颜正清+张喜征+蔡月月+罗文

摘要： 建立了对拥有多个研究院所的创新型大型企业集团研发部门的研发绩效评价模型。首先，通过技术分成率把研发贡献从总产值中分离出来，利用扩展的C-D函数模型计算出研发资本投入产出弹性和研发人力投入产出弹性；然后通过模型计算出研发投入要素的边际产出率，并用熵权法客观地对各产出评价指标赋权重建立了研发绩效综合评价模型。最后将模型应用到SN集团内19个研发部门研发绩效评价。

Abstract： This paper builds a R&D performance evaluation model， which has three indexs： R&D captial marginal output ratio， R&D labor marginal output ratio and R&D intput-output integrated ratio， for large innovative group enterprise which has several research institutes. Firstly， we use the contribution rate of technology to separate R&D contribution from output and use the extend C-D production function model to calculate the output elasticity of two R&D intput factors； Secondly， we calculate the marginal productivity of R&D input factors through model， and then we use the entropy weight to give the weights and establish the R&D performance evaluation model. Finally， an empirical analysis of nineteen enterprises proved the validity of the model.

关键词： 集团企业；研发绩效评价；指标体系；熵权法

Key words： group enterprise；R&D performance evaluation；index system；entropy weight

中图分类号：F270.3 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2018）02-0082-03

0 引言

研发活动创造和积累知识，促进产品创新和工艺创新，推动经濟可持续增长。因而，测算R&D贡献一直是经济学和管理部门研究的重点问题之一。对于创新型企业而言，研发创新更是其核心竞争力重要来源，因而研发绩效评价是创新型企业需要解决的关键问题之一。目前对企业研发绩效的研究比较多，有的从宏观层面进行研究，如Eric C.Wang认为政府的R&D投入、国家科技实力和经济自由化程度会对国家整体的R&D效率产生影响[1]。王伟光建立了中国工业行业技术创新效率指数，对中国38个行业的技术创新效率进行比较[2]。黄鲁成、张红彩采用因子分析定权法测算了北京制造业的技术创新效率，选取产品项目数、专利申请数、新产品销售收入和新产品工业总产值作为技术创新的产出指标[3]。有些则从较微观层面展开研究，如Donald C.Hambrick与Ian C.Macmillan分析了企业所在行业中的技术机会、企业规模和R&D经验、企业与市场联系的紧密度、生产活动对产品创新的适应性对企业研发效率的影响，并采用1971-1976年102个美国500强企业的数据进行了实证研究。他们分别用新产品产出、R&D投入与产出回归后的余项衡量企业研发效率[4]。更多的研究则是从方法层面着手的。以Charnes、Cooper和Rhodes于1978年提出的数据包络分析技术（Data Envelope Analysis，DEA）为代表[5]。还有的用战略绩效评价方法来研究的，如邹刚，张鹏飞（2008）[6]应用平衡记分卡测评研发绩效，但由于平衡记分卡本身的缺陷，不能说明各个指标的重要程度和内在联系程度的大小，主观性较强；另外还有一种参数计量方法，以随机前沿分析方法（Stochastic FrontierAnalysis，SFA）为代表。

本文针对拥有多个研究院所的创新型大型企业集团建立各研发部门的研发绩效评价模型，模型在确定绩效评价的原始指标的基础上，首先将研发投入指标加以综合，再用以除各研发产出指标得到各分指标的投入产出比；由于这样得到的各分指标的投入产出比量纲不一致，本文采用熵权法客观地对各评价指标赋权重并得到绩效排序；最后根据某企业集团内19个研发部门的实际数据对其研发绩效进行评价，验证所建模型的实用性及有效性。

1 企业研发绩效评价指标及相关参数

1.1 企业研发绩效评价指标的选取

本文从研发的投入和产出两个层面设计出一个较简化且实用的研发绩效评价指标，分别是研发经费X1、研发人员数X2、发明专利授权数X3、国家级科技奖励数X4、新产品销售收入X5和新产品利润分成X6等六大指标。在上述六个评价原始指标的基础上，再以研发资本投入产出绩效、研发人力投入产出绩效和研发投入产出综合绩效作为各研发部门绩效的评价性指标（见表1）。

1.2 技术分成率计算模型

由于总产值中包含研发、生产和销售系统等多方面的贡献。实际应用中，研发贡献值常采取技术分成率的办法来确定。计算公式为：

其中，rt为技术分成率；Pt为静态投资回收期，P 为动态投资回收期，只有当P >P 的情况下，项目的进行才可行，即P -P >0；n为收益期（即有效的投资收益年限）；M，N为两个权重系数，且M>0，N>0，M+N=35%（来源于联合国技术情报交流中心（TIES），考虑到技术型无形资产的超额收益能力），按照我国公司法中关于技术投资比例的规定，可以将N设定为20%，则M就为15%。endprint

1.3 基于熵权法的集团企业研发绩效综合评价模型

熵权法是利用各指标的熵值所提供信息量的大小来确定指标权重，是一种客观的赋权方法[7]。熵权法给指标赋权可以避免人为因素的干扰，使评价结果更符合实际，克服了其他评价方法在指标的赋权过程中受人为因素影响较大的问题。

1.3.1 数据的标准化处理

设被评价的研发部门为Y=（Y1，Y2，…，Ym），评价指标体系为A=（A1，A2，…，An），则n个指标对m个被评价对象的评价指标体系可用矩阵X表示：

其中，i表示参评研发部门i，j表示评价指标j，xij表示针对参评研发部门i的评价指标j的取值。

数据的无量钢化处理可以解决由于指标间差异较大，导致不同指标间在量上不能进行比较的问题[8]。由于本指标体系的指标是望大型指标，且都为正值，故无量纲化公式为：

其中rij为第j个参评部门第i个指标规范化处理后的值；xij为第j个参评部门第i个指标的值。

1.3.2 评价权重的确定

熵权法能有效地避免人为因素的影响，是指标权重的确定更加具有科学性，最终提升计算结果的有效性[9]。

1.3.2.1 各指标熵值的计算

设Hj为第j个评价指标的熵值，则熵值Hj为：

式（3）中，k= ，fij= ，并设fij=0时，有fij ln fij=0。

1.3.2.2 各指标熵权的计算

设wj为第j个评价指标的熵权，则指标的熵权为：

式（4）中，Hj为第j个指标的熵值。

1.3.3 基于熵权法的企业绩效综合评价模型

设Pi为第i个研发部门的综合评价得分，根据线性加权综合评价公式[10]，则各研发部门的综合投入产出得分为：Pi= wjfij（5）

式（12）中，wj为第j个评价指标的权重，fij为评价指标规范化得分。

2 应用：SN集团企业各研究部门研发绩效评价

2.1 样本数据获取

湖南SN集团企业是国内第二批被认证的大型创新型企业，下设研究院（所）19个，其中国内15个，美国2个，印度1个，欧洲1个，研发是该集团核心能力的来源。下面将以2013-2014年的两年的数据为基础对2014年各研究院所研发绩效进行评价。

2.2 各参数的计算

2.2.1 技术分成率的计算

SN集团企业所处的行业为工程机械行业，行业竞争激烈，产品按需定制比例高，产品生命周期较短，因此，其静态投资回收期和动态投资回收期设置期较短。技术分成率的取值大约在20%到34%之间。由于研发是S集团首要的核心能力，因此， S集团的技术分成率定为32%，并且该值也得到了S集团研发部门的认可。

2.2.2 研发投入要素产出弹性系数α、β的计算

获取原始数据（来源于年报：该数据是集团企业各研发部门混合面板数据），依毛利的32%的技术分成率可计算得到研发贡献值（研发产出），得表2。

根据公式ln（Y）=ln（A）+？琢 ln（K）+？茁ln（L）+？着，其中Y是研发贡献，K是研发资本投入，L是研發人员。考虑到研发投入产出的时间滞后性，当年的研发投入数据都是前两年研发投入的综合值。对上表用eveiws做回归分析，结果如下：

从图1可以得出：ln（Y）=0.67+0.65ln（K）+0.42ln（L），即α、β值为：α=0.65，β=0.42。由于α+β=1.07>1，可以看出S集团目前处于规模效益递增阶段。

2.3 SN 集团企业研发绩效评价

根据公式（5）可得各研究机构研发绩效综合得分，见表3。

3 结论

研究表明，SN集团的研发贡献较大，人员边际贡献远大于资本边际贡献，并且集团目前依然处于快速发展扩张期，还没有达到最佳规模效应点。就研发人员来看，研发人员潜力还没有到达最理想状态。需要加强对研发人员的激励，促使研发人员产出更大的贡献。

从各单位横向比较看，各单位之间的投入产出业绩的相差较大。然而，并不能绝对依此判断得出最好的和最差的单位排名。事实上，由于各类产品的市场成熟度、市场竞争程度的不一样，还有国家宏观经济的影响，各研究院的经营业绩无法用单一的利润指标来衡量。因此，除利润指标外，直接研发产出是判断各研究院的重要指标，因为这样的指标受外界市场因素的影响相对较小。故管理者要综合地、辩证地应用本方案的评价结果。

参考文献：

[1]Eric C.Wang.R&D Efficiency and Economic Performance：A Cross-country Analysis using the Stochastic Frontier Approach.[J].Journal of Policy Modeling.2007，（29）：345-360.

[2]柴玮，申万.中国与7国集团研发投入与绩效评价研究[J]. 科研管理，2015（S1）：440-446.

[3]黄鲁成，张红彩.北京制造业行业的技术创新效率评价[J].科学学研究，2005，23（Z1）：279-282.

[4]Donald C.Hambrick，Ian c.Macmillan.Efficiency of Porgduct R&D in Business units： The Role of Strategic Context[J].Academy of Management Journal 1985，28（3）：527-547.

[5]Berger A.N. and Humphrey.D.B. Efficiency of Financial Institutions： International Survey and Directions for Future Research [DB/OL]. Finance and Economics Discussion Series， Federal Reserve Board， No.11. Available from： http：//netee.mcc.ac.uk/WoPEc/data/PapeDs/fipfedgfel997-11.html.

[6]马宗国.研究联合体研发创新绩效评价及发展对策研究[J]. 科学管理研究，2014（01）：55-58.

[7]章穗，张梅，迟国泰.基于熵权法德科学技术评价模型及其实证研究[J].管理学报，2010（12）.

[8]于鹏飞，王丽娜.财务预警中样本数据无量纲化方法的选择[J].会计之友，2005，7（1）.

[9]李婉琳，孔祥利.基于熵权法的资源型地区技术创新能力与经济转型绩效研究[J].科技和产业，2016（01）：110-116.

[10]郭俊华，程聪慧，何军，何晓君，李祥太.基于熵权法的科技人才项目绩效评价研究——以上海市“浦江人才”计划为例[J]. 科技进步与对策，2015（19）：119-125.endprint