本文關(guān)鍵詞：標桿比較分析的數(shù)學理論及其應(yīng)用

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【摘要】： 多屬性效用函數(shù)方法是目前在組織績效評估領(lǐng)域廣為應(yīng)用的方法之一。但該類方法在評估組織績效時對所有組織均采用相同的函數(shù)形式和權(quán)重,因此它更擅長于反映各組織的共性特征,而不是強調(diào)組織的個性特點。另外,該方法能給予管理者如何改進組織績效的診斷性信息非常有限。標桿管理(Benchmarking)作為一種績效管理的有效方法,已在企業(yè)和公共部門得到廣泛的應(yīng)用。然而在大量閱讀標桿管理相關(guān)文獻過程中,我們發(fā)現(xiàn)只有部分學術(shù)性論文零散地出現(xiàn)了一些數(shù)學方法以幫助組織尋找比照標桿。然而在方法論上,標桿管理實踐尚缺乏統(tǒng)一的、嚴密的數(shù)學理論支撐。 基于上述考慮,本文首先從實踐中抽象和建立相關(guān)數(shù)學理論,為標桿管理實踐提供理論支撐,同時在此基礎(chǔ)上建立起一類能夠強調(diào)組織個性特點的標桿比較分析方法(Benchmarking Comparison Analysis,BCA),并提出BCA方法的三個數(shù)學基本結(jié)構(gòu):偏好(Preference),測度(Measure)和標桿集合(Benchmark set)。因而,本研究本質(zhì)上主要屬于通過數(shù)學演繹的方式建立理論框架(或方法論)上的研究范式。 本文首先在第2章提出BCA方法的基本數(shù)學理論框架,具體研究內(nèi)容包括:一、總結(jié)評估實踐和學術(shù)研究中的常用偏好和測度;二、建立標桿管理相關(guān)概念的數(shù)學定義,并研究目標集、標桿集和可實現(xiàn)集的一些數(shù)學性質(zhì),以及多層次標桿集的分解方法;三、研究可實現(xiàn)集的擴張方法以及相關(guān)假定,使擴張后可實現(xiàn)集的前沿面(或稱0層標桿集)成為適當?shù)臉藯U集。 然后,本文在第3章詳細地論證如何基于BCA的理論框架推導(dǎo)出一些現(xiàn)有常用的決策方法,例如TOPSIS,DEA,相對距離位置方法,PROMETHEE和ELECTRE。另外,第3章還展示如何應(yīng)用BCA的理論框架產(chǎn)生新的決策方法。隨后,本文從第4章到第8章分別研究如下幾個核心問題: 1、如何在評估模型中引入決策者的各種偏好。為此,本文在第4章引入考慮不同偏好的基于0層標桿的BCA模型,即“廣義”的DEA模型。在該章中,本文分別研究基于平均序,矩陣序和字典序的非經(jīng)典DEA模型,并以雅典奧運會為案例,對不同偏好的DEA模型進行實證比較分析。 2、如何在評估模型中處理存在“非意愿(undesirable)”變量的評估問題。為此,本文在第5章首先提出“擴展的強免費處置”假定,并在此假定基礎(chǔ)上推導(dǎo)出“擴展生產(chǎn)可能集”。然后基于“擴展生產(chǎn)可能集”確定的0層標桿集,Pareto偏好和各種測度,本文進一步提出若干新的DEA模型,并探討它們與現(xiàn)有方法的關(guān)系。最后,通過應(yīng)用案例的結(jié)果論證了這些新模型的有效性。 3、如何從正面和反面兩個角度綜合考慮評估對象的績效。為此,本文在第6章定義BCA綜合績效指數(shù)來綜合考慮現(xiàn)實表現(xiàn)最好和最差標桿集的信息。案例研究證實該指數(shù)極大地提高了新模型的區(qū)分能力。同時,隨機模擬實驗的結(jié)果表明在樣本容量較小的情況下,該方法與真實效率的相關(guān)性要遠高于經(jīng)典的BCCDEA模型。 4、如何處理標桿集隨時間變動的動態(tài)績效評估問題。為此,在第7章,基于BCA的理論框架,本文首先定義了一般動態(tài)績效指數(shù)。并在此基礎(chǔ)上,本文提出動態(tài)競爭力(competitiveness)指數(shù),并論證該指數(shù)可以看成是一種“擴展的拉氏(或帕式)消費者價格指數(shù)”。另外,基于上述一般動態(tài)績效指數(shù),推導(dǎo)出用于投入產(chǎn)出問題動態(tài)分析的Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)。 然后在第8章,本文運用相關(guān)BCA方法分別從科學院內(nèi)部標桿和國際外部標桿兩個維度就科學院研究所評估展開兩個案例研究: 案例一運用動態(tài)競爭力指數(shù)和Malmquist生產(chǎn)率指數(shù),研究自知識創(chuàng)新工程實施以來,科學院基礎(chǔ)類型研究所的綜合競爭力和生產(chǎn)率的動態(tài)變化情況。 案例二則是運用基于0層標桿集的BCA方法,對物理所的研究質(zhì)量和領(lǐng)先性進行了國際同類機構(gòu)的比較分析。該案例研究結(jié)果證實中國科學院今后的研究所評估工作從院內(nèi)研究所橫向比轉(zhuǎn)變?yōu)閲H同類機構(gòu)縱向比的可行性。 上述兩個案例研究的結(jié)果顯示,BCA方法在中國科學院研究所評估實踐中將具有廣泛的應(yīng)用前景。 本文的基本結(jié)論為,BCA是在標桿管理實踐基礎(chǔ)上,抽象和提煉出的一種具有廣泛包容性的數(shù)學理論框架。它不僅可以包含很多現(xiàn)有決策方法(例如TOPSIS,DEA,PROMETHEE等等),同時也可以發(fā)展出很多新的決策方法。與效用函數(shù)方法比較,BCA與管理者的認知過程比較一致,容易為管理者所理解和接納。BCA方法可以幫助管理者根據(jù)實際情況,即根據(jù)不同決策者偏好、測量和標桿集,自由選擇(或個性化的定制)對自身組織最為合適的績效評估方法。
【關(guān)鍵詞】：績效評估 標桿管理 標桿比較分析 偏好 測度 標桿集 可實現(xiàn)集 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析 多屬性效用函數(shù) TOPSIS方法 PROMETHEE方法 ELECTRE方法
【學位授予單位】：中國科學技術(shù)大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2009
【分類號】：F224;C936
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-12
• 第1章 導(dǎo)論12-26
• 1.1 研究背景12-13
• 1.2 多目標評估方法綜述13-18
• 1.2.1 效用函數(shù)方法13-16
• 1.2.2 TOPSIS方法16
• 1.2.3 AHP方法16-17
• 1.2.4 ELECTRE和PROMETHEE方法17-18
• 1.3 標桿管理實踐綜述18-21
• 1.4 本研究的基本問題和研究框架21-26
• 1.4.1 基本問題21-23
• 1.4.2 研究框架23-26
• 第2章 標桿比較分析(BCA)的基本理論框架26-54
• 2.1 偏好(序)26-37
• 2.1.1 偏好的數(shù)學定義26-28
• 2.1.2 帕雷托(Pareto)偏好28-30
• 2.1.3 平均(Average)偏好30-31
• 2.1.4 矩陣(Matrix)偏好31-33
• 2.1.5 字典序(Lexicographic)偏好33-34
• 2.1.6 多數(shù)至上的民主(Democracy)偏好34-35
• 2.1.7 錐(Cone)偏好35-37
• 2.2 測度函數(shù)37-42
• 2.2.1 范數(shù)距離(Norm)38-39
• 2.2.2 相對距離39-42
• 2.3 標桿集的數(shù)學理論42-54
• 2.3.1 標桿管理相關(guān)概念的數(shù)學抽象42-48
• 2.3.2 可實現(xiàn)集及其擴張方法48-54
• 第3章 基于BCA的若干決策方法54-70
• 3.1 基于理想點標桿的BCA方法54-56
• 3.2 基于現(xiàn)實表現(xiàn)最好標桿的BCA方法56-63
• 3.2.1 投入-產(chǎn)出問題的BCA模型57-60
• 3.2.2 多屬性綜合評估問題的BCA模型60-63
• 3.3 基于中間層次標桿集的BCA方法63-65
• 3.3.1 基于競爭對手的標桿方法63-64
• 3.3.2 基于"逐步學習改進"的標桿方法64-65
• 3.4 基于可實現(xiàn)集自身為標桿集的BCA方法65-70
• 第4章 含價值判斷的BCA模型70-88
• 4.1 BCA模型偏好的必要性質(zhì)70-72
• 4.2 平均偏好的DEA模型72-73
• 4.3 基于Matrix偏好的DEA模型73-76
• 4.4 基于字典序的DEA模型76-79
• 4.5 不同偏好DEA模型的應(yīng)用案例:雅典奧運會效率分析79-88
• 4.5.1 背景介紹79-80
• 4.5.2 矩陣偏好的DEA模型80-83
• 4.5.3 案例數(shù)據(jù)83-86
• 4.5.4 小結(jié)86-88
• 第5章 含有非意愿變量的BCA模型88-102
• 5.1 相關(guān)研究綜述88-89
• 5.2 投入-產(chǎn)出問題的免費處置假定89-91
• 5.3 基于松弛變量測度的DEA模型91-95
• 5.4 基于徑向(Radial)和Russell測度的DEA模型95-100
• 5.5 應(yīng)用案例100-102
• 第6章 基于正向和反向標桿集的BCA綜合績效指數(shù)102-118
• 6.1 基于反向標桿集的BCA模型102-107
• 6.2 BCA綜合績效指數(shù)107-108
• 6.3 應(yīng)用案例及隨機模擬分析108-118
• 6.3.1 兩個案例分析108-113
• 6.3.2 隨機實驗?zāi)M113-118
• 第7章 基于時變標桿集的BCA動態(tài)績效指數(shù)118-126
• 7.1 一般動態(tài)績效指數(shù)118-120
• 7.2 動態(tài)競爭力指數(shù)120-122
• 7.3 Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)122-126
• 7.3.1 Malmquist指數(shù)的定義122-124
• 7.3.2 估計方法124-126
• 第8章 BCA方法中國科學院研究所評估應(yīng)用案例126-152
• 8.1 案例Ⅰ:基于外部標桿的研究所國際比較分析126-134
• 8.1.1 國際國內(nèi)比照標桿的選擇127-129
• 8.1.2 文獻計量指標的選擇129-130
• 8.1.3 國際比較的標桿比較模型構(gòu)建130-132
• 8.1.4 結(jié)果分析132-133
• 8.1.5 討論133-134
• 8.2 案例Ⅱ:基于內(nèi)部標桿的研究所競爭力和生產(chǎn)率發(fā)展態(tài)勢分析134-152
• 8.2.1 中國科學院及知識創(chuàng)新試點工程的簡要背景134-136
• 8.2.2 知識創(chuàng)新工程實施后科學院的管理變革136-139
• 8.2.3 數(shù)據(jù)139-142
• 8.2.4 動態(tài)競爭力分析142-145
• 8.2.5 Malmquist生產(chǎn)率分析145-149
• 8.2.6 討論與結(jié)論149-152
• 第9章 討論與結(jié)論152-160
• 9.1 討論152-158
• 9.2 結(jié)論158-160
• 參考文獻160-174
• 附錄1:2004年雅典奧運會的投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)174-176
• 附錄2:1997-2005年中國科學院研究所的相關(guān)數(shù)據(jù)176-182
• 附錄3:2002-2007年物理學國內(nèi)外標桿機構(gòu)的數(shù)據(jù)182-184
• 致謝184-186
• 在讀期間發(fā)表的學術(shù)論文與取得的研究成果186

【引證文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 張弘;楊永恒;王有強;;基于“年差距”的多指標比較與綜合——發(fā)展評價的新方法及若干國家的數(shù)據(jù)分析[J];公共管理評論;2013年01期

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 王文興;服裝網(wǎng)絡(luò)營銷策略研究[D];東華大學;2010年

2 李楠;軟件產(chǎn)品創(chuàng)新中的領(lǐng)先用戶識別研究[D];東北財經(jīng)大學;2012年

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 龔攀;基于標桿管理的石油行業(yè)信息系統(tǒng)研究[D];天津大學;2012年

2 王濤;基于評估體系的新車型開發(fā)項目決策研究[D];上海交通大學;2012年

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本文編號：975328