摘要：近年來，市場環(huán)境呈現(xiàn)多元化發(fā)展特點，激烈的市場競爭促使企業(yè)必須不斷優(yōu)化經(jīng)營管理方式，了解經(jīng)營管理中的各種影響因素，挖掘發(fā)展過程中的薄弱環(huán)節(jié)，降本增效，最大化企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益。在這種大環(huán)境背景下，數(shù)智賦能與統(tǒng)計分析相結(jié)合是企業(yè)適應(yīng)時代發(fā)展、有效提高經(jīng)營管理水平的重要舉措。數(shù)據(jù)建模作為一種常用的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，是企業(yè)開展統(tǒng)計分析的重要方式。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型（簡稱DEA模型）是數(shù)據(jù)建模的一種非參數(shù)效率評估模型，近年來其應(yīng)用范圍逐步擴(kuò)大到金融、煤炭、電力、人力資源等各行各業(yè)，為各類企業(yè)的經(jīng)營管理提供科學(xué)的決策依據(jù)，幫助企業(yè)實現(xiàn)經(jīng)營發(fā)展目標(biāo)。本課題重點以淮河能源控股集團(tuán)基于DEA理論的人力效率分析為依托，研究并論證DEA理論分析模型在煤炭企業(yè)的投入產(chǎn)出效率評價方面的應(yīng)用，以及下一步與數(shù)智賦能相結(jié)合的推廣價值。

 

關(guān)鍵詞：統(tǒng)計分析 DEA模型 投入產(chǎn)出效率 評價

 

 

1研究背景

1.1數(shù)智賦能企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的要求。

當(dāng)前環(huán)境背景下，數(shù)智賦能是社會發(fā)展的重要標(biāo)志，是推動企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的必然要求。數(shù)智賦能是推動企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的必然要求。數(shù)智賦能，關(guān)鍵在于“賦”，如何從龐雜的數(shù)據(jù)中挖掘有用信息并加以利用是關(guān)鍵，這就需要借助類似DEA模型等手段進(jìn)行深入的分析、解剖、對比，才能找出數(shù)據(jù)背后反映的深層次問題，然后加以改進(jìn)提高，促進(jìn)企業(yè)健康可持續(xù)發(fā)展。

1.2統(tǒng)計更好服務(wù)企業(yè)發(fā)展的應(yīng)有之義。

大數(shù)據(jù)時代，統(tǒng)計學(xué)的發(fā)展產(chǎn)生了深刻的變革，如何利用大數(shù)據(jù)讓傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)更加具有生命力，使得統(tǒng)計更好服務(wù)企業(yè)發(fā)展，是統(tǒng)計人需要面對的重要課題。日常企業(yè)統(tǒng)計分析主要采取平均數(shù)法、指標(biāo)對比法、圖表法、比率法等，往往只是對一個或若干個指標(biāo)簡單的描述，單產(chǎn)出除以單投入，沒有進(jìn)一步考慮多投入多產(chǎn)出的效率評估，導(dǎo)致無法從整體上進(jìn)行衡量分析，也無法從中挖掘數(shù)據(jù)背后存在的問題，提出明確具體的改進(jìn)措施，導(dǎo)致統(tǒng)計分析往往流于形式，讓管理者一看了之，沒有起到服務(wù)于企業(yè)發(fā)展的作用。

1.3推動企業(yè)精細(xì)化管理的根本需要。

所謂精細(xì)化管理，就是要求以提高企業(yè)效率效益為目的，借助先進(jìn)管理手段用具體的、明確的、量化的標(biāo)準(zhǔn)，取代籠統(tǒng)的、模糊的管理要求。企業(yè)通過“六效點評”、對標(biāo)管理等機(jī)制，發(fā)現(xiàn)各單位之間存在的差距，但如何更好地改進(jìn)和提高，彌補(bǔ)自身薄弱環(huán)節(jié)才是重點，不能為了評價而評價，提出的管理要求要更加具象化，才能直擊問題要害，提高工作的針對性。如何實現(xiàn)精細(xì)化管理，彌補(bǔ)自身薄弱環(huán)節(jié)，這就要加強(qiáng)數(shù)據(jù)背后的統(tǒng)計分析，提出符合自身實際、循序漸進(jìn)的改進(jìn)措施、理念，對管理對象實施快速、準(zhǔn)確的控制舉措。在戰(zhàn)略目標(biāo)的選擇上，也不能過于追求好高騖遠(yuǎn)的目標(biāo)，造成短期資源投入上的浪費。

2研究意義

構(gòu)建基于DEA理論的投入產(chǎn)出效率評價模型，旨在建立符合企業(yè)實際的指標(biāo)評價管理體系，通過統(tǒng)計信息化系統(tǒng)建設(shè)，以數(shù)據(jù)建模、面板管理，搭建面向企業(yè)各個單位的統(tǒng)計分析平臺。通過該評價模型衡量企業(yè)一個產(chǎn)業(yè)或單位所產(chǎn)出的產(chǎn)品或效益與投入的資源之間的關(guān)系，測量和評估其資源利用、經(jīng)營管理等方面的效率和影響，同時結(jié)合對標(biāo)管理，提出某個指標(biāo)或者單元具體改進(jìn)措施，從而推進(jìn)精細(xì)化管理，提升企業(yè)管理水平。DEA理論評價模型在淮河能源控股集團(tuán)應(yīng)用的研究意義主要體現(xiàn)在以下三方面：

2.1有助于進(jìn)一步改進(jìn)績效評價體系。集團(tuán)公司現(xiàn)行的組織績效、經(jīng)營績效、崗位績效等績效評價體系，是由不同產(chǎn)業(yè)板塊、不同專業(yè)類別指標(biāo)按照不同考核維度集成的，但不同維度考核指標(biāo)權(quán)重在設(shè)置上具有較大的主觀性。采用DEA建模分析，無需進(jìn)行任何權(quán)重假設(shè)，該方法中的權(quán)重由數(shù)學(xué)規(guī)劃產(chǎn)生，不需預(yù)先賦予權(quán)重值，對決策單元的評價相對比較公平，排除了主觀因素，從而有助于更加真實客觀的給予績效評價分析。

2.2有助于進(jìn)一步優(yōu)化企業(yè)資源配置。隨著集團(tuán)公司產(chǎn)業(yè)規(guī)模不斷擴(kuò)大，資源投入越來多，如不能處理好規(guī)模與效率、績效管理與評價應(yīng)用的關(guān)系，必然導(dǎo)致投入產(chǎn)出效率低下、企業(yè)負(fù)擔(dān)不斷加重等管理問題。構(gòu)建DEA效率評價模型，有助于對現(xiàn)行的效率評價方式做進(jìn)一步改進(jìn)和重塑，客觀評價各單位、各產(chǎn)業(yè)板塊投入產(chǎn)出水平，強(qiáng)化評價結(jié)果與企業(yè)問題診斷、預(yù)算配置、價值改進(jìn)等應(yīng)用場景的銜接性，優(yōu)化企業(yè)資源配置，提高資源利用率，增強(qiáng)評價結(jié)果對經(jīng)營管理的指導(dǎo)作用。

2.3有助于進(jìn)一步自定義標(biāo)桿管理內(nèi)涵。企業(yè)戰(zhàn)略發(fā)展，首要需要解決的是戰(zhàn)略標(biāo)桿的選擇與制定的問題。DEA效率評價模型，有助于在選擇戰(zhàn)略標(biāo)桿時，將行業(yè)內(nèi)不同企業(yè)標(biāo)桿信息數(shù)據(jù)帶入其中，并在此基礎(chǔ)上，為企業(yè)測算階段性標(biāo)桿或動態(tài)逐步標(biāo)桿。通過選用合理的投入產(chǎn)出指標(biāo)體系，從而確定企業(yè)現(xiàn)階段最佳戰(zhàn)略匹配標(biāo)桿，減少不切實際的戰(zhàn)略目標(biāo)帶來的資源投入浪費，提高邊際效應(yīng)。

3數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA)理論概述

3.1 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（Data Envelopment Anakysis)。 簡稱DEA，是一種分析被評價對象間相對非參數(shù)技術(shù)效率的評估方法。為保證決策單元間評價結(jié)果的公平性，決策單元必須是同質(zhì)可比的，即具有相同的目標(biāo)、外部環(huán)境以及投入產(chǎn)出指標(biāo)。DEA用來同時評價具有多個投入產(chǎn)出指標(biāo)的同質(zhì)決策單元的相對效率，通過構(gòu)建有效生產(chǎn)前沿面，以生產(chǎn)前沿面為標(biāo)準(zhǔn)測度所有決策單元的相對效率值，分析不同決策單元投入和產(chǎn)出組合的相對有效性及效率排序，以及決策單元沒有達(dá)到有效的原因，對無效決策單元提出改進(jìn)方法。

3.2 DEA模型介紹

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型種類較多，在效率分析中常用的模型可分為靜態(tài)模型如CCR模型、BCC模型、超效率模型等，動態(tài)模型如Mamlquist指數(shù)模型。CCR模型假定規(guī)模報酬不變，即所有決策單元均處于最優(yōu)規(guī)模的生產(chǎn)狀態(tài)。CCR模型反映的是技術(shù)效率，在保持決策單元投入不變的前提下，實際產(chǎn)出同理想產(chǎn)出的比值。但實際生產(chǎn)中規(guī)模報酬是變化的，因此衍生出基于規(guī)模報酬可變的BCC模型，得出的技術(shù)效率排除了規(guī)模的影響，即純技術(shù)效率，技術(shù)效率與規(guī)模效率的比值。但是BCC模型無法對有效決策單元再次進(jìn)行排名，超效率模型的產(chǎn)生充分考慮了投入和產(chǎn)出的松弛量，可以有效對效率值為1的決策單元進(jìn)行有效性排序，能夠更準(zhǔn)確地衡量決策單元的效率。Mamlquist指數(shù)模型主要針對在一個時間序列的效率變化情況，可分解為技術(shù)效率（EC）和技術(shù)進(jìn)步（TC），技術(shù)效率即純技術(shù)效率和規(guī)模效率的乘積，即全要素生產(chǎn)率（TFP）=技術(shù)效率（EC）×技術(shù)進(jìn)步（TC）。

4 集團(tuán)公司DEA模型分析的主要做法

4.1借助先進(jìn)理念，搭建多維度投入產(chǎn)出指標(biāo)體系。

建立評價模型的前提是根據(jù)評價目的，對影響決策單元效率的數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行分析、篩選，選取投入與產(chǎn)出關(guān)聯(lián)性強(qiáng)的關(guān)鍵指標(biāo)，結(jié)合決策層關(guān)注重點，從不同維度構(gòu)建形成投入產(chǎn)出指標(biāo)體系，從而提高比較分析的實用性和針對性。

4.1.1指標(biāo)選擇遵循原則。一是目標(biāo)性原則。指標(biāo)體系應(yīng)服務(wù)于評價目的，首先應(yīng)考慮評價目的是什么，再考慮實現(xiàn)這些目的需要做什么，哪些因素影響著目標(biāo)的實現(xiàn)，最后找出關(guān)鍵指標(biāo)來支撐評價指標(biāo)體系的構(gòu)建。二是關(guān)聯(lián)性原則。指標(biāo)的選擇不是越多越好，需要深入了解業(yè)務(wù)，了解影響目標(biāo)實現(xiàn)的關(guān)鍵因素，分析各項數(shù)據(jù)指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)性，盡量選擇比較典型、關(guān)聯(lián)性較強(qiáng)的指標(biāo)。三是可比性原則。作為一種多指標(biāo)綜合評價方法，必須強(qiáng)調(diào)指標(biāo)間的可比性?？杀刃允紫纫闪炕?，不能用定性指標(biāo)代替定量指標(biāo)。其次要建立在決策單元類型相同或相似的基礎(chǔ)上，如對煤礦生產(chǎn)效率比較，決策單元應(yīng)該是煤礦，而不能把煤礦與電廠混同比較。

4.1.2指標(biāo)體系搭建方法。搭建指標(biāo)體系是為了建立全局視角，定位管理中的問題。遵循目標(biāo)性、關(guān)聯(lián)性、可比性三大原則。目前主要采取兩種搭建方法：一是樹狀分類法，樹狀分類法是將父節(jié)點拆解成多個子節(jié)點再將子節(jié)點繼續(xù)拆解成多個孫節(jié)點，直到無法再拆為止的思維方法。借助此方法，建立類似杜邦分析法的樹狀結(jié)構(gòu)指標(biāo)體系，讓每個指標(biāo)既相互關(guān)聯(lián)，又有根可循。二是借助先進(jìn)理念進(jìn)行分類。樹狀結(jié)構(gòu)分類法往往適用于對某一個目標(biāo)的分解比較，如企業(yè)盈利水平等。對企業(yè)多維度綜合性發(fā)展水平衡量比較或者對標(biāo)分析，則需要借助先進(jìn)理念進(jìn)行交叉分類。如衡量本行業(yè)內(nèi)若干能源集團(tuán)發(fā)展能力水平，可基于五大發(fā)展理念構(gòu)建指標(biāo)體系，將創(chuàng)新發(fā)展、協(xié)調(diào)發(fā)展、綠色發(fā)展、開放發(fā)展和共享發(fā)展作為5個一級指標(biāo)，然后根據(jù)一級指標(biāo)按照“金字塔”拆解方式，細(xì)化二級、三級指標(biāo)，從而更加科學(xué)合理的衡量一個企業(yè)綜合發(fā)展水平。再比如，通過DEA分析模型確定一個企業(yè)戰(zhàn)略標(biāo)桿，可借助平衡計分卡理論，將“財務(wù)、顧客、內(nèi)部流程、學(xué)習(xí)和成長”四個方面作為一級指標(biāo)，分別從四個維度進(jìn)行指標(biāo)的篩選、標(biāo)桿值的確定，從而更加系統(tǒng)全面進(jìn)行戰(zhàn)略目標(biāo)的制定。

4.2強(qiáng)化數(shù)據(jù)管理，建立健全集團(tuán)公司統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)庫。

數(shù)據(jù)真實性、完整性是評價分析的重要基礎(chǔ)。淮河能源控股集團(tuán)財務(wù)共享中心（以下簡稱“中心”）通過建機(jī)制、搭平臺、立標(biāo)準(zhǔn)，充實完善統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫，不斷強(qiáng)化數(shù)據(jù)管理水平。主要做法包括：

4.2.1建立數(shù)據(jù)管理責(zé)任體系。近年來，中心制定下發(fā)了集團(tuán)公司統(tǒng)計工作管理辦法，優(yōu)化了組織流程,明晰了工作環(huán)節(jié),明確了崗位職責(zé)，重點對數(shù)據(jù)管理程序進(jìn)行了重新規(guī)范，明確了數(shù)據(jù)采集、處理、存儲、報送、發(fā)布等環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)質(zhì)量管控機(jī)制。

4.2.2建立統(tǒng)計專業(yè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)。結(jié)合集團(tuán)公司煤炭、煤電、清潔能源三大產(chǎn)業(yè)板塊實際情況，中心編制了固定資產(chǎn)投資、綜合、能源、建筑業(yè)等專業(yè)統(tǒng)計指標(biāo)規(guī)范，明確了統(tǒng)計數(shù)據(jù)來源、計算方式、采集方式、報送要求等，從根本上改變了過去基層統(tǒng)計依靠口口相傳、無明確標(biāo)準(zhǔn)的現(xiàn)狀。

4.2.3 收集、編制二十年指標(biāo)數(shù)據(jù)匯編。為確保統(tǒng)計數(shù)據(jù)完整性，中心組織梳理編制了《集團(tuán)公司2001-2020年統(tǒng)計指標(biāo)匯編》，通過對產(chǎn)值、生產(chǎn)、安全、運銷等九大類統(tǒng)計指標(biāo)梳理提煉，共收集整理統(tǒng)計指標(biāo)約270項，其中一級指標(biāo)約40項，二級指標(biāo)約100項，三級指標(biāo)約130項。二十年指標(biāo)匯編彌補(bǔ)了過去歷史數(shù)據(jù)的空白，為更好透過歷史看趨勢提供了堅實基礎(chǔ)。

4.2.4搭建統(tǒng)計信息化平臺。改變過去統(tǒng)計數(shù)據(jù)靠EXCEL表格方式，中心完成了生產(chǎn)、財務(wù)、勞資、運銷、科研、綜合等九大專業(yè)報表及統(tǒng)計手冊信息化開發(fā)建設(shè)工作，初步建立形成統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫。目前，依托統(tǒng)計信息化系統(tǒng)二期建設(shè)，重點圍繞統(tǒng)計管理、統(tǒng)計分析等模塊進(jìn)行開發(fā)，探索建立線上DEA數(shù)據(jù)分析模型，各單位通過系統(tǒng)直接導(dǎo)入投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)，即可生成相應(yīng)的分析數(shù)據(jù)。

4.3固化標(biāo)準(zhǔn)化流程，提高建模分析的規(guī)范性。

結(jié)合DEA模型通常做法，中心固化了建模分析的標(biāo)準(zhǔn)化流程，簡稱為“三個階段、六個步驟”。 

三個階段：

4.3.1明確問題階段。明確評價的目標(biāo)，圍繞評價目標(biāo)對評價對象開展分析，確定各種因素的性質(zhì)（可變或不變的、可控或不可控）考慮因素間可能的定性與定量關(guān)系，確定決策單元的邊界，對決策單元的結(jié)構(gòu)、層次進(jìn)行分析，對結(jié)果進(jìn)行定性的分析和預(yù)測。

4.3.2建模計算階段。建立評價指標(biāo)體系，選擇決策單元，收集和整理的數(shù)據(jù)具有可獲得性，選擇適當(dāng)?shù)腄EA模型進(jìn)行計算。

4.3.3分析結(jié)果階段。對結(jié)果進(jìn)行比較和分析，找出無效單元無效的原因，提供改進(jìn)途徑。根據(jù)定性分析和預(yù)測結(jié)果考察評價結(jié)果的合理性。

圍繞上述三個階段，重點做好六個步驟：第一步，確定評價目標(biāo)。第二步，選擇決策單元（DMU）。第三步，建立投入產(chǎn)出指標(biāo)庫，并精篩指標(biāo)。第四步，選擇DEA模型，收集整理相關(guān)數(shù)據(jù)。第五步，開展DEA模型測算分析。第六步，給出綜合評價分析結(jié)論。具體步驟見下圖。

 

 

 

 

 

 

 

5集團(tuán)公司DEA模型應(yīng)用實例

人力資源是企業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵因素，通過對企業(yè)人力資源科學(xué)管理和合理配置，不斷優(yōu)化崗位工種人員結(jié)構(gòu)和數(shù)量，可以實現(xiàn)企業(yè)人力效能的最大化，促進(jìn)企業(yè)生產(chǎn)效率提升。近年來，受市場經(jīng)濟(jì)的影響，煤炭行業(yè)競爭激烈，在此情形下，及時調(diào)整優(yōu)化生產(chǎn)勞動力結(jié)構(gòu)是降低煤礦企業(yè)生存壓力、提高礦井生產(chǎn)效率的有效途徑。

以DEA模型對煤礦的人力效率評估分析為例，采用超效率-BCC模型和Mamlquist指數(shù)模型對集團(tuán)公司煤礦采掘一線生產(chǎn)勞動力人數(shù)配置情況與煤礦原煤產(chǎn)量及進(jìn)尺的投入產(chǎn)出效率開展有效性評價，根據(jù)分析結(jié)果提出了生產(chǎn)勞動力組合優(yōu)化建議，同時根據(jù)跨年度歷史數(shù)據(jù)動態(tài)分析結(jié)果為企業(yè)煤炭產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢提供方向指導(dǎo)。

5.1決策單元選取。

淮河能源控股集團(tuán)現(xiàn)有11對生產(chǎn)礦井，其中：安徽本土8對，蒙西鄂爾多斯3對。煤炭開采作為集團(tuán)公司的支柱產(chǎn)業(yè)之一，煤炭開采生產(chǎn)效率的高低在很大程度上決定了企業(yè)能否可持續(xù)高質(zhì)量發(fā)展。結(jié)合集團(tuán)公司的產(chǎn)業(yè)背景，考慮到西部公司3對礦井開采壞境與本土礦井存在差異等外部因素影響，最終選取集團(tuán)公司本土8對生產(chǎn)礦井作為決策單元（DMU)。

5.2指標(biāo)選取及數(shù)據(jù)來源。

在投入指標(biāo)的選擇上，考慮指標(biāo)數(shù)據(jù)的可獲得性、準(zhǔn)確性和全面性，根據(jù)DEA理論中拇指法則規(guī)定：決策單元個數(shù)至少要為評價指標(biāo)個數(shù)的兩倍。該模型構(gòu)建了2投入2產(chǎn)出的指標(biāo)體系，選取集團(tuán)公司8對生產(chǎn)礦井采煤操作工平均人數(shù)、掘進(jìn)操作工平均人數(shù)作為投入指標(biāo)，原煤產(chǎn)量和掘進(jìn)進(jìn)尺作為產(chǎn)出指標(biāo)。具體投入產(chǎn)出指標(biāo)解釋及數(shù)據(jù)來源見表1。

為了解8對礦井在2021年至2023年的時間序列里全要素生產(chǎn)率的變化，我們進(jìn)一步采用Mamlquist指數(shù)模型測算分析不同年份間技術(shù)效率指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)變化對投入產(chǎn)出效率的影響。具體各年份的投入產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)見表2。

5.3靜態(tài)模型分析。

因勞動力作為投入要素較好調(diào)控，產(chǎn)出角度的產(chǎn)量受煤礦核定產(chǎn)能影響無法人為調(diào)控，最終選取投入導(dǎo)向DEA模型分析?？紤]到CCR和BCC模型無法對弱有效的礦井進(jìn)行排名和有效性分析，故采用超效率-BCC模型對8對礦井?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步測算。

 

根據(jù)表3有效性評價結(jié)果，分別從綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率三方面對8對礦井的有效性進(jìn)行排名。

結(jié)果分析：

5.3.1綜合效率分析。綜合技術(shù)效率是對決策單元的資源配置能力、資源使用效率等多方面能力的綜合衡量與評價。

 

由表可以看出，從DEA測度的綜合效率來看，2023年，D和E綜合效率值大于1，均為DEA有效，其中D排名第一。其余6對礦井綜合效率未達(dá)到DEA有效，其中A綜合效率值0.724，有效性最低。說明2023年本土礦井在現(xiàn)有投入水平下，除D和E外，其余6對礦井還有較大提升空間。

5.3.2純技術(shù)效率分析。純技術(shù)效率是企業(yè)由于管理和技術(shù)等因素影響的生產(chǎn)效率。

    由表可以看出，從 DEA 測度的純技術(shù)效率來看，除A和C外，其余6對礦井純技術(shù)效率均大于1，實現(xiàn)了DEA有效。其中D純技術(shù)效率值1.176為最高，E 純技術(shù)效率值1.135次之。A和C的純技術(shù)效率值小于1，說明A和C在勞動人員組合、人工效率改進(jìn)等方面還存在提升空間。

5.3.3規(guī)模效率分析。規(guī)模效率是由于企業(yè)規(guī)模因素影響的生產(chǎn)效率。

由表可以看出，從 DEA 測度的規(guī)模效率來看，D規(guī)模效率值1.025，E、C接近于1，基本實現(xiàn)DEA有效。其余5對礦井均未達(dá)到DEA有效，說明在現(xiàn)有勞動力投入水平下，整體上沒有實現(xiàn)生產(chǎn)規(guī)模的有效性，還有遞增空間。

5.3.4投入冗余分析。投入冗余分析主要分析各變量需要減少多少投入才能達(dá)到目標(biāo)效率。

 

表7反映了2023年各單位投入的冗余程度，冗余程度意味著按照該數(shù)值縮減后，單位能夠達(dá)到技術(shù)有效。從投入冗余率來看，A、G、B采煤冗余率最大，H、F存在掘進(jìn)冗余。

5.3.5歷史維度分析。

如果只從當(dāng)年數(shù)據(jù)來分析判斷，由于數(shù)據(jù)樣本較少，從而造成當(dāng)年分析的結(jié)果中，達(dá)到DEA有效的單位較多。如果從歷史維度進(jìn)行分析判斷，歷史數(shù)據(jù)樣本多，趨勢更為明顯，往往能幫助管理者更好發(fā)現(xiàn)問題。因此，我們在上述分析基礎(chǔ)上，通過超效率-BCC靜態(tài)模型對本土8對礦井過去三年數(shù)據(jù)進(jìn)行了匯總分析，結(jié)果如下。

由表8可以看出，過去三年，集團(tuán)公司各個單位綜合效率值平均值均小于1，均未達(dá)到DEA有效，且綜合效率值平均處于遞減狀態(tài)。綜合效率平均最高的是D、其次是F、E。D、F雖然在2021年達(dá)到DEA有效，但在隨后的兩年，綜合效率值卻呈現(xiàn)遞減趨勢。A過去三年綜合效率均排名最后，但效率值卻呈現(xiàn)上升趨勢，是八對礦井唯一遞增的單位，說明其各項生產(chǎn)效率在努力改進(jìn)提高，但較先進(jìn)水平還有很大提升空間。

5.4動態(tài)模型分析

為進(jìn)一步測算出8對礦井在不同時間序列的生產(chǎn)效率變化情況，在DEA-BCC 超效率靜態(tài)分析的基礎(chǔ)上，對2021年至2023年間的歷史數(shù)據(jù)開展Mamlquist指數(shù)動態(tài)模型面板數(shù)據(jù)測算分析。

根據(jù)表9結(jié)果分單位來看，A、C、E全要素生產(chǎn)率均大于1，說明其全要素生產(chǎn)率相對于基期2021年有一定提高，其中A以1.094的全要素生產(chǎn)率水平綜合排序第一，C次之，這也進(jìn)一步驗證了靜態(tài)模型分析結(jié)果。B、D、F、G、H全要素生產(chǎn)率相對于基期2021年有一定下降。

從整體上來看，相比2021年基期水平，集團(tuán)公司本土煤礦的平均全要素生產(chǎn)率0.926，呈現(xiàn)輕微下降趨勢，主要受技術(shù)進(jìn)步指數(shù)下降影響，說明本土礦井近三年來在生產(chǎn)技術(shù)設(shè)備投入、生產(chǎn)人員技能培訓(xùn)等方面重視程度還需加強(qiáng)，但技術(shù)效率指數(shù)呈上升趨勢，即本土生產(chǎn)礦井在內(nèi)部資源利用、生產(chǎn)作業(yè)效率、生產(chǎn)管理水平整體上是提升的。技術(shù)效率的提升主要是因為純技術(shù)效率上升，規(guī)模效率三年內(nèi)較為穩(wěn)定。

根據(jù)表10結(jié)果分年份來看，2022年和2023年本土礦井全要素生產(chǎn)率均小于1，2022年全要素生產(chǎn)率較基期2021年下降，2023年又出現(xiàn)輕微回升趨勢。2022年的技術(shù)效率指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)都呈現(xiàn)下降趨勢，其中技術(shù)效率下降主要受規(guī)模效率下降的影響；2023年技術(shù)效率指數(shù)提升，但技術(shù)進(jìn)步指數(shù)較低。

從整體上來看，本土礦井三年內(nèi)全要素生產(chǎn)率平均呈下降趨勢，說明礦井的平均生產(chǎn)力水平下降，主要受技術(shù)進(jìn)步指數(shù)影響，說明礦井的設(shè)備更新改造、人員技能提升重視程度還不夠，此外平均規(guī)模效率較基期下降，主要是2022年規(guī)模效率較低，與C、G因疫情停產(chǎn)有一定關(guān)系。

綜上所述，提出如下建議：

一是適當(dāng)縮減人員投入。一些部門的確存在人浮于事的現(xiàn)象。當(dāng)實際勞動力的數(shù)量超過了工作量要求的合理勞動力時，這必然造成一些勞動力的空閑，導(dǎo)致投入的冗余。

二是重視設(shè)備更新改造，提高勞動人員素質(zhì)。技術(shù)更新不及時、人員素質(zhì)無法勝任本職工作也是造成冗余的原因之一。這種情況可以表現(xiàn)為實際勞動力生產(chǎn)出的產(chǎn)量低于合理的產(chǎn)出。一些勞動力沒有充分發(fā)揮作用去生產(chǎn)產(chǎn)量，進(jìn)而表現(xiàn)出冗余的特征。因此加快設(shè)備更新改造、提高勞動人員素質(zhì)是應(yīng)對冗余的對策之一。

三是優(yōu)化勞動組合。勞動結(jié)構(gòu)性組合不合理容易造成1+1<2，表現(xiàn)出冗余的特征。從采煤、掘進(jìn)勞動力分布結(jié)構(gòu)上來看，礦井在采煤、掘進(jìn)用工結(jié)構(gòu)配置上不合理，在一定程度上影響了礦井生產(chǎn)效率?？梢愿鶕?jù)礦井生產(chǎn)實際，對煤礦采掘人數(shù)比例分布開展量化分析，對富余人員進(jìn)行崗位調(diào)劑，科學(xué)合理安排礦井各崗位生產(chǎn)勞動力人數(shù)，實現(xiàn)煤礦勞動生產(chǎn)效率提升。

當(dāng)然，上述分析，只是從職工人數(shù)和產(chǎn)出量上給予的比較分析，在實際中，還要結(jié)合每個煤礦的具體情況，結(jié)合礦井賦存條件等客觀因素影響，予以綜合考量分析。

6 DEA模型分析的應(yīng)用效果

6.1推進(jìn)服務(wù)型統(tǒng)計建設(shè)，職能作用進(jìn)一步彰顯。

在夯實統(tǒng)計基礎(chǔ)、強(qiáng)化數(shù)據(jù)質(zhì)量基礎(chǔ)上，中心以DEA模型構(gòu)建為抓手，深入推進(jìn)服務(wù)型統(tǒng)計建設(shè)，進(jìn)一步強(qiáng)化自身職能作用。其次，統(tǒng)計人員在此過程中，通過開展大量現(xiàn)場調(diào)研和數(shù)據(jù)收集，以及與管理者的溝通，不斷提高了統(tǒng)計人員綜合素質(zhì)能力，強(qiáng)化業(yè)統(tǒng)融合水平，增強(qiáng)了統(tǒng)計分析研判能力，統(tǒng)計數(shù)據(jù)為人應(yīng)用的價值不斷彰顯。

6.2健全統(tǒng)計指標(biāo)體系，推動完善高質(zhì)量發(fā)展綜合績效評價。

建立完善高質(zhì)量發(fā)展綜合績效評價是綜合反映各單位高質(zhì)量發(fā)展成效、引導(dǎo)樹立正確政績觀的重要抓手，對引領(lǐng)和推動高質(zhì)量發(fā)展具有重要作用。下一步，通過推廣應(yīng)用DEA分析模型，有助于進(jìn)一步完善統(tǒng)計分析評價指標(biāo)體系，結(jié)合新發(fā)展理念、六效管理理念等要求，科學(xué)設(shè)置反映高質(zhì)量發(fā)展的統(tǒng)計指標(biāo)。增強(qiáng)評價工作時效性，及時測算評價結(jié)果，全面反映各單位高質(zhì)量發(fā)展情況，總結(jié)好的做法，看到差距和不足，更好發(fā)揮考核引領(lǐng)作用，形成良性的激勵約束機(jī)制。

6.3統(tǒng)計賦能業(yè)務(wù)發(fā)展，推動資源高效利用和合理配置。

作為傳統(tǒng)能源集團(tuán)，企業(yè)整體體系較為龐大，只有實行業(yè)財、業(yè)統(tǒng)融合發(fā)展，才能讓企業(yè)實現(xiàn)精細(xì)化運營。通過DEA模型分析幫助企業(yè)進(jìn)一步深入挖掘統(tǒng)計數(shù)據(jù)價值，客觀準(zhǔn)確了解產(chǎn)業(yè)板塊、內(nèi)部系統(tǒng)間的運營狀況，及時發(fā)現(xiàn)效率差異及影響因素。結(jié)合決策層關(guān)注的重點和堵點問題，通過建模分析研判，及時提出對策措施。業(yè)務(wù)單位根據(jù)評價結(jié)果結(jié)合生產(chǎn)實際，及時調(diào)整資源配置情況，優(yōu)化人力、物力、財力配置，從而推進(jìn)管理向精細(xì)化、科學(xué)化邁進(jìn)。

7 DEA模型分析的推廣應(yīng)用價值

DEA數(shù)據(jù)建模在企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營管理上具有廣泛的應(yīng)用前景和重要的實用價值，目前將DEA數(shù)據(jù)建模分析與企業(yè)管理相結(jié)合，在集團(tuán)公司屬于首次。下一步，可以信息化建設(shè)工作為依托，以建設(shè)“六全”智慧企業(yè)為牽引，以實現(xiàn)“四個替代”為目標(biāo)，深入踐行“自我應(yīng)用要全、為人應(yīng)用要真、交互應(yīng)用要快”的應(yīng)用內(nèi)涵，將DEA建模分析與數(shù)智賦能相結(jié)合，通過信息化手段實現(xiàn)線上DEA建模分析，在集團(tuán)公司范圍內(nèi)開展DEA模型分析的深入探索和推廣。具體推廣應(yīng)用價值主要體現(xiàn)在以下三方面：

7.1集團(tuán)公司“六效”分析應(yīng)用。

集團(tuán)公司2023年以來堅持“六效”提升引領(lǐng)機(jī)制，推動企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。傳統(tǒng)的效率分析主要采取單因素比率分析法，效率評價結(jié)果無法全面綜合反映一個單位全貌，而DEA模型分析可較好解決企業(yè)多投入多產(chǎn)出的效率評估問題。具體來說，在當(dāng)前集團(tuán)公司“六效”點評分析機(jī)制基礎(chǔ)上，運用DEA數(shù)據(jù)建模分析，結(jié)合集團(tuán)公司生產(chǎn)經(jīng)營實際情況，構(gòu)建目前關(guān)注度較高、實際分析意義較強(qiáng)的企業(yè)投入產(chǎn)出指標(biāo)體系。如將效率、效益、效果、效能、效應(yīng)、效績作為一級指標(biāo)，按照六個維度，分別設(shè)置多指標(biāo)的投入產(chǎn)出指標(biāo)體系。以效率維度為例，礦井產(chǎn)業(yè)板塊投入指標(biāo)如噸煤成本、噸煤電耗、職工人數(shù)，產(chǎn)出指標(biāo)如全員功效、巖巷單進(jìn)、原煤煤質(zhì)、鉆機(jī)臺效，從而更加全面了解掌握各單位在效率上存在的差距、改進(jìn)著力點及提升目標(biāo)。

7.2企業(yè)戰(zhàn)略標(biāo)桿管理應(yīng)用。

戰(zhàn)略目標(biāo)的制定決定著企業(yè)內(nèi)部資源配置、預(yù)算支出重點。一個好的戰(zhàn)略規(guī)劃必須與資源合理配置利用相結(jié)合，避免不切實際的戰(zhàn)略規(guī)劃導(dǎo)致的資源投入浪費。標(biāo)桿管理作為一種追求競爭優(yōu)勢的管理方法，強(qiáng)調(diào)以標(biāo)桿為導(dǎo)向，通過對比分析查找差距，制定改進(jìn)措施，不斷提升效率，在企業(yè)內(nèi)被廣泛采用。標(biāo)桿管理在戰(zhàn)略管理的應(yīng)用與實踐，首要解決的問題是戰(zhàn)略標(biāo)桿的選擇與制定。 可以借助DEA分析模型，在每個維度上引入對標(biāo)信息數(shù)據(jù)，從而更加精確尋找適合自身當(dāng)前實際的戰(zhàn)略標(biāo)桿。平衡計分卡理論(BSC)是企業(yè)戰(zhàn)略管理常用的管理工具。在制定戰(zhàn)略標(biāo)桿時，可以引入平衡計分卡維度，選擇績效好且效率穩(wěn)定的若干個單位作為產(chǎn)業(yè)內(nèi)的標(biāo)桿，從財務(wù)、客戶、內(nèi)部流程、學(xué)習(xí)與成長四個維度分別設(shè)置對標(biāo)指標(biāo)，通過DEA模型計算，確定可實現(xiàn)綜合效率最有效的捷徑，明確不同維度的標(biāo)桿企業(yè)和標(biāo)桿值。對標(biāo)管理是動態(tài)過程，企業(yè)可以應(yīng)用DEA模型進(jìn)行持續(xù)的效率評價，及時發(fā)現(xiàn)問題，跟蹤改進(jìn)，確保企業(yè)管理呈現(xiàn)螺旋式上升狀態(tài)。

7.3內(nèi)部生產(chǎn)經(jīng)營管理問題診斷應(yīng)用。

作為大型綜合能源集團(tuán)，生產(chǎn)工藝、生產(chǎn)流程復(fù)雜，涉及的環(huán)節(jié)和部門較多，在生產(chǎn)運營過程中難免存在效率低下的環(huán)節(jié)。作為管理者，如何實現(xiàn)生產(chǎn)流程的優(yōu)化，合理配置資源，優(yōu)化資產(chǎn)和人力資本結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)企業(yè)效益最大化是始終擺在面前的重要課題。DEA模型可以應(yīng)用于微觀指標(biāo)數(shù)據(jù)的比較分析，通過組織系統(tǒng)或業(yè)務(wù)板塊間效率分析，查擺問題根源，及時改進(jìn)提高。如部門工作效率、安全投入、成本分析、勞動組合、專項資金使用、固定資產(chǎn)管理、設(shè)備性能、科研創(chuàng)新等等各個領(lǐng)域，通過不同決策單元效率差異分析，找出問題癥結(jié)點，及時協(xié)調(diào)人力、物力、財力等資源，實現(xiàn)效率最大化。

參考文獻(xiàn)：

[1]羅艷.基于DEA方法的指標(biāo)選取和環(huán)境效率評價研究[D].中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)博士學(xué)位論文，2012.

[2]姚平,黃文杰.基于DEA-Malquist模型對煤炭企業(yè)全要素生產(chǎn)效率的分析[J].資源開發(fā)與市場，2012.

[3]成剛. 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法與MaxDEA軟件[M],        北京市：知識產(chǎn)權(quán)出版社,2014.