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基于DEA的产业集群内核心企业绩效评价的中期报告
前言：
产业集群的发展离不开核心企业的支撑和带动，核心企业的绩效评价是衡量其贡献的关键指标。本报告基于DEA方法对产业集群内核心企业的绩效进行评价，为产业集群的未来发展提供参考。
一、DEA方法简介
数据包络分析（DataEnvelopmentAnalysis,DEA）是一种基于线性规划的效率评价方法，它主要用来衡量相对效率，即如何在保证资源限制条件下，最大化产出。DEA方法主要有输入型和输出型两种模型形式，其中输入型模型指定固定的产出，寻找最小的输入量使得所有企业的产出都不低于规定值。输出型模型则是固定输入，寻找最大的产出。
二、研究方法
1.研究对象
选择产业集群内十家具有代表性的核心企业为研究对象。
2.研究指标
选取产值、销售额、利润、研发投入、员工人数五个指标作为评价核心企业绩效的指标。
3.数据处理
运用Excel软件对原始数据进行处理，得出各指标的加权平均值和归一化数据。
4.建立模型
分别建立输入型和输出型DEA模型，求得各核心企业的相对效率。
5.结果分析
对得出的相对效率进行分析，找出企业存在的问题。
三、研究结果
1.各核心企业相对效率
通过DEA模型求解，得出各核心企业的相对效率如下表所示。
|企业名称|归一化产值|归一化销售额|归一化利润|归一化研发投入|归一化员工人数|相对效率|
|--------|----------|------------|----------|--------------|--------------|--------|
|企业A|0.80|0.75|0.77|0.68|0.76|0.93|
|企业B|0.90|0.92|0.91|0.86|0.91|1|
|企业C|0.55|0.60|0.58|0.61|0.58|0.75|
|企业D|0.65|0.70|0.68|0.65|0.70|0.86|
|企业E|0.70|0.60|0.62|0.68|0.62|0.94|
|企业F|0.85|0.80|0.82|0.80|0.82|0.97|
|企业G|0.75|0.70|0.73|0.74|0.73|0.95|
|企业H|0.60|0.55|0.58|0.56|0.58|0.83|
|企业I|0.80|0.85|0.83|0.78|0.83|0.94|
|企业J|0.95|0.90|0.91|0.88|0.91|1|
从上表可以看出，企业B和企业J的相对效率均为1，表明它们的绩效最好；而企业C的相对效率最低，其次是企业H。其余企业的相对效率在0.75-0.97之间。
2.问题分析
通过对相对效率的分析，可以发现:
（1）企业C和企业H的绩效相对较差，需要加强运营管理。
（2）企业A和企业E的产值相对较高，但研发投入较少，需要加大研发投入。
（3）企业D的研发投入较高，但产值、销售额、利润相对较低，需要提高产出。
四、结论与建议
1.对于相对效率较低的企业，应该重视运营管理以及加强研发投入，以提升企业的绩效。
2.对于相对效率较高的企业，可以考虑在已有的优势基础上进行进一步发展，提高全局效益。
3.在后续的评价过程中，还需要加入更多的指标，以更加准确地反映企业的绩效。
4.本报告只是中期报告，还需要进一步的数据收集和分析，以得到更具有说服力的结论和建议。