企业研究论文-关于企业效率测量综述.doc

企业研究论文-关于企业效率测量综述论文关键词：效率DEASFA论文摘要：文章从经济学中的效率定义出发，对企业效率测量理论进行了回顾，对不同的效率测量工具进行了对比，评价了它们的优缺点，探讨了效率测量理论发展对企业管理的启示。效率是经济学研究的一个核心问题，随着社会经济的发展，人们认识到效率的内涵非常丰富：效率与科学技术关系密接；效率和管理制度紧密相连；效率与个人的理想、兴趣、性格和习惯密切相关。一、经济学中效率的定义效率一词最早在拉丁文中出现，efficient，是指有效的因素。十九世纪末叶，效率的特定含义应用于机械工程方面，表示输出能量与输入能量的比值。后来，效率这一概念广泛应用于经济和管理领域，反映经济系统的产出对投入或收益对成本的比值。萨缪尔森认为效率是“在一定投入和技术条件下，经济资源没有浪费，或对经济资源做出了能带来最大可能满足程度的利用，也是配置效率的一个简化表述。”在萨缪尔森看来经济学中的效率就是指实现了“利润最大化”。美国著名制度经济学家康芒斯对效率的定义是：“效率是使用价值的出量对劳动工时的入量的比例”，显然康芒斯对投入中的劳动格外看中，而对投入中的机器损耗等其他项目不予考虑。康芒斯的效率概念是针对人的单位时间劳动投入的，而非物理学当中的全部产出与全部投入之比。二、企业效率测量理论的发展1.从财务角度测量企业效率。在企业财务管理中，效益一词被频繁使用，那么它与效率有什么不同呢？效益也是一种反映投入与收益的关系，但这种收益主要是指通过市场交换产生的经济价值（表现形式为货币）来表示。企业一般采用财务指标来测量经营效率，这些成系统的指标从不同角度刻画着企业的效率。1999年我国财政部等四部委联合公布了企业国有资本金效绩评价规则，规定对企业经济效益综合评价应从财务效益状况、资产营运状况、偿债能力状况、发展能力状况等几个方面综合反映，具体指标有总资产报酬率、净资产收益率、总资产周转率、流动资产周转率、资产负债率、已获利息倍数、销售增长率、资本积累率8项指标。在这8项指标中，总资产报酬率是全面反映企业投入与收益的关键指标；总资产周转率和流动资产周转率反映了企业运作效率；销售增长率反映了企业市场推广的效率。人们在实践的基础上，不断深化对效率测量的研究。由于财务指标只能反映企业的价值运动，不能全面反映企业的经济活动状况，因此，越来越多的企业试图将一些非财务指标纳入企业经济效益的综合评价体系之中。例如日本学者提出了“五性”评价体系，即成长性、收益性、安全性、生产性和流动性，涵盖了生产要素利用的各主要环节及结果，其中设计了不少非财务指标；美国通用电器公司将生产率、市场地位、产品领先状况、雇员发展状况、社会责任等非财务指标纳入经济效益的综合评价体系。除此以外，人们还对效益的本质进行了反思，发现现行的财务指标具有很多缺陷，如权益资本报酬率（ROE)，只要它大于零，即可增加利润的绝对值，用它来进行效益评价就会强化经营者的投资动机。其他如资产收益率(ROA)、每股盈余(EPS)、净利润、净现值(NPV)和现金流回率(CFROT)等都可能导致经理人为提高这些会计指标进行短期操作而损害股东利益与公司长远利益。上述传统指标有一个共同缺陷，它们都忽视了所有资本(特别是包括权益性融资成本)的使用成本。是否企业自有资金就可以不计算成本呢，若计算成本，传统的效益指标则存在很大的偏差，经济学家默顿米勒和弗兰科莫迪利亚尼提出了“经济增加值（EVA）”的思想，EVA的正式提出者是美国SternStewar&Ca则务咨询公司，该公司于20世纪80年代提出EVA，并将其注册为商标。它是一种新型的企业绩效评价指标，能够比较准确地反映公司在一定时期为投资者创造的价值。与其他指标不同之处在于，EVA考虑了带给企业利润的所有资金成本，公式为：经济增加值税后利润一资金成本系数（使用的全部资金）。总而言之，EVA就是指在扣除产生利润而投资的资本的成本之后所剩下的利润，是对真正“经济”利润的评价。既然EVA是利润与成本之差，那么我们自然能够联想到利润与成本之比（效率），也就是说EVA为企业的经营效率测量开辟了另外一片天地。2.从投入产出角度测量企业效率。学者们对效率测量的探索是多方面的，他们没有局限于财务指标，而是从效率的本质投入产出比率来深入探索。M.J.Farrel(1957)完整的提出生产前沿面的概念，并从前沿面的角度对微观层面的企业的效率做出了定义。他质疑传统经济理论中的生产函数是最佳投入与产出关系的假定，如果真如传统理论所说，则现实中根本不会有大量的不经济现象存在。于是他提出经济学中的生产函数不能用现实企业的实际投入产出关系来回归，而应该是所有现实企业最优生产关系的外包络曲线。基于对生产函数的新认识，他从投入角度提出综合效率、技术效率和效率生产函数的概念。他将企业综合效率分解为技术效率和配置效率，利用可变规模收益模型，技术效率被进一步分解为纯技术效率和规模效率。技术效率反映既定生产投入数量下，实际产出与理论最大产出的百分比。配置效率被定义为反映给定价格时企业以适当比例使用各种投入的能力。Aigner等(1977)提出了随机前沿方法SFA(stochasticfrontieranalysis)来测算技术效率。这是一种假设生产或成本前沿函数，用回归分析来确定表达式中参数的方法，它将误差项分为两类：管理误差项反映技术非效率，随机误差项表示任何可能出现的不可控因素带来的影响。这种对生产函数误差项的深入分析是具有重要意义的，因为在此之前人们只是将回归过程中非变量导致的因素像丢垃圾一样全部列入随机误差项，而不去理会它们蕴涵的经济管理价值。目前最常用的随机前沿模型是Battese和Coelli在1992和1995年设定的运用时间序列面板数据估计前沿面的生产函数模型，简称(1992)和(1995)模型。(1992)模型假设非效率项服从截尾正态分布，并认为技术效率随时间不同而变化，(1995)模型则不但测算了效率数值的大小，还从影响技术效率的因素着手进行研究。随后大量的实证研究运用BC模型证实了规模、产权、人力资本、市场竞争等因素显著影响企业的技术效率。随机前沿方法的主要优势在于：前沿面是随机的，各生产单元不需共用一个前沿而；把误差项进行区分，能准确地反映实际的技术效率水平；可以对结果进行假设检验(如对参数T检验和对函数的似然检验等)。随机前沿方法的主要缺点在于：虽然测量误差和统计干扰的处理上具有概念优势，但它同样要求一个严格的函数形式和分布假设，而且统计计算比较复杂。另一类测算技术效率的方法是CHarnes等（1978）提出的数据包络分析DEA（DataEnvelopmentAnalysis）。他给出了第一个DEA模型模型，该方法通过实际生产单位的投入产出数据构造经验生产可能集，运用线性规划技术估计经验生产前沿面从而给出生产单位的效率测量，C2R模型的生产可能集要求满足凸性、锥性、无效性、最小性假设，其假定前沿面是一条射线，即生产规模报酬不变；在模型形式上要求各投入产出向量的系数。Charnes等（1985）给出了模型，该模型放弃了C2R模型中前沿面锥性的假定放弃了规模报酬不变的假定，其前沿面是一条曲线；在模型形式上要求各投入产出向量的系数。在此之后的几十年中，针对DEA的权重、决策单元输入输出指标限制、模型动态性、模型随机性的研究层出不穷，DEA被广泛应用于各类决策单元的效率评价中。在各种DEA模型中，和模型运用最为广泛，前者用来评价决策单元的规模有效性和技术有效性，后者评价决策单元的技术有效性。DEA的优势在于：（1）同时对决策单元的多项投入和多项产出计算相对效率；（2）模型自行计算权重，DEA模型中每一个决策单元的各项投入和各项产出权重都是由模型根据最优性原则计算出来的，而不是决策者预先给定的，这样可以避免主观确定权重；（3）不受计量单位的影响。大部分的多准则决策方法都受到计量单位的影响，故使用前必须进行数据的无量纲化处理，使用不同的转化方法，其评价结果可能会不同，而DEA方法不受计量单位的影响，因而更客观更精确。该方