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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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。