基于DEA金华高新技术企业R&D绩效评价研究

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翻新时间：2023-01-09

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基于DEA金华高新技术企业R&D绩效评价研究

摘要：本文基于金华高新技术企业RD绩效评价指标体系的构建，引进指标隶属度的设计，消除指标量纲和值域不统一的影响，对指标进行数据包络分析，构建高新技术企业RD投入绩效评价模型。

关键词：高新技术企业绩效评价指标体系数据包络分析（DEA）

一、研究背景及意义

本文在构建评价指标体系的基础之上，运用DEA数据包络分析方法对指标进行处理，构建高新技术企业RD投入绩效评价模型构建。

二、高新技术企业RD投入绩效评价模型构建

1.指标体系的构建

以高新技术企业作为特定对象，考虑“投入-产出”为基本思路，构建高新技术企业RD投入绩效评价指标体系如图1，其中经费投入包括两个方面：企业年RD经费支出总额、技术引进改造费用。

（1）（公式1）

或

（公式2）

以上两种表达方式并不影响评价结果，都可以作为高新企业年RD经费支出总额。

（2）（公式3）

（3）（公式4）

图1 高新技术企业RD绩效评价指标体系

知识产出包括：

（1）（公式5）

（2）（公式6）

（3）（公式7）

（4）（公式8）

经济效益产出包括：

（1）（公式9）

（2）新产品销售收入：该指标反映了RD活动的投入增加的实际附加值，是较为直接的经济效益产出指标。

社会效益产出包括：

（1）企业家创新欲望。

（2）（公式10）

这一部分在笔者《金华高新技术企业RD绩效评价体系研究》一文中详细研究，故在此不作累述。

2.指标隶属度的确定――曲线参数标定法

（公式11）

曲线图如图2所示

图2 隶属度曲线

并将（，5）定义为：指标i的计算值的均值相当于评价指标隶属度的中间值，由此可以确定待定系数A的值。

3.DEA在高新技术企业RD绩效评价中的应用

数据包络分析（DEA）是使用数学建模的思想对决策单元（DMU）间相对有效性进行评价，判断DEA是否有效，被广泛应用在管理科学、系统工程等领域，是非常重要的分析工具、研究手段。C2R模型是数据包络分析DEA第一个重要模型，是美国运筹学家Charnes以相对效率概念为基础提出的系统分析法。C2R模型以公理模式为出发点，描述了生产规模和技术有效性，将工程效率概念推广到多投入、多产出的相对效率评价中，为DMU之间相对有效性评价提供可行方法和有效工具。高新技术企业RD绩效评价体系中，指标属于多投入多产出，为评价该系统绩效，可以适当转化为判断DEA是否有效，进而推断是否存在规模收益。

C2R模型表述如下：

假设n个DMU，每个DMU都有m种类型的输入、s种类型的输出，输入输出数据可构成矩阵，其中

为第j个DMU对第i种输入的投入量，; 是第j个DMU对第r种输出的产出量，;

是第i种输入的权;

是第r种输出的权;

记，，

，。

若评价第（）个DMU效率，权为v和u，目标为第个DMU的效率指数，约束用所有DMU效率指数，构造C2R模型

（公式12）

构造对偶：

（公式13）

定理二：DMUj0为弱DEA有效的充要条件是最优值为1，并且对于每个最优解，都有。

判断技术效率、规模效率是否同时有效：

若=1，且，则该决策单元DEA有效，技术效率与规模效率同时有效;

若=1，但至少存在某输入或输出松弛变量为正，则该决策单元为弱DEA有效，技术效率与规模效率不同时有效;

弱若1，决策单元非DEA有效，技术效率与规模效率都非有效。

基于以上模型，对高新技术企业RD绩效进行评价，第一，确定评价目标，考察高新企业RD投入产出情况，分析投入和利用过程中存在的问题，并找出利用率不高的原因，因而提出对策建议，提高RD投入的利用率;第二，建立指标体系如图1，确定多投入多产出的指标体系，综合考虑经费投入、人员投入下的经济、社会、知识产出。确定决策单元，考虑模型应用的特性，选取金华地区不同高新技术企业同一年份的投入产出;第三，收集数据进行DEA计算，选择DEA相关软件对数据进行处理，求解，根据获得的结果，分析最终评价结果;第四，根据评价结果分析对策，提出相应建议意见。