基于dea的软件企业技术创新效率评价研究

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1、基于DEA的软件企业技术创新效率评价研究作者筒介：陈燕（1989-），女，江苏盐城人，南京财经大学工商管理学院硕士研究生，技术经济及管理硕士，研究方向：技术创新。摘要：采用DEA评价方法，以南京市为例建立了较为客观的软件企业技术创新效率评价指标体系，评价了其技术创新投入和产出状况，进行样本企业技术创新活动的有效性计算，分析各输入指标的投入量是否达到有效，根据此结果进行相应调整，为南京市软件企业的发展提供参考。关键词：软件企业；技术创新；效率评价引言随着经济全球化进程的加快，技术创新已成为衡量国家竞争能力强弱的重要指标。面对日益激烈的市场竞争，企业也越来越重视技术创新，尤

2、其对高科技企业，技术创新是决定其生死存亡的关键因素。其中，软件业主要依靠高智力投入来生产高附加值软件产品，提供全面的服务以获取市场份额和利润。随着越来越多的城市启动智慧城市建设，预计【十二五】期间智慧城市的投资总规模将高达5000亿元，国家更加重视信息化技术在城市建设、城市管理方面的研究与应用，这给软件企业的进一步发展带来了新的契机。各软件企业能否充分利用这一机遇发展壮大，关键在于企业的技术创新，而在各地区软件企业加大技术创新力度的同时，首先应该重视技术创新的效率问题。南京是我国11个软件产业基地之一，是江苏省沿江软件产业带的龙头。形成了独特的特色软件群，其中以江苏软件

3、园、南京市软件园这两大国家级软件园区为中心的软件产业基地已经成为南京市软件产业发展的重要力量。因此，研究南京市软件企业的技术创新效率问题显得尤为重要［1］。L基于DEA的评价方法DEA是美国著名运筹学家Charnes等提出的，对具有输入输出的系统进行相对效率的评价方法。其基本思路是利用线性规划方法，依据各决策单元的投入指标和产出指标来评价各决策单元的相对有效性。通过对产出和投入比率的综合分析，确定有效生产前沿面，然后根据各DMU与有效生产前沿面的距离状况，确定各DMU是否DEA有效。同时还可用投影方法分析出非DEA有效的原因和提出改进的方向。C2R模型是DEA研究领域的

4、第一个模型，是用来研究多输入多输出的DMU同时为规模有效与技术有效的理想方法。模型完善的理论体系和与经济问题的紧密联系为DEA理论的应用发展打下了坚实的基础。C2R模型如下所示：min0Znj=l入jxj+s_=axOEnj=l入jyj_s+=yO，Enj二lXj二1，j^O,j=l,2,."ns—X），s+X）①C2R模型假设固定的规模报酬(crs),有些DMU的无效不是由投入产出配置比例引起的，而是受其他因素的影响。为了使这种类型的DMU处于规模递增或递减，Banker,Chames和Cooper将C2R模型进行修正，提出BC2模型。基于输入的BC2模型如下：mi

5、n0Znj=l入jxj+s_=axOZnj=l入jyj-s+=yO，Znj=lAj=l,j^0,j=l,2,•••ns-^0,s+X)②DEA包含“技术有效”和“规模有效”概念，规模收益或规模报酬是指企业内部的生产规模发生变化时，投入由X变为kX所带来的产量变化，分析投入增大k倍后，产出是否同倍增长，按产出的不同变化分为以下三种情况：(1)规模收益递增时输入规模“偏小”，指当决策单元的投入成倍增大时，产出会高于投入的同倍数增长；(2)规模收益递减时输入规模“偏大”，指当决策单元的投入成倍增大时，产出会低于投入的同倍数增长；(3)规模收益不变时规模既不“偏大”也不“偏小

6、”，是介于规模收益由递增到递减之间的状态，即处于规模收益不变的最佳状态此时的决策单元就是规模有效的。技术效率衡量DUM的投入要素是否能达到产出最大化，其值越高表示投入资源使用越有效率［3］。若技术效率为1，则说明该DMU技术有效；若规模效率为1，则说明该DUM规模有效；若技术效率和规模效率都为1，则说明综合有效。2.指标体系在现有的文献研究中，技术创新投入产出指标的确定没有一致的标准。许多文献，尤其是国外文献侧重于衡量科研人员、创新投入的情况，注重生产过程，而国内研究中更多地考虑生产结果［4］。本文基于以下两原则建立指标体系：一方面保证指标体系完整全面；另一方面运用尽可

7、能少的综合指标反映尽可能多的信息，这是因为在应用DEA方法时指标过多、样本有限会对计算结果造成一定的影响，不利于数据包络分析方法的应用。同时，考虑到本文的研究对象一软件产业是高R&D投入和高创新绩效的知识密集型服务业，描述软件产业的发展水平就应当将创新指标和经济指标相结合，从创新和经济两方面描述软件产业的发展［5］。综上所述，本文针对我国软件企业自身特点，结合相关资料的成果，按照DEA评价指标的构建原则，归纳出软件企业技术创新效率评价模型的投入和产出指标，见表1:对各指标的含义解释如下：（1）R&D费用：指软件企业为了开发新的软件产品和新