在文献研究的基础上构建了包括企业财务创新保障能力等4项一级指标、11项二级指标在内的企业财务创新能力评价指标体系，采用抽样方式选取安徽省不同行业17家具有代表性的中小板上市企业作为研究对象，按照“厚古薄今”的时间贴现原理对所有样本企业2010～2014年度数据进行加权处理，得到不同类型企业财务创新能力各项指标动态综合值，引入云重心评价方法对不同企业财务创新能力各项指标动态综合值进行评价，揭示了不同类型企业财务创新能力发展状态。

　　《企业管理》(月刊)是由中国企业联合会主办的经管类刊物。本刊以“全球视角，本土方案”为办刊方向，坚持理论联系中国社会实际，为管理者提供有价值的理论、知识、方法、经验。主要栏目：特别报道、管理批制、实务方法、新思维、案例分析、理论前沿、管理者、企业信息化。

　　创新驱动已经演化为企业发展的重要模式。学术界对企业创新能力的考量与评价也在进行着大量的探索性研究。企业财务创新能力是包括企业财务创新保障能力等多方面能力的有效整合，是一种多角度且复杂的创新模式。企业财务创新能力的培育旨在建立基于企业盈利、偿债等基础经营之上的实现企业可持续发展的财务竞争能力，是企业技术创新能力的强力支撑，也是盘活企业整体创新的强大推动力。而企业财务创新能力评价是培育和构建企业财务创新能力的重要环节，科学、客观的评价能够全面反映、监督、指导企业财务管理活动，促进企业财务创新能力的形成和发展。

　　一、文献综述

　　企业创新活动是把一种生产要素和生产条件的“新组合”植入生产体系，并通过市场获取潜在利润的过程。然而随着企业管理内容的不断丰富，原有的创新评价研究范畴也在拓展，财务创新能力培育也越来越多地受到重视。Raymond和Bergeron通过对美国部分地区科技型中小企业创新模式现状的研宄发现，科技型中小企业的发展状态与其财务创新能力呈现出显著的正相关关系。创新能力越强，市场竞争力越强，否则企业的市场竞争力便相对较弱。周百灵提出在企业财务能力评价过程中，企业财务创新能力显得更为重要，还提出了构建企业可持续财务创新能力评价指标体系的基本思路。孙继海等通过建立包括利润增长率等财务指标在内的企业财务创新能力评价指标体系进行了基于财务视角的企业科技创新能力评价，以往研究普遍凸显了企业财务创新能力在企业创新管理过程中的重要性。近年来，学术界对企业财务创新能力评价方法的应用研究也得到了进一步的拓展。佟如意通过AHP对企业财务核心能力和企业财务创新能力进行了定性定量综合评价研究，研究结果较为客观地反映了实际情况。也有研究认为由于财务创新能力评价的内容具有模糊性，因此模糊评价法的应用更具有科学性。综合上述研究来看，以往关于企业财务创新能力的评价研究体现了一定的合理性，推动了相关研究的进一步深入与拓展，但也存在着不同程度的缺憾。首先在实际研究论证当中难以对特定变量的独立性等进行调整，在评价方法上缺乏创新意识。其次，部分定性指标的量化和评估较为困难，导致企业财务创新能力评价信度缺失。第三，目前关于企业财务创新能力的评价研究基本上是停留在静态意义上的研究，研究缺乏动态性和说服力。文章将采用云理论评价方法就安徽省17家中小板上市企业数据做以“薄古厚今”的加权处理后进行财务创新能力评价。

　　二、样本、指标

　　(一)样本选取

　　中国科技发展战略研究小组发布的《中国区域创新能力报告》显示安徽省企业创新和创新环境等指标蝉联中部地区榜首，其综合创新能力增长效率也处于全国领先地位。文章采用抽样方式选取了安徽省不同行业17家具有代表性的中小板上市企业作为研究对象。相对于规模大、市场占有率较高的主板企业来讲，中小板企业规模较小，具有较好的发展潜力，已逐渐成为市场经济发展的新的增长点，在日常经营过程中也更加注重创新。

　　(二)指标选取

　　文章通过对以往学者就企业财务创新能力评价指标进行整理汇总并根据不同指标在研究中出现的频率选取指标，依据频率的大小依次选用。针对部分性质相似而且难以做出取舍的评价指标，经专家评估是去是留。为了保证研究的纯粹性，文章尽可能地选用了结果说明性较强的评价指标。根据以上财务创新能力评价指标体系建设的原则和方法文章所选用的企业财务创新能力评价指标包括4个一级指标和11个二级指标，如表1所示。

　　三、数据准备

　　基于研究的实时性和前瞻性考虑，本文选用2010～2014年度样本财务数据作为研究基础数据。文章中所有指标数据均摘自国泰安数据库发布的安徽省上市公司财务数据分析表，文章通过对数据进行分类整理，建立三维(样本企业、指标、年份)数据统计表对企业财务创新能力进行动态评价研究。文章对所有样本企业2010～2012年度、2011～2013年度以及2012～2014年度财务数据分别贴现至2012、2013、2014年度，处理过程如下：

　　其次为了避免不同性质的指标在横向比较中的不一致性和失真性问题，需要对每一项指标的综合动态值进行标准化处理。按照经标准化处理后的各个指标的数值的大小，根据统计分组的思想，本着勿重勿漏的原则讲数据分为十个数值区间，分别为{(-∞，a1]，(a1，a2]，(a2，a3]，(a3，a4]，(a4，a5](a5，a6]，(a6，a7]，(a7，a8]，(a8，a9]，(a9，,∞)}。我们令评语集u= {非常差，很差，较差，差 ，一般，好，较好，很好，非常好，极好}，每个数值区间对应一个评语。以此将所有指标纳入评语集，最后得出企业财务创新能力所有指标的评语集，考虑到文章篇幅，不在此处列示。

　　四、云重心评价法

　　云理论是一种依托云模型建立的一种模糊信息处理的理论评价方法。李德毅为了解决传统模糊集理论处理问题的不彻底性，他在进行定性和定量不确定性相互转换的模型理论研究的基础上，扩展了原有的模糊理论中隶属函数，提出了具有前瞻性意义的实现定性定量转好的研究模型，即云模型。随着云理论在学术界越来越受重视，云重心评价方法在有关区域创新能力评价研究中的应用也逐渐展开。

　　(一)评语集云模型表示

　　根据评语集，选定对应的数域[0，1]。按照不同的评语及所对应的数域区间得出该指标数据的期望值和熵值。非常差和极好处于评语集的两端，采用半云模型来表示。例如非常差的期望值Ex=0，熵值En是相应对称云模型熵值的一半;极好的期望值Ex=1，熵值同非常差熵值，如表2所示。

　　(二)语言值指标的云模型表示

　　一般来说，对于同一指标(样本)下单个评语值的表示我们可以直接将其对应的特征值转化为简单的一维云模型进行评价：Ex=Exi、En=Eni。对于同一指标(样本)下多个评语值的表示则需建立一维综合云模型，文章并不涉及后者，不在此列示。

　　(三)多指标综合云表示

　　多个指标我们可以建立多个一维云模型，或者通过建立一个n维云模型来表示，n 维云模型的重心T用一个 n 维向量来表示：T=(T1，T2，…，Tn)，Ti=Li*Hi(i=1、2、n)。其中L代表云重心位置向量，H代表云重心高度向量。

　　(四)加权偏离度

　　在理想状态下不同指标的评价值是确定的，所以n维综合云的重心T在理想状态下n维综合云重心位置向量L=(E0X1，E0X2，…，E0Xn)，云重心高度向量(代表云在系统中的权重)H=(h01，h02，…，h0n)，则理想状态下云重心向量为T0=L*HT=(T10，T20，…，T0n)。在实际情况下求得某一评价指标体系中的n维综合云重心向量T=(T1，T2，…，Tn)。在获得评价指标体系中n维综合云重心向量T之后对其进行如下过程的归一化处理：

　　(五)云发生器

　　云发生器是在“云”理论评价方法的指导下实现定性概念与定量评价互换的操作模型，也是实现评价指标的云模型特征值产生云滴的演示工具，如图1所示：将计算出的各级指标的加权偏离度θ输入云发生器凸显的云滴位置所对应的评价值就可以准确表征企业的财务创新能力。

　　五、实证评价

　　(一)指标云重心高度的计算

　　云重心的高度等价于该指标在体系中彼此间的权重。本文亦通过SPSS19.0对所有指标数据的动态综合值进行分级主成分分析，建立主成分模型，计算出的各级指标权重。例如通过主成分分析方法可以计算出2014年度样本企业财务创新保障能力指标下三个二级指标的权重为W1=(W11，W12，W13)=(0.395538663、0.176455964、0.428005373)。

　　(二)加权偏离度的计算

　　根据2014年度样本企业财务创新保障能力指标下三个二级指标财务评价数据我们可以获得每一指标数据相对应的评语，根据指标数据对应的评语以及表3中评语值的云模型特征值我们可以获得云模型特征值Ex的决策矩阵A：

　　A=0.35 0.25 0.35 0.45 0.25 1 0.25 0.35 0.25 0.35 0.55 0.65 0.25 0.45 0.45 0.55 0.35

　　0.35 0.35 0.35 0.35 0.35 0.35 0.35 0.35 0.35 0.35 0.35 0.35 0.35 1 0.35 0.35 0.35

　　0.25 0.35 0.55 0.15 0.25 0.85 0.55 0.35 0.15 0.35 0.85 0.25 0.35 0.65 0.35 0.65 0.25

　　其中列表示样本组17个不同的企业，行表示企业财务创新保障能力指标下三个二级指标。

　　利用前面主成分分析法算出的各指标权重和各指标期望值就可以计算出企业财务创新保障能力指标的实际综合云重心向量。例如样本企业华星化工的实际综合云重心向量T1：T1=(T11，T12，T13)=(W11*Ex11，W12*Ex12，W13*Ex13)=(0.395538663*0.35，

　　0.176455964*0.35，0.428005373*0.25)=(0.1384385532，0.061759587，0.107001343)

　　然后利用理想状态下的综合云重心向量计算方法可以计算出理想状态下的综合云重心向量T0=(W11*1，W12*1，W13*1)=(0.395538663，0.176455964，0.428005373)。将T1进行归一化处理后得到T1T=(0.65，0.65，0.75)，再根据归一化处理结果和指标权重值加权加总获得该一级指标的加权偏离度θ1=0.6928005。同理计算出不同年度所有样本企业不同评价指标的加权偏离度。

　　(三)云发生器处理数据

　　根据上述模型转换过程计算出的样本组企业各指标加权偏离度，将其输入评测云发生器之后，根据相应的云滴位置给出评价。比如2014年度样本企业华星化工财务创新保障能力指标的加权偏离度θ1=0.6928005，将其输入评测云发生器后，将激活“较差”和“差” 两个云对象，更倾向于“差”。则可定性的判断2014年度样本企业华星化工财务创新保障能力介于“差”和“较差”之间，且倾向于“差”。表4列示了文章对17家样本企业财务创新保障能力加权偏离度θ、云发生器中云滴所对应的评语以及样本评价值在样本组内地的排名。

　　(四)面板数据对比评价

　　文章针对被抽样调查的17家安徽省中小板上市企业2012年度、2013年度以及2014年度财务指标的动态综合值通过上文中讲述的“云”理论评价方法进行了动态评价，总体评价结果排名情况如表5所示。

　　六、评价总述及展望

　　通过以上针对样本组企业财务创新能力动态图表评价结果我们可以看出样本组企业财务创新能力主要呈现以下两个特征：首先，企业财务创新能力建设具备相对稳定性。评价结果表明不同年度不同的样本企业在综合财务创新能力以及单方面财务创新能力评价值排名变化显著，然而样本企业就单方面的企业财务创新能力在不同年度的评价值排名却相对稳定。前者更多地受到企业所处的竞争环境和所面临的市场竞争强度，而后者则凸显了企业会根据自身发展状况进行有选择性的财务创新能力建设。其次，因为企业综合财务创新能力是一种加权加总的能力表现，所以企业财务创新能力在各方面表现的不均衡势必会影响企业综合财务创新能力的建设和企业财务创新能力评价值排名的状况。

　　文章就企业财务创新能力通过“云”理论评价方法对所选取的样本企业进行了综合动态评价，但仍有待完善之处。文章针对企业财务创新能力评价指标进行了遴选，只通过核心指标数据进行了企业财务创新能力评价，并不一定能够全面地反映企业财务创新能力，希望下一步研究能够对其加以改进。

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