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摘 要：随着国有企业资本结构的不断调整，石油企业控股、参股公司的发展情况在很大程度上决定着石油企业的资本利用效率和总体表现。由于石油企业控股、参股公司涉及行业广泛，且和石油业务具有一定的相关性，但又具有各自行业特点的公司，因此，如何选取具有可比性的行业领先公司进行对标管理，在管理实践中存在一定的困难。基于以上思考，本文借鉴灰色系统理论，以石油企业控股的港口类公司为范例，构建了灰色关联分析模型、灰色分类模型及灰色评价模型。实证结果表明：发现灰色系统方法可以较为全面、科学地对目标企业集进行分类、评价，从中选取出具有可比较性的代表性标杆企业，从而可以为石油企业进行对标管理，提供可操作的具体范式。
关键词：管理科学、对标管理、灰色关联分析、灰色分类模型、灰色评价模型
中图分类号：F276 文献标识码：Ａ 文章编号:１００３－９０３１(２０12)05－００12－０5 DOI:10.3969/j.issn.1003-9031.2012.05.03
一、问题的提出
为了强化国有企业优势，石油类企业实施“主辅分离、辅业改制”的管理实践，通过股权投资等措施，间接控制着一批与产业链相关的公司，极大地提高了管理效率，并强化了石油企业的优势产业。然而，由于石油企业控股的辅业企业的行业覆盖面非常广泛，加之各行各业都具有较强的专业性，石油企业不可能对每一家控股公司以及控股公司所处的行业都有全面、深入的了解。因此，从控股企业所属行业中选取有代表性的标杆企业，通过对控股公司和标杆企业进行对比，分析其优势和劣势，就显得很有必要，为未来的企业总体管理和资本优化重组提供有用的参考。
对标管理又称标杆管理（Benchmarking），起源于1979年美国施乐公司的管理实践，其通过与日本佳能等主要公司进行对比分析，调整了经营战略并夺回了市场份额[1]。关于对标管理的研究，我国从20世纪90年代才开始关注[2]，许建飞等（2005）讨论了运用对标管理的方法，通过分析比较世界上先进的同行业企业的管理经验，进行管理模式的变革[3]。周卓儒等（2003）将DEA方法与对标管理相结合，对公共管理部门进行了绩效考核[4]。综上所述，尽管近年来关于对标管理的学术研究呈现增长趋势，但是大多数是从定性的角度进行探讨，尚未形成一套以定量分析为基础的分析框架。
在对控股企业进行对标管理时，标杆企业的选择是一个相对较为复杂的问题：（1）目标企业在各方面的表现存在不一致性，指标突出的企业有可能在另一方面表现较差。（2）目标企业与管理对象可能不具有可比性。加之进行对标管理分析所需要的数据量众多，且分布松散，某些数据还常因涉及企业内部信息而难以取得。有鉴于此，本文借鉴灰色系统的思想[7]，建立灰色关联分析模型、灰色分类模型及灰色评价模型，以此提供了一个相对较为完整的标杆企业选取和分析的框架。同时，选取国内某石油公司控股的港口类企业作为检验对象，通过实证，阐释了构建的灰色模型在对标管理中的应用。
二、对标管理的对象与指标体系
1. 对标管理的对象
国际海运是石油贸易最主要的运输方式，占据了石油贸易90%以上的份额。因此，控股港口行业对于保障石油运输具有极其重要的作用。本文以我国某石油公司控股的锦州港公司为对标管理对象，采用灰色系统方法构建定量分析框架，使用进行对标管理分析。选取锦州港公司作为对标管理对象，以港口行业其余同类12家上市公司为目标企业集①，进行对标分析，分析数据来源于各家公司2010年的财务报表。
2. 对标指标体系的建立
为了能够准确完整的反映各企业的实际情况，遵照指标体系建立的原则，在参考会计准则的基础上，从总体和专业两个层面进行遴选，并突出关键指标，最终确定指标体系的各项参数（见图1）。
指标体系主要分为整体实力、盈利能力、经营管理能力、发展能力等四个方面。（1）整体实力。首先关注的是描述企业整体规模和市场占有能力的指标，选取总资产和主营业务收入指标。其次关注流动性情况，选取固定资产和流动资产指标。（2）盈利能力。首先关注的是描述企业绝对利润的指标，选取净利润指标。其次，关注的是描述企业相对利润的指标，选取销售利润率和投资资本回报率指标。最后，关注与股东投资决策相关的盈利指标，选取的是净资产收益率指标。（3）经营管理能力。首先关注的是描述企业总体运转方面的指标，这里选取的是总资产周转率指标。其次，关注的是描述企业资本结构方面的指标，这里选取资产负债率指标。最后，关注的是描述企业短期运行方面的指标，这里选取应收账款周转率指标。（4）发展能力。首先关注的是反映公司产品的生命周期的指标，这里选取的是主营业务收入增长率指标。其次关注的是衡量企业总量规模变动和成长状况、反映企业资本规模的扩张速度的指标，这里选取的是净资产增长率。
三、基于灰色系统理论的对标管理模型
1. 灰色关联分析模型
进行数据检验时，通常使用回归分析、方差分析、主成分分析等定量检验方法，但这些方法对样本数据的要求较高，且计算量要求偏大。因此，在有限数据的管理实践中，往往难以有效地进行数据检验。相反，灰色系统方法对那些样本量小，且呈现无规律排序的数据都适用，计算简便且计算量小，这些特性极大程度上弥补了数理统计方法系统分析所导致的缺憾。灰色关联分析方法的基本思想是，根据序列曲线几何形状的相似程度，来判断样本数据之间的联系是否紧密。曲线越相似，则反映序列之间的关联度越大，反之越小。
根据以上思想，求关联度的步骤如下[9]：
设Xi为某港口公司盈利能力类指标序列，其在第k个指标上的观测数据为xi（k），其中，k=1，2，3，……n。这里称Xi=（xi（1），xi（2），……xi（n））为该港口的盈利能力类指标序列。
步骤一：对港口的盈利能力类指标序列进行处理，得到盈利能力类中的四个子指标（净利润、销售利润、投资资本回报率、收益率）的最优值序列向量X0；
步骤二：定义实数?孜i（k），如下：
?孜i（k）= （1）
为Xi对于X0在第i点的关联系数，其中?籽为分辨系数，?籽∈[0,1]。其中，?籽越小，则表示分辨率越高。通常?籽取值为0.5。
步骤三：定义实数ri如下：
ri=?孜i（k） （2）
且全集ri值构成关联度集R为：R=（r1，r2，…，rm）
需要指出的是，港口的盈利指标序列X0、X1之间的关联程度仅与X1相对于始点X0的变化速率有关。当X1相对于始点X0的变化速率趋于一致时，r1越大，即两个数列的相对关联度越高。
步骤四：得出关联度排序。
2. 灰色分类模型
灰色分类模型是在灰色关联的基础上建立的模型，用以分析系统的相似关系集R。由灰色关联分析模型，可求解出各指标序列之间的关联度差异矩阵ES如下：
ES=e11 e12 … e1me21 e22 … e2m┇ ┇ … ┇em1 em2 … emm （3）
其中，eij（i，j=1，2，……，m）为Xi相对于Xj的差异系数，定义如下：
eij= （4）
由ES矩阵得差异距离矩阵DS
DS=d11 d12 … d1md21 d22 … d2m┇ ┇ … ┇dm1 dm2 … dmm （5）
其中，dij为差异距离，定义为：
dij=eij+eji （6）
得一主对角线为零的对称矩阵，由差异距离矩阵可得矩阵Rg：
RS=g11 g12 … g1mg21 g22 … g2m┇ ┇ … ┇gm1 gm2 … gmm （7）
gij=1- （8）
其中，Max(DS)表示取矩阵DS中的最大值，对矩阵Rg，满足gii=1、gij=gji。因此，Rg是灰色相似关系矩阵。再根据矩阵由最大树法任取实数?姿∈[0,1]，删除权重小于?姿的枝，即得到一个个互不连通的“树体”。在此“树体”上，进行在?姿水平上的聚类[10]。
3. 灰色评价模型
对十三家港口数据按指标序列进行关联分析，得出关联度ri,j，i代表指标序列，j表示样本，可以得到ri如下所示：
ri=rijwj,i=1,2,…，n（9）
公式（9）中wij表示为各评价指标的权重值，由专家知识进行主观判定。对ri进行排序，可得出各港口的综合排序[12]。根据公式（9）的经济意义，ri越大，说明待评指标对象xi越接近相对最优对象Y0[13]。
四、实证分析
1. 基础数据
评判一个企业的竞争力，首先关注该企业的盈利能力。本文选取各家公司2010年的财务报告中的的净利润、销售利润率、投资资本回报率、净资产收益率四个指标的指标值作为算例数据，以此进行灰色关联分析，以及灰色分类分析。通过采集，获得13家上市港口类公司的样本数据，并对样本数据进行规范化处理。考虑到模型中指标数值应为正向型指标，即越大越好，因此将四列指标序列数据分别按式（10）进行正向型处理，
x'i（k）= （10）
得到样本矩阵X，结果见表1所示。同样，通过公式（10），分别就整体实力、经营管理能力、发展能力等三个指标序列的样本数据进行处理，得到结果分别如表1。
同样，通过公式（10），分别就整体实力、经营管理能力、发展能力等三个指标序列的样本数据进行处理，得到结果分别如表2所示：
2. 实证结果展示及分析
（1）灰色关联分析模型结果
根据13家港口行业盈利性指标序列，取每一序列的最大值组成理想序列，得出x=[1,1,1,1,1,1]。将它作为基准序列，再分别求得绝对关联度。所给指标序列的样本数据均已完成正向型指标处理，得到了统一测度，因此可以直接代入公式（2）计算出相对关联度，并得到排序，实证结果如表3所示：
（2）灰色分类模型结果
通过灰色关联分析模型的分析，可以得到13家港口企业在某一方面能力指标方面的排序，但是否指标排序第一的企业应为标杆企业，尚须进一步判断。只有在指标规模方面，与管理对象具有可比性的企业，才可被选为标杆企业。因此，需要在已得灰色关联分析模型的基础上，利用灰色分类模型，进一步深入探讨13家港口样本序列数据的聚类特性。
第一步：将灰色关联模型所得关联度集R中的数据，依次带入公式（4）、公式（6）、公式（8），得到矩阵Rg如下所示：
Rg=1.000 0.950 0.992 0.827 0.936 0.969 0.935 0.980 0.575 0.930 0.883 0.885 0.8500.950 1.000 0.942 0.889 0.987 0.981 0.986 0.970 0.437 0.981 0.938 0.962 0.9090.992 0.942 1.000 0.817 0.928 0.961 0.927 0.972 0.593 0.922 0.874 0.877 0.8400.827 0.889 0.817 1.000 0.904 0.866 0.905 0.853 0.000 0.910 0.955 0.953 0.9830.936 0.987 0.928 0.904 1.000 0.968 0.999 0.957 0.394 0.994 0.952 0.948 0.9230.969 0.981 0.961 0.897 0.968 1.000 0.967 0.989 0.493 0.962 0.918 0.920 0.8870.935 0.986 0.927 0.905 0.999 0.967 1.000 0.956 0.391 0.995 0.938 0.955 0.9240.980 0.970 0.972 0.853 0.975 0.989 0.956 1.000 0.524 0.951 0.215 0.909 0.8740.575 0.437 0.593 0.000 0.394 0.493 0.391 0.524 1.000 0.375 0.893 0.224 0.0880.930 0.981 0.922 0.910 0.994 0.962 0.995 0.951 0.375 1.000 0.958 0.960 0.9290.883 0.938 0.874 0.955 0.952 0.918 0.953 0.906 0.215 0.958 1.000 0.998 0.9720.886 0.941 0.877 0.953 0.954 0.920 0.955 0.909 0.224 0.959 0.998 1.000 0.9700.850 0.909 0.840 0.983 0.923 0.887 0.924 0.874 0.088 0.949 0.972 0.970 1.000
第二步：用最靠近主对角线的对角线构成“最大数”。即锦州港<0.950>北海港<0.942>连云港<0.817>盐田港<0.904>厦门港务<0.968>南京港<0.967>日照港<0.956>营口港<0.524>芜湖港<0.375>天津港<0.958>唐山港<0.998>宁波港<0.970>大连港。通过最大树链，画出谱系图，结果如图2所示。
当λ分别取0.96、0.91、0.60时，由谱系图（见图2）可知，13家港口企业被划分成9类、5类和3类。由于分类过多将失去聚类分析的意义，这里选取λ=0.6将13家港口企业分为3类，其中厦门港务、南京港、日照港、锦州港、北海港、连云港、营口港、盐田港为第一类，天津港、唐山港、宁波港、大连港为第二类，芜湖港为第三类。最终选取的标杆企业，要从锦州港同类的其他7个企业中选取。
（3）灰色评价模型结果
通过上述模型，获得各港口的整体实力、经营管理能力、发展能力等这三类指标序列的关联系数，结果如表4所示。
灰色综合评价模型有别于灰色分类模型和灰色关联分析模型，借助专家知识，对各指标序列进行权重设定，从而可以较为全面地对目标企业集进行评价。这里选取相对最优值作为参考指标集，则有参考指标集为①：
Y0=[0.95258,0.62142,0.69392,1.00000]
取Wij=[1,1,1,1]，由式（9），得出各个港口的加权关联度及排名，如表5所示：
从表5可知，从13家港口企业综合排名来看，芜湖港名列第1（0.71477），锦州港仅名列第11位（0.42991），其中，发展能力方面的差距尤其大，锦州港仅为0.01394，芜湖港为1。但是结合灰色分类模型来看（见图2），锦州港的标杆管理对象应为同类中表现优异的盐田港（0.52849）。从分项指标来看，锦州港的差距主要是在盈利能力方面（0.2743），盐田港的盈利能力指标达到0.62142。从盈利能力单项指标来看（见表1），锦州港的四个盈利能力指标均劣于盐田港，其中销售利润率指标差距尤其大。
五、结论与建议
本文利用灰色系统理论，对对标管理中的各企业建立了灰色关联、灰色分类及灰色评价三个分析模型。根据灰色分类模型的结果，应选取与锦州属同一类的最优港口（盐田港）作为对标对象，同时根据灰色评价模型的结果，锦州港主要在盈利能力方面与盐田港存在较大距离，其中销售利润率指标差距尤其大。实证结果同时表明，如果单纯只考虑指标的综合优劣，而忽略对标管理对象的可比性，将选择芜湖港作为标杆对象，从而得出锦州港公司应重点加强发展能力的错误结论。本文的创新点在于提出了一个基于灰色模型对标管理模型框架，有效解决对标管理中标杆企业选取问题，既考虑了企业之间的可比性，又可对企业进行总体和各个维度的综合评价，从而为企业对标管理提供了科学可行的思路和方法。
（特约编辑：罗洋）
参考文献：
[1]吴玉臣.标杆管理在中国企业的实施[J].中国质量， 2011（10）：28-31.
[2]王永华，朱雨良.标杆管理与价值创新[J].华东经济管理，1999（13）：26-27.
[3]邓聚龙.灰色系统[M].北京：国防工业出版社，1985：87-98.
[4]周卓儒，王谦，李锦红.基于标杆管理的DEA算法对公共部门的绩效评价[J].中国管理科学，2003（11）：72-75.
关键词：管理科学、对标管理、灰色关联分析、灰色分类模型、灰色评价模型
中图分类号：F276 文献标识码：Ａ 文章编号:１００３－９０３１(２０12)05－００12－０5 DOI:10.3969/j.issn.1003-9031.2012.05.03
一、问题的提出
为了强化国有企业优势，石油类企业实施“主辅分离、辅业改制”的管理实践，通过股权投资等措施，间接控制着一批与产业链相关的公司，极大地提高了管理效率，并强化了石油企业的优势产业。然而，由于石油企业控股的辅业企业的行业覆盖面非常广泛，加之各行各业都具有较强的专业性，石油企业不可能对每一家控股公司以及控股公司所处的行业都有全面、深入的了解。因此，从控股企业所属行业中选取有代表性的标杆企业，通过对控股公司和标杆企业进行对比，分析其优势和劣势，就显得很有必要，为未来的企业总体管理和资本优化重组提供有用的参考。
对标管理又称标杆管理（Benchmarking），起源于1979年美国施乐公司的管理实践，其通过与日本佳能等主要公司进行对比分析，调整了经营战略并夺回了市场份额[1]。关于对标管理的研究，我国从20世纪90年代才开始关注[2]，许建飞等（2005）讨论了运用对标管理的方法，通过分析比较世界上先进的同行业企业的管理经验，进行管理模式的变革[3]。周卓儒等（2003）将DEA方法与对标管理相结合，对公共管理部门进行了绩效考核[4]。综上所述，尽管近年来关于对标管理的学术研究呈现增长趋势，但是大多数是从定性的角度进行探讨，尚未形成一套以定量分析为基础的分析框架。
在对控股企业进行对标管理时，标杆企业的选择是一个相对较为复杂的问题：（1）目标企业在各方面的表现存在不一致性，指标突出的企业有可能在另一方面表现较差。（2）目标企业与管理对象可能不具有可比性。加之进行对标管理分析所需要的数据量众多，且分布松散，某些数据还常因涉及企业内部信息而难以取得。有鉴于此，本文借鉴灰色系统的思想[7]，建立灰色关联分析模型、灰色分类模型及灰色评价模型，以此提供了一个相对较为完整的标杆企业选取和分析的框架。同时，选取国内某石油公司控股的港口类企业作为检验对象，通过实证，阐释了构建的灰色模型在对标管理中的应用。
二、对标管理的对象与指标体系
1. 对标管理的对象
国际海运是石油贸易最主要的运输方式，占据了石油贸易90%以上的份额。因此，控股港口行业对于保障石油运输具有极其重要的作用。本文以我国某石油公司控股的锦州港公司为对标管理对象，采用灰色系统方法构建定量分析框架，使用进行对标管理分析。选取锦州港公司作为对标管理对象，以港口行业其余同类12家上市公司为目标企业集①，进行对标分析，分析数据来源于各家公司2010年的财务报表。
2. 对标指标体系的建立
为了能够准确完整的反映各企业的实际情况，遵照指标体系建立的原则，在参考会计准则的基础上，从总体和专业两个层面进行遴选，并突出关键指标，最终确定指标体系的各项参数（见图1）。
指标体系主要分为整体实力、盈利能力、经营管理能力、发展能力等四个方面。（1）整体实力。首先关注的是描述企业整体规模和市场占有能力的指标，选取总资产和主营业务收入指标。其次关注流动性情况，选取固定资产和流动资产指标。（2）盈利能力。首先关注的是描述企业绝对利润的指标，选取净利润指标。其次，关注的是描述企业相对利润的指标，选取销售利润率和投资资本回报率指标。最后，关注与股东投资决策相关的盈利指标，选取的是净资产收益率指标。（3）经营管理能力。首先关注的是描述企业总体运转方面的指标，这里选取的是总资产周转率指标。其次，关注的是描述企业资本结构方面的指标，这里选取资产负债率指标。最后，关注的是描述企业短期运行方面的指标，这里选取应收账款周转率指标。（4）发展能力。首先关注的是反映公司产品的生命周期的指标，这里选取的是主营业务收入增长率指标。其次关注的是衡量企业总量规模变动和成长状况、反映企业资本规模的扩张速度的指标，这里选取的是净资产增长率。
三、基于灰色系统理论的对标管理模型
1. 灰色关联分析模型
进行数据检验时，通常使用回归分析、方差分析、主成分分析等定量检验方法，但这些方法对样本数据的要求较高，且计算量要求偏大。因此，在有限数据的管理实践中，往往难以有效地进行数据检验。相反，灰色系统方法对那些样本量小，且呈现无规律排序的数据都适用，计算简便且计算量小，这些特性极大程度上弥补了数理统计方法系统分析所导致的缺憾。灰色关联分析方法的基本思想是，根据序列曲线几何形状的相似程度，来判断样本数据之间的联系是否紧密。曲线越相似，则反映序列之间的关联度越大，反之越小。
根据以上思想，求关联度的步骤如下[9]：
设Xi为某港口公司盈利能力类指标序列，其在第k个指标上的观测数据为xi（k），其中，k=1，2，3，……n。这里称Xi=（xi（1），xi（2），……xi（n））为该港口的盈利能力类指标序列。
步骤一：对港口的盈利能力类指标序列进行处理，得到盈利能力类中的四个子指标（净利润、销售利润、投资资本回报率、收益率）的最优值序列向量X0；
步骤二：定义实数?孜i（k），如下：
?孜i（k）= （1）
为Xi对于X0在第i点的关联系数，其中?籽为分辨系数，?籽∈[0,1]。其中，?籽越小，则表示分辨率越高。通常?籽取值为0.5。
步骤三：定义实数ri如下：
ri=?孜i（k） （2）
且全集ri值构成关联度集R为：R=（r1，r2，…，rm）
需要指出的是，港口的盈利指标序列X0、X1之间的关联程度仅与X1相对于始点X0的变化速率有关。当X1相对于始点X0的变化速率趋于一致时，r1越大，即两个数列的相对关联度越高。
步骤四：得出关联度排序。
2. 灰色分类模型
灰色分类模型是在灰色关联的基础上建立的模型，用以分析系统的相似关系集R。由灰色关联分析模型，可求解出各指标序列之间的关联度差异矩阵ES如下：
ES=e11 e12 … e1me21 e22 … e2m┇ ┇ … ┇em1 em2 … emm （3）
其中，eij（i，j=1，2，……，m）为Xi相对于Xj的差异系数，定义如下：
eij= （4）
由ES矩阵得差异距离矩阵DS
DS=d11 d12 … d1md21 d22 … d2m┇ ┇ … ┇dm1 dm2 … dmm （5）
其中，dij为差异距离，定义为：
dij=eij+eji （6）
得一主对角线为零的对称矩阵，由差异距离矩阵可得矩阵Rg：
RS=g11 g12 … g1mg21 g22 … g2m┇ ┇ … ┇gm1 gm2 … gmm （7）
gij=1- （8）
其中，Max(DS)表示取矩阵DS中的最大值，对矩阵Rg，满足gii=1、gij=gji。因此，Rg是灰色相似关系矩阵。再根据矩阵由最大树法任取实数?姿∈[0,1]，删除权重小于?姿的枝，即得到一个个互不连通的“树体”。在此“树体”上，进行在?姿水平上的聚类[10]。
3. 灰色评价模型
对十三家港口数据按指标序列进行关联分析，得出关联度ri,j，i代表指标序列，j表示样本，可以得到ri如下所示：
ri=rijwj,i=1,2,…，n（9）
公式（9）中wij表示为各评价指标的权重值，由专家知识进行主观判定。对ri进行排序，可得出各港口的综合排序[12]。根据公式（9）的经济意义，ri越大，说明待评指标对象xi越接近相对最优对象Y0[13]。
四、实证分析
1. 基础数据
评判一个企业的竞争力，首先关注该企业的盈利能力。本文选取各家公司2010年的财务报告中的的净利润、销售利润率、投资资本回报率、净资产收益率四个指标的指标值作为算例数据，以此进行灰色关联分析，以及灰色分类分析。通过采集，获得13家上市港口类公司的样本数据，并对样本数据进行规范化处理。考虑到模型中指标数值应为正向型指标，即越大越好，因此将四列指标序列数据分别按式（10）进行正向型处理，
x'i（k）= （10）
得到样本矩阵X，结果见表1所示。同样，通过公式（10），分别就整体实力、经营管理能力、发展能力等三个指标序列的样本数据进行处理，得到结果分别如表1。
同样，通过公式（10），分别就整体实力、经营管理能力、发展能力等三个指标序列的样本数据进行处理，得到结果分别如表2所示：
2. 实证结果展示及分析
（1）灰色关联分析模型结果
根据13家港口行业盈利性指标序列，取每一序列的最大值组成理想序列，得出x=[1,1,1,1,1,1]。将它作为基准序列，再分别求得绝对关联度。所给指标序列的样本数据均已完成正向型指标处理，得到了统一测度，因此可以直接代入公式（2）计算出相对关联度，并得到排序，实证结果如表3所示：
（2）灰色分类模型结果
通过灰色关联分析模型的分析，可以得到13家港口企业在某一方面能力指标方面的排序，但是否指标排序第一的企业应为标杆企业，尚须进一步判断。只有在指标规模方面，与管理对象具有可比性的企业，才可被选为标杆企业。因此，需要在已得灰色关联分析模型的基础上，利用灰色分类模型，进一步深入探讨13家港口样本序列数据的聚类特性。
第一步：将灰色关联模型所得关联度集R中的数据，依次带入公式（4）、公式（6）、公式（8），得到矩阵Rg如下所示：
Rg=1.000 0.950 0.992 0.827 0.936 0.969 0.935 0.980 0.575 0.930 0.883 0.885 0.8500.950 1.000 0.942 0.889 0.987 0.981 0.986 0.970 0.437 0.981 0.938 0.962 0.9090.992 0.942 1.000 0.817 0.928 0.961 0.927 0.972 0.593 0.922 0.874 0.877 0.8400.827 0.889 0.817 1.000 0.904 0.866 0.905 0.853 0.000 0.910 0.955 0.953 0.9830.936 0.987 0.928 0.904 1.000 0.968 0.999 0.957 0.394 0.994 0.952 0.948 0.9230.969 0.981 0.961 0.897 0.968 1.000 0.967 0.989 0.493 0.962 0.918 0.920 0.8870.935 0.986 0.927 0.905 0.999 0.967 1.000 0.956 0.391 0.995 0.938 0.955 0.9240.980 0.970 0.972 0.853 0.975 0.989 0.956 1.000 0.524 0.951 0.215 0.909 0.8740.575 0.437 0.593 0.000 0.394 0.493 0.391 0.524 1.000 0.375 0.893 0.224 0.0880.930 0.981 0.922 0.910 0.994 0.962 0.995 0.951 0.375 1.000 0.958 0.960 0.9290.883 0.938 0.874 0.955 0.952 0.918 0.953 0.906 0.215 0.958 1.000 0.998 0.9720.886 0.941 0.877 0.953 0.954 0.920 0.955 0.909 0.224 0.959 0.998 1.000 0.9700.850 0.909 0.840 0.983 0.923 0.887 0.924 0.874 0.088 0.949 0.972 0.970 1.000
第二步：用最靠近主对角线的对角线构成“最大数”。即锦州港<0.950>北海港<0.942>连云港<0.817>盐田港<0.904>厦门港务<0.968>南京港<0.967>日照港<0.956>营口港<0.524>芜湖港<0.375>天津港<0.958>唐山港<0.998>宁波港<0.970>大连港。通过最大树链，画出谱系图，结果如图2所示。
当λ分别取0.96、0.91、0.60时，由谱系图（见图2）可知，13家港口企业被划分成9类、5类和3类。由于分类过多将失去聚类分析的意义，这里选取λ=0.6将13家港口企业分为3类，其中厦门港务、南京港、日照港、锦州港、北海港、连云港、营口港、盐田港为第一类，天津港、唐山港、宁波港、大连港为第二类，芜湖港为第三类。最终选取的标杆企业，要从锦州港同类的其他7个企业中选取。
（3）灰色评价模型结果
通过上述模型，获得各港口的整体实力、经营管理能力、发展能力等这三类指标序列的关联系数，结果如表4所示。
灰色综合评价模型有别于灰色分类模型和灰色关联分析模型，借助专家知识，对各指标序列进行权重设定，从而可以较为全面地对目标企业集进行评价。这里选取相对最优值作为参考指标集，则有参考指标集为①：
Y0=[0.95258,0.62142,0.69392,1.00000]
取Wij=[1,1,1,1]，由式（9），得出各个港口的加权关联度及排名，如表5所示：
从表5可知，从13家港口企业综合排名来看，芜湖港名列第1（0.71477），锦州港仅名列第11位（0.42991），其中，发展能力方面的差距尤其大，锦州港仅为0.01394，芜湖港为1。但是结合灰色分类模型来看（见图2），锦州港的标杆管理对象应为同类中表现优异的盐田港（0.52849）。从分项指标来看，锦州港的差距主要是在盈利能力方面（0.2743），盐田港的盈利能力指标达到0.62142。从盈利能力单项指标来看（见表1），锦州港的四个盈利能力指标均劣于盐田港，其中销售利润率指标差距尤其大。
五、结论与建议
本文利用灰色系统理论，对对标管理中的各企业建立了灰色关联、灰色分类及灰色评价三个分析模型。根据灰色分类模型的结果，应选取与锦州属同一类的最优港口（盐田港）作为对标对象，同时根据灰色评价模型的结果，锦州港主要在盈利能力方面与盐田港存在较大距离，其中销售利润率指标差距尤其大。实证结果同时表明，如果单纯只考虑指标的综合优劣，而忽略对标管理对象的可比性，将选择芜湖港作为标杆对象，从而得出锦州港公司应重点加强发展能力的错误结论。本文的创新点在于提出了一个基于灰色模型对标管理模型框架，有效解决对标管理中标杆企业选取问题，既考虑了企业之间的可比性，又可对企业进行总体和各个维度的综合评价，从而为企业对标管理提供了科学可行的思路和方法。
（特约编辑：罗洋）
参考文献：
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[4]周卓儒，王谦，李锦红.基于标杆管理的DEA算法对公共部门的绩效评价[J].中国管理科学，2003（11）：72-75.