目錄
前言
第1章 系統(tǒng)綜合評價與DEA概論 1
1.1 系統(tǒng)綜合評價擴展與集成問題概述 1
1.2 DEA概述 3
1.3 系統(tǒng)綜合評價與DEA的聯(lián)系 3
第2章 基于DEA的系統(tǒng)綜合評價體系 6
2.1 系統(tǒng)綜合評價概述 6
2.1.1 多屬性綜合評價和多準(zhǔn)則決策 6
2.1.2 多屬性綜合評價的要素和過程 10
2.2 DEA基礎(chǔ) 12
2.2.1 DEA的主要概念 12
2.2.2 DEA的應(yīng)用簡述 16
2.2.3 DEA方法的評價特性 16
2.3 基于DEA的系統(tǒng)綜合評價體系構(gòu)建 18
2.3.1 DEA方法作為系統(tǒng)綜合評價工具的比較分析 18
2.3.2 DEA系統(tǒng)綜合評價體系 22
第3章 DEA系統(tǒng)綜合評價中的公共權(quán)重和完全排序 27
3.1 DEA公共權(quán)重配置和DMU完全排序方法研究綜述 27
3.1.1 基于交叉效率的DEA改進方法 28
3.1.2 基于超效率的DEA改進方法 30
3.1.3 考慮DMU標(biāo)桿情況的DEA改進方法 31
3.1.4 綜合多元統(tǒng)計分析的DEA改進方法 31
3.1.5 綜合多準(zhǔn)則決策概念的DEA改進方法 34
3.1.6 DEA權(quán)重選取和輸入、輸出處理有關(guān)問題 34
3.2 基于博弈交叉效率DEA的系統(tǒng)綜合評價方法 37
3.2.1 博弈交叉效率DEA模型的提出 37
3.2.2 博弈交叉效率DEA模型 38
3.2.3 案例分析 41
3.3 區(qū)間DEA中DMU的改進排序方法研究 43
3.3.1 區(qū)間DEA方法及區(qū)間DMU排序問題研究的背景 43
3.3.2 區(qū)間DEA中DMU的改進排序方法 46
3.3.3 算例分析 47
3.3.4 客觀方法下的區(qū)間DEA中DMU的排序 49
3.4 三參數(shù)區(qū)間交叉效率DEA評價方法研究 53
3.4.1 三參數(shù)區(qū)間交叉效率DEA評價方法提出的背景 53
3.4.2 三參數(shù)區(qū)間交叉效率DEA方法 54
3.4.3 算例分析 57
第4章 DEA中DMU結(jié)構(gòu)分析和效率分解 59
4.1 DEA中DMU結(jié)構(gòu)分析和效率分解方法研究綜述 59
4.1.1 多階段串行DEA模型 59
4.1.2 多成分并行DEA模型 61
4.1.3 多層次嵌套DEA模型 61
4.2 兩階段串行DEA模型擴展研究及其在銀行業(yè)效率評價中的應(yīng)用 62
4.2.1 銀行業(yè)效率評價問題和兩階段串行DEA模型提出的背景 62
4.2.2 加性兩階段串行DEA擴展模型 64
4.2.3 基于加性兩階段串行DEA擴展模型的中國的商業(yè)銀行效率評價 70
4.3 三階段串行DEA擴展模型的研究及其在供應(yīng)鏈效率評價中的應(yīng)用 77
4.3.1 評價供應(yīng)鏈效率的多階段串行DEA模型提出的背景 77
4.3.2 三階段串行DEA擴展模型及其在不同供應(yīng)鏈結(jié)構(gòu)下的效率分解 79
4.3.3 算例分析 85
4.4 多階段串行DEA模型的一般化表示 87
第5章 基于DEA的系統(tǒng)綜合評價集成問題 91
5.1 群組評價專家賦權(quán)問題和圍繞DEA的組合評價問題概述 92
5.1.1 專家賦權(quán)問題 92
5.1.2 圍繞DEA方法的組合評價問題 94
5.2 基于評價有效性確定專家權(quán)重的DEA方法 96
5.2.1 方法提出的背景 96
5.2.2 專家評價有效性的先驗信息和后驗信息 97
5.2.3 專家權(quán)重確定的DEA方法 100
5.2.4 算例分析 102
5.3 群組統(tǒng)一偏好錐DEA方法 103
5.3.1 方法提出的背景 103
5.3.2 群組統(tǒng)一偏好信息的獲取集結(jié)與偏好錐的構(gòu)造 104
5.3.3 帶有群組統(tǒng)一偏好錐的DEA改進模型 105
5.3.4 群組統(tǒng)一偏好錐DEA方法在通信設(shè)備供應(yīng)商評價中的應(yīng)用 106
第6章 不確定信息條件下的魯棒DEA方法 110
6.1 線性規(guī)劃求解的魯棒性問題 110
6.1.1 線性規(guī)劃魯棒性的提出 110
6.1.2 針對線性規(guī)劃的魯棒優(yōu)化方法和模型 111
6.2 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析和信息不確定性 114
6.2.1 DEA處理不確定信息的幾種方法 114
6.2.2 信息不確定性對DEA結(jié)果的影響 115
6.3 魯棒數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法 117
6.3.1 考慮產(chǎn)出數(shù)據(jù)不確定的魯棒DEA配對模型 118
6.3.2 考慮投入數(shù)據(jù)不確定的魯棒DEA配對模型 119
6.3.3 考慮產(chǎn)出數(shù)據(jù)不確定的區(qū)間魯棒DEA配對模型 120
6.3.4 考慮投入數(shù)據(jù)不確定的區(qū)間魯棒DEA配對模型 121
6.3.5 四種魯棒DEA模型小結(jié)和算例分析 121
6.4 基于魯棒DEA方法的能源效率評估 124
第7章 徑向DEA集成效率測度方法與應(yīng)用 128
7.1 徑向調(diào)節(jié)和松弛調(diào)節(jié)的聯(lián)合DEA集成效率測度模型 128
7.2 單純能源/排放效率指數(shù)和能源環(huán)境集成效率指數(shù) 129
7.2.1 單純能源/排放效率指數(shù) 129
7.2.2 能源環(huán)境集成效率指數(shù) 129
7.3 能源環(huán)境集成效率測度模型的擴展 132
7.4 基于徑向DEA方法的能源效率評估 134
7.4.1 數(shù)據(jù)、變量和描述性分析 134
7.4.2 中國區(qū)域能源環(huán)境效率比較分析 136
第8章 非徑向DEA集成效率測度方法與應(yīng)用 145
8.1 非徑向RAM-DEA能源環(huán)境集成效率測度模型 145
8.1.1 第一類RAM能源環(huán)境集成效率測度模型 145
8.1.2 第二類RAM能源環(huán)境集成效率測度模型 147
8.2 兩類自由處置性假設(shè)下能源環(huán)境集成效率指數(shù) 148
8.2.1 自然可自由處置性下的集成效率指數(shù)和能源效率指數(shù) 148
8.2.2 管理可自由處置性下的集成效率指數(shù)和環(huán)境效率指數(shù) 149
8.3 非徑向MEA能源環(huán)境集成效率測度模型 152
8.4 基于非徑向DEA方法的能源效率評估 154
8.4.1 數(shù)據(jù)和變量描述 154
8.4.2 工業(yè)能源環(huán)境集成效率評估 155
8.4.3 規(guī)模收益和規(guī)模損失測度 160
第9章 基于DEA的資源配置和目標(biāo)分解方法與應(yīng)用 162
9.1 受控資源配置非參數(shù)ZSG-DEA模型 162
9.2 CO2排放配額分配ZSG-DEA模型 165
9.3 基于DEA方法的節(jié)能減排目標(biāo)區(qū)域分解 166
9.3.1 相關(guān)歷史數(shù)據(jù)和預(yù)測數(shù)據(jù) 166
9.3.2 CO2排放配額在中國30個省份間的分配情況 170
9.3.3 CO2排放配額分配結(jié)果分析和討論 173
第10章 市場與環(huán)境容量約束下的DEA績效評價建模與應(yīng)用 180
10.1 效率分析和有效性分析建模概述 180
10.2 考慮市場與環(huán)境容量約束的改進DEA績效評價模型 182
10.2.1 運作績效評價建模 182
10.2.2 環(huán)境績效評價建模 186
10.2.3 運作與環(huán)境整體績效評價建模 189
10.2.4 效率分析和有效性分析建模方法總結(jié) 192
10.2.5 績效變化評價建模 195
10.3 基于改進DEA的電力行業(yè)運作績效和環(huán)境績效評價 196
10.3.1 評價指標(biāo)和數(shù)據(jù) 196
10.3.2 運作績效評價 198
10.3.3 環(huán)境績效評價：CO2減排績效 203
10.3.4 環(huán)境績效評價：SO2 減排績效 205
10.3.5 整體績效評價 207
第11章 方向距離函數(shù)和影子價格估算建模與應(yīng)用 209
11.1 距離函數(shù)與方向距離函數(shù) 209
11.2 基于參數(shù)與非參數(shù)模型的影子價格估算 212
11.2.1 影子價格推導(dǎo) 212
11.2.2 非參數(shù)化估算方法 213
11.2.3 參數(shù)化估計方法 214
11.3 鋼鐵行業(yè)CO2邊際減排成本估算 216
11.3.1 考慮決策行為不確定性的鋼鐵企業(yè)CO2邊際減排成本估算 217
11.3.2 中國鋼鐵企業(yè)CO2邊際減排成本的異質(zhì)性 224
第12章 改進的影子價格估算非參數(shù)建模方法與應(yīng)用 227
12.1 基于DEA的影子價格估算可能存在的問題 227
12.2 改進的影子價格估算非參數(shù)模型 228
12.3 工業(yè)部門能源效率測度及CO2減排成本估算概述 231
12.4 基于改進影子價格模型的工業(yè)CO2減排成本估算 233
12.4.1 中國城市工業(yè)部門效率評價背景和數(shù)據(jù) 233
12.4.2 中國城市工業(yè)部門能源和排放效率 235
12.4.3 中國城市工業(yè)部門節(jié)能減排潛力 245
12.4.4 中國城市工業(yè)部門CO2減排成本 247
第13章 考慮誤差項影響的半?yún)��?shù)效率評價建模 252
13.1 參數(shù)、非參數(shù)和半?yún)��?shù)效率評價模型概述 252
13.1.1 參數(shù)SFA模型及其缺陷 253
13.1.2 非參數(shù)DEA模型及其缺陷 253
13.1.3 半?yún)��?shù)CNLS和StoNED模型的特性 254
13.2 基于CNLS模型的效率評價 255
13.2.1 CNLS模型的建模過程 255
13.2.2 誤差項為乘數(shù)形式的CNLS模型 256
13.2.3 CNLS模型與DEA模型的關(guān)系 258
13.3 基于StoNED模型的效率評價 259
13.3.1 StoNED模型的建模過程 259
13.3.2 誤差項為乘數(shù)形式的StoNED模型 261
13.3.3 StoNED模型在影子價格估算中的應(yīng)用 262
第14章 方向距離函數(shù)的方向向量選取方法 264
14.1 方向距離函數(shù)的發(fā)展及方向向量選取技術(shù)的分類 264
14.2 方向距離函數(shù)回顧 268
14.3 外生方向向量選取方法 269
14.3.1 武斷選取方向向量技術(shù) 269
14.3.2 加條件選取方向向量技術(shù) 270
14.3.3 外生方向向量選取技術(shù)的缺陷 271
14.4 內(nèi)生理論最優(yōu)方向向量選取方法 272
14.4.1 最短距離方向向量選取技術(shù) 272
14.4.2 最遠(yuǎn)距離方向向量選取技術(shù) 276
14.5 內(nèi)生市場導(dǎo)向型方向向量選取方法 278
14.5.1 成本最小化方向向量選取技術(shù) 278
14.5.2 利潤最大化方向向量選取技術(shù) 280
14.5.3 邊際收益最大化方向向量選取技術(shù) 287
14.6 方向距離函數(shù)方法的研究方向 290
參考文獻(xiàn) 292
后記 309
圖目錄
圖2-1 DEA系統(tǒng)綜合評價體系 24
圖3-1 各評價單元博弈交叉效率值不斷改善過程 41
圖3-2 區(qū)間數(shù)的序關(guān)系示意 45
圖3-3 不同滿意水平下各DMU的效率值變化和比較情況 49
圖3-4 可能度的三種情況示意圖 51
圖4-1 兩階段串行DEA模型結(jié)構(gòu) 65
圖4-2 一般化的兩階段DEA模型結(jié)構(gòu) 78
圖4-3 供應(yīng)鏈中三階段串行DEA模型結(jié)構(gòu) 79
圖4-4 多階段串行DEA模型結(jié)構(gòu) 88
圖5-1 通信設(shè)備供應(yīng)商評價指標(biāo)體系 107
圖7-1 不同模型下能源環(huán)境效率指數(shù)對比 138
圖7-2 EPI′與UEEPI1和UEEPI2的比較 139
圖7-3 2000～2009年中國30個省份的UEEPI2值 141
圖7-4 2000～2009年能源與環(huán)境集成效率指數(shù)平均值變化趨勢 141
圖7-5 中國30個省份能源環(huán)境集成效率指數(shù)值分布圖 142
圖7-6 2000～2009年中國30個省份的能源環(huán)境集成效率指數(shù)平均值 143
圖8-1 期望和非期望產(chǎn)出效率前沿面示意圖 151
圖8-2 兩類RAM-DEA集成效率測度模型計算步驟 152
圖8-3 中國31個主要城市工業(yè)能源效率情況 158
圖8-4 中國31個主要城市工業(yè)環(huán)境效率情況 158
圖8-5 中國31個主要城市自然可自由處置性和管理可自由處置性假設(shè)下集成效率對比 159
圖9-1 歷次迭代中各項效率度量均值的提升過程 172
圖9-2 區(qū)域CO2排放配額分配量的調(diào)整過程 173
圖9-3 2020年和2005年中國30個省份CO2排放強度對比 174
圖9-4 2020年和2005年對比中國30個省份能源強度下降率和CO2排放強度下降率 174
圖9-5 中國2005年和2010年CO2排放量及低增長情景、基準(zhǔn)情景、中高增長情景、高增長情景下2020年CO2排放量 177
圖10-1 運作績效戰(zhàn)略地位圖 185
圖10-2 環(huán)境績效戰(zhàn)略地位圖 188
圖10-3 二維整體績效戰(zhàn)略地位圖 191
圖10-4 運作績效、環(huán)境績效和整體績效評價建模方法機理總結(jié)示意圖 193
圖10-5 運作績效戰(zhàn)略地位氣泡圖 200
圖10-6 “十一五”和“十二五”期間中國30個省份電力行業(yè)的平均運作績效變化率 203
圖10-7 中國30個省份“十一五”和“十二五”期間在CO2減排績效方面的戰(zhàn)略地位氣泡圖 204
圖10-8 中國30個省份“十一五”和“十二五”期間電力行業(yè)的平均CO2減排有效性變化率 205
圖10-9 中國30個省份“十一五”和“十二五”期間在SO2減排績效方面的戰(zhàn)略地位氣泡圖 206
圖10-10 中國30個省份“十一五”和“十二五”期間電力行業(yè)的平均SO2減排有效性變化率 207
圖10-11 中國30個省份“十一五”和“十二五”期間電力行業(yè)的平均OEM、CIEOE、CITOE情況 208
圖11-1 投入距離函數(shù) 210
圖11-2 產(chǎn)出距離函數(shù) 210
圖11-3 產(chǎn)出導(dǎo)向的方向距離函數(shù)示意圖 211
圖11-4 三種不同的鋼鐵企業(yè)生產(chǎn)及節(jié)能減排策略 217
圖11-5 不同方向向量選取下鋼鐵企業(yè)樣本CO2影子價格變化情況 223
圖11-6 中國鋼鐵企業(yè)不同組別下的CO2影子價格分布情況 224
圖12-1 中國30個主要城市工業(yè)部門的5年平均全要素能源和排放集成效率情況 238
圖12-2 中國30個主要城市工業(yè)全要素能源和排放集成效率變化及分解后的變化情況 238
圖12-3 2006～2010年中國30個主要城市工業(yè)平均CO2排放效率和能源利用效率值 239
圖12-4 中國8個經(jīng)濟區(qū)域主要城市工業(yè)能源利用效率箱線圖 240
圖12-5 中國8個經(jīng)濟區(qū)域主要城市工業(yè)CO2排放效率箱線圖 241
圖12-6 利用面板最小二乘橫截面固定效應(yīng)方法得到的工業(yè)CO2排放效率和人均GDPPC 之間的關(guān)系 243
圖12-7 2006～2010年中國8個經(jīng)濟區(qū)域主要城市工業(yè)部門的節(jié)能潛力及區(qū)域節(jié)能潛力占比情況 245
圖12-8 2006～2010年中國30個主要城市工業(yè)部門的節(jié)能潛力及理論節(jié)能目標(biāo)情況 246
圖12-9 2006～2010年中國30個主要城市工業(yè)部門的CO2減排潛力及區(qū)域CO2減排潛力的占比情況 246
圖12-10 中國30個主要城市工業(yè)部門的CO2減排潛力及理論CO2減排目標(biāo)情況 247
圖12-11 中國30個主要城市工業(yè)CO2排放的平均影子價格和CO2排放效率平均值之間的關(guān)系 249
圖12-12 150個樣本點CO2排放的影子價格與CO2排放效率之間的關(guān)系 250
圖12-13 分組樣本點CO2排放的影子價格與CO2排放效率之間的關(guān)系 251
圖14-1 方向距離函數(shù)方向向量選取技術(shù)的分類 265
圖14-2 典型的外生方向向量的產(chǎn)出導(dǎo)向型指向 271
圖14-3 弱可自由處置性假設(shè)的誤判情形 272
圖14-4 典型的內(nèi)生方向向量的指向 290
表目錄
表1-1 各種綜合評價方法比較分析 2
表2-1 多屬性決策和多目標(biāo)決策的區(qū)別 8
表2-2 多屬性綜合評價與多屬性決策的區(qū)別 9
表3-1 交叉效率矩陣 29
表3-2 評價指標(biāo)類型及指標(biāo)值 40
表3-3 各評價對象CCR 模型下的普通效率值、交叉效率值和博弈交叉效率值 40
表3-4 飛機總體設(shè)計方案評審樣本及評價結(jié)果 42
表3-5 區(qū)間DEA的輸入和輸出數(shù)據(jù)及效率值和排序結(jié)果 48
表3-6 不同滿意水平下DMU的效率值 48
表3-7 某產(chǎn)品設(shè)計方案的評審數(shù)據(jù) 57
表3-8 各DEA模型的DMU的效率值及排序結(jié)果 58
表4-1 64個樣本點的輸入、中間產(chǎn)出、輸出數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計 71
表4-2 加性兩階段串行DEA擴展模型下銀行系統(tǒng)總體效率和兩個子階段的效率(先計算E02*) 72
表4-3 黑箱模型和加性兩階段串行DEA擴展模型的整體效率評價結(jié)果 73
表4-4 加性兩階段串行DEA擴展模型下銀行系統(tǒng)總體效率和兩個子階段的效率(先計算E01*) 74
表4-5 供應(yīng)鏈各成員的輸入和輸出數(shù)據(jù) 85
表4-6 不同結(jié)構(gòu)三階段DEA模型下供應(yīng)鏈整體效率值及其成員效率值情況 86
表5-1 供應(yīng)商評價數(shù)據(jù) 108
表5-2 基于理想點的公共權(quán)重 109
表5-3 各供應(yīng)商的效率值及排序情況 109
表6-1 各DMU的投入、產(chǎn)出數(shù)據(jù) 116
表6-2 原名義問題和數(shù)據(jù)不確定問題的結(jié)果 117
表6-3 不同DEA方法下的結(jié)果 123
表6-4 中國30個省份2009年能源效率評估的初始數(shù)據(jù)及基本統(tǒng)計量 124
表6-5 中國30個省份的魯棒DEA模型下的能源、環(huán)境效率值和排序情況 126
表7-1 投入、產(chǎn)出指標(biāo)的描述性統(tǒng)計 135
表7-2 中國30個省份具體的分類情況及對應(yīng)的指標(biāo)值 136
表7-3 中國30個省份在不同模型下的能源與環(huán)境效率評價結(jié)果 137
表7-4 基于模型(7-2)的分組情況 140
表7-5 基于模型(7-3)的分組情況 140
表8-1 用于評價投入、產(chǎn)出數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計 155
表8-2 中國31個主要城市工業(yè)行業(yè)能源環(huán)境集成效率評價結(jié)果 156
表9-1 中國30個省份的GDP、人口、能源和排放數(shù)據(jù)(2005年) 167
表9-2 中國30個省份2020年GDP、人口、能源消費量、CO2排放量、非化石能源消費量初始分配數(shù)據(jù)(基準(zhǔn)情景) 169
表9-3 中國2020年GDP、人口、能源消費量、CO2排放量、非化石能源消費量數(shù)據(jù)(參考情景) 170
表9-4 中國30個省份調(diào)整分配后的各投入指標(biāo)及相應(yīng)的效率值情況(基準(zhǔn)情景) 170
表9-5 2020年中國30個省份的能源強度、CO2排放強度、非化石能源消費量占比及其較2005年的變化情況(基準(zhǔn)情景) 175
表9-6 中國2020年GDP、能源消費總量、CO2排放量、非化石能源消費量(參考情景) 177
表9-7 2020年中國30個省份GDP、能源消費總量、CO2排放量、非化石能源消費量配額分配情況(參考情景) 178
表10-1 中國30個省份的電力行業(yè)在“十一五”和“十二五”期間的運作績效表現(xiàn)情況 198
表10-2 電力調(diào)度分配前后中國30個省份電力行業(yè)的運作績效表現(xiàn)情況 201
表11-1 鋼鐵企業(yè)樣本編號和名稱對應(yīng)表 219
表11-2 鋼鐵企業(yè)樣本投入、產(chǎn)出數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計 219
表11-3 三個方向向量的方向距離函數(shù)未知參數(shù)的估算結(jié)果 220
表11-4 不同方向向量選取下的鋼鐵企業(yè)樣本的CO2影子價格估算結(jié)果 220
表11-5 不同組別的CO2影子價格的異質(zhì)性檢驗 224
表11-6 近年來關(guān)于估算中國CO2影子價格的結(jié)果比較 226
表12-1 中國30個主要城市工業(yè)部門投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(2006～2010年) 234
表12-2 中國主要城市工業(yè)能源和排放效率 236
表12-3 主要城市工業(yè)能源利用效率和CO2排放效率分組 241
表12-4 環(huán)境(碳)EKC 曲線的系數(shù)估計 243
表12-5 主要城市工業(yè)部門CO2排放的影子價格 248
表14-1 方向距離函數(shù)的七種典型方向向量選取技術(shù) 268