江苏制造业TFP增长、技术进步及效率变动分析——基于SFA和DEA方法的比较

运用超越对数函数的随机前沿分析(SFA)模型和基于Malmquist指数法的数据包络分析(DEA)模型测算了1998～2004年期间江苏制造业28个部门的全要素生产率的增长率、效率变化以及技术进步,并比较了2种方法的计算结果.研究发现,2种方法计算所得TFP变动趋势相同;无论按照SFA模型还是DEA方法测算,技术进步都是江苏制造业TFP增长的主要来源;2种方法计算所得制造业各部门TFP增长率排序显著相关,效率变动排序呈现一定相关程度,而技术进步的排序呈现一定程度负相关;SFA模型所计算出来的TFP增长率、效率变化和技术进步都要高于DEA方法计算所得结果.     

中国建筑业大型承包商的全要素生产率测算——基于随机前沿生产函数的实证分析

在全要素生产率增长分解和随机前沿生产函数模型的基础上,对我国深沪两市建筑业板块上市大型承包商2003~2007年的全要素生产率增长情况进行了测算,并对不同类型大型承包商的全要素生产率增长进行了比较分析。分析的结果表明:①我国上市大型承包商的全要素生产率总体上保持了较高的增长率,但是却呈现逐年下降的趋势;②大型承包商全要素生产率增长的主要动力来自于技术进步,规模经济性则起到了相反的作用;③承包商规模越大,则其全要素生产率增长率越低。承包商的多元化经营程度越高,则其全要素生产率增长率相对越低。     

基于DEA中国大型承包商经营效率相对有效性分析

采用DEA模型对2005～2006年沪深股市建筑业板块31家大型承包商群体运营效率进行了评价,发现总体而言保持了较高运行效率,2006年较之2005年有所提高,2年问DEA有效的承包商数量均各为14家,有11家2年来均有效.对DEA有效承包商进行优化比较发现,金螳螂连续2年排名第1,可以作为其他承包商学习的标杆.通过对非DEA有效的承包商分析,以2006年为例给出了其输入变量可以减少的比例.通过规模收益分析发现,2006年规模收益显著提高.通过对国营与民营承包商对比分析发现,无论是从DEA有效的承包商相对占有率、最优经营效率排序还是从规模收益上看,民营承包商均显著优于国有承包商.     

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.     

中国大型建筑承包商全要素生产率的变迁:1996~2005年实证分析

合理评价大型建筑承包商群体发展状况对于如何促进其与建筑业的持续健康发展至关重要.采用基于DEA的Malmquist生产率指数对大型建筑承包商全要素生产率进行了评价,发现1996～2001年全要素生产率年度平均增长率为5.9%,2002～2005年达到了7.4%,表明我国的大型建筑承包商群体的发展质量取得了长足的进步;1996～2001年,全要素生产率增长主要由技术效率促进,技术进步起负作用,而2002～2005年,全要素生产率增长是二者共同作用的结果,总体而言技术效率的贡献稍大于技术进步的贡献;最后对技术效率和技术进步变迁进行了分析,并指出和解释了其变迁的原因.     

并形系统的3种网络DEA模型与应用选择

网络数据包络分析模型可以用来同时测算决策单元的系统及其每个子系统的效率.现有的网络数据包络分析模型可以分为独立模型和关联模型两类,且主要以并形和链形这2种基本网络结构为对象,研究其规模报酬不变假设下的效率评价问题.根据实际情况,将给出半独立并形系统的效率评价方法,并在规模报酬可变的假设下,建立一个并形关联网络DEA模型,用来测算纯技术效率和规模效率.对独立、半独立和关联网络DEA 3种模型的比较研究发现:独立网络DEA模型不符合管理实践;尽管半独立网络DEA模型具有实践背景,但理论分析和实证研究表明该模型应用价值有限;而关联网络DEA模型不仅具有实践背景,而且与其他模型相比系统效率评价结果具有较强的可分性,这些特质使其有理由成为目前并形系统效率评价的首选模型.     

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.     

中国保险业DEA效率实证分析

运用DEA优势效率模型和劣势效率模型对我国9家保险公司2001年度的DEA综合效率进行测评显示:它们的效率总体上不占优势;运用CCR模型进行Charnes-Cooper线性变换和对偶变换后的模型(D),分析它们2001年的规模效率情况,结果表明大多存在非规模经济现象;运用回归模型分析综合效率、所有制形式对它们总资产报酬收益率的影响,得出总资产报酬收益率与上述两个因素显著正相关.     

基于DEA模型的城市百货零售企业经营效率评估

建立评价城市百货零售企业经营效率的数据包络分析模型，该模型测算了各企业的总体效率、技术效率、规模效率及其规模效益状况。进而对非DEA有效的企业提出使其达到DEA有效的可行措施，同时分析了企业经营效率与资源配置效率之间的关系，得出若干关于城市百货零售产业发展的建议，供决策部门参考。     

基于MC-SFA模型的我国信托业经营管理效率评价

将MC (Monte-Carlo模型)与SFA (随机前沿分析, stochastic frontier analysis)相结合, 以2004年到2008年的数据对我国20家信托公司的经营管理效率进行评价. 运用MC模型构建合理有效的管理环境指标; 将DEA模型引入SFA模型中, 对比剔除管理环境因素前后的经营效率. 经过实证检验, 我国信托公司的总体发展水平和资本实力相对较低是导致信托公司经营效率低下的主要原因. MC-SFA模型作为企业经营管理效率(management efficiency)实证研究的技术基础,为推动信托公司提高经营水平提供很好参考.     

企业规模VS效率:对中国保险企业的DEA经验研究

企业规模与效率之间的两难冲突是一个古老的经济学谜团，新古典经济学和新制度经济学没有对此形成一致的理论解释，因此成为一个经验问题。DEA（主要是CCR模型）是对规模经济问题进行经验分析的有力方法。对中国保险企业的DEA分析结果表明，规模不经济的情况在中国保险业中更具有一般性，但在程度上会受到其他因素的影响。     

A Comprehensive Dea Approach for the Resource Allocation Problem based on Scale Economies Classification

This paper is concerned with the resource allocation problem based on data envelopment analysis （DEA） which is generally found in practice such as in public services and in production process. In management context, the resource allocation has to achieve the effective-efficient-equality aim and tries to balance the different desires of two management layers： central manager and each sector. In mathematical programming context, to solve the resource allocation asks for introducing many optimization techniques such as multiple-objective programming and goal programming. We construct an algorithm framework by using comprehensive DEA tools including CCR, BCC models, inverse DEA model, the most compromising common weights analysis model, and extra resource allocation algorithm. Returns to scale characteristic is put major place for analyzing DMUs＇ scale economies and used to select DMU candidates before resource allocation. By combining extra resource allocation algorithm with scale economies target, we propose a resource allocation solution, which can achieve the effective-efficient-equality target and also provide information for future resource allocation. Many numerical examples are discussed in this paper, which also verify our work.     

An extended aggregated ratio analysis in DEA

Data Envelopment Analysis (DEA) and Ratio Analysis (RA) are two widely used methods for measuring units' productivity and any other criteria that could be assessed based on the available input and output variables. A number of researchers have studied DEA and RA and noted the positive and negative differences between them. Aggregated ratio analysis (ARA) model, which provide an important linkage between DEA and RA theory, is equivalent to the CCR DEA model, and this equivalence property offers a great deal of opportunities for DEA to be interpreted and applied in different ways. This paper extends the results of ARA model and proposes an extended aggregated ratio analysis (EARA) model, similar as the development from CCR model to BCC model in DEA context. The proposed model can offer an insight into the characteristic of returns to scale, playing the corresponding role as BCC model does. The numerical example is revisited in the paper and the results are compared.     

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.     

DEA方法中输入输出项目的选择和数据处理

讨论了数据包络分析(DEA)中输入输出项目的选择和数据转换，Cooper，Seiford和Tone曾给出了有关DEA中输入和输出项目的选择要求，但在实际应用中相当一些问题的输入输出项目的选择不符合该要求，因而不能使用此方法，经过分析，其中一部分问题可以通过数据转换而满足DEA时每个决策单元的输入和输出项目选择的要求，使用这样的数据处理方法，可以拓宽DEA的应用范围，论文具体阐述了这种类型的项目选择和数据处理方法，并讨论了逆DEA中输入输出变化量的选择问题。     

考虑竞争视野与利益相关的DEA交叉效率分析

在实际竞争与合作问题中,由于合作者或竞争者的规模等条件不同,决策单元(decision-making unit, DMU)之间的利益和竞争强度存在差异性,但传统的数据包络分析(data envelopment analysis, DEA)交叉效率模型并未考虑这一因素。因此,提出考虑DMU之间竞争关注度与净利益系数的DEA交叉效率评价方法,并且为了考虑综合信息,采用信息熵的方法对不同交叉效率模型的效率值进行综合得出DMU的加权效率。与传统的二次目标模式相比,该方法较好地体现了DMU之间利益和竞争强度存在的差异性,同时可以使被评价单元更有针对性地实施对合作者的支持手段或对竞争者的打压措施,从而更好地增强DMU的群体优势。     

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。     

数据包络分析的灵敏度研究及其应用

研究并给出数据包络分析中ＣＣＲ模型的一种灵敏度分析方法，提出有效决策单元在输入／输出变动时，保持有效性不变的充分条件。实用表明，该法稳定有效。