基于熵值法的专精特新上市企业创新绩效评价研究

蔡婷婷 张 波，2

（1.无锡太湖学院 商学院，江苏 无锡 214100；2.中国矿业大学 经济管理学院，江苏 徐州 221000）

一、引言

专精特新企业是国家创新驱动发展战略的攻坚力量，其创新绩效的稳步提升是推进制造业强国建设的有力支撑。习近平多次强调，制造业是国家经济命脉所系。建设制造强国，不仅需要大企业，同样需要大量优质中小企业，尤其是聚焦关键技术的专精特新企业。新时代，国家对专精特新企业发展的关注度越来越高，凸显了其在产业链、供应链、创新链上的重要地位。《“十二五”中小企业成长规划》第一次提出专精特新企业的概念，泛指具有“专业化、精细化、特色化、新颖化”特征的企业（以下简称“专精特新企业”）。之后，中央出台多项专门政策引导中小企业向着专精特新方向发展。2018 年11 月，工业和信息化部发布通知，要求在全国范围内认定和进一步培育专精特新“小巨人”企业，并于2019 年、2020 年和2021 年分别公布了第一批、第二批和第三批专精特新“小巨人”企业名单。国内关于专精特新企业的研究，目前尚处于起步阶段，形成了一定的研究成果，但成果不多，且较多关注的是专精特新企业的发展现状及趋势，虽然对于专精特新企业转型升级路径已经形成共识，但鲜有文献科学度量企业“专精特新”发展程度，缺乏对专精特新企业进行量化分析的研究。

对于中小企业来说，当今世界处于百年未有之大变局，新一轮全球产业洗牌渐趋完成，给中小企业发展带来前所未有的生存压力，倒逼传统中小企业转型升级，走“专精特新”之路，以专补缺。一大批专精特新企业正在积蓄发展新势能，在细分领域精耕细作，成为培育制造业集群的生力军。2021 年12 月，工业和信息化部会同国家发展改革委、科技部、财政部等十九部门联合发布的《“十四五”促进中小企业发展规划》提出，推动形成100 万家创新型中小企业、培育10 万家专精特新中小企业、1 万家专精特新“小巨人”企业。新时期如何推动专精特新企业高质量发展成为国家和企业亟待完善和解决的现实问题。

绩效评价是企业经营的“监视器”，能够反映企业经营状况，为管理者提供风险预警[1]。新经济形势下，采用新的评价手段，考虑企业绩效的本源性影响，结合客观评价指标来综合评价专精特新企业创新绩效，对提升企业管理效率具有现实指导意义。鉴于此，本文基于专精特新企业的特征，力图构建一套专精特新企业创新绩效评价指标，依据2017-2021 年江苏省专精特新典型企业相关数据，采用熵值法对测量指标进行客观赋权，综合评价江苏专精特新上市企业的创新绩效，得出具有对比性和参考性的结论，为提高专精特新企业创新绩效，推进专精特新企业的高质量发展提供新的思路与建议。

二、专精特新企业创新绩效指标体系的构建

企业创新绩效评价指标体系是一项由多个相互联系的指标组成的统计指标集，既体现企业创新资源的投入，也包括企业创新成果的产出，同时也反映支持企业创新的外部环境[2]，对于企业创新绩效的评价指标，国内外已经形成了非常成熟的测量量表，大多直接或间接地从创新投入、创新产出、创新环境等方面进行阐述。李露[3]从创新投入指标、产出指标和过程管理3 个维度考量科技企业创新绩效；刘凤朝等[4]以技术产出和经济产出为维度衡量企业创新绩效，采用专利申请量表征企业技术产出，引入净资产收益率表征企业经济产出；程跃等[5]从经济绩效、实质性创新绩效、策略性创新绩效3 个维度测量企业创新绩效，经济绩效是从创新经济产出的角度衡量，实质性创新绩效和策略性创新绩效是从创新成果产出的角度衡量。本文参考国内外的相关研究成果，借鉴其对企业创新绩效的解释，结合专精特新企业的特征，确定了创新投入、创新产出、创新环境3 个一级指标和9个二级指标，构建专精特新上市企业创新绩效评价指标体系（如表1 所示），具体解释如下：

（一）创新投入

创新投入对专精特新企业的创新过程至关重要，从传统意义看，技术创新、管理创新和营销创新都在不同程度上影响着专精特新企业的创新，在新经济形势下，专精特新企业创新投入既要关注人力投入，也要关注财力投入。通常，研发投入是财力投入的关键衡量方式[6]，以企业的研发费用来衡量研发投入力度是比较常见的做法，本文用研发费用与营业收入之比这一相对值来表示，比值越大说明企业对研发活动的投入越多[7]。同样地，本研究还采用管理费用比重和销售费用比重来衡量专精特新企业的财力投入；人力投入的具体指标为研发人员比重和销售人员比重。

（二）创新产出

创新产出是评价企业创新绩效最直观的指标[8]，以往文献中对创新产出有不同的测量指标，包括新产品销售额等，其测量存在不确定性，相比之下，专利产出的测量更具有可操作性，而与专利申请量相比，专利授权量是更有效的专利产出[9]。专精特新企业是具有国际竞争力和创新精神的中小企业，除了技术产出外，经济产出也是衡量其创新产出的重要方面。本研究在采用专利授权量表征企业技术产出的同时，借鉴刘凤朝等采用净资产收益率衡量企业创新绩效的做法，进一步引入利润率表征企业经济产出。

（三）创新环境

创新环境反映外界力量对企业创新的支持力度，专精特新企业质量好、效益优、市场占有率高，是提升我国产业链和供应链稳定性和竞争力的关键力量，专精特新企业的发展与培育，已上升至国家战略高度，国家对专精特新企业的支持主要体现在财政补助与税收优惠上。借鉴曹桂华的研究成果，本文用政府补助比重与税费比重来衡量创新环境。

三、研究设计

（一）熵值法的原理及应用场景

熵值法是一种客观赋权法，通过各指标间的联系程度及各指标所提供的信息量来客观决定指标的权重，它通过计算指标的信息熵，根据指标的相对变化对系统整体的影响来决定指标的权重，即根据各个指标标志值的差异程度来进行赋权，从而得出各个指标相应的权重，相对变化程度大的指标具有较大的权重。熵值法源于热力学，后来在工程技术、社会经济等领域得到广泛的应用，从热力学熵发展到信息熵。信息熵是对不确定性的一种度量，信息熵越大，信息的无序度就越高，不确定性就越大，信息的效用价值就越小[10]，这一原理契合了本研究。

（二）熵值法的步骤

假设有n 家企业，m 个评价指标，xij为第i 家企业的第j 个评价指标，其中i=1，2…，n；j=1，2…，m。首先，建立原始数据矩阵：；其次，对原始数据矩阵进行标准化处理，因为各个指标具有不同的量纲，无法直接进行比较，需通过对数据进行无量纲化处理来获得标准化矩阵。一些指标取值越大越好，需根据公式（1）对数据进行正向化处理；有的指标取值越小越好，则需依据公式（2）对数据进行正向化处理。

在对数据进行了无量纲化处理后，一些数据为负数或者为零，会影响后续计算，需要对数据进行非负化处理，于是根据公式（3）平移指标数据：

然后按步骤分别计算第j 个指标的熵值、差异化系数和权重。第一步，计算第i 个方案下第j 个指标的比重，依据公式（4）：

第二步，计算第j 个指标的熵值，依据公式（5），其中，k=：

第三步，计算第j 个指标的差异化系数，依据公式（6）：

第四步，计算第j 个指标的权重，依据公式（7）

最后，计算第i 个样本创新绩效的综合得分si，依据公式（8）：

（三）样本选取和数据来源

工信部于2019 年、2020 年、2021 年认定并发布了三批专精特新“小巨人”企业，第一批认定248家，第二批认定1744 家，第三批认定2930 家，总共认定公布4922 家，截至2021 年，共有337 家企业上市，其中江苏省有61 家。本文以江苏专精特新企业为研究对象，选取江苏省上市的专精特新“小巨人”企业为调研样本，并收集其2017-2021 年5 年的面板数据，经过筛选，江苏61 家专精特新“小巨人”上市企业中有29 家企业上市未满5 年、8 家企业相关数据缺失，无法满足本研究的调研要求，予以剔除，最终选取24 家江苏专精特新“小巨人”上市企业为调研样本，这24 家企业分布在南京、苏州、无锡、常州、南通、扬州、徐州、连云港，苏中、苏南、苏北都有所涉及，对于分析江苏省的专精特新企业具有较好的地域代表性。同时这些企业分布在仪器仪表、汽车行业、专用设备、服务业、特种气体、通用机械、电子制造、电子信息、电子元件、化工业、有色金属、化学制品、电力、材料等不同行业，具有典型的江苏产业特征，基本属于战略性新兴产业及相关服务行业，因此本研究样本的选择具有一定的合理性，数据样本见表2。各评价指标的数据均通过手动查阅整理各上市企业的年报直接获取或间接计算所得。

四、基于熵值法的专精特新上市企业创新绩效实证评价

（一）实证检验

根据熵值法的原理与步骤，本研究基于收集到的数据进行实证检验。

第一步，建立2021 年的各企业各指标的原始数据矩阵，n=24，m=9，xij为一个24 行9 列的数据矩阵，因为各指标的量纲不一样，无法直接进行对比，因此本研究对该原始数据矩阵进行标准化处理，其中指标A1研发人员比重、A2销售人员比重、A3研发经费比重、A4管理费用比重、A5销售费用比重、B1专利授权数、B2利润率、C1政府补助比重，都属于取值越大越好的指标，运用公式（1）进行处理，而对于C2税费比重，属于取值越小越好的指标，则运用公式（2）进行处理，得出无量纲化后的数据矩阵yij。

第二步，yij中有些数据为零，导致后续计算对数无意义，本研究利用公式（3）对数据进行平移，取d=10-30，得到数据矩阵yij'，该矩阵即为2021 年各指标的标准化矩阵，如下表3 所示。

（表3）2021 年各指标的标准化矩阵

第三步，根据公式（4），计算第i 个方案下第j个指标的比重，得到矩阵pij，再利用公式（5）计算出第j 个指标的熵值，其中，结果显示，9 个指标的熵值ej分别为0.103、0.104、0.257、0.206、0.159、0.076、0.137、0.498、0.528，然后利用公式（6）计算各个指标的差异性系数gj，值分别为0.897、0.896、0.743、0.794、0.841、0.924、0.863、0.502、0.472，再根据公式（7）计算出各指标的权重wj分别为0.129、0.129、0.107、0.115、0.121、0.133、0.124、0.072、0.068，最后根据公式（8）计算出24 家企业2021 年创新绩效的综合得分，见表4。

（表4）2021 年江苏专精特新上市企业创新绩效综合得分

本研究采用上述步骤分别对2017 年、2018 年、2019 年、2020 年的数据进行分析，得出各年各指标的熵值ej、差异性系数gj、权重wj，汇总如表5 所示，并计算出各企业的创新绩效综合得分，如表6所示。

（二）结果分析

由表5 可以看出，2021 年B1专利授权数的熵值最小，为0.076，权重最大，为0.133，C2税费比重的熵值最大，为0.528，权重最小，为0.068；2020 年B1专利授权数的熵值最小，为0.049，权重最大，为0.138，C1政府补助比重的熵值最大，为0.613，权重最小，为0.056；2019 年B1专利授权数的熵值最小，为0.050，C1政府补助比重的熵值最大，为0.811，权重最小，为0.018；2018 年A2销售人员比重的熵值最小，为0.096，权重最大，为0.134，C1政府补助比重的熵值最大，为0.679，权重最小，为0.047；2017年A2销售人员比重的熵值最小，为0.096，权重最大，为0.123，C2税费比重的熵值最大，为0.399，权重最小，为0.082。由此发现，总体而言，样本企业受创新投入和创新产出的权重相对较大，受创新环境的权重相对较小。

2017-2021 年5 年间，指标B1专利授权数有3年都是熵值最小，权重最大，对专精特新上市企业创新绩效的影响最大，充分反映出专精特新企业如果想要在众多企业中保持竞争优势，技术的积累是关键。2017 年和2018 年指标A1研发人员比重、A2销售人员比重的熵值最小，权重最大，说明其对专精特新上市企业创新绩效的影响也是比较大的，不容忽视，专精特新企业的研发人员为企业带来创新活力，不断加强企业在技术方面的创新力度，同时有研究表明研发人员比重对技术研发阶段创新效率虽有显著正向影响，但对于成果转化阶段创新效率有显著负向作用，因此科学合理配置资源，加强投入产出的整体效率也是企业发展必要举措[11]；销售人员在营销创新方面取得的成效，为其市场的开拓积蓄了力量，进一步说明研发、销售等各类人才对企业创新都有重要意义。

2017-2021 年5 年间，指标C1政府补助比重有3 年都是熵值最大，权重最小，对专精特新上市企业创新绩效的影响最小，2017 年和2021 年指标C2税费比重的熵值最大，权重最小，说明其对专精特新上市企业创新绩效的影响也是比较小的，政府补贴和税收优惠是支持企业创新的外部力量，是刺激企业创新的手段，但其对企业创新的影响是有限的，一次性补贴只能支持一时，对专精特新企业的健康成长来说是不够的[12]，相反地，如果政府补贴政策支持不当，还会造成消极的影响，对企业创新造成挤出效应。

另外，为了直观了解样本企业创新投入的情况，本文把2017-2021 年创新投入5 个指标的权重绘制成图1 ，指标A3研发经费比重的权重2017 年为0.115、2018 年为0.121、2019 年为0.115、2020 年为0.103、2021 年为0.107，从图1 可以看出，指标A3研发经费比重在创新投入五个指标中权重都不大，说明样本企业研发投入带来的创新绩效较一般，研发强度不高。

（图1）创新投入各指标权重分布图

根据熵值法的评价原则，综合得分值越大，说明企业的创新绩效水平越高。反之，综合得分值越小，则说明企业的创新绩效水平相对较低。从表4 和表6 的结果可以看出，所选样本企业2017-2021 年的创新绩效评价值均值分别为0.334、0.349、0.327、0.320、0.334，2017 年在均值上方的企业有10 家，2018 年均值上方的企业有9 家，2019 年均值上方的企业有13 家，2020 年均值上方的企业有13 家，2021 年均值上方的企业有11 家。为了进一步分析这24 家样本企业的创新绩效情况，本文把各年份各企业的创新绩效评价值绘制成图2，从图2 可以看出，2017-2021 年江苏24 家专精特新上市企业创新绩效评价值集中分布在[0.2,0.5]区间，说明江苏专精特新企业的创新绩效整体处于良好的发展态势，但仍有很大的提升空间，专精特新企业创新绩效的提升受到多方面因素的影响，发展较为缓慢，需要企业不断提高创新投入和产出。

从单个企业来看，Y 意电气、K 克股份、S 试试验、N 大光电的创新绩效评价值波动稍大，其他企业的创新绩效值整体上处于稳定的发展态势。2019-2021 年综合得分最高的都是T 瑞仪器，2018年综合得分最高的是N 大光电，2017 年综合得分最高的是Y 意电气，说明这几家专精特新上市企业的创新绩效较高，而这几家企业所属行业也都属于江苏的优势和重点发展产业，单独分析这些企业，可以发现其创新绩效的提升离不开集群的积极效应。例如，T 瑞仪器位于江苏昆山T 瑞仪器产业园，重点发展光谱仪、色谱仪等分析测试仪器领域的研究与开发，使该领域的硬件制造和软件开发产生互动，形成整个分析测试仪器的产业集群，建立起有效的共享公共大平台；N 大光电位于江苏苏州纳米新材料产业集群，苏州纳米新材料产业集群是全球最大的纳米技术应用产业集聚区，集聚了600 多家纳米新材料企业，打造纳米产业生态圈。2017-2019 年综合得分最低的都是Z 江股份，2020 年综合得分最低的是Q 成股份，2021 年综合得分最低的是Y 兴股份，说明这几家专精特新上市企业的创新绩效较低，尤其是创新投入和创新产出都相对偏低。

（图2）2017-2021 年样本企业创新绩效评价值分布图

五、结论与展望

（一）结论与启示

本文基于熵值法分析专精特新企业的创新绩效，对江苏24 家企业2017-2021 年的数据进行实证检验，获得如下研究结论:

1.研发投入对专精特新企业的创新溢出作用明显。创新是专精特新企业成长的核心所在[13]，发挥专精特新企业技术创新的主体作用，引导企业加大研发投入，不断推出具有自主知识产权的新产品或新技术，是专精特新企业提高创新绩效的关键路径；2.各类人才对专精特新企业的创新发挥了重要作用。科技创新中最重要的因素是人，制度创新的关键在于调动人的积极性[14]，抓好高精尖人才这条主线对提高专精特新企业创新绩效具有关键作用；3.构建完善的专精特新企业产业链支持体系才能从根本上促进企业的成长。政府补贴和税收优惠是支持企业创新的外部力量，是刺激企业创新的手段，但其对企业创新的积极影响是有限的，政府要改变产业政策的支持方式，把单纯的财政补贴转变为对全产业链体系的支持；4.专精特新企业创新绩效的提升离不开集群的积极效应。专精特新产业集群通过多渠道对接，为集群内企业打造个性化、精准化、全流程服务，为企业提供优质的发展环境，激发企业内生动力。

本文研究结论对于专精特新企业的创新管理实践的启示：

1.引导专精特新企业加大研发投入。一要推动专精特新企业融通创新，加快推进重点产业的创新平台建设；二要根据专精特新企业的研发投入强度，建立梯次补贴专项资金，激励技术创新能力强的企业积极实现技术突破，充分激发企业的研发活力和效果[15]；三要把优化企业研发投入结构与完善知识产权保护制度结合起来，增加基础研究投入和内源性研发投入，提升企业创新能力，同时提高专利认定标准，制定与专利激励相对应、力度相当的专利侵权惩罚措施[16]。

2.加强专精特新企业高精尖人才的引育用留。各地区既要夯实创新发展人才基础，健全人才激励机制，使高精尖人才有能力、有动力参与到专精特新企业技术创新活动、管理创新活动与市场创新活动中去；又要优化人才梯队结构，引进一批具有国际水平的科技人才、管理人才、营销人才，激发专精特新企业整体创新活力；还要加强专精特新企业专业技术人才知识更新，设立专项培养计划，定向调训专业技术人才。

3.重视专精特新企业产业链支持体系的建设。一是建立专精特新企业贷款资金池，要根据企业发展需要，设计个性化的贷款产品，解决专精特新企业融资困难的问题；二是完善专精特新企业服务模式，为专精特新企业提供主动的事先服务，支持专精特新企业的品牌建设活动，扶持专精特新企业建设、完善工业互联网；三是从需求侧支持专精特新企业创新活动，不仅要支持产品创新周期前半段的技术创新，还要支持后程的市场创新；四是建立专精特新企业服务平台，实现专精特新企业技术转让、研发合作、信息交换等服务功能。

4.推进专精特新企业加快实现产业集群化发展。专精特新企业未能形成有效的集聚，严重阻碍了其与大型企业之间有效的产业融合[17]，政府应为专精特新企业建立产业链、供应链的机制性联系，撮合大、中、小企业实现融合，以产业集群为依托，龙头企业为引领，大中小企业共同努力，聚焦发展难题，形成系统创新、共享资源、融合发展的产业生态，构筑“地标性”产业集群，比如苏南地区建立的专精特新中小企业示范区，形成中小企业的产业集聚，吸引大企业的关注和纵向联系，不断提升产业配套能力，推动大、中、小企业深度融合，使专精特新中小企业能够更加适应未来全球产业链集群的分工趋势。

（二）不足与展望

本研究基于实证检验得到一定的研究成果，对提高专精特新企业创新绩效具有一定的理论和现实启示，但研究还存在不足之处。一方面，本文选取的研究对象均来自江苏省，在面向全国区域推广成果时，相关结论还需进一步验证。今后的研究可以进一步扩大研究对象范围，从江苏省拓展到长三角以及全国，以获得更加全面的研究成果，落实国家和地方关于中小企业高质量发展的要求，不断提高本土专精特新企业的创新绩效[18]；另一方面，由于指标量化和相关数据获取的困难，导致本文构建的指标体系仍不够完善，另外本文只选取了具有代表性的24 家江苏专精特新“小巨人”上市企业的数据，样本数量较少，今后的研究，可以进一步改进，考虑不同细分行业的具体情况和可操作性，构建更加完善的专精特新企业创新绩效评价指标，并采集更多的样本数据，对本土专精特新上市企业创新绩效进行更深一步的探究。