评估投资环境的方法有哪些

① 投资环境的评价方法

1、“冷热”因素分析法
美国的伊尔·A·利特法克(Isiah A．Litvak)和彼得·班廷(Peter M．Banting) 在《国际商业安排的概念框架》一文中提出。
1）政治稳定性。若一国的政治稳定性高时，这一因素被称为“热”因素，反之被称为“冷”因素。
2）市场机会。若市场机会大，则为“热”因素，反之为“冷”因素。
3）经济发展和成就。若一国经济发展速度快，经济运行良好，则为“热”因素，反之为“冷”因素。
4）文化一元化。若一元化程度高，则为“热”因素，反之为“冷”因素。
5）法规阻碍。若法规阻碍小，则为“热”因素，反之为“冷”因素。
6）实质阻碍。如实质性阻碍小，则为“热”因素，反之为“冷”因素。
7）地理和文化差距。如果地理和文化差距小，则为“热”因素，反之为“冷”因素。
2、等级尺度评分法
1969年，美国的罗伯特·B·斯托伯(Robert B．Stobaugh)在《如何分析国外投资气候》的文章中提出。
该方法主要从东道国政府对外国投资者的限制和鼓励政策的角度出发，把投资环境的内容划分为八大因素：
资金抽回限制；
外商股权比例；
对外商管制和歧视程度；
币值稳定性；
政治稳定性；
给予关税保护的意愿；
当地资本供应能力；
近5年通货膨胀率。
再进一步对上述因素分别划分出子因素。然后根据每一个子因素对投资的有利程度，给予不同的分值。最后将分值汇总，根据分数的高低综合反映投资环境的优劣程度。
3、多因素评估法
由香港中文大学的闵建蜀教授提出，把投资环境因素分为11类，即：政治环境、经济环境、财务环境、市场环境、基础设施、技术条件、辅助工业、法律制度、行政机构效率、文化环境、竞争环境。每一类因素又由一系列子因素构成。
在评价投资环境时。先由专家对各类因素的子因素做出综合评价，然后据此对该类因素作出优、良、中、可、差的判断，最后计算投资环境总分。
投资环境总分的取值范围在11—55之间，愈接近55，说明投资环境愈佳。反之，愈接近11，则说明投资环境愈劣。多因素评估法考虑到的因素比较细致全面，由专家进行评分简便易行，但对各个因素的权重的设定需要认真分析确定。
4、抽样评估法
抽样评估法是运用抽样调查的方法，随机的抽取或选定若干不同类型的外商投资企业，由调查者设计出有关投资环境的评价因素，由外商投资企业的高级管理者对东道国的投资环境要素进行口头或书面评估，根据综合后的意见得出评价结论的一种方法。在进行具体评估时，通常采取问答调查表的形式。
5、相似度法
相似度法，是以若干特定的相对指标为统一尺度，运用模糊综合评判原理，确定评价标准值，得出一个地区(城市)在诸指标上与标准值的相似度，据以评判该地区(城市)投资环境优劣的一种方法。
6、准数分析法
这种方法是由我国学者林应桐提出的。按各种投资环境因素的相关性对其进行分类如下：投资环境激励系数K，城市规划完善因子P，税利因子S，劳动生产率因子L，地区基础因子B，汇率因子T，市场因子M，管理权因子F，并把每一类因子分成若干子因子，再对子因子进行类似于多因素评估法的加权评分，求和得到该类因子的总分。
7、国家风险等级法
该方法是将投资东道国政治因素、基本经济因素、对外金融因素、政治的安定性等可能对投资产生影响的风险因素的大小分别打分量化，然后将各风险因素得分汇总起来确定一国的风险等级，最后进行国家之间的投资风险比较。

② 投资环境评价优选方法

投资环境评价优选的方法包括主观评价和客观评价,主要有准数分析法、参数分析法、层次分析法 ( AHP)、专家调研法、模糊综合评价优选法、熵权法、聚类分析与主成分分析相结合评价优选法、AHP与模糊综合评价相结合评价优选法等。根据评价目标、每种方法的特点和适用范围、综合考量评价对象的特征,选择适当的评价优选方法,以得出客观的评价优选结果。

(1) 参数分析法

这种方法的分析过程如下:①选择能够反映地区投资环境全貌的一组数据,比如投资系数、投资乘数、边际耗费倾向、投资饱和度、基础设施适应度、投资风险度、有效需求率、国民消费水平、资源增值率和优化商品率;②估计各参数的数值并将估计结果与投资环境良好的地区的同类指标进行比较;③分析比较结果的相似点和差异性,从而决定投资环境的好坏 (相似则说明投资环境不错)。此方法的特点是具有综合性和客观性,但对“公认的投资环境好的地区”没有明确的说明,很难确定。

(2) 准数分析法

准数分析法将影响投资环境的因素分为投资环境激励系数K、城市规划完善因子P、税利因子S、劳动生产率因子L、地区基础因子B、汇率因子T、市场因子M、管理权因子F。每一类因子又可以再分成若干子因子,加权评分这些子因子后,求和得到该类因子的总分。为了反映某一个因子与其他因子的有机联系,通常采用综合性的准数来衡量投资环境,以克服机械评分法的不足并得到比较全面的评价结果。

(3) 层次分析法

层次分析法 (Analytic Hierarchy Process,简称 AHP),由美国匹兹堡大学运筹学家T.L.Saaty于1980年提出。这种方法以系统论中的系统层次性原理为出发点,将复杂问题分解成若干有序的、条理化层次的简单问题,是一种多层次权重分析决策方法。它将相对于原问题更加简单的问题在另外一个层次上进行分析、比较、量化和排序,然后再逐级地进行综合评价和优选,以形式化方式处理人的主观判断。层次分析法这种多因素评价优选方法是一种新的定性和定量分析相结合的方法。使用层次分析法有以下5 个步骤,分别为:建立层次结构模型,构造判断矩阵,层次单排序,层次总排序,一致性检验。其中后3个步骤是逐层地进行。层次分析法具有如下4个特点:

1) 原理简单。层次分析法建立在试验心理学和矩阵理论之上,易于接受;其原理清晰、简明,使用方便;对定量信息要求不多。

2) 结构清晰。解决问题的思路是把复杂的问题拆分为多个有结构和层次关系的简单问题,而后对简单问题求解。

3 ) 定性与定量相结合。AHP方法是在通过专家调研 (如德尔菲法) 等方法确定判断矩阵的基础上,通过严密的定量方法来确定各指标要素的权重,最后进行综合评价优选。

4) 层次分析法适合分析投资环境这个多因素、多层次的动态系统中各因素权重的确定。它可以有效地将系统工程中使专家的主观性判断客观化,能够解决只用定量方法不能处理的问题。在社会经济系统的决策分析中广泛使用。

(4) 主成分分析法

主成分分析 ( Principal Component Analysis,简称PCA) 是“将给定的一组相关变量通过数学中的线性变换转成另一组不相关的变量”。它按照方差递减的顺序排列新变量,减少了指标体系中各因子指标间的干扰,方便找到主导因素,使评估过程简化。

主成分分析法是在确保数据最完整的原则下,降维处理高维变量空间,即对多变量数据进行最佳综合简化,其优点在于可以得出客观的权数,以及避免人为因素带来的偏差。缺点是纯数学计算时没有将经济因素考虑在内,很难根据客观实际对主成分的经济含义做出合理的解释;忽略指标本身的重要程度,获得的指标权重与预期的相差太大,其提取的原始指标信息都是数据的差异信息,而不是指标的含义、重要性等更为重要的信息。

主成分综合评价优选法是一种相对评价优选,其评价优选标准 (评价函数) 与样本的选取有关。评价优选单位的多少、增删都会影响评价优选结论。而且,指标重叠信息是主成分综合评价优选法不能消除的。它很容易受到指标重叠的影响,造成综合评价优选的结果与指标相关性结构的影响过于密切。

(5) 模糊综合评价优选法

20世纪60年代美国科学家扎德 ( L.A.Zadch) 创立的模糊综合评价优选法,是以模糊数学和与之对应的模糊统计法为出发点,综合考虑影响某事物的诸多因素,定量描述一些边界不清、不容易定量的因素,并以此为基础,综合评价优选的方法。

模糊综合评价优选法包括:①明确综合评价优选体系 (设有P个指标),也就是因素论域U;②明确评语等级论域V(设有M个评语等级);③确定指标权数W;④建立模糊关系矩阵R;⑤计算模糊合成值B;⑥进行模糊综合评价优选,将评价优选结果转化为可排序的形式,进行综合评价优选排序或进行分类评价优选,即模糊类别识别。

有关专家在应用实践中不断演进模糊 ( fuzzy ) 综合评价优选法,其运用的领域也在不断扩展,各种与模糊综合评价优选法相结合的方法正向多个领域扩张。由于领域非常复杂,模型会区别很大,造成模型越来越纷繁复杂。

模糊综合评价优选法的优点是:处理多层次复杂问题的评价优选和多因素的综合判断问题时,将各个因素对总体的影响综合考虑,并能用客观数字反映人的主观经验。

但是在对一些边界不清、不易定量的因素定量化时,有可能会丢失因素所携带的信息,定量化后的因素与未定量前的因素差异甚大。

(6) 聚类分析与主成分分析相结合评价优选法

首先将评价优选对象做聚类分析以区别其影响,接着使用主成分分析法算出被评价者的优选值,并按照优选值类内排序及类间排序。这种方法考虑了评价优选的特定目标,使评价优选指标间的相关影响得到最大的消除,同时考虑了重要的显着性指标,又使指标权重确定中的主观性误差降到了最低,进而使评价优选结果的有效性得到了提高。

但是该方法必须提前设定具有决定性影响的评价优选因素,根据这类因素聚类,且对指标的量化要求高。

(7) 层次分析法 (AHP) 与模糊综合评价优选相结合评价优选法

用层次分析法确定各个因素的权重,获得权重之后,采用模糊数学方法计算各个因素的评价优选值,进而得出综合评分。层次分析法与模糊综合评价优选法相结合,很适合区域内风险投资环境的综合评价。这种方法把风险投资环境因素的多层次和复杂性考虑在内,对于整个区域的风险投资环境评价优选是不适用的。

(8) 熵权法

“熵”( Entropy,意思是变化的容量),是德国物理学家克劳修斯 ( R.J.E.Clausius) 1864年在研究热循环时提出的。1948年,维纳 ( N.Wiener ) 和申农 ( C.E.Shannon ) 创立了信息论,申农把信息源传播信号过程中的不确定性称为信息熵,表示选择和不确定性与随机实践的关系,解决了定量描述信息的难题。熵值增大,意味着信息丢失;系统越有序,熵越小,信息量越大;熵越大,信息量就越小。1967年,Theil研究国家之间的收入差距时,首次提出Theil指数。它是用常数LgN减去信息熵值H得到的。这种方法以信息论和系统论中熵在不同概率事件中所反映信息量的不同作为权重设置的理论依据,即对一个由若干指标值构成的系统,指标值的离散程度越大,则该指标的信息熵值就越小,所反映的重要程度就越大。

熵权法是以各因素提供的信息量为基础,根据信息量来计算综合指标的数学方法。它是一种客观综合定权法,以各指标传递给决策者的信息量大小作为依据。