To develop a dynamic DEA method for accurate efficiency measurement and provision of appropriate improvement policies for decision making units

开发动态DEA方法，准确测量效率，为决策单位提供适当的改进政策

• 批准号: 21K04536
• 负责人: 王 緒
• 金额: $ 2万
• 依托单位: Waseda University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K04536/
• 关键词: 単調性; データ包絡分析; 改善目標; 実現コスト; 効率性の評価; 効率性の改善方針; 数理モデル; 動的手法

DEAの役割はDMUの効率性の評価や改善であるため, DEAの分析結果である効率値や改善目標の品質が要求される. すなわち, 評価対象のDMUに対し,(1)品質が保証される効率性の測定と(2)的確な効率性改善目標の提供の双方が必要である. (1)に関しては, DEAの効率値は効率性尺度として，いくつかの性質を満たさなければならない. 特に, 単調性がよく注目されている. (優れたDMUの効率値はそれより劣ったDMUの効率値より大きいこと)(2)の改善目標の提供について, 評価対象のDMUにとって, 手が届きやすい(実現しやすい)改善目標は受け入れやすいので, 適切な改善目標(いわゆる, 最短距離改善目標)の設定が重要である.そこで, DEAでは,性質が保証された効率値や適切な改善目標の提供が必要となる.伝統的なRAMモデル(Range Adjusted Measure)の品質が優れているため, 伝統的なRAMモデルと最短距離DEAモデルの考え方を結合した. 新しいLRAMモデル(Least-Distance Range Adjusted Measure) の品質が優れている同時に, 最短距離ベンチマーキング情報の提供ができることを示した. さらに, 実データへの適用を通じて, モデルの有効性の検証を行った. 具体的には, (1)RAMモデルやLRAMモデルで得られる効率値に注目し, LRAMモデルはDEAモデルとして, 効率性評価に有効であることを示した. (2)RAMモデルやLRAMモデルで得られる改善目標に注目し, 非効率的なDMUが効率的になるため, 入力と出力の必要な調整範囲を定量化したうえで, 得られる改善目標の間で比較を行った. この比較により, LRAMモデルはいつもより小規模な入力と出力の調整方向を提供している. すなわち, 達成・実現しやすい効率性改善方向を提供していることを示唆している.

DEA's performance evaluation and improvement of DMU, DEA's analysis results and improvement of quality requirements. (1) Quality assurance, timeliness measurement, and (2) Reliability improvement. (1)In this regard, DEA's efficiency is not the same as its efficiency scale. Special attention is paid to this issue. (2) The purpose of improvement is to provide, evaluate, and improve DMU performance.(3) The purpose of improvement is to improve DMU performance. The quality of the product is guaranteed by the quality of the product. The quality of the traditional RAM (Range Adjusted Measure) is excellent, and the traditional RAM (Range Adjusted Measure) is the shortest distance DEA (Range Adjusted Measure). The quality of the new LRAM (Least-Distance Range Adjusted Measure) is excellent, and the shortest distance information is provided. In this case, the application of the test results can be verified through the test results. Specifically, (1)RAM (2)RAM and LRAM are required to improve the performance of DMU. For comparison, LRAM provides a small input and output adjustment direction. To achieve this goal, we need to provide guidance on how to improve our performance.

项目成果

A new approach on the lowest cost problem in data envelopment analysis

数据包络分析中最低成本问题的一种新方法

• DOI: 10.1504/ajmsa.2021.118423
• 发表时间: 2021
• 期刊: Asian J. of Management Science and Applications
• 作者: Wang Xu;Lu Kuan;Hasuike Takashi
• 通讯作者: Hasuike Takashi

Least-Distance Range Adjusted Measure in DEA: Efficiency Evaluation and Benchmarking for Japanese Banks

DEA 中的最小距离范围调整措施：日本银行的效率评估和基准

• DOI: 10.1142/s0217595922500063
• 发表时间: 2022
• 期刊: Asia-Pacific Journal of Operational Research
• 影响因子: 1.4
• 作者: Wang Xu;Hasuike Takashi
• 通讯作者: Hasuike Takashi

Measuring China’s Energy Efficiency with Different DEA Models

• DOI: 10.1109/ieem55944.2022.9989706
• 发表时间: 2022-12
• 期刊: 2022 IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM)
• 作者: Xu Wang;T. Hasuike

The Least-distance DEA Based Efficiency Improvement Under Multiple Perspectives

多视角下基于最小距离DEA的效率提升

• DOI: 10.1109/ieem50564.2021.9672865
• 发表时间: 2021
• 期刊: Proceedings of 2021 IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM 2021)
• 作者: Wang Xu;Hasuike Takashi
• 通讯作者: Hasuike Takashi