创业投资项评估指标体系

创业投资项目评估指标体系构建研究何理冯科一、引言创业投资是指向主要属于科技型的高成长性创业企业所提供的股权资本，其目的是希望在被投资企业发展成熟后，通过股权转让获取中长期投资收益。

创业投资基金所投资的项目，最终只有少数能成功上市或者被并购；而多数项目则表现平平甚至失败，无法带来投资收益。

也就是说，创投基金不少时候“选择了差项目”。

而且，还有一种现象，就是创投基金有些时候“错过了好项目”，即当初决定不投资的项目，后来该项目却经营成功了。

因此，对于创业投资基金来说，如何从成百上千的投资申请中评选出合适的项目进行投资，是其运作过程中极为重要的问题之一。

创投行业强调的是如何选择优质的项目，如果草率地筛选和评估，投资后尽管有一系列增值服务来辅导改正，但其效果会相差很远。

本文所要研究的问题就是，创投基金应如何建立一套科学适用的评选决策流程和评估指标体系。

二、创投项目评估指标体系文献综述创业投资的评选过程，首先体现在决策流程中，而项目评估指标体系一定是在决策流程的核心环节应用。

Tyebjee & Bruno（1984）将创业投资决策流程划分为五个阶段：投资方案取得阶段、投资方案筛选阶段、投资方案评估阶段、投资协议阶段、投资后活动阶段。

Fried & Hisrich（1994）通过对18家创业投资公司进行研究调查，将创投项目决策流程划分为六个阶段：投资方案产生、创投公司偏爱筛选、一般性筛选、初步评估、深入评估、结案。

Stefano Caselli & Stefano Gatti （2004）则重点关注了投资前的决策阶段和决策标准，认为整个投资前决策阶段包括两个重要部分，并且在不同阶段评选的指标标准不同。

在初步分析和评选阶段，指标包括区域（离VC的距离）、产业（结构、竞争分析、创新和发展能力）、产品（创新性和技术含量、独特性、专利、竞争优势）等。

在深入分析和评选阶段，指标包括市场（发展维度、销售增长率、进入壁垒、差异化和成本领先领导者）、财务回报（预期现金流、所需资金额、退出方式）等。

Tyebjee & Bruno（1984）建立了一个5类大指标18个细分指标的体系：市场吸引力（市场规模、市场成长性、市场需求、市场进入渠道）；产品差异性（产品独特性、专利权、技术优势、边际利润）；管理能力（营销能力、管理能力、财务能力、创业者的推荐人）；抵御逆境能力（技术生命周期、市场进入障碍、经济周期敏感性、投资失败保护）；退出兑现可能性（未来并购性、上市可能性）。

Vanceh & Robert（1994）则建立了一个包括三个方面15个基本评估标准的指标体系：产品战略思想（包括成长潜力、经营思想、竞争力、资本需求的合理性）；管理能力（个人的人品、经历、控制风险能力、勤奋度、灵活度、经营理念、管理水平、团队结构）；收益（投资回收期、收益率、绝对收益率）。

Steven N. Kaplan & Per Strömberg（2004）通过对11家VC公司67个投资项目的原始决策资料进行分析，获得了关于创业投资项目评估的内部因素、外部因素、执行因素三个方面共100余条指标：内部因素包括管理层、管理水平、企业历史表现、其他投资方等；外部因素包括市场规模、竞争水平、顾客群体、资本市场状况、退出条件等；执行因素包括产品和技术、战略等。

我国学者刘希宋等（2000）从风险的角度建立创业投资的项目评选指标，包括环境风险、金融风险、技术风险、生产风险、市场风险、管理风险六个层面，共19个细分指标。

如环境风险包括经济环境、创新项目与政策法规的相容度；技术风险包括技术的可替代性、技术的先进性、技术的适用性和技术的可靠性；市场风险包括产品创新性、价格竞争能力、消费者需求程度、产品生命周期等。

党耀国（2005）设计的指标体系包括技术、产品、市场、创业者、经济效益及风险6个层面，共23个细分指标。

其中，技术层面包括了技术的先进性和知识产权；产品包括了产品的可替代性、生命周期、竞争力；市场层面包括市场规模、需求情况、市场增长和竞争等；创业者层面包括创业者能力和经验、团队结构；经济效益包括资本结构、预期回报率、预期回收期等；风险层面包括法律法规的健全性、经济波动的可能性、利率变动等因素。

总体来说，上述研究将评选决策流程和评估指标体系结合在一起分析的比较少，本文将在一套系统的评选决策流程下讨论评估指标体系构建问题。

三、我国一些典型创投公司的项目评选指标对于我国典型创业投资公司的项目评选指标，笔者分别查阅了在我国排名前十的外资创投公司，以及排名前十的本土创投公司的官方网站（排名信息根据清科的排名），并整理出了他们的项目评选指标（关于项目评选指标，主要根据创投公司在其官方网站上公布的项目选择标准、商业计划书标准、投资策略等信息进行整理归纳）。

对排名靠前的创投公司的项目选择指标进行分析，主要是为创投公司构建适合自身的评估指标体系提供理论文献之外的参考和对比。

经整理后，各公司项目评选指标的基本情况如表1所示：表1：2010年我国一些典型创投公司项目评选指标情况从表中可以看出创投公司项目评选指标的几个特点：第一，从整体来看，创投公司选择项目的指标，涉及因素包括市场、团队、产品、商业模式、管理、政策等多个方面。

其中创投公司最为强调的因素包括项目的管理团队、竞争优势、商业模式和增长潜力这四个指标，分别有12、9、8、7家创投公司指出。

第二，从外资和本土创投公司的对比来看，首先，本土创投公司较外资创投公司对项目提出的要求更多，并且这些要求有一定的趋同性，如共有9家本土创投公司强调了团队的重要性，5家强调了行业；其次，外资创投公司看重的项目指标主要在于企业的竞争优势能力、管理团队、商业模式和增长潜力，没有一家外资创投公司将“行业”作为选择指标，而有5家本土创投公司则强调了行业；最后，本土创投公司关注的企业运营能力、风险控制能力、管理制度、退出可能性等指标，外资创投公司则没有说明。

第三，在指标体系中体现出一些中国特性。

如外资的兰馨亚洲要求企业的产权性质为私营，北极光特别强调“中国概念”和满足中国市场的需求；本土的深达晨要求企业不存在一些法律因素的障碍阻止其上市，而高达资本则强调被投企业的业务和产业政策的一致性。

但上述指标也具有一定的局限性，一是这些指标信息均来自于各创投公司的官方网站，并不一定是实际中的项目选择指标；二是部分指标来自于各创投公司提供的商业计划书模板，即这些指标只是普遍的要求，并不能反映创投项目选择的特殊性；三是这些指标难以直接做成指标体系，进行数量化计算。

针对这些问题，接下来本文将以案例阐述如何构建评估指标体系。

四、案例研究：评估指标体系的构建各级指标的确定及其权重的计算是构建创投项目评估指标体系的两个重要步骤。

下面以G公司为例，说明指标体系构建的过程。

（一）案例背景G公司是北京的一家创投公司，每年投资3-6个创投项目，所投行业以生物医药、软件服务、化工为主，所投阶段大多属于早期和扩张期。

其创投项目决策流程分为七步：项目获得、项目初步筛选、项目考评会评估、项目尽职调查、投资决策委员会评估、投资谈判与协议、投资后管理。

但其项目初步筛选的过程中，每个投资经理一次阅读多份申请材料，他们并没有明确的选择标准，只是快速剔除那些资料不全表述混乱的项目，或根据经验过滤掉那些他们认为不会投的项目。

在项目考评会阶段，所有投资经理一起匿名投票表决“同意”或“不同意”进行尽职调查，而不能对项目作出更细致的评价。

投资决策委员会召开会议时，委员们所用的评分表只是简单地列出了10个方面。

这些“方面”算不上严格意义上的“指标”，而且其适用性如何，并没有科学的验证。

从G公司的投资结果来看，其成功率低于同行平均水平，公司一名副总裁认为，缺少一个科学、合理的投资评选指标体系是公司投资成功率不高的主要原因之一。

（二）各级指标的确定在G 公司的项目考评会评估和投资决策委员会评估阶段，指标体系是核心。

本文在Tyebjee & Bruno （1984）设计的5大类18个细分指标的基础之上，从三个方面对创投项目评选指标体系进行修改，一是根据相关的研究成果进行修改，二是根据前文提到的一些典型的创投公司的项目评选指标进行修改，三是根据G 公司的实际情况进行修改，从而构建初步的指标体系。

根据对G 公司的高层管理团队的6位专家进行深度访谈，修改验证初步的指标体系，形成确定的项目评选指标体系，共7个层面31个细分指标。

（三）指标权重的计算本文引用Thomas. L. Saaty （1971）提出的层次分析法（Analytical Hierarchy Process ，AHP ）来计算各指标的权重。

步骤如下：1、构造判断矩阵。

比较某一层n 个因素C 1，C 2，……，C n 对上一层因素的影响：每次取两个因素C i 和C j 比较其对目标因素的影响，并用a ij 表示，全部比较的结果用成对比较矩阵表示，即：ijji ij n n ij a a a a A 10)(=>=⨯，， 并把下层每个元素对上层每个元素的权向量按列排成表格形式，例如，假定上层A 有m 个元素A 1，A 2，……，A m ，且其层次总排序权向量为a 1，a 2，……，a m ，下层B 有n 个元素B 1，B 2，……，B n ，则按B j 对A i 个元素的单排序权向量的列向量为b ij ，即有表2的形式：表2：判断矩阵框架表一般采用的是1~9标度法，即将因素两两比较，标度含义：1、3、5、7、9分别表示两因素相比，具有同样的重要性、其中一个稍重要、其中一个比较重要、其中一个很重要、其中一个绝对重要；2、4、6、8表示上述两相邻判断的折衷情况。

判断由G 公司的高层管理团队的6位专家填表作出。

由矩阵的对称性可知，对n 阶判断矩阵仅需对其上（或下）三角元素共n (n -1)/2个作出判断。

判断矩阵B 中的元素b ij 表示对于评价准则A m 而言，指标B i 相对于B j 的重要性。

由上可知：b ij =1；若B i 比B j “比较重要”，则b ij =5，若B j 比B i “比较重要”，则b ij =1/5。

2、层次总排序及一致性检验。

由于指标的复杂性及专家评价人员认识上的多样性，判断矩阵有可能出现不完全一致的现象，例如得出甲优于乙，乙优于丙，丙却优于甲的结论。

根据矩阵理论，只要判断矩阵的元素X i 满足X i =X ik /X kj ，判断矩阵就具有完全一致性，但这在实际中很难达到。

于是，通过引入C.R.=C.I./R.I.一致性指标来检验判断矩阵的一致性，公式为：1..max --=n nI C λ，式中n 为参与两两对比的因素个数，λmax为所对应的判断矩阵的最大特征根。