IT投资

IT投资（精选11篇）

IT投资 篇1

一、引言

当今以计算机、通信及互联网为主的信息技术被广泛应用于国民经济的各个方面, 然而当“生产率悖论”问题提出后, 引起很多人的研究兴趣, 信息技术的经济和商业价值得到了学术界和企业界的广泛关注。国内外已有很多有关信息技术投资经济及商业价值的研究, 根据分析方法及研究模型的不同, 将相关文献分为:专家评价法———尤建新等人在企业信息化水平测量一文中运用Bedll方法测量信息化水平间接效益, 白先春等人在研究时通过Delphi技术评估信息技术水平;经济模型法———李朝明等人基于成本效益法, 运用投资回收期和净现值法来测算信息技术投资项目的收益;布莱约森和希特研究了美国367家公司信息系统支出与公司产出间关系, 利用柯布-道格拉斯生产函数估计了各生产要素的产出弹性, 证明了IT支出对公司产出有显著贡献;数学及运筹学方法———江洪涛等人运用主成分分析法评价企业信息化水平, 蔡东松通过DEA模型分析信息技术投资效率的相对有效性, 巴德瓦杰等人对631家公司的数据进行回归分析, 检查了信息技术投资与托宾Q值之间的关系;其他———王铁男运用平衡计分卡法设计出科学的IT投资绩效指标体系, 严红等人通过BP神经网络技术评价企业信息化经济效益, 道斯·桑托斯等人通过事件研究法分析了金融和制造业97项信息技术投资的情况, 发现股票市场对创新性的信息技术投资具有积极的反应;最后, 一些学者综合利用上面的技术, 吴宪忠等人结合AHP和Delphi方法探讨了制造业企业信息化指标的构建。根据上述分析, 本文希望通过信息技术投资对企业业务过程、最终绩效的影响, 以及企业权变因素对信息技术投资绩效的影响, 来分析我国近年来信息技术投资在企业微观层面产生的效益。

二、研究问题及假设

通过对国内IT投资绩效研究分析, 我们很容易发现:很多研究并没有给出有关信息技术投资与生产率及企业绩效间关系的明确结论, 这引起了更多学者对这方面的研究兴趣。国内有关深入系统全面地研究IT投资与企业绩效间关系的文献还不多, 而且大部分研究都集中在问题现象描述、定性分析上;当前中国企业信息化发展如此迅速, 研究中国企业IT投资与企业绩效间的关系, 具有一定的理论意义及实际价值。本文研究的问题:企业IT投资是否对企业最终绩效直接产生影响, 是否会通过对业务过程产生影响来间接影响企业的最终绩效, 以及情境因素 (组织权变因素) 在其中如何影响IT投资绩效的发挥。根据理论分析以及在前人研究基础上, 提出本文的研究假设:H1企业IT投资对企业最终绩效产生正向的影响;信息技术带来了社会跳跃式的发展, 也给人们的生活带来了各种便利, 然而前人研究发现从宏观的角度, 存在信息“生产率悖论”, 所以信息技术投资对微观企业的影响是否也是存在消极作用的, 如果是消极的, 企业就没有必要花这么大资本去投资信息技术, 基于此本文提出信息技术投资对企业的最终绩效会产生正的影响;H2企业IT投资对企业业务过程产生正向的影响;由于企业信息化应用一般用来辅助企业的工作, 所以会通过对业务过程产生积极作用, 从而规范企业的管理, 促进最终绩效的实现, 基于第一条假设, 本文提出信息技术投资对业务过程产生积极影响的第二条假设;H3组织权变因素 (企业规模、员工素质) 会对企业IT投资绩效产生影响;由于信息技术的应用需要靠一定的人才来发挥, 并且不同规模的企业对信息化的态度是截然不同的, 所以本文基于此提出第三条假设:组织权变因素 (人员素质、企业规模) 也会影响企业信息技术投资绩效。

三、研究设计

1. 样本选取。

本文选取的样本:挑选2005年中国企业信息化500强企业, 并且这些企业必须在05年以前已经上市, 研究这些企业2007—2010年的财务报告, 首先, 运用spss软件通过因子分析法分析这些企业的规模, 然后从会计的角度分析最近几年这些企业信息技术投资对企业最终绩效指标 (净利润、净资产收益率、营业收入) 是否产生影响, 以及权变变量 (企业规模、人员素质) 在其中的作用。样本:沪市数量29, 比例0.41;深市数量41, 比例0.59。

2. 变量选择及模型建立。

本文对信息技术投资测量主要通过信息技术硬件价值、信息技术软件价值和信息技术价值占总资产的比例 (信息技术价值比例) 来量度, 对企业最终绩效通过主营业务收入、净利润、净资产收益率等指标来测量, 对业务过程即中间绩效的影响主要通过总资产周转率指标来测量, 组织权变因素通过职工中大学及以上学历占总员工比例、职工总人数、企业规模等指标来测量, 其中企业规模因素通过因子分析法来测算。以下是分析方式:变量Y1, 经济含义为主营业务收入, 计量方法取自财务报表, 变量类型是因变量;变量Y2, 经济含义为净利润, 计量方法取自财务报表, 变量类型是因变量;变量Y3, 经济含义为净资产收益率, 计量方法取自财务报表, 变量类型是因变量;变量Y4, 经济含义为总资产周转率, 计量方法取自财务报表, 变量类型是因变量;变量X1, 经济含义为IT硬件价值, 计量方法取自财务报表及附注, 变量类型是因变量;变量X2, 经济含义为IT软件价值, 计量方法取自财务报表及附注, 变量类型是因变量;变量X3, 经济含义为信息技术价值比例, 计量方法取自财务报表及附注, 变量类型是因变量;变量X4, 经济含义为大学及以上职工比例, 计量方法取自财务报告, 变量类型是控制变量;变量X5, 经济含义为职工总人数, 计量方法取自财务报告, 变量类型是控制变量;变量X6, 经济含义为企业规模, 计量方法取自通过因子分析法分析, 变量类型是控制变量。根据上述分析构建本研究的模型:

3. 数据整理。

(1) 基于因子分析法的企业规模分析。作为重要的权变因素, 对信息技术企业和制造业来说, 企业规模不能简单地通过总资产来衡量, 所以本研究通过因子分析法来综合衡量不同企业的规模。应用因子分析法时, 指标过多、过少都会影响分析评价效果, 本文的研究对象是70家信息技术500强上市企业, 共选取了7个指标构建指标体系, 分别是:总资产 (T1) 、所有者权益 (T2) 、营业收入 (T3) 、企业人数 (T4) 、净利润 (T5) 、净资产收益率 (T6) 、资产周转率 (T7) 。根据70家信息化500强上市企业2007—2010年的有效报表数据, 通过SPSS13.0软件进行评价分析。主要步骤分如下五步进行: (1) 进行KMO检验和Bartlett球形度检验。KMO检验取值为0.768, 达到了Kaiser给出的0.7的KMO度量标准, 而且从Bartlett检验结果可以看出显著性值水平等于0, 说明变量间存在明显的相关性, 可以做因子分析。 (2) 因子提取的效果分析。总资产初始1, 提取0.985;所有者权益初始1, 提取0.978;营业收入初始1, 提取0.994;企业人数初始1, 提取0.961;净利润初始1, 提取0.992;净资产收益率初始1, 提取0.499;总资产收益率初始1, 提取0.573。很容易看出共同方差的值比较大, 也就是各个变量的信息丢失比较少, 所以因子分析提取的效果比较理想。 (3) 根据各因子方差贡献率, 提取主因子我们要从7个具有相关性的因子中提取两个无相关性的主因子来解释变量的变化。提取的两个主因子的累积方差贡献率达到85.46%, 丢失的信息很少, 说明三个因子可以反映原变量的大部分信息, 结果很理想。 (4) 分析主因子。总资产、所有者权益、营业收入、企业人数以及净利在第一个因子的具有较高的载荷, 可以把第一个因子命名为静态投入指标;而总资产周转率以及净资产收益率在第二个因子上的载荷很高, 命名第二个因子为动态营业效率指标; (5) 计算因子得分。总资产0.202/-0.017;所有者权益0.202/-0.021;;营业收入0.203/-0.021;企业人数0.198/-0.024;净利润0.202/0.017;净资产收益率0/0.658;总资产周转率0.033/-0.713。得出下列因子得分函数:

(2) 描述性统计分析。下面利用SPSS13.0所做的描述性统计分析如下:y1数量70、最小值1.34、最大值1260000、平均值51611.21、标准差254016.3;y2数量70、最小值-520、最大值49500、平均值1183.46、标准差6001.22;y3数量70、最小值-0.402、最大值70.296、平均值0.076、标准差0.106;y4数量70、最小值-32.091、最大值2.560、平均值0.565、标准差3.989;x1数量70、最小值0.43、最大值147000、平均值2256.828、标准差17550.799;x2数量70、最小值0、最大值587、平均值21.387、标准差74.908;x3数量70、最小值0.00018、最大值0.199、平均值0.017、标准差0.030;x4数量70、最小值34、最大值359337、平均值13154.556、标准差43301.906;x5数量70、最小值0.018、最大值0.878、平均值0.259、标准差0.214;x6数量70、最小值19.61、最大值26.53、平均值21.452、标准差1.121。可以看出各项数据差异比较大, 主要是由于数据单位差别比较大的原因, 营业收入以及信息技术价值都是以百万元为单位的, 企业规模最终采用的是上面因子分析法方程计算所得数据的自然对数。

(3) 相关性分析及实证研究。因变量营业收入和自变量信息技术硬件价值、软件价值、企业规模有着很强的正相关性, 净利润和信息技术价值以及员工大学以上学历所占比例因素有着很强的正相关系, 资产周转率和员工总人数有微弱的正相关关系, 所以我们可以看到信息技术投资是对企业绩效产生影响的, 其中权变因素 (企业规模) 也会在其中产生作用, 而且这些作用都是积极的。

四、实证研究

基于上面统计数据的整理和描述, 本文实证研究部分希望通过回归分析, 来探讨信息投资与企业最终绩效以及中间过程绩效是否存在线性关系。

1. IT投资与企业最终绩效间关系。

可以看出:信息技术硬件价值、软件价值和企业规模是和主营业务收入变量成正相关性的, 和前面的皮尔森相关性检验是一致的, 也就是说信息技术价值是有利于企业营业收入的提高的, 即信息技术投资是有绩效的, 验证了假设H1;信息技术硬件价值、员工素质和企业规模是和净利润变量成正相关性的, 也和前面的皮尔森相关性检验是一致的, 权变变量人员素质也在其中有着积极的作用, 验证了假设H1和H3;信息技术软件价值和企业规模是和净资产收益率变量成正相关性的, 和前面的皮尔森相关性检验是一致的, 也就是说信息技术软件价值可以促进企业净资产收益率的提高, 也说明了信息技术投资绩效的正确性, 验证了假设H1。

2. IT投资与企业业务过程间关系。

信息技术硬件价值、软件价值、员工总数和企业规模是和总资产周转率变量成微弱正相关性的, 也就是说信息技术投资会影响企业的业务过程, 虽然这种关系比较微弱, 但总之这种影响是积极的, 所以也说明了假设H2。

3. 企业权变因素对IT投资绩效的影响。

q通过因子分析法以及回归分析, 不难看出企业权变因素———企业规模以及企业人员素质 (大学以上学历员工占总员工的比例) 两个因素是对信息技术投资绩效的发挥产生积极影响的。其中人员素质即高文化层次人员的增多, 有利于企业信息技术的应用和创新, 从而促进信息化水平和企业管理水平的提高, 带动企业业绩的提高;企业规模的增大, 这里的规模是通过诸多因素综合评价的, 所以企业规模增大, 相应要求更高水平的信息技术以提高管理效率, 使得信息流动更顺畅, 增强企业业务水平, 从而间接促进企业绩效的提高。

五、结论

本研究以2005年企业信息化500强上市企业的财务报告为研究对象, 分析了企业信息技术投资对企业直接以及间接绩效的影响。定量研究结果表明:企业信息技术技术投资可以正向影响企业的最终绩效, 但对企业的业务过程影响作用比较微弱, 但是也是积极的影响。本研究从微观的角度分析信息技术投资对企业绩效的影响, 鉴于信息技术“生产率悖论”的提出, 从信息技术引入中国直到目前的蓬勃发展阶段, 到底信息技术投资效益如何?通过本文的研究, 从微观角度发现信息技术投资是有效益的, 所以本研究具有一定的现实价值;但本文仍有一定的局限性, 首先限于中国目前信息技术投资披露限制, 企业报表披露不完整, 所以数据具有一定限制;其次, 在数据选取和处理上限于笔者水平, 也会有一些个人判断, 所以需要加以控制。

参考文献

[1].朱建平.应用多元统计分析[M].北京:科学出版社, 2006

[2].张露.基于事件研究方法的IT产业投资价值实证研究[J].管理科学, 2010 (8)

[3].李治堂.公司层次信息技术投资生产率的实证研究[J].系统管理学报, 2008 (6)

IT投资 篇2

（转自论坛）

黄先生毕业 3年，如今开着一家十几人规模的小小软件公司。而这，已经是他开出的第三家公司了。

和多数 IT青年一样，最开始创业时，他也视拉到大笔风险投资为人生理想，为此，他曾经和大大小小几十家各种类型的风险投资商接触过，并且也成功过。

等到又一季的有志毕业生开始做“风险投资与创业梦”时，黄先生总结了这些年的经验，或者对大家会有所启发。不过，他也说自己绝对不是成功人士，无非是万千创业青年中的普通一员。

1.机构投资经理：有人开口要回扣

刚毕业时，我和几个同学一起创业。我们也一本正经，四处出击联络正规的风险投资机构，希望能圈到一点小钱。彼时正是一穷二白，一伙人立下雄心壮志，说是拼着两年不领薪水，也要把公司撑下去，“等融到资就发达了嘛！”

我们什么门路都没有，就找风险投资公司的网站，把我们的商业计划发E-mail过去，然后三催四请地想要约投资经理见面。但是后来跟人混熟了，才发现不对头。我们把投资经理想得都十分Professional，似乎是要“写一份详尽的计划书”，然后“对方觉得很有发展前景”，便约见你面谈，等到“经过详细考察分析”后大家握手言欢，签下合同，钞票进账。实际上好像不是这么回事———我就认识一家大机构的投资经理，开始跟我东拉西扯，然后就暗示我们最好给他些回扣……而且他们也比较喜欢朋友引荐，刚毕业的学生去主动联系，最后往往被放鸽子。

2.大型投资公司：“战役”在民居中打响

当时貌似最正规的一次“融资战役”，在我们租的民居里打响。

我们在学校附近租下一套三室一厅的毛坯房，在厅里手工铺上劣质地毯，又竖了几个格子间，连空调都没钱装，一家投资中介公司便通知我们有日本投资商上门。

正是三伏天，办公室里没空调，我们还是一本正经地穿衬衫打领带。日本人更惨，还套着西装，递出名片，赫然有一家是日本软银的投资经理。那天的面谈进行了两三个小时，谈到后来，大家都浑身水淋淋，日本人的西装腋下汗湿一大片……

当时我们还觉得欢欣鼓舞：“要是没戏，人家跟你谈那么久干嘛？”但后来并无下文。其实，像我们这样的小公司，主脑全是没有经验的毕业生，跟同类公司比又看不出什么优势，人家凭什么把钱投给你？另外，风险投资商一般只占20%左右的股份，许多大机构，500万美元以下的都算小项目，随便投给我们几十万美元，就已经把我们这种小公司活活撑爆了……

3.同行投资争夺战：学生敌不过“海归”

我们的另一个“死穴”是：指望勒紧裤腰带撑足场面，这直接导致了我们公司后来的分崩离析。

由于大家都饿得慌，所以等到我做出的一个概念产品成功卖出了十几万之后，在钱的用度上发生了激烈的争吵。那时两个“股东”认为，我们需要新发展，要招新员工。由于这一块“代表了公司未来的赢利方向”，所以新员工的薪水也要开得比较高。结果，不要说原来两名“普通员工”“翻矛枪”，连另两位“股东”都愤愤不平：“连我们都过得那么穷，凭什么给他开高薪？”小小一间婴儿公司，就开始闹“办公室政治”，最后我决定走人了事。

现在看来，那个概念产品确实有颇不错的发展前景。据说后来有一间风险投资公司打算主动投钱，见我们公司已经四分五裂，便选择了另一家，好歹对方的“老板”还是个“海归”，在若干500强大企业里打过工。

最后的结局是，我原来的那家公司直到最后散伙，都没有融到一分钱。而“海归”拿到了一笔美元，兴高采烈地租了优质办公室，在基本还没什么市场的情况下，就急吼吼地聘请了“销售总监”，下设“大区经理”若干，每人光底薪就支一两万，没事还爱请“潜在客户”去“谭氏官府菜”吃饭，最后，不到一年时间，投资烧光，公司倒闭。

4.“天使投资商”：损失惨重洗手不干

从头一家公司出来，我打算自己创业。

这次有了经验，我又接触了形形色色的风险投资商若干。有传统的投资经理，但是搞到后来，我已经失去了耐心———明明5页纸能把核心内容讲清楚的计划书，他们动辄要我做几十页，还要求现场讲解的PPT一定要精美绝伦，并且认定四五个人的小公司倒闭的可能性一定比20个人的大。于是，我败给了一间有一个画家做CEO的公司，谁叫人家计划招聘的员工多，并且PPT做得如水墨画一般精致呢？

近两年热炒的所谓“天使投资”(AngelInvestment)我也试过。张朝阳当年融到的第一笔资金，数目很小，其实也是“天使投资”性质，只不过人家国外有专门的“天使投资商”，专门瞄准小型项目。国内的“天使”则常常由民间资本，或者干脆由老爸老妈代替。

我遇到的这位“天使”，是我同学的一个家乡亲戚，做外贸起家，1500万注册了个投资公司，预备试水一些中小型项目。但是“天使”变了卦，觉得小钱没意思，把钱全投进一个产权交易的项目。但这位“天使”其实不懂行，最近听说已经血本无归，“天使”从此金盆洗手，退出江湖。

5.民间投资商：“小蜜”成了上司

兜了半年，最后才通过朋友和现在这家投资商搭上。

母公司是个大券商，赶时髦设立了四五个资金1000万的风险投资子公司。我与其中一家子公司相遇时，他们正愁手头没项目可以交差，觉得我的市场前景相当不错，于是我就办了个券商的“孙子公司”。

我一条光棍带技术入股，只占了10%股份，投资商才是控股方。我也无所谓，只是觉得有了一笔钱，可以安心做事。况且这家公司是券商，似乎最不缺钱，以后想二次融资也方便。后来才知道，没有话语权是件多么痛苦的事！

顶头公司虽然有1000万资本，其实决策人只有两位。年前经理A先生作了决策投资证券，结果股市一路下跌，公款连带A先生的私款一起蚀穿老本，A先生成了凄凉人物，哪还有空理我这种几十万的小项目？副经理B小姐则比我还年轻1岁，传说是母公司某位重要人物的“小蜜”。她开始还兴致勃勃指挥我，无奈后来发现实在一窍不通，索性撒手不管，十天半月见不到人影：“我家里不缺这点薪水……”

她不来公司，倒霉的是我。投资商控股，财权和人事权一把抓。我原来打算招聘6个员工，结果公司硬是只腾给我5个座位；大到买电脑小至买一个订书机，所有需要用钱的事，都需要B小姐签字。你可怜巴巴打电话给她要钱，她满口答应，却愣是“忙”足半个月后才来公司签字……

如今我已经创办了自己的第三家公司。前一家公司其实业绩不错，一年多时间，本金只花了60%，便已打平。如果不算前期B小姐瞎指挥，搞得员工流动率太高而浪费的钱，可能花得还要少。和他们合作不愉快，我索性留着股份分红，辞职出门。

这一次我什么投资商也没找，自己拼凑了近20万，公司也似足模样。

兜兜转转这几年，我终于明白，我的最大优势在于技术。而我们这一行，技术主导型公司的启动资金并不需太多。当然，我也可以试着去实现融资招人壮大兵马的理想，但问题是，像我这样没有管理经验的人，给我招50个下属，我管不管得了？

风险投资专家点评

点评人：周鸿祎，IDGVC(国际数据集团风险投资基金)投资合伙人。1998年创建3721时从IDG融到第一笔种子基金。

创业之初，毋求宏大但求实际

你毕竟是创业公司，不具备大公司那样的资本、资源还有人才，其实你能做的事非常简单：不要一开始就把自己的事情描绘得很大，描述得越大越不成功。像eBay，创始者当初只是为了卖掉自己的一些东西，后来发现很多人也有这种需求，这个事业才越做越大。

没想清楚如何创业时，不如先打工

我不赞成刚毕业的年轻人创业。大家还是应该在公司里踏踏实实干五六年，虽然是打工，但通过经验积累，你创业能力才更高，才有把握。严格地说，你一点经验也没有，失败率是百分之百。

创业者的五个做事方法

激情和理念：在最困难的时候，在所有人绝望的时候，你要感染你的客户、员工和合作伙伴，感染所有人。

专注：大公司多元化也有失败的例子，小公司更应该抓准一个点，这样才能积累所有的资源。今天在这儿打一口井，明天在那儿打一口井，最后哪儿也没有挖出水，地面上只是留下了许多坑而已。

执行力：Idea没有那么重要，Idea就是一个开头的方式，同样的Idea两个人同样做，谁的执行力更强，谁的经验更丰富，谁就更容易成功。所以，只有创意、没有执行细节的计划书，或者没有一个强有力管理团队的计划书，拿到风险投资商这里都会打个问号。

不要盲目模仿和抄袭大公司的做法：大公司为了稳妥，一般都比较慢。大公司为这个“慢”付得起代价，小公司可付不起。

两类人创业不容易成功

一类人是技术人员，我自己也出身于技术人员，因此我比较了解。技术人员特别自负。中国目前为止鲜有成功的程序员，因为程序员听不进忠告和建议。

证券IT投资风向渐明 篇3

今年，申银万国会在无线互联网上有较大的投入。对技术部门而言，要积极抓住客户向手机终端转移的机会，开掘出更加“随身随地、贴身贴心”的服务。

孙定: 现在业内普遍都很看好第三代移动通信，各个电信公司也提倡各种商业的应用，作为这个行业最为资深的CIO之一，您认为证券行业会不会因此出现一些新的变化？

郭怡峰: 证券行业的交易系统已经很成熟了，管理系统也在慢慢地成熟，服务系统还处在大规模的投入阶段。但是，即便是已经成熟了的交易系统，也并不意味着没有进步的余地了。所以您刚才提到的移动服务，譬如手机炒股，我们都很重视。

现在的移动交易跟早期的网上交易很相似，如果参与得晚，早就“没戏”了。早在1998年，我们公司就开始探索在网上交易，我们跟电信合作了“证券之星”。当时互联网很不成熟，都是拨号上网，没有浏览器，用的还是专业终端。所以我们应该提前思考移动终端的下一步该怎么做。

目前，证券公司给客户提供的服务80%是通过电子渠道，20%是通过传统的渠道。在这80%的电子渠道里面，通过PC这个平台的占了80%，通过电话、手机等其他方式的又占了20%。我认为这个情况两三年之内就会有变化，手机这个平台肯定会成为第一终端，这是业界的共识。今年，我们公司会在无线互联网上有较大的投入，会花大力气推广在手机上的服务。

孙定: 那么主要终端的改变会不会使行业在业务模式、管理流程上出现新的调整呢？

郭怡峰: 手机如果仅仅定位于炒股，对我们来说不会有太大的变化，原来是用PC看行情、下单，现在改用手机了，技术差别其实不大，只要把手机炒股的软件做得好一点，再跟3G网络配合好就行了。

但是，如果把手机作为一个客户终端的话，客户就不仅要利用它炒股、下单，还要获得很多的增值服务。这就不能再简单地拷贝PC终端的服务模式，必须从用户的体验角度思考手机终端的特殊性。

我们的业务目前有两个拓展方向，一个是深挖客户服务，要把现有的客户服务做得更好; 再一个就是如何把客户从PC这个渠道迁移到手机渠道上来。

这时候，用户体验就很重要了，苹果靠一款iPhone就能够杀到全球手机销量前列，因为它的用户体验是独特的，我们所提供的服务也应该遵循这个思路。比如说大家现在用的手机炒股软件，都还在触摸屏上点击。这么小的手机上这样输入肯定非常麻烦，怎么办？手机是可以语音识别的呀？为什么不用呢？每个人的讲话声音都是有特征的，如果用语音设置密码，这个体验就会马上得到改善。

信息安全永无止境

申银万国对“信息安全”这一问题一直很关注，认为安全是无止境的。

孙定: 我们知道证券行业高度依赖信息技术，大家都认为，申银万国 在IT理念上上、尤其是在信息安全上有很多经验值得与业界分享。您能否给我们介绍一下呢？

郭怡峰: 我们确实有很多理念走在行业前列。我们的信息基础设施在行业里面很有特色，除了应用软件独立开发以外，网络层、存储、硬件、系统软件都是按照一个多层的模型来进行总体规划的，把各个应用系统嵌在一个总的模型里面。

信息系统建设就像在城市里铺管道，我们不能老是重复挖管道。挖管道的人非常辛苦，要下井作业，夏天太阳暴晒，冬天冰天雪地。可就是这么辛苦，老百姓却不一定说你好，反过来你还得道歉: “对不起，我在这里面施工，给你添麻烦了。”我们信息系统也是一样的，如果反复处在建设状态中，在如此激烈竞争的市场环境中，机会可能就没有了。

我们很早就开始做信息安全了。1997年开始做安全流程时，我们称之为“安全26条”，现在已经形成了一本厚厚的黄皮书 。

我们公司还建立了信息安全领导小组，与信息化建设领导小组平级，两个小组的组长都由公司总裁直接担任，此外还设立了首席安全官（Chief Security Officer），现在的这位CSO是海外招聘的。这个岗位很早就有，前任离职之后，我们坚持宁缺毋滥，这个职位空了一段时间，终于通过海外招聘，物色到这样一个人才。

申银万国的信息安全都是一点一点做，几年如一日，几十年如一日坚持下来。但是我从来不敢说我们的信息安全已经做到最好了，因为安全是无止境的，就像家里面打扫卫生，你可以做到干净、洁净，但细菌、灰尘肯定还是有，它是没有底的。

孙定: 几年前，中办曾推出过信息安全等级保护制度，证券行业信息安全也被列为国家八大重要信息系统之一，但是这几年好像这方面的声音逐渐弱了下去，给人的感觉好像是安全问题不那么迫切了，您对此怎么看？

郭怡峰: 安全始终是基础，我们公司上下对此还是有共识的，只是没有再大张旗鼓地宣传。我认为表面上不提，并不意味着大家不重视。情况可能恰恰相反，证明已经过了宣传期，过了洗脑的阶段。以前大家不重视的时候，确实需要宣传，现在重视了，就该一件一件去落实。落实的工作很辛苦，却可能没有声音。

申银万国对安全的重视力度实际上是越来越大。任何一个细节，首先要考虑的，就是安全。在安全的前提下，再去创新。业务不断有新的需求，软件上线尽管经常需要修改，但我们一直坚守两道关，第一道关是需求合规不合规，第二道是会不会导致风险增加，特别是技术风险。

可以说，信息安全都已经深入到每一项具体工作流程当中去了。我们所有的系统都是要划分安全等级的，新的系统要上线，先要给它划定安全等级。不同的安全等级有不同的技术配置以及架构上的要求。

孙定: 您刚才所说的安全等级是行业标准还是国家标准呢？

郭怡峰: 证券行业现在还没有统一的信息安全等级标准，但是国家的标准与行业标准其实在安全上大同小异。在我们看来，安全绝不仅仅是为了应付政府的检查。其实最后还是要落到我们的业务上去，如果我们的系统三天两头出问题，客户就会觉得资产在我这儿 不安全，肯定全跑了。

所以安全归根到底是每个公司自己的事情，作为一家有社会责任心的公司，还要明白，如果自己公司出现了安全问题，不光是自己公司的利益受损、股东的利益受损，也同时危害了国家的金融安全， 这里还有一个责任承担的问题。

IT治理决定优势

随着证券市场的发展，信息技术在行业中所发挥的作用越来越重要。IT治理状况已经成为判断一家公司公司治理境况好坏的重要标准之一。

孙定: 我们也知道，正是信息化安全形势的变化，在推动整个国家对企业IT治理的重视。那么，证券行业的IT治理规划在技术方面有哪些特点呢？

郭怡峰: 其实没什么特别的地方。如果说跟别的行业说有区别，证券行业IT治理无非也就是依赖程度高、实效性强。但在使用技术上，确实跟其他行业的IT应用没啥区别。现在所用的都是比较成熟、主流的技术，没什么高新尖的东西。当然可能目前国产的技术还不够，有一些必须要用国外的技术，但这些国外的技术也不算非常先进，都是成熟、商用的东西，够用就可以了。最主要的是要有一个很好的IT治理的结构，然后一点点去完善，不是很难。

证券业采用的技术模式成本比较低，跟银行比，同样的处理能力，我们花的钱肯定要低得多，对我们来说够用就行。因为证券行业发展很快，我们的软件生命期是比较短的。很多软件可能还没到生命周期结束，从业务发展角度就已经不适用的。其他行业软件生命周期一般是10年，而我们这个行业，一套软件三五年基本就该换了。

另外，IT治理一定要有前瞻性，不能总处于一种救火的状态。我有个观点: 公司治理良好的公司，不一定是IT治理良好的公司; 但一个IT治理良好的公司，公司治理则一定良好。

孙定: 作为证券IT专家，您如何看待近两年整个证券行业信息化建设与证券市场发展的关系呢？它呈现出怎样的特征？

郭怡峰: 证券信息技术系统伴随证券市场发展至今，其功能与性能日益齐全和强大，体系日臻完善。特别是2007年和2008年，证券公司和基金公司加大了对信息技术的投入，普遍进行了技术改造和技术升级。信息技术系统为资本市场的快速发展提供了基本保障和有力支持。其特征主要表现在以下几个方面:

信息技术系统已成为行业最重要的基础设施，是各公司核心竞争力的重要组成部分，信息化建设和信息安全也日益受到重视。经过多年的努力，证券公司和基金公司均已建成了全电子化的交易系统，覆盖了投资者开户、订单报送、行情揭示、清算交收、银证转账、资金存管、客户服务等全部交易环节; 同时，信息技术系统也为证券发行与销售、投资研究与分析、市场监察、风险控制、合规稽核等业务、管理和监管等各个方面的业务和工作提供有力的支持。

信息技术风险控制和处置从被动应对走向主动防范，信息系统的功能和性能显著增强，信息安全水平明显提高。高度自动化的信息技术系统风险无处不在。行业信息技术系统曾经历了2000年“千年虫”、2006和2007年开户量和交易量急剧上升事件，2008年又经历了南方冰雪灾害、四川汶川大地震和奥运维稳等重大事件的考验。在度过一次次难关的过程中，也锻炼了证券行业的IT队伍，增强了公司的风险意识，使得行业信息技术风险控制和处置从被动应付走向主动防范，很多公司不仅主动建设了灾备和备份系统，还定期不定期地对信息技术系统进行了安全检查、评估，查漏补缺，普遍制定了相关的应急预案，做到未雨绸缪，防患于未然，力争对风险隐患做到早发现、早处置。

采访手记

守得云开见月明

“郭怡峰是证券业资深的CIO，采访前要多做功课！”临去上海之前，编辑部领导还不忘对我再三叮嘱: 一定要抓住机会，多多学习，这个采访对象可不好约。

早就知道这个创造过证券业数个第一的CIO: 第一个柜台交易系统、第一个财务电算化系统、第一个公司内联网络、第一个技术监控系统。甚至有媒体称他是“中国证券信息化建设的一块活化石，一个值得仔细研读的浓缩版本。”也不止一次听到记者同行抱怨: “采访又被这个牛人给拒了！”

我们的采访在郭怡峰的办公室进行，里面陈设极其简单，其中印象最深刻的是一大堆证券类的书籍、刊物，还有他使用的那台半旧笔记本电脑。那一刻，我突然有种“守得云开见月明”的感觉。

移动医疗:IT界投资新潮 篇4

IT盯上移动医疗

曾经有网友表示, 如果能够用支付宝支付医疗费, 治好就付费, 医院服务不好就直接差评, 那就好了。尽管这种设想对于具有公共性质的医疗领域而言是天方夜谭, 但确实IT界也开始热身准备进入医疗领域。从今年5月份开始, 许多知名的IT企业都在寻找进入医疗行业的机会, 而移动医疗就是IT行业得以发挥其专业优势并进入医疗市场的机会。

目前, 对于移动医疗, 简单的定义是指通过使用移动通信技术——例如PDA、移动电话和卫星通信来提供医疗服务和信息, 包括面向个人的移动医疗和面向医疗机构的移动医疗。这就意味着, 用户可以在移动设备上为自己选择医生, 查看各类的医疗信息, 并直接在线上进行咨询和互动。同时, 包括挂号、结账以及一些常见的相关手续都可以通过这些平台实现。除此, 还有具备一系列定制功能的可穿戴电子设备, 对用户身体情况随时进行监测, 将数据保存或返回给医疗机构。除了以上所描述的这些已经实现的功能以外, 移动医疗的想象空间还很巨大, 潜力无可小觑。

5月28日, 支付宝发布了“未来医院计划”, 将对医疗机构开放平台, 包括账户体系、移动平台、支付及金融解决方案、云计算能力、大数据平台等。5月30日, 广州市妇女儿童医疗中心成为支付宝钱包“未来医院计划”的首个试点, 也是全国首家医院实现基于移动互联网的智能医疗服务。支付宝透露, 计划发布后, 已与将近50多家三甲医院达成合作意向。而目前, 支付宝已建立了一套智能风控体系, 可以7×24小时对每笔支付、每次找回密码等关键操作进行实时监控, 最大程度保护患者隐私, 同时第一时间对一天当中多次挂号、每天挂号的用户进行识别。在未来, 支付宝还会开发智能候诊、Wi Fi服务与室内导航等功能, 进一步完善移动就诊流服务。

再次拔得头筹的阿里对移动医疗的构思已经十分清晰, 以直接与医院合作的方式, 开展平台服务。而在阿里之后, 腾讯、百度、小米等企业也都纷纷盯上了医疗服务。腾讯从6月份开始布局医疗领域, 先投资医疗健康网站, 紧接着与医院合作启用微信医保实时结算, 在最新的手机QQ版本中打造健康社交平台;小米和百度则侧重在可穿戴医疗设备的硬件投资。

相关的数据显示, 截至2017年底, 我国移动医疗市场规模将达到125.3亿元, 可穿戴医疗设备的市场规模约为47.7亿元, 其中医疗设备厂商和内容与应用提供商的市场占比约39.83%。尽管IT的资本扎堆, 有人也质疑最终移动医疗只会沦为行业泡沫, 但确实还是有不少的呼声希望借此打开医疗困局。单从这些数据来看, 移动医疗在一段时间内市场之大, 还将吸引IT行业继续大展拳脚。

移动医疗火热的背后

对于一个传统行业与互联网的融合, 我们在认识移动医疗时也需要探究是什么因素导致IT资本扎堆在该领域, 以及这一过程中可能出现的一些问题, 只有这样才能对其建立更立体的认识。从宏观环境到目前的相关行动, 移动医疗的兴起与市场和技术脱不了关系。

庞大的医疗市场与发展滞后的医疗困局

作为一个民生以及专业性明显的领域, 医疗市场向来是庞大而封闭的。经济学人智库报告称, 中国已在2013年超越日本, 成为全球第二大医疗健康市场。到2018年, 中国年度医疗保健支出可能达到9 000亿美元。除了医疗保健支出, 相关的医疗保险、医院收支等都是市场盈余的部分。同时, 医疗产生的海量用户数据所产生的附加值也是这个市场吸引人之处。尤其在当下, 医疗市场处于刚刚打开的时候, 对于其他行业而言, 是一个值得挖掘的蓝海市场。

而与这一市场效益相矛盾的则是中国医疗的缓慢发展。2013年, 卫计委提出了构建智慧医疗的设想, 希望以互联网突破医院资源, 实现数据分享, 改变并大幅度优化医疗健康服务。同时通过基层医生资源、知识资源、视频沟通资源和机器的应用, 医疗产业架构的核心将转移到互联网云平台上, 未来的大数据分析和挖掘能力, 要彻底颠覆整个医疗科研的模式。但是医院本身的信息化建设一直存在弊病, 比如由于各医院各自的标准导致的信息孤岛以及技术只是用于替代技术含量低的重复性劳动。同时, 医疗机构只是擅长在医学专业领域的技术研究, 因此, 医疗机构要作为推动智慧医疗的主体单位显得力不从心, 实施无力。

新兴技术的助推

移动医疗之所以可以从梦想变成现实, 现代的科技是不可或缺的, 而这也恰恰是IT界得以进入到医疗这一专业市场领域的关键因素。

当下, 移动医疗的产品多数是依靠移动互联网技术、传感器技术、大数据以及云计算。这些技术已经在许多领域有相关应用的案例, 要与医疗结合开发应用并不困难, 比较需要花费功夫的是思考如何实现用户粘性, 与切实的业务进行融合。目前已经有实际行动的企业也是在这个问题上下了工夫, 它们不但运用自己的平台技术, 而且将自己的优势业务也融入其中。

下面从阿里、腾讯和百度三家企业为例, 看看它们如何在移动医疗领域开展技术融合业务。首先, 阿里本身是电商企业, 它推出的“未来医院”计划思路清晰, 掌握医疗服务的入口, 直接渗入医疗服务环节, 最终还发挥了自身医药电商服务的基础能力。另外, 阿里的厉害之处在于发布“未来医院”计划是以该子公司支付宝为主导, 这样, 阿里便能够借用支付技术, 一方面切入医疗费用市场, 另一方面把握用户医疗消费数据。

腾讯则主打了社交平台, 以投资医疗网站和QQ社交入口来开展相关服务, 这一举动对比阿里显得被动且迂回, 其思路更多是要先沉淀用户。最后, 百度与阿里和腾讯都不同的是, 百度是靠搜索引擎起家, 它首先瞄准的还是数据方面的资源。各种云平台的搭建以及健康智能硬件平台, 都是向用户和合作机构提供已有的信息数据, 再收集用户和合作机构的数据, 以数据资源获取数据资源, 这就是百度的移动医疗设想。

缓慢移动的移动医疗

IT企业进入医疗市场目前的态度还是认真且积极的, 但是医疗本身的特殊性, 移动医疗在一段时间内的发展要实现大的突破, 其实是困难重重。

首先, 医疗的核心发生在医院内。而我国的医疗卫生受到政府严格管制, 尽管政策已经支持医疗要逐步与互联网相结合, 实现现代的智慧医疗, 然而这并不意味着所有的机会都向着IT企业。比如8月底, 卫计委发布的《关于推进医疗机构远程医疗服务的意见》中, 将远程医疗的主体限定为医疗机构, 非医疗机构不得开展远程医疗服务, 如此其他企业就失去一个盈利模式。同时, 既有的医疗领域坚固而封闭以及医疗的专业性, 医务人员向来掌握主动话语权, 他们也缺乏主动融入互联网未来的意愿, 即使类似可穿戴设备产生大量的数据, 缺少了医疗机构的参与, 也无法实现数据的作用。因此, 在商业模式模糊不清, 医疗体系封闭的情况下, 移动医疗的移动道路并不宽敞。

其次, 在移动医疗的产业链上, 各方都遭遇各自的技术难题。对于以内容为主的医疗厂商, 他们面临的是医疗资源的专业度、覆盖范围, 以及专家医生、用户资源的挑战;而智能硬件、可穿戴设备厂商, 则在于产品体验、数据精准度、健康评估等方面的挑战;对于关注大数据的厂商, 他们面临的是数据积累、数据抓取、数据分析等挑战。

最后, 安全的问题也是移动医疗发展的阻碍。医疗数据向来是个人重要的隐私信息, 一旦触网留下信息, 如何保障这些信息的安全是用户所顾虑, 也是发展移动医疗需要认真思考的问题。

移动医疗的趋势

尽管移动医疗尚在初期阶段, 且存在许多需要攻克的难题, 但如果找准方向, 移动医疗的发展前景依旧可观。目前, 移动医疗的商业模式其实并不清晰, 但是可预见的范围内, 移动医疗或朝着社群经济、电子收付服务以及整合线下服务的趋势发展。

首先, 社群能够带来流量沉淀, 但在培养用户时, 须采取机构到大众的形式, 即对接医疗机构的方式, 反过来培养用户的信任与使用。因为在我国患者一般认可的是自己熟悉或者有名气的医生, 依靠所谓的网络问诊, 用户并不能够完全信任。因此, 对接医疗机构, 提供互动社区以及基础服务, 如预约挂号、电子病历等, 这样才能够先拓展用户, 并培养用户的使用习惯和信赖。

其次, 庞大的医疗收费市场也是移动医疗可挖掘的利润市场之一。移动医疗可服务3个主体:患者、医生、医院, 并且通过形成产业链条闭环, 这其中就可以向药企、商业保险机构、医生、患者、医院这5个对象收费。这其中, 向患者收费以及药企收费的市场空间较大, 盈利模式也相对多样。目前而言, 医药电商以及向患者收费也是主要的发展模式。搭建第三方支付平台已经在许多行业中广泛应用, 在移动医疗产品中植入这一服务并不存在技术难题, 只要后台政策支持, 收费服务肯定是移动医疗的盈利模式之一。

最后, 移动医疗最重要的一个发展趋势是整合线下服务。现有的移动医疗无论是产品型还是平台型都面临着过度依赖医疗机构资源或者需要大量的成本, 未来要使其盈利还是需要与医疗服务结合起来。美国许多发展移动医疗的企业, 单纯的靠产品维系的模式很难做大, 最后大多被服务类公司或支付方收购。美国的经验告诉我们, 如果把移动医疗和最后一环脱离, 也就是没有把线下更多的医疗服务结合起来, 不能提供医生就诊相关服务, 移动医疗只能停留在技术层面, 很难向服务深入, 也很难留住用户。移动医疗整合线下服务可以从单独的移动模式变成支持医疗服务的一个工具, 这种工具可能并不能直接带来收入, 但却可以为线下的服务增加品牌效应, 并带来人气。

IT投资 篇5

Gartner将公共云计算定义为一种计算模式,在这种模式里,具可扩展性和弹性的IT能力将作为一种服务,通过互联网交付给外部多个客户。同样定义为计算模式的私有云计算,则是把这种服务能力,通过互联网交付给特定的客户。

Gartner资深分析师Tom Bittman 认为,云计算的方向是指现有的IT架构和流程容易被云替代。然而,未来企业将是组合型的IT架构,大型企业将继续让IT部门管理和部署内部IT资源,其中的一些就为“私有云”; IT部门也将担负起IT服务采购的责任,确定何时利用外部提供商,何时进行内部部署,以及何时利用两者实现特定的服务。

报告显示,私有云计算中的许多投资可为企业部署公共云计算做准备,这些投资不仅仅是技术上的变化,也是流程、文化和业务接口上的变化。每个云服务都将有不同的未来发展路线图,一些云服务应与业务更紧密地整合,以定制化和多样化为重点。而另一些云服务则注重在独立、简单接口、标准化和非定制化上,因此也是潜在的云服务候选者。

为此,企业必须认识到,有些IT服务是必须采取云计算模式,而其它的IT服务则必须与业务进行整合与互动。一旦确定某个特定服务需要通过云计算,那么必须做出是等待比较成熟的云服务还是较早发展私有云服务的判断。

IT投资 篇6

关键词：技术经济评价,系统,规划与设计,.NET

IT投资项目评估是一个庞大的数字运算系统, 人工计算中, 会出现数据量大、计算繁琐、出错率高、分析困难等缺点。如果能够采用现代计算机软件技术, 结合IT投资评价的理论和方法, 开发出一个界面友好、工作方法规范、高精度指标计算、节省操作时间的计算机评价系统, 就可以克服人工计算的缺点, 具有良好的实际应用价值。

1 系统规划分析及方案设计

1.1 系统总体架构和主要功能

通过对系统的需求分析, IT投资项目的技术经济评价主要是进行财务评价指标的计算、盈亏平衡分析、国民经济评价三个主要内容, 另外还有一些图标的处理以及系统数据库的维护管理等。该系统主要设计为五大模块, 下面对各模块功能作简要介绍。

1.1.1 用户登录

为防止外部人员改动系统有关数据, 必须经过正确登录才能进入。用户登录模块主要用于输入用户账号和密码, 并验证该用户是否合法。

1.1.2 财务评价

模块主要完成包括传统的技术经济评价指标以及期权评价指标在内的各项财务评价指标的计算;不确定性分析就是选择该项目的经济性分析影响比较敏感的因素, 进行盈亏平衡分析、敏感性分析和风险性分析, 从而确定影响项目经济型的主要因素以及项目风险性的大小, 包括盈亏平衡分析、敏感性分析和风险分析。

1.1.3 国民经济评价

该模块主要功能是对IT项目带来的国民经济效益指标进行核算, 包括影子价格的计算, 国民经济现金流量的计算。

1.1.4 绘图

该模块可绘制出项目的敏感性分析图和盈亏平衡分析图。

1.1.5 系统管理

用户管理实现系统操作人员信息的管理, 包括录入、查找、修改、删除, 主要是对系统用户信息及使用权限的管理。数据库管理主要执行系统数据库的数据导入备份等功能, 当应用系统发生灾难性错误时, 可以比较准确、完整地恢复原系统数据。

1.2 系统总体方案设计

1.2.1 基于WEB的B/S模式

B/S模式, 即Browse r/se r ve r (浏览器/服务器) 模式, 是随着Internet技术的兴起, 对C/S模式的一种变化或者改进的结构。B/S模式主要利用了不断成熟的WWW浏览器技术, 结合浏览器的多种Script语言口 (VBscript、Javascript等) 和Activex技术, 用通用浏览器就实现了原来需要复杂专用软件才能实现的强大功能。与C/S模式相比, 它大大简化了客户端, 客户端只要装上操作系统、网络协议软件以及浏览器即可。这时的客户机成为瘦客户机, 而服务器端则集中了几乎所有的应用逻辑, 开发、维护等工作也都集中在服务器端。同时, 对应用软件进行升级时, 只需要更新服务器端的软件就行了, 所有的客户端只是浏览器, 根本不需要做任何的维护。无论用户的规模有多大, 有多少分支机构都不会增加任何维护升级的工作量。所有的操作只需要针对服务器进行, 从而减轻了系统维护与升级的成本与工作量, 使用户的总体应用成本大大降低。

随着因特网的高速发展, WWW的广泛应用, 传统的三层应用体系结构的局限越来越明显, 这时, 基于WEB的三层体系结构得到了广泛的应用。要组成三层应用体系结构少不了采用中间件。中间件可以说是开发服务程序和管理这些服务程序运行的工具, 是三层体系结构中一个非常重要的部分, 它直接关系到整个应用系统的好坏, 甚至成功与失败。

1.2.2 NET框架下的三层架构

ASP.N ET是迄今为止最先进的W EB开发平台。它是一个已编译的基于.NET的开发环境, 可以用任何与.NET兼容的语言 (VB.net、C#、Jscript.net等) 开发应用程序而不仅仅是Javascript和Vbscript。

本系统采用.NET框架下的三层架构模式, 分别为WEB显示层、数据访问层、数据库。数据库采用SQLServer数据库, 系统的总体架构如图1所示。

2 系统总体设计的实现

2.1 WEB显示层的实现

W EB显示层即为ASP.N ET页面 (Web page s) 层, 为客户或用户提供应用程序的访问界面, 本系统WEB显示层以WEB页面的形式实现, 如用户的登陆页面Default.aspx、系统主页面Mainwin.aspx等。

2.2 数据访问层的实现

数据访问层为WEB显示层提供数据服务, 一般封装了操作数据库的选择、添加、更新和删除等操作, 同时还为WEB显示提供访问数据库的接口或函数等。所有以数据访问层都是以“.cs”为后缀的类。

本系统的数据访问层的实现都是根据数据库的表来创建相应的类, 如数据库中存在用户信息表user, 因此在系统中创建类user, 并用user.cs保存。类user文件中封装系统的用户信息的添加、选择删除和登陆等操作。它实现的基本方法的程序代码如下:

public Sqldatareader Getuserlogin (string Username, string

Password) ///实现用户登陆功能

public Sqldatareader Getusers () ///

public Sqldatareader Get Singleusers (int n User ID) ///从用户表

获取单个用户信息

public Sqldatareader Adduser (string s Username, string

s Password, int usertype) ///添加用户

public Sqldatareader Deleteuser (int n User ID) ///删除用户

2.3 数据库连接的实现

数据库操作动态链接库 (DLL) 直接访问本系统的数据库, 它由工程SQLHelp实现。

SQLHelp工程总共包括3个文件:sqlhelp.cs文件、systermerror.cs文件、syster mtools.cs文件。其中, SQLH ELp.cs包含系统对数据库的所有操作, systermerror.cs文件包含系统的错误处理, systermtools.cs文件包含系统的通用工具, 如系统异常处理等。

在sqlhelp中创建了sqlhelp类, 该类包含了访问数据库的基本属性 (如链接数据库) 和操作 (添加、修改、删除等) 。其中, 函数open () 创建并打开数据库链接、函数close () 关闭数据库链接、函数dispose () 释放数据库链接, 它们共同组成了对数据库链接的一系列处理操作。

函数open () 从系统的web.config文件中获取数据库链接字符串, 然后使用new操作创建数据库链接, 并检查链接的当前状态, 最后设置链接的状态为打开状态。函数close () 关闭打开的链接, 函数dispose () 释放链接占有的所有资源。

2.4 数据库基本操作的实现

sqlhelp类中的函数Runproc () 执行了访问数据库的存储过程, 该函数存在四种重载形式:

函数runproc (string)

函数runproc (string procname, sqlpara[])

函数runproc (string procname, out sqldatareader datareader)

函数runproc (string procname, sqlpara[]praams, out sqldatareader datareader)

其中参数procname为存储过程的名称、参数praams为存储过程的参数、参数datareader保存从数据库获取的结果。函数runproc () 首先调用creatcommand () 创建执行存储过程的命令, 然后执行方法executenonquery () 添加、修改或删除数据库中的数据;或者执行方法executereader () 从数据库中获取数据。

3 结语

本文从IT投资项目技术经济评价方法的计算机实现角度, 探索性地提出了IT投资技术经济评价系统的总体规划及设计, 以及在.NET环境下的部分实现方式, 为系统的全面开发完成提供了总体的指导思路和设计工作。

参考文献

[1]Mahmood, M.A.and Szewczak, E.J.Theoretical Background for Measuring Information Technology Investment Payoff[M].In:Mahmood M A and Szewczak E J. (Eds.) Measuring Information Technology Investment Payoff.New York, USA, Idea Group Publish, 1999.

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[4]Kerma A.Case studies on real options[J].Financial Management, 1993, 22 (3) .

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IT投资 篇7

进入21世纪以来, 信息技术的广泛应用, 不仅提高了应用行业的工作效率、产出效能、经济效益, 而且引起了这些行业的结构重组、管理变革和面貌更新。与此相联系, 由信息化所产生的电子金融、电子货币、电子商务、电子政务、网上购物以及远程教育、远程医疗等新术语的不断涌现, 也说明了信息产业的发展扩大了人类的活动空间, 从物理空间扩展到媒体空间, 缩小了时间对人类活动的限制, 促进了人类文明的进步, 正在引起世界经济和社会的巨大变革。发展信息产业, 不断推进信息化建设, 已成为世界各国提高自身综合国力, 增强竞争力的一项重要战略选择。

由于IT项目存在着投资大、风险高、效益无形、间接和迟效等特点, 加之大量的研究和案例显示了IT投资的高风险和高失败率, 使得IT项目的立项论证、投资决策显得格外重要。Lister T. (1997) 认为, 软件系统中50%~70%的风险可以检测到, 90%的风险可以避免, 风险管理的投资回报率一般为7~20倍。但是, 现实工作中, IT项目的投资实施主要是由主导信息技术的专业人员来推动, 因此以往的研究往往把主要精力放在技术评价和实施上, 对其经济评价的探讨有所忽略, 即使进行这方面的分析, 大多也停留在几个定性的、概括性的、分散的指标上, 并没有形成一套系统的、完整的评价方法。

二、IT投资项目包含的实物期权分析

(一) 传统技术经济评价方法的缺陷

净现值法, 以及由此派生出的成本—效益分析法, 目前在国内外都是投资项目技术经济评价与决策的标准方法, 并且广泛地运用于实践之中。然而从20世纪80年代以来, 不断有研究文献指出, 在不确定条件下, 运用净现值法进行投资项目的经济评价, 可能低估投资项目的价值;运用净现值准则筛选投资项目, 可能导致错误的投资决策。同时, 实证研究也表示, 美国越来越多的公司管理人员在进行投资项目评价与筛选时, 认为投资机会中包括了除直接从NPV方法导出价值之外的额外价值, 并经常选择 (接受) 不符合NPV准则的投资项目。综合已有的理论研究文献, 净现值 (NPV) 法主要表现在: (1) NPV方法忽略了项目在实施过程中管理柔性 (management flexibility) 的价值; (2) NPV方法忽略了时间序列与不间断投资的交互作用, 以及后续与延迟投资可能产生的收益; (3) NPV法假设投资是可逆的, 而投资项目通常具有不可逆性; (4) NPV法没有考虑项目推迟投资的价值。

实物期权定价理论为克服上述NPV的缺陷提供了科学的新方法。实物期权 (Real Options) 是以期权概念定义的现实选择权, 是与金融期权相对应的一个概念。1977年, Stewart Mayers在《Determinants of Corporate Borrowing》中首次提出了实物期权的概念, 并把金融期权定价理论引入实物投资领域。他认为一个投资项目创造的利润, 来自于目前所拥有资产的使用与未来投资机会的选择之和, 所拥有的实物资产在用金融期权评估方法来评估时, 可以作为实物资产, 因此这种期权可称为实物期权。

(二) IT投资项目的生命周期阶段及期权分析

通常情况下, IT投资项目的生命周期阶段可用图1表示。

在图1中, 横坐标是时间, 纵坐标是收益或投资成本, t0=0是项目的决策点。在决策时, 发生现金流出是项目可行性研究费用, 相对于项目的整个寿命期, 一般来说项目的可行性研究阶段的时间很短, 所以一般假设项目的可行性研究是在瞬期完成。t1是项目开发的起始点, 是项目前期开发阶段, 在这一阶段, 项目有现金流支出。从t2时刻起, 项目的首期开发完成, 项目开始有收益, 即开始有现金流入量, 这一收入可能是企业出售IT产品或出售软硬件以及相关服务的收入。同时, 对于大多数成功的IT项目来说, 从t2时刻, 该软件项目又开始了进一步的开发, 如增加产品的新功能, 或将该产品移植扩展到其他的开发平台。t2~t3阶段是IT项目的第二次开发阶段, 在这一过程中是相关开发费用及经营和维护费用。从t3到tn, 其中可能包括多个与t2~t3阶段相似的项目扩展阶段。T是该项目结束的时间。由于技术进步与消费者的变化, 一般来说一个IT产品不可能永远继续下去, 它可能在某一时点被完全淘汰。

IT项目的投资行为, 可以看成是用一种风险资产 (项目投资现值和) 交换另一种风险资产 (项目收益现值和) 的投资机会实物期权。该期权实际上是一个组合期权, 又称分阶段期权, 它由IT项目中所包含的上述各项期权所构成。因此, IT开发项目中最有价值的期权可总结为以下3种:等待期权、增长期权和分阶段期权。

三、IT投资项目的综合评价模型

Trigeorgis等学者提出, 投资项目的价值包括两部分:一是传统的、被动的、静态的 (static) 项目直接现金流的净现值 (NPV) , 二是管理柔性或灵活性所产生的项目内含实物期权价值。这一思想归纳为下式:

式中, ENPV是扩展 (Expand) 的NPV, 也是整个项目投资机会的价值;NPV是按净现值法计算出的项目净现值;V是项目内含期权的价值。

构建IT投资项目价值评价的模型就是为了抓住IT项目中管理柔性的价值和战略期权价值。通过前面的分析我们知道, IT投资项目包含的期权有:等待期权, 分阶段期权, 扩张、收缩、关闭与重新开工的期权, 放弃而获取残值的期权和增长期权。其中最重要的是等待期权、增长期权和分阶段期权。这样我们所建立的IT投资项目的实物期权评价模型将包含这3种期权。模型的结果是一个扩展的净现值 (ENPV) , 包括3种期权的价值和传统NPV值。这个模型的基本框架如图2所示。模型由5部分组成:计算传统NPV值;计算等待投资期权;计算增长期权价值;计算分阶段期权价值、计算3种期权价值之和;计算扩展的净现值 (ENPV) 。

我们把实物期权引入到传统的净现值评价方法之后, 得到IT投资项目的扩展净现值模型, 如果用该模型替换传统项目经济评价中的净现值模型, 就得到了IT投资项目的综合评价模型, 如图3所示。

四、案例分析

(一) 项目情况简介

某大型企业集团通过多年的信息化建设, 建成了一个畅通的网络、多个分专业应用的数据库综合信息系统, 基本形成了“信息部门搭台、专业部门唱戏”的信息化应用局面。在某些部门中进行的数据中心的建设为该企业信息化建设打好了数据基础框架, 源头数据采集体系的成功实施和几年的逐步完善, 使数据中心的数据资源逐步完善、全面、准确, 真实反映企业的生产实际情况。

但是, 该项目也存在不利的方面, 如果建立新的信息系统, 需要首先改造原有的日度业务处理程序, 建立新的源头数据库, 在此基础上应用新的数据管理系统, 这些需要较大的成本投入;有利的方面是转换到新的业务系统方式下, 除了业务处理速度更快, 产量和销量提高等直接的效益之外, 如果几年后产品市场看好, 系统运行状况良好, 可以继续建立基于Web的综合业务系统。如果企业选择不对原有业务信息系统进行改造, 就失去了和同行业其他企业在相同信息技术水准下的竞争机会, 也得不到上述3方面的好处;如果马上同时进行日度数据处理系统和综合业务系统改造, 则风险太大, 一旦投资就无法全部收回。项目决策者认为, 为了公司的战略价值对项目进行投资能在将来提供增长的机会, 项目可以分阶段进行, 只有当系统运行良好并且市场证实进行后续投资能够盈利的时候, 才会投资于后续阶段。

经过仔细研究, 该项目的投资可以分3个阶段进行:

第一阶段, 解决源头数据和手工统计业务数据的问题, 建立统一的生产工程项目源头数据库。

第二阶段, 实施新的应用数据管理系统, 建立业务逻辑库, 实现完全的业务日度数据信息化管理。

第三阶段, 如果第二阶段系统的实施和运营顺利, 就继续在此基础上建立生产工程项目应用数据库, 实施综合业务系统, 建立门户网站, 为企业的综合管理和高层决策提供支持。

项目从2007年初开始建设, 第一阶段和第二阶段的建设需要2年, 第三阶段的最迟实施时间为2010年, 预计整个项目生命周期为10年, 项目期末没有净残值;各阶段成本支出都在年初付出, 各阶段收入都在年底获得。经过分析计算, 该项目预计净现金流量如图4所示。

(二) 项目财务评价

1. 传统净现值

根据图4给出的现金流量, 如果只进行初始项目 (第一和第二阶段) 的投资, 按10年的寿命计算, 无风险折现率为5%, 经风险调整的折现率为20%, 则项目净现值为:

后续项目 (第三阶段) 投资的净现值为:

负的NPV值使得初始投资项目自身毫无吸引力, 整个后续的投资项目看来也无优势可言, 按照标准的NPV法则, 项目净现值小于零, 建议应该放弃该项目投资。

2. 扩展净现值

首先考察初始项目包含的增长期权的价值, 按照实物期权的理论, 在初始项目投资的起点 (2007年) , 对于后续投资项目, 其投资机会的价值等于一个期限为T=3年, 约定价格为K=860万元, 无风险收益率r采用短期国债的收益率5%, 以追加投资后产生的正现金流的现值作为标的物的当前价值, 即买方期权价格。追加投资后产生的净现金流在t=2010年时为1 330.78万元, 折现到t=2007年, 得到R=1 149.53万元。至于项目价值的波动率σ, 主要从本企业的总经理和项目经理处获得, 对其历史收益率进行简单的统计计算, 获得波动率范围为0.45~0.90, 我们取σ=0.5。运用标准的B-S模型定价公式, 我们可以计算出该项目所包含的增长期权的价值。

计算结果如下:

增长期权的价值为:V=558.03万元

初始项目投资的扩展净现值=-201.8+558.03=356.23 (万元) 。显然, 项目的扩展净现值使得初始项目的投资相当有吸引力。

(三) 项目不确定性分析———敏感性分析

由于该项目的净现值为负值, 项目的扩展净现值为正值, 或者说项目所包含的增长期权的价值为正值, 所以, 我们对影响期权价值的两个关键因素 (T和σ) 进行敏感性分析, 在此基础上分析一下该因素对决策结果的影响程度。

(1) 期权价值对T=3、4、5, σ=0.5时的敏感性分析见表1。

(2) 期权价值对T=3, σ=0.4~0.9 (每次增加0.05) 时的敏感性分析见表2。

在本实例中, 增长期权的价值对T较不敏感, 如表1所示, T从3年到5年期权价值只增加了106;期权的价值对波动率σ比较敏感, 如表2所示, T=3且σ从0.4~0.9变化, 期权价值增加了246.9。

五、结论

以上案例的分析结果表明, 我们采用IT投资项目的综合评价模型进行IT投资项目的评价时, 初始项目投资的收益是有吸引力的, 可以在将来适当的时刻进行第三阶段的投资以创造更大的价值;而传统的净现值刚刚大于零, 对投资决策的建议不明显。

参考文献

[1]Tim Lister.Interview with Tim Lister[J].IEEE Software, 1997 (3) .

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[8]王艺, 王耀球, 企业信息化项目价值评估新方法——实物期权法[J].物流技术, 2005 (1) .

IT投资 篇8

来源:国家统计局.2009

中国和美国CIO的IT投资指数曲线的逐月对比数据如图2所示。从图中可以看出,受宏观经济指标稳定向好的推动,本月中国CIO的IT投资指数继续保持平稳。该数据反映在宏观经济企稳回升,中国企业总体对2010年预期保持较为乐观的态势下,企业CIO对近期IT投资规划继续保持谨慎乐观的态度。此外通过中美两国数据对比,还可以看出近几个月来,美国企业CIO对IT投资的预期也保持了乐观态势,指数增长较为强劲,体现出美国市场IT投资信心的恢复。

来源：IDC.2009

在宏观经济企稳回升,以及中国企业总体对2010年预期保持较为乐观的态势下,企业CIO对近期IT投资规划也继续保持谨慎乐观的态度。相对上月调研结果,本期受访结果的总体走势更趋于乐观和稳定,其中34%的受访CIO认为将增加IT投资,相对上月该选项30%的占比有一定增加。此外55%的受访CIO表示,本企业未来12个月的IT投资将保持不变,比例有一定的上升。这表明随着经济复苏的趋势进一步明朗,企业的IT投资规划将更趋于乐观和稳定。总体而言,本期LOB(企业业务部门管理者)调查结果与CIO调查结果基本一致,整体而言更加趋于乐观和平稳。认为未来12个月的IT支出更多和相同的企业占比略有增多,分别达到29%和61%;而认为IT支出将更少的LOB占比相比上月均有所减少。这表明随着市场环境的变化,LOB对企业近期IT支出的预期更为乐观和稳定。

注：2009年10月CIO调研受访者,100,2009年11月CIO调研受访者=100,2009年12月CIO调研受访者=100,2010年1月CIO调研受访者=100;2009年10月LOB调研受访者=30.2009年11月LOB调研受访者=30,2009,12月LOB调研受访者=30,2010年1月LOB调研受访者=30来源:IDC.2009

在本次调查中,我们重点统计了受访CIO和LOB对于企业应用统一通信产品和服务相关问题的看法。总体而言“提高生产率”是受访CIO和LOB普遍认为实施统一通信的主要原因,而“提高客户满意度”则是受访者普遍认同度最低的原因。此外由于CIO和LOB在成本控制及技术策略方面认识的差异性,受访CIO及LOB对于“降低费用”及“远程移动办公”是实施统一通信的主要原因的认同度差别显著。

注:2010年1月CIO调研Total=100,2010年1月LOB调研受访者=30来源：IDC,2009

调研结果显示,“企业即时通讯”是受访企业目前已经应用或近期计划应用的最为广泛的统一通信功能。在受访的100名CIO中有81%的受访者选择了该选项。此外,受访企业对于“统一消息”的认同度也较高,有60%的受访CIO表示本企业已经或计划应用这一功能。受访企业普遍对于“通信应用与CRM/ERP的集成”这一统一通信功能的需求度较低,在受访的100名CIO中仅有6%的受访者认为本企业目前已经应用或将在近期计划应用这一功能。此外,“基于Web的会议及协作”、“基于台式机和笔记本的统一通信”以及“基于移动设备的集成应用”等统一通信功能,目前在受访企业中的应用度及需求度也较低,选择上述功能的受访CIO均低于受访总数的2成。

本期调研中我们还关注了企业CIO及LOB对于统一通信产品和服务的提供商类型选择、统一通信服务提供商评价体系、统一通信应用价格模式等问题的看法。在未来数月的调查中,我们将开展绿色IT与虚拟化、数据中心转型以及业务连续性/灾难恢复等技术趋势主题的调研,以期为IT企业快速制定相应的战略提供一个简便、快捷的参考依据。

注:2010年1月份CIO调研受访者=100来源:IDC.2009

关于IDC IT市场快速扫描(IDC FutureScan)

IT投资 篇9

高新技术产业风险投资产生于20世纪40年代的美国, 它把投资者、风险资本家和创业者有机结合起来, 造就了“硅谷神话”。20世纪90年代兴起的信息产业, 更是在风险投资的推动下完成并创造出巨大的经济效益。我国虽然直到20世纪80年代才引入风险投资机制, 但是很快从硅谷模式中借鉴经验, 开始了对中关村的风险投资的尝试与探索, 并获得了成功。

尽管风投给中国IT产业的发展提供了极大的支持, 但是融资管理中问题也逐渐暴露出来。其中, 客观层面上有法律法规不健全以及信息披露不公开等方面的政策原因, 也有投资者价值理念和诚信制度方面的文化因素, 而主观层面上, 在融资管理过程中对风险认识不足, 风险管理缺乏技术含量, 也是不可推卸的技术因素。在IT项目融资管理过程中, 风险管理是其核心问题之一, 也是最前沿的研究领域。IT项目本身即是高科技、高投入、高风险、高收益的项目, 因此对IT项目进行风险投资时, 其融资风险管理更是重中之重。

融资风险管理需要建立在融资风险评价的基础上, 科学合理的风险评价结果是风险管理的指南针。目前对IT项目融资风险评价中AHP方法[1,2,3,4,5,6,7]运用甚广, AHP方法即层次分析法, 是T.L.Saaty于1980年提出的决策分析方法, 这种方法将定性判断和定量计算有机结合在一起, 能够解决复杂而困难的决策问题。但是AHP方法也有其固有的缺陷, 因为该方法假设一个决策问题的评价指标体系中的各个指标项目独立、层级之间具有严格的从上到下的支配关系, 这样的假设显然在解决实际问题的时候过于理想化了。因此, 基于这样的考虑, T.L.Saaty (1996) [8]在AHP基础上提出了ANP方法, 即网络层次分析法 (AnalyticNetworkProcess) 。该方法中元素之间可以相互依存, 相同或不同层级的指标之间可以是支配和反支配的关系, 这使得ANP方法在应用于实际问题的时候, 决策结果更加接近于人们的真实决策结果。

本文正是基于ANP方法对IT项目融资风险建立评价指标体系并建立融资风险评价分析框架, 结合实例分析了融资风险管理的侧重点, 并与AHP方法进行对比, 以期为今后的IT风险投资项目的融资风险分析提供一种新的更加科学合理的参考方法。

1 评价指标体系的构建

IT风险投资项目的融资风险是指融资活动中存在的可能使投资者、风险资本家及创业者等各方蒙受损失的各种风险。从广义上来讲, 有系统性风险, 也有非系统性风险。系统性风险是指那些影响所有企业项目即整个市场的因素引起的风险, 如战争、通货膨胀、经济周期变动等。非系统性风险是指某一项目所特有的关系。如IT项目开发阶段的失败、管理层发生严重问题等。从狭义上讲, 可按照融资风险的某种分类标准进行分类。比如, 按经济性质分, 可分为价格风险、利率风险和汇率风险;按造成风险的原因划分的融资风险, 包括出资能力风险、再融资风险和金融风险等。

借鉴刘金璐 (2007) [9], Michel Benaroch (2002) [10], FanChinfeng (2004) [11]和DenisBorenstein (2005) [12]的指标选取, 结合我国信息产业宏观政策、法律环境变动大等特点, 表1给出了按照风险来源分类的IT风投项目的融资风险, 这些风险可以分为6类, 即信用风险、完工风险、生产风险、市场风险、政治风险和金融风险。这样的风险划分, 既兼顾了系统风险和非系统风险, 又兼顾定量指标和定性指标。6类风险细分为16个风险评价指标。

2 基于ANP的IT项目投资风险评价模型与AHP的比较

(1) 基于AHP的评价模型

基于AHP方法下, IT项目融资风险指标体系具有严格的层级结构, 且指标之间相互独立。基于AHP方法的IT项目融资风险评价模型结构如图1所示。

指标层以目标为准则两两比较重要程度, 子指标层以对应指标为准则两两比较重要程度, 设计调查问卷让专家基于9分度法对上述指标对应相应准则进行重要程度比较, 然后进行问卷回收、整理和统计。层层计算一致性和优势度, 最后计算出合成权重。

(2) 基于ANP的评价模型

在ANP方法下, 考虑到IT项目融资风险之间的相互依存和支配关系, 基于ANP方法建立评价模型 (图2) 。其中, 单向箭头表示一个元素集中的元素对另一个元素集中的元素具有支配作用, 双向箭头表示两个元素集中的元素相互支配作用, 元素集上的环形箭头表示元素集内部元素之间的相互依存关系[13]。

与AHP相似, ANP方法也应用9分度法进行重要度判断。与AHP不同的是, 由于ANP模型中存在指标集内部或外部指标间的依存关系以及指标与指标、指标与方案之间的反支配关系, 在判断指标间或指标与方案间或方案间相互的关系时, 可以运用直接或者间接优势度比较方法, 在某一准则下比较两个元素的重要程度[14]。根据上述模型中创建的指标之间的相互关系, 设计调查问卷, 邀请专家进行打分。

将打分结果进行整理和统计。通常, 计算ANP模型的结果可以用SuperDecision软件进行[15]。两两比较产生的判断矩阵需要进行一致性检验, 当一致性比率CR=CI/RI<0.1时, 认为符合一致性判

数据逐个输入SD软件之后, 可以计算相应的未加权超矩阵、加权超矩阵和极限超矩阵, 得到各个风险的优势度结果[16]。根据该优势度结果可以有侧重的进行IT项目融资风险管理。

3 实证分析

江苏省某IT企业拟建某城市光纤通信网络, 由于资金不到位向D公司进行项目融资。针对企业实际面临的融资风险, 分别对上述基于AHP和ANP法建立的融资风险评价模型中具体风险的重要程度进行专家打分, 比较结果如表2所示。

分别基于AHP和ANP法评价的风险重要程度有所不同。不论基于AHP还是ANP方法, 最重要的一级风险均为完工风险, 但从该风险下的二级风险权重来看, 基于AHP法最重要的二级风险为未达标风险, 而ANP中未达标风险在ANP方法下权重减低了0.221 8, 建设成本超支风险则提高了0.150 1, 成为了最重要的二级风险。

从二级风险权重排序来看, AHP法评价出的风险权重最大的前3个风险分别为未达标风险 (0.3238) , 价格风险 (0.119 8) , 市场销售量风险 (0.1198) , 未达标风险占到了总风险的1/3左右。而ANP法评价出的风险权重超过1/10的有5个, 分别是建设成本超支风险 (0.185 9) , 建设延期风险 (0.1686) , 未达标风险 (0.102 0) , 市场销售量风险 (0.1008) , 和产品购买商自信状况风险 (0.100 2) 。用AHP法评价的风险相对集中, 而用ANP法评价的风险相对分散。

两种方法评价结果差异的原因, 主要在于ANP考虑了指标之间的相互关系。在AHP法 (即不考虑相互关系) 下, 未达标风险非常大, 但在ANP法下, 由于未达标风险与建设成本超支、建设延期等风险之间的相互作用影响, 必须对后两者风险同时重视, 才能保证减低未达标的风险。因此, 基于ANP法评价出的风险, 对于IT项目风险管理来说, 更为科学和全面。

因此, 在该融资项目中, 应该着重对建设成本超支风险, 建设延期风险, 未达标风险, 市场销售量风险和产品购买商自信状况风险进行预防和控制, 以达到降低项目风险、保证项目收益的目的。

4 结论及建议

通过比较可以看出, 层次分析法由于假设了指标间的自上而下的支配关系和相互独立关系, 判断过程相对简单;而网络分析法由于允许指标间的相互支配关系和相互依存关系, 使得关系变得复杂, 在进行判断的时候也会出现难以比较的情况。但是, 由于ANP方法中指标间的关系更接近于决策中的实际情况, 因而ANP方法更加接近于真实的判断结果, 因而运用网络分析法对IT项目融资风险进行评价, 更有利于IT项目融资风险管理。

本文从IT风投项目融资风险识别出发, 建立起了IT风投项目融资风险评价指标, 并基于ANP方法对某IT风投项目融资风险管理进行了实证分析。实证结果也表明, 应用ANP模型能够很好的解决评价过程中指标之间的依存和相互支配作用, 通过细分风险的优势度比较, 可以得到比较满意的风险管理指南。

摘要：对IT风险投资项目的融资风险建立评价指标体系。基于项目融资风险中存在大量的相互作用关系, 运用网络层次分析法 (ANP) 建立IT风险投资项目的融资风险评价模型。通过实证分析并对比基于层次分析法 (AHP) 建立的风险评价模型的结果, 说明ANP方法在融资风险评价中的优势, 并给出具体的风险管理建议。

IT投资 篇10

看到联想投资的今天，这句话在脑海中不禁一闪而过，如果说，以IT起家的联想算得上是在IT界吃螃蟹的人，那么以IT投资起家的联想投资从IT领域向非IT领域扩大投资的转型也不失为一种吃螃蟹的举动。

这种转型没有留下后遗症，反而促进了IT领域的投资。其中，一个关键性的人物就是联想投资董事总经理王俊峰，从他加盟的那一刻起，就注定了要在非IT领域杀出一条血路。

在他们的投资字典里，单个项目累计投资额一般不超过1500万美元；新项目首轮投资一般为200万至1000万美元；投资持股比例为10%至30%，不会绝对控股。带着这样的江湖戒律，王游走在非IT的偏锋。

最高回报15倍

2010年春节前夕，上海绿新包装材料科技股份有限公司（下称“绿新烟包”）的企业刚刚过会，离上市的日子应该不会太遥远，而它又是联想投资在非IT领域的杰作之一。这是一家很有意思的企业，毕竟在香烟领域讲究环保的还真算件奇事，但是这家企业却在环保真空喷铝纸的行当中慢慢摸索前进。

说到这家企业，王脸上一直饱含着笑意。他解释道，烟盒的表面虽然很精致，但背后并不环保：其纸表面上覆盖的一层铝纸并不能降解，而绿新烟包采取的则是真空镀铝的方式，厚度更薄，而且可以回收利用。

传统的铝箔和PET复膜纸等包装材料表面铝层和PET膜无法自然降解，对环境造成污染。真空喷铝纸可以防伪、可降解，外观有高贵的金属质感。同时，铝箔的厚度是0.006毫米，而喷铝纸的厚度是铝箔的1/300，即20个纳米的厚度，可以节约铝资源。

更重要的是，中国是烟草生产和消费大国，占全球卷烟市场的1/3，对于烟草企业来说，使用喷铝纸并不会增加其成本。

实际上，绿新烟包并没有将市场完全锁定在香烟盒的包装上，其橄榄枝已经伸到了诸如 Philips集团Philips灯泡盒、GE外销节能灯外包、微软集团windows升级软件包装盒、Bridgestone轮胎标签、五粮液酒系列包装，强生、羽西、高姿的化妆品等等产品。不过在烟草行业的销售占其销售总额的90%。

该企业有制造业的成分，也有新材料的潜质，但在王看来，这样的企业都属于大消费的概念，因为其产品同人们的衣食住行息息相关。所以，与其说他投资的是消费，倒不如说是消费中的技术含量，从某种程度上，这也秉承了联想以IT起家的技术基因。

与此类投资类似的还有阳光纸业。2006年9月，联想投资联合光大控股一并将1400多万美元抛向了这家以生产白面牛卡纸著称的企业。“投资阳光纸业，就是因为它所生产的纸是一个创新品种”，王拿起放在面前的核桃包装盒告诉记者，“纸箱的表面有两种印法，一种是用牛皮箱直接印，呈现出来的效果比较黑，而且不环保，另外一种就是用白面牛卡纸印，更环保，而且成本更低。”

而今，阳光纸业已经上市，而且同蒙牛乳业、青岛啤酒、伊利集团、汇源果汁、康师傅、统一及青岛海尔等公司均有战略合作关系，这些知名消费品牌将指定其包装商采用阳光纸业生产的白面牛卡纸和轻涂白面牛卡纸。同时，联想投资也在阳光纸业香港上市之后获得了4倍左右的回报。

回想当初，在投资阳光纸业之后，王也面临过不少挑战。一次是帮助阳光纸业搞定了长达7年的长期贷款；另一次则是阳光纸业的王总想要收购一家电厂。前者好说，长期贷款是企业发展所必需的贷款组合，属情理之中，而后者却着实把王俊峰吓了一跳。

但是经过双方的商榷、分析发现，与从网上拿电相比，只有将电厂收归麾下，未来才能有成本竞争优势。“做生意有的时候必须要尊重对方，但是基础是要建立在双方有效的沟通和互信的基础上，”这是王从实业中学到的。

顺着这个脉络，被他相中并且走上资本市场的企业还有太阳能电池组件生产商林洋新能源，回报5倍左右；生产各种高压变频器并在创业板上市的合康变频，回报大概15倍左右。还未上市的企业更多，比如玲珑轮胎，女装品牌拉夏贝尔等等。

总体上来看，王就是干着一些非IT类的投资，逐渐将联想投资这个大家庭的成员慢慢扩充，从消费到清洁能源，从医疗健康到现代服务……从每一个细分市场中挖掘技术含量高的潜力企业，而这条路子也是联想投资杀进风险投资领域之后的转型。

从销售到投资

2001年，在这样一个充满起点感的年份，完全“Made in China”的联想投资在互联网产业最红火的时候诞生了，而且以IT起家的联想也将投资领域锁定在互联网行业，尽管定义很狭窄，但是若能从这个烧钱的行业里杀出一条血路也并非那么容易。

之后，联想投资由狭义的IT领域扩展到广义IT领域的投资，并逐渐向其他行业延伸着自己的触角，而王就是牵引着这个触角继续前行的投资人之一。

在2004年，加入联想投资之前，王还在加拿大麦克马斯特大学国际金融专业研读MBA学位，而那个时候他就已经暗下决心投身创投这个行业，“这是一个越老越值钱的行当”，更确切地说，在加拿大选择深造的专业都是冲着创投这一行。

此前，王仅在联想集团从事电脑销售工作，曾担任大客户部副总经理、业务发展总监等职务。进入联想投资，一方面是老东家的召唤，另外一方面这个行业像块磁铁一样将他慢慢拉近。

回忆起来，他也从来没有想到过自己会“一不留神”迈入创投这个行当，毕竟王是学化学出身，之后又在北京一家化工企业干了一年多的化学工程师，这一切和金融几乎扯不上半点关系。

从化学工程师，到联想电脑销售，再到创投，对于他来说，这条曲线进入创投的路子也着实不易。然而投身其中，他却乐此不疲，“在这个行业里，每天都能看到新的事物，能遇到各個行业里的优秀人才，魔力实在太大”。的确，王嗅到了自己的发展方向，嗅到了行业的趋势。

更确切地说，弥漫在他和创投之间的迷雾已经逐渐散去。王已经将自己的过去和现在乃至中国的宏观经济之间建立某种微妙的联系。“我是一个很关注大势的人，不喜欢做逆势而动的事情。”这一点不仅仅表现在创投，即便是对于春节前夕股市的波动，他也会研究出个一二三来。

所以，对于企业王也有着自己独立的看法，他相信，“在这个世界合为一体的时代，如何利用好手里的所有资源显得尤为重要。”

他眼里有两家十分喜欢的公司，尽管不是联想投资的投资公司，但是从这两家公司的发展，不难看出王的投资脉络。

其中一家是位于湖南长沙的东方雨虹，防水工程的小公司最初的成立应该源于李董一颗不安分的心。

就这样，他一步一个脚印地从人民大会堂的项目做到奥运会的项目，甚至已经开始介入高铁的防水工程，其在中小板上的市值已经达到50多个亿；还有一家就是叫做碧水园的企业，其上市前几年的收入只有几个亿，但是后来却能达到33个亿的收入。

实际上，碧水园在流域的综合治理方面签下的就是五六年，甚至十年的大客户。

“他们是小而美的典型，”王如此评价着这两家企业，一如他所秉承的投资理念一样，“投资=投事+投人”，一方面，看重企业的商业模式，另外一方面看重创业者本人，对于一个创业者来说，不仅仅要学会做一个好老板，更要学会聚人。

这些年，王看了不少企业，不论是投资的还是未投资的，不论是上市的还是未上市的，有些企业拥有努力的团队和战斗力，有些企业有投资人的指导和支撑，有些企业遇到了历史性的机遇，而一旦这些因素聚到一起的时候，“小麻雀也能变成雄鹰”。

如今，联想投资已经走过了10年的路程，其投资的近100个项目中，已经有16个进行IPO，11个被并购，还有一些在路上。

IT投资 篇11

11月3日, 根据全球技术研究和咨询公司Gartner最新调查, 与其他国家相比, 经济危机对中国IT硬件行业的冲击有限。与参与调查的50%的在华大型企业相比, 超过70%的参与调查的在华中型企业 (员工人数在100～999之间) 的硬件预算与衰退前保持同一水平, 或甚至增加了他们的硬件预算。

Gartner的调查发现, 尽管全球经济下滑, 中国中型企业对其内部条件仍然显示出相当的信心, 并准备继续在IT方面进行投资。该调查让受访者列出其企业2009～2010年投资IT的主要驱动力。该关键驱动力的优先顺序为:发展新业务或开发新产品、创建无纸化环境及提升客户满意度。