基于dea方法煤炭企业经营绩效评价

基于 DEA 方法煤炭企业经营绩效评价基于 DEA 方法煤炭企业经营绩效评价 摘要： 采纳数据包络分析（DEA）的方法对我国上市煤炭企业的经营效率进行数据分析，并对其经营绩效作比较分析，为效率低下的企业找出原因。煤炭企业应当结合实际调整投入产出，改善纯技术效率和规模效率，以图提高本企业的经营效率水平。 关键词：煤炭企业；经营；数据包络分析；效率评价 中图分类号：F223 文献标识码：A 文章编号：1003-3890（2025）02-0093-04 一、引言 煤炭作为我国的主体能源，在一次能源结构中占 70%左右，煤炭的地位在未来相当长的时间内不会动摇。近十年来，我国的煤炭产量屡创新高，但是由于受到国际金融危机深度影响，我国经济增速下行，煤炭市场的需求放缓、价格下滑，煤炭产能过剩压力显现。然而我国煤炭工业进展的“十二五”规划目标是实现煤炭行业进展方式的转变，实施大规模的兼并重组，进展大型企业集团，有序建设大型煤炭基地，保障煤炭稳定供应。因此，各煤炭企业应以国家改革进展战略为指导，根据企业自身的进展现状，实行有效措施提高煤炭企业的自身经营效率，解决进展过程中的不协调、不平衡、不可持续等问题，提升企业的综合竞争实力，在激烈的市场竞争中处于不败之地。因而，如何对我国煤炭企业的经营效率进行有效评价是我国煤炭工业进展面临的一大重要课题。 本文构建基于财务指标的绩效评价指标体系，并采纳 DEA 方法对我国煤炭行业 25 家上市公司 2025―2025 年的效率状况进行数量分析，比较我国煤炭行业上市公司的经营绩效的差异性，对效率低下的煤炭企业做投影分析，结合企业的经营现状适当调整企业的投入产出，试图提高企业的经营效率。 二、煤炭企业经营绩效评价 DEA 模型 DEA 是使用数学规划（包括线性规划、多目标规划、具有锥形结构的广义最优化、随机规划等）理论模型，评价具有多个输入、多个输出变量的决策单元（Decision Making Unit，简记 DMU）之间的相对有效性（我们把它称为 DEA 有效）。数据包络分析的基本思路是把每一个评价单位（观测）作为一个 DMU，再把所有的 DMU 构成被评价群体，通过综合分析投入和产出之间的比率，把观测的投入和产出指标的权重作为变量进行综合评价，来确定有效生产前沿面，再根据各 DMU 与有效生产前沿面的距离，确定每个 DMU 是否 DEA有效；还可以应用投影分析的方法指出非 DEA 有效或弱 DEA 有效 DMU的原因及提出改进的方向和措施。 具有...