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基于DEA金华高新技术企业R&D绩效评价研究

2022-06-08

唐韵 浙江广厦建设职业技术学院

该论文来源为金华市社科联科研课题。

摘要:本文基于金华高新技术企业R&D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R&D投入绩效评价模型。

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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

在经济全球化、市场竞争日益加剧的环境下,寻找企业核心竞争力,完善市场经济体制是企业可持续发展的保证。科学技术是第一生产力,党的十八大报告指出,加快建设以企业为主体,市场为导向,产学研相结合的技术创新体系。技术创新需要研究与开发(R&D)的投入,逐步加大R&D的投入。2000年全国有R&D活动的企业数17272个,2011年该数量达到37467个,翻了一倍,纵观全国各省市参与R&D活动的企业数,浙江省规模以上有R&D活动的企业数8026个,占省内企业比重的23.13%,无论数量上还是比重上都占全国之首。(数据来源:《中国科技统计年鉴2012》)浙江金华,地处浙中要塞区域,在福布斯公布的2012年中国大陆最佳商业城市排行榜中位列第33位,并入围大陆创新能力最强25个城市之一。截止2014年8月,先后有10批共计210家企业被认定为高新企业。随着高新企业数量的增加,R&D投入水平不断提高,现代企业重视技术创新的同时,更应该重视在R&D投入下的绩效评价,适当调整企业战略,为决策服务。

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R&D投入绩效评价模型构建。

二、高新技术企业R&D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R&D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R&D经费支出总额、技术引进改造费用。

(1)企业年R&D经费支出总额=自筹+负债+融资+政府资助(公式1)或企业年R&D经费支出总额=销售收入×提取比例(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R&D经费支出总额。

(2)技术引进改造费用=年内技术引进费用+年内技术改造费用(公式3)

(3)企业年投入R&D中科研人员=博士研究生人数×10+硕士研究生人数×8+本科生人数×4+专科人数×2 (公式4)

知识产出包括:

(1)论文=发表三大索引期刊论文数量×10+发表核心期刊论文数量×8+发表一般期刊论文数量×2(公式5)

(2)著作=中央级著作×10+地方级著作×6+非公开发表著作×2(公式6)

(3)专利=授权专利件数×10+申请专利件数×2(公式7)

(4)科技奖励=国家级奖项数量×10+省(部)级奖项数量×8+市(厅)级奖项数量×4(公式8)

经济效益产出包括:

(1)科技成果转化率=已完成并应用于生产中的项目÷所有完成项目(公式9)

(2)该指标新产品销售收入:该指标反映了R&D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)社会就业机会=本年企业职工人数-未开展R&D项目前企业职工人数(公式10)

这一部分在笔者《金华高新技术企业R&D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

高新技术企业R&D绩效评价指标的计算采用两种方法:(1)通过打分获评价值;(2)通过加权求和获得计算值。

采用曲线参数标定法对指标隶属度进行确定,首先需要确定一条曲线,该曲线必须满足(1)单调性。即指标的评价值随着计算值的增大而增大;(2)收敛性。隶属度曲线的值域应介于0-10之间,当曲线的自变量(计算值)趋于无穷大时,因变量(指标评价值)趋近于10,类似的,自变量趋于0,因变量也趋近于0;(3)待定系数应尽量少,便于参数的标定。基于这三点的考虑,该指标的隶属度曲线选择了形如公式11的曲线:

3.DEA在高新技术企业R&D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R&D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

xij为第j个DMU对第i种输入的投入量,;

yrj是第j个DMU对第r种输出的产出量,;

vi是第i种输入的权;

判断技术效率、规模效率是否同时有效:

若θ*=1,且S *+= 0,S *-= 0则该决策单元DEA有效,技术效率与规模效率同时有效;

若θ*=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θ*<1,决策单元非DEA有效θ*,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R&D绩效进行评价,第一,确定评价目标,考察高新企业R&D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R&D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。

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参考文献

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[3]Banker R D, Charnes A,Cooper W W. Some modelsfor estimating technical andscale inefficiencies in datae nve l o pme n t a n a l y s i s [J] .M a n a g e m e n t S c i e n c e ,1984,30(9):1078-1092

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[5]盛昭瀚,朱乔,吴广谋.DEA理论、方法与应用[M].北京:科学出版社,1996

[ 6 ]马占新.数据包络分析模型与方法[ M ] . 北京:科学出版社,2010

[7]马占新,马生昀,包斯琴高娃.数据包络分析及其应用案例[M].北京:科学出版社,2013

作者简介

唐韵,1986—,女,硕士研究生,讲师,研究方向技术经济与管理。

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