中小企业绩效评价企业技术论文

【摘要】绩效评估是一种重要的管理方法，探索和建立科技成果转化导向的公共财政绩效评价机制，对于提高科技成果转化水平，提高公共财政资金利用效率有重要意义。下面是小编整理的《中小企业绩效评价企业技术论文(精选3篇)》仅供参考，希望能够帮助到大家。

中小企业绩效评价企业技术论文 篇1：

津冀科技型中小企业技术创新对比研究

摘要：本文对河北省和天津市科技型中小企业技术来源、学习模式和创新绩效的关系进行实证对比研究。结果表明，仅靠购买或仅靠独立自主研发两种技术获取方式，均不利于企业技术创新。技术来源与学习模式相适应的企业创新绩效比均值高。津冀两地企业技术创新绩效存在差距，说明地域对技术来源及研发力量有影响，进而影响企业绩效。

关键词：津冀科技型中小企业 创新绩效 对比研究 技术来源 学习模式

1 概述

企业的技术来源不外乎两种，一种来自于内部，即企业独立自主研发获得，另一种来源于外部，即购买获得技术。科技型中小企业技术创新项目申报立项时须说明技术种类、领域及其所处阶段，此时技术来源已经明确，其技术来源与学习模式的匹配程度对技术创新绩效产生的影响大小，对科技型中小企业技术创新及绩效研究来说是一个黑箱。目前学者们主要是把企业作为一个投入产出系统，通过经营成果说明影响因素对绩效的影响。本文试图以科技型中小企业的技术创新项目为投入产出主体，研究技术来源与学习模式的匹配程度对创新绩效的影响。

2 技术来源、学习模式与创新绩效关系假设

本文所称学习模式，是对创新项目的技术消化、吸收和再创新等组织行为的方式和方法总称。从知识创造和积累的过程来看，学习模式一定要与知识形式相适合才能获得更高的绩效。组织的学习模式大致分为四种（Maskell，Malmberg，1999）。干中学、地缘性学习、专业化学习、基于编码化知识的学习。本文把科技型中小企业的学习模式分为两种，一种是购买技术学习模式，指基于编码化知识等显性知识的学习模式，它将科学技术作为主要的创新源。另一種是自主研发技术学习模式，即基于隐性知识的自己摸索的“干中学”或“师带徒”式手把手传授的学习模式。

在具备一定研发能力的前提下，科技型中小企业往往选择以自主创新为主并与大学、独立科研机构合作进行创新，同时发挥熟悉行业的优势，并充分利用外部丰富的研发资源。将两者有机组合有利于研发所需新技术。大学或科研机构、企业技术人员创立的科技型中小企业，往往拥有内生技术优势。外来技术宜采用购买技术学习模式，内源知识则适合于自主研发学习模式。

科技型中小企业的技术来源直接影响它的创新绩效。技术输出方往往保留核心技术而仅输出它认为一定时期内不会因对手进步而威胁到自己地位的技术，以保持技术竞争优势。因此，购买的技术在后期吸收、转化与再创新时会遇到难以突破的技术瓶颈而难以获得足够的支持，除非再次购买更先进的技术。而购买更先进技术会降低自身绩效。自主研发技术因拥有自主产权而不受此限制，从而提升创新绩效。

这说明企业需要具备一定技术基础才能从外界技术中获得收益。内部R&D投入可以增进企业对来源于外部的技术吸收、转化和使用。购买技术入股和自主研发相当于无形中增加了企业内部研发资源。购买专利技术/专有技术越多，企业拥有的技术量就越大，同时抑制对手拥有相关技术，吸收和利用这些外部技术需要内部研发投入作保障。内部研发的投入总量受自身实力限制，当购买专利技术/专有技术超过一定数量，内部缺乏相应的吸收和利用能力时，就会限制对技术的二次开发从而影响创新绩效。由此可知，内部R&D水平正向调节R&D外包与创新绩效之间的关系。我们假设：

H1：购买专利或专有技术不利于技术创新；

H2：独立自主研发技术对企业技术创新绩效有一定的抑制作用；

H3：学习模式与技术来源相适应时，创新绩效优于两者不适应时取得的绩效。

3 数据与方法

3.1 变量的设置与检验

购买技术学习模式和自主研发学习模式指标参考了Morten Berg Jensen，Bjorn Johnson，Edward Lorenz，Bengt Ake Lundvall（2007）提出的STI和DUI指标。如购买技术学习模式包括R&D投入占营业收入的比例、专业技术人员占比、与大学/科研机构合作等。

科技型中小企业的创新绩效应从产品创新和过程创新衡量，特指开展技术创新基金项目取得的、基于技术变革而产生的绩效。参考陈劲、陈钰芬（2006）提出的企业技术创新绩效评价指标体系，设置的创新绩效指标包括：申请专利数、授权专利数、发明专利数；质量和成本指标则包括产品质量提高、新产品、生产成本降低。

3.2 方法与检验结果

本文采用四分法对样本企业进行聚类，以确认企业以哪种学习模式为主。运用SPSS19.0对样本数据进行聚类。从K-聚类结果可知，第一类企业的选择集中在自主研发技术学习模式，具有此类特征的企业视作采用了“自主研发技术学习模式”；同理，第二类为“购买技术学习模式”；第三类企业对“自主研发技术学习模式”指标和“购买技术学习模式”指标选择都很少，说明学习模式特征不明显，视为其它学习模式，充当对照组；第四类企业兼有两类学习模式的特征，视为混合模式。

天津市样本企业中“自主研究技术学习模式”企业5个，它们的学习型组织典型特征不明显；“购买技术学习模式”68个；“购买技术学习模式/自主研发技术学习模式”76个；其它类企业3个。

河北省样本企业“自主研发技术学习模式”49个；“购买技术学习模式”58个；“自主研发技术学习模式/购买技术学习模式”63个；“非自主研发技术学习/购买技术学习类型”4个。

3.3 建立回归分析方程

首先，引入虚拟变量γi=0，企业未采取该学习模式1，企业采取了该学习模式

则回归模型可写作：

yi=α+βiTi+γiTi？字i+μ

其中yi表示创新绩效，它分两类，一类是创新活动取得的专利，一类是企业对于自身取得创新绩效的描述；α是虚拟变量，如果在统计上不显著，则该虚拟变量对被解释变量无显著影响，应从模型中去掉；βi和γi也是虚拟变量，如果在统计上不显著，则该虚拟变量对被解释变量无显著影响，应从模型中去掉。Ti是技术来源（其中i=1，2），T1表示自主研发技术；T2表示购买技术。？字i表示四种学习模式（i=1，2，3，4），？字i表示“自主研发技术学习模式”；？字2表示“购买技术学习模式”；？字3表示“自主研发技术学习模式/购买技术学习模式”；？字4表示其它学习模式。γiTi？字i项表示企业采取了某学习模式而对技术来源和创新绩效之间的关系可能产生的影响；γi取0时，说明该学习模式没有对创新绩效产生影响。μ表示不可预见的残差项。

本文认为学习模式除了对创新绩效有直接影响外，还对技术来源与创新绩效的关系起一定的调节作用，因此系数βi应有所改变。

如果γi统计上显著，则该虚拟变量对被解释变量有显著影响，说明学习模式对技术来源和创新绩效有影响，即学习模式的作用会产生不同的绩效：

企业未采取某学习模式时的函数：

yi=α+βi？字i+μ；

企业采取某学习模式时的函数：

yi=α+βiTi+γiTi？字i+μ。

4 研究假設检验结果与讨论

将样本数据结果输入SPSS18.0，进行回归运算。

4.1 天津市样本数据检验结果

本文以模式1为例说明回归结果。模式1是“自主研发技术学习模式”，当因变量为专利、“成本和质量绩效”时，采用这一模式的企业没有选择V6，V10，V11，这几项指标在回归运算时被系统自动删除。R为1，说明模型之间拟合优度很好。变量之间存在显著的影响关系。

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Sig值均较小<0.1，t值较大，均在可接受范围之内，说明购买技术、购买专利入股、与当地大学/独立科研机构合作研发、与国内其它地方的大学/独立科研机构合作、完全委托研发等技术来源在企业采用自主研发学习模式学习技术时，与绩效显著相关。

4.2 河北省样本数据检验结果与讨论

同样地，以模式1为例说明河北省数据检验结果。专利绩效、成本和质量绩效为因变量时，模型拟合优度较好，变量间存在显著影响关系。

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河北省样本数据的假设验证情况得到了与天津市样本数据验证大体相同的结果，说明：

仅采用“完全委托技术研发”方式获得技术的企业绩效低于样本平均绩效，说明这种获取技术的方式不利于技术创新。同样地，仅采用“购买专利/专有技术”的企业专利绩效低于样本平均绩效，说明该技术来源对于企业技术创新不利；

以“独立自主研发技术”为主要来源的企业创新绩效均低于样本企业的平均绩效，说明自主研发技术这一技术来源对技术创新可能有一定的抑制。

河北省和天津市样本企业分类回归的结果显示，当企业采用购买技术学习模式而企业技术来源也是购买方式时，绩效明显好于其它来源；采用自主研发技术学习模式的企业，当其技术来源是自主研发技术为主时，明显优于其它技术来源的创新绩效。说明技术来源与技术学习模式相适应时，企业取得较好的创新绩效。

5 结论

本文利用调查数据对科技型中小企业技术创新的技术来源、学习模式和创新绩效关系进行了实证对比研究，结果证明技术来源、学习模式与创新绩效关系显著相关，回归结果验证了假设关系。津冀样本企业的创新绩效存在差异，可能原因是：天津是城市经济，经济一体化程度较高，政策统一性好，扶持力度大；而河北省是典型的城乡二元经济，地域广、发展差别大，产业分散，一体化程度较低，扶持力度小。从而对科技型中小企业的扶持应注重区域差异，制定有针对性的差别政策。

参考文献：

[1]Maskell&Malmberg.Localised learning and industrial competitiveness[J].Cambridge Journal of Economics，1999，23（2）：167-186.

[2]G.M.Grossman and E.Helpman.Comparative advantage and long run growth[J].American Economic Review，1990，80：796-815.

[3]Liu，X.，White，R.S.The relative contributions of foreign technology and domestic inputs to innovation in Chinese manufacturing industries[J].Technovation，1997，17（3），119-125.

[4]Christensen，J.L.，Lundvall，B.A.（eds，），2004.Product Innovation， Interactive Learning and Economic Performance.

[5]陈劲，陈钰芬.企业技术创新绩效评价指标体系研究[J].科学学与科学技术管理，2006，3.

基金项目：

2013天津市教委科研计划项目：天津市科技型中小企业技术创新与绩效关系实证研究（20132147），主持人：张旭军；2012天津市教委基金项目：职技高师经管类专业实训教学体系的改革与实践（D02-1102），主持人：赵丽华；国家社科重点项目：典型省份经济发展方式转变与产业、人口、教育、就业和迁移政策仿真模型技术平台研究（13AZD071），主持人：张一名。

作者简介：

张旭军（1974-），男，河南禹州人，天津职业技术师范大学经济与管理学院，讲师，博士，研究方向：人力资源管理，中小企业创新管理。

张彤（1968-），女，天津人，天津大学管理与经济学部，副教授，硕导，研究方向：公司金融，资产评估。

作者：张旭军 张彤

中小企业绩效评价企业技术论文 篇2：

公共财政支持科研创新绩效评估体系研究

【摘要】绩效评估是一种重要的管理方法，探索和建立科技成果转化导向的公共财政绩效评价机制，对于提高科技成果转化水平，提高公共财政资金利用效率有重要意义。本文通过分析我国公共财政支持科研创新成果转化存在科技投入对象缺乏多元化、评价指标缺乏转化导向、评价主体相对单一、评价信息缺乏有效应用等问题，提出应建立以企业为核心的财政科技评价机制、建立多经济主体财政投入评价机制、建立财政指标的经济杠杆评价机制、建立科技成果经济价值的评价机制、建立财政科技绩效的分类评价机制。

【关键词】科技成果转化 公共财政支出 科研创新绩效 评估体系

【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2017.24.013

近年来，我国大力实施创新驱动战略，将技术创新上升到国家战略的层面。同时，为了解决经济发展过程中环境成本过高、生产与消费缺乏协调性等问题，我国正积极推动低碳经济发展模式，并着力进行供给侧结构性改革。从经济发展的角度分析，企业是经济发展的主体，也是技术创新成果的实现主体①，技术创新活动最终体现为新产品产值的实现以及工业企业经济效益的实现等方面。在具体实践的过程中，由于我国传统的公共财政支持体系以高校等研发机构为主体，在高强度的公共财政投入支持下，我国的科技论文数量、专利申请数量以及专利授权数量等有了显著提升，但是，由于缺乏完备的科技成果转化体系的建设，真正形成市场价值的科技创新成果数量有限，进而也导致了公共财政支出的绩效较低。②从实践层面分析，综合评价是一种重要的管理方法，探索和建立科技成果转化导向的公共财政绩效评价机制，对于提高科技成果转化水平、提高公共财政资金利用效率具有重要的理论意义和实践意义。

我国科技创新成果转化的现状

从世界经济发展的过程分析，知识经济发展模式日益深化，知识在经济增长中发挥的功能更加显著。从实现知识积累和知识生产的过程分析，创新成为实现知识经济发展目标的重要实践基础。著名技术创新专家将创新归纳为技术创新和管理创新等不同形式。为了适应知识经济发展的需求，我国启动了国家创新体系的建设工作，并将创新型国家建设提高到国家战略的层面组织实施。在具体实践过程中，研发投入占国民生产总值的比重不低于2.5%、科技进步贡献率超过70%、对外技术依存度降低到30%以下等成为我国创新型国家建设的目标。

在我国传统的科技资源投入体制下，高校和科研机构是主要的财政资金应用主体，相对应地，科技论文、专利等成为创新的主要成果形式。但是，由于缺乏完备的市场化激励机制，大量科技创新成果停留在实验室阶段或者论文、专利等层面，创新工作服务经济社会发展的功能未能显著凸显。相关统计数据显示，我国大约有超过70%的科技成果没有实现真正意义上的产业化。通过体制和机制创新提高我国科技成果转化效率已经成为进一步提高我国创新能力的关键路径。

2017年，上海市继《关于进一步促进科技成果转移转化的实施意见》《上海市促进科技成果转化条例》之后，制定并实施了《上海市促进科技成果转移转化行动方案（2017～2020）》，组成了上海推进科技成果转移转化的完整体系。按照上海市制定的新型科技成果转化政策体系，70%的科技成果转化收益将作为对科技人员的奖励和报酬，各个机构根据实际情况对上述激励力度进行提升，例如上海同济大学实施将85%的科研转化收益归属科研团队的激励政策。

公共财政支出支持科技创新及其发展趋势

政府财政资金在研究与开发活动中发挥了重要功能。国家科技部的统计数据显示，政府财政资金在研究与开发活动中的比重超过80%，政府应用于研究与开发活动的财政资金年均增长率超过10%，是我国研究开发活动最重要的资金来源。在政府财政资金支持研究与开发活动的形式方面，直接性科研项目支持、企业技术创新融资贴息、企业技术改造资金支持等形式广泛应用于研究与开发的相关活动。由于受到政府对研究与开发活动的高度重视③，专利申请量保持了接近10%的增长速度，专利授权数量增长率超过20%。在我国财政税收政策改革的过程中，通过加强财政资金利用绩效的评估从而提高财政资金利用效率也是重要的实践创新。财政部统计数据显示，2016年，中央财政对超过3000亿元的财政资金应用绩效进行了评价。可见，公共财政支出绩效评估将成为新常态，实践的广度和深度将不断扩展。

发达国家公共财政支出支持科技创新绩效评估的做法分析

第一，财政科技评价的立法体系建设。立法体系建设是开展财政科技评价工作的重要法制基础，从而保障财政科技评价工作的合法性和权威性。以美国为例，早在1993年，克林顿政府就制定了《政府绩效与结果法案》，该法案详细规定了美国财政科技绩效的评价体系和实施细则。

第二，实施差异化的财政科技绩效评价。从财政资金支持形式和支持对象的角度分析，根据资金支持形式和支持对象的差异进行个性化的财政科技绩效评价机制建设是一种有效的管理科学方法。日本的尖端技术探索计划、美国预算管理办公室提出的评估分级办法都在实施差异化的财政科技績效评价方面提供了诸多有益经验借鉴。

第三，引入第三方机构协助实施评价。评价过程和评价结果的独立性是保证评价结果公允性的实践基础，政府既作为财政科技资金供给主体又作为财政科技评价主体的模式难以有效保证评价结果公允性。④为此，发达国家在实施财政科技评价的过程中引入了第三方评价机制，例如日本政府的财政科技绩效评价机制同时由政府和第三方独立机构实施。

第四，强化财政科技评价信息应用。财政科技绩效评价工作的本质在于通过总结为后续财政科技资金应用绩效的提升提供指导意义，因此，财政科技评价信息的有效应用具有重要实践意义。德国等科技发达国家高度重视财政科技评价信息的应用，通常将财政科技评价信息作为下一期财政科技资金安排的决策依据。

公共财政支出支持科技创新绩效评估的瓶颈分析

第一，科技投入对象缺乏多元化。高校、研究院所是我国公共财政科技支出的主要对象，企业获得的公共财政科技支持的力度相对较弱。同时，就企业而言，公共财政科技支出以国有企业为支持的主要对象，而更具有科技创新活力的民營经济主体较难获得公共财政科技资金的支持。

第二，财政科技评价指标缺乏转化导向。科技创新的价值体现在服务经济社会发展的目标，现行财政科技评价指标体系的设计偏重对于论文、获奖、专利等知识成果产出层面的考评，弱化了对科技创新成果最终经济价值实现方面的考评，从而弱化了财政科技资金的科技成果转化导向。

第三，财政科技评价主体相对单一。在现行的公共财政科技绩效评价体系中，政府既是财政科技资金的供给主体，同时也是绩效评价的实施主体，这种体制导致了政府“既是裁判员又是运动员”的现象，难以保证评价结果本身的公允性。

第四，财政科技评价信息缺乏有效应用。公共财政科技绩效评价工作的价值在于为财政科技资金的高效利用提供决策依据，因此，财政科技评价信息的应用是绩效评价工作价值的重要实现路径⑤，现行财政科技评价信息工作往往停留在呈现评价结果的层面，而在评价结果的应用方面尚存不足。

公共财政支出支持科技创新绩效评估的体系构建

第一，建立以企业为核心的财政科技评价机制。以高等院校和科学研究机构为主体的财政科技资金投入机制导致我国大量科技成果最终停留在科技论文、专利等层面，创新知识成果到经济成果之间由于缺乏有效链接，导致大量科技成果的市场价值难以实现。因此，必须建立以企业为核心的财政科技资金投入机制，实施创新项目的企业牵头机制，从而形成从知识创新到经济成果实现时间的有效链接，例如可以将“企业研发资金投入占财政科技投入的比重”纳入财政科技绩效的评价指标。

第二，建立多经济主体财政投入评价机制。在科技资金的具体投向方面，政府更加倾向于向国有企业（国有控股或者国有产权控股的工业企业）进行科技资金拨付，而民营企业获得的政府资金科技创新支持力度有限。事实上，相比国有企业，民营企业的创新活动更加活跃，创新绩效也更加显著，理应获得更多支持。因此，应建立多元化政府资金科技创新支持机制，将面向民营经济主体的财政科技支持比重纳入评价指标体系，加强对民营企业科技创新活动的支持力度。

第三，建立财政指标的经济杠杆评价机制。通过财政资本的杠杆功能吸引更多社会资本服务于科技成果转化领域是财政科技绩效的重要体现形式。总体而言，我国财政科技支出中，用于中小企业发展的财政科技支出相比发达国家而言仍存在显著差距。例如，我国财政科技支出中用于支持中小企业的仅占到千分之1.17，显著低于美国6.74的水平。为了弥补我国财政资本在支持工业企业技术创新方面的不足，应发挥财政杠杆效应拓展科技资金来源。例如，可以依托财政资金发起和设立企业技术创新引导基金，发挥财政资本的杠杆效应，积极吸引社会资本参与到工业企业技术创新中。

第四，建立科技成果经济价值的评价机制。创新活动的最终价值体现在经济效益和社会效益的实现，只有当科技成果转换成社会效益或经济效益⑥，才是完整的创新过程。将实验室里的科技成果转化成产品价值，是落实创新的关键所在。因此，在建立财政科技绩效评价指标体系的过程中，应将“新产品销售收入”“新产品经济增加值”“新产品市场占有率”等能够反映科技成果转化活动经济价值的指标纳入财政科技绩效评价指标体系中。

第五，建立财政科技绩效的分类评价机制。高等院校、科研机构、企业等创新主体和财政科技资金的应用主体在创新价值链的实现途径存在显著差异性，例如从科技论文向科技成果经济价值的转化和从专利向科技成果经济价值的转化就存在显著差异。因此，在对于财政科技绩效的评价方面，也应根据创新主体的不同进行差异化评价，从而发挥公共财政支出科技评价体系对于不同评价主体的引导功能和激励功能。

注释

聂鸣、曾赤阳、丁秀好：《不同政府科技资助与区域R&D产出的关系研究》，《科学学研究》，2014年第10期，第1468～1475页。

王刚、黄雪琪：《国内外财政科技支出绩效评价理论研究综述及启示》，《福建师大福清分校学报》，2014年第4期，第27～31页。

王庆元、张杰军、张赤东：《我国创新型企业研发经费与发明专利申请量关系研究》，《科学学与科学技术管理》，2010年第11期，第5～10页。

靳巧花、严太华：《自主研发与区域创新能力关系研究——基于知识产权保护的动态门限效应》，《科学学与科学技术管理》，2017年第2期，第148～157页。

徐娜娜、徐雨森：《资源、创新网络与后发企业逆向创新的协同演化——基于海尔集团的纵向案例研究》，《管理评论》，2016年第6期，第216～228页。

何晓清：《创新网络演化视角下的区域创新机制研究——以高技术产业和中低技术产业为例》，《研究与发展管理》，2017年第1期，第22～31页。

责 编/戴雨洁

作者：何华武 杨秀君

中小企业绩效评价企业技术论文 篇3：

基于财务指标的高新技术企业绩效评价研究

摘 要：高新技术企业的快速发展与壮大使其成为我国企业的主力军，如何客观、科学地评价高新技术企业的绩效已经成为学者和企业管理者们讨论的热门话题。通过选取18个财务指标，利用因子分析法筛选出相关度较大的财务指标，归类为偿债能力、现金能力、权益柔性等5个公共因子，并对41家上市高新技术企业绩效进行评价和排序，结果表明，高新技术企业应通过增强偿债能力和现金，培养核心竞争力，提升企业绩效。

关键词：财务指标；因子分析；高新技术企业；绩效评价

自20世纪90年代以来，企业绩效评价慢慢进入人们的视野，逐渐成为专家学者以及企业管理者的关注焦点。近年来，国内企业也认识到企业绩效的重要性，引进价值管理办法；国家为了建立与市场经济相适应的企业管理机制，制定出《国有资本金经营评价规则》和《国有资本金及经营业绩评价操作细则》等一系列在企业经济效益综合评价方法。但是，这些都只针对国有企业而言，对于高新技术企业来说，缺乏一套科学的、可操作性强的绩效评价方法。因此，采用科学的方法、基于操作性强的指标建立一套可行的、适用于高新技术企业的绩效评价模型是十分必要的。

一、因子分析法的基本原理

因子分析法的运用始于1904年，是 Charles Spearman 与 Karl Pearson 等学者基于检测研究提出的一种降维多元统计方法。具体来说，通过多个不相关的指标来研究其内部的相关关系时，往往会出现信息重叠，因此，需要从多个指标中选择少数几个代表性强的因子抽象描述总体的综合指标变量。它的基本思想是基于观测指标的关联程度将其划分为不同组别，即关联程度较高的指标在同一组内，相关程度较低或不相关的变量在不同的组别，找出每个组别的共性因子，并用不同的共性因子来代表不同的组别，最后将每个变量用共性因子的线性方程呈现，以期用较少的变量表现大部分的信息量。因子分析的数学模型可表示为：Xi=aijFj+ξ；i=1，2，…n。其中，Xi是第i个标准化变量，Fj等为公共因子，ξ为特殊因子，aij是第i个变量在第j个因子上的负荷，这个数值越大，表明Xi对Fj的依赖程度越高、密切程度越高。

二、建立绩效评价模型

（一）财务指标的选取

传统的绩效考核从盈利能力、偿债能力、营运能力、发展能力四方面分别设置财务指标，但这并不适用于高成长、高发展的高新技术企业。因此，本文根据科学性、系统性、可行性等原则，结合高新技术企业的特点选取了18个财务指标，如表1所示，按各指标的性质将指标分成三种类型：正相关指标、适度指标与负相关指标。正相关指标的数值越大，说明企业绩效越高；适度指标的数值越接近某个合理区间，说明企业绩效状况越好；负相关指标的数值越大，说明企业绩效越低。由于三类指标的属性不尽相同，需要对财务指标数值进行一致化处理，才能避免因指标属性的不同影响绩效评价结果的科学性。

在正式进行高新技术企业绩效评价研究前，还需对指标数据进行无量纲化与标准化处理。本文选取的高新技术企业样本以公开在深市主板和中小企业板块顺利上市，且在2016年12月31日之前未退市的企业为基础。根据2002年7月国家统计局颁布的《高技術产业统计分类目录的通知》，依据其所处行业，选取电子及通信设备制造业、电子计算机及办公设备制造业、计算机应用服务、电器机械及器材制造业这四类作为高新技术企业总体样本，随机抽取41家公司作为样本。本文的相关数据来自上市公司年报及新浪财经网站，数据分析采用SPSS17.0统计软件和Excel2010辅助完成。本文通过SPSS17.0 软件对41家公司的 18 个指标进行一致化、无量纲化、标准化处理后，再进行后续分析评价工作。

（二）模型适用性检验

对所选财务指标进行相关性检验是进行因子分析的前提，即选用的原始数据必须通过适用性检验才可以进行因子分析，本文选用的检验方法是KMO 检验与 Bartlett 球形检验。KMO统计量的取值范围通常是0到1，数值越接近1，说明指标间的公共因子越多、相关性越强，换言之，KMO统计量的取值大于0.5，就可以进行因子分析。而 Bartlett 检验是通过分析相关系数矩阵的行列式得出的数值来判定指标间是否存在相关性。如果数值较大，而对应的伴随概率小于设定的显著性水平，意味着关系矩阵不是单位矩阵，指标间存在相关性。

由表2可知，KMO 统计值为0.599，大于0.5，检验通过，并且通过计算相关系数矩阵的行列式得出的数值为961.653，对应的伴随概率为0.000，小于设定的概率0.01，综观上述检验结果，指标间适宜做因子分析。

（三）主因子提取

运用因子分析法时，应该首先确定共性因子的数量。本文通过计算特征值，将特征值大于1的因子选为共性因子。运用 SPSS17.0软件对处理选取的18个财务指标，基于特征值大于1的原则提取了5个共性因子，通过表3的结果可以得出5个共性因子对变量指标的方差贡献率分别为23.090%，22.515%，19.501%，13.569%，6.946%；累计方差贡献率为85.621%，代表了原始数据的大部分信息。

（四）构建因子载荷矩阵与共性因子命名

为了避免共性因子包含的信息不明，不能够很好地解释其代表的经济意义，本文选取方差最大旋转法旋转5个共性因子的载荷矩阵。令某一指标在某一共性因子上的载荷接近 1，在其他共性因子上的载荷接近0，最后依据共性因子中具有较大载荷值因子的经济意义对共性因子命名。因子载荷矩阵旋转后的结果如表4所示。

如表4所示，第 1 个共性因子在速动比率、现金比率2个因子上的载荷值较大，分别达到0.876、0.868，基于此2个指标反映的是企业偿债能力，因而可将第1个共性因子F1命名为偿债能力因子。第2个共性因子在经营现金净流量对销售收入的比率、资产的经营现金流量回报率、经营现金净流量对负债比率、现金流量比率这4个指标上的载荷值较大，分别达到0.890、0.859、0.897、0.920，基于此4个指标反映的是企业现金流量能力，因而可将第2个共性因子F2命名为现金能力因子。第3个共性因子在每股收益、每股未分配利润2个指标上的载荷值较大，分别达到0.930、0.881，基于此2个指标反映的是企业权益柔性，因而可将第3个共性因子F3命名为权益柔性因子。第4个共性因子在净资产收益率、净利润增长率、经营现金净流量与净利润的比率3个指标上的载荷值较大，分别达到0.660、0.895、0.816，基于此3个指标反映的是企业盈利能力，因而可将第4个共性因子F4命名为盈利能力因子。第5个共性因子在主营业务收入增长率这个指标上的载荷值较大，达到0.952，基于指标反映的是企业成长能力，因而可将第5个共性因子F5命名为成长能力因子。

（五）计算共性因子得分

确定了5个共性因子的经济意义后，可运用SPSS17.0中的回归法做共性因子对18个指标的线性回归，得到的因子得分系数矩阵如表5所示。根据各上市公司标准化后的数据与表5中的因子得分系数矩阵，计算出基于因子分析法的高新技术企业绩效评价的5个共性因子得分，计算公式为Fi=ξi1X1+ξi2X2+…+ξitXt，其中，ξit（i=1，2，…k），表示因子Fi在变量Xt上的得分。

虽然5个共性因子的累计贡献率为85.621%，可以解释大部分高新技术企业绩效评估的情况，但并未达到100%。因此，根据5个共性因子的得分，以其对应的方差贡献率为权重加权求和后，除以共性因子的累计方差贡献率，最后得到基于财务指标的高新技术企业绩效评价的综合得分情况，具体计算公式为F=（23.090F1+22.575F2+19.501F3+13.569F4+

6.946F5 ）/85.621

三、实证分析与结论

（一）实证分析

根据上述几个公式，对样本企业的绩效进行评价，最终得出基于财务指标的高新技术企业绩效评价的综合得分与排名，如表6所示。

（二）结论

1.通过41家上市高新技术企业的实际财务数据的实证分析，发现基于财务指标的高新技术企业绩效评价模型适用性和可操作性较强，符合高新技术企业自身高成长、高风险等特点。

2.基于财务指标的高新技术企业绩效评价，对企业绩效影响较大的因子是企业的偿债能力、现金能力、权益柔性，具体表现为速动比率、现金比率、经营现金净流量对销售收入的比率、资产的经营现金流量回报率、经营现金净流量对负债比率、现金流量比率等指标。这符合高新技术企业研发投入较多，且研发周期长，对企业的偿债能力和現金能力有较高的要求。

3.在当前变化的环境下，高新技术企业很容易出现融资困难或资金不足所引起的财务风险，因此，企业多方式、多渠道提升企业的偿债能力，同时加强资金管理和现金流管理，为后期平稳发展做足准备。高新技术企业可以选择储备适量的具有多种用途的资金来增强企业对未来的骤变做出有效反应的能力，从而增强核心竞争力，提高企业绩效。

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[责任编辑 王燕文]

作者：孙思佳 孟庆军