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基于DEA的多子系统单元相对效率评价模型研究

黄祎  
【摘要】:对于中国这样一个人口众多、相对贫穷、资源面临各种约束的国家来说,提高组织的效率无疑是实现经济全面、协调、可持续发展的最佳途径之一。而效率评价又是效率研究工作的重要内容,是效率得以提高的一个基本保障。 数据包络分析被认为是迄今为止最为成功的相对效率评价方法之一。但传统的数据包络分析方法常常是将评价单元视为一个“黑箱”,忽略其内部运作过程及过程间的相互关联关系,仅从整体的投入产出去考察它们的效率。管理理论和实践的发展,对效率评价工作提出了更高的要求。人们一方面希望获得有关评价单元整体的更为准确的效率信息,另一方面也希望效率评价能深入到“黑箱”内部,提供更多更为详尽的有关评价单元内部过程的效率信息,以使得管理工作有的放矢,最终提高评价单元的整体效率。因此,有必要从效率分解和探索“黑箱”内部过程效率两条主线出发,研究更适应现实要求的效率评价新方法。 本文针对上述问题,以数据包络分析为工具,对以下内容展开研究: 对于“黑箱”单系统的效率评价问题,在明确技术效率、纯技术效率和管理效率等核心概念的基础上,结合管理有效性思想和Banker-Morey模型提出了一种新的管理效率定量测算方法,并结合规模效率给出了环境效率的概念,从而使得新方法在测算效率的同时,进一步将技术效率分解为管理效率、环境效率和规模效率。 对于链形和并行这两种多子系统单元效率的评价问题,本文在充分考虑子系统关联关系并且放松对评价单元规模报酬不变假设的前提下,采用单系统效率的分析框架,建立了新的网络数据包络分析模型。新模型的建立一方面将链形和并行系统的效率分析延伸到纯技术效率与规模效率,乃至管理效率与环境效率的测量范畴,从而有效地改变了已有方法只能够测算评价单元的技术效率的局限性,实现了对这两类评价单元技术效率的进一步分解;另一方面对系统及其子系统的效率同时进行测算,成功地将效率评价工作深入到系统内部,为评价单元寻找低效根源提供了依据。理论与实证结果表明:链形系统的效率测算新模型在识别能力上较已有模型有所加强,测算结果也更加合理。同时,本文还在研究链形系统效率和子系统效率关系的基础上,定义了关联指数,用以刻画子系统间相互协调、相互合作产生的组织效应和结构效应。对于并行系统而言,现有模型的系统效率测算结果始终等于子系统效率的最大值,这样的结果显然是有待商榷的。新模型测算的系统效率界于子系统效率的最大值与最小值之间,使得效率结果更趋合理。 此外,由于多数一般网络系统均可以分解成链形和并行系统的组合,在对链形和并行系统效率分析的基础上,本文系统地给出了网络结构决策单元技术效率、纯技术效率和管理效率评价模型的建模思想与步骤。 本文的研究工作,一方面为今后多子系统单元相对效率的评价研究奠定了坚实的理论基础,另一方面为决策者从多个角度审视自身的效率状况,掌握评价单元正确的运营信息,制定合理的发展规划和建立有效的激励机制提供了更为可靠的依据,因此具有一定的理论和实际意义。


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