并联系统资源和目标配置双准则DEA模型

针对决策单元内部资源和目标配置问题,以并联生产系统为研究对象,研究数据包络分析方法在组织的资源分配与目标设定方面的应用.首先考虑决策单元内部评价的特点:(1)固定投入和固定产出;(2)子单元评价的权重选择之间的关系;(3)内部评价权重选择与决策单元整体评价的关系.在此基础上,提出基于效率与公平的决策单元内部资源和目标配置双准则DEA模型,最后用算例演示其使用,以说明模型的合理性.     

基于DEA-t检验的以企业为主体的科技创新效率评价

以企业为主体的科技创新效率评价是衡量科技投入后的产出水平、资源利用效率并寻找影响科技创新效率的主要因素,为优化资源投入结构打下基础。以企业作为科技投入和产出的主体,通过数据包络分析（DEA）中CCR模型和BCC模型测算中国15个副省级城市科技创新的总体投入产出效率、纯技术效率和规模效率。通过DEA-t检验的方法萃取出显著影响效率的关键指标,找到不同副省级城市各自效率偏低的关键问题。创新与特色一是将保留所有指标的DEA效率测算模型作为基础模型,将逐一剔除单个指标后的DEA效率测算模型作为对比模型。通过t检验,依次检验基础模型与每个对比模型的总体投入效率TE是否存在显著差异。若差异显著,则对比模型中剔除的指标为显著影响效率的关键指标,由此确定了影响科技创新效率的五个关键指标。改变现有研究的数据包络分析（DEA）方法仅仅能测算效率、无法萃取影响效率的关键因素的弊端。二是实证结果表明：显著影响以企业为主体的科技创新效率的关键指标为规模以上工业企业R&D经费内部支出、财政科技经费投入、科技从业人员数、技术市场成交额、规模以上工业企业新产品产值。三是实证结果表明：不同副省级城市导致效率偏低的关键问题大相径庭。如杭州的关键问题是“财政科技经费投入”的冗余率过大,而哈尔滨的关键问题是“规模以上工业企业新产品产值”的产出不足超高。     

基于可变权重的DEA效率评价模型

传统DEA模型将投入、产出权重视为固定变量。为了更合理地对决策单元的效率进行评价,本文研究了如何将有关投入、产出变量的权重的更多信息融入效率评价模型,提出了可变权重的概念,给出了一种基于可变权重的DEA效率评价模型。本文模型是CCR模型的推广。在有关权重信息可得的前提下,本文模型较之CCR模型中效率评价上更为合理。但是,如何准确度量投入、产出权重并将其函数化,是本文方法应用的难点。一个算例分析演示了本文模型。     

基于机会约束随机Index-DEA的投资组合效率评价

传统DEA和分散化DEA是两种常见的非参数评价方法,二者也被广泛应用于投资组合效率评价。已有相关研究通常将风险和期望收益视为投资组合的投入和产出指标,但该投入-产出假设与实际投资过程并不吻合。在实际投资过程中,真实投入应为投资组合的初始财富,产出则是其终端财富。基于新的投入-产出假设,本文对投资组合初始财富进行标准化,将终端财富转化为收益率形式,进而构造随机生产可能集和相应的机会约束随机Index-DEA模型。当投资组合收益率服从联合正态分布时,随机Index-DEA模型被转化为等价的确定性模型,从理论上证明该等价模型的凸凹性,并提出相应的求解算法。最后,利用该随机Index-DEA模型对我国30只开放式基金进行效率评价,验证所提出DEA模型和求解算法的有效性。     

商业银行效率评价研究——基于数据包络分析法的视角

商业银行效率是其在经营活动中投入与产出之间的对比关系,是银行资源配置能力和市场竞争能力的体现。数据包络分析方法是测度银行效率的有效工具,本文在对银行效率定义、效率评价方法进行概述的基础上,详细介绍了数据包络分析法(DEA)的CCR模型、BCC等模型,以期为商业银行效率评价提供一个借鉴的思路。     

基于DEA的房地产业投入效率分析

本文采用数据包络法评价2003~2012年中国35个大中城市房地产业的投入效率。研究表明:我国房地产业投入效率整体偏低,大部分城市房地产业投入出现DEA无效的情况。严格控制土地供应、合理配置房地产投资规模和完善住房保障体系是提高房地产业投入效率的重要途径。     

低碳环境下区域物流产业效率综合研究--基于长江大保护区域19个省的实证分析

以长江大保护区域19个省市物流产业为研究对象,构建评价指标体系;使用三阶段DEA评价模型,对该区的物流产业效率进行了纵向和横向对比分析;采用Tobit计量经济模型,分析外部环境因素对其物流效率的影响程度;并运用Malmquist指数法,对物流效率的发展现状进行动态分析。研究发现,长江大保护区域物流产业发展不均衡,物流效率呈现出"下游高、上游低"的阶梯式分布,规模效率的增长对综合技术效率的提高贡献最大,并且技术进步指数是影响物流效率变动的关键因素。最后提供了相应的建议措施。     

企业家精神的转化效率研究——基于PCA-DEA模型和Malmquist指数分析法

基于4个城市群17个样本城市的面板数据,运用PCA-DEA模型和Malmquist指数,对企业家精神的转化效率进行分析。研究发现样本城市的企业家精神转化效率值显著不同,DEA有效样本占总体的35.29%,整体上未达到最有效的生产前沿,并且转化效率呈现负增长,技术进步是影响转化效率提升的主要因素;非有效DEA区域的投入冗余显示,不同城市企业家精神影响因素转化有效性存在差异,其中金融深度和失业率转化有效性最低,同时这种差异也直接导致企业家精神的不均衡发展。     

基于理想决策单元参照求解策略的DEA交叉效率评价模型

在已有关于DEA交叉效率评价模型中,激进型模型和仁慈型模型会因评价结果不一致而导致实际应用中难以对它们予以抉择的难题;中立型模型虽在形式上规避了前述问题,但其本身存在着理论偏差。针对上述问题,基于TOPSIS的理想点构造方法,提出了一种关于DEA交叉效率评价的新模型,即基于理想决策单元参照求解策略的DEA交叉效率评价模型。该模型不仅具有理论的严谨性,可以规避激进型模型与仁慈型模型之间的选择难题,而且相对于它们而言能够更好地坚持DEA最有利于被评价决策单元的基本思想。数值模拟分析表明新模型具有解决实际问题的较好适用性。     

基于两阶段交叉效率模型的中国商业银行效率评价

为了更好的评价我国商业银行的效率,在传统两阶段DEA模型中引入交叉效率,并对两阶段生产系统的内部结构进行优化,构建了考虑共享投入和非期望产出的两阶段交叉效率模型。最后结合中国16家商业银行2006-2015年的年度报表,分别应用传统的两阶段DEA模型和新模型评价样本银行的效率。结果表明：新模型比传统模型更客观、区分力更强,具有更强的稳定性,更适合用于评价我国商业银行的效率。     

存在保证域的模糊超效率DEA模型

模糊DEA模型是用于解决存在模糊数据的决策单元(DMUs)效率评价问题的,然而现有的模糊DEA模型分辨率低,本文构建了存在保证域的模糊超效率DEA模型,并给出了一种基于截集的求解方法并进行了证明,该模型有效地解决了输入和输出全部或部分为模糊数的决策单元全排序问题。最后给出了一个银行效率评价的实例说明了方法的有效性。     

基于DEA方法的信贷资金区域配置效率评价——以浙江省11市为例

本文运用数据包络模型(DEA),分别选取贷款余额和银行业从业人数作为投入指标,国内生产总值作为产出指标,对浙江省11地市2004～2009年间信贷资金区域配置相对效率进行测算。研究发现,浙江信贷资金区域配置效率呈现出较为明显的"马太效应",且相对于整体较高的纯技术效率,较低的规模效率是限制11市综合效率提升的主因。     

西部地区高技术产业创新效率研究——基于DEA和SFA方法的分析

一、创新效率的研究方法选择1.DEA模型。DEA(Data Envelopment Analysis)方法,即数据包络分析方法,设有n个DMU,每个DMU都有m个投入指标x和s个产出指标y,投入指标的权向量,产出指标的权向量,则第k个DMU的DEA相对绩效k h可以通过求解下面的公式规划问题来求解。     

两阶段生产系统的DEA效率评价模型

数据包络分析(DEA)作为一种数学规划方法,已经被广泛用来评价一个决策单元相对于其它决策单元的效率。经典的DEA模型把决策单元看作一个“黑箱”,对决策单元的内部运行机制不作深入的研究。本文以一个两阶段生产系统为例,从生产系统的内部过程出发,提出一个基于DEA的模型以合理评估该决策单元的相对效率。本文提出的模型实质上是一类特殊的网络DEA模型,其评价原理有别于已有的研究成果,但确实有助于管理者确定生产过程(如供应链)的非有效来源及其效率改进方向。     

基于超效率DEA的能源效率评价模型研究

在全要素能源效率框架下,结合能源系统的特点,构建了以能源消费总量、从业人员数和固定资产折旧为投入指标、经济产值为产出指标的能源效率评价指标体系;基于超效率 DEA方法建立了能源效率评价模型,并对2006年我国30个区域进行了实证研究;最后,通过规模收益分析和能源效率影响因素分析,探讨了我国区域能源效率的改进途径.     

带权重约束的DEA超效率评价模型及其应用研究

针对产学研协同创新项目的相对效率比较问题,数据包络分析（DEA）法是比较有效的数量分析方法。但DEA法所构建的优化模型中,由于约束条件没有充分考虑评价指标体系内部指标之间客观存在的内在权重大小信息,从而导致模型过分强调了评价单元的投入产出特征差异,甚至出现了原本非常重要的指标其权重却为0的不合理现象。本文提出DEMATEL法和数据包络分析法有机结合的思想,将运用DEMATEL法获得的指标之间内在的权重大小信息,纳入DEA法非阿基米德无穷小量ε限制的CCR模型及其超效率模型的约束条件,创新模型的可行域,构建了权重约束型ε-CCR模型和超效率ε-CCR模型。并以美国2014-2015年度国家科学基金会产学研合作研究中心发布的年度报告数据,对美国71个以高校为主导的产学研协同创新中心的相对效率进行了实证分析。实证结果显示,权重约束型超效率ε-CCR模型比没有权重约束的超效率ε-CCR模型更有效,不仅能对多个评价单位进行全排序,而且能克服无权重约束的超效率ε-CCR模型存在的评价结果不合理现象。这些结果有助于进一步推动DEA法的理论创新和应用推广,并能为多投入多产出项目的决策提供新的方法,使实际问题决策更合理更科学。     

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。     

基于城市差异系数的城市商业银行效率评价模型及实证研究

本文选用了国内GDP、各产业产值、社会消费品零售额等8个与银行产出高度相关的城市经济指标,利用回归分析和TOPSIS方法计算出与城市商业银行产出相对应的城市差异系数,并提出基于城市差异系数的改进DEA模型,对上海银行等五家城市商业银行进行了效率评价.本研究的特点一是用城市差异系数对DEA模型进行改进,从而消除了城市经济差异对城市商业银行效率评价的影响.解决了以往在城市商业银行效率的评价研究中忽略地域性经济差异而导致评价结果大大失真的问题.二是利用回归分析给出与每一项银行产出相对应的一套指标体系,采用TOPSIS方法计算出对应于每一套指标体系的城市差异系数,从而增强了城市差异系数与产出指标的相关性,使用于评价城市商业银行效率的城市差异系数的计算更为科学有效.三是将城市商业银行与全国性银行一起进行综合效率评价,从整体排序中挑出各城市商业银行的效率值及相对位置,从而得到各城市商业银行之间的效率排序.解决以往研究由于样本容量较少只对单要素指标进行对比分析而不能进行综合效率评价的问题.     

基于DEA模型的商业银行效率评价研究

DEA模型是一种有效地处理多投入多产出的效率评价模型。运用DEA模型对商业银行进行效率评价能够综合地考察商业银行经营管理情况,并通过选择合适的投入产出指标,直接指明与最佳银行相比,被评价银行在哪些投入产出项目上有差距,从而可以找出改进被评价银行经营效率的最佳途径。     

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。