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第1章 导论1

1.1 问题的提出1

1.2 选题的目的与意义3

1.2.1 选题的目的3

1.2.2 选题的意义4

1.3 国内外相关研究综述5

1.3.1 创新理论研究综述5

1.3.2 企业绩效评价研究综述12

1.3.3 创新型企业研究综述20

1.3.4 创新型企业绩效评价研究综述25

1.4 本书的研究内容及研究方法28

1.4.1 研究内容28

1.4.2 研究方法30

第2章 创新型企业绩效评价的理论基础32

2.1 创新型企业绩效评价的核心理论32

2.1.1 理论核心——创新理论32

2.1.2 基于创新型企业的绩效评价理论探源35

2.2 创新型企业绩效评价支撑理论45

2.2.1 企业生命周期理论45

2.2.2 协同理论50

2.2.3 知识管理理论52

2.3 创新型企业绩效评价的相关理论55

2.3.1 利益相关者理论55

2.3.2 权变管理理论58

本章小结60

第3章 创新型企业绩效驱动因素与形成机理61

3.1 创新型企业特征分析61

3.1.1 创新型企业概念界定61

3.1.2 创新型企业的特点62

3.2 企业绩效形成的理论分析64

3.2.1 企业绩效的概念区分64

3.2.2 绩效的管理学分析66

3.2.3 绩效形成的经济学分析69

3.3 创新型企业绩效形成的外生机理70

3.3.1 创新企业绩效形成的外部驱动因素71

3.3.2 创新型企业绩效形成的外部驱动因素对绩效形成的影响74

3.4 创新型企业绩效形成的内生机理76

3.4.1 创新企业绩效形成的内部驱动因素77

3.4.2 创新型企业绩效形成的内部驱动因素对绩效形成的影响80

3.5 创新型企业绩效形成的外生机理和内生机理的整合81

本章小结83

第4章 创新型企业绩效评价方法的选择84

4.1 创新型企业绩效评价的功能定位84

4.1.1 创新型企业绩效评价基本功能84

4.1.2 创新型企业绩效评价特殊功能86

4.2 创新型企业绩效评价的特征87

4.2.1 多种评价方法相结合87

4.2.2 评价动态化88

4.2.3 创新性与成长性突出88

4.2.4 关注无形资产的培育89

4.2.5 可持续发展能力的重视89

4.3 传统企业绩效评价对于创新型企业的不适应分析90

4.3.1 传统财务评价的主导地位90

4.3.2 创新能力评价指标的缺乏91

4.3.3 人力资本盈利能力与发展潜力评价指标的缺乏91

4.3.4 无形资产考虑过少92

4.3.5 有效的动态性和反馈机制的缺乏93

4.3.6 企业成长和研发关注的缺乏93

4.3.7 评级结果激励作用不明显94

4.4 创新型企业绩效评价与传统绩效评价差异分析94

4.5 数据包络分析应用于创新型企业绩效评价分析96

4.5.1 数据包络分析的特点96

4.5.2 数据包络分析方法的适用条件97

4.5.3 数据包络分析适用于创新型企业绩效评价的优点98

4.6 神经网络应用于创新型企业绩效评价分析99

4.6.1 神经网络的特点99

4.6.2 神经网络的适用条件101

4.6.3 神经网络适用于创新型企业绩效评价的优点102

4.7 创新型企业绩效评价方法的选择及适用范围分析104

本章小结105

第5章 创新型企业绩效评价指标体系设计106

5.1 指标选取原则106

5.1.1 科学性和实用性相结合的原则106

5.1.2 适用性原则106

5.1.3 全面性与重要性相结合原则107

5.1.4 成本—效益原则107

5.1.5 定量因素与定性因素相结合原则107

5.2 创新型企业绩效评价指标的选取108

5.2.1 评价指标层次分析108

5.2.2 评价指标筛选方法111

5.3 DEA模型输入输出指标体系113

5.3.1 建立输入输出指标体系应注意的问题113

5.3.2 输入指标体系114

5.3.3 输出指标体系115

5.4 神经网络模型的绩效评价指标体系115

5.4.1 财务状况的评价指标116

5.4.2 经营成果与发展评价指标118

5.4.3 技术创新评价指标121

5.4.4 知识管理创新评价指标124

5.4.5 市场创新评价指标126

5.4.6 制度创新评价指标128

5.4.7 文化创新评价指标130

5.4.8 业务流程评价指标131

本章小结135

第6章 创新型企业绩效评价模型构建136

6.1 数据包络分析评价模型的构建136

6.1.1 C2R模型和BC2模型136

6.1.2 DEA评价步骤141

6.2 神经网络模型的构建142

6.2.1 应用神经网络—卡尔曼滤波模型的可行性142

6.2.2 样本选取143

6.2.3 数据搜集与处理144

6.2.4 模型结构设计146

6.2.5 模型训练146

6.2.6 模型及拟合度分析148

6.2.7 创新型企业绩效评价模型适用范围检验150

本章小结150

第7章 实证分析152

7.1 DEA模型的创新型企业绩效评价实证分析152

7.1.1 样本选择152

7.1.2 输入输出指标数据152

7.1.3 DEA模型评价结果分析153

7.2 神经网络模型的创新型企业绩效评价实证分析158

7.2.1 A电子公司绩效评价应用分析158

7.2.2 B电子公司绩效评价应用分析163

本章小结167

第8章 结论与展望169

8.1 研究结论169

8.2 主要创新点170

8.3 研究展望171

附录173

附录A 神经网络模型数据处理程序173

附录B 神经网络模型数据编程处理174

附录C 实例分析数据处理178

附录D 问卷调查181

攻读博士学位期间科研情况184

注释186

参考文献198

致谢200