基于dea方法的指标选取和环境效率评价研究

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1、中国科学技术大学博士学位论又基于DEA方法的指标选取和环境效率评价研究作者姓名：学科专业：导师姓名：完成时间：罗艳管理科学与工程梁棵教授毕功兵副教授二。一二年四月十二日UniversityofScienceandTechnologyofChinaAdissertationfordoctor’SdegreeDEA-basedResearchonIndicatorSelect：ionandEnvironmentalPerformanceMeasurementAuthor’SName：YanLuoSpeciality：Supervis

2、or：”’1’tlnlSnedtime：ManagementScienceandEngineeringProf．LiangLiangA．Prof．GongbingBiApril12m，2012t羁迫圆四罗中国科学技术大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文，是本人在导师指导下进行研究工作所取得的成果。除已特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含任何他人已经发表或撰写过的研究成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中作了明确的说明。作者签名：鼬签字日期：中国科学技术大学学位论文授权使用声明作为申请学位的条件之一，

3、学位论文著作权拥有者授权中国科学技术大学拥有学位论文的部分使用权，即：学校有权按有关规定向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅，可以将学位论文编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。本人提交的电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。保密的学位论文在解密后也遵守此规定。o公开口保密(——年)作者签名：签字日期：罗括冲J1．∥‘导师签名：签字日期：，0j__d融镧，__“引剐譬摘要作为效率评价的一种有力工具，数据包络分析的理论研究不断深入，在管理实践中的应用也越来越广泛

4、。由于它是建立在已知数据集合的基础之上，所以其效率评价结果直接依赖于评价指标的选择。因此，科学地选择评价指标就成为效率评价工作的关键，也是保证评价结果正确性和合理性的前提。然而现有的数据包络分析理论研究中，关于评价指标选取的内容相对较少，也没有引起人们的足够重视，在指标选取方法、变量间的相关分析、指标的属性确定等方面仍然存在不少问题，还有待进一步完善。环境保护是当今国际社会政治经济领域中的一个焦点话题，环境效率评价也成为数据包络分析研究的一个热点问题。由于C02、SO／等非期望产出的存在，传统的数据包络分析模型关于效率及效率改进

5、的假定就不再适用。如何将非期望产出引入数据包络分析模型，如何对传统模型进行修改以更加准确地衡量生产效率等等，都对传统数据包络分析理论提出了挑战。本文正是从以上两个方面出发，以数据包络分析理论为基础，研究了效率评价中的指标选取方法问题和含有非期望产出的环境效率评价问题。本文共八章，主要内容如下：第一章是首先介绍了数据包络分析的主要概念、基本模型和应用；然后介绍了环境效率的概念及环境效率评价方法；最后，阐述了本文的研究内容和研究意义。第二章主要研究数据包络分析中的指标选取问题。针对主成分分析法在与数据包络分析相结合评价效率时存在的问

6、题，提出了一种改进的主成分分析法，从而解决了传统方法无法根据评价结果对原始变量进行改进的问题。随后，针对经验判断法选择指标具有任意性和主观性的缺点，提出了一种基于现金增加值的方法研究指标选取问题。该方法将现金增加值概念引入效率评价，给出了如何利用现金流量表和资产负债表建立一套评价指标体系的方法过程。由于所选评价指标都是对企业的现金流量具有重要影响的，因此评价结果也有利于鼓励管理者制定有助于价值创造的决策，为股东创造更大的价值。实证分析结果显示，该方法能够同时实现指标选取和变量的属性确定，证明了其有效性和合理性。第三章论述了数据包

7、络分析框架下如何对污染物进行处理，含有污染物这种特殊产出的生产可能集的构建等，并重点阐述了环境效率评价的若干数据包络分析模型。1989年Fiire等人的研究打开了使用数据包络分析这种非参数方法进行环境效率评价的大门。随后，一大批学者从不同角度探索环境效率评价的理论建模，应用领域涉及造纸业、机场、发电、农业生产等。摘要第四章提出了一种基于松弛变量的环境效率评价方法。不同于以往的数据包络分析方法，新模型是无方向的，它通过最大化投入、产出的松弛变量构建一个综合指标值。将此模型应用于我国31个省、自治区和直辖市的工业行业环境效率评价，得

8、出大约有三分之二的决策单元为非有效的。统计检验结果表明，SO：排放量和固体废弃物排放量对环境效率的影响较大，需在工业生产中给予更多重视。最后，通过灵敏度分析，验证了新模型在决策单元效率排名方面的稳定性。第五章在Tone等人(2011)研究的基础上，同时考虑非期望