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风险投资与风险管理论文 篇1：
买方回报的头号难题
美国智能投顾的兴起引起中国市场的关注和模仿，智能投顾成为金融科技创新领域的热门。然而，引入概念容易，但深耕市场后发现，中美两国智能投顾有着完全不同的土壤，两个市场智能投顾的核心目标也完全不同。
美国市场上个人投资者达成长期投资目标并不困难，但在中国市场，投资者长期投资失败，迫切的需求是如何降低投资风险，获取回报，即中国智能投顾的核心目标并不是采用新技术降低服务成本，而是如何帮助投资者赚到钱。
投资者回报困局
就理财行业而言，国内市场的重要背景是这一行业长期未能给大众投资者创造回报。
基金行业的十年之痛
以基金为例，2007年至今，中证股票基金指数的年化回报率为10.3%（考虑不同的样本、加权算法和计算周期，股票、基金的年化平均收益率在10%～17%之间），同期上证指数年化回报为1.04%。可见从客观投资回报数据上，基金的表现大大超越了市场，这一成绩放在全球市场都算不错。
然而这10%的长期年化回报率有多少落入投资者腰包？考虑投资者真实资金流入的时间加权，大致模拟一条投资者回报曲线，这条投资者回报曲线大大弱于投资回报曲线，甚至弱于上证指数，见图1。
2001年至今，基金投资者在基金上加总的回报为-2700万元。可见，15年长期投资后，基金投资者整体上非但没有从基金中获取回报，反而是净亏损。
这一惨淡的状况可以称为“投资者回报悖论”，即在基金行业产生不错客观收益的情况下，这一行业却长期未能给投资者带来价值。基金在普通投资者眼中和在专业投资者眼中的评价两极分化，基金经理认为自己在投资上已经做得足够出色，放在全球也不遑多让，而在普通投资者眼中基金的口碑则始终不高，专业投资却难以获得投资者认可，这也是基金行业的10年之痛，
投顾缺失成行业共识
造成这一悖论的原因是什么？笔者认为，在高风险市场下，基金产品无法提供适应投资者状态的风险收益特性，而普通投资者又无法认知和管理风险，这是造成这一悖论的根源。
从过去十几年的情况来看，基金投资者行为整体上体现出强烈的顺周期特征。而基民与股民不同的是“追涨不杀跌”，即在全市场出现显著赚钱效应后散户资金大规模进入，但在出现亏损后大多数投资者选择被动持有忍受亏损，直至回本或下一轮高涨。这导致在全市场周期中，基金投资者的平均投资成本远高于市场平均成本，无法获取平均回报也就顺理成章。
为什么基金投资者会出现普遍性的行为错误？这个问题放在个人微观层面是个无解的难题。投资者在面对高波动产品时，贪婪与恐惧的交织必然导致决策错误，这是基本的人性，尤其是中国市场的大周期高波动下，人性错误更是被集体放大。这意味着在长周期中，投资者在关键的战略时机选择（或者资产配置）上必然出现重大错误。
个人无法管理风险凸显人性的弱点，但是放到行业层面，却成为重大的价值缺失。理论上应该有投资顾问帮助投资者管理风险，但遗憾的是，长久以来投顾缺失已经成为行业共识，买方投顾成为从产品提供方到产品投资方这一价值创造链条上缺失的关键。
服务买方回报是个难题
在中国市场，智能投顾的重心不在技术的智能化，而在于通过创新实现买方投顾的本来定位。如果技术创新不能服务于买方回报，必然难以得到C端客户的认可。
智能投顾，其智能是皮，实质是买方投顾，这与近年来的FOF在本质上是一致的。在逻辑上，FOF的引入是为了解决投资者投资基金产品无法盈利的难题，换种方式解决买方投顾的缺失。
其实，基金行业并不乏高波动与高盈利的产品，而是缺乏让投资者容易获取回报的产品。现有基金产品无法实现投资者在高风险投资中风险管理的需求，而投资者最迫切的需求恰恰是FOF的使命。所谓智能投顾则是去中心化的FOF，相当于在每个投资者的基金账户中运行一个小规模的个性化FOF。所以，从投资方面来看，投顾与FOF共同的核心目标是实现投资者回报曲线的显著优化。
在投资逻辑上，不能提供好的FOF产品，必然做不出好的买方投顾，这两者的核心竞争力高度统一。投顾服务于买方利益，首要的前提就是投资有效性，即投顾自身采取的策略是否能够有效管理风险，让投资者获得回报，策略是否具备执行的可行性。如果投顾自身不具备比较优秀的投资能力和真实的赚钱能力，服务于买方利益就无从谈起。
而相较于集中管理的FOF，分散账户投顾的需求更加个性化，投资策略的难度更高。如果以5%的固定收益产品作为参照基准，投资者希望的是在可承受的风险之下获取高于5%的年化回报率，而风险则不超出个人客户所能接受的水平，这是智能投顾应该瞄准的目标区间。
资管的不可能三角
过去10年间，基金行业和传统销售行业靠着不断割韭菜的模式，对客户资源进行粗放收割，以至于某些基金最大的成功就是以亏损长期套牢投资者，再等待市场高涨时下一批主动买套的基民（韭菜）。
买方投顾的核心价值或许能有效修正投资者的关键决策错误，但知易行难。困因是投资者不理性，既想追求最高的回报，又不想承担损失的风险。
资产管理行业存在一个不可能三角（见图2），即在低风险—可持续的超额回报—足够大的资产管理规模之间存在不可兼得的关系。道理很简单，如果存在着完美的低风险—高收益策略，那么涌入的资金会迅速填平其策略有效性的空间。
投资者想赚怕赔的美梦永远不可能实现，那么，是不是买方投顾就完全没有可能了呢？事实上这是另一个明显的误解。我们当然知道高收益、零风险的100分目标不可能，但是在投资者的现状40分与完美的100分之间，存在着大量可以努力的空间。只要能够实现风险与收益的平衡，使之与投资者的实际情况相匹配，智能投顾在逻辑上就是成立的。
在风险-收益象限中，相对偏向右下方的区域，都是智能投顾可以瞄准的投资目标。越偏向理想的中低风险—高收益区域，其竞争力就越强。
基于中国市场投资者的现实，在风险管理基础上的收益优化是智能投顾/FOF最重要的目标定位。追求超额收益并非智能投顾/FOF的首要目标，而风险管理的重要性则怎么强调都不为过。基金投资者整体上投资失败最重要的原因并非缺乏高收益产品的投资机会，而是在于风险管理的失败。
在我们看来，这同样应该是智能投顾/FOF的核心定位。当然，以风险管理为先并非意味着放弃对收益的追求，比如采取极其保守的配置策略，那么FOF相比原有低风险产品也没有明显优势。智能投顾/FOF的目标，应是在风险约束的前提下兼顾收益，以帮助投资者在承担适度风险后能够实实在在地获得风险资产的收益。
至于如何努力做到风险—收益象限中相对理想的右下方区域，这属投资技术范畴，在此不做更多讨论。但事实证明这并非不可能，系统化的投资技术和关键性的风险管理技術，的确可以大幅优化现有产品的风险—收益特征，契合投资者需求的投资选择。
综上所述，有效的投顾，必须解决客户长期盈利、持续盈利的需求。这需要系统有效的投资能力以及系统化管理客户行为的能力。换句话说，投顾就是将有效的策略销售给客户，引导投资者行为，从而产生预期的投资结果。
作者：江赛春
风险投资与风险管理论文 篇2：
金融中介对技术创新促进作用的实证分析
摘 要：以证券市场为代表的金融市场体系和以银行为代表的金融中介体系都通过提供资金支持、信息与风险管理、完善公司治理等各种渠道促进了技术创新。既有研究主要强调前者对技术创新的促进作用，然而，金融中介在某些方面更具优势，发挥着不可替代的重要作用。对长三角地区数据样本的面板数据实证分析结果证明了金融中介对技术创新，特别是原创型发明的推动作用。实证结果还表明金融业的改革创新对其他行业有较强的示范效应。
关键词：金融中介；技术创新；面板数据；实证分析
Empirical Analysis about the Promotion Effect of Financial Intermediation
on Technological Innovation
YE Yao-ming,WANG Sheng
(School of Economics and Management, Tongji University, Shanghai 200092, China)
Key words: financial intermediation;technological innovation;panel data;empirical analysis
收稿日期：2007-01-20
作者简介：叶耀明(1955-)，女，同济大学经济与管理学院经济与金融系教授、博士生导师。研究方向：金融学、宏观经济学、跨国投资;王胜（1981-），男，同济大学经济与管理学院博士生。研究方向：金融学、跨国投资、资本市场。
一、引言
一般认为，广义的技术创新包括两方面的含义，一方面是知识、技术、工艺、服务等方面的创造与变革，另一方面是这些创造与变革的市场化、进而转化为实际生产力的过程。狭义的技术创新只包括第一方面。
熊彼特在其著作《经济发展理论》中强调了金融对技术创新的重要性。他认为，经济发展的关键在于创新，良好的银行通过甄别并提供资金给那些最具有新产品开发能力的企业，以促进科技创新。英国经济学家希克斯在《经济史理论》一书中认为金融体系增加了长期投资的流动性，促进了对高回报的创新技术项目的投资，使科技成果能够更好地转化为生产力，因此，金融发展在一定程度上促成了产业革命。OECD 在对美国“新经济”的研究报告中，突出了金融对技术创新的推动作用，明确指出，技术创新以及某些新兴产业的兴起，同金融系统的有效性密切相关。Levine (1997)和王广谦（2004）认为金融发展通过促进技术进步促进了经济增长，Calderón César，Liu Lin（2003）则通过实证分析验证了这一观点。
研究者在针对不同金融体系结构、不同融资方式对技术创新的影响进行比较研究时，往往强调金融市场体系，特别是风险投资对技术创新的促进作用。李松涛、余筱箭等（2002）认为技术创新存在自主创新和模仿创新两种模式，而金融体系也可以划分为“基于关系的体系”（以银行为中心的金融中介体系）和“基于法律的体系（保持距离型）”（以证券市场为中心的金融市场体系）两种类型。技术领先者多倾向于依靠直接融资，也即有赖于基于法律的金融体系的支持；而技术追赶者主要的融资方式则是间接融资。孙伍琴（2004）从金融功能出发，分析了不同金融结构——以金融市场为主的金融结构与银行中介为主的金融结构对技术创新的影响。由于银行中介的风险内部化，且在信息处理上不能反映存款人的不同观点，使其不适合为高风险、高收益的高科技产业融资；而金融市场有利于投资者通过资产组合分散风险，且能提供表达不同投资者不同意见的机制，使其更能支持技术创新，Saint-Paul G.(1992)和King 、Levine (1993)也持这样的观点。而李大伟、陈金贤（2003）则通过对金融支持主体与技术创新企业各自的激励约束机制分析，对政府金融、金融机构、风险投资等现行几种金融支持方式进行比较，进而提出建立完善的风险资本支持系统是企业技术创新最佳金融支持模式。
国内这方面的实证研究还较少。卜庆军、古赞歌（2005）对风险投资与浙江高新技术产业互动发展情况进行了实证研究，但是所用的实证方法以列举数据表格为主，样本时间序列也较短，集中于2002年和2003年。以何枫、陈荣（2003）为代表的一部分研究者运用生产函数的随机前沿技术研究了金融系统对我国生产技术效率变化的具体影响，但是，严格地说，生产效率的提高是技术创新与其它因素共同作用的结果，并不是技术创新本身，所以，在研究金融与技术创新关系的时候需要寻找新的实证指标。
总地来说，既有研究主要强调金融发展对创新技术产业化的促进作用，较少涉及金融对技术创新本身的作用；往往将金融体系分为以证券市场为代表的金融市场和以银行体系为代表的金融中介两部分，并强调金融市场，特别是风险投资对科技创新的促进作用，对银行金融中介的作用强调不足；多数研究以理论分析为主，实证研究较少。笔者将以狭义的技术创新与金融中介之间的关系为研究对象，以长三角地区相关数据为样本，以面板数据为实证展开研究分析。
二、金融中介发展对技术创新的促进机制分析
（一）金融促进技术创新的五大渠道
无论是以证券市场为代表的金融市场体系还是以银行机构为代表的金融中介体系，金融体系对技术创新的促进与推动都主要通过五个方面来进行：提供资金支持；甄别选择创新项目进行金融支持；集中处理信息，降低交易成本；协助建立创新的激励与监督机制；控制和降低创新风险。
第一，技术创新是庞大而复杂的系统工程，包含捕捉创新机会、制定创新方案、知识、技术或工艺的发现与发明、市场定位与开拓等众多过程，需要调动管理人员、技术人员、市场营销人员以及一线生产人员等各方面的资源，因而需要大量的资金支持，金融部门正好满足了这样的需求。金融中介提供的贷款和金融市场提供的募股筹资、发行债券筹资等等服务都是技术创新所需资金的重要来源。
第二，以银行为代表的金融中介和以证券市场为代表的金融市场能通过各种事前或者事后的机制甄别选择创新项目进行投资。金融中介能借助自己获取和处理信息的优势，甄别选择有前景的高科技项目，并动员社会资本，对这些企业实行贷款倾斜，为技术创新提供强有力的资金支持。在金融市场上，高科技企业通过股票上市，可以募集到大量资金用于创新项目。但是，如果技术创新项目没有达到预期的利润，这些企业的股票价格就会下跌，企业就会难以进行再融资，因而直接融资方式对新技术的适用性有一种事后筛选和淘汰的机制，只有那些迅速得到市场承认的技术才能生存下来，这也是保证创新能够沿着正确方向前进的重要机制。
第三，评估高技术项目的发展前景需要较强的专业背景，成本也较高。普通投资者没有时间、精力和能力去收集和整理有关信息，高信息成本带来的信息不对称使投资者对创新项目望而却步。金融体系则通过集中处理信息，降低交易成本解决了这一问题。金融中介替代投资者对潜在高科技项目进行评估，减少了重复获取和处理信息的成本，当银行和企业发展了长期的合作关系后，还能进一步降低信息成本；而强有效的金融市场上，信息大量汇集，有助于信息的获取和扩散，并通过价格信号引导资源投向高技术、高回报的产业。
第四，金融体系能够协助建立创新的激励与监督机制。技术创新成功之后所获得的巨大的收益激励是创新主体的动力所在；但是，技术创新存在着技术、市场、财务、政策、生产和管理等客观风险，如果创新主体缺乏必要的监督约束，盲目进行技术创新决策与组织实施，就会带来技术创新的主观风险，加大技术创新的失败可能性。因此，通过引入银行中介、风险投资者等企业外部的金融投资者，引入派送股权、管理层期权激励等金融工具与手段能够促进企业技术创新激励约束机制的建立，一方面能最大限度地发挥企业和个人技术创新的主观能动性；另一方面能监督约束企业和个人的盲目行为，尽可能减少技术创新失败的主观因素。
第五，金融体系还能够发挥控制和降低创新项目风险的作用。企业技术创新由于存在外部环境不确定性，技术创新项目本身难度大，复杂性强，创新者又受到自身能力的局限，使得技术创新项目整体上呈现出较高的风险，主要包括流动性风险和收益率风险。流动性风险是指将资产转化为货币时的不确定性。在流动性风险约束下，投资者往往偏好于短期项目，以致出现流动性低、回报高的创新项目投资不足的现象。金融体系的流动性创造功能就在于为投资者迅速变现投资项目提供了便利，有利于长期资本形成和资源配置，从而促进技术创新。收益率风险是指市场利率、股息和资产价格波动等引起的投资收益率的不确定性。一般来说，越是专业化的技术，收益的波动性也越大。为规避风险，投资者倾向于选择风险小但专业化程度较低的技术，导致高专业化的技术投资不足。而金融市场的发展，使投资者可以通过资产组合来分散这种风险，从而使他们能够选择更加专业化的技术项目进行投资。此外，金融体系中的保险公司还可以对高风险高收益的新兴产业提供保险，以降低其创业者的风险。
（二）银行金融中介发展对于技术创新重要作用的特性分析
以银行为核心的金融中介体系和以证券市场为核心的金融市场体系都通过一定的机制促进了技术创新，但是，由于它们的特点不同，促进技术创新的绩效也不一样。大部分研究者往往强调金融市场通过风险分散化对科技创新的促进作用，他们认为银行中介在风险管理上的特点是内部化，即银行在提供风险管理功能时，首先将所管理的金融风险直接转化成自身所承担的风险，然后再以各种具体机制去管理这些风险。而技术创新是一高风险活动，银行金融机构如果将这样的高风险内部化，无疑与其稳健经营的原则相背离。
应该看到的是，尽管银行金融机构在创新项目风险管理上存在一定劣势，但它在其它方面可能更胜一筹。
第一，金融市场对信息公开有强制性要求，一定程度上使创新项目出现了信息外部性，可能使社会上的技术模仿者受益，使技术创新者受损，降低了创新者的积极性。而以贷款银行为主的金融中介服务就没有针对创新项目的信息披露问题，企业不必担心创新思想被模仿，因此，站在创新企业的角度，金融中介相对于金融市场存在优势。
第二，银行机构与融资企业的联系密切，有利于他们更好地获得有关创新项目的信息，更好地判断项目的前景。银行机构还可以通过集中处理这些信息，从而大大降低了信息处理成本。
第三，在金融市场上进行股权融资很可能导致创新企业股权被稀释，进而造成创新企业家对企业的控制力下降，从这个角度说，创新企业家很可能要选择银行提供的债权融资方式。
因此，银行金融机构在技术创新企业或项目中仍然扮演着十分重要的角色，至少应该与金融市场体系受到同样的重视。在我国的长三角地区，金融中介机构相对发达，它们甄别有前景的创新项目并提供相应的资金与信息支持；通过激励和监督机制引导创新企业完善公司治理；发挥金融功能控制、管理创新项目的流动性风险和收益率风险。这样，在长三角地区金融中介的不断发展带动了该地区的技术创新。
三、数据与模型
（一）指标选取
长三角地区由上海市、南京市、无锡市、常州市、苏州市、南通市、扬州市、镇江市、泰州市、杭州市、宁波市、嘉兴市、湖州市、绍兴市、舟山市、台州市共16个城市组成。笔者使用Goldsmith创立的金融相关比率FIR(Financial Interrelations Ratio)来衡量金融中介机构发展水平；使用发明专利数量、实用新型专利数量、外观专利数量、专利数量总数这一组指标来代表技术创新情况；并引入控制变量地方政府预算内支出，表示政府资金对技术创新的支持情况。
（二）数据收集
1．FIR指标根据《中国城市统计年鉴》、《上海统计年鉴》、《浙江统计年鉴》、《江苏统计年鉴》、《长江和珠江三角洲及港澳特别行政区统计年鉴》各期以及部分城市地方统计年鉴所提供的长三角城市群16城市的相关指标计算得到1985-2004年的相关数据，具体计算公式为：
金融相关比率（FIR）＝（金融机构存款余额＋金融机构贷款余额）/GDP（1）
在收集数据的过程中，个别城市、个别年份只能收集到银行存贷款，而无法收集到金融机构存贷款①。对于1990年之前的数据（不包括1990年），如果有出现类似情况，则用银行存贷款数据代替金融机构存贷数据，因为在1990之前，我国的非银行金融机构比较少，可以认为银行存贷款等同于金融机构存贷款，比如，南京市1989年银行贷款数据为145．7617亿元，则这一年的金融机构贷款数据也是145．7617亿元。对于1990年之后的数据，需要进行特别处理。笔者仔细研究了上海、江苏省、浙江省1990年及其之后的全部金融机构存贷款以及银行存贷款数据，发现它们二者之间的比例较为稳定，也就是说，用银行存贷款数据乘上一定的比例可以较好地拟和金融机构存贷款数据，使用二者之间的比例平均值作为这个乘数。
另外，对于较为完整的时间序列中极个别年份数据缺失的情况，则使用几何平均数进行补充。还需要特别指出的是，通过以上两种方法估计出来的补充数据低于最后样本量总数的5％，所以，并不影响实证分析的结果。
2．地方财政一般预算内支出数据源同FIR指标。
3．使用了中国专利文献数据库（上海市图书馆内部电子资料），该数据库包含了中国专利局自1985年以来公布的所有专利，并将专利分成发明专利、实用新型、外观专利三大类。同时按照申请人地址收集了长江三角洲各城市的专利数据，并按照专利公布时间来划分年份。
（三）面板数据模型与实证方法
引入面板数据模型进行研究，同时，为了减少异方差的影响，对各指标取了自然对数。面板数据估计的一般方程模型形式为：
其中yit是因变量， 和 分别是对应于i=1,2, …,N的截面成员的k维向量和k维参数，N为在截面上选取的个体数，k为解释变量的数目。每个截面成员的观测期为t =1,2,…,T。
常用的有如下三种模型：
判断样本数据究竟符合哪种模型形式，可以利用协方差分析构造统计量F1、F2，冒号右边的是对应的检验临界值：
其中S 分别为模型1、2、3的残差平方和。统计量F1、F2服从特定自由度的F分布。如果F2大（等）于某置信度（如95％）下的同分布临界值，则认为存在非齐性，不能使用模型3；反之，使用模型3。在确定存在非齐性的基础上，进一步使用F1进行检验，如果F1大于等于某置信度下的同分布临界值，则采用模型1；反之，采用模型2。如果选定模型1或者是模型2，还需要选择使用固定效应模型还是随机效应模型。一种假定αi是固定的常数，这种模型被称为固定效应模型（fixed effect model），另一种假定αi不是固定的，而是随机的，这种模型被称为随机效应模型（random effect model）。一般来说，如果仅对样本本身的情况进行分析，则可以使用固定效应模型；如果是用样本推断总体的个体差异情况，则应该采用随机效应模型。
在以下的面板数据实证模型中，分别使用四组数据作为因变量，分别是：发明专利数的对数LnFMZL，代表原创型发明的情况；实用新型专利数的对数LnSYXX，代表模仿再创造型发明的情况；外观专利数的对数LnWGZL；三种专利总数量的对数LnPa，代表技术创新整体情况。使用金融相关比率的对数LnFIR作为解释变量，代表金融中介的发展状况；同时引入地方政府预算内支出的对数LnGOV作为解释变量代表政府资金支持对技术创新的促进作用。由于《中国城市统计年鉴》等主要数据源只有很少一部分年份公布了政府预算内支出中用于科技的比重②，所以，引入了一个假设，即政府预算支出中用于科技的部分占政府预算内支出的比重是稳定的，这样的假设也基本与既有数据吻合。根据这一假设，LnGOV的变化趋势就能够体现政府用于支持科技创新的财政支出变化。以LnFIR和LnGOV为自变量，分别针对四个因变量建立四组面板数据模型。确定因变量与自变量之后，计算F检验值之后，确定使用面板数据模型2，又由于主要是以样本自身效应为条件进行推论，所以选择固定效应模型。同时，使用可行的广义
最小二乘法（GLS）估计，目的是减少由于截面数据造成的异方差影响。
四、实证分析结果与解释
（一）1985-2004年总体情况分析
使用面板数据模型，首先对1985-2004年长三角的金融中介发展与技术创新的关系展开分析，主要结果如表1。
从表1可以看到，模型总体解释效果良好，R平方系数都达到了0．9以上；各系数也都能通过1％置信度水平的检验。良好的效果说明了长三角地区金融中介的发展很好地促进了该地区的技术创新，验证了前文的结论。仔细观察各系数，可以得到以下结论：
第一，金融中介发展对专利总量的弹性达到了0．7364，即金融深化指标每提高1个百分点，专利总量便能提高0．74个百分点，而同期地方财政预算内支出的弹性只有0．53，也就是说，金融中介发展对技术创新的促进作用是地方财政拨款功效的1．4倍。
第二，金融中介发展对发明专利数量的弹性达到了0．7，甚至大于实用新型专利的弹性0．6，充分说明了金融中介对于原创型发明的支持力度也非常大。在长三角经济主体自主创新的过程中，以银行为主的金融中介发挥了重要作用。
第三，金融深化指标对外观专利数量的弹性达到了可观的1．075，远大于FIR指标对发明专利和实用新型专利的弹性。如果说发明专利是原创型专利，是完全自主创新的智慧结晶，而实用新型专利是模仿之后再创造的结果，那么，外观专利则更多的是人们对技术创新理解更为深入的结果。它本身可能并不包含非常高的技术，它的大量增加体现出的是创新主体在创新理念上的提升，是创新主体对创新活动更加重视的表现。对于处于转轨过程中的中国，金融业发展的轨迹本身也伴随着大量观念的更新，是一个不断开放学习并加以本土化的创新过程③，而金融业又是经济体系中备受关注的部门，其每一部改革创新都影响到千家万户。由此猜测，在金融深化的过程中，金融业的开放创新精神起到了较强的示范作用，提高了经济主体的创新意识、市场意识，提升了他们的创新观念。这样一种作用的存在，使金融中介发展对外观专利增加的促进作用体现在了两个层面上：一是对一般技术创新的促进作用；二是对经济主体创新观念的提升上，这双重作用使金融深化指标对外观专利的弹性系数达到了1．075。
（二）1990年前后的不同实证结果及其解释
在反复试算的过程中，发现在1990年前后，模型的估计结果有较大的不同，因此，将样本分为1985-1989年和1990-2004年两个区间进行进一步研究，主要结果见表2和表3。
从表2中可以看到，R平方值仍然较高，表明模型总体效果良好，可以得到以下几点结论：
第一，在以专利总数和发明专利为因变量的模型中，LnFIR指标都无法通过系数检验，表明在1985-1989年，银行金融中介的发展并不能很好地促进技术创新，特别是原创型技术创新的发展。然而，在这两个模型中，LnGOV都通过了1％的检验，表明在1990年之前，财政专款支持仍然是长三角地区技术创新的主要资金支持来源，这与该时期较为浓厚的计划经济体制背景相吻合；此外，该时期的银行机构效率相对低下，不能完全发挥出其对技术创新的促进作用也是重要原因。
第二，在以实用新型专利（LnSYXX）为因变量的模型中，LnFIR的系数通过了5％置信度的检验，这说明该时期的创新主要以模仿并再创造为主，银行机构为其提供了一定的支持。
第三，以外观专利（LnWGZL）为因变量的模型中，LnFIR与LnGOV的系数都无法通过检验，表明这两个变量都无法对1990年以前外观专利的数量做出解释，银行中介和政府支出都无法促进外观专利数量的增加。这可能是由于该时期金融业市场化步伐缓慢，改革创新力度有限，金融行业创新示范效应不够突出的缘故，从某种程度上说，这一结果从反面验证了前面的猜想。
在1990年以后，情况发生了巨大的变化，反映在表3中，R平方值很高，模型中各系数都能通过1％置信度的检验，表明伴随该时期金融市场化程度的提高，金融体制改革不断深入，金融体系效率不断提高，金融中介的发展很好地促进了各种形式的技术创新。
五、结论
金融体系通过各种渠道促进了长三角地区的技术创新。它为创新项目提供资金支持；它能甄别创新项目，并有选择地进行金融支持；它通过集中处理信息，降低了创新项目的交易成本；它还能通过激励和监督机制引导创新企业完善公司治理并通过各种机制控制创新项目的流动性风险和收益率风险。
既有研究往往强调金融市场体系，特别是风险投资对技术创新的推动作用。然而，以银行为代表的金融中介体系在信息处理、创新企业家控制权保护等方面有优势，对技术创新有重大推动作用，对长三角金融中介发展与技术创新专利的面板数据实证分析结果也支持了这一结论。实证结果表明，长三角地区金融深化程度对专利总量的弹性达到了0．7以上，金融中介发展对自主创新的原创型发明也有重要促进作用。而金融业的改革有较强的创新示范效应，也激起了经济主体的创新意识，提升了创新主体的创新理念，加强了创新主体的创新能力，进一步促进了长三角地区的技术创新。因此，应该加快金融体制改革，推动金融市场化与金融创新，提高金融体系效率，完善金融结构，充分发挥金融中介在促进技术创新方面的作用。
注释：
① 虽然银行体系构成了金融中介的主体，是金融中介的代表，但还有一些非银行金融机构也提供存贷款业务，也属于金融中介的一部分，这是在做实证时必须考虑的。
② 部分年份公布的是政府预算内支出中科教文卫支出数据，而另一部分部分年份公布的是科教文数据。
③ 不可否认的是，尽管我国的金融市场开放较晚，但是金融业的经营管理却从未停止过国际化、现代化的过程。
参考文献：
［1］ Ross Levine.Financial development and economic growth: Views and agenda［J］．Journal of Economic Literature,1997，（2）.
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［3］ 王广谦.中国经济增长新阶段与金融发展［M］．北京：中国发展出版社，2004.
［4］ 孙伍琴.论不同金融结构对技术创新的影响［J］．经济地理,2004（2）.
［5］ Saint-Paul G..Technological Choice, Financial Markets and Economic Development［J］．European Economic Review，1992.［6］ King, R. G., R. Levine.Finance, Entrepreneurship and Growth: Theory and Evidence［J］．Journal of Monetary Economics,1993.
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作者：叶耀明 王 胜
风险投资与风险管理论文 篇3：
目标导向视角下工程项目的风险管理收益探讨
摘要：从工程项目合同体系的层次结构出发，提出了将工程项目风险管理与目标管理集成的管理思路。构建了以工程项目目标为导向，由定性分析、定量分析和边际分析组成的风险管理收益的平衡分析方法，详细探讨了风险管理收益的平衡分析过程及进一步的决策过程。
关键词：工程项目；风险管理收益；目标导向；合同结构
DOI：10.3963/j.issn.1671-6477.2011.02.008
一、研究背景
工程项目的实施是一次性的、创新性的，由于各种主观和客观因素，使得项目计划情况和实际情况不能完全一致，这种不确定性构成了工程项目的风险。工程项目风险的一个主要特点是损失性。在工程项目实施之前要做到合理分配风险，则需综合考虑以下情况：被分配者是否对风险有充分的认识；被分配者是否愿意承担风险；被分配者是否具有管理风险和承担风险后果的能力；被分配者在进行风险管理时能否做到风险与收益的平衡。其中，风险与收益的平衡能力能够体现管理者的风险管理能力，是风险分配的核心问题。
国内外对于风险管理收益的研究多集中在金融领域。1962年，美国风险与保险管理协会（RIMS）的前任主席道格拉斯•巴娄首次在实践中总结出风险成本的概念。RIMS与其战略伙伴界定了包括风险发生时的支出和管理风险的费用在内的风险成本的概念[1]。20世纪80年代末，美国风险管理专家哈林顿和尼豪斯[2]将风险成本与企业价值联系起来，认为风险带来的损失造成了企业价值的减少。他们还提出，风险的期望损失成本、损失控制成本、融资成本、内部风险控制成本、残值不确定性带来的损失共同构成了风险的成本。由此将风险成本的概念具体化。有学者提出应该对风险进行成本收益分析，通过客观的证据对风险进行价值计量[3]。有学者则指出，风险管理就是对成本收益权衡方案和相应的行动计划的确定过程[4]。国内相关研究起步较晚，起初只是散见于对风险成本的定性分析或是对风险投资的成本分析研究中。2003年，苟骏[5]在文献中对研究风险成本的价值进行论证，提出了将风险成本作为成本研究的全新研究领域。林万祥教授[6]将风险成本划分为日常风险成本、风险损失成本和风险机会成本，并提出了对三种风险成本的计量方法。在另一篇文献[7]中，他又指出风险成本的本质是需要补偿的不确定性成本，并总结归纳了风险成本的不确定性、估值性、补偿性和替代性的特点。工程领域具有高风险的特点，因此风险成本是一个十分有用的概念，但目前针对工程领域这方面的研究并不多，工程领域风险成本（或收益）的概念并不明晰，与工程管理理论的结合也不够紧密，这使得这一有用的概念还无法与实践结合起来对工程项目的风险管理进行指导。针对这一点，本文拟对风险管理收益在工程领域风险管理中的运用加以探讨。
二、风险管理收益的内涵
对于工程项目风险管理而言，可以用风险管理收益来对其管理效果进行评价。工程项目风险管理收益是指风险管理在控制不确定性方面能给工程项目带来的积极效果。
风险管理收益由风险管理成本以及风险损失两部分组成。风险管理要在不确定条件下寻找风险管理成本与减小的风险损失之间的关系。实践经验表明，在正常管理效率的情况下，一定的风险管理成本支出将会对应一定的预期风险水平，这暗示了风险管理表面不确定性下所隐藏的确定性规律，使对风险管理收益的进一步深入分析成为可能，有助于管理者把握好风险管理的“度”及选择更优的风险管理方案[8]。
工程项目开展风险管理应以合同管理为中心，这样按照合同关系既有利于管理工作的组织和协调，又规范了对管理报酬、风险补偿、风险管理收益等的合理安排。对工程项目合同进行结构分析，工程项目的合同结构可以划分为目标层、准则层、方案层三个层次。目标层处于工程项目合同结构的较高层次，对整个合同体系都具有整体的导向和统领作用[9]。这就为工程项目风险管理以项目管理目标为导向提供了理论依据，因此与目标管理相结合可以作为研究风险管理收益的一个重要思路。基于这一点，本文将以风险管理与目标管理的集成作为研究切入点。
三、工程项目风险管理与目标管理集成的思路和优势
（一）集成思路
工程项目是一个庞大而复杂的综合系统，为了理清管理思路，人们将对工程项目的管理归结为由五大目标组成的对成本、工期、质量、安全与环境的管理。这五大目标共同构成了现今工程项目管理的目标体系。工程项目风险造成的损失如果超出了项目的承受能力，就会导致项目管理的既定目标无法实现。通过积极的风险管理来最大限度地控制风险对项目管理目标的影响，是值得鼓励的，无法实现目标的管理本身就没有存在的意义，是对资源的一种浪费。因此，风险管理与目标管理之间有着天然的联系，项目管理的目标必然成为风险管理的导向。
由此可见，工程项目风险管理应该与目标管理相协调，且贯穿项目实施的全过程，在不确定条件下保证项目管理目标的实现与优化。工程项目风险管理与目标管理的集成思路即是，以工程项目管理的目标体系为导向，一方面以目标的实现为保障对象，另一方面以项目的实施过程为管理依据，风险管理始终与项目管理的目标体系相协调。当环境可能对工程项目管理目标施加不确定影响时，风险管理与目标管理集成的循环改进过程，使风险管理始终针对目标管理，“缓冲”这种影响，在调整项目适应环境的同时，最终也引导环境向有利于项目管理目标实现的方向发展。
（二）集成优势
将工程项目风险管理与目标管理集成的优势主要体现在以下几个方面：
第一，使风险管理通过项目管理目标与合同体系紧密地结合起来，有助于风险管理的规范化以及责权利的划分；
第二，从项目管理目标的高度来看待风险管理，有利于提升对风险管理的认识层次，提高项目参与人员的风险意识；
第三，以项目管理目标为风险管理的导向，使风险管理效果的评价标准更加明确；
第四，以项目实施信息为基本依据，加强项目实施过程中的合作与信息交流，有助于风险管理融入项目管理过程，提高风险管理效率；
第五，在目标管理循环改进的过程中，不断为风险管理提供新的管理思路，将对不确定性的管理，具体落实到对技术等独立可控因素的管理上；
第六，从风险管理的角度，在项目管理的多元目标之间寻求平衡点，促进目标的集成管理，为目标管理筛选更合理的管理方案。
四、目標导向下风险管理收益的平衡分析
以工程项目管理的目标体系为导向，对风险管理收益的平衡分析可以从定性分析、定量分析和边际分析三个方面入手。通过定性分析和定量分析可以评价风险管理在保障项目管理目标实现上的效果。边际分析处于风险管理工作的较高层次，它有助于对风险管理决策的优化[10]。
（一）定性分析
挖掘风险管理收益的深层次内涵，可以这样理解风险管理收益，即通过风险管理，使不确定结果保持在可承受的范围内，保障项目管理目标的实现。这实际上是将工程项目风险所可能造成的不确定损失，转化成了项目的显性管理成本。风险管理收益可以分为投入和产出两个部分。
1.风险管理投入。风险管理投入指的是风险管理的资源投入，其具有成本的属性[11]。一般表现形式是在风险管理规划、风险识别、风险评估、风险应对和风险监控等过程中投入的管理费用，即风险管理成本（RC）。这些管理费用主要发生在风险管理方案中，因而与风险管理决策有很大的相关性。
2.风险管理产出。工程项目的风险是一种纯粹风险，它的发生会造成损失（虽然风险也可能使环境朝着对项目有利的方向发展，但并不能据此对风险疏于防范），称其为风险损失（L）。按照风险对工程项目管理目标的影响将L归为五类具体的风险损失（XL），依次为成本损失、工期损失、质量损失、安全损失和环境损失。那么风险管理产出指的就是通过风险管理所降低的风险损失（ΔL）。
（二）定量分析
风险管理收益的定量分析，是要对风险管理的投入和产出作量化的分析，其中重点和难点是对风险管理产出的量化问题。
前面提到过，在正常管理效率的情况下，一定的风险管理投入将会对应一定的预期风险水平。决策时为了确定风险管理的投入水平，需要评估不同投入水平下的风险水平，分别评价五大目标的预期损失值。这一过程对工程数据有很高的质量要求，在围绕目标管理的工程信息档案中，过去积累的工程数据客观地反映了组织的管理水平，是管理的基础。工程实施中的实时数据反映了项目的实际情况，是改进的依据。因此，良好的工程信息管理将为风险管理提供有力的支持。对风险管理收益进行定量分析时，可以通过合理地转化系数或者转化矩阵将不同类别的风险损失转化为总费用损失，以便于分析比较[12]。
在进行了风险管理之后，风险损失的预期值（XLk，Lk ）应该不超过风险损失极值（XLk,max ，Lk,max），这个极值可以是项目所能承受的最大风险损失，也可以是风险承担方所预期承受的最大风险损失，如式（1）所示。
XLk＜XLk,max
Lk＜Lk,max（1）
其中k代表工程项目实施过程中达到的第k个状态点。
式（1）中的现实意义代表通过风险管理，要将工程项目的风险损失控制在风险承担方可接受的范围内，即实现前面所说的“投入—产出”的转化。
（三）边际分析
风险管理收益的边际分析，其数学意义是对新增风险管理投入所能降低的风险损失的量化分析，实质上是对风险管理的“投入—产出”转化效率的深入考察。在一般情况下，对于初始风险管理方案的预计产出是可以得出一个较为准确的预估值的，但初始方案的多种策略组合下可能具有若干不同的投入水平。对于初始方案采取怎样的投入水平是较优的选择，则是风险管理收益的边际分析所要解决的问题。
风险管理的优化可以通过对风险管理方案的改进来实现，以达到更满意的效果[13]，这种满意的效果可以用一个表示满意度的标准值（A）来评价。如公式（2）所示：
dΔLdRC≥A（2）
式（2）的现实意义代表了只有风险管理的“投入—产出”转化效率达到令管理者满意（不小于A）的程度，管理者才会做出优化风险管理方案的决策，而通过风险管理的边际分析让这种“令人满意的程度”量化，从而作为管理者决策的直观依据。当基础数据资料充分时，还可以对多个不同的可行风险管理方案“投入—产出”转化效率进行比选。
（四）基于风险管理收益平衡分析的风险管理决策
1.平衡分析过程。
风险管理收益的平衡分析是对风险管理的投入与产出进行对比分析，是在风险管理收益本身具有不确定性的条件下，寻找风险管理收益与不确定性之间的平衡。见图1。
按照工程项目的实施进度将五大目标简洁地表示在如图1上。项目现阶段已按计划实现的目标用k阶段线表示，下一阶段按计划应该达到的目标用k+1阶段线表示。它们代表了项目实施的平衡状态。根据风险识别和评价（定性与定量分析）的结果，项目下阶段的目标实现情况只能如风险线所示，由于风险的不确定性，风险线之间的区域都是项目在风险下可以达到的状态，如图中阴影区域所示，称为“风险状态区域”。见图2。
如图2所示，风险管理起始于坐标横轴所代表的风险管理投入为0（或某一初始投入水平）时的项目第k阶段初始状态。阴影区域表示方案Ⅰ的不同投入水平所对应的风险损失情况，任一投入水平所对应的风险损失的范围用(L-k,L+k)代表（损失为正值表示风险发生结果对项目有利的可能性），(L-k,L+k)由图1中的风险状态区域对应转化而来。从理论的角度来看，风险是无法完全消除的，风险损失范围只代表风险管理能在较大的置信水平上将风险损失控制在这一范围内，而且这种置信水平是工程实践中可接受的。箭头处Lk,max如前所述代表风险损失极值，图1中的风险状态区域与k+1状态线距离越远，则风险损失超出Lk,max的可能性更大，项目的风险也就更大且难于管理。
在图2中，随着风险管理投入的增加，风险给项目造成的不确定性逐渐减小，表现为风险损失的取值范围在逐渐减小，项目风险降低。当风险管理投入增加到一定程度之后，不确定性已经很小，由于种种原因，要继续降低不确定性将十分困难。风险管理首先要将风险损失控制在风险承担方可接受的范围内，在图2中为阴影部分虚线右侧的区域，即至少需要投入的风险管理成本为 RC0。阴影区域边界曲线的斜率代表了风险管理的“投入—产出”转化效率，区域“腰”部边界曲线的拐点处即为效率最优点。
综合以上论述，风险管理收益的平衡分析遵循了以下的原则：
第一，目标导向原则，针对不确定性对项目管理目标的影响；
第二，不确定性控制原则，通过一定的风险管理投入水平控制风险损失，将风险的不确定性控制在可接受的范围内；
第三，经济性原则，在可行的方案中选择“投入—产出”转化效率较高的方案。
2.风险-收益平衡决策。
在风险管理收益的平衡分析中，工程项目的定义文件、计划文件等信息是初始数据的来源，这些信息可以用于确定项目风险管理和目标管理的初始状态，考虑正常情况下的项目管理目标，以及明确目标能够承受的风险损失极限。随着项目的实施，项目达到新的状态点，项目初始文件的一些不合理之处逐渐凸显，风险损失极限以及风险损失预期值都要按项目的实施情况和环境的变化进行相应的调整。这样，风险管理的过程就与项目目标管理的循环改进过程有机地结合在一起了，目标管理和风险管理的阶段性结果都及时地相互提供了评价、改进和决策的参考依据。基于风险管理收益的平衡分析，同时回归本文研究的基石——工程项目合同体系的层次结构，目标导向下的风险管理流程。见图3。
图3所示的流程起始于项目管理目标，以目标为导向，对应项目合同体系的目标层并以合同中的目标要求为基本依据。风险管理收益的平衡分析有着双重的功能，参照项目合同体系的准则层可以通过项目参与方之间的协调进行风险分配，而在项目实施的过程中又可以作为风险管理方案决策的重要依据。图3主要针对项目实施过程中的风险管理，随着风险管理收益的平衡分析过程，逐步接近满意的风险管理方案，方案以工程數据为支撑，在风险管理理念的指导下对不确定性因素加以控制，在循环改进中寻找或不断调整风险管理收益的平衡方案，逐步实现项目管理的目标。依据本文的研究成果，有助于将风险管理对于工程项目不确定性的“无形”的管理转化为“有形”的管理。
五、结 论
风险管理通常都是主观判断结合客观事实综合权衡的结果，定量化分析手段将会更有利于决策的制定，风险管理收益概念对于风险管理投入和产出的界定有益于定量化方法的运用。风险管理与目标管理互为依托，循环不断地改进，为风险管理提供了具体的数据支持和更为系统的管理方法，而最终的目的还是落实在实现工程项目的管理目标上。在集成中，风险管理与工程项目的合同体系和实践都更紧密地结合起来，有利于风险管理的“有形化”，而最终对项目实施数据的积累会让其中的误差保持在可接受的范围内。另外，在风险管理收益平衡分析的应用中，有待进一步研究的还有大量工程数据的处理问题，数据的筛选和数据系统间接口的选取很重要，计算机和管理信息系统的应用将有利于数据管理效率的提高。
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（责任编辑 易 民）
Discussion on Risk Management Benefit of Engineering Project from Target-oriented Perspective
WU Yun-na,XIONG Kai
(School of Economics and Management,North China Electric Power University,Beijing 102206,China)
Key words：engineering project;risk management benefit;target-oriented;contract structure
作者：乌云娜 熊凯