什么是 dea评价法

陕西服装-帕罗尼拉 2024-05-15 17:10:54

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数据包络分析（dea）简介
在人们的生产活动和社会活动中常常会遇到这样的问题：经过一段时间之后，需要对具有相同类型的部门或单位（称为决策单元）进行评价，其评价的依据是决策单元的“输入”数据和“输出”数据，输入数据是指决策单元在某种活动中需要消耗的某些量，例如投入的资金总额，投入的总劳动力数，占地面积等等；输出数据是决策单元经过一定的输入之后，产生的表明该活动成效的某些信息量，例如不同类型的产品数量，产品的质量，经济效益等等．再具体些说，譬如在评价某城市的高等学校时，输入可以是学校的全年的资金，教职员工的总人数，教学用房的总面积，各类职称的教师人数等等；输出可以是培养博士研究生的人数，硕士研究生的人数，大学生的人数，学生的质量（德，智，体），教师的教学工作量，学校的科研成果（数量与质量)等等．根据输入数据和输出数据来评价决策单元的优劣，即所谓评价部门（或单位）间的相对有效性．1978 年由著名的运筹学家 a.charnes,w.w.cooper 和 e.rhodes 首先提出了一个被称为数据包络分析（data envelopment analys**，简称 dea）的方法，去评价部门间的相对有效性（因此被称为 dea 有效）．他们的第一个模型被命名为 ccr 模型．从生产函数角度看，这一模型是用来研究具有多个输入、特别是具有多个输出的“生产部门”同时为“规模有效”与“技术有效”的十分理想且卓有成效的方法.1984 年 r.d.banker,a.charnes 和 w.w.cooper 给出了一个被称为 bcc 的模型.1985 年 charnes,cooper 和 b.golany,l.seiford,j.stutz 给出了另一个模型（称为 ccgss 模型），这两个模型是用来研究生产部门的间的“技术有效”性的．1986 年 charnes，cooper 和魏权龄为了进一步地估计“有效生产前沿面”，利用 charnes,cooper 和 k.kortanek 于 1962 年首先提出的半无限规划理论，研究了具有无穷多个决策单元的情况，给出了一个新的数据包络模型—ccw 模型．1987 年 charnes,cooper，魏权龄和黄志民又得到了称为锥比率的数据包络模型—ccwh 模型．这一模型可以用来处理具有过多的输入及输出的情况，而且锥的选取可以体现决策者的“偏好”．灵活的应用这一模型，可以将 ccr 模型中确定出的 dea 有效决策单元进行分类或排队等等．这些模型以及新的模型正在被不断地进行完善和进一步发展．上述的一些模型都可以看作是处理具有多个输入（输出越小越好）和多个输出（输入越大越好）的多目标决策问题的方法．可以证明，dea 有效性与相应的多目标规划问题的 pareto 有效解（或非支配解）是等价的．数据包络分析(即 dea)可以看作是一种统计分析的新方法．它是根据一组关于输入－输出的观察值来估计有效生产前沿面的．在经济学和计量经济学中，估计有效生产前沿面，通常使用统计回归以及其它的一些统计方法，这些方法估计出的生产函数并没有表现出实际的前沿面，得出得函数实际上是非有效的．因为这种估计是将有效决策单元与非有效决策单元混为一谈而得出来的．在有效性的评价方面，除了 dea 方法以外，还有其它的一些方法，但是那些方法几乎仅限于单输出的情况．相比之下，dea 方法处理多输入，特别是多输出的问题的能力是具有绝对优势的．并且，dea 方法不仅可以用线性规划来判断决策单元对应的点是否位于有效生产前沿面上，同时又可获得许多有用的管理信息．因此，它比其它的一些方法（包括采用统计的方法）优越，用处也更广泛．
数据包络分析是运筹学的一个新的研究领域．charnes 和 cooper 等人的第一个应用 dea 的十分成功的案例，是在评价为弱智儿童开设公立学校项目的同时，描绘出可以反映大规模社会实验结果的研究方法．在评估中，输出包括“自尊”等无形的指标；输入包括父母的照料和父母的文化程度等，无论哪种指标都无法与市场价格相比较，也难以轻易定出适当的权重（权系数），这也是 dea 的优点之一．dea 的优点吸引了众多的应用者，应用范围已扩展到美**用飞机的飞行、基地维修与保养，以及陆军征兵、城市、银行等方面．目前，这一方法应用的领域正在不断地扩大．它也可以用来研究多种方案之间的相对有效性（例如投资项目评价）；研究在做决策之前去预测一旦做出决策后它的相对效果如何（例如建立新厂后，新厂相对于已有的一些工厂是否为有效)．dea 模型甚至可以用来进行政策评价．最引人注目的研究是把 dea 与其它评价方法进行比较．例如将 dea 应用于北卡罗来纳州各**院的有效性评价．已有的按计量经济学方式给出的回归生产函数认为，此例中不存在规模收益．dea 的研究发现，尽管使用同样的数据，回归生产函数不能象 dea 那样正确测定规模收益．其关键在于（a）dea 和回归方法虽然都使用给定的同样数据，但使用方式不一样；（b）dea 致力于每个单个**院的优化，而不是对整个集合的统计回归优化．在其它的研究中，例如在评价**院经营有效性时，将 dea 与马萨诸塞州有效性评定委员会使用的比例方法进行了比较，当使用模拟方法对 dea 进行检验后认为，尽管由回归函数产生的数据有利于回归方法的使用，但是 dea 方法显得更有效．dea 方法和模型，以及对 dea 方法的理解和应用还在不断的发展和深入．除了上面提到的新的模型 bcc、ccgss、ccw 和 ccwh 模型外，在具体使用 dea 方法时，例如“窗口分析”方法，dea 的应用范围拓广到动态情形；dea 应用于决策单元为私人部门使将（商业公司）时，各决策单元之间存在着激烈的相互竞争作用等情况． 20210311

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