建立与绩效管理体系相一致的绩效文化

近年来,随着绩效管理在企业中运用的越来越广泛,其优越性也渐渐凸显出来。但是随着绩效管理的深入推行,其实施过程中的绩效结果未达到预期效果,甚至不升反降;绩效考核流于形式,考核流程走过场;推进过程中管理部门积极推进,业务部门消极应付;员工对于考核分数的过分关注,同部门员工之间的非良性竞争以及团队凝聚力下降等现象都让管理者头疼不已,本文就建立与绩效管理体系相一致的绩效文化进行了探讨。     

＂非平衡＂的二级绩效考核方式

本文针对现代企业普遍现存的问题,设计出一种＂非平衡＂二级绩效考核方式.即根据工作性质将部门分为三类,并有针对性地设计出绩效考核改进方案,包括收入型考核模式和客户价值型考核模式、岗位价值型考核模式和技能型考核模式、积分型考核模式,对指导企业实践具有现实意义.     

熵权法在国有企业中层管理者绩效考核中的应用

绩效考核是人力资源管理中的重要环节,而考核指标权重的确定是直接影响考核结果准确性的关键因素。本文对国有中层管理者的特征进行分析,根据其特征构建考核指标体系,并运用熵权法确定其考核指标的权重。最后,通过实例验证了该方法的有效性和可行性。     

企业管理中如何科学构建绩效考核指标

绩效管理是现代企业管理中人力资源管理的重要内容,在激励评价、提升组织绩效方面的功用受到广泛的关注。绩效考核是绩效管理的核心和实质环节,近年来,越来越多的企业认识到绩效考核的重要性,但是在很多企业中绩效考核的偏差和失真是非常普遍的现象。影响绩效考核效果的因素很多,包括:指标设计是否科学、是否有指标内涵界定、权重设计是否科学、目标值是否科学、评分标准是否科学、资料来源是否明确、绩效考核流程是否明确、绩效考核责任与分工是否明确等,但无论对哪一层级的考核,绩效考核指标的设计是否科学合理都至关重要。本文从绩效考核指标设计的核心问题入手,以企业绩效考核设计中出现的问题为例,说明考核指标设计思路和指标偏差造成的考核误差,并在此基础上提出建立科学的考核指标的一系列对策建议。     

地方政府绩效考核主体群的界定及分工探析

本文首先对我国地方政府绩效考核现状进行了分析,并在此基础上提出了将地方政府绩效考核主体划分为考核组织落实群体、信息来源主体和结果应用主体的地方政府绩效考核改革思路,其次详细论述了如何进行地方政府绩效考核主体的考核权力分配,最后给出了"分散权力,大头向下"、"注重分工,强调专业"、"设置红线,触线否决"的地方政府绩效考核改革建议。     

大型水电施工企业绩效考核模式设计

基于绩效考核的基本原理与方法,通过对大型水电施工企业管理特点的系统分析,本文建立了大型水电施工企业绩效考核的主体框架,提出了绩效考核中关键问题的初步对策。主要内容包括实施绩效考核的流程与要点,绩效考核的主体模式即360度绩效考核,对考核数据采集、考核结果利用、考核周期设置、考核数据反馈与公开机制、考核结果申诉机制、考核指标设置等问题进行了初步探讨。     

论绩效考核在企业中的运用

在目前我国企业中,为了有效考察员工的实际贡献和工作能力,通常使用绩效考核的手段来实现对员工的考核。这种绩效考核制度经过实践验证,是目前为止在企业中最有效的考核手段,其优势非常明显。在企业中,绩效考核有时也被称为"考绩",是现代化企业的一种有效的管理方式。在企业中,通过对员工进行绩效考核,可以很容易的得到员工对企业的贡献数据,同时可以得到员工还存在哪些不足。绩效考核除了能有效考核员工贡献,还能够为企业的人力资源部门提供第一手的评估资料,便于企业人力资源部门根据员工的贡献程度制定奖惩制度。因此,绩效考核在企业中得到了广泛的应用。     

施工企业项目经理绩效考核研究——以Y施工企业为例

为解决施工企业项目经理绩效考核存在的问题,文章以Y施工企业为例,对其项目经理绩效考核进行研究,首先阐述Y施工企业项目经理绩效考核概况,然后分析该企业项目经理绩效考核存在的问题,如指标设置不合理、权重分配不科学、考核标准不明确等,最后提出Y施工企业项目经理绩效考核的措施,如建立以项目为中心的绩效考核体系、合理设置考核指标与权重、明确考核标准、注重考核结果的应用与反思等,以期提高施工企业项目经理绩效考核的科学性和有效性。     

绩效考核评价体系的研究与应用

绩效考核是一个复杂的、动态的、系统的问题,其关键在于绩效考核评价指标的选取与计算方法的确定,而权重的确定又是计算方法的重中之重.科学的进行绩效考核,需要注意多主体参与,注意考核结果的运用.     

浅谈部门绩效考核与员工绩效考核的关系

绩效管理是现代企业管理的重要内容,但很多企业在绩效考核时,没有正确处理好部门绩效考核与员工绩效考核的关系,影响了企业绩效考核的正常进行,企业绩效考核没有达到理想效果。企业在进行绩效考核时,必须将部门绩效与员工绩效考核紧密结合在一起,在对个人任务绩效、管理绩效（管理人员）、能力、态度考核时,也注重考核周边绩效,并将部门绩效考核结果充分利用到员工绩效考核结果中,使个人绩效和部门绩效均获得明显提升,激发员工的工作热情,最终实现员工和企业共同价值的创造— 公司整体效益的提高。本文讨论如何协调部门绩效和个人绩效考核二者的关系。     

一个新的考虑非期望产出的非径向-双目标DEA模型

如何实现对环境效率更准确的定量评价,是国际上从事DEA研究的学者们当前关注的问题之一。在传统DEA效率模型的基础上,综合考虑评价过程中期望产出与非期望产出之间的差异以及实际生产过程中人们追求期望产出最大化和非期望产出最小化的双重目标,构建非期望产出的非径向-双目标DEA环境效率评价模型,通过线性加权和法转化为一个求最大值的单目标线性规划问题。研究结果表明,这种新模型不仅可以分析DEA有效性与Pa-reto最优之间的关系,还利用决策单元的投影获得投入和产出的可调整量,从而提高考虑非期望产出的环境效率评价的精度。实证分析结果与现实情况的高度吻合,说明这种新的非径向-双目标DEA环境效率模型是有效的。     

基于对策DEA的投资基金业绩评估

传统投资基金业绩评估方法通常依赖市场有效,但其有效状态在现实证券市场中难以达到,进而给它们的直接应用带来一定困难.研究了数据包络分析(DEA)与对策论中的Nash equilibrium理论之间的内在联系,并在此基础上建立了对策DEA模型.通过对策DEA模型对投资基金业绩进行评估,无需对市场组合进行选择,因而克服了因市场组合选择不同而带来的评估结果失真的问题.     

两阶段DEA前沿面投影问题研究——兼对我国上市银行运营绩效进行评价

DEA方法,即数据包络分析方法,是一种用于评价决策单元(Decision Making Units,DMUs)相对有效性的实证方法。近年来DEA方法已经广泛的应用于各行各业的绩效评价中,并发展出两阶段DEA方法。两阶段DEA方法相对于传统DEA方法的优势在于,它不但可以提供被评价对象的总体效率值,还可以分别生成每一阶段的效率值。但正是由于中间要素的存在,按照传统的DEA方法来调整两阶段DEA投入、产出要素的优化过程已不能成功投影在有效前沿面上。本文基于两阶段DEA方法,通过加入"虚拟中间要素"在两阶段DEA中嵌入一个"虚拟阶段",这样不但完善了两阶段DEA的逻辑结构,而且成功的将被评价单元投影到有效前沿面。最后本文应用以上方法对我国上市银行的运营绩效进行了实证分析。实证结果令我们意外的是,国有商业银行运营绩效优于股份制银行。     

只有输出的广义样本区间DEA模型

在应用多个绩效指标综合评价决策单元有效性时，决策者常常把这些决策单元与另外预先指定的标准（样本单元）进行比较。由于客观事物的复杂性和不确定性导致样本单元和决策单元的指标信息有时必须用区间数的形式给出。针对区间数指标信息的综合评价问题，本文通过分解的方法讨论样本单元和决策单元指标信息为区间数时用广义DEA模型评价决策单元有效性的方法，并相应地构建了只有输出的广义区间DEA模型。同时，对模型的含义、求解以及性质等进行了分析。之后，探讨了该方法在决策单元有效性分类和排序中的应用。最后，通过实例表明该方法的可行性和有效性。     

Data envelopment analysis: Prior to choosing a model

In this paper, we address several issues related to the use of data envelopment analysis (DEA). These issues include model orientation, input and output selection/definition, the use of mixed and raw data, and the number of inputs and outputs to use versus the number of decision making units (DMUs). We believe that within the DEA community, researchers, practitioners, and reviewers may have concerns and, in many cases, incorrect views about these issues. Some of the concerns stem from what is perceived as being the purpose of the DEA exercise. While the DEA frontier can rightly be viewed as a production frontier, it must be remembered that ultimately DEA is a method for performance evaluation and benchmarking against best-practice. DEA can be viewed as a tool for multiple-criteria evaluation problems where DMUs are alternatives and each DMU is represented by its performance in multiple criteria which are coined/classified as DEA inputs and outputs. The purpose of this paper is to offer some clarification and direction on these matters.     

Two-level DEA approaches in research evaluation

It is well known that the discrimination power of data envelopment analysis (DEA) models will be much weakened if too many input or output indicators are used. It is a dilemma if decision makers wish to select comprehensive indicators, which often have some hierarchical structures, to present a relatively holistic evaluation using DEA. In this paper we show that it is possible to develop DEA models that utilize hierarchical structures of input–output data so that they are able to handle quite large numbers of inputs and outputs. We present two approaches in a pilot evaluation of 15 institutes for basic research in the Chinese Academy of Sciences using the DEA models.     

均匀设计在证券投资决策中的应用

在根据均匀设计点产生初始投资组合方案的基础上,应用相对有效性的DEA评价方法,给出最佳投资组合决策方案。实证分析表明了该方法的有效性。     

考虑多维合作策略的非径向超预期管理效率评价

现有非预期产出问题集中于环境DEA效率评价,普遍以弱可处置性与负导向为前提,无法适应管理效率评价中超预期产出的"策略可处置"、"多维效率扩展"与"评价导向交融"特征。相对现有进展,针对环境DEA弱可处置性的局限,归纳了超预期管理效率的多维合作策略与对应策略作用下的效率溢出效应;针对超预期管理效率策略化评价的非径向测度基础,界定多维合作策略贡献,形成了"投入"合作与"产出"分配意义上的效率评价方案;针对传统DEA方法模糊评价结果不可比难点,引入合作博弈思想构建CSG-DEA模型,统筹了隐藏效率的评价信息再提取与策略联盟收益分配权重折算需求。案例应用结果表明,所构建的方法与策略有效、可行,能够为评价导向特殊、考虑多维合作策略的超预期管理效率评价问题提供决策参考。     

Estimation of portfolio efficiency via DEA

Traditional DEA models and nonlinear (diversification) DEA models are often used in performance evaluation of portfolios. However, the diversification models are usually very complicated to compute except the very basic models. And the classic DEA models still need to be further justified and tested, since it is not clear whether they are over-linearised according to the diversification models. The existing studies on performance evaluation via the classic DEA models generally focus on the selection of inputs and outputs. In this work, we investigate theoretical foundation of DEA models for portfolios from a perspective of sampling portfolio. We show the classic DEA provides an effective and practical way to approximate the portfolio efficiency (PE). We further verify this approach through different portfolio models with various frictions and bounds on the market. Through the comprehensive simulations carried out in this study, we show that with adequate data sets, the classic DEA models can effectively sample portfolios to take into account sufficient diversification, and thus can be used as an effective tool in computing the PE for their performance assessments. This study can be viewed as a justification of the classic DEA performance assessments and the way to introduce other efficiency notions (like allocation efficiency, scale efficiency, etc) into assessment of portfolios.     

A slack-based measure of efficiency in context-dependent data envelopment analysis

Data envelopment analysis (DEA) has been proven as an excellent data-oriented performance evaluation method when multiple inputs and outputs are present in a set of peer decision-making units (DMUs). In the DEA literature, a context-dependent DEA is developed to provide finer evaluation results by examining the efficiency of DMUs in specific performance levels based upon radial DEA efficiency scores. In DEA, non-zero input and output slacks are very likely to present after the radial efficiency score improvement. Often, these non-zero slack values represent a substantial amount of inefficiency. Therefore, in order to fully measure the inefficiency in DMU's performance, it is very important to also consider the inefficiency represented by the non-zero slacks in the context-dependent DEA. This study proposes a slack-based context-dependent DEA which allows a full evaluation of inefficiency in a DMUs performance. By using slack-based efficiency measure, we obtain different frontier levels and more appropriate performance benchmarks for inefficient DMUs.