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财务精细化分析与管理决策是引领企业走向成功的阶梯。随着竞争的加剧和环境的迅速变化，越来越多的公司把对数字进行深度分析的方法应用于各种管理决策活动，从而在各自领域获得强大的竞争力。
一、饲料企业财务精细化分析研究背景
随着我国国民经济的持续发展，畜牧业发展步入了快速增长的高峰期，饲料生产呈现继续增长势头，市场需求强劲拉动，竞争不断加剧，饲料企业的经营规模也不断扩大，销售量逐年递增。企业的快速发展对财务分析工作提出了更高的要求。财务分析是否科学和精细，直接关系到投资的效益和发展的质量。精细化财务分析并非仅指分析细节。也不是越细越好，而是强调进行有意义、有价值的分析，即采取“用分析去竞争”的管理战略，运用超出传统财务分析的视野，将财务分析与公司管理决策明确地联系起来，包括利用分析结果优化自己的供应链，确定适当的价格，确定最能带来利润的客户，改进业绩评价与激励(奖酬)机制。促进企业内部的决策一致与管理努力。然而，饲料企业的财务分析多数还处于初级阶段，欠缺精细化理念――未能将科学管理和精细化理念充分融入财务分析和管理决策之中。多数企业目前精细化财务分析与筹划欠缺。存在着分析方法落后，分析模式不统一。分析内容缺乏深度、信息技术利用程度低等问题。建立科学系统的财务分析体系、切实提高财务分析水平，已成为饲料企业亟需解决的问题。
在这种背景下，饲料企业应结合本行业的经营特点，从财务分析的分析内容、分析模式和分析方法等方面展开深入研究。进行精细化分析，完成新型财务分析体系，建立标准化的财务分析模版。有效提高饲料企业财务分析水平。
二、目前饲料企业财务分析粗略与管理决策脱节的表现
(一)财务管理目标不明确
长期以来，“利润最大化”一直被企业管理层当作引导管理决策的主流目标。与此相适应的财务分析模式亦将分析重点集中反映在获利能力的财务评价指标上，过分关注账面利润，忽视股权资本的机会成本，净利概念高估了企业的获利能力，造成利润导向与“面向未来管理”的理念明显不协调。
(二)忽视数据和分析结果与管理决策之间的联系
财务分析大多处于公式化、表面化的状态，缺乏增长性分析。如资产报酬率(ROA)诱使被考评者作出利己但却不利公司整体利益的管理决策；利润指标常诱使被考核者追求自己的短期业绩而置公司长远发展于不顾(削减研发和必要的维护费用即可增加利润)；在直接应用于业绩考评与奖酬体系时。权责发生制基础上的财务指标很可能使被考评者产生扭曲性的行为，易造成决策不一致与管理不努力的风险。
(三)静态分析结果与企业持续发展要求不相匹配
目前饲料企业财务分析习惯于用静态的思维来审视企业、大多是就数字谈数字，以致把财务分析变成表格、数字的说明。企业资金随着经营活动不断变化。企业经营状况必然在资金变动中反映出来，而企业很少关注外部和内部的各分部中心、各业务流程、各作业单元变化，对一些非货币性的外部战略性信息不予重视，很少动态地去修正和完善企业的战略规划，而一味地根据企业静态发展战略、市场环境、生产经营计划等分析出来的结果来套用同一种或几种评价指标诊断企业经营活动。事实上，在企业不同发展阶段。不同财务业绩计量指标的重要程度会发生相应变化。所以对企业财务的精细分析应扩展到持续增长管理方面，才能做到与时俱进，为企业实现激励相容提供决策依据。
(四)忽视机会成本和经济利润导致管理决策失误
从会计角度来看，机会成本是隐性成本。它不会出现在所有的财务报表中，考虑机会成本的利润即为经济利润。经济利润考虑了所有市场因素，将机会成本与实际成本和谐统一。企业的高管往往是根据财务报表数据作出相应决策。会计方法只计算“选择的价值”，经济学的分析是要计算“放弃的价值”。如一个经理作出一项最终投资报酬率高达28％的决定，这项决策是否正确，答案是：不一定，因为你选择这项决策，还有一种可能性，就是这笔资金投资于别的项目，回报率有可能高于28％的话，那么这项决策就是错误的。
(五)缺乏报表附注内容，报表间关联性分析不足
目前大多数饲料企业缺乏报表附注，从而影响管理者获得他们需要的相关信息，进而作出正确决策。财务分析中的财务比率是由不同报表中的相关项目计算得出的。比如应收账款周转率就是由损益表中销售数据为分子，由资产负债表中的应收账款为分母得到。分析时需要意识到，将不同报表上相关项目结合起来的财务比率，并不能清楚地显示财务报表之间的整体关联性，而这种关联性对于全面评估企业真实的财务与经营绩效是非常重要的。
三、结合行业特点，确定饲料行业特色的精细化分析内容
饲料企业财务分析应充分结合行业特点和经营管理的需要。饲料企业作为资金资产密集型企业，在发展过程中有其自身的特点。比如，饲料企业目前大多没有应收账款。流动资产主要分布在货币资金、库存商品等环节，资产结构以流动资产和固定资产为主，占整个资产总额的90％以上；饲料企业生产过程受气候影响比较大，尤其是南方春天湿度较大，生产出来的产品容易受潮变质。因此产品受潮霉变是影响利润的重要因素。
基于饲料企业的行业特点和经营需求，综合企业各方面评价的需要，通过对饲料业务的具体分析，财务精细化分析应以损益分析、财务状况分析等作为财务分析的内容。其中饲料企业的特殊性集中表现在以下几个方面。
(一)损益分析
1.收入分析。饲料企业的收入构成主要是饲料产品销售收入，其他收入所占比例很小，收入分析主要是对销售饲料产品收入展开分析；饲料产品收入分析必然要对销售量及其单价进行分析。对销售量又可以按照分类产品销售量结构、分地区销售量结构进行分类分析。这就形成了饲料企业特色的收入分析内容。
2.成本分析。一般工业企业能够归集某个特定产品的费用，直接人工、直接材料、制造费用、燃料和动力等，列为企业的产品生产成本。不直接归集某个特定产品的费用列为管理费用、销售费用等期间费用；而饲料企业产品成本中原材料费用占产品成本比重较大，所以原材料费用的归集和分配。就构成了饲料企业成本分析的主要内容。
(二)资产分析
1.流动资产结构分析。对于饲料企业流动资产的分析，主要对企业的日常货币资金规模是否适当、存货的数量控制标准确认和质量情况等方面进行分析。由于饲料产品单位重量
的价值比较低，以原材料和产品库存为主要形式的流动资产占总资产的比例通常都远大于固定资产所占的比例，所以，分析原材料和产成品的库存合理性尤为重要。在面对原材料供货周期长、市场波动大的情况下，多数企业往往采用过度囤积的方式来应对，财务费用较大。特别是南方的饲料企业，其主要原材料。如玉米、豆粕等基本是从北方购入或从国外进口，原材料定购过程中不确定因素比较多。因此，要通过整合供应链，降低物流成本。进而减少流动资金占用。资产结构合理性分析，主要是从资产各项目与主营业务收入的比例关系来判断。
2.周定资产投资分析。饲料企业固定资产主要是厂房、仓库等建筑物，以及制粒机、粉碎机、搅拌机、冷却器和配料系统等生产设备。其作为长期资产在资产总额中占的比例巨大。固定资产分布和利用合理性对企业的效益有着重大影响。针对一些易损固定资产。如粉碎机，其扩建、改建工程时。有必要作为重要部分单独出来进行分析，这也是饲料企业特有的分析内容。
四、优化饲料企业分析模式，建立多样化的分析层次
(一)以会计报表为模板进行分析
会计报表是沟通企业与其外部利益相关者的工具。外部利益相关者正是主要通过会计报表和报表分析了解企业的“基本情况”，包括财务状况和经营业绩及其变动。这一层次财务分析的重点是通过销售利润率等概念来分析整个企业的获利能力，可以采用财务比率法获得这些信息。
(二)以边际分析为模板进行分析
边际分析更能精细地揭示获利能力，尤其是将获利能力分析扩展到产品和业务层面。边际分析法主要通过成本习性分析、量本利分析和营业杠杆作用分析三个领域来达成。
(三)以ROA与EVA计量获利能力进行分析
ROA表示资产报酬率，它被用于计量企业利用资产获利的能力。它等于销售利润率与资产周转率的乘积。而净利可进一步分解为收入与成本的差额，资产则可进一步分解为固定资产与流动资产。通过这种分解，ROA分析可帮助我们定量地确定影响获利能力的各种因素，其不足之处在于忽略资本成本，这一缺陷正好由EVA(即经济增加值)分析得以弥补。EVA分析要求我们对获利能力进行精细化分析并意识到经营与获利需要占用或投入资本，必须考虑资本成本。
(四)侧重于现金流分析而非利润流分析
如果说利润相当于企业的血液，那么现金流则相当于企业的空气。没有现金流的利润是虚假的利润。现金流管理是一项在概念理解上简单、在实践中运作较复杂的活动。现金流的短缺轻则影响一个企业的正常经营、重则危及企业的生存。现金流管理，是企业资金管理的重中之重。
五、完善分析方法。开展财务精细化分析
精细化财务分析，是提高管理效率和经济效益的重要手段。IBM前首席执行官郭士纳指出：“良好的策略起源于大量的量化分析。”从财务角度对企业行为个体进行精细分析时。更多的是在管理中使用量化的指标，将管理概念数字化，针对多角度、全方位的分析内容，利用先进的信息技术手段，从多角度的管理视角出发，才能有效发挥财务分析的强大作用。
(一)树立正确的财务管理理念，以科学发展观正确评价企业绩效
从科学发展观的角度来看，单纯的利润增长并不等于企业价值的增长。传统财务分析关注盈利指标、关注账面盈利，片面强调提高“获利能力”，侧重维护管理层利益，往往忽略了对权益资本成本的补偿。财务精细化分析应从采用反映公司价值的财务评价指标取代反映获利能力的评价指标，计量公司价值的关键指标主要有：现金流量、资本成本和经济增加值(EVA)。
1.现金流量。利润并不代表企业有充裕的流动资金{即现金流)。利润左右现金流，现金流依托利润，利润既是企业现金流的补给源，也是隐瞒企业现金缺乏的罪魁祸首。所以，企业管理者在绩效财务分析评价时。应从以“利润”为中心转向以“现金流量”为中心。把利润和现金等融会在一起。对现金流量的分析评价是一个全面的、动态的、系统的过程，应着重分析现金流量规模与结构，正确分析企业在不同时期的支付能力。通过现金流量分析。提供企业一定时期的现金流入量和现金流出量的资料。企业决策者从中可以得到直接的现金来源和现金运用具体情况，以及资金余缺的信息，及时地进行资金调度，最大限度地提高资金使用效率，实现企业的价值增值。
2.资本成本。企业的资本包括债务资本和权益资本，而现行的会计利润指标只确认和计量了债务资本的成本，并没有完全补偿资本经营的成本――资本成本，尤其是作为机会成本的权益资本成本，这样即便企业账面上出现巨额利润，也可能“亏本”经营。为了获取账面上的会计利润，管理者往往会通过过度投资来达到。企业财务精细化价值分析的核心不是简单地评价获利能力。而是评价企业的管理是否产生了超过加权平均资本成本的获利能力，企业只有在创造的盈利超过资本成本时。才表明公司业务和管理创造了真正的价值。
3.经济增加值(EVA)。经济增加值是一个与会计利润相对应的概念，是公司经过调整后的税后净营业利润减去该公司现有资产价值的机会成本后的余额。它是一种基于决策的业绩评价方法。将股东投入资本的机会成本考虑在内。会计利润忽略权益成本。因而夸大了实际收益；会计利润将研发培训等确认为费用从而缩小了实际收益。EVA在这两个方面都做了相应矫正，一方面剔除了股权资本；另一方面将研发和广告费用资本化。因此，在企业投资决策、业绩考评和激励机制等方面，要引进EVA评价体系，才能够鼓励经营者选择能给企业带来长期利益的投资决策，如新产品的研制与开发、人力资源的开发等，从而促使企业经理人直接关注与库存、应收款项以及与机器设备有关的成本，更为谨慎地使用资产，快速处理不良资产，减少消耗性资产的占用量。减少不必要的扩张。
(二)联结管理决策进行报表分析
报表分析主要是对本企业的财务报表进行多方面的分析。会计报表中的数字本身并无好坏之分，只有将其与别的数字联系起来才能发现其意义，这也是比率分析的重点所在。有效的分析应从企业财务报表回归企业经营活动，通过经营活动感知财务报表。为了将财务比率作为衡量企业运作成功与否的指示器，必须将计算出的比率与某种标准进行比较，其比较标准一般选择有三种：企业过去时期的比率、行业平均值、预算比率等。此外，加强报表附注的编制工作，详细分析报表附注内容、董事会报告、统计报表及年终总结等与该企业经营情况有关的信息之后。把经营情况与财务指标结合起来分析，才能对财务报表数据作出更深层次的理解。分析时，可以对报表的某一部分单独分析，也可以进行混合报表分析，或者将不同单位的不同报表项目组合起来分析。从而通过不同角度观察判断企业的财务状况。
此外，在已建立的指标体系的基础上，对各项指标可以作进一步详细的分析。分析时，注意剔除偶发性特殊项目的影响，尤其是定基发展速度的基期选择必须具有代表性，否则将影响
分析结果的准确性。具体分析某个指标的实际值，通过结合指标的计算公式、标准值范围、含义等，深入地了解某指标的实际意义，以及该指标对企业经营状况的反映程度。在饲料行业中，如资产周转率降低时，对于采取最低成本竞争策略企业，必须注意是否陷入薄利却无法多销的困境；净利润率降低。对于强调差异化策略的企业，则必须注意它的品牌优势是否减弱，导致客户不愿再支付高于竞争对手的价格来购买其产品或服务。可以分析一组具有相关关系的指标，通过研究各指标实际值的大小范围、变动情况、比例结构等方面的信息，全面地理解指标间的相互作用关系，从而更好地揭示企业在某一方面的实际情况和特征。
(三)充分发挥企业经营杠杆作用
充分利用经营杠杆原理。饲料企业固定成本(FC)较高。其生产经营就应远离保本点以规避经营风险。企业越在保本点附近经营，营业风险越大，当在贴近保本点时，营业风险无穷大。在预期营业前景乐观的情况下，宜积极采纳具有较高经营杠杆(较高FC)的投资方案。稳健经营的企业，为避免过高的经营杠杆值带来的高风险，就应该试图降低企业固定成本的比率。如生产较多种类的产品、增加员工数量相应减少资本数量等等。
经营杠杆作用、量本利分析和成本习性分析相结合，可以帮助企业更合理地定价与配置资源、更理性地制定融资决策、更精明地谈判以及更智慧地评估商业机会，可以产生远比报表分析详细的获利能力信息。
(四)体现精细化管理理念，深化企业物流成本的分析
财务精细化分析要注重结果和成效。在财务分析体系中，通过成本费用、投入产出等因素分析，可以为精细化管理提供有价值的政策建议和有力的技术数据支持。由于饲料产品具有原材料消耗多、流量大、不易集装化、对仓库要求高、容易变质等特点，在对饲料企业进行物流成本核算时，应侧重于供应物流成本的分析。其主要包括订货采购费用、运输费、验收入库费和仓储保管费等物流成本项目的分析。若企业是利用贷款组织采购，必然要支付一定利息(如是自有资金，则存在机会成本问题)。通过对供应物流成本分析，有利于加强责任中心管理，开展责任成本管理方法，为日常物流成本控制及部门的绩效考核决策提供有效依据。
[参考文献]
中图分类号：F233 文献标识码：A
收录日期：2015年12月21日
一、引言
财务分析是企业财务管理和经营决策的重要工具，其以会计核算和会计报表资料等为依据，通过对企业以往的财务数据、财务活动和经营成果进行分析，为企业的经营者、投资者、债券人等了解企业过去、评价企业现状、预测企业未来提供准确信息。财务分析是财务管理的一种手段，其作为一种分析工具，在企业管理中发挥着重要的作用。当下对企业进行财务分析包括采用比率分析法、趋势分析法等对财务报表进行分析，还包括对企业偿债能力、营运能力、盈利能力、发展能力四大财务指标的分析，以及杜邦分析法等综合分析方法。
目前，我国电网企业的财务分析指标体系多为传统的财务分析框架，如盈利能力、偿债能力分析等，财务数据与业务数据缺少联动，为经营决策提供支持的能力较弱;另外，2015年3月中央9号文颁布后，对电网企业市场化的分析判断和自适应能力要求提高，电网企业对新型财务分析决策模型需求增强。本文设计的新型财务分析决策模型通过引入经营协调性分析模型、基于行业特征的财务预警模型，将电网企业售电量、销售电价等前端业务数据的变动映射到后端财务分析、财务预警等相应模块指标的变动，实现电网企业财务分析决策的实时性、动态化数据分析，进而实现财务数据支持经营决策的功能。
本文以冀北电力有限公司历史数据为例，说明新型财务分析决策模型，本文总体研究思路见图1。（图1）
二、模型设计总思路
电力公司是一个特殊行业，其面临的内外环境相对比较复杂，所以电力公司就财务管理方面要提高适应和应变能力，提高对内外环境变化的感知，并能及时有效地做出相关应对策略，以减少突发性财务风险带来的损失。据此，本项目的财务分析决策模型设计思路首先从对公司财务价值影响较大的因素如售电量、销售电价进行探测感知，设立预测模型;在此基础上，本文拟在以下三方面实现优化，见图2。（图2）
（一）财务分析体系与业绩评价指标体系挂钩。随着中央企业全面引入EVA绩效考核，与之相对应的财务数据分析成为管理层决策的重要支撑点。据此，本项目旨在设计能紧密衔接管理层业绩评价体系的财务分析指标池，以更好地为管理层决策提供有力支撑、发挥财务信息的决策有用性价值。
（二）提高风险管理水平，发挥财务数据“电子眼”功能。建立风险预警系统，正确预测财务风险市场调查和前期市场预测都是企业在制定财务管理模式前必须充分做到的，企业要结合市场需求与市场发展现状，结合电力行业的现状分析经营环境，挖掘特性以及可能的变化方向，借助财务分析方法等手段对企业未来的财务发展方向做出预测，对企业后续的经营发展提供决策参考证据。
（三）引入经营协调性分析模型。经营协调性分析，主要是通过将企业开展正常经营活动、进行投融资活动所能够带来的流动资金与企业的营运资金需求相比较，来判断企业经营情况和资金状况是否协调，考察企业是否具有充足的现金支付能力，各项活动是否有资金保证、是否存在资金闲置，这将大大提高财务数据的经营决策支撑能力。
此外，本项目决策模型可实现多截面财务状况的可比性，构建了多维度层面的对比分析，如各地市及区县对比、公司及下属子公司等横向对比，也可实现多年份的纵向对比。
三、经营决策模型说明
财务分析指标众多，需要结合电网企业特性加以筛选、重点分析。由于销售电量和电价预测模型研究已相对成熟，本文重点研究经营决策模型，并探讨销售电量与销售电价对模型关键决策变量的影响。
决策模型中运用预算管理思维，即以售价、电量和可控成本费用的实际数值（或预测数值）为出发点，探测这些影响经营决策的关键性可控因素对最终决策的影响程度。同时，为与年度预算完成进度相匹配，便于决策模型使用者直观核对预算执行情况，本决策模型所用数据均为本年度累计数值。本项目所设计决策模型主要特点如下：（1）设立模型中每一变量上期同比增减率，观察同期变动;（2）为提高业绩决策支持，设立模型中每一变量同比变动率对最终决策变量同比变动率的影响度;（3）设置模型中每一变量对最终决策变量的影响度;（4）设置模型中每一变量随机变动率对最终决策变量变动率的影响度。
（一）利润总额决策模型设计与说明
1、利润总额关键因素分析。依据2015年8月廊坊县公司汇总数据，列示利润总额模型，利润构成模型在利润表格式的基础上设立，另加一列：
利润总额随之变动比率=各指标变动比率×本月数/利润总额
此外，利润模型中通过添加售电量和售电单价观察这两项对其他变量以及总利润的影响，具体分析步骤如下：
一、大数据下的企业数据管理
大数据环境下，中小企业以往管理数据和分析数据的方法已经与当前大数据时代无法匹配，需要不断革新观念和技术来满足当前时代大数据技术需求。随着大数据技术的逐渐突破，部分企业将实时数据流作为关注重点，因而企业如何能够利用大数据技术来进行管理与决策是当前最为重要的问题。此外，大数据环境下的中小企业管理决策工作想要有效应有大数据技术，便需要明确其中数据碎片关联性及各数据价值所在，大数据中最大的变化便是各数据间存在的改变，因而企业可利用数据之间存在的关联性来分析数据价值，以此作为管理决策的重要依据。
二、大数据环境下的企业决策依据
大数据环境下，虽然企业管理决策参与者已经改变了以往依靠自身工作经验、直观分析、理论基础作为主要决策管理内容的方式，但决策者自身仍然是管理决策的主要因素。首先，从企业管理决策高层角度来看，传统管理决策方式由于缺失大量数据信息为依据，一些管理模式与决策内容只能依据管理者自身工作经验来对其分析和总结，但在大数据环境下企业管理层却不必担心由于缺乏数据信息作为依据从而难以判断，只需要在判断数据信息的过程中发现与提出问题即可。其次，站在管理角度与普通企业员工角度来看，大数据能够为企业决策提供重要依据，有效提升企业决策能力，需要企业管理者在大数据环境中和员工齐心协力共同促进企业持续发展。最后，当前获取与分析数据的方式已经越来越便捷化，大数据走进大众视野，为中小企业简单工作也可进行分析与决策，有效提升企业工作效率。
三、大数据环境下的企业管理权分配
大数据促使企业管理者角色发生改变，重新分配出企业决策管理权，这种变化对企业整体组织结构可造成重要影响。其中最为关键的原因在于分散决策、集中决策和分配权力问题。站在分散决策和集中决策角度来看，认为企业内部组织结构在可预测环境内将受到最小影响，以此形成分层决策，而未知环境内企业将应用分散决策来达成最佳效果。一般企业在应用大数据时都会以IT技术来作为提升处理数据信息水平方式。同时，大数据环境下企业将会在信息转移、知识分布条件下影响到组织结构，因此，企业需要在管理决策过程中培养大量高素质IT人才，为企业统计数据、分析数据、数据、处理数据提供重要信息，让决策者在有效信息中来做出正确决策。此外，大数据环境对企业管理决策造成重要影响，站在决策角度来看，当前企业决策管理效率低下的主要原因便是分配决策权限角色不够清晰。首先，如若企业拥有大量数据信息，则会导致决策权变大，权利与知识便更加匹配，相应组织指标也随之准确，因而企业在应用大数据后可为每名员工都发放决策权利，以此呈现出更为优势化的扁平组织结构。其次，中小企业在管理决策中可由大数据技术来分析其中信息，并有效利用相关知识技术，加大建设组织结构与分析决策力度，将其作为企业重点发展内容。
四、大数据环境下的企业数据处理技术
大数据具有密度集价值较低、数据类型多样的特征，中小企业需要在海量的信息数据中寻找有益于决策管理的信息来可有效提升企业决策管理质量。在此情况下，企业想要应用大数据便会随之增多数据搜集量，且大数据信息具有动态性、广泛性、复杂性性质，并以特征流、数据流来作为主要表现形式，其价值因素会在时间流逝中产生变化，因而中小企业需将发现知识的数据流作为主要关注的重点内容。此外，大数据各数据碎片和价值之间的关联信息具有重要作用，随着企业不断扩大数据规模，数据结构也将更为复杂，想要中小企业管理决策更好的利用大数据技术，便需要不断分析大数据中存在的关联数据，以此构建发现数据知识流的主要方式，及时融合与及时发现海量信息，是中小企业在大数据环境中必须具备的新技术需求。
结束语：
综上所述，大数据环境下，中小企业管理决策不仅仅需要创新数据分析、数据处理、数据整合等手段，还需不断创新管理方式与经营规模，让企业可通过获得的数据信息来提升管理效率与决策准确性，以此促进企业持续发展。
1 引言
随着数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，各行各业积累的数据越来越多。日益剧增的数据背后隐藏着许多重要的信息，人们希望能够对其进行更高层次的分析，以便更好地利用这些数据。目前的数据库系统可以高效地实现数据的录入、查询、统计等功能，但无法发现数据中存在的关系和规则，无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。缺乏挖掘数据背后隐藏的知识手段，导致了“数据爆炸但知识贫乏”的现象。
随着计算机及网络技术的发展，获得某一行业有关资料已切实可行。而对于数量大、涉及面广的数据，依靠传统的简单汇总、按指定模式去分析的统计方法无法完成对数据的分析。因此，一种智能化的信息分析技术——“数据挖掘”(Data Mining)应运而生。
数据挖掘(Data Mining)是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。通过挖掘数据仓库中存储的大量数据，从中发现有意义的新的关联模式和趋势的过程。数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。从而使企业在激烈的市场竞争中获得先机。就保险行业而言，目前具有广阔的市场需求。
2 项目说明
本项目开发了“保险行业决策系统V1.0”。本系统操作主界面利用ASP编程实现:数据预处理、客户购买险种分析、客户购买习惯分析、分析结果输出等功能;后台数据库利用Sql Server 2005网络数据库实现;挖掘工具采用SPSS Clementine 11.0;在研究实验阶段，针对Apriori算法存在的“存储复杂度”及“大量冗余规则”两大缺点进行了算法改进，通过利用一个模式树结构来降低Apriori算法的存储复杂度，并同时减少冗余规则的出现。
本系统共分:数据预处理、客户购买险种分析、客户购买习惯分析、分析结果输出等主要功能模块。
(1)“数据预处理”模块包括:上传、数据平台、数据处理、统计、生成数据集等功能。
上传:可完成保险总公司下设所有分公司数据的上传。
数据平台:在数据上传前允许对数据平台进行选择。
数据处理:对数据进行清理、格式转换等操作。
统计:对经过预处理的数据进行分析，提取有效性数据。
生成数据集:将统计过程提取的有效数据生成数据集，为数据挖掘提供较高质量的数据源。
(2)“客户购买险种分析”模块包括:数据导入、参数设定、结果分析等功能。
数据导入:在此操作界面上，可通过选择不同数据平台将经过“数据预处理”生成的数据集分别导入。
参数设定:在此操作界面上设定“支持度”“置信度”等参数，对有效数据集中有分析价值的数据记录范围进行筛选。
结果分析:在此操作界面上可将“客户购买险种分析”的最终分析结果以“报表”、“图表”形式展示，此分析结果为行业提供了“同一客户购买本公司多种(次)保险”的客户信息，进而为行业提供了“可争取客户”的决策依据。
(3)“客户购买习惯分析”模块包括:数据导入、参数设定、结果分析等功能。
数据导入:此操作同(2)“客户购买险种分析”模块中的“数据导入”。
参数设定:在此分别设定“输入参数”(包括:年龄、性别、职业等客户基本信息)及“输出参数”(客户购买的险种信息)。
结果分析:通过此操作界面可展示出客户购买习惯的分析结果，进而为行业提供了“可保持客户”的决策依据。
(4)“分析结果输出”模块包括:“客户购买险种分析”“客户购买习惯分析”等分析结果的打印输出功能。
3 项目中改进的快速算法
由于Apriori算法存在时间空间复杂度高及产生大量冗余规则两大缺陷。因此本项目通过利用一个模式树结构来降低Apriori算法的存储复杂度，并同时减少冗余规则的出现。
3.1 一个模式树的结构
root是一个标为“null”的根结点，root以下是作为根结点的孩子的项目前缀子树集合，以及项目头表组成;树中的每一结点包含四个域user_id，count，node_link，node_next。其中，user_id为user的标记(唯一标识一个user)，count为该父结点到达该结点的路径的数目，node_link指向树中具有相同的user_id的下一个结点的下一结点，当下一个结点不存在时，node_link为null，node_next指向树中其子结点;项目头表的每一表项包含三个域:user_id，count，head of node，user_id与树中的定义相同，count为树中所有相同user_id之和，head of node指向树中具有相同user_id值的首结点的指针。
3.2 建立模式树
算法如下:
设事务数据库为A，其中的一个项集为Ai。
算法:Patterntree(tree，p)，构造模式树
输入:用户事务数据库A
输出:用户模式树
Procedure Patterntree(T，p)
{create_ tree (T);//创建Pattern-Tree的根节点，以“null”标记
t=T; //t为当前结点
While Anull do
{读入一个事务数据库项集Ai
while p !=null
do
{if p.user_id==t的祖先n.user_id
then
{ n.count=n.count+l;
t=n;
}
Elseif p.user_id==T的孩子c.user_id
then
{ c.count=c.count+ l;
t=c ;
}
else
insert_Patterntree(T，p) ;//把p作为新结点插入树中，作为当前结点的孩子结点
p=p.next;
}
}
}
3.3 对模式树进行剪枝
模式树建立后，可能存在大量的冗余的分枝，为了保证数据挖掘结果不被这些冗余分枝产生的噪声所影响，因此需要对树进行剪枝，剔除噪声信息。
算法:SPT(Tree，a)，通过调用此算法对模式树进行剪枝
//SPT为支持度模式树，即Supported Access Pattern Tree;a为项目头表
输入:模式树PatternTree，Min_Sup(模式树的最小支持度)
输出:经过修剪后的支持度模式树SPT，模式B={bi|i=1，2，3……n｝
SPT(Tree，a)
{ i=1;
While(ai!= null) // 为项目头表的某一项
{
if(ai.count>= Min_Sup)
then
{
模式bi= ai.head of node ;
p= ai.head of node ;//p指向ai在模式树中
的位置
While (p!= null and ai.count>= Min_Sup)
{
查找p的前缀基，将p的前缀基和p连接，构
成模式b;
if (bi.count>= Min_Sup)
then
{
//bi.count 为模式b中p与p的前缀基中
的最小计数
在模式bi中保留p及其前缀基;
bi = bi. node_link
}
else
{
根据模式b中的p及其前缀基删除
PatternTree中的相应节点，重构子节点
与父节点，同时修改项目头表中的ai;
p=p. node_next//p指向 在模式树中的
下一个位置;
}
}
}
else
{
修改项目头结点的ai值;
删除模式树中相应的节点及其前缀基，重构父子
节点;
i++;
}
}
}
通过模式树的建立可以避免多次扫描事务数据库;同时利用count域有效的保留了项集的数目，避免大量产生频繁项集，对于减小空间时间复杂度起到了一定的作用。通过树形结构可以避免产生大量冗余规则。
通过对模式树的剪枝，可以减除在模式树产生过程中产生的大量冗余分枝，起到了减小空间复杂度的作用，同时可以利用输出模式B产生规则，避免了多项集的频繁出现，减小了时间复杂度。
4 结束语
本项目中通过模式树结构改进了Apriori算法，弥补了Apriori算法存在的缺陷。此种方法既能够对Apriori算法从时间复杂度和空间复杂度上进行改进，同时又避免了中间规则的产生。本研究表明，通过利用一个模式树结构来降低Apriori算法的存储复杂度，并同时减少冗余规则的出现，这对于Apriori算法的改进是一种有效的措施。
参考文献
[1]邓纳姆.数据挖掘教程[M].郭崇慧，田凤占，靳晓明，等译.北京:清华大学出版社，2005.
中图分类号：TP274 文献标识码：A文章编号：1009-3044(2011)19-4673-03
Application of Decision Trees in the Postgraduate Employment Data Analysis
XUAN Shi-li, YANG Qiu-ye
(College of Computer Science and Engineering Information, Guangxi Normal University, Guilin 541004, China)
Abstract: Management system has accumulated college graduates employment information data, id3 data mining algorithm to use in the decisions of the to categorize the data and forecasted. By an example which this algorithm is applied to the employment of the college graduates to find out the main factors affect the post-graduate student employment. Excavation results reveal that this algorithm in analysis postgraduate employment data is feasible and correct and get some reference value conclusion, This conclusion is good for the student employment policy makers and provide employment guidance.
Key words: data mining; decision trees; ID3 algorithm; employment
随着我国高校研究生招生规模不断扩大，研究生的就业形式也不容乐观，毕业生就业方式变得多元化、自主化，高等院校之间的竞争日趋激烈[1]。如何充分利用已有的毕业生就业信息资源，挖掘隐藏在这些数据中的有价值的信息，以使高校在每年的毕业生就业宣传、就业计划投放、学院专业设置等方面做出正确的决策，是摆在高校面前的紧迫课题[2]。数据挖掘技术被广泛用于各种信息的挖掘，尤其是在金融业、商业界上的应用都取得了很好的效果，在教育界的应用还比较欠缺。数据挖掘中的决策树算法，可以发现数据属性间的关系，可以找出哪个属性是分类的主要影响因素。
本文借助计算机专业研究生毕业生的就业信息进行挖掘，运用ID3决策树算法建立决策分类树，找出影响计算机专业研究生就业的主要因素及各因素间的关系，为低届学生提供学习参考，为高校决策者提供就业指导和学生工作建议。
1 决策树技术简介
1.1 基本概念
分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务，目前在商业上应用最多。分类的目的是找出一组能够描述数据典型特征的模型或函数，以便能够识别未知数据的归属或类别，分类模型能够通过数据网挖掘分类算法从一组训练集样本数据中学习获得[3]。分类可用于预测，预测的目的是利用历史数据记录中自动推导出对给定数据的推广描述，从而能对未来数据进行预测。
1.2 决策树分类
决策树是一种用来表示人们为了做出某个决策而进行的一系列判断过程的树形图。决策树方法的基本思想是利用训练集数据自动地构造决策树，然后根据这个决策树对任意实例进行判定。目前，决策树方法主要用于分类，它提供了一种展示“在什么条件下得到什么值”这类规则方法。决策树具有直观、清晰、易被用户理解的特点，同时，决策树具有容易生成规则、算法可伸缩性强等优点[4]。
使用决策树进行分类，就是在内部结点上选用一个属性进行分割，数据开始都在根结点，递归地进行细分；二是树的修剪，去掉一些可能是噪声或者异常的数据。使用决策树就是对未知数据进行分割，即按照决策树上采用的分割属性逐层往下，直到遇到一个叶子结点。
1.3 ID3算法
ID3算法是国际上最有影响和最早的决策树方法。该方法首先检验数据库中的所有字段，找出具有最大信息增益Gain(A)的字段作为决策树的一个结点，再根据字段的不同取值建立树的分支，对每个自己分支重复建立树的下层结点和分支，直到某一子集的结果属于同一类。
ID3算法，其基本思想是按照一种规则，确定一个属性为根节点，按照其属性值将样本空间分成若干个子空间，然后递归使用这一方法，直到所有底层子空间只含有一类例子，决策树构造结束。在节点的选择上采用信息增益算法。求信息增益的过程如下：
1）样本分类所需的期望信息[5-6]。设样本空间中样本的个数为s个，m为s的分类数目，ci为某个分类标号，si为分类的样本数，则期望信息I为：。这里对数函数以2为底，是因为数字信息是用二进制编码的。
2）信息熵。信息熵是在求出期望的基础上进行的。若一个训练集合D根据类别属性的值被分成m个互相独立的类C1,C2,…,Cm，则识别D的一个元组所属哪个类所需要的信息量为Info(D)。设Ci,d是D中Ci类的元组的集合，|D|和|Ci,d|分别是D和Ci,d中元组的个数。其中P为C1,C2,…,Cm的概率分布，p={p1,p2,…,pm}，任意元组属于分类Ci概率为pi, 则由该分布传递的信息量称为D的熵，记为：
若我们先根据非类别属性X的值将D分成集合D1,D2,…,Dm，则确定D中的一个元素类的信息量可通过确定Di的加权平均值来得到，即Info(Dj)是加权平均值为：
信息增益度是两个信息量之间的差值，其中一个信息量是需确定D的一个元素的信息量，另一个信息量是在已得到的属性X的值后需确定的D一个元素的信息量，信息增益度公式为：
1.4 生成分类规则
由决策树可以生成分类规则。可以用IF-THEN这种形式来表现规则。生成规则时，每个叶结点都创建一条规则，每个分割都成为规则中的一个条件，叶结点中的类别就是THEN的内容。
2 数据预处理
2.1 数据准备
通过多方调查研究，制定与计算机专业研究生就业相关的数据调查表，并对2008级本校即将毕业的研究生就业情况作调查，共收取有效调查表46份，为了保证数据的质量及一致性，经过对收集的数据进行合并、量化、转换、清理、集成等处理工作后，最能体现与研究生就业相关的属性有：专业成绩，政治面貌，奖励情况，社会实践经验，科研能力，就业单位，其中就业单位是决策属性，其余作为条件属性。
2.2 数据建模及泛化
数据样本用一个五维向量X={X1,X2,X3,X4,X5}表示，分别描述专业成绩、奖励情况、科研能力、社会工作经验对研究生就业单位选择的影响，各属性按如下方式进行定义。
就业单位分为两种，企业和事业单位。
对专业成绩的评估，取专业平均成绩来衡量。分两段来进行，即良好（ZY=85）。
奖励情况分为三个等级，多（如多次获得各种学术科研奖项和奖学金等）、少（如只获得少数奖项）、无（如没有获得过奖励）。
科研能力分两个等级，优秀（发表过多篇学术论文或者获得学科学术竞赛等），良好（发表少量非核心期刊论文或很少参加学术活动等）。
社会实践经验分为三个等级，多（如工作过在读研或者在外实习次数多等）、少（如偶尔在校帮导师做小项目等）、无（如只在校自学等）。数据泛化后得到研究生就业训练样本集如表1所示。
3 决策树在研究生就业数据中的应用分析
3.1 利用ID3算法构造决策树
表1是经过清理数据后的计算机专业研究生就业情况信息训练集。按照就业单位类型来构造决策树模型，根据ID3算法原理采用以下几个步骤来构造决策树[7]。
步骤1：计算给定就业情况样本分类所需的期望信息
将样本分成两个类，设类C1是企业，C2是事业单位，S2为一般事业单位，则S1=30,S2=16,总计46，计算给定就业情况样本分类所需的期望信息：
I(S1,S2)=I(30，16)=。
步骤2：计算每个属性的信息增益
1）首先计算属性“专业成绩”的信息增益
对于“专业成绩”=“优秀”，S11=10，S21=10，I（S11，S21）=。
对于“专业成绩”=“良好”，S12=20，S22=7，I（S12，S22）=。
计算出按“专业成绩”划分给定样本所需的期望信息为：
E（“专业成绩”）=。则，这种划分的信息增益是：
Gain（“专业成绩”）=I(S1,S2) -E（“专业成绩”）=0.94-0.89=0.05。
2）用同样的方法计算“奖励情况”, “科研能力” 和“社会实践经验”的信息增益分别为0.03, 0.15, 0.25。
步骤3：确定测试属性
由于属性“社会实践经验”的信息增益最高，它被选作测试属性，用于建立第一个结点，并将样本分成三个部分。然后对每一颗子树按照以上方法递归计算，最后得出的决策树如图1所示。
3.2 提取分类规则
在本例中可提取出一下分类规则：
IF“社会实践经验”=“无” AND “科研能力”=“优秀” THEN 进事业单位=14.3%
IF“社会实践经验”=“少” THEN 进事业单位=28.6%
IF“社会实践经验数”=“多” AND “专业成绩”=“良好” THEN 进事业单位=21.4%
IF“社会实践经验”=“无 ”AND “科研能力”=“良好” THEN 进事业单位=21.4%
IF“社会实践经验”=“多” AND “专业成绩”=“优秀” THEN 进事业单位=14.3%
由提取出的规则，可得到一下结论：
1）在科研能力优秀的学生中，86%的学生都通过进入了事业单位；
2）在社会经验多的学生中，78%的学生都进入的企业；
3）在专业成绩优秀的学生中，50%进企业，50%进入事业单位。
由以上规则可以看出，对于计算机专业研究生，社会实践经验对于进入企业比较重要，而事业单位更注重的是科研能力。奖励情况和专业成绩对就业单位的类型影响不大，对于两类不同的单位，专业素质、科研能力比较好的学生就业单位为事业单位的较多，社会工作经验丰富的学生进企业的较多。学生要是毕业后更倾向于进入事业单位，则需要侧重加强专业素质和科研能力的培养，如果是更倾向于到企业发展的学生，则需要侧重加强社会工作经验的培养，而专业素质培养也需要一定的力度，学校也可以根据学生的爱好兴趣制定相应的培养方案，提高学生的就业率。
4 结束语
在目前就业形式严峻的情况下，提出了关于研究生就业的数据挖掘模型，引入数据挖掘理论中的决策树算法，应用数据挖掘技术对高校研究生就业数据进行抽取、转换和分类分析，从中提取影响研究生就业的关键性数据，给学生提供参考和帮助就业决策者寻找规律和预测未来。学生也可以利用这些规则，做到针对性的学习提高各方面能力，同时，学校也可以借助这些规则制定就业计划方案，提高学生的就业率。
参考文献：
[1] 张骏,王琴.C4.5算法在研究生就业信息库中的应用研究[J].信息技术,2009(11):31-33.
[2] 王俊鑫,王俊洁,孙英.K-Means聚类算法在毕业生就业信息分析中的实现[J].楚雄师范学院学报,2009,9(24):9-11.
[3] 苏新宁,杨建林,江念南,等.数据仓库和数据挖掘[M].北京:清华大学出版社,2006.
[4] 夏火松.数据仓库与数据挖掘技术[M].北京:科学出版社,2004.
[5] 姚晔,李翔.决策树算法的教育应用探讨[J].江西师范大学学报,2004(4):185-186.
中图分类号：G64 文献标识码：A
原标题：体育教育专业学生就业决策的SWOT分析——以阜阳师范学院体育教育专业学生为例
收录日期：2012年11月4日
一、问题的提出
自1999年高校实行扩招以来，高校毕业生逐年增多，随之而来的是大学生就业问题。当前高等教育已处于大众化阶段，高校毕业生特别是地方院校的二本体育教育专业毕业生就业面临的形势更加严峻。一方面体教专业学生对口就业僧多粥少，造成就业困难；另一方面他们就业准备不足，对自己的特点和优势了解的不够清楚，不了解就业市场，使得他们就业处于盲目状态。根据对阜阳师范学院体育学院体教专业学生的调查数据显示，有78%的人数自我认知存在偏差，60%以上人数感到自身就业优势不明显，86%的人数感到前途迷茫、没信心。针对这种情况，笔者认为，帮助学生认清自身的优势和不足，了解就业环境的状况，明确自身发展的目标和路径，为他们提供正确、有效的就业决策方法在当前来说具有更为重要的意义。
二、SWOT分析方法介绍
SWOT分析法又称道斯矩阵或态势分析法，于20世纪八十年代，由美国旧金山大学管理学教授韦里克正式提出。它是将一个单位或个人内部资源优势和劣势的分析与外部环境中的机遇和威胁的分析结合起来形成结构化的分析体系，最终形成在一定时期内发展战略的科学分析方法。其中，S代表strength（优势），W代表weakness（劣势），O代表opportunity（机会），T代表threat（威胁），其中，S、W是内部因素，O、T是外部因素。该方法现在已被广泛应用于各个领域，为组织或个人进行自我诊断和战略决策提供重要的参考依据，SWOT分析方法的运用通常有以下几个步骤：
（一）SWOT因素分析。运用各种调查研究方法，分析单位或个人存在的外部环境因素和内部资源因素。外部环境因素包括机会因素和威胁因素，即外部环境对发展有利和不利的客观因素；内部环境因素包括优势因素和弱点因素，它是在发展中自身存在的积极和消极因素，属主观因素。
（二）构造SWOT矩阵。将调查得出的各种因素进行归类，构造SWOT矩阵。该矩阵以环境因素为行变量（包括机会和威胁），以内部因素为列变量（包括优势和劣势），行列交叉构成四种组合。（表1）
（三）制定行动策略。在完成内外环境因素分析和SWOT矩阵的构造之后，将外部机会和威胁与内部优势和劣势进行匹配，形成可行的策略。策略组合可分为四种：优势-机会（SO）组合、劣势-机会（WO）组合、优势-威胁（ST）组合和劣势-威胁（WT）组合。
三、影响体育教育专业学生就业因素SWOT分析
（一）优势分析
1、专业优势。体教专业的学生由于长期的体育技能训练和户外活动，使他们具有较好的身体素质和精神状态，与专业相对应的具有较好的形象思维和动作思维能力。通过系统理论知识的学习，他们拥有体育教学和训练方面的基础理论和基本知识。毕业后除了可以担任体育教师外，还可以从事专业体育训练，俱乐部私人教练，如大球（篮排足等）和小球（乒乓球、羽毛球、网球等）专业教练、健身（形体、健身）教练等，这些职业都是其他专业所无法替代的。根据他们的专业特长，还可以自主创业，成立集养生健身、娱乐休闲为一体的健身会所以满足社会大众对体育的需求。
2、性格、气质优势。长期的户外训练使他们比其他专业学生的神经更易兴奋与抑制，充沛的精力造就了他们活泼好动，乐于表现的性格。为人热情，做事雷厉风行，富于生气。具有坚强的毅力和吃苦耐劳的精神。气质类型多属于多血质和胆汁质，情绪变化快，积极乐观，个性张扬，易于接受新鲜事物，具有较强的社交能力，很少有同学存在自闭症、抑郁症等心理疾病。
3、就业期望不高，容易接受现实。二本学校的体教专业学生知道自己在学习方面存在的不足，并且绝大多数学生来自农村，家庭贫困，社会资源缺乏，他们对就业没有太高的期望，就业也不苛求对口，只要能找到工作，解决生存问题，他们心里就能够接受，发展问题以后才会考虑，因此他们更容易接受现实。
（二）劣势分析
1、文化水平普遍偏低。目前二本体教专业的学生高考时文化成绩比其他专业普遍要低，由于文化基础不好，他们对文化知识学习没有兴趣，上课睡觉、玩手机是经常现象，课后也不能主动学习，这就导致体教专业学生总体文化素质水平不高。据不完全统计，体教专业学生四、六级通过率不到10%，阅读与写作水平不高。
2、自我认知不清，缺乏就业信心。由于进校文化成绩分数低，他们在学习能力方面信心不足。在学习生活中不能够正确评价自己，对自己的优缺点不太清楚，面对就业，有些不知所措；在就业受到挫折时，内心会产生自卑感。
3、不太关注外界，缺乏就业信息。由于体教专业学生的专业特点，经常进行体育训练，对外界变化不是很感兴趣。多数同学不愿意花很多时间看一些新闻和就业信息。由于自己也不关注，外界信息也不会自动流入，使得他们就业信息缺乏。
（三）机遇分析
1、政治稳定、经济持续发展为大学生就业提供保障。政治稳定是各行各业健康发展和人民安居乐业的保障。经济持续发展，保证了企业的正常用工需求，也就保证了大学生的正常就业。
2、国家政策支持，为大学生就业拓宽了渠道。2009年1月19日，国务院办公厅下发《关于加强普通高等学校毕业生就业工作的通知》，提出必须把高校毕业生就业摆在当前就业工作的首位，积极鼓励高校毕业生到基层去工作，这在政策上也是对体育教育专业毕业生就业的极大支持。当前体教专业学生就业出路有；考公务员、教师编制，还可以考村官、参加“大学生志愿服务西部计划”、“三支一扶”以及“农村义务教育阶段学校教师特设岗位计划”等活动。同时，国家也大力提倡大学生自主创业，自谋职业，在减免税收和金融借贷等方面给予极大的扶持。
3、高校积极为学生提供就业指导和就业信息，助推学生就业。现在每所高校都设有招生就业专职部门，每个院系也配有就业指导员。一方面为学生提供就业指导，帮助他们做好人生职业生涯规划；另一方面帮助学生搜集就业信息，并组织学生参加各种人才招聘会，为毕业生和用人单位牵线搭桥。
（四）威胁分析
1、专业技术人员供过于求，对口就业难度大。随着我国改革力度的不断加大，事业单位改革也已经进入深水区，学校教师编制逐渐减少，同时，高等教育大众化使体教专业的学生总数不断增加。原本毕业后专门从事体育教师的体教专业学生想要全部实现对口就业已经是不可能了。
2、就业信息来源少，就业市场拓展难。作为二本院校特别是地方院校就业信息相对省会等发达城市来说较为闭塞，而且参加招聘会的机会也比别人少、成本比别人高，有时，就业市场对体教专业的学生存有偏见和歧视，加上体育重点高校对他们就业市场的垄断，导致他们就业机会少、就业市场狭窄且难拓展。
3、就业观念陈旧，扰乱大学生正常就业秩序。现在社会普遍认为大学毕业生应该有一份稳定的、体面的职业，在这种社会意识的影响下，到国家机关、事业单位、国有大型企业工作，到发达城市工作成为毕业生的理想选择。而现实情况中，理想就业是不可能实现的。这样导致出现了毕业生较高的职业预期与现实不能满足之间的矛盾。于是出现“有业不能就，有业不愿就”的结构性失业的现象，影响正常就业。
四、体育教育专业学生就业行动策略
通过以上对体教专业学生自身资源的分析和外部环境的分析，我们了解了学生就业的优势和存在的不足，整个社会环境提供的机遇和存在的威胁。可以通过构造SWOT矩阵制定就业策略。
（一）优势-机会（SO）组合策略。这种策略是最有利的一种情况，既具有优势，又面临机遇。根据国家针对在校大学生提供的就业机遇，体教专业学生要发挥自身优势准确把握。对于专业成绩较好的同学可以选择专业对口就业，考教师编制，也可以考需要体教专业的公务员和特警、消防。除了以上选择也可以选择到基层去工作，毕竟公务员和教师编制有限，基层也需要优秀的人才。对于热爱社交和喜欢与人打交道的学生，同时家庭又有创业条件的可以选择自主创业，通过另外一种方式去实现人生的价值。
（二）优势-威胁（ST）组合策略。这种组合要求学生能够充分发挥自身优势，尽量去规避外部环境带给他们的威胁。体教专业学生要改变传统的就业观念，不要随波逐流，要根据自身情况去选择职业，树立“职业不分贵贱”的思想，只要是自己感兴趣、符合自己个性特点的、与专业有关的工作都可以去做。就业不需要选择什么样的职业和地点，先就业再择业，在基层积累工作经验，当能力和技能都得到提高，条件成熟之后，可以选择再就业。同时，在找工作时，要多关注就业信息，多参加人才交流会，了解外界的就业情况，发挥优势，给自己一个合理的定位。
（三）劣势-机会（WO）组合策略。这种情况下，学生的就业优势不明显，他们多是专业课成绩不太好，没有过硬的专项技术，整体素质不高。这些同学参加教师考编不占优势，仅是同学之间竞争，考编对他们来说希望也是渺茫的，如果所有的毕业生在一起竞争为数不多的教师编制，他们的希望更小。这些学生应该自我调整，充分把握机会，可以考虑到竞争小的基层去就业、到西部去就业，考特岗、考村官、考“三支一扶”、参加西部志愿计划等，通过努力改变自己、提高自己，再谋求新的发展。他们也可以选择自己创业，因为创业与自己专业、专项素质高低没有太大的关系，在创业过程中，不断积累经验、方法，积极进取，努力获取成功。
（四）劣势-威胁（WT）组合策略。这种组合是SWOT策略组合中最不利的一种情况，毕业生自身优势不足，专业学习成绩差，没有明显的专项，综合素质低。外界就业环境也不好，考编考不上，在就业市场竞争中处于下风，一般的工作又不愿意从事，缺乏社会关系帮助联系工作，自己又不主动努力去寻找机会，也不愿意创业。这样的学生应该暂缓就业，进行适当的调整，学生本人要转变思路、重新学习新的技术和生存技能，找到自己喜欢的职业目标，努力实现职业生涯最优化。
五、结束语
大学生能否就业不仅影响他本人的生存和发展，还会影响到他们的家庭乃至整个社会的安定与和谐。对大学生进行有效的就业指导，帮助他们走出就业困境、实现大学生职业生涯最优化，已经成为历史必然。SWOT分析仅仅是为学生就业提供一种指导方法，而且这种方法还要建立在环境是可以认知和不变的条件之上的。就业决策制定之后还要进行决策执行和决策评估，在整个职业生涯中还要根据实际情况进行必要的调整。笔者认为，当前大学毕业生要想有一个很好的职业前景，并且又将他们的职业与兴趣爱好进行有机的统一。第一，学校能够根据市场的变化，适当调整所设的专业，使专业与就业市场结合，与学生的兴趣爱好相结合；第二，学校应该为学生人生规划进行适当的指导，将大学生职业发展和就业指导课作为必修课程；第三，学生对自己要有一个清醒、全面的认识，并通过努力学习，不断充实、提高自己，把自己培养成一专多能的人才。
主要参考文献：
毕业生就业信息不对称的表现
毕业生信息不对称的表现不仅仅出现在就业过程中，在就业前与学校的信息交流也会出现信息不对称的现象。
毕业生就业前信息不对称的表现
首先，信息不对称表现在报考大学时。高考过后，家长和学生对于要报考的学校的信息掌握不完全或者有偏差，就会产生对未来不准确的预期，就存在报考风险。不仅仅是学校，不同的专业也存在不同的就业风险。各个专业有冷门热门短线长线之分，短线专业和热门专业较为不稳定，它们是根据当时的社会经济发展需要而设定，与社会人才需求紧密相连，同时，受社会发展变动的影响也较大，因此有一定风险。
其次，表现为学生与学校之间的信息不对称。在高校学习期间，学校的专业、课程、教师力量都并非根据每个学生的能力和兴趣设定的，而环境限制也不允许学校对众多学生进行个性化的能力指导尤其是未来的职业生涯发展。另一方面，学生对于自己本专业也可能出现不感兴趣的情况，这就导致学生能力无法充分发展和提高。最终学生对于自己专业的就业信息掌握和判断不足，在求职过程中就会处于比较被动的位置。
毕业生就业中信息不对称的表现
就业过程中的就业风险就存在于多个方面，存在于毕业生、用人单位、学校或就业中介组织的相互作用和影响之间，风险的大小主要体现在各个主体之间交流信息的对称性和质量高低。
1、毕业生与用人单位间的信息不对称
毕业生与用人单位之间在劳动交易过程中，信息不对称的几率最大。由于双方是整个劳动交易过程中的最直接当事人，因此任何一方的信息隐瞒或欺骗都会对另一方造成一定损失。双方意识到这种结果后，则会出现逆向选择与道德风险。一方面，对于用人单位来说，对毕业生的分布情况和专业水平等没有较充分的认识，再加上招聘环境局限，导致用人单位不能清楚认识到求职者的真实工作能力。与此同时，一些用人单位经常会为了吸引毕业生，将单位部分重要信息进行包装。而另一方面，一些毕业生则会把自己的简历进行过分的包装使自己看起来很优秀。由此可见，毕业生与用人单位之间的信息不对称可能是造成双方的损失的根源。
2、用人单位与学校或就业中介组织的信息不对称
为了解决逐渐严峻的大学生就业难问题，全国从中央到地方，各地的各大高校都纷纷采取有效措施，希望可以为毕业生提供有效的就业指导，不仅能提高就业率，也能提高就业质量。但是，由于环境限制，目前大学生大部分只能从学校相关就业网站或人才招聘网络上了解就业信息。这种方式也造成了就业信息受众的局限性和信息质量的有限性。同时，学校对于社会的经济发展状况、用人单位的情况、对人才得需求等信息都无法及时的了解和做出相应改变；相对应的，用人单位对于学校培养人才的方法模式、学生所具备的能力素质都无法从学校获得。目前，我国也没有比较权威和受到公众认可的就业中介机构，大部分毕业生通过网络获取相关就业信息，然而网络虽然获取信息较为便利，但信息内容具有不确定性和虚拟性，也会出现信息偏差。
信息不对称对毕业生就业决策的影响
逆向选择
在劳动力市场上，劳动关系的建立是劳资双方自愿交易、双向选择的过程。大学毕业生的能力良莠不齐，求职者为了迎合用人单位的需求，刻意突出用人单位需要的能力信息，以增加应聘的筹码。用人单位虽然会采用各种手段去了解应聘人员的信息，这无疑增加了用人单位的招聘成本， “冰山模型”说明用人单位采取笔试、面试等选拔措施的测评效果有限，对应聘人员的了解仅是冰山一角，而大量与工作相关的重要信息用人单位不得而知。
一般情况下，用人单位很难在短时间内确切地辨认、确定出求职者能力的高低。用人单位只愿意结合自身的支付能力，根据劳动力市场上同类劳动者的平均工资水平确定薪酬，而能力高于平均水平的毕业生就会退出市场，市场上仅留下能力较低的毕业生。对能力较弱的毕业生的录用而很多能力较强的毕业生却被排除在外，这就会造成人才招聘中的“以次充好”、“次货市场”现象，即“能力弱”的毕业生把“能力强”的毕业生排挤出市场的“劣胜优汰”现象。多次循环的结果是，劳动力市场上毕业生的平均能力不断降低，用人单位愿意支付的工资报酬相应减少，导致用人单位对大学生的满意度下降，而毕业生的职业生涯受挫。
道德风险
道德风险是指在委托关系中，由于委托方与方利益不一致，人为追求自身利益利用其信息优势，损害委托方利益的一种行为。在信息不对称的劳动力市场上，由于缺乏对求职者和招聘者双方有效的监督机制，在理性经济人假设下为了达到各自目的，供需双方通过多次博弈，做出满足自身利益最大化的行为决策，从而诱发道德风险。
用人单位在劳动关系中往往处于强势地位，劳动者则处于从属地位，用人单位的道德风险在于其有可能利用其优势来损害劳动者的利益。如有些单位打着“校企合作”或“顶岗实习”的幌子与职业院校签订协议，而毕业生去该单位后待遇极差或者工作时间超过国家规定的最高劳动时间，极大地挫伤了毕业生的积极性，对以后的就业产生负面影响。
部分毕业生在求职简历中弄虚作假，结果使用人单位对其产生过高期望，而实际工作能力却很差，极大地损害了用人单位的利益。当真实能力与高端期望形成强烈反差时，用人单位会进一步抬高招聘门槛，从而又给其他毕业生的就业带来不利。道德风险的存在使得大学毕业生的就业难上加难。
我国大学生就业制度经历了从“统包统分”到“双向选择”的转变过程，一方面大学毕业生在择业过程中有更多自，同时，大学生也将在就业中承担更多的责任。当今社会竞争激烈，信息是就业的基础，毕业生从对信息的获取就开始了相互之间的就业竞争。掌握相对充分的信息的毕业生，在劳动力市场上就拥有更强的竞争力和更多选择的余地。以下几项措施可以在一定程度上帮助毕业生获得相对丰富的信息:
提高毕业生自身信息搜寻的能力
在信息爆炸的当代，毕业生需要从纷繁复杂的信息中筛选出对自己有用的信息。就要求毕业生:
1、增强对就业信息搜寻的主动性。就业制度已经转变，学校不会对学生的工作进行分配，就业信息的收集和工作的选择，都要由毕业生自己完成。通过什么途径，需要花费多久的时间，都由毕业生自己决定。就业搜寻过程就是对毕业生的自主能力的挑战。
2、培养自己的信息灵敏度。每个毕业生的用来择业的时间和精力都是有限的，如果想在有限的时间和精力的投入内搜集到尽可能多的有效信息，那么就需要毕业生有一定的信息灵敏度。毕业生需要在最短时间内判断信息本身是否能对自己产生一定的帮助，并要准确的认识到自己需求的方向。
3、使投入搜寻信息的相关成本利用率最大化。获取任何信息都要花费一定的时间和金钱，毕业生需要学会的是如何最有效地配置这些成本。增加就业信息搜寻的途径，充分利用个人的人际网络关系等都是更好的利用搜寻成本的方法。
加强大学毕业生主体意识的培养
目前我国的大学毕业生就业是一个双向选择的过程。毕业生的就业选择的范围受到社会环境、个人能力等的限制，其实是有限的。也就是说毕业生只有利用在这个范围内的就业信息才是有效的。否则，不仅浪费的精力，而且错过了及时就业的时机。所以在信息搜寻过程中毕业生的相关主体意识是十分重要的：
1、定位意识。定位意识即指毕业生在对自己做出了充分客观的评价定位和对社会环境及就业环境的了解的基础上，可以对自己就业方向做出准确的定位。
一、引言
环境是赖以生活的家园，是经济持续发展的基础，也是人类生存的物质资料的来源。随着工业化的发展，环境问题变的更加严重。人们进行了反思，于20世纪80年代提出可持续发展的理念。中国2012年人口已到13.7亿多，平均每年净增加的人口数超过千万，对能源、淡水、粮食等的需求较大，为了满足生产生活的需求必然会发展生产提高生活水平，但同时中国作为一个发展中国家从整体上来说生产力较为落后，生产生活对生态环境造成了强大压力，如果不采取有效的措施，我国的可持续发展战略将不可能实现。
我国可持续发展战略的选择，凸显了环境因素在企业投资中的重要意义，本文将运用物元分析法建立质量评价模型，对企业环境投资决策进行研究。从而帮助企业在明确环境责任的前提下选择合理的投资方案。1994年国务院通过了《中国21世纪人口、环境与发展》白皮书，将“控制环境污染，改善生态环境，保护可持续利用的资源基础”作为我国可持续发展的战略目标，可见我国对于企业投资时的环境因素，将有更多的法规和政策限制，我国企业进行投资活动，需要超前性地考虑环境因素进行决策，从而在未来获得更佳的竞争优势。本文对基于物元分析的企业环境投资决策研究，是基于企业环境责任的基础上研究企业的决策问题。Pigou首先提出企业污染的外部性效应，在著作《The Economics of Welfare》 （1932）首次提出了 "外部不经济"与"内部不经济"的概念。科斯在其的著作中《The Problem of Social Cost》中认为可以通过制度安排以及产权界定，利用价格这只"看不见的手"的作用，使经济体在市场上通过交易完成对环境资源的有效配置，从而消除外部效应。现在及未来环保法规的完善，印证了科斯的理论。杨家亲（2005）研究分析了环境因素在企业投资决策中的重要作用，认为企业投资决策应考虑环境因素。颉茂华（2009）使用模糊层次分析法，评价了企业的投资决策。以往的研究，多是对于企业环境问题的专述，或者用其他方法对于考虑环境因素的企业投资决策进行评价。所以我国企业在进行投资活动时，需要考虑环境因素进行决策。本文采用基于物元分析的企业环境投资决策研究，可以深化我国对于考虑环境因素的企业投资决策研究。
蔡文教授于1983年创立物元分析方法，物元分析通过运用关联函数对论域内的元素具有某种性质的程度及变化进行描述，这样经典集合的属于与不属于的定性描述可以发展成定量描述，从而解决现实世界中的矛盾问题。本文建立了物元评价模型，并根据物元评价模型对于企业环境投资案例进行分析，从若干方案中选取最佳的投资决策方案。企业实施环境投资决策评价方法对我国实现经济、社会与环境可持续协调发展起到很大作用。单凭借粗放式生产方式来发展我国经济，即对大自然没有限度的索取、肆无忌惮的进行生产活动，将会导致环境恶化、资源匾乏、生态失衡，那么我国经济、社会与环境的可持续发展目标将远不可及。企业社会责任延伸促进了环境投资决策方法的产生与应用，体现了外部成本内部化。若企业既考虑发展又考虑其自身行为对环境的影响，并以此作为自我约束与规范，那么在将来愈加规范的环境法规颁布后，便不会因固定投资改造支出更多的环境成本，从而在未来的市场竞争中占据有利形势。这不仅符合企业长期的发展，也有助于实现我国可持续发展的目标。
二、物元评价模型的建立
物元分析包含以下步骤：首先创建物元矩阵，其次确认经典域及结域物元，然后计算关联函数及关联度，最后分析评价等级。
1.创建物元矩阵
物元是由已知事物名称（N）、特征（C）和量值（X）构成的有序三元组R=（N，C，X）作为描述事物的基本元。若事物N用n个特征，，…，及其相应的量值为，，…，来描述，有m个评价等级，则所创建的物元矩阵即表示为：[2]
（1）
（1）式中，为评价对象；为评价对象的第i项特征，i=1，2，…，n；为关于的量值，即对待评价单元第i项特征进行分析的原始数据。
2.确认经典域及结域物元
根据国家标准、行业标准和地方实际情况，建立经典域和节域矩阵[2]。经典域矩阵为：
（2）
（2）式中，表示j个质量等级；表示所确定的质量等级的第i个特征的数值，i=1，2，…，n；表示第j个质量等级中关于所规定的量值范围。
确定节域矩阵为：= （F，，） = （F，，）
上式中，表示全体质量等级关于第i个指标的量值范围，即。
3.计算并确认关联函数及关联度
首先，（）为第i项指标属于第j等级的关联度[2]，计算方法如下。
= （3）
（4）
（5）
（6）
其次，确定第i项特征的权重，这里采用差异驱动法确定权重。
（7）
（7）式中， （8）
（8）式中= （9）
（9）式中m是评价单元选取的样本数量。
确定待评对象在各质量等级的综合关联度，并且对其进行等级评定。
（10）
（11）
当0
三、基于物元分析的企业环境投资决策案例分析
投资决策管理的目标应包括：减轻或消除企业投资运作过程中外部环境不确定性因素的影响、改善企业投资决策质量、增强投资项目实施和运营能力，并进一步提出实现投资决策目标的策略。下例除了考察经济效益外，着重考察其社会效益。基于此设立了表1中的评价指标。
某纸业有限公司建设项目位于广西桂林市全州县全州镇，项目建成后以废纸和商品浆板为原料，年产一亿五千万千克机制纸和纸板。鉴于造纸业容易造成环境的污染，我国可持续发展战略下未来可能加大对于企业投资时的环保限制，本项目着重考虑环境因素进行的投资决策。项目共拟定4个投资方案，应用物元分析法进行科学选择。
从物元分析法评价结果可以看出，方案2达到了5级标准，方案1和方案3达到了4级标准，方案4达到了3级标准，显然方案2是造纸厂基于物元分析得出的企业环境最佳投资决策，这将是造纸厂优先考虑的备选方案。
四、结论
企业环境投资的决策方法不恰当、运行的效率不高不但浪费了投资资金，并且还影响了环境治理的效果，更影响了企业可持续发展的竞争力[1]。随着人们更加关注可持续发展的今天，企业更应重视自己的社会责任，重视环境保护，做好环境投资决策，提高企业的可持续竞争力。本文构建了基于物元分析的环境投资决策方法。基于物元分析的环境投资决策方法在解决企业环境投资决策问题上是行之有效的。基于制造企业设计环境投资决策指标，此方法并不完全适用于服务、零售和资源等其他行业的环境投资决策问题，因为不同行业面临着不一样的环境问题[1]。因此本文投资决策的指标仅适合于作为制造企业做出环境投资决策的参考指标，在其他企业进行应用时应按照各自所属行业的特点来进行增减。
参考文献：
[1]史茜（导师：颉茂华）.基于模糊层次分析的企业环境投资决策方法与应用研究[D].内蒙古：内蒙古大学，2008.
[2]张广海，王佳.基于物元分析法的旅游环境综合评价研究[J].中国海洋大学学报（社会科学版），2011，（5）：43-50
[3]Pigou.The Economics of Welfare[M].London：Macmillan，1932.
[4]Coase.The Problem of Social Cost[J].Journal of Law and Economics，1960，（3）：1-44.
[5]颉茂华.企业环境投资决策方法研究—模糊层次分析法[J].金融教学与研究，2009（5）：69-78.
企业为了博得消费者的满意和忠诚，必须对产品特性及其组合进行精心的研究，以期在影响消费者购买决策中产生最为显著的效用。为此人们期望在“产品特性”和“效用”之间建立起一种函数关系，以解释现有产品不同属性的效用，同时测量特定产品组合的效用。联合分析正是解决上述问题的一种有力工具。目前，该方法已被广泛应用到新产品概念识别、竞争力分析、价格策略、市场细分、广告研究等方面。虽然联合分析在发达国家已经十分流行，但在我国应用的还比较少。本文主要介绍目前联合分析法在营销决策中的实际应用情况。
一、联合分析的基本概念
联合分析方法最初由数理心理学家Luce和统计学家Luckey于1964年提出，其基本思想是请消费者按其意愿程度给以不同的属性水平组合形成的产品打分、排序，采用统计技术对排序或评分结果进行处理，估计每一属性的相对重要性。
在联合分析中，产品（服务）被描述为“轮廓”，每一个轮廓由能够描述产品（服务）重要特征的属性以及赋予每一个属性的不同水平的组合构成。联合分析的一个重要基本假定是：消费者根据构成产品（服务）的多个属性来进行偏好判断；也就是说，消费者对产品（服务）的偏好每次并不是基于一个因素而是基于几个因素的结合来判断的，消费者对某一轮廓的偏好可以分解成构成该轮廓的多个属性的偏好得分，在联合分析中用效用值来描述。
联合分析有三个主要目的:一是确定消费者赋予某个预测变量（水平）的贡献和效用以及属性的相对重要性;二是寻找消费者可接受的某种产品的最佳市场组合，这种组合最初可能并没有被消费者所评价;三是模拟市场，估计市场
占有率和市场占有率变化。
二、联合分析的应用步骤
下面以全轮廓联合分析法为例来说明。该方法是一种常规的、传统的联合分析，一般在部分因子正交实验设计的基础上，要求消费者针对属性水平所构造的每一个轮廓进行评分，以表明购买意向或购买的可能性大小。整个过程可以分为六个阶段:
1.确定产品或服务的属性与属性水平。联合分析首先对产品或服务的属性和属性水平进行识别。所确定产品或服务的属性应该是可操作的，而且是影响消费者喜好的突出属性，同时要注意考虑正面和反面的因素。各属性所含的水平数目一方面应尽可能平衡，另一方面在尽可能包括关键属性的同时要限制属性水平的个数，其目的一方面要减轻被调查者的负担，另一方面使参数估计保证一定的精度。
2.产品模拟。为减少属性的组合数量，联合分析采用正交设计的方法将这些属性与属性水平进行组合，生成一系列虚拟产品。并将每一种虚拟产品分别描述在一卡片上。
3.数据收集。要求被访者每次针对产品（服务）的所有属性进行评价。通常请消费者对虚拟产品进行评价，通过打分、排序等方法调查消费者对虚拟产品的喜好、购买的可能性等。
4.计算属性的效用。从收集的信息中分离出消费者对每一属性以及属性水平的偏好值，这些偏好值也就是该属性的“效用”。计算属性的模型和方法有多种，一般地，人们采用最小二乘法回归（OLS）、多元方差分析（MONANOVA）、罗杰斯特回归（LOGISTIC）分析等方法。
5.估计和验证。建立模型后还须对结果的信度和效度进行评价，以评价在消费者个体层次和群体层次上联合分析模型的正确性。
6.解释与应用。利用结果预测消费者如何在不同产品中进行选择，从而决定应该采取的措施，构建市场模拟模型，预测现有产品发生变动带来的影响和新产品的上市。同时也可根据不同的消费偏好对消费者进行市场细分，研究不同性别、收入、区域的消费者是否有相似性。
三、联合分析的应用举例
1.品牌、价格和原产地对消费者购买选择的影响。北京大学的符国群等人运用联合分析方法探讨品牌、价格和原产地在消费者购买决策中的相对影响。研究结果显示，存在两组消费者，一组主要依据品牌影响力做购买选择，另一组则依据产品价格做购买决定。对于后一组消费者，价格是产品品质高低的重要指示线索。证明在具体的购买选择活动中，不同的品质推断线索对消费者产生的影响是不同的。
2.确定供应商评价指标权重系数。上海交大的何英等人采用联合分析法确定了供应商评价指标的权重。研究证明，该方法是一种有效的预测“顾客”对产品偏好取向的方法。与传统的评价体系相比，联合分析法除了效率比较高外，还蕴涵着更加丰富的信息，能够为企业指明优先改进的方向。作为一个供应商，其资源是有限的，很难在各方面同时超越竞争对手，因此，通过分析顾客对各项指标的效用值来选择最容易改进而且效果最好的方面。
3.网上购物模式。中国科技大学的崔浩等人运用联合分析法，对网上购物模式中各种要素进行统计分析，研究了客户选择网上购物模式时的属性相对重要程度，根据客户对属性水平的喜好，进行消费者市场分类，并确定最受网络用户欢迎的属性水平组合。
[中图分类号] F230 [文献标识码] B
一、资本投资的战略性质及其动机
（一）资本投资的战略性质
企业资本战略投资是企业在总体战略指导下，以对企业内部条件和外部环境的分析预测为基础、选择最佳的资源组合和应用方案，具体来讲是指企业总体战略在资本投资管理方面的分战略，投资决策企业资金的合理分配和有效利用，并具体规定企业资金投入的方向、重点以及投入资金的多少。
资本投资的战略性质包括资本投资本身对于企业发展战略的巨大影响。从财务上讲，资本投资往往形成公司巨大的长期资产，并在未来的受益期折旧或摊销。具体的特点表现：（1）投入金额大。从投资金额上看，长期投资往往是公司巨大的资本支出，有的公司甚至倾其所有进行投资，有时要借债进行资本投资。（2）花费时间长。有些实物性投资需要策划、建设、测试和试生产，往往需要花费大量的时间，结果它产生的效益时间也就越长。（3）对公司长期竞争优势具有举足轻重的影响。重大的资产投资是企业未来发展的希望，也是公司未来战略的重点。（4）投资完成结果就不易改变。对于企业的战略选择无论它在设备、场地等方面确定以后，它的投资就不能改变。对于投资战略的性质要求企业在资本投资时要慎重决策，利用战略管理会计的技术与方法，做出最优战略投资选择。
（二）资本投资的动机
1.应对竞争动力
随着市场化的发展，信息技术的不断进步，市场的买卖双方出现了改变，企业面临的竞争越来越激烈，尤其是现在市场竞争主要在卖方之间进行，买方的活动也从销售演变为推销，然后是市场营销，关系营销。对此企业为了在市场中获胜，企业就必须具有一定的应对竞争的应变能力，才能立于不败之地。企业在进行资本投资决策时就必须关注市场供求状况的变化，及时调整产品结构，以积极应对复杂环境中的竞争，保持竞争优势。
2.创新动机
企业进行研发投资活动的一个问题的过程，其投资动机也是企业战略管理的核心之一。企业的产品、新技术创新动机的形成实质是企业外部环境及内部因素综合作用于企业，并引导创新。企业的创新可以分为：外部环境对于企业的引导和压力；企业对于自身社会责任的一种自觉和企业自身利益的一种追求。
3.资源扩张动机
在企业以扩张资源为动机的投资活动中，可以有许多的选择，从业务可以分为：主营业务的产能规模扩张；产业链上下游的扩张；多元化扩展。从空间地域上可以分为：本地扩张和异地扩张。
二、战略资本投资决策方法存在的不足与优势
（一）传统的资本投资决策方法对战略考量不足
1.没有考虑与战略结合
首先，传统的资本投资决策方法没有从战略价值的维度对投资进行评价。它没有将单个投资项目与企业的总体发展战略、企业的整体价值相联系，低估了战略性投资的价值。企业的价值与实物项目投资不是简单的相加，一项投资的战略价值大于单一的财务分析所得的净现值。传统的资本投资决策方法提交投资者的仅仅是单个项目财务分析，并没有反映投资项目作为企业的价值与风险的组成部分，如它能给企业带来怎样的获利机会、对经营能力又怎样的影响等。其次，传统的资本投资决策方法没有从市场的角度去评价实物投资项目，进而忽视了当市场的某些因素发生变化时，资本投资的风险价值也会发生一些变化。同时由于传统的资本投资决策方法忽略了企业对市场做出反应时实现的经营灵活性，因而必然也会忽视经营灵活性的价值。
2.失真会计信息误导战略决策
在科技迅速发展的时代，企业之间的竞争日益激烈，传统的资本投资决策方法只能从企业本身考虑，忽视外部环境所带来的影响，它已经不能满足企业在竞争环境下的信息需求，它提供的信息与企业的战略决策缺乏相关性。传统的资本投资决策方法凭借的是单一的财务信息，忽视了非财务信息对企业的影响。
3.没能紧密联系外部环境的变化
由于激烈的市场竞争和全球化的经营战略，企业的内部情况和外部条件之间的关系密切，开放的市场需要开放的资本投资决策观念，然而传统的资本投资决策方法体系体现的是一种内向性，过多的把注意力集中在资本投资决策本身上。注重通过项目本身现金流量来评价资本投资项目的好坏，没有突破投资项目本身，没有联系竞争者分析项目的竞争优势。
（二）资本投资决策方法的优势
1.改变了投资的业绩评价方法
传统的资本投资决策方法中业绩评价主要考虑决策方案的财务效益，它过分强调局部的、短期的利益最大化；然而，战略资本投资决策的财务效益，既能考虑决策的非财务效益，如决策环境的适应性、生产系统的灵活性、质量的适当性、职工的积极性和协作程度、市场的占有率以及社会责任的履行情况等；又能够考虑到使企业效益在一个较长的时期内达到最优方案。
2.增加决策的相关性
决策相关的会计信息是指能够通过帮助使用者预测过去、现在和未来事件的结果，坚持或者更正先前预期而在决策中起到的作用的信息，战略资本投资决策方法根据外界环境及战略管理的需要，从企业内外广泛收集、加工、运用各种信息，将信息范围扩展到与企业战略决策相关的所有信息，其中财务的和非财务的、经济的和非经济的等。战略资本投资决策方法对传统的资本投资决策方法提出挑战，迫切要求传统的资本投资决策更新观念，尤其是要求提供超越企业自身的，更为广泛、更有用的、与战略决策相关的信息，通过增强决策的相关性，增加企业的价值来保证企业会计信息更加真实、可靠。
三、对企业投资决策的建议
（一）建立科学的投资决策责任制度
一是要分清或明确决策者应负哪些相应的责任：即对国家方针、政策负责的政治责任；对国家、企业和职工所有者权益负责的经济责任；对上级主管部门和领导负责的行政责任；受法律条款、法规限制的法律责任；对人格负责、对公平、公正负责的道义责任。二是要使责任形成有章可循的制度和有据可依的条文同决策权相呼应并融为一体。三是要狠抓责任制度的落实和执行，对决策者的失误，应追究责任处理就怎样处理，不避重就轻或碍于情面，要实事求是和赏罚分明。四是要坚持一视同仁和人人平等的原则，减少或避免在决策责任制度实施过程中的弹性和不公平，有利于起到约束机制的效应。
（二）把握国家产业发展导向
投资产业方向上的选择关系到企业长远发展规律的关键性问题。企业要选择自己的发展空间，首当其冲的是选择国家重点扶持的产业，在作此选择时必须充分考虑市场机会、竞争状况、企业自身综合实力及产品技术特点，选择与自身经营业务接近、市场发展前景广阔、产品适销对路的优势产业。
（三）大幅度降低资金成本
资金成本是由于资金的使用权和资金的所有权相分离而产生，体现了两者之间的利益分配。企业在筹资的过程中已付出了高昂的代价。因此，投资时将不得不考虑选择融资资金成本低、投入资金少、周转运筹快、利润空间大、附加值高的产业。企业进行生产经营活动所用的资本，一般通过发行股票、债券以及借入长期贷款等途径取得，其所付出的股息、债券利息、银行贷款利息就是企业资本的使用成本。货币的时间价值是企业资本的使用成本。货币的时间价值是产生资本的主要原因，资本成本是货币具有时间价值在资本使用过程中的体现。
（四）及时抓住投资机遇
在合适的时间和合适的地点进行合适的投资，这是投资成功的基本条件。由于消费潮流、企业竞争等因素的影响，产品一般具有一定的寿命周期，企业如果过早投资或过晚投资，都将会承受较大风险。在投资机会的选择上，要发挥企业自身独特的特点使其在投资中更具有优势，做到别无我有、别有我优、别优我转。
（五）不断优化投资组合
企业应从投资方向、投资产业、投资规模、投资机会、投资的资金成本等方面加以统筹规划和组织协调，这对每一个投资项目的实施和总体效果的提高均具有重要作用。从广义上讲，投资组合：一是指同时期内已实施项目的协调配合；二是指某时期内已经实施与将要实施的项目之间的协调配合。在实际投资决策中，一般对前者较重视，对后者比较忽视，但由于投资过程的长期性，后者也必须引起企业的高度重视，以免出现“战线”过长和投资资金占用过多、过久而影响企业发展。一是要建立在翔实的调查研究、充分的科学论证、理智的冒险的基础上进行投资。二是集中资金投入到科技含量高、适销对路、竞争相对平缓的产业和产品上。三是采用分散或者循序渐进的方式分期、分批的投入。四是科学预测市场风险、时刻关注国家宏观政策。
[参 考 文 献]
[1]邵希娟.公司资本投资决策方法与应用[M].广州：华南理工大学出版社，2012-09-01
在企业环境投资决策中若选用不合理的投资决策方法，不仅运营效率不足，还会造成大量的经济损失，进一步危害了环境治理的效果，企业环境效益、经济效益受损。当前可持续发展是全世界共同关注的主题之一，企业在获得自身成长的同时，也应为环境的可持续发展作出贡献，重视企业环境投资决策，最大限度保护环境，使企业获得最优的经济效益、社会效益，促进企业的可持续发展，在竞争激烈的市场环境下占据一席之地。
一、企业环境投资决策理论基础
（一）环境管理会计内涵
企业环境管理会计是指一门管理会计、绿色经济相结合的综合性学科，可为利益主体、支持环境管理系统提供相关环境信息，并对环境信息进行收集、处理、使用，以便找出最佳的企业效益方案。环境管理会计区别与传统管理会计，是基于传统管理会计衍生下的高级产物，管理会计难度更高。环境管理会计既要重视环境效益，也要关注企业长期效益，具有一定的前瞻性，不再局限于当下的企业效益，追求更长远的企业发展，实现环境效益、经济效益的双重结合。环境管理会计所提供的信息包括企业相关财务信息、会计信息、对企业有所影响的外部环境信息等内容，对其进行收集与分析，为企业投资决策提供基础依据，此类信息更为全面、准确，其中涉及各种各样的财务、非财务、数量、非数量信息，以供企业管理层了解到更多层的信息。环境管理会计除了考虑企业生产成本、国民生产总值的协调关系外，还需将外部成本计算与管理会计内，这一点是与传统管理会计最大的不同，此种衡量方法有助于企业不断挖掘自身优势，对社会环境起到一定的保护作用，减少资源的损耗。
（二）投资决策内涵
决策是组织或个人为达到某一具体目标，对一定时期内的活动方式、内容进行选择和改进的过程。企业投资决策是企业为实现预定目标，评估其中潜在的风险，采用科学的方法和手段，对多种备选方案进行考虑。或采用科学的方法和手段，对一种可行的方案进行分析，从多种备选方案选取最佳计划。或采用科学的方法和手段，对一种可行的方案进行研究。
（三）环境经济学相关理论
在19世纪20年代，多位著名经济学家早对自然资源储备、社会经济福利间的内在联系作出科学的研究与分析，进一步探究了这两者间的关联，基于这两者间的内在联系下，表示人类经济活动处于生态边界内，再次阐述了自然资源储备、社会经济福利间的内在关联。一九三二年由某位知名经济学家发表的相关经济学著作中，曾重点探究了市场失灵的问题，采用外部理论解释市场失灵对外界环境造成的影响，提出环境与经济间存在的必然联系。随着人们生产活动的飞速进步，生产对环境的危害逐渐凸显，人们认识到环境与经济间的相互作用。二十世纪六十年代由国外知名经济学家科斯对外部性问题、资源和环境污染的影响进行探究，并制定了相应的解决措施，为解决外部性问题作出了杰出贡献。在产权理论的基础上对环境问题、经济问题作出了深入研究，尤其是解决环境污染中市场失灵情况，实现了环境经济实践的进步与发展。二十一世纪以来，研究人员逐渐重视起环境问题，当前已形成一套比较成熟的环境经济学体系，环境经济理论与实践随之得到大力发展。
二、物元评价模型的建立
物元分析法是一种定量的分析方法，考虑量值、特征、事物这几个关键要素，构成一定的模糊物元评价方法。物元分析具体流程为：首先创建物元矩阵，明确经典域、结域物元，然后对关联函数及关联度进行计算，最后分析评价等级。第一，创建物元矩阵，假设物元三要素分别为量值X、特征C、事物名称N，三要素共同构成有序三元组R，上述三要素为事物基本元的描述，根据事物的特征设立量值，建立m个评价等级；第二，明确经典域、结域物元，结合相关标准与地方情况，制定经典域、结域物元；第三，计算关联函数及关联度，结合相关标准与地方情况，制定经典域、结域物元，根据经典域矩阵设定未知等级关联度，计算某一指标的权重，选用差异驱动法再次确认权重，对各项待评指标在相关质量等级中的关联度进行等级评价。当0
三、基于物元分析的企业环境投资决策案例分析
