产出资源配置效率的参数测度与非参数测度及其比较分析

投入压缩和产出扩张是生产资源配置效率改进的两个基本途径 .本文基于前沿生产函数理论研究了产出资源配置效率的 C- D生产函数参数测度模型与非参数测度模型 ,根据微观经济学理论研究了产出效率分解 ,并通过实证测算分析验证了产出资源配置效率理论与方法的正确性和实用性 ,比较了两种方法的差异和各自的特点.     

包含共享投入与自由中间产出的技术创新两阶段DEA效率评价

关联两阶段DEA模型能够打开技术创新"黑箱"进入过程内部,评价不同阶段以及过程整体的效率,成为客观分析技术创新效率的重要工具。基于两阶段三时期的技术创新过程假设,建立了包含共享科技资源投入和自由中间产品产出的两阶段DEA效率评价模型,并将其应用于我国按注册类型分类的大中型工业企业技术创新效率的测度与分解中。与忽略或者单独考虑共享投入和中间产品产出结构问题的关联两阶段DEA模型相比,本文提出的模型能够同时考虑技术创新投入与产出的复杂结构,体现出更强的子阶段效率判别能力和更优的效率测度调整能力。应用分析验证了模型的可行性和有效性。     

共享投入型关联两阶段生产系统的网络DEA效率测度与分解

"黑箱"视角下的标准数据包络分析(DEA)因忽略中间产品转化信息及投入要素在各子过程中的配置信息,无法体现决策单元的实际生产技术,自然不能提供有效的效率绩效测度.分别在固定规模报酬和可变规模报酬假设框架下,充分利用中间产品的转化信息与投入要素的配置信息,构建了存在共享投入的关联两阶段生产系统效率的网络DEA效率测度与分解模型.建模方法遵循客观评价的原则,无需事先主观设定子效率和系统效率之间的组合关系,且可通过事后分解确立二者之间的凸线性组合关系.此外,建模方法具有很好的扩展性,可被直接用来构建含有更加复杂转化结构的生产系统的效率测度与分解模型,为多阶段投资以及多阶段供应链运作等复杂生产系统的整体效率测度与分解提供了有效的分析途径.一个关于银行投资过程的实例被用来验证建模思想的合理性和优越性.     

中国港口X-效率测度

结合我国港口现状,从港口企业角度出发,找出影响港口X-效率的主要因素,构建港口X-效率评价指标体系, 借助随机边界模型建立了中国港口上市公司X-效率测度模型,弥补现有文献对港口X-效率理论研究的空白. 在此基础上,采用代表我国五大港口群的深赤湾A等13家典型港口上市公司相关数据进行实证研究,验证了我国港口上市公司的X-效率的内部激励制度等主要影响因素.最后,提出了从改革员工激励薪酬、企业所有权制度等角度提升我国港口上市公司X-效率的对策.     

中国港口Ⅹ-效率测度

结合我国港口现状,从港口企业角度出发,找出影响港口Ⅹ-效率的主要因素,构建港口Ⅹ-效率评价指标体系,借助随机边界模型建立了中国港口上市公司Ⅹ-效率测度模型,弥补现有文献对港口Ⅹ-效率理论研究的空白.在此基础上,采用代表我国五大港口群的深赤湾A等13家典型港口上市公司相关数据进行实证研究,验证了我国港口上市公司的Ⅹ-效率的内部激励制度等主要影响因素.最后,提出了从改革员工激励薪酬、企业所有权制度等角度提升我国港口上市公司Ⅹ-效率的对策.     

测算具有松驰技术效率的DEA方法

首先介绍并总结了现有技术效率的主要测算方法 .在分析其局限性的基础上 ,定义了一种同时考虑投入和产出松驰与权重的技术效率指数 .借助 DEA思想 ,提出了一种扩展 DEA模型 ,用于测算该技术效率指数 ,进一步探讨了如何识别决策单元的技术有效性和如何改进非技术有效决策单元等问题 .事实上 ,其它技术效率测算仅仅是本文方法的特例 ,而且在测算技术效率的同时就可以根据技术效率是否为 1直接判断决策单元的技术有效性进而对非有效决策单元实施改进.     

公共交通效率衡量及无效率解析

在规模报酬可变（VRS）假定下，分别基于考虑环境因素的SBM-Undesirable Model和不考虑环境因素的Weighted SBM Model对36个中心城市的公共交通效率进行衡量，并进行对比分析；在无效率分解基础上，进一步分析投入产出要素对无效率的贡献度。研究表明：考虑与不考虑环境因素的公共交通效率之间存在较大差异，其中不考虑环境因素的公共交通平均效率被低估；从业人员、客运量和空气污染物HC分别是对考虑环境因素的公共交通无效率贡献度最大的投入要素、期望产出要素和非期望产出要素；各投入产出要素对考虑环境因素的公共交通无效率的贡献度在不同地区之间存在差异；无论是否考虑环境因素，客运量都是对公共交通无效率贡献度最大的期望产出要素。     

存在中间产品退出的混合型多阶段系统DEA效率评价

具有复杂结构的系统经常会存在初始投入在不同子阶段分配和中间产品非完全再投入并存的现象,在其效率评价中忽略中间过程的传统Data Envelopment Analysis(DEA)模型往往会高估系统效率,而不考虑中间产品退出情形的网络DEA.模型对系统整体效率评价又可能偏低.为更好测算复杂结构系统的运行效率,基于企业技术创新的特征,建立同时考虑投入分配与中间产出分配问题的混合型多阶段系统DEA效率评价模型.依据分配比例测算各阶段效率,采用阶段效率的投入加权平均评价的系统整体效率,并计算模型的最优解.所提出的模型能够相对准确地反映复杂结构系统的特征,并深入系统"黑箱"内部,更大程度地为优化系统效率提供信息.对我国33个大中型工业企业的行业技术创新效率评价验证了模型的有效性.     

基于考虑非期望产出的超效率网络SBM模型的我国商业银行效率

以非径向、非导向基于松弛变量的SBM(Slacks-based Measure)模型为基础,考虑银行实际经营特点,构建了一个考虑非期望产出的超效率网络SBM模型对银行效率进行测度。在指标体系构建方面,将银行的运营过程分为两个阶段:生产阶段和盈利阶段,为了更好地反映不同贷款来源对效率的影响,将贷款分为个人贷款和公司贷款,并将不良贷款率作为生产阶段的非期望产出加以综合考虑,在此基础上对我国14家商业银行2013~2016年的效率进行分析研究。结果表明:在获得银行整体效率的同时可以获得内部子流程的效率,得到的效率值更加客观准确,部分银行总体效率呈波动或下降趋势,生产阶段和盈利阶段对银行的效率影响有所不同,国有商业银行的效率总体低于股份制商业银行的效率。     

基于DEA的造船企业经营效率分析评价

根据数据包络分析方法,结合造船企业的投入和产出特点,建立了综合考虑造船企业经营效率的投入产出指标体系和评价模型.基于国内外19家造船企业2006年的投入和产出经营数据,分别测评出了各家企业的综合效率值,给出了低效率企业的产出不足量和投入冗余量.为使分析可靠,对投入产出指标组合进行了敏感度分析.结果反映该方法客观、准确,可有效评价造船企业经营效率,并为改进企业经营方法提供有价值的信息.     

考虑非期望产出的航空公司网络RAM效率评价

2008年欧盟颁布碳排放交易体系,这说明二氧化碳排放对航空业的发展有非常重要的影响.本文将航空公司效率分为三个阶段:运营阶段、服务阶段和销售阶段,并创新性地在服务阶段考虑了温室气体排放量,将其作为非期望产出指标.本文提出了基于弱处理的网络RAM(range adjusted measure)模型,并用其评价了2008年到2012年全球22个航空公司的效率.结果证明了方法的适用性.主要结论有:1.格陵兰航空和肯尼亚航空的平均整体效率值最高.2.欧盟航空公司的平均效率低于非欧盟航空公司的平均效率.3.被纳入碳排放交易体系对欧盟航空公司的效率提升起到了一定的促进作用.     

A Range Adjusted Measure of Super-Efficiency in Integer-Valued Data Envelopment Analysis with Undesirable Outputs

DEA(data envelopment analysis) models can be divided into two groups: Radial DEA and non-radial DEA, and the latter has higher discriminatory power than the former. The range adjusted measure(RAM) is an effective and widely used non-radial DEA approach. However, to the best of our knowledge, there is no literature on the integer-valued super-efficiency RAM-DEA model,especially when undesirable outputs are included. We first propose an integer-valued RAM-DEA mode with undesirable outputs and then extend this model to an integer-valued super-efficiency RAM-DEA model with undesirable outputs. Compared with other DEA models, the two novel models have many advantages: 1) They are non-oriented and non-radial DEA models, which enable decision makers to simultaneously and non-proportionally improve inputs and outputs; 2) They can handle integer-valued variables and undesirable outputs, so the results obtained are more reliable; 3) The results can be easily obtained as it is based on linear programming; 4) The integer-valued super-efficiency RAM-DEA model with undesirable outputs can be used to accurately rank efficient DMUs. The proposed models are applied to evaluate the efficiency of China's regional transportation systems(RTSs) considering the number of transport accidents(an undesirable output). The results help decision makers improve the performance of inefficient RTSs and analyze the strengths of efficient RTSs.     

Prediction of efficient outputs based on GM（1,N） model and weak DEA efficiency

This paper expresses the efficient outputs of decisionmaking unit(DMU) as the sum of average outputs forecasted by a GM(1,N) model and increased outputs which reflect the difficulty to realize efficient outputs.The increased outputs are solved by linear programming using data envelopment analysis efficiency theories,wherein a new sample is introduced whose inputs are equal to the budget in the issue No.n + 1 and outputs are forecasted by the GM(1,N) model.The shortcoming in the existing methods that the for...     

基于不可分离变量的非期望SBM效率评价方法

基于松弛变量度量法(slacks-based measure,SBM)评价模型,首先区分投入、期望产出和非期望产出为可分离变量和不可分离变量,构建了复杂生产系统基于不可分离变量的非期望SBM效率评价模型,该模型更加符合生产系统的实际生产过程;其次基于非期望产出总量规制目标,进一步构建了非期望产出规制视角下的不可分离变量非期望SBM模型,该模型能直接计量非期望产出规制对系统整体效率的影响程度。最后,以0.5为步长,运用实例检验了非期望产出规制影响生产系统整体效率的灵敏度。     

环境、风险与企业技术效率:基于改进型三阶段DEA模型

针对传统企业效率评估方法没有考虑内生风险和外生环境等不足,基于风险和环境双重视角的改进型三阶段DEA模型被提出,并以此测算了1999-2009年中国保险企业经过内生风险和外生环境调整之后的技术效率值.研究表明: 保险企业所处的内生风险和外部环境均对企业效率水平产生了显著影响. 其中,风险效应显示企业通过增强自身风险管理的能力, 能够帮助改善其技术效率状况; 而环境效应则显示行业的总体外部环境趋于不利,这对企业提升技术效率起到一定的阻碍作用. 随着保险业开放程度的不断提高和市场竞争的日趋激烈,风险效应和环境效应对股份制企业效率的影响程度均要大于国有企业,而外资和中资 保险企业效率受风险效应的影响差别不大,但环境效应对外资保险企业效率的影响更大.     

评价指标与DEA有效的关系

为使DEA评价结果具有合理的区分度,现有经验是使输入、输出指标总数与决策单元数之间满足一定的数量关系。通过对比研究输入、输出指标数之和、之积与DEA有效单元数之间的关系,对上述经验的合理性进行了探讨,得到了一些重要结论。     

有关DEA模型$(C^2GS^2)$的最优值的定理及其在预测方法简化中的应用

文献［１］中在将初始点选在生产可能集内的基础上用弱ＤＥＡ 有效性$(C^2GS^2)$进行预测，但有时难于在生产可能集内选取初始点，因此本文在给出一些有关ＤＥＡ 模型$(C^2GS^2)$的最优值的定理的基础上设法省略该步骤．对任给的有正输入与正输出的初始点，不必检验它是否在生产可能集内，只要ＤＥＡ 模型的最优值存在且为正，就可用弱ＤＥＡ 有效性$(C^2GS^2)$ 进行预测     

Efficiency decomposition with shared inputs and outputs in two-stage DEA

Data envelopment analysis (DEA) is an effective non-parametric method for measuring the relative efficiencies of decision making units (DMUs) with multiple inputs and outputs. In many real situations, the internal structure of DMUs is a two-stage network process with shared inputs used in both stages and common outputs produced by the both stages. For example, hospitals have a two-stage network structure. Stage 1 consumes resources such as information technology system, plant, equipment and admin personnel to generate outputs such as medical records, laundry and housekeeping. Stage 2 consumes the same set of resources used by stage 1 (named shared inputs) and the outputs generated by stage 1 (named intermediate measures) to provide patient services. Besides, some of outputs, for instance, patient satisfaction degrees, are generated by the two individual stages together (named shared outputs). Since some of shared inputs and outputs are hard split up and allocated to each individual stage, it needs to develop two-stage DEA methods for evaluating the performance of two-stage network processes in such problems. This paper extends the centralized model to measure the DEA efficiency of the two-stage process with non splittable shared inputs and outputs. A weighted additive approach is used to combine the two individual stages. Moreover, additive efficiency decomposition models are developed to simultaneously evaluate the maximal and the minimal achievable efficiencies for the individual stages. Finally, an example of 17 city branches of China Construction Bank in Anhui Province is employed to illustrate the proposed approach.