序为：R27，R50，R55，R16，R77，R26，R7，R20，R43，R56。指标最小的项目代表优先选择的投资方向，而指标最大的项目是首先排除的项目。其中位置排列前两位的编号为27、50的两个项目风险收益指标值为最小的两个项目，按照本文章项目选择原则是优先选择的项目。而上述两个项目是受创新基金资助的对象。
　　运用本文模型对被选项目作出判断与国务院科技部创新基金评估专家系统评判结果基本吻合，从而验证了本模型方法的可靠性。
　　本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文。