面向资源禀赋差异的企业经营绩效评价体系研究

张 宁，胡乃联，李国清

(北京科技大学，北京 100083)

0 引 言

为了正确评价企业经营状况的好坏，分析目前存在的问题，从而有针对性的提升管理水平，管理者需要定期对企业经营绩效进行评价。与其他工业企业相比，矿山企业有一定的特殊性，采用通用的经营绩效评价体系对矿山管理水平和经营者能力进行评价不能完全适用。实际上，由于生产规模、开采技术条件、选冶工艺水平和外部环境等变化，特别是矿石品位等矿山资源禀赋的差异会对企业的盈利能力和竞争能力造成重大的影响，同等条件下资源禀赋好的矿山企业盈利更高，因此在对不同资源条件的矿山企业进行经营绩效综合评价时，不考虑资源禀赋条件的不同无法体现矿山企业管理的先进性以及经营者的工作成效。

针对这一问题，国内外学者们已经做了大量研究分析，吴璐[1]建议采用经济增加值(EVA)作为衡量煤矿企业绩效的唯一指标来反映企业的经营效益，有一定的适用性；杨柳婷[2]针对矿山企业的特点，运用因子分析法进行了财务指标的选取优化，很好地体现了矿山企业财务绩效评价的公允性；邢炜[3]提出先建立指标评价模型，再利用实际数据对矿山技术经济指标进行类比和动态优化，取得了较好的应用效果，但实时反馈优化无法给出一个稳定的评价模型。可以发现，现有的经营绩效评价体系更多集中在指标范围和评价方法的研究，而没有充分考虑矿山企业的经济效益很大程度上受限于资源的自然禀赋条件这一特殊性。

为此，本文面向资源禀赋设计特殊指标，结合平衡计分法及关键绩效指标理论建立经营绩效评价模型，采用层次分析法和熵值法主客观共同赋权，对矿山企业经营绩效进行评价，以解决当前评价方式合理性不足的问题。

1 矿山资源禀赋差异分析

1.1 矿山资源禀赋条件衡量指标

1.1.1 矿产储量

储量是基础储量中的经济可采部分，对于矿山的生产规模和服务年限有很大的影响。通常，矿山企业根据市场对此种矿产的需求程度、矿产储量规模以及矿区的自然经济地理条件等因素，在矿山企业设计中确定矿山生产能力。生产规模一经确定，一定时间内并不会有太大的变化。根据规模经济理论，扩大经营规模可以降低平均成本，生产规模大的企业往往盈利水平更高，为了保证不同矿山间经营绩效的可比性，应排除矿产储量对企业效益的影响。

1.1.2 矿石品位

品位就是矿石中金属或有用组分的单位含量，它是衡量矿石质量的主要标志。根据不同的生产与管理要求，矿山需要建立包括边界品位、矿床平均品位、出矿品位、入选品位以及精矿品位等在内的一系列品位指标体系。其中，矿床平均品位是指整个矿区中有用组分的总平均含量，是从整体上衡量矿床贫富程度的一项重要参数。矿床平均品位的差异，会导致同样的采选工作量下，品位高的矿山产出金属量更多，从而获利更大。因此在对矿山进行经营绩效考核时，应当尽量排除矿石品位的影响。

1.1.3 矿床赋存状态

矿床对每一矿区而言，是由一个或多个矿体所组成的。矿床的矿体形状、厚度、倾角及埋深，对于矿床开拓和采矿方法的选择有着直接的影响，并进一步对矿山采掘、提升、通风及排水等成本造成影响。矿床赋存状态是矿山的先天条件，在稳定的外界地质条件下并不会发生的变化，但对矿山企业的经营效益产生的影响不容忽视。

1.1.4 矿岩性质

矿岩性质的不同对采矿方法及地压管理方法的选择均有很大的影响。在一定的经济技术条件下，矿山企业必须依照矿床赋存状态和矿岩性质等地质条件确定合理的采矿方法，从而保证采矿工作的安全性，安全的重要性还在矿山企业追求利润最大化的目标之上。而不同的采矿方法造成支护充填、采准切割等方面的成本投入不同，导致采矿回收率、矿石贫化率的差异，最终影响矿山企业的利润。矿山企业目前只能通过改进生产工艺和采矿方法，在一定范围内实现采矿回收率的提升。因此，在对矿山企业及其经营者进行经营绩效考核时，应当尽量剔除矿岩性质对企业经营效益的影响。

1.2 面向资源禀赋差异的指标设计

通过对矿山资源禀赋差异影响因素的分析，可以发现：矿山生产规模影响矿石产量，而矿石产量与矿山的利润和营业额直接相关，因此为了消除矿产储量差异造成的影响，应当在评价体系中尽量采用比值类指标进行修正。而矿石品位、矿床赋存状态以及矿岩性质等禀赋条件对矿山技术经济指标的影响广泛复杂，无法从单一评价指标中完全消除其影响。为此，本文在企业经营绩效评价体系中加入资源禀赋维度，综合考虑各方面指标，从而修正矿山资源禀赋的差异对于矿山经营状况的影响。

1.2.1 矿石品位指标

矿石品位因素与选矿回收率、尾矿品位等指标存在正相关关系[4]，并控制了矿山采出金属量的大小，从而影响了矿山企业的利润，矿床平均品位越高对于矿山经营越有利，为了最大程度降低这种影响并保证评价的公平性，可通过“品位修正指数”对指标进行修正。

品位修正指数：通过行业平均矿石品位与矿山实际品位的比较，使得品位较低的矿山可通过这一公式得以补偿，以弥补资源自然赋存差异所导致的经济效益差别。其计算见式(1)。

(1)

1.2.2 采矿方法指标

矿床赋存状态和矿岩性质两个因素主要确定了矿山企业的采矿方法，而采矿方法的选择则限制了矿山的主要经济技术指标。模型假设各矿山使用的采矿方法对于各自禀赋条件来说是最优的，间接通过对采矿方法的评价修正矿床赋存状态和矿岩性质差异导致的影响。

由于不同采矿方法的主要技术经济指标值不同，可使用采准比、采场生产能力、工作面工效、矿石损失率和贫化率等5个主要指标建立采矿方法的评价体系，通过熵值法[5]计算综合得分作为对采矿方法优劣的评价值。常用采矿方法的主要技术经济指标见表1，常用采矿方法的评价得分及修正指数见表2。

表2 常用采矿方法的评价得分及修正指数

如表2所示，通过熵值法分析后各采矿方法评价得分在0和1之间，越靠近1说明采矿方法越好。开采难度较大、相对成本较高的矿山，可以通过“采矿方法修正指数”进行补偿，以弥补资源自然赋存差异所导致的经济效益差别，该指标计算见式(2)。

采矿方法修正指数=1-采矿方法评价得分

(2)

1.2.3 开采深度指标

目前国内地下矿山开采主要集中在浅部和中等深度，地压无显著差异，但随着开采深度的增加，矿石的提升、运输、通风、排水、巷道维修和机电维修等费用都会相应增加[6]，从而对采矿成本产生很大影响。因此，在对矿山企业进行经营绩效评价时，可采用“开采深度修正指数”指标进行修正。

开采深度修正指数：通过实际采深与行业标准采深的比较，使得开采深度较大的矿山可通过这一公式得以补偿，以弥补自然禀赋差异所导致的经济效益差别。其计算见式(3)。

(3)

2 指标体系构建

2.1 评价指标体系

本文结合BSC理论框架和KPI关键指标[7]的优势建立以提高矿山发展能力和经济效益为战略目标的矿山企业经营绩效评价体系，明确财务评价、生产经营、发展能力、社会责任、资源禀赋五个维度，依据SMART原则筛选能够衡量公司战略实施效果的关键绩效指标，并确定各指标的正负向性质[8]，指标体系见表3。

2.2 权重计算模型

为了消除单一方法产生的随机误差和系统偏差，通过层次分析法和熵值法的集化，使用主客观共同赋权，以层次分析法[9]确定一级指标权重，熵值法计算二级指标权重，最后进行层次总排序得出各指标的实际权重，可以在很大程度上避免两种方法各自的不足，对于矿山企业经营绩效评价有一定的适用性。

2.2.1 层次分析法计算上层指标权重

递阶层次结构模型如图1所示，通过判别矩阵特征向量计算，并通过一致性检验即可确定一级指标权重。

2.2.2 熵值法计算下层指标权重

1) 构建构造评价矩阵。设有m个待评价矿山企业，某一维度下有n个评价指标，则有原始指标数据矩阵R′。

2) 标准化处理。对原矩阵R′进行标准化运算，得到一个标准化的矩阵R。依据经过标准化处理的矩阵R=(rij)m×n,第j项指标下第i个企业指标值的比重pij计算见式(4)。由此，可以建立数据的比重矩阵P={pij}m×n。

(4)

3) 计算熵值。第j项指标的信息熵值计算见式(5)。在获得每个指标的熵值以后，根据熵的特性可知熵值越小的指标越有序，其权重应当大；熵值越大的指标越无序，其权重应当小[10]，可以此作为指标权重赋值的依据。

(5)

表3 矿山企业经营绩效评价指标体系

图1 矿山企业经营绩效评价指标层次图

4) 计算权重。第j项评价指标的权重wj的计算见式(6)。

(6)

2.2.3 综合评价方法计算实际权重

为了得到指标实际权重，需要综合两种评价方法计算结果，利用层次单排序的结果计算措施层中的各评价指标对目标层的组合权重wj。由熵值法计算得出措施层评价指标对准则层的熵权wij,由层次分析法计算得出准则层对目标层的权重wi,通过公式wj=wiwij计算得出各指标实际权重。

3 案例研究与验证

3.1 数据收集与预处理

模型以某集团下属5家代表性矿山为研究对象，选取各企业2015年度的数据进行经营绩效评价，并对评价指标进行离差标准化处理，矿山实际数据计算见表4。

3.2 指标权重确定

依据上述样本数据，采用熵值法和层次分析法共同计算得出19个指标对应目标层的实际权重，见表5。

表4 2015年度某集团下属5家矿山原始经营绩效指标

表5 矿山企业经营绩效评价体系二级指标实际权重

3.3 评价结果与分析

根据各指标权重及归一化值计算可得矿山企业的经营绩效得分，并得出层次总排序。

企业在不同时期的经营状况不同，导致绩效评价得分出现起伏，但总体上看，企业的得分大致围绕在某个平均水平上下波动，很少出现背离，因此可建立一个企业经营绩效等级量表，将企业得分的差异转化为等级的正常分布，使得企业管理者有明确的等级提升目标。另外，为了更好地激励企业管理者，需要定量划分合理的区间间隔，保证同一区间内企业虽评分有差异但整体水平相差不大，间隔过小或过大都会影响企业的重视程度。因此，将满分为100的企业经营绩效得分等距划分为A(优)、B(良)、C(中)、D(低)、E(差)五个等级，对企业进行评价分级是合适的，评价结果见表6。

表6 某集团下属5座矿山企业经营绩效评价得分及排名

从表6中可以看出，矿山D和矿山B的经营状况较好，矿山A、矿山C和矿山E经济效益较差，存在较大的改进空间。通过指标实际数据比较可以分析各矿山企业详细改进点。以矿山A为例，该公司在财务评价方面的资产负债率和总资产周转率得分较低，说明企业资产经营质量和利用效率较低。在企业生产经营方面，矿石损失率得分最低，说明企业矿石损失较大，需要进一步优化。从发展能力来看，企业整体表现较好，但增储量与消耗量比率得分较低说明企业新增储量无法满足消耗需求。在社会责任方面，企业的废物处理能力亟待加强提高。结合矿山实际，矿山A可以从以下几个方面着手改进当前的企业经营绩效。

1) 降低负债水平。企业在财务评价中和资产相关的指标得分较低，而企业整体利润率却处于中上游水平，说明企业的资产量过大，应当抛弃对企业发展不利的固定资产，并适当降低企业的负债水平。

2) 改进工艺流程。企业的矿石损失指数、“三废”处理率得分较低，说明企业的采矿方法需要进行优化，并对相应的生产工艺进行研究，同时加强对生产流程的监管。

3) 加强矿产勘查力度。企业新增储量无法满足消耗速度，生产矿量储备期也未达标，说明企业的服务年限在下降，应当加大探矿找矿力度，并重新确定边界品位。

3.4 评价结果对比验证

由表7可知，通过新旧经济绩效体系评价结果对比可以发现：与未考虑资源禀赋差异的原体系相比，除矿山D保持排名第一不变之外，其余矿山企业排名均有较大变化，其中矿山A和矿山C排名下降，矿山B和矿山E排名上升。这说明资源禀赋维度指标的加入，在一定程度上弥补了不同矿山品位、矿岩性质以及赋存状态等资源禀赋的差异对于矿山经营状况的影响，使得企业的评价结果得到了修正，更能体现企业自身的管理和经营水平。

表7 矿山企业新旧绩效体系评价结果对比

4 结 论

本文构建的矿山企业经营绩效评价指标体系将BSC与KPI理论相结合，通过指标设计最大化削弱了矿山资源禀赋差异对企业经营情况的影响，更好的反应了企业的实际经营水平以及经营者的管理成效。应用层次分析法和熵值法对模型进行了双层权重赋值分析，充分发挥了主客观赋权法各自的优势，更能体现指标设定的科学性和有效性。

文中以地下矿山的生产方式为依据设计的模型与评价指标体系，应用于同为地下矿山的经营绩效排序有一定的参考意义，但由于露天矿山与地下矿山在采掘和生产等方面的差异过大，不适用于露天地下混合排序。

参考文献

[1] 吴璐．煤炭企业资产结构对经营绩效的影响研究[D]．太原：山西财经大学，2015．

[2] 杨柳婷．基于因子分析的采掘业上市公司财务绩效评价研究[J]．经济研究参考，2014(5)：92-95．

[3] 邢炜．矿山技术经济指标动态优化及其应用研究[J]．中国新技术新产品，2017(1)：118-119．

[4] 段展，李守业，褚广勤,等．关于原矿品位、回收率、尾矿品位之间相关性的分析[J]．黄金，2005，26(9)：41-44．

[5] 薛利民．基于熵值法的煤炭上市公司经营绩效动态评价——以山西为例[J]．生产力研究，2011(10)：83-84．

[6] 冯耀男．矿井开采深度与成本的关系[J]．煤炭经济研究，1990(11)：22-23．

[7] 饶蓝，方勤敏，刘晓艳．BSC与KPI整合的战略绩效指标设计[J]．中国人力资源开发，2009(5)：57-59．

[8] 冯述虎．基于人工神经网络的矿山经营绩效综合评价模型[J]．中国煤炭经济学院学报，2001，15(3)：257-261．

[9] SAATY T L.How to make a decision,The analytic hierarchy process[J].European Journal of Operational Research,1990,48:9-26.

[10] 刘志，李军华，胡克泽,等．熵权法在企业绩效综合评价中的应用[J]．石油化工管理干部学院学报，2008，10(4)：63-65．