數(shù)據(jù)包絡(luò)分析中的生產(chǎn)規(guī)模研究(英文)
定 價(jià):188 元
- 作者:楊國梁
- 出版時(shí)間:2020/12/31
- ISBN:9787513073165
- 出 版 社:知識(shí)產(chǎn)權(quán)出版社
- 中圖法分類:N945.12
- 頁碼:392頁
- 紙張:膠版紙
- 版次:1
- 開本:16K
本書為在國際核心期刊的已發(fā)表的經(jīng)濟(jì)類的英文論文集。本書中,研究了DEA框架中與經(jīng)濟(jì)學(xué)中的生產(chǎn)規(guī)模相關(guān)的三個(gè)重要概念:規(guī)模收益(RTS),擁擠和產(chǎn)能利用率(CU)。在本書中,將探討這三個(gè)經(jīng)濟(jì)學(xué)概念中的若干理論方法問題以及相應(yīng)的實(shí)踐研究和思考。
前言
黨的十九大報(bào)告作出我國經(jīng)濟(jì)已由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段的重大判斷。因此,在新的歷史時(shí)期,國家重大問題宏觀決策需要改變以往的決策方式,構(gòu)建基于證據(jù)的決策支撐體系,基于全面翔實(shí)的數(shù)據(jù)和事實(shí)作為決策依據(jù),強(qiáng)調(diào)決策方法的科學(xué)性,從而保障決策的高質(zhì)量。而現(xiàn)實(shí)的數(shù)據(jù)和事實(shí)往往是散亂分布的,因此需要基于大數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)方法進(jìn)行挖掘,才能有效分析數(shù)據(jù),掌握其中蘊(yùn)含的知識(shí),從而有效支撐高質(zhì)量決策。
數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法(Data Envelopment Analysis, DEA)是運(yùn)籌學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)交叉研究的一個(gè)新領(lǐng)域。DEA的基本思想是根據(jù)多項(xiàng)投入指標(biāo)和多項(xiàng)產(chǎn)出指標(biāo),基于結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù),利用線性規(guī)劃的方法,對(duì)具有可比性的同類型單位進(jìn)行相對(duì)有效性評(píng)價(jià)的一種數(shù)量分析方法。DEA方法及其模型自1978年由美國著名運(yùn)籌學(xué)家查恩斯(Charnes),庫珀(Cooper)和羅恩斯(Rhodes)提出以來,主要應(yīng)用于投入產(chǎn)出效率評(píng)價(jià)、全要素生產(chǎn)率分析、生產(chǎn)函數(shù)構(gòu)建以及組織標(biāo)桿設(shè)定等領(lǐng)域,在公共管理、企業(yè)管理以及科技管理等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景。
中國科學(xué)院科技戰(zhàn)略咨詢研究院潘教峰研究員最早于2017年系統(tǒng)闡述了智庫DIIS理論方法,包含收集數(shù)據(jù)(Data)—揭示信息(Information)—綜合研判(Intelligence)—形成方案(Solution)的智庫問題研究過程。在2019年出版的《智庫DIIS理論方法》一書中,潘教峰等提出了智庫DIIS三維理論模型。在DIIS框架下的DEA方法是揭示信息階段的定量方法之一。
本書主要探討和研究DEA框架中與經(jīng)濟(jì)學(xué)中的生產(chǎn)規(guī)模相關(guān)的三個(gè)重要問題:規(guī)模收益(returns to scale)、阻塞(congestion)和產(chǎn)能利用率(capacity utilization)。
其一,規(guī)模收益是組織績效分析所關(guān)心的一個(gè)重要問題。它可以幫助決策者決策應(yīng)該擴(kuò)大還是減少組織規(guī)模,從而提高組織運(yùn)行的績效。規(guī)模收益是經(jīng)濟(jì)學(xué)中一個(gè)經(jīng)典的概念,涉及生產(chǎn)要素變化與產(chǎn)量變化之間的關(guān)系。如果生產(chǎn)規(guī)模的變化是由所有生產(chǎn)要素以相同比例擴(kuò)大(或減少)而引起的,則規(guī)模收益關(guān)注所有投入成比例變化時(shí)產(chǎn)出的變化率。生產(chǎn)過程的規(guī)模收益情況有三種:①如果產(chǎn)量增加(減少)的比率大于生產(chǎn)要素增加(減少)的比率,則該生產(chǎn)規(guī)模收益遞增;②如果產(chǎn)量增加(減少)的比率等于生產(chǎn)要素增加(減少)的比率,則該生產(chǎn)規(guī)模收益不變;③如果產(chǎn)量增加(減少)的比率小于生產(chǎn)要素增加(減少)的比率,則該生產(chǎn)規(guī)模收益遞減。
其二,在實(shí)際的規(guī)模收益分析中,往往涉及阻塞效應(yīng)的概念,即在不使其他投入或產(chǎn)出惡化的前提下,某個(gè)(或某些)投入的減少會(huì)造成某個(gè)(或某些)最大可能產(chǎn)出增加。本質(zhì)上說,“阻塞”效應(yīng)描述的投入過量的問題。目前,“阻塞”效應(yīng)在傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)中的研究并不充分,部分原因是由于諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)獲得者施蒂格勒(Stigler)在他關(guān)于利本施泰因(Leibenstein)提出的“XEfficiency”的評(píng)論中對(duì)“阻塞”效應(yīng)是否應(yīng)成為經(jīng)濟(jì)學(xué)中的一個(gè)研究問題的質(zhì)疑。然而,法勒(Fre)和斯文松(Svensson)在1980年重新界定了“阻塞”效應(yīng)的概念,1983年法勒和格羅斯科普夫(Grosskopf)則提出了“阻塞”效應(yīng)概念的可操作的形式,隨后法勒等于1985年提出了用于分析“阻塞”效應(yīng)的模型并將它引入到DEA的分析框架之中。
其三,產(chǎn)能利用率也是一個(gè)和生產(chǎn)規(guī)模相關(guān)的概念。近年來,為了治理我國部分產(chǎn)業(yè)(例如,鋼鐵、水泥等)產(chǎn)能過剩的問題,政府先后出臺(tái)了一系列政策措施。與發(fā)達(dá)國家相比,國內(nèi)學(xué)界對(duì)于產(chǎn)能利用率的認(rèn)識(shí)起步較晚,相對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展形勢而言,我國的產(chǎn)能利用率測度研究同樣滯后。DEA框架下的產(chǎn)能利用率指標(biāo)的核心思路是通過各被評(píng)對(duì)象的投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù),借助DEA方法,構(gòu)建前沿面形成生產(chǎn)函數(shù)。其中投入可劃分為可變投入和不可變投入,將在現(xiàn)實(shí)投入產(chǎn)出水平下前沿面上的產(chǎn)出定義為“有效產(chǎn)出”,將在可變投入充分保障的前提下形成的前沿面上的產(chǎn)出定義為“生產(chǎn)能力”,有效產(chǎn)出和生產(chǎn)能力之比即為產(chǎn)能利用率指標(biāo)。
本書主要內(nèi)容的撰寫,都是圍繞以上三個(gè)重要經(jīng)濟(jì)學(xué)概念而展開的一些前沿方法的探討以及相關(guān)的實(shí)踐應(yīng)用,共計(jì)三大部分11章。
本書第一部分包含4章,主要探討規(guī)模收益相關(guān)問題。其中,第1章首先探討了DEA框架中規(guī)模收益的概念和測度方法,隨后將之推廣到更一般的方向規(guī)模收益的情形,并提出兩類測度方法。第2章著重探討了凸性假定不成立的情形下的規(guī)模收益以及最優(yōu)產(chǎn)出規(guī)模點(diǎn)的判定方法。第3章則重點(diǎn)圍繞德國大學(xué)的規(guī)模收益和最優(yōu)產(chǎn)出規(guī)模展開實(shí)證研究。第4章深入分析了中國科學(xué)院下屬生物類研究所的規(guī)模收益和方向規(guī)模收益情況。
本書第二部分包含3章,主要探討“阻塞”效應(yīng)相關(guān)問題。第5章在回顧傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)中阻塞效應(yīng)的基礎(chǔ)上,提出方向阻塞的概念并介紹相應(yīng)的測度方法。第6章重點(diǎn)討論在有整數(shù)型指標(biāo)的情形下如何識(shí)別阻塞效應(yīng)的方法。第7章則討論了某(些)指標(biāo)存在負(fù)值的情形下阻塞效應(yīng)的判定方法。
本書第三部分包含4章,主要探討產(chǎn)能利用率相關(guān)問題。第8章重點(diǎn)探討了中國制造業(yè)的產(chǎn)能利用情況并提出相應(yīng)的政策建議。第9章則提出一個(gè)新的產(chǎn)能利用率指標(biāo),并研究了中國各省級(jí)區(qū)域的產(chǎn)能利用率。第10章主要圍繞中國國有農(nóng)場的產(chǎn)能利用率展開實(shí)證研究。第11章則針對(duì)中國48家大型鋼鐵企業(yè)的產(chǎn)能利用率和產(chǎn)能過剩情況展開研究。
楊國梁,博士,中國科學(xué)院科技戰(zhàn)略咨詢研究院研究員。長期從事科技規(guī)劃與管理、智庫理論與方法和決策理論與方法研究。承擔(dān)多項(xiàng)中科院發(fā)展規(guī)劃局委托的各類與科技規(guī)劃、科技管理相關(guān)的應(yīng)用研究任務(wù),主持過30多項(xiàng)來自英國皇家工程院、國務(wù)院政策研究室、教育部、科技部、農(nóng)業(yè)農(nóng)村部、國家自然科學(xué)基金委、國家電網(wǎng)等機(jī)構(gòu)的委托任務(wù)與競爭性項(xiàng)目課題。
CONTENTS
Chapter 1 Estimating Directional Returns to Scale in DEA
Chapter 2 Data Envelopment Analysis in the Absence of Convexity:
Specifying Efficiency Status and Estimating Returns to Scale
Chapter3 Institutional Change and Optimal Size of Universities
Chapter4 A Study on Directional Returns to Scale
Chapter5 Directional Congestion in the Framework of Data Envelopment Analysis
Chapter6 Integer Data in DEA: Illustrating the Drawbacks and Recognizing Congestion
Chapter7 Negative Data in DEA: Recognizing Congestion and Specifying the Least and the Most Congested Decision-Making Units
Chapter8 Estimating Capacity Utilization of Chinese Manufacturing Industries
Chapter9 Measuring the Chinese Regional Production Potential Using A Generalized
Capacity Utilization Indicator
Chapter10 Estimating Capacity Utilization of Chinese State Farms
Chapter11 Measuring the Capacity Utilization of the 48 Largest Iron and Steel Enterprises in China