关键词：
招商引资；区域投资环境；评价
投资环境主要是指在一个国家或地区中，影响投资资本正常运行的各种条件的总和，也是对资本投资产生有利或者不利因素的综合。投资环境是一个动态的概念，往往会受到外界各种因素的影响。优化区域投资环境除了对基础设施配套等物质条件的“硬环境”进行优化以外，还需要从经济、政策、制度以及服务等方面的“软环境”来进行完善，这样才能够吸引投资。
一、开发区区域投资环境的基本构成因素
本文在研究中主要将经济环境、社会文化、基础设施、政治法律要素以及自然地理作为构成区域投资环境的要素，然后采用统计取舍法对区域投资环境的构成要素进行分析。
1.经济环境
经济环境是开发区进行招商引资的主要素材，也是影响项目投资回报的主要因素。随着科学技术、经济文明的不断推进，经济环境会随之发生变化。经济环境主要包括经济体制、市场规模、产业配套、消费水平、工业基础、金融信贷以及物价水平等内容。而投资者在对一个的地区考虑是否进行投资的时候，往往是从经济环境开始进行考虑的，只有经济环境中各项指标满足投资者的要求，投资者才会的进行投资，因此开发区需要特别重视经济环境并持续进行优化，来吸引更多的投资者。
2.社会文化
社会文化主要是指影响经营活动的各种文化要素的总称，其对投资者行为和生产经营过程也产生重要的影响。社会文化环境主要是指历史文化、民族风格、风俗习惯、、当地人受教育程度、政治、社会以及阶级结构等，良好的社会文化环境就能够消除外来投资者与当地雇员和消费者之间的心理距离，也会降低投资过程中的政治风险。
3.基础设施
基础设施要素主要是指进行生产经营、贸易所依赖的物质条件。基础设施要素主要有两方面的内容：一方面是生产基础设施，主要是指市政、交通、邮电、铁路、通讯等方面的内容；另一方面就是生活基础设施，主要有居民配套设施、生活配套设施等，比如道路、住房以及垃圾处理等。
4.政治因素
政治因素是影响投资者进行投资的关键因素，主要包括社会体制、社会结构、社会安全性、政局稳定性以及国家信誉度等。投资者更加关注政府因素、法律因素以及政策因素这三方面的内容。健全的法律会保护投资者的利益，同时也会对投资者的行为进行约束和规范。通过各种政策的调节和帮助，能够提升办事效率，投资者的投资过程也会比较轻松。
5.自然地理条件
自然地理条件主要包括投资地的区位、气候、水文、人口资源、自然资源以及环境保护等方面的内容。项目地距离市场的远近、资源的供应是否便利会对投资者的决策产生影响，人口状况、收入、喜好以及人口状况对劳动力供应的影响等对投资者的决策会产生关键的作用，投资者一般都会根据项目的具体要求选择良好的自然地理环境来进行投资。
二、区域投资环境评价指标体系的构建
在对开发区的区域投资环境进行评价的时候，主要从以下五种方法来进行：
1.多因素和关键因素评估法
多因素评估法和关键因素评估法之间存在着一定的联系，多因素评估法会将经济、政治、市场、财务、技术、法律制度、文化以及行政机构等方面的因素考虑进来，然后按照优良中可差的等级来进行打分，得分越高的话，那么投资的环境就越好，越能够吸引投资者。关键因素评估法主要是对确定投资者动机的关键因素来进行分析。
2.抽样评估法
该方法主要是以随机的方式来抽取或者选择不同类型的企业，调查者对调查的环境因素进行设计，然后让企业的投资者进行口头或者书面的评估，这样就能够获得投资者对投资环境的看法。这种方法简便易行，可以根据需求和目的来对调查对象进行调整，并且容易获得汇总的结果，调查人员可以在短时间内对投资环境的情况有第一手资料。但是这种方法在使用的时候往往主观性较强，因此和现实投资环境之间会存在着一定的差距，因此在调查中就需要扩大调查样本。
3.层次分析法
层次分析法是基于网络系统和多目标评估方式而确定的一种确定层次权重的方法，是将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，并在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。这种方法可以深入到问题本质进行调查，对影响因素以及各个因素之间的关系进行定量分析，这样思维过程就会模型化和数学化，这也为现实多目标、多准则的复杂问题的解决提供了较为简便的方法。但是这种方法在使用的时候存在着一定的准惯性，专家的数量和质量也会影响评估的结果。
4.相似度法
这种方法主要是通过投资乘数、投资饱和度、边际消耗倾向、基础设施适应度、有效需求率以及资源增值率等来对投资环境进行反映，通过模糊数学计算的方法来评估环境参数和衡量标准之间的相似程度。这种方法是对区域环境评价的一种创新，但是却评估过于笼统，并不能将复杂系统的整体环境面貌反映出来，主要是没有将政治、社会文化、法律因素等考虑进来，也没有考虑主观指标，因此评估方法本身具有较大的局限性。
5.因子分析法
因子分析法是将多种影响因素分类综合成较少的几个变量，这样就能够用少数几个因子去描述许多指标或因素之间的联系，达到简化变量的目的。这主要是因为在对投资环境进行评价的时候，每个变量的重要性是不一样的，但是这些变量之间存在着一定的关联性，因此就可以简化变量，通过少数的几个新变量将原来的绝大多数信息反映出来。运用这种研究技术，可以方便地找出影响投资环境评价的主要因素以及它们的影响力。
参考文献：
[1]张荣娜.山西省招商引资投资环境评价研究.太原:中北大学,2014.
一、股权投资基金业务特点和企业会计准则要求
(一)股权投资基金业务特点
我国股权投资基金，是指主要投资于“私人股权”，即企业非公开发行和交易股权的投资基金。私人股权包括未上市企业和上市企业非公开发行和交易的普通股、依法可转换为普通股的优先股和可转换债券。本文研究对象为股权投资基金投资的“未上市企业和上市企业非公开发行和交易的普通股”。本文中的股权投资基金泛指所有主营业务为股权和准股权投资业务的基金，包括在中国证券投资基金业协会备案登记的基金、按照私募投资基金法律法规设立的其他基金和按照国家战略需要设立的各类基金等。股权投资基金运作一般包括募资、投资、管理和退出四个阶段，单个投资项目运作期限通常需要3年以上。
(二)企业会计准则要求
1.CAS2关于非投资性主体权益性投资的核算要求
企业会计准则“第2号—长期股权投资”(以下简称CAS2)对投资业务的后续计量按照控制、共同控制、重大影响等进行划分，“第22号—金融工具确认和计量”(以下简称CAS22)也做了相关要求。
2.CAS33关于投资性主体权益性投资的核算要求
企业会计准则“第33号—合并财务报表”(以下简称CAS33)对投资性主体的投资业务后续计量做了专门要求。投资性主体是指同时满足下列条件的公司：“该公司是以向投资者提供投资管理服务为目的，从一个或多个投资者处获取资金；该公司的唯一经营目的，是通过资本增值、投资收益或两者兼有而让投资者获得回报；该公司按照公允价值对几乎所有投资的业绩进行考量和评价”。
准则对于投资性主体权益性投资后续计量和披露约定为“如果母公司是投资性主体，则母公司应当仅将为其投资活动提供相关服务的子公司(如有)纳入合并范围并编制合并财务报表；其他子公司不应当予以合并，母公司对其他子公司的投资应当按照公允价值计量且其变动计入当期损益”(不予合并的子公司以下简称“项目投资”)。不合并的规定豁免了投资性主体对项目投资编制合并报表，CAS2也豁免了投资性主体的联营合营类投资的权益法核算，而且豁免后所披露信息对于投资者来说相关性更强。投资性主体在权益性投资后续计量中，依照企业会计准则“第39号-公允价值计量”(以下简称CAS39)中对估值技术的要求于各会计期末对项目投资进行估值。
二、股权投资基金长期股权投资核算方法可能选择
股权投资基金按是否是投资性主体，分别适用不同的会计准则，会计核算方法和披露要求也显著不同。股权投资基金按运作和考核的市场化程度从高往低分可分为市场化基金、市场和政策性混合基金、政策性基金等。CAS33对投资性主体有“按照公允价值对几乎所有投资的业绩进行考量和评价”的要求，股权投资基金按照上述分类，在该要求的符合度方面随市场化程度的降低而下降。相应地，各投资基金对投资性主体定义的符合度也由强到弱，其投资业务的后续计量方法也相应有所变化。
(一)市场化股权投资基金
市场化基金由于投资者对投资回报和投资期限一般有较为明确要求，基本都是符合投资性主体要求的股权投资基金。为了体现投资业绩便利于考核，也为了加强投资项目价值实现的过程管理，一般都依据投资性主体和金融工具相关准则，通过公允价值计量方式对所有股权投资业务进行后续计量。
(二)市场化和政策性混合基金
部分股权投资基金的投资业务即包括市场化运作项目也包括政策性项目。这类基金依据实际情况，可能符合非投资性主体，也可能符合投资性主体定义。对于具备“成立时间不长、投资业务数量不大、投资项目公允价值与投资成本差异不大、尚未有进入退出期的项目、尚未按照公允价值对项目投资业绩进行考核和评价、政策性项目占绝大部分”等一个或多个特征的基金，更加符合非投资性主体的定义，可依据非投资性主体对投资业务进行后续计量；对于具备市场化投资机制(含项目估值体系)完善、存量投资项目中政策性项目占总的投资金额比例较小、具备按照公允价值对项目投资业绩进行考核和评价”等特征的基金，比较符合投资性主体定义，按照投资性主体对投资业务进行后续计量。
(三)政策性股权投资基金有的基金
设立和运作特征具备明显的政策性，如：无市场化业绩考核要求、基金的募资成本低或没有成本、投资机制直接受政策引导、没有市场化的退出通道、所投资项目公允价值难以取得等，不符合投资性主体定义，一般按非投资性主体对投资业务进行后续计量。
(四)非投资性主体和投资性主体后续计量比较分析对于股权投资基金的投资业务后续计量按照投资性主体和非投资性主体划分，在财务信息披露、管理机制等方面存在差异。具体而言，对于三无类投资差异不大，联营合营类投资、具有控制权的投资差异较大。
三、股权投资基金投业务后续计量方法建议
二、量化投资“黑箱”中的构造与证券投资学的差异
在传统的证券投资学中,投资组合理论、资本资产定价模型、套利定价理论和期权定价理论是现代金融理论的四块基石。前两者主要依靠均值-方差组合优化的思想,后两者则主要依靠市场的无套利条件。传统的投资方法主要是基本面分析和技术分析两大类,而量化投资则是“利用计算机科技并采用一定的数学模型去实现投资理念、实现投资策略的过程”。从概念看,量化投资既不是基本面分析,也不是技术分析,但它可以采用基本面分析,也可以采用技术分析,关键在于依靠模型来实现投资理念与投资策略。为了分析量化投资对证券投资学的启示,本文从量化投资“黑箱”的各个构成来探讨量化投资与证券投资学中思路和观点的差异。
(一)资产定价与收益的预测
根据组合优化理论,投资者将持有无风险组合与市场风险资产组合,获得无风险利率与市场风险溢价。资本资产定价模型则将此应用到单一证券或组合,认为证券的风险溢价等于无风险利率加上与风险贡献比率一致的风险溢价,超过的部分就是超额收益,即投资组合管理所追求的阿尔法值。追求显着正的阿尔法是资产定价理论给实务投资的一大贡献。基于因素模型的套利定价理论则从共同风险因素的角度提供了追求阿尔法的新思路。其中,法玛和佛伦齐的三因素定价模型为这一类量化投资提供了统一的参考。可以说,在因素定价方面,量化投资继承了资产定价理论的基本思想。对于因素定价中因素的选择,证券投资学认为,对资产价格的影响,长期应主要关注基本面因素,而短期应主要关注市场的交易行为,即采用技术分析。在量化投资中,主要强调按照事先设定的规则进行投资,这在一定程度上与技术分析类似。但是,在技术分析中,不同的人会有不同的结论,而量化投资则强调投资的规则化和固定化,不会因人的差异而有较大的不同。另外,量化交易更强调从统计和数学模型方面寻找资产的错误定价或者进行收益的预测。
(二)无套利条件与交易成本
在证券投资学里,流动性是证券的生命力。组合投资理论、资本资产定价模型以及套利定价理论等都认为市场中存在大量可交易的证券,投资者可以自由买卖证券。这主要是为了保证各种交易都能实现,如套利交易。根据套利定价理论,一旦市场出现无风险的套利机会,理性投资者会立即进行套利交易,当市场均衡时就不存在套利机会。现实市场中往往存在套利限制。一是因为凯恩斯说的“市场的非理性维持的时间可能会长到你失去偿付能力”。二是因为市场总是存在交易费用等成本。但证券投资学中,对市场中套利限制与非流动性的关注较少,这是因为传统金融理论中简化了市场结构。市场微观结构理论研究在既定的交易规则下,金融资产交易的过程及其结果,旨在揭示金融资产交易价格形成的过程及其原因。在市场微观结构理论中,不同的市场微观结构对市场流动性的冲击是不同的。因而,从量化投资的角度看,为了降低交易带来的价格冲击,能实施量化投资策略的证券往往都应有较好的流动性,因为交易时非流动性直接影响投资策略的实施。从这个意义上讲,量化投资时的交易成本不仅包括交易费用,更主要的是要考虑市场交易冲击的流动性成本。
(三)风险控制与市场情绪
在证券市场中,高收益与高风险相匹配。量化投资在追求高收益的同时,不可避免地承担了一定的风险。在证券投资学中,系统性风险主要源于宏观经济因素,非系统性因素则主要源于行业、公司因素,并且不考虑市场交易行为的影响。在量化投资中,较多地使用因素定价模型,不仅会考虑市场经济因素,而且会考虑交易行为等因素,只是不同的模型有不同的侧重点,在多模型的量化投资系统中自然包括了这两方面的因素。除了各种基本面和市场交易的因素风险外,量化投资还有自身不可忽视的风险源。一方面,量化交易中,部分交易是采用保证交易的期货、期权等衍生品交易,这种杠杆交易具有放大作用,隐藏着巨大的风险。另一方面,市场冲击的流动性成本也是量化投资的风险控制因素,理所当然地在图1的风险控制模型中体现出来。另外,在一般的投资过程中,市场情绪或多或少会成为风险控制的一个对象。然而,在量化投资中,更多的交易都是通过计算机来实现的,如程序交易等,这样以来,投资者情绪等因素对投资决策的影响相对较小。所以,在量化投资的风险控制模型中较少地考虑市场情绪以及投资者自身的情绪,主要是通过承担适度的风险来获得超额回报,因为毕竟减少风险也减少了超额回报。
(四)执行高频交易与算法交易
在对未来收益、风险和成本的综合权衡下,实现投资策略成为量化投资的重要执行步骤。为了达到投资目标,量化投资不断追求更快的速度来执行投资策略,这就推动了采用高速计算机系统的程序化交易的诞生。在证券投资学里,技术分析认为股价趋势有长期、中期和短期趋势,其中,长期和中期趋势有参考作用,短期趋势的意义不大。然而,随着计算机信息科技的创新,量化投资策略之间的竞争越来越大,谁能运作更快的量化模型,谁就能最先找到并利用市场错误定价的瞬间,从而赚取高额利润。于是,就诞生了高频交易:利用计算机系统处理数据和进行量化分析,快速做出交易决策,并且隔夜持仓。高频交易的基本特点有:处理分笔交易数据、高资金周转率、日内开平仓和算法交易。高频交易有4类流行的策略:自动提供流动性、市场微观结构交易、事件交易和偏差套利。成功实施高频交易同时需要两种算法:产生高频交易信号的算法和优化交易执行过程的算法。为了优化交易执行,目前“算法交易”比较流行。算法交易
优化买卖指令的执行方式,决定在给定市场环境下如何处理交易指令:是主动的执行还是被动的执行,是一次易还是分割成小的交易单。算法交易一般不涉及投资组合的资产配置和证券选择问题。 三、对量化投资在证券投资教学中应用的思考
从上述分析可以知道,量化投资的“黑箱”构造与证券投资学之间存在一定的差异,因此,在证券投资的教学中应当考虑量化投资发展的要求。
(一)市场微观结构与流动性冲击
在理性预期和市场有效假说下,市场价格会在相关信息披露后立即调整,在信息披露前后市场有着截然不同的表现。在证券投资学里,一般认为价格的调整是及时准确的,然而,现实的世界里,价格调整需要一个过程。在不同的频率下,这种价格形成过程的作用是不同的。在长期的投资中,短期的价格调整是瞬间的,影响不大。然而,在高频交易中,这种价格调整过程影响很大。市场微观结构就是研究这种价格形成过程。市场微观结构理论中有两种基本的模型:存货模型和信息模型。存货模型关注商委托单簿不平衡对订单流的影响,解释没有消息公布时价格短暂波动的原因。信息模型关注信息公布后信息反映到价格中的这一过程,认为含有信息的订单流是导致价格波动的原因。无论是关注委托订单的存货模型还是关注市场参与者信息类型的信息模型,这些市场微观结构的研究加强了流动性与资产价格之间的联系,强调流动性在量化投资决策中的重要作用。一般的证券投资学中基本没有市场微观结构的内容,因而,为了加强证券投资学的实用性,应关注市场微观结构的内容与发展。
(二)业绩评价与高杠杆
对于证券组合而言,不仅要分析其超额收益和成本,还要考虑其风险与业绩。在组合业绩评价中,一方面要考虑风险的衡量,另一方面则要分析业绩的来源。在证券投资学中,组合业绩来自于市场表现以及管理者的配置与选股能力。对于量化投资而言,市场时机和管理者的能力依然重要,然而,量化投资的业绩评价还应考虑另一个因素:高杠杆。量化交易中,部分交易是采用保证交易的期货、期权等衍生品交易,这种杠杆交易具有放大作用,在市场好的时候扩大收益,但在市场不好的时候会加速亏损,这些与传统的业绩评价就不太一样。在一般的证券投资学里,业绩评价主要考虑经风险调整的收益,很少考虑其杠杆的作用,这不仅忽略了杠杆的贡献,而且有可能夸大了投资者的技能水平。
(三)人为因素与模型风险
一、股权投资基金业务特点和企业会计准则要求
（一）股权投资基金业务特点
我国股权投资基金，是指主要投资于“私人股权”，即企业非公开发行和交易股权的投资基金。私人股权包括未上市企业和上市企业非公开发行和交易的普通股、依法可转换为普通股的优先股和可转换债券①。本文研究对象为股权投资基金投资的“未上市企业和上市企业非公开发行和交易的普通股”。本文中的股权投资基金泛指所有主营业务为股权和准股权投资业务的基金，包括在中国证券投资基金业协会备案登记的基金、按照私募投资基金法律法规设立的其他基金和按照国家战略需要设立的各类基金等。股权投资基金运作一般包括募资、投资、管理和退出四个阶段，单个投资项目运作期限通常需要3年以上。
（二）企业会计准则要求②
1. CAS 2关于非投资性主体权益性投资的核算要求
企业会计准则“第2号―长期股权投资”（以下简称CAS 2）对投资业务的后续计量按照控制、共同控制、重大影响等进行划分，“第22号―金融工具确认和计量”（以下简称CAS 22）也做了相关要求，具体如表1所示：
2. CAS 33关于投资性主体权益性投资的核算要求
企业会计准则“第33号―合并财务报表”（以下简称CAS 33）对投资性主体的投资业务后续计量做了专门要求。投资性主体③是指同时满足下列条件的公司：“该公司是以向投资者提供投资管理服务为目的，从一个或多个投资者处获取资金；该公司的唯一经营目的，是通过资本增值、投资收益或两者兼有而让投资者获得回报；该公司按照公允价值对几乎所有投资的业绩进行考量和评价”。
准则对于投资性主体权益性投资后续计量和披露约定为“如果母公司是投资性主体，则母公司应当仅将为其投资活动提供相关服务的子公司（如有）纳入合并范围并编制合并财务报表；其他子公司不应当予以合并，母公司对其他子公司的投资应当按照公允价值计量且其变动计入当期损益”（不予合并的子公司以下简称“项目投资”）。不合并的规定豁免了投资性主体对项目投资编制合并报表，CAS 2 也豁免了投资性主体的联营合营类投资的权益法核算，而且豁免后所披露信息对于投资者来说相关性更强。（见表2）
投资性主体在权益性投资后续计量中，依照企业会计准则“第39号-公允价值计量”（以下简称CAS 39）中对估值技术的要求于各会计期末对项目投资进行估值。
二、股权投资基金长期股权投资核算方法可能选择
股权投资基金按是否是投资性主体，分别适用不同的会计准则，会计核算方法和披露要求也显著不同。股权投资基金按运作和考核的市场化程度从高往低分可分为市场化基金、市场和政策性混合基金、政策性基金等。CAS 33对投资性主体有“按照公允价值对几乎所有投资的业绩进行考量和评价”的要求，股权投资基金按照上述分类，在该要求的符合度方面随市场化程度的降低而下降。相应地，各投资基金对投资性主体定义的符合度也由强到弱，其投资业务的后续计量方法也相应有所变化。
（一）市场化股权投资基金
市场化基金由于投资者对投资回报和投资期限一般有较为明确要求，基本都是符合投资性主体要求的股权投资基金。为了体现投资业绩便利于考核，也为了加强投资项目价值实现的过程管理，一般都依据投资性主体和金融工具相关准则，通过公允价值计量方式对所有股权投资业务进行后续计量。
（二）市场化和政策性混合基金
部分股权投资基金的投资业务即包括市场化运作项目也包括政策性项目。这类基金依据实际情况，可能符合非投资性主体，也可能符合投资性主体定义。对于具备“成立时间不长、投资业务数量不大、投资项目公允价值与投资成本差异不大、尚未有进入退出期的项目、尚未按照公允价值对项目投资业绩进行考核和评价、政策性项目占绝大部分”等一个或多个特征的基金，更加符合非投资性主体的定义，可依据非投资性主体对投资业务进行后续计量；对于具备市场化投资机制（含项目估值体系）完善、存量投资项目中政策性项目占总的投资金额比例较小、具备按照公允价值对项目投资业绩进行考核和评价”等特征的基金，比较符合投资性主体定义，按照投资性主体对投资业务进行后续计量。
（三）政策性股权投资基金
有的基金设立和运作特征具备明显的政策性，如：无市场化业绩考核要求、基金的募资成本低或没有成本、投资机制直接受政策引导、没有市场化的退出通道、所投资项目公允价值难以取得等，不符合投资性主体定义，一般按非投资性主体对投资业务进行后续计量。
（四）非投资性主体和投资性主体后续计量比较分析
对于股权投资基金的投资业务后续计量按照投资性主体和非投资性主体划分，在财务信息披露、管理机制等方面存在差。具体而言，对于三无类投资差异不大，联营合营类投资、具有控制权的投资差异较大，针对后两类投资比较分析具体见表3。
三、股权投资基金投业务后续计量方法建议
股权投资基金行业有力地促进了创新创业和经济结构转型升级④，对于经济健康可持续发展发挥较大作用，股权投资基金投资业务的价值实现是其自身可持续发展的重要前提。对于被投资项目而言，股权投资相比较债权类资金具有共担风险、利益共享的优势，能有效解决项目快速发展面临的资本金短缺问题；对于股权投资基金本身而言，由于所投项目预期经济效益实现、设计的退出方案能否落实存在较大不确定性而面临较大风险，但所投项目一旦成功实现超额收益或在资本市场成功退出，也能为投资者获得巨额回报。投资基金在发现项目价值并实现出资后，及时、有效的价值管理对于最终的价值实现尤为重要。
对于市场化基金和更符合投资性主体定义的市场和政策性混合基金而言，应按照投资性主体后续计量要求，对所投资项目进行定期估值，并采取公允价值进行后续计量能及时反映投资项目的投资绩效，通过对影响价值变动的重要因素进行专项管理努力提升项目价值。对于政策性基金和更符合非投资性主体定义的市场和政策性混合基金而言，虽然在特定阶段按照非投资性主体进行核算，但基于机构和财务的可持续发展考虑，应尽可能按照市场化基金的管理机制，尽早研究对项目进行估值和按照公允价值对投资业绩进行考核、评价，在此基础上过渡到按照投资性主体进行后续计量。
注释：
①《股权投资基金基础知识要点与法律法规汇编》 P3 中国金融出版社
②本文不考虑因持股比例变化引起的核算和计量方法的变化因素
③关于印发修订《企业会计准则第33号――合并财务报表》的通知，财会[2014]10号
④《股权投资基金基础知识要点与法律法规汇编》 P5 中国金融出版社
一、省级电网企业投资效能管理的背景和必要性
电网企业承担保障安全可靠用电的公共事业职能，随着社会经济的发展，长期以来需要较高水平的投资以维持电网的扩张、更新和技术进步，投资管理便成为日常经营管理的重点。当前，其投资活动呈现以下特点：
一是电网投资持续高位，可持续性受到关注。随着社会经济的不断发展和广大电力用户对电能质量、用电可靠性等技术服务性能要求的不断提升，近年来电网投资保持在较高水平。以华东地区的省级电网为例，近五年来年均投资额在200-300亿元，电量的复合增长率在10%以上。投资有力地带动和发挥了电量的增量效应，电网网架结构得到升级优化，安全供用电及优质服务水平进一步提升，满足了经济社会发展的需要。但受宏观经济形势和地区产业结构调整影响，电量的增量效益逐步减弱，长期大规模的高位投资难以为继。如何兼顾当前和未来的发展需求，用好有限的资源，满足特高压、智能电网和地区电网建设所需，是电网企业必须面对和解决的难题。
二是投资的效能引领薄弱，需要重点强化。在当前实际的投资决策中，通常在开展投资决策时会对投资能力、投资规模、投资的必要性及可行性进行论证。但专业部门都是对项目的单体考察，关注技术因素，而对整体性和经济性考虑不足。客观上，电网投资受电量增长、电网安全等市场需求和运行水平等因素影响较大，是投资决策时主要的考虑因素，但长期来看都会体现为对经济效益的影响，对当期经营效益影响不大。而目前，科学的投资评价体系尚未完全建立，现有的考评体系主要是对当期的技术绩效进行评价，导致投资决策时较多凭经验判断，缺乏长远考虑，忽视投资能力及投资效益等效能指标，需要重点强化。且具体工作开展时重经验判断、轻数量化分析，投资决策过程的可验证性和可重复性较差。
三是不同公司投资管理模式差异较大，需要可普适的分析模式。当前我国有国家电网和南方电网两大电网公司，同时按照国家行政区划设置了省市县三级电力公司或供电公司。以规模较大的国家电网为例，各省级电网企业是两大电网公司的全资子公司，总部对各省级电网企业实行总体的投资预算管控，以按照财务分析方法测算投资能力为主，要求各单位实际投资不得超过其投资能力。而各市县供电公司和省级电网企业的关系较为复杂，有分公司、子公司、趸售公司等。对于省级电网企业而言：对子公司依旧可以按照上述方法进行分析；趸售公司通常自行负责经营管理，大电网企业实行代管时也可以视同为子公司进行分析；但分公司无完整的经营管理权限，尤其在统一购电、资金统贷统还等前提下，无法独立核算其经营效益，因此需要探索新的投资管控方法。
另外，对于省级电网企业来说，还需要在其供电区域内调剂投资，统筹发展，因此对投资管理提出了更高的要求。鉴于此，随着近年来集团化、精细化管理水平的不断提升，对投资安排合理性和投资活动效益的要求不断提高，电网企业提出了投资效能管理。虽然一直以来电网企业均秉持效益导向安排投资，且其中的效益是多元目标，包括技术效益、社会效益、经济效益等，但如何按照科学合理的方法统筹兼顾实现综合平衡，达到高水平的投资效能，且形成规范的工作机制，是需要重点探索的。
二、投资效能分析的技术路径选择
（一）要求和目标。基于上述要求和背景，省级电网企业投资效能的分析，需要满足以下目标和要求：一是引入数量化分析方法，改变以往单纯按照经验判断的传统做法。虽然在以往的投资决策过程中设置了多维度的众多指标，但是对指标的分析判断依然采用对关键指标的确定值或区间等进行分析的做法，尚未建立起系统有效、科学合理的量化分析方法，各类分析工具的应用也较少。因此，此次投资效能分析的重点是引入量化分析模型和方法，由标准、统一的分析过程得到可供参考的数据分析结论，并使之与传统的经验判断相结合。二是确定统一的标准，便于各维度比较。传统按照经验判断的方法中虽然有标准，但受主观因素影响较大，且在不同项目之间、不同决策周期之间的变化较大。引入量化分析方法后，一旦设定模型，便可以确定算法、关键指标及其标准值，模型测算结果的数值高低能够按照统一标准反映不同项目的差异，真正实现可比。三是依托公司信息系统，将前述分析过程固化、自动化，既提高工作效率，又使之可重复、可验证，更加可信，能够不断重复并调整优化、持续改进。四是要在实现上述要求的同时，使投资效能分析的原理、过程、步骤等尽量清晰明了简单易行，便于在实务工作中推广应用。
（二）具体技术方法的选择。在投资决策领域，常用的方法有关键变量（如未来售电量）的灰色预测法、模糊分析法、层次分析法、专家法、基于价值链的贡献度评价法等，但这些方法的共同特点是需要对关键变量进行打分赋值、设置权重等，高度依赖使用人员的业务能力、技术水平和职业素养，可重复性和可验证性较差，受主观因素影响较大。因此，需要寻找最大限度减少主观因素的方法。此外，国外私有化的电网企业往往采用基于IRR、NPV等关键财务指标的分析法，重点强调投资的财务回报，和我国电网企业的定位与管理模式也不尽符合。综合分析比较各种方法，基于电网企业当前的数据可得性和数据质量，也考虑到后续操作的便利性，并便于操作人员理解，本文认为可以选择常用的多变量回归分析预测法作为投资效能分析工具。
对其说明如下：回归分析预测法是在分析市场现象自变量和因变量之间相关关系的基础上，建立变量之间的回归方程，并将回归方程作为预测模型，根据自变量在预测期的数量变化来预测因变量关系。回归分析预测的关键点在于找到主要自变量，并获取足够的数量资料。自变量的选取建立在一定逻辑推理的基础上，同时结合回归系数进行判断，然而在实际操作过程中，有些变量数据难以获得，这种情况下我们一般以可得性较高的相似变量进行替代，例如用财务指标代替技术指标。最关键的是，多元回归预测时，避免了设置权重这一受主观因素影响较大的步骤。同时，本文认为初始阶段直接采用最受广泛应用的线性模型，避免设置非线性模型中的参数设置，最大限度做到不同时点、不同类型分析的纵向横向比校。
三、投资效能分析模型的开发
按照前述思路和多元回归预测方法的要求，本文设计了电网企业投资效能分析的具体步骤：
（一）明确投资的目标和导向。电网企业的投资决策目标是多元的，包含满足客户用电需求、保障可靠的电力供应、提高电网技术服务能力、创造经济效益等多个维度的目标，且从短期、中期和长期来看也呈现不同的目标导向。尤其在当前发策、运检、营销、调度等专业部门基本以单体项目立项的方式形成投资，在主要关注技术性指标的背景下，关注投资活动对公司整体财务绩效（经营效率、经营绩效、资产状况等）的影响便显得尤为重要。因此，按照技术和经济并重的思路，在构建投资需求测算模型、量化投资决策的过程中，便需要综合考虑各方面因素，使投资决策更加科学合理。
（二）分析投资活动影响因素并确定指标。电网投资的目标是多元的，故其影响因素也是多元的。因此，投资决策制定需要考虑多方面指标。在指标分类和具体的指标选择方面，参考借鉴了美国的智能电网评估体系、国网系统“一强三优”对标体系、各电网企业的主网与配网效益评价和“一流配网评价体系”以及其他配网评价体系等成果中的指标分类和具体指标的确定。综合分析电网企业投资的理论研究成果、实践经验分析和本公司投资决策的实际考虑方面，本文明确了以下六方面及具体指标：
1.反映电力需求的社会经济发展指标和电量、负荷以及电网发展情况等指标。这些指标主要用来衡量电网投资的驱动因素和电网本身的特征，比如GDP、电网中各类设备的规模（容量、长度），这些是从根本上对电网投资起到决定作用的因素。
2.反映经营管理水平的经营效率类指标。用来衡量电网投资带来的成本变化，比如线损率、单位电量成本、每万元资产输配电成本等，这些指标对于按照成本加成定价的电网企业而言，促进其在保障安全可靠电力供应的同时降低成本、提高经济性。
3.反映经营绩效的综合效益类指标。用来衡量投资产生的综合收益，包括单位电量贡献毛益、成本费用利用率（耗费效率）、销售收入利润率（产出效率）、资产报酬率（资产占用率）、资本收益率（投入资本效益）、人均利润等。这些指标越大，说明投资的综合效益越好，未来可以多分配投资。
4.反映电网运行状态的技术类指标。包括电网的合理性、安全性、可靠性、经济性、优质性和电网发展的协调性等多个方面，是从技术角度对电网进行的综合考察，也是立项时的直接依据。
5.反映服务水平的社会满意度指标。顾客对服务的满意程度是衡量电网投资最终成果的重要指标，具体包括居民满意度、用电企业满意度和政府满意度三个方面。这些指标的测量往往存在较大误差或人为调整空间。但由于电压合格率、可靠性水平、安全性等技术指标是满意度指标的基础，通过对技术指标的考察，也就间接考察了满意度指标。
6.根据经验判断设定的管理性指标（哑变量）。如江苏省内不同地区发展差异较大，通常分为苏南、苏中、苏北三个区域，近年来对不同地区投入的倾斜力度有差异，其投资也有明显差异。
（三）构建投资效能分析模型。首先，在众多投资影响因素和变量的基础上，通过相关分析初步识别影响因素，为回归分析奠定基础。其次，酌情运用主成分分析对众多变量中的同类指标进行综合简化，构建新的综合因子。最后，应用多元回归预测方法中的随机效应模型，经过多次拟合比较，由软件自动析出明显影响投资效能的因素，形成模型。投资效能i+1=α+β1社会经济发展i+β2物理状态（资产状况）i+β3技术水平i+β4经营效率i+β5经营效益i+β6已有的投资活动i+β7管理因素i+μi本文在实际的分析过程中，选取了200多个初始指标进行筛选，最后进入模型有显著影响的指标集中在预期售电量、成本水平、资产成新率、供电可靠性、造价水平、以前年度投资规模、经济效益、地域因素等方面，模型结果与实际情况高度契合，也与经验判断和常识相一致，说明该模型是较为合理的。
（四）数据分析、精度验证和模型调整。首先，在每次分析中，通常都会选择一个省级电网企业所有市县公司及本部多期数据，因此不是样本，而是“全体”，使得利用多元回归方法估计出主要模型（包含具体变量及参数）的科学性和可靠性较高。除此之外，意识到历史数据本身及其分析方法可能存在的不足，分析时往往保留了从经济含义角度出发较为重要、但未能稳定地保留在模型中的个别变量（典型的如预测的下一年售电量，在实际投资决策中其发挥重要影响），使得投资效能分析模型更加符合实际情况。在利用历史数据对模型进行训练时，遵循通行的模型验证程序，分别采用了样本内预测和样本外预测方法检验预测精度，其中：样本内预测（in-sampleforecasts）指使用模型预测样本内的值，其与实际观测值的差异即残值，体现了模型本身的合理性；样本外预测（out-sampleforecasts）指使用模型预测样本外的值，体现了模型对现实世界的预测能力。两者相互印证是对模型合理性和对未来预测能力的全面检验。根据精度验证结果，对模型的变量及算法中的具体细节进行调整，直至精度达到管理要求为止。
四、分析模型的功能特点与应用场景
根据以上分析步骤，得到了投资效能模型，该模型综合考虑了多种投资活动影响因素，且经过统计过程检验，同时包括在数量分析和经济含义分析两个考量过程中认为的显著和重要因素。该模型一方面能够评价以前已经完成的投资效能，另一方面能够被改造为跨期模型，基于当前年度数据和未来售电量等关键指标预测现有投资在未来能够产生的效能，促进投资决策优化。此外，模型中通常包含若干业绩评价或公司系统的同业对标指标，可以相应调整其权重，使投资活动能够促进公司经营业绩的提升。基于当前电网企业实际的投资管理工作，尤其是投资决策过程，该方法具有的功能特点和应用场景如下：
一是兼顾严谨性与灵活性。该模型首先收集某个省级电网企业全部市县公司的相关财务数据和技术服务类指标，利用多元回归预测模型设定公式，其产生过程遵循严格的统计分析要求。另外，根据不断提升的管理要求和投资的未来导向，允许在后续实际应用时调整变量和参数，是开放、动态可调的。由此两方面相结合，既尊重客观事实又可开放动态灵活调整，模型能够较好起到决策支持作用。
二是实现“自学习”和动态完善。基于“大数据”的理念，分析过程中尽量搜集大量指标和基础数据，数据基础较好。进一步的，随着时间的推移和数据的不断积累，模型包含的观测值会不断增加（每个“公司-年”为观测值），基于更大数据量生成的模型也会更加稳定并全面反映真实情况，发挥更强的投资辅助决策功能。
三是适宜推广应用。前文构建的多元回归预测模型原理简单、方便易行，是对此类问题的通用解决方案和工具。各省级电网企业利用自身历史数据可以得到满足本公司管理要求的模型，而非统一套用某个模型，以达到因地制宜的效果。同时，对于同一省市的不同市县，又可采用统一模型测算，实现了灵活性和原则性的较好统一。
参考文献
1.冯亚民、蒋跃强、齐晓曼等.2009.基于LCC的输变电资产的集成运维管理探讨［J］华东电力,6。
2.黄华炜、陆一春.2009.资产全寿命周期管理标准体系的研究［J］,华东电力,10。
3.李欣然.2007.基于灰色理论的地区电网建设规模评估研究及系统实现[D].湖南大学。
(一)定量权重的计算证券投资风险根据其成因可以归纳为静态风险和动态风险,这两类风险是证券投资过程中内外生变量的共同作用。一般认为,证券投资风险具有一定的模糊性[3],因而证券投资组合定量分析结果的稳定性将受到显着影响。熵是数据无序程度的一种度量方式,熵越大则相应数据的无序程度越高。证券投资风险的评估数据本身由于其量纲等影响,可以看作一系列无序数据。熵权法在证券投资风险评价中的应用将有助于消除无序数据带来的噪声影响,得到一组基于定量方法的证券投资风险权重指标。1.评价指标标准化证券投资风险评价指标数值可以看作一个含有m个评价单位,n个评价指标的评价矩阵。其中,公式(1)适用于指标值越大越好的指标,即收益性指标;公式(2)适用于指标值越小越好的指标,即成本性指标。2.熵值的计算第j个评价指标的熵值是该指标重要程度的衡量,且是负相关关系。3.熵权的计算指标的熵权与其熵值呈反比关系,因而引入差异系数来表示该关系。定义第j个评价指标的熵权为:
(二)定性权重的计算根据风险的可预测性,证券投资风险分为系统风险和非系统风险。一般认为,系统风险可测,而非系统风险则依赖于先决经验判断,这个判断过程往往是一种定性分析过程。层次分析法(AHP)是一种基于定性评价分值的简易决策方法[6],该方法可以快速有效得出评价指标权重并对评价单位进行排序,设基于AHP法的证券投资评价指标权重为ωj2,该权重是证券投资风险的经验性主观判断的量化。
(三)集成熵权-AHP权重的计算证券投资是一种基于主观经验和客观事实的综合决策。主观判断体现了指标的价值量,而客观分析则包含了指标的信息量[3]。文献[1]从证券投资的主观赋权方法入手研究投资的定性风险,文献[2]则研究了证券投资的定量风险。而集成熵权-AHP方法则兼顾了主观和客观赋权,该方法在获取指标价值量的同时耦合了指标的信息量,对于证券投资风险量化更加接近事实。基于客观赋权法指标权重ωj1和基于主观赋权法的指标权重ωj2可以看作n维空间中的两个向量,这两个向量存在一定的相关关系,也就是一定程度的信息重叠,但又有部分变异。因此同时与这两个向量拥有最小距离的新向量ω*j则可以最大限度地反映这两个向量的共同信息。基于这个分析,集成的熵权-AHP权重计算可以表示为如下的线性规划问题。
二、集成熵权—AHP法的实证研究
文献[1]和[2]用同一组数据分别研究了定性和定量证券投资风险,本文引用这组数据进行定量和定性分析结合的研究,并把研究结果与文献[1]和[2]作比较来说明本文方法的优越性。
(一)集成熵权-AHP权重计算把ωj1、ωj2和yij代入公式(5),通过MATLAB7编程计算可得基于集成的熵权-AHP权重算法的证券投资风险评价指标权重ω*j,表1是基于定量分析、定性分析和定量定性分析结合的证券投资风险评价指标权重比较表。从表1可以看出,ω*j的值介于ωj1和ωj2之间,缩小了ωj2因为来源于主观赋权而带来的较大标准差,也就是说弱化了评价指标之间的价值量变异影响;与此同时也扩大ωj1数值之间的差距,为评价指标信息量的度量提供区分度。为说明集成熵权-AHP权重算法的相对优越性,进行了SPEARMAN相关系数的计算,计算结果见表2。表2显示,ωj1和ωj2之间存在明显相关性,说明定量或者定性分析本身都在很大程度上表明证券投资的风险评价指标权重;但是ω*j与ωj1和ωj2的相关系数则大幅度提升,这个现象表明基于集成熵权-AHP权重算法所得的权重更好地解释了事实。
关键词：项目带动 区域经济
“促进区域协调发展”是我国“十一五”时期发展的六大主要任务之一。实施项目带动战略，是实现区域协调发展的关键和保证，具体包括以下几方面的内容。
一体化规划
淡化行政区划意识，树立经济区域一盘棋的思想，整合区域整体优势，统筹规划区域内各行政分区(或城市)的发展目标、功能定位、产业重点，发挥各分区比较优势，分工协作，共同发展。建立以规划为龙头的项目生成机制，运用具有科学性、指导性和权威性的一体化规划统领区域社会经济发展，具体要做到以下几点：
用科学的发展观统领经济区域一体化规划，坚定不移的走可持续发展的道路。在规划中重视产业结构的优化升级，既注重数量的增加也注重质量的提高，坚持以发展工业为重点，带动第三产业，提升第一产业，实现一、二、三产业在更高层次的协调发展，社会经济统筹规划，构建和谐的发展环境。
围绕壮大区域主体，培育产业集群，提升区域整体竞争力实施一体化规划。随着经济全球化和区域经济一体化进程的加快，我国越来越暴露出缺乏区域主体或区域主体产业支撑力不足、集聚、辐射、带动功能不强等问题，客观上要求我们在区域发展规划中必须重视区域内资源的整合，着力培育区域主体（或中心城市），通过区域一体化规划建设做强做大区域主体经济，并加强区域内各分区之间的沟通与协调，充分发挥区域主体的龙头带动作用，促进区域协调发展。
加强区域之间的协调与合作。在一体化规划中既要突出自身的优势，又要加强与其他区域的交流与合作，实现优势互补和共同发展。如海峡西岸经济区在规划中必须突出它的对台和作为两个三角洲联结点的优势，让福建成为承接台湾产业转移的聚集地，同时使周边地区成为福建省产业转移的承接地，大力推进与珠江三角洲、长江三角洲的产业对接、市场对接、基础设施对接，拓宽山海协作、对内联接和对外开放三条通道，将福建打造成连接两岸，连接国内外的桥梁和中转站，将台海优势培育成海峡西岸的核心竞争力。
明确政府和市场职能
明确政府和市场的职能分工，发挥好市场“看不见的手”和政府“看得见的手”的作用，通过市场做强做大区域经济规模，通过政府调优调好区域经济布局与结构，市场发挥效率，政府兼顾公平，确保区域“一体化规划”方案的贯彻与落实，具体包括：
贯彻落实《国务院关于投资体制改革的决定》，合理界定政府投资范围，明确企业投资主体地位，鼓励社会投资，改革企业投资管理办法。取消企业投资项目审批制，规范核准制和备案制，落实企业投资自，充分利用市场对资源的基础性配置作用，优化资源配置，提高社会有限资源的使用效率，提高市场主体的投资决策效率、生产经营效率和管理水平，优化投资结构，提高投资效益，推动区域经济协调发展和社会全面进步。
加强政府和市场的密切合作，发挥政府弥补市场机制先天的缺失和不足的功能，完善政府的宏观调控和市场监管职能。要合理地制定各项经济政策和措施，以达到宏观调控的目的。要正确运用财政、信贷等经济杠杆，引导社会投资，优化投资的产业布局和结构。要科学地编制区域各个时期(如“十一五”)经济社会发展规划，做好各个时期发展规划与区域总体规划的相互衔接和协调。要强化政府除宏观调控之外的微观的市场监管的责任。建立和完善政府投资监管体系及企业投资监管体系，建立健全与投资有关的法律法规，完善市场环境，规范各类投资主体的投资行为和政府的投资管理活动。
建立健全投资中介服务机构，将政府和市场的功能有机的结合起来。作为连接两者的中间组织通常是独立于政府、市场主体外的社会投资中介服务组织，他们不完全以赢利为目标，具有一定的公共服务色彩，但与政府部门脱钩，坚持诚信原则，加强自我约束，为投资者提供高质量、多样化的中介服务，包括投资策划、项目论证、信息咨询、人才培训、管理诊断、财务、资产评估、法律咨询等等。
三方主体制衡
通过建立“业主―咨询工程师―承包商”三方权责分明、相互制衡的项目管理机制，加强项目实施过程的管理，提高项目管理水平和质量，运用科学规范的项目管理模式，使项目在区域建设中的载体平台作用得到充分发挥，以项目带动生产要素集聚，带动投资增长，带动政府职能转变，带动区域主体的尽快形成，增强经济综合竞争力和发展后劲，实现经济持续快速健康发展和社会全面进步，需要做到以下几方面：
借鉴发达国家经验实施“业主―监理工程师―承包商”项目管理模式，在业主和承包商之间引入相对独立的第三方―监理工程师参与项目建设的监督与管理，通过监理工程师对项目建设的整个生命周期进行规范的监督、审核和控制。
业主、承包商和工程师三方间的关系是平等法人实体之间的受法律约束的契约关系。在项目实施过程中，工程师是独立于业主和承包商之外的“社会监督机构”,负责处理业主同设计、施工单位等承包商的关系。监理工程师一方面要严格监督承包商全面履行合同规定的义务；另一方面，又要积极维护其合法权益。业主、承包商和监理三方形成一种有效的内在制衡。
无论是政府投资主体还是企业投资主体，都要正确树立科学的项目管理理念，承认业主、监理、承包商三足鼎立局面的事实，按照国际惯例充分放权于被委托的合格的社会监理单位及其派出机构，使其充分享有合同赋予的职权和利益，充分担负起合同规定的监督管理责任，充分发挥监理的独立性和公正性，以合同及相关法律法规约束监理和承包商的行为，监理工程师在项目实施过程中正确运用法律和合同等经济手段实施工程建设管理，保证工程进度、费用、质量等目标的全面实现。
项目管理各环节把关
建立良好的项目管理制度和措施，从项目策划、实施、交付使用、反馈四个环节上对每个投资项目进行科学、有效地管理，即对项目全生命周期进行计划、组织、领导、控制和评价，最终达到项目建设的目标及应用要求，这是将项目带动战略落到实处的关键，具体包括：
把好项目前期策划关，科学策划投资项目。以促进区域经济可持续发展为指导，加强投资项目可行性研究工作，科学策划每一个投资项目。在项目策划中，要注意项目与区域产业政策投资方向的一致性，注意项目间的互补性、联动性，充分发挥项目在构建竞争力强的产业支撑体系中的积极作用，集聚产业群、拉长产业链；注意经济效益与社会效益的统筹考虑，特别关注项目的环境分析与可持续发展评价，严把环境保护和节约能源关，构筑节约型经济发展区域。
把好项目实施关，规范管理建设项目。政府主要抓好政府投资项目的审批和核准、备案项目立项关。通过严格政府投资项目的管理程序和建立健全项目全过程监督制衡管理机制，加强政府投资项目管理及对核准和备案项目的指导与监督。核准和备案项目的管理工作采用市场运作模式，政府通过完善“业主－监理工程师－承包商”管理制度，建立高效的服务支持体系和严格的监督考核体系，确保项目工程质量，发挥项目带动作用。
把好项目交付使用关，确保完工工程质量。具体应从三个环节加强工程质量管理：完善施工许可证制度，加强工程前期质量监督管理；健全工程质量监督制度，在建设工程开工后，通过委托专门的质量监督机构进行工程质量监督、依靠第三方质量控制的工程监理、组织有关部门的专项质量检查以及督促工程参建各方履行各自的质量责任等方法，对建设工程施工过程的质量进行监督管理；完善工程竣工验收备案管理制度。
把好项目反馈关，促进项目健康成长。项目的前期、中期和后期工作是一个不可分割的整体，不重视中期、后期工作，前期工作毫无意义。因此，必须把好项目反馈关。应拓展各市县重点项目办公室的功能，由其负责项目建设全过程的督察与协调工作。建立健全项目后评价反馈与问题解决机制。通过项目后评价，将项目投资决策前分析、预测、估算的指标与项目投产后实际达到的水平进行比较分析，真实、全面地总结评价项目前期和中期工作的质量，判别项目预期目标的实现程度，分析偏差情况及产生偏差的原因，针对存在的问题，研究提出确实可行的解决方案，总结项目成功经验，将相关信息反馈给以后相关项目作为科学决策和管理的参考，构建项目良性循环管理机制，推进项目带动战略的顺利实施。
全方位保障
通过人、财、物、技术和信息五个维度（要素）的有机结合来保障每个具体投资项目的质量，以促进项目带动战略的顺利实施，实践中就是要做到：
强化人才意识，发挥人的核心作用。投资兴建一个符合质量要求的投资项目需要有人、财、物、技术和信息五个要素的有机结合作为保障。其中人是最关键，也是最活跃的因素。在项目带动战略实施过程中必须把人才放在第一位。要充分发挥领导，专业技术和管理等人才作用。首先要健全领导组织机制，其次要完善智力保障机制。充分发挥专业技术和管理人才在项目规划、设计、施工、监理、验收、交付运营等各环节的作用：成立项目专家策划队伍，负责统筹策划动态项目储备库，确保项目滚动发展；加强企业化项目管理人才队伍的建设。完善PMP（项目管理专家）专业资质培训与认证，提高项目管理人才的素质，整合现有项目管理力量，大力培育专营项目管理和承包的工程公司和项目管理公司。将项目建设全过程交给掌握国际规范化管理模式、管理程序、管理方法、管理技术的专业化项目管理公司去管理。
多方筹集资金，整合物资资源，确保项目实施。创新项目投融资机制，做好项目资金的筹措工作。要充分发挥政府资金四两拨千斤的作用。研究制定财政性投资资金用于引导社会投资的政策导向和管理制度，进一步优化财政性投资资金支出结构，使其在促进社会投资方面发挥更大的作用；采取市场化的投资资金运作模式，充分调动各类投资主体积极性，激活、壮大市场主体，广泛吸纳外资、民间资本参与各类投资项目建设。
建国50多年来，中国经济社会取得了巨大的进展。尤其是改革开放以后，经济发展速度之快，成就之高，有目共睹。进入新世纪，中国政治稳定，经济持续增长，通货膨胀率较低，货币坚挺，外债结构合理，国际收支平衡有余，进口类关税不断降低，投资环境不断改善，最近中国已经成功加入世界贸易组织(WTO)，加上国家已经开始实施西部大开发战略，这将更进一步促使投资环境的改善，中国可望成为世界各国投资者青睐的比较理想的投资场所。
中国及其大陆31个省级区域（注：不包括香港、澳门和台湾。）经济发展的巨大成就除得益于国家稳定的改革开放政策、经济持续增长过程中的要素禀赋、制度变迁、技术条件、产业结构、市场环境、法律法规外，还与良好的投资环境、投资效果、外部国际大环境等因素关联密切。面对新世纪和新一轮的全球资源重组，研究如何构建衡量投资环境优劣及其吸引力大小的指标体系，并研究如何选择适当的方法对投资环境进行定量评估，为我国及各个区域评价投资环境质量的好坏、吸引力的大小，及为区域经济发展政策的制订和决策的实施，提供一个科学有效的定量化的参考依据，意义非同寻常。
国外关于通过统计指标或建立指标体系评价投资环境优劣方法的研究起始于20世纪60年代。这些方法归纳起来主要有投资冷热图法（冷热图法）、投资环境评分法（等级尺度法）、道氏评估法、关键因素评估法、相似度法、国家风险评级法、综合评判法和多因素分析评估法等。中国关于投资环境评价的研究，是在改革开放以后才开始的。20世纪80年代末到90年代初，对大陆各个省市区的投资环境的分析评价，不少学者进行了有益的探索，这主要归功于统计资料的逐步健全和分析工具及技术的支撑。王慧炯、闵建蜀[1]采用关键因素评估法（又叫体制评估法，专门为中国和其他社会主义国家设计）主要从体制的角度按照降低成本、发展当地市场、获得原料供应、分散投资风险、追逐竞争者、获得当地生产和管理技术等6种投资动机出发，选择若干关键因素，并采用多因素评估法计算总分来评价投资环境；鲁明泓[2][3]先后分别选择了11项和10项指标对中国大陆29个省市区（不包括）和45个主要城市的投资环境作了综合分析和评估；郭信昌[4]、张敦富[5]等人也对中国的投资环境进行了较为系统的描述、分析和评价。不可否认，上述研究对中国区域投资环境的研究作了较大贡献，但也有不少不足之处：或者单从宏观方面来阐述，对中国区域投资环境考查与定量评估做的还不够；或者只分析硬环境而忽视软环境；或者选择的因素指标虽然包括了投资环境的几个方面，但其使用的统计资料相对单一，而且总量指标（绝对）指标过多而相对指标和平均指标嫌少，未能全面地涵盖投资环境的方方面面，因而分析方法虽然比较科学，但结论却前后相差太大，使得这些评估结果未能科学而准确地衡量和反映中国各个区域投资环境的实际情况，有些结论也与人们通常的看法相差较大，令人难以接受或让人信服。为什么这些研究的结论差别如此大呢？笔者认为关于中国投资环境的分析研究，主要的缺陷和不足之处在于，以往研究选择的指标太少，更没有能建立一个科学的评价指标系统，从而致使在指标体系选择方面有一个共同缺点，即没有或很少涉及各个评价指标之间的关联性和协调性，定性打分代替定量指标过多，把也排除在分析和评估之外。另外，评价方法也显得较为单一。
然而时过境迁，中国及各个地区的经济社会发展水平有了较大的变化，随着由传统的计划体制向市场体制的转换，党的十五大报告中提出要从现在起到下个世纪头十年建立比较完善的社会主义市场经济体制，中国国际贸易（包括服务贸易）的对外开放程度不断深化，贸易关税的降低，WTO已经顺利加入，我国整体及大陆各个区域的投资环境也发生了较大的变化且得到相当程度的改善，但也面临着不少挑战。因此，笔者以为很有必要在借鉴前人研究成果的基础上重新构建一个更为全面、科学的评估指标系统，并研究更为科学合理的评价方法，以便在新世纪和新环境背景下，对中国各区域之投资环境状况的优劣进行全面、科学而准确的度量和评价，揭示各个区域投资环境实际水平的优劣和吸引外商投资的能力，以期给国家、各个区域及各级部门一个比较清晰和科学正确的认识，并为决策提供科学依据。
二、投资环境评估指标系统的构建原则
对一个区域的投资环境进行评估分析，指标选择与指标系统的构建非常重要，它直接关系到研究结论的科学性、客观性、准确性与可靠性，关系到能否为决策部门提供一个量化的、具有可操作性的依据。考虑到我国的国情及各个地区的区情，根据目前国内外投资理论与影响我国及各个地区投资的因素，按照系统论的思想，为了便于支撑投资评估研究方法，并科学、客观、公正、全面地反映区域投资环境的状况和衡量区域投资环境质量优劣及水平的高低，在研究、选取和构建评估指标系统时，笔者以为应该遵循和贯彻以下原则：
1.全面性：投资环境系统是由多因素构成的多层次的组织系统，同时又受到系统内外众多因素的影响和制约。投资环境指标系统具有范围广、信息量大的特点，要求我们在遴选指标时必须尽量全面、完整地选择各级各类的指标，要使得投资硬环境和软环境指标，总量指标、相对指标和平均指标，定性指标和定量指标相结合。这样做的目的是尽量从各个侧面、各个层次去揭示、描述和反映投资环境系统的整体状况的优劣程度，去衡量投资环境水平的高低和质量的好坏，以免遗漏某些重要的信息，造成片面性，从而导致评估结果的非科学性。
2.简洁性：如前所述，选择投资环境指标系统要遵循全面性的原则，但这并不是说选择指标时必须面面俱到、重复、繁琐。相反，指标的遴选和设置需要考虑典型性和代表性，尽量使含义相同或相关性较大的指标不被选入，用尽可能少但信息量尽可能大的指标去反映多方面的问题，把全面性和简洁性有机地结合起来，以避免重复、繁琐而造成评估时的多重共线或序列相关。
3.科学性：投资环境系统中的每一个指标都应具有确定的、科学的深刻内涵。指标系统的建立应该根据投资环境本身及经济社会发展的内在联系，依据投资环境评价理论和统计指标系统建立的科学理论和原则，选择含义准确、便于理解、易于合成计算及分析的具体、可靠和实用的指标，以客观、公正、全面、科学地反映区域投资环境的本质和规律性。
4.系统性：投资环境系统是一个由具有一定结构和功能的要素构成的有机整体。指标和指标系统并不是一个静止和绝对概念，而是一个相对的、不断动态发展变化的概念。因此，在选择和确定具体指标来构建指标系统时，要综合考虑投资环境的整体性、动态性和系统性，既要选择反映和衡量系统内部各个子系统发展状况的指标，又要包含反映各个系统相互协调以及系统外部的环境指标（如政策变量等）；既要有反映和描述投资环境系统状况的静态指标，又要有反映和衡量系统质量改善和素质提高的动态指标。同时，还要随着时间的推移、地点的变化和实际情况的不同，指标系统能够适应动态发展变化的需要而进行相应的适当调整。
5.可比性：指标系统的构建应该通过借鉴和吸取国内外的研究经验和成果，便于国内各个地区对比，又能经过适当的调整而方便国际比较，同时又可以进行动态对比。这就要求在选择指标时，必须考虑到指标的历史延续性，同时考虑支撑分析和预测的可能性。因此，为了加强各个区域投资环境的可比性，必须准确地分析和研究统计资料及其含义，参考统计年鉴和其他相关年鉴及文献，选用范围和口径相对一致的相对指标和平均指标，同时也选用一些总量指标，一方面可以确保因素变量不会因为经济规模、人口多寡或面积大小等因素的影响而使分析结果产生偏差，另一方面也可以增加指标体系的综合性和关联性。
6.可操作性：投资环境系统评估指标应该具有实用性和可行性，指标数据的选择、获得、计算或换算，必须立足于现有统计年鉴或文献资料，至少容易获得、计算或换算，并采取国际认可或国内通行的统计口径，指标的含义必须十分明确，便于有效地进行定量的分析和评估。
三、投资环境评估指标系统的构建
投资环境系统是一个以创造良好的投资场所，吸引外商直接或间接投资为中心目标的非常复杂的开放系统。而衡量投资环境好坏的指标系统则是描述该系统中各个子系统发展变化的状况，衡量其质量优劣和发展水平高低的。它应该具有所有系统的结构性、层次性、相关性、整体性、动态适应性等特征。也就是说，投资环境系统具有一般系统的所有特征，即同样是一个由系统之下的子系统、子系统之下的更低层次的子子系统，以及最低层次元素（要素或因素）所构成的有机整体。按照系统论的思想，依据构建投资环境指标系统全面、简洁、科学、系统、可比、可操作等原则，本着理论联系实际，理论为实践、为决策服务的初衷，在参考、学习和吸收以往的研究经验和成果的基础上，结合我国的具体国情及大陆31个区域的具体区情，考虑到指标系统内部各个子系统之间的相互交叉、制约以及协调促进的辩证关系，经过反复筛选和相关研究后选择了与投资环境密切相关、代表性大的38项指标，建立了评价中国区域投资环境的指标系统，如表1所示。需要指出的是，本文所构建的区域投资环境评估指标体系是建立在坚实的统计资料基础之上，也就是说，统计指标系统所涉及的数据可以在我国现有最权威的《中国统计年鉴》上直接或间接（通过简单换算）获取，只有极少量数据需要从其它统计年鉴或文献上取得。
表1显示，投资环境指标系统可分为投资环境总目标、投资环境目标层、投资环境次级目标层和具体指标层四个层次。投资环境目标层系统涵盖了经济环境、市场环境、科技管理环境、资源环境、文化教育环境、基础设施环境和社会服务环境等7大子系统，分别从24个次级目标层，即经济发展水平、产业结构、经济政策、经济体制、通货膨胀、金融环境、市场规模、分销网点、市场化程度、科技水平、管理水平、技术创新能力、生产要素资源、自然地理环境、人力资源、文化素质、知识环境、交通状况、信息化程度、投资水平、生活质量、医疗卫生条件、社会服务水平、治安状况等25个方面的38项统计指标构成的具体指标层来描述和度量中国及各个区域投资环境的优劣。需要说明的是，这四个层次系统相互依存又互相独立，既有联系又有区别，是一个不可分割的统一体，共同构成中国区域投资环境的评估指标系统；而且一个具体指标虽然不一定属于某一子系统，但它可描述一个子系统的某一方面，又能反映另一子系统的其它方面。因此，本文对重要的变量指标（如经济发展、投资、人口素质、市场化和生活质量等），选择了多项指标，以体现投资环境系统中各子系统之间相互交叉、影响、制约的辩证关系；而且，所有的指标，按照功能分为描述性、解释性指标（以基础指标为主）的评价、监测和预警性的评价性指标（以相对指标和平均指标为主）。这样作的目的就是期望从各个侧面、各个角度，来全面、准确、科学地刻画、描述、度量各个区域的投资环境质量的优劣和发展水平的高低。
四、投资环境评估方法的选择
在投资环境指标系统建立以后，以之作为支撑，选择适当的方法进行综合分析评判和区域差异划分。如引言所述，目前国内外已有多种评估方法可供选择，如投资冷热图法（冷热图法）、投资环境评分法（等级尺度法）、道氏评估法、关键因素评估法、相似度法、国家风险评级法、综合评判法和多因素评估法等。笔者认为，目前比较成熟可供选择的投资环境评估方法有（专家）综合评分法、层次分析法、因子（素）分析法、灰色关联法、信息熵法、聚类分析法等。这些方法各具特色，有定性的主观赋权法（如综合评分法），也有定量的客观评估法（因子分析法、灰色关联分析法）。在实际的研究中，仅用单一方法去评估投资环境的优劣，其结果并不一定科学、可靠，也难以令人信服。科学可行的做法是同时选用多种方法，主观与客观相结合、定性与定量相结合、多种定量方法相结合（如因子分析法与聚类分析法），相互配合，取长补短，从各个角度各个侧面对投资环境进行综合分析、组合评价与区域差异划分（如聚类分析）。
本文的思路也正基于此。即通过上述构建的投资环境评估指标系统，参考《中国统计年鉴》及其它各种统计年鉴和文献资料，建立投资环境评估数据库，选择恰当的评估方法如因子分析法、综合评分法进行组合式的综合集成评价，对各种结果进行几何平均、简单加权平均（或采用其他可行方法）得到一个综合值，然后再利用评估指标体系和数据库采用聚类分析法等方法进行类型差异划分和发展水平的阶段性划分，从而对各个区域之投资环境状况重新进行全面、科学而准确的研究，以便相互验证。如果多种方法的研究结果比较一致且互相补充，则证明综合评价结果科学可靠，可以揭示和反映各个区域投资环境吸引外商投资的能力大小、投资环境实际水平的高低和区域差异程度的大小，并使综合评判结果更具说服力和解释力，实现对客观投资环境现实的科学认识。
【参考文献】
[1]王慧炯，闵建罗.中国的投资环境[M].京港学术交流中心出版社.1987.
[2]鲁明泓.中国不同地区投资环境的评估与比较[J].经济研究，1994(2).
一、研究背景
近年来，随着我国经济体制改革的不断深入以及石油石化企业集团的重组改制，我国油气田企业的投资环境发生了深刻变化，其投资管理能力也被赋予了更高的要求，而加强勘探开发的资本投资预算则是油气田企业投资管理中的重要环节之一。
油气田企业的生产对象为不可再生资源，勘探开发的资本投资是其生存和发展的主动力之一，但历史数据表明，勘查和勘探投资中只有不到20%的支出能够有商业发现，而在获取的石油矿产储量中，也只有不到20%能够进行商业生产。由于投资数额大、回收周期长，地下油气资源不确定性高，不当的资本投资规模将为企业生产经营带来较高风险。因而，油气田企业对资本投资预测进行深入研究，使自身通过完善的资本投资预算网络和科学的管理程序，及时获得必要的勘探开发资本投资规模数据，不仅是提高其投资管理能力的重要途径，同时具有重大的现实意义。
二、油气田企业勘探开发资本投资预测主要影响因素分析
油气田企业的资本投资预测，主要考量两个影响因素：油气田产能建设和企业资金承受能力。
(一)油气田产能建设
油气田产能建设主要指为了维持油气田既定产量而发生的生产建设活动。油气田产量的来源是储量，而油气储量不同于一般资源，其本身具有自然递减性，油气田进入全面开发，产量达到峰值后，必然要步入产量递减的开发趋势，因而，油气田企业为了保持长期稳产，必须在勘探开发上进行大量投入，以保证新区开发建设、老区滚动勘探等一系列生产活动的有序进行，进而将储量转换成产储量。
油气田企业资本投资的变化取决于其产能的变化，因而，需对其产能进行预测分析。油气田产能受多方面因素影响，在对其进行预测时需考虑储层的自然条件、勘探开发技术、企业环境以及外部环境等，具体包括：
1.自然条件，包括储层的岩性、物性、含油气性、流体(油气水)性质等。油气田企业能够通过测井资料预测储层的自然产能，其理论方法有很多种，比较有代表性的是平面径向流公式，但由于公式中的一些参数确定比较困难，因此习惯上许多人还是采用经验的方法，即把储层的自然产能与测井资料或储层参数直接建立关系。
2.技术条件，包括油气田企业所采用的勘探开发技术、开采方式、开发井类型、完井方式、采油工艺、集输流程等。
3.企业环境，包括企业战略目标、管理水平、生产组织形式等。
4.外部环境，包括油气田所在地经济水平、产业结构、地理环境、市场环境、地区税收及金融政策等。
对不同油气田区块的产能进行预测后，可估算其相应工程量，从而对与其相关的勘探开发资本投资进行预测。由于新、老油气田区块勘探开发建设所需的投资额度不同，因此需根据新区产能建设、老区零散井建设、老区综合调整等工程的预算量，结合相应的投资数额，预测油气田企业整体勘探开发资本的投资规模。
(二)油气田企业资金承受能力
我国油气田企业的主要资金来源是集团公司投资和企业自有资金（包括固定资产折旧、注资和其他自有资金等），其中企业自有资金所占比例往往较高。在对油气田企业勘探开发进行资本投资预测时，需充分考虑这一企业具体实际，将油气田企业的资金规模、资金渠道、资金使用范围、风险应对能力等因素纳入研究范围之内，使勘探开发资本投资的预算与企业资金承受能力相契合、相适应。
三、主要资本投资预测方法在油气田企业中的应用评价
由于油气田企业所在行业的特殊性，对其勘探开发资本投资预测的研究相对复杂，尚缺乏系统的模型或方法，因此企业需通过实践进行不断探索。目前主要有以下三种方法可供油气田企业借鉴使用。
(一)回归预测法
回归预测法又称回归分析法，是一类以相关原理为基础的因果关系预测法。该方法用回归方程表示因变量和自变量之间的相关关系，并根据自变量的数值变化，预测因变量的数值变化。其基本思路是通过对有关历史统计数据的处理，分析预测对象发生变化的原因，掌握其原因的变化趋势，即，分析预测对象及其有关影响因素的相互联系，并用适当的回归预测模型表达出来，进而利用模型进行未来变化的预测。
回归预测法的类型包括一元回归预测、多元回归预测、自回归预测等，其中，多元回归法对于研究对象的考虑较为全面、更加贴近实际，因而应用更为广泛。
从油气田企业勘探开发资本投资预测的现实角度来看，回归预测法的应用可能具有一定局限性。首先，油气田勘探开发资本投资的影响因素众多，因此变量的选择和确立、数据的搜集和整理存在较大困难。其次，由于产业政策变动、油气价格调整、社会突发事件等的影响，回归预测模型中的正态分布假设难以成立。
(二)灰色预测法
如果一个系统部分已知，部分未知，则被称为灰色系统。灰色系统理论是一种处理不完全信息的新型理论，强调从系统内部研究其结构功能，它不使用随机变量这一概念，而是把它看成在一定范围内变化的灰色量，然后做出有效处理，而不是寻求其统计规律。一般来说，社会系统、经济系统、生态系统等都是灰色系统。
油气田企业勘探开发资本投资问题是一项系统工程问题，这种系统是典型的灰色系统，其主要特征是该系统内部既含有己知信息又含有未知、不确定信息，以往的投资数据是已知信息，而设备、材料价格发展趋势、工程造价指数走势以及国际石油发展动态等都是未知信息。在油气田勘探开发资本投资中使用灰色预测方法，可以在仅仅知道若干年历史资本投资数据，而不明确影响资本投资的各项因素作用的情况下，通过对原始数据产生的生成数建立灰色预测模型，推出资本投资预测值。
灰色预测法在油气田企业应用的局限在于，该方法仅适用于原始数据非负、符合或基本符合指数规律变化且其变化速度不是很快的情况。用该方法来进行油气田的产能、资本投资预测时，对各个历史时期的生产状况的有效性与非有效性不能加以区分，所得的预测值可能不是油气田企业所能达到的“最大产量”或“最小投入”。
（三）DEA预测法
数据包络分析(Data Envelopment Analysis)简称DEA，它是数学、运筹学、数理经济学和管理科学的一个新的交叉研究领域。作为一种新的非参数统计估计方法，DEA预测法使用数学规划模型比较决策单元之间的相对效率，对决策单元进行评价，同时能够判断各决策单元的投入规模是否适当，并给出各决策单元调整投入规模的正确方向和程度。由于该方法排除了许多主观因素，因而具有较强的客观性和操作性。
油气田企业可采用DEA预测法，根据勘探工程资本投资、开发工程资本投资等对产能的不同影响，建立适合油气田勘探开发资本投资预测的DEA模型，即，根据油气田企业生产特点和投资方向的具体情况，选取主要技术经济指标：投入指标，如油田勘探投资、油田开发投资等；产出指标，如油气田企业常用产能指标(油气产量)，利用DEA模型对各项投资进行预测，进而分析预测油气田整体勘探开发资本投资规模。
DEA预测法与生产函数的关系使得它在资本投资预测方面能够克服传统方法的“平滑性”而进行“最优性”的预测，因而在油气田勘探开发资本投资预测分析中具有较大应用价值。
四、油气田企业勘探开发资本投资预测相关建议
目前，油气田企业勘探开发的资本投资预测存在的主要矛盾和问题有：资本投资预测方法不够合理、科学，人员在观念和认识上对资本投资预测工作不够重视，资本投资预测控制和评价制度不完善，缺乏相应的约束和激励机制，针对这些问题，本文提出以下具体建议。
(一)建立并完善资本投资预测信息管理系统
资本投资预测的信息管理系统建设是简化预测过程、提高预测精度的有效途径。油气田企业可与软件开发公司合作，根据企业现实需求，建立勘探开发资本投资预测分析信息系统，通过计算机和网络完成相关信息的收集、整理以及资本投资数额的预测计算。针对预测实践中存在的各项问题，企业还需对系统进行及时的调整和维护，以保证其适用性和科学性。
（二）提高资本投资预测管理人员素质
人是资本投资预测的制定者，也是相关制度的被考核者，是企业资本投资预测工作顺利开展的决定性因素之一。企业需对具有专业预算管理知识的人才进行按岗按需分配，保证其业务执行能力的发挥。同时，加强资本投资预测管理人员专业知识及技能培训和职业道德教育，不断更新其知识体系和工作理念，确保管理人员能够掌握科学、先进的预测手段，使资本投资预测工作发挥最佳效应。
(三)建立健全资本投资预测相关监督、考评体系
油气田企业为保证资本投资预测的有效性，应建立资本投资预测执行与责任考评制度，明确投资预测各环节的相关责任人，根据其预测工作任务完成情况和工作职责履行程度，对其行为进行量化考核。通过健全完善的监督、考评体系的实施，达到充分发挥资本投资预测管理人员主观能动性、培养其工作责任感的目的。
(四)加强部门间密切配合
油气田企业勘探开发资本投资预测工作不仅是预算管理部门的职责，同时需要企业内其他相关部门密切保持配合。各部门应着眼于企业的长期稳定发展，根据企业实际需求情况，就投资规模的预测及时交换信息，沟通意见，共同促进企业投资管理水平的提升。同时，企业还应与业内专家、学者广泛接触，以便及时更新知识体系，掌握先进的预测手段和方法。
【参考文献】
［1］ 林金高.石油、天然气会计问题研究［M］.大连:东北财经大学出版社，2002.
股票市场上形形的各种分析方法总结起来可以归类为三大流派：数量分析、基本面分析和技术分析。关于这三大流派孰优孰劣的争论已经持续了近百年，三方各执一词，百年争论下来也没有争出个结果来。当今世界也是这三种流派大概各占三分之一的格局。而A股市场显然尚未跟上，量化投资远远没有达到三分之一的市场占有率。
第一部分：什么是量化投资
量化投资在海外的发展已有30多年的历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额不断扩大、得到了越来越多投资者认可。事实上，互联网的发展，使得新概念在世界范围的传播速度非常快，作为一个概念，量化投资并不算新，国内投资者早有耳闻。但是，真正的量化基金在国内还比较罕见。那么，何为量化投资？
康晓阳：量化就是符合投资常识的投资逻辑和策略
接下来会发生什么？
深圳市天马资产管理有限公司是国内最早开发量化投资模型的资产管理公司，致力于量化投资工作接近十年。作为国内量化投资的“开山鼻祖”，深圳天马的董事长康晓阳先生如下介绍量化投资：
大家看到这个图，鱼跳起来了，风在刮，接下来会是什么？日本发生的9级大地震！2011年3月7日我看到一个报道，有50条鲸鱼在搁浅沙滩，就在发生地震那个县东部的海岸，有的死了，专家解释这些鲸鱼集体迷路了。作为一个地震专家或者学者，其实他们的经验没有告诉他这50条鲸鱼搁浅沙滩跟地震有什么关系。到底有没有关系呢？我们知道5•12四川大地震之前发生了同样的事情，很多癞蛤蟆过马路，这跟地震有什么关系？
投资做股票有两类，讲很多种策略，无外乎就是买你自己喜欢的和买市场喜欢的，买自己喜欢和买市场喜欢的背后逻辑就是找影响股价的要素。
量化是什么？做投资，最终的分析停留在数据上，既然是数据，就可以标准化、固化。从你自己的角度买自己喜欢的东西，其实也可以量化，每个人都有对美的标准，但并不是符合这个指标，你就一定喜欢。如果有一个海选，把符合你喜欢特征的人放在你面前你去选，就可以量化。
鲸鱼搁浅在沙滩上，根据历史数据统计就会发现这个事情跟接下来要发生的事情有什么关联。把人的行为逻辑影响股价所有的要素进行综合分析，预测下一个市场喜欢的东西或者喜欢的策略是什么，简单一句话，量化就是符合投资常识的投资逻辑和策略。就股票来讲，投资标的的数据和因素量化，再用一些模型统计的方法把选出来的标的进行优化，最后成为投资组合，这就是量化的基本逻辑。用数理的方法把你的投资逻辑或者市场的投资逻辑固化，只要有投资逻辑的思想或者策略，都可以量化。
就股票而言，有很多种方法，有价值型股票，分析方法无非是那几种，只是大家的标准不一样，量化的东西可以设一个相对宽松的东西，初选之后再优化，比如成长型股票，肯定关心盈利、收益。选出来10个、20个、50个甚至100、200个股票，然后配比重，怎么优化组合，根据你的风险和预期收益率反推回来怎么优化，最后得出一个比重，哪只股票应该投多少。有些是成本交易，比如套利，什么情况下出现一定条件的时候提示你。
要真正做到量化，首先要有一个基本的理论模型。你要觉得什么样的股票表现好，什么样的股票你愿意投资，这就是量化的基本逻辑。但是，有了这个逻辑之后还不够，还要有复合型人才，因为量化投资不光要懂得投资股票，还要懂得数理分析。打个比方，虽然我很懂股票，但我不懂数理分析，很多计算机模型也不懂，更不懂编程序，要真正做到量化投资，就必须有复合型团队。为什么这么多年华尔街学金融工程、数理、物理的人大受欢迎？因为他们可以用统计工具。前段时间我在英国的一所大学和一些专门做模型分析的教授交流，我发现他们想的东西更加复杂，基本上把市场上任何的东西都想要量化。
我理解，就是去跟踪你的投资逻辑，它只是帮你实现你想法的一种工具。另外还要有高质量的数据，因为，你通常看到的东西和市场本身存在的东西可能并不一样。如果把鲸鱼放到海滩上，这作为数据化，统计过去2000年有多少次鲸鱼搁浅在海滩发生，假如有真实的数据，就可以研究出跟地震的相关性。要懂数理统计工具，建立模型就是纪律，不能改变，改变就不是模型。有人说看到今天不行，换一下，那就不是模型了。我们看过一个电影，造出来的机器人最后自己都控制不了，那就是模型。如果造出来的机器人自己能控制，那不是模型。人为什么能挣得到钱，为什么还要量化？传统是靠个人经验的，而且你看到、听到的东西都是有限的。量化有什么好处？它可以把你知道的东西在整个森林中搜索。计算机是不知疲倦的，晚上你在打鼾，计算机还可以工作。你的模型是你建的，你很理性的情况下建的模型，市场情绪变了，它不会变，那时候你不可能去改模型，所以它不会受情绪的影响。
华泰联合：实现投资理念与策略的过程
国内研究机构中涉足量化投资较早并多次获得新财富最佳分析师评选金融工程第一名的华泰联合证券金融工程团队如是说：
数量化投资是利用计算机科技并采用一定的数学模型去实现投资理念、实现投资策略的过程。与传统定性的投资方法不同，数量化投资不是靠个人感觉来管理资产，而是将适当的投资思想、投资经验、甚至包括直觉反映在量化模型中，利用电脑帮助人脑处理大量信息、帮助人脑总结归纳市场的规律、建立可以重复使用并反复优化的投资策略（经验），并指导我们的投资决策过程。
本质上来讲，数量化投资也是一种主动型投资策略，其理论基础在于市场是非有效或弱有效的，基金经理可以通过对个股、行业及市场的驱动因素进行分析研究，建立最优的投资组合，试图战胜市场从而获取超额收益。然而一些定性的投资者却并不太认可定量投资，他们认为，定性研究可以将把股票基本面研究做得很深入，从而在决策深度上具有优势。然而，在当今市场上，信息量越来越大且传播速度极快，单个分析师所能跟踪的股票数量开始显得越发有限，也因此错过了许多优秀的投资机会，可谓是拥有深度的同时错失了广度。量化投资正好弥补了这一缺失，通过使用强大的计算机技术，它能够实时对全市场进行扫描，并依仗其纪律性、系统性、及时性、准确性以及分散化的特点最大概率的捕获战胜市场的投资标的。
事实上，在海外市场，我们看到越来越多的定量与定性完美结合的成功案例。通过向量化模型中加入分析师对未来主观判断的观点（定性的观点），再结合来自于历史规律检验的观点（定量的观点），定量与定性的优势便能得到充分的发挥和融合。我们相信，这也将是未来量化产品发展的主流方向和趋势。
结论
量化研究作为一种研究方法，其本质是使用统计学、数学和计算机工具改进研究效率，使得我们能够在更短的时间、更大的视角领域下，依靠清晰的研究逻辑，获取更为有效和操作性以及复制性更强的研究成果。量化研究的本质是一类发现市场规律的方法体系，其基本功能是认识市场和解释市场，并以做到预测市场为目的。
量化投资简单来讲，它以模型为主体，使用大量数据，并且在很大程度上用电脑这样的投资方式；其以科学性和系统性著称，并将在严格的纪律化模型制约下，紧密跟踪策略，使运作风险最小化，并力争取得较高收益。
第二部分：量化投资在蓬勃发展
量化投资在世界的发展史
美国市场有200多年，从证券市场开始，也有快400――500年了，但是量化的发展是上世纪50――60年代的事。首先有一些理论模型，没有理论模型支撑很难做到量化的东西。
数理化投资于上世纪50~70年论上发芽
Harry Markowitz在上世纪50年表一系列关于投资组合“均值―方差”优化的论文，这使得投资者可以定量化风险，并把风险和预期回报放在一个理论框架下统一考虑；
WilliamSharpe在1964年发表CAPM模型，此模型显示个股的预期回报和个股的风险及市场的预期回报成正比；
Steven Ross在1976年发表APT模型，此模型显示个股的预期回报可以表示成一系列非特定因素预期回报的加权平均，此模型为量化投资者指出了很实用的研究框架；
Black-Scholes在1972年发表关于股票权证的定价模型；
Fama和French在1993年发表三因素模型，此模型显示个股的预期回报由三个因素（市场，个股的市值，个股的市净率）决定；
此后很多研究者做了非常多的实证研究，并发现了一些对个股将来回报有预测作用的因素：比如市盈率，市净率，资产回报率，盈利一致预期，中长期价格动能，短期价格反转等。
数理化投资从上世纪70年代末开始实际运用
Barclays Global Investors(BGI)于1978年创立了全球第一只数量化投资策略基金，到被BlackRocks收购之前BGI以14000亿美元的规模，高居全球资产管理规模之首。
SSgA(道富环球投资管理公司)和 GSAM(高盛国际资产管理公司)为首的一大批以数量化投资为核心竞争力的公司已经成为机构资产管理公司中的“巨无霸”。
“詹姆斯•西蒙斯创办的文艺复兴科技公司花费15年的时间，研发基于数学统计理论的计算机模型，借助该模型，西蒙斯所管理的大奖章基金，从1989 年到2009 年间，平均年回报率高达35％，较同期标普500 指数年均回报率高20 多个百分点，比“金融大鳄”索罗斯和“股神”巴菲特的操盘表现都高出10 余个百分点。
在国外。其他采用量化投资的公司没有获得惊人的表现，并非是量化方法不好，而是他们还没有构建出更好的模型以及正确的策略。作为量化投资的大行家和受益者，西蒙斯承认有效市场的套利机会极少而且会趋同小时，然而，仍然有无数转瞬即逝的很小的机会存在，在证券市场，那些很小的交易，都会对这个庞大的市场产生影响，而每天都会有成千上万这样的交易发生。这个市场看似杂乱无章，却存在着内在规律，而量化操作自从诞生以来，无疑成为捕捉这些规律的一把利器，为海外投资者屡建奇功。
CQA（教育产品内容与数据测试）数据统计：在2002年-2004年三年间，量化产品的平均年收益率为5.6%，比非量化产品的平均年收益率高出1%。从信息比率来看，量化产品为0.37，非量化产品为0.06。此外，量化基金的运作费率相对更低，例如传统产品费率为0.6%，主动量化产品费率在0.45%-5%之间。
理柏(LIPPER)数据显示，2005年到2008年之间，87只大盘量化基金业绩表现好于非量化基金，增强型量化基金在2005年和2006年更是大幅跑赢非量化基金。但2007年和2008年除市场中性基金外，所有基金业绩下滑很快，其中双向策略和大盘量化基金表现差于非量化基金，而增强型和市场中性量化基金表现则优于非量化基金。
量化投资在中国的发展现状
研究力量不断壮大
目前大部分券商研究所都配有金融工程研究小组，成员超过5个的不在少数。根据2010年11月份的《新财富》最佳分析师榜单，国信证券金融工程小组人数有12人，为目前人员配备最多的量化投资研究团队。其他入选金融工程前五名的研究小组中，申银万国8人，华泰联合、安信证券各5人，中信证券4人。
数量化方面的研究报告数量也是逐年增加。据不完全统计，2008-2010年相关报告数量分别有52、142、794篇，今年上半年就达到了633篇，逐年递增趋势非常明显。不过，和2010年研究报告10万多份的总量相比，数量化研究的广度和深度还有很大提升空间。
量化产品初露锋芒
天马旗下的产品中，现有两个信托产品采用量化投资策略，分别是新华―天马成长，和平安―Lighthorse稳健增长。
此外，上投摩根、嘉实、中海基金、长盛基金、光大保德、富国基金、南方基金等都有量化产品推出，但是量化基金的比例还是非常小。即便在2009年，全年新发基金超过100只的情况下，新发的量化基金也仅有4只，数量在2009年的新发基金市场中仅占3％。与指数基金、普通股票基金相比，量化基金可谓是基金市场上的稀缺资源。
2011年，在国内紧缩政策与国外动荡局势的影响下，A股市场呈现结构性震荡上扬的格局。随着市场轮动的提速及内在容量的扩大，精选个股的难度日益加大。在此背景下，定性投资容易受到投资者情绪影响，而定量投资则能够通过计算机的筛选，帮助投资者克服非理性因素，在充分控制风险的前提下应对市场万变。以“人脑＋电脑”为主要构建的量化基金逐渐显现投资优势，今年量化基金异军突起，整体表现不俗。截至4 月6 日， 9 只具有完整业绩的主动型量化基金平均收益率为0.64%，超越同期股票型基金和混合型基金-1.39%、-3.08%的净值增长率。其中，“元老”光大保德信量化核心基金收益率达5.19%。此外，南方策略、中海量化策略、长盛量化红利、长信量化先锋、上投摩根阿尔法、华泰柏瑞量化先行基金也均取得正收益，分别达到4.12%、3.28%、2.60%、2.13%、0.77%和0.16%；仅嘉实量化阿尔法和华商动态阿尔法收益为负，分别为-4.48%、-7.94%。此外，从以往披露的公开信息可以发现，国内量化基金多侧重价值因子，也契合今年低估值大盘蓝筹股领涨的市场格局。
第三部分：解读量化投资
在西蒙斯崛起之前，判断型投资完全占据着主流地位，因为当前全球投资界的三大泰斗当中，无论是价值投资的巴菲特、趋势投资的罗杰斯，还是靠哲学思维的索罗斯，都是判断型投资的代表。但随着西蒙斯的声名鹊起，量化投资开始受到投资大众的重视并呈现出蓬勃的发展态势。但需要指出的是，世界上没有万能的投资方法，任何一种投资方法都有其优缺点，量化投资当然也不例外。定量投资成功的关键是定量投资这个模型的设计好坏，设计的好坏主要由模型设计者对市场的了解、模型构建的了解和模型实践经验来决定的。
量化投资的决策体系
量化基金的成功运作必然依托一个完整而有效的量化体系用来支撑，该体系是数据获取、数据处理、资产配置、组合管理到全程风险控制等诸多环节的有机结合。
我们借鉴海外量化基金运作架构的诸多优点，并结合华泰联合金融工程资深研究员的看法，旨在提供一个适合中国市场特点的量化基金运作架构体系。该体系综合考虑了定性及定量两大主要选股思路，在风险可控下，充分发挥量化投资的优势。
此架构包含以下几个主要层次：
1. 数据提供：量化体系的底层一般是数据接入端口，数据来源于外部数据提供商。
2. 数据预处理：由于中国A 股市场历史较短，数据质量一般，特别是早期的数据较为不规范。因此，在输入模型前必须对数据进行全面的清洗，从而增强数据的有效性和连续性。
3. 资产配置：资产配置是量化基金的核心。不同的投资者具有不同的投资理念，即不同的资产收益率看法。因此，通过构建差异化的因子配置模型来实现差异化的投资理念则充分展现了量化投资的优势和精髓。举例而言，我们可以开发针对不同市场状况（如牛市、熊市、震荡市和转折市）以及不同投资风格（如保守、激进和中庸）的量化模块。这些模块就类似于儿童手中的玩具积木，一旦投资决策委员会确定了战略和战术配置比例，接下来要做的就是简单的选积木和搭积木的过程。模块化投资严格的遵循了投资思路，从而将量化投资的纪律性、系统性、及时性和准确性展露无遗。
4. 投资决策：宏观经济政策对中国A 股市场的表现影响较大，也就是我们常说的“政策市”。针对这一现状，综合考虑定性和定量的宏观判断对于我们选择合适的基金仓位及资产组合将十分必要。一方面，结合宏观及行业分析师对于未来宏观经济的预判以及个别性事件的分析，另一方面，考察既定的一系列量化择时指标和宏观经济指标的最新动向，从而能较为全面的提出投资建议。
5. 组合管理：在对于宏观趋势、战略和战术资产配置的全面考量之后，留给基金管理人的工作将是如何实现在交易成本，投资风险以及组合收益三者之间的最大平衡。
经典量化投资模型综述与评价
目前，由于计算的复杂程度和对速度的要求，量化投资的交易过程通常是由电脑自动来完成的，可在某些方面电脑依然不可能替代人脑。投资若要取得成功，就需要顶尖的大脑来罗织数据、发现规律、编制最快最好的电脑程序；此外，量化投资所使用的模型在用了一段时间之后就会慢慢失效，因为越来越多的“山寨版”会出现，因而需要不断发现新的模型以走在这场军备竞赛的前列，而此时需要的就是配备精良、高速运作的人脑。由此可见，模型在量化投资的整个体系中居于核心地位。近几十年来，西方理论界与实务界均诞生了不少量化投资模型，大力推动了量化投资的发展，这其中又大致可分为三大类：传统的基于经济学意义的模型（structural model）、现代的基于数学、统计学意义以及计算机原理的模型（statistical model）、程序化交易模型。以下就这三者分别予以介绍。
(一)传统的基于经济学意义的模型
这种模型虽然用到了一些数学与统计学的工具， 但其核心思想与前提假设仍然是围绕经济学或金融学原理而展开的。例如，B-S 模型与二叉树模型提供了金融产品定价的新思路，因而也衍生出了所谓的以选择权为基础之投资组合保险策略（option-basedportfolio insurance，OBPI），如欧式保护性卖权（protective put）策略、复制性卖权（synthetic put）策略和一些持仓策略―――买入持有（buy-andhold）策略、停损（stop-loss） 策略、固定比例投资组合保险(constant proportion portfolio insurance，CPPI) 策略、时间不变性组合保障（timeinvariant portfolio protection，TIPP）策略、固定组合（constant mix）策略与GARP（Growth at a Reasonable Price）策略等。
(二)现代的基于数学、统计学意义以及计算机原理的模型
与上述模型相比，这种模型“量化”的倾向愈加明显―――淡化甚至忽略经济学或金融学背景，基本上只是依赖先进的数学、统计学工具与IT 技术构建模型，进而确定投资策略。模型中应用的具体方法主要包括参数法、回归分析、时间序列分析、极值理论、马尔科夫链、历史模拟法、蒙特卡罗模拟法等等。
(三)程序化交易模型
随着金融市场的日益复杂化， 越来越多的复杂交易策略被设计出来，这些交易策略很难通过传统的手工方式执行，于是程序化交易应运而生。程序化交易是指按照预先编制的指令通过计算机程序来完成交易的方式，可以分为决策产生和决策执行两个层面：前者是指以各种实时/历史数据为输入通过事先设计好的算法计算得出交易决策的过程，而后者是指利用计算机算法来优化交易订单执行的过程； 也可以从交易频率的角度，分为高频交易和非高频交易。程序化交易使得复杂的量化交易策略得以实施，优化交易指令的执行，解放人力使之把精力更多地集中到投资策略的研究上， 最重要的是能克服人性的种种弱点与障碍从而保证绝对的“客观性”与“纪律性”。然而，这种交易方式也引起了诸多争议，如对速度的过高要求会造成市场的不公平、巨大的交易量可能会增加市场的波动性、容易产生链式反应、为了盈利可能会制造人为的价格而降低市场的有效性等等。
量化投资的主要策略
增强型指数基金：策略的主要目的还是跟踪指数，希望用量化模型找出能紧跟指数但同时又能小幅超越的组合。
非指数型量化基金：能利用绝大多数好的投资机会，而不需去管组合是否能紧跟指数。
多―空对冲基金：买入模型认为能表现好的股票， 卖空模型认为会表现差的股票。有时可能净多仓， 有时可能净空仓。此策略在对冲基金中很流行。在A股市场中能卖空的股票不多，所以一般只能用期指去对冲。
市场中性的多―空对冲基金：买入模型认为能表现好的股票， 卖空模型认为会表现差的股票。在任何时候净仓位为0，同时在各行业上，大小盘风格上的净仓位都为0。此策略在对冲基金中也比较流行。此策略的波动率非常小，在国外一般会加入杠杆。
130/30基金：一般共同基金采用，即买入130%的多仓， 卖空30%的空仓。
程序化高频交易：利用期指或股价的日内波动进行高频买卖。有些策略是找价格模式，有些是利用交易所规则上的漏洞。
可转移Alpha：主要用在增强型指数基金上，具体是用期货来跟踪指数，一部分多出来的钱投资于风险比较小的能取得绝对正收益的策略上。
市场择时/行业轮动/风格轮动：用数量化模型预测市场/行业/风格的拐点
量化投资和传统投资的比较
天马资产首席数量分析师朱繁林博士表示，量化投资区别于定性投资的鲜明特征就是模型，对于量化投资中模型与人的关系，大家也比较关心。可以打个比方来说明这种关系，我们先看一看医生治病,中医与西医的诊疗方法不同，中医是望、稳、问、切，最后判断出的结果，很大程度上基于中医的经验，定性程度上大一些；西医就不同了，先要病人去拍片子、化验等，这些都要依托于医学仪器，最后得出结论，对症下药。
医生治疗病人的疾病，投资者治疗市场的疾病，市场的疾病是什么？就是错误定价和估值，没病或病得比较轻，市场是有效或弱有效的；病得越严重，市场越无效。
投资者用资金投资于低估的证券，直到把它的价格抬升到合理的价格水平上。但是，定性投资和定量投资的具体做法有些差异，这些差异如同中医和西医的差异，定性投资更像中医，更多地依靠经验和感觉判断病在哪里；定量投资更像是西医，依靠模型判断，模型对于定量投资基金经理的作用就像CT机对于医生的作用。在每一天的投资运作之前，会先用模型对整个市场进行一次全面的检查和扫描，然后根据检查和扫描结果做出投资决策。
传统的定性投资强调的是基金经理的个人经验和主观判断，相对来说强调基金经理的单兵作战能力。而量化投资主要是用来源于市场和基本面的模型指导投资。
量化投资可以最大限度地捕捉到市场上的机会。而传统的定性投资受到研究员，基金经理覆盖范围的限制。
量化投资借助模型进行投资，比较客观和理性，更不会受市场和情绪影响。
量化投资的可复制性更好。传统的定性投资易受到基金经理，资深研究员人事变动的影响。
其实，定量投资和传统的定性投资本质上是相同的，二者都是基于市场非有效或是弱有效的理论基础，而投资经理可以通过对个股估值，成长等基本面的分析研究，建立战胜市场，产生超额收益的组合。不同的是，定性投资管理较依赖对上市公司的调研，以及基金经理个人的经验及主观的判断，而定量投资管理则是“定性思想的量化应用”,更加强调数据。
国内量化基金投资风险分析
（一）量化模型质量产生的投资风险
投资模型本身的质量，是量化基金最核心的竞争力。专业人士以为，对于中国这样的新兴市场，量化投资的关键是能否根据市场特点，设计出好的投资模型。然而，已有的量化基金中，大多简单地利用国外已公开的模型，或是用基金公司自有的一些简单模型，在考察市场的有效性上普遍比较欠缺。如中海量化策略和南方策略优化在行业权重配置中均采用的Black-Litterman（BL）模型。这种模型现是华尔街主流模型，亦是高盛公司资产管理部门在资产配置上的主要工具。然而，在国内市场信息搜集等方面局限性较大的情况下，该系统到底是否有效，是否仅是基金公司体现其“专业性”的一个由头，还有待观察。
（二）基金经理执行纪律打折扣所产生的道德风险
好买基金研究中心的一份报告指出，大部分量化基金在择时、行业配置和资金管理等方面并没有采用量化模型，更多的是基金经理的主观判断。观察这些量化基金的契约和季度报告可以发现，基金要么不进行择时，要么根据主观经验进行择时，这在很大程度上无法体现出模型选股产生的效果。
（三）数量化模型滞后产生的风险
摘要:设计方案直接影响投资，设计质量间接影响投资，设计方案影响经常性费用。建筑优化设计越来越引起人们的重视，如何搞好优化设计，应主要抓好那些问题，本文作了简要分析。
关键词:建筑设计建筑工程重要性
一、建筑设计在工程建设中的地位和作用 （一）设计方案直接影响投资。工程建设过程包括项目决策、项目设计和项目实施三大阶段。进行投资控制的关键在于决策和设计阶段，而在项目作出投资决策后，其关键就在于设计。据研究分析，设计费一般只相当于建设工程全寿命费用的1%以下，但正是这少于1%的费用对投资的影响却高达75%以上，单项工程设计中，其建筑和结构方案的选择及建筑材料的选用对投资又有较大影响，据统计，在满足同样功能的条件下，技术经济合理的设计，可降低工程造价5%～10%，甚至可达10%～20%。 （二）设计质量间接影响投资。据统计，在工程质量事故的众多原因中，设计责任多数占40.1%，居第一位。不少建筑产品由于缺乏优化设计，而出现功能设置不合理，影响正常使用；有的设计图纸质量差，专业设计之间相互矛盾，造成施工返工、停工的现象，有的造成质量缺陷和安全隐患，给国家和人民带来巨大损失，造成投资的极大浪费。震惊全国的宁波大桥事故就是这方面的典型例证。 （三）设计方案影响经常性费用优化设计不仅影响项目建设的一次性投资，而且还影响使用阶段的经常性费用，如暖通、照明的能源消耗、清洁、保养、维修费等，一次性投资与经常性费用有一定的反比关系，但通过优化设计可努力寻求这两者的最佳结合，使项目建设的全寿命费用最低。 二、建筑设计存在的问题 （一）政府监控不力 长期以来，形成了一种设计对业主负责，设计质量由设计单位自行把关的观念，主管部门对设计成果缺乏必要的考核与评价，有的仅靠图纸会审来发现一些简单问题，只有等出现了大的技术问题才来追究责任，而方案的经济性则问及更少。另外，对设计市场管理不够，越级、无证、挂靠设计时有发生，从而导致设计质量下降，加之由于设计工作的特殊性，不同的项目有各自的特点，所以针对不同项目优化设计的成果缺乏明确的定性考核指标。 （二）优化设计的意识不强 目前，业主往往把投资的控制重心放在施工环节上，而对设计环节重视不够。其原因：一是对设计对投资影响的重要性认识不够，只看到搞施工招标，投标价要低于标底价、施工单位要让利等，殊不知设计方案的优化会带来更大的节约；二是无法很好地选择设计单位，因为在设计前业主不知道谁能优化到什么程度。有些项目设计虽通过招投标，但此时方案不细，概算粗略，很难来综合评定；三是业主由于专业知识上的限制，对设计方案难以从优化扰的角度提出要求或疑议；四是有些业主经济实力雄厚，项目建设赶时髦，求新颖，根本不提优化要求；五是有些业主自身对工程应具备的功能要求及应达到的目标不明确，随意性大，要求出图时间紧，又压低设计收费，从而也影响了优化设计的开展。 （三）缺乏必要的压力和动力 由于目前的设计经营往往凭的是关系，缺乏公平竞争，所以设计单位的重心不在技术水平的提高上，设计只要保证不出大的质量问题，方案的好坏、造价的高低，关系不大，使优化设计失去压力。由于现在的设计收费是按面积或按造价的比例计取，几乎跟投资的节约和设计质量的优劣无关，导致对设计方案不认真进行经济分析，而是追求高标准，或为保险起见，随意加大安全系数，造成投资浪费。 （四）运行的机制不够完善 优化设计的运行需有良好的机制作为保证。而目前的状况，一是缺乏公平的设计市场竞争机制，设计招标未能得到推广和深化，地方、行业、部门保护严重；二是价格机制扭曲，优化不能优价；三是法律法规机制薄弱。 三、应着手抓好的几个问题 （一）主管部门应加强对优化设计工作的监控 为保证优化设计工作的进行，开始可由政府主管部门来强制执行，通过对设计成果进行全面审查后方可实施。作为《建设工程质量管理条例》的配套文件之一的《建筑工程施工图设计文件审查暂行办法》已由建设部建设［2000］41号文颁布施行，它的实施将对控制设计质量提供重要保证。但《办法》规定的审查主要是针对设计单位的资质、设计收费、建设手续、 规范的执行情况、新材料新工艺的推广应用等方面的内容，缺乏对方案的经济性及功能的合理性方面的审查要求，所以建设主管部门在执行《办法》的同时，应增加人员配备和审查力度，对设计成果进行全面审查。第二，应加强对设计市场的管理力度，严格通过资质管理、人员注册、设计招标、图纸审查等环节来规范设计市场，减少黑市设计。第三，利用主管部门的职能，总结推广标准规范、标准设计、公布合理的技术经济指标及考核指标，为优化设计的进行提供良好服务。
（二）加快设计监理工作的推广 优化设计工作的推行，仅靠政府监控还不能满足社会发展的要求，设计监理已成为形势所迫，业主所需。通过设计监理可打破设计单位自己控制自己的单一局面。因此，主管部门应在搞好政府监理的同时，一方面应尽快建立设计监理单位资质的审批条件，加强设计监理人才的培训考核和注册，制定设计监理工作的责职、收费标准等；另一方面通过行政手段来保证设计监理的广度，为设计监理的社会化的提供条件。 （三）建立必要的设计竞争机制 为保证设计市场的公平竞争，设计经营也应采用招标投标，虽然早在1984年，当时国家计委和城乡建设环境保护部就印发《工程设计招标投标暂行办法》，1995年建设部230号文印发了《城市建筑方案设计竞选管理办法》，新颁的《招标投标法》中也规定符合条件的项目的勘察设计必须招标，但实际招标项目的量一直很少，只占总项目的10%左右(不同的地区其 比例可能有所不同)，即使采用招标的项目，其招标体系不完善评标方法不健全，缺乏公平竞争性，因此应完善设计招投标的相关环节。首先，应成立合法的设计招标机构；其次，各地方主管部门应建立相应的规定，符合条件的项目必须招标；第三，业主对拟建项目应有明确的功能及投资要求，有编制完整的招标文件；第四，招标时应对投标单位的资质信誉等方面进行必要的资格审查；第五，应设立健全的评标机构合理的评标方法，以保证设 计单位公平竞争，并限制业主在项目上的随意性。 （四）注意优化设计工作的综合性 通过优化设计来控制投资是一个综合性问题，不能片面强调节约投资，要正确处理技术与经济的对立统一是控制投资的关键环节。设计中既要反对片面强调节约，忽视技术上的合理要求，使项目达不到功能的倾向，又要反对重视技术，轻经济、设计保守浪费的现象。设计人员要用价值工程的原理来进行设计方案分析，要以提高价值为目标，以功能分析为核心，以系统观念为指针，以总体效益为出发点，从而真正达到优化设计效果。 （五）完善相应的法律法规 优化设计的推广还应有一定的法律法规作为保证，目前已有《合同法》、《建筑法》、《招投标法》、《建筑工程质量管理条例》等在规范项目建设工作，但这些都是从项目建设的总体出发，对设计方面的规范不够具体，因此为更好地监督管理设计工作，还应建立和完善相应法律法规，如设计监理、设计招投标、设计市场及价格管理等。
