思路清晰
即对项目的论证必须逻辑严谨，找不出相互矛盾和不切实际之处。投资者一般不会轻易就范，他们总是会带着怀疑的眼光从你的项目论证中挑毛病，他们通常采取的方法都是“以子之矛攻子之盾”，所有问题都会针对你的逻辑薄弱环节提出。因此你自己就得事先把圈画圆，让投资者无懈可击，挑不出毛病。
投资者评估一个项目有两个指标，一个是绝对指标，即看你项目的各项指标是否能够满足他们的鉴本底线，另一个是相对指标，即把你的项目和他们手中的其他项目横向对比.看你的条件是否比别人更加优越。谋事在人，成事在天。只要投资者从你的商务计划书中找不出破绽，等于通过了绝对指标的评估，这就意味着你宜得了谋事的前一半。而剩下的后一半取决干横向对比的结果，那就不是包装项目的能力所为了，只能靠老天的运气了。
数据充分
任何论据都必须有数据证明，不管你是否把自己的项目说得天花乱坠，但让投资者下决心的，最终还要取决于数据论证的结果。市场的论证需要数据，技术的论证需要数据，财务论证更需要数据，投资者需要从这些数据中看到项目的可行性，资金的安全性和投资盈利的前长。一个故事再动听、再严该，如果不能最终证明它赚钱，也绝不会有人问津。俗话说：外行谈战略，内行谈粮草；外行看热闹，内行看电脑。
图6-3 投入产出预算模型
有一次，我在课堂上用一个饮料行业的真实案例来演示这个数量模型如何工作，前排的一位学员刚好是从事这个行业的企业家。他毫不客气地指出，他很怀疑这个数学模型计算的谁确性。他说，按照他20年的经验，根本用不着这么复杂的计算，凭直觉就可以判断一个产品是否能够盈利。
我笑着对他说，他的怀疑无可非议。不但他不相信，甚至连我自己都未必相信这些数量模型计算出来的结果。学员们哄堂大笑，然后问：“房老师，既然这些数据你自己都不信，为什么还要计算？”
我斩钉截铁地回答：“无论这些数据是否准确，无论投资者或者你自己是否相信，这些数据你都必须算出来。”我转过头去问那个自以为是的学员：“我丝毫不怀疑，凭你从业20年的经验，你的直觉有可能比我的计算机算出来的还要准确。可是，你能用直觉去和投资者对话吗？直觉是不可能有效沟通的。我提供的这个投入产出的数量模型，不但是一个决策工具，更重要的还是一个沟通的平台，你和投资者只有通过量化的语言才能相互理解。”
其实，投资者也未必完全相信项目公司计算的数据。每一个有经验的投资者都明白，一个项目的全部数据都是可以编造出来。即使数据是真实的，项目公司提供的基础变量都会偏于乐观，投资者往往会输入最保守的自变量，重新核算你提供的财务数据。尽管如此，我们仍旧强调数据的重要意义。数据的意义并不在于它准确，而在于它标准。它提供了一个你与投资者沟通的平台。世界上的语言有千万种，而只有一种语言是全球通用的，就是阿拉伯数字。人们只有用标准化的语言进行对话，才易于对比和判断。人们只有在量化的基础上，才能对利弊优劣的价值观达成共识。
当然，重视数据并不等于迷信数据。任何数量模型都是建立在某些基础变量不变的假设之上的，例如在假设价格不变的基础上计算产值，在假设劳动生产率不变的基础上计算产量和成本，但是实际中这些假设的变量不可能如你所愿不发生变化。只要这些假设不变的数据偏离分毫，在此基础上做出的所有推论就会差之千里。可是如果你把现实中千百种变量都考虑在内的话，全球最先进的计算机都没有能力完成如此规模宏大的数量模型。也许在这个世界上，只有一样东西可以胜任这个复杂万千的运算，就是人类的大脑。人脑的运算是模糊运算，没有任何虚拟假设前提，因此人的经验推论和直觉判断有可能比计算机更加精确可信。但是话又说回来，不同人的经验和直觉是永远无法相互理解的。融资的时候，难道你能用经验和直觉去说服投资者吗？你总不能对投资者信誓旦旦地发誓：请相信我的直觉，这项目保证让你们发财。
谁相信你的直觉？除了你的亲人没有人会相信。投资者会斩钉截铁地要求你：请拿数据来。即使你提供的数据不淮确，投资者会根据自己的估算进行调整，然后在数据调整的动态过程中找到感觉，并做出判断。因此，图6-3提供的那个可以灵活调整的数量模型，对他们而言不但是一套投资预算的财务报表，更是一套方便有效的决策工具。
