Introduction to Data Envelopment Analysis and Its Uses pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:William W. Cooper

出品人:

页数:394

译者:

出版时间:2005-11-16

价格:USD 79.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780387285801

丛书系列:

图书标签:

• Data Envelopment Analysis
• DEA
• Efficiency Analysis
• Performance Measurement
• Operations Research
• Management Science
• Productivity
• Benchmarking
• Optimization
• Economics
• Statistics

数据包络分析导论及其应用 前言 在当今信息爆炸的时代，如何有效地评估和提升组织的绩效，优化资源配置，已成为各行各业面临的关键挑战。无论是企业、公共部门还是非营利组织，都渴望找到一种科学、客观的方法来衡量其运作效率，并据此制定更具竞争力的战略。数据包络分析（Data Envelopment Analysis, DEA）正是在这样的背景下应运而生，并迅速发展成为一种强大且灵活的决策单元（Decision Making Unit, DMU）效率评估工具。 本书并非旨在全面收录所有与数据包络分析相关的知识点，而是着重于引导读者理解DEA的核心思想、基本模型及其在实际问题中的多样化应用。我们将深入浅出地剖析DEA的数学原理，阐释其作为一种非参数方法，如何通过构建“效率前沿”来评估相对效率，以及如何识别低效单元的改进方向。同时，本书将通过大量的案例分析，展示DEA如何在不同的领域，如银行、医院、学校、制造业、交通运输、农业等，发挥其独特的价值，帮助决策者揭示隐藏的效率问题，量化绩效差距，并提供可行的改进建议。 第一章：何为数据包络分析？——效率评估的视角 本章将首先从宏观视角介绍效率评估的普遍需求，并引出DEA的出现。我们将探讨传统效率评估方法（如财务比率分析）的局限性，特别是其在处理多投入、多产出问题时的不足。在此基础上，我们将介绍DEA的根本理念：通过比较一组相似的决策单元（DMU）的投入与产出，识别出“最优”的生产边界，并以此为基准来衡量其他DMU的相对效率。 我们将详细阐述DEA的几个关键概念： 决策单元（DMU）: 解释DMU的定义，以及在实际应用中如何识别和界定DMU。 投入（Inputs）: 阐释投入的含义，包括有形的（如劳动力、资本、原材料）和无形的（如管理经验、技术水平）投入。 产出（Outputs）: 阐释产出的含义，包括有形的（如产品数量、服务量）和无形的（如客户满意度、社会效益）产出。 效率前沿（Efficiency Frontier）: 解释效率前沿是如何由DEA模型构建的，以及位于前沿上的DMU的意义。 相对效率（Relative Efficiency）: 强调DEA评估的是相对效率，即相对于其他DMU而言的效率，而非绝对效率。 本章将为读者建立一个直观的DEA认识框架，为后续深入学习打下坚实的基础。 第二章：DEA的基本模型——Charnes, Cooper, and Rhodes (CCR) 模型 本章将聚焦于DEA最基础、最具代表性的模型——CCR模型。我们将详细介绍CCR模型的数学构建过程，包括其目标函数、约束条件以及如何通过线性规划求解。 CCR模型的假设: 探讨CCR模型的两种主要假设：规模报酬不变（Constant Returns to Scale, CRS）和投入导向/产出导向。 投入导向CCR模型: 详细讲解投入导向CCR模型如何衡量将投入最小化至达到当前产出水平所需的程度。 产出导向CCR模型: 详细讲解产出导向CCR模型如何衡量将产出最大化至达到当前投入水平所需的程度。 模型求解与效率值解读: 演示如何利用求解器（如LINGO, GAMS等）求解CCR模型，并深入解读得到的效率值，包括效率为1的DMU（有效DMU）和效率小于1的DMU（无效DMU）的意义。 参考集（Reference Set）: 解释对于无效DMU，其效率前沿上的参考集代表了何种理想的投入/产出组合，为改进提供了方向。 通过本章的学习，读者将能够理解DEA最核心的数学模型，并初步掌握如何计算和解释效率值。 第三章：BCC模型与规模效率——理解规模报酬 与CCR模型不同，BCC（Banker, Charnes, and Cooper）模型允许规模报酬可变（Variable Returns to Scale, VRS）。本章将深入探讨VRS的意义，以及BCC模型如何帮助我们区分技术效率和规模效率。 规模报酬可变（VRS）的解释: 探讨在实际情境中，规模报酬可变是如何发生的，例如，过大的规模可能导致效率下降（规模不经济），过小的规模则可能未能充分利用规模优势（规模不经济）。 BCC模型的数学构建: 介绍BCC模型的数学形式，并与CCR模型进行对比，突出其核心差异（VRS约束）。 技术效率（Technical Efficiency, TE）: 解释BCC模型计算出的效率值所代表的技术效率，即在现有规模下，DMU是否有效利用其投入来生产最大产出。 规模效率（Scale Efficiency, SE）: 解释如何通过比较CCR效率和BCC效率来计算规模效率，以及规模效率为1和小于1的含义。 最佳规模（Optimal Scale）: 阐述BCC模型如何帮助识别DMU处于何种规模状态（递增报酬、不变报酬、递减报酬），并指出其最佳规模的潜在方向。 本章的讲解将帮助读者更细致地分析DMU的效率来源，不仅关注技术层面的优化，还关注规模层面的改进。 第四章：DEA模型的扩展与变种——应对更复杂的现实 现实世界中的问题往往比基础模型所能描述的更为复杂。本章将介绍DEA一些重要的扩展模型，以应对更广泛的应用需求。 超效率DEA模型（Super-Efficiency DEA Model）: 介绍当所有DMU的效率值都为1时，如何对有效DMU进行排序。 加权DEA模型（Weighted DEA Model）: 讨论如何为不同的投入和产出分配不同的权重，以反映其重要性差异。 带期望产出的DEA模型（DEA with Expected Outputs）: 介绍如何处理那些不确定或难以精确衡量的产出。 全局最优DEA模型（Slacks-Based Measure, SBM）: 阐述SBM模型如何直接考虑投入和产出的松弛量，无需目标函数，提供更直接的效率评估和改进建议。 动态DEA模型（Dynamic DEA Model）: 简要介绍如何处理跨期的时间序列数据，评估DMU随时间变化的效率。 通过了解这些扩展模型，读者将能够根据具体问题的特点，选择或构建更适合的DEA模型。 第五章：DEA在经济与金融领域的应用 本章将深入探讨DEA在经济和金融领域的核心应用，展示其在量化绩效、识别风险和优化决策方面的强大能力。 银行效率评估: 模型构建: 确定银行的投入（如存款、资本、员工数量）和产出（如贷款、利息收入、服务种类）。 案例分析: 通过对多家银行的效率进行比较，识别出高效银行的经营特征，并为低效银行提供改进建议，例如优化资产结构、提升客户服务质量等。 证券与基金绩效评价: 模型构建: 考虑股票或基金的投入（如管理费、交易成本）和产出（如收益率、风险调整后收益）。 案例分析: 评估不同基金经理的投资能力，识别表现优秀的基金，并分析其成功因素。 保险公司效率评估: 模型构建: 确定保险公司的投入（如承保成本、销售费用）和产出（如保费收入、赔付金额、盈利能力）。 案例分析: 评估不同保险产品线的盈利能力，以及各分支机构的运营效率。 金融机构风险管理: 讨论如何利用DEA识别出可能存在经营风险的低效金融机构，并为其提供改善运营的建议。 第六章：DEA在公共服务领域的应用 公共部门的效率评估同样至关重要，它直接关系到纳税人的钱是否得到有效利用。本章将聚焦DEA在医疗、教育、交通等公共服务领域的应用。 医院运营效率评估: 模型构建: 确定医院的投入（如医生数量、床位数量、设备投资）和产出（如诊疗人次、手术量、治愈率、患者满意度）。 案例分析: 评估不同医院的综合效率，识别出影响效率的关键因素，例如人员配置、科室管理、医疗技术等，并提出优化方案。 学校教育质量评价: 模型构建: 确定学校的投入（如教师数量、生师比、教育经费）和产出（如学生升学率、毕业生素质、科研成果）。 案例分析: 评估不同学校的教学效果，识别优秀教学模式，并为教学改革提供依据。 交通运输系统优化: 模型构建: 评估航空公司、铁路公司或公交公司的效率，考虑投入（如飞机数量、线路里程、车辆数量）和产出（如载客量、货运量、准点率）。 案例分析: 分析交通枢纽的运行效率，优化资源配置，提高服务质量。 城市公共服务效率比较: 探讨如何利用DEA对不同城市在环境保护、治安管理、社会福利等方面的效率进行比较，为城市规划和管理提供决策支持。 第七章：DEA在其他领域的应用 DEA的适用范围远不止于此，本章将继续拓展其应用边界，展示其在制造业、农业、能源、环境等领域的实际案例。 制造业企业绩效分析: 模型构建: 评估生产线、工厂或企业的效率，考虑投入（如原材料、劳动力、设备）和产出（如产品产量、质量、利润）。 案例分析: 识别生产瓶颈，优化生产流程，提升整体生产效率。 农业生产效率评估: 模型构建: 评估农场或农业合作社的效率，考虑投入（如土地、劳动力、化肥、农药）和产出（如粮食产量、经济作物产量）。 案例分析: 推广高效种植技术，优化资源利用，提高农产品产量和质量。 能源与环境效率研究: 模型构建: 评估能源企业或地区的能源利用效率、环境影响，考虑投入（如能源消耗、污染排放）和产出（如经济产值、可再生能源生产）。 案例分析: 识别高污染、低效率的环节，推动绿色发展和可持续能源转型。 非营利组织与社会企业评估: 模型构建: 评估非营利组织的社会效益，考虑投入（如募捐金额、志愿者服务时间）和产出（如服务覆盖人群、社会影响力）。 案例分析: 衡量组织的社会价值，提升其公信力和筹款能力。 第八章：DEA应用的实践指南与局限性 本章将从实践层面出发，为读者提供实施DEA分析的指导，并客观审视DEA方法的局限性。 数据收集与处理: 强调高质量数据的重要性，讨论如何选择合适的投入和产出指标，以及如何处理缺失值和异常值。 模型选择与参数设定: 提供选择合适DEA模型的建议，并讨论在不同模型下参数设定的考虑因素。 结果解释与沟通: 强调如何清晰、准确地解释DEA分析结果，并将其转化为易于理解的报告，以便决策者采纳。 DEA的局限性: 数据依赖性: DEA结果高度依赖于所选取的投入和产出指标，指标的选择不当可能导致错误的结论。 随机性与不确定性: DEA方法在处理纯粹的随机因素时可能存在不足。 规模效率的界定: BCC模型对VRS的定义和界定可能存在主观性。 DMU数量的要求: 样本DMU数量过少可能导致模型失效或结果不可靠。 缺乏对外部环境因素的考虑: 基础DEA模型可能难以充分考虑外部的宏观经济、政策等因素对DMU效率的影响。 与其它效率评估方法的比较: 简要对比DEA与回归分析、随机前沿分析（SFA）等方法的优劣，帮助读者在不同场景下做出选择。 结论 数据包络分析作为一种强大的效率评估工具，其核心价值在于能够为复杂的多投入、多产出系统提供一个相对客观、科学的评估框架。本书通过对DEA基本模型、扩展模型及其在各行各业中的广泛应用的深入探讨，旨在帮助读者掌握DEA的分析思路，理解其数学原理，并能够将其有效应用于解决实际问题。 我们相信，通过学习本书，读者将能够更好地识别组织的效率瓶颈，量化改进空间，并制定更具前瞻性的发展战略，从而在日益激烈的竞争环境中脱颖而出，实现可持续发展。DEA并非万能药，但作为一种分析工具，它提供了一种独特的视角，帮助我们更清晰地认识效率的本质，并指导我们走向更优化的未来。

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阅读这本书的过程，就像是进行一次系统性的思维训练，它迫使我从传统的单一指标评估视角，跳跃到多维度的相对效率评估框架中。作者在介绍**Malmquist生产率指数**时，成功地将静态效率分析扩展到了动态变化追踪，这一点我非常欣赏。通过将技术进步和效率变动因子拆解，读者能清晰地看到企业的绩效是源于**“做得更聪明”（技术进步）**还是**“做得更努力”（技术效率改善）**。然而，在解释**指数的计算步骤**时，文字描述略显冗长，如果能配上更具可视化效果的**流程图**或者**小型算例的逐步演示**，效果会大不相同。我个人在尝试理解其内部逻辑时，花费了不少时间在脑海中进行重构。此外，书中对**投入要素的选择标准**的讨论有些过于笼统，例如，在评估公共服务机构（如医院或大学）时，如何恰当地界定哪些要素是“投入”而哪些是“产出”，这往往需要结合行业经验进行判断，书中提供的指导性原则略显不足。我认为，增加一个专门讨论**“投入/产出指标选择的决策树或清单”**的章节，会极大地增强其作为实践工具书的价值。

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从整体阅读体验来看，这本书的专业术语密度非常高，这对于已经有一定运筹学或计量经济学基础的读者来说，无疑是一本宝藏。作者在章节的组织上遵循了从简到繁的原则，例如，先介绍二维的效率分析，再过渡到多维度的规模报酬分析，这种循序渐进的方式是值得称赞的。然而，我发现书中在对**DEA结果的解读和可视化**方面略显不足。单纯得到一个效率值（例如0.85）对决策者来说意义有限，更重要的是如何解读这个“0.85”背后的含义，以及如何定位到**参考集（Peers）**。书中虽然提到了参考集，但缺乏生动的**二维/三维散点图**或**效率前沿的图形化展示**，来帮助读者直观地理解哪些决策单元（DMU）是效率的标杆，以及如何通过“虚拟组合”来达到最优状态。这种图形化的缺失，削弱了原本非常强大的分析工具的说服力。如果能增加一个专门介绍**DEA结果报告撰写与图形展示技巧**的章节，辅以真实的行业报告范例，这本书的实用价值将大大超越目前纯理论的范畴，真正成为一个“工具箱”而非仅仅是“理论手册”。

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这本书的装帧设计和纸张质量给我的第一印象非常好，拿在手里很有分量感，让人觉得内容也一定很扎实。封面设计简洁大气，那种偏学术的蓝色调让人感觉专业而可靠。我特别喜欢它在细节上的处理，比如目录的排版，逻辑清晰，层级分明，即使是初次接触这个领域的人，也能很快找到自己感兴趣的部分。不过，作为一本理论性很强的书籍，我希望作者能在**开篇**更直观地阐述**数据包络分析（DEA）**在实际商业决策中的具体应用场景，例如，是如何帮助一家连锁超市评估不同分店的相对效率的。目前看来，理论铺陈略显抽象，初学者可能会在理解**效率前沿**和**虚拟数据**这些核心概念时感到吃力。我期待后续章节能够加入更多**业界案例分析**，将那些复杂的数学模型转化为日常经营中可以量化的指标，比如，如何用DEA来评估新技术的投资回报率，或者如何优化供应链中的物流节点。如果能提供一些配套的**软件操作指南**（比如如何用R或Python实现DEA模型），那就更完美了，毕竟理论与实践的结合才是学习的王道。总而言之，这本书的物理质感和初步的结构搭建是令人满意的，但需要更强的“引人入胜”的开场来留住那些渴望实战的读者。

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这本书的学术严谨性毋庸置疑，它的论证逻辑链条非常紧密，从线性规划的基本原理出发，逐步构建出DEA的数学模型，可以说是为想要从事该领域深度研究的人提供了一份可靠的路线图。但我注意到，书中对**Stochastic Frontier Analysis (SFA)** 等其他前沿效率评估方法的对比分析篇幅较少。在现代计量经济学和运筹学交叉的背景下，了解不同方法的优势和劣势至关重要，比如，DEA对数据噪声的敏感性，以及SFA在处理随机误差项方面的优势。一本全面介绍效率分析的书，理应更深入地探讨**DEA与SFA的融合或互补性**，而不是将DEA作为一个孤立的体系来展示。另外，对于**大数据时代背景下**，如何处理高维度的投入产出指标（即**“维度灾难”**问题），本书似乎并未涉及最新的解决方案，比如**超效率DEA的改进版**或者**基于数据挖掘的特征选择方法**。如果作者能在修订版中加入关于**大数据与DEA整合**的前沿探索，这本书的地位将得到显著提升，因为它目前更像是对经典理论的完美复述，而非对未来趋势的预判。

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这本书的叙事节奏和论证深度，给我一种非常“扎实”的感觉，它不像市面上很多流行的管理学读物那样追求轻松易懂的口号式传播，而是真正沉浸在**方法论的严谨性**之中。作者在构建**CCR模型**和**BCC模型**时的数学推导过程，展现了深厚的功底。我发现它并没有简单地罗列公式，而是细致地解释了每个变量背后的经济学含义，比如，为什么需要区分投入和产出，以及**规模报酬不变（CRS）**与**规模报酬可变（VRS）**的根本区别在哪里。然而，这种深度也带来了一定的阅读挑战。我注意到，书中对**权重选择的敏感性分析**部分似乎讲解得有些仓促，这在实际应用中至关重要，因为它直接影响到效率评估的公允性。一个好的评估工具必须能够应对数据噪声和模型设定的主观性，而本书在这部分似乎可以提供更具批判性的讨论。我更希望看到作者能深入探讨**超效率DEA**的应用局限性，或者介绍一些处理**非期望产出**（比如污染排放）的最新扩展模型。目前来看，它更像是一本优秀的教科书，为理解基础框架奠定了坚实基础，但对于希望站在前沿进行高阶研究的读者来说，可能还需要补充更多近几年的研究文献综述。

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