在效率的测评中，大量地使用了前沿分析法，包括参数法（以SFA为代表）和非参数法（以DEA为代表）。其中，DEA方法是测度决策单元（简称DMU）相对效率的运筹学方法，通过对投入产出数据分析得出每个DMU综合效率数量指标，由Charnes et al.（1990）首先提出，可以反映大规模社会实验结果。由于DEA方法有效回避了在参数法中必须是生产前言函数的具体形式设定及对误差分布形式的必要假定，运算相对简单，因此得到更为广泛的使用。采用DEA方法计算文化传媒企业生态位效率时，将互补性资产作为资源投入，企业生态位态势要素相关指标作为产出，本着投入最小和产出最大化的原则，运用规划模型来计算并比较各评价对象的相对效率。

基本DEA模型经常会出现多个决策单元被评价为有效（效率值为1）的情形，无法进一步区分有效单元的有效程度，因此为了对效率进一步区分，Andersen & Petersen（1993）提出了超效率DEA模型——超效率CCR模型。在该模型中，他们先将被测单元从参考集内移除，再对被测单元进行评价，使得有效单元的效率值可以大于1，从而得到有效单元间的相对效率排序。Banker et al.（1984）则放弃锥性假设，提出了超效率DEA模型——超效率BCC模型。具体模型如下：

λ_j≥0，j=1，2，…，n，s⁺≥0，s^-≥0

其中，λ_j是每个DMU的组合权重；ε是非阿基米德无穷小，一般取值为ε=10^-6；S^-与S⁺是松弛变量；θ是被评价决策单元的有效值。当θ=1，且S^-=0，S⁺=0时，决策单元DMU_j为BCC模型下DEA有效；当θ＜1时，决策单元为DEA无效。

本节基于超效率DEA的评价模型，对文化传媒企业生态位态势效率指标进行有效的评价和测算。基于效率评价模型的构建，本研究以文化传媒企业互补性资产、生态位态势要素等数据为基础，运用改进的超效率DEA模型，分别对企业生态位“态”和“势”要素效率进行相对效率的评价比较分析。(www.daowen.com)

本章选取了全国29家上市文化传媒企业作为企业生态位态势效率评价研究的样本。从wind上找到各家公司的年报，并从中获得所需数据，使用这29家文化传媒企业作为数据分析的决策单元，基于2015年的数据进行计算，测算企业的生态位态势效率，能够较准确地反映和描述企业的生态状况。

关于互补性资产的衡量指标，不同学者针对不同产业有不同的研究。例如，Hitt et al.（2000）认为无形资产、互补技术、财务资产、战略管理能力等都属于互补性资产；Rothaermel & Hill（2005）通过研究生物制药产业后发现，产品实验、测试和检验、营销和分销等作为技术创新中的互补性资产，对于创新产品商业化具有重要作用；Hughes et al.（2006）通过案例研究发现，公司通过技术创新获得的收益，取决于该公司开发互补性资产的能力，其中包括有形资产以及人力资源和组织流程等无形资产；王发明（2009）以“蓝猫”动漫产业为例进行分析，认为创意产业发展必须需要制造、分销渠道以及服务系统等互补性资产的支持。

根据企业生态位态势理论，企业生态位“态”指生态元过去状态的累积，包括生长发育状态和与种群作用的状态；“势”指的是生态元未来增长的一种趋势，如增长率、变化率等。根据上文所述，结合数据的可获得性，本章选取总资产、宣传推广费、研发费及政府补助，作为互补性资产投入变量；选取能反映企业在生态系统中地位和状态的四个变量——营业总收入、净资产、净利润、税金及附加作为企业生态位“态”要素的产出指标；选取能反映企业适应环境在产业生态系统中持续发展能力的营收增长率和净利润增长率作为企业生态位“势”要素的产出指标。因此，文化传媒企业生态位态势效率评价体系主要由互补性资产投入要素指标、企业生态位“态”要素指标和企业生态位“势”要素指标三部分组成。