实物期权在新技术投资领域的研究进展

第二节　实物期权在新技术投资领域的研究进展

新技术投资是在技术进步基础上通过为市场提供新的产品或服务来实现最大资本收益的投资活动。由于新技术投资内外部环境的不确定性与复杂性，非常适合使用实物期权方法对其进行评估与决策。下面首先从定性角度简要分析影响新技术投资评估的各类因素（主要是风险因素），然后对竞争与非竞争环境下现有的有关新技术评估与投资的理论模型进行系统总结，接着介绍实物期权方法的一些具体应用情况，最后对国内实物期权的相关研究进行归纳。

一、新技术投资评估与决策的影响因素分析

定性研究偏重于针对实际技术评估问题给出总体性的期权分析框架，主要是提出一种研究问题的思维方式和需要考虑的因素，从一般意义上分析各种风险或不确定性对评估价值的可能影响及其内在机制。

莱夫利（Lefley，1997）对新技术投资项目中的风险特征、风险可接受程度和管理者对风险的主观态度进行了分析，认为三者共同决定了企业的实际投资行为。麦克格拉斯（McGrath，1997）则研究了投资边界条件和不确定性之间的关系如何影响技术期权的价值，指出对不确定性本身要采用战略眼光，技术投资的价值可以通过减少特定类型的不确定性来提高。博尔（Boer，1998）认为在进行技术评估时存在很多陷阱和误区，其中很重要的一点就是没有使用实物期权方法评估。作者提出四项影响新技术期权价值的关键因素，即技术的匹配性、技术现有的与潜在的市场规模、市场连接强度与技术的市场主导性。进一步地，博尔（2000）强调了把风险分为项目特有风险与市场风险的重要性，前者会损害技术价值而后者则会提升技术价值。同时作者还认为项目中的潜在期权能极大地增加技术的价值，特别是在增长迅速的产业或具有很大市场不确定性的行业里。伏尔塔（Folta，1998）则从行业特性切入，认为企业在成熟产业与在新兴的知识密集产业内的价值有很大不同，前者基本是其可预期的现金流现值，而后者则主要是基于未来的增长机会，关键在于寻找、开发和探究企业未来成功所需能力的努力，为此需要对新的技术进行投资。作者区分了两种不确定性：可以通过企业行动降低的内部不确定性与不受企业控制的外部不确定性。内部不确定性越大，投资越有价值，因为每个阶段的投资都会揭示有关增长机会的更多的信息。佩利茨、佩斯克和施兰克（Perlitz，Peske ＆Schrank，1999）对实物期权应用于研发项目评估进行了系统和全面的分析，详细考察了期权输入变量的各种状态，结合研发项目特质揭示出了现有实物期权方法应用中的优点与局限。麦克杜格尔与派克（MacDougall　＆Pike，2003）通过仔细分析四个企业内先进制造技术投资项目的完成过程定性探究了当未预期事件发生时对原始期权的影响以及降低或消除这些不利影响的方法。该研究表明，当企业在项目完成阶段不断应对新出现的不利影响时，实物期权的形式、范围、价值与清晰度都随之改变。作者强调，需要对复杂技术项目进行仔细的规划与管理才能实现创新价值最大化。费什曼（Fichman，2004）提出了一个与技术创新相关的期权价值决定因素的理论框架，认为技术投资评估的困难很大程度上来源于与新技术相关的两大挑战：运用新技术收益的不确定性与商业化成本的不可逆性，来自于技术进化本身的不确定性与该技术对于企业未来技术轨道的路径依赖性。作者选取那些对收益波动与管理灵活性影响最大的因素，详细研究了这些因素与传统价值评估影响机制的差异。这些因素并非是以往创新研究中影响最大的因素，而是从实物期权角度分析具有明确经济含义的因素。陈涛等（2009）认为信息技术的投资会暴露在公共和私有两类风险之下，前者对于信息技术的评估具有正面影响，而后者却有负面影响。这些研究能够以清晰的方式帮助决策者理解IT风险与期权价值之间的交互作用关系并有助于做出结构化的决策。

二、新技术投资评估与决策理论模型研究

尽管新技术投资的概念在实物期权文献中频繁使用，但在项目层面，不同文献研究的对象与内容不尽相同，关注的重点也有很大差异。施瓦茨与卡洛斯（Schwartz ＆Carlos，2004）在研究IT领域的新技术投资模式时，根据投资决策做出后收益流入时间的差异很好地区分了不同的新技术投资项目。如图2—5所示，作者将新技术投资项目分为新技术获取型投资项目（Technology Acquisition Project）和新技术开发型投资项目（Technology Development Project）两类。新技术获取型投资项目在投资发生即刻就可获得收益，而新技术开发型投资项目需要一段不确定的项目完成时间，在此过程中会不断投资直至项目完成才能获得收益。

图2—5　新技术获取型投资与新技术开发型投资示意图

我们下面基于施瓦茨与卡洛斯（2004）的分类把现有文献按照研究对象分为单阶段技术投资与多阶段技术投资，二者的区别如表2—5所示。

表2—5　单阶段技术投资与多阶段技术投资比较

特里杰奥吉斯（1996）认为运用实物期权分析投资时应考虑三大战略问题：第一，是否可延迟投资，运用延迟期权：第二，是否具有后续投资，运用复合期权；第三，是否可以不考虑市场竞争，运用独占期权。从图2—5可以清楚看出，两类投资都具有延迟的灵活性，但只有多阶段的投资具有后续投资，属于复合期权评估决策，而且两类投资在竞争与非竞争环境下有不同的价值与决策规则。下面首先对有关非竞争条件下的两类新技术投资的文献进行归纳，然后拓展到竞争环境下进行讨论。

（一）非竞争环境下的单阶段新技术投资研究

对于单阶段新技术投资来说，阶段本身并非关注的重点，它可以简化为一个时间点，企业需要根据不同时点的技术性能与投资成本的权衡来决定选择何种技术以及在什么时间投资，核心是新技术的最优时机决策。与非实物期权研究相比，实物期权模型中的投资时机源于标的物（技术收益、成本或其他影响因素）自身的随机特性，一般用投资的临界值或投资门槛值来表示，当标的物的随机波动第一次到达临界值时就会触发企业投资。

与其他类型的投资相比，新技术投资的一个重要特征就在于它总是面临替代或更新技术的竞争，这使得企业可以有灵活的选择。格林内迪尔与韦斯（Grenadier　＆Weiss，1997）的经典研究把企业的技术创新投资视为一系列嵌入的期权流。他们通过比较在不同时点投资不同创新技术可获取的价值和成本，运用实物期权定价方法推导出了当企业面临未来创新时进行新技术投资的四种策略，并进一步分析了创新速度、创新程度与二者的不确定性对投资决策的影响。赖斯（Reiss，1997）考察了当新技术收益存在被新进入者侵蚀的风险时，如何通过专利申请来最大化技术价值的四种策略。模型把竞争者的到来设定为泊松过程，把到达速率视为竞争的激烈程度，通过专利保证企业可以获得新技术的全部收益，但需要支付一定的申请费用。收益与成本的权衡决定了企业最佳的新技术投资策略和投资价值。法曾（Farzin，1998）把技术选择／采纳看做对新技术的不可逆投资，运用动态规划方法研究了企业在面临未来随机创新过程时的最优投资决策。模型不确定性来源主要是新技术出现时机和效率提高程度，企业需要权衡不同时点可从技术中获取的净收益并据此进行决策。研究结果表明，技术投资的临界值远高于由净现值决定的投资门槛值，原因是后者忽略了延迟期权的价值。博伦（Bollen，1999）把产品生命周期引入实物期权分析框架内，运用该方法对扩张与收缩期权进行了评价。作者认为一般实物期权模型把未来需求或价格设为几何布朗运动并不符合实际，由于竞争与技术进步，特定产品或服务具有明显的生命周期性。模型把未来需求的随机变动分为增长与衰退两个区域，特定时点两个区域的转换概率是项目持续时间（正态分布）的累积概率，这意味着时间越长，项目由增长转为衰退的概率越大。研究表明，不考虑产品生命周期会低估收缩期权的价值而高估扩张期权的价值。惠斯曼（Huisman，2001）则从技术进步和市场饱和造成技术投资成本降低的角度研究了企业新技术采纳决策。模型假定新技术提高的效率已知，当新技术出现时，原有技术的投资成本则按照泊松跳跃瞬时降低特定幅度，企业需要权衡抢先投资需要的高成本与延迟投资损失的新技术收益。惠斯曼（2001）与法曾（1998）的模型分别从技术效率提高与成本降低的角度论证了企业外部技术不确定性对新技术投资价值的影响。实际上，技术进步既可表示为新技术未来效益的提升，也可表现为原有技术投资成本的降低，从这个意义上说，两个模型是同一枚硬币的两面。

阿尔瓦雷斯和斯特贝卡（Alvarez ＆Sterbacka，2001）研究了技术不确定性与市场不确定性对采纳现有技术的影响。作者把投资现有技术视为一个具有未来转换机会的复合期权，并开发出了一种基于格林函数的数学方法来求解实施技术更新与采纳现有技术的门槛值。研究结果表明，市场不确定性越大，转换期权与投资的价值越大；而技术不确定性越大，投资门槛值越高。但该模型中技术的不确定性只有投资后才能揭晓，所以没有等待和学习的价值。

多拉斯扎努斯基（Doraszelski，2001）指出法曾（1998）模型中假定企业可以进行有限次（N＜∞）技术转换时没有考虑原有技术效率对投资价值的影响，所以实际门槛值仍然要高于法曾（1998）模型中假定进行N－1次技术转换时由净现值决定的门槛值。多拉斯扎努斯基（2004）进一步研究了技术不确定性对新技术投资的影响。他通过详细区分技术创新（innovation）与技术改进（improvement）对技术进步过程进行了更符合实际的刻画，认为任何技术突破都会伴随着大量的技术改进，企业并不需要非得等到下次技术突破，而只要技术提升到足够先进就可以投资（这不同于法曾模型中认为的下一次创新仅仅依赖于上次创新的时间这一观点）。作者构建了一个有限期连续时间动态规划模型，并用投射法求解得出投资的门槛值，而且还分析了不同参数变化对投资的影响。

贝休恩（Bethuyne，2002）研究了成本最小化企业的技术采纳决策。模型用几何布朗运动描述了技术进步对企业单位产出成本的影响，并辨识出新技术投资中的转换期权。由于转换期权的存在，技术进步对现有技术寿命的影响是不确定的，一方面新技术出现会降低现有技术的相对效率，同时转换期权价值又构成了新技术投资的附加成本，使企业推迟采纳新技术，这又延长了现有技术的寿命。当技术转换机会减少时，第二种效应更加明显。研究结果表明，技术进步的速度比不确定性对技术投资价值的影响更大。马拉、潘内尔与加迪卜（Marra，Pannell ＆Ghadimb，2003）研究了不确定性和学习对技术采纳的影响，他们以农业技术采纳为例分析了风险的不同方面（如技术的风险特征，采纳者对待风险的态度和对风险的感知以及学习效应还有延迟期权的价值等）在技术采纳中所起的作用。约瑟夫和卡博斯基（Joseph ＆Kaboski，2005）探讨了投入价格不确定对技术选择和投资决策的影响，研究了在垄断企业（这里指对投资机会的垄断）市场进入单阶段投资与生产企业转换技术投资这两种情景下投入价格不确定性产生的延迟作用。结果表明，即使在不考虑不确定性对企业产能期权的影响时，这种延迟作用也很明显。

鉴于以往的技术投资研究都只考虑技术进步因素，穆尔托（Murto，2006）又引入收益的不确定性研究了两种不确定性的综合效应对新技术投资的影响。穆尔托（2006）根据技术进步的递增性把投资价值的边界条件转化为项目净现值进行比较，极大地简化了法曾（1998）的模型，并得出了相同的结论。进一步地，作者引入未来价格的不确定性，并构建三个模型来说明技术不确定性和收益不确定性的综合效应，深化了对实物期权框架内不确定性类型和投资价值与决策间关系的认知。吉梅内斯（Gimenez，2006）提出了一个模型来揭示决定企业获取新技术以替代原有技术的决策机制，主要影响因素包括获取现有技术与出现新技术之间的时间、创新速度、利率、新技术的获取成本以及学习成本等。吉姆（2009）考察了无线通信技术的代际转换，发现战略灵活性对于提升企业价值具有重要影响。

（二）非竞争环境下的多阶段新技术投资研究

对于很多新技术投资项目来说，从企业开始投资到获得收益并非一蹴而就，往往要持续投资直至新的产品、服务进入市场。如果这个过程本身非常确定，那么就可以把不同阶段的投资转换为一次总投资，从而可以用前面描述的单阶段模型进行评估与决策，但事实上，新技术的研发和商业化过程内部有多种风险影响着项目进展，投资者需要对整个项目内的投资进行整体规划以最大化投资价值。所以，多阶段新技术投资不仅要关注市场与外部技术环境，而且还要考虑与项目本身有关的各种影响因素，尤其是内部的技术风险和学习活动。从模型构建上看，部分研究直接运用期权定价方法计算期权价值，侧重于项目评估；很多研究则根据研究目的对新技术投资的具体影响因素和阶段特征构建新的模型，侧重于分析不同要素的影响作用，以及项目决策。这部分研究的重要模型会在本研究理论构建部分进行详细比较。

罗伯茨和韦茨曼（Roberts ＆Weitzman，1981）最早关注到研发或探索活动的连续性特征，指出对这些活动的投资或资助并非一次完成而是在整个过程中连续进行，所以需要根据最新信息对项目状态和发展状况不断重新评估。马吉德与平迪克（1987）在只存在市场不确定性的条件下研究了建设时间对项目价值与最优投资决策的影响，并与不考虑建设时间的即时决策进行了对比。平迪克（1993）首次区分了项目收益与成本的外部市场不确定性与内部技术不确定性，深入研究了项目的微观投资决策过程。在此基础上，科特（Kort，1998）根据研发项目特征对平迪克的模型进行了调整并得出了新技术投资的决策规则与价值。蔡尔兹与特里安蒂斯（Childs ＆Triantis，1999）研究了两个项目的平行研发情况，考察了项目间的学习溢出对现金流的影响，对两个项目在不同时间阶段的价值进行了评估。施瓦茨和穆恩（Schwartz ＆Moon，2000）则运用ROA方法构建了专利技术和研发项目的价值评估模型，并将其与净现值方法的评估结果进行了比较。

淡马锡的瑞克斯（Tsekrekos，2001）认为，项目完成阶段的不确定性与复杂性会影响到未来收益的时机与大小，进而影响整个项目的价值。作者引入了一个项目完成参数来表示所有影响未来收益的综合效应，进而假定这种不确定性的解决以一种随机的方式（泊松过程）来提升未来收益。研究结果表明，项目完成阶段的不确定性影响项目价值的方式取决于等待的机会成本与不确定性的解决程度的相对权衡。当等待的机会成本超过不确定性的解决程度时，不确定性对未来收益的影响效应越大，项目价值越高，反之则相反。舒瓦和李（Choi ＆Lee，2000）研究了成本（投入价格）与产出价格双重不确定条件下的投资决策。通过假定投入成本与产出价格随时间的变化都遵循几何布朗运动，作者特别研究了投入与产出价格之间的相关性以及投资可回收性对项目价值与决策的影响。当投入与产出的价格高度相关时，收益的增加马上会被成本的上升抵消，从而降低了等待期权的价值。而项目的可逆性越高（放弃项目获得的补偿性收益越大），项目价值越接近于传统NPV法的评估。研究结果表明，企业外部的宏观环境变动比企业特有的不确定性对项目价值的影响更大。胡赫泽尔迈耶与克里斯托夫（Huchzermeier ＆Christoph，2001）在研究不确定条件下研发项目的管理灵活性价值时把管理者面临的风险来源分为市场收益、项目预算、产品绩效、市场需求和项目完成时间五种不确定性，并分别考察了每种不确定性对期权价值的影响。马特邹科斯和特里杰奥吉斯（Martzoukos ＆Trigeorgis，2002）认为影响标的资产的不确定事件有多种类型与来源，如技术竞争、管制效应、政治风险等，其发生的时间和对投资的影响各不相同。作者假定这些事件相互独立且影响效果和到达时间都符合特定的概率分布和随机过程，并用马尔可夫链方法对投资价值进行了评估。

弗里德尔（Friedl，2002）研究了具有建设时间的序列投资的评估与决策问题。模型把投资分为建设（building）与运行（operating）两个阶段，主要考察企业在产品价格水平随机波动时的暂存期权与重启期权对投资价值与投资决策的影响。结果表明，含有重启期权的项目会极大地减少原本含有的等待期权的价值，这是因为从某种程度上讲，重启期权减少了项目的不可逆性，使得等待的价值降低。作者发现，尽管按传统的NPV法评估的项目价值远低于按ROA法评估的项目价值，但NPV法的投资规则（投资门槛值）却与ROA法非常接近。此前大部分有关实物期权的文献认为，这是由于竞争的压力导致企业的投资门槛值降低了，但作者的研究结果表明，如果企业具有永久的暂存期权也会极大地降低投资门槛值，促使企业提前投资。伯克、格林与奈克（Berk，Green ＆Naik，2004）构建离散模型对新技术投资的微观决策过程进行了深入研究，并深入地分析了技术创新过程的技术风险及其对投资决策的影响。萨多夫斯基（Sadowsky，2005）专门针对不确定环境下勘探（Pilot）项目的学习进行了研究，并运用实物期权的建模方法研究了不同的学习效应对投资决策的影响。吴（Wu，2005）通过基于高新技术产业收益与成本的不确定性以及项目价值的跳跃特征，运用实物期权模型对新技术投资价值进行了评估，并运用模拟与敏感性分析考察了收益和成本与技术创新价值的关系。莫里（Mole，2005）研究了未来存在无限可重复期权时的投资决策，分析了不确定性对期权价值和投资规则的影响。模型通过技术状态的比较参数来决定最优投资水平。结果表明，存在重复期权的技术项目其等待期权的价值会小很多，而且投资门槛值对于相关的输入参数如收益率、利率和波动率等都不太敏感，这更类似于传统的NPV法则。萨多夫斯基（2006）在离散时间动态框架下建立了基于预期完成成本减少的项目投资评估模型。

卢卡奇、科特和普拉斯曼（Lukach，Kort ＆Plasmans，2006）研究了在有新技术进入威胁和成本不确定条件下企业的研发投资决策。与现有文献主要把新技术威胁描述为未来新技术或创新的随机出现不同，该模型把新技术的威胁内生化，在技术不确定和战略互动的框架下探讨了投资与不确定性的关系。不同于科特（1998）与施瓦茨和穆恩（2000）都把标的资产收益设定为随机维纳过程，作者引入了一个简单的两阶段研发过程，其中有一个阶段是不确定性很高的探索性投资，这种投资通过揭示研发的实际成本信息降低了未来收益的不确定性。研究结果表明，更大的技术不确定性会鼓励企业积极进行探索性投资，在此基础上决定是否继续完成整个项目。影响机制仍然是由于技术的不利风险得到控制，即不管探索性投资的结果是差还是很差，企业只要简单地中止该项目就可以。所以模型很重要的一点在于企业具有中途放弃该项目的可能性，这是序列投资的关键特征（Dixit and Pindyck，1994）。此外，在有新技术威胁时，企业更有动力去从事更高程度的研发活动与创新。这个结论在科特（1998）与施瓦茨和穆恩（2000）的研究中成立，但他们没有考虑战略的互动。其研究的重点在于表明技术不确定性的增加会促使企业开始项目，也说明进入阻碍是比较大的。卡齐（Katzy，2006）研究了如何结合创新扩散理论与实物期权对新技术发展项目进行评价与管理。首先，创新扩散的不同阶段与不同的不确定性相联系，而不同的不确定性又代表不同的实物期权类型；其次，创新扩散曲线可为微观的实物期权评估作出贡献，因为期权定价需要对技术未来的发展潜力做出预测；最后，创新过程中存在多重期权且同一创新在不同的社会经济系统中存在着并行期权，可以根据创新扩散曲线对不同的期权进行构建与管理。库西斯、马特邹科斯和特里杰奥吉斯（Koussis，Martzoukos ＆Trigeorgis，2007）研究了当存在学习时间与“干中学”（Learning by Doing）效应时的最佳研发投资决策。

在运用与修改金融期权定价模型方面，林（Lin，2002）根据高科技投资的序列特性与高风险性把格斯克（1979）两阶段复合金融期权定价模型拓展为多阶段复合期权模型并得出其封闭解，并比较了不同数值方法在求解多元正态积分时的速度与误差。赫拉特和帕克（Herath ＆Park，2002）采用基于多个互不相关资产上的多期复合实物期权模型来对多期投资进行定价，并采用二项式网格方法来定价。卡西蒙（Cassimon，2004）根据新药开发流程特性把流程每个阶段视为进入下一阶段的期权，从而把新药的商业化过程构造为一个六重复合期权，并根据格斯克复合期权模型的一般形式推导出多重复合期权的封闭解，对新药开发的价值进行评估。王和黄（Wang ＆Hwang，2007）在研究研发项目组合选择时，运用一种模糊复合实物期权方法评估了研发项目的价值。作者对研发进行阶段划分，分析了不同阶段的特征，指出项目中单个期权的价值依赖于其他期权的价值，并直接应用格斯克的公式进行评估，但对投资成本和收益进行模糊化处理。

（三）竞争环境下的新技术投资研究(www.xing528.com)

非竞争条件下的新技术投资意味着投资机会是垄断或独占的，企业在决策时不需要考虑其他竞争对手的反应，只要在事先规定好的不确定环境下最大化项目价值就可以得出最优决策。但在实际创新活动中，一个产业内往往有多个企业从事相同或类似的研发或商业化项目，其针对的市场也具有很大的重合性，企业间有着不同程度的竞争，影响单个企业技术投资的预期收益，竞争的结果决定了整体行业范围内新技术或新产品更迭的速度与程度。所以在竞争环境下，技术进步的速度与程度往往是不同企业间在各自战略指导下，基于自身技术能力和对其他竞争者行为的最优反应而进行创新的均衡结果。^[2]

近十年来，在动态环境下结合实物期权与战略竞争视角的研究越来越多，这种竞争环境下的实物期权被称为战略实物期权。战略实物期权不仅要考虑投资的灵活性，而且还要分析企业投资决策之间相互影响、相互制约的战略互动关系，企业的投资决策由博弈均衡来决定。格林内迪尔（2000）、斯密特和特里杰奥吉斯（2004）系统阐述了运用实物期权结合博弈论对投资进行分析的一般理论与方法，前者偏重于连续模型，后者则主要在离散框架内进行分析。布瓦耶、格拉瓦奥与拉萨尔（Boyer，Gravel ＆Lasserre，2004）则对期权博弈的文献进行了详细梳理。

从博弈角度划分并结合前面讨论的投资阶段性，理论上新技术投资的期权博弈模型可以按照企业是否对称、信息是否完全以及投资是一次还是多次（序列）进行划分，研究趋势及各类研究的主要文献如图2—6所示。

图2—6　技术投资期权博弈模型发展过程示意图

在现有新技术投资的期权博弈文献中，大多数研究的是企业间的静态博弈，即假定投资成本是一次性支出（One Shot Investment），主要影响因素为投资外部的不确定性，从而在最优停止博弈框架下来研究企业的投资时机选择。惠斯曼（1999）、科特（2001）与霍普（Hoppe，2002）对不完全竞争环境下的新技术采纳时机进行了深入研究与系统归纳。

由于本研究的重点在于讨论企业在创新过程中的微观投资决策，所以下面主要对新技术投资期权博弈中针对创新过程内部的模型进行详细分析。

加拉皮（Garlappi，2004）建立了离散时间下多阶段的专利竞争模型来研究技术竞争不确定性对研发企业回报风险溢价的影响。该模型同时考虑技术、市场与竞争的不确定性，详细讨论了不同的均衡特征和相应的最优投资策略。数值模拟结果表明，企业的风险溢价会受企业的竞争地位、投资决策和现金流水平的影响。模型还进一步分析了企业间可以合作时的投资决策，并将合作结果与竞争结果进行比较，以考察政府的宏观政策选择，即政府必须权衡竞争导致的创新收益的增加和导致的期权价值损失。同时，研究还表明在竞争中，抢先效应对期权价值的侵蚀在项目早期阶段随着两企业竞争地位的接近而增大。加拉皮（2004）的研究可以看做伯克、格林与奈克（2004）模型在竞争环境下的拓展，其技术不确定性也被描述为项目进展成功的概率（泊松过程），但与伯克模型不同的是，这个概率并不受企业投资的影响，也独立于项目进展的具体阶段，这使得企业的研发过程只进不退，无法体现出企业在竞争中由于技术不确定性导致的竞争落后。

米尔特森和施瓦茨（Miltersen ＆Schwartz，2004）建立了连续时间对称企业的完全信息动态博弈模型来研究受专利保护的研发项目决策，不仅考虑技术和市场不确定性，而且还有突发事件和技术冲击对成本的影响。与专利竞争不同，该模型假定不同企业之间尽管存在着竞争，但不会发生赢者通吃的情形，两个企业都会完成研发和商业化的全部阶段，只是进入市场的时间顺序不同。作者从最后阶段开始逐步向前，分析每个阶段两个项目存在的可能状态，然后构造不同企业的价值函数并得到投资博弈均衡结果和决策准则。研究表明，研发方面的竞争不仅能提高产出和降低价格，而且可缩短产品开发的时间，提高成功的概率，而与此相对的则是增加总的投资成本和降低总收益，这具有很好的政策含义。按照模型的结果，如果只强调研发的效率，应该在垄断条件下统一支配资源进行，但对社会来说需要的是更多的产品和更低的价格，而这就有赖于企业间的竞争，这与加拉皮（2004）的结论很类似。

孟（Meng，2004）建立了不确定条件下专利竞争的连续时间模型来研究新技术投资的财务含义。与非竞争条件下的模型一致，模型对成本波动的处理与平迪克（1993）相同，即明确表现出企业在研发中的进展和不确定性，同时也包含了投资的学习效应，使得每阶段对不确定性的解决被内生化，这可以看做连续条件下对加拉皮（2004）的补充。模型描述了具有高增长期权的企业的投资策略并分析了企业的β值与回报的波动性。结果证明，企业的投资增加会提高单个企业回报的方差和企业之间回报的协方差，所以回报不确定性的增加也会促进投资。同时，该模型还指出，相对于合资企业，竞争会导致过高的回报不确定性和过度投资。从对投资过程和创新收益分配的构造来说，该模型可以看做米尔斯特森与施瓦茨（Milstersen ＆Schwartz，2004）的互补模型，但由于过于强调其财务意义，没有全面分析投资的策略执行与决策机制。

韦安特和陶（Weyant ＆Tao，2005）也建立了离散时间下多阶段的IT技术研发竞争模型来分析期权的战略执行情况，同时考虑了技术与市场的不确定性。该研究重点分析了企业在多次重复博弈中形成缄默合谋（Tacit Collusion）的可能性，以及一旦合谋形成影响企业偏离均衡的因素。模型假定企业对其竞争者行为的观察存在时间滞后（Time Lag），即只有在特定时间后才能准确获知竞争者前面的决策。结果表明，当时间滞后很长时就会出现抢先均衡，而滞后时间足够短时则会出现合谋，且相对于单个企业，合谋中的企业会延长等待投资的时间。该模型在合作博弈框架下讨论了企业新技术投资决策，是对包含建设时间的期权博弈模型的拓展。但模型对技术不确定性的处理与加拉皮（2004）一样，也是外生指定的，没有体现学习导致的阶段性差异。

三、新技术投资的实物期权评估的应用研究

尽管实物期权评估在理论研究中获得了很大进展，但由于模型的复杂性和在具体问题处理上的多种选择，实际应用实物期权理论进行新技术投资评估与决策还有很多困难。很多研究对实物期权理论与其实际应用情况进行了对比分析，也有研究基于实物期权思想（或结合其他理论）开发出了对项目风险进行管理的新工具或新方法。从应用领域来看，基本上集中于医药与信息技术领域。

贝纳罗什和考夫曼（Benaroch ＆Kauffman，1999）对运用经典期权定价模型来评价信息技术投资的有效性（Validity）进行了研究，从现金流分布和风险等方面对比了布莱克—斯科尔斯（B－S）模型与二叉树模型，并用布莱克—斯科尔斯（B－S）模型对一个实际IT技术投资项目进行了评价。作者最后把适用于实物期权评估的IT技术投资项目分为四类，并对每类项目的特征与期权评估情景进行了分析。麦克拉斯（McGrath，2000）提出了一种战略技术评估回顾（STAR）的方法，把实物期权思维应用于企业的实际技术项目评估，使得实物期权法更具有操作性。作者把影响技术项目期权价值的因素分为三大类，即累计收益、商业化成本与开发成本，并通过一系列问题对每一范畴下的因素做了详细分析。战略技术评估回顾（STAR）法并非精确计算技术期权价值的方法，但它结合了战略和技术本身的考量，有利于企业识别和评价各种风险，并且可以对期权价值进行初步判断。布拉苏布拉马尼亚姆、库拉蒂拉卡与斯托克（Balasubramanian，Kulatilaka ＆Storck，2000）则基于IT基础设施投资构建了一种结合企业战略目标、技术特性与弥补能力差距的投资管理方法。作者认为，企业投资是为了获取特定的能力，这些能力被看做应对未来一系列风险的各种期权。借用新古典经济学里的生产可能性边界，企业能力也决定了技术转化为各种产品或服务的过程。技术投资评估不仅要评价未来的市场条件，而且还要衡量企业多大程度上具备这种能力。这种基于能力获取的实物期权观拓展了不确定条件下投资管理的研究视野。鲍曼与莫斯科维兹（Bowman ＆Moskowitz，2001）通过分析实际企业间的技术授权案例指出标准实物期权模型中很多假设是和现实相矛盾的，强调要根据具体项目的实际风险特征构建客制化的实物期权模型，但这一巨大的困难或许就解释了为什么实物期权在企业实践中运用如此稀少。作者还强调，实物期权作为一种战略思维工具具有很重要的意义，但实际应用超出了一般管理人员的能力范围，需要研究者做更多的工作。吉姆和桑德斯（Kim ＆Sanders，2002）基于实物期权概念开发出了一个评价IT技术投资的战略行为框架，以解决由于新技术复杂性衍生出的复杂评价问题。贝纳罗什（2001）借鉴金融领域的风险管理概念，基于技术投资的不同风险特征与不同期权的匹配，并结合复合期权的求解方法，开发出了一种通过设计和创造技术投资的期权结构使其价值最大化的结构化方法，并运用实际例子对该方法进行了详细说明。在后续研究中，贝纳罗什（2002）认为信息技术投资中的期权绝大部分是看跌期权，从而可以通过对风险的识别来辨识期权，并提出了一个结构化的分析框架来对IT技术投资进行评估。库马尔（2002）提出了一个系统的IT技术投资风险管理的框架，包括系统识别不同类型的风险，评价不同风险对项目的相对重要性并完成对风险的管理等。很多实际的技巧包括列出各种风险的类型，对其赋予概率值并计算，采取具体的行为来管理等。圣地亚哥与比法罗（Santiago ＆Bifano，2005）基于实物期权构建了一个管理研发项目不确定性的多维方法，不仅可以评估项目价值，而且可以解决产品开发整个生命周期内的技术、市场与成本等不确定性。该方法根据项目特征划分为特定的回顾阶段，用控制变量来分析每个阶段的不确定性解决程度并根据绩效评估来决定是按原计划继续投资、放弃项目以避免未来损失还是增加额外投资等（这其实代表执行了不同的期权）。由于项目风险在不同阶段具有不同的特征与程度，作者用一个高技术产品商业化的例子说明了该方法在评价与管理这些风险时的具体行动和权衡。

特里杰奥吉斯（2005）集中于研究如何使得实物期权方法在应用中更加简单和易用，提出对项目内的多种期权进行模块化分解和复合。作者系统回顾与说明了现有各种期权的类型、特征与应用领域，进而对灵活性决策中的实物期权的含义与关键内容进行了深入分析。在此基础上，特里杰奥吉斯（2005）提出了一种模块化的问题解构方法，把复杂的实物期权问题分解为基本的期权模块以及模块之间的不同连接方式，并用不同实例说明了如何把实际问题用模块化的期权模块来组合、分析与评估。阿姆拉姆（2005）建立相关的评价模型对专利和新兴技术价值进行了评估，旨在吸引和加速商业交易。尽管许多学者提出可以将新兴技术视为一系列实物期权，但作者认为问题的关键在于如何把评价模型与技术本身的内在特质匹配起来。作者通过四个例子展示了在评价专利和新兴技术时的挑战与解决方法。结果表明，不存在最好的评价模型，必须选用和改造适当的模型来最佳地匹配技术应用的内在特征。此外，尽管实物期权模型在应用中存在着各种局限性，但实物期权思维在新兴技术和专利评价中却有着非常重要的作用。

四、国内相关研究

国内对实物期权的研究始于20世纪90年代末期，陈小悦与杨潜林（1998）首先在《实物期权的分析与估值》一文中引入了实物期权的概念，介绍了实物期权的基本分类，并使用离散和连续模型对实物期权进行了评估。此后，国内实物期权研究朝着理论的深度与应用领域的广度以及可操作性方向发展。于洋、王辉与杜永怡（2003），杨屹、扈文秀与杨乃定（2004），陈元志与夏健明（2005）分别对国内的实物期权文献进行了综述。下面主要针对国内创新领域内的实物期权文献做简要介绍。

在资产评估方面，范龙振和唐国兴（1999）、杨春鹏和吴海华（2002）、马忠明（2004）运用实物期权方法对专利技术进行了定价；吴立扬与胡高峰（2004）把实物期权方法应用于技术类无形资产的期权估价；李强与曾勇（2005）研究了不确定环境下企业的技术创新投融资决策，建立了新技术价值的评估模型。

在新技术采纳研究方面，赫与曾（He ＆Zeng，2001）采用实物期权分析方法推导了不同技术环境下技术创新采用时机的概率模型，并对实证结果进行了理论解释。进一步地，何佳和曾勇（2003）考察了两代未来创新的情况，得到了现有创新和第一代未来创新均出现的情况下企业技术创新采用时机的概率模型，解释了赫与曾（2001）文中所述的在仅有一代未来创新情况下，技术创新速度对企业投资行为的非单调影响。夏晖与曾勇（2005a）在创新采纳成本随时间下降的情况下，采用实物期权方法分析了采纳企业投资决策对创新提供方期望净收益的影响，研究了在快速变化的环境下最优的新兴技术创新速度。夏晖与曾勇（2005b）建立模型对多代新技术的最优投资策略和扩散进行了研究，该模型可以用来预测现实中企业的投资策略，也为实证分析新技术的采纳和扩散过程提供了理论支持。

在一般的新技术项目评估与决策研究方面，谭跃与何佳（2001）将实物期权方法应用于高科技战略投资，对我国3G牌照的价值进行了分析；郑德渊、伍青生和李湛（2000）以二叉树无风险套利定价模型与决策树为基础，建立了企业研发项目的实物期权评价方法并给出了实例；唐振鹏与刘国新（2002a，2002b）基于实物期权方法分析了企业模仿创新投资决策和传统产业技术创新的投资决策；杨家伟、邓光军和曾勇（2002）针对高校科技成果转化中的投资采用实物期权的方法进行了分析；简志宏和李楚霖（2002）把技术升级换代或技术创新的机会理解为当前投资机会的嵌入期权，分析了产业化投资的机会价值或期权价值；刘金山、胡适耕和李楚霖（2003）运用实物期权理论研究了企业进入项目后的研究开发策略；李洪江和曲晓飞（2003）通过对金融期权定价进行修改评估了高技术项目的投资价值；李川、邓光军和曾勇（2003）评估了技术创新中的增长期权；朱东辰与余津津（2003）基于风险企业的高风险和多阶段特点，运用实物期权方法，构建了风险企业价值评估的多阶段复合实物期权模型；李启才、杨明与肖恒辉（2004）结合技术不确定性和现金流不确定性及专利保护，将研发项目划分为研发阶段和新产品商业化阶段，运用实物期权法对研发项目进行了分析与评价；陈黎明与邱菀华（2005）探讨了企业对可升级换代新技术的投资策略选择问题，建立了基于实物期权方法的投资分析模型，阐述分析了企业可选择的五种基本投资策略；邓光军、曾勇（2005）采用实物期权方法研究了企业在持续创新过程中的产品创新和工艺创新选择；艾明晔与齐中英（2007）在分析研发项目技术和市场不确定性分布特征的基础上，提出了多步骤四项式期权定价模型，用于研发项目进展评估。

在期权博弈研究方面，安瑛晖与张维（2001）归纳总结了期权博弈理论模型的发展；夏晖、曾勇与唐小我（2004）则对国内外战略技术创新投资研究进行了系统总结。其他研究主要包括：王玉灵和夏国平（2003）建立了双头寡占技术创新静态博弈模型来分析企业的创新战略；楼高翔和曾赛星（2005）研究了双头垄断市场技术创新和新产品开发中的跟随者优势；余冬平和邱菀华（2005）研究了竞争条件下的企业研发投资决策，建立了不对称的双头垄断期权博弈模型并给出了混合策略均衡解；黄学军和吴冲锋（2005）根据竞争作用对抢先投资企业与后进入企业影响的不对称性建立了技术创新投资期权博弈模型；杨勇和达庆利（2005）研究了经营成本与投资成本不对称条件下的双寡头企业技术创新投资决策研究；黄进、朱东华和蔡婷婷（2006）针对军用技术研发投资的特点，在一般技术研发投资决策模型的基础上，用效用率代替收益率，并引入多维动态博弈理论研究了研发体系间的对抗；吴建祖和宣慧玉（2006）研究了不完全信息条件下企业研发的最优投资时机选择，研究表明，不完全信息减缓了竞争对企业研发投资等待期权价值的侵蚀；曹国华与潘强（2007）应用期权博弈理论研究了双寡头竞争者在不完全竞争环境下的企业技术创新扩散问题；李志伟（2007）运用实物期权与博弈论方法研究了溢出效应和对竞争对手的模仿能力对企业研发行为的影响。曹国华、耿朝刚与尹林林（2011）针对影响风险项目投资时机的非市场机制中的不确定性进行了分析，表明波动率相同时，突发事件对风险项目收益影响越大，其要求的投资时机越晚；而在突发事件影响程度相同时，波动率越大，其要求的投资时机也越晚。

五、现有研究述评

从以上对文献的总结与归纳中可以看出，在创新投资领域，实物期权理论与方法已经得到广泛和深入的研究与应用，不仅提供了新的研究视角，而且其运用定量模型进行理论推导的方法也有助于对创新投资的机制进行更深入与细致的分析。但从具体的研究内容与方法看，还存在以下不足。

第一，很多研究过于关注模型的数学表达而忽略了研究对象本身的特征与经济含义。实物期权方法把金融期权理论应用于实物投资评估与决策，而实物投资环境与金融环境有很大不同，需要从实物投资本身的特征出发，分析其主要影响因素并构建相应的模型进行评估。新技术投资与其他类型的项目投资存在很大差异，需要深入挖掘创新投资的主要特征并与实物期权的思维和方法有机结合起来。

第二，无论是在竞争还是非竞争环境下，现有研究主要集中于讨论企业单阶段（一次性）的投资评估与决策，针对企业新技术开发和商业化过程内的多阶段投资的研究较少。单阶段新技术投资只考虑期权执行之前的情况，一旦投资发生（期权被执行），结果就是确定的。换句话说，单阶段投资的实物期权评估方法关于决策发生后的隐含假定与NPV方法相同。但事实上，创新投资的整个过程都是不确定的，需要企业进行主动的规划与管理，但这个过程并未包含在单阶段投资的实物期权模型中。

第三，缺乏与其他学科理论方法更紧密的结合。实物期权理论方法可以应用于多个领域，但不同领域有各自相关的理论与方法，这些理论并不从投资角度来考察，但却从多个角度对投资环境内的各种问题提供了解释与分析。当运用实物期权方法去评估新技术投资时，需要把实物期权理论与创新理论以及其他相关学科结合起来研究，才能更全面和深入地考察和评估创新投资。