評估投資環境的方法有哪些

① 投資環境的評價方法

1、「冷熱」因素分析法
美國的伊爾·A·利特法克(Isiah A．Litvak)和彼得·班廷(Peter M．Banting) 在《國際商業安排的概念框架》一文中提出。
1）政治穩定性。若一國的政治穩定性高時，這一因素被稱為「熱」因素，反之被稱為「冷」因素。
2）市場機會。若市場機會大，則為「熱」因素，反之為「冷」因素。
3）經濟發展和成就。若一國經濟發展速度快，經濟運行良好，則為「熱」因素，反之為「冷」因素。
4）文化一元化。若一元化程度高，則為「熱」因素，反之為「冷」因素。
5）法規阻礙。若法規阻礙小，則為「熱」因素，反之為「冷」因素。
6）實質阻礙。如實質性阻礙小，則為「熱」因素，反之為「冷」因素。
7）地理和文化差距。如果地理和文化差距小，則為「熱」因素，反之為「冷」因素。
2、等級尺度評分法
1969年，美國的羅伯特·B·斯托伯(Robert B．Stobaugh)在《如何分析國外投資氣候》的文章中提出。
該方法主要從東道國政府對外國投資者的限制和鼓勵政策的角度出發，把投資環境的內容劃分為八大因素：
資金抽回限制；
外商股權比例；
對外商管制和歧視程度；
幣值穩定性；
政治穩定性；
給予關稅保護的意願；
當地資本供應能力；
近5年通貨膨脹率。
再進一步對上述因素分別劃分出子因素。然後根據每一個子因素對投資的有利程度，給予不同的分值。最後將分值匯總，根據分數的高低綜合反映投資環境的優劣程度。
3、多因素評估法
由香港中文大學的閔建蜀教授提出，把投資環境因素分為11類，即：政治環境、經濟環境、財務環境、市場環境、基礎設施、技術條件、輔助工業、法律制度、行政機構效率、文化環境、競爭環境。每一類因素又由一系列子因素構成。
在評價投資環境時。先由專家對各類因素的子因素做出綜合評價，然後據此對該類因素作出優、良、中、可、差的判斷，最後計算投資環境總分。
投資環境總分的取值范圍在11—55之間，愈接近55，說明投資環境愈佳。反之，愈接近11，則說明投資環境愈劣。多因素評估法考慮到的因素比較細致全面，由專家進行評分簡便易行，但對各個因素的權重的設定需要認真分析確定。
4、抽樣評估法
抽樣評估法是運用抽樣調查的方法，隨機的抽取或選定若干不同類型的外商投資企業，由調查者設計出有關投資環境的評價因素，由外商投資企業的高級管理者對東道國的投資環境要素進行口頭或書面評估，根據綜合後的意見得出評價結論的一種方法。在進行具體評估時，通常採取問答調查表的形式。
5、相似度法
相似度法，是以若干特定的相對指標為統一尺度，運用模糊綜合評判原理，確定評價標准值，得出一個地區(城市)在諸指標上與標准值的相似度，據以評判該地區(城市)投資環境優劣的一種方法。
6、准數分析法
這種方法是由我國學者林應桐提出的。按各種投資環境因素的相關性對其進行分類如下：投資環境激勵系數K，城市規劃完善因子P，稅利因子S，勞動生產率因子L，地區基礎因子B，匯率因子T，市場因子M，管理權因子F，並把每一類因子分成若乾子因子，再對子因子進行類似於多因素評估法的加權評分，求和得到該類因子的總分。
7、國家風險等級法
該方法是將投資東道國政治因素、基本經濟因素、對外金融因素、政治的安定性等可能對投資產生影響的風險因素的大小分別打分量化，然後將各風險因素得分匯總起來確定一國的風險等級，最後進行國家之間的投資風險比較。

② 投資環境評價優選方法

投資環境評價優選的方法包括主觀評價和客觀評價,主要有準數分析法、參數分析法、層次分析法 ( AHP)、專家調研法、模糊綜合評價優選法、熵權法、聚類分析與主成分分析相結合評價優選法、AHP與模糊綜合評價相結合評價優選法等。根據評價目標、每種方法的特點和適用范圍、綜合考量評價對象的特徵,選擇適當的評價優選方法,以得出客觀的評價優選結果。

(1) 參數分析法

這種方法的分析過程如下:①選擇能夠反映地區投資環境全貌的一組數據,比如投資系數、投資乘數、邊際耗費傾向、投資飽和度、基礎設施適應度、投資風險度、有效需求率、國民消費水平、資源增值率和優化商品率;②估計各參數的數值並將估計結果與投資環境良好的地區的同類指標進行比較;③分析比較結果的相似點和差異性,從而決定投資環境的好壞 (相似則說明投資環境不錯)。此方法的特點是具有綜合性和客觀性,但對「公認的投資環境好的地區」沒有明確的說明,很難確定。

(2) 准數分析法

准數分析法將影響投資環境的因素分為投資環境激勵系數K、城市規劃完善因子P、稅利因子S、勞動生產率因子L、地區基礎因子B、匯率因子T、市場因子M、管理權因子F。每一類因子又可以再分成若乾子因子,加權評分這些子因子後,求和得到該類因子的總分。為了反映某一個因子與其他因子的有機聯系,通常採用綜合性的准數來衡量投資環境,以克服機械評分法的不足並得到比較全面的評價結果。

(3) 層次分析法

層次分析法 (Analytic Hierarchy Process,簡稱 AHP),由美國匹茲堡大學運籌學家T.L.Saaty於1980年提出。這種方法以系統論中的系統層次性原理為出發點,將復雜問題分解成若干有序的、條理化層次的簡單問題,是一種多層次權重分析決策方法。它將相對於原問題更加簡單的問題在另外一個層次上進行分析、比較、量化和排序,然後再逐級地進行綜合評價和優選,以形式化方式處理人的主觀判斷。層次分析法這種多因素評價優選方法是一種新的定性和定量分析相結合的方法。使用層次分析法有以下5 個步驟,分別為:建立層次結構模型,構造判斷矩陣,層次單排序,層次總排序,一致性檢驗。其中後3個步驟是逐層地進行。層次分析法具有如下4個特點:

1) 原理簡單。層次分析法建立在試驗心理學和矩陣理論之上,易於接受;其原理清晰、簡明,使用方便;對定量信息要求不多。

2) 結構清晰。解決問題的思路是把復雜的問題拆分為多個有結構和層次關系的簡單問題,而後對簡單問題求解。

3 ) 定性與定量相結合。AHP方法是在通過專家調研 (如德爾菲法) 等方法確定判斷矩陣的基礎上,通過嚴密的定量方法來確定各指標要素的權重,最後進行綜合評價優選。

4) 層次分析法適合分析投資環境這個多因素、多層次的動態系統中各因素權重的確定。它可以有效地將系統工程中使專家的主觀性判斷客觀化,能夠解決只用定量方法不能處理的問題。在社會經濟系統的決策分析中廣泛使用。

(4) 主成分分析法

主成分分析 ( Principal Component Analysis,簡稱PCA) 是「將給定的一組相關變數通過數學中的線性變換轉成另一組不相關的變數」。它按照方差遞減的順序排列新變數,減少了指標體系中各因子指標間的干擾,方便找到主導因素,使評估過程簡化。

主成分分析法是在確保數據最完整的原則下,降維處理高維變數空間,即對多變數數據進行最佳綜合簡化,其優點在於可以得出客觀的權數,以及避免人為因素帶來的偏差。缺點是純數學計算時沒有將經濟因素考慮在內,很難根據客觀實際對主成分的經濟含義做出合理的解釋;忽略指標本身的重要程度,獲得的指標權重與預期的相差太大,其提取的原始指標信息都是數據的差異信息,而不是指標的含義、重要性等更為重要的信息。

主成分綜合評價優選法是一種相對評價優選,其評價優選標准 (評價函數) 與樣本的選取有關。評價優選單位的多少、增刪都會影響評價優選結論。而且,指標重疊信息是主成分綜合評價優選法不能消除的。它很容易受到指標重疊的影響,造成綜合評價優選的結果與指標相關性結構的影響過於密切。

(5) 模糊綜合評價優選法

20世紀60年代美國科學家扎德 ( L.A.Zadch) 創立的模糊綜合評價優選法,是以模糊數學和與之對應的模糊統計法為出發點,綜合考慮影響某事物的諸多因素,定量描述一些邊界不清、不容易定量的因素,並以此為基礎,綜合評價優選的方法。

模糊綜合評價優選法包括:①明確綜合評價優選體系 (設有P個指標),也就是因素論域U;②明確評語等級論域V(設有M個評語等級);③確定指標權數W;④建立模糊關系矩陣R;⑤計算模糊合成值B;⑥進行模糊綜合評價優選,將評價優選結果轉化為可排序的形式,進行綜合評價優選排序或進行分類評價優選,即模糊類別識別。

有關專家在應用實踐中不斷演進模糊 ( fuzzy ) 綜合評價優選法,其運用的領域也在不斷擴展,各種與模糊綜合評價優選法相結合的方法正向多個領域擴張。由於領域非常復雜,模型會區別很大,造成模型越來越紛繁復雜。

模糊綜合評價優選法的優點是:處理多層次復雜問題的評價優選和多因素的綜合判斷問題時,將各個因素對總體的影響綜合考慮,並能用客觀數字反映人的主觀經驗。

但是在對一些邊界不清、不易定量的因素定量化時,有可能會丟失因素所攜帶的信息,定量化後的因素與未定量前的因素差異甚大。

(6) 聚類分析與主成分分析相結合評價優選法

首先將評價優選對象做聚類分析以區別其影響,接著使用主成分分析法算出被評價者的優選值,並按照優選值類內排序及類間排序。這種方法考慮了評價優選的特定目標,使評價優選指標間的相關影響得到最大的消除,同時考慮了重要的顯著性指標,又使指標權重確定中的主觀性誤差降到了最低,進而使評價優選結果的有效性得到了提高。

但是該方法必須提前設定具有決定性影響的評價優選因素,根據這類因素聚類,且對指標的量化要求高。

(7) 層次分析法 (AHP) 與模糊綜合評價優選相結合評價優選法

用層次分析法確定各個因素的權重,獲得權重之後,採用模糊數學方法計算各個因素的評價優選值,進而得出綜合評分。層次分析法與模糊綜合評價優選法相結合,很適合區域內風險投資環境的綜合評價。這種方法把風險投資環境因素的多層次和復雜性考慮在內,對於整個區域的風險投資環境評價優選是不適用的。

(8) 熵權法

「熵」( Entropy,意思是變化的容量),是德國物理學家克勞修斯 ( R.J.E.Clausius) 1864年在研究熱循環時提出的。1948年,維納 ( N.Wiener ) 和申農 ( C.E.Shannon ) 創立了資訊理論,申農把信息源傳播信號過程中的不確定性稱為信息熵,表示選擇和不確定性與隨機實踐的關系,解決了定量描述信息的難題。熵值增大,意味著信息丟失;系統越有序,熵越小,信息量越大;熵越大,信息量就越小。1967年,Theil研究國家之間的收入差距時,首次提出Theil指數。它是用常數LgN減去信息熵值H得到的。這種方法以資訊理論和系統論中熵在不同概率事件中所反映信息量的不同作為權重設置的理論依據,即對一個由若干指標值構成的系統,指標值的離散程度越大,則該指標的信息熵值就越小,所反映的重要程度就越大。

熵權法是以各因素提供的信息量為基礎,根據信息量來計算綜合指標的數學方法。它是一種客觀綜合定權法,以各指標傳遞給決策者的信息量大小作為依據。