數據包絡分析：讓數據自己說話 [Data Envelopment Analysis Let the Data Speak for Themselves] 下載 mobi epub pdf 電子書 在線閱讀 2026

內容簡介

　　《數據包絡分析：讓數據自己說話》通過選購筆記本電腦的案例引入數據包絡分析（data envelopmentanalysis.DEA）的基本概念和模型，並運用簡單的EXCEl。模型讓讀者更易理解和運用DEA。《數據包絡分析：讓數據自己說話》著重闡述如何將DEA作為一種運營分析工具，進行績效評估，找齣基準標杆。探討的主題包括：平衡的基準，相對效率的概念及績效提升。特彆地，《數據包絡分析：讓數據自己說話》探討的數據分析方法能夠幫助一個組織重新審視它對生産效率高低的已有觀點是否閤理，並為組織不斷改進提供指導。《數據包絡分析：讓數據自己說話》是市麵上不要求讀者具備綫性規劃和綫性代數知識，就可以熟練應用.DEA方法的DEA方法指導用書。
　　《數據包絡分析：讓數據自己說話》可供與管理決策、評價和優化有關的經濟、管理、數學等領域的科研與應用工作者閱讀，也可作為本科生、研究生和相關專業教師的參考用書。

作者簡介

　　Joe Zhu教授，教育部長江學者講座教授、南京審計大學特聘教授、審計與評估國際中心主任，美國Worcester Polytechnic Institute商學院教授，OMEGA區域主編，INFOR副主編，Springer運作與管理科學國際係列叢書副主編，European Journal of Operational Research與Computers＆Operations Research期刊編委會委員，數據包絡方法（DEA）研究領域公認的國際專傢。在國際**期刊上發錶論文100多篇，在Springer與Wiley授權齣版專著6部，主編7部，與DEA創始人之一的Cooper教授閤著經典《DEA手冊》。其論文及專著Google Scholar統計總被引超過18 000次。

內頁插圖

目錄

序
中文版序
序言（原版）
第1章 運營分析和基準
1．1 運營分析和基準
1．2 迴歸分析
1．3 基準
1．3．1 構建模型
1．3．2 規劃求解器（Solver）的調用
1．3．3 規劃求解的構建
1．3．4 模型求解
1．3．5 最優電腦的識彆

第2章 平衡的基準
2．1 綜閤指標
2．2 平衡的基準
2．3 最佳權重
2．4 交叉評價

第3章 數據包絡分析
3．1 數據包絡分析概述
3．2 DEA是一種平衡基準
3．3 績效指標的分類
3．4 DEA的輸入和輸齣指標
3．4．1 美國銀行和儲蓄機構首席執行官的績效
3．4．2 菲律賓農業
3．4．3 配電設計的改進措施
3．4．4 製造業績效
3．4．5 休斯頓小學
3．4．6 旅行社
3．4．7 安達盧西亞橄欖種植農場
3．4．8 漁船效率評估
3．4．9 職業網球運動員
3．4．10 施工安全
3．4．11 對衝基金
3．4．12 傢庭共同基金
3．4．13 快餐連鎖店
3．4．14 療養院
3．4．15 警察局
3．5 DEA的圖形錶述

第4章 績效提升
4．1 輸入導嚮
4．2 輸齣導嚮
4．3 隻有輸入（或輸齣）的DEA

第5章 案例
……
第6章 基準份額
第7章 利用DEAFrontier軟件求解DEA
附錄：DEA術語中英對照

前言/序言

效率前沿的探索：麵嚮組織績效優化的管理科學新視野 本書深入探討瞭一係列與組織績效評估、效率分析及戰略資源配置相關的管理科學理論與實踐方法。我們聚焦於如何構建一個係統化、數據驅動的框架，用以衡量復雜組織體係的相對效率，並為提升整體運營水平提供切實可行的指導。 本書旨在為管理者、政策製定者以及學術研究人員提供一套嚴謹而實用的工具集，用以解析“誰做得好”以及“為什麼做得好”的核心問題。我們不滿足於傳統的財務報錶分析，而是力求捕捉運營過程中資源投入（Inputs）與産齣（Outputs）之間的多維度、非綫性關係。 第一部分：績效評估的範式轉變與理論基礎 本部分首先迴顧瞭傳統績效評估方法的局限性，特彆是它們在處理多目標、多投入産齣單元環境下的不足。隨後，我們引入瞭構建現代效率分析的理論基石。 1. 效率測度的演進：從單一指標到係統評價 我們將詳細分析效率概念在不同管理哲學下的演變。重點討論瞭如何從單一的投入産齣比（如利潤率或生産率）轉嚮綜閤的、多投入産齣的相對效率概念。這包括對“最優實踐”（Best Practice）的界定，以及理解效率前沿（Efficiency Frontier）的數學意義。 2. 組織邊界與決策製定單元（DMU）的界定 有效的效率分析始於對分析對象的精確劃分。本章將指導讀者如何科學地確定研究範圍內的“決策製定單元”（Decision Making Units, DMU）。我們將探討在不同行業（如銀行、醫院、學校、供應鏈節點）中，如何識彆齣具有可比性的DMU集閤，確保後續比較的有效性和公平性。這部分將深入剖析“同質性假設”的重要性及其在實際應用中的調整策略。 3. 投入與産齣變量的篩選與量化 選擇正確的變量是構建有效評估模型的關鍵。本書提供瞭詳盡的指南，幫助讀者識彆核心投入要素（如資本、勞動力、能源、時間）和關鍵産齣指標（如服務量、質量分數、創新成果、顧客滿意度）。我們不僅關注數量，更強調對難以量化的“軟性”産齣（如知識積纍、聲譽）的閤理量化和納入方法，避免信息損失。 第二部分：效率分析的核心模型與技術應用 本部分是全書的技術核心，詳細介紹瞭用於構建效率前沿和測度相對效率的主要數學模型及其操作流程。 4. 生産前沿的構建：非參數方法論的深度解析 我們將聚焦於最常用且無需預設函數形式的非參數分析方法。 規模報酬分析（Returns to Scale）： 詳細闡述瞭如何通過分析模型來判斷DMU是在規模報酬遞增、遞減還是不變的區域運行。我們將探討如何利用這些信息指導決策者是傾嚮於擴張規模還是優化現有規模結構。 技術替代率與邊際效率： 通過對前沿麯麵的幾何解釋，揭示不同投入要素之間最優的替代關係，以及在現有技術水平下，任何微小的投入調整對産齣的邊際影響。 5. 效率分解與基準確定（Benchmarking） 效率得分本身隻是第一步，更重要的是理解得分背後的驅動因素。本章將介紹如何將總體效率分解為技術效率、規模效率以及其他特定於部門的管理效率分量。 尋找標杆： 我們將係統地指導讀者如何利用模型結果識彆齣處於前沿上的“最佳實踐”DMU。這些標杆單元為效率低下的DMU提供瞭清晰的改進方嚮和可模仿的運營模式。 投影分析： 介紹如何將低效的DMU“投影”到效率前沿上，量化其需要削減的投入或需要增加的産齣，從而形成具體的改進目標。 6. 考慮環境影響的效率分析：超效率模型與多階段係統 在現實世界的復雜係統中，單一的效率測度往往不夠全麵。 超效率模型（Super-Efficiency Models）： 討論如何評估那些本身已處於前沿上的“最優中的最優”DMU，為資源分配提供更精細的排序依據。 網絡與串聯係統（Network Structures）： 許多組織流程是相互依賴的，産齣成為下一階段的投入。本章將介紹如何處理這種復雜的、多階段的生産網絡，實現對整個價值鏈的協同效率評估，而不是孤立地評估各個環節。 第三部分：模型的穩健性、解釋性與戰略推論 本書強調，模型不應是黑箱，而應是為管理決策服務的有力工具。本部分側重於模型的應用、驗證和管理層麵的轉化。 7. 檢驗模型的穩健性與敏感性分析 任何基於樣本數據的模型都存在不確定性。我們將詳細討論如何進行敏感性分析，包括對投入産齣變量的微小變動、樣本選擇的變化，以及模型參數設定的調整，來測試效率得分的穩定程度。這確保瞭基於分析結果製定的戰略是可靠的，而非偶然的。 8. 解釋低效率的根源：迴歸分析與影響因素探究 效率分數指示瞭“在哪裏”存在問題，而本章則聚焦於“為什麼”存在問題。我們將結閤統計迴歸技術，探究外部環境因素（如地理位置、市場競爭強度、監管環境）和內部管理因素（如人員培訓、技術采納率）對DMU效率得分的係統性影響。 9. 資源優化與戰略規劃的應用案例 本書收錄瞭多個跨行業的深度案例研究，展示如何將量化效率結果轉化為可執行的戰略藍圖： 資本預算優化： 如何根據效率分析結果，決定在哪些部門或項目中增加或削減投資，以實現最大的邊際效率提升。 服務質量提升路徑： 針對公共服務部門（如醫療和教育），如何利用效率模型識彆齣在同等資源投入下，哪些操作流程能夠帶來更高的服務質量産齣。 績效激勵機製設計： 如何將測度齣的相對效率與員工或部門的激勵掛鈎，設計齣公平且有效的績效奬勵體係。 本書的最終目標是提供一個全麵的分析框架，使組織能夠超越主觀判斷和片麵的財務指標，真正學會“讓數據為自身的運營績效說話”，從而在日益激烈的競爭環境中持續優化和領先。