小微企业成长性评价研究——以天津装备制造业、电子行业调研为例

许　彦， 刘　群

(1. 天津理工大学管理学院， 天津 300384； 2. 天津理工大学汉语言文化学院， 天津 300384)



小微企业成长性评价研究
——以天津装备制造业、电子行业调研为例

许彦1， 刘群2

(1. 天津理工大学管理学院， 天津 300384； 2. 天津理工大学汉语言文化学院， 天津 300384)

摘要：文章以天津市装备制造、电子行业小微企业为研究对象，依据企业成长理论，从管理角度调研小微企业现有资源的运行状况，引入BP神经网络进行实证分析和量化评价，建立小微企业成长性评价模型，计算调研企业成长性得分，进一步构建生产现场管理绩效评价指标体系，外部从政府、金融机构层面提出助力小微企业的三项举措，内部以推广工业工程理论与方法的应用手段来提升企业成长性。

关键词：BP神经网络； 成长性； 问题诊断； 指标体系； 评价

近几年，我国各级政府不断加大对小微企业的支持力度，2015年天津市政府对利润10～20万的企业实行税收减半政策(比例为10%)。在增加社会就业岗位方面，小企业比大企业提供的岗位多出4倍，是科技创新的重要源泉。研究小微企业持续发展对于保障地区经济稳定发展具有战略意义。

经研究整理，学术界关于小微企业存在问题的研究很多，但对成长性的研究较少，有关小微企业现场问题，工业工程方法应用、提升方面研究较少，还有待于补充完善[1-2]。

一、 构建小微企业成长性评价指标体系

从企业的经营特点、财务指标、现场运作效率入手，从宏观到微观，反复进行比较和筛选，最终确定10个定性指标，36个定量指标，构成了企业基础指数、外部支持指数、内部能力指数、成长支持指数4个一级指标、18个二级指标，46个三级指标的小微企业成长性评价指标体系(见表1)，采用德尔菲专家调查法、层次分析法、相关分析确定出权数，用以计算成长性的实际值z。

表1　小微企业成长性评价指标体系

二、 BP神经网络

1． 选取参数

BP网络的学习过程。学习过程基于现实世界的内嵌，此处是调研数据，先进行无量纲化等预处理，生成与评价指标体系一致的数据。应用Matlab多次实验，记录每种情况下训练后网络的实际输出值与期望输出值的均方差及训练步数，综合考虑误差较少、步数较少的网络，确定合适的隐含层节点数。经过多次训练比较，最终确定隐含层节点数n=9，且误差最小。

采用V-fold交叉实验方法，将样本数据分成10组进行多次测试，每次测试采用前9组数据作为训练数据，最后1组作为测试数据,根据德尔菲法调研到的权数计算实际值Z。从输入层到隐含层选用tansig 函数，从隐含层到输出层采用logsig 函数，网络训练函数选用trainlm函数，最大训练步数为2 000，期望最小误差为0.001。

2． 构建模型

(1)

输出层

(2)

综合可得

(3)

具体学习算法如下。

记第1次迭代样本的输出值与实际值之间的误差为

则E(l)关于V的梯度为

(4)

式中S(l)=V(l)[f(W(l)X+δ(1)(l))]+δ(2)(l)

按照误差的反方向调整连接权，设V的调整步长为η3，则连接权V的调整公式为

ΔV(l)=η1E(l)g[S(l))f(W(l)X+δ(1)(l)]

(5)

同理可得E(l)关于W的梯度

式中R(l)=W(l)X+δ(1)(l)

设W调整步长η2，则连接权值W调整公式为 ΔW(l)=η2E(l)g[S(l)]f(R(l)X

E(l)关于δ(2)的梯度为

(6)

设δ(2)的调整步长为η3，则偏置权δ(2)的调整公式为

Δδ(2)=η3E(l)

E(l)关于δ(1)的梯度为

(7)

设δ(1)的调整步长为η4，则偏置权δ(1)的调整公式为

Δδ(1)=η4E(l)g[S(l)]V

(8)

调整权值进行一轮一轮迭代下去，期望输出与计算输出的误差小于容许值，停止学习过程，小微企业的成长性评价模型建立完成(通过设计实验取得容许值)。

三、 成长性评价

1． 调查样本

以天津市300家小微企业作为调查样本，分布见表2。小微企业发展现状、基本经营状况包括总数、总资产、销售收入、上税额、吸纳劳动力数量及比例等，内部因素从现场管理入手，基于现场浪费、生产计划缺失等方面分析小微企业现场管理存在的弊端，设计调查样表，在天津市部分区域选择了300家小微企业进行深入调查，此次调查范围相对广泛，包括了多个行业，代表性较强。共发放300份调查问卷，回收有效问卷265份。据2012年天津市小微企业发展现状及融资情况调查报告资料显示，小微企业集中在河西、南开、东丽、津南、北辰、武清、滨海新区，津南、南开和滨海新区位列前3名，采取集中地区多调查的原则，2012年我市装备制造业、电子信息、生物制药、新能源与新材料增速分别为15.9%、23%、30.4%、23.6%，据此选择调查行业[3]。

表2　样本分布表

2． 实证分析

(1) 调查问卷设计。设计两份主要调查问卷：小微企业经营现状调查表、天津市小微企业管理现状与现场问题调查表。其中，经营现状调查表主要包括销售收入、上税额、用工情况、人才结构、融资状况和预测本年第一季度经营状况对比上一年度的增幅；第二个调查表包括四个方面：公司总体状况、公司技术发展、公司基层管理状况、生产现场管理状况，如合格率、返修率等，现场问题为生产现场应用工业工程工具、方法现状等；研究者又设计小微企业创业者访谈录作为辅助部分，包括基本情况、基本经营状况、创业者管理能力(如学历、所受培训、标志性成功事件和危机事件等)三方面，调研创业者对公司业务、生产工艺、财务状况等基本了解程度，这些数据作为BP神经网络与仿真运算的原始输入数据[4]。

(2) 调研结果统计。根据天津市统计局2014年发布统计年鉴，截止到2013年，天津市第一、第二产业中的国有大中型企业5 511个，从业人员共1 631 514；小微企业4 504个，从业人员441 183。据不完全统计，天津市2014年新增三个产业的企业共14 380个，其中小微企业占到13%，日均设立40户。天津地区的中小制造型企业从数量上来看已经占据工业企业数量的 99%以上，而对于天津工业企业整体经济的贡献除利税总额其比重为60%，还有一定的发展空间。

纵向比较：2013年本市工业总产值增速为13.1%，小微企业工业产值增速为5%；横向比较：2013 年 ，美国雇员少于20人的小企业，所占比例为89%，雇员少于500人的小企业，所占比例为99%，美国70%创新发明是由小微企业实现的，分布在采矿、制造、运输、建筑等行业，比例为52.89%，专业科技12.64%，零售业12.31%，服务业11.31%，健康社会救助9.9%，住宿餐饮7.73%[5]。据2012年3月16日学习时报报道，截止到2011年，日本中小企业数在制造业的比例是99.7%，占全部岗位的70.2%，小微企业附加值总值达到制造业总附加值的57.7%，远远高于中国数据，略高于美国的水平。

(3) 生产现场管理状况。装备制造业、电子行业属于多品种中小批量生产，根据订单组织生产，生产的品种、数量、时间都不稳定，多次重复生产，应对每一件(一批)订单利用生产周期法进行生产作业计划的编制，使产品在车间出产、投入时间能够互相衔接起来，保证成品的交货期限。生产是反复制程，涉及不同机器的组合，由多类不同人员负责不同作业，生产多样化的产品，接受少量动态订单，没有固定生产线，人员流动性大，工艺过程变动明显，没有形成标准化生产，劳动生产率低、工业增加值不高，原因是现场管理缺陷，如原材料短缺，在制品堆积；员工流动大，病假、杂务多； 机器故障、质量问题、作业不顺畅；订单处理效率差、计划管理不完善导致延后订单多；工业安全性差、物品摆放混乱，工作地布置混乱；企业主管理水平低，员工素质低，内部管理松散等[5]。被调查企业建议立即组建IE部门，解决生产中存在的等待、库存、质量问题，使管理水平、生产效率和产品质量有一定的提高(在260家公司中，76.19%企业没有设立IE部门)，调研显示现场问题汇总见表3，企业应用工业工程方法的现状统计见表4。

表3　现场管理出现的问题汇总表

表4　企业运用工业工程相关方法汇总表

根据训练好的BP网络，进行成长性得分的计算。最终得分为5个等级，0.8～1为最高等级，是成长性强的得分，其他依次按照递减0.2的规律分别为较强、中等、较弱、弱4个水平。数据来源于调查问卷，将自2011年3年来的数据进行无量纲预处理，代入已建立的BP神经网络进行运算，利用Matlab得到结果[6]。

限于篇幅，选择2011—2013年天津5家小微企业调查问卷中的数据，输入到BP神经网络模型计算成长性得分，计算结果见表5。

表5　样本企业2011—2013年成长性仿真结果

3． 评价结果分析

(1) 利用回收的265份有效问卷数据输入后计算，计算结果整体得分偏低，集中于0.2～0.6 的区间，平均值约为0.347 2。评价结果显示：天津地区小微企业整体发展水平处于较低水平，但还算均衡。

(2) 由差到强递进排列统计结果显示：近三年的成长性均处于弱和较弱水平的小微企业有102家，占38.5%；近3年的成长性由弱转中等、较强的有23家，占8.8%；约三成小微企业近两年成长性较好，达到中等及以上水平的共86家，达到较强以上得分的有65家，约占四分之一。可见，样本企业有很大的提升空间。

(3) 25%成长性较好的企业中，一半的小微企业总结成功经验为：经营水平高、现场管理规范，使这类小微企业户均年收入约是较低层次企业的3～4倍，户均年利润是较低企业的2.4 倍。86家成长性达到中等及以上水平的企业，又以42家小型成长型企业业绩表现最为突出。从这42家企业的内部分析，41家的IE专业人员构成比例高，40家企业营销网络健全，21家企业建立了员工绩效考核制度，33家企业创业者明确表示其所处生存与发展的外部环境有利，35家企业的融资渠道畅通，融资数额大，19家企业已拥有ISO质量管理体系认证书。

研究理论依据是女经济学家彭罗斯提出的企业成长理论，从宏观因素入手，主要关注经济型因素和制度性因素，中国企业成长性研究不到20年，近年来研究向微观转变，从企业内部管理角度来研究企业的成长，近期研究者更把关注集中在上市公司的成长性评价，本研究进一步讨论通过哪些方式和途径提升小微企业成长性问题[7]。

四、 对策

1． 政府层面

(1) 建立小微企业服务平台。成立以政府为主导、民间企业协会、社会服务中介机构为依托的多方社会资源参与的多元化、多层次、全方位的小微企业社会化服务体系(调查企业提出应适当提供产品义务宣传)，推进小微企业自主创新，保护知识产权，保护正规企业的产品销售，针对小商小贩的违规操作[8]，采取健全法律的措施，规范行业竞争环境，严厉打击违规行为。引导企业开拓潜在市场，采用科学手段预测原材料的供求状况与价格波动，建立规范的市场营销体系并打开销路。

(2) 拓宽小微企业融资渠道。小微企业发展的关键是解决融资问题。调查中企业经营者提出：希望政府提高办事效率，简化贷款手续，去除苛刻条件(注：小微企业联保贷款要求联保成员最少不得低于3户，申请企业营业时间要求在3年以上)。改革传统抵押、担保模式，鼓励小微企业互助担保，进行金融创新，开创小微企业贷款新局面，建立适合小微企业需求的金融评价体系，为文化水平低的创业者提供贷款辅助服务，鼓励发展“天使投资”，政府应制定相关法规，保护天使投资人的权益，培育中国天使投资人和天使投资市场。

(3) 加大财政支持力度。设立小微企业促进专项基金，建立小微企业发展信息平台，加大与大企业合作，给予小微企业一定的启动资金(美国针对小微企业的启动基金为7.37万美元)；建立一些专项扶持基金，如科技型小微企业创新基金、小微企业国际市场开拓基金、小微企业吸纳就业人员奖励基金；减轻小微企业沉重税赋负担，积极推进“营改增”，清理各种不合理收费；降低小微企业参与公共采购的门槛[9]。

2． 企业层面

(1) 建立企业现场管理内部绩效驱动机制。对于装备制造行业，构造绩效驱动机制，如即时监控率、生产管理人员年资、工作时数、实验设计、自动报警率、回应时间、循环时间、新手训练小时数等。

电子行业检测指标有新手训练时数，新工程师训练时数、每月工程变更通知书次数、接口描述语言流动率、即时监控率，设备作业、修理、测试比例，错误涵盖率/焊点不良率等[10]。

(2) 引进现场问题诊断方法，包括：输入-输出效益分析 (数据包络法-DEA)；标杆比较，了解企业强弱因素，促使积极学习，寻找改善契机；工作设计/流程设计、制程/流程分析；逻辑与实务流程、生产线平衡方法、物料流程分析、成本/浪费分析；库存管理效能分析、失效分析、资源利用率分析以及模拟方法等。

(3) 构建企业现场管理绩效评价指标体系。运用层次分析法、德尔非法构建企业车间整体、工作小组绩效评价体系，见表6。绩效指标包括体现产品品质良好与否，服务满意度如何，报废数量、材料浪费量等指标，其绩效内在驱动因子分两类：系统设计(生产技术/制程、工厂布置、支撑控制系统)、作业系统(作业规划、瓶颈作业管理、工单/人力派遣、工作规律/准则，改善方法论)[11-12]。

五、 结语

天津地区装备制造、电子信息行业，面对大中型国有企业、合资企业等严峻的竞争环境，如何提升成长性，做到持续发展是小微企业的终极目标。研究通过构建基于企业成长理论与BP神经网络方法的小微企业成长性评价指标，通过调研样本企业计算成长性得分，从政府、金融机构、企业内部三个层面，前两个层面为小微企业创造良好的外部环境，企业通过提高自身管理水平、建立现场管理绩效评价指标，修炼内功，为企业持续发展奠定坚实的基础，最终在促进区域经济发展、产业结构调整、创业创新等方面发挥重要作用。

参考文献：

[1]金惠红.小微企业成长性评价研究[J].科技通报，2014，30(5)：55-58.

[2]朱彦杰.中小企业成长性评价指标及实证研究[J].科技和产业，2013(11):75-77.

[3]马光远.扶持小微企业应成为基本国策[J].中小企业管理与科技：中旬刊，2011(10)：33.

[4]韩仁海.马鞍山市小微企业发展现状及对策研究[J].安徽工业大学学报：社会科学版，2013，30(5)：16-19.

[5]成思危.当今经济形势与企业应对策略[J].中国流通经济，2012(5)：4-8.

[6]王俊峰，王岩.我国小微企业发展问题研究[J].商业研究，2012(9)：86-91.

[7]赵廖武，王学哲.产业集群视角下天津中小企业融资创新分析[J].财务管理，2014，7(13)：55-56.

[8]刘钒，钟书华.国内创新型小微企业研究述评[J].科技进步与对策，2013，30(15)：156-160.

[9]焦桂芳.对当前小微企业发展状况的研究与分析[J].中国商贸，2012(10)：133-134.

[10] 王晓燕，侯磊.小微企业融资策略探究：以天津市为例[J].财会通讯，2015(2)：29-30.

[11] 李娟，程云.小微企业成长性实证分析[J].经营管理，2014(22)：112-113.

[12] 查卡拉巴提.小微企业改变未来[J].中国金融，2011(14):31-33.

Growth Evaluation of Small and Micro Enterprises —Example for the Investigation of Tianjin Equipment Manufacturing and Electronics Industry

Xu Yan1， Liu Qun2

(1. School of Management, Tianjin University of Technology, Tianjin 300384, China；2. School of Chinese and Culture, Tianjin University of Technology, Tianjin 300384, China)

Abstract:The paper takes the equipment manufacturing, electronics industry small and micro enterprises in Tianjin as the research object. Based on the theory of firm growth, it researches the operation condition of the existing resources of small and micro enterprises from the perspective of enterprise management. The BP neural network is introduced to carry out empirical analysis and quantitative evaluation. Also the growth evaluation model of small and micro enterprises is established to calculate the growing score of the investigation enterprises and further build the production field management performance evaluation index system. Externally, three means are put forward to help small and micro enterprises from government and financial institutions level. While internally, the enterprise should promote the industrial engineering theory and method to improve enterprise growth.

Keywords:BP neural network; growth; index system; evaluation

中图分类号：F279.23

文献标志码：A

文章编号：1008-4339(2016)02-117-06

通讯作者：刘群，bohaiguanli@163.com.

作者简介：许彦(1972—)，女，硕士，讲师.

基金项目：天津市哲学社会科学基金资助项目(TJGL13-013).

收稿日期：2015-05-21.