随机环境下的多投入多产出生产前沿面估计

• 作者: 吴记 李勇军 梁樑 谢建辉
• 来源期刊: 管理科学学报
• 学科: 社会科学
• 关键词: 生产力和效率评估 前沿面估计 数据包络分析(DEA) 随机非参数包络数据(StoNED)
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 50-60
• 页数: 11页
• 分类号: C934
• 字数: 6470字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-9807.2018.11.004

摘要

传统的DEA模型假设观测样本的投入产出都是确定型数据,这使得DEA在实际应用中受到限制,本文提出的基于拟似然估计的多投入多产出随机非参数包络数据(PLE-StoNED)方法拓展了这个假设,能够估计随机环境下的生产前沿面.本文证明,生产可能集假设条件下的前沿面可以用一个有凹凸性和单调性限制的函数来表示.相较之前的StoNED方法,本文提出的方法可以估计随机环境下多投入多产出决策单元(DMU)的前沿面.通过Monte Carlo实验,多投入多产出PLE-StoNED方法的有效性得到验证,它可纠正DEA等传统方法产生的偏误.最后,实证研究部分运用这一新提出的方法估计了中国大陆商业银行的生产前沿面和效率.本文提出的方法弥补了DEA缺乏统计性的不足,可为决策者在随机环境下对多投入多产出决策单元进行生产力和效率评估提供决策参考.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李勇军	中国科学技术大学管理学院	40	324	11.0	16.0
2	梁樑	中国科学技术大学管理学院	263	6797	42.0	70.0
3	谢建辉	中山大学岭南学院	1	2	1.0	1.0
4	吴记	中山大学管理学院	1	2	1.0	1.0