人们在决策时都有一个共同之处，就是对风险承受能力的估计。比如你的公司应该承受多大风险，定性分析解决不了本质问题，但量化分析可以降低投资风险。

 

信息经济学中有一个重要的工具，就是“等效曲线”。等效曲线简单的理解就是，把两个看似相矛盾的指标画在一个坐标系内，这样画成的曲线上的每一个点都具有同样价值，而且上面一组曲线上的每一个点的价值都比下面曲线的点的价值要高。

 

下面我们就要用到“等效曲线”来分析企业的经营绩效。在企业经营当中，我们经常遇到一些自相矛盾的指标，比如说如果次品率降低了15%，但顾客退货率提高了10%，那么总的产品质量是否提高了呢？如果利润上升了10%，但质量下降了5%，数字化转型战略是否进步了呢？

 

这些小指标都可以归类到企业经营的大指标之下，例如产销完成率、货款回收率。显然在同样的产销率下，货款回收率越高越好（注意赊销风险），在同样货款回收率下，产销率越高越好（注意预收款风险）。

 

生产与市场永远是矛盾的，这是这就要求企业在保证合理产能利用率的前提下，多追求高品质，少追求高产量，多鼓励高价销售。

但追求高品质又会引发新的矛盾，那就是品质与成本之间的矛盾。同样道理，这对矛盾也可以通过等效曲线来分析，找到最佳平衡点，确定合理的销售利润率。

 

销售利润率与投资回报率是从可变成本和不变成本两个角度计量的财务指标。关注投资回报率源于企业扩大品种、改进质量的要求，其中就包括做数字化转型投资。

 

投资决策有风险，怎么化解数字化转型投资的风险呢？投资边界曲线是一种较好的分析工具。

 

投资边界曲线对决策的影响是有帮助的。和风险相比，投资回报率的值会调得远高于最低投资回报率，最低投资回报率一般在15%~30%之间，随着投资项目规模的增大，这种效果也越来越突出。在一般的投资环境中，典型的信息技术决策者在决定投资数字化转型项目时，应该要求100%以上的回报率。为什么这样高的回报率呢？因为这其中包括项目取消、收益的不确定性、具体运作时面临的各种干扰，所有这些都是风险。

 

这也是许多企业老板对数字化转充满顾虑的主要原因，光听SaaS数据服务商讲投资收益如何动人还不够，还要讲明白消除各类风险的对策。可以毫不夸张地说，软件投资是商业决策者最具风险的投资决策之一。例如大型软件项目被取消的概率，会随着项目不断拖延而增加，据统计开发时间超过两年的项目被取消的概率超过25%。

 

但是，绝大多数使用投资回报率分析的公司不会考虑这种风险，虽然信息技术风险是决策中要考虑的一个巨大因素，但最低回报率并不会随着信息技术项目的风险不同而调整，如果决策者通过风险与回报率来看待软件开发项目，而不是通过固定的最低回报率来看的话，他们很可能会做出完全不同的决策。

 

明白了“等效曲线”在分析经营绩效的价值，也就可以顺便回答另一个问题了，那就是为什么单独采用投资边界曲线时，决策者往往左右为难？这是因为投资曲线上的每一个点的价值都等于零，也就是说，和预期回报相比，对应的风险刚好可以接受，于是决策者（好人主义）既可以同意投资，也可以拒绝投资