An Introduction to Data Envelopment Analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:SAGE Publications Pvt. Ltd

作者:R Ramanathan

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2003-08-18

价格:USD 42.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780761997610

丛书系列:

图书标签:

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

优化效率的艺术：绩效评估与决策支持的深度探索 在当今竞争日益激烈的商业环境和复杂多变的社会体系中，如何精确评估实体（如企业、组织、部门、项目等）的运营效率，并在此基础上做出更明智的决策，已成为至关重要的议题。本书旨在为读者深入剖析一系列先进的分析工具和方法，它们能够帮助我们理解并量化绩效，识别效率瓶颈，并为资源配置和战略规划提供坚实的基础。 我们关注的并非单一维度的绩效衡量，而是要认识到，一个实体往往同时消耗多种投入（如人力、资金、设备、原材料等）以产出多种成果（如产品数量、服务质量、利润、创新成果等）。简单地比较投入与产出中的某一项，或者采用传统的平均值和比率分析，往往无法捕捉到这种多投入、多产出的复杂关系。本书将引导您穿越这一挑战，聚焦于那些能够全面、系统地评估实体相对效率的框架。 本书的核心在于介绍一套强大的评估方法论，它允许我们对一系列具有相似投入产出结构的实体进行相对效率的排序和分析。这种方法的核心思想是，我们希望找到一个“最优”的实体作为标杆，然后衡量其他实体与这个标杆的距离。这里的“最优”并非绝对意义上的完美，而是相对于整个样本而言，那些在消耗现有资源时能产出最多成果，或者以最少资源产出同等成果的实体。通过这种方式，我们可以客观地识别出“前沿”实体，它们构成了效率的边界，并据此评估其他实体的效率水平。 我们将首先从基础概念出发，逐步构建起理解这些评估方法的理论基石。您将学习到什么是“效率”及其不同的衡量维度，理解“投入”与“产出”的定义和选择原则，并探讨“决策单元”（Decision Making Unit, DMU）的概念，即我们进行评估的对象。我们还会深入研究线性规划在效率评估中的关键作用，因为许多先进的效率评估技术本质上就是一类特殊的线性规划问题。 随后，本书将重点介绍经典的效率评估模型，特别是那些在实践中应用最为广泛且行之有效的技术。您将了解到如何构建一个数据包络分析（Data Envelopment Analysis, DEA）模型。DEA是一种非参数的数学规划方法，其强大之处在于它不需要预设投入与产出之间的函数形式，而是通过数学方法直接从数据中构建出效率前沿。我们将详细讲解CCR模型（Charnes, Cooper, and Rhodes Model），这是DEA的经典模型，专注于衡量规模效率和纯技术效率。您将学习到如何界定投入导向和产出导向的CCR模型，理解其背后的数学逻辑，并通过具体的案例学习如何构建和解读CCR模型的结果。 在此基础上，我们将进一步探讨BCC模型（Banker, Charnes, and Cooper Model），该模型能够分离出规模效率和纯技术效率，这对于理解实体效率波动的根源至关重要。您将学习如何区分技术效率和规模效率，并理解当一个实体仅技术效率低下或仅规模效率低下时，其改进的方向和策略。 除了CCR和BCC模型，本书还会涉及其他重要的DEA模型和拓展，以应对更复杂的实际问题。例如，我们将讨论超效率DEA模型，它能够对处于效率前沿的DMU进行进一步排序，这在资源分配和奖励机制设计中尤为重要。我们还会探讨带权重的DEA模型，以及如何处理非期望产出（如污染、成本等）的问题。 本书的另一重要主题是效率评估的应用。我们将展示这些方法论如何在不同领域发挥作用： 企业管理：评估不同分公司的运营效率，识别表现最佳的门店，优化营销策略，以及进行产品线的绩效评估。 公共服务：评估学校、医院、图书馆等公共机构的运营效率，优化资源配置，提高公共服务质量。 金融领域：评估银行分支机构的效率，分析投资组合的绩效，以及进行金融机构的风险评估。 交通与物流：评估交通网络节点的效率，优化物流路线，提高运输效率。 农业与环境：评估不同农场的生产效率，分析环境政策的绩效，以及评估资源的可持续利用。 在介绍理论模型的同时，本书将强调数据选择、模型构建和结果解释的重要性。我们将指导读者如何根据实际问题选择合适的投入和产出指标，如何处理数据中的异常值和缺失值，以及如何根据DEA模型的输出结果，提出切实可行的改进建议。本书还会提及统计检验方法，以评估模型的稳健性和结果的显著性，帮助读者避免得出过于片面的结论。 此外，本书还将触及DEA与其他分析方法（如回归分析、主成分分析等）的结合，以期获得更全面、更深入的洞察。我们还将探讨动态DEA模型，以分析实体在时间序列上的效率变化趋势。 总而言之，本书不仅仅是一本介绍数学模型的教科书，更是一份决策支持的实用指南。它将为您提供一套强大的分析工具，让您能够更深刻地理解绩效的驱动因素，更准确地评估不同实体的运营状况，并最终做出更具战略眼光、更符合实际的决策。无论您是需要提升企业运营效率的管理人员，还是希望在公共领域优化资源配置的研究者，亦或是对量化分析和绩效评估充满好奇的学习者，本书都将为您打开一扇通往效率优化艺术的大门。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

这本关于数据包络分析（DEA）的入门读物，乍看之下似乎目标读者群体相当专业，但深入阅读后会发现，它巧妙地平衡了理论的严谨性与实践的可操作性。作者在开篇就为读者构建了一个坚实的理论基础，详细阐述了DEA的起源、基本模型（如CCR和BBS模型）的数学表达及其背后的经济学逻辑。我特别欣赏它对“效率”这个核心概念的剖析，它不仅仅是简单地罗列公式，而是通过引入投入和产出变量的选择标准、以及如何处理不同规模的组织结构，帮助我们理解DEA如何超越传统的比率分析。书中对投入产出效率前沿的几何解释部分，即使对于初学者来说，也通过清晰的图示和恰当的比喻变得直观易懂，这为后续复杂模型的理解铺平了道路。此外，作者在介绍基础模型时，非常注重不同约束条件下的敏感性分析，这在实际应用中至关重要，能帮助决策者识别模型的局限性，而不是盲目相信计算结果。对于希望系统学习DEA的读者而言，这种由浅入深的结构安排，确保了知识点的层层递进，避免了初学者在面对复杂数学符号时的望而却步。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和索引设计也为阅读体验增色不少。在如此密集的数学公式和图表出现的情况下，清晰的章节划分和详尽的术语表显得尤为重要。我注意到，作者在引入新的模型（如两阶段DEA或带有期望缺口的DEA）时，都会先用粗体强调核心变量和约束条件，这大大降低了阅读障碍。更难能可贵的是，书后附带的软件应用指南部分，虽然没有直接提供代码，但它清晰地指明了如何将书中所学的理论模型映射到主流的统计分析软件（如R语言或Stata的特定包）中去实现，这种对工具使用的引导，极大地弥合了理论与实践之间的鸿沟。总而言之，这本教材不仅是一部严谨的学术著作，更像是一位经验丰富的导师，全程陪伴学习者从对“效率”的模糊认知，逐步成长为能够独立运用和解释复杂DEA模型的专家。它的深度和广度，使其成为该领域内一本不可多得的参考资料。

评分☆☆☆☆☆

这本书的行文风格可以说是“学术的严谨”与“教学的耐心”完美融合的典范。虽然主题是高度量化的，但作者在解释复杂的统计概念时，却展现出一种令人信服的清晰度和逻辑连贯性。例如，在讨论如何处理无效观察值（Outliers）和样本量不足的问题时，作者并没有采取一刀切的建议，而是提供了多种统计学上的应对策略，并分析了每种策略可能带来的偏差。我尤其欣赏它对DEA局限性的坦诚披露，没有将DEA描述成解决所有效率问题的“万能钥匙”。书中明确指出了DEA对数据噪声的高度敏感性、以及它在解释“为什么”低效方面能力的不足，而是更侧重于“谁”是低效的。这种平衡的视角，促使读者以更批判性的眼光去看待分析结果，鼓励我们在得出结论后，必须结合定性的、业务层面的知识进行交叉验证。这种鼓励深度思考而非盲目套用的态度，让这本书的价值远远超越了一本纯粹的技术手册。

评分☆☆☆☆☆

对于希望将数据分析技能提升到决策支持层面的读者，这本书在探讨如何将DEA结果转化为可执行的改进计划方面，提供了非常实时的指导。它并未止步于计算出每个决策单元（DMU）的效率得分，而是深入探讨了“基准选择”（Benchmarking）的艺术。书中详细阐述了如何利用“参考集”（Reference Set）的概念，指导低效单位向高效率单位学习的具体路径，包括应聚焦于提高哪个产出、或削减哪个投入。这种从“诊断”到“处方”的转化过程，是许多理论书籍所欠缺的实践环节。此外，书中还探讨了DEA与其他效率评估方法，例如随机前沿分析（SFA）的比较性应用场景，这帮助读者理解在特定商业或公共管理环境下，选择DEA而非SFA的理论依据。这种对方法论选择的深入探讨，使得本书对于需要向高层汇报效率分析结果的专业人士来说，具有很强的说服力和专业性。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书在处理实际案例分析时，展现出了令人耳目一新的细致程度。它不仅仅是罗列出不同行业（如银行分支机构、医院部门或公立学校）的效率评分，更重要的是，它详细描述了数据收集、清洗和变量设定的全过程。例如，在评估一个医疗系统的效率时，作者花费了大量篇幅讨论如何科学地界定“有效的医疗服务产出”，是仅关注治疗数量，还是需要纳入治疗质量指标，以及如何量化这些非货币性的产出。这种对“垃圾进，垃圾出”原则的警示，体现了作者对方法论严谨性的坚持。书中引入了诸如“超效率模型”（Super-efficiency）和“网络DEA”等进阶概念，并且没有将这些复杂的扩展模型束之高阁，而是通过精心设计的虚拟案例，展示了它们在解决传统DEA无法处理的多阶段生产过程或相对效率排序问题时的优越性。对于那些渴望将DEA应用于自身组织优化、却苦于不知从何下手的管理者来说，这些详尽的步骤指导和案例解析，无疑是极具价值的实战指南。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆