基于业财融合的项目落地评估模型构建与应用研究

一、前言

业财融合是企业管理发展的重要趋势，对提高企业竞争力和盈利能力具有重要意义。项目落地评估是实现业财融合的关键环节，通过科学的评估模型，能够降低项目风险、提高投资回报率、优化资源配置。本文在阐述业财融合概念及其重要性、项目落地评估必要性的基础上，构建了基于业财融合理念的项目落地评估模型，明确评估目标、原则、维度、指标体系、方法和流程等，并对模型的优化提出建议，以期为企业决策提供理论支持和实践指引。

二、业财融合概念及意义

（一）业财融合的概念

业财融合是指企业将业务管理与财务管理有机融合，实现业务和财务的高度协同与无缝对接，促进资源的高效配置和使用。在业务方面，企业需要充分考虑项目的市场价值及自身的交付能力、运作成本以及所承担的风险，更好地服务于企业战略目标的实现。在财务方面，企业需要紧密围绕实际业务状况，提供专业化、精细化的现金流筹划、税务筹划等方面的支撑。业财融合的本质是打破业务和财务相对独立的管理模式，强调两者在企业运营中的深度融合与良性互动，追求企业整体价值最大化。

（二）业财融合的重要性

业财融合对于提升企业的整体竞争力和盈利能力具有重要意义，通过业财融合，企业可以更好地平衡业务发展与财务约束，合理分配有限资源，使企业资源在业务经营中得到充分利用，有助于及时发现和防范经营风险。业财融合系统能够全面监控企业的运营状况，对业务活动中潜在的财务风险提前做出预警，从而为企业制定相应对策，规避和降低风险，还能为企业决策提供准确的信息支持。总之，业财融合是企业提高运营效率、风险控制、支持科学决策的重要途径，对增强企业的竞争力和持续盈利能力意义重大。

三、项目落地评估的必要性

（一）降低项目风险

项目作为企业实现发展战略的具体载体，其运营情况直接关系企业战略是否正确、战术是否合理，甚至直接影响企业的后续发展。因此，在项目立项和实施之前，必须对其进行全面评估，识别和防范可能存在的各种风险。通过项目落地评估，企业可以从多个维度对项目的可行性、投资收益、资源条件等进行分析，发现项目的潜在风险并制定应对措施，从而有效规避重大风险，降低项目失败的概率。

（二）提高投资回报率

企业进行项目投资，旨在实现资金的保值增值。项目落地评估能够较为准确地预测项目的投资回报情况，为项目决策提供量化依据。通过对项目现金流、投资回收期、净现值、内部收益率等指标的测算，企业可以精准地评价投资项目的收益水平和经济价值，从而优化投资决策，选择最佳项目方案，实现投资收益最大化。

（三）优化资源配置

由于企业的资源存在稀缺性，因此必须在众多项目之间进行合理配置，以达到资源的高效利用。项目落地评估可以帮助企业对各个项目的资源需求、获利能力、风险水平等进行综合分析比较，找出最具效益的项目组合，切实提高企业资源的使用效率，从而推动企业的持续发展。

四、基于业财融合的项目落地评估模型构建路径

（一）评估原则

构建基于业财融合理念的项目落地评估模型，应坚持以下原则。一是全面性原则。评估内容应当覆盖项目的各个方面，包括市场前景、技术可行性、财务收益、资源条件、风险水平等，对项目做出全面审视和把握。二是客观性原则。评估应当坚持实事求是的原则，评判标准和指标选取要科学合理，数据和信息来源可靠，避免主观臆断和数据失实。三是业财融合原则。评估过程要体现业务与财务的融合，综合考虑项目对企业发展战略、现金流状况、资金使用效率等因素的影响。四是动态调整原则。评估要与项目实施过程紧密衔接，建立动态跟踪评估机制，根据项目的实际进展情况及时调整评估内容和方法。五是可操作性原则。评估模型的构建应符合企业实际情况，指标选取、方法设计要切合企业发展阶段和管理水平，确保模型具有较强的可操作性和实用价值。

（二）评估维度与指标体系

基于业财融合理念，项v9dOt8fNMaLmIU8dCCCTCQ==目落地评估需要从市场、技术、财务、资源、风险等多个维度进行全方位考量。其中，评估指标可以分为业务类指标和财务类指标。

1.业务类指标

市场维度关注项目产品或服务的市场需求、市场容量、市场占有率等，判断项目的市场发展前景。例如，可以评估目标客户群体的规模、客户需求的刚性程度、潜在市场占有率等。技术维度评估项目所运用的技术先进性、可靠性、获取途径等，分析技术的可行性，如技术成熟度、技术壁垒、技术升级路径等。资源维度包括对项目所需的人力、原材料、能源等各种资源的评估，确保资源充足，如人才储备、原材料供应稳定性、生产能力等。风险维度识别项目在实施过程中可能面临的各种风险，并测算风险发生概率及其影响程度，如市场风险、技术风险、管理风险等。

2.财务类指标

财务维度重点考察项目的投资规模、现金流状况、净现值、内部收益率、资金使用效率等财务指标，评判其经济收益及企业财务承受能力，如初期投资成本、营运资金需求、税收及融资成本等。

通过建立包括业务类和财务类指标在内的评估指标体系，可以为项目投资决策提供全面、系统的定量分析依据，确保项目落地过程中各项关键因素得到充分考虑，提高决策的科学性和可操作性。

（三）评估方法与流程

项目落地评估的常用方法主要包括现金流量法、投资收益率法、专家评审法、风险模拟法等，可以根据不同评估维度和项目特点选择恰当的方法。一是现金流量法。通过测算折现的净现金流入量与净现金流出量之比，确定项目的净现值和内部收益率等财务指标。二是投资收益率法。通过计算项目的投资收益率，并与行业平均水平或企业目标值进行对比，评判项目获利能力。三是专家评审法。由相关领域的内外部专家组成评审小组，对项目各个要素给出评分和意见，进行综合评议。四是风险模拟法。采用蒙特卡罗模拟等技术，对影响项目的不确定因素进行建模，评估其对项目目标的影响程度[1]。项目落地评估的基本流程包括，项目信息收集→评估指标及权重确定→各方面评估及打分→汇总评分→结果分析→最终决策。其中，评估过程需要广泛征求相关部门和利益相关方的意见，评估结果应该经过反复讨论和论证，以确保最终投资决策的科学性。

五、基于业财融合的项目落地评估模型的优化策略

（一）完善指标体系

1.提高指标的系统性和层次性

评估指标体系应当具备系统性和层次性，全面覆盖影响项目落地的各个方面，对各级指标进行合理分类和分级。系统性要求指标之间相互关联、协调统一，共同反映项目的整体状况，层次性需要将指标按照不同维度或层级进行梳理归纳，形成清晰的指标框架结构。以财务维度为例，可以将其分为项目层级盈利能力、现金流规划、税务分析，以及企业层级项目对盈利能力、偿债能力、现金流量、整体税负率的影响。盈利能力包括毛利率、净利率、净资产收益率等，偿债能力包括项目资产负债率、流动比率等，现金流量是不同现金流规划对现金流的具体影响，税务分析考虑整体税负，降低项目风险。不同层级指标相互关联、有机统一，共同构成一个完整的财务评估体系，全面反映项目财务状况和获利能力。

2.提高指标的可量化性和可操作性

评估指标的设置尽量体现量化性，使其能够通过客观数据进行测算和评分，避免主观臆断。指标要具备明确的计算公式或量化标准，如市场销售额、净现值、投资回收期等，利于客观评判和对比。同时，在选取指标时，要充分考虑企业的实际情况，选择容易获取、便于计算和理解的指标，避免过于复杂的指标。此外，指标的可操作性也是一个重要考量因素。可操作性较强的指标是企业相关人员能够快速掌握其含义和计算方法，能够切实将其应用于评估工作中，从而提高评估效率。相反，如果指标过于理论化、概念模糊，不仅难以量化，也会影响后续工作的开展。因此，在构建指标体系时，必须兼顾指标的可量化性和可操作性，确保指标具有实用价值。

3.注重指标的前瞻性和动态性

评估指标不应限于反映项目当前的状态，更要对未来发展趋势有合理的预判，体现项目在一个较长时间周期内的潜在价值。比如，在考量市场前景时，不能仅停留于当前的市场规模和占有率，还要预测未来一段时间内的市场增长率、新兴需求等，全面评估项目的长期市场发展空间。与此同时，评估指标的设置应具备一定的弹性和动态调整机制。由于内外部环境在不断变化，项目面临的形势也会随之变化，如果指标固化不变，难免会影响评估的准确性。因此，企业要建立指标的动态跟踪和调整机制，根据市场变化、技术进步、政策调整等因素及时修正相关指标，使评估模型能够与时俱进，持续发挥作用。

4.突出指标的业财融合特性

构建评估指标体系时，必须体现业财融合的特性。一方面，企业要从业务视角出发，将企业发展战略、市场需求、产品竞争力、交付水平、安全风险等业务导向性指标充分纳入考量范围，另一方面，企业要强化财务约束，将财务收益、现金流状况、资金使用效率等财务指标充分融入。业务和财务两个维度相辅相成，共同构成一套综合性的、能够平衡和统筹业务与财务关系的评估指标体系。通过业财融合的指标设置，企业既可以多角度审视项目状况，也能够平衡发展战略与财务承受能力之间的关系，在追求效益最大化的同时，控制好资金风险，实现业务发展与财务管控的协同统一。

（二）创新评估方法

1.融合多种评估方法

单一的评估方法往往难以满足项目落地评估的需求，因此，企业要将现金流量法、投资收益率法、专家评审法、风险模拟法等多种评估方法加以融合。不同评估方法具有不同的适用场景和特点，通过有机融合，可以形成良性互补，充分发挥各自的优势。例如，现金流量法和投资收益率法主要关注项目的财务指标评估，能够较为准确地测算净现值、内部收益率等，对项目的盈利能力和投资回报进行判断[2]。专家评审法侧重定性分析，通过组建专家评审团队，对项目的技术可行性、市场前景等进行评判。风险模拟法能够有效识别和评估项目实施过程中可能遇到的各种不确定性因素。不同方法在评估重点、评估角度、评估环节等方面存在差异，通过合理组合和使用，可以实现评估的全面性和系统性，避免单一评估方法带来的片面性和局限性，最终得出科学的评估结果。

2.引入新兴评估技术

企业要紧跟学术前沿，大胆吸收和运用人工智能、大数据分析、虚拟仿真等新兴评估技术，有助于丰富和创新评估方法，提升评估模型的科学性和先进性。例如，企业可以利用神经网络等人工智能技术，根据历史数据对评估指标体系的权重进行智能优化和校准，使权重分配更加合理、科学。同时，将数字孪生等虚拟仿真技术应用于项目评估，可以模拟项目在不同情景中的表现，对项目的潜在风险和收益进行直观地模拟分析。此外，运用大数据分析手段对海量异构数据进行融合挖掘，能够发现一些传统评估方法难以获取的隐含信息，为评估决策提供新的数据支持。

3.加强定性与定量方法的结合

项目评估需要定量分析和定性判断相互补充。一方面，企业要坚持采用现金流量法、投资收益率法等定量分析方法，对项目的财务指标、经济收益等进行量化评判。另一方面，企业也要引入专家评审法、实地考察等定性评估手段，对一些难以用数据表达的因素进行定性分析。定量评估可以给出客观数据，但也可能存在片面性，定性评估能够发挥专家经验和主观能动性，但过于主观化也会影响评估结果的准确性。因此，企业要在评估过程中加强定量与定性方法的融合，实现二者的优势互补[3]。

4.整合行业数据和企业案例

评估模型的构建需要充分挖掘和利用行业数据，建立评估指标的基准库和案例库，并不断更新和完善。一方面，企业要全面收集同行业其他企业的项目评估案例和相关数据，研究行业通行的评估标准和做法。另一方面，企业要总结和借鉴自身过往项目评估的成功经验，形成内部评估方法的知识积累和创新。通过整合内外部数据，既可以保持评估模型与行业实践的同步性，又可以体现企业自身特色与优势。此外，企业要建立长期的行业交流与合作机制，与高校、科研机构保持密切联系，吸收和学习最新的评估理论成果，为评估模型的持续优化提供宝贵资源。

（三）加强数据支撑

1.健全数据采集和管理机制

评估模型的高效运转离不开完善的数据采集和管理机制。企业要建立数据采集、核实和共享的工作流程和监管制度，规范数据获取、存储和使用等环节，确保数据的完整性、准确性和可追溯性。在数据采集环节，要明确不同类型数据的来源渠道，制定标准化的采集方式和频率，保证数据的时效性。企业应配备专业的数据采集人员，对现场数据、文本数据等原始数据进行实时收集、清洗和整理，为后续数据应用打下坚实基础。在数据管理环节，企业要建立统一的数据存储和访问机制，对数据进行分类编目，科学管理和维护数据资产。同时，企业要加强数据质量控制，设置数据审核和校对环节，并建立完善的数据安全和保密制度，保护数据资产的完整性。

2.搭建多维度数据库系统

为支撑项目评估的数据使用需求，企业要搭建一套涵盖内外部数据、结构化和非结构化数据等不同类型数据的综合性数据库系统，为评估提供全方位的数据支撑。该系统要囊括企业内部产生的各类运营数据、财务数据、人力资源数据等，也要充分吸收行业数据、第三方数据以及互联网公开数据等外部数据资源，实现内外部数据的融合共享。除了传统的结构化数据，系统还应当包含文本、图像、视频等非结构化数据，通过数据清洗、标注等技术将其转化为可用的数据资源。此外，对于一些新兴数据类型，如物联网感知数据、社交媒体数据等，系统也要具备相应的存储和管理能力。有条件的企业还可以借助云计算、分布式架构等先进技术手段，提高数据库的计算能力和可扩展性，实现大规模异构数据的高效集成和管理，为项目评估提供强大的数据底座支撑。

3.加大大数据分析和应用力度

在大数据时代，如何充分利用海量数据资源，是提升评估模型效能的关键。企业要加大大数据分析和应用力度，运用机器学习、深度学习等人工智能技术，从结构化和非结构化的海量数据中挖掘隐含的规律和价值，为评估提供数据支持。例如，可以基于企业历史项目数据，利用机器学习算法自动学习总结评估模型参数，提高评估的精准度，也可以通过分析行业数据及案例数据，找出影响项目成败的关键因素，优化评估指标体系和权重分配。此外，大数据分析能够有效支撑评估结果的应用，比如通过对用户反馈数据的分析，评估结果的实际效用，为优化评估模型提供依据。企业应高度重视大数据分析技术在评估领域的应用，加大人才和资金投入，培养数据分析应用能力。

4.实现数据融合共享

数据是项目评估的重要资源，但往往存在于企业不同子分公司、不同部门和不同系统中，存在“数据壁垒”和“信息孤岛”。因此，企业要推动各子分公司之间、各职能部门之间的数据融合和共享，实现数据资源的高效流动和整合利用。同时，企业应积极拓展外部数据来源，与上下游合作伙伴、科研院所等机构建立数据共享机制，切实扩大数据来源渠道。对于非结构化的网络公开数据、政府公开数据等，企业也要加大采集和挖掘利用力度，有效整合各类异构数据资源。通过内外部数据的融合共享，企业不仅可以避免数据重复采集和存储，节约大量成本，更重要的是能够实现多源异构数据的融合利用，为评估模型提供全面、丰富的数据基础，提升评估的精准性和决策参考价值。

六、结语

本文围绕基于业财融合的项目落地评估模型展开了深入研究，通过对业财融合概念、项目落地评估必要性以及模型构建路径等方面的探讨，提出了基于业财融合的项目落地评估模型的优化策略，旨在为企业推动项目实施提供理论指导和实践支持。

引用

[1]林涛.基于业财融合管理会计信息系统构建与应用研究——以X公司为例[D].成都：西南财经大学，2018.

[2]蔡冬阳，冯定东，丁罕，等.基于业财融合价值管理，构建电网资产实时监测模型研究[J].现代管理，2019，9（05）：18.

[3]赵映红.基于业财融合视角下企业管理会计应用体系的构建与实现研究[J].商讯，2020，221（31）：75-76.

作者单位：四川省通信产业服务有限公司

责任编辑：韩 柏