黑龙江大中型工业企业人力资源效率评价

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摘要：文章采用数据包络分析(DEA)方法对黑龙江省有代表性的若干城市大中型工业企业进行人力资源效率的分析，得出黑龙江省大中型工业企业人力资源效率的有效性评价，并利用Malmquist指数分析对黑龙江大中型工业企业人力资源效率进行综合分析，提出相关建议。为提高黑龙江省大中型工业企业人力资源效率和振兴东北老工业基地提供有建设性的参考信息。

关键词：人力资源效率　数据包络分析　Malmquist指数

中图分类号：F240　文献标识码：A　文章编号：1004-4914(2011)05-228-02

黑龙江省是我国振兴东北老工业基地战略的重要地区之一，其中大中型工业企业在全省的工业体系中占有重要的地位。如何提高大中型工业企业的效率和竞争能力成为重要的问题。大中型工业企业作为资金密集和技术密集型产业，离不开大量设计、制造、操作以及管理等各方面优秀人才的支撑，培养和建设一支优秀的人才队伍是发展和振兴大中型工业企业的前提条件，具有重要的现实意义。本文将从大中型工业企业的人力资源效率人手，利用数据包络分析建立评价黑龙江大中型工业企业人力资源效率的数学模型，并结合Malmquist指数分析对人力资源效率进行综合分析，提出相关建议。为提高黑龙江省大中型工业企业人力资源效率和振兴东北老工业基地提供有建设性的参考信息。

一、研究方法

人力资源效率反映了人力资源相应的投入和产出的比例关系，是衡量企业经营业绩和发展潜力的重要标准。人力资源效率评价就是对企业经营管理水平以及人力资源的利用状态进行测评，其目的是为提升企业人力资源管理水平提供相应的理论依据。近年来在人力资源评价方面，国内外已有人力资源效率评价方法主要有人力资源会计、人力资源调查问卷、人力资源声誉、人力资源审计、人力资源案例研究、组织健康报告法(OHR，Organizational　Health　Report)、人力资源记分卡(FIRscom-eard)、人员能力成熟度模型(P-CMM，People capability maturitymode)等。这些方法可以较为全面的从不同的角度对人力资源效率进行有效评价，但它们大多需要人为的赋予权重或评分，具有较强的主观性。为了避免人为确定权重的主观性，本文将采用数据包络分析(DEA)方法，针对输入数据和输出数据对决策单元分配相对最优的权重。

(一)数据包络分析法

数据包络分析(Dala envelopment analysis，DEA)是1986年由Charnes和Cooper刨建的。它是一个对多投入、多产出的多个决策单元的效率评价方法，可广泛使用于业绩评价。本文利用数据包络分析方法(DEA)建立黑龙江省大中型工业企业人力资源效率评价模型。利用DEA方法构建规模效率评价模型可以有两种选择：规模报酬不变模型(cRS)和规模报酬可变模型(VRS)。CRS模型以规模报酬不变为假设前提来衡量效率，这种假设往往与现实情况不符。当生产单元存在无效率时，除了可能由配置效率引起以外，还有可能是规模不合理造成的，而非技术无效率。1984年Banker、Charnes和Cooper在CRS模型的基础上，提出了规模可变的VRS模型，根据该模型生产单元的规模效率可表示为CRS模型的技术效率与VRS模型的纯技术效率的比值。关于DEA模型的投入或产出导向问题，在CRS模型下，两种方法所测算的数值是相等的，但是在VRS模型下，两者结果不相等。在大量的研究中，研究者倾向于选择投入导向的模型，其原因在于满足市场的特定需求，本文的VRS模型是基于投入角度的。

(二)Malmquist指数

DEA模型给出了同一时期黑龙江省不同地区大中型工业企业人力资源的相对效率，为了动态的了解同一地区在不同时期人力资源的效率水平的变化，可以利用Malmquist生产力指标来衡量。Malmquisl指数用于测量全要素生产率变化的专门指数。定义Malmquist生产率指数需要定义产出或投入的距离函数，在这里将距离函数定义为产出导向。

令x=(x1，x1，x1，…xk)∈Rk+和y=(y1，y2，y3)∈Rm+

根据Farmll　(1994)的分析，s时刻和t时刻之间的产出导向的Malmquist生产率指数可以采用如下公式计算：

MPL(yx，xx，y1，x1)=[dn0(y1，x1)／dn0(yn，xn)×dn0(y1，x1)／dn0(yn，xn)

式中：dn(yt，xt)为从s时刻观察到t时刻的距离，如果MPI大于1，表明从s时刻到t时刻的TFP的增长为正值，反之表明从s时刻到I时刻的TFP的增长为负值。

二、实证结果及分析

(一)数据来源和变量选择

本文选择黑龙江省具有代表性的11个地区为研究对象：哈尔滨、齐齐哈尔、鸡西、鹤岗、双鸭山、大庆、伊春、佳术斯、七台河、牡丹江和绥化。这11个地区的工业资产规模，产业比重和人员数量及素质，都在黑龙江省占有重要的地位，可以很好地反映黑龙江省的整体水平。为了保证数据和分析结果的准确性，选择了2004年-2009年连续6年的样本数据，所有数据都来源于2004年-2009年的《黑龙江统计年鉴》。

对人力资源效率进行评价，投入、产出指标体系的确定是DEA分析的关键所在。利用DEA方法对2004年-2009年黑龙江省11个主要地区的大中型工业企业人力资源效率进行技术有效性、规模有效性以及效率变化的评价。每个地区都作为DEA评价的一个决策单元，选取了3个输入指标、3个输出指标。输入指标包括各地区大中型工业企业的应付工资总额、全部从业人员平均数和管理费用；输出指标包括：人均实现利润额、利润总额和全员劳动生产率。

(二)结果分析

1、黑龙江省大中型工业企业人力资源效率水平分析。根据投入导向的VRS模型利用Deap2.1软件对所选样本数据进行人力资源效率的DEA分析，结果如表1所示。

黑龙江大中型工业企业人力资源的效率水平从表l的DEA评价结

果可以看出，大庆的人力资源无论是综合效率、纯技术效率还是规模效率都是DEA有效；绥化的纯技术效率6年内均为DEA有效，综合效率和规模效率仅在2008年和2009年DEA有效，其余均为DEA无效；伊春在2008和2099年的综合效率、纯技术效率和规模效率DEA有效；双鸭山2008年三种效率均为DEA有效，2009年纯技术效率DEA有效；鹤岗的纯技术效率在2005年-2009年也为DEA有效；其他地区在2004年2009年间均为DEA无效。根据6年间综合效率的平均值，大庆、绥化、伊春地区大中型工业企业人力资源效率较高，哈尔滨、鸡西和齐齐哈尔地区人力资源效率较低，其余城市处于中等水平。

2、黑龙江省大中型工业企业人力资源效率变化分析。根据上面的DEA分析结果，结合Malmquist指数的计算公式，利用Deap2.1软件，计算得到了2004年-2009年黑龙江省不同地区大中型工业企业人力资源的Malmquist指数，如表2。

从表2可以看出，2004年-2009年间黑龙江大中型工业企业的人力资源效率整体上处于显著的上升状态。从横向上比较，6年间哈尔滨、齐齐哈尔、鸡西、鹤岗、双鸭山、大庆、佳术斯、七台河、牡丹江9个地区的Malmquist指数平均值大于1，伊春和绥化的Malmquist指数平均值小于1。Malmquist指数变化最大的地区是牡丹江，6年间平均增加了86.4％，其次是七台河和双鸭山，说明牡丹江地区的大中型工业企业人方资源效率的改善程度比较显著，七台河和双鸭山地区次之。虽然表1显示伊春和绥化地区的人力资源效率水平比较高(综合效率排名分别为第三和第二)，但通过表2分析可看出其改善速度趋于减缓。总纵向上比较2004年2005年、2006年-2007年和2007年-2008年的Malmquist指数平均值大于1，其余Malmquist指数平均值小于1，其中2008年-2009年Malmquist指数平均值小于1，可以说明全球性金融危机对黑龙江大中型工业企业有一定程度的影响。

三、结论与建议

从DEA分析的结果可以看出，大庆大中型工业企业人力资源效率水平最高，其综合效率均值、纯技术效率均值和规模效率均值都比其他地区高，并且处于前沿状态；绥化大中型工业企业人力资源的综合效率均值和纯技术效率均值较高，仅次于大庆；伊春、鹤岗、双鸭山和七台河的大中型工业企业人力资源效率水平尚可；齐齐哈尔、鸡西、佳木斯和牡丹江的大中型工业企业人力资源效率水平相对较低；哈尔滨大中型工业企业人力资源效率水平最低，其综合效率均值和规模效率均值在11个地区中是最低的。

从Malmquist指数的分析结果可以看出，黑龙江省大中型工业企业人力资源效率呈上升状态，尤其是2007年与2008年间人力资源效率增长幅度达到122.9％。但在2008年与2009年间受全球性金融危机的影响人力资源效率增长幅度显著下降。总体上看，除了绥化和伊春地区大中型工业企业人力资源效率小幅下降之外，其他城市均有所增长。

为了有效地提升黑龙江省大中型工业企业的人力资源效率，应进一步完善企业管理体制，并建立一套完善的人力资源激励体系，包括合理的薪酬机制、晋升机制以及流动和选拔机制，同时注意人力资源的甄选和培训等重要环节。通过对黑龙江大中型工业企业人力资源效率评价结果的分析，了解企业人力资源效率发展的现状和特点，可以为振兴东北老工业基地，提高黑龙江省工业的整体实力，促进区域经济的协调发展提供一定的参考信息。

[本文为黑龙江省教育厅人文社科项目：“黑龙江省大型装备制造企业人力资源激励机制研究(11542217)”资助。]

参考文献：

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3.李立宪，熊熊.DEA在中外商业银行人力资源效率评价中的应用[J].天津大学学报，2008(4)

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