企业管理前沿讲座论文

企业管理前沿讲座论文（精选6篇）

企业管理前沿讲座论文 篇1

企业社会责任是企业在生产经营过程中不可忽视的一项重要职责，加强企业社会责任有助于解决就业问题、保护资源和环境以及减轻贫富差距，我们可以从法制、政府、企业、公众媒体四个方面采取相应的对策。

关键词：企业社会责任企业家观念对策

企业社会责任是企业除经济责任、法律责任之外应该承担的“第三种责任”，其核心是企业为改善利益相关者的生活质量而对可持续发展作出的承诺，其中包括价值观、尊重人、职业道德、环境意识等内容。

一、企业社会责任的定义企业社会责任是指企业在创造利润、对股东承担法律责任的同时，还要承担对员工、消费者、社区和环境的责任。企业的社会责任要求企业必须转变把利润作为唯一目标的传统理念，强调要在生产过程中对人的价值的关注，强调对消费者、对环境、对社会的贡献。

企业社会责任是基于企业运作必须符合可持续发展的要求，企业除了考虑自身的经济状况外，还要加入其对社会和自然环境所造成影响的考量。

二、加强企业社会责任的意义

企业社会责任的履行有助于解决就业问题。除通过增加投资、新增项目、扩大就业外，最重要的是提倡各企业科学安排劳动力，扩大就业门路，创造不减员而能增效的经验，尽量减少把人员推向社会而加大就业压力。现在众多企业积极履行社会责任，不仅可以吸引劳动力资源，激励他们创造更多的价值，更重要的是通过这种管理可以树立良好的企业形象，获得美誉度和信任度从而实现企业长远的经营目标。

企业社会责任的履行有助于保护资源和环境，实现可持续发展。企业作为社会公民对资源和环境的可持续发展负有不可推卸的责任，而企业履行社会责任，通过技术革新可首先减少生产活动各个环节对环境可能造成的污染，同时也可以降低能耗，节约资源，降低企业生产成本，从而使产品价格更具竞争力。企

业还可通过公益事业与社区共同建设环保设施，以净化环境，保护社区及其他公民的利益。这将有助于缓解城市尤其是工业企业集中的城市经济发展与环境污染严重，人居环境恶化间的矛盾。

企业社会责任的履行有助于减轻贫富差距。一方面，大中型企业可集中资本优势、管理优势和人力资源优势对贫困地区的资源进行开发，既可扩展自己的生产和经营，获得新的增长点，又可弥补贫困地区资金的不足，解决当地劳动力和资源闲置的问题，帮助当地脱贫致富。另一方面，企业也可通过慈善公益行为帮助落后地区的人民发展教育、社会保障和医疗卫生事业，既解决当地政府因资金困难而无力投资的问题，帮助落后地区逐步发展社会事业，又通过公益事业达到无与伦比的广告效应，提升企业的形象和消费者的认可程度，提高市场占有率。

三、加强企业社会责任的对策

（一）加强法制建设，完善相关法律制度。一是从规范企业社会责任的主体的角度出发，修改并完善《公司法》和《企业法》等相关法律，把企业社会责任作为与经济责任、法律责任具有相同地位的企业责任之一；二是从规范企业社会责任内容的角度出发，修改并完善《劳动法》及其相关法律法规，突出劳动保护和职工权利的重要性；三是从加强企业社会责任内部监督角度出发，修改并完善《工会法》及其它相关法律法规，突出企业工会在企业内部推动、监督企业社会责任管理活动的地位；四是从加强企业外部监督角度出发，修改并完善《消费者权益保护法》及其相关法律法规，赋予消费者依法抵制企业不负责任行为、监督企业社会责任管理活动的法律地位。此外，还必须建立健全产品安全、产品责任、职工培训、治理环境污染和生态保护等方面的法律法规，引导企业在履行社会责任的基础上参与社会活动，从而保证企业履行其应该承担的社会责任。

（二）政府要加强科学引导，建立健全企业承担社会责任的监督和约束机制。政府就要从宏观上以法律、制度、政策等约束性手段进行引导，再辅以经济性手段。政府应从维护社会利益和保证社会运转的需要出发，以社会公众利益代表和社会公众管理者的身份通过国家立法的形式和行使政府权力的形式，建立规范的明确的企业承担社会责任的有关法律、法规约束体系，同时，大力强化执法力度，政府有关部门特别是劳动部门、纪律监督机构、环保部门、工会等要逐步介入从企业守则标准制定到检查和认证的全过程。严厉打击各种假冒伪劣产品、反欺诈、反贿赂、取缔不符合基本安全生产条件的企业、查处违反我国有关劳工、环保等社会责任方面法律法规的企业，建立良好健康的社会经济秩序，提高对已有法律法规的执行力。

（三）企业经营者要加强社会责任意识，培养良好的企业家观念。首先，企业应该承担并履行好经济责任，比如扩大销售，降低成本，正确决策，保证利益相关者的合法权益。其次，企业在遵纪守法方面作出表率，遵守所有的法律、法规，包括环境保护法、消费者权益法和劳动保护法。第三，伦理责任是社会对企业的期望，企业应努力使社会不遭受自己的运营活动、产品及服务的消极影响。加速产业技术升级和产业结构的优化，大力发展绿色企业，增大企业吸纳就业的能力，为环境保护和社会安定尽职尽责。最后是企业的慈善责任。企业应充分发挥资本优势，为发展社会事业，为成为一个好的企业公民而对外捐助。支援社区教育、支持健康、人文关怀、文化与艺术、城市建设等项目的发展，帮助社区改善公共环境，自愿为社区工作。

（四）充分发挥舆论媒体和公众的监督作用。首先应发挥舆论媒介和消费者协会、工会等社会群众团体组织的作用，加强社会对企业承担社会责任的监督，形成多层次、多渠道的监督体系。同时，媒体要加大对企业社会责任的宣传，让全社会都来关注企业社会责任，参与到推动企业社会责任的运动中来，营造推进企业社会责任的社会氛围，使企业在一个积极促进企业社会责任的环境中认识到推行社会责任，将有利于企业发展。其次，社会大众要提高对企业社会责任的关注程度。

参考文献

企业管理前沿讲座论文 篇2

项目存在于我们周围, 项目存在于人们生活的方方面面。正所谓“everything is a project”毫不言过。美国项目管理认证委员会主席Paul Grace就曾说到:21世纪的社会, 一切都是项目, 一切也都成为项目。

项目管理是具有实用价值的管理技术和艺术, 很多使用传统的方法无法实现的目标, 采用项目管理就能奏效。项目管理如今已经日趋成熟, 并被视为一种现代社会解决“一次性和复杂性问题”的有效工具, 作为一种职业资格也越来越成为热点, 项目管理表现出了强大的生命力。美国学者David Cleland曾断言:在应对全球化的市场变动中, 项目管理同战略管理将起到关键性作用。毫无疑问, 我们必须要给予项目管理应有的足够关注和重视。

二、和谐管理理论及研究现状

1. 和谐管理理论。

国内正式提出和谐管理理论的是席酉民教授, 自1 9 8 7年提出以来, 作为一种新的管理理论, 和谐理论备受人们关注。随着管理理论和实践的深入研究, 和谐理论也在演变着、发展着、完善着, 逐渐形成了一套科学规范的组织管理理论。

和谐管理理论认为:任何系统之间和系统内部的各种要素都是相关的, 且存在一种系统目的意义下的和谐机制, 这一机制使得系统由不和谐逐步趋于和谐, 使个体与个体、部门与部门之间的合作形成一个整体。简单来讲, 和谐管理强调的是围绕主题展开的, 致力于培育组织内在的和谐机制, 从而使组织能够充分地应对复杂环境下组织管理的不确定性。

2. 我国研究现状。

目前, 和谐管理理论的主要应用领域有管理控制、系统工程等领域。通过相关文献的搜集和整理, 可以发现, 国内学者在不同程度、角度的探索, 尤其是在工程项目领域中。例如:针对工程项目而言, 有的学者进行了项目管理模式分析、激励合同设计的探讨、项目全生命周期内和谐管理的研究、项目全生命周期和谐管理模式研究、项目管理系统和谐性的评价模型建立等等。但是, 总的来说, 目前, 和谐管理理论的具体应用也还处于探索阶段。

三、和谐管理是项目管理成功的基石

因为项目具有一次性、复杂性、多目标性, 这就从客观上决定了项目管理的复杂性及冲突的必然存在, 也就是说项目存在于一个冲突的环境中, 或者说冲突是项目的存在的方式, 实际上冲突管理和和谐管理本质上是一个过程。

目前, 诸多学者认为和谐管理对于项目管理是否成功至关重要。项目所涉及的多方面利益, 而且各个相关的利益者关系复杂、多变, 产生的冲突和矛盾影响着组织目标的实现, 甚至影响到组织的生存和发展。加之项目正朝着大型化、国际化、复杂化的方向发展, 项目管理的难度也越来越大, 面对经济全球化带来的文化的多元化, 并且伴随出现了价值冲突和对立的加剧, 项目中不可避免所产生的冲突和矛盾。要对其进行有效的管理, 实现项目管理的预期目标, 和谐管理理论引入, 给了项目管理者和项目管理学者们一个很好的思维和理念。

四、进行有效的和谐管理的几个切入点

1. 强化和谐管理意识。

重视树立并强化和谐管理的意识。要构建和谐组织建设、进行项目和谐管理, 首先要有正确的意识, 态度上重视, 才可能去实际进行项目的和谐管理, 进而有所突破。

2. 在人力资源配置上。

所谓量体裁衣、讲求物尽其用、人尽其才, 企业要用人如器。如今的项目管理更加国际化、信息共享化、复杂化、特殊性、日益凸现艰巨性, 根据需要择人、用人, 每个人都找到自己合适的位置, 加强项目经理队伍建设, 实现每个人自身的价值。

3. 激励机制。

在项目的实施过程中, 重要的是激励人员, 激发和保持他们的工作热情和积极性。物质激励是最直接、最主要的激励方法。此外, 项目组织可以树立阶段性奖励目标, 掌握好奖励时机, 不断满足员工的合理需要, 从而最大限度调动积极性, 确保其各项利益。

4. 有效的沟通。

加强项目沟通管理也是进行和谐管理的有效途径。项目涉及利益相关者多, 面临的内外沟通与协调任务重。我国项目管理中, 对沟通管理有着更高的要求。有效的沟通与协调是目前处理项目管理中各种矛盾、应对项目管理环境的不确定性、创建和谐项目管理的最重要的手段, 值得一提的是, 沟通要做好沟通规划。

5. 营造和谐的工作氛围。

项目的过程中伴随着矛盾和冲突, 作为项目的管理者, 既要及时地化解各种矛盾、协调好各种关系, 又要善于沟通, 与员工同心协力, 创造和谐的工作氛围。

6. 管理制度人性化和文化建设并举。

和谐建设、和谐管理并不是没有矛盾, 而是在解决矛盾中求得统一、和谐的过程, 人性化的制度更有利于创造和谐的项目组织环境, 从而使和谐管理理念贯穿项目管理始终。此外, 也要重视、倡导软文化力的提升, 尤其是在国际项目管理中, 考虑不同的地域、文化特性, 为了项目的有序、高效进行, 通过文化增加对项目的和谐促进作用。

总之, 项目管理往往受到内外环境因素的影响, 和谐管理要两手抓, 一是抓好内外两方面, 二是在手段上要“软硬结合”。

五、结论

项目管理被认为是一种新的视角, 项目的和谐管理更是一个崭新的思路, 备受人们关注。项目管理理论和思想, 已逐步深入到各行各业, 项目面临的也将是一个动态多变、复杂的经济、社会环境, 有必要进行和谐管理, 最终实现组织动态、和谐的发展。我们应该不断进行理论和实践的发展, 利用好项目管理这种高效的运作方式, 始终把握和谐管理这种全新、实用的理念, 从而让这些新思路为项目管理的高效运作带来新的活力。

摘要：和谐管理作为一个新的思路, 对于项目管理的成功非常关键。本文介绍了和谐管理理论和发展, 阐述了和谐管理是项目管理的基石, 分析了项目如何进行有效的和谐管理的几个切入点。

关键词：项目,项目管理,和谐管理

参考文献

学科前沿讲座心得 篇3

心得体会

学号：10203110

5姓名：刘瑞

指导教师：王冲

专业名称：计算机应用技术

所属学院：计算机科学与工程学院

成绩：

近年来，数据挖掘引起了信息产业界的极大关注，其主要原因是存在大量数据，可以广泛使用，并且迫切需要将这些数据转换成有用的信息和知识。获取的信息和知识可以广泛用于各种应用，包括商务管理，生产控制，市场分析，工程设计和科学探索等。

机器学习和数据挖掘这些年一直是计算机应用方面研究的重点和热点，首先要了解什么是数据挖掘，简单地说，数据挖掘是从大量数据中提取或“挖掘”知识。我一直对这方面的知识颇感兴趣，这学期学院开设的学术前沿讲座的课程，很有幸听到了文益民教授对于自己在机器学习和数据挖掘方面研究的讲座，让我对这些知识有了深入浅出的理解，受益匪浅。

12月5号，文益民教授做了题为“大规模数据的分类”的讲座，在讲座的最开始，文教授提到了戈登·德莱顿《学习的革命》一书，皆在指导我们如何积累知识如何思考如何学习如何去做研究，具有抛砖引玉的指导意义。在这之后，又对了解机器学习和数据挖掘首先要了解的知识做了简要的说明，比如对于问题的分类是分为线性问题和非线性问题；比如聚类的含义是将物理或抽象对象的集合分成由类似的对象组成的多个类的过程；比如对于这个世界上计算机的分类可以只分成工人（maker）和思考者（thinker）两类。至此正式进入问题的讨论。

对于这次讲座，文教授从四个方面进行了讲授。第一，实际应用中的大规模数据分类问题。第二，大规模数据给机器学习带来的挑战。第三，大规模数据分类算法的研究。第四，展望发展前景。文教授主要是在第三点中做了很多工作也取得了可喜的成绩。

在机器学习的实际应用中，大规模数据分类问题一般会应用在以下几个方面，在高速高精度的工业图像检测方面，在专利分类方面，在生物信息数据快速增长方面，在支持向量机参数选择方面。

大规模数据给机器学习带来的问题有：

1、算法一般不是收敛太慢就是难以收敛，训练时间过长。

2、海量数据无法一次装入内存。

3、算法可靠性得不到保证。

4、已经训练好的学习器遇到心得训练样本时需要重新训练。

在最重要的部分，文教授提到了几个重要的研究方法，包括算法，这里面包含有：

1、基于并行计算的算法，2、以并行计算方法求解工作集方法中每个迭代步中二次规划的子问题，3、Meta-learning，最小最大模块化支持向量机以及快

速模块化支持向量机，4、Cluster-SVM，Cluster-based-SVM，Cascade-SVM。文教授在第三和第四点中都有自己的工作和贡献，在第三点中，他提出了分类面拼接算法，在第四点中，提出了分层并行支持向量机训练算法。对于分类面拼接算法我进行了比较仔细的了解，并下载阅读了文教授于2009年3月份在湖南大学学报上发表的论文“基于分类面的快速模块化支持向量机研究”，对于分类面拼接算法有了初步的研究，下面说说我对这个算法的理解。

信息采集和信息处理技术的快速发展导致了诸如公共健康数据、信用交易数据、国家经济普查数据、网络文本数据和地理信息数据等大规模数据集的产生。由于训练时间很长和空间需求很大，现有的大多数机器学习算法很难被直接用于大规模数据的机器学习。

这个算法是针对大多数现有的机器学习算法处理大规模问题时需要的训练时间很长和存储空间很大的难点而提出的，英文名是psfnr SVMs，在训练阶段，psfm2SVMs采用一簇平行超平面对大规模问题实施软划分，然后针对每个子问题并行训练支持向量机。在测试阶段，测试样本坐落于哪个子问题所在空间中，就由该子问题训练的支持向量机给出判别结果。在4个大规模问题上的实验表明:与采取硬划分的快速模块化支持向量机(fm2SVMs)相比，软划分能够使psfm2SVMs得到更加光滑的分类面，因而ps2fm2SVMs的泛化能力较高。在不增加训练时间的条件下，psfm2SVMs减少了由于训练集分割导致的分类器泛化能力下降。

支持向量机方法的本质是在训练集的一个高维像空间中寻找最大间隔分类超平面，这个分类超平面对应于训练集所在空间的一个光滑曲面。如果采用训练集分割的方法，将这个光滑曲面分段求出，然后进行连接，就可以得到这个光滑曲面的近似曲面。

该算法使用平行超平面簇对训练集实施软划分，使得拼接后的分类面相比fm2SVMs得到的分类面更光滑，更接近最优分类曲面。因而，psfm2SVMs 的泛化能力比fm2SVMs的泛化能力要高。在并行条件下，两者的训练时间和测试时间相同。在多核计算技术快速发展的今天，本文提出的算法，提供了一种可行的并行机器学习框架，对于研制高速高精度的机器学习算法具有一定的借鉴意义。未来计划研究随机向量w的方向对psfm2SVMs泛化能力的影响，并将

该算法用于高速高精度工业图像检测。

前沿讲座 篇4

计算机视觉就是用计算机来模拟人的视觉系统，实现人的视觉功能，通常是指用摄像机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等，从而实现对客观的三维世界的识别。人与其他动物一样，视觉、听觉、触觉等感官功能的产生，首先在于进化过程中生存的需要。根据美国心理学家Gibson的理论，人的视觉不管有多少用处，但主要功能可概括为适应外界环境和控制自身的运动。看到汽车冲过来，你会赶快回避；看到前面有激流，你不会冒然趟过去。“适应外界环境和控制自身的运动”还是比较抽象的概念。事实上，为了适应外界环境和控制自身的运动，视觉系统需要能识别物体（可想而知，一个人连亲戚、同事、朋友都不认识，会怎样生活），能判断物体的运动以及确定物体的形状和方位（否则，无法抓取物体）。所以，物体识别、物体定位、物体三维形状恢复和运动分析，就构成了计算机视觉的主要研究内容。

随着自动化水平不断的提高，机器视觉在自动化行业中应用也是越来越多，而机器视觉在我国可以说处于刚起步发展阶段，机器人视觉是一门新兴的发展迅速的学科，八十年代以来, 机器人视觉的研究已经历了从实险室走向实际应用的发展阶段。从简单的二值图象处理到高分辨率多灰度的图象处理,从一般的二维信息处理到三维视觉机理以及模型和算法的研究都取得了很大的进展。而计算机工业水平的飞速提高以及人工智能、并行处理和神经元网络等学科的发展,更促进了机器人视觉系统的实用化和涉足许多复杂视觉过程的研究。

目前，机器人视觉系统正在广泛地应用于视觉检测、机器人的视觉引导和自动化装配领域中。在现代化的大生产之中，视觉检测往往是不可缺少的环节。比如，汽车零件的外观，药品包装的正误，IC字符印刷的质量，电路板焊接的好坏等等，都需要众多的检测工人，通过肉眼或结合显微镜进行观测检验。大量的人工检测不仅影响工厂效率，而且带来不可靠的因素，直接影响产品质量与成本。另外，许多检测的工序不仅仅要求外观的检测，同时需要准确获取检测数据，比如零件的宽度，圆孔的直径，以及基准点的坐标等等，这些工作则是很难靠人眼快速完成。近年来发展迅猛的机器视觉技术解决了这一问题。机器视觉系统一般采用CCD照相机摄取检测图象并转化为数字信号，再采用先进的计算机硬件与软件技术对图象数字信号进行处理，从而得到所需要的各种目标图象特征值，并由此实现模式识别，坐标计算，灰度分布图等多种功能。然后再根据其结果显示图象，输出数据，发出指令，配合执行机构完成位置调整，好坏筛选，数据统计等自动化流程。与人工视觉相比较，机器视觉具有精确，快速，可靠，和易数字化等优点。

机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。产品的分类和选择也集成于检测功能中。例如生产线上的单摄像机视觉系统，它的视觉系统用来检测生产线上的产品，决定产品是否符合质量要求，并根据结果，产生相应的信号输入上位机。图像获取设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源，也可以和CIMS其它系统集成。

由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。过去，许多工业用的机器视觉系统用可见光作为光源，这主要是因为可见光容易获得，价格低，并且便于操作。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。但是，这些光源的一个最大缺点是光能不能保持稳定。以日光灯为例，在使用的第一个100小时内，光能将下降15%，随着使用时间的增加，光能将不断下降。因此，如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一个方面，环境光将改变这些光源照射到物体上的总光能，使输出的图像数据存在噪声，一般采用加防护屏的方法，减少环境光的影响。由于存在上述问题，在现今的工业应用中，对于某些要求高的检测任务，常采用X射线、超声波等不可见光作为光源。但是不可见光不利于检测系统的操作，且价格较高，所以，目前在实际应用中，仍多用可见光作为光源。

机器视觉系统中，视觉信息的处理技术主要依赖于图像处理方法，它包括图像增强、数据编码和传输、平滑、边缘锐化、分割、特征抽取、图像识别与理解等内容。经过这些处理后，输出图像的质量得到相当程度的改善，既改善了图像的视觉效果，又便于计算机对图像进行分析、处理和识别。图像的增强用于调整图像的对比度，突出图像中的重要细节，改善视觉质量。通常采用灰度直方图修改技术进行图像增强。图像的灰度直方图是表示一幅图像灰度分布情况的统计特性图表，与对比度紧密相连。图像的数据编码和传输，数字图像的数据量是相当庞大的，一幅512*512个像素的数字图像的数据量为256 K字节，若假设每秒传输25帧图像，则传输的信道速率为52.4M比特/秒。高信道速率意味着高投资，也意味着普及难度的增加。因此，传输过程中，对图像数据进行压缩显得非常重要，数据的压缩主要通过图像数据的编码和变换压缩完成。图像边缘锐化处理主要是加强图像中的轮廓边缘和细节，形成完整的物体边界，达到将物体从图像中分离出来或将表示同一物体表面的区域检测出来的目的。图像分割是将图像分成若干部分，每一部分对应于某一物体表面，在进行分割时，每一部分的灰度或纹理符合某一种均匀测度度量。图像的识别过程实际上可以看作是一个标记过程，即利用识别算法来辨别景物中已分割好的各个物体，给这些物体赋予特定的标记，它是机器视觉系统必须完成的一个任务。

前沿讲座学习报告 篇5

李松青

题目：中药复方研究—麻子仁丸的故事 演讲者：卞兆祥 教授

时间：2017年03月17日

地点：暨南大学 主要内容和心得：

卞兆祥教授系香港浸会大学协理副校长、创意研究院副院长、中医药学院临床部主任、香港浸会大学中医药学院讲座教授。长期从事中医药治疗消化系统疾病（如溃疡性结肠炎、克罗恩病、胃肠道肿瘤、肝癌等）、顽固性头痛等的基础与临床研究，以及中医药临床研究规范化等问题，并主持了多项中药临床试验。

中药复方是中医药临床治疗的主要手段，是中医传统智慧的结晶。如何将传统中医智慧发扬光大，是我们这一代医者一直思考的问题。卞兆祥教授向我们介绍了以传统古方“麻子仁丸”治疗功能性便秘为切入点，从其现有疗效证据、剂量研究、正常人试验、安慰剂对照研究、临床一线治疗药物研究等角度，探讨其作用物质基础及机制，从而解决其作用机理。

企业管理前沿讲座论文 篇6

由于我国勘察设计企业的经济类型, 经营规模及从业人员素质的不平衡, 因此各企业的营业额, 人均产值、利润等效益指标存在很大差异。有效地对企业进行评价, 从而提高企业效率, 减少建筑安全事故的发生, 是非常必要的。常用的非参数效率评价方法 (如数据包络分析法DEA等) , 均不考虑实际中的各种随机等不可控因素对效率的影响。但企业在实际生产经营活动过程中, 必然会受到许多如自然环境、社会环境、宏观及微观的不可控因素的影。使企业生产的成本或产出发生变化。因此进行效率评价时, 应增加随机误差项。本文采取参数的随机前沿分析法 (S t o c h a s t i c Frontier Approach;SFA) 对天津市45家勘察设计企业进行了效率评价研究。

2、SFA方法

随机前沿分析法是一种基于生产前沿理论的参数方法, 由Meeusen和van den Broeck (1977) , Aigner、Lovell和Schmidt (1977) , Battese和Corra (1977) 提出。在前沿生产函数模型中, 认为在确定的生产条件下, 生产要素投入与可能的最大产出量之间的数量关系反映的就是前沿生产函数, 通过该函数确定的生产前沿面可对生产单元的技术效率进行测算。前沿生产函数中的误差项可分为两类:管理误差项用来反映技术非效率, 随机误差项表示可能出现的不可控因素 (如气候、政策变动等) 带来的影响, 并假设非效率的组成呈指数半正态分布。这就产生了我们所说的随机前沿分析。模型如下:

式中, 随机误差项分为两部分, 表示不可控因素的影响, 用Vi表示;非负误差项用来表示技术无效率, 即管理误差项, 记为Ui。相比于非参数的效率评价方法, S F A方法的特点在于:在投入与产出之间假设了明确的生产函数数学表达式, 并且其前沿面是随机的, 各生产单元不需共用一个前沿面;并把误差项进行了区分除去了不可控因素对效率值的影响, 能更准确地反映实际的技术效率水平, 并可以对结果进行假设检验。

3、实证分析

3.1 指标体系建立和数据来源

将每个企业当作一个决策单元 (D M U) , 评价所采用的指标体系包含输入指标和输出指标。输入指标选注册资本和劳动力, 输出指标选企业设计面积。SFA方法评价的意义是在考虑随机因素的情况下, 计算在公司投入一定人力物力资源, 耗费一定数目的企业成本时, 完成这么多设计面积的效率, 并通过这一效率的高低来评价企业的业绩水平。

本文选取“天津市勘察设计市场监管系统”的2007年8月至2008年5月的数据, 录入了300多家勘察设计企业的包括技术人员总数、企业注册资本、企业完成的设计面积等数据。按照数据完整性的要求, 选择其中最全的45家甲级企业的数据进行评价。

3.2 模型选择

SFA最常采用的有两种函数形式。本文采用的是超越对数生产函数, 与CobbDouglas函数相比, 超越对数函数考虑了投入和产出之间的替代性和相关性。具体如下:

其中, yi为输出分量, 即设计面积, xij为输入分量, 包括技术人员总数和企业注册资本。为了将DEA方法与SFA方法进行比较, 选取设计面积作为输出指标。在模型中假定:

(1) 表示设定误差、测量误差以及随机因素对前沿面的影响;

(2) 的截断正态分布 (截去Ui<0的部分) , 且Ui和Vi相互独立。

3.3 评价结果

利用澳大利亚新英格兰大学T i m Coelli编写的FRONTIER4.1 (SFA) 程序对数据进行处理, 得到参数的估计结果如下表所示, 企业绩效评价结果如图1所示。

注:该模型的显著性检验水平为1%。

基于极大似然估计得到的统计量:对数似然值=-0.14037730E+03。

符合混合卡方分布的似然比检验统计量LR=0.73423996E+01。

根据LR (似然比检验) 值, 方程在1%的显著水平下通过了检验。说明方程中的误差项有着明显的复合结构, 因此对这些企业的数据使用SFA技术是很有可行的。

4、结论

本文考虑实际中的各种随机不可控因素对效率的影响, 采用随机前沿分析法, 选取注册资本和劳动力为输入指标, 选取企业设计面积为输出指标, 研究了天津市45家勘察设计企业的技术效率。结果表明:大部分勘察设计企业的技术效率处于0.5水平以下, 有着较大的提升空间。

参考文献

[1]Kumbhakar, S.C., Lovell, C.A.K.Stochastic Frontier analysis.Cambridge University Press, Cambridge, 2000.

[2]Meeusen, W., J.Van Den Broeck.Efficiency Estimation from Cobb-Douglas Production Functions with Composed Error[J].International Economic Review, 1977, 18 (2) :435-444.

[3]Aigner, D., C.Lovell and P.Schmidt.Formulation and Estimation of Stochastic Frontier Production Function Models[J].Journal of Econometrics, 1977, 6 (1) :21-37.