基于DEA和TOPSIS方法的中国互联网企业效率研究

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1、暨南大学硕士学位论文题名（中英对照）：基于DEA和TOPSIS方法的中国互联网企业效率研究RESEARCHONINTERNETENTERPRISEEFFICIENCYBASEDONDATAENVELOPMENTANALYSISANDTOPSISTECHNIQUES作者姓名：言紫琼指导教师姓名及学位、职称：刘娟、博士、副教授学科、专业名称：应用统计硕士学位类型：专业学位论文提交日期：2018年6月论文答辩日期：2018年5月答辩委员会主席：尹居良教授论文评阅人：李静娜；李媛学位授予单位和日期：暨南大学2018年6月暨南大学硕士学位论文摘要近年来，我国的经济社会及人们的

2、生活方式已经被互联网不同程度地影响和改变。各个行业都在积极推进“互联网+”的概念，旨在通过互联网的方式进行转型和改变。同时，我国互联网的发展在全球来看，进步速度很快，并且影响力日渐明显。从我国互联网企业数量方面来说，已经有百余家互联网企业在境外上市，同时也出现了很多后起之秀，因此整个行业呈现出蓬勃发展的状态。在理论研究方面，本文较详细地介绍了利用数据包络分析方法（DEA方法）和逼近理想解排序法（TOPSIS方法）进行效率分析的相关研究，并系统地分析了DEA和TOPSIS两种方法的原理和算法步骤。在实证研究方面，一方面，选取投入和产出指标，利用DEA模型，对28家中国

3、互联网企业2016年的静态效率进行分析，包括综合技术效率分析、投影分析及超效率分析。另一方面，利用TOPSIS方法，计算出了这28家企业2016年的效率排名。同时将两种方法运用到2015年和2016年的效率排名分析中，一方面，对两种方法进行Spearman相关分析。另一方面，两种方法获得不同的权重以此得出综合评价值和排名。研究结果发现：腾讯、阿里巴巴、苏宁易购、京东这几家公司的效率在两年内均靠前，说明这几家公司效率比较高并且比较稳定，在技术上、企业管理上及企业规模上具有相对优势。关键词：互联网行业；企业效率；DEA；CCR；BCC；超效率；TOPSISI暨南大学硕士

4、学位论文AbstractRecentyearshavewitnessedtherapidgrowthofInternetIndustryinChinawhichhasbeenoneofthemajorplayersintheworld.Theeconomy,cultureandsocietyhavebeendeeplyinfluencedbythepowerofInternetandInternetplusalwaysbeenthehottopic.Thescaleofnetizenshasreached0.772billion,hundredsofinternet

5、companieswentlistedabroadandtherearemorethan70unicorns.AgainstthebiggrowthofInternet,alargenumberofinternetcompaniesemergeeveryyearwhichgreatlypushthehealthygrowthoftheindustry.Intheaspectoftheoryresearch,thepaperhasintroducedthedefinitionofInternetcompaniesandefficiency.Thenbasedonthe

6、researchfromglobalanddomesticscholarsonDEA/TOPSIS,DEAandTOPSIStechnique,thepaperconductsacomprehensiveanalysistowardtheprinciplesandstepsforthetwotechniques.Intheaspectofempirialresearch,ononehandinputandoutputdatahavebeenselected.ThenbasedonDEAmodel,itconductsefficiencyanalysisontheCh

7、ineseleading28InternetCompanieswhichincludestechnicalefficiencyanalysis,projectionanalysisandsuperefficiencyanalysis.Ontheotherhand,itbuildsTOPSISmodeltocalculatethevalueforunitandgeneratetherankingin2016.Besides,thepapercombinestwotechniquestoresearchtheefficiencyforselectedInternet