综合网络DEA模型有效性理论分析

针对综合DEA模型无法反映系统内部子过程的相互作用对绩效的影响,提出一种综合网络DEA模型,并给出该混合模型的相关定义及定理,得到综合网络DEA模型由参数取值不同,各(弱)网络DEA有效性间的关系;指出了综合网络DEA有效的决策单元,也为评价决策单元总体有效性的综合DEA有效,同时该单元内部子过程也均为综合DEA有效;证明决策单元为(弱)综合网络DEA有效时,评价决策单元总体有效性的综合DEA最优解与相应综合多目标规划的(弱)Pareto解之间的对应关系。这些结果进一步丰富了DEA有效性理论。     

改进的DEA模型及其在地区行业经济评价中的应用

针对传统 DEA模型不能对有效决策单元做进一步评价这一缺点 ,本文通过重新定义生产可能集 ,提出一种改进的 DEA模型 (简称 MDEA) ,实现了对所有决策单元效率的充分评价与排序。在地区行业经济评价中的应用验证了该模型的有效性。     

一类基于半自由处置变量的DEA模型

首先基于具有多输入(或输出)的决策单元的实际背景,将输入(或输出)变量区分为自由处置变量、非自由处置变量和半自由处置变量,并建立新DEA模型.新DEA模型既考虑被评决策单元在进行效率评价时,根据自身实际需要对不同输入(或输出)变量进行不同比例的分项控制,又考虑非有效的决策单元在效率改善时,使DEA评价结果形成的建议是切实可行的.最后通过商业银行数据以演示新模型.     

基于半自由处置变量的链型系统DEA模型

对网络数据包络分析(DEA)模型的一个特例即链型系统的DEA模型进行研究。传统DEA模型总是假设非有效的决策单元的所有输入(或输出)可以同比例改变以提高性能,但这并不符合所有的情形。在两阶段生产系统DEA模型中引入半自由处置变量,建立新模型。新模型将使非有效的决策单元和子决策单元可以根据管理需要有目的地分比例控制各输入和输出变量,一个简单的例子证明了模型比之传统方法更能发现非有效的决策单元并指明其性能改善的方向。最后,该方法被运用到商业银行效率评价的实践中。     

基于VRS的SE-DEA模型可行性的研究

通过一种改进的DEA模型——SE-DEA模型可以对决策单元进行充分比较和排序，但在可变规模收益(VRS)条件下，这种模型可能不存在可行解，定义了超有效和强超有效决策单元，对基于VRS的SE-DEA模型的可行性进行了研究，证明了评价某决策单元的SE-DEA(VRS)模型是不可行的充分必要条件是该决策单元为超有效，给出了用SE-DEA(VRS)模型对决策单元进行评价与排序的方法步骤，将决策单元按强超有效、超有效、一般有效和非有效进行排序，最后将这些理论与方法应用于评价产业经济相对有效性的实际。     

DEA方法的效率悖论与数据短尾现象

通过实例分析发现许多重要DEA模型给出的评价结果都可能存在效率悖论,即随着评价标准的提高,一个决策单元的效率值反而会增大.为了探究DEA效率悖论产生的原因及解决办法,首先通过实例证明一些最重要DEA模型(包括CCR模型、BCC模型、FG模型、ST模型)给出的评价结果均可能存在效率悖论.然后,从理论上解释了DEA效率悖论产生的根源在于决策单元数据的短尾现象,并给出了判定存在数据短尾现象的方法.同时,给出了一种修正的DEA模型,该模型不仅可以克服DEA效率悖论的出现,而且还能有效提高DEA方法对效率测算的准确性.最后,应用2000-2014年的中国省级经济数据对相关模型进行了比较研究.     

基于超效率DEA模型的交叉效率评价方法

针对交叉效率评价方法中综合效率评价值为1的决策单元不唯一导致的无法比较问题,提出了基于超效率DEA模型的交叉效率评价方法,该方法得到的结果是超效率DEA评价值的均值,而且综合效率评价值大小分布更加合理,能够实现决策单元的全排序.     

基于改进DEA模型的工业企业技术创新能力评价

针对传统数据包络分析(DEA)方法的C2R模型存在的无法对有效的决策单元加以区分以及输入和输出指标权重分配不合理问题,通过引入两个虚拟决策单元,建立了区分有效决策单元的改进DEA模型.利用该模型可以求得各决策单元的公共权向量,从而实现了对所有决策单元的区分和排序.通过将该模型应用于工业企业技术创新能力评价,验证了该模型可以区分传统C2R模型求得的有效决策单元,并使对决策单元的评价更为合理.     

基于扩展有效的逆DEA模型

为了克服决策单元在有效性的评价和排序方面占主导地位的缺陷,在扩展DEA模型的基础上,对于输出减少时的逆DEA问题进行了讨论.通过求解相应的多目标规划问题(VP),得到了多目标规划(VP)的Pareto弱有效解与评价减少了输出的决策单元的规划问题的最优值之间的一些相关性质.对于决策单元为弱DEA有效的情形,也进行了类似的讨论.最后用数值实例加以说明.     

具有多属性决策单元的有效性分析方法

DEA方法是评价同类决策单元有效性的一种重要方法,但许多情况下被评价单元可能具有多类决策单元的属性,传统DEA方法在评价该类问题时遇到了困难。针对多属性决策单元的有效性评价问题,采用多类样本单元合成不同属性生产可能集合的方法,首先给出了评价具有两种属性决策单元有效性的DEA模型(Twi)和相应的Twi-DEA有效性概念。分析了多属性决策单元的投影性质,以及(Twi)模型和传统DEA模型的关系。在此基础上,给出了具有多重属性决策单元有效性评价的一般模型(Mul),并讨论了相关性质。     

广义参考集DEA模型及其相关性质

由于传统数据包络分析（data envelopment analysis, DEA)方法的“评价参照系”是有效决策单元,即传统DEA方法只能获得和有效决策单元比较的信息,而实际上人们需要比较的对象不仅仅限于“优秀单元”,还可能是“一般单元”（如录取线）、“较差单元”（如可容忍的底线）或者某种特殊单元（如选定的样板、标准或某些特定对象）,而传统DEA方法无法评价这些问题。为此,给出一种适用于上述所有情况的广义DEA方法,并探讨其相关性质,主要包括基本的广义参考集DEA模型和广义DEA有效性概念;广义DEA有效性含义和广义DEA有效性的判断方法;广义参考集DEA方法与传统DEA方法的区别与联系。     

The data envelopment analysis model with intersection form production possibility set

The data envelopment analysis (DEA) model is used to evaluate the relative economic efficiency of a given set of decision making units (DMUs). In this paper, the DEA production possibility set is transferred from the conventional sum form into the intersection form which is represented by a linear inequality system. Although it is time consuming to obtain the intersection form of the production possibility set, it suggests a new angle to investigate the properties of DMUs and to extend the DEA research further beyond the efficiency measurement. Following the intersection form, the analytical formula of the efficiency indicator and projection is given. Various aspects of technical efficiency, returns to scale and evidence of congestion of the DMUs are studied. The relationship between the weak DEA efficiency and the weak Pareto solution is discussed. Finally, a procedure for DMU grouping is proposed to help the decision makers for better resource reallocation and strategy adjustment.     

基于莫氏指数的中国动态工业用水绩效分析

基于数据包络分析(data envelopment analysis，DEA)的全要素水使用效率分析存在两点不足，其一是全要素生产率框架下过度估计了水使用效率；其二是该方法所评价的水使用效率是静态的.利用数据包络分析法，在固定水资源使用的情况下，分析了相对水使用效率；在此基础上结合Malmquist指数，构建了动态水绩效指数，并将该指数分解为水使用效率影响与水使用技术变化影响，运用该绩效指数对1999-2005年中国31个省、市、自治区工业水绩效进行了分析，结果显示，导致水绩效低下的原因主要是由于水使用效率过低.     

Robust data envelopment analysis based MCDM with the consideration of uncertain data

The application of data envelopment analysis (DEA) as a multiple criteria decision making (MCDM) technique has been gaining more and more attention in recent research. In the practice of applying DEA approach, the appearance of uncertainties on input and output data of decision making unit (DMU) might make the nominal solution infeasible and lead to the efficiency scores meaningless from practical view. This paper analyzes the impact of data uncertainty on the evaluation results of DEA, and proposes several robust DEA models based on the adaptation of recently developed robust optimization approaches, which would be immune against input and output data uncertainties. The robust DEA models developed are based on input-oriented and outputoriented CCR model, respectively, when the uncertainties appear in output data and input data separately. Furthermore, the robust DEA models could deal with random symmetric uncertainty and unknown-but-bounded uncertainty, in both of which the distributions of the random data entries are permitted to be unknown. The robust DEA models are implemented in a numerical example and the efficiency scores and rankings of these models are compared. The results indicate that the robust DEA approach could be a more reliable method for efficiency evaluation and ranking in MCDM problems.     

中国高技术产业研发创新效率研究——基于资源约束型两阶段DEA模型的新视角

针对传统数据包络分析（DEA）模型的不足,结合高技术产业研发创新过程的特征,将其研发创新过程分解为技术开发和经济转化两个前后相续的子阶段,考虑“子阶段之间的关联关系”和“初始投入在两个子阶段间的分配结构”,构建了资源约束型两阶段DEA模型,从而实现了对高技术产业研发创新效率测算方法的改进,运用该模型实证测评了中国高技术产业17个细分行业研发创新的整体及各子阶段的效率,并同时得到初始投入的配置信息. 与现有研究相比,该模型突破了传统DEA模型无视高技术产业研发创新系统内部组织结构的限制. 实证结果表明：中国高技术产业17个细分行业不论是从研发创新整体上,还是从研发创新的两个子阶段,效率值都偏低,均有很大的提升空间;根据高技术产业研发创新两阶段效率矩阵图可知,除了电子计算机外部设备制造业等3个细分行业属于高效集约型研发创新,大部分行业表现为两个子阶段效率双差或一强一差;根据17个细分行业所隶属的5个产业大类来分析,电子计算机及办公设备制造业研发创新过程的整体效率最高、航空航天器制造业最低.     

具有非期望输出决策单元相对有效性评价的DEA模型

从生产可能集入手，将非期望输出直接反映到生产可能集中，并根据有效性的原理将决策单元的非期望输出和期望输出一起来进行相对有效性分析，并得到相应的面向输出的ＤＥＡ评价模型．     

基于期望值方法的随机DEA综合模型及应用

对环境约束下包含不可控输入、非期望输出的DEA综合模型的相对有效性进行研究．给出决策单元有效的定义及定理。进一步提出了随机条件下决策单元的期望有效性指数概念和相对有效性评价的期望值方法，最后给出了计算实例。     

数据包络分析模型在项目评价中的应用

本文应用数据包络分析模型对区域项目发展选优进行了综合评价比较研究, 优选了重大项目作为区域经济技术发展的启动点和技术开发改造的先行项目, 对于寻求区域经济技术发展的重点具有重要的实践指导意义, 文中先简要介绍了数据包络分析方法、模型体系以及选用背景, 建立了评价指标集, 并应用于江西省星子县经济技术发展战略研究中对43个重点项目(已先期从各行业中优选出来)进行了综合评价, 并就不同模型所得结果进行了分析比较, 此外还与其他模糊评价法的评价结果进行了分析, 最后优选出10个重大项目, 得到了较好结果, 现已全部实施, 实施结果表明十大项目经济效益颇佳, 有的生态效益较好, 受到当地政府的赞扬。