随着公司财务理论的发展，越来越多的学者将实物期权方法引入投资决策评价中。作为不确定性环境下战略投资管理的有效方法。由于实物期权考虑了增产/减产的灵活性、投资延迟的选择、管理流动性等问题，能更真实地反映价值。有学者认为，Kester（1984）是第一个发现这种管理灵活性的研究者。Brennan（1985）应用期权定价技术评估不可逆资源的投资问题，并使用Chilean矿产资源解释了决策程序，对实物期权的研究做出重要贡献。McDonald（1985，1986）研究投资决策的等待时机问题，认为不可逆性为公司提供延迟投资期权。预计未来盈利增长的不确定性增强，将会增加等待期权的价值，表明投资对不确定性增加的负向效应。特别是在投资具有不可逆性的石油行业，实物期权的应用也迅速发展起来。Kemma（1993）在油井没提供额外有用信息的假设下，研究油公司开采井出租区域的期权时机问题。Dixit（1994）描述了众多油气相关的应用，包括开发油田的顺序投资、建立及废弃油井等。Walkup（1999）的研究显示，对管理的灵活性、公司战略及股东风险的关注能导致更正确的评估和更好的战略。Chorn（2006）通过将用于动态规划的贝努利方程和实物期权评估算法相结合，展示政策规划发展的方法，作为企业不完全信息下决策路径的依据。Franz（2008）探究消费者对资源保护工程核算的不确定和预期决策，对不确定性的评估用到实物期权模型等。
近年来，Smit（2004）基于战略规划与控制审视投资决策问题，认为投资决策不仅意味着等待期权的损失，而且是对未来发展期权获取的潜在回报。等待期权的价值随着不完全竞争和战略投资的影响而减弱，因而投资对不确定性的影响并非简单的负向效应。基于这一思想，Klaus（2009）依据投资Q理论，建立市场波动和世界市场重组时期公司投资和不确定性的模型，验证了实物期权理论下不可逆投资和不确定性两者之间的负向相关关系，并为企业资本预算和投资决策提供了新的视角与指导。
（一）基于灵活性价值的投资优化分析
企业投资要面临很多不确定性。特别是境外投资时，大型跨国公司、当地政府等利益主体会多方博弈，发挥信息的价值，力求以最少的综合投资（包括各种成本）在风险最优条件下获得最好的企业资源。投资的不确定性包括市场不确定性（如价格）和技术不确定性（如资本化投资、操作成本等）。研究者借助实物期权模型评估不确定条件下的生产投资，考虑价格下跌的情况下是否停产部分生产，以提供最优投资时机确定的现实可操作的方法。对波动性的估计是解决这一最优投资问题的关键。Copeland（2001）建议采用蒙特卡罗模拟估计项目的未来波动，CostaLima（2006）通过解析方法求得项目波动的表达式。Won（2009）考虑价格投入S和开发投入I这两个不确定变量的波动，建立投资时机决策模型如下： 的实物期权评估模型。总之，研究者在数学上对企业基于投资的停启期权、规模扩张等问题做出很好的解释。
（二）实物期权与信息价值的学习融合
为更加灵活地应对动态复杂的环境，很多行业开始关注实物期权与信息价值的学习融合。例如Gallant（1999）研究项目的投资时机并建立学习的价值模型。Lin（2005）对石油行业的实证研究也表明，期权投资决策不仅受外生市场变量的影响，而且受其他公司行为的影响。在进行投资决策时，生产外部性导致石油企业在不充分高利率下的开采，信息外部性导致不充分的延迟投资，权衡与竞争对手的战略交互作用。在解决面临外部性的战略投资决策问题时，应对信息的外部性给予更多的关注，避免生产外部性大于信息外部性时不充分开采的负面影响，达到投资决策的最优化。将体现“灵活性价值”（ValueofFlexibility）的实物期权方法与体现“信息价值”（ValueofInformation）的概率分析结合起来，作为管理不确定因素的工具，能够更好地创造投资决策的经济回报。Herath（2001）将实物期权和贝叶斯分析进行对比，并通过两者的结合进行投资评价。Armstrong（2004）也使用Copula函数改进贝叶斯分析，并通过系统的决策方法实现与实物期权的结合，获取更多的信息价值与灵活性价值，实现公司既定资源约束下的价值最大化目标。
综上所述，作为传统投资决策方法的扩展，实物期权不仅能更灵活的挖掘投资价值，减少不确定因素的影响，而且能够帮助企业管理决策者根据企业的特点，建立基于市场变化的投资决策体系，从而实现灵活性思维方式的转变。然而，这一方法关注数学技巧，对管理属性的强调不够。随着信息经济学的引入，基于效用理论的投资决策模型注重心理学、行为学的研究，能够较好地解决这一问题。
（三）效用偏好理论：基于认知价值的投资组合决策
各行业的资产管理者使用投资组合管理等技术来决定最优分散化资产，增加公司价值并降低风险。基于Markowitz有效资产组合原理的分析模型虽然权衡了各种财务结果的期望与标准差，实现投资组合价值的最大化，却没有恰当考虑风险偏好。针对这一缺陷，部分学者研究采用效用函数建立投资最优化工具与风险偏好之间的关系，以决定企业最优投资组合。Regis（2001）将基于偏好理论的风险承受力融入投资组合的选择过程，根据投资项目期望净现值等财务指标相应的概率分布，确定考虑风险承受力的投资确定当量，进而将其用于投资组合决策中，根据投资组合的期望价值和方差，改进投资组合管理。数学工具和最优化算法使得这一规划过程相对简化，决策分析和组合管理的结合提高了公司的决策过程和公司的整体业绩。
Walls（2004）也通过建立风险承受力与投资组合期望价值、方差的关系，使得管理者能够权衡评估风险与收益并理解对公司行为的影响，最大化确定当量价值，就可求得风险分散的最优组合，达到帕累托最优。在此基础上，Walls（2005）将风险容忍度和业绩评价结合起来，建立风险容忍度模型作为检验公司相对风险偏好的工具，进而控制公司规模，提高公司竞争力。普遍采用的评估方法仅仅考虑时间与资本现金流，却忽略了公司愿意接受的技术和环境风险，因而出现了将地质、工程、经济、财政等战略目标整合的模型。Suslick（2001）基于财务、技术、环境多维敏感分析技术建立的多准则效用函数，得到采用MAUT效用决策模式，即通过MAUT模式的赋权、评级与计算，整合财务风险、技术风险与环境风险，使得技术价值、财务价值最大，对环境的负面影响最小，实现整体最优投资决策。
综上所述，敏感性分析、概率分析、实物期权等规范性分析方法，将决策制定与管理目标、可获信息、概率法则等结合起来，既考虑与决策结果相关变量的关系，又要考虑变量间的相关关系，形成如何制定最好决策的理论。而效用偏好分析等描述性分析方法，基于决策心理及认知行为，描述人们作出决策时的行为、态度及认知，遵循经验法则，形成系统的整体框架。两者的结合既考虑风险的波动性及灵活性，又考虑了管理的偏好性，更灵活地控制投资决策风险，实现合理的企业经营管理。
二、投资决策风险分析的研究述评与展望
（一）投资决策的风险分析———需要系统的理论支撑
基于对企业经营环境不确定性、动态复杂性的认识，投资风险分析的方法也在不断地探索和创新，以求提高投资的灵活性来适应企业决策管理的需求。传统决策分析方法的应用，一定程度上反映出投资决策的应变性和预见性，但由于对未来事件发生概率的预测存在很大的不确定性，越来越难与具有动态复杂特征的投资经营环境相适应。公司财务理论发展下的实物期权与投资决策的融合，既考虑了投资的信息价值，又在一定程度上考虑了现金流的波动，实现投资管理的灵活性。随着信息时代的到来，针对企业所面临的动态复杂性的经营环境，可以应用动态管理和实时控制的思想和方法，系统构建动态投资决策与跟踪管理的理论框架和运作模式，深入研究动态投资决策问题，为实现投资决策信息输入、输出和信息反馈、控制的动态化提供理论支撑。
（二）分析管理的模式创新———战略导入的决策思想
通过上述国内外企业投资决策风险管理的应用与研究成果看，投资风险分析模式的创新方式、方法虽然多种多样，但从历史演进和发展的角度来看，还是具有一定的内在规律性。这种规律性具体体现在以下三个方面：（1）在与风险分析方法融合的基础上，各种新兴的理论、方法和技术对决策模式创新的推动力越来越大，并且逐渐成为占主导地位的推动力。这一特点从贝叶斯决策、实物期权分析、熵权决策的应用来看体现得尤为突出。（2）随着心理学和行为学的发展，决策模式中偏好理论的融合和应用的倾向越来越明显，特别是SteveBegg教授在决策心理及行为判断方面进行了卓有成效的研究，为投资决策开辟了新的视角。（3）基于资源配置的视角，全面理解不确定环境下风险管理理念与方法，将财务影响、运营影响与战略影响等投资决策因素综合考虑，加快公司价值增值能力的速度，发挥经营管理机制的加速器作用。因此，基于以上对于投资决策模式创新特点的分析和企业未来所处时代环境的判断，今后的决策模式创新需要以战略为导向，将投资决策、战略规划和风险管理相结合，通过一定的流程化管理解决资源环境的复杂性，管理者通过确定竞争行为、描述竞争策略使公司一系列的目标具体化，并采用决策模型解决复杂的公司多目标协调问题，提高投资决策效率，实现从投资决策风险分析到主动性管理的革新。
（三）EVA与投资决策的融合———经济发展的必然要求
投资资本回报率、单位成本、产量增长率、储量替代率、平均税率等财务及生产经营指标仍然是国际上行业投资决策和对标评估的关注点，由此进行企业能力的博弈。价值导向的EVA指标着眼于企业的长期发展，在衡量价值时简单易操作，不必过多依赖于对市场表现的估计，是传统方法的有效改进。尽管大量的学者研究基于EVA的管理机制，通过EVA提供科学的决策标准，同时确立有效的激励机制，对投入资本进行监测与控制，但目前EVA在企业投资决策中的应用研究仍然较少。国资委提出将基于价值管理理念和资本成本意识的EVA指标，作为国有企业业绩考核的关注点。在这一背景下，研究采用基于EVA指标体系的投资管理，不仅能够帮助企业稳妥地控制好投资规模，引导科学决策，而且可改进投资结构及分析流程，优化价值链，完善企业的激励与约束机制，消除“实盈虚亏”的泡沫，引导企业不断提升价值创造能力。
三、结论
一、引言
促进农民增收和保持经济增长一直是我国经济政策的根本出发点。从现阶段来看，城乡二元结构矛盾依然存在，收入差距进一步扩大；金融危机的后续效应造成经济复苏不确定，保证经济拥有一定速度增长，也是维护社会稳定的必须手段。所以，将这两个目标结合起来进行分析具有其内在合理性。
促进收入和经济增长其实属于同一问题的不同侧面，在外需陡降、内需疲软且无法短期拉动的情况下，关注并分析投资对其的作用就格外重要。投资的有效性一直是经济理论和经济现实中高度关注的命题。自从“人力资本”概念引入正统经济学后，将投资分为固定资产投资和人力资本投资成为分析的一种趋势。大量的经验分析表明，投资对我国的经济拉动和居民收入增高具有显著性。在国外，对经济增长的研究主要包括扩Solow［1］（1956）为代表的新古典增长理论以及80年代末以Lucas［2］和Romer［3］为代表的内生经济增长理论或新增长理论。新古典增长理论认为，由于资本收益的递减作用，长期的人均产出会收敛于一个稳定状态的水平。如果没有外生的技术进步，经济将趋于停滞。内生增长理论通过使用更广义的资本概念，即物质和人力资本以及干中学，克服了新古典增长模型中的报酬递减趋势。自Lucas［2］以来，人力资本积累就被认为是经济增长的持久动力。Glomm&Ravikumar［4-6］利用了公共经济学模型论证了公共教育支出直接影响人力资本积累并借此影响长期经济增长。由此，进行人力资本投资和固定资产投资对经济增长效果的分析就大量涌现。在中国，由于强势政府的存在和历史上计划经济的影响，我国的长期经济增长一般被认为是基于政府支出的结果，而政府支出包含政府购买和政府主导的公共投资。特别是在经验分析上，由于长期把投资归结为固定资产的投资，导致经济增长的经验分析往往得出固定资产导致经济增长的结论，而对微观福利——“人均纯收入”关注较少。人力资本理论集中解释了一些在理论界长期没有得到有效解决的问题，使这一理论在主流经济学中占据一席之地。周其仁［7］与萧灼基［8］都丰富了人力资本理论的论述，将这一理论与中国的农村改革紧密结合，通过实地调查和个案分析，深化了对人力资本理论的认识和运用。如果按照收入法来考察GDP，则可知工资收入也是经济增长中的一个组成部分，因此投资尤其是人力资本投资，应该会增加人均收入。但两种投资究竟对农民增收和经济增长的效应如何？是否存在不同的作用机制和特点？尚不得而知。本文从投资的基本事实出发，归纳出若干现象，最终通过计量方法得出两种投资对农民收入和经济增长的影响机制。
综观国内外研究，对于这个问题的研究和分析可以归结为三个方面：首先是从理论上详细探讨和证明投资对经济增长、提高收入的作用，著名的Solow模型以及Ramsey、Dimond模型等均做出了经典的说明，国内较有代表性的如战明华等［9］就借助了Ramsey-Cass-Koopmans的模型构建了一个中国高投资、低消费经济模式经济增长模式的解释框架。第二是从实践上深入考察资本量的度量问题，如Chow［10］较早地度量了资本存量，随后贺菊煌［11］、王小鲁和樊纲［12］、张军和章元［13］都度量了中国的资本存量；陈钊等［14］通过估算形成了1987—2001年各地区完整的教育发展面板数据。第三是从时间和空间两个维度进行了大跨度的面板分析，从实证分析上通过计量经济技术得出较为准确的度量，较近的研究如贺坚［15］专门讨论了中国投资、消费比例与经济发展政策的相关问题；张占东［16］实证分析了金融危机背景下农村需求对河南经济增长的具体效应；杜丽永［17］借助省际动态面板数据实证了投资在长期中的作用，并认为在不同阶段上投资对经济增长的作用存在差异。
二、中国农村投资的基本特点
图1显示了自1980年开始的我国农村集体和个人的固定资产投资额，从中可以看出，农村的固定资产投资只占了全国固定资产投资一个极小的比例。这个比例的变化如图2所示，从图中可以看出农村集体单位固定资产投资占比在90年代初期有一个攀升，后期一直处于较为平稳的状态，并且始终保持着一个10%以上的投资比重。而个人固定资产投资比重则呈现明显的下降趋势。到2010年已经降至2、8%左右的水平。有两个原因导致上述变化：首先是国家不断加大农村投资，从政策层面上保持了集体单位对农村投资一个较为固定的比例；其次是随着国家投入的不断加大，使得个人投资被很大程度挤出。此外，劳动力流出严重也是导致农村个人固定资产投资占比急剧下降的原因。这也说明，在分析农村投资对经济增长和人均收入影响时，不能采用个人固定资产投资额，以免得出负相关的错误结论。
由此得到农村投资的第一个特点是：农村投资占全社会投资比例不高，其中农村集体单位固定投资占比一直稳定在10%左右，而农村个人固定资产投资占比一直趋于下降。
农村投资由于其目的性不同而具有很多内容，且农村分布广泛，加之项目众多，使得我国的农村投资分析具有特殊的复杂性。根据《2011年中国农村统计年鉴》显示，2010年全国农村固定资产投资完成额为36691亿，其中建筑工程投资为21192、4亿，占比57、76%。同时，我国水利基本建设投资占农业基本建设投资比重也逐年升高，（表1）。
从表1中可以得到农村投资的第二个特点：农村投资中建筑工程投资占一半以上，水利建设相关投资占基本建设投资稳定在50%以上且持续上升。与此同时，农业基本建设占比非常小，这与人们通常想象的占比很不一样，主要原因是统计口径和统计方法上存在不一致。考虑到变量统计上的一致性和占比的代表性，更宜选用与水利建设相关的投资额作为分析数据。
中国农村投资的第三个特点是：农村固定投资更注重公共物品投资，且公共物品投资占据农村投资绝大部分。从表2中可以明显看出公共物品投资（如电力、燃气及水的生产和供应业、水利、环境和公共设施管理业等）成为农村固定资产投资中的主力。
对于人力资本投资的度量一般都以农村受教育经费或投向教育领域的各种费用之和进行计量。《2011年中国农村统计年鉴》和《2011年中国统计年鉴》专门列出了“农村居民生活消费现金支出及构成”，表3是对其的摘要。在相关年鉴中，专门列出“当年教育经费投资金额”项，相较其他支出表，该项所列金额为当年实际完成教育经费投资额，具有较高的准确度，因此考虑以该数据作为人力资本投资变量的测度。结合陈钊等（2004）和张公信（2010）［18］的研究可以得出中国农村投资在人力资本方面的特点：农村人力资本投资占农村投资极少的比例，且农村人力资本投资的内容主要是技术含量极低、期限较短、简单重复的技术培训等。这个特点导致农村的人力资本投资转化为人力资本可能需要较短的时间，但人力资本可能提高的效率较低，从而影响其今后对经济增长和人均收入的作用程度。
考虑到农村固定资产投资和全社会总投资的关联性和农村人力资本投资的特征，可以得到如下的命题：中国农村固定资产投资和人力资本投资对经济增长和人均收入有明显的正向促进作用，但前者与后者的作用机制和传导特征会有所不同。其中前者对农村社会发展有一个较强的时滞，而后者可能时滞并不长。
三、数据与建模
（一）模型与数据
向量自回归（VAR）模型是1980年由西蒙斯（Sims）提出的。这种模型采取多方程的形式，用模型中所有内生当期变量对它们的若干滞后值进行回归，从而估计出全部内生变量的动态关系。它不但具有联立方程对多个经济变量相互影响进行分析的优点，而且还平等地对待了所有变量，避免了主观上的随机性。其基本模型可以描述为：Yt=m+P1Yt-1+P2Yt-2++PnYt-n+ut其中，Yt为n×1维列向量；m为n×1维常数列向量，ut为n×1维随机误差列向量。数据采用1990—2009年中国的农村居民人均纯收入（ine）、国内生产总值中第一产业产值（gdp）、农村教育经费投资额（intel_inv）、水电建设和当年发电量完成额（estat_inv）作分析，其中用农村教育经费投资表示人力资本投资，水电建设和当年发电量完成额表示固定资本投资。为了克服可能的异方差，数据均取其自然对数；为了增强可比性，所有数据均采用可比价格，其中1990价格=100。所有数据均来自各年《中国统计年鉴》和《中国农村统计年鉴》。本文计量分析采用Eviews5、1软件进行。
（二）建模与分析
为了避免可能的伪回归问题，对所有变量进行单位根检验，检验结果显示，所有变量在取自然对数后为二阶平稳，即所有变量均是I（2）的。由于非平稳序列之间也可能存在平稳关系，需要对非平稳序列进行Johansen检验，检验结果表明，不存在协整关系（见表4），可以进行VAR建模。似然比检验统计量表明在5%的水平的上不存在协整关系。图3为模型的稳定性检验，检验结果表明模型本身是稳定的。根据相关准则判断，最优滞后阶数为2，所以建立的模型见表5。本文主要关注的是第二列和第三列的两个方程，重要的系数已经用加粗予以表示。尽管是二阶差分后的变量，在经济含义上并不那么明显。但系数本身的大小仍能说明一些具有重要意义的问题：首先，固定资产投资对数波动的变化存在较强的滞后效应，即第二期的系数大于第一期的系数；其次，人力资本投资对数波动的变化存在较弱的滞后效应，即第二期的系数小于第一期的系数；第三，从波动的两期幅度来看，人力资本投资波动的变化对地区生产总值和农村人均收入的波动变化都具有更大的总效应。具体而言，假设存在1个单位的冲击，则固定资产投资波动的变化对其他两者的效应分别是0、3961和0、1651，类似的，人力资本投资波动的变化对其他两者的效应分别是1、1792和0、8184。这说明人力资本投资投资波动的变化对地区生产总值波动的变化和农村人均收入波动的变化具有更大的效应。
（三）脉冲响应分析
为了进一步说明表格方程中所表示出的经济含义和实际效果，可以利用软件生成其脉冲响应的图示（图4）进行考察。脉冲图反映，D2lngdp和D2lnine对D2lnest_inv和D2lnintel_inv产生冲击的反应，从脉冲图中可以得出如下基本结论：
（1）冲击最终都将收敛，但在收敛过程中固定资产投资带来的其他两个因变量波动明显大于人力资本投资所带来的因变量波动，这符合中国投资基本事实：固定资产投资速度呈现高位增长的同时国内生产总值的波动与其波动高度相关；而相比之下，人力资本投资则较为稳定。
（2）固定资产投资呈现出较人力资本投资稍长的滞后效应。传统观点认为固定资产投资是“立竿见影”的，而人力资本投资转化需要一个较长的时间过程。但本文所选取的农村人均支出涵盖的内容基本上还是九年义务教育和职业方面的培训，所产生出的人力资本也绝大多数从事劳动密集型产业，这与城镇中的人力资本投资具有较高的技术含量并不相同。
四、结论
本文立足1990—2010的时间长度实证了农村固定资产投资、农村人力资本投资对地区生产总值和农民人均收入的作用，本文证实了投资对于经济发展和人均收入提高的积极作用，拒绝了理论上投资加大与经济增长中出现的“负相关关系”。研究发现：
（1）人力资本投资对农村居民人均纯收入和国内生产总值具有显著影响，且这种影响大于固定资产投资。从得出的模型可以看出，假设存在1个单位的冲击，则固定资产投资波动的变化对其他两者的效应分别是0、3961和0、1651，类似的，人力资本投资波动的变化对其他两者的效应分别是1、1792和0、8184。
（2）固定资产投资只是在滞后2期才对前两者有显著影响，而这种影响的系数还很小，但是人力资本投资则在每期都有显著影响。这充分说明我国人力资本投资极具价值。同时，也说明我国人力资本投资无论是在结构还是内容上还存在不科学的地方，过多的低效率、低科技含量的人力资本投资虽然见效较快，但不利于人力资本的积累，使得人力资本积累只能从干中学中得到，丧失了技术赶超、降低学习曲线的机会。
（3）人力资本投资和固定资产投资对前两者的影响均出现正负交替的影响，且后者对地区生产总值和农村人均收入的影响波动更为剧烈。这从一定程度说明我国的投资比较紊乱，投资方向和投资结构都还存在不合理，可能这与我国长期以来投资由政府主导而非充分市场化所致。但脉冲响应还是显示出人力资本投资的波动区间明显窄于固定资产投资波动区间，这说明人力资本投资本身具有长期的内在稳定性，不易受市场的大幅波动。
本文结论具有一定的政策含义：
自经济发展方式转变三十年来，我国国民经济实现了持久高速的发展，引起了国内外的不断关注。亚洲金融危机后，我国实施积极的货币政策，为经济快速发展奠定了货币基础，与此同时，政府不断加大财政政策支持的力度，积极完善地方基础设施建设，纷纷上马大型的建设项目，包括农林水利、电力、公路、铁路、住房、城市基础建设及其他工业。这些项目具有数量多、规模大、建设周期长、收益不确定性大的特点。虽然我国在改革投融资体制上进行了一系列探索，取得了一定进展，对投资项目的前期评估工作起到了积极的影响，但是还不足以改变当前投资项目评估的混乱现状。特别是2008年金融危机后，国家发改委出台四万亿的经济刺激方案后，各个地方政府纷纷上马大型建设项目，这也暴露出了投资总量偏大、结构失衡、预算超支等严重问题，而项目整体投资分析研究的滞后是重要因素之一。当前项目投资决策评价多从财务的角度出发，分析得出各种财务支持指标，从而判断项目的可行性，但深入研究不难发现单纯的财务指标评价过程存在众多难点和困境。因此，优化项目投资决策评价指标具有非常重要的意义。
二、项目投资决策评价指标现状分析
无论对于政府投资还是企业投资而言，资本性项目投资均具有投资内容独特、投资数额多、影响时间长、变现能力差和投资风险大的特点。这也决定了项目投资决策的重要，如何取舍，要通过评价指标进行测算，保证企业的项目投资决策不失误。
（一）资本项目投资决策指标投资决策评价指标是指用于衡量和比较投资项目可行性，以便据以进行方案决策的定量化标准与尺度。从财务评价的角度分析，投资决策评价指标主要包括投资利润率、静态投资回收期、净现值、净现值率、获利指数和内部收益率。前两个指标是非折现指标，在计算过程中不考虑资金时间价值因素，而后四个指标是折现指标，在指标计算过程中充分考虑和利用了资金时间价值。从非折现指标向折现指标的过渡也反映了投资者对资金价值和风险成本的进一步认识和关注。
非折现评价指标具有计算简单、含义清晰等优点，但没有考虑时间价值，从而可能导致决策失败。静态投资回收期指标较清楚地反映了项目投资回收的时间，但不能说明投资回收后的收益情况。投资利润率指标虽然考虑了项目所能创造的全部收益，但却无法弥补由于没有考虑时间价值所带来的问题，因而仍然可能造成决策失败。当非折现评价指标的评价结论和折现评价指标的评价结论发生矛盾时，应以折现评价指标的评价结论为准，这是因为货币时间价值常常是影响投资者进行投资决策的重要因素。净现值是一个非常重要的项目投资评价指标，是项目计算期内各年现金净流量的现值和与投资现值之间的差额，它以现金流量的形式反映投资所得与投资的关系：当净现值大于零时，意味着投资所得大于投资，该项目具有可取性；当净现值小于零时，意味着投资所得小于投资，该项目则不具有可取性。净现值的计算过程实际就是现金流量的计算及时间价值的计算过程。净现值的大小取决于折现率的大小，其含义也取决于折现率的规定：如果以投资项目的资本成本作为折现率，则净现值表示按现值计算的该项目的全部收益（损失）；如果以投资项目的机会成本作为折现率，则净现值表示按现值计算的该项目比已放弃方案多获得的收益；如果以行业平均资金收益率作为折现率，则净现值表示按现值计算的该项目比行业平均收益水平多获得的收益。实际工作中，可以根据不同阶段采用不同的折现率，对项目建设期间的现金流量按贷款利率作为折现率，而对经营期的现金流量则按社会平均资金收益率作为折现率，分段计算。净现值率实际是将净现值与投资的现值进行比较，以现值形式反映投资所得与投资的对比关系，从而在一定程度上弥补了净现值在投资额不同时不能正确决策的缺点。获利指数是以相对数形式将项目计算期内各年现金净流量的现值和与投资现值进行比较，而净现值则是以绝对数形式将项目计算期内各年现金净流量的现值和与投资现值进行比较。基于财务分析的角度而言，考虑了时间价值和相关风险因素项目投资评价指标已经能够较好地反映一个项目的投资价值，在实际运用中，财务分析指标常常会遇到较多的问题，
（二）项目投资决策指标运用现状投资项目财务评价需要在国家现行税制和价格体系条件下，计算项目范围内的效益和用度，从而分析项目的盈利能力、清偿能力，以考察项目在财务上的可行性。当前，政府和企业在进行投资项目财务评价时主要依据国家计委和建设部联合的《建设项目经济评价方法与参数》。随着经济形势的发展，项目投资环境发生了很大的变化，财务评价体系在运用的过程中逐渐暴露出了较多的不足。
首先，动态折现指标的计算过程存在商榷余地。财务评价的动态指标因采用贴现技术而使项目财务评价更具科学性，但在计算项目的净现值时，常假设该项目的未来现金流量是在项目计算期的期初或期末发生，这使得未来现金流量偏离预期。由于在一般情况下，一个投进使用并正常运转的项目未来现金流量是受多种因素共同作用的，并不只是在年初或年末发生，而是会时时发生，对时时发生的现金流量以假设的发生时点计算现值，是有失偏颇的。项目计算期的贴现率应与投资项目的资本成本相适应，从而计算的净现值只要大于零，该方案理论上就应该是可行的。但我国投资项目计算期的贴现率是由国家国家计划委员会和建设部组织测定、并定期调整，与投资项目本身的资金成本相脱节，造成决策的短期行为。
然后，项目投资风险分析缺乏系统性。投资活动是一种逐利活动，其风险与收益呈同向变化，很多财务收益很好的项目可能由于风险过大而不具可行性，即拟投项目的不确定性对盈利能力、清偿能力、外汇效果均有重大影响。而原投资项目可行性分析将对投资项目的不确定性分析独立于盈利能力分析、清偿能力分析、外汇效果分析之外，使其对投资项目可行性决策的重要性大大降低。各财务评价指标在对项目进行评价时都有其独特的作用，但有时根据不同评价指标得出的投资结论会大相径庭。应以哪些指标为投资的主要取舍标准，哪些指标为次要标准，各财务指标的可行性标准是多少，现行评价体系都没有给出一个指导性的标准。
最后，缺乏投资项目环境影响评价指标。原投资项目可行性分析对投资环境影响的评价仅局限于定性评价，定量方面基本没有。但很多投资项目将不可避免地会对四周的生态、资源、人居等产生一系列负面影响，如水体污染、植被破坏、耕地占用等。因此，投资项目的环境影响不应该只是定性分析，还应以成本、用度、收益等形式将环境影响纳进到投资项目财务评价中来。
综上所述，项目投资决策评价指标的建立有助于规范我国资本性投资，促进有限资源的优化配置，对我国经济增长产生积极的影响。但是，由于财务评价指标在衡量项目投资的过程中存在较多不完善的地方，阻碍了投资者资源优化配置的实现，不利于我国经济发展的可持续性。从制度因素和指标具体运用出发对项目投资决策指标的优化能够有效地扭转当前不利的局面。
三、项目投资评价指标的优化路径
折现财务指标与简单财务指标的结合能够有效地评价项目的可行性。但在实践过程中由于种种问题的限制，指标的评价功能受到了一定的局限，可以从以下方面进一步优化项目投资决策财务评价内容和方法。
（一）积极创新，优化动态指标的计算考虑到原有动态指标计算过程中的种种弊端，对动态指标的运用进行改进。在可行性条件下，将项目计算期内现金净流量的折现期尽可能缩短，使折现现金流量接近实际情况。以资金成本为依据调整折现率，采用资本成本加权平均的方法确定项目的资本成本，根据项目风险的大小调整折现率。优化投产期现金流量的估计方法，传统投资项目财务分析一般采用等额现金流量模型进行现金流量分析。但实际上项目投产期各年的现金流量不可能是相等的。因此，应该将影响现金流量的各主要因素视为一个系统，用系统的观点猜测投资项目的未来现金净流量。
（二）确保项目风险因素分析始终贯串于财务评价过程风险成本是折现法下的基本因素，将对拟投项目的风险分析融入项目的盈利能力分析、清偿能力分析和外汇效果分析中，提高项目评估工作的真实性和可靠性。在分析盈利能力时，用期望收益和期望用度代替预计收益和预计用度，综合考虑投资项目的市场风险、销售风险和生产风险，计算项目的经营杠杆系数；在清偿能力分析时，计算项目的财务风险；在外汇效果分析时，考虑项目经营期内的汇率变动风险。经过这样的改进，各指标值就充分考虑了各种不确定性因素的影响，能比较真实地反映项目的财务可行性。
（三）把握重要影响因素，适当增加影响因素指标企业的投资活动受到众多因素的影响，经济收益和成本的考虑仅仅是当前投资项目评价的重要方面之一。加快有关绿色会计的会计要素确认、计量、表露的方法研究，公道确认计量有关环境因素引起的环境资产、负债、所有者权益、成本、收如和利润，并将上述计量结果纳进据以进行财务评价的预计会计报表中，分析项目的盈利能力和清偿能力，并对项目的持续经营能力进行评价。
（四）拓展关注范围，增加项目的发展能力分析原财务评价侧重于项目的生存能力分析，在激烈的竞争环境下，项目发展能力分析将显得更加重要。项目的短期获利能力只是项目表现的一个方面，投资者应该全盘关注项目的未来生命周期，对项目的持续发展能力和产业能力予以关注，因此，有必要在原评价体系中增加项目发展能力分析。
一、电力技术经济学实验教学目的及意义
技术经济学属于交叉渗透、综合应用学科，电力技术经济学原则上属于技术经济学，是技术经济学的一个分支。因此，电力技术经济学从经济学角度属于应用经济学。如果技术经济学属于一级应用经济学，那么电力技术经济学作为技术经济学的一个分支便属于二级应用经济学科，从学科角度它属于交叉学科。[2]
“电力技术经济学”课程具有理论性和实践应用性强、理论知识创新速度快、多学科交叉等特点，相应地对教学方法和手段提出了更高的要求。为了适应本科教育的需要，更好地把理论教育与教学实践结合起来，培养学生综合运用理论分析、解决实际问题的能力，进行合理的实验教学是非常有意义和必要的。实践环节要求学生全面、系统地掌握电力技术经济学经济评价指标、评价方法和方案比较等基本理论知识，并能综合运用知识分析和解决实际案例。使学生在学习了电力技术经济学基础理论的基础上，能利用项目投资决策数据分析软件，熟练掌握对项目投资决策数据分析的实用技术，独立完成对电力建设项目投资决策数据的分析。本文选择CPDAV1、1为实验教学工具，从电力技术经济学基础理论出发，对相应的电力技术经济实验教学内容进行探讨。
二、电力技术经济学实验教学内容
1、基础知识
（1）资金时间价值。用来投资的一笔资金，即使不考虑通货膨胀，也比将来可获得的同样数额的资金更有价值。因为当前可用的资金能够立即用来投资并带来收益，而将来才可取得的资金则无法用于当前的投资，也无法获取相应的收益。不同时间发生的等额资金在价值上的差别称为资金的时间价值。[3]
（2）技术经济评价指标。工程技术方案经济性评价的核心内容就是经济效果的评价。经济评价的指标是多种多样的，它们从不同角度反映工程技术方案的经济性，总体来说，经济性评价基本指标有如表1所示的类型。
（3）编制现金流量表。现金流量是指工程技术方案在计算期内各年可能发生的收入与支出的货币量。[4]整个计算期的现金流量可以勾画出投资活动的情况。根据这些现金流量可以计算投资的经济性评价指标，从而为投资决策提供依据。投资项目的现金流量按照其在投资项目所处的不同阶段,可分为期初现金流量、经营期现金流量和终结现金流量三部分。
1)期初现金流量。指投资项目开始时在建设期内发生的现金流入和流出量。主要包括：建设投资、净营运资金投资和其他投资费用等。
2)经营期现金流量。指项目建设完成后在生产经营过程中发生的现金流入和流出量。主要包括：营业收入、经营成本、营业税金和所得税等。
3)终结现金流量。指项目终止时发生的现金流入和流出量。主要包括：回收固定资产残值、回收净营运资金等。根据期初现金流量、经营期现金流量和终结现金流量可以编制出电力建设项目从开始投资建设到运营终结整个生命周期的现金流量表，由此可以进行相应的经济评价指标计算和分析，从而判断项目是否具有可行性。
（4）不确定性分析、风险分析和敏感性分析。不确定性和风险是指由于对项目将来面临的运营条件、技术发展和各种环境缺乏准确的知识而产生的决策的没有把握性。当这些不确定性的结果可以用发生的概率加以表述和分析时，称为风险分析；反之，不能用概率表述的，称为不确定性分析。[4]当决策者面临的不确定性因素不止一个，就要借助敏感性分析。敏感性分析可以帮助决策人了解项目的最后结果对于现金流量中估计值变化的敏感程度。
2、实验内容
通过对电力市场的调查，结合我国经济发展的大背景，分析电力工程项目投资、筹资主要过程，预测其经营业绩和财务状况，计算分析投资和经营各阶段的净现金流量和财务评价指标，编制相关的财务报表并结合CPDA（Certifiedprojectdataanalyst）项目投资决策数据实验室应用软件进行系列模拟实习，进一步掌握和提高综合运用“技术经济学”课程专业知识的能力。
（1）根据已知资料，分别计算电力建设项目的建设投资和净营运资金投资额、建设期贷款利息、折旧和摊销费用等。根据计算数据编制借款本金及利息还款计划表、利润与所得税计算表、全部投资及自有资金现金流量表、资金来源与运用表和资产负债表等。在编制以上表格的基础上计算全部资金和自有资金的静态投资回收期、动态投资回收期和内部收益率，并评价其经济性；最后对燃煤价格和运行效率和运营收入的变化作敏感性分析。
（2）在人工计算和数据整理的基础上，运用CPDA项目投资决策数据实验室应用软件进行数据分析。第一，输入项目基本内容：投资项目名称、投资方案代号、项目单位、项目金额、项目周期和数据分析方式等。第二，计算和输入技术经济数据：将投资方案的全部投资现金流量表数据输入到软件中。第三，建立现金流量表：生成税前、税后现金流，与自己已完成的分析结果对比。第四，项目决策综合指标分析：生成税前与税后指标。具体包括：投资回收期、净现值、获利指数、内部收益率、效益成本比率和净效益投资率等（如图1所示）。第五，敏感性分析：选择营业收入作为不确定影响因素，分析其在±5%的范围内变化给净现值和内部收益率指标带来的影响（如图2所示），并生成相应的敏感性分析报告。
3、实验教学中应注意的问题
为了便于学生更好地掌握技术经济分析的基本原理和方法，力求在保证理论体系完整性的前提下，尽可能减少和避免因为理论知识理解失误造成的实际数据处理错误。此外，尽可能地与课堂理论教学内容相结合,注重实例分析,突出投资决策综合设计的实务操作性。
关键词：企业现金流量财务分析
一、现金流量的内容及对其进行财务分析的意义
现金流量指的是一个企业的现金流转或现金流动的状况，是对企业在一定的会计期间按照现金收付实现制，通过一定的经济活动而产生的现金流入、流出及其差量情况所作的客观性的描述。通常而言，对现金流量的分析是通过编制现金流量表来实现的，它是通过现金的流入和流出状况来反映企业在一定期间内的经营活动、投资活动和筹资活动的一种动态情况的报表。与此相适应，可将现金流量划分为经营活动产生的现金流量、投资活动产生的现金流量以及筹资活动产生的流量三部分。首先，从经营活动来看，其现金流量主要包括销售商品、提供劳务支付的现金、收到的税费返还、收到的其他与经营活动相关的现金；购买商品、接受劳务支付的现金，支付给职工以及为职工支付的现金，支付的各项税费，支付其他与经营活动有关的现金等。上述经营活动产生的现金流量净额作为一项重要指标，可以用来说明企业在不动用其外部筹资的情况下，通过对在经营活动中所产生的现金流量分析，以对企业是否有偿还负债、支付股利和对外投资等能力进行分析。其次，从投资活动来看，其现金流量包括收回投资所收到的现金、取得投资收益所收到的现金，外置固定资产和其他长期资产所收回的现金净额，收到其他与投资活动有关的现金；构建固定资产、无形资产和其他长期资产所支付的现金，投资所支付现金，支付的其他与投资活动有关的现金。通过对上述这些反映投资活动所支付的现金进行分析，不仅可以增加对获得未来收益和现金流量而导致资源转出的程序的了解，而且也能够及时掌握以前资源转出所带来的现金流入的信息。再次，从筹资活动来看，其现金流量包括吸收投资所收到的现金，借款所收到的现金，以及收到的其他与筹资活动有关的现金；偿还债务所支付的现金，分配股利、利润和偿付利息所支付的现金，支付的其他筹资活动有关的现金。通过上述筹资活动中的现金流量的分析，可以帮助投资者和债权人预计企业未来现金流量的要求权益及获得前期现金流入而付出的代价。
可以看出，现金流量能够提供企业当期现金的流入、流出及结余情况，能够反映企业在筹资活动、投资活动、经营活动中现金增减变化的情况，可以正确评价企业当前及未来的偿债能力与支付能力，可以正确评价企业当期取得的利润的质量，因而它所揭示的现金净流量比利润表揭示的净利润更客观、更充实，更能说明问题，所反映的现金流量信息在协调各种财务关系、组织财务活动等方面起着重要作用。
1、通过现金流量所提供的数据，可以对企业资产的流动性、财务适应性进行有效地评价。通常情况下，当一个企业的现金流量增大、流速加快的情况下，企业资产的流动性和财务适应性就会相应增强。
2、对收益质量信息进行有效地评价，对于一个企业来说，其收益能力大小是通过企业营销收取现金、降低成本及回避风险的能力等方面来表现的。现金流量表反映的信息总是以收现制为基础的，其收现能力的大小，直接影响着企业收益的实现程度。而对收现能力大小的评价，又取决于对企业现金流量信息的获得多少。
3、通过对企业财务弹性进行有效地评价来预防财务风险。企业资产的正常运行总是表现为对经济环境的变化的适应性以及对投资机会的充分利用，财务上把这种企业适应经济环境变化和利用投资机会的能力称之为财务弹性。一般来说，现金流量超过需要，有剩余的现金，适应性就强，反之，则弱。当一个企业的现金流动超过需要的时候，表明现金流动的效率高，这时企业就会对到期的债务有足够的偿还能力，一旦企业由于现金流量的效率低而不能按时偿还到期债务，就会使财务面临不确定的风险，这种不确定性风险有可能导致企业的破产。这就要求企业必须对现金流动的信息进行随时的了解，以便及早作出安排，防止可能发生的各种财务风险。
4、对企业未来的现金流量进行科学预测。一般来说，现金流量提供的是现金来源、运用和净流量等信息，它以现金为基础进行编制，能够比较准确地揭示企业的现金来源、运用及偿还能力。在会计实务中，企业要通过编制现金预算，对经营活动净现金流量以及投资需求进行分析，对现金流入的时间进行有效地控制，在预算期内，对企业的现金需求予以满足。
二、对现金流量进行财务分析的主要方面
1、现金流量结构分析。一般来说，企业在经营活动中，现金流入占现金流出的比重越大，企业的经营状况就较好，财务所担的风险就越低，这说明现金流入结构就越合理。另外，还可以通过对现金流入和流出的比例进行分析，获得更多的信息。当该指标为正指标、比值增高的时候，单位现金流出换回的现金流入就会越大，现金流出的效率也就会越高；反之，则说明现金流出的效率越低。通过对现金流量的结构进行分析，可以使报表的使用者进一步了解企业财务状况的形成过程、变动过程及变动原因等。
2、支付能力分析。一方面可以用经营活动的净现金流量与流通在外的普通股股数之比来反映企业支付股利的能力，另一方面也可以用经营活动的净现金流量与现金股利之比来反映企业年度内支付现金股利的能力。他们之间的比例大，就证明企业支付能力强，反之，就会形成支付风险。此外，还可以用“综合支付能力”这一指标来反映企业的偿债能力大小。当企业当期经营活动的现金收入和投资活动取得的现金收入足以支付本期的债务和日常经营活动支出时，可以有一部分余额用于投资和分派股利；反之则无法用于投资活动和分派股利，如果这种状况持续下去，得不到扭转，则说明企业面临支付风险。所以，无论是企业的投资者还是经营者，都非常关心企业的支付能力，都需要通过分析现金流量表了解企业的支付能力。
3、偿债能力分析。企业偿债能力的分析指标主要有以下三个：一是现金到期的债务比，即经营现金净流量与本期到期的债务的对比。这里的本期到期债务不包括短期借款和应付账款，只指本期到期的长期债务和本期应付票据。通过这种指标分析，可以帮助报表使用人对企业即将到期又不能展期的债务偿还能力加以衡量。二是现金流量的负债比，即经营现金净流量与流动负债的对比，它可以更好地反映企业偿还流动负债的能力。当一个企业现金流动负债比高于同业的平均水平时，表明企业具有较好地偿还流动负债的能力。三是现金债务总额比，即经营现金净流量与债务总额的对比。它可以准确地体现和反映企业对债务规模的维持的程序，它们之间的比率越高，说明企业的债务承担能力越强。上述分析表明，对企业投资者来说，通过现金流量表分析、测定企业的偿债能力，有利于其作出正确的决策；对债权人来讲，偿债能力的强弱是他们作出贷款决策的基本依据和决定性条件。
4、获利能力分析。通过现金流量，可以把经营活动产生的现金净流量与净利润、资本支出进行比较，揭示企业保持现有经营水平、创造未来利润的能力。反映该能力的指标主要有：一是销售现金比率，即经营现金净收入与同期销售额的比值，它能够准确反映每元销售所能得到的现金。二是每股营业现金净流量，即经营现金净流入与普通股股数的对比，它反映的是企业对现金股利的最大限度的分派能力。三是全部资产现金的回收率，即经营现金净流量与全部资产的比值，它表示的是企业资产在多大程度上能够产生现金，或者说，企业资产生产现金的能力有多大。对于一个企业来说，评价其获利能力最终要落实到现金流入能力的保证上，即通过对现金流量的分析来对企业的获利能力进行客观分析。
5、企业未来发展规模的潜力分析。企业要实现自身规模的不断扩大，就必须追加大量的长期资产，反映在现金流量表中即投资活动中的现金流出量要大幅度提高。无论是对内投资的现金流出量，还是对外投资的现金流出量，它们的大幅度提高，往往意味着一个新的投资机会和发展机遇的到来。除此之外，也可以将投资活动与筹资活动所产生的现金流量联系起来，对企业未来发展状况进行分析和考察。当投资活动中的现金净流出量与筹资活动中现金净流入量在本期的数额都相当大时，说明该企业在保持内部经营稳定进行的前提下，能够从外界筹集大笔资金用以扩大生产经营规模；反之，当投资活动中产生的现金流出量与筹资活动中产生的现金流入量在数额上比较接近且较大时，则说明企业能够在保护内部经营稳定的前提下，将大笔对外投资的资金支付到期债务收回，在这种情况下，企业难以产生扩张的动机。当然，对现金流量还可以从支付股利能力、现金周转能力、投资活动和理财活动对经营成果和财务状况的影响以及非现金的投资和筹资方面进行财务分析，以此增加对企业过去和将来的财务状况的全面了解。
三、对现金流量进行财务分析过程中需要注意的问题
1、要从现金流量表与资产负债表、利润表的结合上进行分析。如前所述，现金流量通常反映的是一定期间内企业现金流入和流出的情况，它既不能反映企业的营销状况，也不能反映企业的资产负债状况。在对现金流量表进行分析运用时，不能孤立地仅凭一张现金流量表的信息就事论事，只有与资产负债表和损益表结合起来，从而对企业的经营活动情况作出较全面、正确的评价。在现代权责发生制下，无论是会计信息还是现金流量信息都从不同的角度反映着企业的财务状况和经营成果，这样，权责发生制指标和现金流量指标具有某种程度的对应性，如果能既结合对损益表中收入、成本及利润项目的分析，又结合资产负债表应收账款项目变化情况的分析，才可以进一步分析企业经营活动产生的现金流量，发现企业财务的异动，识别企业的虚假信息。
2、要注意从过程和结果的结合中来分析现金流量的变化。在对现金流量进行分析的过程中，总是会遇到当期内的期末与期初在现金净变化量方面确定问题。但是，对于任何一个企业来说，在确定当期末与期初的现金净变化量的时候，无非会遇到这样三种情况，即现金及现金等价物的净增加额或者大于零，或者小于零，或者等于零。不过，不论是哪种情况，都不能从期末与期初数量的简单对比中来判断企业现金流动状况是出现“好转”，还是“恶化”，抑或是维持不变。而要揭示现金状况变化的原因，就必须对影响现金流量的各种因素进行全面分析，区分出预算或计划中安排的与因偶发性原因而引起的不同情况，并对由此产生的实际与预算的差异展开分析。从这种意义上说，分析现金流量的变化过程，甚至比对现金流量变化结果进行分析更为重要。
其他文化、办公用机械制造行业投资可行性研究报告（2007年）
目录
第一章项目总论
第一节项目背景
一、项目概况
二、建设条件
第二节可行性研究依据
第三节研究目的和意义
第四节可行性研究结论
第二章项目环境分析
第一节社会经济环境
第二节其他文化、办公用机械制造行业投资技术可行性分析
第三节其他文化、办公用机械制造行业相关政策分析
一、国家相关政策
二、地方政府作用
三、知识产权保护
第三章其他文化、办公用机械制造行业投资分析
第一节其他文化、办公用机械制造行业投资效益分析
一、其他文化、办公用机械制造行业盈利水平
二、其他文化、办公用机械制造行业偿债能力
三、其他文化、办公用机械制造行业增长前景
第二节其他文化、办公用机械制造行业投资机会
第三节其他文化、办公用机械制造行业主要投资风险因素
一、投资环境风险
二、资源及原材料风险
三、技术风险
四、市场风险
五、财务风险
六、安全风险
第四章其他文化、办公用机械制造行业市场分析
第一节其他文化、办公用机械制造行业市场调查
一、其他文化、办公用机械制造行业市场规模及使用情况
二、其他文化、办公用机械制造行业现有生产能力
（一）现有生产能力及利用率
（二）主要生产厂家生产能力利用率
（三）本地区现有生产能力
（四）在建项目生产能力及其在地区间的分布
（五）已批拟开工建设项目生产能力及预计投产时间
三、其他文化、办公用机械制造行业产品产销量
（一）总产量及其变化情况
（二）地区产量分布结构
（三）国内保有量与国外有关国家保有量的比较分析
（四）近年来产品进口量、进口价格及进口来源
（五）近年来产品出口量、出口价格及出口去向
四、其他文化、办公用机械制造行业主要产品价格
（一）产品定价管理办法
（二）产品销售价格及其变化
（三）最高价格和最低价格分析
五、其他文化、办公用机械制造行业主要替代产品
（一）替代产品性能、质量及优缺点
（二）替代产品的国内生产能力及产量
（三）替代产品市场价格
（四）替代产品进口可能性及价格
第二节其他文化、办公用机械制造行业市场分析
一、其他文化、办公用机械制造行业产品寿命周期分析
二、其他文化、办公用机械制造行业产品市场供求分析
三、其他文化、办公用机械制造行业细分市场分析
（一）市场细分
（二）选择目标市场
（三）产品定价
（四）需求量分析
四、其他文化、办公用机械制造行业消费者分析
五、其他文化、办公用机械制造行业市场发展预测
（一）市场前景分析
（二）产品需求预测
（三）产品价格预测
第三节其他文化、办公用机械制造行业市场推广策略
一、产品销售方式
二、促销价格制度
三、营销策略
四、销售费用预测
第五章企业竞争分析与项目规模选择
第一节其他文化、办公用机械制造行业企业发展状况
第二节主要竞争对手分析
一、竞争对手市场表现
二、竞争对手实力及优劣势
三、市场竞争策略
第三节企业竞争力分析
一、企业概况
二、企业财务状况
三、企业优势及劣势分析
四、企业竞争策略
第四节产品方案与项目规模
一、产品方案
（一）产品选择依据
（二）产品名称及规格标准
二、项目规模选择
（一）项目总规模
1、主要产品年产量
2、主要副产品年产量
3、主要设备装置
（二）项目经济规模分析
（三）项目建设方式及内容
第六章项目组织与实施
第一节基础设施与设备
一、基础设施与设备使用情况
二、费用估算及折旧
第二节原材料、燃料动力供应
一、原材料、主要辅助材料需用量及供应
二、燃料动力及其它公用设施的供应
三、主要原材料、燃料动力费用估算
（一）主要原料、燃料、主要辅助材料以及动力数量、规格、质量和来源
（二）需用的主要工业产品和半成品的名称、规格、需用量及来源
（三）进口原料、工业品的名称、规格、年用量、来源及必要性
（四）各项费用估算
第三节人员配备
一、生产组织形式
二、劳动定员与培训
三、工资及费用估算
第四节实施进度与时间控制
一、项目实施阶段
二、项目实施进度安排
三、项目实施费用
第五节安全措施
一、安全隐患分析
二、主要安全卫生设施
三、消防措施及建议
第六节环境保护
一、地区环境现状
二、项目主要污染源和污染物
三、环境治理方案
第七章投资估算和资金筹措
第一节投资估算依据
第二节项目投资估算
一、固定资产投资
二、无形与递延资产投资
三、预备费
四、投资方向调节税
五、建设期利息
六、流动资金
（一）资金构成
（二）资金估算
第三节资金来源与筹措
一、资金来源
二、筹资方案
第四节资金使用和管理
一、资金使用计划
二、还款计划
（一）还款资金来源
（二）还款方式
（三）还款计划
第八章项目经济可行性分析
第一节项目结果预测分析
第二节成本收益分析
一、生产成本
（一）总成本
1、外购原材料及辅助材料
2、外购燃料动力
3、工资及福利基金
4、设备折旧
（二）单位成本
二、费用估算
（一）销售费用
（二）管理费用
（三）财务费用
三、收益估算
（一）收入估算
（二）税收估算
四、成本收益比较分析
第三节项目财务分析
一、盈利能力
1、投资利润率
2、投资回收期
3、财务内部收益率
4、财务净现值
二、债务偿还能力
1、资产负债率
2、贷款偿还期
三、项目财务评价
第四节不确定性分析
一、敏感性分析
二、盈亏平衡分析
三、风险因素与对策
第五节社会效益分析
第六节结论
第九章结论与建议
根据前面的研究分析结果，对项目在技术上、经济上进行全面的评价，对建设方案进行总结，提出结论性意见和建议。
第一节可行性分析结论
第二节中经纵横（CMRN）建议
一、产品定位
二、价格策略
三、营销策略
附录：
尽管量化投资已经成为市场投资的发展趋势,但是大多数投资者并不是很熟悉量化投资。一方面是由于量化投资一定程度上依赖数学模型,而赚钱的投资模型都是机构的秘密武器,不会轻易披露。另一方面是由于量化投资采用计算机系统,设计各种交易手段,有着较为复杂的数学计算与技术要求,现在许多量化投资都是计算机自动执行的程序交易。另外,量化交易者,俗称宽客(quants)的交易和故事多多少少增加了量化投资的神秘感。所以,人们一般把量化投资称为“黑箱”。纳兰(Narang,R、,2012)描述了量化交易系统的典型构造,打开了量化投资的“黑箱”。纳兰认为阿尔法模型用来预测市场未来方向,风险控制模型用来限制风险暴露,交易成本模型用来分析为构建组合产生的各种成本,投资组合构建模型在追逐利润、限制风险与相关成本之间做出平衡,然后给出最优组合。最优目标组合与现有组合的差异就由执行模型来完成。数据和研究部分则是量化投资的基础:有了数据,就可以进行研究,通过测试、检验与仿真正确构建各个模型。预测市场并制定策略是量化投资的核心,即阿尔法模型在量化投资中处于核心地位。随着量化投资的不断发展,量化投资模型也在不断改进。简单的策略可能就是证券或组合的套利行为,如期现套利组合、市场异象研究中的差价组合等。统计套利策略是经典的量化投资策略,如匹配交易或携带交易。近年来,高频交易成为量化投资的重要内容,基于高速的计算机系统实施高频的程序交易已经是量化投资的重要利器。丁鹏(2012)将量化投资的主要内容分为以下几个方面:量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、期权套利、算法交易、ETF/LOF套利和高频交易等。他认为量化投资的优势在于:纪律性、系统性、及时性、准确性和分散化。
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
在量化投资中,非常注重计算机对数据和模型的分析,这突出了量化投资的规则性和固定性。然而,实际中,别看量化采用了各种数学、统计模型,但策略设计、策略检测和策略更新等过程都离不开人的决策。量化交易策略与判断型交易策略的主要差别在于策略如何生成以及如何实施。量化投资运用模型对策略进行了细致研究,并借助计算机实施策略,能够消除很多认为的随意性。但是,量化策略毕竟体现投资者的交易理念,这一部分依赖于投资者的经验,一部分依赖于投资者对市场的不断观察与更新。实际上,人始终处于交易之中,对于市场拐点以及趋势反转的判断主要还是依赖投资者的经验。光大的乌龙指事件充分表明了人为因素在量化投资中的两面性:决策实施依赖于人的设定,而人的设定不仅依赖于经验,而且人还会犯错。人之所以会犯错,一方面是因为人们对市场的认知是不完全的,另一方面则是人们使用了错误的模型。经典的证券投资理论中,股票价格的变动被认为是随机的,小概率事件出现的机会比较小,但是经验研究表明股票收益率具有肥尾现象,小概率事件发生的机会超出了人们原先的认识,即市场还会出现“黑天鹅”。更为关键的是,量化投资更依赖数学和统计模型,这就使得量化投资存在较大的模型风险,即使用了错误的模型。为了防范模型风险,应采用更为稳健的模型,即模型的参数和函数应该适应多种市场环境。近年来,研究表明,证券收益及其与风险因素的关系存在较大的非线性,同时,市场中存在一定的“噪声”,采用隐马尔科夫链等随机过程和机器学习等数据挖掘技术进行信息处理成为量化投资的重要技术支持。
关键词：二氧化碳排放量 数据包络分析 环境绩效
中图分类号：F207 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2014）03（c）-0089-04
自工业革命以来，各国政府皆以经济发展、改善人民生活水平为主要目标，所以只要GDP增长似乎就代表经济增长，人民生活获得了改善，施政方向正确，所以政府政策的制定皆以经济发展为导向。随着全球经济发展和高度工业化，环境污染及温室气体的排放所导致的气候变暖现象已受关注。但不可避免的是各经济体的生产行为一定会伴随温室气体尤其是二氧化碳的排放，因此了解全球重要经济体的经济增长与二氧化碳排放情况，是一个值得关注的议题。因此，各经济体在专注提升生产力与经济发展的同时，更应该去了解生产活动所伴随的负面影响及对环境产生的冲击，在经济发展与环境破环中去寻求平衡，探讨在控制温室气体排放量和经济发展的目标下各经济体的经营绩效具有重要的现实意义。
1 相关研究评述
面对经济发展所衍生的能源消耗与环境污染，如何平衡经济持续发展所产生的环境负面影响，已是当前各国所面临的一个重要课题，也是当前研究极为活跃的领域之一，已经取得了丰富的理论和应用成果。如李力等（2008）对近八年中国工业产值、能源消费和废气排放进行了纵向和横向的效率评价。[1]杨玉珍等（2010）以河南省1990-2007年资源环境与经济社会系统协调发展为例作了实证研究。[2]汪克亮等（2010）测算了中国29个省份能源利用的经济效率并度量了其环境绩效。[3]胡晓珍等（2010）运用构造的DEA三阶段模型测算了1995-2007年中国29个省经制度环境变量调整前后的技术效率水平。[4]许陈生等（2011）评估了1993-2007年我国地方经济发展的环境协调性。[5]刘睿等（2012）结合社会支付意愿理论，对2000-2008年的中国工业进行了经济-环境效率测算。[6]黄贤凤等（2013）以中国经济区大中型工业企业的技术创新效率为研究对象，应用SE-DEA视窗分析和计量分析技术展开实证研究。[7]王军（2013）运用熵权法构建山东省环境污染综合指数，然后求得山东省的绿色GDP并作为绿色经济的产出指标，将劳动、资本及技术作为绿色经济的投入指标，测算得到山东省的绿色经济效率。[8]综上所述，当前研究多是以DEA来评价企业间或国内经济层级的生产与环境的绩效。因此，该文利用DEA分析G20成员国的效率变化找出影响二氧化碳排放的影响因素，比较我国与其他成员国效率的差距，进而提出国家制定环境政策的参考方向。
2 模型、指标及数据
该文采用DEA的CCR与BCC模型来评估G20成员国2010-2012年的经济发展与环境绩效，观察其各年度变化进行评比，并进行比较分析，找出提升效率尤其是降低二氧化碳排放的方案。由于各国所拥有的自然资源不同，政治环境也不同，因此各国制定的经济发展目标与环境政策也不尽相同。为了能更为了解各国是否在经济发展的同时也兼顾环境保护的均衡发展，开展对世界各国相关资料的分析对比是获得相关信息较为有效的方法。全球性的普查所涵盖的资料分析量过于庞大，本文以G20成员国为研究目标，进行资料收集与分析。G20成员国不仅遍布全球，且也是在全球经济发展中占有重要地位发达和发展中国家，其GDP之和约占全球的90%，笔者希望通过本文来了解世界主要国家的经济发展与环境保护的发展现状。
一个国家投入到生产资金与设备的多寡关系到国家整体费支出及经济增长效率，因此本文选取各国上市公司的总资本为投入项；经济发展除了投入适当的资本外，充沛及高素质的劳动人口也是经济持续发展的关键因素，故选择为投入项；一个国家要发展经济除了投入资产设备与人力，能源也是必不可少的投入，故选择能源消耗为投入项，另外有研究显示，90%二氧化碳排放与能源消耗有关，因此选取二氧化碳排放量来取代能源消耗量作为第三投入项。GDP一般是衡量一个国家或地区经济状况和发展水平的重要指标，也是国民经济核算的核心指标，但若考虑到各国的消费水平和消费能力，购买力平价（PPP）则更将适合，这一指标使我们能够对各国的GDP能进行更合理的比较，故选择购买力平价为产出项。由此，整理出适合研究对象的环境绩效评估的投入与产出项分别为：资本、劳动力与能源消耗量，产出为GDP，非意愿产出为二氧化碳排放量。考虑到能源消耗量与二氧化碳排放量与各国物价水平存在高度相关性，故选取资本、劳动力和二氧化碳排放量为投入项，产出项为购买力平价。
数据采集主要以2010-2012年G20成员国的公开资料为基础，并将欧盟数据由G20成员剔除，主要原因是欧盟成员国中4个主要国家（英国、法国、德国、意大利）也是G20成员国，且这4国人口占欧盟的50%以上，GDP占欧盟的60%以上，为避免重复计算，故只选择此4国为代表。将所搜集的数据先进行分类统计，以了解各变量的基本状况，再对变量进行相关系数分析。在进行DEA分析前，投入项与产出项数据需先符合固定规模报酬的假设，即投入数量增加时，产出数量不得减少。为了解投入产出项是否符合，将收集资料进行检验，并去除不符合条件的因素。一般而言，投入项与投入项彼此之间的相关性应较弱，投入项与产出项之间的相关性应较强。以2010年数据进行变量的相关系数分析：劳动力与资本、二氧化碳排放量、PPP相关系数分别为0、244、0、798、0、657，皆为正相关；资本与劳动力、二氧化碳排放量、PPP相关系数分别为0、244、0、698、0、872，皆为正相关；二氧化碳排放量与劳动力、资本、PPP相关系数分别为0、798、0、698、0、939，都为正相关；PPP与劳动力、资本、二氧化碳排放量也皆为正相关，相关系数分别为0、657、0、872、0、939。分析结果发现，选取的变量之间均为正相关，适合作为DEA方法的变量。
该文是以效率为分析方向，分析资料范围为2010-2012年的静态资料，将选定的投入项与产出项看作为可控制变量，为确保各受评单位可以运用现有投入资源达到提供最大产出水平，因此以投入导向的效率衡量方式进行DEA分析。除了效率评估外，也通过DEA投影分析来了解资源的利用情况以及拟定改善对策与目标。
3 实证分析
该文的绩效评估是以效率评估为方向，以CCR-I和BCC-I（I代表投入导向）模型计算其效率，对于效率值为1的进一步检验其被纳入参考集合的次数，以解释其稳健度，根据Norman &Stocker（1991）对效率稳健度所设计分类标准：被参考次数3次以上为强有效率单位；被参考次数少于3次的为边缘效率单位；效率值小于1大等于0、9的为边缘非效率单位；效率值小于0、9的为明显非效率单位。找出标杆参考单位并予以分析，以作为非效率单位调整改善的依据。此外对于效率值小于1的解释造成无效率的可能原因。CCR模型是以固定规模报酬为基础，即投入量增加，产出量也应以等比例增加。然而生产过程有可能出现规模报酬递增或规模报酬递减情况，当产出有递增或递减情况时，则适合用BBC模型来计算技术效率值，然后用生产效率除以技术效率值计算出规模效率。本文将以DEA分析结果来进行各DMU的生产效率、技术效率和规模效率分析，尝试通过差额变量分析、敏感度分析来解释其绩效表现，以及影响绩效的主要因素，进而提出改善资源使用效率的建议。
3、1 CCR-I模型实证分析
以G20成员国3年的数据进行CCR-I模型分析，如表1所示。
2010年有6个国家效率值为1，分别为阿根廷、巴西、法国、意大利、墨西哥、美国；2011年和2012年有4个国家效率值为1，分别为阿根廷、法国、意大利、美国；是相对有效率。其余国家是相对无效率，3个年度效率平均值分别为0、8722、0、7658和0、7691；均高于我国3年效率值。由CCR模型分析结果可知，2010年阿根廷、法国、意大利和美国这四个国家被参考次数均大于3次，认为是高效率国家，巴西和墨西哥被参考次数小于3次，认为是低效率国家，澳大利亚、加拿大、德国、印尼、俄罗斯、土耳其、沙特效率值在0、9～1之间，认为是低无效率，而中国、印度、日本、韩国和南非效率值小于0、9，被认为是高无效率；2011年高效率国家有阿根廷、法国、意大利和美国，低无效率国家包括澳大利亚、巴西、德国和英国，剩余国家均为高无效率国家；2012年高效率国家包括阿根廷、法国、意大利、美国，低无效率国家包括澳大利亚、德国和英国；剩余国家均高无效率。
3、2 BCC-I模型实证分析
2010-2012年BBC模型分析的技术效率、规模效率以及规模报酬情况如表2所示。
由以上数据可知在非规定报酬的情况下，以BCC-I模型分析，有超过一半国家的技术效率值均为1，以CCR-I所得的生产效率除以技术效率可得规模效率与规模报酬情况，可以看出由于技术效率多为1，故规模效率多受生产效率值的影响，判定本案例偏向固定效率模式，因此本文仅以CCR-I模型进差额分析与敏感度分析。
3、3 敏感度和差额分析
DEA所得的效率为DMU间的相对效率，效率值直接受到投入项与产出项的数值的影响。当改变投入项与产出项时，必须重新计算效率值来检查变量变化对效率的影响。本文通过敏感度分析了解各投入项与产出项对效率值的影响。以2012年进行敏感度分析可以发现，当删去劳动力投入项时，发现其对效率影响最大，这意味着所占权重最大，其次是二氧化碳排放量所占权重略大于资本。
针对中国相对无效率进行差额分析，了解其无效率的原因，以2010年数据分析结果如表3所示。
综合以上数据，我们发现：G20成员国由6个有效率的国家减少为4个，连续三年都有效率的国家为阿根廷、法国、意大利、美国，皆为美洲和欧洲，连续三年最差的国家为南非，亚洲、非洲国家则是相对无效率。整体经济发展进步的国家为澳大利亚、德国、英国和韩国。中国这三年效率也仅高于南非的效率值，排名倒数第二。由绩效变迁可以看出，2010-2011年G20成员国平均效率衰退达11、7%，分析其投入与产出项数据可以发现，投入项中的劳动力、资本、二氧化碳排放量的增长率分别为0、65%、39、75%、-1、46%，产出项PPP的增长率则为0、25%；2011-2012年的数据分别为0、62%、14、37%与6、82%，明显可以看出2010-2011年效率低下的原因主要来自PPP产出较少。通过分析可以发现中国、印度、印尼、巴西、墨西哥俄罗斯、土耳其及南非等均有超过55%的过多劳动力投入，因此这些国家亟需进行产业升级，将国内产业由劳动密集型提升为技术密集和知识密集型产业，以减少人力资源的浪费。
中国、印尼、印度、俄罗斯、南非和沙特相较于其他国家的二氧化碳排放量过大也是造成表现相对无效率的主要原因，上述六国使用石化燃料发电的比例高达65%以上，相对于有效率国家石化燃料的使用比例平均接近50%，这些国家相对于有效率的国家对于有效率的国家石化燃料的依赖程度相对较高。目前，世界发达国家提出的主要的二氧化碳排放政策主要包括：提高能源生产和使用效率；改变燃料种类减少二氧化碳排放量；发展可再生能源；重新考虑发展核能发电；发展二氧化碳捕捉与封存技术，减少二氧化碳排放到大气；等等。因此如何改善能源政策、提供减少二氧化碳排放的诱因（如二氧化碳排放许可交易、征收二氧化碳排放税，并将税收用于补贴低碳能源或者负担碳捕捉与封存等新技术的发展成本），是上述国家制定未来重要的能源使用规划与环境政策考虑的重点。
就我国来看，2012年分析数据以及敏感度与投影分析结果可知，我国在劳动力、资本投入以及二氧化碳排放量方面分别有74、3%、63、3%和63、3%的超额投入或超额排放，进而影响我国的整体绩效，2012年我国整体绩效仅为0、3673、若分别将劳动力、资本与二氧化碳排放量修正至理想值，则效率可分别提升至0、8343、0、7785和0、9383、改善效果以减少二氧化碳排放量最为明显，其次是以改善劳动力。
4 结语
该文研究样本遍及各洲，虽然样本较为分散可以增加研究内容的多样性，但也因各样本所处区域不同，其政治、文化、国情、地理资源及资源也不同，若区域内发生不可预期的天然或人为灾害等短期对国家经济有强烈影响冲击的区域性变化，极有可能影响短期整体效率的表现。本文将国家经济发展的基本要素（劳动力、资本）和产出（PPP）以及非意愿产出（二氧化碳排放量）作为变量，但实际上国家经济发展除了人力、资本投入外，还需要消耗大量的能源，以及消耗能源所产生除了二氧化碳以外的其他温室气体，因此未来的研究可以考虑将能源消耗纳入投入变量，其他温室气体纳入产出变量，或将二氧化碳排放量按照部门或产业再细分，以使分析结果更加完善。此外，仅以2010-2012年资料进行分析，若想对各国效率变迁趋势有更深入的了解，可以加长样本期间，如10年间效率变迁，应可以看出更为精确的分析结果。
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