《 資訊化績效評價 》課程**評閱表
基於dea模型的製造企業資訊化績效研究
信管1班胡**js0949106
【摘要】：製造企業資訊化還沒有一套比較完整和通用的評價指標體系和評價方法。本文試圖結合製造業資訊化的特點，研究分析製造企業資訊化績效的評估問題。
借助基於資源的it資源和it能力理論，提出了資訊化績效評價投入指標體系；同時，基於平衡計分卡理論，並進而提出資訊化績效產出指標體系。在此指標體系的基礎上，提出將dea模型與主成分分析（pca）結合的資訊化績效綜合評價模型。最後通過對收集的19家福建製造企業的資訊化績效指標值，應用資料報絡分析方法進行計算，並對模型結果進行了多項有意義的分析。
關鍵字： 績效評價指標系統資料報絡分析 dea
一、引言
資訊科技應用的影響與收益的評價研究一直都被國內外學術界認為是乙個棘手的問提，尤其是對企業資訊化績效評價的研究仍存在很多的爭議,目前尚沒有一套比較完整和通用的評價指標體系。眾多的研究表明評估it對企業績效的影響存在一系列的困難問題。很多研究發現資訊科技投入和產出的負相關關係，即「生產率悖論」現象，個中原因在於影響企業績效的因素很多，我們很難在it投入和企業產出之間建立乙個精確的數學模型。
由此針對製造企業資訊化績效，提供一套合理的評價指標體系和評價方法，並對評價結果進行有價值的分析，具有重要的現實意義。
二、製造企業資訊化績效評價指標體系的構建
1. 製造企業資訊化基礎建設指標的提取
基於資源理論認為企業之間非均態的資源分布，是企業持續競爭優勢的**。而且基於資源觀正是基於企業內部資源來研究企業獲取持續競爭優勢，為it 研究者理解it 在企業中的作用提供了一種新的視角。在對it資源的分類上，本文採用被普遍接受和廣泛引用的分類方法,即it基礎設施、it人力資源和it使能的無形資源，並對這三類進行細分，提取資訊化基礎建設指標。
（1）it基礎設施。it基礎設施包括計算機、通訊技術、共享的技術平台和資料庫，指標設定如下：資訊化投入總額佔固定資產的比重、每百人計算機占有率、企業網路出口頻寬、計算機聯網率 。
（2）it 人力資源。it人力資源指標設定如下：本科以上員工佔員工總數的比例、專業化it人員佔員工總數的比例、接受資訊化技術培訓的員工比例。
（3）其他it輔助資源：組織作為乙個整體, 各部分需要相互密切配合才能充分發揮各自的作用。提取it輔助資源指標如下：資訊化機構設定、資訊化職位設定和企業資訊化制度的建立和考評。
2.製造企業資訊化應用水平指標的提取
由於it資源易於購買、模仿和複製，rbv的觀點認為，it資源本身並不能給企業帶來持續的競爭優勢，除非將它們用來做特定的事情，才能成為具有競爭優勢的資源。bharadwaj和 peppard分別提出了it能力的觀點，即具有移動、開發基於it資源及與其他資源能力結合合作的能力。本文將it能力分為內部整合能力、外部協調能力以及戰略變革能力三個層次。
（1）內部整合能力。該層析反映企業現實了技術的相互連線和業務流程的相互依賴。指標包括：
資訊採集手段的資訊化狀況、辦公自動化系統的應用程度、核心業務流程資訊化水平、計算機自動控制質量狀況。
（2）商業流程重組能力。該層次指企業資訊化實現了協調it戰略和現有商業戰略。指標包括：網路購銷應用率、企業門戶**建設水平。
（3）戰略變革能力：建立與顧客和競爭對手的連線，分析價值鏈。指標包括決策資訊化水平，以反映資訊系統對企業重大決策的支援程度。
3. 製造企業資訊化績效評價產出指標的提取
製造企業的資訊化對製造企業產出具有重大影響,已有不少的文獻從定性角度證明資訊化程度與企業績效成正比。但是如何對資訊化產生的績效進行定量的衡量還沒有合理統一的衡量方法。
眾多的績效評價方法可以歸結為三種模式：財務模式、價值模式、平衡計分卡模式。而在這其中以平衡計分卡作為資訊化戰略的基礎，可以將各種衡量方法集成為乙個有機的整體，它包括財務、客戶、內部流程、學習與創新四個方面的指標。
其中，（1）財務角度的評價指標包括流動資產周轉率的提高、存貨周轉率的提高、存貨佔流動資產比例的降低率、應收帳款周轉率加快、總資產報酬率提高等；（2）客戶角度的評價指標包括市場占有率的提高、新增客戶率的提高和客戶投訴率的降低等；（3）內部流程角度的評價指標包括全年生產缺料率的降低、採購物料合格率的提高、半成品合格率的提高、產成品合格率提高、生產返工率的降低等；（4）學習和成長方面的指標--新產品平均開發周期的縮短、員工資訊化培訓有效率的提高、研製新品能力的提高和技術革新能力的提高。從以上四個方面提取資訊化產出指標，既能夠追蹤資訊化所帶來的業務貢獻結果，又能夠密切關注能使企業提高能力並獲得未來增長潛力的驅動因素。
圖1： bsc圖示
基於上述三個方面的分析，可以初步建立比較全面的資訊化績效評價指標體系，投入的二級指標分為資訊化基礎建設與資訊化應用水平，產出的二級指標分為財務、客戶、內部流程、學習與創新四類。
三、 dea績效評價方法
企業資訊化績效評價是乙個多指標多物件的評價問題，通常可使用多指標綜合指數法。根據評價過程和評價函式的不同，具體包括如下方法：層次分析法（ahp）；模糊綜合評價法；費用－分析法；關聯矩陣法；相關樹法等。
這些方法在使用中存在不可迴避的問題是：如何合理地確定各單項指標和大類指標的權重。權重的實質是反映指標間的相對重要程度，通常是在評價人主觀判斷的基礎上採用評分確定的，易受人為因素的影響，往往使評價結果存在爭議。
dea作為是一種新的非引數統計分析方法，不需要明確決策單元的生產函式，不需要事先確定各指標間的可比性，不需要事先確定各指標間的權重，並可以提供資訊來找出低效率的環節，在處理多指標投入和多指標產出方面體現了其強大的優勢。但是，該方法對原始指標要求較高，特別是在決策單元和指標的對等資料方面，它要求決策單元的個數不少於輸入指標與輸出指標總數的二倍。在評價複雜系統時，投入產出指標數目眾多，而在現實收集大量企業指標資料存在困難。
鑑於此，本文採用將dea模型與主成分分析（pca）結合的資訊化績效評價方法（dea/pca），它既解決了決策單元數量少不能直接使用dea的困難，又避免了認為確定各指標權重的偏差問題。最終評價指標體系建立的步驟如下：
（1）建立輸入輸出指標體系
根據指標體系建立原則，建立輸入輸出指標體系。
（2）對概要評價指標進行分解
對指標體系分解，形成二級概要指標和**計算指標。最後，由**計算指標組成基本的評價指標，並確定各計算指標的計算公式和計分方法，以更好的收集指標資料。
（3）指標篩選和整合處理
對二級概要指標下的計算指標分別進行主成分分析，提取特徵值大於1（或特徵值的累計方差貢獻率大於85％）的主成分，作為代表二級概要指標的評價指標。並計算各主成分的得分，將其作為新綜合指標的值。
（4）評價指標的確定
經過前3個步驟後，計算出的綜合指標值，可作為最終的評價指標體系值，進行dea模型分析。
四、案例分析
1. 指標資料的收集整理
根據前面的理論基礎，我們提取製造企業資訊化基礎建設與製造企業資訊化應用水平為資訊化績效評價投入指標，根據平衡計分卡的財務、客戶、內部流程以及學習與創新四個方面來提取資訊化產出指標，並對各二級指標進行細化，初步確定的評價指標體系中投入指標為17個，產出指標為23個，分別見表1和表2。細化指標體系中各指標的量，對於難以量化的指標採用9分制打分法，以形成合理的調查問卷，收集指標資料。
本文計算指標的資料**於「福建省製造業資訊化工程「十五」期間業績與效益抽樣測評結果」。並對這19家製造企業2023年到2023年的資訊化情況所進行的問卷調查，收集了大量企業資訊化建設相關資料。考慮到企業的經營和資訊化專案建設的資訊化具有滯後性，即投入並不是立刻具有產出的，因此在投入產出資料的選擇上有所區別。
我們採用企業2023年到2023年近3年投入的平均值作為資訊化投入值，採用2023年相對2023年效益指標值的改善，作為資訊化產出值。由於只有19家製造企業（dmu），而對應的輸入輸出指標總數共有38個，不滿足dea模型的要求，利用spss統計分析軟體，進行主成分分析以減少輸入輸出指標的維數。借助spss13.
0對資料進行分析（spss會自動對分析資料進行標準化處理），得主成分分析結果見表1：
表1： 原始指標值主成分分析結果
根據上表可以看出，經過主成分分析後，共提取了4個投入指標和5個產出指標。其中66.67％的資訊提取量大於80％，33.
33%的資訊提取量大於75％基本能夠提供評價所需的資訊，因此選取這9個綜合指標作為最終的評價指標，並計算各主成分的得分，作為新綜合指標值。
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