中小型乡镇企业绩效的DEA评价
2015-11-23 01:06
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摘 要 对中小型乡镇绩效评价的DEA模型(C2R)及进行了。通过DEA有效性，对乡镇企业绩效进行效率衡量，并对非DEA有效的决策单元进行投影改进，找出更有效的投进产出量，一定程度上为企业的投进产出量提供了依据，也为企业进步效率提供了数据鉴戒。
关键词 乡镇企业 综合评价 DEA C2R模型
1 前言
中小型企业的生产规模、投进资金等相对较少，为了公道地利用有限资源，使其最大限度地发挥作用，有必要对乡镇企业进行绩效评价。，对企业绩效进行综合评价的很多，多元统计分析、模糊
数学、灰色系统、***标度分析及空间
统计学等方法也被成功使用，并取得了一定的效果。本文基于数据包络分析(Data Envelopment Analysis，简称DEA)给出乡镇企业绩效评价的一种方法。
数据包络分析(DEA)是由Charnes、Cooper在Farell测度基础上起来的一种评价决策单元(Decision Making Unit，DMU)相对绩效的非参数方法，它通过保持决策单元的输进或输出不变，借助数学规划将DMU投影到DEA前沿面上，并通过比较决策单元偏离DEA前沿面的程度来评价它们的相对有效性，是估计多输进与多输出及多目标决策类的有力工具。此方法已广泛应用于运输、、军事、政府机构、能源、农业及高研发部分等各层面。近年来，DEA应用于营利事业单位评估者亦有逐渐增多的趋势。
2 DEA评价模型
2.1 企业绩效评价的DEA方法及特点
将评价对象中小型乡镇企业视作DEA的DMU，对具有类似生产特征和治理属性的若干中小型乡镇企业进行绩效综合评价，通过其技术指标判定DMU是否对DEA有效，本质上是判定DMU是否位于生产可能集的前沿面上。使用DEA对DMU进行绩效评价时，由于DEA方法对输进、输出指标有较大的包容性，可以接受那些在一般意义下很难定量的指标，因此，它在处理评价题目时比一般常规统计方法更有优越性。首先，DEA方法可以同时企业的多种输进和输出数据，且这些数据的量纲并不要求一致；其次，在无需主观对企业经济指标赋权条件下，估计出确实有效的生产前沿面，能有效区分有效与非有效；第三，在对每个评价企业进行优化的基础上，不仅可以排序，还可提供具体改进建议。
内容来自www.nseac.com 2.2 企业绩效评价的DEA模型
假设有n个评价企业DMU，每个DMU都有m种输进指标及s种输出指标，对应的权系数分别为v=（v1，v2，……，vm）T和u=（u1，u2，……，us）T。
每个决策单元都有相应的效率评价指数：
hj=■=■，j=1，2，…，n（1）
适当地选取u和v，使其满足hj≤1。现对第j0个评价企业进行绩效评价，则以第j0个评价对象的效率指数为目标，以所有评价企业的效率指数为约束，其最优化模型为：
（P）max■=v■s.t.■≤1 j=1，…，nuk≥0 k=1，…，svi≥0 i=1，…，m（2）
模型（P）即为原始的C2R模型，它是一个分式规划题目，其含义为在其他DMU的产出投进比一定条件下DMU0的产出投进比要达到最大。利用 Charness-Cooper变换和对偶规划理论，并引进非阿基米德无穷小量的概念，可以将模型（P）化为等价并在实际评价中常用的线性规划模型。
（Dε）min［θ-ε（e■s■ ■■s■）］=V■s.t.■λ■x■ s■=θ■■λ■y■ s■=y■λ■≥0，j=1，…，ns■≥0，s■≥0（3）
其中■=（1，…，1）T∈Rm，e=（1，…，1）T∈Rs，ε为非阿基米德无穷小量，s-是与投进相对应的松弛变量的向量，s 是与产出相对应的剩余变量的向量。
2.3 C2R模型的规模效益分析
设Dε有最优解λ■■(i=1,2,…，n)，记k=■λ■■，称k为DMUj0的规模效益值。当k=1时，表示DMUj0的规模效益不变，此时DMUj0达到最大产出规模点；当k
