基于非参数投入前沿面的Malmquist生产率指数研究

本文采用生产前沿面理论及其非参数方法,对假定产出确定条件下投入压缩的生产率指数──基于投入前沿面的Malmquist生产率指数进行了理论与测度方法研究。通过规模收益不变且要素自由(C,S)前沿面条件下的技术效率、距离函数及其非参数模型的分析,本文给出了基于非参数(C,S)投入前沿面的Malmquist生产率指数的非参数测度模型,并从技术变化和资源配置效率变化两个方面进行了分解。     

一种新的基于双前沿面的交叉效率方法及其应用

本文将双前沿面效率评价的思想引入到传统交叉效率模型中,同时,针对双前沿面交叉效率方法中仁慈型和激进型交叉效率策略无法抉择,以及这两种交叉效率策略的应用范围有限的不足,提出了一种新的基于双前沿面的交叉效率方法。该方法的基本思想是选取一个理想决策单元和负理想决策单元,使用被评价决策单元的权重来计算理想决策单元和负理想决策单元的效率,并使被评价决策单元的效率尽可能接近理想解的效率,同时,尽可能远离负理想解的效率。根据该思想,分别在乐观前沿面和悲观前沿面下求解交叉效率值并进行集结,避免了由于前沿面的选择不同导致的差异以及决策者对仁慈型和激进型交叉效率策略进行抉择的困难。最后,将本文方法与现有方法进行对比分析,并将本文方法应用于我国东部地区10个省(直辖市)的创新效率评价中,以验证方法的有效性。     

基于上市公司数据的中国钢铁产业产能效率分析

运用规模报酬可变的DEA模型和Malmquist指数方法,从产能和产出的角度对27家上市公司2000～2009年产出效率进行了分析,综合考察了这一时期中国钢铁产业的产能效率状况。研究结果表明,2000～2009年中国钢铁产业技术效率和动态效率都较低,存在大量的生产能力闲置。其中,较大规模企业技术进步明显,但存在较为严重的劳动力松弛;较小规模企业动态效率较高,但技术变动能力相对较差。由此,中国钢铁产业应充分利用现有的生产能力,以有利于技术效率的提升;保持产业政策的平稳以及增强企业的适应性,以有利于动态效率的提升。     

基于完全包络面的DEA Super效率评价方法

为了对决策单元进行公平、合理、完全的排序,提出一种考虑完全包络面的DEA Super效率评价方法.讨论包络面的选取与DEA效率值的关系,提出完全包络面的概念,并在等产出图上演示了最优前沿面、最劣前沿面与完全包络面的区别和关系;提出基于最劣前沿面的Super效率DEA模型,给出基于完全包络面的DEA Super效率评价排序模型,目标函数包含决策单元的最优效率和最劣效率两部分.该方法用于决策单元的排序,同时考虑最符合与最不符合决策单元自身偏好的权重体系;该方法用于决策单元的效率排序,能获得比较合理的排序结果,可以实际应用于各种决策单元排序中.     

基于数据包络分析的风险投资环境有效性研究

各地区特有的经济、科技、金融等环境构成了当地的风险投资环境体系,风险投资环境体系的改善会直接促进当地风险投资的发展。将数据包络方法(DEA)应用到地区风险投资环境评价中,对我国19个省份(直辖市)的风险投资环境有效性进行了实证研究,并对风险投资环境非DEA有效的地区提出了相应的发展建议。     

基于数据包络分析的综合因子绩效评价模型

本文在数据包络分析(简称DEA)进行效率分析的原理上,将由DEA得到的实际有效生产函数与理论生产函数结合起来,提出了工业企业或地区工业发展的综合因子绩效评价模型.综合因子绩效评价方法概括综合了现用绩效指标,能在同一标准下对多决策单元在多时期内的绩效进行指标评价和相对绩效评价,后者能消除客观基础条件对绩效评价的影响;在决策单元的基础条件差异复杂时,两种评价方法互为补充,评价结果能准确反映决策者的业绩和评价单元的发展能力.     

评价电信企业客户满意度动态变化的Malmquist指数

介绍了基于DEA模型的M alm qu ist指数,并在此基础上提出了一种评价电信企业客户满意度动态变化的M alm qu ist指数评价法。运用M alm qu ist指数从纯技术效率、技术变化和主因素生产率等方面,对A省移动通信公司的17个分公司客户满意度的动态变化进行了有效性评价,并指出该公司今后应该通过技术创新和提高技术效率来改善客户满意度。     

基于数据包络分析的中国城市创新能力评价

针对城市创新能力的应用背景,构建了重点城市创新能力的评价指标体系,其中包括人才培养和科技创新两个创新阶段,提出了综合考虑共享投入和分阶段产出的两阶段数据包络分析模型,对国内52座重点城市的总体和单阶段的创新能力进行了有效评价和区分。研究结果发现,长三角和珠三角区域的创新能力在全国范围内具有优势,而创新效率相对较低的城市主要分布于中部、西南和西北的部分地区。实证分析为这些城市进一步提高自身的科技创造和研发创新水平提供重要的参考价值和指导意义。     

数据包络分析中变量分类研究评述

数据包络分析的研究历史与研究者对于变量特性的认知历史是紧密联系在一起的。在数据包络分析的早期研究中,所有的投入或者产出变量都被视为可数量化、可自由处置、单角色的等。研究者逐渐认识到有些变量是不可数量化的、非自由处置的、双角色的,因此,不同目的的DEA模型被提出并加以研究。本文对数据包络分析中有关变量分类的研究进行系统性评述。     

基于分段参数型DEA前沿面的投入—产出型技术效率

由传统DEA模型可以直接测算投入固定(产出固定)的条件下,面向产出(投入)的技术效率。尽管加型DEA模型同时考虑了投入和产出的松弛,但却不能像传统模型一样直接测算投入—产出型技术效率。为了直接由加性模型测算投入产出型技术效率,本文将利用DEA有效决策单元建立分段参数型DEA生产前沿面,并根据古典技术效率的定义,解决投入产出型技术效率的测算问题。研究发现,这种效率实质上是产出型技术效率与投入配置效率的乘积。由于同时考虑了投入和产出的技术无效性,与其它类型的技术效率相比,这种投入产出型技术效率的可分性更强。     

Malmquist productivity index based on common-weights DEA: The case of Taiwan forests after reorganization

The performance of a decision making unit (DMU) can be evaluated in either a cross-sectional or a time-series manner, and data envelopment analysis (DEA) is a useful method for both types of evaluation. In order to eliminate the inconsistency caused by using different frontier facets to calculate efficiency, common-weights DEA models have been developed, under which a group of DMUs can be ranked for a specific period. This study proposes a common-weights DEA model for time-series evaluations to calculate the global Malmquist productivity index (MPI) so that the productivity changes of all DMUs have a common basis for comparison. The common-weights global MPI not only has sound properties, but also produces reliable results. The case of Taiwan forests after reorganization shows that the MPIs calculated from the conventional DEA model produce misleading results. The common-weights global MPI approach, on the other hand, correctly identifies districts with unsatisfactory performance before the reorganization and those with unsatisfactory productivity improvement after the reorganization.     

基于DEA理论的ANP/BOCR方案评价值综合集成新方法

网络分析法(ANP)是一种能够有效处理复杂决策问题的多准则决策方法。然而现有ANP文献在对收益、机会、成本、风险(统称为BOCR)评价值综合集成时会因评价值之间的不匹配而可能得出错误的方案排序结果和绩效表示。为克服上述缺陷,本文基于数据包络分析理论提出一种新的针对ANP/BOCR评价值的综合集成方法,使用摆幅置权区间估计方式反映出了决策者在判断BOCR相对权重时所面临的不精确性和模糊性。实例验证结果表明,所提方法对BOCR评价值的处理更符合实际情况。     

基于DEA的高等学校内部院系绩效评价

内部院系绩效评价是高等学校加强内部管理的关键。本文利用X大学的数据,采用数据包络分析法对有关院系的办学绩效进行评价,得出了各学院的总体技术效率、纯技术效率和规模效率值,对有关投入产出指标的松弛量进行了分析,从而指明了调整内部院系资源配置和改进绩效的方向,最后对研究模型的敏感性进行了分析,结果表明模型具有较高的效度。     

企业研发效率测度与比较——以中国各地区大中型工业企业数据为例

研发效率的高低是影响企业研发决策和经济增长效率的重要因素。已有研究在选择分析方法的时候往往只是根据主观判断,并没有给出明确和客观的理由。而且由于在样本区间、指标选择和数据处理等方面存在较大差异,不同研究之间难以进行直接比较,其核算结果也不能作为判断哪种方法有效的依据。本文在相同的样本区间、指标选择和数据处理前提下,针对中国各地区大中型工业企业1996—2005年的面板数据样本,利用索洛剩余核算、随机前沿分析和数据包络分析等方法对中国企业的研发效率进行评价。通过不同指标和方法的分析比较,可以得到相对更为全面和准确的测度,从而对中国企业的研发行为及效率做出较为客观的评价。     

Predicting project approvals: A case of grants from the National Science Council of Taiwan

Project selection is an important task for organizations in achieving their missions using limited budgets and resources. Whether or not a project will be approved is also of primary concern to the applicants. This paper predicts whether a project will be approved for cases where the criteria for evaluating it are known while the scoring system is not. The idea is to construct a frontier function for the approved projects from past performance on the criteria. The relative distance between a proposed project and the frontier serves as an indicator of the possibility that the project will be approved. Data from the Management II Division of the National Science Council of Taiwan in the Topic Research Project are collected to illustrate this approach. From the percentile of the distance measure, an applicant is able to predict the possibility that their project will be approved. Since professors with different levels of experience and different research areas have different research performance, these factors are taken into account in the prediction. A Malmquist productivity index analysis is also conducted to investigate the performance improvement of the applicants in research between two periods.     

基于偏好DEA模型的中国纺织业效率评价

基于具有输入输出指标偏好信息的数据包络分析模型评价中国纺织工业的效率,给出了描述规模报酬不变和规模报酬可变假设的DEA模型及其对偶规划的一种形式。模型克服传统DEA模型应用中常见的决策单元权重为零进而高估决策单元效率的不合理现象,有效地测算了中国31个地区纺织工业的经济运行效率,并分析了地区间效率水平差异的原因。利用各决策单元在经验生产前沿面上的投影点,估计了中国纺织工业的随机生产前沿函数,最后用效率弹性线性递减模型分析了销售收入、人均资产、台港澳和外商投资对各地区效率的微观影响关系。     

Knowledge Diversity,Turnover, and Organizational‐Unit Productivity: An Empirical Analysis in a Knowledge‐Intensive Context

We examine the role of knowledge diversity among unit members on an organizational unit's productivity. Utilizing a proprietary data set of corrective maintenance tasks from a large software‐services firm, we investigate the impact of two key within‐unit diversity metrics: interpersonal diversity and intrapersonal diversity. We analyze the independent influence of interpersonal diversity and the interactive influence of interpersonal diversity and intrapersonal diversity on organizational unit's productivity. Finally, we examine how diversity moderates productivity of an organizational unit when employee turnover occurs. Our analysis reveals the following key insights: (a) interpersonal diversity has an inverted U‐shaped effect on organizational unit's productivity; (b) intrapersonal diversity moderates the influence of interpersonal diversity on organizational‐unit productivity; (c) at higher levels of interpersonal diversity, rate of decrease in productivity of the organizational unit due to turnover is higher. We discuss the resulting theoretical and managerial insights associated with these findings.