2.2 IT投资决策理论和方法

IT投资决策的方法是影响IT投资决策结果的最重要的因素，它决定了决策过程中所需信息的形式、决策方式、决策手段、决策者以及决策结果的内容。从IT运用到企业运作的那天起，IT投资决策的方法就与IT的运用形影不离，由于方法众多，下面采用层次分类（即从大类中划分小类）的方法分别介绍。注意到每一种分类方法基于一种分类的逻辑和内容表达的思路，本书的逻辑首先从哲学的角度分起。

按照哲学基础的不同，决策理论可以分为客观理性和主观解释两类，它们分别属于实证论和解释论两个不同的研究范畴，前者强调理性模型的方法，后者强调分析解释的方法。

2.2.1 理性模型方法

众多的研究把IT项目投资决策的过程等价为评估过程，而在IT项目投资评价领域，众多流行的方法忽略了来自心理学和社会学的知识。假设企业的目标是清晰和一致的，而不同的IT项目投资可以帮助企业实现不同的目标[36]，则强调在IT项目投资决策过程中使用理性模型，这些模型以数学的相关知识为基础，又可大致划分为财务方法和非财务方法。

1．金融财务方法

传统的费用效益方法。传统的费用效益方法建立在资金的时间价值理论基础上，它以一定折现率对IT项目在整个生命周期内的投资、维护费用和收益等现金流进行折现，计算其净现值（Net Present Value, NPV）或内部收益率（Internal Rate of Return, IRR）、投资回报率（Return On Investment, ROI）等，然后根据相应的评价准则，对其进行衡量判断以揭示IT项目投资价值的大小[37]。

传统的费用效益法在IT投资决策中的使用非常广泛，本书将不再更多地进行列举，原因在于它有很多明显的不足，如Dos Santos[38]指出传统的费用效益法假设所有的IT支出和收益可以准确地用金融的方法表示，但忽略了IT产生的无形价值和它给企业带来的竞争优势；McGrath[39]认为由于IT的飞速变化，传统的工具不足以应对IT项目的高风险和高不确定性；Willcocks[40]指出传统的IT项目投资评估实践囿于考问IT的“价格”，而不是IT对企业的“价值”; Ryan等[41]人还认为传统的方法未考虑到企业在IT方面学习、培训的费用，也未考虑到IT产生的社会效应。

针对这些不足，在金融财务方法的范围内，许多研究改进了传统的费用效益法，其中最重要的成果如实物期权方法。

实物期权（Real Option, RO）方法。实物期权理论脱胎于金融期权定价理论，期权是投资者支付一定费用获得不必强制执行的选择权，它的魅力在于让投资者付出少许代价，在控制或有损失的基础上扩大获利空间。

实物期权如同金融业中的期权，企业面对不确定作出的初始资源投资不仅给企业直接带来现金流，而且赋予企业对有价值的“增长机会”进一步投资的权利。因为初始投资带来的增长机会是不确定的，所以传统净现值理论在计算投资价值时忽略了这部分价值。不确定条件下的初始投资可以视同购买了一个看涨期权，期权拥有者因此拥有了等待未来增长机会的权利。这样，企业就可以在控制下界风险的前提下，利用不确定获得上界收益。如果“增长机会”没有出现，企业的下界风险仅为初始投资，这部分可以视为沉没成本，可以视为期权的购买成本；如果“增长机会”来临，企业进一步投资，新的投资可以视为期权的执行，期权的执行价格就是企业进一步投资的金额。这样，企业内存在两种不同资产：一是实物资产，其市场价值独立于企业投资战略；二是实物期权，实物期权指在合适时机购买实物资产的机会。

1973年Black、Scholes和Merton[42]发表了第一篇相关论文，在这篇论文中，作者构建了一个期权定价的公式，称为Black-Scholes期权定价公式。在Black-Scholes定价模型中，期权由标的资产与无风险资产动态复制而得，它的价值波动能够完全“映射”在标的资产的价格波动上。该模型暗含了这样的推论，即期权价值不依赖于标的资产的期望收益，也不依赖于投资者的风险偏好，仅仅取决于给定的外生变量。受此启发，Cox和Ross[43]于1976年提出风险中性原理并建立了著名的二叉树期权定价模型。

实物期权也可以仿照类似金融期权的方法使用期权定价模型，实物期权的定价模型可以分为离散模型和连续模型两大类。离散模型主要是多项式模型；连续模型主要由解析式、随机微分方程以及蒙特卡罗模拟构成。从决策制定的角度来看，标的资产是连续还是离散的假定并不对期权价值有显著影响，但在运用上，两者各有所长，见表2-1。

1977年，Stewart Myers[44]首次把期权的概念拓展到企业资产的投资并称为实物期权，他指出当投资对象是高度不确定的项目时，传统净现值理论低估了实际投资。企业面对不确定作出的初始资源投资不仅会直接给企业带来现金流，而且赋予企业对有价值的“增长机会”进一步投资的权利。因为初始投资带来的增长机会是不确定的，所以传统净现值理论在计算投资价值时忽略了这部分价值。

在将实物期权方法引入到IT项目投资评价的研究中，Kumar[45]对IT项目投资项目的实物期权价值的变化情况进行了理论分析，他指出与金融期权不同，随着投资风险的加大，IT项目投资项目的实物期权价值可能增加也可能减少。

Trigerogis[46]运用实物期权评估了一个IT通信基础设施项目，这个项目被分为两个阶段：信息系统建设阶段和网络扩充阶段，并在评估第二阶段价值时运用了欧式看涨期权。

Benaroch和Kauffman[47]运用Black-Scholes期权定价公式分析了一个为银行提供借贷服务的IT项目，在他们的模型中，他们把期权机会刻画成美式期权，且计算出了资产在每一个特别时期的期权价值。

Amram和Kulatilaka[48]把实物期权与企业核心能力和竞争能力结合起来，视其为一种投资的战略。文中提出的一个综合模型较好地刻画了IT项目投资的不确定性带来的影响和IT如何与企业规划的适配。

Schwartz和Zozaya[49]利用实物期权方法提出了评估IT项目投资的两种模型，一种针对那些开发的IT产品既可卖给第三方，也可自己运用的企业；一种针对那些开发IT能力、获得IT资产只为自己所用的企业。

Balasubramanian等[50]提出了一个评价IT基础设施投资的方法论，开辟了管理IT项目投资的新思路，即“基于能力的实物期权研究”。

Jeffery等[51]利用实物期权研究了为数据挖掘系统建设15个数据中心的最佳策略问题。在此项研究中，决策者面临三种策略：一次性建设15个资料中心、分两个阶段建设（第一年5个，第二年10个）和分三阶段建设（每年5个，分三年建成）。在这篇论文中，作者揭示了不是在任何情况下都应该使用实物期权方法来进行IT项目投资决策的，此案例中，由于项目的波动性（Volatility）较小（11%），利用实物期权决策得到的好处不足以抵消决策及工程的延误带来的损失（指决策者必须等到第一批5个数据中心建好以后才能决定是否建设剩下的10个造成的决策成本和工期延误损失）。作者指出，如果项目的波动性大于26%，则建议项目分阶段建设。

由于实物期权的定价公式理解晦涩、计算困难，管理者难以接受，不少研究开始强调IT项目投资决策中实物期权的思想，运用实物期权的一些根本概念来指导IT项目投资，而避免计算IT项目投资项目的期权价值，提高实物期权的实用性。

如Kim等[52]进一步明确了经济价值和实物期权价值的内涵，并提出了一个在IT项目投资决策过程中采取战略行动的分析矩阵，把对IT项目投资项目的实物期权的考虑转化为对IT项目的内部关联和外部竞争情况的考虑，并根据这两个维度把IT项目投资划分在四个域内，文章认为这是一种基于实物期权理论对IT项目投资的战略思考。

Fichman等[53]指出了利用实物期权评估IT项目投资面临的挑战，他们在IT项目管理中运用“期权的思考（Options Thinking）”，为IT项目“创造”了期权价值。

Wu等[54]结合实物期权理论和均值-方差理论，避免了对项目期权的计算，给出了一个用以指导IT项目投资的框架。具体地，文章中对投资项目的期权价值的评估被转化为利用期权思想来分析项目的收益和风险。

2．多目标法

由于IT投资带给企业的不仅有财务上的收益，还有非财务形式的收益，而多目标法可以为每一项IT项目投资提供一个共同的评估标准和平台，所以随着Parker等“信息经济”方法的流行，多目标法受到了广泛的关注，事实上，多目标法是IT项目投资决策中非财务方法中使用最广泛的方法。

在“信息经济”方法中，Parker等[55][56]把对IT项目投资的评估分为三个大的指标域：广义的投资回报率（Enhanced ROI）、业务域（Business domain）及技术域（Technology domain），每一个域里又分别含有若干个指标，囊括了现金流收入、附加现金流收入（由于成本、时间的节约及效率提高带来的收入）、竞争优势、战略适配、IT架构、技术不确定性及风险（包括技术风险和企业风险）等要素。

对于多目标法的研究主要集中在两个方面，一方面是对评估指标即评估标准的研究；另一方面是对指标分析方法的研究。对于评估标准的研究虽无本质的不同，但各有强调，有的研究强调战略竞争优势，有的强调风险，有的强调IT与企业目标的战略对应，指标数量也从十个到数十个不等。

Bacon[57]和Escobar-Perez[58]使用同样的15个评估指标，并研究了这些指标在美国、英国及澳大利亚等国公司的评估情况。

Jones和Beatty[59]总结了前人的研究，得到了16个指标，评估了电子数据交换系统（Electronic Data Interchange, EDI）的投资，并构建了一个线性结构联系（Linear Structrral Relation, LISREL）模型。他们还从16个指标里挑选出了一个包含13个指标的更优指标集。

Mirani和Lederer[60]使用三个LISREL模型挑选评估指标，这些指标包括提高竞争优势、战略对应、顾客关系、信息质量、信息柔性、沟通效率以及业务效率等。

Irani[61]利用一个制造业的案例，从战略、战术及业务操作层面来评估IT项目投资，评估标准包括财务收益、非财务收益和无形收益的指标，在此之前，他还区分了直接成本和间接成本（间接的人力成本和企业成本）来评估IT项目投资[62]。

Chou等[63]综合前人的研究，详细地罗列了评估IT项目投资的标准，包括36个不同的指标，由于IT项目投资决策的标准不是本书研究的重点，将不一一列举。

另外，对指标分析方法的研究。在评估指标建立以后，针对每一个指标，或直接打分，或两两比较，最后把对每一个指标的评价合成起来，使得每一个投资项目得到相应的评估结果可以区分优劣。比较典型的有以下方法或这些方法的扩展方法及综合起来的方法：德尔菲（Delphi）法、层次分析（Analytic Hierarchy Process, AHP）法、模糊集（Fuzzy Set）法等。

Delphi法早在20世纪60年代被O.Helmer[64]和N.Dalkey[65]引入，目的是为了解决决策中个人偏见的影响，使得决策中可以体现专家群的意见。Delphi法被证明是IT项目投资决策的一个有用的工具[66]。

AHP法是实际中评估IT项目投资使用最广泛的方法之一[67]，是由T.L.Saaty[68]提出的一种定性与定量分析相结合的多目标决策分析方法，其通过构建多目标决策框架和两两比较矩阵来确定目标的重要程度。Borenstein Denis等[69]在多目标决策的框架下，用一个有效的最小指标集构建AHP法模型，用以进行IT项目投资决策。

基于用AHP法以及由AHP法拓展来的网络分析法（Analytic Net Process, ANP）评估IT项目投资有很多缺点[70]，很多研究从不同的角度融合了以上的方法。如Lee等[71]结合网络分析法和目标规划法研究了存在关联的IT项目评估选择问题；Chou等[63]在AHP的框架下，研究了基于模糊多目标决策（Fuzzy Multi-criteria Decision Model, FMCDM）模型以评估IT项目投资的问题。

3．组合方法

组合方法是投资决策的重要工具，如著名的Boston矩阵分析。在IT项目投资决策中，组合的方法被用来评估所有待投资的IT项目构成的组合，从本质上看组合方法是一种基于矩阵权衡的分析方法，但不同的模型使用不同的分析标准，下面列举的是几个常用的模型。

“战略格（Strategic Grid）”模型。McFaran[72]在1981年撰文指出，在选择IT项目时，不仅要考虑项目的风险，还要考虑项目组合的风险，首次提出了管理IT项目投资的组合思想。1984年，McFaran又提出了“战略格”模型[73]，模型分析了IT应用对企业现况和未来的影响，把IT应用分为四种类型（图2-2）：

● 支持型：IT应用对企业现在和未来的战略影响较小；

● 工厂型：IT的应用对企业运作非常重要，但对企业未来没有战略性的IT应用计划；

● 竞争潜力型：企业的运作不完全依靠现有的IT应用，但IT应用已开始发展为实现企业未来目标关键的IT能力；

● 战略型：IT应用对企业业务战略非常重要，并且新的IT应用将使企业保持竞争优势。

Vitale等[74]人在“战略格”模型的基础上进行了更深入的研究，并给出了一系列投资建议：竞争潜力型IT项目投资应该先进行阶段性投资，看投资效果决定是否再追加投资；战略型IT项目投资应该从团队选择和资源配置上多加支持；工厂型IT项目投资应该注重质量且与业务收益紧密联系起来；支持型IT项目应只在绝对需要和没有争议的情况下投资。

“投资组合（Investment Portfolio）”模型[75]。“投资组合”模型同时从三个维度评估IT项目投资：对业务的贡献度、对IT能力建设的贡献度以及财务回报，如图2-3所示，一个圆圈代表一个IT项目，圆圈所在位置的横坐标和纵坐标分别表示IT项目支持IT和支持业务，圆圈的大小代表项目风险大小，项目的收益也在表中有所体现。

如果从单项IT项目投资来说，“投资组合”模型与Parker的“信息经济”并无多大不同，但它提供了一个直观的方法，该方法可以同时刻画若干个项目，并可以加以组合比较。另外，通过改变图中圆圈的大小和位置，还可以支持风险和假设分析。

以上的两个组合模型主要以定性的分析方法为主，直观形象，但缺乏定量化的分析，基于此，一些研究运用金融学中组合分析的思想，运用定量组合分析的方法帮助IT项目投资决策。如Verhoef[76]从统计学的角度，提出了定量的IT项目组合管理，给出了具体评估IT项目成本、收益的方法以及如何在此基础上选择IT项目组合的方法。

Bardhan等[77][78]研究了考虑时间的优化IT项目组合的方法及从嵌套实物期权的角度研究了有关联的IT项目组合。

杨敏等[79]分析了IT项目组合选择的多个因素，并建立了IT项目组合选择的线性规划模型，魏法杰等[80]也有相似的研究，不过建立的线性规划模型相对比较简单，对IT项目研究的针对性不强。另外一些研究也部分地解决了以上提到的一些问题[81][82]。

4．比率方法

在一些常用的IT项目投资决策方法中，比率方法也有一定的影响。在经济学的研究中，各种比率的计算被用来比较企业运作、管理的效率，而其中的一些方法也被用于IT项目投资决策的评估。狭义上的，从金融财务的角度，如用IT花费除以营业额、在IT上所有的投入除以总收益；广义上的，IT花费可以被刻画为投入的人力、时间，收益可以被刻画为得到的产品或服务。在比率法中，以下两种方法影响较大。

管理回报（return on management）法[83][84]。管理回报法的前提假设是在现代信息经济社会，管理已成为了一种稀缺的资源，有关管理回报的定义为：

ROM方法的分析有一个包含300多家数据的数据库支持，但这个数据库不是公用的，即使如此，ROM方法在20世纪90年代也受到了一定的重视[85][86]。

Van der Zee等[87]设计了一个被称为“IT评估”的方法，该方法从战略的角度分析各种财务和非财务的比率以评估IT项目投资效益，这些比率将与数据库中的标杆数据比较，设计者试图通过这种比较，用历史的IT项目投资数据来指导新的IT项目投资。

5．各种理性模型方法的总结和比较

下面我们通过四个方面对以上介绍的方法进行比较：评估标准、方法使用的过程以及评估结果的形式，见表2-2，表中的“否”表示某模型方法未涉及的内容。

从表中可以看到，每一种方法都有优势和劣势，事实上，我们不可能得到每一个企业在任何情况、任何时候都适用的决策方法，在先进的决策思想的指导下，根据实际操作中的情境，有效融合方法中的有益部分，才是使用理性模型方法来进行IT项目投资决策的正确途径。

2.2.2 过程解释方法

社会和政治科学的研究认为决策是拥有不同利益和不对等权力的群体碰撞冲突的过程[88]。正因为这样，在IT投资决策领域，仅使用理性模型的方法受到了许多研究的质疑。如Galliers[89]认为其假设过于乐观；Waema& Walsham[90]认为其不能很好地刻画企业决策的现实情况。还有众多的研究[91][92]认为，决策的过程受到以下因素的影响：相关利益者的不同需求和认知限制、目标的持续变化和不确定、采取理性行动时个人或群体心理上的障碍以及制定决策时渐进主义和任意性产生的危害。忽视这些因素的影响，IT项目投资决策的理性模型方法不管发展得多么完美，都无法达到IT项目投资决策的最终目的[93]。

IT投资的决策过程，即资本预算过程，是设计用于规范、管理和控制企业中信息技术投资活动的工具，其作用是使高层管理人员能够通过这一过程，系统地最大化企业IT项目投资活动的效益[35]。作为一个研究领域，IT项目投资决策过程基本上是沿着投资评估方法-投资评估过程-投资决策过程的轨迹扩展而来的。由于IT项目投资的评价方法难以取得有效的突破，理论研究开始强调投资决策过程的作用，人们开始争论在企业的决策实践中，IT项目投资到底是怎么进行的。虽然企业的IT项目投资决策过程有的非常简单（如购买一批打印设备），有的非常复杂（如投资实施ERP系统），而IT项目投资决策过程也不总是线性、精确和提前决定的，但是众多的学者仍然认为可以为IT项目投资决策过程构建一般的模式和基本的逻辑[94]。

对IT项目投资决策过程的研究可分为两大类。一类是基于阶段的方法（Phase-based approach），投资决策过程可分为几个阶段，在经典的研究中，Mintaberg根据Simon的“三分法（Intelligence, design, choice）”[95]，构建了一个一般性的阶段模型，并根据不同的决策模式和决策路径总结了7种不同的决策[96]，这个阶段模型被视为决策模型的一般性模型，当然对IT项目投资决策同样适用。对IT投资决策过程阶段的划分的另外一些表达见表2-3，这些划分没有什么本质的不同，都基于Simon的“三分法”。

这些阶段的划分可以有更详细的说明，如卢向华等[99]提出了一个三步骤IT项目投资决策过程：首先，根据企业战略目标、企业能力和特殊需求，定义具体的项目目标；其次，分别从成本效益、风险、技术等角度形成少数的决策标准，并根据不同的项目目标和项目性质，选择相应的评估指标；最后，选择合适的评估技术备选方案，得到最终的决策评估结果。在此基础上，作者还构建了IT项目投资决策的框架，并细致地分析了投资决策过程中所有的重要的活动。

在对IT项目投资决策的过程进行阶段划分后，便可以识别每一个阶段重要的活动并控制它们，通常使用最佳实践的方法，即通过对实践中一些表现较好企业的经验进行总结，对每一阶段的重要活动提出控制目标和达到目标的方法。

1994年，美国审计总署（General Audit Office, GAO）在对主要公营和私营部门中IT项目投资情况进行案例分析的基础上，撰写了名为《经理指南：通过战略信息管理与技术改进任务绩效》[100]的研究报告。该报告将IT项目投资决策过程划分为三个阶段，着重强调了IT项目投资项目的审批、实施和事后审计。随着该报告成为美国有关IT项目投资的一系列法案和政府文件的基础，对于IT项目投资决策过程的强调达到了前所未有的高度。

2004年，GAO又发布了《信息技术投资管理：评估、提升过程成熟度框架》[101]，这个由5个渐进的成熟度等级构成的IT项目投资管理成熟度框架用于评估政府机构的IT项目投资管理过程的成熟度，该框架对IT项目投资决策的成熟度有详细的刻画。

另一类把对投资决策过程的研究集中在关注整个决策过程中的某些特征上，即特征法（Attribute Approach）。针对特征法的研究方式基本相似，只是在关注特征的范围和重点上有所不同，其中有的研究只集中关注某些重要特征，如Bourgeois等人关注的主观政治和理性特征[102]；有的研究关注的特征范围更大，甚至对特征分类，并以此构建了若干个决策过程模型[103][104]。

Sabherwal和King[105]根据对IT项目投资决策过程特征的研究，把IT项目投资决策的过程分为五类：计划型（Planned），决策有计划的方法和高层管理者的关注，管理者试图控制整个过程，且把IT决策与企业目标结合起来；从简型（Provincial）, IT部门认为其完全可以单独做出决策，但这种决策过程容易目光短浅，不适合正式的IT决策；渐进型（Incremental），决策遭遇短期目标和内部的阻力，进展缓慢；流畅型（Fluid），决策迅速，无太多延迟；政治型（Political），决策遭遇个人或利益团体的影响，压力重重，需要高层管理者把握全局，克服内外压力。

Albert Boonstra[106]受这种分类及Burrell、Morgan[107]等人研究的启发，构建了一个两维度分析框架，指出了影响IT项目投资决策的四种力量：革新（Innovation）、理性（Rationale）、政治（Politics）及需要（Necessity），并结合20个案例，指出了这四种力量对IT项目投资决策过程的影响方式。

过程分析方法有助于我们对IT项目投资决策有更加深刻的理解，有助于IT项目投资决策的研究更加全面地考虑现实中的情形，其缺点是难以对分析过程进行形式化的描述，不能给出一个可操作的方法供普通的决策者使用。

2.2.3 已有理论方法存在的问题

尽管20年来，针对IT项目投资评估和决策的研究取得了很大的发展，以上介绍的众多IT投资决策理论和方法，也是在不断克服原有方法的缺点中逐渐充实起来的，但很多时候它们顾此失彼，解决了原有的缺点后又产生了新的问题，使得直到现在为止业界仍然缺少能普遍适用的决策方法。在理论界已有的IT项目投资决策方法中，它们或多或少地存在以下方面的问题：

（1）缺乏整体和全局的系统思想。前言里提过，这里存在两个层次的问题，结合对已有IT项目投资决策方法的综述，我们将有更具体的认识。在以上介绍的方法中，极少数方法会考虑IT项目投资决策是信息化建设相关管理活动的一部分，说明它应该在一个整体的框架下运作（在这方面有所考虑的研究将在第2.3节介绍），让它们产生合力，从而帮助企业从IT项目投资中获得最大收益。众多的研究只关注IT项目投资决策面临的问题，却忽略了其最终的本质目的。

另一方面，针对确定可以获得投资的IT项目，在第2.2.1节提到的诸方法中，除了组合方法，其他方法都有这个方面的缺陷，但已有组合方法的研究很多仅停留在定性分析的阶段。其中部分研究，如在3．小节中介绍的杨敏、Bardhan等的研究，尝试了用定量的方法实现IT项目投资的组合思想，但前者的研究倾向于关注评估过程，且评估模型简单，而后者倾向于财务的方法，都有各自的缺陷。

（2）缺乏贯穿整个决策过程的战略对应观点。在第2.1节对IT实现价值途径的文献综述中我们知道，虽然很多年前研究者便提出了战略地思考IT投资对企业绩效存在正相关影响，如Porter的五力模型、Henderson和Venkatraman的战略对应模型等，但众多的研究者相信这些分析工具的使用与新技术的使用和节约企业短期成本是相悖的，后者专注于解决存在的业务[108]。在第2.2.1节提到的方法中，传统的金融财务方法和比率方法没有涉及对IT投资的战略思考；多目标法中的部分研究把IT投资的战略性作为多目标中的一个目标，但其仅仅让投资的IT项目被动地依附企业战略，而不是把两者的关系看作是互相促进的动态过程，更没有将对IT投资的战略性考虑提高到决定性的高度；实物期权方法和组合方法比较侧重对IT投资战略性的认识，但现有的研究中，前者倾向于用定量方法，后者倾向于用定性方法。

（3）忽略主观政治因素对决策过程的影响。即使拥有规范的决策流程和固定的决策方法，IT项目投资决策仍然是一个主观能动的过程，企业中的各种力量都有意或无意、理性或非理性地影响着决策结果，但绝大多数的研究使用理性模型方法，忽略来自心理学和社会学的知识对IT项目投资决策研究的有益补充；为数不多的基于解释论的研究又缺乏形式化的描述，且较少考虑决策方法的现实可操作性。

在第2.2.1节提到的理性模型方法中，部分研究考虑了评估人员的主观意识对评估结果的影响，并提出了很多方法来减少这种影响，如模糊方法，但它们仅限于对评估某个指标时显现出的主观性的研究，而不是面向整个决策过程中的主观政治影响因素的考虑。第2.2.2节介绍的过程解释方法部分地弥补了这个方面研究的缺陷，但现有的研究缺乏可操作的决策流程和工具，仅停留在对问题的认识和分析层次，阻碍了过程解释方法在现实IT投资决策中的广泛运用。

（4）把决策过程简单地等同于评估过程，且过分依赖财务评估的方法。评估是IT项目投资决策重要的一部分，但其不能完全代替决策，决策的过程不是一个简单地说“是”和“否”的过程，在完整的IT项目投资决策过程中，识别企业战略目标及IT需求等过程为促进IT项目投资与企业业务目标的战略对应、扩大企业成员对项目的了解及减小项目实施中的障碍提供了机会，继而能够提高项目投资成功的概率。但现有的研究热衷于为每一个投资项目获得一个评估“数字”，过分依赖于财务的评估办法，忽略了IT项目投资的战略性。

Yen-tasi Wang[109]认为，现有IT投资决策研究最大的不足是仅关注项目评估而非关注整个决策过程。事实上也正如此，在第2.2.1节提到的众多研究中，它们的研究对象多是“IT投资评估”，而不是“IT投资决策”（从文献的标题就可以看出）。一个好的决策过程不一定会带来好的决策结果，但一个不好的决策过程肯定得不到满意的决策结果，因此很多研究[109][110]都认为企业投资的成功取决于整个投资控制过程，未来的研究需要倾注更多的精力到关注企业决策制定过程有效性的研究上。