数据包络分析方法,输入了投入产出指标,但是最终每个决策单元输出的效率结果几乎一样,可能是什么问题?
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发布时间:2022-05-07 00:16
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时间:2023-10-09 08:42
《数据包络分析》(DEA)是一本关于数据包络分析(DEA)方法、模型和理论的专著,是作者十几年工作的总结。第一章详细地讨论了DEA模型C2R;第二章讨论了微观经济学中的效率和生产可能集,为以后各章的讨论做微观经济方面的准备;第三章使用具有取值0和1的三个参数的综合DEA模型,统一形式地讨论了“经典”的DEA模型C2R,BC2,FG和ST;第四章给出了综合DEA模型对应的生产可能集的(弱)生产前沿面的特征、结构及构造方法;第五章研究了决策单元的规模收益和“拥挤”迹象分析;第六章研究了综合DEA模型的对策论背景;第七章研究了具有无穷多个决策单元的DEA模型;第八章使用DEA方法进行技术进步评估;第九章研究非参数的DEA最优化模型;第十章和第十一章分别研究了具有“偏好锥”和“偏袒锥”的综合DEA模型及其性质和作用。
在人们的生产活动和社会活动中常常会遇到这样的问题:经过一段时间之后,需要对具有相同类型的部门或单位(称为决策单元)进行评价,其评价的依据是决策单元的“输入”数据和“输出”数据,输入数据是指决策单元在某种活动中需要消耗的某些量,例如投入的资金总额,投入的总劳动力数,占地面积等等;输出数据是决策单元经过一定的输入之后,产生的表明该活动成效的某些信息量,例如不同类型的产品数量,产品的质量,经济效益等等.再具体些说,譬如在评价某城市的高等学校时,输入可以是学校的全年的资金,教职员工的总人数,教学用房的总面积,各类职称的教师人数等等;输出可以是培养博士研究生的人数,硕士研究生的人数,大学生的人数,学生的质量(德,智,体),教师的教学工作量,学校的科研成果(数量与质量)等等.根据输入数据和输出数据来评价决策单元的优劣,即所谓评价部门(或单位)间的相对有效性。
数据包络分析是运筹学的一个新的研究领域。Charnes和Cooper等人的第一个应用DEA的十分成功的案例,是在评价为弱智儿童开设公立学校项目的同时,描绘出可以反映大规模社会实验结果的研究方法。在评估中,输出包括“自尊”等无形的指标;输入包括父母的照料和父母的文化程度等,无论哪种指标都无法与市场价格相比较,也难以轻易定出适当的权重(权系数),这也是DEA的优点之一。