摘要:根据输入输出指标数据值进行数据包络分析(DEA)计算,对先进制造技术(AMT)投资方案的输入数据进行相对效率评价,避免单纯考虑输出指标的不确定性和不可度量性,做到无形效益价值输出指标的量化分析。将DEA中的C2R模型与BC2模型进行改变,结合对偶理论,提出AMT无形效益价值是一种新型影子价格的观点,分析AMT无形效益价值的相对有效性,对无效的方案提出了输入输出指标数据的改进方法。最后通过一个实例,验证了方法的可行性和实用性。

关键词:先进制造技术;无形效益价值;数据包络分析;效益评价指数

0引言

企业开发先进制造技术项目需要大规模投资,而且实施先进制造技术的主要目的是提高企业竞争优势,具体包括:提高产品质量、增强柔性、降低成本、缩短产品交货期、减少废品和返工、精简人力、改善工作质量、增强制造过程的抗干扰能力、提高企业对市场需求的反应能力、提升企业形象、及时引入新产品和更新产品、提高企业对市场机会的控制能力、降低工作强度和增强员工对企业的满意度与忠诚度、获得新技术知识和使用新技术等等。这些因素产生的效益除成本的降低可以在现有会计系统中有所体现外,其它效益都是不能直接货币化的无形效益,难以定量化分析,因此使得先进制造技术效益评价问题变得比较困难。

AMT无形效益是关系到企业长远发展的关键因素,是投资的主要目标和做出正确投资决策的关键。对AMT无形效益的评价,有助于企业从长远的战略角度选择投资方向,提高企业的整体实力,保证经营目标的实现。我国学者在这方面做了很多研究,提出了很多无形效益定量评价的方法。李春好等利用多目标广义投资效率模型和综合效用评价模型分别对方案的优劣进行了排序[1-2];宋金波等对AMS的技术创新优势的无形效益进行了分析[3-4];汪应洛等用可能性分布表示评价指标值,并对投资项目的有形效益和无形效益进行加权平均,最终得到综合效益的评价结果[5-6]。但是这些研究成果都是对AMT投资方案结果的分析,没有考虑投入因素对产出无形效益的影响。刘德学等利用C2R模型对AMT投资总体效益进行了分析,但并没有具体分析AMT投资的无形效益该如何度量,而且只对方案中输入指标影响最大的因素作了分析,并没有说明规模是否合理且怎样改进[7-8]。本文针对AMT投资特征,通过对DEA中的两个经典模型C2R和BC2联合分析,导出影响无形效益的主体原因,再以DEA的相对效率为基础,构造AMT投资的输入输出评价指标体系,结合对偶理论,提出无形效益的价值是一种新型的影子价格的观点,从技术有效还是规模有效等几个方面分析AMT无形效益的价值,对AMT无形效益价值进行相对效率的评价,并给出了无效方案的改进方法。为AMT无形效益价值的分析提供了一种新的量化分析工具。