我国第三产业对就业的绩效评价

我国第三产业对就业的绩效评价（共6篇）

篇1：我国第三产业对就业的绩效评价

高技术产业历来受理论界关注, 很多学者获得了富有创见的成果。方福前、张平[1]运用DEA方法, 对我国1999 - 2006 年度我国高技术产业内部各行业的投入产出效率进行了评价, 并分析了效率背后的深层次原因。徐晔, 张秋燕[2]通过DEA -Malmquist指数方法评估了中国高技术产业各行业资源配置效率。陈伟, 赵富洋, 林艳[3]基于两阶段的DEA方法对我国30 个省 ( 市、自治区) 的高技术产业R&D绩效进行了实证分析, 结果表明, 我国高技术产业R&D绩效存在一定的区域差异, 其中社会效益的地区差异最大。郑珊珊、樊一阳和刘华珍[4]运用数据包括分析方法, 对我国高技术产业的15 个具体行业在2004 - 2007 年期间的技术创新资源配置效率进行了分析评价。张清辉, 王建品[5]利用DEA方法, 从综合有效性、技术有效性和规模有效性三方面对全国17 个行业的高技术产业自主创新效率进行了分析。杨晓东, 武永祥[6]应用非参数统计估计的数据包络分析方法, 评估了东、中部地区的创新绩效水平, 并得出东部地区高技术产业发展较中部迅速, 资源利用效率较高, 形成东西过渡型趋势发展等结论。

从现有成果来看, 这些研究在不同时期从不同角度评估了我国高技术产业技术创新绩效, 有些发现是很有价值的, 但仍存在不足之处。截至目前, 还没有学者基于DEA模型对高技术产业DEA无效行业的投入值进行改进, 更没有分析改进背后的深层次原因。

本文运用DEA方法, 对我国高技术产业技术创新效率进行了评价, 创新之处在于对高技术产业投入值进行了改进, 同时分析了改进背后的深层次原因, 并就如何改进提出了几点建议。

1 DEA方法的数学模型

我们在下面的分析中将使用的方法是数据包络方法 ( DEA) 。DEA是运筹学的一个新的研究领域。它是由著名的运筹学家A. Charnes, W. W. Cooper &E. Rhodes[7]于1978 年首次提出, 而后在此基础上发展成熟的。DEA主要使用数学规划模型来评价具有多个投入、特别是多个产出的 “部门” 或 “单位” ( 称为决策单元DMU ) 间的相对有效性[8]。这种有效性也就是经济学中的 “帕累托最优”。根据这种模型做出的有效性评价, 实际上是比较DMU偏离DEA前沿面的程度。

在下面的模型中, “有效性”的经济含义分为两种: 技术有效性和规模有效性。 “技术有效” 是指评价对象的知识创新与硬件环境、科研与财政管理制度、激励机制、成果转化制度等能够保证投入的科技资源充分发挥出生产潜力[3]; 而规模有效指决策单元科技投入的规模处于固定规模报酬状态, 既不偏大, 也不偏小。

1. 1 C2R模型

DEA一般有C2R模型、 BC2模型、ST模型、FG模型等综合性模型[7]。目前最具代表性的是C2R模型和BC2模型, C2R模型综合考虑了评价对象的技术有效性和规模有效性, 是建立在总体有效性的基础之上, 而BC2 模型只评价决策单元技术效率是否最佳[9]。

按照C2R模型方法, 效率最高的评估值为1, 其他效率评估值介于0 ~ 1 之间。DEA模型可以分为输入型 ( Input - DEA) 模型和输出型 ( Output -DEA) 模型。前者是指在产出水平一定的情况下, 使投入最小化; 后者是指在投入水平既定的情况下, 使产出最大化[10]。由于创新绩效指标中投入量比产出量更容易控制, 因此本文采用输入型 ( Input -DEA) 模型。

C2R模型的基本原理如下: 假设有n个DMU, 每个DMUj都有m种类型的投入 ( 表示对资源的消耗) xj和s种类型的产出 ( 资源消耗的成果) yj。给最初的C2R模型引进松弛变量s-、s+, 通过等价线性变换, 考虑非阿基米德无穷小的概念, 得到如下C2R模型:

式中: θ 表示相对效率; ε > 0, 代表非阿基米德无穷小量; λ 为向量参数。设问题 ( 1) 的最优解为 θ0, s- 0, s+ 0, 则有:

1当 θ0= 1, s- 0= s+ 0= 0 时, DMUj0为DMU有效。

2当 θ0= 1, s- 0≠s+ 0≠0 时, DMUj0仅为DMU弱有效。

3当θ0<1时, DMUj0为DMU无效。

1.2 BC2模型

考虑到综合效率可以分成两个部分: 纯技术效率和规模效率, 为单纯评价决策单元的技术效率是否达到最优, 可引入限制条件:, 即允许规模收益可变, 得到如下BC2模型:

其中, θ 代表相对效率, 此时有 θ = 1, 则DMUj0为技术弱有效; θ = 1 且s- 0≠ s+ 0≠ 0, 则DMUj0为技术有效, 则它一定位于有效生产前沿面上。

1. 3 规模有效性

通过总效益与纯技术效益的比值, 可以求出规模效益。规模效益等于1, 表示DMUj0处于规模报酬有效状态, 也就是固定规模报酬状态。规模效益小于1, 表示DMUj0处于规模报酬无效状态。规模无效包括规模收益递增和规模收益递减两种情况, 可通过规模收益指数来判断[11]。当k < 1时, 表示规模收益递增, 当k > 1 时, 表示规模收益递减。

1. 4 对无效决策单元的改进

若决策单元不是DEA有效, 可以通过计算、求解该决策单元DMUj0对应的 ( x0, y0) 在DEA相对有效前沿面上的 “投影”, 即根据式 ( 3) 做变换, 得到就是无效决策的改进值, 它为改进非有效决策单元提供了一个可行性方案[13]。我们可以根据这个 “投影”给出一些非有效的原因和政策建议。

2 实证研究

2. 1 评价指标体系及数据

2.1.1评价指标体系设计。

本文DEA模型所选取的17个决策单元 (DMU) 均来自《中国高技术统计年鉴》中的五大类高技术产业[12,13] (医学制造业, 航空航天器制造业, 电子及通信设备, 电子计算机及办公软件, 医疗设备及仪器仪表) 。为了突出重点, 研究需要, 本文将其二级产业作为决策单元。

高技术产业投入与其他产业一样, 投入主要是高技术产业人员人力投入和研究经费投入, 所以我们把指标具体划分为R&D全时人员当量x1, R&D经费内部支出x2, 企业资金x3, 政府资金x4[3]。与一般产业不同的是, 高技术产业的产出除了工业总产值外, 还应包括创新收入, 后者表现在新产品的生产和专利的发明上, 因此, 我们设定高技术产业的产出指标为新产品产值y1 ( 直接产出) 和专利申请数y2 ( 间接产出) 。

2.1.2数据来源及说明。

本研究的各指标均来源于相关年份的《中国高技术统计年鉴》。由于高技术产业的投入和产出存在着时间的滞后性, 一般为1~2年, 故本文2011年的产出选用2009年的投入为基准。根据前面所确定的指标体系, 利用C2R和BC2模型, 计量分析了17个行业的数据, 以便对我国高技术产业的创新绩效做出评价。

2.1.3投入产出的相关性分析。

通过SPSS19.0分析投入产出的相关关系, 见表1。由表1我们可以看出R&D活动人员折合全时当量投入、科技活动中的内部经费支出、科技活动经费筹集额中的企业资金与新产品产值、专利申请数等两项产出相关性全部大于0.8;而科技活动经费筹集额中的政府投入与产出相关性不大, 与新产品产值相关性为0.301, 与专利申请数仅为0.279。因此, 我们可以通过加强投入要素的管理, 来提升高技术产业产出水平。

2. 2 实证结果及分析

我们运用DEAP2. 1 软件对我国高技术产业2009- 2011 年的投入—产出有效性进行计量评价, 结果见表2。

注: irs为规模效率递增; - 为规模收益不变; drs为规模效率递减

2.2.1综合技术有效性分析。

由表2我们可以做出如下分析:17个行业在2011年的相对总体技术创新效率为1的行业有2个, 仅占总数的11.76%, 分别是广播电视设备制造业和电子计算机外部设备制造业。

一方面, 我国广播电视设备制造业增加科技投入, 更新设备水平, 狠抓新产品的研究和推广, 依靠技术优势夺取相应的市场份额。数据显示, 我国广播电视设备制造行业2011 年实现销售收入595. 73亿元, 利润39. 51 亿元, 同比增长34. 93% , 此外, 年收入2000 万元以上的企业有321 家, 从业人员超过了11 万。国家 “三网融合”的政策和 “村村通”工程的实施, 以及企业内部强化自主研发, 使其进入了一个高速发展的通道, 提升了行业投入产出效率。

在研究的数据样本中, 电子计算机外部设备制造业实现了快速和良性的发展。在我国信息化工作和战略决策的推动下, 计算机应用已深入到各个领域, 而作为计算机系统的重要组成部分———计算机外部设备也引起了广泛的重视。如今的电脑用户已经不再局限于当初的简单计算和软件操作, 开始追求更舒适的影音娱乐和游戏体验、更好的操作享受以及数码方面。也因此更加关注鼠标、键盘、LCD显示器、数字摄像机和光盘刻录机等一些外部设备的性能指标, 提升了专业化制造水平, 从而带来了行业投入产出效率相对领先的结果。

以上2 个行业可以判断为2011 年度高技术产业技术创新效率相对领先者。

与上述情况相反, 我国化学药品制造行业由于自主研发不足, 创新能力低下, 缺乏自主知识产权等缺陷, 加上国外跨国公司的冲击, 市场上创新类药物很少, 化学药品制剂仿制品增多, 企业之间引发同质化竞争且企业规模较小, 导致了行业投入产出相对低效率。

在我们研究的这段时间里, 尽管我国飞机制造及修理业已经在着手公司制改革, 但由于中国在该领域起步比较晚, 缺乏成熟的研发体系, 并且囿于传统的计划体制, 供应链管理比较薄弱, 以及无法建立起全球化的供应体系等问题, 带来了行业投入产出效率低下。

我国雷达及配套设备制造业主要有民用气象雷达市场和军用雷达市场。该行业由于冷战后市场紧缩以及其他传感器 ( 例如红外、关电系统、全球定位系统) 的崛起, 同时具有较强的计划经济色彩, 管理体制改革不到位, 市场化发育不足, 进而表现出行业的投入产出效率落后于先进行业水平。

2.2.2技术有效性分析。

利用表2中BC2模型的数据还可以对高技术产业进行纯技术有效性分析。纯技术效率为1的行业除了上面提到的2家行业外, 还有航天器制造业、通信设备制造业、电子器件制造业、电子元件制造业、电子计算机整机制造业和仪器仪表制造业。这7个行业创新技术有效, 说明了技术创新中投入的资源使用是最优效的。其余10个行业, 则处于非技术有效的状态, 需加快技术进步, 在引进国外先进设备的同时, 加强自主创新, 加快技术更新速度, 从而提高其技术效率。

2.2.3规模有效性分析。

规模效率最优的行业是整体创新效率DEA有效的那2个行业, 它们处于固定规模报酬状态, 应保持现有的投入规模。中成药制造业、生物生化制品制造业、飞机制造及修理业、航天器制造业、雷达及配套设备制造业、家用视听设备制造业、其他电子设备制造业、办公设备制造业和医疗设备及器械制造业处于规模效益递增阶段, 表明这些高技术产业规模较小, 无法充分发挥规模经济的作用。其中尤以航天器制造业和办公设备制造业最为明显, 因为, 它们已经处于技术效率最优状态, 可知, 是由于生产规模制约了其创新效率的提高。因此, 这些高技术产业需加大自主创新投入, 实现规模经济。另外, 化学药品制造业、通信药品制造业、电子器件制造业、电子元件制造业、电子计算机整机制造业和仪器仪表制造业6个行业处于规模收益递减阶段。因此, 在投入组合和经营管理上还需作进一步调整。

2.2.4 DEA无效行业投入产出值的改进。

针对高技术产业15个DEA无效的行业, 我们进行了决策单元的投影分析, 即通过缩小其投入值来改进它的相对有效性, 以期找到它们DEA无效的原因所在。由表3可以对DEA非有效行业的投入投影进行分析。

化学制品制造业具体情况分析: 科技活动人员折合全时人员当量过剩了30 018 人年, 投影值为9227 人年; R&D经费内部支出过剩了544 175 万元, 投影值为226 452 万元; 此外, 政府投入过剩了34256 万元, 投影值为6 691 万元; 企业投入过剩了499 684 万元, 投影值为214 972 万元。

中成药制造业具体情况分析: 科技活动人员折合全时人员当量过剩了10 334 人年, 投影值为5 130人年; R&D经费内部支出过剩了166 434 万元, 投影值为102 512 万元; 此外, 政府投入过剩了19 443万元, 投影值为3 337 万元; 企业投入过剩了148147 万元, 投影值为96 412 万元。

生物、生化制品制造业具体情况分析: 科技活动人员折合全时人员当量过剩了7 106 人年, 投影值为2 363 人年; R&D经费内部支出过剩了131 247万元, 投影值为51 966 万元; 此外, 政府投入过剩了13 159 万元, 投影值为1 392 万元; 企业投入过剩了114 114 万元, 投影值为48 990 万元。

飞机制造及修理业具体情况分析: 科技活动人员折合全时人员当量过剩了16 701 人年, 投影值为4 055 人年; R&D经费内部支出过剩了432 506 万元, 投影值为88 329 万元; 此外, 政府投入过剩了208 198 万元, 投影值为2 416 万元; 企业投入过剩了219 370 万元, 投影值为83 252 万元。

航天器制造业具体情况分析: 科技活动人员折合全时人员当量过剩了1 982 人年, 投影值为446 人年; R&D经费内部支出过剩了131 120 万元, 投影值为8 102 万元; 此外, 政府投入过剩了95 442 万元, 投影值为314 万元; 企业投入过剩了32 406 万元, 投影值为7 601 万元。

通信设备制造业具体情况分析: 科技活动人员折合全时人员当量过剩了51 191 人年, 投影值为41404 人年; R&D经费内部支出过剩了1 626 599 万元, 投影值为870 949 万元; 此外, 政府投入过剩了50 599 万元, 投影值为25 605 万元; 企业投入过剩了1 563 360 万元, 投影值为820 189 万元。

雷达及配套设备制造业具体情况分析: 科技活动人员折合全时人员当量过剩了3 242 人年, 投影值为794 人年; R&D经费内部支出过剩了59 668 万元, 投影值为17 368 万元; 此外, 政府投入过剩了6 087 万元, 投影值为471 万元; 企业投入过剩了53889 万元, 投影值为1 6371 万元。

电子器件制造业具体情况分析: 科技活动人员折合全时人员当量过剩了18 589 人年, 投影值为20345 人年; R&D经费内部支出过剩了414 809 万元, 投影值为402 249 万元; 此外, 政府投入过剩了38264 万元, 投影值为13 364 万元; 企业投入过剩了372 859 万元, 投影值为378 207 万元。

电子元件制造业具体情况分析: 科技活动人员折合全时人员当量过剩了23 070 人年, 投影值为18893 人年; R&D经费内部支出过剩了350 697 万元, 投影值为444 903 万元; 此外, 政府投入过剩了7570 万元, 投影值为10 238 万元; 企业投入过剩了310 627 万元, 投影值为420 079 万元。

家用视听设备制造业具体情况分析: 科技活动人员折合全时人员当量过剩了4 430 人年, 投影值为11 934 人年; R&D经费内部支出过剩了270 262万元, 投影值为343 086 万元; 此外, 政府投入过剩了35 438 万元, 投影值为4 578 万元; 企业投入过剩了225 803 万元, 投影值为325 233 万元。

其他电子设备制造业具体情况分析: 科技活动人员折合全时人员当量过剩了7 119 人年, 投影值为4 069 人年; R&D经费内部支出过剩了78 556 万元, 投影值为67 863 万元; 此外, 政府投入过剩了8 706 万元, 投影值为3 056 万元; 企业投入过剩了67 466 万元, 投影值为63 495 万元。

电子计算机整机制造业具体情况分析: 科技活动人员折合全时人员当量过剩了3 078 人年, 投影值为14 334 人年; R&D经费内部支出过剩了47 848万元, 投影值为382 123 万元; 此外, 政府投入过剩了8 832 万元, 投影值为6 410 万元; 企业投入过剩了2 422 万元, 投影值为361 729 万元。

办公设备制造业具体情况分析: 科技活动人员折合全时人员当量过剩了1 251 人年, 投影值为1203 人年; R&D经费内部支出过剩了17 330 万元, 投影值为30 987 万元; 此外, 政府投入过剩了319万元, 投影值为571 万元; 企业投入过剩了16 680万元, 投影值为29 314 万元。

医疗设备及器械制造业具体情况分析: 科技活动人员折合全时人员当量过剩了5 466 人年, 投影值为3 727 人年; R&D经费内部支出过剩了153 417万元, 投影值为54 108 万元; 此外, 政府投入过剩了5 291 万元, 投影值为3 044 万元; 企业投入过剩了144 246 万元, 投影值为50 389 万元。

仪器仪表制造业具体情况分析: 科技活动人员折合全时人员当量过剩了20 841 人年, 投影值为16702 人年; R&D经费内部支出过剩了359 107 万元, 投影值为286 949 万元; 此外, 政府投入过剩了28375 万元, 投影值为12 289 万元; 企业投入过剩了312 736 万元, 投影值为268 726 万元。

通过以上分析, 我们可以直观地了解到我国高技术产业大部分行业投入过剩, 很多的资源都被白白浪费掉了。追其原因, 有以下几点:

首先, 成果转化率低。我国科技成果转化的中介服务体系相对薄弱, 科技开发与科技成果转化相脱节。虽然高等院校和科研机构为数不少, 但有能力的中介机构还比较缺乏, 大量企业不知道到何处去获取科技成果; 此外, 不少科研机构的成果也由于找不到合适的扩散渠道, 只能自己小规模地转化, 从而不能充分发挥先进技术成果的社会效应。

其次, 技术创新机制不健全。中国在技术引进方面, 缺乏统一管理, 不重视对引进技术的吸收和转化, 明明有些技术在国内已有成熟的示例, 有些企业却还要重复引进, 从而浪费了资金; 引进国外技术大部分都集中在衰退技术和成熟技术, 而开发和成长期技术则比较少, 无法从长远角度带动行业技术进步。

最后, 产业集群度低。大量研究表明, 集群是发展高技术产业的有效模式, 可以有效地促进企业间的合作与信息交流, 从而降低交易成本。我国目前大量兴建的高技术产业园区却存在着众多的互不关联的企业, 缺少有效的专业化分工和合作, 更没有技术和生产上的联系, 这也大大增加了企业的研发成本和创新费用。

3结论

高技术产业作为推动经济增长的重要组成部分, 其发展状态、竞争力高低、资源配置效率一直是大家广为关注的问题。由上面的计量结果和分析, 我们可以得到如下结论和启示:

第一, R&D中人力和资金的投入产出相关性分析告诉我们, 要使得高新技术产业竞争力得到全面提升, 企业创新能力能够不断加强, 实现高技术产业化的 “十二五” 总体目标, 必须拓宽资金来源。R&D经费投入强度 ( x2) 在提高产出效率中非常重要, 其中, 企业自有资金投入 ( x4) 起着很大的作用, 而仅仅依靠政府资金的投入 ( x3) 产出效率普遍不好。这就提醒我们在实现高技术产业化的过程中, 应该优化创新资源结构, 采用R&D投入主体多元化的模式, 从而促进高技术产业快速、健康、协调发展。

第二, 通过对我国高技术产业投入过剩产出不足效率分析, 告诉我们要加强自主创新和原始创新, 促进技术升级, 提高产出效率; 加快市场化步伐, 坚持以企业为技术创新的主体。从作为行业领先者的广播电视设备制造业和电子计算机外部设备制造业的发展历程, 我们可以了解到, 通过科技产业化, 实现全行业到全社会的进步, 一定要积极推动行业关键共性技术和核心装备, 完善行业产业化环境建设, 加大鼓励和支持创新创业活动。

篇2：我国第三产业对就业的绩效评价

关键词：营销绩效；第三方物流；DEA评价方法

中图分类号：F253 文献标志码：A 文章编号：1002-2589 （2011） 29-0123-02

第三方物流是指生产企业或商业企业为集中精力搞好主业，把原来属于自己处理的物流活动，以合同方式委托给专业物流服务企业，同时通过信息系统与物流服务企业保持密切联系，以达到对物流全程的管理和控制的一种物流运作与管理方式。因此，第三方物流又称为合同制物流。营销绩效是反映人们从事营销活动取得的成绩或成果。绩效包含效率和效果两个方面，效率是为了达成目标，对资源的使用程度；效果是指目标的实际实现程度。笔者尝试对第三方物流企业的营销进行绩效评价，即对物流企业的营销实施效果进行评价，以此来分析现阶段物流企业的营销策略是否可行，评价营销效率的高低，分析企业取得的成绩和存在的问题。

一、营销绩效评价指标研究

本文采用平衡计分法（BSC）的思想对物流企业的营销绩效进行评价研究。平衡计分法是借鉴哈佛商学院的教授罗伯特·S·卡普兰和复兴全球战略集团的创始人兼总裁戴维·P·诺顿在论文《平衡计分卡——良好绩效评价体系》中提出的新的绩效评价体系产生的一种评价方法。在实际应用中，很多企业都是通过销售增长率、市场占有率、顾客满意度以及当前财务成果等几个指标来衡量企业的营销绩效，但这些指标只能反映营销结果，并不能更深层次的反映出营销内部存在的因果关系，营销过程中存在的问题得不到根本性的解决，也无法对其进行完善，从而导致营销绩效评价的片面性。平衡计分卡正是基于上述因素的考虑，建立在对营销价值创造活动核算的基础上进行评价，能够深入到营销活动的各个环节进行分析。

平衡计分卡是把企业及其内部各部门的任务和决策转化为多样的、相互联系的目标，然后再把目标分解成多项指标的多元业绩评价系统，它贯穿于财务、客户、内部经营和学习与成长等四个完整且相互联系的方面，简单而有效地将组织的战略转化为绩效评价目的、指标、目标和行动。

1、平衡计分卡的要素维度分析

（1）“财务角度”维度分析。企业的财务指标直接反映企业的运营状况，是衡量绩效必不可少的指标之一，被广泛用来对公司的业绩进行控制和评价，所以在平衡计分卡中得以保留。财务角度的指标主要包括企业的利润率、投资收益率等。

（2）“客户角度”维度分析。客户角度是指企业从顾客的立场来评价企业的运营情况，只有更大限度地满足顾客需要，才能在市场中立于不败之地，获得更大的经济效益。顾客角度的指标主要包括顾客满意度、顾客忠诚度等。

（3）“内部经营角度”维度分析。公司财务业绩的提高，客户需求的满足，都需要依靠良好的内部经营来支持。通过对企业内部生产流程的改进，能够使企业提高自身的魅力，加强客户的忠诚度，对于企业未来的发展有很重要的意义。内部经营角度的主要测评指标包括产品成本、质量、员工素质等。

（4）“学习与成长角度”维度分析。学习与成长贯穿于整个企业的发展过程中，是不变的主题，只有不断地学习，才能不断成长，企业才能获得更快发展。学习与成长维度包括的指标有研发力度、人力资源水平等。

2、建立营销绩效评价指标

基于平衡计分法的思想，从营销策略、营销效益、营销流程、营销能力四个方面建立第三方物流企业营销绩效评价指标。

（1）营销策略在Z物流企业营销绩效评价指标体系中的重要性。只有有了正确的营销策略，才能逐步提高营销效益，优化营销流程，提升营销能力。策略决定行动，策略决定营销绩效，是一切的根本。

（2）营销效益从财务角度和客户角度表现出来。首先，财务和企业效益是紧紧联系在一起的，因为营销工作的成果最终是通过效益指标显现出来的。建立平衡计分卡可以促使各业务单位把自己的财务目标同全公司的战略目标联系起来。其次，物流企业提供的是服务产品，目标是提供优质的物流服务达到客户的满意，主动听取顾客意见，不断改进物流服务工作，维持与老客户的联系，同时发展新的客户资源，最大限度地增加重复购买，培养更多的忠诚客户。这样物流企业的效益才会持续不断的增长，可以为其注入更多新鲜的血液。

（3）营销流程体现在内部经营上面，要实现顺畅的内部经营才能优化营销流程，对于营销效益和营销能力都有重要作用。每个企业都引入自己独特的创造客户价值和产生财务结果的流程以及提高学习与成长能力的措施，可见，内部经营对于整个营销效果的重要性。

（4）营销能力体现在学习与成长这个层面上，是持续提高营销能力的基础。平衡计分卡强调企业不能仅限于对传统的领域进行投资，如对新产品、新设备的研发。只针对新产品和新设备的研发是远远不够的，还需对员工的能力提高进行投资，帮助员工学习与成长，比如加强对员工的业务培训，提高他们的业务能力，同时制定激励制度，激励制度是影响企业目标和员工稳定性的重要因素，只有对员工采取更多鼓励措施才能激发他们对工作的积极性，最终才能使企业在学习与成长这个角度做的更加完善。

二、DEA方法应用于第三方物流企业营销绩效评价

数据包络分析（Data Envelopment Analysis,简称DEA）是由著名运筹学家A.Chames和W.Cooper等学者于1978年首先提出的，DEA是使用数学规划模型评价具有多个输入和多个输出的“部门”或“单位”间的相对有效性，它根据投入指标数据和产出指标数据评价决策单元的相对效率，即评价部门、企业或时期之间的相对有效性。用DEA方法对企业绩效进行综合评价，首先要按企业绩效基本要求以及企业绩效评价内涵确定综合评价指标集，然后按指标属性划分为投入指标集和产出指标集。自1978年以来，DEA已经成为管理科学与系统工程领域一种重要而且有效的分析工具，其本质是利用各个决策单元(DUM)的输入输出变量来衡量同类公司或部门间的相对效率，它不但可对同一类型的决策单元(DUM, Decision Making Units)的相对有效性进行评定排序，而且还可利用DEA的投影原理进一步分析各决策单元非DEA有效的原因及其改进方向，从而为决策者提供重要的管理决策信息。这种方法结构简单，使用方便，特别能有效地处理多种投入、多种产出指标的评价问题。

1、指标选择的原则

(1)综合性原则：整个指标体系力求反映公司的盈利能力、持续发展能力、营运能力。

(2)可比性原则：入选指标体系的每一个指标，其计算口径、核算内容、计算时间、计量单位等等都应保持一致。

(3)真实性原则：所设计的指标体系要确实能反映公司的综合状况。指标的选取应保持实事求是的态度，尽量消除个人对指标的主观偏好，选取一个客观公正的指标体系。

(4)简洁性原则：在充分反映情况的前提下，选取的指标的数量应尽量减少。如果将所有指标都纳入评价体系，则指标的选取就失去了原本的意义。简洁的指标体系既可以避免混乱，使人便于理清头绪、抓住关键，同时可以大大减少工作量，便于计算分析。

(5)可操作原则：选取的指标应当能够获取相应的数据资料。任何一个指标体系，即使设计的再完美，如果收集不到相应的数据资料，对于最终评价来说也是毫无意义的。在选取指标体系时就应该考虑该指标体系有关数据能否获取，是直接获取还是通过计算间接获得。

2、传统DEA方法在绩效评价方面的不足

(1)当决策单元的数量相对输入、输出指标偏少时，无法对有效的决策单元加以区分，而有效决策单元数量过多也无法加以区分，只能区别决策单元的有效和非有效，而无法进一步对决策单元加以区分和排序。

(2)输入、输出指标的权重分配不合理，即经常发生不重要的指标权重较大，而重要的指标权重较小，甚至为0的情况。

(3)传统DEA模型是将一系列指标转化为一个综合效率值，该模型仅按照一个综合标准评价决策单元的有效性，如增加其他标准，得出结果仍然是一个综合效率值，很难发现导致非有效的因素有哪些，在复杂情况下很难辨别。

(4)参照系的不同，使指标设置具有一定的模糊性，一个指标既可以是输入指标，也可以是输出指标，产量是输出指标，也是输入指标，很难界定。有些指标在设置过程中具有一定的模糊性。

3、DEA应用领域

（1）投资分析。根据我国商业银行的特点，建立了第三方物流营销绩效评价指标体系，相应地提出了应用产出增加型DEA模型，评价其经营效率的方法，并对某公司进行了纵向评价和其分支机构的内部横向评价，采用DEA方法进行业绩评估。在DEA的C2R模型基础上，建立了一种第三方物流营销绩效评价和排序的数学模型，同时建立了相应的投影模型，并用其对物流公司进行了评价和排序。

（2）涉及成本、收益、利润的问题。利用DEA模型的基本假设，可以得到一个生产可能集，它能代替一般生产关系(如生产函数)，求出最小成本、最大收益和最大利润，这为讨论分配有效性奠定了基础。分配有效性不同于技术和规模有效性，它与价格有关，不但要求技术有效，而且同时要求DMU达到最小成本或最大收益，从中可以看出输入(输出)在价格意义下是否搭配合理。

（3）技术、生产力进步和技术创新。将广义技术进步分解为生产技术进步和效率进步，揭示三者之间的内在联系，并给出各决策单元各年技术进步速度以及技术进步对经济增长贡献的测算方法，提出TN用DEA方法来估计DMU的技术进步情况，继而，借助DEA有效前沿面的变化来估计行业的平均技术进步率和技术进步的滞后及超前年限。

（4）灵敏度分析与随机DEA。关于DEA灵敏度分析的论文问世以来，在灵敏度分析的应用上已取得一些发展，主要是利用基础解系矩阵来分析。也有用混合的DEA模型来进行灵敏度分析，提出了一种新的随机数据包络分析模型，给出了评价单元随机DEA有效的定义和随机DEA有效的必要条件。曾祥云提出了随机DMU相对有效性评价的期望值方法，给出了随机DMU相对有效的两个定义，并讨论了其相应的求解方法。

三、结论

通过对第三方物流企业营销现状的分析，提出第三方物流企业营销存在的问题，从营销效益、营销流程、营销策略、营销能力四个方面建立第三方物流企业营销绩效评价指标，说明完善这四个评价指标需要改进的措施，最后利用DEA的方法对第三方物流企业营销绩效评价的研究成果，应用到中远物流公司的营销绩效评价研究中，并提出改善的建议。

参考文献：

[1]王淑红,龙立荣.绩效管理综述[J].管理评论,2002,(9).

[2]魏农建.第三方物流企业营销[M].北京:化学工业出版社,2003.

[3]王光甫,王筝.企业战略管理[M].北京:中国财政经济出版社,2006.

[4]徐明.TPL“一对一”营销模式初探[J].物流技术与应用,2006,(6).

篇3：对我国基金绩效评价的新观点

2006年基金行业总规模由2005年的4 691亿元升高到8 565亿元,被业界称为“基金年”。随着散户投资者更青睐于基金,不仅有利于我国股票市场理性发展,而且能够引导资金流向、优化资本资源的配置。为了指导散户选择基金,各类媒体和学术团体推出基金排名。一般的排名多是根据收益率来排名,稍微科学一点,是将风险考虑在内,这就是著名的三大基金绩效评价指标: Sharpe 指数、Treynor 指数和Jensen 指数。但是,以上三个指标并不能给出一致的评价,而且除了Jensen 指数,其他两个指数的数值不好解释[1]。由此,摩根斯坦利的利亚·莫迪格利安尼(Leah Modigliani)和她的祖父弗兰克·莫迪格利安尼(Franco Modigliani)引入M2指数[2]。其方法是将组合投资的风险调整到市场组合风险,然后比较两者的收益率。以上指标的建立是在均值-方差理论(M-V)和资本资产定价模型(CAPM)的基础上,但这些理论与现实存在差距。另外,这些指标仅考虑效益,没有考虑成本。

文献[3]在1997 年首次运用DEA(Data Envelopment Analysis) 法建立不依赖以上理论、考虑多种交易费用的基金绩效评价指标,简称DPEI。从而开创了运用DEA方法评价基金绩效的先河。文献[4]在Murthi的基础上发展了以DEA评价为基础的一般方法。其他运用DEA方法评价基金绩效的还有McMullen and Strong, Bowlin, Morey and Morey, and Choi。国内的研究主要有陈刚利用产出指标为基金的平均周收益率和Jensen 的α值,投入指标为基金周收益率的标准差,β系数和作为各项费用总和的基金营运成本进行DEA绩效评价[5]。 文献[6]采用多输入单输出DEA 模型引入证券投资基金业绩评价, 其中输出为基金收益, 而输入则为管理费用、交易成本、标准差和VaR。

由于DEA方法不需要知道输入与输出间确切的函数关系,类似一个“黑箱”,只需知道输入和输出变量,也无量纲要求。因此,本文选择的输入输出变量基于普通投资者的公开信息。拟使用的输入变量有期初的基金净值(netv)、期间的基金净值波动性(wave)、交易成本(excost)、基金管理成本(managecost)、基金规模(fundm)、输出变量为期末基金净值(netvm)。

1 研究方法

1.1 DEA模型

数据包络分析是由著名运筹学家A.Charnes和w.w.Cooper等著名经济学家开创的新系统分析方法。自1978年第一个DEA模型(CCR模型)建立以来,DEA模型越来越精细和丰富,先后发展了C2GS2、锥比率的C2WH模型、C—D型DEA模型等。研究方法越来约具体,针对性更强。DEA方法将具有相同目标和任务、具有类似外部环境的系统称为一个决策单元(Decision Making Units,DMU),然后根据多个DMU进行比较,根据输入越多,输出也应越多的原则,发现有效的DMU。有效的含义就是:同样的输出,输入最小;或同样的输入,输出最大。DEA方法就是运用线性规划方法,对每一决策单元找出有效线性组合。

1.2 证券投资基金相对有效性评价模型

DEA模型的种类较多,以往文献多用CCR模型[7],这是在生产可能集满足凸性、锥性、无效性和最小性四个特征的前提下。但在数据集可能无法满足锥性(根据已有数据外推特性)的情况下,比较稳妥的做法是使用C2GS2 模型[8]。因此,本文构建如下证券投资基金相对有效性评价模型:假设具有j个DMU(决策单元),有 m个输入变量和s个输出变量,即,

(xj,yj),xj∈R+m,yj∈R+s, j=1,2,…n。

则DEA 的相对有效性值θ由以下线性规划给出:

模型的解主要看目标值θ。如果θ=1,且si=0,则表明该决策单元为了获得某输出,其输入的任何项都不能减少,已处于最有效状态,称为“强有效”;如果θ=1,且si≠0,说明不为0的某项输入可以减少,称为“弱有效”;如果θ<1,则称为“无效”。 θ的大小意为在同样的输出下,有效生产所需输入的比例(相对已给输入)。

1.3 输入输出变量选择依据

本文所选变量严格按照DEA模型输入输出变量的要求,并按照服务于普通投资者的目标制定这一套输入输出变量。因此,输出变量选择基金期末净值而不是基金收益率,输入变量选择期初基金净值,非常简洁和直接,减少信息失真。同时,将基金风险作为输入变量,改变多数文献将其作为输出变量,这主要根据“高风险,高收益”(资本资产定价模型所显示)的规则,符合输入变量的要求,回避了三大基金绩效指标使用的缺陷。另外,交易成本和管理成本,当然应考虑作为输入指标。由于基金管理有规模效应,所以,基金规模理应成为输入变量。为了比较各种类型基金的相对效率,本文分别搜集开放式股票型基金、开放式配置型基金、开放式债券型基金和封闭式基金各9支基金。

2 数据来源及处理

数据选取2005年一整年的各基金的周交易数据和各基金的年报。2005年上半年总体行情趋于下降,下半年总体行情趋于上升,但幅度较小,便于屏蔽掉某些影响因子,并且一年中有一次下降趋势和一次上升趋势,数据具有代表性和典型性。各输入输出指标处理如下:

①基金净值波动性(wave)。根据每周周末收盘价,计算方差,作为波动性指标,衡量风险。②交易成本(excost)。开放式基金将其最高申购费率、最高赎回费率、募集认购费率加总,封闭式基金主要是佣金费率。③管理成本(managecost)。将年报中费用总计一栏作为管理成本,选取理由是考虑到费用支出中的每一项都与基金管理费用支出有关。④基金规模(fundm)。将基金年初与年末净值的平均值作为基金规模。⑤期初基金净值(netv)和期末基金净值(netvm)。分别将2005年年初的第一个交易日收盘价和年末最后一个交易日收盘价作为期初基金净值和期末基金净值。

数据处理使用Lingo8.0,其结果整理如下:

注:空格为非零值。

3 数据处理结果分析

数据结果主要有两个特征:

1)四类基金中,开放式债券基金最为“有效”,除了“招商安泰债券A”是“弱有效”外,其余都是“强有效”;

2)封闭式股票基金比开放式股票基金更“有效”。在开放式股票基金中,仅有“易方达上证50”表现为“强有效”,其余均为“无效”;在开放式配置型股票基金中,也仅有“嘉实稳健”和“银河银泰理财分红”表现为“强有效”,其余均为“无效”;在封闭式基金中,有四支“强有效”(基金安信、基金普惠、基金同益、基金景宏),其余均为“弱有效”。从总体来看,开放式基金中,股票型基金不如债券型基金;股票型基金中,封闭式基金好于开放式基金。

在无效的项目上,开放式股票型基金表现为:基金规模、管理成本、交易成本;封闭式股票型基金表现为基金规模和管理成本。可以认为开放式股票型基金管理者收取较高的管理费和交易费,而且资金的投资效率不高,表现为规模不经济;封闭式基金除了交易费用外,与开放式股票基金类似,但表现为弱有效。

开放式基金管理中,股票型基金劣于债券型基金。一种合理的解释是管理股票的基金索取较高的管理费和交易费用,一般投资者愿意接受这个费用。这可能与特定的历史条件有关,我国开放式基金是个新鲜事物,管理费用和定价费用的确定还不够成熟,管理规模较大的基金表现为“规模不经济”,缺少管理较大基金的技巧。在基金市场中,投资者表现出更喜欢开放式基金,导致“封转开”现象的出现,但从基金管理效率上看,封闭式股票基金优于开放式股票基金,主要原因是开放式基金的交易成本高于封闭式基金。从总体上看,虽然开放式股票基金表现为“无效”,但投资者仍然偏好开放式股票基金,这只能归结为投资者暂时的“非理性”。

参考文献

[1]CHANG E C,W G LEWELLEN.Market Ti ming and MutualFund Invest ment Performance[J].Journal of Business,1984,57(1):57-72.

[2]博迪,凯恩,马科斯.投资学精要[M].北京:中国人民大学出版社,2003.709-711.

[3]MURTHI B P S,CHOI Y K,DESAI P.Efficiency of mutual mutual funds and portfolio performance measurement:A non-parametric approach[J].European Journal of Operational Research,1997,98:408-418.

[4]BASSO A,FUNARI S.Adata envelopment analysis approach to measure the mutual mutual fund performance[J].Euro.J.Oper.Res.2001,135(3):477-492.

[5]陈刚.证券投资基金业绩评价的非参数方法[J].统计与信息论坛,2003,18(2):64-68.

[6]罗洪浪,王浣尘,田中甲.双风险度量下封闭式基金业绩的数据包络分析[J].系统工程,2003,9:94-100.

[7]CHARNES A,COOPERW W,L EWI N A Y,et al.Data Envelopment Analysis:Theory,Methodology,and Applications[M].Boston:Kluw er Academic Publishers,1994:10-55.

篇4：我国第三产业对就业的绩效评价

英国是目前国际上开展政府绩效审计较成熟的国家之一。对于效果性评价，英国审计法规定不可以对政策效果进行审查，而实际中均有不同程度的评价，因为如果不对政策效果性进行评价，也就显然不能够实现真正的效果性评价。但这种效果审计又在实践中很难进行，因为绩效审计不同与传统审计在于审计项目的具体化和很难标准化，并在实践中要求进行定量分析分析。进入上世纪90年代，在经验总结的基础上，英国政府绩效审计评价内容呈现了不断改进的特征。使得绩效审计发展存在一个明确的顾客导向趋势。上个世纪90年代末，英国将重点转移到了以持续改进为目标的最佳价值审计。从本质上转向注重审计作业过程作用，如通过与被审计单位交流、信息的共享等促进其提高绩效管理，而不是过多地依赖于审计报告的监督，所以在其审计形式往往坚持过程与结果并重。但与之俱来的是，在被审计单位不存在这种体现最佳价值考核的指标，或是已经制定的指标不科学的情况下，如何确保评价结果的客观、科学和可比性。这是其当前政府绩效评价中尚待解决理论和实践问题。英国政府绩效审计评价指标内容的演进，为我国建立政府绩效审计指标提供了可资借鉴的理论和实践基础。

一、对我国指标设计概念理论研究的启示

将政府绩效审计定义在公共受托责任的检查控制上，评价指标是对受托责任内容的细致反映，以何种方法论进行划分即是政府绩效审计评价指标的理论基础。英国早期绩效指标设计所存在的问题是，以投入产出系统为概念模型建立的指标其方法论哲学是建立在理想的决策模型基础之上的，而现实世界的有限理性、不确定性等特征使得这种指标的设计存在方法论上的不适应性。早期关注的是一种能够确定优劣，作为价值判断标准的绩效指标制定。而新近发展更是一种以促进持续改进为导向的绩效指标制定。

从国内的研究来看，对于绩效指标的理解无一不是建立在系统控制论的投入产出模型基础之上，强调了投入产出的因果关系，以及既定目标程序的确定性。政府公共服务提供的复杂性环境系统、知识经济的发展、公共服务领域专业细分化以及公共服务知识专门化的发展等，都使得试图从一般推导到个体的演绎研究方法从其开始就可能存在一定的瑕疵。以此理论基础出发，未来的绩效指标内容研究中更应当注重对具体单位案例，从个体推出一般的归纳研究，并且应当更加关注被审计单位的可持续绩效管理改进的指标评价内容。同时，引入复杂性管理、柔性管理、委托代理理论、不完全契约理论等现代管理理论和经济理论，对公共受托责任内容展开分析，以构筑绩效评价指标框架的理论逻辑。

二、确定指标评价内容方面的借鉴与启示

在我国，绩效审计具体形式有针对党政领导的经济责任审计、经济效益审计、效益审计等。从国内的政策规定以及学者的研究看，其评价内容主要针对公共资金(本)运用的经济性、效率性和效果性(即3E审计)。从英国的发展经验来看，绩效限定在3E受到了学者的批评，绩效指标应当增加绩效维度，特别是质量和顾客导向。这一动态的发展体现了不同社会时期，社会公众对绩效审计的要求。

以3E为核心的绩效审计带来的第二个问题是对经济性、效率性和效果性的理解不同，特别是对效果性的理解和评价上，效果性审计是假设能够评价程序的最终结果，并且与这些结果相关的是清晰和事先界定的目标。而在现实社会中，有许多目标是很难能够得到具体化的，因此对于效果性评价在许多情况下是可能的。一些学者对英国政府绩效指标的实践进行了归纳和分析。NAO应当关注非财务信息，拓展评价方法，针对被审计单位提出针对性意见。指出了效果性评价的重要性及应当强调关键性指标对使用者的价值。

我国正处于社会转型时期，绩效审计应当从不同的绩效维度，多样化的开展审计评价。从投入的公共资源运用的角度说，当期资源与预计资源运用，人力资源与非人力资源的运用等都应尽量纳入审计评价范围。从政策执行效果的角度说，社会公平正义、资源的可持续利用、环境的友好发展等社会热点问题应当成为政府绩效的评价内容。具体地说，立足于对政府履行行政管理职能和提供公共服务，所占有和耗费的物质资源及人力资源的经济性、效率性、效能性和公平性(即“4E”)进行审计，把定性与定量分析相结合的考核方式和“4E”贯穿于审计指标体系之中，使其能够反映和考量政府履行政府职能和提供公共服务不同方面的绩效。

三、指标设定方法上的借鉴与启示

以“3E”为代表的评价模式难以设定合适的效果性评价指标，对程序效果进行评价在指标设定、资料收集的实践上更容易实现，但问题是，程序效果评价指标能够在多大程度上体现最终的政策效果?而体现政府对资源利用产生服务效果的最终成果指标又在多大程度上能够体现出所运用资源的边际贡献?并且，这两类指标对于政府代理人或社会公众的接受认可度如何?等等。这些都成为绩效审计评价指标设计所必须考虑的因素。

由此，欲设定科学的政府绩效审计评价指标。在其构建方法上，应当采用定性到定量的综合集成研究方法体系，特别是注重定量方法的应用。在设定政府绩效指标时，应当充分关注政府行政环境的复杂性，设定应能够区分产出与实践的效果的指标。充分考虑由于环境复杂性特征所导致的政府绩效评价的，特别是政策效果评价的复杂程度，以权衡侧重于程序效果的产出指标，侧重于政策执行所产生的社会或经济效益关系的实际效果指标，从而确定实际政府绩效审计的收集资料定性分析的内容。

篇5：我国第三产业对就业的绩效评价

自中国改革开放以来, 中国国有企业的股份制改革已经进行了相当长的时间。股份制逐渐成为一种主要的企业组织形式, 与此同时在证券市场上公开发行股票的公司也越来越多。资本市场具有筹集资金、优化资源配置、为投资者提供增加财富的机会的功能和促进上市公司完善法人治理结构的功能。这些功能反映了市场参与各方的要求, 是市场内在规律的体现。上市公司的整体经营业绩直接决定着证券市场能否健康、稳定的发展。科学的评价上市公司可以提高对公司、经营者的监管和约束效率, 及时防范重大风险的发生;可以为投资者选择优秀合格的经营者, 并为有效激励经营者提供重要依据;可以为广大债权人、中小投资者以及其它利益相关者提供上市公司相对可靠的业绩信息, 提供上市公司非正常状况的预警信息, 引导投资者理性投资, 从而规避市场风险或发现投资价值;同时科学评价上市公司还可以规范各种形式的基金, 保护市场, 减轻政府压力。因此, 正确公允的评价上市公司经营业绩, 具有非常重要的意义。

2 上市公司绩效评价方法的选择

目前国内外常用的经营业绩综合评价方法分为:专家评价法、经济分析法、运筹学和数理统计法。

2.1 专家评价法

这是一种以专家的主观判断为基础来确定评价标准, 对评价对象做出总评价的方法。常用的方法有:综合指数法、加权评分法和优序法等。该方法简单方便, 易于使用, 但主观性强。

2.2 经济分析法

这种方法以事先议定好的某个综合经济指标来评价不同对象, 常用的有:直接给出综合经济指标的计算公式或模型的方法、费用效益分析法、EVA法等。这种方法含义明确, 便于不同对象的对比;但模型不易建立, 对涉及较多因素的评价对象来说, 往往很难给出统一的公式。该方法多用于经济部门的评价与比较①。

2.3 运筹学和数理统计法

这种以定量分析为主的研究方法是在样本数据的支撑下, 利用多目标规划原理或数学与统计学的相关知识来进行分析研究的。其中运筹学方法有:层次分析法 (AHP) 、数据包络分析法 (DEA) 、模糊综合评价法等。数理统计方法包括:主成分分析法、因子分析法、聚类分析法、熵值法等。

因子分析法 (Factor Analysis) 最早是在1904年由斯皮尔曼 (Charles Spearman) 和皮尔逊 (Karl Pearson) 在一篇著名论文《对智力测验得分进行统计分析》中提出, 之后被用于解决心理学和教育学方面的问题。由于这种方法计算量大, 到了20世纪60年代得益于计算机的应用才有新的发展②。通过对样本相关阵的内部依赖关系的研究, 找出控制所有变量的几个公共因子 (假想变量) 以简化所研究系统, 并最终对各样本进行量化分析、评价。这几个假想变量能够反映原来众多变量的主要信息。因子分析方法可以分析事件的内在关系, 找出主要因素, 使多变量的复杂问题变得易于研究和分析。它不需要人为确定各指标的权重, 而是通过对大量数据内部结构的分析, 得出评价结果, 客观性较强。另外, 因子分析法不仅可以给出排名顺序, 还可以探索影响排名次序的因素, 从而进一步改善努力的方向, 这是其它综合评价方法所不具备的。因此, 本文选择用因子分析方法作为企业绩效评价的方法。

3 我国汽车产业及上市公司发展现状

长期以来, 汽车工业作为国家重点投资和发展的产业, 取得了一定的成绩。2006年的中国汽车市场呈现强劲的增长势头, 产量达到727.97万辆, 同比增长27.32%, 累计销量达721.60万辆, 同比增长25.13%③;并将紧随美国之后, 超过日本成为全球第二大汽车市场。

2006年, 汽车工业重点企业 (集团) 累计完成工业增加值1561亿元, 同比增长30.53%, 高于全国规模以上工业企业增加值增速水平13.93个百分点, 增长额为365.15亿元, 增幅同比提高38.94个百分点;累计完成工业总产值6896.62亿元, 同比增长31.73%, 增长额为1661.24亿元, 增幅同比提高31.08个百分点;累计完成工业销售产值6765.58亿元, 同比增长31.11%, 增长额为1605.45亿元, 增幅同比提高27.51个百分点。

2006年汽车工业重点企业 (集团) 产销率为98.10%, 同比下降0.46个百分点。从全年各月产销率的变动趋势来看, 基本在96.56%-98.22%之间, 产销衔接良好。主营业务收入同比始终保持较快增长, 增幅明显高于上年水平。2006年汽车工业重点企业 (集团) 累计实现主营业务收入7648.68亿元, 同比增长31.87%, 增长额为184.37亿元, 增幅同比提高21.31个百分点。④

2006年各汽车整车类上市公司也都如期完成了年报的披露工作。各企业公布的年报数据显示, 上海汽车、一汽轿车、东风汽车、长安汽车、江淮汽车、一汽夏利、海马股份、中国重汽、宇通客车、金龙汽车、安凯客车、福田汽车、昌河股份、江铃汽车、中通客车15家企业2006年共实现主营业务收入1554.42亿元, 较2005年的, 同比增长46.24%;利润总额55.96亿元, 同比增长34.04%;净利润46.06亿元, 同比增长31.08%。汽车行业表现比较理想, 企业的盈利能力和产销能力都有所提升, 在整个行业走出低谷后, 2006年保持了持续良好的发展势头。根据各公司年报披露, 大多数汽车类上市公司2006年实现了净利润大幅增长。按实现净利润多少排名, 位居前五的企业分别是上海汽车, 实现净利润14.25亿元, 同比增长29%;长安汽车, 实现净利润6.47亿元, 同比增长173.18%;江铃汽车, 实现净利润6.04亿元, 同比增长21.84%;东风汽车, 实现净利润4.34亿元, 同比增长10.27%;江淮汽车, 实现净利润4.12亿元, 同比下降17.28%。从净利润增幅来看, 长安汽车的增幅最大, 同比增长173.18%。其余增幅排在前五的企业分别是:福田汽车, 实现净利润0.48亿元, 同比增长116.05%;金龙汽车, 实现净利润1.53亿元, 同比增长53.14%;中国重汽, 实现净利润2.24亿元, 同比增长48.97%;上海汽车, 同比增长29%。

4 利用因子分析法评价我国汽车产业整车上市公司绩效

本论文的应用研究主要基于因子分析模型, 使用SPSS统计软件进行数据分析。

4.1 数据来源及评价指标选取

本文所有指标的原始数据均来自巨潮资讯网公布的各样本公司2006年的年报。由于汽车产业产业链极长, 加上我国汽车企业众多, 分工专业性不强, 在分类和数据搜集上存在一定难度, 因此这里选取了在沪、深两市上市的15家整车上市公司的数据, 构成了本文的研究样本。

在上市公司绩效评价体系的发展过程中, 非财务指标的比重越来越大, 但是由于非财务指标数量众多, 选择和量化都存在困难, 因此应以财务指标为主, 非财务指标为辅来设计评价指标。特别是经济效益评价, 更要以财务指标为主。因此, 本文在参考目前国内外上市公司绩效评价体系现状, 并利用前人研究成果, 为上市公司绩效评价设立以下评价指标体系。

4.1.1 净资产收益率

这里特指剔除了非经常性损益之后的收益率, 也称所有者权益收益率。它衡量了所有者投入资本的收益情况。突出反映了投资与报酬的关系, 是评价企业资本经营效益的核心指标;

4.1.2 主营业务利润率

指主营业务收入减主营业务成本再减主营业务税金及附加后的数额;

4.1.3 资产负债率

该指标反映在总资产中, 有多大比例是通过借债来筹资的, 也可以衡量企业在清算时保护债券人利益的程度, 反映了企业利用财务杠杆的情况和长期偿债能力;

4.1.4 速动比率

速动比率指企业负债总额与企业全部资产的比率。它可以衡量企业短期的偿债能力;

4.1.5 总资产周转率

该指标反映了资产总额的周转速度。衡量了企业全部资金的运用情况, 以及企业运用全部资产创造销售额的能力;

4.1.6 应收账款周转率

指定的分析期间内应收账款转为现金的平均次数。应收账款周转率越高, 说明其收回越快。反之, 说明营运资金过多呆滞在应收账款上, 影响正常资金周转及偿债能力;

4.1.7 存货周转率

反映企业存货管理水平的高低, 是衡量和评价企业购入存货、投入生产、销售收回等各环节管理状况的综合性指标;

4.1.8 总资产增长率

是企业本年总资产增长额同年初资产总额的比率, 反映企业本期资产规模的增长情况。总资产增长率越高, 表明企业一定时期内资产经营规模扩张的速度越快;

4.1.9 主营业务收入增长率

该指标是衡量企业经营状况和市场占有能力、预测企业经营业务拓展的标志, 也是企业扩张增量和存量资本的重要前提, 是反映企业成长性的指标。

4.2 数据的预处理

由于一些财务指标具有不同的量纲, 在进行因子分析之前先对数据进行处理, 以消除由于量纲的不同可能带来的不合理影响。此处对原始数据进行标准Z分数 (Z score) 转化, 其变换公式为:${\text{x}}^{\prime }{}_{\text{i}}=\frac{\text{x}{}_{\text{i}}-\overline{\text{x}}}{\text{s}}$其中xi为原始数据, $\overline{\text{x}}$为数据均值, 为标准差, s为标准化后的数据值。

4.3 因子分析模型的建立

应用统计软件SPSS对标准化后的指标进行因子分析, 得到主成分特征值和贡献率, 见表1。

Extraction Method:Principal Component Analysis.

从表1可以看出前4个主成分已经包含了原始变量87.07%的信息量, 因此选择前4个主成分作为综合评价的公共因子, 建立因子载荷矩阵, 见表2。

从表2我们可以看出各主因子的意义比较模糊, 但是建立因子分析数学的目的不仅仅是要找出公共因子以及对变量进行分组, 更重要的要知道每个公共因子的意义, 以便进行进一步的分析, 如果每个公共因子的含义不清, 则不便于进行实际背景的解释。由于因子载荷阵是不唯一的, 所以应该对因子载荷阵进行旋转。目的是使因子载荷阵的结构简化, 使载荷矩阵每列或行的元素平方值向0和1两极分化。在旋转方法上, 采用方差最大化方法。这是一种正交旋转方法, 从简化因子载荷矩阵的每一列出发, 使和每个因子有关的载荷的平方的方差最大。当只有少数几个变量在某个因子上又较高的载荷时, 对因子的解释最简单。方差最大的直观意义是希望通过因子旋转后, 使每个因子上的载荷尽量拉开距离, 一部分的载荷趋于±1, 另一部分趋于0。旋转后的因子载荷矩阵见表3。

由表3旋转后的因子载荷矩阵表可知, 第一个因子主要由变量X3 (资产负债比率) 和变量X4 (速动比率) 决定;第二个因子主要由X5 (总资产周转率) 、变量X6 (应收账款周转率) 和X7 (存货周转率) 决定;第三个因子主要由变量X8 (总资产增长率) 和X9 (主营业务收入增长率) 决定;第四个因子主要由X1 (净资产收益率) 和变量X2 (主营业务利润率) 决定。由于每个主因子只反映了企业的某个方面的能力, 为此, 需要通过因子得分系数表来判定每个因子的含义, 见表4。

由表4因子得分系数表可以看出, 在因子1中, X3资产负债率得分系数最高, 它代表着企业经营的偿债能力, 故因子1可以定义为“偿债能力因子”。因子2中, X5总资产周转率得分系数最大, 它代表着企业经济活动中的周转能力, 所以这个因子可以定义为“周转能力因子”。因子3中, X8总资产增长率得分系数最高, 这个指标是反映企业成长性的指标, 因此, 此因子可以定义为“成长能力因子”。因子4中, X1净资产收益率得分系数最高, 它代表着企业的盈利能力, 因子4可以定义为“盈利能力因子”。

最后, 我们可以通过各公司单个因子的得分, 计算各公司的综合业绩的因子总得分, 计算公式如下:综合得分$\text{F}={\displaystyle \sum _{\text{j}}^{\text{n}}\text{d}}{}_{\text{j}}*\text{F}{}_{\text{j}}$ (j=1, 2, …, n) n为公共因子个数,

Fj为单个因子得分, dj为第j个公共因子的方差贡献率。根据各公司的各主因子得分和综合得分就可以对各公司业绩进行排名、评价。各公司的各主因子得分和综合得分及其相应的排名见表5

4.5 评价结果分析

在总排名中, 排在前5位的是福田汽车、上海汽车、江淮汽车、海马股份和金龙汽车。

上海汽车的成长能力最为突出。上海汽车现有资产主要包括上海通用、上海大众、韩国双龙、上汽通用五菱等整车公司和相关核心零部件公司的股权, 本部主要从事自主品牌轿车的开发, 已经涵盖了上汽集团旗下主要的汽车资产, 在国内资本市场上毫无疑问是最具行业代表性的汽车股。2006年上海汽车业绩的增长, 主要来源于上海大众业绩的大幅增长和韩国双龙的显著减亏。上海大众的中高级轿车帕萨特 (领驭) 实现近70%的快速增长, 加上成本控制和营销政策的拓展, 使得上海大众的业务强力拉动上海汽车整体业绩的增长。韩国双龙在上汽入主之后, 经营管理有所改善。此外上海通用旗下的君越产品的竞争优势在2006年不断显现, 让上海通用对于上海汽车的业绩增长也具有重要贡献。

2006年, 福田汽车顺利扭亏为盈, 全年实现净利润4762.25万元, 比上年同期增长116.05%;实现主营业务收入193.11亿元, 同比增长31.14%;利润总额7209.39万元, 同比增长125.85%。年报显示, 福田汽车报告期内各车型的产品销售情况均现增长, 公司累计完成销售汽车343679辆, 较去年同期增长10.5%。欧曼ETX、欧马可、欧V国内上市, 完成三欧国内布局;欧曼ETX德国发布, 登陆欧洲;MP-X蒙派克北京车展发布, 进军乘用车领域。但是从各因子得分排名来看, 福田汽车的成长能力和盈利能力并不排在前列, 说明公司要想在日后的发展中继续保持优势, 不仅要注重资产管理偿债能力和周转能力, 还需大力开发成长空间, 实现盈利能力的大幅提高。

从细分市场的具体情况看, 客车企业和重卡企业的业绩增长强劲。客车产品的更新换代速度加快, 保证了国内大中型客车一直保持适度增长态势, 客车企业的业绩因此也基本保持稳定增长。2006年, 宇通客车实现主营业务收入49.55亿元, 同比增长8.26%;利润总额3.26亿元, 同比增长20.41%;净利润2.21亿元, 同比增长18.88%。金龙汽车实现主营业务收入96.08亿元, 同比增长24.5%;利润总额3.69亿元, 同比增长43.82%;净利润1.53亿元, 同比增长53.14%。

重卡行业从2006年开始逐渐呈现回暖迹象, 随着城市建设的不断加速, 对于重卡的需求也越来越旺盛, 使得重卡行业整体向好。重卡行业中最具代表性的上市公司是中国重汽。2006年中国重汽实现主营业务收入94.7亿元, 同比增长45.54%;利润总额4.23亿元, 同比增长165.6%;净利润2.24亿元, 同比增长48.97%。客车企业和重卡企业都比较突出的业绩还表现在出口方面。据各公司年报分析, 出口在企业业务结构中的比重逐年上升。以金龙汽车为例, 2006年金龙汽车共出口各型客车3415辆, 同比增长17.06%, 出口客车在公司总销量的比重由2005年的3.8%上升至8.3%。

此外, 长安汽车2006年实现的净利润不仅名列汽车整车类上市公司的前茅, 净利润增幅更是远超于其他汽车整车类上市公司, 其业绩增长主要来源于长安福特马自达的贡献。2006年, 长安福特马自达公司销量大幅增加, 销售收入增加85.1亿元, 主营业务利润增加25.52亿元, 净利润增加10.84亿元。

在行业发展整体较好的情况下, 也有一些汽车整车类上市公司在激烈的竞争中逐渐显出实力的不足。2006年, 一汽夏利的表现不尽如人意。与2005年相比, 业绩增长速度快速下滑, 净利润增长速度比2005年降低了767.42个百分点, 因此2006年业绩明显低于预期。

安凯客车2006年的业绩也不甚理想。主营业务收入、利润总额、净利润都由去年的正增长变为负增长, 且数额较大。2006年, 安凯客车实现主营业务收入10.01亿元, 同比下降5.04%;利润总额-1.18亿元, 同比下降1611.46%;净利润-1.18亿元, 同比下降745.2%。据公司年报分析, 由于安凯客车销售的产品结构发生变化, 单一产品平均价格较2005年有较大幅度的下降, 尤其是城市公交客车的单一产品价格和毛利润的下降, 对公司业绩影响较大;另外子公司重庆安凯客车有限公司已处于非持续经营状态, 对公司业绩影响也较大。

摘要：本文介绍了上市分析绩效评价的意义及方法, 选用因子分析法对我国汽车产业整车上市公司进行评价。选取2006年15家整车上市公司的9个财务指标组成评价体系, 目的在于对上市公司的绩效给出排名顺序, 分析各公司的经营现状和影响因素。因子分析的结果显示, 综合排名最前的5家公司是福田汽车、上海汽车、江淮汽车、海马股份和金龙汽车。

关键词：因子分析法,汽车产业,上市公司

参考文献

[1].王敏.因子分析法在上市公司绩效评价中的应用[D].2002, (9)

[2].贾万敬, 何建敏.主成分分析和因子分析在评价区域经济发展水平中的应用[J].现代管理科学, 2007, (9)

篇6：我国第三产业对就业的绩效评价

关键词：房地产业；就业；区域经济

中图分类号：F293.30

文献标志码：A

文章编号：1673-291X(2007)10-0173-03

房地产业兼具生活居住和投资收益两大功能，注定房地产业的发展具有黄金价值和社会消费渴求度。我国房地产业迅猛发展不但在扩大内需、刺激经济增长方面成效显著，而且也增加了我国待业人口的就业机会，从而带动相关产业的发展。其感应度系数和影响力系数在国民经济各产业部门中都处于平均水平之上，从而引致相关产业(比如，建筑、建材、冶金、家电、家具、装饰、金融、商业、服务业等)长足发展。从区域经济角度分析，全国各地区房地产市场也表现出明显的差异，这种区域差异性主要是由于各地区房地产起步的时间不同、基础不同，加之各地区经济发展水平、城市化进程、市场化程度等方面的不同，造成房地产业在就业方面的地区不平衡性。

一、我国房地产业的就业情况及区域现状

就目前形势看，我国房地产业总体就业近几年呈现稳定的增长趋势(见表)。原因有：其一，我国经济持续稳健发展、国际竞争力显著提高；其二，房地产行业目前仍然具有很大的利润空间，居民仍然对购房、企事业单位为了提升自己的公众形象而对写字楼存有大量需求；其三，政府加大对新城建设、对旧城改造的力度；最后与土地的承载能力大大提高有关。从而导致了我国房地产业总体就业近几年呈现出持续增长的现象。

虽然通过上述分析我们可以看出，我国房地产业就业人员呈现出稳定增长的势头，但我国的国情决定了各地的房地产市场存在很大的差异。这种差异在一定程度上源于房地产自身的地域性和不可移动性，同时，随着我国经济发展、开放程度和城市化进程的区域差异又加剧了房地产业的区域不平衡性，从而导致各地区房地产就业的差异。我们从官方数据分析可以看出，随着消费结构的升级与城市化进程的加快，使我国房地产业长期的增速高于GDP增速，西部地区的房地产开发投资额累计增长率明显高于东部地区。这是由于西部地区GDP总量比较低；另一方面，是因为西部大开发国家的投资重心向西部倾斜，一些重点项目相继开发建设。

房地产业的迅速发展给建筑业带来了巨大的发展空间。随着建筑市场日益壮大，就业人数增长也较快，房地产业已经成为吸纳城镇化进程中流动人口就业的主力军，已经成为吸纳农村富余劳动力的主力军。另外，物业管理的不断发展，也在服务领域提供了大量就业机会，连同房地产开发、房地产代理以及经纪业成为吸纳劳动力发展较快的行业之一，为吸纳农村剩余劳动力，解决下岗职工再就业，提高城乡居民收入水平，加快城镇化进程发挥了越来越重要的作用[1]。通过对按行业分组的法人单位数和从业人员的分析发现：我国各地区房地产业发展存在明显的地区差距，房地产业就业分布十分不均衡。经济发达地区及沿海省区房地产业法人单位、资产、主营收入和利润明显居高，上海、广东、北京、浙江、江苏是我国房地产业最为发达的5个省市，也是我国房价最高的几个地区。2004年，上海市房地产总资本达到13 097.7亿元，主营收入2 579.5亿元，创造利润422.7亿元，是名副其实的支柱产业；各项指标在全国各地也都名列榜首。另外，主营收入超过千亿的还有广东、北京、浙江和江苏4个省市，表明房地产业就业集中于部分经济发达地区和沿海省区。而大部分内陆、中西部地区房地产业比例都偏低，而像贵州、甘肃等省主营收入都在3位数以下，甚至有的地区利润出现负增长。

房地产业的就业也呈现地区转移与集聚的趋势。这一现象表明，外部经济环境的变化使得房地产业正在逐步形成地区转移和地区优势，房地产业正逐步在上海、广东、北京、浙江等大城市形成产业与就业的聚集效应。

二、我国房地产业就业区域不均衡特点形成的原因

区位是制约区域开发的重要因素，资源禀赋高的区位可以促进区域经济健康良性发展，反之则反是。不同的区位造成的区域优势，影响了房地产业的投资与开发。不同的区位条件下消费者对房地产业的需求不同，决定了房地产业的供给形成地区差异，从而导致了房地产业发展的不均衡现象。那么我们就该分析影响房地产业选择在某一区位进行房地产业开发，从而影响房地产业供给的主要因素：

1.资源禀赋、投融资能力、经济基础等区位优势。有利的区位因素可以降低特定产业部门的生产成本、增加收益。房地产开发过程中需要大量资金投入和相关产业的发展，因此它与地区经济基础、技术条件、交通信息等区域优势是密不可分的。集中了资金、信息、技术等各种区域与非区域要素是房地产业能否进行顺利开发的主要原因。在经济基础方面，反映一个地区经济基础的主要指标是该地区的人均GDP，例如，2005年人均GDP排在前列的省区、直辖市依次为：上海51 429元/人，北京44 969元/人，天津35 457元/人，浙江27 552元/人，江苏24 515元/人，广东23 603元/人，山东20 044元/人，辽宁18 965元/人，福建18 621元/人，内蒙古16 026元/人。相关资料显示：综合实力排名考前的房地产开发企业大都会选择在这些地区进行土地储备从而进行房地产开发。

2.良好的市场、金融和制度环境。良好的市场、金融和制度环境是保证房地产业做大做强的客观因素，而房地产业做大做强则会引至相关产业的发展，因此会增加该地区的就业。我们发现：市场机制的发育程度、市场准入制度、房地产企业的融资能力等是影响房地产业供给的主要因素，不同的区位条件对房地产业的需求不同，从而影响了房地产企业的选址决策，最终导致房地产业的供给形成地区差异[2]。京津冀、珠江三角洲、长江三角洲等地拥有良好的市场、金融与制度环境，因此这些地区的房地产业发展迅速。而中西部地区尤其是西部地区在这方面不占优势，发展迟缓。所以出现了东中西部地区房地产业发展不均衡，从而形成我国房地产业就业的不均衡分布现象。例如，北京首都开发控股(集团)有限公司、万科集团、阳光100集团在京津冀、珠江三角洲、长江三角洲等地区加大土地储备面积和规划面积进行房地产开发。以万科集团为例，2005年新开工面积超过260万平方米，这些新开工面积大都在上述地区。按照这样的新增开发规模，它目前超过1 000万平方米的土地储备可维持3年的滚动开发，持续开发潜力强劲。房地产百强企业在规划建筑面积上在这些条件好的地区加大规划力度，规划的总面积已经达到28 313.1万平方米，其中，规划建筑面积超过1 000万平方米的企业有7家，规划建筑面积在100万至500万平方米的企业有36家。

3.地区居民的收入状况与收入分配结构。居民的收入状况直接影响消费水平和消费结构，从而影响消费需求。反映一个地区收入状况的主要指标是该地区的平均收入水平。据中国发展数字地图数据显示，2005年人均可支配收入位居全国前5位的省(区、市)集中在东部地区，分别是上海(51 429元/人)、北京(44 969元/人)、天津(35 457元/人)、浙江(27 552元/人)、江苏(24 515元/人)。因此，收入状况与收入结构是影响消费需求，从而影响产品供给与产业结构的主要因素。一个地区的居民收入高，则会在购买商品房方面持有很大的自有资金，进而提高了购房的能力，对商品房的需求也会大大增加。在2007年4、5月间，由于大盘起伏不定，部分购房者在股市中获利转向楼市进行购房，间接引致房地产业需要开发更多的商品房来满足消费者的需求。

4.地区人口规模。一个地区的人口规模直接影响着房地产业的供给。房地产开发提供的商品房直接关系着居民的住房问题，然而一个地区的人口规模和购买能力与房地产业的成长密切相关，因此人口规模直接影响着房地产业的发展。同时，地区人口规模也是房地产开发与销售的人力资源的基础保证。因此，反映一个地区人口规模的指标主要是人口密度。至2005年，人口密度较高的地区依次是上海、天津、北京、江苏等地。而这些地区的房地产开发企业大都比较成功。

三、我国房地产业就业不均衡的现状分析

近十年来，房地产业在我国部分区域迅速发展，形成了一种行业的集聚效应。这种集聚对区域经济发展的影响是一把双刃剑。积极的一面主要表现在：

第一，缓解就业压力，促进相关联产业的发展。房地产业的发展不仅具有直接吸纳就业的能力，而且它的关联作用能带动相关产业的发展。比如，建筑业、建材业、冶金业、化工业、机械业、仪表业、林业等产业。房地产业的发展能推动相关产业生产规模扩大，引致相关产业增加就业。因此，房地产业的发展对于解决就业压力、促进相关产业发展的作用凸显。

第二，整合房地产人力资源，有利于相关产业向专业化水平发展。各个区域由于具体区位不同而提供的就业机会亦不相同，房地产业在我国各地区连锁发展，有利于整合人力资源，使得不同专长、不同素质、不同地区的人力资源聚集，形成资源共享，发挥团队精神[3]；有利于地区专业化程度的提高和产业集聚的形成，从而充分发挥该地区的比较优势；有利于形成房地产业的专业化，同时，也有利于房地产业相关产业专业化水平的提高。

第三，有利于区域发展达到规模经济。劳动力素质、能力的体现就在于各种相关资源的整合，而这种整合的直接效果就在于促进某一产业的发展。房地产业的就业集聚不断提高了人力资源能力，同时，也提高了其他相关要素的利用效率，从而降低了信息成本，实现规模经济，从而促进区域经济健康协调发展。

第四，有利于推进我国的城市化进程。房地产业发展最直接的表现就在城市化进程加速上，包括政府对旧城区的改造，新城区的规划，SHOPPING MALL的打造。所有这些都会使原来的城市无论建筑面积和风格，还是城镇人口的比例，都以一个崭新的市容市貌出现。时下，我国小城镇建设取得了瞩目的成绩，其中，最主要的特征就是房地产开发在这一过程中，使得原来的小城发生了翻天覆地的变化。城市化进程的加快在这些地区使劳动力转移，农业人口转入非农户口，从而推动了城市化进程。

消极的影响主要表现在：

第一，产业及就业人口的集聚与基础条件的不协调发展会导致区域经济发展的外部不经济。城市化进程的加快、产业集群的形成将会带来人口的聚集，需要相应的基础设施如交通条件、基础服务等相适应，才能形成有效的集聚，充分发挥就业聚集的积极作用。否则会造成长期的外部不经济，从而阻碍地区经济的进一步发展。

第二，随着城市化进程的加快，不免会带来一定的社会、经济问题。伴随着区域经济的局部发展，就业人员就会向经济比较发达的地区流动，由此在一定程度上会加快一个地区的城市化进程。然而，对转移的就业人员的生活服务及管理的问题的软硬件设施也要求相应提高。如果安置不好，可能会出现一定的社会问题，从而不利于我国和谐社会的建设。

第三，相对发达地区的经济发展能吸引大部分人力、物力，从而会使经济相对落后地区人才流失，产业结构发展不平衡，从而形成房地产业发展及地区经济发展的不均衡发展现象。这样不利于这些地区的其他相关产业及房地产业的进一步发展。

第四，相对于经济相对滞后的地区而言，虽然房地产业发展以及其他产业发展存在较大的发展空间，但是由于房地产业及其就业在经济比较发达的地区形成聚集效用，由此导致这些相对滞后地区的劣势恶性循环，即形成“马太效应”。

四、对策建议

第一，由于各地区区位资源禀赋、经济政策、消费水平与结构以及经济发展水平等方面存在着较大的差距，所以，形成了房地产业的发展以及就业分布形成不均衡现象。通过对我国区域经济不均衡发展以及各地区房地产发展的现状分析发现，房地产业就业分布的区域不均衡现象有利于房地产业专业化程度较高的房地产业形成规模经济，发挥聚集效用，使各地区从事房地产行业的人力资源充分发挥人力、信息优势，整合、充分利用各种资源，从而充分发挥各地区的比较优势，进一步推动我国的城市化进程[4]。因此，房地产就业的不均衡现象有利于我国区域经济协调发展。

第二，房地产业就业的不均衡发展落差太大会造成一定的负面影响。一方面，房地产作为第三产业和支柱产业，其发展不平衡会导致落后地区产业结构的不平衡，拉大区域经济发展的差距，由此形成产业发展及地区经济发展的“瓶颈”；另一方面，这种不均衡现象导致高素质劳动力的外流与低素质劳动力的滞留，进而阻碍该地区的产业及经济持续稳健的增长，导致地区经济恶性循环[5]。因此，从政府角度出发，政府应该对房地产业的就业转移进行有效的引导与调控，从政策上予以优惠、扶植，使房地产业发展相对滞后的地区摆脱劣势，逐步缩小与发达地区的差距，促使本地区经济协调发展。

第三，就业在某一地区相对集聚，为了区域经济的良性发展需要相应的外部条件与之相适应。由于我国一大部分城市具有相应的经济基础以及相配套的基础设施，从而实现了良好的集聚。但是，在未实现充分发展的省区出现的房地产业就业的集中是不稳定的。从长期来看，伴随着区域经济的进一步发展由此产生外部经济的同时，也会带来更大的外部不经济。因此，房地产业发展相对迅速的地区，需要政府作为经济的调节器，采取相应的措施，对产业的发展及劳动力就业转移进行有效的引导和调控，保证与地区经济结构相协调的合理的就业结构和产业结构布局。

第四，如何把房地产业中人力资本的比较优势转化为竞争优势。经济发展要以人为本，经济发展水平发展相对落后的地区，其人力资本未必缺少竞争优势。如何用好人才、留住人才为本地区经济发展做贡献，是该地区首要解决的问题。而人力资本相对聚集的地区，如何调动人力资源的积极性和创造性，如何激发他们的潜能，为本地区经济发展献计献策则是有关当局着重考虑的问题。总之，不论是房地产就业聚集地区还是非聚集地区，都应当重视人力资本在本行业中的作用。

参考文献：

[1] [美]丹尼斯·迪帕斯奎尔，威廉·C.惠顿.城市经济学与房地产市场[M].北京：经济科学出版社.

[2] 严治仁.房地产企业管理学[M].北京：科学出版社，1999.

[3] 袁敬伟，董兵.房地产人力资源管理[M].北京：化学工业出版社，2006.

[4] 黄石松，陈红梅.房地产企业创新[M].北京：中国建筑工业出版社，2007.

[5] 张建坤，周虞康.房地产开发与管理[M].南京：东南大学出版社，2006.