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我国高新技巧工业中大中型产业企业科技翻新才能的DEA

来源:www.zhuoyangdx.com | 时间:2014-5-23 16:44:33 | 发布者:华采传媒 | 关键词:代写文章,代写软文
摘要:本文通过利用DEA评价方式,树立我国高新技巧产业中大中型产业企业科技翻新才能评估指标、评价模型,并做出分析。分辨应用CCR模型、BBC模型以及超效力DEA模型对问题进行剖析。通过盘算成果对各个工业进行梳理并提出倡议。
摘要:本文通过利用DEA评价方式,树立我国高新技巧产业中大中型产业企业科技翻新才能评估指标、评价模型,并做出分析。分辨应用CCR模型、BBC模型以及超效力DEA模型对问题进行剖析。通过盘算成果对各个工业进行梳理并提出倡议。 
要害词:高新技术产业 超效率DEA CCR模型 BCC模型 
 
一、引言 
 
20世纪90年代初以来,高新技术产业已经成为世界经济最富有活气的增长点,成为社会财产以多少何级数增加的主导力气。我国的高新技术产业是从改造开放当前发展起来的,可以说起步较晚。固然在化学、医疗器械、航空航天、电子信息技术、生物工程等方面都有所发展,并建破了很多大中型工业企业,然而面向国际市场的剧烈竞争仍有很大的艰苦。为此,咱们有必要建立一套迷信、公道的评价体制,使我们更明白地了解到应采用何种办法来补充不足。目前,我国对高新技术产业评价与发展的研究还不是很完美,良多学者对这个问题也在一直地进行研究,如贲友红在对江苏省各市高新技术产业发展的评价研究中应用了主成分分析法,对江苏省各个城市的高新技术产业的发展情形进行了分析及评价。李拓晨在我国高新技术产业竞争力主要指标评析,运用我国高新技术产业10年发展的症结指标进行统计分析,而以上文章评价的方法都带有较强的主观性。为了使评价更为客观,海内有许多学者抉择运用DEA方法对我国高新技术产业的科技立异能力进行评价,其中最具代表性的文章如李 在基于DEA方法对我国区域高新技术产业园区的效率分析中运用数据包络分析中的CCR模型、BCC模型和Malmquist因素出产力指数法,采取了比拟客观的评价方法,对我国27个地域的高新技术产业园区构建三层评估系统,提出增进我国高新技术产业园区策略进级的政策提议。 
 
二、DEA方法的基础思维及评价模型 
 
(一)数据包络分析 
数据包络分析(DEA,Data Envelopment Analysis)是美国运筹学家A.Charnes和W.Cooper等学者提出的以绝对效率概念为基本,依据多指标投入跟多指标产出对雷同类型的单位(部分)进行相对有效或效益评价的一种新的体系分析方法。 
DEA方法存在与其余多目的评价方法不同的上风:在对决策单元(DMU,Decision Making Unit)进行评价时,它不必斟酌指标的量纲,也不须要当时肯定指标的相对权重,更不用断定决策单元的各输入输出之间的显式函数关联,这就消除了许多主观因素。不仅加强了评价结果的客观性,而且还使问题得到简化。因而,取舍DEA方法定量研究我国的高新技术产业中大中型工业企业科技创新能力。 
(二)CCR模型和BCC模型 
CCR模型是丈量综合技术效率的模型,而BCC模型是测量纯技术效率的模型。在CCR模型的基础上加上λ之和为1这个束缚前提即得出BCC模型。两个模型在有效性的断定上是一致的。由CCR模型计算出的效率值 除以BCC模型下计算出的纯技术效率值θBCC,就可得到各决策单位的范围效率值θ',以便进一步懂得技术效率欠缺的原因是规模无效率仍是纯技术无效率。这样两者联合起来便可以对决策单元技术效率和规模效率进 
行综合分析。两个模型如下: 
CCR模型: BCC模型: 
min{θ-ε ( ∑ s + +∑s- )} min{θ-ε ( ∑ s + +∑s- )} 
s.t.λj xj +s+ =θx0 s.t.λj xj +s +=θx0 
s.t.λjyj-s- = y0 s.t.λjyj -s- = y0 
θ无约束 θ无约束 
λj≥0, j=1,2,…,nλj≥0, j=1,2,…,n 
s+≥0, s- ≥0λj=1 
s+≥0, s- ≥0 
以上两个模型中的 为非阿基米德无穷小量,在本文中取ε =10-10。 
(三)超效率DEA模型 
一般 DEA办法可以用来评价决议单元 (评价对象 )的效率是否到达最优。超效率 DEA模型能够对效率达到最优的决策单元 (评价对象 )进行再排序,其模型为: 
min{θ-ε ( ∑ s + +∑s- )} 
s.t.λjxj+s+ =θx0 
s.t.λjyj -s-= y0 
θ≥0, 
λj≥0,j=1,2,…,n 
s+≥0, s-≥0 
ε为非阿基米德无限小量,在本文中取ε=10-10。 
评价根据:如果效率指数θ<1,则表明科技投入产出没有达到最优效率,即没有使科技投入转化为最大的科技产出;如果效率指数θ= 1,则表明科技投入产出恰好达到最优效率,即科技投入正好转化为最大的科技产出;假如θ> 1,则表明科技投入产出超过了最优效率。例如效率值为132% ,则表现该地区即便再等比例地增添32%的科技投入,它仍能坚持相对有效即效率值仍能保持在1以上。 
形成的超效率 DEA模型与现有研究的重要差别有以下三点: 
(1)超效率 DEA模型可以对有效前沿面上的评价对象进行再排序 ,改变了传统DEA 模型不能对有效的评价对象进行辨别的弊病。在科技评价中超效率 DEA模型可以对效率都达到最优的决策单元进行分辨哪个效率更高。 
(2)通过引入输入指标松弛变量s-,可以反应不达到效率最优的评价对象的输入冗余,转变了现有的 DEA科技评价研讨只能对评价对象进行排序而不能发明效率低的起因。 
(3)通过引入输出指标松弛变量s+,可以反映没有达到效率最优的评价对象的产出不足,改变了现有的 DEA科技评价研究只能对评价对象进行排序而不能发现效率低的原因。
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