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user: 3. 江西文化企业创新绩效测量 3.1. 模型设定 主流的创新绩效测量很多，包括主成分分析法、模糊评价、密切值法、人工神经网路、平衡积分卡和AHP模型等。这些模型或者需要设定前沿生产函数，或者对数据要求过高，或者缺乏相对评价标准，或者需要设定权重主观性太强。为了克服这些不足，本文引入DEA博弈交叉模型对服务模块创新绩效进行测量。 DEA博弈交叉模型是指，假设有n个具有可比性的单元(DMU)。每个 都有m种输入(消耗量)和s种输出(产出量)，分别将 的第i种输入和第r种输出记为 和 ，我们假定参与评定的各个决策单元为博弈“参与人”，“参与人”通过在不降低其他“参与人”效率值的基础上最大化自己的效率值。 (相对于 )的博弈d-交叉效率值为： (1.1) 式中 和 是CCR模型的可行权重，对于计算(1.1)中的博弈d-交叉博弈，对于每个决策单元可以考虑以下数学模型： (1.2) 模型(1.2)即为在 的效率值大于等于 (初始取值为 的传统平均交叉效率)的情况下最大化 的效率值。对于 (1.2)对每个 计算n次。模型1.2代表 关于 的博弈交叉效率。 无论初始参数在取何种策略下，博弈交叉效率DEA模型中的博弈交叉效率收敛且唯一 [ 19 ] 。 博弈交叉效率DEA通过有限次迭代最终获得唯一收敛值，解决了传统DEA多重结果的弊端 [ 20 ] 。同时由于该模型的二级函数设置是以不降低自身效率的前提下尽可能使得其他单元的效率最大化，这很好地诠释了服务模块化内部子模块之间的生产关系。因此，此模型对于服务模块化创新绩效测量更具有现实合理性。 3.2. 指标选取 本文选取十家江西省文化创意企业中的三家分别进行了管理层访谈，并获取了这三家企业2013年企业相关情况，包括研发投入、自主技术创新、组织管理和创新优化等相关数据；还有二家企业数据主要来自政府部门的调研数据和部分学者发表的研究成果等；另外五家企业的数据资料主要来自《江西省文化创意产业运行态势及投资前景分析报告》。 本文参考了何健洪等(2011)对创新型企业的创新能力评价 [ 21 ] 、李葳(2013)对文化产业科技创新能力评价 [ 22 ] 、朱学冬(2010)对创新型企业创新绩效的评价指标 [ 23 ] ，依据上述的实证模型，结合文化创意企业创新绩效相关研究，主要从研发投入、自主技术创新、组织管理和创新优化四个维度进行测量，具体指标如表3。 3.3. 数据运行结果及分析 对表3所示的17个二级指标求CCR模型的结果，将计算得到的每个企业效率的可行权重 和 分 Table 3 The index of innovation performance measuremen 一级指标 二级指标 研发投入 R&D投入资金 企业从业人员中R&D的人员比例 技术开发活动的基础设施投入 企业对于技术研发部门的资金投入占主营业务的比例 自主技术创新 企业百名研发人员拥有的授权发明专利数 企业百名研发人员拥有的文化创意产品版权数 企业百名研发人员承担的文化创意产业计划项目数 企业具有核心技术特征的创新成果获奖数 自主创新的产权市场价值 组织管理 企业人员平均文化程度 创新队伍稳定性 企业人员平均专业化水平 引入组织创新的程度 创新优化 企业创新服务销售收入占主营业务收入的比例 创新资金增长率 创新项目平均周期 企业的创新服务项目的市场占有率 表3. 创新绩效测量指标 别代入(1.1)求出一个企业相对于其他企业的交叉效率值并求总和的平均值即为初始取值为 的传统平均交叉效率 (每个企业对应一个平均交叉效率，一共10组)，由于此时的 并不唯一，因此可以在二阶段引入二级目标函数以确定交叉效率的权重，此时可以采用的两种策略分别为进攻型和温和型，这两种二级目标函数一定程度上可解决交叉效率值不唯一的缺陷，但也可能出现不同 得到相同的平均交叉效率值而无法充分排序的问题。 计算博弈交叉效率时，首先将可行权重以及 代入模型(1.2)计算出新可行权重，再将权重代入(1.1)计算9次求得9个相对效率值，求得所有相对效率均值为 ，若此时 则继续以上过程直到 计算结束，对于每一个 都需要计算d次。最终得到的 即为该企业相对于的DEA博弈交叉效率值，其中由于 的存在保证了被评价企业的效率不降低，同时优化其他每一家企业的效率值且结果唯一，最终结果如表4所示。 可以看出，在CCR效率模型中，E、F和G的效率都是1，这为效率排序增加了难度；在看H和J，H是比J要低的。但是，在博弈交叉效率排序中，H要高于J。 博弈交叉效率DEA效率收敛值计算结果如图1所示。通过15次计算，所有被评价单元的效率值最终收敛。将十家文化创意企业的博弈效率收敛值与服务模块化程度值汇总见表5。 在服务模块化创新效率上，十家企业由高到低的排序为FGEHJIDCBA；在服务模块化程度上，十家企业的排序则为IJGFHEDCAB。通过对比可以发现，在服务模块化程度上排名前两位的I和J在创新绩效的排名分别在6和5，这两家企业的服务模块化程度分别为72.8%和72.6%，高于排名第三的G和第四的F的35.1%和30.1%。但是，在创新绩效的排名上却被反超，从服务模块化程度第三第四名开始，服 Table 4 The result of game cross-efficiency DEA mode 企业 CCR效率 交叉效率模型效率值 博弈交叉效率排名 博弈交叉型 进攻型 温和型 普通型 A 0.5432 0.4432 0.2430 0.3423 0.2901 9 B 0.5091 0.4699 0.1904 0.3123 0.2311 10 C 0.6842 0.5628 0.3331 0.5112 0.4532 8 D 0.6901 0.6623 0.3451 0.4013 0.3878 7 E 1.0000 0.9892 0.7848 0.9077 0.888 3 F 1.0000 1.0000 0.8821 0.9993 0.9101 1 G 1.0000 0.9992 0.8422 0.9612 0.8902 2 H 0.9312 0.8831 0.5371 0.6121 0.5460 4 I 0.8103 0.7909 0.5400 0.6467 0.6001 6 J 0.8901 0.8012 0.6302 0.7911 0.6921 5 表4. DEA效率表 Table 5 The contrast between the level of modular services and the index of innovation performanc 企业 博弈交叉效率值 效率排名 模块化程度 程度排名 A 0.4432 10 −14.82% 9 B 0.4699 9 −15.17% 10 C 0.5628 8 8.3% 8 D 0.6623 7 18.85% 7 E 0.9892 3 21.72% 6 F 1.0000 1 30.1% 4 G 0.9992 2 35.1% 3 H 0.8831 4 24.49% 5 I 0.7909 6 72.8% 1 J 0.8012 5 72.6% 2 表5. 服务模块化程度与创新绩效排名对比图 图1. 博弈交叉效率收敛值量表 务模块化程度对创新绩效的正向影响开始显现出来，如图2所示，图形中企业的创新绩效是随着服务模块化程度的提高随之提升，A和B作为服务模块化程度最低的两家企业，其创新绩效在十家企业中排名垫底。其原因在于，较低的模块化程度表现在组织之间较高的互动依赖，在企业组织的动态演化下，单个组织或部门的服务创新极易让其他部门被迫调整与适应，在企业内部形成了部门单元之间相互的不协调关系，无法达成良好的契约联系，对标准界面的设定不足使得整个企业内部缺乏较好的组织协调性和业务整合能力，在组织之间易形成较高的信息壁垒，无法达成创新的同步性，从而导致创新绩效偏低。EFG三家企业作为创新绩效最高的三家企业其服务模块化程度基本维持在20%到40%之间，良好的标准界面设置使得模块成员更容易理解企业内部机制层面的信息沟通，在解读业务协作和创新行为的时候更容易达成一致，同时由于标准的界面能够有效降低模块成员之间的信息交易成本，具备核心竞争力的模块成员能够主导整个创新活动的进程，遏制和规制其他成员的机会主义行为。服务模块化独特的松散耦合关系形成了各个部门之间的“创新淘汰赛”，这种即插即用的模块化特征一方面使得各个模块之间在标准化的界面约束下尽可能的参与到创新活动中去以避免被“外来者”替换，另一方面要求各个模块成员必须及时的解读消费需求走向，不断调整模块创新方向并与其他模块保持良好的对接。因此整个企业内部具备强大的创新活力。作为服务模块化程度最高的I和J两家企业，在创新绩效的表现上并不突出，这说明服务模块化在达到某种程度上后会影响创新绩效的提升，甚至会对其产生负面影响，这是因为过高的服务模块化程度会加大标准界面的设置难度，提高服务模块化的模块划分成本，企业很难去架构一个协同系统去推动创新过程，服务模块化运作成本与风险太高。同时过高的模块化程度很有可能带来模块兼容的难题，对于I和J两家企业来说，这种程度服务模块化水平意味着模块之间的松散耦合关系十分脆弱，这种脆弱将给各个组织之间的沟通带来极为繁杂的操作界面，从而破坏设计选择的多样性，带来模块运作功能的重叠和冲突，使得整个企业的创新动力不足。