高新技术企业运行发展预警模型研究——以湛江市高新技术企业为例

胡 意，邹倩瑜，郑宏松

(广东省科技创新监测研究中心，广东广州 510033)

大力发展高新技术产业对推进供给侧结构性改革、支撑经济转型升级和产业结构调整具有显著社会经济效益，各级政府高度重视高新技术企业的认定与运行登记工作。根据科技部火炬中心统计数据，2017年全国高新技术企业存量达到12.8万余家，2018年的高新技术企业申报与认定数量也大幅度增长。地方政府持续加大高新技术企业的政策扶持力度，高新技术企业的运行发展状况成为评价城市科技竞争软实力的一张“晴雨表”。可以预见，针对存量高新技术企业与持续增加的新认定高新技术企业，如何开展运行发展情况预警将成为一个热点问题。针对具体地市的高新技术企业运行发展情况进行预警分析，为提升市县科技创新监测能力提供一种有益的探索，具有典型示范效益。

1 文献综述

当前在学术研究中针对高新技术企业的预警研究相对集中在高新技术企业的财务风险、人才流失风险和企业管理风险等角度[1-16]，通过选定预警评价指标、构建预警模型、设立预警阈值，对存在的风险进行预警。

在财务预警方面，张晓琦[1]、朱发根等[2]基于支持向量机(SVM)算法小样本学习的特性、扎实的理论基础和突出的泛化性能，分别建立了SVM财务预警模型，张晓琦从高新技术企业的经营能力、盈利能力、偿债能力、现金能力和成长能力等5个维度建立预警模型，并运用非上市公司财务数据进行实证，验证了预警模型的预测精度及有效性；马秀梅[3]通过分析高新技术企业财务状况中可能出现的警情、风险及危机原因，将本量利分析法运用到财务预警模型,研究发现安全边际率可以预测财务报表中不能直观表现出来的隐藏危机。宁燕[4]认为高新技术企业拥有研发费用投入占比大、智力资本成本高、市场竞争激烈等行业特征，促使高新技术企业财务风险远远大于其他传统企业，因此建言构建一套完善的、可持续的财务风险预警机制，为企业预防财务风险提供保障。周晓蕾[5]通过建立财务指标体系，运用因子分析及逻辑回归方法构建目标行业财务危机预警模型，对模型的精确度进行验证。吕洋[6]构建了一个以现金流量指标为主，兼顾传统资产和利润指标的高新技术企业财务预警指标体系，并选取56家沪深上市高新技术企业进行逻辑回归建模分析，分析证明企业财务指标能充分反映财务风险。

在人才流失预警方面，汪倩倩[7]、程巍伟[8]以中小型高新技术企业为研究对象，针对企业人才紧缺、人才流失等问题，分别开展人才预警研究。王倩倩结合模糊综合评价法设立企业人才紧缺预警等级，对应提出相应人才紧缺问题对策。程巍伟则从人力资源的组织、开发和管理等3个方面，建立人力资源危机管理状况等级，实证分析了人力资源危机管理预警系统的有效性。王球琳[9]的研究表明基于高斯核函数的SVM预警方法能有效提高人才流失分类预警分析的精确度。许坤[10]在人才流失预警模型的基础上，进行了企业和人才的博弈分析，通过二者的有效结合，更加有效地预测了人才流失状况。丁娟娟等[11]则从系统开发的角度，围绕系统建设目标、系统开发流程、系统功能设置和组织结构等方面给出高新技术企业人才流失预警系统的建设思路。

在企业管理预警方面，陈伟等[12]对高新技术企业管理的危机类型和特征进行剖析，构建了高新技术企业管理危机预警机制，提高企业危机管理能力。张保生[13]采用系统动力学对高新技术企业战略风险管理过程进行仿真，模拟了高新技术企业战略环境剧烈变动下战略风险管理系统相关因素变动状况，并得出企业内部因素对企业战略风险管理具有重要影响的结论。胡文林[14]、张琳琳[15]、赵刚[16]等人分别通过结合创新资金配置、金融危机及风险投资等特殊情景开展高新技术企业的管理预警研究。胡文林采用K-均值聚类分析法对48家样本企业的创新资金配置管理风险进行量化评价分析。张琳琳考虑金融危机下宏观环境因素和公司管理因素的结合使得高新技术企业风险研究更具有针对性。赵刚提出了针对高新技术企业风险投资的积极干预型管理监控模式，并对监控模式中的风险预警系统进行研究与设计。

基于前人在高新技术企业的财务风险、人才流失风险和企业管理风险等方面的理论研究与实证分析基础，本文通过深入分析涵盖高新技术企业全面发展情况的运行登记表数据指标，结合突变级数法、灰色预测模型构建高新技术企业运行发展预警模型，针对高新技术企业运行发展情况进行监测预警，辅助提升各级科技主管部门对高新技术企业的监管及治理能力。

2 预警模型构建

预警是指在灾害和需要提防的危险情况发生之前，根据以往总结的经验和规律对可能性前兆，发出警示信号，以便在危险情况发生之前做好预防准备工作。针对高新技术企业运行发展情况的预警，就是要结合已有的高新技术企业运行登记数据，根据经验、规律和方法来分析和预测企业面临的潜在风险，进而对存在险情的高新技术企业补齐短板，防患于未然。

2.1 预警指标分析

预警模型建立在警源分析的基础之上，本文的警源数据来源于高新技术企业所填写的企业运行登记表信息。高新技术企业运行登记表是国家科技部火炬中心根据《高新技术企业认定管理办法》(国科发火〔2016〕32号)要求，为做好国家高新技术企业发展的跟踪与服务工作，要求各地科技主管部门配合开展的高新技术企业运行数据登记工作。高新技术企业运行登记表主要特点：一是登记数据具有权威性，各地科技主管部门定期组织高新技术企业据实填报企业运行信息，并历经县区、地市、省级科技主管部门逐层递进审核方式，最终提交至国家科技部火炬中心；二是登记数据涵盖面较广，高新技术企业运行登记表所采集的企业运行发展信息包括企业基本信息、从业人员数据信息、企业研发机构信息、企业研发信息、科技成果转化信息、高新技术产品信息、企业资本和生产经营信息等全面的企业运营信息；三是登记数据完整规范，高新技术企业运行等级系统采用电子表格填报方式，所有登记数据均设置为必填项，且对信息格式做了严格要求，因此登记数据具有结构完整、规范的特点。综上由国家科技部火炬中心主导采集的高新技术企业运行登记信息具有较强的权威性、全面性、规范性。

为了结合高新技术企业运行登记表对企业的运行发展情况进行预警，首先要建立能够反映企业运行发展状况的指标体系。本文通过对文献梳理，结合前人在高新技术企业财务风险、人才流失风险和企业管理风险等角度建立的评价指标研究模型，选取了高新技术企业运行登记表中的31个指标进行分析，并归纳为人力资源条件、财务运行状况、研发能力情况及科研效能管理4个二级指标，最终形成高新技术企业运行发展综合预警结果，具体运行发展预警指标体系见图1。

图1 高新技术企业运行发展预警指标体系

2.2 突变级数理论

针对上节建立的指标体系需要建立合适的算法得出量化的综合预警结果，以便开展进一步分析。涉及指标体系的算法大都需要借助指标权重来进行，例如层次分析法、因子分析法等，但高新技术企业运行登记指标体系相对复杂，且兼顾耦合与离散的双重属性，采用定性分析方法则可能面临主观性较大，采用定量分析方法则过于复杂、可操作性欠佳。鉴于此，本文规避指标权重的确定，采用了突变级数算法进行预警评分。

突变级数理论由法国数学家雷内·托姆(Rene Thom)在拓扑学、稳定性理论和奇点理论的基础上提出。主要用于描述事物从一种稳定状态到另一种稳定状态之间突然的、不连续跃变的现象[17]。突变级数理论能够解释系统状态的不连续跃变现象，因此被广泛应用在涉及安全评价的各个领域。突变级数理论由状态变量和控制变量所组成的势函数作为研究对象，通过分析分歧集的性态来达到控制系统行为的目的[18]。

突变级数理论的步骤：首先分解系统评价总体目标；其次选定突变势函数；再通过归一化对研究目标进行综合计算并得出预警结果；最后开展预警评价。选择的突变类型不同，影响系统状态的因素就会有差异，控制变量和状态变量的数目也会不同[19]。突变级数理论的基本突变类型见表1。

表1 突变理论基本模型

根据高新技术企业运行发展预警指标体系，确定不同层级指标采用的突变类型，结合突变级数理论确定本文的评价指标突变类型见图2。

2.3 预警线分析

预警线的设定直接关系到企业运行发展是否存在险情，只有通过科学合理的预警线及预警区间设定，才能提高预警机制的有效性，促发运行发展预警模型生效，提前预知险情。针对高新技术企业预警线及预警区间的研究甚少，因此可以参照其他领域在预警线划分上采用的主流方法。目前常用的预警线划分方法有有u-d法、正态归一法、系统化法等，但前两者需要大样本数据作为支撑，而系统化法适用范围较广[20]。

图2 高新技术企业运行发展预警指标突变类型

系统化法是基于定性分析的方法，根据一种或多种并列的原则或标准来研究预警线，综合分析得出最后的预警线值。常用的原则有：半数原则、均数原则、多数原则、少数原则和负数原则等。各原则类型及预警触发机制见表2。

表2 系统化法常用原则及预警触发机制

利用系统化法设定预警线，需要根据预警问题的考察对象属性选择一种或多种原则，本文针对单个企业的多个预警年度的纵向预警线设置时采用均数原则作为预警标准，即高新技术企业的运行发展状况如果比历史平均水平要差，则需要警惕“走下坡路”。在针对区域内所有企业的当年度横向预警线设置时采用多数原则作为预警标准，多数原则的预警触发机制是假设总体趋势是趋于稳定健康状态，当单个企业预警指标比大多数预警值差时触发预警机制。本文采用常见的三等分线定义大多数，即针对所有被分析的高新技术企业，当企业的运行发展状况比2/3的企业要差时，触发预警机制，企业需要提高警惕，奋起直追；当企业的运行发展状况比2/3的企业要好时，则达到安全线，表明企业运行发展情况较好。

2.4 灰色预测模型

高新技术企业运行发展情况的预警，本质上是基于现有的历史数据，科学合理的对未来一段时间内的企业发展状况进行预测，针对高新技术企业进行“主动安全”赋能。由于高新技术企业的运行登记工作始发于20XX年，使得针对企业运行登记的纵向时间序列数据量只有短短4年(2018年高新技术企业全年运行登记业务尚在开展，未形成权威的结果性数据)，常规的逻辑回归方法、神经网络算法都不适用于高新技术企业运行发展情况的预测[21]。因此在小样本数据预测中具有一定的优势的灰色预测理论被采用为高新技术企业运行发展预警情况预测的方法。

将已知的信息看作白色系统，未知的信息看作黑色系统，将已知信息与未知信息看作一个系统，即为灰色系统。将灰色系统用于预测未来一段时间内的高新技术企业运行发展情况，就是利用历年的预警结果数据为基础，建立高新技术企业历年运行发展预警计算值与未来预测的预警值的微分方程，利用已知的预警数据计算未知的预警预测数据的算法[22]。通过将少量历史数据带入均值、差分、离散 GM(1，1)灰色预测模型中进行计算，结果显示离散 GM(1，1)灰色预测模型的误差较小，因此本文采用离散 GM(1，1)灰色预测模型作为预测高新技术企业未来运行发展趋势的主要算法。

3 实证分析

3.1 湛江市高新技术企业概况

湛江市为广东省地级市，位于广东省西南部，是粤西地区和北部湾城市群中心城市，拥有国家级湛江经济技术开发区(国家高新技术产业开发区)，以及奋勇高新区、南三岛滨海旅游示范区、海东新区3个功能区。选取湛江市高新技术企业运行发展情况为实证研究对象，主要出于以下考虑：一是湛江市地处粤西地区，为区域中心城市，针对湛江市高新技术企业运行发展情况的预警方法能推广应用到粤东西北类似地市的类似预警研究上，具有典型示范效应；二是湛江市2015—2017年高新技术企业存量在粤东西北12个地市排名分别为第3名、第4名、第5名，存量数据处于粤东西北地区中等水平，且湛江市高新技术企业2015—2017年有效运行登记表填报率均超过80%(见表3)。针对中等规模的高新技术企业存量数据开展研究，不仅有利于避免体量过大的样本数据导致的预警触发原因分析的离散化，也能有效避免样本过少导致的预警结果归纳分析缺乏说服力。

表3 2015—2017年高新技术企业数据情况

3.2 湛江市高新技术企业预警分析

3.2.1 个体高新技术企业预警算法实现

(1)原始数据采集。采集湛江市2015—2017年高新技术企业运行登记数据，并根据图1的指标划分方式进行梳理，通过数据整理发现2015、2016及2017年度连续3年都提交有效高新技术企业运行登记表的企业数量为68家，为后期开展预警预测需要，本文选取这68家高新技术企业作为实证分析的企业。

(2)数据归一化处理。对于正向指标(值越大，效果越好)有：

(1)

对于反向指标(值越小，代表效果越好)有：

(2)

(3)各层级指标互补性判断。利用 SPSS对各突变类型中所包含指标进行相关性检验，如果相关则认为具有互补性，反之则没有互补性关系。

对于有互补性的指标，则采取公式：

(3)

其中Y是X的上一级指标，n取值与下级指标个数相等。

若没有互补性关系，则采取公式：

(4)

其中Y是X的上一级指标 , n取值与下级指标个数相等。

通过对本文所有层级突变指标类型的相关性检测，发现图2中所有预警指标突变类型包含的指标都具有相关性，因此全部采用公示(3)进行运算。

3.2.2 湛江市高新技术企业运行发展预警分析

依据上节的预警算法，结合选取的68家高新技术企业2015、2016及2017年度的运行登记表数据，开展预警企业的预警值计算，并根据2.3节针对区域内企业的当年度横向预警线设置时采用的多数原则，即把低于当前年度2/3企业的预警值设为预警线，当企业的预警值低于预警线时触发预警机制，同时把高于当前年度2/3企业的预警值设为安全线，当企业的预警值高于安全线时即表明企业运行发展情况较好。出于信息安全考虑，针对这68家企业进行信息脱敏，进行随机编码(编号从1-68)，针对单个企业采用固定编号，2015、2016及2017年度的预警分布情况见图3。

图3 2015—2017年湛江市高新技术企业预警分布情况

同时对湛江市68家企业近3年的运行发展情况按照持续增长型、持续衰退型、波动增长型和波动衰退型4种发展趋势进行统计分析，结果见表4。

表4 2015—2017年高新技术企业运行发展趋势统计

3.3 湛江市高新技术企业发展预测

3.3.1 个体高新技术企业预警预测实现

(5)

(6)

对累积生成的数列进行曲线拟合，函数表达式为：

(7)

(8)

3.3.2 湛江市高新技术企业预警预测分析

根据灰色预测算法，完成所有68家高新技术企业的2018年预警值运算，采用多数原则作为预警线设置标准，预警线值为0.427，安全线值为0.729，根据多数原则的2018年高新技术企业预警预测分布情况见图4。

图4 2018年湛江市高新技术企业预警预测分布情况

根据2015—2017年的高新技术企业预警值及2018年预测预警值，得出历年的预警线值及安全线值见表5与图5。

表5 2015—2018年预警线值和安全线值

图5 2015—2018年预警线及安全线趋势

为了解个体高新技术企业的运行发展预警趋势，随机抽取编号为3、13、23、33、43、53、63的高新技术企业，根据2015—2017年的高新技术企业预警值及2018年预测预警值，建立抽样企业运行发展预警趋势曲线见图6。

3.4 时间序列-区域水平二维预警预测

在这里结合2.3节的针对单个企业多个预警年

度的纵向预警线设置时采用均数原则作为纵向预警线标准，即预测的高新技术企业的运行发展状况如果比该企业的历史平均水平要差，则需要进行预警；同时根据多数原则预警结果，建立时间序列-区域水平二维预警模型，2018年时间序列-区域水平二维预警预测分布情况及统计情况见图7和表6。

图6 2015—2018年抽样企业运行发展预警趋势

表6 2018年时间序列-区域水平二维预警预测分布统计

区域企业数量/家占比情况区域类型说明(以2018年预警预测值为基准)A57.4%预警预测值低于自身历史平均水平,且处于区域水平安全线上的企业B22.9%预警预测值低于自身历史平均水平,且处于区域预警线与安全线之间的企业C22.9% 预警预测值低于自身历史平均水平,且处于区域水平预警线以下的企业D1927.9% 预警预测值优于自身历史平均水平,且处于区域水平预警线以下的企业E2130.9%预警预测值优于自身历史平均水平,且处于区域预警线与安全线之间的企业F1927.9%预警预测值优于自身历史平均水平,且处于区域水平安全线上的企业

3.5 预警结果分析

(1)3/4的湛江市高新技术企业保持良好的运行发展势头，但另外1/4的高新技术企业是需要重点关注的对象。通过对湛江市68家高新技术企业2015—2017年预警值运算，结合图3的预警情况分布图和表4的高新技术企业2015—2017年运行发展趋势统计分析结果可以看出， 51家企业运行发展情况取得持续进步，约占企业总数的3/4；7家企业运行发展情况持续衰退，需要引起警惕；波动发展的企业10家，其中波动增长型8家，波动衰退型2家，需予以重点关注。

(2)湛江市高新技术企业2015—2017年整体运行发展情况向好发展，预测2018年整体发展质量将进一步提升。根据灰色预测理论得出湛江市2018年高新技术企业预警预测分布情况如图4所示，结合图5、表5的2015—2017年逐年上升的预警线与安全线值，可以看出湛江市高新技术企业2015—2017年运行发展质量整体向好发展，根据2018年企业预警线值和安全线值，可以推断2018年整体企业的运行发展质量将进一步提升。随机抽取的7家高新技术企业的发展趋势较好印证整体企业预测结果。

(3)预测2018年有40家高新技术企业的运行发展状况优于自身历史平均水平，并且处于区域水平预警线之上，占企业总数的58.8%，其他28家企业需根据预警预测情况补齐短板。根据图7和表6的时间序列-区域水平二维预警预测分布情况及统计结果，可以看出预警预测值优于自身历史平均水平且优于区域水平预警线之上的企业有40家，占比58.8%(E、F区域内)；由于预警预测值低于自身历史平均水平，触发时间序列预警的企业总数为9家，占比13.2%(A、B、C区域内)；针对触发时间序列-区域水平双预警机制的2家企业(C区域内) 需要重点预警；针对所有触发预警机制的28家企业，则根据预警预测情况针对性补全短板。

4 结论

本文针对高新技术企业运行发展情况建立预警模型。第一，通过综合分析高新技术企业预警相关的文献，针对高新技术企业运行登记表中的31个指标进行梳理分析，归纳总结为人力资源条件、财务运行状况、研发能力情况及科研效能管理4个二级预警指标，最终形成高新技术企业运行发展综合预警算法模型；第二，结合突变级数理论与系统化方法，实现湛江市2015—2017年68家高新技术企业的运行发展预警值运算及运行发展趋势分析；第三，运用灰色预测模型完成湛江市2018年度高新技术企业运行发展预警预测运算，并建立时间序列-区域水平二维预警模型对湛江市高新技术企业运行发展情况进行分区域预警预测。预警结果显示，湛江市高新技术企业2015—2017年整体运行发展质量向好发展，预测表明2018年整体发展质量将进一步提升；湛江市高新技术企业大体保持良好的运行发展势头的同时，但约有1/4的高新技术企业未保持持续进步状态，需要重点关注；针对2018年的运行发展预测结果显示68家企业中的40家有望在实现运行发展状况优于自身历史平均水平的同时，处于区域水平预警线之上，占企业总数的58.8%，其他28家企业则需根据预警预测情况尽快补齐短板，促进自身运行发展水平。通过针对湛江市68家高新技术企业2015—2017年运行发展水平的预警分析，能够对湛江市高新技术企业整体运行发展状况及未来发展趋势进行及时预警，辅助提升科技创新治理水平。