复合DEA基础上的作业分析与评价

作业成本管理（ABM）在企业的实际应用中，大都采用定性分析和主观判断的方法。论文将数据包络分析（DEA）引入了作业的分析评价．给出了适用的定量化分析方法。在输入资源．输出作业量的基础上．DEA模型可以评价作业消耗资源的效率，并为作业改进提供有价值的信息。利用复合DEA可以在作业消耗资源基础上，再结合作业时间和作业质量，对作业进行综合分析．评价作业提供产出的价值。论文用上述模型对某企业的油漆作业进行了实证分析，结果反映该方法客观、准确．具有较强的实用价值。     

评价电炉炼钢总体生产水平的一种方法

以国家重点企业电炉炼钢生产指标为依据，运用主成分分析及多目标模糊评价法对１６家重点企业的电炉炼钢总体生产水平进行了定量评价。     

基于作业成本法的参数成本估算模型与方法研究

指出了目前参数成本估算对生产耗用资源市场价格的波动考虑不充分、所用历史成本数据缺乏真实性与可比性、对成本形成原因不能识别和反馈控制等缺陷.依据作业成本法“产品消耗作业,作业消耗资源”的思想,建立了从产品属性确认开始,经过作业动因、资源动因、再到作业成本、产品成本的参数成本估算模型.给出了运用主成分分析对产品主要特性指标降维的方法,运用径向基函数神经网络构建了作业估算关系(AER),并进行了案例分析.     

电子收费系统(ETC)社会效益分析

运用计算机模拟技术对收费站实施电子收费(ETC)系统进行模拟.在模拟数据的基础上,应用成本效益法(CBA)对不同交通量条件下实施电子收费系统带来的货币化的增量效益进行分析.对一些难以货币化的指标,采用集成层次分析(AHP)/数据包络分析(DEA)方法进行多目标分析.评价结果表明,将CBA、AHP和DEA三种方法结合能对ETC项目进行较为全面的社会经济影响评价.     

基于数据包络分析交叉评价的工程监理评标方法

为了克服传统评标方法中权重确定的主观性不足,引入了数据包络分析(DEA)评标方法.通过对工程监理评标系统的描述,根据改进的DEA交叉评价方法建立了工程监理评标模型,对投标监理公司进行综合评价与排序,选择出最有效率的监理单位,使得业主方达到理想的目标要求.结合数值分析和工程监理招标实例对模型进行验证,证明了工程监理DEA评标模型的正确性与适用性.     

基于偏好DEA模型的应急资源优化配置

从应急系统中应急资源的投入产出的整体相对效率考虑, 提出了新的资源优化配置的非参数DEA模型,对应急系统中应急资源总体利用情况进行了评价.在此基础上,考虑到决策者的偏好信息,构造了偏好的DEA资源配置决策模型.最后,通过对一个算例的具体分析,清楚地表明,在资源总量控制的情况下,利用本文提出的非参数偏好DEA模型对应急资源进行统筹安排和合理配置,可以大大提高应急系统的整体相对效率.     

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DEA理论的交通安全评价模型

对不同地区进行道路交通安全评价时,通过对评价指标体系的优化,引入二次相对评价方法,提出了基于数据包络分析(DEA)的道路交通安全评价方法.并运用该方法讨论了不同地区交通安全状况的相对安全性.     

多层次复杂系统的资源优化配置方法

数据包络分析(data envelopment analysis,DEA)是一种重要的效率评价方法,特别适合复杂系统的评价问题.但由于复杂系统指标体系的复杂性使得DEA方法在评价复杂系统效率问题时也遇到了一些无法回避的困难,主要表现在评价结果过于强调次要指标的作用、常常出现多数单元有效、对投影的要求过于苛刻、指标集成后无法找到针对原始指标的改进信息等.为了解决上述问题,给出了一种用于复杂系统评价的数据包络分析模型,并对相应的DEA有效性含义、模型性质以及模型的求解方法等进行了探讨.通过实例比较可以看出,本文方法不仅具有传统DEA方法的优点,而且还很好地克服了上述缺点.     

基于虚拟包络面和TOPSIS的DEA排序方法

传统的DEA模型将决策单元简单地分为DEA有效或DEA无效两大类, 无法实现决策单元的完全排序. 为实现决策单元完全、合理的排序, 文献中出现多种DEA排序方法. 文章在文献总结的基础上, 对现有DEA排序方法的局限性进行了详细的探讨; 基于实际评价的决策单元, 提出了一种虚拟前沿面的DEA方法, 并给出了基于最优虚拟前沿面和最劣虚拟前沿面的效率评价模型; 然后基于TOPSIS排序思想, 构造了基于最优虚拟前沿面理想决策单元和基于最劣虚拟前沿面的负理想决策单元, 提出了一种集成的DEA排序方法. 该方法同时考虑决策单元的最优和最劣权重体系, 兼顾所有决策单元的效率信息, 能够获得较为合理的排序结果. 算例分析验证了所提出的方法的合理性和优越性.     

Resource Allocation in Public Healthcare: A Team-DEA Model

This paper combines the theory of teams and data envelopment analysis (DEA) to design a mechanism to optimally allocate resources in public healthcare. A statutory authority and the public hospitals under its governance are interpreted as a team, the members of which seek to operate efficiently under the shared institutional constraint that public healthcare is a public good. The individual public hospital exploits DEA to maximize own-payoff, subject to the team-condition that the payoff of each other public hospital does not fall and thereby subtract from the external effects created by the public supply of healthcare. The resulting team-DEA solution, which is shown to be both an individually-efficient and team-satisficing equilibrium and to be computable in terms of a convergent algorithm, can then be applied by the authority to determine the optimal allocation of resources in public healthcare. A case based on Chinese data is presented to illustrate the team-DEA model’s ready operationalization and computation.     

DEA with Unreducible Inputs and Unexpansible Outputs

ＤＥＡｗｉｔｈＵｎｒｅｄｕｃｉｂｌｅＩｎｐｕｔｓａｎｄＵｎｅｘｐａｎｓｉｂｌｅＯｕｔｐｕｔｓＬＩＧｕａｎｇｊｉｎＬＩＵＹｏｎｇｑｉｎｇＡｕｔｏｍａｔｉｏｎＤｅｐｔ．ＳｏｕｔｈＣｈｉｎａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈ．Ｇｕａｎｇｚｈｏｕ，５１０６４１...     

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.     

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.     

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.     

DEA系统及其在武器装备采办中的应用研究

数据包络分析(data envelopment analysis,DEA)系统的主要研制目的是对武器装备论证和武器装备采办提供分析工具。该系统是包含6个DEA模型和4个线性规划模型在内的通用工具集。介绍了系统的组成、特点、功能以及系统中随机DEA模型和L-R型区间DEA模型算法的基本思路。借助该系统分析了武器装备采购费用的相对有效性。最后简要说明了DEA方法在军事领域的应用前景。     

区域资源整合视角下临空经济的效率——基于DEA窗口分析法和灰色预测的江苏临空经济区的实证研究

使用DEA窗口分析法从区域资源整合的角度考察除涟水机场外的七个江苏民用机场临空经济的运行效率,样本时间段为2005～2009年。实证研究的结果表明江苏七个民用机场临空经济的资源配置效率,从北到南呈现阶梯形上升状况:其中无锡机场效率最高,对外贸易是其主要优势;南京和常州机场效率其次,良好的机场运输业务和经济和谐无偏废的发展是他们各自的优势;徐州和连云港机场效率最低,对外贸易是制约他们的主要因素。研究成果可为各机场发展临空经济,优化资源整合提供参考。     

基于非径向超效率DEA聚类模型的 FEEEP系统协调发展

在传统DEA理论的基础上构建了非径向超效率DEA聚类模型,并将该模型和传统DEA模型对比分析了我国各地区FEEEP系统的协调发展水平.结果表明: 和传统DEA模型相比, 该模型弥补了传统DEA模型的缺陷,能有效地区分生产前沿面上FEEEP系统的协调发展水平,模型的排序结果能准确地反映各地区FEEEP系统的协调发展实际水平,为区域可持续发展政策的制定提供了科学的决策依据.     

带有参数的数据包络分析C~2R模型

本文为了改进C~2R模型反映决策单元相对信息不完全的不足,提出了参数型数据包络分析模型,讨论了这个模型的有关性质,给出了阔值和有效值的概念.经过理论分析和实例验证,这两个值可更好地反映决策单元的相对信息.