基于DEA的中美汽车制造企业绩效评价研究

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2008年,中国改革开放30年,汽车工业也经历了改革开放所带来的快速发展:我国汽车产量从改革初期的14.9万辆发展到950万辆左右,占全世界产量的近13%,世界汽车生产大国的地位已不可动摇。中国和美国,同样作为全世界的汽车生产和消费大国,他们的发展历程却大不相同,中国汽车业用不到六十年的时间走过了美国汽车业用百余年的时间走完的路,快速发展容易导致积累不足,而稳健的进步也未见得无懈可击。2008年的金融危机使得二者在发展的过程中存在的问题得以放大,在这样的背景下,衡量和研究中美汽车制造企业的绩效并从中找到中国汽车业进一步发展的突破口尤其重要。数据包络分析方法(DataEnvelopmentAnalysis,DEA)根据“输入”、“输出”数据来评价被评价单位间的相对有效性。通过对输入输出数据的综合分析,不仅可以得出每个决策单元综合效率的评价指标,而且还可以进一步分析各决策单元非DEA有效的原因及其改进方向,为决策者提供重要的管理决策信息。基于数据包络分析(DEA)的二次相对效益评价模型克服了大多数绩效评价方法难以将客观条件与管理绩效分离的弊端,能通过当前数据与参考数据的交叉计算,得到企业真正由于管理而产生的绩效。本文主要采用基于数据包络分析(DEA)的二次效益评价模型,根据中国和美国共25家汽车企业2007年和2008年的相关数据进行管理绩效评价分析,得到25家公司2008年度的二次相对效益排名。并进一步对结果进行研究,分析排名形成的深层次原因,基于这些原因,分别从政府和企业的角度对中国汽车业的发展提出建议。
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