带有灰色关联-AHP约束锥的DEA模型

通过构建带有灰色关联-AHP约束锥,对DEA模型中指标的权重进行约束.可以在保持带有灰色关联约束锥的DEA模型不同指标重要性不同客观性的基础上,又能体现决策者对各指标的偏好程度.通过算例对比分析了该模型与传统DEA、带有灰色关联约束锥的DEA以及带有AHP约束锥的DEA模型的不同特点.     

基于偏好锥的DEA-DA模型研究

扩展的DEA-DA模型是一种结合数据包络分析(DEA)和判别分析(DA)的非参数判别分析方法。一种锥比率DEA模型C^2WH可以利用锥比率体现决策对样本指标和决策单元的偏好。因此，本将C^2WH模型和DA模型结合，建立了基于偏好锥的DEA-DA模型与方法，并就偏好锥为多面凸锥的情况给出了实例分析。结果表明，所建模型可以在判别分析过程中体现决策的偏好，从而形成主观与客观的集成评价。     

基于公共权重的区间DEA效率评价及其排序方法研究

针对传统区间数据包络分析方法,在确定每一个决策单元区间效率的上界和下界时,存在的评价尺度不一致且计算复杂等问题,本文提出了一种同时最大化所有决策单元的效率上界和下界的公共权重区间DEA模型,并给出了一种考虑决策者偏好信息的可能度排序方法,用以解决区间效率的全排序问题。最后,以中国大陆11个沿海省份工业生产效率测算为例说明了所提方法的有效性和实用性。     

青海省主导产业创新效率评价研究

运用数据包络分析法(DEA)对青海省主导产业创新效率进行评估,结果表明青海省主导产业创新效率存在规模效益不变、规模效益递增、规模效益递减三种不同类型,而且主导产业创新低效率同时存在投入冗余和产出不足.将青海省主导产业与全国同类产业部门创新效率对比发现青海省主导产业总体创新效率较低,也有部分产业创新效率略高于全国同类产业部门平均水平.进而分析影响青海省主导产业创新效率的区域因素,最后提出提升青海省主导产业创新效率的对策.     

具有偏好锥的链式网络DEA模型

对链式网络DEA模型进行推广,将"偏好锥"引入网络DEA模型.针对中间产出重要性以及决策者评价时的偏好,建立带有产出锥和投入锥相应的两阶段生产可能集,对具有"偏好锥"的链式网络DEA模型,证明了决策单元为网络DEA有效的充要条件,给出了网络DEA有效性与各阶段弱DEA有效性的关系.另外,文章结合具体算例说明了偏好锥的变化对效率评价的影响.关于两阶段的模型以及相关结论可以推广到多阶段网络结构.     

带有熵权-AHP约束锥的DEA模型

在DEA模型中当考虑较多的投入和产出指标时,容易产生决策单元的过度有效性,影响模型的分析效能.因此有相关研究将AHP约束锥引入DEA模型中,不仅有效地限制了DEA模型指标权重的选择自由性,也能更好地将决策者的主观偏好反映在模型中.但引入AHP约束锥产生的主观性会影响到DEA效率评估的客观性.引入熵权法概念,借鉴其客观赋权的思想,将其与AHP约束锥相结合,不仅保留了带有.AHP约束锥的DEA模型的优点,也中和了AHP约束锥的主观性,保证了DEA模型的相对客观性.     

基于三阶段DEA模型的中国工业企业创新效率评价

为了消除环境变量和随机误差对创新效率值的影响,运用Fried等提出的三阶段DEA模型,对1998-2007年中国工业企业创新效率状况进行了实证分析,研究结果表明,中国工业企业创新效率确实受到经济发展水平、外资活动、政府扶持激励政策和市场结构等环境变量和随机因素的影响。在剔除环境和随机因素影响后,1998-2007年间中国各地区工业企业创新效率呈现出下降的趋势,其中,东部的上海、广东、海南和西部的青海四个地区比较稳定地处于前沿面相对效率位置,结合各地区创新效率与R&D投入水平,可以将我国各地区划分为相对效率高投入、相对效率低投入、高效率高投入、高效率低投入、低效率高投入和低效率低投入等六种模式,并根据各种模式有针对性地提出了相关对策建议。     

基于网络DEA的供应链效率评价

数据包络分析(DEA)是评价决策单元(DMU)相对有效性的一种重要的工具.供应链效率评价是供应链管理的重要内容,对于衡量供应链目标的实现程度及提供经营决策都具有十分重要的意义.DEA是用于评价供应链效率的一种有效的方法,但是传统的DEA不考虑供应链的内部结构,对系统的相对效率评价偏高;而研究具有串联结构的供应链,考虑把部分中间产品作为最终产品输出,并增加额外中间投入的情形.基于此,建立相应的网络DEA模型,进行了相关理论的研究,给出了弱网络DEA有效的充分条件,以及整个系统弱网络DEA有效与各个子系统网络DEA有效的关系等.     

DEA效率分解与规模收益评价

使用输出DEA模型CCR、BCC、FG、ST和WY给出了整体效率的四种分解公式,并利用分解公式判别决策单元规模收益状况(包括拥挤),是对前人研究的整体效率分解公式的一种推广和应用.使用输出DEA模型CCR相对于WY的效率分解公式,可以判断决策单元是否为规模收益不变;使用BCC相对于WY的效率分解公式,可以判别是否出现拥挤.联合使用输出DEA模型FG相对于WY的效率分解公式,和ST相对于WY的效率分解公式,可以判断决策单元是否为规模收益递增、不变、递减或拥挤.     

基于SFA与DEA模型的创新型城市科技创新效率实证研究

分别运用SFA模型和DEA模型对10个样本城市2001-2010年的科技创新效率进行定量测度,并对两种方法测度出的创新型城市科技创新效率值排序进行相关分析和一致性检验.结果表明两种方法测度出的创新型城市科技创新效率在数值上有显著差异,但在效率排序上具有很好的一致性.     

基于DEA与Malmquist指数法的区域科技创新效率评价——以重庆市为例

本文以重庆市为例,运用DEA方法结合Malmquist指数分析了一个区域内不同性质的企事业单位的科技创新效率,从而得出整个区域的科技创新效率情况。研究发现,重庆市技术进步和全要素生产率较高,而技术效率、纯技术效率、规模效率有所下降,全要素生产率的提高主要是技术进步引起的。因此重庆市科技创新的首要任务是进行重庆创新领域的制度与管理调整。     

基于三阶段DEA的独角兽上市企业创新效率评价

以中国64家独角兽上市企业为样本,采用三阶段DEA模型对独角兽企业的创新效率进行有效测算。结果表明,企业规模、成立年限、政府补贴、研发人员素质、外商直接投资和地区经济发展水平的提高有助于企业创新效率的提升,而产权性质、股权集中度则制约了企业创新效率的改进;清除环境影响和统计噪声后,多数企业的创新效率与纯技术效率上升,但仍处于较低水平。本文的实证结果有助于进一步提升独角兽企业的创新效率,也为独角兽企业后续的研究提供新的视角。     

系统协同发展程度的DEA评价研究

协同发展是区域经济得以顺利、快速发展的客观要求和前提条件;是可持续发展基础性、前提性因素和实现手段.系统协同发展不是即生的,它是通过对原有系统不断的诊断、调整、评价,周而复始逐步实现的.对系统协同发展程度的评价是系统实现协同发展的前提、指导和路径.借助于DEA的方法,从系统协同发展的内容上,给出“协同”和“发展”的评价方法;从系统的结构上,给出系统内和系统间的“协同”和“发展”评价方法.     

企业技术创新成果的DEA评价

本文在建立较为全面的评价指标体系的基础上 ,运用 DEA方法综合评价企业技术创新成果 .该方法客观、准确、可操作性强 ,具有较强的实用价值     

技术有效的决策单元与DEA有效性(C~2GS~2)

对李光金、阎洪先生所定义的技术有效的决策单元,证明了它是DEA有效(C~2GS~2)的,而且讨论了将非有效的决策单元转变为有效.     

基于DEA和SFA的我国商业银行效率研究

本文利用板块数据,分别采用非参数前沿法中的DEA法和参数前沿法中的SFA法对我国十四家商业银行1997-2001期间的综合效率进行了测度,在此基础上对两种方法测度出的银行效率值排序进行了相关分析和一致性检验,结果表明两种方法测度出的银行效率在数值上有显著差异,但在是效率排序上具有很好的一致性。     

有关DEA中评价与排序的新方法的探讨

用新方法讨论了DEA中对决策单元的评价与排序,并研究了一些新问题.     

具有非期望产出的随机DEA模型研究

为解决含有不确定信息的非期望产出效率评价问题,建立了一个非期望产出的随机DEA模型.该模型将非期望产出作为负期望产出进行处理,引入了期望效率值、显著性水平来刻画随机问题,并通过机会约束规划的相关知识将模型转化为确定形式.对模型的最优值的相关性质进行了探讨,说明最优值与期望效率值、显著性水平之间的关系.最后给出数值实验说明该模型的有效性.