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出版者:Springer

作者:William W. Cooper

出品人:

页数:528

译者:

出版时间:2006-11-14

价格:USD 124.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780387452814

丛书系列:

图书标签:

• DEA
• LP
• Envelopment
• Data
• Analysis
• 美國
• 線性規劃
• 決策論
• 运筹学
• 管理科学
• 效率评价
• 数据包络分析
• 绩效评估
• 生产率
• 决策支持系统
• 优化
• 经济学
• 计量经济学

《决策效率评估：方法与应用》 简介： 在日益复杂的商业环境和公共服务领域，如何精确评估和提升决策单元（如企业、银行、医院、学校等）的效率，是管理者和研究者面临的共同挑战。《决策效率评估：方法与应用》一书深入探讨了数据包络分析（DEA）这一强大的非参数方法，为理解、衡量和改进决策单元的相对效率提供了系统性的框架和实用的工具。 本书并非简单罗列 DEA 的技术细节，而是着重于阐释其背后的逻辑、核心思想及其在现实世界中的广泛应用。我们相信，真正理解一种方法，需要洞察其如何将复杂的现实转化为可量化的指标，如何揭示隐藏的效率差距，以及如何为决策者提供可操作的改进建议。 核心内容概览： 决策单元与效率的基石： 书中首先界定了“决策单元”的概念，并深入分析了效率的内涵。我们讨论了传统效率衡量方法的局限性，以及为何 DEA 能够在多投入、多产出的情况下，提供更全面、更客观的评估。从经济学、运筹学等多个视角，剖析了效率作为一种动态、相对的概念，以及DEA如何捕捉这种动态性。 数据包络分析（DEA）的核心模型： 本书详细介绍了 DEA 的经典模型，包括 CCR (Charnes, Cooper, Rhodes) 模型和 BCC (Banker, Charnes, Cooper) 模型。我们将从数学原理出发，清晰地解释每个模型的假设、构建方式及其适用的场景。读者将学习如何根据决策单元的规模报酬假设，选择最合适的模型。 投入导向与产出导向的辩证： DEA 分析可以从投入或产出的角度进行，本书将深入探讨这两种导向的含义、计算方法及其在实践中的选择。我们将分析如何通过调整投入以达到目标产出，或者如何通过增加产出来实现效率提升。这有助于读者理解效率提升的多种路径。 超效率模型与效率改进方向： 对于位于技术前沿的决策单元，经典的 DEA 模型只能将其效率值判定为 1。本书将介绍超效率 DEA 模型，它能够进一步区分这些“有效”决策单元之间的相对优劣，并提供更精细的排名。同时，我们将详细阐述如何从 DEA 的结果中提取效率改进的“参考集”和“权重”，为决策单元提供具体、可行的改进方向和目标。 DEA 的扩展与延伸： 随着 DEA 研究的不断深入，涌现出了许多重要的扩展模型，以应对更复杂的实际问题。本书将介绍带有公因子、目标规模收益、超边际分析、网络 DEA 等一系列先进的 DEA 模型。这些模型能够处理更复杂的数据结构，更深入地揭示效率的驱动因素。 DEA 的应用场景与案例分析： DEA 的强大之处在于其广泛的应用性。本书将通过大量详实的案例，展示 DEA 在不同领域的应用。我们将涵盖但不限于： 金融领域： 评估银行、证券公司、基金公司的经营效率。 公共服务领域： 衡量医院、学校、公安局、交通部门的服务效率。 制造业与服务业： 分析零售业、酒店业、制造业企业的生产运营效率。 农业与环境： 评估农场、能源生产的效率，以及环境效率。 政府与非营利组织： 衡量政府部门、社会组织的绩效。 每个案例都将详细说明研究背景、数据选择、模型构建、结果解读以及最终的策略建议，帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。 DEA 的实证研究方法与软件应用： 除了理论介绍，本书还将指导读者如何进行规范的 DEA 实证研究，包括数据收集、变量选择、模型设定、结果分析与验证等关键步骤。同时，我们将介绍常用的 DEA 分析软件，并提供使用指导，使读者能够快速上手，独立进行 DEA 分析。 本书特色： 理论与实践并重： 既有严谨的理论推导，又不乏生动的案例分析，力求让读者深入理解 DEA 的原理并掌握其应用技能。 结构清晰，逻辑性强： 从基础概念到高级模型，循序渐进，层层深入，确保读者能够系统地掌握 DEA 的知识体系。 案例丰富，覆盖面广： 涵盖了经济社会的各个重要领域，为读者提供多元化的视角和借鉴。 注重方法论和策略性： 不仅教授如何计算，更强调如何解读 DEA 结果，并转化为具体的管理决策和改进策略。 《决策效率评估：方法与应用》旨在成为一本集理论指导、方法传授、实践案例于一体的权威著作，帮助广大管理者、政策制定者、研究学者以及对效率评估感兴趣的读者，掌握这一强大的分析工具，从而做出更明智的决策，实现更优化的资源配置，最终提升组织的整体效能。无论您是在商业竞争中寻求优势，还是在公共服务领域致力于效率提升，本书都将为您提供宝贵的洞见和实用的解决方案。

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光看书名“Data Envelopment Analysis”，就足以让任何一个对绩效评估和效率优化感兴趣的人眼前一亮。这本书的出版，仿佛是为我们揭开了一个研究和实践的新篇章。我一直觉得，在评价一个组织、一个项目或者一项政策的有效性时，仅仅关注少数几个孤立的指标是远远不够的。我们需要一种更全面的方法，能够同时考虑多个输入和多个输出，并且能够识别出“最佳实践”的标杆，从而为改进提供清晰的方向。DEA 这个名字本身就透露出一种“包络”的含义，我推测它能够构建一个效率的“边界”，并衡量每个单元距离这个边界的远近。我非常期待这本书能够深入浅出地讲解 DEA 的理论基础，包括其数学模型、假设条件，以及各种延伸和改进。同时，我也希望书中能包含大量的实际案例，展示 DEA 如何被应用于经济、管理、公共部门等不同领域，从而帮助我理解如何将这种强大的分析工具融入到我的工作和研究中。

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这本书的装帧非常精美，封面设计简约却不失大气，散发着一种严谨而又引人入胜的气息。书页纸质厚实，触感温润，印刷清晰，字体大小适中，阅读起来非常舒适，即使长时间翻阅也不会感到疲劳。我一直对数据分析领域抱有浓厚的兴趣，尤其是在需要评估效率和绩效的场景下，总感觉需要一种更系统、更科学的方法论来支撑。虽然我还没来得及深入阅读这本书的具体内容，但从它所呈现出的专业性和前沿性来看，我预感它将为我提供一个全新的视角和强有力的工具。书名“Data Envelopment Analysis”本身就充满了学术气息，暗示着这本书将深入探讨一种强大的数据分析技术，或许能够帮助我们更好地理解和优化复杂系统中的效率问题。我个人在工作中经常会遇到需要比较不同部门、不同项目甚至不同公司绩效的情况，而 DEA 的概念听起来正是解决这类问题的理想选择。我非常期待这本书能够详细阐述 DEA 的原理、模型、应用以及实际案例，让我能够将其有效地应用到我的研究和实践中。

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这本书的封面设计简洁而又不失专业性，第一眼就能感受到它蕴含着深刻的学术内涵。我一直对如何科学地评估和提升各种系统的效率感到好奇，尤其是在面对多重输入和多重输出的复杂情况时，传统的评估方法往往显得力不从心。看到“Data Envelopment Analysis”这个书名，我立刻联想到了一种能够“画出”效率边界，并据此进行比较分析的方法。我猜测这本书将详细介绍 DEA 的基本原理，包括其如何处理多个输入和输出变量，如何构建效率前沿，以及如何识别相对效率最优和次优的单元。我非常期待书中能够提供清晰的模型解释、严谨的数学推导，以及丰富的实际应用案例，比如在公共部门、医疗卫生、教育机构等领域如何运用 DEA 来优化资源配置和提升服务质量。作为一名渴望在量化分析领域有所建树的研究者，我深信这本书将为我打开一扇通往更深层次效率评估研究的大门。

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这本书的封面设计颇具匠心，一种低调的专业感扑面而来，让我觉得这是一部真正具有学术价值的著作。虽然我还没有翻开书页，但仅仅是书名“Data Envelopment Analysis”，就足以勾起我长久以来对效率衡量和优化问题的思考。我一直认为，在许多领域，比如公共服务、教育、医疗，甚至是企业管理中，我们常常面临如何公平有效地评估不同机构或部门绩效的难题。很多时候，简单的平均值或百分比无法反映出其背后的资源投入和产出效率。DEA 这个概念听起来就像是一种能够“包裹”住数据的分析方法，它能够揭示出在现有资源约束下，哪些单位能够产出最多的结果，哪些又是在浪费资源。我非常期待这本书能够详细介绍 DEA 的核心思想，如何构建和应用 DEA 模型，以及它在不同行业中的实际案例。我希望它能提供一些实用的步骤和技巧，让我能够将这种先进的分析工具应用到我正在进行的研究项目当中。

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拿到这本书的时候，我被它沉甸甸的质感所吸引，这不仅仅是物理上的重量，更是一种知识分量和学术深度的象征。封面上的“Data Envelopment Analysis”几个字，如同一个神秘的邀请函，把我引入了一个充满未知与可能性的领域。我过去接触过一些关于绩效评估的书籍，但往往侧重于单一指标或简单的线性关系，总觉得无法完全捕捉到现实世界中复杂系统的精髓。DEA 的名称让我联想到了一种“包络”的概念，这或许意味着它能够描绘出效率的前沿，并识别出那些在现有条件下表现最佳的“标杆”，进而为表现不佳的单元提供改进的方向。我猜测这本书会从 DEA 的基本模型入手，逐步深入到各种变体和扩展，例如CCR模型、BCC模型，以及如何处理输入输出的不确定性等等。作为一名对量化研究充满热情的人，我渴望找到能够严谨地衡量和比较多维度绩效的方法，而 DEA 似乎正是这样一种方法。我已经迫不及待地想要了解它背后的数学原理，以及如何在实际数据中构建和解释 DEA 模型。

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