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作者简介：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]。
1.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：
minθ∑nj=1λjxj+s-=ax0∑nj=1λjyj-s+=y0，∑nj=1λj=1，λj≥0，j=1，2，…ns-≥0，s+≥0①
C2R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：
minθ∑nj=1λjxj+s-=ax0∑nj=1λjyj-s+=y0，∑nj=1λj=1，λj≥0，j=1，2，…ns-≥0，s+≥0②
DEA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”，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—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的服务而从事的相关活动的资金费用。（2）研发人员数：指从事设计、开发软件产品和软件相关服务的人员个数，体现了该企业具有的技术创新人员资本强弱。（3）研发设备原值：该指标是企业技术创新的物质保障，可以衡量企业技术开发涉及到的相关设备设施的先进性与完备性。（4）销售费用：该指标能够反映出企业所创新出来的新产品的销售或前期为了推广新产品对市场所作出的投入费用，通常软件产品的技术创新与实际的销售费用投入是成反比的。如果一个新产品对于市场来说是很稀缺的，则该产品对应的销售费用则较低。（5）新产品销售份额：一个重要的输出指标，等于新产品销售额/总产品销售额，反映新的软件产品给软件企业带来的收益的比重，代表了企业技术创新的利润指标。（6）专利数：衡量软件企业在一年内的技术创新的成果，从侧面也反映了软件企业技术创新的产品投产速度。（7）净资产增长率：另一个重要的输出指标，等于本年相比上年的净资产的变动率[6]。
3.实例验证与分析
本文利用DEAP-2.1软件进行计算分析，将新产品销售份额、专利数和净资产增长率作为输出指标，R&D费用、研发人员比重、研发设备原值和销售费用作为输入指标[7]，如表1所示，把南京8家软件企业2013年的输出、输入数据（数据来源于2013年企业年报），导入DEAP中，从投入角度，即在产出不变而输入最小的角度下，选择BC2模型并运行，得到如表2和表3所示的结果。
从表2和表3可以观察到：
（1）对南京8家软件企业进行DEA分析，有5家是技术有效且综合有效，1家（金智科技）是非技术有效也非规模有效，其技术效率最低，为0.639，2家（三宝科技和南大苏富特）非规模有效而技术有效。平均综合效率为0.898，平均技术效率0.955，平均规模效率0.937，总体来看，这几家软件企业的技术效率比规模效率稍好一些；
（2）综合效率为1的企业中，被当作参照次数最多的分别是润和软件、光一科技和熊猫电子，均为1次，剩余均为0次。所以综合效率最高的企业中，润和软件、光一科技和熊猫电子技术创新的效率最高，技术创新投入得到了最大的产出，其规模报酬达到了不变阶段，应保持这种规模与产出，保持这种投入的最高效率。而三宝科技、国电南瑞、金智科技、焦点科技和南大苏富特相对有效的稳健度较低。
（3）8家企业中三宝科技、金智科技和南大苏富特处于非有效，并且处于规模报酬递减阶段，这里就看出在原有的技术创新水平的基础上再增加投入量是不会带来更高的产出的，因此企业在这时没必要再增加投入量。其中三宝科技的vrste值为1，scale值为0.959<1，表明三宝科技的技术创新效率是技术有效而非规模有效的，因此三宝科技应保持其投入资源的配置比例，减少其投入以达到高综合效率；金智科技的vrste值为0.639<1，scale值为0.853<1，表明金智科技的技术创新效率是非技术且非规模有效的，所以要提高综合效率就需要调整企业的规模，适当的进行投入，还需要控制投入资源的配置比例，这样才能使其技术创新达到技术有效和规模有效；南大苏富特的vrste值为1，scale值为0.681<1，表明南大苏富特的技术创新效率是技术有效而非规模有效的，因此南大苏富特应保持其投入资源的配置比例，减少其投入以提高综合效率。
综上所述，三宝科技和南大苏富特的纯技术效率为1，而规模效率小于1，即对于其本身的技术效率而言没有投入需要减少、没有产出需要增加。两者综合效率没有达到有效是因为其规模和投入、产出不相匹配，需要减少规模。而对于非技术有效的金智科技，应进一步调整来改变其非技术有效的局面，由更进一步的分析计算得到表4：
从表4中，在最少投入的角度进行分析，在产出不变的情况下，可以观察到：
金智科技投入冗余值S-2♂=197.900，S-4♂=1011.087，产出不足值S+2♂=28.673。这说明为达到规模有效金智科技需要减少197.900的研发人员数和50834.512的销售费用支出；同时投入要素没有达到产出最大化，资源没有得到充分利用，可采取措施提高技术效率使专利数提高28.673，从而使金智科技的技术创新达到技术有效。同时，三宝科技和南大苏富特两个公司的技术创新都未达到规模有效，且均处于规模报酬递减阶段，应在调整之后，注意资源分配，按比例减少投入以达到规模不变的状态。
对于技术效率不高、资源没有得到充分利用的企业，可以对企业相关人员的培养上多下功夫，增强企业员工的综合技能，提高职员的综合能力，通过对人员培训加大投入，可以进一步提高从业人员的业务水平和相关的管理水平，提高办事效率，有利于企业减少成本开支，最大限度的利用企业相关资源，减少资源的闲置。当然，在如今竞争激烈、竞争力不断提高、市场需求变化极快的形势下，对各公司输入量进行有关调整时，应该根据该公司的背景条件进行恰当的调整，从实际出发实事求是，就现有资源做相应的调整和规划，以达到最适规模的状态[8]。
4.结束语
为了更好的研究南京市软件企业技术创新的投入与相关产出之间的关系，本文构建了以DEA的软件企业技术创新为基础的绩效评价指标体系，较科学、客观的总结和分析了技术投入与产出之间的相关关系，并且通过了实例验证，利用BC2模型进行求解计算，并在此基础上对本文实例中的企业技术创新投入和对应产出之间的状况提出了一些建议，以期企业的最终技术绩效可以达到最佳状态。通过这样的分析论证，可以让企业明确自身当前所处的位置，清楚企业目前所面临的竞争环境，明晰企业的创新水平和能力，为今后软件企业的进一步发展壮大提供相关的技术参考，还可以帮助企业更加合理、科学的安排企业的有关资源，减少资源的不必要的浪费，优化配置。企业按照这一目标方向发展，还可以对企业整体的技术革新和创新能力的提高奠定一些重要基础，为未来企业的实践发展具有重要的指导意义。（作者单位：南京财经大学工商管理学院）
参考文献：
[1]刘小艺.软件企业技术创新能力评价研究[D].大连：大连大学，2009.
[2]魏权龄.数据包络分析[M].北京：科学出版社，2004.
[3]贺提胜，夏春艳.基于DEA的房地产企业技术创新效率评价[J].合作经济与科技，2010（4）：20-21.
[4]张凌，刘井建.基于DEA的工业企业技术创新能力的综合评价[J].科技导报，2005，23（9）：50-52.
[5]孙立新.基于DEA的企业技术创新效率评价研究[D].大连：大连理工大学，2007.
[6]王昕宇.科技型中小企业技术创新能力评价研究[D].天津：天津科技大学，2009.
[7]韩颖.DEA方法在我国工业部分产业技术创新效率评价中的应用[J].技术经济，2008（3）：81-83.
[8]郭卫东.中小软件企业技术创新绩效评价与分析[J].市场论坛，2011（8）：33-34.