Efficiency Models in Data Envelopment Analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Palgrave Macmillan

作者:Sengupta, Jati/ Sahoo, Biresh

出品人:

页数:264

译者:

出版时间:2006-12

价格:$ 141.25

装帧:HRD

isbn号码:9780230018860

丛书系列:

图书标签:

• Data Envelopment Analysis
• Efficiency Measurement
• Operations Research
• Performance Evaluation
• Productivity Analysis
• Management Science
• Optimization
• Benchmarking
• Decision Making
• Resource Allocation

衡量效率的艺术：一种深入的探索 在当今数据驱动的世界中，效率是组织、流程和系统成功的核心。无论是在企业运营、公共服务还是研究领域，理解并提升效率都是一个持续的挑战。本书《衡量效率的艺术》正是为了应对这一挑战而生，它并非简单地堆砌理论，而是通过一系列严谨的分析方法，深入浅出地揭示了衡量和优化效率的深刻见解。 本书将带领读者踏上一段关于效率度量的智力旅程，从基础概念的梳理，到复杂模型的构建，再到实际应用的解析。我们将深入探讨不同类型的效率，例如生产效率、技术效率、配置效率等等，并分析它们之间微妙而重要的区别。理解这些差异对于准确诊断问题的根源、制定有效的改进策略至关重要。 第一部分：效率概念的基石 在开始正式的效率模型介绍之前，本书的第一部分将专注于构建坚实的理论基础。我们将从效率的最基本定义出发，探讨其在不同学科领域中的演变和理解。为什么效率如此重要？它如何影响我们的决策和结果？我们将通过历史的视角和哲学的思辨，帮助读者建立对效率的全局观。 效率的本质与维度： 我们将首先界定“效率”一词的含义，并将其分解为多个可度量的维度。这包括对输入（资源消耗）和输出（产出成果）的深入理解，以及它们之间的关系。我们将讨论，仅仅关注输出的增加是不足够的，必须同时审视资源消耗的合理性。 效率度量的挑战： 效率度量并非易事，我们将探讨其内在的复杂性。例如，如何准确地识别和量化所有相关的输入和输出？在多重输出和多重输入的环境下，如何进行公平的比较？我们还将讨论数据质量、单位的统一性等实际操作中遇到的挑战。 效率的分类与视角： 效率可以从不同的角度进行审视。我们将区分“技术效率”（资源是否被最有效地利用来产生最大产出）和“配置效率”（资源是否被分配到最适合它们生产的用途上）。还会探讨“规模效率”（生产规模与效率的关系）等概念，为后续模型的引入打下基础。 第二部分：量化效率的工具箱 在建立了对效率概念的深刻理解后，本书的第二部分将聚焦于一系列强大的量化工具。这些工具不仅能够测量当前的效率水平，更能为识别改进机会提供清晰的方向。我们将避免生涩难懂的数学推导，而是侧重于模型背后的逻辑、假设以及如何解读其结果。 数据包络分析（DEA）的魅力： 作为本书的核心内容之一，我们将详细介绍数据包络分析（DEA）这一非参数方法。DEA是一种强大的工具，能够处理涉及多个输入和多个输出的决策单元（Decision Making Units, DMUs）的效率评估。我们将逐步讲解： DEA的基本模型： 从最基础的CCR（Charnes, Cooper, and Rhodes）模型入手，理解其如何构建效率前沿，并识别非效率的DMUs。 BCC模型与规模效率： 介绍BCC（Banker, Charnes, and Cooper）模型，以及它如何区分纯技术效率和规模效率，帮助我们理解生产规模对效率的影响。 投入导向与产出导向： 探讨DEA的两种基本导向，理解是应该关注如何减少投入以达到当前产出，还是如何增加产出以利用现有投入。 超效率DEA： 介绍如何对效率前沿上的DMUs进行排序，这对于在高效的组织中进一步识别最优实践至关重要。 Malmquist指数： 学习如何利用Malmquist指数来分析效率变化的时序性，揭示效率的动态演变过程。 回归分析与生产函数： 除了DEA，我们还将回顾和应用回归分析技术。通过构建生产函数，我们可以估计投入与产出之间的定量关系，并从中推断效率水平。我们将讨论： 参数模型的优势与局限： 探讨参数模型（如Cobb-Douglas生产函数）的优势，例如能够提供详细的参数估计，但也需注意其对函数形式的假设。 随机前沿分析（SFA）： 介绍SFA，它能够同时捕捉随机扰动和非效率效应，从而更精细地估计效率。 指标体系的构建： 在很多情况下，直接应用DEA或SFA可能面临数据获取的困难或模型设定的复杂性。因此，本书也将探讨如何构建一个有效的指标体系来间接衡量效率。我们将讨论： 关键绩效指标（KPIs）的设计： 如何选择与效率密切相关的关键绩效指标。 综合评价方法： 介绍一些综合评价方法，如层次分析法（AHP）或多准则决策分析（MCDA），用于整合多个指标，最终形成对效率的评估。 第三部分：效率模型在实践中的应用 理论的价值在于其应用。本书的第三部分将把抽象的模型转化为生动的实践案例。我们将展示如何运用前文介绍的工具来解决现实世界中的各种效率问题，涵盖广泛的行业和领域。 公共部门的效率提升： 医疗卫生： 如何评估医院的运营效率？如何分析不同科室的资源利用情况？如何识别影响就医体验的效率瓶颈？ 教育： 如何衡量学校的教学质量和资源配置效率？如何分析不同教育模式的有效性？ 交通运输： 如何评估公共交通系统的准点率和载客效率？如何优化物流网络的运营？ 企业运营的优化： 制造业： 如何评估生产线的效率？如何分析供应链的成本效益？ 金融服务： 如何衡量银行分支机构的盈利能力和客户服务效率？ 零售业： 如何评估门店的销售效率和库存管理能力？ 非营利组织的管理： 社会服务机构： 如何衡量社会项目的影响力和资源使用效率？ 研究机构： 如何评估科研产出的效率和资源的有效利用？ 特定行业案例研究： 我们将深入分析一些具体的行业案例，例如： 农业： 评估不同农场在土地、劳动力和化肥使用上的效率。 能源： 分析不同发电厂的能源生产效率和成本效益。 旅游业： 评估酒店或景点的服务效率和客户满意度。 在每一个案例研究中，我们将详细阐述： 1. 问题的背景与目标： 清晰地界定需要解决的效率问题。 2. 数据的收集与处理： 如何识别、收集和清洗相关的输入与输出数据。 3. 模型的选择与构建： 根据具体问题选择合适的效率模型，并进行参数设定。 4. 结果的解读与分析： 如何理解模型的输出，识别效率高低的原因。 5. 改进策略的建议： 基于分析结果，提出切实可行的效率改进建议。 第四部分：迈向更深层次的效率探索 在掌握了基础的效率度量方法后，本书的第四部分将引导读者进入更高级的效率探索领域。我们将讨论一些更具挑战性和前沿性的议题，以期为读者的进一步研究和实践提供启发。 效率与创新： 效率和创新之间是否存在必然联系？高效的组织是否更容易创新？创新又如何反过来促进效率？我们将探讨两者的互动关系。 动态效率与时变模型： 许多现实世界的系统并非静态，效率会随时间发生变化。我们将探讨如何分析这种动态变化，例如利用时变DEA模型来捕捉效率的演进轨迹。 效率的鲁棒性与敏感性分析： 效率模型的结果可能受到数据噪声、模型假设等因素的影响。我们将讨论如何进行鲁棒性分析，以评估模型结果的可靠性，并进行敏感性分析，理解不同变量对效率评估的影响程度。 效率与战略决策： 效率评估的最终目的是服务于战略决策。我们将探讨如何将效率分析的结果融入到更宏观的战略规划中，例如资源分配、绩效管理和组织转型。 未来的发展方向： 效率度量的研究仍在不断发展。我们将展望未来的研究趋势，例如人工智能在效率分析中的应用、跨学科的效率整合等，为读者未来的学习和研究提供指引。 本书的价值与受众 《衡量效率的艺术》旨在为广大读者提供一个全面、系统且实用的效率度量框架。它将成为： 研究人员的有力助手： 为学术界在效率、生产力、绩效评估等领域的研究提供坚实的理论基础和丰富的实证方法。 企业管理者和决策者的指南： 帮助他们更有效地识别运营中的低效率环节，优化资源配置，提升整体竞争力。 公共部门专业人士的参考： 为政府机构、教育、医疗等领域的专业人士提供评估和改进公共服务效率的工具和方法。 对效率议题感兴趣的任何人士的学习资源： 即使没有深厚的统计学或经济学背景，读者也能通过本书的学习，理解效率的核心概念，并初步掌握如何进行效率评估。 本书不满足于仅仅介绍现有的理论和模型，更致力于启发读者思考如何将这些工具创造性地应用于解决现实世界中的复杂问题。通过深入的理论阐述、详实的模型介绍和丰富的实践案例，《衡量效率的艺术》将帮助您掌握衡量和提升效率的关键技能，从而在充满竞争的时代脱颖而出。

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