电子设备制造业成长性评价指标的选择
刘萍 郭丹
摘 要：电子设备制造业正处于高速发展时期，合理评价企业的成长状况将有利于其生产经营的良性运行和长远发展。基于财务视角，依据电子设备制造业企业成长性特征，选择了营运能力、偿债能力、研发活动等5个层面的16个二级指标构建评价体系，依托152家电子设备制造业上市企业2016—2019年的相关数据，基于灰色关联度模型，借助MATLAB软件筛选出与企业成长性能力密切相关的6个指标，作为评价电子设备制造业企业成长性能力的主要指标，为准确准确评价电子设备制造业的发展水平提供新方法。
关 键 词：电子设备制造业;成长性;指标选择;灰色关联度
DOI：10.16315/j.stm.2021.03.007
中图分类号：
F275.5
文献标志码：
A
Selection of evaluation indexes for the growth of electronic equipment
manufacturing：
Analysis based on gray relational degree
LIU Ping， GUO Dan
（School of Economics and Management， Harbin University of Science and Technology， Harbin 150000， China）
Abstract：The electronic equipment manufacturing industry is in a period of rapid development， and a reasonable evaluation of the growth status of an enterprise will be beneficial to the sound operation and long-term development of its production and operation. Based on the financial perspective， and the growth characteristics of electronic equipment manufacturing companies， 16 secondary indicators at five levels including operating capacity， debt solvency， and R&D activities were selected to construct an evaluation system， relying on 152 listed electronic equipment manufacturing companies in 2016-relevant data for 2019， based on the gray correlation model， with the help of MATLAB software to screen out six indicators closely related to the growth ability of the company， which are used as the main indicators to evaluate the growth ability of the electronic equipment manufacturing company， for accurate and accurate evaluation of electronic equipment The level of development of the manufacturing industry provides a new approach.
Keywords：electronic equipment manufacturing; growth; index selection; grey relational degree
20世纪90年代以来，我国的通信、计算机及其他电子设备制造业（以下简称电子设备制造业）担任支撑国民经济发展的重要角色，对我国的产业结构调整、经济发展和就业问题解决等都起到了促进作用。1990年时我国的电子设备制造业只有584.19亿元的总资产，到2019年已经达到了113 405.3亿元，增长了193倍，平均每年增长6.66倍，从每年的资产总额的数值来看产值的增长状态是连续的;1990年我国仅有4 637家电子设备制造业企业，到了2019年已经增长到17 918家，涨幅达到286.41%，平均每年增长10.23%。由于我国电子设备制造业具有劳动力成本低、资源丰富和国家政策大力扶持的特点，目前该行业已经成为了我国深度融入全球产业链的重要行业之一，行业的国际贸易的规模位于国内各行业之首。
鉴于电子设备制造业在经济发展中的重要地位及其目前的高速发展态势，对其成长性评价指标的研究，能够在一定程度上掌握我国电子设备制造业的发展速度及在世界中的行业的地位，还可依据评价结果针对性的提出提高企业成长性的建议，促进我国电子设备制造业的持续发展。准确地评价行业的成长性能够及时掌握行业发展过程中遇到的问题及瓶颈，还能及时调整战略对策以适应复杂的市场环境。但是目前针对电子设备制造业进行的研究主要側重于行业现状分析、产业效率评价、产业模式研究等方面，鲜有针对成长性状况的评价。由于对成长性进行评价的前提是要选择正确的评价指标，因此本文进行电子设备制造业成长性评价指标选择的研究，希望能为正确评价电子设备制造业的成长性水平提供理论依据。
1 概念界定及文献回顾
1.1 概念界定
1）电子设备制造业。随着信息技术的快速发展，电子设备制造业迎来了新的发展机遇，同时面临着更大的发展前景和挑战。电子设备制造业经过这些年的不断发展，已经成为了我国重要的经济支柱产业之一，该行业内部已经形成了完整的产业体系，随着科学技术的进步不断促进自身的发展[1]。对电子设备制造业的成长性进行评价有助于行业内的企业通过对资源进行进行合理的调配来增强自身的核心竞争能力，在激烈的市场竞争中占据有利地位。
电子设备制造业属于技术密集型行业，科研创新是推动其不断进步的源动力，企业需要不断通过研发活动创造新技术和新产品，以使自身获得更大的收益和更多的利润，促进企业的成长和长远发展[2];因此，研发活动是电子设备制造业最重要的生产经营活动之一，分析该项活动为企业带来的影响能够针对性制定有效的建议来提高企业自身的成长。
2）企业成长性。成长是指企业在发展过程中不断对自身的内部结构和管理方式进行完善的过程，在对企业的成长进行评价时需要引入成长性这一指标，成长性衡量的是企业未来可持续发展的潜力。企业成长性衡量了企业量和质上的增长，量的增长主要指的是企业规模和利润的变化，质的增长指的是企业为了适应外部环境变化不断进行的改革[3]。具有高成长性的企业不仅能够创造更多的利润，还能具备更高的公众期望值，充分挖掘自身的潜在客户和资源，确保自身能够长期可持续的高速发展[4]。
1.2 文献回顾
为了准确的对企业成长进行评价，首先需要选取合适的评价指标，目前对评价指标的选取尚未确定明确的标准，大多数学者在研究时选择的是多指标综合评价方法，但是所遵循的具体路径是不同的。
1.2.1 基于财务角度的指标选取
在提取成长性主要评价指标时，一些学者倾向于从财务性指标中进行选择，因为这类指标易于取得，并且可以对具体的金额进行准确的计算。
Tarnóczi等[5]在研究中将企业内部增长率和可持续增长率作为评价企业成长性的指标，发现内部增长率对企业成长性的影响更强。符林等[6]选择部分上市企业作为研究样本，选取了偿债能力、发展能力和营运能力下的具体指标构建评价体系，通过因子分析得出研究结果，并根据计算出的企业成长性得分将研究中选取的企业划分为成长性企业和非成长性企业。程立振[7]将新三板挂牌企业作为研究对象，选择了12个指标作为研究中的成长性评价指标，采用因子分析方法对企业的成长性综合得分进行计算，发现新三板企业之间的成长性表现差异较小。王文婧[8]在对旅游业上市企业研究的过程中选择了11个评价指标，通过因子分析提取出4个公因子，研究发现旅游业上市企业之间的成长性表现差异较大，成长性得分低的企业还有较大的提升空间。李娇[9]对房地产上市企业进行研究，构建了涵盖5个层面14个指标的综合评价指标，研究表明存货周转率和总资产周转率产生的影响最大。
除了单纯选取财务性指标，还有一部分学者在这一基础上结合了其他指标进行相关研究。刘金林[10]对创业板上市企业进行研究，通过因子分析法构建了企业成长性综合评价指标，在构建过程中根据创业板上市企业的特点，加入了无形资产这一指标，使研究结果更加准确;谢文君[11]对科技型中小企业进行研究，在构建评价指标时根据行业特点将抗风险能力指标加入其中，发现抗风险能力对企业成长性具有重要影响;李艳[12]对我国的股份有限公司进行成长性分析，选择了财务指标和非财务指标相结合的方法，分析两种指标对企业成长性的具体影响，提出降低成本、制定完善的信用政策和提高企业的竞争力以提高企业成长性的建议。鲁靖文[13]在研究中构建了由企业财务状况、扩张能力和技术创新能力下的11个指标组成的评价体系，发现营运能力和技术创新能力对其成长性具有重大影响。
1.2.2 基于非财务角度的指标选取
除了财务性评价指标，还有学者在研究中从非财务性评价指标中提取所选样本行业企业成长性的主要评价指标。
MacMillan构建了由市场、产品服务、管理层、核心领导等在內的6个维度下的27个具体指标组成的综合评价体系，为后续学者的研究提供借鉴依据。Frederic等[14]构建了包括员工、企业规模、成立时间等方面共91个指标的评价体系，计算出各个企业的成长性综合得分并对其进行划分。Trinh等[15]采用面板分位数回归分析的方法对越南微型、中小型制造业企业进行研究，建立了包括企业的国际化程度和产品生产效率在内的评价体系，结果表明二者与企业成长性密切相关。Spescha[16]将企业的创新能力作为成长性的评价指标，研究发现研发活动能够有效促进销售增长率的提高，这一现象在经济衰退时期尤为显著。
宋正刚等[17]从资源利用效率和资源利用效能两个方面进行选择，从中提取出评价企业成长性的主要指标。孙丽华[18]采用因子分析法，发现在科技型中小企业成长的过程中，企业家能力起到重要作用。谷文林等[19]对白酒行业上市企业成长性进行评价，选取了财务效率、经营效率和内部环境3个一级指标下的25个指标，研究表明白酒行业企业在综合成长性方面有显著的差距。乔晗等[20]结合企业家素质、创新成长能力、管理成长支撑、行业成长空间和产品成长动力五大要素指标构成了综合评价模型，解决了在评价中小企业成长性时由于信息量不足而对结论准确性产生的影响。姚刚[21]在对物流科技企业分析的过程中选取了资源获取能力、技术创造能力和价值实现能力下的9个二级指标构成评价体系，发现其成长性主要体现在技术创新环节。李秉祥等[22]构建了企业资源[KG-*5]-[KG-*5]能力[KG-*5]-[KG-*5]特征三位一体的成长性评价体系，发现人力资源、无形资源、创新能力和营销能力对企业成长性的影响最大。李莎等[23]对深圳中小微企业的成长性进行研究，分别从内部和外部两个层面选择了16个和22个指标，对企业成长性的现状进行评价并分析了影响成长性的具体因素。
基于前人的研究结果可以看出，财务指标是衡量企业经营业绩的基础性指标。因此本文在结合考虑电子设备制造业特点的前提下，选择了14个能够体现电子设备制造业业绩的基本财务指标和2个能够体现该行业创新能力的研发活动评价指标，通过实证分析筛查提取出影响力明显的成长性指标，为准确评价该行业的成长能力水平进行了理论分析。
2 指标选择与模型选择
2.1 指标选择
2.1.1 解释变量
田晓冉[24]在对高新技术企业进行研究时发现该行业研发人员比重的增加对其企业成长性的提高有促进作用，企业需要更多的高素质人才来面对知识爆炸时代的竞争。王美玲[25]在研究中发现研发活动成果的转化能够为企业创造更多的收益，即提高企业的成长性。这就表明企业的成长性会受到研发活动的影响，为了具体衡量企业的研发活动，引入研发人员比重和研发投入强度两项指标。因此在基于财务视角选取成长性评价指标体系的基础上，本文选择了以下16个指标构建电子设备制造业的成长性评价体系，从中选取评价该行业企业成长性的主要指标，如表1所示。
2.1.2 被解释变量
评价企业的成长性就是观察企业在一定时期内的经营发展状况，而净利润是企业生产经营活动结果的直接体现。如果企业能够获得较大的净利润并能保证净利润连续增长，就证明企业的经营活动具有较好的业绩，企业的竞争能力较强，发展前景比较好，说明企业具有较高的成长性;反之，如果企业的净利润连续为负，表明企业的生产经营活动并不能为企业的长远发展积累资金，缺乏资金支持会使企业缺少发展的动力，从而导致企业的成长能力下降。因此，选择净利润作为被解释变量，再分析论证它与解释变量中各项指标之间的关系。
2.2 模型选择
已有的成长性评价指标选取的相关文献中通常采用的是因子分析、突变级数法、回归分析或者构建综合评价体系的方法，少有学者采用灰色关联度分析进行相关研究。灰色关联度分析的思路比较清晰明确，能够在较大程度上减少由于信息不对称造成的损失，而且该分析的结果一般与定性分析结果较为吻合，与单纯的定量分析相比结果较为准确。
为了选出与企业净利润关联程度高的指标，需要对变量进行灰色关联度分析。灰色关联度分析法主要是用来确定影响事物的本质因素，其基本思想是根据序列曲线的相似程度对变量之间关联程度的高低进行判断，找出影响参考数列发展的主要因素。具体步骤如下：
1）确定参考数列与比较数列。参考数列（X0）通常是能够反应系统特征的因素构成的，比较数列（X1，X2，…，Xk）则是对参考数列产生主要影响的因素构成的。本文研究中的参考数列是电子设备制造业企业的净利润，比较数列由选择出的14个评价指标构成。
2）无量纲化处理。由于选择的指标的本质不同，各指标之间的量纲存在差别，不能直接进行比较，因此在计算关联系数之前需要先对数据进行无量纲化处理，常用的方法有均值法、初始值法等。
3）计算关联系数。
ξ0i（k）=Δmin+ρΔmaxΔ0i（k）+ρΔmax。（1）
其中：Δmin是各個时刻差的绝对值中的最小值，Δmax是各个时刻差的绝对值中的最大值，ρ是分辨系数，数值越小分辨力越大，一般取值为0.500。
4）计算关联度。针对比较数列中的各个矩阵分别计算参考数列矩阵中对应元素的关联系数均值，即灰色关联度。
r0i（k）=1m∑mk=1ξ0i（k）。（2）
其中：m表示的是序列的长度，即选择的样本数据的个数。
5）关联度分析。对各个指标的灰色关联度进行分析，根据指标关联程度的高低，将影响因素依次进行排序，得出较为重要的影响因素，并对结论进行分析和评价。
灰色关联度分析的基本思想是对处于模糊系统中各因素之间关系的大小、次序和强弱进行描述，若样本数据反映出因素之间的变化趋势基本一致，则证明数据之间存在较强的关联性。由于该方法的研究过程与预期结论与本文研究的成长性主要评价指标的选取目标是一致的，因此本文决定利用灰色关联度分析方法进行后续研究。
3 实证检验及结果分析
3.1 样本选择及数据处理
借助Choice金融终端选择了全部A股上市的电子设备制造业中的非ST和非*ST企业，通过Excel软件根据条件进行筛选，最后得到了152家电子设备制造业上市企业的相关数据，对样本数据进行后续研究。
由于选择的是样本企业4年的面板数据，所以在对其进行分析时不再按照年份划分，而是直接按照每个指标的名称进行划分，综合考虑每个指标4年的数据，如表2、表3所示。
由表2可知，虽然电子设备制造业的企业各项指标数据的极值相差较大，但是平均值数值较大，证明行业整体上处于较为稳定的发展阶段。各项指标中应收账款周转率、速动比率和营业利润增长率极值之间的差距最大，这一数据特征说明行业内各个企业之间的发展水平存在较大差距。根据各项指标的评价标准来看，电子设备制造业企业各项指标的平均值基本上处于较好的水平，证明企业具有较好的发展前景。
由表3可知，电子设备制造业净利润的最大值在2018年大幅降低，其余年份则是处于上升状态，同时当年净利润的最小值也是四年内最低的。这可能是受到2018年的经济危机的影响而导致的，因此在对电子设备制造业的净利润情况进行评价时，不能直接分析最大的变化而应该将重点放在该数据的平均值，从平均值来看整体处于不错的状态，说明行业内的企业大多维持在一个稳定的水平。在经过2018年的冲击后，电子设备制造业进入了快速发展阶段，2019年最大值的上升超过了20%，最小值下降了将近三分之一，平均值和标准差也有小幅度的提高。
3.2 实证检验过程
3.2.1 数据无量纲化处理
由于各项指标的单位和评价内容均不相同，需要通过无量纲化处理消除这些不同对样本数据造成的影响。本文选择的样本数据较多因而不能将无量纲化后的数据一一进行罗列，所以对每项指标的数据进行简要的分析，如表4所示。
由表4可知，无量纲化处理后样本数据的平均值为0，标准差为1，表明在进行数据处理的过程中消除了变量之间的变异程度，避免由于指标量纲选取的不同对距离的计算产生影响。从每项指标的最大值可以看出，行业内排名在前的企业的各项指标能力都比较好，处在较高的水平，但是最大值与最小值存在较大的差距，即行业内企业之间发展差距较大。
3.2.2 关联系数计算
计算每个解释变量与被解释变量之间的关联系数，由于数据较多，所以只列出每个指标前3个数据的关联系数作为代表，对指标之间的关联系数进行简要描述，如表5所示。
由表5可知，选择的解释变量与被解释变量之间的关联程度较高，关联系数基本上都大于0.8，还有一部分关联系数在0.9以上，证明选择的变量之间具有较强的相关关系，解释变量能够较好的对被解释变量的特点进行描述，可以根据计算出的指标间的关联系数计算每个指标的关联度得分。
3.2.3 关联度得分
通过在MATLAB软件中编写计算灰色关联度的程序代码，对求得的关联系数进行计算，得出每个指标的关联度得分并将其按照从大到小的顺序进行排序，将排序后的关联度得分与对应指标进行归纳，如表6所示。
由表6可知，得分最高的6项指标是X1、X16、X2、X9、X4和X15，对应的分别是销售净利率、研发投入强度、营业利润率、速动比率、净资产收益率和研发人员比重，关联度得分分别为0.952 2、0.951 7、0.950 9、0.949 6、0.946 4和0.943 0。这16个指标的灰色关联度得分全都在0.9以上，表示指标间的灰色关联程度很高，尤其是得分靠前的6项指标全都在0.94以上，说明这六项指标能够较好的解释净利润的变化情况。
3.3 实证结果及其分析
3.3.1 实证结果
根据灰色关联度分析结果可知，电子设备制造业成长性的主要评价指标是销售净利率、研发投入强度、营业利润率、速动比率、净资产收益率和研发人员比重。对这6个指标进行准确评价能够真实反映企业成长能力的高低、企业发展速度的快慢和研发活动对其自身成长性的影响，企业根据指标的具体数值高低及变化制定未来的经营战略和成长性方案，有助于企业的成长。
3.3.2 结果分析
净利润是企业成长能力的直接体现，其变动趋势可以在一定程度上说明企业成长能力的快慢，作为本文的被解释变量，研究选取的主要评价指标通过对其变化情况进行描述来判断企业成长能力高低。为了验证本文研究结论的准确性，需要将主要评价指标与净利润之间的变化趋势进行对比分析。由于净利润的最小值为负值，在绘制变化趋势图时会导致图像波动较大，所以只对净利润的最大值和平均值的变化趋势进行描述，同理也只对评价指标的最大值和平均值的变动趋势进行描述，由于评价指标中速动比率与其他指标的量纲不同，所以单独对其进行分析。
依据样本企业2016—2019年的评价指标和净利润的数据，分别计算出数据的最大值和平均值并绘制折线统计图描述4年内数据的变化情况，如图1～图4所示。
图1上方的菱形曲线表示的是净利润最大值的变化趋势，下方的正方形曲线表示的是其平均值的变化趋势。从图中可以看出最大值的状态是先升后降再升且变化幅度比较大，平均值虽然也是先升后降但是变化幅度比较小，整体来看变化情况基本趋于平稳。
图2与图1一样，上方的菱形曲线描述的是速动比率最大值的变化趋势，下方的正方形曲线则是其平均值变化情况的体现。从图中可以看出速动比率最大值和平均值的变化均与净利润的变化相似，最大值先升后降再升且变化幅度较大，平均值则是略有下降但变化幅度极小，整体上处于平稳状态。
图3中是对其他5个评价指标最大值的描述，五条曲线从上到下依次是研发人员比重、净资产收益率、营业利润率、销售净利率和研发投入强度。由图3可知，除了研发人员比重以外的4项指标数据的最大值都是先升后降再升，其中净资产收益率的变化幅度较大，而营业利润率、销售净利率和研发投入强度的变化幅度较小，研发人员比重虽然是先降后升再降，但是变化幅度同样明显。可以看出2018年是各项数据明显下降的时间点，可能是由于当年发生的经济危机对电子设备制造业造成的冲击导致的。但是除了研发人员比重之外的各项指标在2019年都有显著的回升，这表明经过一年的发展和经营，电子设备制造业企业再次获得充足的发展动力并具有较好的发展空间。
图4描述的则是5个评价指标平均值的变化情况，图中曲线从上到下依次是研发人员比重、营业利润率、销售净利率、净资产收益率和研发投入强度。由图4可知，各项指标的平均值基本上都是处于半平稳半下降的状态，只有研发人员比重和研发投入强度两项指标处于缓慢的小幅度增长状态。可以看出电子设备制造业企业对研发活动越来越重视，行业整体都呈现出较为稳定的发展态势。
综合考虑图1～图4，可以看出销售净利率、研发投入强度、营业利润率、速动比率、净资产收益率和研发人员比重与企业净利润的最大值和平均值之间的变化趋势比较一致，表明这6项评价指标与企业的凈利润具有明显的相关关系，也证明指标能够对企业净利润的变化进行准确的描述和分析评价，即能够对企业的成长能力水平的高低准确的描述，所以选择这6项指标作为电子设备制造业企业成长性的主要评价指标是准确的。
4 结论与建议
电子设备制造业内的企业大都处于成长期或成熟期，具有较高的成长性，因而研究其成长性也是整个行业关注的重点，对其成长性进行准确的评价有利于帮助企业在市场竞争中占据有利地位。电子设备制造业企业的业务依赖于自身的规模，企业随着资产规模的增加得到进一步发展，而企业的快速成长也会促进资产规模的增加，二者之间相互促进，因此企业需要通过提高自身成长性来为企业发展创造更大的空间。
为了更好的提高电子设备制造业企业的成长性，根据本文的研究结论提出以下建议：
1）降低成本和扩大销量提高企业的收益，为企业吸引更多的顾客并提高其忠诚度，通过销售利润和净利润的提高为企业积累更多的资金，确保企业能够长期快速发展，企业在追求利润增加的同时还要主动应对外界环境的变化，避免陷入被动的竞争中;
2）制定合理有效的研发计划，以提高企业自身成长性为战略导向，加大投入到企业研发活动中的经费，确保研发活动获得充足的资金保障，提高企业的研发效率，同时企业还要对研发活动周期长和结果不确定的特点予以重视，保证经费投入的持续性，为企业进一步发展提供源源不断的动力;
3）根据行业内的实际数值来看，企业要将速动比率保持在1～3之间，保持良好的偿债能力，促进企业成长，结合企业自身持续发展的能力合理进行资产扩张，促进企业进一步成长;
4）为企业引进更多的高素质的研发人员，同时加大对企业内部研发人员的专业技能培训，提高企业全体员工的研发意识，营造良好的研发氛围，引导企业的研发活动快速高效的进行，产生新的技术、产品和服务，为企业创造更多的收益，促进企业长远发展。
由于本文在研究过程中只选取了电子设备制造业企业的数据，所以提取出的成长性主要评价指标只针对电子设备制造业企业是有效的，不能完全适用于其他行业，仅在其对自身成长性进行评价的过程中提供参考。
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[编辑：厉艳飞]
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