探求農業科技企業投資風險評估范文

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1評價方法

AHP模糊綜合評價模型風險投資業的AHP－模糊綜合評價［4－9］，就是對建立起來的多層次指標體系用模糊評價的數據和層次分析的方法來定量研究，最終得出農業科技企業的風險投資水平。本研究是根據評價指標體系，應用AHP法來確定各指標的權重，用模糊隸屬度的方式來度量評價分析對象，最終得出綜合評價結果。2．1AHP法確定評價指標權重系數1）建立層次結構模型。深入分析并確定影響企業投資風險的因素，列出影響因素的遞階結構及從屬關系，并設定對應的符號（表1）。設U＝｛U1，U2，U3，U4，U5，U6，U7，U8｝為評價因素集，A表示目標。其中創新能力U1＝｛U11，U12，U13，U14，U15，U16｝，管理團隊U2＝｛U21，U22，U23，U24，U25，U26｝，商業模式U3＝｛U31｝，行業及企業的行業地位U4＝｛U41，U42，U43，U44，U45，U46｝，運營狀況U5＝｛U51，U52，…，U513｝，財務狀況U6＝｛U61，U62，U63，U64，U65｝，融資情況U7＝｛U71，U72，U73｝，環境U8＝｛U81，U82，U83｝。2）構造判斷矩陣。建立判斷矩陣U，矩陣中的元素Uij表示對評價目標A而言，Ui比Uj的相對重要性，Uij值采用1－9判斷標度法并綜合專家群體咨詢意見進行確定。3）層次排序及其一致性檢驗。對特征向量做歸一化處理，確定各層次單排序權向量W，接下來計算各判斷矩陣的一致性指標CI，CI＝（λmax－n）／（n－1），進一步計算隨機一致性比率CR＝CI／RI，進行一致性檢驗。4）層次總排序及其一致性檢驗。

根據層次單排序的計算結果，由層次結構模型的最底層向最高層逐層推求層次總排序權重向量，得出各項投資風險因素對于最高層次（總目標層）項目整體投資風險的相對重要性的排序權重，最后進行一致性檢驗。結果如表1所示，評價指標括號內為匹配權重。2．2模糊綜合評價模型對投資風險進行評價1）確定評價指標集和評判評語集。評價指標集同AHP法；評語集V＝｛V1，V2，V3，V4，V5｝，其中V1代表風險高，V2代表風險較高，V3代表風險一般，V4代表風險較低，V5代表風險低。2）確定評價矩陣。設Uij隸屬于第k（k＝1，2，3，4，5）個評語的隸屬度為rijk，則可構造評價矩陣其中，rijk是整個評審專家組在第k種風險程度對第Uij項指標進行評價的概率，rijk＝mijk／N通過統計調查法得到，N表示參與評審的專家人數，mijk表示對第Uij項指標合計有mijk個人選擇第k個評語。3）準則層模糊綜合評判。對每個Ui＝｛Ui1，Ui2，Ui3．．．，Uim｝的m個因素，按模糊綜合評判方法可得準則層綜合評價向量Ai莓Ai＝Wi莓Ri＝｛ai1，ai2，ai3，ai4，ai5｝，i＝1，2，．．．，8，Wi為Ui指標的權重系數，其值由層次分析法確定；Ri為對Ui的單因素評價矩陣，式中的符號“莓”表示模糊合成運算。

2實證研究

以首屆中國農業科技創新創業大賽成長組一等獎企業Z和二等獎企業Y為例進行對比研究。3．1Z企業案例評價Z企業是專門從事畜禽場規劃、設計、建造和管理咨詢“一體化服務”的專業公司。公司目前主要業務包括畜牧場規劃、設計、建造，為客戶提供交鑰匙工程；畜牧場設計咨詢和可行性研究；現有畜牧場的整體改造；畜牧場配套設備銷售；畜牧養殖工藝咨詢培訓等。應用模糊數學評價法對Z企業的投資風險進行綜合評價。1）準則層模糊綜合評判。邀請9位專家參與風險程度評價，統計后得到該指標的統計概率，列于評價矩陣Ri。以創新能力（U1）分析為例，得到其相應的投資風險綜合評價向量A1。通過專家評審后創新能力的風險程度評價概率矩陣為：同理得出準則層其他幾項的投資風險綜合評價向量：管理團隊的投資風險綜合評價向量A2＝［0，0，0．043，0．460，0．487］；商業模式的投資風險綜合評價向量A3＝［0，0，1，0，0］；行業及企業的行業地位的投資風險綜合評價向量A4＝［0，0，0．117，0．233，0．757］；運營狀況的投資風險綜合評價向量A5＝［0，0，0．017，0．312，0．671］；財務狀況的投資風險綜合評價向量A6＝［0，0，0．098，0．159，0．743］；融資情況的投資風險綜合評價向量A7＝［0，0，0．185，0．741，0．074］；環境的投資風險綜合評價向量A8＝［0，0．074，0．519，0．407，0］。2）目標層模糊綜合評判。結合以上各指標權重和準則層相對應變量的投資風險綜合評價向量Ai，根據模糊綜合評價模型可以得到最終的農業科技企業投資風險綜合評價向量A，其結果如下。按照模糊綜合評價法的最大隸屬度原則，最終的評價結果顯示，最大值0．501所對應的風險等級為V5，即此項目的投資風險應定位于“低風險”。

為了便于不同企業最終結果的比較，可以對結果進行進一步的變換，把不同評語集賦以一定的數值，如：設H為企業投資可行性，向量C＝｛C1，C2，C3，C4，C5｝＝｛50，60，70，80，90｝。用所得到的評價結果與數值向量結合，得到Z企業最終的投資可行性得分為：3．2Y企業案例評價Y企業主營農用挖掘機、裝載機、高空作業車、輪胎式起重機、電瓶叉車等農機，集科研開發、生產銷售、現代服務為一體，擁有自營進出口權。公司發展定位于小型農用工程機械的研發制造，以實現挖掘機國產化為己任，服務新農村建設為使命，為中國乃至全球產業發展推出高性價比的工業產品。Y企業案例中的指標權重確定和模糊綜合評價過程與Z企業案例一樣，這里不再贅述。下面只列出其最終目標層模糊綜合評價結果。按照模糊評價法的最大隸屬度原則，最終的評價結果顯示，最大值0．438所對應的風險等級為V5，即此項目的投資風險應定位于“低風險”。參照對Z企業案例分析，對結果進行進一步變換，把不同評語集賦以一定的數值，如：設H為企業投資可行性，向量C＝｛C1，C2，C3，C4，C5｝＝｛50，60，70，80，90｝。用所得到的評價結果與數值向量結合，得到Y企業最終的投資可行性得分為：3．3評價結果的進一步分析上述計算結果表明，Z企業最終的投資可行性得分要高于Y企業，這從另一個角度驗證了首屆農業科技創新創業大賽評選結果的科學性。同時，可以進行進一步分析，找出造成兩個企業之間差距的影響因素。通過上述計算結果發現，影響兩個企業最終得分的因素在于模糊評價向量中的最后一項，即Z企業為0．501，而Y企業為0．438。現把這一項的模糊計算結果列出：通過Az和Ay的對比計算可以看出，影響兩者最終數值差距的主要因素是算式中的第一項，即企業的創新能力。

3結果與討論

1）研究結合以往投資風險評價方法，結合農業科技企業的發展特點，借鑒首屆中國農業科技創新創業大賽的評選實例，構建了農業科技企業投資風險評價體系，該評價體系的建立對完善農業科技創新創業大賽的評選機制有很強的指導意義。對獲獎企業的投資風險評價結果驗證了農業科技企業投資風險評價指標體系及評價方法的可操作性，有很強的實踐價值。該指標體系和評價方法的確立既對完善農業科技創新創業大賽的評審工作提供了有益參考，同時也填補了國內在農業科技企業投資風險領域研究的空白。

2）利用AHP－模糊綜合評價方法對獲獎企業進行了定量分析，所得結果與實際的評審結果基本一致（兩個項目得分都很高，Z企業得分比Y企業高），從另一個角度驗證了首屆中國農業科技創新創業大賽的評價結果是公平、科學的。再有，通過定量分析可以清楚地找出兩個企業在各個指標中的分值差距，并確定影響兩者最終得分的主要因素在于企業的創新能力。因此，該方法既可以幫助投資專家比較準確地評價農業科技企業的風險程度，也為農業科技企業提升自身競爭力找到了著力點。

3）需要注意的是，由于目前對農業科技企業的投資風險研究較少，該評價指標體系篩選出來的優秀企業在未來能否真正如預期發展，還有待時間的檢驗。因此，仍需深入進行后續的跟蹤調查。

作者：王斌張富王建中王秀芳單位：河北農業大學經貿學院科技部中國農村技術開發中心