Abslmet-ln detta dokument vi förena två motsatta åsikter om förekomsten av ekonomier eller diseconomies av skala I ny mjukvaruutveckling. Vår allmänna strategi hypotesizes en produktionsfunktion modell av mjukvaruutveckling thot &lows för både ökande och drsmsing återgår till sede, och hävdar att lokala stordriftsfördelar eller diseconomies beror på storleken på projekt. Med hjälp av åtta olika dataset, inklusive flera rapporterade I tidigare rese8rch i ämnet, tillhandahåller vi tmpirkd bevis till stöd för vår hypotes. Genom att använda den icke-parametriska DEA-tekniken visar vi också hur man identifierar den produktiva skalstorleken mmt som kan variera mellan olika organisationer. Index Tcftns-Dat. Envelopment analys, funktionspunkter, produktivitetsmätning, sepk ekonomier. Programvaruutveckling, källkodsrader. Jag. FORSKNINGSPROBLEM OFTWARE-utvecklingsutövare ställs inför S problemet med hur man på lämpligt sätt kan storleksanpassa nya programvaruutvecklingsprojekt för att maximera produktiviteten. Tyvärr har en stor del av forskningen på detta område kommit fram till till synes motsägelsefulla slutsatser, nämligen att det antingen finns stordriftsfördelar eller att det finns stordriftsfördelar. Detta dokument integrerar dessa skenbart motstridiga resultat i en konsekvent ram, och empiriskt visar att förekomsten av lokala stordriftsfördelar eller diskontomier slutar med storleken på programvaruutvecklingsprojekt.Dessutom tillhandahåller vi en metod för att identifiera den mest produktiva skalan för en viss programvaruutvecklingsmiljö. En produktionsprocess uppvisar en lokal ökande avkastning på skalan om marginalavkastningen för en ytterligare insatsenhet på en given volymnivå överstiger den genomsnittliga avkastningen. Skalans ekonomier är alltså närvarande när den genomsnittliga produktiviteten ökar, och skalenliga obalanser råder när den genomsnittliga produktiviteten minskar. Skälen till att förklara förekomsten av stordriftsfördelar sträcker sig från specialisering av arbetet till fenomen som inlärningskurvor. Forskare inom programvaruteknik såsom "I produktionsekonomi definieras stordriftsfördelar på specifika volymnivåer i en produktionsprocess. och beskrivs därför bäst som lokal. Det är därför olämpligt att begränsa karakteriseringen av en produktionsprocess till endast globala ekonomier (eller diskontärer) av stor skala. Vid hantering av enstaka produktionskorrespondenser för input-single-produktion. Vi kommer att använda termerna att öka avkastningen till skal- och stordriftsfördelar interchmgeahly. Boehm [14] har noterat att det finns ett antal faktorer i ny programvaruutveckling som kan bidra till stordriftsfördelar, t.ex. programutvecklingsverktyg som onlineavlusare eller kodgeneratorer. Dessa verktyg kan öka produktiviteten, men den relativt stora initiala investeringen, både i inköp och i organisatoriska inlärningskostnader, kan förbjuda deras användning på små projekt. Större projekt kan också dra nytta av specialiserad personal, vars expertis inom ett visst område (t.ex. kodning av monteringsspråk) kan öka projektets totala produktivitet. Slutligen kräver alla projekt en viss fast investering i omkostnader för projektledning. Denna typ av omkostnader (t.ex. statusmöten och rapporter) ökar inte direkt med projektstorleken och kan därför vara en källa till stordriftsfördelar för större projekt. Noterar att många overhead-aktiviteter, såsom planering och dokumentation, växer snabbare än linjärt i takt med att projektstorleken ökar. En annan möjlig källa till skalor är projektsvackor, som sannolikt kommer att bli större på ett större projekt och kan bidra till minskad produktivitet. Med tanke på dessa motstridiga hypoteser, hur kan forskare bäst modellera programvaruutveckling pmduction processen? Och, hur kan praktisera programutveckling chefer lämplig storlek nya programutvecklingsprojekt för att maximera den genomsnittliga produktiviteten? Detta dokument tar upp dessa frågor och är organiserat enligt följande. I avsnitt I1 presenteras de empiriska bevisen för både begreppet stordriftsfördelar och begreppet skalfördelar vid ny programvaruutveckling. Vi integrerar dessa två begrepp och föreslår att i de flesta organisationer, den programvaruutveckling produktionsprocessen först uppvisar lokal ökande avkastning till skala, "Antalet vägar som krävs är det ( t i -I )/2. där ti är antalet eller projektgruppens medlemmar. men att avkastningen minskar för mycket stora projekt. Vi tror att ett skäl till att detta inte har visats av andra forskare beror på de enkla parametriska modeller som används. Vi visar dock i sektion 111. att i empiriska tillämpningar även de mer flexibla parametriska former är begränsade i deras förmåga att uppskatta avkastningen till skala. Detta motiverar vår användning i Avsnitt IV av Data Envelopment Analysis som en alternativ icke-parametrisk modellering teknik för att identifiera den mest produktiva skalan storlek. Slutligen presenteras slutsatserna och förslagen till ytterligare forskning i Avsnitt v. 0098- Ett antal forskare har samlat empiriska data som stödjer ökande avkastning på skalteorier. Den allmänna metoden för dessa forskare har varit att uppskatta en funktion av formuläret: där y är mängden input, typiskt professionella arbetstimmar, och x är storleken på projektet. typiskt uppmätt i termer av källkodslinjer med kod (SLOC) eller funktionspoäng (FP). Denna funktion uppskattas genom att man tar logaritmerna på båda sidor och sedan beräknar den resulterande linjära modellen med regressionsteknik. ( 1 ) 15 projekt till Förenta staterna. Arméns datauppsättning. Därför är de empiriska bevisen för stordriftsfördelar i ny programvaruutveckling minst lika övertygande som för stordriftsfördelar. Tabell 1 sammanfattar den loglinjära modellanalysen av de nio datamängderna, med fem som uppvisar ökande avkastning till skala och fyra som uppvisar sjunkande avkastning till skala. Den avkastning på skalresultat som redovisas i tabell I1 tyder således på att de motstridiga teorierna om förekomsten av stordriftsfördelar eller diskonteringar som beskrivs i avsnitt I motsvaras av motstridiga empiriska bevis som erhållits för olika datamängder. Vi förenar denna uppenbara motsägelse genom att erbjuda hypotesen att för de flesta mjukvaruutveckling "produktionsprocesser" det finns ökande avkastning till skala för mindre projekt och minska avkastningen för mycket stora projekt. Det vill säga, den genomsnittliga produktiviteten ökar så länge projektstorleken är mindre än den "mest produktiva skalan" (MPSS), och minskar för projekt som är större.4 Den faktiska MPSS kan vara olika för olika organisatoriska inställningar. Skälen till vår ovannämnda hypotes härrör från de motstridiga argument som lades fram tidigare i avsnitt I för förekomsten av både ekonomier och stordriftsfördelar. Eftersom de flesta projekt kräver en betydande fast investering i omkostnader för projektledning, ökar den genomsnittliga produktiviteten inledningsvis eftersom de fasta omkostnaderna fördelas över ett större projekt. Produktivitetsökningar för successivt större projekt kan också bero på en ökad användning av specialiserad personal och verktyg, och möjligen större uppmärksamhet för ledningen. Men, så småningom den större projektstorleken i allmänhet gör det svårare att hantera, och den marginella produktiviteten i projektgruppen kommer sannolikt att minska. Ökad avkastning fortsätter att råda så länge marginalproduktiviteten fortfarande är större än den genomsnittliga produktiviteten. På den mest produktiva skalan (MPSS) marginell produktivitet motsvarar genomsnittlig produktivitet, och utöver MPSS genomsnittliga produktivitet, som är större än marginell produktivitet, minskar och minskande avkastning till skalan råder. Detta intuitiva argument skildras i bild. 1................................................................ Vi förväntar oss inte att observera situationer där minskad avkastning till skala råder för mindre projekt och ökad avkastning för större projekt. I de följande två avsnitten granskar vi på nytt "Banker 131 ger en rigomus definition och diskussion av concepl 01" vallgrav produktiv skala sire (MPSS). Vi går vidare med denna analys i avsnitt IV.  I201 BANK OCH KEMERER: SKADA EKONOMIER I NY SOFTWARE UTVECKLING.XI K s a t a 17 22OK. - Vad är det med dig??s 85 av de nio datamängderna inom ramen för mindre restriktiva skattningsmodeller för att ge empiriskt stöd för vår hypotes. MPSS tenderar att skilja sig åt mellan olika organisationer. Om de fasta omkostnaderna är stora, eller om den marginella produktiviteten inte minskar snabbt, kommer den ökande avkastningen att fortsätta att gälla för större projekt och MPSS kommer att vara stor. MPSS är liten och avtagande avkastning inställd på en lägre nivå. Problemet med den enkla loglinjära modellen av den tidigare forskningen är att den inte möjliggör möjligheten att öka avkastningen för vissa projekt och minska för andra. Den uppskattade avkastningen till skala bestäms av en enda parameter, exponenten b. Men vi behöver en mer allmän modell som möjliggör genomsnittliga produktivitetsökningar när de fasta omkostnaderna för projektet sprids över större och större projekt, och efter att ha nått den mest produktiva skalan (MPSS), möjliggör det att den genomsnittliga produktivitet som orsakas av negativa faktorer som påverkar stora projekt som spridningen av kommunikationsvägar. I stället för att förkasta det parametriska tillvägagångssättet baserat enbart på den enkla loglinjära modellen, utforskar vi först mer flexibla parameteriska former som har använts i empirisk forskning i andra produktionsmiljöer. En sådan modell som uppskattar MPSS skulle också vara till nytta för programutveckling chefer eftersom de sedan kan identifiera skalan där genomsnittlig produktivitet maximeras i deras organisation. En möjlig metod för att generalisera den restriktiva loglineära produktionsfunktionen för ny programvaruutveckling av tidigare forskning är genom att helt enkelt lägga till en logkvadratisk term som en självständig variabel. Vi kan alltså uppskatta följande translog funktion? Återigen låta y lika HOURS och x lika SIZE, det ömsesidiga av avkastning till skalmått ges av p där: Tabell 111. Giltigheten av denna slutsats är diskutabel. Hur som helst. På grund av den höga (0,9 * * * ) korrelationen belween de två oberoende variablerna i regression. "Vi antar här att mjukvaruutveckling effon bestäms främst av sire metrisk. Om andra faktorer också anses vara relevanta ska de ingå i skattningsmodellen och den uppskattade koefficienten baseras på motsvarande koefficientuppskattningar. "Negativa uppskattningar för både 8 och 13 förekommer i tre av de åtta datamängderna. Se tabell IV. Hög korrelation mellan de två variablerna (STORLEK) och (STORLEK)" tyder på att återgång till skaluppskattningar sannolikt kommer att han instabil. I alla dessa tre motsatta fall tyder de beräknade koefficienterna på att det krävs mindre timmar för mindre projekt.
Banker och Kemerer REF använder DEA för att testa om programvaruprojekt uppvisar VRS och för att identifiera den optimala projektstorleken när det gäller att maximera produktiviteten.
Scale Economies in New Software Development
{'venue': 'IEEE Transactions on Software Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Software Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}