１引言
创业投资引导基金作为政府出资设立的旨在引导民间资本流向高创新性投资的基金，不仅在促进我国经济转型的过程中发挥着重要的作用，同时也承担着政府通过市场参与主体进行经济、社会调控的多重目标。从科技部２０１２年统计数据来看，全国成立创业投资引导基金达到１８８家、政府投入累计超过２６０亿元，而直接和间接带动投资资金规模更是超过１４００亿元。我国创业投资引导基金正呈现出蓬勃发展趋势。特别是随着国务院《关于创业投资引导基金规范设立与运作的指导意见》（以下简称《指导意见》）的出台，建立一套行之有效的我国创业投资引导基金绩效评价指标体系和评价方法既是目前我国创业投资引导基金纳入公用财政考评后的迫切需要，也是进一步提高政府引导基金配置效率、推进创业投资引导基金良性发展的必然诉求。关于创业投资引导基金绩效体系和方法的研究源于Ａｕｄｒｅｔｓｃｈ等人［１］最早对创业投资引导基金绩效评价标准的定性分析；Ｂａｒｔｚｏｋａｓ和Ｍａｎｉ［２］针对以色列Ｙｏｚｍａ的具体项目强调了引导作用和示范效应对创业引导基金绩效评价的重要性。Ｃｕｍ－ｍｉｎｇ［３－４］分别基于加拿大政府支持投资基金（ＬＳＩＦｓ）和澳大利亚政府创新投资基金（ＩＩＦ）的数据，从基金管理者人口特征、基金盈利能力、基金运作周期、以及基金规模和基金推出机制等多个方面入手构建了创业投资引导基金绩效评价体系并进行了实证分析。但是由于诸如：各国对高新技术企业的认定差异、退出方式政策限制、以及数据指标可获取性不同等众多方面的差异，这些研究结果并不能很好地直接应用于我国创业投资引导基金的绩效评价［５］。国内学者目前主要探讨了适用于传统开放式基金业绩的评价方法［６－７］，但随着创业投资引导基金在我国的发展，近年来，也有不少国内学者开始关注到了我国创业投资引导基金的绩效评价问题［８－９］。但这些文献依然主要集中在其经济效益的评价，虽少数学者考虑到了引导基金应具有的社会效益功能，以及创业投资引导基金作为公共财政支出应具有的公共财政特性，但尚未提出合适的绩效评价方法；另外，不同的地方政府对创业投资引导基金的社会效益期望也不同，已有研究忽略了在社会效益方面的异质化目标。因此，本文拟从创业投资绩效评价的现实出发，在现有文献研究的基础上，首先构建创业投资引导基金绩效评价体系；其次结合直觉模糊层次分析法的特点，提出创业投资引导基金绩效评价方法；最后通过实例的分析展示了该评价方法的应用过程以及与传统模糊层次分析法的比较过程。
２创业投资引导基金绩效评价指标体系的构建
２．１指标体系构建
创业投资引导基金绩效评价对基金的自我评价和外部监管等方面都有着重大作用。但现有研究尚未建立较能完全反映创业投资引导基金特色的指标体系，刘建均在《指导意见》中提出创业投资引导基金评价基本因素。本文在构建指标体系时首先借鉴这些基本因素，归纳为政策效益和经济效益。另外，考虑到创业投资引导基金属于公共财政支出，因此本文在构建绩效评价指标体系时借鉴了公共财政支出绩效的部分评价指标，归纳为管理效益。基于以上三个指标维度，本文构建了创业投资引导基金评价指标体系，见表１。
２．２指标说明
根据创业投资引导基金设立的宗旨，影响其评价绩效最主要的因素在于其政策效益，而政策效益又主要表现在杠杆效应，政策落实情况，政策实施效果三方面。其中杠杆效应主要由引导基金的两次引导体现，第一次引导是创业投资引导基金参股商业性创投基金形成子基金，其引导效果量化为“１－母基金规模（元）／参股的子基金总规模（元）”。这里的参股的子基金总规模仅指与引导基金合作的商业性创投基金，而非全部的商业性创投基金。第二次引导是指引导基金参股的子基金可以进一步与其它商业性创投基金或社会机构联合投资某一家创业企业，其引导效果为“１－投放到创业企业中的子基金规模（元）／子基金投资的创业企业所吸引到的全部创业资本（元）”。政策效益二级指标之一是子基金对政策目标的落实情况。引导基金的目的是支持初创期企业，特别是战略性新兴产业的发展，缓解创业投资领域的市场失灵。因此，它是否投放在了这些领域是对引导基金政策效果的一个重要评判标准。但政府的介入如果方式不当，也会造成一定程度的挤出效应，所以可从积极效应和消极效应两个方面进行评价。积极效应的评价可由以下三个三级指标体现：投入初创期企业的资金占子基金规模的比重，投入战略性新兴产业的资金占子基金规模的比重，投入中小型企业的资金占创业投资子基金的比重。消极效应是指创业投资引导基金投放在市场竞争已经很激烈的领域从而造成挤出效应。由于挤出效应会对创业投资引导基金的绩效造成负面影响，所以该指标应该取负值，使用“投放在市场竞争已经很激烈领域的资金规模占引导基金总规模的比重的相反数”来度量。政策实施效果即引导基金在运作后对创业企业产生的影响，可从解决社会就业的人数，对当地经济的贡献和对科技进步的贡献三个方面考虑。分别由以下指标度量。第一，子基金投资的创业企业就业人数的增长率；第二，子基金投资的创业企业税收的增长率；第三，子基金投资的创业企业专利数量的增长率。创业投资引导基金在面临绩效评价时也面临着经济效益的评价。周莉［１０］对多家有创投基金参与的上市公司进行实证分析，结果表明，创投基金的投资收益率与投资阶段、被投资企业成长能力、被投资企业盈利水平具有相关性。故本文选取营业收入增长率，净利润增长率，平均ＲＯＥ和投资阶段作为创业投资收益率评价指标。其中，营业收入增长率用“最近三年被投资企业营业收入增长率的平均值”度量；净利润增长率用“最近三年被投资企业净利润增长率的平均值”度量；平均ＲＯＥ用“最近四年被投资企业净资产收益率的平均值”度量。在实证检验中，投资阶段越早，投资收益率越高，所以投资阶段用“（被投资企业的上市时点－创投基金的投资时点）／（被投资企业的上市时点－被投资企业有限公司设立时点）”来度量。此外，除了创业投资收益率，对引导基金的经济效益评价还考虑了投资成功率，用成功退出的项目占总项目的比重（％）度量。从基金规范性角度来看，在绩效评价时应考虑管理效益，主要从管理的规范性、专业性两方面考虑。此外，本文在构建指标体系时充分考虑了创业投资引导基金属于公共财政支出范畴，所以还应考虑财政透明性。管理的规范性主要体现在对合作创投企业筛选的规范性，项目评审流程规范性，被投企业审计报告的规范性。管理的专业性主要体现在引导基金受委托管理机构履行职责的情况，引导基金专家评审委员的专业评审能力，引导基金理事会的办公能力和引导基金内部控制制度的健全性。财政的透明性则考虑信息披露对象的广度，信息披露内容的广度，信息披露方式的易获取性。以上指标均为定性指标，主要由专家打分获取。
３直觉模糊层次分析法的创业投资引导基金绩效评价
关于一般绩效评估方法的研究成果十分丰富，诸如ＤＥＡ［１１，１２，１３］、主成分分析法［１４］、灰色关联度分析法［１５］、层次分析法［１６］等评估方法都被广泛应用于各个领域的绩效评估实践中。其中ＤＥＡ多用于投入－产出模型的评价；而主成分分析法的优势则在于处理相关性较高的指标体系；灰色关联度分析考虑了统计分析中难以处理的多因素和非线性；层次分析法则更利于处理数据疏散化问题。然而这些传统的绩效评估方法或者是过分依赖于专家的主观性（如层次分析），或者是对需要处理的指标具有可比性约束（如ＤＥＡ，主成分分析和灰色关联），因此不适宜于处理涉及三个完全不同维度的创业投资引导基金绩效评价问题。ＶａｎＬａａｒｈｏｖｅｎ和Ｐｅｄｒｙｃｚ［１７］于１９８３年首次提出了将层次分析法模糊化，Ｂｕｃｋ－ｌｅｙ［１８］在此基础上发展了模糊层次分析法。将专家的主观性进行了模糊化处理，比层次分析法更为客观、准确，但它的局限性也十分明显［１９－２０］，即不能精确表达弃权或者犹豫的情况，且针对定量和定性的指标需要分别使用不同的方法集结。为了解决这一问题，基于Ｚａｄｅｈ［２１］的模糊集概念基础上提出的直觉模糊层次分析法［２２］，统一了对定性和定量指标的集结。直觉模糊信息能够较好、较完整地反映决策主体对客观事物评价的不确定性［２３］，下面比较一下经典数学、模糊数学和直觉模糊信息分别是如何刻画元素是否属于一个集合的。在经典数学中，一个元素α要么属于集合Ｓ＝（α∈Ｓ），要么就不属于集合Ｓ＝（α∈Ｓ）。模糊数学的诞生，通过引入隶属函数告诉我们事物不一定都是“非黑即白”，比如一个元素α可以八成比例属于集合Ｓ，两成比例不属于集合Ｓ。明显地，虽然模糊数学能够很好地描述事件的模糊性，但它的缺点也很显然，那就是必须给出这个元素到底有“几分”属于集合。也就是说它必须明确给出隶属度的值。在现实决策实践中，由于客观事物的复杂性和人类思维的局限性，人们往往对事物了解不够系统和全面，这就造成了不能给出隶属度精确值的现象是普遍存在且很难避免的。然而，当人们回答元素α是否属于集合Ｓ时，最普遍或者说是最简单的方法是给出一个取值范围，如元素α“七八成比例”属于集合Ｓ，意思就是α属于集合Ｓ的隶属度介于七八之间，可以用区间［０．７，０．８］表示。它也能够被理解为：给出这个区间的决策者很确信α至少有七成，至多有八成属于集合Ｓ，也可以说α至少有两成不属于集合Ｓ。可以看出在评价元素α是否属于集合Ｓ时，有两个重要的信息，其一就是元素α至少有几成属于集合Ｓ（记为μ），其二就是元素α至少有几成不属于集合Ｓ（记为ν）。直觉模糊信息正是结合了这两个重要参数，并将这个有序实数对（μ，ν）定义为直觉模糊数。从直觉模糊数的定义可以看出，直觉模糊信息能够更好地刻画决策者评价的模糊性和不确定性，同时也使得决策更为简单有效。考虑到创业投资引导基金实际评价背景，即专家对待评创业投资引导基金的认识较为模糊且不确定，我们利用直觉模糊信息来刻画其评价信息。
４实例分析
４．１基于直觉模糊信息的两基金绩效评价比较分析
成都某创业投资有限公司成立于２００９年，是由中国进出口银行、成都投资控股集团有限公司、成都高新投资集团有限公司等三家股东共同出资１５亿元组建的一家以ＦＯＦ业务为主的创业投资公司。某公司以“打造专业的、市场化的、在全国具有极大影响力的母基金平台”为长期发展目标，一直立志于与优秀的机构及团队建立合作关系，截止２０１３年底，该公司已与国内外知名机构联合设立１６支合作子基金，子基金运营总规模４５．６２亿元。该公司基金组合主要侧重于投资高新技术企业和中小企业，完成了对企业发展各阶段的全面覆盖，行业投资策略为信息技术、生物医药、能源环保、消费服务类、现代制造业、现代农业等国家及本地区鼓励发展的行业。该公司是一个政府主导、市场运作非常成功的中国中西部最具行业影响力的创业投资机构。现评价该公司旗下运作的甲与乙两支母基金绩效。甲基金是一支比较偏重创业投资活动政策效果的基金，对盈利能力要求较低，管理也比较规范化。乙基金运行专业，侧重经济效益，对政策效果的重视程度较差。计算Ｒ１和珚Ｒ１的距离，得到ｄ（Ｒ１，珚Ｒ１）＝０．１５６８＞０．１，未通过一致性检验。故进一步设置参数进行调整，令σ＝０．６，使用（４）－（５）进行调整，得到：经济效益。通过文中提出的绩效评价方法得知，甲基金得分大于乙基金，说明对于创业投资引导基金而言，政策效应更为重要，符合创业投资引导基金设立的基本思想，即弱化经济效益，偏重政策效应。
４．２与模糊层次分析法的比较分析
基于相同的信息集，我们用模糊层次分析法对甲、乙基金进行了评价，与直觉模糊层次分析法的评价结果见表７。从表７可知，直觉模糊层次分析法和模糊层次分析法都得出了甲基金优于乙基金的结论，但就评价方法的角度来看，直觉模糊层次分析法更符合实际情况，能够更准确地表达出决策参与者对信息不完全情况下的认知，从每个指标的优势、劣势以及不确定程度三个方面来综合评价。其次，在模糊层次分析评价过程中，针对未通过一致性检验的判断矩阵，我们只能通过专家的重新打分，进行新一轮的检验计算，而直觉模糊层次分析法则是设置参数进行判断矩阵的调整，这个过程不需要决策者的参与，更为快速有效。
５结语
创业投资引导基金是政府通过市场手段引导民间资本流向，实现经济微观调控，促进我国经济转型的重要方式之一。虽然近年来我国创业投资引导基金发展规模愈加壮大，但就不同的创业投资引导基金具体状况而言，仍然十分参差不齐。为了进一步落实《指导意见》的要求，促进创业投资引导基金更好更快良性发展，建立一套准确有效的适应于我国创业投资引导基金的绩效评价体系和评价方法便成为了实务和学界的迫切要求。基于此，本文首先从创业投资引导基金设立的宗旨出发，结合我国创业投资引导基金的具体情况，从政策效益、经济效益和管理效益三维度构建了我国创业投资引导基金的绩效评价指标体系；其次针对创业投资引导基金评价指标体系获取信息的特征，并结合直觉模糊数在处理信息方面的优势，提出基于直觉模糊层次分析法的创业投资引导基金绩效评价方法；最后，利用成都某创业投资引导基金实际数据展示了评价过程，并将本文所提出的直觉模糊层次分析法与传统模糊层次分析法进行了对比。研究表明，本文所构建的指标体系适用于我国创业投资引导国际管理论文基金的绩财务管理论文效评价，且所提出的直觉模糊层次分析法相较于传统模糊层次分析法在评价精度上具有较大优势。
作者：单位：顾婧 任珮嘉 徐泽水 四川大学经济学院 四川大学商学院
