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[转载]DEA模型(数据包络分析模型)

(2016-05-06 15:25:11)
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一、DEA模型的选取

 

数据包络分析法(DEA)是根据已知数据,使用DEA模型得到相应的生产前缘,以评价具有多输入和多产出的决策单元(DMU)之相对有效性的一种方法。

DEA最初由 Charnes,Cooper and Rhodes(1978)提出,是为第一个DEA模型——CCR模型。后Banker,Charnes and Cooper(1984)改变CCR模型中规模收益不变的假定,而改为规模收益变动的假定,是为BCC模型。发展到目前为止,最具代表性的DEA模型有CCR、BCC、FG和ST模型。其中,FG模型假定规模收益递减,ST模型假定规模收益递增。

DEA中,企业的相对效率在(0,1)区间内分布,处于效率前缘企业的效率值为1。

DEA能计算分配效率和技术效率,后者又可分解为规模效率(scale efficiency)和纯技术效率(pure technical inefficiency)。各个模型均有投入导向(Input-oriented)和产出导向(Output-oriented)两种形式,模型可设定为规模收益不变(CRS)和规模收益可变(VRS)。产出导向的DEA模型设定为给定一定量的投入要素,求取产出值最大。反之,投入导向的DEA模型是指在给定产出水平下使投入成本最小。

二、DEA模型的优缺点

首先,DEA方法可用于评价多投入、多产出的决策单位之生产(经营)绩效。DEA方法无需指定投入产出的生产函数形态,因此可评价具有较复杂生产关系的决策单位(DMU,decision making units)的效率。

其次,它具有单位不变性(unit invariant)的特点,即DEA衡量的DMU的结果不受投入产出数据所选择单位的影响。只要投入、产出数据的单位是统一的,那么任何一个投入、产出数据的单位发生变化,都不会影响效率结果。它能同时处理比例数据和非比例数据,即投入、产出数据中可以同时使用比例数据和非比例数据,只要该数据是能够反映决策单位投入面或产出面的主要指标即可。

第三,DEA中模型的权重由数学规划根据数据产生,不需要事前设定投入与产出的权重,因此不受人为主观因素的影响。而事前设定权重的方法,如专家评估法,容易受到人为主观因素的影响。(这个优点很重要哦!)

第四,DEA可以进行目标值与实际值的比较分析、敏感度分析和效率分析。可以进一步了解决策单位资源使用的情况,可以供管理者的经营决策参考。

DEA方法的缺点在于它衡量的生产函数边界是确定性的。因此,所有随机干扰项都被看成是效率因素。同时,该方法的评价容易受到极值的影响。

三、DEA模型中投入、产出项的选取

 

Cooper(1999)认为,DEA方法中投入产出项目的选取准则如下:
1.对所有决策单元,投入和产出值可得,且为正数。
2.投入和产出项目必须反映分析者和管理者的关注要素。
3.投入的数值应越小越好,而产出的数值应越大越好。
4.不同的投入和产出数据不要求单位一致,可包含人数、面积、费用等。

这次作业是讨论物流园区规划方案的,作者综合对最终产出项的重要性和数据可得性,选取用地面积、建设费用、营运费用和工资为输入指标,年货物处理能力为输出指标,选取CCR模型进行分析。

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