原创《基于财务指标高新技术企业绩效评价》：本论文可用于高新技术企业论文范文参考下载，高新技术企业相关论文写作参考研究。
摘 要：高新技术企业的快速发展和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、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,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
中图分类号：F270 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2017）14-0112-05
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；国家为了建立和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 和 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等于aijFj+ξ；i等于1,2,等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、适度指标和负相关指标.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和标准化处理.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 检验和 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)构建因子载荷矩阵和共性因子命名
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、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个共性因子在经营净流量对销售收入的比率、资产的经营流量回报率、经营净流量对负债比率、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流量能力,因而可将第2个共性因子F2命名为能力因子.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、经营净流量和净利润的比率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.
高新技术企业论文参考资料：
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