基于DEA方式林业公司绩效评估 .doc

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1、基于DEA方式林业公司绩效评估基于DEA方式林业公司绩效评估基于DEA方式林业公司绩效评估基于DEA方式林业公司绩效评估基于DEA方式林业公司绩效评估　　林业企业是为满足社会各界对林产品及林业生态效益的需要，而进行森林资源的生产和扩大再生产，是具有独立法人资格从事营林、造林、育林、木材加工、林产品生产、林化产品经营等的生产经营性经济组织，是相对独立的生产者和经营者。林业企业虽然都是各种林木生产经营活动的经济组织，但由于其生产规模、经营对象、投资主体的不同，从而形成了不同的林业企业类型。1999年国家统计局通过了《中国上市公司分类指引(试行)》，指引给出了上市公司分类的方

2、法，首先，如果公司主营业务大于或等于50%，则公司分类就列入这个业务的行业;其次，如果不存在经营大于或等于50%的业务，而有某项业务大于其它业务收入的30%，就将公司分类列入到这个业务行业中;再次如果上述两个条件都不满足，那么，公司的分类就会列为综合分类。改革开放以来，我国社会经济飞速发展，尤其在金融危机后林业企业面临的竞争越来越激烈。林业作为整个国民经济的基础重要组成部分，是任何产业都不能替代的。在林权改革不断深入的背景下，林业部门等政府机构也充分意识到对林业企业建立科学、合理的绩效评价的重要性，正在努力推进国有林区和国有林业企业管理体制的改革，加快现代化林业企业管理

3、制度的步伐，以保持和提升林业企业的经营能力和盈利能力，保持林业企业的平稳快速的发展。因此，本文运用DEA方法，通过对我国13家林业上市公司进行绩效分析，反映我国林业行业的发展状况，并对存在的问题提出解决措施。　　一、DEA模型的介绍及构建　　(一)DEA模型介绍　　DEA(DataEnvelopmentAnalysis，数据包络分析)是美国著名运筹学家和等学者以“相对效率”概念为基础，根据多指标投入和多指标产出对相同类型的决策单元进行相对有效性或效益评价的一种系统分析方法。假设某系统中有n个决策单元DMUj(j=1，2，…，n)，每个决策单元有s种输入，m种输出，则某决

4、策单元的输入向量为X=(X1，X2，…，Xs)，输出向量为Y=(Y1，Y2，…，Ym)，于是，可以用(X，Y)来表示决策单元的生产活动。其中，假设规模效益不变、面向投入(产出不变情况下追求投入最小化)的CCR模型可表示为:minθ∑nj=1λjXrj+S+=θXa，r=1，2，…，s，∑nj=1λjYij－s－=Ya，i=1，2，…，m(1)j=1，2，…，nλ，S+，S－≥0由式(1)可计算得到某决策单元j的相对效率θj，当θl为1时且S－=S+=0表示此单元处于效率前沿面，即达到相对有效。式(1)CCR模型是基于规模效益不变假设的，而在实际生产中并不遵循此假设，因此

5、通过增加凸性假设∑λj=1得到式(2)的BCC模型。通过式(2)可计算得到各决策单元的技术效率，即在现有数量投入下决策单元获得最大产出能力。根据式(1)得到的总效率和式(2)得到的技术效率之商值，可计算得到决策单元的规模效率，即现有投入规模是否能够达到效益最优。minθ∑nj=1λjXrj+S+=θXa，r=1，2，…，s，∑nj=1λjYij－s－=Ya，i=1，2，…，m(2)∑λj=1J=1，2，…，nλ，S+，S－≥0　　(二)模型分析评价　　1.综合效率分析。令ρ*0，γ*，S+i0，S0i0是模型的最优解，则利用DEA判断决策单元总体有效性的法则:(1)若ρ

6、*0=1，且S+*=0，S0*=0，则决策单元为DEA有效;(2)若ρ*0=1，且S+*≠0，S0*≠0，则决策单元为DEA有效;(3)若ρ*0＜1，则决策单元为DEA无效;(4)若存在γ*j，使∑nj=1γ*j=1，则DEA为规模收益不变;若∑nj=1γ*j＞1，则DEA为规模收益递减;若∑nj=1γ*j＜1，则DEA为规模收益递增。2.纯技术效率与纯规模效率分析。令θ*0，λ+，s+i0，s－i0是模型二的最优解，则有如下结论:(1)若θ+=1，则决策单元为DEA纯技术有效;(2)若θ*＜1，则决策单元为DEA纯技术无效;(3)若θ*=1，且S+*=0，S－*=0，

7、则决策单元为DEA纯技术有效。根据DEA理论，决策单元的总体效率ρ*，纯技术效率θ*和纯规模效率S*三者之间存在着如下关系:S*=ρ*/θ*，因此根据此种关系可计算决策单元的纯规模效率。　　二、实证分析　　(一)数据选取　　本文考虑到数据的可获得性和林业上市公司的特点，选取期间费用、固定资产净额、流动资产作为输入指标，净利润和股东权益作为输出指标。选取2010年13家林业上市公司为样本，各项指标的数据均来自于2010年各公司的年报。　　(二)数据处理　　本文以东方财富和新浪资讯作为数据的主要来源。将表中数据带入模型中，运用规划求解软件计算