高新技术企业财务分析存在的问题及对策

殷静

摘要：高新技术企业作为目前全球范围内发展势头最为迅猛的一股新生力量，正在努力推动着时代的发展和社会的进步。企业的财务分析就好比是企业发展的一面镜子，如果能够充分发挥其战略指导作用，势必将为企业创造巨大的利润空间和边际效益。但现阶段大多数高新技术企业财务分析还存在着诸如分析方法形式单一，数据来源局限性大，分析维度不够深入，分析角度不够全面，业财融合不到位等诸多问题，没能充分发挥其实践指导作用，也未能充分提升企业财务分析结果的应用程度。本文通过阐述高新技术企业财务分析的含义、重要性，指出目前其存在的主要问题，并提出有针对性的对策和建议，希望能够帮助高新技术企业保持高质量的发展，提高整体决策力。

关键词：高新技术企业；财务分析；业财融合；大数据

高新技术企业，特别是软件和信息技术服务业企业，销售毛利率通常较高，盈利能力普遍较强，但资产的流动性则相对较弱。针对这一特征，其财务分析需要在关注企业战略发展的同时，兼顾长期目标与短期目标，有利因素与不利因素，通过大数据、人工智能、区块链、云计算等数据信息处理技术，积极迎合企业业财融合、业财一体化的经营管理发展趋势，充分发挥财务分析对拓展企业剩余价值发掘，推动企业长期健康发展的重要作用。

一、高新技术企业财务分析概论

（一）高新技术企业财务分析的含义

高新技术企业的财务分析是企业管理中不可或缺的重要一环，其主要依据是会计核算、报表及其他相关资料，揭示企业过去和现在的经营状况、经营成果等数据信息，为企业制定决策提供支持。财务分析所关注的主要内容包括：企业各类资源的合理配比，短期的流动资金筹措和经营性投资，项目的成本核算和资金结算等方面。

（二）高新技术企业财务分析的重要性

高新技术企业财务分析是一个动态的过程，需要抓住企业的关键性风险点和问题点，有针对性的进行数据跟踪。高质量的财务分析可以及时发现企业现存的经营管理问题、指导企业制定阶段性发展战略、帮助企业有效获取超额利润，其重要性主要表现在以下四个方面：

首先，财务分析是基于企业过去一段周期时间内的财务状况和经营成果进行的数据分析，其立足点主要在评价企业管理层的经营成效，例如关注企業各类资金流向和收益率、是否存在流动性危机、资产状况是否良好等。财务分析可以指导企业的生产经营，为企业的投资、赊销、贷款、融资等决策提供重要支撑。通过采用横向和纵向对比，既与市场竞争对手的相关数据进行比较，重点突出其差异性，又与企业自身若干年的数据进行比较，重点关注其波动性，进行清晰、准确的数据分析，了解客户需求和市场变化，总结规律，为企业管理层做决策提供保障。

其次，对于企业及时调整资源分配，了解自身发展情况，找出经营中的薄弱环节，提高资产流动性和资金周转能力，促进企业业财融合，明确价值链重心，防止虚报收入、隐瞒成本等管理层舞弊行为的发生，有着不可替代的支撑作用。财务分析还能帮助企业优化数据处理流程，提高数据使用效率和企业市场价值发掘，充分且合理的预测未来的发展方向和市场潜力，科学指导业务决策。

第三，财务分析能让企业规避经营风险，发现不合理、不合规的数据，利用奖惩制度，实时监控，加强员工个人和项目团队的有效管理，通过考察市场竞争情况和行业发展趋势等，帮助企业实现全方位的财务管理，有效的推动企业的快速发展，提高企业的盈利能力和经营效益，指出企业的不足之处及自身的优势所在，从而提升企业的行业竞争力，在合法合规的前提下，实现企业价值最大化。

最后，通过数据挖掘、模式识别和机器学习、人工智能算法等技术，及时调动起财务数据的实效性和可用性，对于企业股东、债权人和其他外部报告使用者，通过各种非结构化数据的应用，使枯燥的数据和结论更易于理解和接受，将分析结果以通俗易懂的语言报告给使用者，从而提高企业的财务分析能力和经营分析水平，帮助企业获取持续的创新发展能力。

二、高新技术企业财务分析存在的问题

高新技术企业由于其创新性较强，重视产品研发和市场拓展，因此需要较大的前期资本投入和中长期的资金占用。而企业财务分析的重点普遍集中在业务的后期，即事后参与较多，结果导向性明显。两者之间，不可避免的存在着时间差。因此，需要全面考虑财务分析的全局性和可变通性，努力寻找财务问题的症结所在，将结果导向转变为战略导向，立足企业的核心竞争力，逐步理清财务分析目前存在的主要问题。

（一）财务分析模式单一，信息化系统不完善

高新技术企业通常习惯于采用同一套固定的财务分析模板对所有可获得的数据进行分析，即首先对过去的会计信息进行汇总和加工，然后利用现有公式计算并套用某个指标分析模板，最终得出分析结果。由于财务信息客观上比较滞后，导致企业在经营风险已经发生，不利后果已经尘埃落定，才能后知后觉的得出分析结论，并努力予以补救。同时，信息化系统不够完善，存在漏洞，容易导致部门与部门之间产生信息壁垒，不利于提高信息的透明度和利用率。

（二）数据来源局限性较大，业财融合不到位

企业的财务分析与核算工作往往与企业正在开展的实际经营业务活动之间关联性不强，呈现出碎片化的零散状态。企业管理层普遍重视研发和销售，容易轻视客服和售后，导致数据来源范围较小，常常反复利用几个固定部门的财务数据，没有充分利用内外部的各方面信息。同时，财务人员对业务大多缺乏认识，无法将数据转化为管理层与业务部门能够理解和应用的第一手资料。通过业务端获得的数据信息，即使已经尽力做到了及时、准确，但是由于分析数据不够细致、全面，分析软件不够成熟、有效，内部控制又比较松散，缺乏完整的内控制度，情节严重时可能会直接影响到企业的持续经营能力。

（三）数据分析深度不够，容易忽视现金流分析

财务分析要求时效性，一般在月初结账后，在一周左右的时间内完成数据整理、统计、分析，并出具财务分析报告，时间仓促导致深度不够。由于所采用的信息化手段与工具的不足，所给出的报告结论和建议，并不能挖掘数据背后所隐藏的深层次原因，对管理层的决策指导意义不大，容易导致战略方向上的短视，甚至可能引导管理层做出错误的决策选择，对企业的长远发展不利。其中，尤其需要关注的是企业现金流量的变化情况和潜在风险。现金流量是企业评价项目可行性的主要指标，是决定企业是否能健康发展的重要参考，尤其是针对投资中长期的项目时，还需要额外考虑货币的时间价值问题。总结大多数处于经营困难的高新技术企业的财务问题就可以发现，现金流量如果不加以重视，将会导致企业经营失败。

（四）财务分析角度不全面，结果应用效果受限

企业由于未能将业务进程推进与财务数据变动之间建立有效的联系，实际经营环境与财务会计处理通常也不存在直接的相关性，无法进行多角度、多方位的财务分析，从而精确识别出财务数据隐藏的关键问题，所以财务分析报告给出的建议容易偏离关键结论，甚至引起错误的决策导向。同时，部分财务人员不具备专业的数据分析能力和职业素养，简单的依据现有的计算公式和数据指标进行财务分析，没有把财务分析上升到公司管理层战略决策分析的层面，没能对经营管理中需要改进和推动的工作制定落实计划，只能完成表面的分析流程，不能个性化的分析企业财务指标以外的数据中隐藏的风险及问题，导致结果应用不够全面和有效。

（五）财务分析报告语言生硬，跨部门沟通不畅

财务数据分析多用专业的词汇和语言系统作为表达方式，如分析、解读、预测、报告等，通常都有较多的格式框架限制，分析报告语言较为生硬，与大多数非财务人员，特别是业务人员的理解和思维方式存在着一定差异。由于传统的财务分析报告不能精确表达出数据背后所隐藏的财务风险点和问题点，又由于企业日常运营涉及到的相关部门较多，管理层级较复杂，跨部门沟通不畅等原因，导致财务部门所提出的合理化建议未能引起相关部门足够的重视，从而错失了风险防范的最佳时机，造成企业不可挽回的经济损失。

三、高新技术企业加强财务分析的对策

高新技术企业作为信息化程度较高的新兴科技型企业，不同于传统制造业企业，先天存在着一定数据分析方面的优势，企业内部通常具备较强的数据分析和处理能力，但是财务人员与业务人员、研发人员分属不同的管理部门，即使有信息化较高的先天优势，也可能由于缺乏必要的部门间沟通和了解，不能为企业创造应有的价值。针对以上主要问题，提出以下几点对策和建议：

（一）推动财务数据的有效整合，完善财务指标分析体系

高新技术企业可以积极通过构建非财务数据指标体系，找到业务中隐藏的规律和异常情况，实现全面、综合的业务层面分析，建立完善的业务信息管理制度，推动企业搭建覆盖财务、人事、营销、供应链等多个领域的一体化管理平台。建立财务分析工作的信息化系统及适合企业自身的财务分析制度，引入多种财务分析模式，如平衡计分卡、经济增加值法等，提高数据对于经营管理和投融资管理的实用性和有效性。与此同时，做到数据的全方位保护，增加管理的安全系数，防止财务数据泄露、滥用或未经授权的访问。另外，对完成度较好的项目，总结经验，在企业其他项目中予以推广和借鉴；对完成度较差的项目，总结教训，以便在日后的类似项目中规避风险，确保各项业务顺利完成。

（二）建立健全数据质量管理机制，努力实现业财融合

针对大量的基础数据，需要处理好企业内部数据收集和录入系统的各个环节，改善内部管理控制机制，将价值创造活动与战略规划目标充分融入财务分析的过程中，并据此形成更有价值的分析报告。通过各部门相互配合，为企业提供多角度思维方式，全盘分析，合理地评价企业的经营业绩和财务状况。财务人员对于国家出台的新政策应当及时掌握，与各个业务环境因素相结合的数据及时上报，降低企业的经营风险。建立全面的预算制度，分析预算与实际的差异，联合对应部门定期检视分析工作的成效，保持财务部门与业务部门的密切联系。财务人员不仅要深入了解企业内部的业务流程，还要对业务运营状况、重点项目及资源投入进行定期评估，分析投入产出效果，提出相应的分析建议，形成对项目事前、事中和事后的全数据链管理。同时，对业务提出的问题或需求提供财务解决方案，并推进落实，助力业务健康发展。

（三）充分利用信息化技术，解决深度不够和时间滞后问题

利用大数据、云计算、人工智能等数据信息处理技术及其他分析手段，对各阶段数据变化进行快速分析，提高数据分析效率，充分挖掘现有条件下所获取数据的可用价值。将分析管理对象从项目为主向集团层面各关联企业、内部各部门整体拓展，为企业“全方位、全过程、全覆盖”的实现多角度综合评价。通过对行业内竞争对手开展独立的商业分析和财务分析，获得可靠的分析结论，积极引入差异化战略，做到重点项目重点分析，搭建财务风险预警机制，第一时间发现问题，并及时通报相关部门参与问题研究，及时商讨出解决方案，为管理层决策提供参考。

（四）财务数据多角度多方位分析，提高分析结果应用效果

结合企业自身情况，分析市场环境、竞争对手、关联公司和上下游企业，通过搜集相关公司的财务报告及公开数据，增加分析的深度和广度。通过以点带面进行专题分析，从多角度、多方位全面掌握本行业未来发展趋势、国家最新的法律法规、竞争对手的经营状况和关联公司的发展状况等，保持数据分析的时效性和前瞻性，帮助企业改进预算管理、优化资源配置、控制并节约成本、提高产品质量和服务水平。同时，将财务语言尽量做到言简意赅，从有利与不利两个角度进行客观的风险预警与结果评定，深入剖析，有针对性的提出建议和意见，将实时数据分析与可视化工具相结合，使得财务分析工作更为精确、快速、有效。

（五）加强财务人员的培训，改善部门间的沟通和交流

企业在定期组织财务人员参加财税相关知识培训，提高其专业能力的同时，应当组织财务人员参与业务沟通会、项目评审会及验收会，及时了解企业的业务进展和市场情况，提升其经营分析能力和综合素质，为企业财务分析提供更多与业务相关的内容。通过制定奖励制度，鼓励财务人员积极参加管理会计或其他职业任职资格考试，同时加强财务人员的跨专业、跨领域培训，积累其行业感知力和业务敏感度。作为参与企业管理的高层次人才，财务分析人员不仅需要具备足够的全局观、良好的沟通能力和团队合作精神，还要以管理者和投资人的视角，以财务服务业务为立足点，充分发挥自身的专业优势，及时调整和改进分析内容，为企业创造出更多的经济利益。

四、结束语

高新技术企业应当重视财务分析的深度及广度，采用多种模式的数据分析手段，完善财务分析系统建设，保持部门间的有效沟通，努力实现业财融合，提升分析结果的应用效果。通过将财务分析有效地延伸到业务端，紧贴经营管理层面，通过财务数据分析看经营业务实质，预测企业内外部经营走向，为企业提效增能，做出质量上乘的分析报告，达到事半功倍的效果。同时需要说明，任何分析手段都有其局限性，因此，需要通过多渠道、多方式、多角度的分析，才能使数据分析更全面、更可靠，为企业的持续经营添砖加瓦，為企业的战略发展指引方向。

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