基于理想决策单元参照求解策略的DEA交叉效率评价模型

在已有关于DEA交叉效率评价模型中,激进型模型和仁慈型模型会因评价结果不一致而导致实际应用中难以对它们予以抉择的难题;中立型模型虽在形式上规避了前述问题,但其本身存在着理论偏差。针对上述问题,基于TOPSIS的理想点构造方法,提出了一种关于DEA交叉效率评价的新模型,即基于理想决策单元参照求解策略的DEA交叉效率评价模型。该模型不仅具有理论的严谨性,可以规避激进型模型与仁慈型模型之间的选择难题,而且相对于它们而言能够更好地坚持DEA最有利于被评价决策单元的基本思想。数值模拟分析表明新模型具有解决实际问题的较好适用性。

基于公共权重和理想决策单元的DEA排序方法

利用公共权重和理想决策单元,提出了一种对决策单元(DMUs)进行排序的方法。该方法分为两个阶段:在第一阶段,采用二分法计算出所有决策单元都满足的效率值下界,并证明了该下界是唯一的;在第二阶段,在满足所有DMUs都满足效率下界的前提下,利用理想决策单元,建立了一个多目标规划模型,采用分层序列法计算出所有决策单元都能接受的公共权重集,这些权重值在已知目标函数重要程度时是唯一的,最后通过定义排序规则,得到所有DMUs的排序。数值算例验证了本文方法的有效性和可行性。

考虑理想和非理想决策单元的生态效率交叉评价方法

针对传统的交叉效率模型可能还存在多个最优解的问题,引入非期望产出构建了虚拟的理想决策单元和非理想决策单元;然后,根据经济性、环保性和社会性原则对传统交叉效率模型进行改进,提出了三种生态效率交叉评价模型;最后,将上述模型应用于中国长江经济带工业用水效率和排序结果的对比分析中,结果表明本文方法在分析生态环境问题上具有一定优势,体现出新模型的可行性和合理性。

基于改进数据包络分析的高速列车开行方案的动态评价

针对数据包络分析(DEA)方法不能反映评价指标间权重的差异性以及不能对有效决策单元排序和调整的缺点,提出一种改进的DEA方法。首先,运用层次分析法确定各指标的权重并建立偏好锥模型;然后,运用交叉效率对所有决策单元进行排序并根据上座率和理想决策单元对部分决策单元进行调整;最后,运用该方法对京沪高速列车开行方案进行评价。研究发现6条运行线中有4条是DEA有效的,需要对2条非有效和1条有效运行线进行调整。实验结果表明,改进的DEA方法能够为高速旅客列车开行方案的动态调整提供理论依据。

中国区域“两业”融合效率测算与潜力优化

科学测度中国区域制造业与生产性服务业(以下简称“两业”)融合效率对明晰中国“两业”融合发展现状及促进“两业”深度融合具有重要的理论与战略意义。针对中国“两业”融合过程中存在的融合要素滞后效应和融合环境约束现象,打开“两业”融合黑箱,构建了考虑融合要素时滞性与融合环境约束的“两业”融合网络效率评价模型,并基于理想决策单元参照策略对2015—2017年中国30个省份进行“两业”融合效率测算与潜力优化分析,得出主要结论:第一,中国“两业”融合整体效率表现为“东—中—西”阶梯递减的空间分异格局,其中东部地区产业间的支撑带动作用较强但融合效率仍然存在较大提升空间,中、西部融合效率的瓶颈呈现产业差异性;第二,中国“两业”融合整体效率、生产性服务业支撑效率以及制造业转型带动效率都存在收敛性,但收敛过程的空间效应不同;第三,中国“两业”融合潜力提升空间巨大,整体层面应加大资源投入,区域间应强化资源协同配置,潜力优化的关键在于破除“东部冗余、中西部短缺”的非均衡空间分布格局。基于以上结论,从打破经济分化导致的循环累积效应和优化调度全国“两业”融合资源两个维度提出对策建议。

基于4R-DEA的企业营销策略诊断模型

为了避免企业营销成本不断增加而生产运营等其它成本却相对下降的现象,本文针对营销策略评价的特点和DEA模型的缺陷,提出了一种4R-DEA的企业营销策略诊断模型。引入理想决策单元,将投入指标取原决策单元中投入指标的最小值,并构造基于投入角度的DEA模型,然后对理想决策单元进行剔除求得松弛变量,最后在决策单元评价时,将其与其他决策单元的线性组合进行比较,以减少运算量。通过实例仿真实验表明,本文提出的改进模型能够较好的完成纵向和横向的企业营销策略评价。

基于公共权重向量集的DEA排序方法

对利用一组公共权重求解决策单元相对效率指数进而对决策单元进行排序的方法进行了分析,并指出了该方法的不足之处。在给出公共权重向量集概念的基础上,提出了一种新的对决策单元进行排序的方法。

Restricted variation in data envelopment analysis with undesirable factors in nature

In standard data envelopment analysis （DEA） models, inefficient decision-making units （DMUs） should change their inputs and outputs arbitrarily to meet the efficient frontier. However, in many real applications of DEA, because of some limitations in resources and DMU＇s ability, these variations cannot be made arbitrarily. Moreover, in some situations, undesirable factors with different disposability, strong or weak disposability, are found. In this paper, a DEA-based model is proposed to determine the relative efficiency of DMUs in such a restricted environment and in presence of undesirable factors. Indeed, variation levels of inputs and outputs are pre-defined and are considered to evaluate the performance of DMUs. Numerical examples are utilized to demonstrate the approach.