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1、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析是一種用來度量多投入多產(chǎn)出決策單元相對(duì)效率的“面向數(shù)據(jù)”的新方法。由于它很少需要各種假設(shè)或其他前提條件,經(jīng)濟(jì)學(xué)、會(huì)計(jì)學(xué)、信息管理、運(yùn)作管理等不同領(lǐng)域的研究者們都利用DEA方法來度量企業(yè)的技術(shù)、管理和規(guī)模效率。近年來DEA方法廣泛應(yīng)用于醫(yī)院、大學(xué)、法院、商業(yè)農(nóng)場(chǎng)等不同行業(yè)以及不同地區(qū)和國(guó)家的效率度量。 本文關(guān)注DEA領(lǐng)域的幾個(gè)熱點(diǎn)問題,在已有研究的基礎(chǔ)上進(jìn)行了拓展。本文的主要?jiǎng)?chuàng)新在于:(1)提出投入導(dǎo)向和產(chǎn)出導(dǎo)向的改進(jìn)
2、超效率模型,從而徹底解決了已有超效率研究仍存在不可行解的情形,并對(duì)數(shù)據(jù)穩(wěn)定性進(jìn)行了靈敏度分析;(2)提出最小調(diào)整幅度的效率改進(jìn)模型,考慮在現(xiàn)有投入產(chǎn)出水平基礎(chǔ)上,如何進(jìn)行最小幅度的調(diào)整,將無效單元投影到有效前沿面上;(3)提出基于偏好產(chǎn)出的資源配置模型,將額外投入配置到多個(gè)單元中,最大限度的提高偏好產(chǎn)出水平;(4)提出兩階段合作效率模型,調(diào)整投入在不同階段的配置,使得兩階段系統(tǒng)的效率最優(yōu);(5)提出基于公共權(quán)重和標(biāo)桿集的兩種集成DEA排
3、序方法。文章的組織結(jié)構(gòu)如下: 首先綜述了數(shù)據(jù)包絡(luò)分析在模型方面的發(fā)展和當(dāng)前研究的進(jìn)展,概括了本文的研究?jī)?nèi)容和框架結(jié)構(gòu)。 其次,為了克服傳統(tǒng)超效率模型存在不可行解的情形,本文提出了VRS假設(shè)下的改進(jìn)超效率模型。當(dāng)傳統(tǒng)模型無可行解時(shí),該模型仍然可行,且得到有效DMUs的超效率;當(dāng)傳統(tǒng)模型有可行解時(shí),該模型得到的結(jié)果與傳統(tǒng)模型的結(jié)果相一致。本文的研究在一定程度上拓展了Malmquist productivity index和D
4、EA benchmarking模型的應(yīng)用范圍。 接著研究如何改變現(xiàn)有的投入產(chǎn)出水平,使得無效單元變?yōu)橛行АL岢隽诵矢倪M(jìn)的一般DEA模型,研究如何通過投入產(chǎn)出的變動(dòng)來幫助決策者進(jìn)行效率改進(jìn),試圖尋找最小調(diào)整幅度的投影路徑來改善無效決策單元的技術(shù)效率,從而使得無效單元投影到有效前沿面,變?yōu)橛行А?然后研究額外投入既定的情形下,如何合理的配置資源,最大限度的提高產(chǎn)出水平。考慮產(chǎn)出中包含決策者偏好和不偏好兩類產(chǎn)出的情形,提出一
5、種改進(jìn)的集中式資源配置模型,以期獲得更多的偏好產(chǎn)出,同時(shí)限制不偏好產(chǎn)出的水平。文中還提出了基于期望效率改進(jìn)的集中式資源配置準(zhǔn)則,以此來評(píng)價(jià)不同資源配置模式之間的優(yōu)劣。本文還研究了復(fù)雜生產(chǎn)中投入的不同配置方式對(duì)整個(gè)生產(chǎn)的效率以及每個(gè)階段效率的影響。分析了投入可在不同階段自由配置的兩階段生產(chǎn)過程,提出了幾何平均最優(yōu)意義下的兩階段合作效率模型。分別討論了非合作環(huán)境下不同階段占據(jù)不同地位的情形,構(gòu)建了基于CCR和BCC模型的兩類幾何平均合作效率
6、模型,對(duì)多階段生產(chǎn)過程的技術(shù)和規(guī)模效率都進(jìn)行了合理的度量。 進(jìn)一步提出一種基于公共權(quán)重的集成DEA模型。同時(shí)考慮所有決策單元,希望找到一組權(quán)重系數(shù),使得所有單元的總體無效程度最小,達(dá)到系統(tǒng)效率最優(yōu)。由于這組權(quán)重是希望所有單元的無效程度最小,即使得系統(tǒng)的無效程度最小,因此可以盡可能消除不同單元對(duì)權(quán)重的不同偏好,從而最大程度的被所有單元接受。另一方面,還提出了考慮決策者偏好的基于標(biāo)桿集的排序方法。 最后對(duì)論文全文作了總結(jié),說
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