基于改进型DEA模型的绩效评价研究.pdf

《基于改进型DEA模型的绩效评价研究.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、2009年第l2期ScienceandTec科hn技olo管gy理M研an究agementResearch2009No．12文章编号：1000—7695(2009)12—0ll0一o3基于改进型DEA模型的绩效评价研究吴天雷。奇(哈尔滨工程大学经济管理学院，黑龙江哈尔滨150001)摘要：数据包络分析法(DEA)在投入一产出效率分析中被广泛应用，但是传统DEA方法cR模型存在无法对有效决策单元加以区分等缺陷，而多标准多目标DEA方法弥补了许多不足。根据对多标准多目标DEA基本理论与方法的研究，提出了改进多目标多标准线性D

2、EA模型，通过实证分析说明改进模型的优越性，能够用于质量管理水平评价，使对决策单元的评价更为合理。关键词：数据包络分析(DEA)；改进DEA；绩效评价中图分类号：C931．1文献标识码：A数据包络分析(DateEnvelopmentAnalysis，DEA)是美国著名运筹学家Charnes和Cooper等学者，以相对效率概念表2决策单元效率和权重结果为基础发展起来的一种效率评价方法⋯。DEA方法用于评价输入指标数量指标质量指标DMU效率，多个同质决策单元(DMU)的相对有效性，是一种非参数线ll、0lO2030d性规划技

3、术，特别适用于多投入、多产出的复杂系统的效率11．ooOO．3l80．0o80．3050．0010．0130．(x】l2t．【x)O00790．oo800430．(30lO叭2O．O24评价，应用范围很广。该方法主要有以下特点：(1)DEA模30．992O．Ill0oo80O670．0o100o10．044型以决策单元各输入输出的权重为变量，从最有利于决策单41．ooo0．103O．【x】20．oo7O．oo10．097O．0o1元的角度进行评价。(2)假设每个输入都关联一个或多个输51．ooo0．0960oo80．08

4、20．ool0．Ol3O．00l出，而且它们之间确实存在某种关联，使用DEA方法则不必61．【x)00．2470．0020．148O．o01O．099O．ool确定这种关联的显示表达式J。但传统DEA评价模型有许多7o．999O．O95O．【x】2O．o0lO．oolO．O950．0o1不足与缺陷，为了解决模型存在的缺陷，使评价模型更具有8o．9890．11lO0o80．1o9O．oolO．ool0．o0l效性，本文结合李晓白和Reeves提出的多目标方法模型、91．ooO0．0820．0490．086O．o0l0．oo

5、lO．oo1Lawrence的引入质量标准模型、Klimberg和Puddecombe的1O0．9970．1560oo80l540OOl0．001O．o0l多目标线性DEA模型[5]为基本分析模型，建立改进型DEA模型，不仅提高决策单有效的性，并且能够用于评价企从表2中得出传统DEA模型的明显缺点：业质量管理水平，同时增加约束条件，使权重更加合理，弥(1)当决策单元的数量相对输入输出指标偏少时，无法补了传统DEA方法的不足。对有效的决策单元加以区分，从表2中结果得出6个有效决策单元，4个为非有效决策单元，而且非有效决策单

6、元效率1传统DEA方法在绩效评价方面的不足值均大于0．98，运行效率都接近1；而有效决策单元数量过运用CR模型对l0家大型企业的调查数据进行评价，多无法加以区分，只能区别决策单元的有效和非有效，而无设置的评价指标及经过规模处理的数据如表l[，其中投入法进一步对决策单元加以区分和排序；指标为生产员工人数(，。)和原材料(，2)，反映数量标准的(2)输入输出指标的权重分配不合理，即经常发生不重输出指标为产品产量(O。)和产品销售收入(O)，反映质要的指标权重较大而重要的指标权重较小，甚至为0的情况。量标准的输出指标为准时生产

7、产量(O，)和符合质量标准产观察表2中各指标权重，最大值为0．305，而收入指标的权量()，得到CR模型的运算结果如表2所示。重为0．001，相差304倍，数量级差别较大；(3)传统DEA模型是将一些列指标转化为一个综合效表1输出输入指标数据率值，该模型仅仅按照一个综合标准评价决策单元的有效性，DMU输入指标数量指标质量指标如增加其他标准，得出结果仍然是一个综合效率值，很难发，IIOlO2D30d现导致非有效的因素有哪些，在复杂情况下很难辨别；l3．1O1．723．10l4．5O2．943．07212．403．2712．

8、0424．80l1．99l2．38(4)参照系的不同，使指标设置具有一定的模糊性，一38．822．368．82l2l08．228．77个指标既可以是输入指标也可以是输出指标，表1中，产量49．661．489．6611．909．449．56是输出指标，也是输入指标，很难界定。有些指标在设置过510．3414910．34