基于改进DEA模型的我国日用陶瓷产业集群绩效比较、.pdf

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1、2012年第7期scienceandTe盏麓mentResearch2012No-7doi：10．3969／j．issn．1000—7695．2012．07．041基于改进DEA模型的我国日用陶瓷产业集群绩效比较左和平，王影(景德镇陶瓷学院，江西景德镇333401)摘要：绩效对比是同质集群分析的重要内容。基于改进的DEA模型，对我国日用陶瓷产业集群绩效进行比较排序，在只考虑集群单元与最优前沿面投影的传统效率DEA模型的基础上，提出综合考虑集群单元与最优以及最劣前沿面投影的全包络面投影的DEA模型。排序结果显

2、示这一改进DEA模型是有效的。关键词：改进DEA；绩效比较；日用陶瓷产业集群中图分类号：F224文献标识码：A文章编号：1000—7695(2012)07—0173—04ThePerformanceComparationofDailyCeramicClusterBasedontheAdjustedDEAModelZU0Heping，WANGYing(JingdezhenCeramicInstitute，Jingdezhen333401，China)Abstract：Howtocomparetheperfor

3、manceistheimportantanalysisofclusterwiththesamequality．Inthispaper，wecomparetheperformanceofdailyceramicclusterinourcountrywiththemodelofadjustedDEAmodelbyconsideringtheprojeetiononthebestandtheworstfrontiers．Andtheresultsshowthatthisadjustedmodelwiththepr

4、ojectiononallfron-tiersiSeffective．Keywords：adjustedDEA；performancecomparation；dailyceramiccluster随着全球工业化进程的加快，尤其是发展中国起来无非包括两种：一则是各个集群单元的相对效家工业化进程的快速递进，立足于深厚陶瓷文化积率通过比较自身绩效与最优集群单元绩效韵比值得淀的我国现代陶瓷工业迅速崛起，并逐步演化形成到，这类基于最优前沿面的DEA方法实质上是比较为包含广东佛山、广东潮州、福建德化、湖南醴陵、某个集群

5、单元绩效相对于处于最优前沿面的最优集江西景德镇、江苏宜兴、山东淄博和河北唐山等在群单元绩效的效率；而另一种则通常用于无效集群内的中国八大颇具规模又各具特色的日用陶瓷产业单元的绩效排序，其实质是比较某个集群单元相对集群。随着国内日用陶瓷行业的竞争日益剧烈，迫于处于最劣前沿面的最劣集群单元的效率，即基于切要求各地陶瓷产业集群能优化自身的集群治理，与最劣集群单元前沿面的距离来判定其无效的程度，提高经营绩效，因此，能否科学合理地衡量各个日以此进行反向排序。显然这两种方法均只考虑了某用陶瓷集群的绩效水平并据此分析集群

6、中的优势与集群单元相对于一部分集群单元的相对距离，而未不足变得十分关键。目前国内对集群绩效的研究比在整个集群单元集合中考察各个集群单元的地位。较多见，大多都是围绕设立指标体系并赋予指标权针对此点，本文引入基于完全包络面的DEA模型，重的方法展开，但是，此类研究往往需要人为给定即在绩效对比评价中，考虑各个集群单元与包含最指标的权重，因此难免出现偏颇，而DEA方法能够优前沿面和最劣前沿面在内的完全包络面上的前沿从比较全面的角度衡量集群绩效，且不需要预先给集群单元之间的相对距离，并依据每个集群单元都定指标的权重，

7、在对同质的集群单元间的绩效比较对应于完全包络面上的某个前沿投影进行综合排序。研究中逐步被接纳。1改进DEA模型说明由于传统DEA模型在把待比较集群单元区分为高效率和低效率集群绩效后却无法对集群绩效之间假设有个决策单元DMU1(=1，2，⋯，祀)的差异进一步地加以区分，为此，在实际集群绩效的输入输出向量分别为：的比较研究中，存在多种DEA的衍生模型，用以弥xj(u，2J，⋯，，，)>0=(u，，⋯，补传统DEA模型的这一缺陷。不过，这些方法综合收稿日期：201I一06—24。修回日期：2011—10—11基金

8、项目：国家社会科学基金项目“中国陶瓷产业国际竞争力研究”(08BJY085)；教育部人文社会科学研究项目“中国陶瓷工业国际竞争力研究”(02JA790030)；江西省社会科学规划项目“基于全球价值链的陶瓷产业集群升级研究”(08JL23)174左和平等：基于改进DEA模型的我国日用陶瓷产业集群绩效比较，)>0投入2由于在经营过程中各种输入和输出的地位与作用不同，因此要对决策单元DMU进行评价，必须对它的每一个输入