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        數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法的發(fā)展現(xiàn)狀和局限性分析

        2020-05-25 03:00:34魏可可
        中國市場 2020年13期
        關(guān)鍵詞:局限性發(fā)展現(xiàn)狀

        魏可可

        [摘 要]有關(guān)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)的理論研究和實際應(yīng)用工作得到了長足的發(fā)展,關(guān)注DEA發(fā)展成果的文獻(xiàn)也層出不窮。文章詳細(xì)介紹了目前關(guān)于DEA方法研究的現(xiàn)狀,包括DEA效率求解的常用方法和DEA領(lǐng)域目前已有的成就??偨Y(jié)分析DEA方法存在的局限性。

        [關(guān)鍵詞]DEA;發(fā)展現(xiàn)狀;局限性

        1 前言

        數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(Date Envelopment Analysis, DEA)是由Charnes、Cooper和Rhodes在1978年創(chuàng)建并發(fā)展起來的,是一種確定有效生產(chǎn)前沿面和評估決策單元(Decision Making Units, DMU)相對有效性的一種非參數(shù)分析方法。該方法的基本思想源于Farrell對生產(chǎn)率(productivity)的研究,他認(rèn)為前人對DMU生產(chǎn)率的研究沒有綜合考慮多投入和多產(chǎn)出的情況,存在諸多局限。在此基礎(chǔ)上,他在DEA中首次引入生產(chǎn)效率(efficiency)。目前DEA被廣泛應(yīng)用于測量具有多個投入和多個產(chǎn)出情況下決策單元的效率并實現(xiàn)決策單元效率的全排序,DEA的研究對象是同類型的決策單元。同時滿足下列三個條件的稱為同類型的決策單元:一是有相同的工作內(nèi)容;二是具有相同的外部環(huán)境;三是有同樣的投入和產(chǎn)出指標(biāo)。比如同一個省內(nèi)的各個高??梢钥闯赏愋偷臎Q策單元,人員經(jīng)費(fèi)、資本支出和經(jīng)常性支出等可視為輸入指標(biāo),教師論文發(fā)表量、本科生畢業(yè)人數(shù)、研究生畢業(yè)人數(shù)、科研經(jīng)費(fèi)收入等可以看成輸出指標(biāo)。

        2 DEA的發(fā)展現(xiàn)狀

        2.1 DEA效率求解的常用方法

        DEA方法經(jīng)過了40多年的發(fā)展,形成了比較完善的效率求解方法。以下是目前最為普遍接受的DMU效率求解方法。

        (1)基于“互評”的交叉效率求解。這種效率求解方法求解強(qiáng)調(diào)單元間相互評價來削弱傳統(tǒng)DEA方法求解單元效率時的自利性影響。

        (2)基于分級評價的效率求解。傳統(tǒng)DEA方法求解單元的效率時會出現(xiàn)很多值為1的情況。為了全排序這些有效單元,一些研究提出對有效的單元進(jìn)行二次評價,比如給出第二目標(biāo)函數(shù)等方法,來實現(xiàn)這些有效單元的全排序。

        (3)基于組合方式的效率評價。僅僅使用CCR模型得到的DEA效率值只能反映DMU在最優(yōu)權(quán)重基礎(chǔ)上單位投入可以帶來的產(chǎn)出大小,但要想提出高效合理的決策建議,還需要更廣泛的信息。因此,很多DEA研究在使用CCR模型計算出的相對效率基礎(chǔ)上,采用技術(shù)效率和規(guī)模效率相組合的方式,來實現(xiàn)對決策單元的四象限分類進(jìn)而提出更有效的決策建議。

        (4)基于Malmquist指數(shù)的效率評價。Malmquist指數(shù)作為一種二階段效率評價模式主要體現(xiàn)在時間序列上。效率值的變動被分解為技術(shù)效率變化(EFFCH)和技術(shù)進(jìn)步(TECHCH)兩個階段。第一個階段是指決策單元的技術(shù)效率從第t期到第t+1期;第二個階段是指最優(yōu)生產(chǎn)前沿面從第t期到第t+1期的變化。

        (5)基于公共權(quán)重(CSW)的效率評價??紤]到?jīng)Q策單元之間效率評價的公平性,允許每個單元找到使自己效率最大化權(quán)重的同時考慮其他單元的權(quán)重(或效率),最大程度上做到各DMU的效率評價基礎(chǔ)相同。目前學(xué)術(shù)界尋找CSW的方法主要有基于平均值的CSW方法,基于具體目標(biāo)的CSW方法,基于虛擬單元的CSW方法,基于博弈論的CSW方法?;贑SW的效率評價使各DMU的評價基準(zhǔn)相同,并且往往能夠解決權(quán)重的過度柔性、不可比、不現(xiàn)實的問題。

        2.2 DEA領(lǐng)域目前已有的成就

        (1)DEA模型已經(jīng)被廣泛用于大量的實踐案例,包括商業(yè)銀行的效率評價、醫(yī)療機(jī)構(gòu)檢驗資源配置效率、工業(yè)科技創(chuàng)新效率評價、農(nóng)業(yè)保險中的政府行為優(yōu)化、中國綠色投資生態(tài)效率分析等。這充分說明了DEA在現(xiàn)實應(yīng)用中的適用性和廣泛性。

        (2)DEA模型得到了快速的擴(kuò)充。CCR模型之后,最具有代表性的經(jīng)典模型有:BCC模型、ACE模型、FG模型和ST模型、加法模型CCGSS、隨機(jī)DEA模型、逆DEA模型等。

        (3)以求解數(shù)學(xué)規(guī)劃為基礎(chǔ)的DEA方法有著明顯的經(jīng)濟(jì)學(xué)和管理學(xué)背景,與此相關(guān)的大量研究也確立了DEA在經(jīng)濟(jì)學(xué)和管理學(xué)中的重要地位。此外,DEA廣泛被應(yīng)用于數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)甚至博弈論的研究中,促進(jìn)多學(xué)科的共同發(fā)展。

        (4)DEA模型的計算和相關(guān)軟件的研發(fā)。DEA模型的計算和相關(guān)軟件的研發(fā)都對DEA的理論發(fā)展和實際應(yīng)用起到了加速作用。

        3 DEA的局限性

        (1)基于DEA模型求解的權(quán)重不可比。在傳統(tǒng)的CCR-DEA模型中,不同決策單元指標(biāo)的單位和量綱存在很大差異。CCR模型的基本原理是求解非線性規(guī)劃的數(shù)學(xué)模型,求解是完全基于客觀數(shù)據(jù)的,沒有考慮單元之間的量綱差異,因此求得的效率不可比。

        (2)基于DEA模型求解的權(quán)重不唯一。CCR模型的基本原理是求解數(shù)學(xué)規(guī)劃模型,數(shù)學(xué)規(guī)劃模型往往是多解的,因此CCR模型求解權(quán)重時會出現(xiàn)多解現(xiàn)象。為了解決這一問題,很多學(xué)者對此進(jìn)行研究,最典型的是構(gòu)建第二目標(biāo)函數(shù)。

        (3)基于DEA模型求解的效率不能全排序。傳統(tǒng)CCR-DEA模型求解權(quán)重時允許每個單元給出使自己效率最大化的權(quán)重,即最優(yōu)權(quán)重。這往往導(dǎo)致很多決策單元效率值為1,不能實現(xiàn)決策單元效率的全排序,給現(xiàn)實生產(chǎn)提供有效的決策建議。

        (4)DEA方法有較明顯的指標(biāo)數(shù)量限制。DEA方法通常在決策單元的數(shù)量大于輸入輸出指標(biāo)之和的2倍,且輸入指標(biāo)多于輸出指標(biāo)的情況下能達(dá)到更好的效果。當(dāng)投入和產(chǎn)出指標(biāo)總和較大,容易出現(xiàn)很多決策單元效率值都為1的情況,因而使單元的效率值不容易區(qū)分。

        (5)指標(biāo)重要程度難以判斷。指標(biāo)重要程度難以判斷主要原因是基于DEA模型求解的權(quán)重沒有考慮數(shù)據(jù)指標(biāo)和量綱存在的差異,權(quán)重沒有可比性,不能真實反映指標(biāo)的重要程度。

        4 總結(jié)

        隨著DEA方法的快速發(fā)展,DEA作為一種非參數(shù)的效率評價方法被廣泛應(yīng)用于現(xiàn)實情境中相同組織(或機(jī)構(gòu))的效率評價及排序。文章詳細(xì)介紹了DEA的形成背景和決策單元。介紹了DEA的發(fā)展現(xiàn)狀,包括DEA效率求解的常用方法和DEA領(lǐng)域目前已有的成就。總結(jié)分析DEA方法存在的局限性。

        參考文獻(xiàn):

        [1]CHARNES A, COOPER W W, RHODES E. Measuring the efficiency of decision making units [J]. European Journal of Operational Research, 1978(2): 429-444.

        [2]FARRELL M J.The measurement of productive efficiency[J]. Journal of the Royal Statistical Society. Series A (General), 1957, 120(3): 253-259.

        [3]SEXTON T R, SILKMAN R H, HOGAN A J. Data envelopment analysis: Critique and extensions[J]. New Directions for Program Evaluation,1986(32): 73-105.

        [4]吳廣謀,盛昭瀚.復(fù)合 DEA 方法及應(yīng)用[J]. 管理工程學(xué)報,1993,7(4):216-220.

        [5]喻登科,鄧群釗.DEA方法應(yīng)用的若干思考[J]. 現(xiàn)代管理科學(xué),2012(10).

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