基于財務指標的高新技術企業績效評價研究

孫思佳++孟慶軍

摘 要：高新技術企業的快速發展與壯大使其成為我國企業的主力軍，如何客觀、科學地評價高新技術企業的績效已經成為學者和企業管理者們討論的熱門話題。通過選取18個財務指標，利用因子分析法篩選出相關度較大的財務指標，歸類為償債能力、現金能力、權益柔性等5個公共因子，并對41家上市高新技術企業績效進行評價和排序，結果表明，高新技術企業應通過增強償債能力和現金，培養核心競爭力，提升企業績效。

關鍵詞：財務指標；因子分析；高新技術企業；績效評價

中圖分類號：F270 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2017）14-0112-05

自20世紀90年代以來，企業績效評價慢慢進入人們的視野，逐漸成為專家學者以及企業管理者的關注焦點。近年來，國內企業也認識到企業績效的重要性，引進價值管理辦法；國家為了建立與市場經濟相適應的企業管理機制，制定出《國有資本金經營評價規則》和《國有資本金及經營業績評價操作細則》等一系列在企業經濟效益綜合評價方法。但是，這些都只針對國有企業而言，對于高新技術企業來說，缺乏一套科學的、可操作性強的績效評價方法。因此，采用科學的方法、基于操作性強的指標建立一套可行的、適用于高新技術企業的績效評價模型是十分必要的。

一、因子分析法的基本原理

因子分析法的運用始于1904年，是 Charles Spearman 與 Karl Pearson 等學者基于檢測研究提出的一種降維多元統計方法。具體來說，通過多個不相關的指標來研究其內部的相關關系時，往往會出現信息重疊，因此，需要從多個指標中選擇少數幾個代表性強的因子抽象描述總體的綜合指標變量。它的基本思想是基于觀測指標的關聯程度將其劃分為不同組別，即關聯程度較高的指標在同一組內，相關程度較低或不相關的變量在不同的組別，找出每個組別的共性因子，并用不同的共性因子來代表不同的組別，最后將每個變量用共性因子的線性方程呈現，以期用較少的變量表現大部分的信息量。因子分析的數學模型可表示為：Xi=aijFj+ξ；i=1，2，…n。其中，Xi是第i個標準化變量，Fj等為公共因子，ξ為特殊因子，aij是第i個變量在第j個因子上的負荷，這個數值越大，表明Xi對Fj的依賴程度越高、密切程度越高。

二、建立績效評價模型

（一）財務指標的選取

傳統的績效考核從盈利能力、償債能力、營運能力、發展能力四方面分別設置財務指標，但這并不適用于高成長、高發展的高新技術企業。因此，本文根據科學性、系統性、可行性等原則，結合高新技術企業的特點選取了18個財務指標，如表1所示，按各指標的性質將指標分成三種類型：正相關指標、適度指標與負相關指標。正相關指標的數值越大，說明企業績效越高；適度指標的數值越接近某個合理區間，說明企業績效狀況越好；負相關指標的數值越大，說明企業績效越低。由于三類指標的屬性不盡相同，需要對財務指標數值進行一致化處理，才能避免因指標屬性的不同影響績效評價結果的科學性。

在正式進行高新技術企業績效評價研究前，還需對指標數據進行無量綱化與標準化處理。本文選取的高新技術企業樣本以公開在深市主板和中小企業板塊順利上市，且在2016年12月31日之前未退市的企業為基礎。根據2002年7月國家統計局頒布的《高技術產業統計分類目錄的通知》，依據其所處行業，選取電子及通信設備制造業、電子計算機及辦公設備制造業、計算機應用服務、電器機械及器材制造業這四類作為高新技術企業總體樣本，隨機抽取41家公司作為樣本。本文的相關數據來自上市公司年報及新浪財經網站，數據分析采用SPSS17.0統計軟件和Excel2010輔助完成。本文通過SPSS17.0 軟件對41家公司的 18 個指標進行一致化、無量綱化、標準化處理后，再進行后續分析評價工作。

（二）模型適用性檢驗

對所選財務指標進行相關性檢驗是進行因子分析的前提，即選用的原始數據必須通過適用性檢驗才可以進行因子分析，本文選用的檢驗方法是KMO 檢驗與 Bartlett 球形檢驗。KMO統計量的取值范圍通常是0到1，數值越接近1，說明指標間的公共因子越多、相關性越強，換言之，KMO統計量的取值大于0.5，就可以進行因子分析。而 Bartlett 檢驗是通過分析相關系數矩陣的行列式得出的數值來判定指標間是否存在相關性。如果數值較大，而對應的伴隨概率小于設定的顯著性水平，意味著關系矩陣不是單位矩陣，指標間存在相關性。

由表2可知，KMO 統計值為0.599，大于0.5，檢驗通過，并且通過計算相關系數矩陣的行列式得出的數值為961.653，對應的伴隨概率為0.000，小于設定的概率0.01，綜觀上述檢驗結果，指標間適宜做因子分析。

（三）主因子提取

運用因子分析法時，應該首先確定共性因子的數量。本文通過計算特征值，將特征值大于1的因子選為共性因子。運用 SPSS17.0軟件對處理選取的18個財務指標，基于特征值大于1的原則提取了5個共性因子，通過表3的結果可以得出5個共性因子對變量指標的方差貢獻率分別為23.090%，22.515%，19.501%，13.569%，6.946%；累計方差貢獻率為85.621%，代表了原始數據的大部分信息。

（四）構建因子載荷矩陣與共性因子命名

為了避免共性因子包含的信息不明，不能夠很好地解釋其代表的經濟意義，本文選取方差最大旋轉法旋轉5個共性因子的載荷矩陣。令某一指標在某一共性因子上的載荷接近 1，在其他共性因子上的載荷接近0，最后依據共性因子中具有較大載荷值因子的經濟意義對共性因子命名。因子載荷矩陣旋轉后的結果如表4所示。

如表4所示，第 1 個共性因子在速動比率、現金比率2個因子上的載荷值較大，分別達到0.876、0.868，基于此2個指標反映的是企業償債能力，因而可將第1個共性因子F1命名為償債能力因子。第2個共性因子在經營現金凈流量對銷售收入的比率、資產的經營現金流量回報率、經營現金凈流量對負債比率、現金流量比率這4個指標上的載荷值較大，分別達到0.890、0.859、0.897、0.920，基于此4個指標反映的是企業現金流量能力，因而可將第2個共性因子F2命名為現金能力因子。第3個共性因子在每股收益、每股未分配利潤2個指標上的載荷值較大，分別達到0.930、0.881，基于此2個指標反映的是企業權益柔性，因而可將第3個共性因子F3命名為權益柔性因子。第4個共性因子在凈資產收益率、凈利潤增長率、經營現金凈流量與凈利潤的比率3個指標上的載荷值較大，分別達到0.660、0.895、0.816，基于此3個指標反映的是企業盈利能力，因而可將第4個共性因子F4命名為盈利能力因子。第5個共性因子在主營業務收入增長率這個指標上的載荷值較大，達到0.952，基于指標反映的是企業成長能力，因而可將第5個共性因子F5命名為成長能力因子。

（五）計算共性因子得分

確定了5個共性因子的經濟意義后，可運用SPSS17.0中的回歸法做共性因子對18個指標的線性回歸，得到的因子得分系數矩陣如表5所示。根據各上市公司標準化后的數據與表5中的因子得分系數矩陣，計算出基于因子分析法的高新技術企業績效評價的5個共性因子得分，計算公式為Fi=ξi1X1+ξi2X2+…+ξitXt，其中，ξit（i=1，2，…k），表示因子Fi在變量Xt上的得分。

雖然5個共性因子的累計貢獻率為85.621%，可以解釋大部分高新技術企業績效評估的情況，但并未達到100%。因此，根據5個共性因子的得分，以其對應的方差貢獻率為權重加權求和后，除以共性因子的累計方差貢獻率，最后得到基于財務指標的高新技術企業績效評價的綜合得分情況，具體計算公式為F=（23.090F1+22.575F2+19.501F3+13.569F4+

6.946F5 ）/85.621

三、實證分析與結論

（一）實證分析

根據上述幾個公式，對樣本企業的績效進行評價，最終得出基于財務指標的高新技術企業績效評價的綜合得分與排名，如表6所示。

（二）結論

1.通過41家上市高新技術企業的實際財務數據的實證分析，發現基于財務指標的高新技術企業績效評價模型適用性和可操作性較強，符合高新技術企業自身高成長、高風險等特點。

2.基于財務指標的高新技術企業績效評價，對企業績效影響較大的因子是企業的償債能力、現金能力、權益柔性，具體表現為速動比率、現金比率、經營現金凈流量對銷售收入的比率、資產的經營現金流量回報率、經營現金凈流量對負債比率、現金流量比率等指標。這符合高新技術企業研發投入較多，且研發周期長，對企業的償債能力和現金能力有較高的要求。

3.在當前變化的環境下，高新技術企業很容易出現融資困難或資金不足所引起的財務風險，因此，企業多方式、多渠道提升企業的償債能力，同時加強資金管理和現金流管理，為后期平穩發展做足準備。高新技術企業可以選擇儲備適量的具有多種用途的資金來增強企業對未來的驟變做出有效反應的能力，從而增強核心競爭力，提高企業績效。

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[責任編輯 王燕文]