数据包络分析：让数据自己说话 [Data Envelopment Analysis Let the Data Speak for Themselves] pdf epub mobi txt 电子书 下载 在线阅读 2026

内容简介

　　《数据包络分析：让数据自己说话》通过选购笔记本电脑的案例引入数据包络分析（data envelopmentanalysis.DEA）的基本概念和模型，并运用简单的EXCEl。模型让读者更易理解和运用DEA。《数据包络分析：让数据自己说话》着重阐述如何将DEA作为一种运营分析工具，进行绩效评估，找出基准标杆。探讨的主题包括：平衡的基准，相对效率的概念及绩效提升。特别地，《数据包络分析：让数据自己说话》探讨的数据分析方法能够帮助一个组织重新审视它对生产效率高低的已有观点是否合理，并为组织不断改进提供指导。《数据包络分析：让数据自己说话》是市面上不要求读者具备线性规划和线性代数知识，就可以熟练应用.DEA方法的DEA方法指导用书。
　　《数据包络分析：让数据自己说话》可供与管理决策、评价和优化有关的经济、管理、数学等领域的科研与应用工作者阅读，也可作为本科生、研究生和相关专业教师的参考用书。

作者简介

　　Joe Zhu教授，教育部长江学者讲座教授、南京审计大学特聘教授、审计与评估国际中心主任，美国Worcester Polytechnic Institute商学院教授，OMEGA区域主编，INFOR副主编，Springer运作与管理科学国际系列丛书副主编，European Journal of Operational Research与Computers＆Operations Research期刊编委会委员，数据包络方法（DEA）研究领域公认的国际专家。在国际**期刊上发表论文100多篇，在Springer与Wiley授权出版专著6部，主编7部，与DEA创始人之一的Cooper教授合著经典《DEA手册》。其论文及专著Google Scholar统计总被引超过18 000次。

内页插图

目录

序
中文版序
序言（原版）
第1章 运营分析和基准
1．1 运营分析和基准
1．2 回归分析
1．3 基准
1．3．1 构建模型
1．3．2 规划求解器（Solver）的调用
1．3．3 规划求解的构建
1．3．4 模型求解
1．3．5 最优电脑的识别

第2章 平衡的基准
2．1 综合指标
2．2 平衡的基准
2．3 最佳权重
2．4 交叉评价

第3章 数据包络分析
3．1 数据包络分析概述
3．2 DEA是一种平衡基准
3．3 绩效指标的分类
3．4 DEA的输入和输出指标
3．4．1 美国银行和储蓄机构首席执行官的绩效
3．4．2 菲律宾农业
3．4．3 配电设计的改进措施
3．4．4 制造业绩效
3．4．5 休斯顿小学
3．4．6 旅行社
3．4．7 安达卢西亚橄榄种植农场
3．4．8 渔船效率评估
3．4．9 职业网球运动员
3．4．10 施工安全
3．4．11 对冲基金
3．4．12 家庭共同基金
3．4．13 快餐连锁店
3．4．14 疗养院
3．4．15 警察局
3．5 DEA的图形表述

第4章 绩效提升
4．1 输入导向
4．2 输出导向
4．3 只有输入（或输出）的DEA

第5章 案例
……
第6章 基准份额
第7章 利用DEAFrontier软件求解DEA
附录：DEA术语中英对照

前言/序言

效率前沿的探索：面向组织绩效优化的管理科学新视野 本书深入探讨了一系列与组织绩效评估、效率分析及战略资源配置相关的管理科学理论与实践方法。我们聚焦于如何构建一个系统化、数据驱动的框架，用以衡量复杂组织体系的相对效率，并为提升整体运营水平提供切实可行的指导。 本书旨在为管理者、政策制定者以及学术研究人员提供一套严谨而实用的工具集，用以解析“谁做得好”以及“为什么做得好”的核心问题。我们不满足于传统的财务报表分析，而是力求捕捉运营过程中资源投入（Inputs）与产出（Outputs）之间的多维度、非线性关系。 第一部分：绩效评估的范式转变与理论基础 本部分首先回顾了传统绩效评估方法的局限性，特别是它们在处理多目标、多投入产出单元环境下的不足。随后，我们引入了构建现代效率分析的理论基石。 1. 效率测度的演进：从单一指标到系统评价 我们将详细分析效率概念在不同管理哲学下的演变。重点讨论了如何从单一的投入产出比（如利润率或生产率）转向综合的、多投入产出的相对效率概念。这包括对“最优实践”（Best Practice）的界定，以及理解效率前沿（Efficiency Frontier）的数学意义。 2. 组织边界与决策制定单元（DMU）的界定 有效的效率分析始于对分析对象的精确划分。本章将指导读者如何科学地确定研究范围内的“决策制定单元”（Decision Making Units, DMU）。我们将探讨在不同行业（如银行、医院、学校、供应链节点）中，如何识别出具有可比性的DMU集合，确保后续比较的有效性和公平性。这部分将深入剖析“同质性假设”的重要性及其在实际应用中的调整策略。 3. 投入与产出变量的筛选与量化 选择正确的变量是构建有效评估模型的关键。本书提供了详尽的指南，帮助读者识别核心投入要素（如资本、劳动力、能源、时间）和关键产出指标（如服务量、质量分数、创新成果、顾客满意度）。我们不仅关注数量，更强调对难以量化的“软性”产出（如知识积累、声誉）的合理量化和纳入方法，避免信息损失。 第二部分：效率分析的核心模型与技术应用 本部分是全书的技术核心，详细介绍了用于构建效率前沿和测度相对效率的主要数学模型及其操作流程。 4. 生产前沿的构建：非参数方法论的深度解析 我们将聚焦于最常用且无需预设函数形式的非参数分析方法。 规模报酬分析（Returns to Scale）： 详细阐述了如何通过分析模型来判断DMU是在规模报酬递增、递减还是不变的区域运行。我们将探讨如何利用这些信息指导决策者是倾向于扩张规模还是优化现有规模结构。 技术替代率与边际效率： 通过对前沿曲面的几何解释，揭示不同投入要素之间最优的替代关系，以及在现有技术水平下，任何微小的投入调整对产出的边际影响。 5. 效率分解与基准确定（Benchmarking） 效率得分本身只是第一步，更重要的是理解得分背后的驱动因素。本章将介绍如何将总体效率分解为技术效率、规模效率以及其他特定于部门的管理效率分量。 寻找标杆： 我们将系统地指导读者如何利用模型结果识别出处于前沿上的“最佳实践”DMU。这些标杆单元为效率低下的DMU提供了清晰的改进方向和可模仿的运营模式。 投影分析： 介绍如何将低效的DMU“投影”到效率前沿上，量化其需要削减的投入或需要增加的产出，从而形成具体的改进目标。 6. 考虑环境影响的效率分析：超效率模型与多阶段系统 在现实世界的复杂系统中，单一的效率测度往往不够全面。 超效率模型（Super-Efficiency Models）： 讨论如何评估那些本身已处于前沿上的“最优中的最优”DMU，为资源分配提供更精细的排序依据。 网络与串联系统（Network Structures）： 许多组织流程是相互依赖的，产出成为下一阶段的投入。本章将介绍如何处理这种复杂的、多阶段的生产网络，实现对整个价值链的协同效率评估，而不是孤立地评估各个环节。 第三部分：模型的稳健性、解释性与战略推论 本书强调，模型不应是黑箱，而应是为管理决策服务的有力工具。本部分侧重于模型的应用、验证和管理层面的转化。 7. 检验模型的稳健性与敏感性分析 任何基于样本数据的模型都存在不确定性。我们将详细讨论如何进行敏感性分析，包括对投入产出变量的微小变动、样本选择的变化，以及模型参数设定的调整，来测试效率得分的稳定程度。这确保了基于分析结果制定的战略是可靠的，而非偶然的。 8. 解释低效率的根源：回归分析与影响因素探究 效率分数指示了“在哪里”存在问题，而本章则聚焦于“为什么”存在问题。我们将结合统计回归技术，探究外部环境因素（如地理位置、市场竞争强度、监管环境）和内部管理因素（如人员培训、技术采纳率）对DMU效率得分的系统性影响。 9. 资源优化与战略规划的应用案例 本书收录了多个跨行业的深度案例研究，展示如何将量化效率结果转化为可执行的战略蓝图： 资本预算优化： 如何根据效率分析结果，决定在哪些部门或项目中增加或削减投资，以实现最大的边际效率提升。 服务质量提升路径： 针对公共服务部门（如医疗和教育），如何利用效率模型识别出在同等资源投入下，哪些操作流程能够带来更高的服务质量产出。 绩效激励机制设计： 如何将测度出的相对效率与员工或部门的激励挂钩，设计出公平且有效的绩效奖励体系。 本书的最终目标是提供一个全面的分析框架，使组织能够超越主观判断和片面的财务指标，真正学会“让数据为自身的运营绩效说话”，从而在日益激烈的竞争环境中持续优化和领先。