关联多阶段生产系统的网络SBM效率评价方法

发布时间：2017-12-28 00:02

  本文关键词：关联多阶段生产系统的网络SBM效率评价方法　出处：《系统工程》2017年01期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：传统网络SBM效率评价方法在选择参考集时忽略了有效单元组成的"有效面集",造成评价结果偏低,无法反映低效生产单元改进为有效的最优路径。在可变规模报酬的假设下,选择生产系统的最大有效面集为参考集,构建了内部子过程存在关联的多阶段生产系统的基于最大有效面集的网络SBM效率评价模型,模型中子过程的权重设定充分考虑投入、中间产品和产出在子过程的价值分布。该模型实际反映了低效生产单元改进为有效的最优路径,具有较强的实用性。此外,模型的改进思路具有普适性,既可以在更为复杂的生产系统的网络SBM效率评价模型中进行延伸,也可以扩展到众多其它类型的网络DEA效率模型的构建中。最后,采用江苏省44家国家级科技企业孵化器的经营过程为实例来验证改进模型的有效性和优势。
[Abstract]:The efficiency evaluation method of traditional network SBM ignores the effective surface set of effective units when selecting reference sets, resulting in low evaluation results, which can not reflect the improvement of inefficient production units to effective optimal paths. The variable returns to scale under the assumption that the maximum effective surface production system set for the reference set, the construction of the internal process evaluation network SBM efficiency maximum effective face set model based on multi stage production system related to the process of setting, neutron weight model fully consider the input and output in the process of intermediate products and the value of distribution. The model actually reflects the improvement of inefficient production unit as an effective optimal path, and has strong practicability. In addition, the improved idea of the model is universal. It can extend not only in the more complex production network SBM efficiency evaluation model, but also in many other types of network DEA efficiency models. Finally, the management process of 44 national scientific and technological business incubators in Jiangsu province is used as an example to verify the effectiveness and advantages of the improved model.
【作者单位】： 南京航空航天大学经济与管理学院;淮南师范学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71171112) 教育部人文社科基金资助项目(11YJA790133) 安徽省高校人文社科重点项目(SK2014A099) 江苏省研究生培养创新工程项目(KYZZ_0107) 国家留学基金委2014年国家建设高水平大学公派研究生项目
【分类号】：F224;F276.44
【正文快照】： 1引言传统的DEA方法将生产系统视为一个“黑箱”,忽视了生产系统的内部结构及其关联性,无法有效地测算和评价生产系统的效率,因此,网络DEA方法的构建与研究成为国内外学者研究的热点。网络DEA方法考虑了生产系统的内部结构网络,在评价生产系统整体效率的同时可以得到系统内各

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本文编号：1343722