摘要:文章采用數據包絡分析(DEA)方法對黑龍江省有代表性的若干城市大中型工業企業進行人力資源效率的分析,得出黑龍江省大中型工業企業人力資源效率的有效性評價,并利用Malmquist指數分析對黑龍江大中型工業企業人力資源效率進行綜合分析,提出相關建議。為提高黑龍江省大中型工業企業人力資源效率和振興東北老工業基地提供有建設性的參考信息。
關鍵詞:人力資源效率 數據包絡分析 Malmquist指數
中圖分類號:F240 文獻標識碼:A 文章編號:1004-4914(2011)05-228-02
黑龍江省是我國振興東北老工業基地戰略的重要地區之一,其中大中型工業企業在全省的工業體系中占有重要的地位。如何提高大中型工業企業的效率和競爭能力成為重要的問題。大中型工業企業作為資金密集和技術密集型產業,離不開大量設計、制造、操作以及管理等各方面優秀人才的支撐,培養和建設一支優秀的人才隊伍是發展和振興大中型工業企業的前提條件,具有重要的現實意義。本文將從大中型工業企業的人力資源效率人手,利用數據包絡分析建立評價黑龍江大中型工業企業人力資源效率的數學模型,并結合Malmquist指數分析對人力資源效率進行綜合分析,提出相關建議。為提高黑龍江省大中型工業企業人力資源效率和振興東北老工業基地提供有建設性的參考信息。
一、研究方法
人力資源效率反映了人力資源相應的投入和產出的比例關系,是衡量企業經營業績和發展潛力的重要標準。人力資源效率評價就是對企業經營管理水平以及人力資源的利用狀態進行測評,其目的是為提升企業人力資源管理水平提供相應的理論依據。近年來在人力資源評價方面,國內外已有人力資源效率評價方法主要有人力資源會計、人力資源調查問卷、人力資源聲譽、人力資源審計、人力資源案例研究、組織健康報告法(OHR,Organizational Health Report)、人力資源記分卡(FIRscom-eard)、人員能力成熟度模型(P-CMM,People capability maturitymode)等。這些方法可以較為全面的從不同的角度對人力資源效率進行有效評價,但它們大多需要人為的賦予權重或評分,具有較強的主觀性。為了避免人c8bef21350b8040e917c02ce2073fc8292712b07466b760f2612fac0b19ad8fc為確定權重的主觀性,本文將采用數據包絡分析(DEA)方法,針對輸入數據和輸出數據對決策單元分配相對最優的權重。
(一)數據包絡分析法
數據包絡分析(Dala envelopment analysis,DEA)是1986年由Charnes和Cooper刨建的。它是一個對多投入、多產出的多個決策單元的效率評價方法,可廣泛使用于業績評價。本文利用數據包絡分析方法(DEA)建立黑龍江省大中型工業企業人力資源效率評價模型。利用DEA方法構建規模效率評價模型可以有兩種選擇:規模報酬不變模型(cRS)和規模報酬可變模型(VRS)。CRS模型以規模報酬不變為假設前提來衡量效率,這種假設往往與現實情況不符。當生產單元存在無效率時,除了可能由配置效率引起以外,還有可能是規模不合理造成的,而非技術無效率。1984年Banker、Charnes和Cooper在CRS模型的基礎上,提出了規模可變的VRS模型,根據該模型生產單元的規模效率可表示為CRS模型的技術效率與VRS模型的純技術效率的比值。關于DEA模型的投入或產出導向問題,在CRS模型下,兩種方法所測算的數值是相等的,但是在VRS模型下,兩者結果不相等。在大量的研究中,研究者傾向于選擇投入導向的模型,其原因在于滿足市場的特定需求,本文的VRS模型是基于投入角度的。
(二)Malmquist指數
DEA模型給出了同一時期黑龍江省不同地區大中型工業企業人力資源的相對效率,為了動態的了解同一地區在不同時期人力資源的效率水平的變化,可以利用Malmquist生產力指標來衡量。Malmquisl指數用于測量全要素生產率變化的專門指數。定義Malmquist生產率指數需要定義產出或投入的距離函數,在這里將距離函數定義為產出導向。
令x=(x,x,x,…x)∈Rk+和y=(y,y,y)∈Rm+
根據Farmll (1994)的分析,s時刻和t時刻之間的產出導向的Malmquist生產率指數可以采用如下公式計算:
MPL(y,x,y,x)=[dn(y,x)/dn(y,x)×dn(y,x)/dn(y,x)
式中:dn(y,x)為從s時刻觀察到t時刻的距離,如果MPI大于1,表明從s時刻到t時刻的TFP的增長為正值,反之表明從s時刻到I時刻的TFP的增長為負值。
二、實證結果及分析
(一)數據來源和變量選擇
本文選擇黑龍江省具有代表性的11個地區為研究對象:哈爾濱、齊齊哈爾、雞西、鶴崗、雙鴨山、大慶、伊春、佳術斯、七臺河、牡丹江和綏化。這11個地區的工業資產規模,產業比重和人員數量及素質,都在黑龍江省占有重要的地位,可以很好地反映黑龍江省的整體水平。為了保證數據和分析結果的準確性,選擇了2004年-2009年連續6年的樣本數據,所有數據都來源于2004年-2009年的《黑龍江統計年鑒》。
對人力資源效率進行評價,投入、產出指標體系的確定是DEA分析的關鍵所在。利用DEA方法對2004年-2009年黑龍江省11個主要地區的大中型工業企業人力資源效率進行技術有效性、規模有效性以及效率變化的評價。每個地區都作為DEA評價的一個決策單元,選取了3個輸入指標、3個輸出指標。輸入指標包括各地區大中型工業企業的應付工資總額、全部從業人員平均數和管理費用;輸出指標包括:人均實現利潤額、利潤總額和全員勞動生產率。
(二)結果分析
1、黑龍江省大中型工業企業人力資源效率水平分析。根據投入導向的VRS模型利用Deap2.1軟件對所選樣本數據進行人力資源效率的DEA分析,結果如表1所示。

黑龍江大中型工業企業人力資源的效率水平從表l的DEA評價結果可以看出,大慶的人力資源無論是綜合效率、純技術效率還是規模效率都是DEA有效;綏化的純技術效率6年內均為DEA有效,綜合效率和規模效率僅在2008年和2009年DEA有效,其余均為DEA無效;伊春在2008和2099年的綜合效率、純技術效率和規模效率DEA有效;雙鴨山2008年三種效率均為DEA有效,2009年純技術效率DEA有效;鶴崗的純技術效率在2005年-2009年也為DEA有效;其他地區在2004年2009年間均為DEA無效。根據6年間綜合效率的平均值,大慶、綏化、伊春地區大中型工業企業人力資源效率較高,哈爾濱、雞西和齊齊哈爾地區人力資源效率較低,其余城市處于中等水平。
2、黑龍江省大中型工業企業人力資源效率變化分析。根據上面的DEA分析結果,結合Malmquist指數的計算公式,利用Deap2.1軟件,計算得到了2004年-2009年黑龍江省不同地區大中型工業企業人力資源的Malmquist指數,如表2。

從表2可以看出,2004年-2009年間黑龍江大中型工業企業的人力資源效率整體上處于顯著的上升狀態。從橫向上比較,6年間哈爾濱、齊齊哈爾、雞西、鶴崗、雙鴨山、大慶、佳術斯、七臺河、牡丹江9個地區的Malmquist指數平均值大于1,伊春和綏化的Malmquist指數平均值小于1。Malmquist指數變化最大的地區是牡丹江,6年間平均增加了86.4%,其次是七臺河和雙鴨山,說明牡丹江地區的大中型工業企業人方資源效率的改善程度比較顯著,七臺河和雙鴨山地區次之。雖然表1顯示伊春和綏化地區的人力資源效率水平比較高(綜合效率排名分別為第三和第二),但通過表2分析可看出其改善速度趨于減緩。總縱向上比較2004年2005年、2006年-2007年和2007年-2008年的Malmquist指數平均值大于1,其余Malmquist指數平均值小于1,其中2008年-2009年Malmquist指數平均值小于1,可以說明全球性金融危機對黑龍江大中型工業企業有一定程度的影響。
三、結論與建議
從DEA分析的結果可以看出,大慶大中型工業企業人力資源效率水平最高,其綜合效率均值、純技術效率均值和規模效率均值都比其他地區高,并且處于前沿狀態;綏化大中型工業企業人力資源的綜合效率均值和純技術效率均值較高,僅次于大慶;伊春、鶴崗、雙鴨山和七臺河的大中型工業企業人力資源效率水平尚可;齊齊哈爾、雞西、佳木斯和牡丹江的大中型工業企業人力資源效率水平相對較低;哈爾濱大中型工業企業人力資源效率水平最低,其綜合效率均值和規模效率均值在11個地區中是最低的。
從Malmquist指數的分析結果可以看出,黑龍江省大中型工業企業人力資源效率呈上升狀態,尤其是2007年與2008年間人力資源效率增長幅度達到122.9%。但在2008年與2009年間受全球性金融危機的影響人力資源效率增長幅度顯著下降。總體上看,除了綏化和伊春地區大中型工業企業人力資源效率小幅下降之外,其他城市均有所增長。
為了有效地提升黑龍江省大中型工業企業的人力資源效率,應進一步完善企業管理體制,并建立一套完善的人力資源激勵體系,包括合理的薪酬機制、晉升機制以及流動和選拔機制,同時注意人力資源的甄選和培訓等重要環節。通過對黑龍江大中型工業企業人力資源效率評價結果的分析,了解企業人力資源效率發展的現狀和特點,可以為振興東北老工業基地,提高黑龍江省工業的整體實力,促進區域經濟的協調發展提供一定的參考信息。
[本文為黑龍江省教育廳人文社科項目:“黑龍江省大型裝備制造企業人力資源激勵機制研究(11542217)”資助。]
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