6DEA与效率评估资料

1、cDEA与效率评估 TOC o 1-5 h z DEA与效率评估14.1弓|言11. 1 DEA方法的产生背景24.1.2 DEA方法的特点34.2不变规模报酬规模错误!未定义书签。4. 3可变规模报酬模型54.4投入角度与产出角度.104.4.1产出角度的CRS模型.114.42产出角度VRS和NIRS模型.124.4.3产出角度的CRS、VRS和NIRS DEA模型的关系1. 34.1引言数据包络分析DEA (Data Envelopment Analysis )是著名的运 筹学家A. Charnes和W.W. Cooper等人，以相对效率概念为基础 发展起来的一种效率评价方法。自1978

2、年底一个DEA模型发表后， 新的模型及相关的重要理论结果不断出现，已成为运筹学研究的一个新领域。DEA的应用范围日益扩展，除广泛用于学校、医院、 铁路、银行等公共服务部门的运行效率的评价之处，在经济学领域 也深入的应用，如用来估计前沿生产函数，用于经济分析中距离函 数的计算，为生产率分析中的Malmquist指数理论的实际应用奠 定了基础。4.1.1 DEA方法的产生背景人们进行任何实践活动，总是力求达到一个较高的效率，因此 对效率问题的研究室人们长期以来所进行的重要课题。对效率的计 量则使进行效率评价中非常重要和难以处理的问题。一般而言，对 任何活动效率的计量，都是其投入和产出量方面的比较结

3、果。就但 投入核弹产出的情况而言，只要计算一下它的投入产出比较即可作 为其效率的衡量指标。而当投入与产出都变为多种时，用总要素生 产率（TFP）作为一种衡量指标，由于拾掇投入和多产出，人们便 用“价格”作为同度量因素，并对每一投入产出指标加以适当的权 重，最后计算出一种加权形式的综合投入产出比。由于价格体系和 评价者的价值倾向可能不合理，往往使评价的客观真实性受到很大 影响。DEA方法的产生为我们在解决这一来问题，即在进行多投 入多产出的效率评价时，提供了一种较为客观而科学的方法。具体来说，DEA时使用数学规划模型比较决策单元之间的相对 效率，对决策单元做出评价。一个决策单元(Decision

4、 Making Unit) 在某种程度上是一种约定，它可以是企事业单位、技术反感、技术 政策等。确定DMU的主导原则是：就其“耗费的资源”和“生产 的产品”来说，每个DMU都可以看作是相同的实体。亦即在某一 视角下，各DMU有相同的输入和输出。通过对输入输出数据的综 合分析，DEA可以得出每个DMU综合的数量指标，据此将各DMU 定级排队，确定有效的(即相对效率最高的)DMU，并指出其他 DMU非有效的原因和程度，给主管部门提供管理信息。DEA还能 判断各DMU的投入规模是否恰当，并该出了各DMU调整投入规 模的正确方向和程度，应扩大还是缩小，改变多少为好。4.1.2 DEA方法的特点DEA方

5、法作为一种新的相对有效性评价方法，与以前的传统方 法相比有着很多的优点，主要表现在以下几点：1、DEA方法是用于多投入多产出的复杂系统的有效性评价。 由于它在分析是不必计算综合投入量和综合产出量，因此避免使用 传统方法时，由于各指标量纲等方面的不一致而寻求同度量因素 时，所带来的诸多困难。2、具有很强的客观性。由于该方法是一个投入产出指标的权重 为变量，从最有利于被评价单元的角度进行评价，无需事先确定各 指标的权重，避免了在权重的分配时评价者的主观意愿对评价结果 的影响。3、投入产出的隐表示使得计算简化。当一个多投入多产出的复 杂系统各种量之间，存在着交错复杂的数量关系时，对这些数量关 系的具

6、体函数形式的估计就是一个十分复杂而困难的事。而使用 DEA方法，可以在不该出这种函数的现表达式的前提下，仍然能 正确测定各种投入产出量的数量关系。4、可用来估计多投入多产出系统的“生产函数”。对一个多投 入多产出的复杂系统来说，当每一种投入量多影响到一种或多种产 出时，以各产出量为应变量的向量函数的估计，传统的方法几乎是 不可能的，而DEA方法则利用其自身的优势，给出了这种函数的 隐表达。5、应用广泛，实用性强。这种方法不仅可以用来对生产单位的 各种有效率进行评价，而且对企事业单位、公共服务部门的工作效 率也可以进行评价。在应用的深度上，DEA方法也表现出很大的 能力，即它在指出某个评价单元处

7、于非有效状态（无论是规模非有 效、技术非有效）时都指明非有效的原因，并给出具体的改善方法。 因此也特别适合实际的管理部门使用。、DEA又可视为一种新的“统计”方法。如果说原统计方法 是从大量样本数据中，分析出样本集合整体的一般情况的话，那么DEA则是从大量样本数据中，分析出样本集合中处于相对最优情 况的样本个体。也就是说，传统统计方法的本质是平均的，而DEA 的本质则是最优性。DEA的这种特点在研究经济学领域的“生产 函数”问题是，由其他方法无法取代的优越性。这是因为，回归统 计方法把有效的和非有效的样本（DMU）混在一起进行分析，得 到的“生产函数”实质上是“平均生产函数”，是“非有效的”，

8、不 符合经济学中的关于生产函数的定义。DEA则利用数学规划的手 段估计有效生产前沿面，从而避免了统计方法的缺陷。DEA的出 现，给多输入多输出情况下的“生产函数”研究开辟了新的前景。在应用研究中人们发现，尽管是用同样的数据，回归生产函数无法 像DEA那样正确测定规模收益。其关键原因在于，两种方法对数 据的使用方式不同，DEA致力于单个决策单元的优化，而不是各 决策单元构成集合的整体统计回归优化。4.3可变规模报酬模型 在用不变规模报酬模型进行效率测平时，必须假定各决策单元是位 于最佳生产规模。否则所测的效率值中，就包含规模效应的影响。为测算生产单元的纯技术效率水平，A. Charnes, W.

9、 W. Cooper等, 在1985年提出了可变规模报酬(VRS)模型。在可变规模报酬的 假设下，生产可能集Tv为:T = (X, Y)： XN矿人 X , YW检入 r.,于人=1/ N0,1WiWn。v II II Ii 7 ii=1i=1i=1不难验证,Tv满足不变规模报酬下的生产可能集的凸性、弱可分性i=i和最小性，但Tv不再是Tc那样的锥集合，而是一个凸多面体。不 变规模报酬的线性规划模型，在增加一个约束后，即便为可变规模 报酬模型。建立在Tv上的纯技术效率评价的模型(加入松弛变量SA和SB及摄动量8后)为：Minb -serSA + e;SBst 8 X + SA =b X0i =

10、 18 X Y - SB = Yi = 18气=1i = 1SA 0, SB 0X. 0, i = 1,2, n.则有：当该问题的解为 0 *, X*, SA*, SB * 时，有如下结论:若0* = 1，且 SA=SB=0，则 DMU0 有效。若0 * = 1，则DMU0弱有效，若0 * 1，则DMU0非有效。类似于不变规模报酬的情况，用规划（q v）对决策单元D0 （X0, Y0）的效率评价，是使在保持产出不减少的条件下，在生产可能集 Tv内，尽力减少投入。当D0为技术有效时，说明它一处在Tv的前 沿，即生产边界上。当D0为非有效的决策单元时，可以通过其在 生产前沿上的投影（X*，Y*），

11、找出改进措施。x*=e*x -sa* = Ex*x.i=1Y * = Y + SB* = E 杼i = 1使决策单元DMU0变成有效，对投入和产出的调整量（A X0, A Y0）为：AX = X - X *AY =Y*-Y在对DMU0进行如此调整后，得到的投入产出量（X*，Y*）是纯 技术有效的。这是即实际上为改进非有效生产单元提供了具体措 施。对所有非有效单元的调整量（A X，A Y）进行进一步分析， 可以为政府宏观管理部门提供更多的制定技术政策的依据。如前所述，用不变规模报酬模型测算所得到的效率值，包含了规模效率和技术效率两方面的内容。而可变规模报酬模型所考察ERS前沿NRS前沿 .NIR

12、S前沿图4.2不同规模报酬假设下的生产前沿的，是生产单元的纯技术效率水平。能否计算生产单元的纯规模效 率呢？回答是肯定的。实际上只要将在不同规模报酬假设下测得的 结果e C和。v进行比较，就可推算规模效率的大小。图4.2三种不 同规模报酬假设下的生产前沿。不同规模报酬假设下的效率，综合效率 C、纯技术效率 v和规模 效率分别为：5 _ AN _ NM * AM _ BM _ NMAAM BMvAMBM综合效率 c等于纯技术效率 v和规模效率 5的乘积。 = x = /通过分别运行crs、vrs的dea模型得到e c和e v，用他们便可以推算规模效率的水平。当e c=o v时，生产单元的规模效率

13、为1, 即生产处于最佳规模；否则生产单元的规模效率有所损失。造成规 模效率损失的也有两种原因，分别是规模过大和规模过小造成。如 上推算的o s 0, i = 1,2,n. SA 0, SB 0当生产单元处于骨膜无效(0 s 0, i = 1,2, ,n. SA 0, SB 0v代表生产单元的径向的纯技术效率水平。产出角度非增规模报酬DEA模型为:M龄b +X件+ e ;SB刀s.t. 人 X + SA = X i=1 人 Y - SB = a Y i in 0i=1 人产1 i =1 人. 0, i = 1,2, , n. SA 0, SB 0匹 1=该模型的作用，是帮助判别生产单元所处的规模

14、报酬阶段。当a v 丈a n时，生产单元处于规模报酬递增阶段；当a v=a n时，生产单 元处于规模报酬递减阶段。4.4.3产出角度的CRS、VRS和NIRS DEA模型的关系三个模型的差异，在于对生产技术的规模报酬假设不同。在单项投 入和单项产出情况下，三种不同规模报酬假设下的生产前沿如图 4.4所示。生产单元A的各种径向效率综合效率 、纯技术效率a ,RS前沿一 前沿NIRS前沿0X图4.4产出角度的DEA模型和规模效率a为:Sa - MAa - MAMA，MA_ M MA MA以 c MA MA x MAT212a -a xa从综合效率a：、纯技术效率a_i可推算规模效率a一”即：规模效

15、率气=综合效率a c /纯技术效率a v对已知的样本(X., Y.), (i=1,2, ,n),通过分别运行CRS、VRS 和NIRS的DEA模型，可测得每个生产单元的径向纯技术效率、规 模效率和径向综合效率，并判断出生产单元所处的规模报酬阶段。4.5不同角度测量的效率之关系我们已从投入及产出两种不同的角度，进行了各种效率的度量。 当从投入角度测量生产效率时，我们着重分析这样的问题：在不减 少产出的条件下，各种投入可以减少多少？在进行产出角度的效率 评价时，我们关心的是，在不增加投入的前提下，各种产出可以增加的幅度。两种不同角度的生产效率度量之间的关系，可以通过单 一投入单一产出情形下的生产效率度量来说明。如图4.8所示，对非有效点P,它的投入角度的技术效率TEi二AB/AP, 产出角度的技术效率TEO二PD/CD。一般而言两种角度测算的效率值 并不总是相等。然而当生产的规模报酬状况确定后，两种角度测算 效率大小关系则是确定的。事实上，若记某生产系统的前沿函数为 y = f ，设函数是局部r次齐次的，xc=lx1，人 1。则：fc）=*rf ， 产出（投入）角度的技术效率CTEO（CT