摘要：构建财务指标与体现新能源汽车行业特点的特色指标相结合的综合评价指标体系，并基于建立的模糊综合评价系统对2016年新能源汽车概念板块的107家上市公司进行综合绩效的评价，鉴于该方法计算工作量大且不易于一般使用者掌握，进而提出建立仿真模糊综合评价系统的模糊神经网络模型，结果表明所建立网络具有非常好的仿真能力。并借助该网络进行了影响新能源汽车上市公司综合绩效的要素分析。最后根据分析评价结果提出了相关建议。
　　關键词：模糊综合评价 神经网络 新能源汽车 综合绩效
　　一、引言
　　在能源结构安全和环境保护的压力下，发展新能源汽车刻不容缓，尤其是作为我国战略性新兴产业之一，“中国制造2025”的重点领域，党中央明确表示，新能源汽车的发展是中国从汽车大国迈向汽车强国的必由之路。与此同时，在近年来不断出台的政策指导下，新能源汽车产业的发展取得了显著的成效。大势所趋之下，相关企业已进入新能源汽车行业，但其发展却良莠不齐。
　　因此，不少学者对新能源汽车行业上市公司的绩效水平做出了相关研究，但大多是基于财务指标的绩效评价，或者只单单研究某一方面，如研发能力、政府补助等对企业绩效的影响。因此，本文在借鉴相关研究的基础上，构建财务指标与符合新能源汽车行业特色的指标相结合的评价指标体系，考虑到各指标因素对综合绩效的影响关系是非线性的复杂对应关系，而神经网络具有非常好的仿真能力，进而本文探索利用模糊评判理论建立模糊神经网络的方法来构建新能源汽车上市公司综合绩效评价模型，并对其结果进行分析，同时提出相关建议。
　　二、新能源汽车上市公司综合绩效的模糊综合评价系统
　　（一）评语集合
　　评语集合是指在对某一对象做出评价时所用到的评语级别和层次，本文定义新能源汽车上市公司综合绩效评价的评语集合为Y={优秀，良好，一般，较差}。
　　（二）建立评价指标体系
　　（四）影响新能源汽车综合价值的要素分析
　　本文以各三级指标平均值为基础，采取各底层指标单项逐步变化的办法构造BP网络的输入数据，分别让每一个指标的值单独增加和减少其平均值的10%，其他单个指标则采取平均值不做改变，运用前述建立的网络，得到网络的输出值，进而研究最底层指标对新能源汽车上市公司综合绩效的影响。得到对综合绩效影响较大的财务指标——净利润增长率、投入资本回报率、净资产收益率、速动比率、资产报酬率、流动资产周转率。行业特色指标中影响综合绩效排名相对靠前的三级指标有研发人员数量占比、研发投入增长率及政府补助增长率。
　　四、相关建议
　　通过对新能源汽车上市公司综合绩效的评价及结果分析，使投资者对新能源汽车行业概念板块的各公司经营绩效有一个大致的了解，同时可以借鉴这些信息对投资对象进行选择、分析，做出投资决策。
　　同时更需要经营者给予关注。通过上述要素分析，可以发现提高净利润增长率、净资产收益率、速动比率等有利于明显增强公司的财务绩效。同时，经营者万不可忽视行业特色绩效的发展，对于新能源汽车行业来说，研发能力最能体现该公司在此行业内的水平，也最能看出该公司在新能源汽车行业的发展潜力。
　　对于政府而言，在挑选新能源汽车行业龙头企业进行重点扶持时，应重点关注其财务绩效及研发能力。同时政府补助增长率对公司综合价值的提升也有不错的效果，因此政府也应结合实际情况，做出是否应加大对该公司补助的判断，还应完善发放补贴的规章制度，加强监督机制，避免新能源汽车骗补事件的再次发生。
　　（作者单位：陕西科技大学经济与管理学院）