创新型中小企业成长性评价与预测研究——基于我国创业板上市公司数据

张玉明 梁益琳

中小企业是社会经济系统的基本构成单位，它们在推动国民经济发展与维护社会稳定方面扮演了重要角色，尤其是其中的优质群体——创新型中小企业，在经济增长、区域发展、结构调整以及创新型国家建设等方面都起到了重要作用。例如，尽管中小企业群体中，创新型中小企业数量只有16.2万家，仅占中小企业数量的2%左右，但却创造了大多数的新技术、新产品和专利等科技成果。我国约65%的专利是由科技型中小企业发明的，75%以上技术创新是由科技型中小企业完成的，80%以上新产品是由科技型中小企业开发(胡永健等，2008)①胡永健、周寄中:《政府直接资助强度与企业技术创新投入的关系研究》，《中国软科学》2008年第11期。。然而，创新型中小企业在快速发展的同时，随着外部环境不确定性增强、竞争加剧等客观条件的变化，也遭遇到了成长危机。我国民营科技企业5年的死亡率为90%，10年的死亡率为99%，平均寿命仅为2.9岁(王小兰等，2005)②王小兰、赵弘:《提升民营科技企业创新力》，北京:社会科学文献出版社，2005年，第14-15页。。因此，结合我国实际情况，本研究尝试建立一套科学有效评价系统，为创新型中小企业的健康成长和发展提供客观的衡量标准和评价依据，以期为政府相关部门或机构、企业自身以及投资者全面客观的了解和把握企业成长状况提供有益的启示。

一、相关文献评述

创新型中小企业这一提法主要是源于我国的实际情况，国内一些学者对其内涵进行了相关界定(朱岩梅等，2009)③朱岩梅、吴霁虹:《我国创新型中小企业发展的主要障碍及对策研究》，《中国软科学》2009年第9期。。创新型中小企业又被称为新技术型企业、科技型中小企业、中小型科技企业，这类企业通常涉猎新材料、新能源、信息技术、生物工程等一些科技含量高的行业中，注重创新、新产品研发等，成长性高但风险也大。结合已有的研究，本文认为创新型中小企业④本文所提到的科技型企业、民营科技企业，除特别指出，均指创新型中小企业(ISMEs)。是指那些有新技术、新产品、新工艺、新流程或新商业模式并以创新为核心的中小规模企业①中小规模划分标准参照国家统计局公布的《中小企业标准暂行规定》。，具有高成长、高科技与新经济、高风险的特征。

随着创新型中小企业在经济社会发展中重要性逐步显现，有关这方面的研究逐渐增多。归结起来，有关中小企业成长性的研究主要集中在以下几方面:(1)采用统计方法探析影响企业成长的关键因素，如技术创新、企业规模、企业年龄、资本结构、债权治理等。Delmar(2003)②Delmar F.，Davidsson P.，Gartner W.B.，“Arriving at the High-growth Firm”，Journal of Business Venturing，2003，18(2):189-216.等人揭示了企业取得高成长性的原因，并定义了7种与企业成立时间、规模和产业从属关系相关的不同成长模式。Shanmugam(2002)③Shanmugam K.R.，Bhaduri S.N.，“Size，age and firm growth in the Indian manufacturing sector”，Applied Economics Letters，2002，9(9): 607-613.等研究指出，企业规模与企业年龄均是影响企业成长的主要因素，且这一结论在发展中国家与发达国家之间可能存在差异;陈晓红等(2009)④陈晓红、李喜华、曹裕:《技术创新对中小企业成长的影响——基于我国中小企业版上市公司的实证分析》，《科学学与科学技术管理》2009年第30卷第4期。以我国的中小板上市公司为研究对象，得出了技术人员投入越多，研发投入越多，创新转化效率越高等有关结论。(2)选择典型性的案例，采用案例研究方法剖析这类典型企业如何实现持续成长及其成长路径特征。尚增健(2002)⑤尚增健:《渐进式技术创新:科技型中小企业的成长路径》，《管理世界》2002年第6期。以实力克公司为例，研究指出该企业成长的关键在于卓有成效的技术创新理念和技术创新战略;李志刚等(2006)⑥李志军、李兴旺:《蒙牛公司快速成长模式及其影响因素研究》，《管理科学》2006年第3期。以蒙牛公司为例，运用扎根理论揭示了蒙牛公司的厚积裂变、模仿超越的快速成长模式。(3)中小企业成长性评价体系构建与实证研究。例如，Acs等(1990)⑦Acs Z.J.，Audretsch D.B.，“The Determinants of Small Firm Growth in US Manufacturing”，Applied Economics，1990，22(2):143-154.提出了诸如销售额增长、销售额的平均变化、雇员数量变化率等评价中小成长性的定量化指标。国家经济贸易委员会中小企业司、国家统计局工业交通司、中国企业评价协会联合课题组(2001)⑧国家经济贸易委员会中小企业司、国家统计局工业交通司、中国企业评价协会联合课题组:《成长型中小企业评价方法的体系》，《北京统计》2001年第5期。提出了一种专门评估成长型中小企业的方法GEP评价法，该评估法以企业实际财务指标为直接依据建立包括发展状况、获利水平、经济效率、偿债能力和行业成长性5大类指标;周国红和陆立军(2002)⑨周国红、陆立军:《科技型中小企业成长环境评价指标体系的构建》，《数量经济技术经济研究》2002年第2期。从产业环境、技术环境、法律和政策环境、融资环境等8个方面提出了科技型中小企业成长环境评价指标体系;张玉明等(2009)10张玉明、刘德胜:《中小型科技企业成长机制评价:指数构建与实证研究》，《软科学》2009年第11期。运用仿生学理论从内生和外生两方面构建了中小型科技企业成长评价指数模型。

随着对中小企业成长性评价的发展与完善，可以看出:单纯用销售收入增长率、净利润增长率来衡量企业成长性的方法简洁易行，缺点是无法兼顾资产影响因素、行业影响因素等，相对缺乏系统性;以财务指标来反映企业成长性的优点是数据客观，但仅用财务指标难以全面反映影响企业成长的因素，如技术因素、人力资源因素等;另一些研究认为企业成长不仅取决于自身能力，也受到外部环境影响，外部环境的变化会影响其生存状况;另一些研究强调绝对性指标，体现了企业整体状况，但缺少相对指标，企业自身以及不同企业之间缺少可比性。此外，正如前述指出创新型中小企业具有一些自身的特征，如高科技、高创新、高风险等。这些特性决定了评价创新型中小企业成长性，建立成长性评价指标应当既要体现企业成长性受到企业内部因素和外部环境因素影响，也要体现静态因素和动态因素对企业成长性的影响。同时要注重评价体系的合理性，以及确保数据采集的可获得性与指标的纵向和横向可比性。基于上述考虑，接下来本文将在已有研究基础上，结合创新型中小企业特征构建其成长性评价指标体系。

二、创新型中小企业成长性评价体系构建

创新型中小企业成长性的评价体系是一套综合评价体系，作为一项综合评定系统，在指标设计环节需要遵循一定原则，主要包括目标性、科学性、整体性、可行性、可比性等6项基本原则。其中，目标性是指任何评价体系设置与评价方法选择都是基于一定的目标;科学性是指体系设计应客观、准确反映被评价企业的成长状况;整体性指应从整体与全局上考虑不同指标间的内在联系;可行性指标设计应切实可行，并具有较好的实际操作性;可比性指成长性评价结果既能满足不同企业之间横向比较需要，又能满足企业自身纵向比较需要。

(一)指标体系设计

根据以上基本原则提出中小上市公司成长性评价指标体系(张玉明等，2010)①张玉明等:《中国中小上市公司成长报告》，济南:山东人民出版社，2010年，第22-26页。，具体包括一级指标、二级指标、三级指标的三层评价体系(如表1)。其中，成长性1个一级指标是目标层，盈利能力、成长潜力、资金运营能力、生存状态、企业规模5个二级指标是要素层，隶属不同二级指标的18个三级指标为具体层。

表1 创新型中小企业成长性评价指标体系

盈利能力是指公司在一定时期内(通常以1年为周期)获取利润的能力，反映了公司期间内的经营状况，通过盈利能力分析，一方面可以衡量公司一段时期内的业绩好坏，另一方面也能发现经营中存在的主要问题，从而盈利能力是衡量中小上市公司成长状况的重要标准(李宝仁等，2003)②李宝仁、王振蓉:《我国上市公司盈利能力与资本结构的实证分析》，《数量经济技术经济研究》2003年第4期。。成长潜力是指公司未来一段时期内实现价值增长的潜在能力，根据波特(2005)③迈克尔·波特:《竞争战略》，北京:华夏出版社，2005年，第5-26页的研究，如果一家公司能够创造和维持持续的竞争优势，这家公司就是具有成长潜力的公司。资金运营能力主要表现为通过企业生产经营资金周转速度的有关指标所反映出来的企业资金利用的效率，该指标是判断公司经济效益提高方向的重要参考指标。生存状态是用来判断一家公司在一段相对较长时间内的生存质量状况，通过分析公司生存状态指标，有助于及时发现公司成长过程中所存在的问题，进而避免公司陷入快速衰败的危机之中。企业规模指企业的大小，是判断一家公司成长过程中量的扩张的最主要的参考指标(Yasuda，2005①Yasuda T.，“Firm Growth，Size，Age and Behavior in Japanese Manufacturing”，Small Business Economics，2005，24(1):1-15.)。

(二)评价方法选择

在选择创新型中小企业成长性评价方法时，首先采用数据标准化方法对基层指标进行无量纲处理，并根据主客观赋权相结合的方法对不同的指标重要性程度进行赋权处理。最后，在建立的评价指标体系以及评价指标重要性系数的基础上，运用加权平均方法构建中小上市成长性评价模型。

1.标准化。在标准化之前，首先对各项指标的异常值进行判断和处理。在此基础上，为了保持数据处理后分布在(0，1)区间内，采用极差化方法对定量指标进行标准化处理。

2.权重系数确定。考虑到多层次评价指标体系的特点，采用了将主观赋值与客观赋值相结合的分层处理方式。主观赋权指根据评价者或相关专家的经验进行判断，主要是针对定性指标重要性程度的评价，选择层次分析法进行处理。客观赋值则是根据评价指标的实际观察值确定其重要性程度，选取独立性权数作为本文定量指标重要性程度进行判断。

3.综合评价方法。通过分别赋予两种方法均权的方式，确定层次分析法和独立性权数法所分别计算的系数的权重，进而得到最终的成长性指标权重。考虑到创新型中小企业成长性是由所有指标的综合作用所决定，进而采用加权平均方法计算最终的企业成长性综合评价得分，计算公式如下所示:

式(1)中wi表示第i项二级指标的权重，lij表示第j项二级指标下第j项三级指标的权重，rijk表示第k个样本企业的第项二级指标下第j项三级指标的实际值，Wk为第k个样本企业的成长性综合得分。

三、样本选取与评价结果分析

我国创业板的上市公司具有高成长、高科技、新经济、新服务、新能源、新材料、新农业、新模式的“二高六新”特征，符合本文对创新型中小企业的界定标准。本文将以我国创业板上市公司为例，对创新型中小企业成长状况作简要评价，并以评价结果为基础，通过神经网络训练提供该类企业成长性预测模型。

(一)样本描述

本文选择2009年12月31日之前在创业板上市的公司为研究对象，在此时间周期内共有36家公司。从区域分布来看(如表2)，东部地区有25家，所占比重最高，占有效样本总量的69.44%，超过总数的2/3;中部和西部地区分别有5家和6家，分别占有效样本量的13.89%和16.67%。从行业分布来看(如表3)，主要集中在机械设备、信息技术、医药生物、电子信息四大行业，占到有效样本总量的72.22%。其中，分布在机械设备行业的公司数量为12家，所占比重最高，占到有效样本总量的33.33%;其次是信息技术行业，所占比重为22.22%;此外，分布在造纸印刷、传播文化、运输仓储、批发零售等行业的公司数量最少，分别只有1家，所占比重仅为2.78%，总计占到有效样本总量的11.12%。

表2 样本的区域分布特征

表3 样本的行业分布特征

(二)成长性评价结果分析

依据前述提出的创新型中小企业成长性评价体系，分别对样本企业的成长性状况进行评价，计算出其成长性综合得分。为了更好地了解和掌握样本中高成长性公司实现高速增长的关键原因，以及低成长性公司的症结所在，接下来将采用统计分析方法剖析创新型中小企业成长性及二级指标的总体状况，具体结果如表4所示。描述性统计分析显示，样本成长性得分平均值为42.67，中位数为42.90，标准差为2.35，反映了样本区域成长性状况较好。同时，样本成长性得分最大值与最小相差为9.59，这表明样本公司之间成长性不存在显著差异。此外，样本成长性得分的偏度为0.18，这表明低于成长性得分平均水平的公司占有相对较高比重。频数分析表明，样本成长性得分主要分布在40-50这个区间，占样本总量的86.11%。没有公司成长性得分在30以下，这一定程度上反映了我国创新型中小企业整体成长状况较好，当然创业板上市公司多是细分行业内的龙头，主业突出是一个重要原因。而盈利能力、成长潜力、资金运营能力、生存状态和企业规模等指标平均得分不高。资金运营能力、企业规模以及盈利能力指标得分相对较低，但盈利能力与资金运营能力指标在整个成长性评价体系中重要程度较高，从而导致样本总体评价得分较低。成长潜力和生存状态指标的平均得分较高，这是导致部分样本企业成长性较好的重要原因。但根据综合评价标准，创新型中小企业成长性的平均得分不高，仍有很高的潜力和上升空间。因此，创新型中小企业应抓住有利时机，通过自身挖潜加强创新能力建设，在注重质的增长同时加强量的积累。

表4 样本各指标得分描述性统计结果

四、创新型中小企业成长性预测分析

为使创新型中小企业在不同阶段对自身成长状况有一个基本的掌握，从而为下一步的发展提供决策依据，本文以前述成长性评价得分为基础，引入BP神经网络建立创新型中小企业成长性预测模型。

神经网络结构设计具体如下:第一，输入层。由测度创新型中小企业成长性的5个指标，即盈利能力、成长潜力、资金运营能力、生存状态、企业规模作为输入神经元。第二，隐含层。隐含层神经元的选取直接关系整个BP网络的精确计算和学习效率。根据公式可确定隐含层神经元个数，n为输人层神经元数，q为输出层神经元数，a取0到10之间的常数(周开利等，2005)①周开利、康耀红:《神经网络及其MATLAB仿真程序设计》，北京:清华大学出版社，2005年，第140-148页。。通常选取不同的隐含层神经元数目分别进行测试，记录每种情况下训练后网络的实际输出与期望输出的均方误差大小及训练步数，综合考虑误差较小而且训练步数较少的网络，确定更为合适的隐含层神经元个数。经过多次训练比较，选取隐含层神经元为6。第三，输出层。为了便于分析比较，将样本得分全部转化为分数，同时除以100，并根据样本企业成长性最终得分分为5个等级，即(0.8000，1.0000)、(0.6000，0.8000)、(0.4000，0.6000)、(0.2000，0.4000)、(0.0000，0.2000)，分别表示成长性强、较强、中等、较弱、弱5个水平。

选择30家创新型中小企业作为训练样本，以其它的6家企业作为测试样本，经过126次训练最终得到表5所示结果。表5的比较结果显示，训练好的神经网络模型得到的6家测试样本的预测值与实际值基本一致，误差在4‰以下。同时，专家评价结果与神经网络模型预测值落入的区间具有较高一致性。因此，运用BP神经网络方法预测创新型中小企业成长性可行性较好。从训练样本的情况来看，尽管创新型中小企业增长速度较快，但其整体的成长性水平仍处在一个相对较弱的时期，尚有较高的上升空间。

表5 测试样本训练结果与实际结果比较

五、结论与启示

在理论分析基础上，从盈利能力、成长潜力、资金运营能力、生存状态以及企业规模五个维度构建了创新型中小企业成长性评价体系，并以我国创业板中小上市公司为样本测度了我国创新型中小企业成长性评价得分，同时运用神经网络方法对企业成长性进行了预测。本文的研究主要得到以下结论和启示:

首先，从成长性得分来看，我国创新型中小企业整体成长性得分不高，平均值约为42.67，但得分最高企业与最低企业相差相对较小，且多数企业成长性得分集中于40－50的区间内，这反映出企业整体发展水平比较均衡，但处于一个相对较低的水平，仍有很高的成长性提升空间。因此，为创新型中小企业发展创造良好的外部环境，促使其通过优化和完善自身结构来提升企业竞争力，加快企业发展步伐，将有助于其在经济发展、结构调整以及科技创新等方面发挥更重要的作用。

其次，从测度企业成长性二级指标评价结果来看，与成长潜力和生存状态相比，创新型中小企业的盈利能力、资金运营能力和企业规模指标得分相对较低，尤其是资金运营能力平均得分仅为19.84。良好的生存状态说明我国创新型中小企业整体生存状况较好，这为其持续发展奠定了基础，同时较好的成长潜力也反映出这类企业多处于生命周期的成长阶段，在未来的一段时期内具有较好的价值增长潜力。资金运营能力是反映企业资金使用效率的指标，该指标状况较差说明创新型中小企业不仅要重视资金使用量的增长，更要注重提升资金使用的回报率方面的质的提高，这种变化将对企业持续成长提供积极的贡献。企业规模得分较低也是吻合本文的研究对象的基本特征，同时这也说明在企业发展过程中，不仅要注重增长的速度，更要重视基数的扩张，从而提高创新型中小企业应对风险的能力。

第三，企业成长性预测的三层BP神经网络模型分析结果显示，神经网络是预测创新型中小企业成长性的有效途径，能够提供对创新型中小企业未来成长性的基本预测，有助于创新型中小企业在发展过程中清晰地把握自身的状况，做出合理的战略规划，从而也为政府部门及金融机构针对该类企业的政策扶持和资金投入提供判断依据。

在研究过程中考虑到我国现阶段创新型中小企业相关数据资料披露基础的不健全，在样本选取上仅选择了创业板的部分上市公司展开讨论，未来的研究可扩大样本范围，分析行业、区域特征对创新型中小成长性的制约程度，进一步提高结论的实际应用价值。