简谈基于dea有效性分析的企业孵化器运行效率评价

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　　简谈基于DEA有效性分析的企业孵化器运行效率评价导读：本篇文章是孵化器和效率类的论文，提供给准备写作相关这方面论文标题格式的应届毕业生们提供参考阅读下载。高强企业孵化器的概念始于美国，是一种为高新技术企业提供物理空间、创业辅导、政策咨询以及资金融通等方面服务的中介组织.西部地区疆域辽阔，经济发展水平总体上落后于中部和东部地区，且内部发展极不均衡.据科技部《2014年中国火炬统计年鉴》统计，2013年西部地区共有130家科技企业孵化器，全年孵化器总收入为14个亿，居于四大地区中最低水平.此有必要对该地区的科技企业孵化器进行深入分析，以寻求提高该地区孵化器运行效率的对策. 国内学者针对我国企业孵化器运行效率问题提出了多种不的评价模型与评价指标体系.定性研究方面，李布建立了一个从能力角度评价科技企业孵化器孵化能力的指标体系，对我国科技企业孵化器的实际情况进行了分析.殷群定性分析我国企业孵化器的实际收益状况.徐菱涓等认为我国对企业孵化器的绩效评价难度比一般性营利组织大.定量研究方面，曹细玉通过模糊综合评价法研究r科技企业孵化器的孵化效率.孙琦等人构建了一套企业孵化器经营能力的评价指标体系.张炜从孵化企业以及创业者的角度出发，对我国科技企业孵化器的服务内容与服务绩效间的关系进行了实证研究.殷群等人运用DEA方法对长三角地区企业孵化器的运行效率进行了研究.张娇等人运用DEA方法对2007年我国国家级科技企业孵化器的技术效率、纯技术效率和规模效率进行了评估.基于此，本文将确定孵化器运行过程中投入产出指标的基础上，运用数据包络分析法(DEA)，对2013年我国西部地区的30家国家级科技企业孵化器进行效率评价，进而提出该地区孵化器效率提升的调整和改进方向，以此为西部地区孵化器的管理者及相关部门提供科学的决策依据.一、DEA模型选取及指标构建1。DEA模型的选取.DEA（数据包络分析）是以相对效率概念为基础，以数学规划为主要工具，根据多指标投入和多指标产出数据对相类型的决策单元进行相对有效性或效率评价的多指标综合评价方法.结合孵化器实际运营情况，本文选取了基于投入导向的BCC模型，该模型是Banker，Chames和Cooper于1984年提出的.假设有n个企业孵化器，每个孵化器都有s种投入和m种产出.应满足的线性规划是： 其中，Yjk表示第k家孵化器的第j个输出变量(1≤j≤m)Xik表示第k家孵化器的第，个输入变量(1≤i≤s)X，表示第J个决策单元的s维投入向量Y表示第i个决策单元的m维产出向量.将上式迭代求解，即求得每个孵化器的效率值e，其是规模报酬变情况下的纯技术效率(PTE)，经济含义为不考虑规模收益的情况下，当第k家孵化器的产出水平保持不变时，要实现整个经济系统中的最佳效率，实际要投入的比例.2投入产出指标的构建.根据孵化器自身特性和数据的得性，结合指标选取的一般原则，选择指标下.投入指标：企业孵化器正常运行需投入的资源从人、财、物三方面考虑.人力通过企业孵化器人员总数和创业导师人数和来测算财力以基金总额、累计公共服务平台投孵化器和效率论文标题格式，有侧重地进行调整和改进.由于西部地区中配置低效型和规模不当型孵化器占比重相当，此调整过程中，一方面应重视孵化器自身管理水平和资源配置能力的提高，减少资源浪费另一方面也应注重对其规模的合理控制，避免规模过大或过造成资源浪费.特别是完全低效型孵化器，该类型孵化器资源配置和规模状态方面问题都较为严重，是效率改进中较为困难的一类，有关部门和管理者应对其高度重视. [基金项目：陕西省自然科学基金资助项目(2014JM9368)西北工业大学研究生创意创新种子基金资助项目(G2015KY0414)]