數據包絡分析方法在企業管理中的研究進展

一、引言

數據包絡分析是著名運籌學家A.Chames和W.W.Cooper等學者在“相對效率評價”概念基礎上創建的一種非參數方法，其本質上是根據決策單元是否位于生產可能集的“生產前沿面”上來判斷決策單元的DEA有效性，DEA的原型可以追溯到1957年，Farrell在對英國農業生產力進行分析時提出包絡思想，此后，在運用和發展運籌學理論與實踐基礎上，逐漸形成了主要依賴于線性規劃技術，并常常用于經濟定量分析的非參數方法。數據包絡方法把單輸入單輸出的工程效率概念推廣到多輸入多輸出同類決策單元的有效性評價中，極大地豐富了微觀經濟中的生產函數理論及其應用技術，同時。在避免主觀因素、簡化算法、減少誤差等方面有著不可低估的優越性。DEA方法就其獨有的特點和優勢備受人們關注，不僅在理論研究方面有了進步，而且實際應用方面也得到了推廣。本文主要總結了DEA方法在企業經濟效率、績效、技術進步、資源配置、競爭力等5個方面的主要研究成果，并指出DEA方法在企業管理中的進一步應用趨勢。

二、DEA方法在企業管理中的應用

(一)DEA方法在企業經濟效率評價中的應用

DEA方法較活躍的一個應用領域是對效率和效益方面的研究，用DEA方法研究企業經濟效益是一個非常有意義的課題。1990年，魏權齡等應用DEA方法對中國紡織工業部系統內的177個大、中型棉紡織企業的經濟效益進行了評價。在此基礎之上，曲雯毓等對DEA方法進行了改進，并應用改進的模型對工業企業經濟效益問題進行了探討。1993年，王應明等從多目標決策角度提出了一種用于工業經濟效益綜合評價的模型和方法，該模型與方法以多目標決策中的加權法為基礎，運用客觀賦權方法確定各經濟效益評價指標間的加權系數。1995年，馮英浚等提出參考效益、當前效益及二次相對效益的概念，并應用上述概念對1992年全國各省市的工業企業進行了測算。2008年，尹航等構建了基于超效率混合DEA模型的區域工業系統運行效率評價指標體系，以黑龍江為例剖析了評價體系的操作程序和分析方法。涉及到具體領域，1999年，謝昌云等證明了C2GS2模型對輸出具有位移不變性，使之應用于具有負輸出的情況，對我國郵電工業企業的相對效益進行分析，并給出應用主成分分析對DEA有效單元再排序的方法。

(二)DEA方法在企業績效評價中的應用

2003年，騰飛等對中國電力企業的發電績效做了初步分析，結果顯示，“減員增效”并不是提高電力工業效率的捷徑。同年，何明祥等將動態DEA方法引入物流績效評價，分析了其方法的可行性，建立了績效評價指標和動態DEA模型。2005年，吉阿兵等嘗試利用極效率(super-efficien-cv)DEA模型對集裝箱港口的績效進行了評價。2007年，陳偉等針對傳統的DEA方法用于績效評價中存在的缺陷，提出了改進多目標多標準線性DEA模型，通過實證分析說明改進模型的優越性。與此同時，鄧超等應用動態DEA模型對基金績效進行評價，為證券基金績效評價問題提供了一條新的思路。楊印生等利用標桿單元確定的限定域施加到DEA模型中形成含標桿限定域的DEA模型，以滬深兩市22家農業上市公司的績效評價為例說明了模型的實用性和有效性。2008年，張寶友等運用數據包絡分析方法，從整個物流行業的角度選取2002-2005年間中國深滬兩市21家上市物流公司財務數據進行動態績效評價，并提出了相應對策。

(三)DEA方法在企業技術進步中的應用

技術進步與生產函數之間關系密切，而DEA方法在刻畫生產函數中的重要作用使得它在評估技術進步方面更具優勢。1991年。魏權齡等通過由DEA模型確定生產前沿面的途徑給出了一種測算技術進步水平和技術進步速度的模型。之后，魏權齡等還提出了技術進步滯后及超前年限的要素增長型DEA模型。1993年，楊士輝對評估技術進步的幾種方法作了分析和歸納，并借助DEA理論探討了技術進步與規模報酬的關聯關系。在此基礎上，盧曉勇等應用DEA方法從效率角度和相對評價兩個方面探討了企業間技術進步的綜合評價。2007年，萬興等運用超越對數函數的隨機前沿分析(SFA)模型和基于Malmquist指數法的數據包絡分析(DEA)模型，測算了1998-2004年期間江蘇制造業28個部門的全要素生產率的增長率、效率變化以及技術進步，通過比較兩種方法的計算結果發現，兩種方法計算所得TFP變動趨勢相同。2008年。吳延兵運用數據包絡分析檢驗了1996-2003年我國29個省份知識生產中技術效率和技術進步的收斂情況，研究發現知識生產中的技術效率和技術進步存在著條件收斂，但不存在絕對收斂。

(四)DEA方法在企業資源配置中的應用

非參數的DEA模型在處理某些經濟問題時具有獨特的優勢，且DEA在經濟系統中的應用實質是對資源配置狀況的分析。2000年，孫巍等基于前沿生產函數理論研究了產出資源配置效率的C-D生產函數參數測度模型與非參數測度模型，根據微觀經濟學理論研究了產出效率分解，并通過實證測算分析驗證了產出資源配置效率理論與方法的正確性和實用性，比較了兩種方法的差異和各自的特點。2002年。莫劍芳等通過無效單元的分析相應地提出價格無效、絕對冗余、相對冗余等新概念。同年，韓松等建立了具有錐結構的資源分配模型，并用DEA的非參數方法進行經濟分析。2006年，吳華清等從行業與系統兩個維度，分別建立DEA模型考察各子系統的相對效率。并據此評價大系統的總體效率，在此基礎上給出擴展的DEA模型合理配置無效子系統間的增加投入資源。

(五)DEA方法在企業競爭力評價中的應用

應用DEA方法對企業競爭力進行分析，不僅可以彌補常規指標比較的欠缺，并且還能給管理者提供無效單元的改進方向。2002年，宗剛等應用DEA方法對182家工業企業的技術創新能力與7個競爭力指標之間的關系進行了研究，發現技術創新能力與競爭力之間的關系并不是規模遞增型，與此同時，還提出了控制投影模型和基于相對誤差的靈敏度分析模型。2005年，張欣莉等建立了企業競爭能力評價的投影尋蹤聚類模型。為企業競爭能力綜合評價的多因素影響問題提供了一條新途徑。2008年，謝里等建立的企業文化競爭力的指標體系基礎上，運用DEA方法建立了測評企業文化競爭力的評估模型。單純以產出或績效指標評價企業的財務競爭力具有一定局限性，無法科學比較企業競爭力的大小，對此，周海軍等基于改進的DEA評價方法來評價企業財務競爭力，科學地反映了企業財務實力，并對企業財務競爭力的強弱進行了排序。

三、展望

數據包絡分析方法作為一種統計分析的新方法，在理論與實際應用方面均有待不斷地完善和發展，以往的研究發現，當評價指標較多時，應用數據包絡分析方法常常會出現多個單元有效的情況，不利于決策單元間的排序和比較。然而，樣本數據包絡方法不僅解決此類問題具有優越性，同時該方法拓展了原有的數據包絡分析理論。因此，該方法在不斷擴充理論的基礎上，在實際應用方面可進一步拓寬應用領域。