企业绩效评价理论与方法

第1页，课件共64页，创作于2023年2月<2>中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓目录什么是绩效评价？绩效评价理论评价实例：中日汽车制造业绩效比较第2页，课件共64页，创作于2023年2月<3>中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓什么是绩效评价？第3页，课件共64页，创作于2023年2月<4>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。第4页，课件共64页，创作于2023年2月<5>中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓绩效评价理论数据包络分析法（DEA）层次分析法（AHP）模糊综合评价法平衡计分卡（BSC）第5页，课件共64页，创作于2023年2月<6>中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓数据包络分析（DEA）第6页，课件共64页，创作于2023年2月<7>中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓数据包络分析(DataEnvelopmentAnalysis,DEA)，是运用数学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。第7页，课件共64页，创作于2023年2月<8>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：“MeasuringtheEfficiencyofDecisionMakingUnits”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：第8页，课件共64页，创作于2023年2月<9>中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓（1），决策单元为DEA有效；（2），但不全为0，决策单元为弱DEA有效；（3），决策单元为DEA无效；DEA有效性判断第9页，课件共64页，创作于2023年2月<10>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、EfficiencyMeasurementSystem。

第10页，课件共64页，创作于2023年2月<11>中南财经政法大学-统计与数学学院-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DEA在政府评价中的应用第11页，课件共64页，创作于2023年2月<12>中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓评价单元：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2001—2002，第二阶段2008—2009）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第12页，课件共64页，创作于2023年2月<13>中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓在处理多投入-多输出问题中具有绝对优势无需对指标设置权重无需对数据进行无量纲化处理不需要确定具体的投入产出关系式优势指标个数受限于决策单元（DMU）个数。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。劣势第13页，课件共64页，创作于2023年2月<14>中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓层次分析法（AHP）第14页，课件共64页，创作于2023年2月<15>中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓AHP(AnalyticHierarchyProcess)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。第15页，课件共64页，创作于2023年2月<16>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。第16页，课件共64页，创作于2023年2月<17>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。第17页，课件共64页，创作于2023年2月<18>中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓选择旅游目的地景色费用居住饮食旅途杭州香港上海拟解决的问题（总目标）为实现总目标而采取的措施和方案用于解决问题的备选方案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（C2），饮食（C3），居住（C4）和旅途（C5）建立层次结构模型第18页，课件共64页，创作于2023年2月<19>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（1～9标度法）:标度含义1表示两个元素相比，具有同样的重要性3表示两个元素相比，前者比后者稍重要5表示两个元素相比，前者比后者明显重要7表示两个元素相比，前者比后者极其重要9表示两个元素相比，前者比后者强烈重要2，4，6，8表示上述相邻判断的中间值倒数：若元素i和元素j的重要性之比为aij,那么元素j与元素i的重要性之比为aji=1/aij构造判断矩阵第19页，课件共64页，创作于2023年2月<20>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第20页，课件共64页，创作于2023年2月<21>中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓所谓层次单排序是指，对于上一层某因素而言，本层次各因素的重要性的排序。具体计算是：对于判断矩阵B，计算满足的特征根与特征向量。式中为的最大特征根，为对应于的正规化的特征向量，的分量即是相应元素单排序的权值。层次单排序第21页，课件共64页，创作于2023年2月<22>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）b.对按行求和得：a.将A的每一列向量归一化得：c.将归一化，即为近似特征根（权向量）d.计算，作为最大特征根的近似值。å==niiiwAwn1)(1lå==njijiww1~~å==niijijijaaw1/~Tnniiiiwwwwwww),...,,(,~/~211==å=iw~ijw~例：列向量归一化按行求和归一化úúúûùêêêëé386.0830.0784.1úúúûùêêêëé125.0143.0118.025.0286.0294.0625.0571.0588.0úúúûùêêêëé=12/15/1212/1521B1W1=úúúûùêêêëé129.0277.0595.0005.3)129.0387.0277.0833.0595.0794.1(31=++=l得到排序结果：W1=(0.595,0.277,0.129)T,max(1)=3.005úúúûùêêêëé=387.0833.0794.1AW1第22页，课件共64页，创作于2023年2月<23>中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓所对应的特征向量分别为：对应于的正规化的特征向量为：相应地，算出A的最大特征值分别为：算出的最大特征值分别为：第23页，课件共64页，创作于2023年2月<24>中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓n1234567891011RI000.580.901.121.241.321.411.451.491.51（1）一致性指标：判断矩阵通常是不一致的，但是为了能用它的对应于特征根的特征向量作为被比较因素的权向量，其不一致程度应在容许的范围内.如何确定这个范围？CI=0时A一致；CI越大，A的不一致性程度越严重。（3）一致性比率（用于确定A的不一致性的容许范围）（2）随机一致性指标RI：当CR<0.1时，A的不一致性程度在容许范围内，此时可用A的特征向量作为权向量。RICICR=1--=nnCIl

判断矩阵的一致性检验第24页，课件共64页，创作于2023年2月<25>中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓前述计算得到了最大特征根：查表知平均随机一致性指标RI，从而可检验矩阵一致性：同理，对于第二层次的景色、费用、居住、饮食、旅途五个判断矩阵的一致性检验均通过。第25页，课件共64页，创作于2023年2月<26>中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓层次总排序选择旅游地景色费用居住饮食旅途杭州香港上海利用层次结构图绘出从目标层到方案层的计算结果：第26页，课件共64页，创作于2023年2月<27>中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓各个方案优先程度的排序向量为：以为列向量构成矩阵：决策结果是首选旅游地为，其次为，再次为。第27页，课件共64页，创作于2023年2月<28>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第28页，课件共64页，创作于2023年2月<29>中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓不追求高深数学原理，简洁实用所需定量数据较少系统性，通过“分解-比较分析-综合”的方法，适用于多目标、多准则、多决策的系统问题优势不能提供新的决策方案人为因素过大，不能保证客观性指标过多时，难于确定权重特征值特征向量求解复杂劣势第29页，课件共64页，创作于2023年2月<30>中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓模糊综合评价第30页，课件共64页，创作于2023年2月<31>中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓何为“模糊”？“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]第31页，课件共64页，创作于2023年2月<32>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。第32页，课件共64页，创作于2023年2月<33>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}以对某品牌三款电视机（甲、乙、丙）进行模糊评价为例（3）进行单因素评价，建立模糊关系矩阵R；第33页，课件共64页，创作于2023年2月<34>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：（0.3,0.6,0.1)所以有模糊关系矩阵：第34页，课件共64页，创作于2023年2月<35>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：（4）确定评价因素的模糊权向量为了反映各因素的重要程度，对各因素U应分配给一个相应的权数，通常要求满足，各权重组成的一个模糊集合A就是权重集。权重对最终的评价结果会产生很大的影响，不同的权重有时会得到完全不同的结论。确定权重的方法有：层次分析法、Delphi法、加权平均法、专家估计法等。本例中根据专家打分法确定权重：A＝（0.2，0.3，0.5）第35页，课件共64页，创作于2023年2月<36>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。第36页，课件共64页，创作于2023年2月<37>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第37页，课件共64页，创作于2023年2月<38>中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓利用数学原理处理模糊现象，科学合理评价结果是一个向量，而不是一个点值，包含的信息比较丰富优势权重确定时主观性太强计算复杂当指标集U过大时，会出现超模糊现象，分辨率很差，造成评价失败劣势第38页，课件共64页，创作于2023年2月<39>中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓平衡记分卡（BSC）第39页，课件共64页，创作于2023年2月<40>中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓1992年哈佛商学院教授RobertS.Kaplan和复兴方案公司总裁DavidP.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。第40页，课件共64页，创作于2023年2月<41>中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓

结果长期未来外部股东

过程短期过去内部客户实现平衡性

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。何为“平衡”？第41页，课件共64页，创作于2023年2月<42>中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓

目标衡量财务面“我们在股东眼里的表现？”目标衡量客户面“我们在客户眼里的表现？”目标衡量内部运营面“什么是关键成功

因素，什么业务

流程是最优？”目标衡量学习与成长面

“我们能保持

创新，变化和

不断提高？”愿景和策略BSC模型第42页，课件共64页，创作于2023年2月<43>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。第43页，课件共64页，创作于2023年2月<44>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。第44页，课件共64页，创作于2023年2月<45>中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓某公司BSC指标设计第45页，课件共64页，创作于2023年2月<46>中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓使整个组织行动一致，有效的将组织战略转化为组织各层的绩效指标有利于实现长远发展有利于各级员工沟通理解，学习成长优势实施难度大，指标体系建立较困难各指标权重分配缺乏科学性指标量化难以落实实施成本大劣势第46页，课件共64页，创作于2023年2月<47>中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓评价实例中日汽车制造业绩效比较第47页，课件共64页，创作于2023年2月<48>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2009——2011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。第48页，课件共64页，创作于2023年2月<49>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。第49页，课件共64页，创作于2023年2月<50>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。第50页，课件共64页，创作于2023年2月<51>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。生产前沿面生产可能集A规模递减CCRBCCＣ生产前沿面生产可能集A规模递增BC第51页，课件共64页，创作于2023年2月<52>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）第52页，课件共64页，创作于2023年2月<53>中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓发展潜力指标获利能力指标产出人力水平指标资本能力指标投入经济含义指标公共因子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。第53页，课件共64页，创作于2023年2月<54>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。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。第54页，课件共64页，创作于2023年2月<55>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DEAP2.1软件实现。第55页，课件共64页，创作于2023年2月<56>中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓DEA评价结果（2009）决策单元TEPTESEI/D排名决策单元TEPTESEI/D排名悦达投资111-1江淮汽车0.0970.0990.983drs10中通客车111-2中国重汽0.0280.0920.301irs11上汽集团0.18910.189drs3东风汽车0.0390.0790.496irs12丰田汽车0.01710.017drs4长安汽车0.0670.0710.947drs13海马汽车0.1150.2010.571irs5福田汽车0.0650.0670.967irs14江铃汽车0.0730.1160.632irs6宇通客车0.0190.0570.331irs15安凯客车0.0720.1130.641irs7曙光股份0.0110.0450.246irs16金龙汽车0.0290.1110.257irs8日产汽车0.0010.0180.074irs17一汽夏利0.0460.1070.429irs9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）,规模效率呈现报酬递增。第56页，课件共64页，创作于2023年2月<57>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。DEA评价结果（2010）决策单元TEPTESEI/D排名决策单元TEPTESEI/D排名悦达投资111-1金龙汽车0.1350.140.959irs10中通客车111-2江淮汽车0.120.1210.998-11安凯客车111-3一汽夏利0.0650.1170.556irs12海马汽车0.50810.508drs4东风汽车0.0890.0950.939irs13上汽集团0.08110.081drs5宇通客车0.0840.0840.999-14丰田汽车0.02510.025drs6福田汽车0.0460.0770.598irs15曙光股份0.0740.2830.263drs7长安汽车0.0610.0710.861irs16江铃汽车0.1830.2430.751drs8日产汽车0.0160.0290.54irs17中国重汽0.1910.2140.891irs9第57页，课件共64页，创作于2023年2月<58>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。DEA评价结果（2011）决策单元TEPTESEI/D排名决策单元TEPTESEI/D排名悦达投资111-1金龙汽车0.2050.3330.617irs10一汽夏利111-2江铃汽车0.2250.2960.76irs11中通客车111-3江淮汽车0.1330.2570.517irs12上汽集团0.21310.213drs4丰田汽车0.0480.250.192drs13日产汽车0.14210.142drs5宇通客车0.20.2010.997irs14曙光股份0.5840.8090.722irs6福田汽车0.0730.1960.372irs15中国重汽0.0810.4650.174irs7东风汽车0.1390.190.733irs16安凯客车0.4320.4350.993drs8长安汽车0.1210.1650.731irs17海马汽车0.330.410.806irs9第58页，课件共64页，创作于2023年2月<59>中南财经政法大学-统计与数学学院-杨皓0.00302.1811.913201100.0270.882.43620100.02303.1283.1062009年份各年松