基于五维平衡计分卡的煤炭企业绩效评价方法研究
发布时间：2021-09-25 16:52
煤炭资源作为基础性资源在我国能源生产和消费中占主导地位,随着近十年来的快速发展,我国煤炭企业在取得显著经济效益的同时,其自身绩效管理水平中存在的问题也逐渐暴露出来,即以财务指标考核为主、缺乏环境保护意识,这些问题严重影响了企业自身的发展。为此,急需构建一套结合煤炭企业特性、适应煤炭企业发展的绩效评价体系来全面衡量煤炭企业绩效管理水平。基于此,本文在传统四维度的平衡计分卡上增加了环境维度,以期构建五维平衡计分卡的煤炭企业绩效评价体系。在构建五维平衡计分卡的煤炭企业绩效评价体系时,通过梳理相关国内外文献,确定出构建煤炭企业绩效评价体系的步骤及方法。首先是选取评价指标,基于对财务、客户、内部流程、学习成长、环境五个维度的分析,初步选出44个评价指标构成备选指标库,通过模糊德尔菲法对初步选出的指标进行筛选,建立了包含1个目标层、5个二级指标和17个三级指标的煤炭企业绩效评价指标体系;其次,采用问卷调查的形式,收集专家对各评价指标相对重要性的打分结果,通过网络层次分析法对打分结果进行判断矩阵的构建并进行一致性检验,确定出各指标的权重;最后,采用Topsis综合评价法构建煤炭企业绩效评价模型,并以...
【文章来源】：西安科技大学陕西省
【文章页数】：71 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
煤炭企业绩效评价的网络层结构
西安科技大学硕士学位论文30表4.11基于环境维度B5的主维度比较矩阵B1B2B3B4B5权重B1111/21/21/30.1105B211/21/21/20.1220B3111/20.2094B411/20.2094B510.3487CR=0.0116根据上表可以看出，每个维度下的一致性检验结果都小于0.1，表示元素组之间的影响关系可以接受。在完成元素组矩阵后，需要对各元素间的相互关系进行一致性检验，SuperDecision软件对结果进行分析，得到各个模型的一致性检验值。其中，各算数值均符合一致性检验结果，所有的检验值都小于0.1，表明该矩阵可以接受，所以分析出的权重是有效的。4.2.3获得未加权超矩阵和加权超矩阵未加权超矩阵是考虑所有元素之间的关系后，把所有元素的相互影响关系通过两两比较而得出的，其意义在于可以分析某一元素集中的元素对次准则的影响程度排序。矩阵中的每列均是以某元素为次准则的排序权重，即未加权矩阵是由每个元素集中的元素对次准则的影响权重组成的，由SuperDecision软件得出的未加权超矩阵如图4.3所示。图4.3基于SuperDecision的未加权超矩阵
033.025.000.000.000.020.000.033.040.025.033.000.000.000.032.028.019.050.060.046.000.050.000.140.017.024.021.000.000.050.050.012.023.017.025.020.017.000.000.000.020.017.020.025.067.000.050.050.017.012.017.000.020.014.000.050.000.040.033.017.030.000.000.000.000.039.037.047.025.000.023.000.000.000.000.0W未加权超矩阵体现的仅仅是元素集内的权重，这就需要将未加权矩阵通过跨元素集来实现各元素对整个目标的权重。通过对元素集的两两比较，得出了各元素集的相对重要性权重，得出元素集的加权矩阵，如图4.4所示。图4.4基于SuperDecision的加权超矩阵加权超矩阵W如下：
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于ANP-TOPSIS的煤矿风险预控管理体系有效性评估[J]. 石甜,李新春,乔万冠,刘全龙. 煤矿安全. 2019(03)
[2]基于拓展型BSC-FANP模型的煤炭企业绩效评价[J]. 安景文,朱伟,李松林,孙雅轩. 统计与决策. 2018(18)
[3]基于SEM-FVIKOR的煤炭企业绩效研究[J]. 安景文,朱伟. 煤炭技术. 2018(09)
[4]供给侧改革下煤炭企业绩效评价指标体系研究[J]. 郝书婕,赵瑜,姜丰,孔佳惠,李延莉. 商业会计. 2018(12)
[5]基于SEM的煤炭企业绩效评价研究[J]. 朱伟,安景文,赵嘉丽,王金鹤. 中国煤炭. 2018(04)
[6]企业环境绩效:评价与实证研究[J]. 余怒涛. 会计之友. 2017(18)
[7]低迷市场下我国煤炭上市公司经营绩效评价[J]. 吕靖烨,夏萌阳,张金锁. 会计之友. 2017(08)
[8]煤炭企业EVA综合平衡计分卡业绩评价体系的构建[J]. 樊瑞. 神华科技. 2017(02)
[9]功效系数法在煤炭企业绩效评价中的应用——以“潞安环能”为例[J]. 毕钰. 经济师. 2017(02)
[10]基于模糊层次分析法煤炭运输路径优化研究[J]. 王芙蓉,黄凯,王凯. 铁道经济研究. 2016(04)
硕士论文
[1]基于平衡计分卡的煤炭企业绩效评价研究[D]. 王景波.山东科技大学 2007
本文编号：3410095
【文章来源】：西安科技大学陕西省
【文章页数】：71 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
煤炭企业绩效评价的网络层结构
西安科技大学硕士学位论文30表4.11基于环境维度B5的主维度比较矩阵B1B2B3B4B5权重B1111/21/21/30.1105B211/21/21/20.1220B3111/20.2094B411/20.2094B510.3487CR=0.0116根据上表可以看出，每个维度下的一致性检验结果都小于0.1，表示元素组之间的影响关系可以接受。在完成元素组矩阵后，需要对各元素间的相互关系进行一致性检验，SuperDecision软件对结果进行分析，得到各个模型的一致性检验值。其中，各算数值均符合一致性检验结果，所有的检验值都小于0.1，表明该矩阵可以接受，所以分析出的权重是有效的。4.2.3获得未加权超矩阵和加权超矩阵未加权超矩阵是考虑所有元素之间的关系后，把所有元素的相互影响关系通过两两比较而得出的，其意义在于可以分析某一元素集中的元素对次准则的影响程度排序。矩阵中的每列均是以某元素为次准则的排序权重，即未加权矩阵是由每个元素集中的元素对次准则的影响权重组成的，由SuperDecision软件得出的未加权超矩阵如图4.3所示。图4.3基于SuperDecision的未加权超矩阵
033.025.000.000.000.020.000.033.040.025.033.000.000.000.032.028.019.050.060.046.000.050.000.140.017.024.021.000.000.050.050.012.023.017.025.020.017.000.000.000.020.017.020.025.067.000.050.050.017.012.017.000.020.014.000.050.000.040.033.017.030.000.000.000.000.039.037.047.025.000.023.000.000.000.000.0W未加权超矩阵体现的仅仅是元素集内的权重，这就需要将未加权矩阵通过跨元素集来实现各元素对整个目标的权重。通过对元素集的两两比较，得出了各元素集的相对重要性权重，得出元素集的加权矩阵，如图4.4所示。图4.4基于SuperDecision的加权超矩阵加权超矩阵W如下：
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于ANP-TOPSIS的煤矿风险预控管理体系有效性评估[J]. 石甜,李新春,乔万冠,刘全龙. 煤矿安全. 2019(03)
[2]基于拓展型BSC-FANP模型的煤炭企业绩效评价[J]. 安景文,朱伟,李松林,孙雅轩. 统计与决策. 2018(18)
[3]基于SEM-FVIKOR的煤炭企业绩效研究[J]. 安景文,朱伟. 煤炭技术. 2018(09)
[4]供给侧改革下煤炭企业绩效评价指标体系研究[J]. 郝书婕,赵瑜,姜丰,孔佳惠,李延莉. 商业会计. 2018(12)
[5]基于SEM的煤炭企业绩效评价研究[J]. 朱伟,安景文,赵嘉丽,王金鹤. 中国煤炭. 2018(04)
[6]企业环境绩效:评价与实证研究[J]. 余怒涛. 会计之友. 2017(18)
[7]低迷市场下我国煤炭上市公司经营绩效评价[J]. 吕靖烨,夏萌阳,张金锁. 会计之友. 2017(08)
[8]煤炭企业EVA综合平衡计分卡业绩评价体系的构建[J]. 樊瑞. 神华科技. 2017(02)
[9]功效系数法在煤炭企业绩效评价中的应用——以“潞安环能”为例[J]. 毕钰. 经济师. 2017(02)
[10]基于模糊层次分析法煤炭运输路径优化研究[J]. 王芙蓉,黄凯,王凯. 铁道经济研究. 2016(04)
硕士论文
[1]基于平衡计分卡的煤炭企业绩效评价研究[D]. 王景波.山东科技大学 2007
本文编号：3410095
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