企业R&D项目绩效评价指标体系测度与模型构建

企业 R&D 绩效 评价 指标 体系
指标分类 投入角度
产出角度
表 1 企业 R&D 绩效评价指标体系
一级指标 资源投入 （包括技术价值、经济价值和 管理风险）
技术价值（O1）
经济价值（O2）
管理风险（O3）
二级指标 人力资源条件（I1） R&D经费投入（I2） 企业技术条件（I3） 知识基础（I4） 技术转移能力（O11） 竞争力提高程度（O12） 新增知识价值（O13） 社会净效益（O21） 企业利润（O22） 技术交易能力（O23） 项目团队协作能力（O31） 创新频率（O32） 成功保障程度（O33）
要对各个评价维度（技术价值、经济价值和管理风险）赋予权重。由于权重允许变化，BCC
模型不适合用在此处，因为存在虚拟输入变量 1，并且输出变量在某一程度上对每个决策单
元来说影响都是相似的，而 BCC 模型在本质上是对被评价 DMU 具有较低效率值的指标赋
予权重为 0，而突出具有较高效率值指标的作用，结果将导致效率值较低的两个输出指标被
⎛ ⎜ ⎝
1 m
m i =1
xi0 − si− xi 0
⎞⎛1
⎟ ⎠
⎜ ⎝
s
s r =1
yr0 + sr+ yr 0
⎞−1 ⎟ ⎠
（4）
如果 ρ = 1 ，则决策单元有效，这与所有松弛量等于 0（ si− = 0, si+ = 0 ）相一致；如果
ρ < 1，则决策单元非有效。因为输入为虚拟变量 1，即 xi0 = 1，并有 si− = 0 ，可以知道
1本课题得到高等学校博士学科点专项科研基金（项目编号：20030217005）资助和黑龙江省自然科学基金 （G2004-25）资助
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活动融为一体，从企业角度度量具有合理性，主要从企业所拥有的设备来衡量。知识基础是 表示企业吸收、消化与转化新技术的能力，以企业年初专利拥有数量来衡量。
⎪ ⎨
⎪
⎪
⎪
∑n j =1
yjλj
− s+
=
y0
∑ λ n j=1 j
=1
⎪⎩
λj ≥ 0, s− ≥ 0, s+ ≥ 0, j = 1, 2,L, n
（2）
各个变量涵义同上。假设模型（1）和模型（2）的最优解为 λ0 ,θ 0 , s0− , s0+ ，当θ 0 = 1，
并且 s0− = 0, s0+ = 0 ，则有决策单元 j0 为 DEA 有效；当θ 0 < 1 ，则有决策单元 j0 为非 DEA
型得到结果为 1.11（即效率值为 90%），其简单平均值也为 0.9；当输出结果分别为 1.0，1.0
和 0.7 时，利用模型得到结果为 1.14（即效率值为 88%），而简单平均值为 0.9。因为利用了
转化后的平均值，形成了一个相对更大的包络面，更利于比较分析。
改进后的模型没有对松弛量赋予权重，则不同指标对最优值贡献的地位相等。经过讨论，
2.2 评价指标体系的测度内容
指标设计的原则要求客观性、易测度性，因此采用简易定量指标组合的方法表示复杂定 性或定量问题。为了减少计算的难度，技术价值评价、经济价值评价和管理风险评价采取相 同的输入向量，指标包括人力资源条件、R&D 经费投入、企业技术条件和知识存量。人力 资源条件由从事科技研究人员的数目来反映，并且赋予不同层次的研究人员不同的权重。 R&D 经费投入反映对 R&D 项目的财力支持，包括企业自筹、负债、其它企业或金融机构 融资和政府资助三个方面。企业技术条件并不直接反映 R&D 活动，但是很多企业与 R&D
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企业R&D项目绩效评价指标体系测度与模型构建1
陈伟，张凌，刘井建
哈尔滨工程大学经济管理学院(150001)
email: hrbust@sohu.com
摘 要：企业 R&D 绩效评价是绩效管理的一部分，建立完善的评价指标体系和合适的评价模 型是绩效评价的基础。根据企业 R&D 活动的特征，建立了企业 R&D 项目绩效评价指标体系， 并且构建了基于 DEA 的两阶段评价模型。 关键词：企业 R&D 项目 绩效评价 指标体系 两阶段法
1．引言
本文从在 经 济全球化 和 市场经济 日 益完善的 环 境下，研 究 与开发（Research and development, R&D）是企业核心竞争力的源泉与可持续发展的保证，是屹立于全球企业之林 的战略性要素。由于市场竞争的加剧，我国企业加大了R&D的投入力度，但R&D活动具有 较高的风险性和不确定性。建立企业R&D项目绩效评价指标体系，构建企业R&D项目绩效 评价模型，系统分析和综合评价企业R&D绩效，对于企业客观地认识自身的R&D状态，有 效地利用企业有限资源，降低投资风险，采取科学的R&D战略，保持和提高竞争优势，取 得最佳的经济效益具有重要的意义。
忽略。运算检验后发现， BCC 模型计算出的平均效率值比较高（0.94），但是大多数决策单
元存在显著的松弛量。
由于去除了目标函数（4）的前半部分，SBM 模型的最优值本质上是第一阶段输出结果
经过转化后的平均值。比较转化后平均值和将这些输出简单平均值相比较发现，转化后的平
均值对相对劣的一方面“惩罚”力度加大，比如：输出结果值分别为 0.9，0.9 和 0.9，利用模
有效，若有 si 0− > 0, sr 0+ > 0 ，则有决策单元 j0 的第 i 项的投入指标值在 DEA 的相对有效面
的“投影”（即改进的目标值）为（θ
x0 ij0
−
si0− ），第 r
项产出指标值在相对有效面上的投影（即
产出的改进目标值）为（ yrj0 + sr0+ ）。
3.3 第二阶模型设计段
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成功保障程度是管理风险最直接的体现，与按时完成项目数目正相关，与未能按时完成 项目数目和中途终止项目数目之和负相关。
3．企业 R&D 项目绩效评价的两阶段 DEA 模型构建
3.1 企业 R&D 绩效评价模型设计原理
两阶段法最初由Athanassopoulos提出并应用于评价服务绩效[3]，Rouat将改进的两阶段模 型应用于评价银行绩效[4]。本文利用其基本原理，将两阶段法应用于评价企业R&D绩效。
∑ ∑ ⎧
⎪min ⎪
ρ
=
⎛ ⎜
1
−
⎝
1 m
m i =1
xi 0 − si− xi0
⎞ ⎟ ⎠
⎛ ⎜
1
+
⎝
1 s
s r =1
yr0
+
s
+ r
yr0
⎞ −1 ⎟ ⎠
(DSBM )
⎪ ⎨ s.t.
⎪
⎪
x0 = X λ + sy0 = Y λ + s+
⎪⎩ λ ≥ 0, s - ≥ 0, s + ≥ 0
（3）
3.2 第一阶段模型设计
CCR 模型假设规模收益不变（CRS），将规模和纯技术效率合并为一个整体效率——整
个决策单元（DMU）的技术效率。引入基于输入的 CCR 模型，如模型（1）。
∑ ∑ ⎧min θ − ε[ m s+ + s s− ]
⎪
i=1
r =1
(DCCR )
⎪⎪s.t. ⎨
⎪
⎪
∑ λ x n j =1 j j
第二阶段。DEA 方法从 3 个不同的维度衡量企业 R&D 活动的绩效并能够提供切实的改 进目标（投影值），但是各个模型并不能说明系统（R&D 活动）的整体效率。企业可能要集 中改进一个或两个方面以提高他们的竞争优势，但有时改进了一方面，而是以降低其它方面 的效率为代价的。比如企业注重提高 R&D 项目的技术价值，经济价值可能就会受到影响， 并有可能增大风险程度，如果企业追求 R&D 活动的经济价值，以获取利润、降低风险为目 标，可能会以降低技术价值为代价。因此，第二阶段模型设计主要目的是指引企业应该集中 改进哪些方面以提高 R&D 项目的整体效率，方法是将第一阶段 NCN-I 模型的计算结果作为 第二阶段 DEA 模型的输出指标，并引入一个虚拟（Null）输入变量 1。
第一阶段。对企业R&D项目绩效评价并排序有利于确定最需要补助的项目，同时还可 以奖励运营好的项目，但是许多评价仅仅根据R&D项目的某一个或两个方面（比如财务指 标或非财务指标）作为评价标准。为了克服评价的片面性，分别运用基于输入的CCR模型 （CCR-I）和基于输入的BCC模型（BCC-I）[5]对R&D项目绩效从技术价值、经济价值和管 理风险三个维度评价，CCR模型为了说明技术效率，而BBC模型允许规模收益可变说明纯技 术效率。
技术价值评价、经济价值评价和管理风险评价所包含的具体涵义不同，因此输出向量不 能采取同一标准。
（1）技术价值从技术实现和技术转移的角度衡量R&D项目的实现价值。产出指标有技 术转移能力[1]、竞争力提高程度、新增知识价值。
技术转移能力主要从参加培训人员数目来反映。 竞争力提高程度主要从产品创新和工艺创新对企业主要产品成本平均降低程度来反映。 新增知识价值是体现技术价值最主要的指标，从该年所取得的技术成果的数目来反映。 （2）经济价值指经济活动取得的物质效用和经济收益，反映了投入与产出、费用与效 用之间的关系，产出分别用社会净效益[2]、企业利润、技术交易能力三个指标来体现。 社会净效益是站在国家或全社会的立场上，考察企业 R&D 项目对整个国民经济的净贡 献，该指标从企业的角度间接反映。 企业利润是从企业的角度地间接反映 R&D 项目研究成果经济价值，因为企业 R&D 活 动大多是渐进性的创新，创新产品界限难以界定。 技术交易能力是 R&D 活动最直接的经济价值体现，为了说明能力的大小，对年内技术 引进费用和年内技术改造费用仍作为产出指标。 （3）管理风险主要是为了反映 R&D 项目的风险程度，为决策者提供决策的依据，以 避免 R&D 项目风险过大难以成功而造成的人力、物力和财力的浪费。指标包括项目团队协 作能力，创新频率和成功保障程度。 项目团队协作能力也是间接测度指标，从人员流动反映内部协作能力的强弱，与年内引 进科技研究人员数目正相关，与年内流出科技人员数目成反比。 创新频率与项目平均研发周期成反比，而平均研发周期与风险大小正相关，将创新频率 作为产出，作为评价管理风险的一个间接指标。
（1）第二阶段评价指标。经过以上分析，建立第二阶段评价指标如表 2。
表 2 企业 R&D 项目绩效第二阶段评价指标设计
指标 设置
输入指标
虚拟变量 （1）
输出指标 技术价值效率值 经济价值效率值 管理风险效率值
（2）第二阶段模型选择。假设松弛量显著，则基于松弛量评价的（SBM）模型被用来 衡量绩效值更具有代表性，效率值仅由松弛量来决定，如模型（3）所示。
可变（VRS），仅仅衡量决策单元的纯技术效率，并且其前沿面是不通过原点、分段的线性
凸包，如模型（2）。
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∑ ∑ ⎧min θ − ε[ m s+ + s s− ]
⎪
i =1
r =1
∑ ⎪⎪s.t.
λ x n
j=1 j j
+
s−
= θ x0
(DBCC )
2．企业 R&D 项目绩效评价第一阶段指标体系及测度
2.1 指标体系的建立
通过企业 R&D 绩效制约因素是多层次的动态系统，涉及的因素众多，结构复杂，只有 从多个角度和层面来设计指标体系，才能准确反映技术创新项目 R&D 绩效。指标体系从技 术价值、经济价值和管理风险三个维度构建，用以评价企业 R&D 绩效，如表 1。
其中 X 和 Y 分别表示输入向量和输出向量， m 和 s 分别表示输入指标和输出指标的数目。
详细内容可以参照文献[5]。
（3） 模型改进。模型（3）是基于输入的衡量混合（Mixed）效率的最优化模型，为 了从投入产出的综合角度衡量，Cooper[5]建立新的目标函数如（4）所示。
∑ ∑ min
ρ
=
+
s−
= θ x0
∑n j =1
yjλj
− s+
=
y0
⎪⎩ λ j ≥ 0, s− ≥ 0, s+ ≥ 0, j = 1, 2,L, n
（1）
其中θ 表示技术效率， x j 和 y j 分别表示输入输出向量， ε 为非阿基米wenku.baidu.com无穷小的正数。
为了将技术效率分离成两个部分，BCC 模型放松了对规模收益的约束，允许规模收益
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∑ 1 m xi0 − si− = 1，（4）式中的目标函数可以进一步简化。
m i=1 xi0
（4）进一步讨论。假设 R&D 绩效评价的 3 个维度的内容相似，则赋予权重相等。如
果为了突出某一方面，或者强调两个方面之间具有一定的联系（可以通过比率表示），就需