基于可变规模收益的超效率DEA模型研究

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效率是经济理论和实践的核心概念之一。资源配置以效率为目标,组织运作追求效率。经济学家和管理者都致力于效率评价的理论研究和应用研究。效率评价,在经济活动乃至社会生活中,都是一项常规、具有难度、且价值重大的任务。本文研究的效率,特指技术效率,其本为经济领域内的专门术语。Farrell于1957首次运用前沿生产函数来测度技术效率,即技术效率为实际生产能力与前沿生产能力的比值。 本文研究采用的方法,主要是数据包络分析。数据包络分析(DEA)是评价具有多个输入和多个输出的决策单元之间的相对效率的数学规划方法。DEA最大优势在于处理多输入和输出时无量纲要求,从而避免了多输入或输出的汇总的困难。DEA可以用来评价多种效率,比如技术效率、规模效率、配置效率、生产力等等。 本文主要对超效率DEA模型进行研究。传统的DEA方法根据效率评价指数可以将决策单元分为DEA有效和非DEA有效。但对于有效的决策单元,因其效率值都为1,故不能对其作进一步的分析评价。因此,对DEA模型中的有效决策单元进行研究构成了DEA理论研究和应用研究的重要内容之一。 本文在已有DEA模型研究的基础上作了部分拓展性研究。本文的主要创新点有:通过引入虚拟决策单元对被评价单元进行效率评价;解决了在规模收益可变的情况下,超效率DEA模型非可行解的问题。在新的超效率DEA模型中,既避免了非可行性问题,又能达到对所有决策单元进行排序的目的。最后通过算例将本文提出的模型与其他模型进行了比较。
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