DEA驱动的两阶段企业R&D绩效评价模型验证

本文主要探讨了"基于DEA的企业R&D绩效两阶段评价方法研究"这一主题，发表于2009年的哈尔滨工程大学学报第四期。R&D绩效评价作为绩效管理的重要组成部分，对于衡量和提升企业的研发活动效率具有关键作用。作者张凌和齐中英针对现有R&D绩效评价方法的局限性，提出了一种创新的两阶段评价模型。 首先，他们强调了建立完善的评价指标体系的重要性，这是确保绩效评价准确性和公正性的基础。由于R&D活动具有特殊性，如复杂性、创新性和不确定性，因此他们针对这些特性构建了一个适合企业R&D活动的绩效评价指标体系。这个体系可能涵盖了研发投入、研发产出、研发效率等多个维度，旨在全面反映企业的研发绩效。 DEA（Data Envelopment Analysis），即数据包络分析，是一种非参数效率评估方法，被用来衡量不同单位在资源利用和生产效率上的相对表现。在论文中，作者利用DEA的理论和方法，设计了一种两阶段评价过程：第一阶段是确定基准，即找出行业内最有效率的研发主体；第二阶段则是通过DEA技术评估每个企业的相对效率，将它们与基准进行比较，以识别出改进空间和最佳实践。 作者通过实证分析，对15家企业的R&D活动数据进行了深入研究，具体应用了他们提出的两阶段评价模型。这个过程包括数据收集、模型构建、结果计算和有效性检验等步骤。结果显示，该评价方法在实际应用中显示出了高度的准确性和可靠性，能够有效地揭示企业的R&D绩效优劣，为企业管理者提供决策支持。 论文的关键词包括"R&D绩效评价"、"数据包络分析"和"两阶段法"，突出了研究的核心内容和技术路径。这篇论文对提高企业R&D绩效评价的科学性和实用性做出了贡献，为同行提供了有价值的研究参考，并在工程技术领域产生了积极的影响。