投資價值分析的方法范文
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第1篇
價值工程與模糊評價方法是現代科學管理技術與技術經濟綜合分析方法。價值工程與模糊評價方法廣泛應用于改進產品設計、改進生產工藝、改進生產組織、管理方法和效果評價等多方面。價值工程與模糊評價可以在商業項目決策領域廣泛應用。
一、價值工程與模糊評價方法簡介
價值工程（Value Engineering，簡稱VE），是一種提高研究對象“價值”的科學方法和管理技術。價值工程中的“工程”的含義是指為實現提高價值的目標，而對研究對象的功能和成本所進行的一系列分析研究活動。因此，價值工程可定義為：以最低的壽命周期成本，可靠地實現研究對象的必要功能，從而提高對象價值的有組織的活動。價值工程的研究對象，包括所有為獲取功能而發生費用的事物，如產品、工藝、服務等 。模糊評價方法則是以現代模糊數學為基礎，研究和處理模糊現象、模糊事物的一種評價方法，主要應用于將難以量化的研究對象進行定量分析，做出定性判斷的評價活動。如公共福利實現程度的定性分析等。
二、價值工程與模糊評價方法相結合的主要特點
價值工程與模糊評價相結合是一項通過對研究對象的功能進行分析，從而提高對象價值，然后進行效果評價的有組織的活動過程。其特點體現了價值工程和模糊評價的基本原理和思想方法，主要表現在以下四個方面：
1.著眼于提高項目價值。價值工程與模糊評價相結合既不單純追求降低成本，也不片面追求提高功能，而是以提高它們之間的比值――價值為目標，研究多角度、多項目的最佳匹配，然后進行評價。
2.功能分析是研究的核心。價值工程與模糊評價相結合的方法著重對項目進行功能分析，通過功能分析，明確和保障項目的必要功能，盡可能減少或消除其多余的不必要功能，并補充不足功能，使項目的功能結構更加合理，以達到降低成本提高價值的目的。
3.價值工程與模糊評價相結合是有組織的創造性活動，需要進行系統的分析、研究。項目的價值涉及到投資、收益、管理、成本和政策等，需要調動多方面共同協作，尋找最佳方案。
三、價值工程與模糊評價方法相結合，優化商業項目投資決策的步驟
在投資決策過程中，不同方案間的比較選擇是一個非常重要的環節。以往的一些評價方法主要側重于經濟指標的評價，缺少對實際情況和項目功能的考察，測算出的數據具有片面性，不能全面反映商業項目的情況。利用價值工程與模糊評價相遞進的方法，可以比較準確地評估商業項目的價值功能，測算出工程項目總體功能的優良程度，是一種比較適宜的評價方式，其操作步驟如下：
1.確定各項功能指標及其權重。對于擬建商業項目，在方案比選時利用價值工程原理，可以以方案比選過程作為價值工程的對象，根據商業項目的不同用途和要求，確定功能指標及其權重。現在假設有甲、乙、丙三種備選方案，假定預期收益（U1）、市場占有率（U2）、期間費用（U3）、綜合指數（U4）為功能評價指標。可以利用04打分法或層次分析法（AHP），確定各項評價指標的權重，現假定U1、U2、U3、U4的權重分別為A1(0.38)、A2(0.25)、A3(0.16)、A4(0.21)。
2.求出各被選方案的功能系數Fi（i=甲，乙，丙）。由數位專家組成投資決策方案評審小組，對各方案的功能滿足程度分別用百分制評定打分，將數位專家對于一項功能指標的打分加權，算平均值；得出每個方案各項功能的得分后，按照各項功能指標權重加權，得到各方案的加權總分；然后計算各方案的功能系數F，如表1所示。
3.求出各方案的成本系數（Ci）和價值系數（Vi），如表2所示：從價值工程的角度分析，雖然甲方案相對比較是最佳方案，但三種方案的價值系數差別不大，所得結論缺乏說服力，此時價值工程評選結果失真。因此可以再次利用價值工程評選過程中的數據，運用模糊分析方法，測評出各備選方案的總體功能的優良程度，然后做出選擇。
4.對各投資方案進行模糊分析。首先，建立因素集。令U={ 預期收益（U1），市場占有率（U2），期間費用（U3），綜合指數（U4 ）}。然后建立U的諸因素評價集A，各因素的權重為A (0.38)，A1(0.25)，A2(0.16)，A3(0.21)，權重集為（A1，A2，A3，A4），即A＝(0.38，0.25，0.16，0.21）。
5.建立U的評語集，進行比較分析。評語集是評價者對評價對象可能做出的各種評價結果所組成的集合。本評語集可以在數位專家對各個方案不同打分的基礎上建立，選取一定的規則，針對U的每一個因素，將不同的打分轉換成優、良、合格和不合格出現的概率，總和等于1。這樣不同的方案就會形成不同的模糊評價矩陣R ，對U進行評價，就可以得到模糊綜合評價Qi=ARi（i＝甲，乙，丙）
例如：甲方案中預期收益（U1）的得分為80,它是由100位專家打分的均值，我們可以規定90分以上為優，80分到90分為良，70分到80分為合格，70分以下為不合格，這樣就可以把得分轉換成優、良、合格與不合格發生的概率。可以用同樣的方法將所有功能評價指標轉換成概率形式，這樣就形成模糊評價矩陣R 。如下（數據假定）
因此，Q甲=AR甲=（0.51，0.25，0.15，0.09）。用此方法同樣可以分析出Q乙、Q丙，然后進行比較。
6.對比模糊綜合評價值，確定備選方案。比較各備選方案的模糊綜合評價值，著重考察各方案的優良實現程度，優良實現程度最高的方案為最佳方案。
參考文獻：
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第2篇
［關鍵詞］ 房地產開發企業；投資性房地產；公允價值
doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2012 . 06. 005
［中圖分類號］ F230 ［文獻標識碼］ A ［文章編號］ 1673 - 0194（2012）06- 0009- 02
房地產開發企業所持有的房地產按照持有意圖可劃分為存貨、固定資產或無形資產、投資性房地產三類，分別歸屬于不同的具體會計準則進行規范。投資性房地產的范圍包括已經對外出租的土地使用權和地上建筑物以及持有準備賺取資本增值的土地使用權。從取得途徑上來說，房地產開發企業所持有的投資性房地產既可以由原準備對外出售的存貨或自用的固定資產、無形資產改變使用用途轉換而來，也可以直接自建作為投資性房地產進行獲利。按照企業會計準則的規定，投資性房地產的后續計量既可以采用成本模式，也可以采用公允價值模式。允許對投資性房地產采用公允價值模式進行后續計量，使投資性房地產同企業其他類別的房地產的會計核算出現了較大不同，對房地產開發企業的會計信息也產生了較大的影響。
1 公允價值模式進行后續計量的房地產開發企業投資性房地產的會計處理舉例
例如，甲房地產開發企業，2010年1月1日將一套自建完工原用于出售的商品房出租給乙公司。該商品房的開發成本為1 000萬元，甲企業對其計提了200萬元的減值準備。如果出租日，該商品房的公允價值為900萬元。甲公司在租賃期開始日的會計分錄為：借：投資性房地產――成本900，借：存貨跌價準備200；貸：開發產品1 000，貸：資本公積――其他資本公積100。如果出租日，該商品房的公允價值為700萬元，則甲公司在租賃期開始日的會計分錄為：借：投資性房地產――成本700，借：存貨跌價準備200，借：公允價值變動損益100；貸：開發產品1 000。按照企業會計準則的規定，存貨計提跌價準備后，如果造成存貨價值下跌的原因消失，企業可以將已經計提的存貨跌價準備轉回。但從以上會計處理對比中可以看出，如果房地產企業將存貨轉換為按照公允價值模式進行后續計量的投資性房地產，投資性房地產按照轉換日的公允價值入賬，如果房地產的公允價值高于原賬面價值是不允許通過損益轉回的，但是如果房地產的公允價值低于原賬面價值則要計入當期損益。這種不對稱的會計處理方式，是為了防止企業通過調節房地產的公允價值來調節利潤，遵循了謹慎性原則，但對房地產開發企業的利潤有不利影響。
采用公允價值模式對投資性房地產進行后續計量后，房地產開發企業無需按照自用的固定資產、無形資產類似的會計處理方式，按期計提累計折舊或累計攤銷，也無需對該投資性房地產計提資產減值準備。接上例，如果2010年1月31日該商品房的公允價值上漲100萬元，則甲企業的會計分錄為：借：投資性房地產――公允價值變動100；貸：公允價值變動損益。如果2010年1月31日該商品房的公允價值下跌100萬元，則甲企業的會計分錄為：借：公允價值變動損益；貸：投資性房地產――公允價值變動100。投資性房地產公允價值下跌對房地產開發企業的影響類似于存貨出售價格下跌而計提的資產減值損失。但當商品房價格上升超過其原開發成本時，房地產開發企業可以將這一部分上升的價值體現在利潤表之中，從而增加當期會計利潤。
接上例，假設2010年12月31日，甲房地產開發企業將該商品房出售給乙公司，出售價款為800萬元，不考慮相關稅費。出售時，該商品房“投資性房地產――公允價值變動”明細科目為借方余額200萬元，“投資性房地產――成本”明細科目為借方余額700萬元，“資本公積――其他資本公積”為貸方余額100萬元。甲企業會計分錄為：①確認其他業務收入。借：銀行存款800，貸：其他業務收入800。②結轉公允價值變動損益。借：公允價值變動損益200；貸：投資性房地產――公允價值變動200。③借：其他業務成本600，借：資本公積――其他資本公積100；貸：投資性房地產――成本700。同房地產開發企業將商品房直接對外出售相比，甲企業的出售收益和成本分別計入了“其他業務收入”和“其他業務成本”而不是“主營業務收入”和“主營業務成本”，但由于利潤表并不單獨列示主營業務和其他業務，而是合并列示于“營業收入”和“營業成本”，因此不會對會計信息造成分類上的影響。從營業利潤金額的角度來說，從以上分解會計分錄中可以看出，甲企業確認的其他業務收入就是甲企業收到的銷售款，確認的其他業務成本就是甲企業對商品房的原開發成本。投資性房地產在持有期間公允價值的變動僅影響公允價值變動損益而不會對營業利潤造成任何影響。
2 以公允價值模式對投資性房地產進行后續計量對房地產開發企業的影響分析
（1）以公允價值模式對投資性房地產進行后續計量加大了房地產開發企業的會計核算成本。由于相對于歷史成本，公允價值計量屬性具有較大的不確定性，為了保證會計信息的可靠性，企業會計準則對投資性房地產以公允價值模式進行后續計量做了嚴格的限制。當房地產開發企業對外出租的房地產不存在活躍的市價時，企業需要參照同類或類似，例如分布在同一市區、位置相似、環境相似、建筑結構相似、使用用途相同等，有活躍市價的房地產價格進行調整、評估確認該房地產的公允價值。如果企業不具備房地產公允價值的評估能力和評估資質，企業還需要聘請外部資產評估機構出具評估報告，這會加大企業會計處理的難度和成本。
（2）以公允價值模式對投資性房地產進行后續計量加大了房地產開發企業的會計利潤波動性。雖然按照企業會計準則的規定，資產的公允價值是指資產買賣雙方在公平交易的前提下，自愿進行資產交付的價格。但事實上由市場交易而產生的公允價值會受交易雙方的投資心理、對市場走向的預期、談判能力、世界經濟形勢等不可預期甚至非理性的因素影響。作為存貨的商品房，房地產開發企業應當在一年內予以出售，而且我國的政策法規對房地產開發企業囤房不售的做法也有較為嚴格的規定。但作為投資性房地產進行管理后，房地產開發企業可以長期持有，并且在每個會計期末將房地產公允價值的變動以持有損益――“公允價值變動損益”的形式反映在利潤表中。這會使企業的會計利潤喪失歷史成本計量下的穩定、連續和規律性而變得波動。對于我國房地產開發企業來說，在政策調控前，房價一直處于連續上漲階段，將對外出售的商品房轉為投資性房地產，一方面可以達到間接囤房以謀取更大經濟利益的目的；另一方面也可以將公允價值的上升反應為企業的當期會計利潤，對于上市公司性質的房地產開發企業可以達到粉飾會計報表的作用。但目前政策調控后，房地產價格出現大幅下跌趨勢，這種情況下，以公允價值對投資性房地產進行后續計量，對企業的會計利潤可能產生不良的影響。
3 以公允價值模式對投資性房地產進行后續計量對房地產開發企業稅負的影響分析
（1）按照我國目前稅法的規定，企業將房地產對外出租而計算繳納的房產稅有兩種征收辦法：第一種是直接按照租金收入的12％計算，第二種則是按照出租房地產賬面原值的70％再乘以1．2％計算。采用第二種方法進行計算時，企業采用成本模式還是公允價值模式對投資性房地產進行后續計量會對出租房地產的賬面價值產生一定的影響。如果今后稅法采用重估資產價值作為計稅基礎，那么在房地產價值上漲時公允價值計量會加大企業的稅負。
（2）我國計算繳納所得稅采用的是收付實現制，投資性房地產公允價值的變動雖然會影響企業當期會計利潤，但由于企業并未實際處置房地產，因此經濟利益并沒有流入或流出企業。企業在計算應稅所得額時可以將公允價值變動損益扣除。但是投資性房地產以公允價值進行后續計量后，將不再計提累計折舊，而累計折舊是可以稅前扣除，因此采用公允價值計量模式對投資性房地產進行后續計量會加大企業的所得稅負擔。
主要參考文獻
［1］中華人民共和國財政部.企業會計準則［S］．2006.
第3篇
摘要：利用數據包絡分析方法（DEA），對廣州市屬高職學院教育投入產出的相對有效性進行分析與評價，結果顯示，大部分院校處于DEA有效、規模收益不變階段，并通過投入產出指標的不同組合，進一步探討人力、財力和物力資本的相對效率。據此，提出了嚴格控制學校規模增長，充分利用教育經費，適當增加人力和物力資本，努力提升教育教學水平，積極參與社會服務，高度重視科學研究等思考與建議。
關鍵詞 ：高職學院；教育投資效益；評價；數據包分析方法（DEA）；廣州
基金項目：廣州市教育科學“十二五”規劃2013年度課題“高等職業教育投入機制與效益問題研究—以廣州為例”（項目編號：2013A157）
作者簡介：王超輝，男，廣州番禺職業技術學院監察審計處經濟師，高職研究所兼職研究人員，主要研究方向為高教研究、內部審計。
中圖分類號：G715文獻標識碼：A文章編號：1674-7747（2015）04-0017-05
當前，我國高等職業教育事業發展迅猛，如何對其教育投資效益作出科學、合理的評價成為人們關注的問題。以往學者對高等職業教育投資效益的研究大多數停留在定性分析方面，鮮有從定量分析的角度進行研究，而衡量教育投入產出最根本的指標就是其生產效率。因此，本文從教育投入產出實際出發，以廣州市屬高職學院教育投資效益為研究對象，嘗試應用數據包絡分析方法（Data Envelopment Analysis，以下簡稱DEA）對廣州市屬高職學院的技術效率和規模效率進行數據包絡分析。同時，通過投入產出指標的不同組合，探討人力資本、教育經費和物力資本的相對效率，以期發現廣州高等職業教育發展的主要問題，為相關政府部門和高職院校采取有效措施提高教育投資效益提供參考，從而為我國高職教育的健康發展提供有益幫助。
一、DEA評價方法的選擇
DEA最早是由美國運籌學家查恩斯（A.Charnes）、庫伯（W.W.Cooper）和羅茲（E.Rhodes）等學者于1978年基于“相對效率評價”原理而建立起來的一種非參數分析方法［1］，基本思路是運用線性規劃的方法構建觀測數據的非參數分段曲面或前沿面，然后相對于這個前沿面來計算效率。即把每一個被評價單位作為一個決策單元（Decision making unit，以下簡稱為DMU），眾多DMU構成被評價群體，通過對投入和產出比率的綜合分析，以單元的各個投入和產出指標的權重為變量進行評價運算，確定有效生產前沿面，根據各單元與有效生產前沿面的矢量距離，確定各DMU是否DEA有效。基于法雷爾（Farrell）測量的數學規劃方法，查恩斯、庫伯等學者提出了CCR模型（規模報酬不變），而后又修正為BCC模型（規模報酬可變），從而擴大了CCR模型的應用范圍。總之，所謂的DEA就是評估一群DMU之間的相對效率，當某個單位的投入越少，而產出越多，顯示這個單位的績效較高。因此，DEA常用于多投入與多產出的評估。
誠然，衡量高等職業教育投資效益的方法有多種，如比例分析法、回歸分析法和包絡分析法。相比于其他測量方法，DEA的優點在于適合處理多投入、多產出的效率評價；不需要預先估計參數，在避免主觀因素、簡化運算和減少誤差等方面有著不可低估的優越性；DEA分析不受指標量綱的限制，相對于一般生產函數衡量方法而言，DEA方法以整體為研究的基礎，更符合系統原理。因此，DEA被廣泛應用于包括企業績效研究、金融機構績效評估、產業效率評價和高校等非盈利機構績效評價等方面。
DEA中的效率具體可分為技術效率（crste）、純技術效率（vrste）和規模效率（scale）。技術效率=純技術效率×規模效率。純技術效率是指在既定的產出組合量下，所投入最小的投入組合量，或以現有的投入組合生產最大產出組合量，來衡量DMU是否以最少的投入達到最大的產出，若DMU能夠在維持相同的產出水平下，減少多余的投入，即可增加技術效率。規模效率是生產量與資源投入量的比例，當產量與資源投入量成等比增加時，即具有規模效率，若不成比例增加，代表不具規模效率。本研究主要在衡量教育資源投入下所產生的效益，并采取以BCC模式中的產出導向效率作分析。另外，由于DEA效率值的測定很大程度上依賴于各投入和產出指標的組合［2］，本文也通過不同投入—產出組合來分別探討效率值，即單一投入對應多產出和多投入對應單一產出，借此說明各投入與產出的效益情況。
BCC模型原理可以理解為：假設存在N個DMU，每個DMU都有P種投入和T種產出，而對于第m個DMU，Xm表示投入向量，Ym表示產出向量。將X定義為（P×N）的投入矩陣，而將Y定義為（T×N）的產出矩陣。在規模收益可變的假定下，第m個DMU的投入型效率值可以通過求解獲得。其函數簡化形式如下［3］：
minθ
s.t.∑tj=1λjxj≤θx0,
∑tj=1λjyj≥y0,
Iλ=1
λj≥0,j=1,2,…,t,
其中θ（θ≤1）是一個變量，約束條件Iλ=1，可以確保前沿面滿足凸性，表明規模收益可變。我們能夠用BBC模型判定是否同時技術有效和規模有效：當θ＝1，且s1+＝s1-＝0，則DMU為DEA有效，DMU的投資活動同時為技術有效和規模有效；當θ＝1，但至少某個輸入或者輸出大于0，則DMU為弱DEA有效，決策單元的經濟活動不是同時為技術效率最佳和規模最佳；當θ＜1，DMU不是DEA有效，投資活動既不是技術效率最佳，也不是規模最佳。［4］
二、指標選擇和數據處理
在用DEA方法評估高等職業教育投資效益之前，必須先確定高職院校投入與產出的指標。國內外文獻關于教育投入與產出的研究表明：高等職業教育可以看作將一定數量的教育投入（人力資本、財力資本、物力資本）轉化為人才培養、社會服務和科學研究等產出的運營過程。所以，人力資本、財力資本、物力資本等可以看作投入指標，人才培養、社會服務和科學研究等為產出指標。而在確定基本指標之前，我們對所有候選指標進行了相關性分析，除出了一部分無效指標之后，本次研究選取的投入指標有專任教師數（X1）、教育經費總額（X2，萬元）、教學行政房面積（X3，萬平方米）、教學科研儀器設備資產總值（X4，萬元）、紙質圖書總數（X5，萬冊）；產出指標為在校生數（Y1）、為學校社會服務收取的服務費（Y2，萬元）、技術專利項目（Y3）及論文數量（Y4）。我們把參加評估的所有廣州市屬高職學院看作是同類型的DMU（所有的數據均來源于《高等職業教育人才培養質量2014年度報告》及中國知網），表1為2013年6所廣州市屬高職學院投入產出指標的具體數據值。
高等職業教育投資組合效益包括人力效益（B1）、財力效益（B2）、物力效益（B3）、基于人才培養數量的效益（B4）、基于社會服務產值的效益（B5）和基于科學研究成果的效益（B6）。如表2所示，其中含“√”為參與指標。
三、評價結果分析
（一）綜合效益分析
應用DEA分析方法評價廣州市屬高職學院教育投資的技術效率、純技術效率及規模效率，結果可見表格3。從整體上看，2013年，6所廣州市屬高職學院純技術效率和規模效率的平均值分別是1和0.997，純技術效率皆為1而規模效率卻相對較低，這說明廣州市屬高職學院在不考慮規模規模因素影響的情況下其教育投資有效率，但是由于其辦學規模的不合理，導致了整體投入產出效率的低下。其中，6所學校中有5所技術效率、純技術效率、規模效率同時為1，說明這些高職院校教育投入產出效益全部有效，并且全部處在規模收益不變階段。而DMU4純技術效率雖然為1，然而由于其規模效率的偏低影響了整體效率，而從該學院所屬類型來看，處于規模報酬遞減階段。這種規模效率的降低來源于學校辦學規模的不合理擴大。因此，就目前數據結果來看，大部分廣州市屬高職學院的規模基本達到最適合的狀態，必須嚴格控制辦學規模來實現效率的整體提升，在保證辦學規模的適度擴張的同時，還要注意通過教育管理創新、技術創新和業務創新等創新手段提高自身的辦學能力即純技術效率。
（二）組合效益分析
應用不同投入—產出組合來分別探討人力、資本、物力資源以及這些投入對于廣州市屬高職學院人才培養數量、社會服務產值和科學研究成果的影響程度，表4給出了通過DEA方法評價的不同組合條件下的相對效率數值。
由表4可知，人力、財力和物力資源的純技術相對效率平均值分別為1、0.961、1，這與綜合效率比較接近，然而由于財力資源的規模效率值僅為0.807，這嚴重影響了廣州市屬高職學院教育財力投資效益，這也說明存在財力資源利用方面的規模無效性，這種無效性對于廣州市屬高職學院的影響甚至高于財力對效率的影響。另外，從表中可以看出，人力、財力和物力資源的規模效率平均值依次是0.951、0.807、0?981，有效性排序為物力＞人力＞財力，這表示只有80.7%的辦學經費投入有效地轉化為了教育產出，其中，有2所學校（DMU2，DMU5）處于規模報酬遞增階段，2所學校（DMU1，DMU4）處于規模報酬遞減狀態，剩余兩所學校處于規模報酬不變階段。總之，人力、財力、物力資源DEA效益數據顯示，廣州市屬高職學院雖然純技術相對效率整體有效，但是三者都不具備規模效益，處于弱有效階段，即每增加一個單位的投入將產生少于一個單位的產出，尤其是財力投資效益更為突出。
從表5可以看出，基于人才培養、社會服務和科學研究純技術相對效率平均值分別為1、0?949、0.972，這與綜合效率也是比較接近。人才培養數量的規模效率（0.941）相對于科學研究成果的規模效率（0.942）有些偏小，這說明廣州市屬高職學院教育教學水平相對于自身的學術科研質量偏低。
然而，基于社會服務產值的規模效率為0.847，并且僅僅有1所學校處在規模遞減階段，顯然，廣州市屬高職學院應該適當增加參與社會服務活動，從而可以提高自身教育投資效益。而從基于科學研究成果的規模效率及規模報酬類型可以看出，科學研究是帶動教育投資效益的重要動力，而對人才培養數量的不合理擴張，則成為了一種不容忽視的阻力。
四、討論與建議
由前文對廣州市屬高職學院教育投資DEA效率的研究結果可知：在現有教育教學水平下，學校規模、人力、財力、物力的有效利用、參與社會服務、教育科研水平是提高高等職業教育投資效益的主要方式。
1.嚴格控制學校規模增長，充分利用教育經費。高等職業教育是培養國家技術人才的搖籃，是經濟發展和社會進步的基石，然而，從前文研究結果可見6所學校的規模效率（0.997）和人才培養數量的規模效率（0.941），這在一定程度上表明廣州市屬高職學院辦學規模的教育效益帶有弱有效性。因此，政府和學校必須嚴格控制學校規模增長，使得高職教育投資效益實現最優化。誠然，教育投資必然涉及教育經費，財力投資的技術效率（0.961）和規模效率（0.807）要求我們不能盲目地加大財政投入，必須充分利用教育經費，只有這樣，才可以向著高職教育投入與產出的理想化道路邁進。
2.適當增加人力和物力資本，努力提升教育教學水平。由前文研究結果可以看出，廣州市屬高職學院人力和財力的純技術相對效率平均值皆為1，規模效益分別為0.951、0.981，但是其規模報酬類型大都沒有處在遞減階段。所以，適當增加人力和物力資本方面的投入，諸如擴大專任教師數量、引進高素質人才、擴大校園基本設施建設等，都可以有效地提升高等職業教育投資效益。事實上，這也與解決人才培養數量上規模效率較低的路徑不謀而合，即努力提升教育教學水平。眾所周知，教育教學最終是要落實到課程教學實踐中，而這需要學校人力資本（教師）和物力資本（設施）的強有力的支持，才可能達到較高水平和質量。
3.積極參與社會服務，高度重視科學研究。由于廣州市屬高職學院社會服務產值的規模效率（0.847）和整體所處類型，以及科學研究成果的規模效率（0.942）和規模報酬遞增（IRS），積極參與社會服務和高度重視科學研究則成為政府和學校提高教育投資效益的必然選擇。對此，國家和高職院校應更加積極參加大量的社會服務活動，實現人盡其才、物盡其用、融入社會的理想目標，同時重視自身的科學研究水平，加大自身學術論文、學術專著、科研成果、專利項目的產出數量，從而進一步提高高等職業教育投資效益。
最后，由于本研究是對截面數據進行的橫向比較，因此結論只能反映廣州市屬高職院校某一階段的教育投資效益，以后將通過對各年數據及各省市院校進行縱向分析，探討其效益效率發展變化的情況及趨勢，并考察近年來人力、財力、物力資源和人才培養、社會服務和科學研究的變化給教育投資效益帶來的改進是否顯著。
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