基于AHP的技術(shù)密集型企業(yè)項(xiàng)目決策及投資

李 霞， 黃承鋒

(重慶交通大學(xué)，重慶400074)

基于AHP的技術(shù)密集型企業(yè)項(xiàng)目決策及投資

李 霞， 黃承鋒

(重慶交通大學(xué)，重慶400074)

企業(yè)項(xiàng)目投資決策是資本運(yùn)作的根本，要想獲得并保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，需要正確穩(wěn)妥的決策。各類企業(yè)應(yīng)有豐富而有效的決策方法，不斷吸納最新的決策方法來(lái)支撐決策行為。運(yùn)用層次分析方法(AHP)確定企業(yè)項(xiàng)目投資決策時(shí)的各因素指標(biāo)的權(quán)重，把握企業(yè)投資決策的主要趨勢(shì)，以期為解決技術(shù)密集型企業(yè)項(xiàng)目投資決策中出現(xiàn)的問(wèn)題提供參考。

技術(shù)密集型; 投資決策; 層次分析法

一、引言

隨著知識(shí)經(jīng)濟(jì)的興起和快速發(fā)展，我國(guó)技術(shù)密集型企業(yè)的項(xiàng)目決策及投資面臨著比傳統(tǒng)企業(yè)更大的挑戰(zhàn)和風(fēng)險(xiǎn)。項(xiàng)目投資是企業(yè)發(fā)展的重大決策，這種選擇和決策無(wú)論是擴(kuò)大再生產(chǎn)或是開(kāi)拓新市場(chǎng)，都將對(duì)企業(yè)的發(fā)展起著決定性的作用。技術(shù)密集型企業(yè)占用勞動(dòng)力較少，從業(yè)人員具有較高的科技專業(yè)知識(shí)，集中了高科技成果的企業(yè)部門，其技術(shù)密集程度往往同各行業(yè)、部門或企業(yè)的機(jī)械化、自動(dòng)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(shù)成反比。該類企業(yè)具有高智力性、創(chuàng)新性、高投入、高成長(zhǎng)、高回報(bào)性、機(jī)動(dòng)性強(qiáng)和風(fēng)險(xiǎn)性高的特點(diǎn)，這些特性決定了技術(shù)密集型企業(yè)面臨著比傳統(tǒng)企業(yè)更大的挑戰(zhàn)和項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)。企業(yè)投資項(xiàng)目的選擇決不是隨機(jī)的，而是應(yīng)該根據(jù)企業(yè)既定的投資戰(zhàn)略，以企業(yè)自身投資能力為基礎(chǔ)，圍繞企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行項(xiàng)目選擇。沒(méi)有方向性的項(xiàng)目選擇不但可能浪費(fèi)大量的財(cái)力、物力，而且不利于發(fā)現(xiàn)真正適合企業(yè)的項(xiàng)目，錯(cuò)失良好的投資時(shí)機(jī)。如何保證項(xiàng)目投資的科學(xué)合理，使之與國(guó)家的宏觀經(jīng)濟(jì)政策相適應(yīng)，并實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目投資的經(jīng)濟(jì)效益，具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。

近年來(lái)，企業(yè)項(xiàng)目投資決策越來(lái)越受到重視。在國(guó)外文獻(xiàn)中，Chris Carr［1］在《戰(zhàn)略投資決策行為:一個(gè)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(xí)慣的不同內(nèi)容的方法。Ping He［2］在《對(duì)彈性制造系統(tǒng)的投資:一個(gè)多目標(biāo)決策方法》中提出了一個(gè)多目標(biāo)決策方法，推導(dǎo)出最佳的靈活性投資策略，以供兼顧效率和利潤(rùn)為目標(biāo)，采取靈活的投資決策時(shí)考慮。Sotirios Karellas［3］在《從投資決策工具角度發(fā)展農(nóng)業(yè)廢棄物生產(chǎn)沼氣》中構(gòu)建了以沼氣原料為基礎(chǔ)的農(nóng)業(yè)項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)投資決策的工具包。在國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)中，張國(guó)光、蘇萬(wàn)貴［4］在分析高新技術(shù)企業(yè)項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)上建立了風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系，為對(duì)這些風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)，綜合運(yùn)用層次分析法和模糊數(shù)學(xué)法建立了模糊評(píng)價(jià)模型。李柏洲、董媛媛［5］通過(guò)應(yīng)用層次分析法構(gòu)建大型企業(yè)原始創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，得出大型企業(yè)原始創(chuàng)新能力相關(guān)要素排序，根據(jù)排序結(jié)果，總結(jié)出原始創(chuàng)新環(huán)境支撐和原始創(chuàng)新投入能力對(duì)企業(yè)原始創(chuàng)新能力的影響最大。童丹、王愛(ài)云［6］提出層次分析法可以有效地針對(duì)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(jìn)、促進(jìn)公司更穩(wěn)定的發(fā)展。劉玉、朱芳香［7］指出技術(shù)創(chuàng)新投資具有不確定性、不可逆性和競(jìng)爭(zhēng)性等特點(diǎn)，用傳統(tǒng)的投資決策方法進(jìn)行了分析，并進(jìn)一步探討了技術(shù)創(chuàng)新投資項(xiàng)目所有的期權(quán)性，提出了用實(shí)用期權(quán)方法，最后得出了此方法比傳統(tǒng)方法更加科學(xué)的結(jié)論，同時(shí)它更能體現(xiàn)項(xiàng)目的真實(shí)價(jià)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(xiàng)目投資決策時(shí)各因素指標(biāo)的權(quán)重，把握企業(yè)投資決策的主要趨勢(shì)，以期為解決技術(shù)密集型企業(yè)項(xiàng)目決策與投資中出現(xiàn)的問(wèn)題提供參考。

二、基于AHP的技術(shù)密集型企業(yè)項(xiàng)目決策及投資

(一)技術(shù)密集型企業(yè)項(xiàng)目決策及投資的評(píng)價(jià)指標(biāo)設(shè)置

通過(guò)對(duì)技術(shù)密集型企業(yè)項(xiàng)目決策及投資的各種影響因素進(jìn)行分析，將它的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系分為三個(gè)層次。第一層次建立1個(gè)一級(jí)指標(biāo):技術(shù)密集型企業(yè)項(xiàng)目決策及投資;第二層次確立了5個(gè)二級(jí)指標(biāo)，分別是經(jīng)濟(jì)效益、投資風(fēng)險(xiǎn)、投資環(huán)境、技術(shù)創(chuàng)新能力、企業(yè)家素質(zhì);第三層次確立了20個(gè)三級(jí)指標(biāo)，如表1所示。

表1 技術(shù)密集型企業(yè)項(xiàng)目決策與投資評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

(二)基于層次分析法(AHP)構(gòu)建技術(shù)密集型企業(yè)項(xiàng)目決策指標(biāo)體系

層次分析法將決策問(wèn)題按總目標(biāo)、各層子目標(biāo)、評(píng)價(jià)準(zhǔn)則直至具體的備擇方案的順序分解為不同的層次結(jié)構(gòu)，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(duì)上一層次某元素的優(yōu)先權(quán)重，最后用加權(quán)和的方法遞階歸并各備擇方案對(duì)總目標(biāo)的最終權(quán)重，從而組成一個(gè)多層次的分析結(jié)構(gòu)系統(tǒng)，把問(wèn)題條理化、系統(tǒng)化。

1．構(gòu)建遞階層次分析結(jié)構(gòu)

層次分析模型包含三個(gè)層次:目標(biāo)層、準(zhǔn)則層、因子層。在深入分析實(shí)際問(wèn)題的基礎(chǔ)上，將有關(guān)的各個(gè)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?qū)ι蠈右蛩赜杏绊懀瑫r(shí)又支配下一層的因素或受到下層因素的作用。根據(jù)描述確立的評(píng)價(jià)指標(biāo)，構(gòu)建出技術(shù)密集型企業(yè)項(xiàng)目投資決策層次結(jié)構(gòu)。

2．構(gòu)造判斷矩陣

比較判斷矩陣的構(gòu)建主要通過(guò)專家咨詢法獲得各指標(biāo)兩兩之間的相對(duì)重要性，一般由熟悉問(wèn)題的專家獨(dú)立給出。對(duì)于n個(gè)元素來(lái)說(shuō)，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(duì)于目標(biāo)重要值。為了使決策判斷定量化，形成數(shù)值判斷矩陣，常根據(jù)一定的比率標(biāo)度(1～9標(biāo)度法)將判斷定量化，如表2所示。

表2 1～9標(biāo)度表

3．判斷矩陣一致性檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)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(fù)平均值，作為度量判斷矩陣偏離一致性的指標(biāo)，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(jī)一致性指標(biāo)RI，如表3所示。運(yùn)用公式計(jì)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(duì)判斷矩陣進(jìn)行調(diào)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(jù)判斷矩陣，計(jì)算出某層次因素相對(duì)于上一層中某個(gè)元素的相對(duì)重要性。層次單準(zhǔn)則排序可歸結(jié)為計(jì)算判斷矩陣的最大特征值和與其特征向量的問(wèn)題，一般用迭代法。首先計(jì)算判斷矩陣每一行元素的乘積Mi=∏nj=1aij(i=1，2，…，n);其次計(jì)算Mi的n次方根，再對(duì)向量，正規(guī)化W2，…Wn］T，即為所求的特征向量，就是對(duì)應(yīng)元素單排序的權(quán)重;最后計(jì)算判斷矩陣的最大特征根λmax。

5．運(yùn)用層次分析法確定指標(biāo)體系權(quán)重

根據(jù)層次分析法原理，在重慶四所高校(重慶大學(xué)、重慶交通大學(xué)、西南大學(xué)、重慶工商大學(xué))發(fā)放了60份調(diào)查問(wèn)卷，征詢有關(guān)專家學(xué)者的意見(jiàn)，運(yùn)用德?tīng)柗品▽?duì)結(jié)果進(jìn)行定量處理，構(gòu)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(zhǔn)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(duì)應(yīng)的特征向量值為0．073、0．048、0．264、0．145、0．470。由于062，當(dāng) n=5 時(shí)，RI=1．120，所以該判斷矩陣具有滿意的一致性，該結(jié)果是有效的。由運(yùn)算結(jié)果可得出各指標(biāo)按權(quán)重排序:B5＞B3＞B4＞B1＞B2，即在準(zhǔn)則層企業(yè)家素質(zhì)權(quán)重最大，其次是投資環(huán)境，第三是技術(shù)創(chuàng)新能力，其中經(jīng)濟(jì)效益和投資風(fēng)險(xiǎn)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(duì)應(yīng)的特征向量值為0．466、0．151、0．311、0．072。由于，當(dāng)n=4 時(shí)，RI=0．900，所以該判斷矩陣具有滿意的一致性，該結(jié)果是有效的。由運(yùn)算結(jié)果可得出各指標(biāo)按權(quán)重排序:B11＞B13＞B12＞B14，即在經(jīng)濟(jì)效益中全員勞動(dòng)生產(chǎn)率權(quán)重最大，其次是投資收益率，第三是規(guī)模報(bào)酬，外部經(jīng)濟(jì)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(duì)應(yīng)的特征向量值為0．516、0．137、0．085、0．262。由于，當(dāng)n=4 時(shí)，RI=0．900，所以該判斷矩陣具有滿意的一致性，該結(jié)果是有效的。由運(yùn)算結(jié)果可得出各指標(biāo)按權(quán)重排序:B21＞B24＞B22＞B23，即在投資風(fēng)險(xiǎn)中市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重最大，其次是管理風(fēng)險(xiǎn)，第三是技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)，人員風(fēng)險(xiǎn)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(duì)應(yīng)的特征向量值為0．060、0．123、0．305、0．512。由于，當(dāng)n=4 時(shí)，RI=0．900，所以該判斷矩陣具有滿意的一致性，該結(jié)果是有效的。由運(yùn)算結(jié)果可得出各指標(biāo)按權(quán)重排序:B34＞B33＞B32＞B31，即在投資環(huán)境中政府支持權(quán)重最大，其次是金融部門支持，第三是產(chǎn)學(xué)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(duì)應(yīng)的特征向量值為0．270、0．076、0．122、0．532。由于，當(dāng)n=4 時(shí)，RI=0．900，所以該判斷矩陣具有滿意的一致性，該結(jié)果是有效的。由運(yùn)算結(jié)果可得出各指標(biāo)按權(quán)重排序:B44＞B41＞B43＞B42，即在技術(shù)創(chuàng)新能力中專利和專有技術(shù)權(quán)重最大，其次是研究開(kāi)發(fā)成功率，第三是產(chǎn)品生產(chǎn)周期率，產(chǎn)品開(kāi)發(fā)時(shí)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(duì)應(yīng)的特征向量值為0．134、0．269、0．529、0．068。由于，當(dāng)n=4 時(shí)，RI=0．900，所以該判斷矩陣具有滿意的一致性，該結(jié)果是有效的。由運(yùn)算結(jié)果可得出各指標(biāo)按權(quán)重排序:B53＞B52＞B51＞B54，即在企業(yè)家素質(zhì)中基本技能權(quán)重最大，其次是領(lǐng)導(dǎo)協(xié)調(diào)能力，第三是行業(yè)和企業(yè)知識(shí)，個(gè)人價(jià)值觀也占一定的比例。

層次總排序及其一致性檢驗(yàn):

權(quán)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(guò)一致性檢驗(yàn)，該結(jié)果是有效的。由運(yùn)算結(jié)果可得出全部指標(biāo)權(quán)重的綜合排序結(jié)果:企業(yè)家素質(zhì)中的基本技能和領(lǐng)導(dǎo)協(xié)調(diào)能力兩個(gè)指標(biāo)占了相當(dāng)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(jié)論

通過(guò)應(yīng)用層次分析法得出技術(shù)密集型企業(yè)項(xiàng)目投資決策比較重要的幾個(gè)指標(biāo)，在二級(jí)指標(biāo)中企業(yè)家素質(zhì)、投資環(huán)境和技術(shù)創(chuàng)新權(quán)重比較大，說(shuō)明企業(yè)在進(jìn)行投資決策時(shí)，企業(yè)家的自身素質(zhì)對(duì)投資結(jié)果成敗影響很大，而政府部門的正確引導(dǎo)和金融部門的有力支持是企業(yè)進(jìn)行投資決策的重要基礎(chǔ)。同時(shí)，技術(shù)創(chuàng)新是技術(shù)密集型企業(yè)投資決策中的一個(gè)重要因素。其它相關(guān)因素在技術(shù)密集型企業(yè)項(xiàng)目投資決策中占有相當(dāng)?shù)谋壤?，?dāng)企業(yè)要增加某方面的能力時(shí)，可以根據(jù)權(quán)重大小進(jìn)行有針對(duì)性的調(diào)整，從而保證企業(yè)投資活動(dòng)的順利進(jìn)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(guó)光，蘇萬(wàn)貴．高新技術(shù)企業(yè)項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)分析［J］．經(jīng)營(yíng)與管理，2009，(7)．

［5］ 李柏洲，董媛媛．基于層次分析法我國(guó)大型企業(yè)原始創(chuàng)新能力評(píng)價(jià)研究［J］．科技進(jìn)步與對(duì)策，2010，(1)．

［6］ 童丹，王愛(ài)云．層次分析法在中小企業(yè)融資問(wèn)題中的應(yīng)用［J］．重慶交通大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)，2010，(6)．

［7］ 劉玉，朱芳香．高技術(shù)創(chuàng)新投資項(xiàng)目決策分析［J］．經(jīng)濟(jì)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(xué)研究生教育創(chuàng)新基金項(xiàng)目“重慶兩江新區(qū)優(yōu)勢(shì)制造業(yè)發(fā)展研究”(2010(下)第10號(hào))的階段性成果。

李 霞(1987－)，女，云南人，重慶交通大學(xué)管理學(xué)院2010級(jí)技術(shù)經(jīng)濟(jì)及管理專業(yè)碩士研究生，主要從事區(qū)域經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)、交通經(jīng)濟(jì)研究。

(責(zé)任編輯:李曉梅)