高新技術企業商業模式評價指標體系研究

王金鳳，刁瑩瑩，馮立杰，岳俊舉，張 珂

（鄭州大學管理工程學院，河南鄭州 450001）

高新技術企業是一種知識密集、具有高附加值的經濟實體［1］。“互聯網+”時代下，生物制藥、電子通信及新能源等高新技術的興起使得全球的產業結構、價值網絡及經濟增長方式發生了深刻改變［2］，高新技術企業成為增強綜合國力的重要力量［3］。而商業模式作為企業價值創造、傳遞和獲取的邏輯［4］，是企業進行技術商業化和創造競爭優勢的有效利器［5-6］。因此，在當今高新技術企業日益增多、競爭愈加激烈的全球化背景下，如何對高新技術企業的商業模式進行合理評估以不斷去粗取精，進而實現可持續發展成為一個關鍵問題。

目前，學者們基于財務、價值鏈及平衡記分卡等視角對諸多行業的商業模式進行了評價研究［7-11］，為后續開展進一步探索奠定了基礎，但亦存在一些待改進之處。一方面，由于不同學者評價方法及目的的迥異性，致使現有的評價指標體系差異性較大、總體共識性較低，且定量測度方法較為單一［12］，基于大樣本的實證研究較少，商業模式評價體系實用性被大幅削弱；另一方面，對于高新技術企業而言，現有研究多是基于技術角度對其進行評估，而較少涉及綜合性更強的商業模式評價方面。

基于此，本文將首先在已有研究的基礎上進行評價指標初選，然后結合專家知識，利用群組決策特征根法識別關鍵指標，繼而通過實證方式對指標進行驗證分析，最終形成一套符合高新技術企業特點的商業模式評價指標體系，以期為高新技術企業進行商業模式評價和優化提供借鑒。

1 高新技術企業商業模式初始評價指標體系構建

本文依據科學性、合理性和可操作性等準則選取評價指標，具體分為評價指標初選及關鍵指標識別兩部分。

1.1 高新技術企業商業模式評價指標初選

借助知網、Web of Science、Google Scholar 及瀏覽器等渠道搜集現有商業模式評價的相關資料發現，國內外學者主要通過專家打分或實證等方式開展商業模式評價：王雪冬等［13］首先通過文獻梳理進行指標初選，進而利用專家打分進行定量篩選和合理性判斷，并以此確定最終評價指標體系；Amit 等［14］、胡保亮［15］通過讓學生依據問卷內容對企業商業模式打分的方式進行商業模式評估；而周輝等［16］通過實證方式對其提出的商業模式評價指標體系進行了驗證分析。此外，學者們亦提出了多種商業模式評價標準：Morris 等［17］提出了盈利性、獨特性、模仿性、全面性、一致性、健壯性、可持續性及創新性等八大商業模式評價維度；王雪冬等［13］從創新性、效率性、成長性、盈利性、區隔性、包容性及穩定性等七方面建立了初創企業的商業模式評價指標體系；朱兆珍等［18］基于財務管理視角從盈利、償債、發展和營運等四方面對企業的商業模式進行了評估。

與其他領域相比，高新技術企業研發投入力度更大，高技術人才更為密集，創新性、成長性、收益性及知識共享水平更高，具有一定的行業特殊性。結合高新技術企業的特點及商業模式評價相關研究，本文確定了高新技術企業商業模式評價的6 個維度：（1）創新能力，即企業采納并執行新思想、新技術或新產品的能力［19］；（2）學習能力，即學習知識與技能并以此解決問題的能力，是組織核心素養的核心關鍵［20］；（3）運營能力，即企業內外部合作形成穩定的知識和技術鏈條以實現高效率運營的能力［21］；（4）盈利能力，即企業獲取利潤的能力；（5）成長能力，即企業的規模和收益等持續增長的能力［22］；（6）隔離能力，即企業的商業模式阻擊外侵者、保持競爭優勢的能力［13］。

1.2 高新技術企業商業模式關鍵評價指標識別

1.2.1 群組決策特征根理論模型

群組決策特征根法（Group Eigenvalue Method）是依靠專家智慧或經驗進行打分及統計分析決策的一種方法，主要優點包括：（1）融合了多種專家意見，削弱受某一專家的主觀偏好影響；（2）操作過程簡單，能夠更加便捷、科學地處理問題；（3）應用范圍廣泛，能夠處理結構和非結構化問題。

1.2.2 關鍵評價指標識別

本文采用群組決策特征根法識別和篩選高新技術企業的商業模式評價指標，邀請了包括鄭州市高新技術領域專家、鄭州大學及上海海事大學教授共20 人，使用5 級李克特量表對初選指標進行打分，以確保評價指標體系能夠兼顧實踐應用與理論研究。其中1 為很不重要，5 為非常重要。采用群組決策特征根法，同時借助MATLAB 軟件，得到高新技術企業商業模式指標權重結果，并進行單位化處理，詳見表1。

表1 單位化處理后的高新技術企業商業模式評價指標權重

表1 中評價指標權重數值越大，說明該指標對評價系統的重要程度和解釋力度越強，因此應重點關注數值異常大或小的指標并思考原因。參照相關研究及專家意見，并結合數據有效性，本文刪除權重明顯低于其他值的指標8（員工平均培訓次數），保留剩余27 個指標，按照目標層、準則層和指標層三級架構構建高新術企業商業模式初始評價體系，詳見表2。

表2 高新技術企業商業模式初始評價指標體系

2 實證分析

2.1 問卷設計及數據收集

（1）本文的高新技術企業商業模式評價問卷共設計了2 個部分，一是企業概況及受訪者信息；二是以上述27 個指標為基礎編制題目，使用7 級李克特量表進行打分。測量題項確定過程中與課題組30名成員進行了三輪討論，對每個題目均進行了認真分析，以確保每個題項盡可能地清晰表達。

（2）數據收集。本文采用兩種方式進行問卷數據收集。一是走訪河南和山東部分高新技術企業，進行實地調研和數據收集；二是采用問卷星方式依靠校友支持邀請相關企業管理者進行問卷填寫。課題組歷時9 個月，共收集問卷492 份，回收有效問卷431 份，涵蓋河南、山東、江蘇和上海等地區的電子信息、新材料及新能源等多類高新技術企業。被訪者職務中董事長17 人（占3.94%），總經理48人（占11.14%），其他高層管理者211 人（48.96%），基層管理者155 人（35.96%）；被訪者所屬行業中電子信息70 人（占16.24%），生物與新醫藥76 人（占17.63%），航空航天36 人（占8.35%），新材料54 人（占12.53%），高技術服務51 人（占11.83%），新能源及節能47 人（占10.91%），資源與環境41 人（占9.51%），先進制造與自動化56人（占12.99%）。

（3）樣本分拆。本文將獲得的431 份有效樣本隨機分拆為135 和296 兩部分，分別進行探索性和驗證性因子分析。探索性因子分析可檢驗量表的題項，找出多元觀測變量的本質結構；而驗證性因子可對測度模型進行檢驗。

2.2 探索性因子分析

利用SPSS21.0 分析問卷數據，得到校正的項總計相關性（CITC）值均大于0.415，克隆巴哈系數為0.931，表明量表信度較高，可對上述27 個題項進行因子分析。

因子分析前，首先進行KMO 和Bartlett 的球形度檢驗，KMO 值為0.874，Bartlett 的球形度檢驗P＜0.001，表明適合做因子分析。然后對27 個測量條目進行探索式因子分析，按照主成分分析、最大方差法旋轉因子、特征值大于1 的方式提取關鍵因子，提取了6 個成分因子，累積方差貢獻率為65.221%，共同度介于0.522～0.777 之間，因子效果顯著，且與預設的創新能力、學習能力、運營能力、盈利能力、成長能力及隔離能力6 個維度一致。最后，進行信度和效度檢驗，6 個維度的克隆巴赫系數值分別為0.747、0.834、0.795、0.819、0.848、0.853，均大于可接受信度值0.7，且CITC 值均大于0.454，問卷結構良好，測量模型可接受。

2.3 驗證性因子分析

2.3.1 變量正態性檢驗

結構方程模型要求數據服從正態分布［23］，因此在驗證性因子分析前，需進行變量正態性檢驗，結果見表3。由于最大偏度系數絕對值為0.971（＜3），最大峰度系數絕對值為1.446（＜8），符合多元正態檢驗準則，故可以認為數據符合正態分布要求。

表3 正態性檢驗

2.3.2 一階驗證性因子分析

利用MPLUS 軟件進行一階驗證性因子分析，信度和效度檢驗結果見表4，模型擬合結果見表5，驗證性因子分析模型和完全標準化路徑系數如圖1所示。

表4 題目信度、組成信度、收斂效度與區別效度分析表

由表4 可知，題目信度介于0.438 ～ 0.857 之間，均大于0.36，組成信度均大于0.7，平均方差萃取量AVE 大于0.5（m3為0.494，可接受），滿足Fornell和Larcker 提出的信度和效度檢驗標準［24］，測量條目對構念的解釋能力較好，內部一致性良好。且各潛變量AVE 的開根號值均大于其他潛變量相關系數，表明各變量間區別顯著。此外，由于各變量間相關系數較高（均大于0.4），表明有可能存在高階共同因子［25］。

表5 一階模型擬合指標

由 表5 可 知，1＜2/dfχ ＜3，RMSEA＜0.08，CFI ＞0.9，TLI ＞0.9，SRMR＜0.08，滿足擬合度標準，模型整體擬合度良好。從一階因子模型來看，測量題項的標準化路徑系數均大于0.6，且均通過顯著性檢驗，模型整體結構和質量良好。

圖1 一階因子模型

2.3.3 二階驗證性因子分析

為進一步簡化模型，本文將創新能力、學習能力、運營能力、盈利能力、成長能力及隔離能力作為一階因子，將高新技術企業商業模式作為二階因子，構建二階驗證性因子分析模型，模型擬合效果見表6，二階驗證性因子分析模型及標準化路徑系數如圖2 所示。從結果來看，1＜2/dfχ ＜3，RMSEA＜0.08，CFI ＞0.9，TLI ＞0.9，SRMR＜0.08，模型整體擬合效果良好；所有標準化路徑系數均介于0.604 ～ 0.934之間且均通過顯著性檢驗，表明結果與理論預期模型相符，創新能力、學習能力、運營能力、盈利能力、成長能力及隔離能力能夠收斂至高新技術企業商業模式這一構念中。而與一階模型相比，二階模型更加簡潔，因此在實際評價高新技術企業商業模式時，傾向于采用二階模型進行分析。

表6 二階模型擬合指標

3 結術語

（1）在現有高新技術企業和商業模式相關研究基礎上，本文通過理論分析、群組決策和實證檢驗，構建了一個符合高新技術企業實際特點且具有較高信度和效度的商業模式評價指標體系。該指標體系由高新技術企業商業模式評價總目標，創新能力、學習能力、運營能力、盈利能力、成長能力和隔離能力等6 個準則，新穎性、異質性、自主知識產權水平、技術創新性、學習與激勵機制、研發投入力度、科技成果轉化水平、外部供應鏈效率、內部運營效率、資產周轉水平、產業鏈協同水平、溝通結構整合度、總資產報酬率、成本費用利潤率、年總產值、毛利率、產品投資回收期、成長空間、新產品比例、新產品研發周期、可持續增長率、可擴展性、客戶黏性、優勢資源、難以模仿性、屏蔽競爭者和品牌價值等27 個指標構成，能夠較為科學、合理地對高新技術企業商業模式進行評價，為相關工作者或企業探究商業模式評價有關問題提供了便利。

（2）本文在高新技術企業日益增多、商業模式競爭愈發激烈的背景下，根據高新技術企業的特點和要求，構建了一個科學合理的高新技術企業商業模式評價指標體系，為企業進行商業模式評價和優化提供了理論借鑒和思路指引，拓展和豐富了高新技術企業的商業模式評價體系。

（3）囿于主客觀原因，本文未對6 個維度間的影響關系進行深入探究。由于6 個維度間的關聯性較強，有可能存在路徑或層級影響關系，未來需對此開展進一步研究。此外，后續研究期望能建立高新技術企業的商業模式監測體系以動態引導企業進行商業模式優化。