基于系統動力學與DEA的企業技術創新項目效率評價方法研究

陳光宇　何菊芳　王瑞琦　蘇梟凌(電子科技大學，成都　611731)

基于系統動力學與DEA的企業技術創新項目效率評價方法研究

陳光宇何菊芳王瑞琦蘇梟凌(電子科技大學，成都611731)

〔摘要〕本文綜合考慮項目層和企業組織層影響因素，提出企業技術創新項目效率綜合評價方法。首先分析組織層與項目層的影響因素;然后，構建涵蓋項目層和組織層影響因素的兩層次系統動力學仿真模型，為所建立的數據包絡分析模型提供仿真值，有效解決數據包絡分析模型中定性變量的量化;最后，以國內紡織業某大型集團公司多項技改項目為例，驗證建模思路與方法的正確性。研究成果對于企業技術創新項目的有效管理具有指導意義。

〔關鍵詞〕技術創新項目項目效率系統動力學數據包絡分析

引言

企業技術創新項目是指企業應用新知識、新技術、新工藝，開發生產新產品，提供新服務，占據市場并實現產品市場價值的項目。一般而言技術創新項目投資規模大，高風險，高效益，強調技術開發與應用的統一，是企業技術創新的支撐和基石，關系著企業的未來。通過對已施技術創新項目效率進行綜合性檢驗和測評，企業能夠科學地認識自身的技術創新項目開展狀態，針對性地進行項目管理，從歷史中汲取經驗，以得到更好的經濟效益和社會效益。

項目效率的評價，其建設成本和進度因素是實踐和學術中公認的必須考慮因素。項目管理中，以進度績效指標(SPI)與成本績效指標(CPI)等為主要評價指標的掙值管理(EVM)技術是對項目的成本和進度進行集成管理的一種重要方法［1］。且Turner［2］認為項目多維度多層次的產出因素以及影響產出的投入因素也應該加入其中。因此周申蓓等［3］考慮技術創新項目的人力物力財力投入，以及創新成果和經濟效益產出，評價企業的技術創新項目績效。戴迎國等［4］在技術創新項目的選擇時，著重考慮了項目的投入成本和經濟產出，并加入風險約束。但上述研究主要側重于技術創新項目的局部經濟效益，若要綜合性評價技術創新項目效率，還應考慮更多領域的影響因素。

J. Langrish［5］指出決定技術創新活動成功的關鍵要素有:領導者，市場需求了解度，科研能力，內外部協作，創新資源以及政府的支持。同時于海云等［6］論證了企業家信心、創新戰略、資源和能力對企業技術創新的重要影響。曹勇等［7］分析了專利獲取、專利保護、專利商業化與技術創新績效的影響關系與影響因子。李平等［8］指出政府資助對企業技術創新有正向促進作用。由此可以看出，企業技術創新項目的潛在影響因素眾多，是一個復雜的系統工程。因此綜合考慮上述項目層與企業組織層的影響因素，才能全面的評價企業技術創新項目效率。

針對項目效率的評價方法很多，包括數據包絡分析［9］、系統動力學［10］、平衡計分卡［11］等。其中數據包絡分析(DEA，Data Envelopment Analysis)是從投入與產出的角度來評價效率，規避各因素之間的相關性，不必假設指標權重，排除人為干擾因素，客觀、科學、有效。但傳統的DEA方法評價復雜系統會出現多個有效率的決策單元(DMU) (效率值為1)，而無法對有效DMU進一步分析排序。而超效率DEA (Super Efficiency DEA，SE－DEA)模型可有效解決此問題，允許效率值大于1 (稱為超效率值)，可對有效DMU進一步分析，評價結果更具區別性。因此SEDEA方法評價企業技術創新項目具有更大的優勢。其中DEA方法評價指標的選擇和量化是決定評價質量優劣的核心步驟，要遵循體現研究內涵具有可比性，定量為主、定性為輔的原則［9］。對于其中定性指標的量化很多學者采用專家判斷的方式［12，13］來取值，但這種方法會不可避免的引入主觀因素，影響評價結果的準確性。

本文運用系統動力學(System Dynamic，SD)模型仿真來得到DEA投入與產出定性指標的值［14，15］。SD是以反饋控制理論為基礎，考慮各因素交互作用的動態建模方法［16］。該方法還能有效解決復雜系統因素間的交互因果關系，因此能很好地模擬技術創新項目的復雜多因素情況［17］，并以多因素仿真得到DEA模型的投入產出指標值，更能反映出指標的多因素影響關系。

綜上所述，本文在技術創新項目的項目層(建設和運行)因素上，加入企業組織層影響因素，結合SD與SE－DEA方法，模擬企業技術創新的多因素復雜情況，解決定性指標的量化難題，綜合評價企業技術創新項目效率。首先通過SD綜合項目層和企業組織層的影響因素構建技術創新項目的網絡模型，再以多個實際技術創新項目(本文所選的項目為技改項目)案例數據為基礎，進行仿真運算得到SE－DEA模型投入產出指標的值，接著通過SE－DEA模型計算各項目的效率值。本文的研究思路見圖1。

1　企業技術創新項目效率影響因素的確定

基于上述研究分析，將技術創新項目影響因素分為項目層和組織層兩個層面。項目層影響因素反應項目建設及運行的實際具體情況。按照項目實際情況，項目的建設和運行期可劃分為幾個階段，隨著階段的不同，項目層的影響因素的值具有隨時間變化的動態性;組織層影響因素綜合反映企業的科研能力、管理水平、戰略目標等所營造的技術創新氛圍。由于企業文化剛性的存在，短期內組織層因素的值基本不會發生變化［18］。兩層次中均含有定量和定性指標。

圖1　企業技術創新項目效率評價框架

1. 1項目層主要影響因素確定

項目層的影響因素分為項目建設和運行兩個部分。項目建設中計劃進度與實際進度的差異決定項目的延期時間，從而產生加班費用，且建設所需的材料、人力、設備、其他費用也會影響項目建設實際總費用;由于本文所選技術創新項目均為技改項目，項目實際運行過程中，項目前后產品收益比反應項目的經濟效益，項目竣工的SPI影響項目投產期，另外項目建設前后產品的生產成本、銷售量均是項目效益的重要反映指標。故本文確定的項目層主要影響因素如圖2所示。

1. 2組織層主要影響因素確定

以J. Langrish［5］的研究為基礎，通過文獻的查找和閱讀，本文選定的技術創新項目企業組織層影響因素主要包括以下幾個方面。

1. 2. 1企業家信心

J. Langrish指出了技術創新活動中組織領導者的重要地位，本文以企業家信心來衡量。另外于海云等［6］也論證了企業家信心對企業創新績效的正向促進作用。同時企業家信心會受到組織運行效率、內部基礎研發能力(內部創新)的影響。

1. 2. 2創新戰略

創新戰略反應企業對市場需求的了解。于海云等［6］指出創新戰略會對創新績效產生決定性的影響;且Freeman［19］認為企業外部技術的獲取(外部創新)與內部基礎研發活動(內部創新) 會推動企業的創新戰略。

圖2　項目層影響因素分解圖

1. 2. 3科研能力

J. Langrish強調了技術創新中科研能力的重要作用。企業科研能力的影響因素包括研發人力資源量、企業擁有的產學研合作項目數、內部創新等。同時科研能力還會影響企業專利實施率。

1. 2. 4內外部協作

本文以干系人滿意度來衡量企業組織內外部的合作績效。企業需要同時給內外部顧客提供合適的價值，內部顧客是幫助企業生產價值的基礎，包括研發人員、各層級員工等，在此處外部顧客主要指政府以及外部研發協作團隊;因此本文的干系人滿意度反應了內外部研發人員、政府、項目實施人員的協作滿意度情況。

1. 2. 5技術創新資源條件

企業內部年均研發投入反應了企業獲得技術創新所需資源的條件。

1. 2. 6政府支持

政府投入資金是政府對企業技術創新活動支持的表現。

基于以上分析，組織層的影響因素如圖3所示。

圖3　組織層影響因素分解圖

1. 3 SE－DEA模型投入產出指標的確定

投入產出指標的選擇決定效率評價質量優劣。對企業技術創新項目評價，其指標選擇要遵循體現研究問題的內涵、具有可比性、定量定性指標相結合的原則。實際計劃費用比和CPI，反映了項目建設實際總費用相對于預算的超支或節約情況，同時也反應了項目的管理績效;干系人滿意度反應企業進行技術創新的內外部協作情況，在模型中其值是組織層多因素的綜合仿真。為滿足投入指標的特征，本文將干系人不滿意度作為投入指標之一;項目投產后，新舊產品收益比是技術創新項目經濟效益的直接反應;竣工SPI影響項目投產期，間接影響總收益，因此也可以作為產出指標。綜上，確定了3個投入、2個產出指標，如表1所示，符合指標確定原則。這些指標定量與定性相結合，故其數據來源包括項目實際數據和SD仿真。

表1　SE－DEA投入與產出指標

2　 SD模型構建

2. 1總體模型構建

圍繞上述兩層次影響因素，結合技改項目的實際情況，構建SD模型。首先圍繞組織層因素及部分項目層因素，構建企業技術創新總體模型。對因素間相互關系做如下定義:

(1)企業技術創新績效= (企業家創新信心+創新戰略+技術創新項目管理績效) /3，取值范圍為［0，1］。

(2)技術創新項目管理績效= (IF THEN ELSE(CPI＞1，1，CPI) + IF THEN ELSE(SPI＞1，1，PI) ) /2，取值范圍為［0，1］。

(3)創新戰略= (內部創新+外部創新) /2，取值范圍為［0，1］。

(4)企業家創新信心= (市場成果+組織運行效率) /2，取值范圍為［0，1］。

(5)內部創新= (組織運行效率+內部創新) /2，取值范圍為［0，1］。

(6)外部創新= (產學研合作項目數+引進國外技術數) /100，取值范圍為［0，1］。

(7)組織運行效率= (學習能力與氛圍+部門間信息傳遞效率+部門間協作能力) /3，取值范圍為［0，1］。

(8)專利實施率=企業創新績效*科研能力。

(9)人均研發資金=企業內部年均研發投入/研發人力資源量。

(10)研發人力資源量= A1*高級研究人員+ A2*中級研究人員+初級研究人員。其中A1、A2反應企業研發團隊高、中級研究人員相對于初級的重要程度，其值根據企業實際情況而定。

(11)科研能力=研發人力資源量*內部創新/(中級研究人員+初級研究人員+高級研究人員+產學研合作項目數)。

(12)干系人滿意度= (企業專利實施率+(本項目使用專利數* 10/政府投入資金) +技術創新項目管理績效) /3。

(13)項目累計預算= INTEG(階段預算)。

(14)項目階段預算=各階段投入資金。

(15) SPI = EV/累計預算。

(16) CPI = EV/項目實際總費用。

(17) EV =技術創新項目總預算*項目實際總進度。

企業技術創新總系統流圖如圖4所示。

2. 2項目層子系統模型的構建

接著建立項目層子系統模型，包括建設期和運行期兩個子系統模型。建設期的模型圍繞項目建設實際總費用建立:項目建設進度滯后會造成項目延期，相應的加班費用會直接影響人工費用;設備費用是技術創新項目總費用的重要部分，項目進行的不同階段要求的設備數量會有所不同;項目建設中的材料費用和其他費用也會占總費用相當的比重。各變量的相互關系，本文作如下定義:

(1)項目實際總費用=累積人工費用+累積材料費用+累積設備費用+累積其他費用。

圖4　企業技術創新系統流圖

(2)累計人工費用= INTEG(人工費用)。

(3)人工費用=人工價格*人力資源量+加班費用。

(4)加班費用=項目各階段延期時間*單位加班費用。

(5)項目各階段延期時間= IF THEN ELSE(項目實際總進度≥項目計劃總進度，0，B* (項目計劃總進度－項目實際總進度) )。其中B指階段工作的天數。

(6)累計材料費用= INTEG(材料費用)。

(7)累計設備費用= INTEG(設備費用)。

(8)累積其他費用= INTEG(其他費用)。

(9)項目計劃總進度= INTEG(計劃進度)。

(10)項目實際總進度= INTEG(實際進度)。

建設期項目層子系統流圖如圖5所示。

圖5　建設期項目層子系統流圖

項目運行期的模型圍繞項目建設前后產品收益比建立。項目竣工SPI影響項目投產期，同時投產后相對于未技改的情況，生產成本或產量會有一定的改變。為簡化模型，本文假設項目投產后生產量等于銷售量，不計庫存;同時將技改前生產的產品稱為舊產品，項目投產后的產品為新產品。因此各變量間的相互關系如下:

(1)新舊產品收益比=新產品總銷售收益/舊產品總銷售收益;

(2)新產品總銷售收益=新產品銷售總量*(新產品價格－新產品成本) +提前生產收益;

(3)舊產品總銷售收益=舊產品銷售總量*(舊產品價格－舊產品成本) ;

(4)新產品銷售總量= INTEG(新產品銷售量) ;

(5)提前的生產天數= (項目竣工SPI－1) * C; C為項目計劃工期。

(6)提前生產的成本= IF THEN ELSE(項目竣工SPI＞1，D，新產品成本) ;其中D為項目提前投產的生產成本，因提前投產成本中不考慮折舊費用，D值會比正產投產的生產成本小。

(7)提前生產的產量=提前的生產天數*日產量;

(8)提前生產收益=提前生產的產量* (新產品價格－提前生產的生產成本) ;

(9)舊產品銷售總量= INTEG(舊產品銷售量)。

運行期項目層子系統流圖如圖6所示。

圖6　運行期項目層子系統流圖

3　　案例分析

3. 1技術創新項目數據來源

本文將一個項目作為SE－DEA模型的一個DMU，為滿足SE－DEA模型的樣本量要求，取國內紡織業某大型集團公司2013年至今8項技術改造項目數據，并將3項每年最為關注的項目作為重點分析。這3項項目中，項目A建設時間為2013年3月至2013年8月，為擴建技改項目，通過原廠房的部分加固和新舊設備的替換安裝，將某年產3萬噸的生產線升級為5萬噸，提高產量;項目B建設時間為2013年2月至2014年7月，為印染廢水綜合治理項目，采用新的廢水處理工藝，對現有廢水處理設施進行深度改造，以達到節能減排，降低成本的目的;項目C為自主關鍵技術研發成果產業化項目，建設時間為2014年12月至2015年7月，該項目以本企業優化工藝技術及多項發明專利為基礎，引進新型設備，對某原產5萬噸的生產線進行升級改造，以建成年產10萬噸的新生產線并生產新的產品。

在這些項目期間該公司處于結構調整，轉型升級時期，公司始終以創新創意為戰略。3年里組織的學習氛圍、信息傳遞效率等定性變量以及公司基本投入基本未發生變化，具體數值見表2。其中定性變量的值通過向公司不同部門的員工發放調查問卷收集，基本投入情況從本企業科技部相關負責人處獲取;同時按照項目實際建設情況，項目的建設期均可劃分為5個階段，在不同的階段不同項目的費用、進度、物資用量等有所不同，這些隨建設階段變化的變量值從各項目實施負責人處獲取。另外還有一些不隨項目建設階段發生變化的變量，如政府資助，項目使用專利數等。不同的項目這些變量值也會不同，具體數據見表3;最后，將項目實際運行的5個階段(5個月)數據與未技改的運行數據進行對比，以說明各項目的實際經濟效益，具體數據來自公司相關部門，詳見表4。(本文給出3個重點項目的相關數據，另外5個項目僅給出SD仿真值)。

表2　SD模型參數(組織基本情況)

表3　SD模型參數(項目建設實際情況)

表4　SD模型參數(項目運行實際情況)

3. 2模型驗證與結果分析

SD模型初始設置，INITIAL TIME =0; FINAL TIME =5; TIME STEP =1。仿真結果見表5:

表5　SD仿真結果

轉型升級的3年里，該公司每年的研發資金投入以及研發人員數量基本未發生改變，因此專利實施率變化不大，從公司科技部相關負責人處得到3項項目實施期間的專利實施率與通過SD模型得到仿真值對比情況如圖7所示，基本吻合。因此得出本文的SD模型能較為準確的模擬該公司的實際情況。

圖7　企業專利實施率實際值與仿真值對比圖

給出技術創新項目管理績效的SD仿真趨勢圖，如圖8所示。曲線的上升趨勢表明企業的技術創新項目管理能力逐步提升。2013年重大項目A的管理中，進度一定程度的延遲，成本超支嚴重;在2014年重大項目B實施期間，通過加強成本的控制和進度的把關，項目管理績效得以顯現，仿真值由0. 82提升為0. 94;直到2015年投入資金為7200萬的研發成果產業化項目，成本和進度的管理都達到了最佳狀態，項目管理績效值為1。但該結果為僅考慮項目建設期間，其成本和進度的管理控制能力，若要對技術創新項目效率進行評價，還必須考慮項目的實際運行產出情況以及組織層因素的影響。

將SD仿真的投入產出指標結果帶入SEDEA模型，計算各技術創新項目效率值，如圖9所示。計算結果顯示技術創新項目效率值均大于等于1，根據SE－DEA的含義，3項重大項目均達到最佳狀態，不存在投入冗余或產出不足。且該變化趨勢結果表明，轉型升級的3年里，隨著企業項目管理績效的提升，技術創新項目效率上的優勢越來越明顯。

從投入產出指標的仿真結果可以看出，各項目期間，綜合反映組織層情況的指標值變化不大，也即短期內項目效率的提升主要表現在各項目本身，企業組織文化氛圍的影響是長期的過程。針對項目本身，在項目A建設期間，項目管理績效為0. 83，項目工期和成本超支較為嚴重，項目建設的各階段實際工期均超出了計劃，加班費用提升，人力費用增加，項目的投產期延遲，但項目投入運行后產量的提升和成本的小幅度降低，使得5個月里的收益超出了原產線的50%左右;項目B工期和成本也一定程度超出預算，但項目建設前4個階段進行順利，工期延遲僅發生在最后階段，費用超支比例較小為2%，管理績效為0. 94。因此與建設項目A相比更為順利，且投產后成本的節約使得產線運行良好，因此績效值大于上一項目;而項目C，成本比原計劃節約了2%，工期與計劃一致，項目管理績效值為1。雖建設的第4個階段工期有所延遲，但在最后階段趕上了總工期，且投產后成本的節約與產量的提升使得效益達到原產線的3倍之多，因此該項目實施期間的技術創新項目效率相比前兩年有了突躍。也即隨著企業技術創新項目管理績效的提升，企業技術創新項目效率逐步提高。

圖8　技術創新項目管理績效SD仿真趨勢圖

圖9　企業技術創新績效仿真結果

4　　結束語

為反映企業技術創新項目的多因素復雜性，實現企業技術創新項目效率的全面、動態評價。本文在技術創新項目層影響因素上，加入企業組織層的影響因素，既涵蓋了項目的建設管理情況與運行效益，又反映了企業的科研能力、管理水平、創新戰略等因素。圍繞這些影響因素進行SD建模，再結合SE－DEA模型，實現對項目效率的綜合評價。結論如下:

(1)建立企業技術創新項目兩層次SD模型，案例分析驗證SD模型的正確性和有效性。

(2)提出SD與SE－DEA結合的方法，量化干系人不滿意度指標，給出技術創新項目之間效率的量化差異。

(3)案例分析表明，企業組織科研能力、管理水平等對項目效率的影響是長期的過程，有別于項目本身的建設和運行要素。

本文為技術創新項目的研究提供新思路，有助于企業科學認識自身技術創新項目的開展狀態，對于企業技術創新項目的有效管理具有指導意義。

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(責任編輯:史琳)

Evaluation Method of Enterprise Technical Innovation Project Efficiency Based on System Dynamic and Data Envelopment Analysis

Chen Guangyu He Jufang Wang Ruiqi Su Xiaoling
(University of Electronic Science and Technology of China，Chengdu 611731，China)

〔Abstract〕Taking influential factors on project and business organization levels into account，this paper presents a comprehensive method of efficiency evaluation of enterprise technical innovation projects．Firstly，influential factors on either the project level or the organization level are analyzed．Then，a two－hierarchy system dynamic simulation model is established，which covers the two levels and provides simulation values for the built Data Envelopment Analysis to solve quantification problems of qualitative variables．Finally，the studies of several technological upgrading projects in a domestic large group company in textile industry are carried out to verify the validity of the modeling ideas and the methods．Research results have guiding significance for the effective management of enterprise technology innovation project．

〔Key words〕technical innovation project; project efficiency; system dynamic; data envelopment analysis

作者簡介:陳光宇，電子科技大學經濟與管理學院教授，博士生導師。研究方向:項目管理、質量管理與可靠性工程。何菊芳，電子科技大學經濟與管理學院碩士研究生。研究方向:創新項目管理。王瑞琦，電子科技大學經濟與管理學院碩士研究生。研究方向:創新項目管理。蘇梟凌，電子科技大學經濟與管理學院碩士研究生。研究方向:創新項目管理。

基金項目:國家自然科學基金面上項目“企業協同創新與集群網絡演化的交互模型研究(項目編號: 71172095)”;國家自然科學基金重點項目“基于物聯網應用的價值共創模式與價值網絡治理機制研究”(項目編號: 7153003) ;科技部創新方法工作專項基金項目“四川省創新方法應用推廣與示范”(項目編號: 2013IM020400)。

收稿日期:2016—01—10

〔中圖分類號〕F224

〔文獻標識碼〕A

DOI:10．3969/j．issn．1004－910X．2016．04．006