在当今的知识经济时代,知识密集型服务业是服务业中最具创新的部门,是推动产业结构调整、提升创新能力的重要力量,而且对于提高区域创新能力具有重大意义。在我国经济发展的新时期,无论是中国经济还是企业的发展都要追求更高的发展质量。因此,本文选取沪深主板A股2010-2017年114家知识密集型服务业上市公司数据,除了利用传统财务指标以及市场指标对公司绩效进行分析以外,还从效率角度研究知识密集型服务业上市公司绩效水平,有助于提升知识密集型服务业上市公司的经营管理水平。本文首先对知识密集型服务业的界定标准、效率的内涵及测度方法等理论进行了分析。将知识密集型服务业界定为包括信息传输、软件和信息技术服务业、金融业、租赁和商务服务业以及科学研究和技术服务业四大类,然后选用净资产收益率作为财务指标,选用托宾Q值作为市场价值指标,选用资产总计、应付职工薪酬以及主营业务收入作为投入产出指标对知识密集型服务业上市公司的绩效水平以及投入产出水平进行了分析。然后利用SFA随机前沿分析方法,构造了两要素柯布道格拉斯随机前沿生产函数模型,并根据现有文献以及知识密集型服务业产业特征,假定资本结构、产权性质、股权集中度、薪酬激励、研发管理水平、政府补助以及产业集聚会对公司绩效产生影响。根据实证结果,本文得出以下主要结论:(1)在2010-2017年间,知识密集型服务业上市公司的净资产收益率与托宾Q值的变动趋势基本一致,但这些指标衡量的企业绩效具有一定的滞后性。与其相比,效率指标具有前瞻性,能准确反映出公司正在进行的价值创造活动。(2)知识密集型服务业上市公司的平均技术效率为0.6,还有较大的提升空间;国有企业的技术效率高于其他类型企业的技术效率,但两者差距正在缩小;信息传输与软件服务业的平均技术效率水平最高,金融业最低;东部地区技术效率最大,中部地区的技术效率水平最低。知识密集型服务业上市公司的产出主要来自于资本投入,劳动投入没有发挥出对于知识密集型服务业上市公司技术效率的影响。(3)在知识密集型服务业上市公司绩效影响因素中,资本结构、产权性质、薪酬激励、研发管理水平、政府补助和产业集聚会对知识密集型服务业的技术效率产生显著的正向影响。图29幅,表8个,参考文献60篇