企业绩效评价理论与方法.ppt

《企业绩效评价理论与方法.ppt》由会员分享，可在线阅读，更多相关《企业绩效评价理论与方法.ppt（64页珍藏版）》请在三一文库上搜索。

1、企业绩效评价理论与方法,主讲人：杨 皓 中南财经政法大学 统计与数学学院,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,目录,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,？,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,绩效：组织或个人为了达到某种目标而采取的各种行为和结果。 绩效评价：组织依照预先确定的量化指标及评价标准，运用科学的评价方法，对评价对象的工作能力、工作业绩进行定期和不定期的考核和评价。,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,数据包络分析(Data Envelopment Analysis, DEA)，是运用数学

2、工具评价经济系统生产前沿面有效性的非参数方法，它适应用于多投入多产出的多目标决策单元的绩效评价。,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,1978年，著名运筹学家、美国德克萨斯大学教授Charnes, Cooper和Rhodes发表了一篇重要论文：“Measuring the Efficiency of Decision Making Units”从此正式提出数据包络分析方法，及其第一个模型CCR模型。 假设有个决策单元（DMU），且相互具有可比性。每个决策单元有m种输入和s种输出。用 表示第j个决策单元第i种输入的投入量， 表示第j个决策单元第r种输出的产出量。其对偶模型为：,中南财经政法大

3、学-统计与数学学院-杨皓,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,自从数据包络法提出至今， 模型不断扩充完善。1984年Banker, Charnes和Cooper给出了一个被称为BCC的模型，1986年Charnes，Cooper 和魏权龄提出“有效生产前沿面”的CCW模型，CCGSS，FG和ST，带偏好的锥比率模型等等。 应用范围日渐广泛。它被广泛应用于学校、医院、铁路、银行等公共服务部门的运行效率的评估实证研究。 DEA软件的开发。各种免费及付费软件，如，DEAP、FRONTIER、LINGO、Efficiency Measurement System。,中南财经政法大学-统计与数学学院

4、-杨皓,城市政府规模效率的DEA评价兼论政府的适度规模 高雪莲,基于非参数回归技术的DEA两分步法优化与政府绩效评价 马雁军,基于DEA模型的我国政府社会管理职能绩效评价研究以30个省（直辖市、自治区）为统计样本的实证分析 李超显,中国省级政府的财政支出效率研究基于DEA方法分析 蔡翔,基于非参数回归的DEA两分步法与政府绩效评价 马雁军,赵国杰,基于DEA模型的地方政府公共事业管理有效性评价-对湖南省11个地级州市政府的实证分析 彭国甫,基于DEA方法和粗糙集的政府效率评估模型 廖芹,李晶,陈自洁,基于DEA的政府绩效评估探析 马雁军,赵国杰,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,评价单元

5、：30个省（直辖市、自治区） 输入指标：人员投入、资金投入 输出指标：社会发展、民生改善、生态建设 模型设置：CCR两阶段（第一阶段20012002，第二阶段20082009） 评价结果：苏州、浙江、安徽（一、二阶段均有效） 广东、湖北、上海、四川（一阶段有效，二阶段无效） 北京、福建、广西（一阶段无效，二阶段有效） 其余省分一、二阶段均无效,例：基于DEA模型的我国政府社会管理职能绩效评价研究以30个省（直辖市、自治区）为统计样本的实证分析,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,AHP (Analytic Hi

6、erarchy Process)层次分析法是美国运筹学家Saaty教授于二十世纪80年代提出的一种实用的多方案或多目标的决策方法。其主要特征是，它合理地将定性与定量的决策结合起来，按照思维、心理的规律把决策过程层次化、数量化。 该方法自1982年被介绍到我国以来，以其定性与定量相结合地处理各种决策因素的特点，以及其系统灵活简洁的优点，迅速地在我国社会经济各个领域内，如能源系统分析、城市规划、经济管理、科研评价等，得到了广泛的重视和应用。,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,层次分析法的基本思路是先分解后综合。 首先将所要分析的问题层次化，根据问题的性质和要达到的总目标，将问题分解成不同的组

7、成因素，按照因素间的相互关系及隶属关系，将因素按不同层次聚集组合，形成一个多层分析结构模型，最终归结为最低层（方案、措施、指标等）相对于最高层（总目标）相对重要程度的权值或相对优劣次序的问题。,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,STEPs：,使用AHP方法的步骤,（1）建立层次结构模型； （2）构造判断矩阵； （3）层次单排序； （4）一致性检验； （5）层次总排序。,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,以清明假期选择旅行地点为例，现有三个目的地（方案）：风景秀丽杭州（P1）、购物天堂香港（P2）和繁华都市上海（P3）。假如选择的标准和依据（行动方案准则）有5个：景色（C1），费用（

8、C2），饮食（C3），居住（C4）和旅途（C5）,建立层次结构模型,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,通过相互比较确定各准则对于目标的权重，即构造判断矩阵。在层次分析法中，为使矩阵中的各要素的重要性能够进行定量显示，引进了矩阵判断标度（19标度法） :,构造判断矩阵,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,相对于景色,相对于目标层：选择旅游地，进行两两比较打分。 构造所有相对于不同准则的方案层判断矩阵,相对于费用,相对于居住,相对于饮食,相对于旅途,选择旅游目的地,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,层次单排序,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,利用判断矩阵计算权重（权系数）,

9、中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,判断矩阵的一致性检验,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,层次总排序,利用层次结构图绘出从目标层到方案层的计算结果：,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,三峡工程建成后会对流域生态环境构成一定影响,当时的专家学者从生态环境的角度分析影响因素, 建立AHP模型,从建坝前后对生态环境影响的角度进行了客观的分析评价,得出三峡工程对生态环境的影响总体来说利大于弊,为环保规划和政策提供理论依据。,AHP在三峡工程中的应用,中南财经政法大学

10、-统计与数学学院-杨皓,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,“迷糊”即是，从属于该集合到不属于该集合之间没有明显界限。 秃子悖论：天下所有的人都是秃子（数学归纳法）,电源开关与水龙头 电源开关，非开即关确定数学0,1 水龙头不滴水为关，出水最大为开，中间的过渡状态即可用模糊数学表示0,1,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,1965年，L.A. Zadeh发表了文章模糊集 ,标志着模糊数学的诞生。模糊数学即是用数学方法描述模糊现象。 其基本思想是：用隶属程度代替属于或不属于。例如：一个人属于秃子的程度为0.8，另一个人为0.3。,模糊综合评价是以

11、模糊数学为基础，应用模糊关系合成的原理，将一些边界不清、不易定量的因素定量化，从多个因素对被评价事物隶属等级状况进行综合性评价的一种方法。,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,模糊综合评价的步骤,（1）确定评价对象的因素论域； 例如，U=图像，声音，价格,（2）确定评语等级论域； 例如，V=好，一般，差,（3）进行单因素评价，建立模糊关系矩阵R；,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,首先对电视甲进行评价： 图像：假设有70%的人认为好，20%的人认为一般，10%的人 认为差，这样得到图像的评价结果为： （0.7，0.2，0.1) 同样对声音有：（0.1, 0.2 , 0.7) 对价格为

12、：（0.3, 0.6, 0.1) 所以有模糊关系矩阵：,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,同理可得产品乙，产品丙的模糊关系矩阵R2、R3：,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,（5）多因素模糊评价,将权重集合A与模糊关系矩阵R合成得到各被评价对象的模糊综合评价结果向量B。,其中 是由A与R的第j列运算得到的，表示 被评级对象从整体上看对 等级模糊子集的隶属程度。,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,将上面得到的权重集与模糊关系矩阵R运算， 求得：,归一化后得：,所以项目乙可推荐为优秀项目,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,中南财经政法

13、大学-统计与数学学院-杨皓,1992年哈佛商学院教授Robert S. Kaplan和复兴方案公司总裁David P.Norton在哈佛商业评论上发表了平衡计分卡：驱动业绩的评价指标一文，标志着平衡记分卡评价体系的诞生。 到2000年为止，在财富杂志公布的世界前1000位公司中有40%的公司采用了平衡计分卡系统。已实行该系统的公司, 大都收到了良好的效果, 给予了较高的评价。 其中包括美孚公司美国营销与炼油分公司和 可口可乐瑞典饮料公司。 在中国，许多企业已经尝试在绩效考核方面借鉴平衡计分卡的思想，并在小范围内试行，如光明乳业。有些企业不仅自己采用了平衡计分卡，还在此基础上开发出软件产品，如山

14、东鲁能科技集团，将平衡计分卡的思想溶入电力系统绩效管理软件，云南、广西、东北的电力系统均有采用。,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,平衡计分卡，实现了关于股东和客户的平衡；外部指标和关于关键业务流程、创新、学习与成长的内部指标的平衡；反映以往工作结果的指标和驱动未来业绩的指标的平衡；客观、易量化的成果指标和主观的带有一定判断性的业绩驱动因素指标的平衡。,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,BSC模型,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,围绕企业的战略目标，利用BSC可以从财务、客户、内部流程、学习与成长这四个方面对企业进行全面的测评。在使用时对每一个方面建立相应的目标以及衡量该目

15、标是否实现的指标。 财务方面：其目标是解决“怎样为股东创造利润?” 告诉企业管理者他们的努力是否对企业的经济收益产生积极的作用。财务方面指标包括传统的财务指标，如销售额、利润、资产利用率等。 客户方面：其目标是解决“怎样满足客户需求?” 通过顾客的眼睛来看一个企业，从时间(交货周期)、质量、服务和成本几个方面关注市场份额以及顾客的需求和满意程度。其指标可以是送货准时率、顾客满意度、产品退货率，合同取消数等。,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,内部流程方面：其目标是解决“我们必须擅长什么?” 报告企业内部效率，关注导致企业整体绩效更好的过程、决策和行动，特别是对顾客满意度有重要影响的企业过

16、程。如生产率、生产周期、成本、合格品率、新品开发速度、出勤率等。 学习和成长方面：其目标是解决“能否继续发展并创造价值?” 将注意力引向企业未来成功的基础，涉及雇员问题、知识资产、市场创新和技能发展。只有通过发布新产品、为顾客增加新的价值、不断改进运行效率，企业才能够进入新的市场，增加收入和利润。 BSC就是要对上述四个方面进行平衡，BSC中各项测量指标并不是孤立地存在，它们与一组目 标相联系，而这些目标自身又相互关联并最终都以基本种直接或间接的形式与财务结果相关联。,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,某公司BSC指标设计,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,中南财经政法大学-统计与

17、数学学院-杨皓,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,随着我国经济的不断发展和经济全球化的步伐加快，汽车产业在我国国民经济中的地位不断提升，同时也面临着日趋激烈和残酷的全球化竞争，基于这种机遇与挑战共存的态势，全面、正确、及时地评价汽车制造企业的综合绩效，以达到促进汽车产业持续健康发展的目的，具有强烈的现实意义。 因此，本文对中日汽车制造企业20092011年度数据进行动态评价。首先运用因子分析法（DRF）建立一套完整的指标体系，后用数据包络分析法（DEA）建立绩效评价模型。,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,方法选择 DEA最大的缺陷在于指标个数受限于决策单元（DMU）个数：基于一定

18、数量的DMU，增加输入和输出指标量，会影响DEA模型的评价区分度。然而，现代企业绩效评价多采用财务数据和非财务数据并重的综合指标体系，一个比较完善的指标体系大都是一个多层次、多准则、多指标的体系。因此，依据Golany和RoIl（1989）的经验法则，应将输入和输出一级指标的个数尽量控制在DMU个数的一半以内。 减少指标个数的方法常用的有两种：一是建立双层次DEA指标体系，二是用另外一种方法，比如AHP或DRF方法，处理DEA指标。建立双层次DEA指标体系需要对二级指标指定权重，人为的对指标进行分级和赋权将大大增加方法的误差。AHP方法处理指标同样存在较多人为因素。而指标体系的筛选和整合不能单

19、凭主观判断，而要利用客观可行的方法。因此，利用DRF方法处理DEA指标数量受限问题更具有科学性和合理性。,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,DEA模型的选择 从1978年第一个DEA模型CCR模型发表后，在数据包络分析的研究领域中不断的出现新的模型及理论。1984年Banker, Charnes和Cooper给出了一个被称为BCC的模型。该模型是一个对固定规模效益模式的DEA分析(CCR)的扩展，考虑可变规模收益情况，即当不是所有的决策单元都以最佳的规模运行时，允许技术效益的计算不受规模效益的影响。,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,从生产可能集可以看出CCR模型与BCC模型的区别

20、主要在于：CCR模型的生产可能集是一个凸锥，而BCC模型为一个凸多面体，即去掉了线性性假设。从生产前沿面来看，CCR为线性的，而BCC为分段线性。 BCC模型技术效率（PE）分解为纯技术效率（PTE）和规模效率（SE）。同时符合PTE与SE有效的点（如图中A点）为“绝对的DEA有效”，即为CCR有效。而只符合PTE有效的点，只能称为BCC有效。如图中B，C两点，分别为规模递增和规模递减条件下的BCC有效。这表明他们在现有规模上达到了技术有效，但是他们的规模或大或小，仍然可以沿着CCR前沿面继续改进。,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,时间区间选择 2009、2010、2011三年 决策单

21、元选择 我国汽车制造业全部上市企业除去ST、ST*和信息不全共15家企业 中日外比较 日产汽车、丰田汽车（市场占有率50%以上） 指标选择 投入（人力+资金）、产出（利润+发展）,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,DRF指标处理 对三年的数据区分投入产出分别进行因子分析，通过SPSS16.0统计分析软件上机计算，分析结果基本一致。为了保证后续DEA评价指标的一致性与可比性，综合考虑数据完整性以及客观合理性，最终选用2010年投入指标的因子分析结果与2009年产出指标因子分析结果。,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,日本企业的投入水平明显高于中国企业，无论是资本投入还是人力投入方面。

22、产出水平相对较高，获利能力显著但是发展潜力不足。 上汽集团获利能力和发展潜力都很高，相对地，其投入水平也是国内企业中最高的，高投入带来高产出；悦达投资的获利能力和发展潜力也很高，但是其投入水平很低，这反应出企业拥有较高的投入产出效率；长安汽车的产出水平中等，但是其投入水平相对较高，特别是其人力水平投入，这反应企业投入产出水平较低。,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,DEA评价 将各公共因子作为新的投入产出指标，分年份分别进行DEA分析。 由于DEA模型中变量取值不能为负数，而标准化处理后的数据会出现负数, 因此，需要对得分进行非负化处理。,DEA模型采用BCC模型，考虑规模可变情况。通过

23、DEAP2.1软件实现。,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,悦达投资、中通客车2家企业实现了绝对的DEA有效（CCR），其PTE和SE均为1。这说明这两家企业规模报酬不变，企业发展过程中投入得当，能够产出高效稳固的规模收益，两者耦合实现最佳力度，企业发展达到DEA有效。 单独考虑技术效率，上汽集团、丰田汽车实现了有效性，但企业规模均表现为规模报酬递减。这说明企业投入产出效率有效，但是企业规模过大，超过了规模报酬最优点。 其余决策单元均为非DEA有效，大部分企业呈现规模报酬递增，仅有个别企业（江淮汽车、长安汽车）呈现规模报酬递减。日产汽车排名末位，PTE和SE值均较小（0.1）,规模效率呈

24、现报酬递增。,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,三家企业达到绝对的DEA有效（CCR），新增安凯客车。上汽集团、丰田汽车、海马汽车实现技术有效，但企业规模均表现为规模报酬递减。其余决策单元均为非DEA有效，大部分企业呈现规模报酬递增，曙光股份和江铃汽车呈现规模报酬递减，江淮汽车和宇通客车呈现规模报酬不变。可以看出各企业规模效率值不断改善，都在寻找自身最优规模，但技术效率普遍不高（0.3）。日产汽车仍在末位，但TE、PTE和SE均较上年有所改善。,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,三家企业达到绝对的DEA有效（CCR），分别为悦达投资、一汽夏利和中通客车。上汽集团、日产汽车实现了技术

25、有效，但企业规模均表现为规模报酬递减。其余决策单元均为非DEA有效，大部分企业呈现规模报酬递增，安凯客车和丰田汽车呈现规模报酬递减。各企业技术效率指标出现明显提升，但总体水平不是很高。丰田汽车排名13，较之上年技术效率明显下滑。,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,松弛变量分析 由于模型中变量为因子分析后的虚拟变量而非原始变量，且所用数据均为标准化处理后的数据，因此，表中数值并不代表具体经济意义。但是，通过比较我们可以看出，数值较大且普遍存在，相对较小，只有个别年份的个别企业存在，大部分企业为0。 这说明，大部分企业非DEA有效的原因在于产出不足而并非投入过度，即投入并没有实现其充分价值，

26、没有得到应有的产出。这与DEA规模效益分析结果一致：中国大部分企业处于规模递增阶段。,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,结果分析 从结果可以看出，在我国15个决策单元中只有2-3个企业达到绝对的DEA有效（CCR）另外1-2个企业达到技术有效（BCC），但企业规模均表现为规模报酬递减。其余决策单元均为非DEA有效，大部分企业呈现规模报酬递增，仅有个别企业个别年份呈现规模报酬递减或规模报酬不变。 丰田汽车三年均处于规模报酬递减阶段，其中2009年和2010年实现纯技术有效。相反，日产汽车在2009年和2010年均呈现规模报酬递增，但其效率排名末位，2011年实现纯技术有效，规模效率呈报酬递

27、减。 从DEA结果来看，中日企业间绩效差距并不明显，个别年份日本企业排名甚至垫底。这一定程度上说明，中国汽车产业的整体水平正在不断提高，发展形势良好，增长率达14.56%，高于GDP增长率。然而进一步分析中日汽车产业背景和现状后，我们发现这一结果可能和中日所处不同经,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,济环境和市场需求有关。2008年全球经济危机，全球经济 一片凄风苦雨，日本汽车产业受到重创，特别是2009年丰田汽车发生“召回门”事件，严重挫伤了日本汽车行业。而中国汽车产业在中国政府强有力的政策刺激下依然保持逐年增长趋势，2010年增长率甚至达32%。其次，中国目前人均汽车拥有辆仅为0.0

28、37辆，市场需求充足。与之相较，日本人均汽车拥有量为0.593辆，市场需求开始饱和。 值得注意的是，除了少数决策单元达到DEA有效（PE=1），其他决策单元PE均较小（0.6）。这说明大部分企业效率不佳，高投入并没有达到最优产出。这与汽车产业投入不平衡及产业密集度不高有关。汽车产业属于资产密集型产业，规模效益显著。一般发达国家汽车产业达到成熟的标志即为垄断市场的形成。例如，美国的通用和福特，日本的丰田和日产等。目前我国汽车产业集中度不高，中国汽车整车企业就有三百多家，规模最大的上汽也,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,远不及丰田汽车，汽车产业整体投入过于分散。 另外，可以注意到DEA有效单元均为中小规模企业，如悦达投资和中通汽车。而大型集团公司效率不高，比如东风汽车，日产汽车，上汽集团虽然技术有效但规模效率一直处于规模递减状态。这一现象与企业发展管理模式有关。大型集团公司实力雄厚，在生产研发方面占有优势；但是不可避免的存在企业管理缺陷，例如，缺少战略规划，核心竞争力不强，现代企业制度不健全，人员管理松散，执行力不足等。,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,政策建议 （1）提高产业集中度 （2）调整投入结构 （3）重视科研投入 （4）自主品牌建设,中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓,