數(shù)據(jù)包絡(luò)分析DEA的應(yīng)用及研究報(bào)告

1、-. z.目錄 TOC o 1-2 h z u HYPERLINK l _Toc232076462摘要： PAGEREF _Toc232076462 h 2HYPERLINK l _Toc232076463關(guān)鍵詞： PAGEREF _Toc232076463 h 2HYPERLINK l _Toc2320764641.引言 PAGEREF _Toc232076464 h 2HYPERLINK l _Toc2320764651.1研究目的 PAGEREF _Toc232076465 h 2HYPERLINK l _Toc2320764661.2研究方法和創(chuàng)新點(diǎn) PAGEREF _Toc23207

2、6466 h 3HYPERLINK l _Toc2320764672.DEA理論的介紹以及相關(guān)模型 PAGEREF _Toc232076467 h 3HYPERLINK l _Toc2320764682.1 DEA理論的根本思路 PAGEREF _Toc232076468 h 3HYPERLINK l _Toc2320764692.2 DEA方法的優(yōu)缺點(diǎn) PAGEREF _Toc232076469 h 5HYPERLINK l _Toc2320764702.3 CCR模型簡(jiǎn)介 PAGEREF _Toc232076470 h 6HYPERLINK l _Toc2320764712.4 BCC模型

3、簡(jiǎn)介 PAGEREF _Toc232076471 h 8HYPERLINK l _Toc2320764723.Malmquist指數(shù)介紹 PAGEREF _Toc232076472 h 9HYPERLINK l _Toc2320764734.DEA在我國(guó)農(nóng)藥行業(yè)公司企業(yè)效率的分析中的應(yīng)用 PAGEREF _Toc232076473 h 11HYPERLINK l _Toc2320764744.1 農(nóng)藥行業(yè)公司企業(yè)效率評(píng)價(jià)分析 PAGEREF _Toc232076474 h 11HYPERLINK l _Toc2320764754.2農(nóng)藥行業(yè)公司企業(yè)效率整體分析 PAGEREF _Toc2320

4、76475 h 12HYPERLINK l _Toc2320764764.3農(nóng)藥行業(yè)公司Malmquist指數(shù)分析 PAGEREF _Toc232076476 h 15HYPERLINK l _Toc2320764775.研究結(jié)論及缺乏 PAGEREF _Toc232076477 h 17HYPERLINK l _Toc2320764785.1研究結(jié)論 PAGEREF _Toc232076478 h 17HYPERLINK l _Toc2320764795.2文章缺乏 PAGEREF _Toc232076479 h 17HYPERLINK l _Toc232076480致 PAGEREF _T

5、oc232076480 h 17HYPERLINK l _Toc232076481參考文獻(xiàn) PAGEREF _Toc232076481 h 18HYPERLINK l _Toc232076482英文摘要 PAGEREF _Toc232076482 h 19HYPERLINK l _Toc232076483附錄 PAGEREF _Toc232076483 h 20數(shù) 據(jù) 包 絡(luò) 分 析 (DEA)的 應(yīng) 用 與 研 究 ：佳珍 指導(dǎo)教師：王凱農(nóng)業(yè)大學(xué)理學(xué)院05級(jí)信息與計(jì)算科學(xué) *：05119027摘要：隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的開(kāi)展，社會(huì)資源與自然資源的利用一直是人們關(guān)注的問(wèn)題，而在能源緊缺的時(shí)代，效率更是

6、越來(lái)越受到人們的重視。在研究效率問(wèn)題的現(xiàn)代分析方法中，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析DEA與Malmquist指數(shù)是比擬先進(jìn)和應(yīng)用廣泛的兩種方法。本文首先對(duì)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析DEA的根本原理進(jìn)展了簡(jiǎn)單表達(dá)，并分析了其相對(duì)于傳統(tǒng)的效率分析方法的優(yōu)缺點(diǎn)，同時(shí)介紹了DEA方法中常用的兩個(gè)根本模型CCR模型和BCC模型；然后引入了Malmquist指數(shù)及其分解，詳細(xì)說(shuō)明了該指數(shù)與其分解指數(shù)的計(jì)算公式和含義；最后根據(jù)對(duì)局部農(nóng)藥行業(yè)上市公司20032008年度的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的調(diào)查，使用DEA方法中的兩個(gè)根本模型詳細(xì)分析了局部農(nóng)藥行業(yè)上市公司的技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率，并且利用Malmquist指數(shù)測(cè)量企業(yè)效率的動(dòng)態(tài)變化，分析了

7、局部農(nóng)藥行業(yè)上市公司近年來(lái)的技術(shù)進(jìn)步、技術(shù)效率等指標(biāo)的變化。本文不僅給出了局部農(nóng)藥行業(yè)上市公司的靜態(tài)效率分析，同時(shí)做出了對(duì)各公司效率的動(dòng)態(tài)分析和變化趨勢(shì)分析。關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)包絡(luò)分析； Malmquist指數(shù)；效率分析1.引言1.1研究目的在管理學(xué)圍 企業(yè)效率不僅僅關(guān)注企業(yè)整體資源的投入產(chǎn)出效率，而且也關(guān)注與導(dǎo)致這種投入產(chǎn)出的各種資源的配置比率；然而在經(jīng)濟(jì)學(xué)中企業(yè)效率的概念是進(jìn)入企業(yè)的資源投入量、離開(kāi)企業(yè)的產(chǎn)品產(chǎn)出量和上述兩個(gè)量之間比例的關(guān)系。作者簡(jiǎn)介：佳珍，女，1987- ，市人，漢族，2005年9月至2009年7月在農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與計(jì)算科學(xué)專(zhuān)業(yè)學(xué)習(xí)。畢業(yè)后上研：西北工業(yè)大學(xué)。論文完成時(shí)間：200

8、9年6月6日本文研究的企業(yè)效率是企業(yè)的技術(shù)效率，主要從企業(yè)財(cái)務(wù)管理角度的企業(yè)財(cái)務(wù)資源投入企業(yè)后，企業(yè)的財(cái)務(wù)資源的產(chǎn)出，以及這兩者之間的比率。這樣對(duì)企業(yè)效率的理解，結(jié)合管理學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)對(duì)企業(yè)效率理解，加之財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)手段可以對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的有效的反映和各項(xiàng)資源的計(jì)量，便于對(duì)企業(yè)效率的研究。企業(yè)效率評(píng)價(jià)的具體方法有很多，從單個(gè)的生產(chǎn)或財(cái)務(wù)指標(biāo)到復(fù)雜的多個(gè)指標(biāo)構(gòu)成的前沿面分析方法，國(guó)外的研究文獻(xiàn)都比擬的多。但是專(zhuān)門(mén)使用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法(DEA)進(jìn)展企業(yè)效率的靜態(tài)分析，并且同時(shí)使用Malmquist指數(shù)對(duì)企業(yè)效率進(jìn)展動(dòng)態(tài)分析，這樣全面的文章卻是很少。而且，針對(duì)企業(yè)效率影響因素的研究，往往局限在產(chǎn)權(quán)構(gòu)造或者市

9、場(chǎng)構(gòu)造對(duì)企業(yè)效率的影響上，沒(méi)有考慮到中國(guó)經(jīng)濟(jì)處于轉(zhuǎn)軌時(shí)期這一大背景而將兩者統(tǒng)一起來(lái)考慮問(wèn)題。本研究要實(shí)現(xiàn)的主要目的：通過(guò)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析對(duì)企業(yè)進(jìn)展效率分析，得到不同類(lèi)型企業(yè)在各年度效率的實(shí)際狀況以及年度間的變動(dòng)狀況。1.2研究方法和創(chuàng)新點(diǎn)本研究在理論分析的根底上，使用運(yùn)籌學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)工具，結(jié)合實(shí)證研究的方法，對(duì)我國(guó)農(nóng)藥行業(yè)公司企業(yè)效率加以分析。首先是DEA計(jì)算得到企業(yè)每個(gè)年度的技術(shù)效率，然后使用Malmquist指數(shù)對(duì)企業(yè)效率進(jìn)展動(dòng)態(tài)分析.本研究的創(chuàng)新點(diǎn)主要表達(dá)在運(yùn)用了多投入多產(chǎn)出的DEA模型，以農(nóng)藥行業(yè)公司為樣本，對(duì)農(nóng)藥行業(yè)公司的技術(shù)效率、規(guī)模效率等進(jìn)展深入的分析。同時(shí)使用反映企業(yè)效率動(dòng)態(tài)變化的M

10、almquist指數(shù)，對(duì)農(nóng)藥行業(yè)公司各年的效率進(jìn)展了比擬研究，在一定程度上彌補(bǔ)了前人研究的缺乏。2.DEA理論的介紹以及相關(guān)模型2.1 DEA理論的根本思路在人們的生產(chǎn)活動(dòng)和社會(huì)活動(dòng)中常常會(huì)遇到這樣的問(wèn)題：經(jīng)過(guò)一段時(shí)間之后，需要對(duì)具有一樣類(lèi)型的部門(mén)或單位稱(chēng)為決策單元進(jìn)展評(píng)價(jià)，其評(píng)價(jià)的依據(jù)是決策單元的輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)，輸入數(shù)據(jù)是指決策單元在*種活動(dòng)中需要消耗的*些量，例如投入的資金總額，投入的總勞動(dòng)力數(shù)，占地面積等等；輸出數(shù)據(jù)是決策單元經(jīng)過(guò)一定的輸入之后，產(chǎn)生的說(shuō)明該活動(dòng)成效的*些信息量，例如不同類(lèi)型的產(chǎn)品數(shù)量，產(chǎn)品的質(zhì)量，經(jīng)濟(jì)效益等等再具體些說(shuō)，譬如在評(píng)價(jià)*城市的高等學(xué)校時(shí)，輸入可以是學(xué)校的

11、全年的資金，教職員工的總?cè)藬?shù)，教學(xué)用房的總面積，各類(lèi)職稱(chēng)的教師人數(shù)等等；輸出可以是培養(yǎng)博士研究生的人數(shù)，碩士研究生的人數(shù)，大學(xué)生的人數(shù)，學(xué)生的質(zhì)量德，智，體，教師的教學(xué)工作量，學(xué)校的科研成果數(shù)量與質(zhì)量)等等根據(jù)輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)來(lái)評(píng)價(jià)決策單元的優(yōu)劣，即所謂評(píng)價(jià)部門(mén)或單位間的相對(duì)有效性 1978年由著名的運(yùn)籌學(xué)家A.Charnes,W.W.Cooper和 E.Rhodes首先提出了數(shù)據(jù)包絡(luò)分析Data Envelopment Analysis，簡(jiǎn)稱(chēng)DEA的方法，這種方法在處理具有一樣性質(zhì)的部門(mén)(決策單元) 進(jìn)展多輸入、多輸出的比擬方面存在很大的優(yōu)勢(shì),它可以用線(xiàn)性規(guī)劃方法來(lái)判斷決策單元間的相對(duì)有效

12、性,即所對(duì)應(yīng)的點(diǎn)是否位于生產(chǎn)前沿面上。這里的生產(chǎn)前沿面是指由觀察到的決策單元的輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)的包絡(luò)面的有效局部，這也是稱(chēng)謂數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的原因所在。從多目標(biāo)規(guī)劃的角度看，如果以輸入最小、輸出最大為目標(biāo)，則生產(chǎn)前沿面就是以生產(chǎn)可能集做為約束集合的相應(yīng)的線(xiàn)性多目標(biāo)規(guī)劃的Pareto面，也即數(shù)據(jù)包絡(luò)面的有效局部。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析根據(jù)已有數(shù)據(jù)找到一個(gè)有效生產(chǎn)前沿，但凡不在這個(gè)前沿面上 的決策單元都是沒(méi)有效率的。S4S1S2生產(chǎn)前沿線(xiàn)面M無(wú)效 S3員工資產(chǎn)圖1 生產(chǎn)前沿面圖生產(chǎn)前沿面定義如下:設(shè)輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的集合(稱(chēng)為參考集) 為:由集合T生成的凸錐為:并且,生產(chǎn)可能集為:集合具有有限多個(gè)面,是

13、一個(gè)多面凸錐。它是參考集。2.2 DEA方法的優(yōu)缺點(diǎn)DEA方法是一種處理具有多個(gè)輸入輸出越小越好和多個(gè)輸出輸入越大越好的多目標(biāo)決策問(wèn)題的方法與其他統(tǒng)計(jì)分析方法的優(yōu)越性主要表現(xiàn)在如下幾個(gè)方面：一、在傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)學(xué)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中，估計(jì)有效生產(chǎn)前沿面，通常使用統(tǒng)計(jì)回歸以及其它的一些統(tǒng)計(jì)方法，這些方法估計(jì)出的生產(chǎn)函數(shù)并沒(méi)有表現(xiàn)出實(shí)際的前沿面，得出的函數(shù)實(shí)際上是非有效的因?yàn)檫@種估計(jì)是將有效決策單元與非有效決策單元混為一談而得出來(lái)的而DEA可以看作是一種統(tǒng)計(jì)分析的新方法它是根據(jù)一組關(guān)于輸入輸出的觀察值來(lái)估計(jì)有效生產(chǎn)前沿面的二、在有效性的評(píng)價(jià)方面，其它方法幾乎僅能限于單輸出的情況而相比之下，DEA方法處理多輸

14、入，特別是多輸出的問(wèn)題的能力是具有絕對(duì)優(yōu)勢(shì)的三、DEA模型是線(xiàn)性規(guī)劃模型，可以用一般的線(xiàn)性規(guī)劃軟件進(jìn)展求解，同時(shí)根據(jù)DEA模型的固有特點(diǎn)，可以進(jìn)一步減少計(jì)算量，方便DEA的推廣與廣泛應(yīng)用.四、DEA方法不僅可以用線(xiàn)性規(guī)劃來(lái)判斷決策單元對(duì)應(yīng)的點(diǎn)是否位于有效生產(chǎn)前沿面上，同時(shí)又可獲得許多有用的管理信息因此，DEA已經(jīng)廣泛的應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域，如投資工程評(píng)價(jià)，決策評(píng)價(jià)，甚至是政策評(píng)價(jià)等等 當(dāng)然 DEA方法也有一些固有的缺點(diǎn)，如模型形式單一，不能滿(mǎn)足一些具體問(wèn)題的要求;對(duì)不同的DMU在評(píng)價(jià)時(shí)有在的歧視性;它是一種確定性的方法，無(wú)法反映數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)過(guò)程中的隨機(jī)性等.DEA方法在實(shí)際中應(yīng)用最廣泛的是CCR模型和B

15、CC模型，下面分別對(duì)這兩個(gè)模型進(jìn)展簡(jiǎn)單介紹。2.3 CCR模型簡(jiǎn)介CCR模型由美國(guó)著名運(yùn)籌學(xué)家A. Charnes 和W. W. Cooper 于1978 年提出，是用來(lái)研究具有多個(gè)輸入,特別是具有多個(gè)輸出的部門(mén)同時(shí)規(guī)模有效與技術(shù)有效的方法。所謂技術(shù)有效是指生產(chǎn)處于最理想的狀態(tài),相對(duì)于現(xiàn)有的輸入量可以獲得最大的輸出量。所謂規(guī)模有效就是生產(chǎn)處于規(guī)模效益不變的階段,即如果輸入量擴(kuò)大K 倍,相應(yīng)的輸出量也擴(kuò)大K倍。根據(jù)微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)的生產(chǎn)理論,當(dāng)生產(chǎn)處于規(guī)模效益遞增階段,決策者應(yīng)該考慮增加投入規(guī)模,當(dāng)投入量擴(kuò)大K 倍時(shí),可以獲得大于K 倍的產(chǎn)出量。同樣當(dāng)規(guī)模報(bào)酬遞減的時(shí)候,決策者應(yīng)該考慮減少投入規(guī)模。而

16、只有在規(guī)模收益不變的時(shí)候規(guī)模有效階段投入產(chǎn)出到達(dá)最優(yōu)。假設(shè)有n個(gè)部門(mén)或單元稱(chēng)為決策單元，decision making units,這n個(gè)決策單元都是具有可比性的。每個(gè)決策單元都有m種類(lèi)型的輸入表示該決策單元對(duì)資源的消耗，類(lèi)似于微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)中的生產(chǎn)要素和s種類(lèi)型的輸出它們是決策單元在消耗了資源之后，說(shuō)明成效的一些指標(biāo)，例如經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)及產(chǎn)品質(zhì)量的指標(biāo)。我們對(duì)輸入和輸出的理解是：輸入越小越好，而輸出越大越好。各決策單元的輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)由表1給出表1 輸入輸出表編號(hào)權(quán)重 決 策 單 元 1 2 j n輸入數(shù)據(jù) 1 2 m輸出數(shù)據(jù) 1 2 s表1中(決策單元j記為，1jn)=對(duì)第i種輸入的投入量，

17、0；=對(duì)第r種輸出的產(chǎn)出量，0；=對(duì)第i種輸入的一種度量或稱(chēng)權(quán)； =對(duì)第r種輸出的一種度量或稱(chēng)權(quán)，i=1,2,m;j=1,2,n;r=1,2,s.現(xiàn)在對(duì)第個(gè)決策單元進(jìn)展效率評(píng)價(jià)(1n),以權(quán)系數(shù)v , u 為變量,以第個(gè)決策單元的效率指數(shù)為目標(biāo),以所有決策單元(也包括) 的效率指數(shù):其中：效率指數(shù)的含義是在權(quán)系數(shù),之下，投入為，產(chǎn)出為時(shí)的產(chǎn)出與投入之比。作為約束, 使用矩符號(hào), 構(gòu)成如下最優(yōu)化模型：其中表示的每個(gè)分量，但至少有一個(gè)嚴(yán)格大于0.可以看出,利用上述模型來(lái)評(píng)價(jià)決策單元是不是有效是相對(duì)于其他所有決策單元而言的。上述問(wèn)題是一個(gè)分式規(guī)劃, 使用Charnes -Cooper變換, 可以化成

18、一個(gè)等價(jià)的線(xiàn)性規(guī)劃問(wèn)題。令：則(P)轉(zhuǎn)化為一個(gè)等價(jià)的線(xiàn)性規(guī)劃問(wèn)題:在評(píng)價(jià)決策單元是否為DEA 有效時(shí),如果利用原線(xiàn)性規(guī)劃()求解,需要判斷是否存在最優(yōu)解,滿(mǎn)足:0 ,0 ,2.4BCC模型簡(jiǎn)介BCC模型由Banker. R. D ,A. charnes 和W. W. Cooper 等人于1985年給出,主要用于評(píng)價(jià)部門(mén)間的技術(shù)有效性。它所涉及到的生產(chǎn)可能集T 是一個(gè)多面凸集,由生產(chǎn)可能集公里系統(tǒng)的凸性、無(wú)效性和最小性架設(shè)所決定。其相應(yīng)的相應(yīng)規(guī)劃模型為:其帶有非阿基米德無(wú)窮小參數(shù)的對(duì)偶規(guī)劃為:當(dāng)?shù)淖顑?yōu)解,滿(mǎn)足:=1 并且=0時(shí),決策單元為技術(shù)有效,否則為非技術(shù)有效。BCC模型比CCR模型多出一個(gè)

19、約束條件=1,即CCR模型是規(guī)模不可變的，而B(niǎo)CC模型畢CCR模型多引進(jìn)了一個(gè)變量，由此是規(guī)模可變的，因此能運(yùn)用它比擬出決策單元間相對(duì)技術(shù)有效性。3.Malmquist指數(shù)介紹如果純粹只有CCR和BCC模型對(duì)企業(yè)效率進(jìn)展測(cè)量，這些數(shù)據(jù)比擬都是靜態(tài)的比擬，而沒(méi)有一個(gè)動(dòng)態(tài)的刻畫(huà)，所以本文采用Malmquist指數(shù)就可以彌補(bǔ)前人研究的缺乏。Fare R，Grosskopf S，Lindgren B和Roos P(1989)仿照Fisher理想指數(shù)的構(gòu)造方法利用Caves。Christeren和Diewert(1982)關(guān)于t期和t+l期的Malmquist數(shù)量指數(shù)的幾何平均數(shù)構(gòu)建了從t期到t+l期的

20、生產(chǎn)率變化Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)TPF用于分析消費(fèi)約束在不同的差異曲線(xiàn)上的移動(dòng)：TPF=M (,，,)=其中()和()分別指，以t期的技術(shù)為參考技術(shù)(即以t期的數(shù)據(jù)為參考集)，t期和t+l期的決策單元(Decision Making Unit，DMU)的距離函數(shù)；()和()指以t+l期的技術(shù)為參考技術(shù)(即以t+1期的數(shù)據(jù)為參考集)，t期和t+l期的決策單元的距離函數(shù)。從而Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)可以被分解為技術(shù)變動(dòng)指數(shù)EC與技術(shù)進(jìn)步指數(shù)TC：EC=TC=即：TPF=ECTC進(jìn)一步，在允許規(guī)模收益可變的條件下，技術(shù)變動(dòng)指數(shù)EC可被分解為純技術(shù)效率變動(dòng)指數(shù)PTE和規(guī)模效率變動(dòng)指數(shù)SE。

21、即 :EC=PTESE 其中 PTE= SE=VRS表示規(guī)模收益可變，CRS表示規(guī)模收益不變。綜合可知，Malaquist指數(shù)可分解為：M (,，,)=ECTC=PTESETC其中Malmquist生產(chǎn)力變動(dòng)指數(shù)(TPF)，表示任一企業(yè)在t期至t+1期生產(chǎn)力變化程度，為由任一企業(yè)t期至t+1期生產(chǎn)技術(shù)變動(dòng)值的幾何平均數(shù)，在乘以技術(shù)效率變動(dòng)值所求得。假設(shè)M1，表示生產(chǎn)力呈現(xiàn)成長(zhǎng)的趨勢(shì)；反之，假設(shè)M1，表示技術(shù)效率有所改善；反之，假設(shè)EC1，表示生產(chǎn)技術(shù)有所進(jìn)步；反之，假設(shè)TC1表示DMU從長(zhǎng)期來(lái)看向最優(yōu)規(guī)模靠近；SE1表示偏離了長(zhǎng)期最優(yōu)規(guī)模。4.DEA在我國(guó)農(nóng)藥行業(yè)公司企業(yè)效率的分析中的應(yīng)用在本

22、章中，根據(jù)對(duì)局部農(nóng)藥行業(yè)公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的調(diào)查，通過(guò)對(duì)輸入輸出指標(biāo)的選取，首先采用DEA方法中的CCR模型和BCC模型分別計(jì)算出各公司在各年度的技術(shù)效率和純技術(shù)效率，相應(yīng)得到規(guī)模效率，了解各公司的靜態(tài)效率狀況，然后對(duì)各公司的數(shù)據(jù)作縱斷分析，分析了各公司的技術(shù)效率變化趨勢(shì)，最后再使用Malmquist指數(shù)及其分解分別對(duì)企業(yè)效率進(jìn)展了動(dòng)態(tài)分析。4.1 農(nóng)藥行業(yè)公司企業(yè)效率評(píng)價(jià)分析樣本的選擇以及數(shù)據(jù)來(lái)源由于國(guó)家現(xiàn)在比擬重視三農(nóng)政策，而農(nóng)藥是農(nóng)民耕種時(shí)必不可少的物品之一，因此，本文將結(jié)合DEA與Malmquist生產(chǎn)力變動(dòng)指數(shù)對(duì)我國(guó)的農(nóng)藥行業(yè)的效率問(wèn)題進(jìn)展研究。本文選?。盒掳补煞?600596)，揚(yáng)農(nóng)化

23、工(600486)，江山股份(600389)，大成股分(600882)，威遠(yuǎn)生化(600803)，紅太陽(yáng)000525六家公司從2003年到2008的年度財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)展研究。公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來(lái)自和訊曝年報(bào)-最全面快速的年報(bào)信息平臺(tái)-和訊股票網(wǎng)stock.he*un./h*bnb/輸入股票代碼，查看財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)即可。輸入、輸出指標(biāo)的選取DEA方法的優(yōu)越性主要表達(dá)在多輸入和多產(chǎn)出的綜合評(píng)價(jià)，它在選擇輸入和產(chǎn)出指標(biāo)上也有一些客觀的要求：首先是指標(biāo)要能夠客觀的反映評(píng)價(jià)對(duì)象的競(jìng)爭(zhēng)力水平；其次就是管理上的可控性；最后還要考慮指標(biāo)的易獲得性。應(yīng)選取以下幾個(gè)指標(biāo)：輸出指標(biāo)：Yl主營(yíng)業(yè)務(wù)收入；Y2利潤(rùn)總額輸入指標(biāo)：*l主

24、營(yíng)業(yè)務(wù)本錢(qián)；*2費(fèi)用；*3總資產(chǎn)。其中，*2包括了銷(xiāo)售費(fèi)用、管理費(fèi)用和財(cái)務(wù)費(fèi)用；*3為資產(chǎn)總計(jì)數(shù)據(jù)?？偫麧?rùn)作為輸出指標(biāo)，反映了一個(gè)上市公司的總體盈利狀況；選擇主營(yíng)業(yè)務(wù)收入，是因?yàn)橐粋€(gè)有開(kāi)展?jié)摿Φ纳鲜泄颈囟ㄓ幸粋€(gè)清晰的開(kāi)展戰(zhàn)略和主營(yíng)業(yè)務(wù)；銷(xiāo)售費(fèi)用、管理費(fèi)用和財(cái)務(wù)費(fèi)用等指標(biāo)是公司管理可以控制或改良的，以此反映公司的管理績(jī)效水平；考慮主營(yíng)業(yè)務(wù)本錢(qián)和主營(yíng)業(yè)務(wù)稅金和附加則是相對(duì)于主營(yíng)業(yè)務(wù)收入的投入，這也是從公司的部管理效率來(lái)考慮的；選擇總資產(chǎn)作為輸入指標(biāo)，是因?yàn)橄Ｍ麖墓舅鶕碛械目傎Y源角度考察公司是否能夠?qū)⑦@些資源到達(dá)最優(yōu)的配置，從而產(chǎn)出較高的利潤(rùn)；另一方面也防止了不同上市公司資本構(gòu)造不同或同一上市公

25、司不同時(shí)期股本和資產(chǎn)構(gòu)造不同而導(dǎo)致的指標(biāo)之間的不可比性。4.2農(nóng)藥行業(yè)公司企業(yè)效率整體分析農(nóng)藥行業(yè)公司企業(yè)效率橫截面數(shù)據(jù)分析本小節(jié)的研究主要為了提醒從2003年-2008年局部農(nóng)藥行業(yè)上市公司企業(yè)效率的真實(shí)狀況。希望通過(guò)每年的數(shù)據(jù)的比擬，分析得出每年的行業(yè)標(biāo)桿企業(yè)以及效率沒(méi)有到達(dá)最優(yōu)狀態(tài)的企業(yè)，其需要改良的方向。一般情況下可將企業(yè)分為以下幾種類(lèi)型：整體有效型企業(yè)整體有效型企業(yè)為技術(shù)效率，純技術(shù)效率以及規(guī)模效率均為1的企業(yè)。無(wú)純技術(shù)效率型企業(yè)此類(lèi)企業(yè)為規(guī)模效率為1，但純粹技術(shù)效率值小于l，導(dǎo)致技術(shù)效率值小于1的企業(yè)。無(wú)規(guī)模效率型企業(yè)此類(lèi)企業(yè)為純技術(shù)效率值等于1，而規(guī)模效率值小于1，使得技術(shù)效率值

26、小于1的企業(yè)。但由于純技術(shù)效率值均在規(guī)模效率值為1的情況下才為1，因此，本文采取比擬彈性的做法，取純技術(shù)效率值大于O98且大于規(guī)模效率的企業(yè)。整體無(wú)效率企業(yè)此類(lèi)企業(yè)為純技術(shù)效率小于098，且規(guī)模效率小于1，而導(dǎo)致技術(shù)效率值小于1的企業(yè)。表2農(nóng)藥行業(yè)公司企業(yè)效率的評(píng)價(jià)分析表代碼和公司名稱(chēng)年度指數(shù)技術(shù)效率純技術(shù)效率規(guī)模效率1新安股份(600596)20030.67800.67801.000020040.77320.77330.999820050.81530.81531.000020060.84400.84401.000020070.84540.84541.000020081.00001.00001

27、.00002揚(yáng)農(nóng)化工60048620031.00001.00001.000020040.76800.76880.998920050.73600.73601.000020060.71530.71531.000020070.73250.73251.000020080.74920.74921.00003江山股份60038920030.69480.69481.000020040.69190.69191.000020050.68900.68901.000020060.68380.68381.000020070.70270.70271.000020080.76500.76501.00004威遠(yuǎn)生化6008

28、0320031.00001.00001.000020041.00001.00001.000020050.72380.72500.998320060.75230.75250.999720070.67990.67991.000020080.69060.69061.00005紅太陽(yáng)00052520030.84390.84470.999020040.70200.70201.000020050.68260.68261.000020060.67020.67021.000020070.66430.66431.000020080.66220.66221.00006大成股份60088220030.62410.6

29、2580.997220040.65180.65320.997820050.68130.68280.997820060.66530.66670.997920070.66820.66870.999220080.56120.56150.9994由表2可知：新安股份在2008年、揚(yáng)農(nóng)化工在2003年、威遠(yuǎn)生化在2003年和2004年的技術(shù)效率，純技術(shù)效率以及規(guī)模效率均為1，說(shuō)明這三個(gè)企業(yè)在各自對(duì)應(yīng)的幾年里為整體有效型企業(yè)；在上表中除了大成股份以外的其他企業(yè)均在各年間里出去個(gè)別幾年外都表現(xiàn)出規(guī)模效率為1，但純粹技術(shù)效率值小于l，導(dǎo)致技術(shù)效率值小于1的現(xiàn)象，從而這些企業(yè)為無(wú)純技術(shù)效率型企業(yè)；由于新安股份在

30、2004年、揚(yáng)農(nóng)化工在2004年、威遠(yuǎn)生化在2005年和2006年、紅太陽(yáng)在2003年、大成股份在20032008年間 均表現(xiàn)出純技術(shù)效率小于0.98，且規(guī)模效率小于1，而導(dǎo)致技術(shù)效率值小于1的現(xiàn)象，從而它們?cè)谙鄳?yīng)的那年里為整體無(wú)效率企業(yè)。農(nóng)藥行業(yè)上市公司企業(yè)效率縱斷面數(shù)據(jù)分析本文的研究，按照時(shí)間區(qū)段將2003年-2005年區(qū)分前斷時(shí)間區(qū)域，將2006年-2008年區(qū)分為后斷時(shí)間區(qū)域。其中將最后一年與最初一年技術(shù)效率差不多的企業(yè)(技術(shù)效率值正負(fù)差值在01之)，作為效率穩(wěn)定型企業(yè)；將最后一年技術(shù)效率大于最初一年技術(shù)效率為01以上的企業(yè)，作為效率上升型企業(yè)；將最后一年技術(shù)效率小于最初一年技術(shù)效率為

31、01以上的企業(yè)，作為效率下降型企業(yè)。表3樣本企業(yè)效率縱段面數(shù)據(jù)分析股票代碼公司名稱(chēng)前端面后斷面1600596新安股份上升上升2600486揚(yáng)農(nóng)化工下降穩(wěn)定3600389江山股份穩(wěn)定穩(wěn)定4600803威遠(yuǎn)生化下降穩(wěn)定5000525紅太陽(yáng)下降穩(wěn)定6600882大成股份穩(wěn)定穩(wěn)定平均值穩(wěn)定穩(wěn)定從上表的統(tǒng)計(jì)中可以發(fā)現(xiàn)，在2003年2005年這個(gè)時(shí)間段里，效率處于上升型的企業(yè)只有一家，穩(wěn)定型的企業(yè)共有2家企業(yè)，下降型的企業(yè)共有3家；而在2006年-2008年這個(gè)時(shí)間段中，效率處于上升型的企業(yè)有1家企業(yè)，穩(wěn)定型的企業(yè)共有5家企業(yè)，沒(méi)有下降型的企業(yè)。綜合比照就可以看出，近三年農(nóng)藥行業(yè)企業(yè)效率的開(kāi)展要優(yōu)于先前三

32、年的開(kāi)展。表4 DEA效率值年度趨勢(shì)表技術(shù)效率純技術(shù)效率規(guī)模效率2003年0.80680.80720.99932004年0.76450.76490.99942005年0.72130.72180.99932006年0.72180.72210.99962007年0.71550.71560.99992008年0.73800.73810.9999年度平均值0.74470.74490.9996從上表可以看出：農(nóng)藥行業(yè)上市公司的技術(shù)效率6年中除了2003年到2004年間有一個(gè)明顯變化外，其余年份均處于一個(gè)保持穩(wěn)定的趨勢(shì)，最主要的原因是該行業(yè)的純技術(shù)效率在這6年中除了2003年到2004年間有一個(gè)明顯變化外

33、，其余年份均處于一個(gè)保持穩(wěn)定；規(guī)模效率均表現(xiàn)出穩(wěn)定的趨勢(shì)；同時(shí)此表也顯示出，局部農(nóng)藥行業(yè)上市公司的規(guī)模效率一直都優(yōu)于純技術(shù)效率，這也說(shuō)明局部農(nóng)藥行業(yè)上市公司在企業(yè)規(guī)模的控制上要優(yōu)于企業(yè)的管理上面。4.3農(nóng)藥行業(yè)公司Malmquist指數(shù)分析本文的Malmquist指數(shù)的樣本年度從2003年至2008年6個(gè)年度。Malmquist指數(shù)總體分析表5 Malmquist指數(shù)總體分析表股票代碼公司名稱(chēng)Malmquist生產(chǎn)指數(shù)技術(shù)效率變化指數(shù)技術(shù)進(jìn)步指數(shù)純技術(shù)變化指數(shù)規(guī)模效率變化指數(shù)600596新安股份0.85930.92700.92700.92701.0000600486揚(yáng)農(nóng)化工1.13571.06

34、571.065751.06571.0000600389江山股份0.96340.98150.98150.98151.0000600803威遠(yuǎn)生化1.18121.08681.08691.08681.0000000525紅太陽(yáng)1.10731.05231.05231.05250.9998600882大成股份1.05071.02491.02511.02540.9996平 均 值1.04961.02301.02301.02311.0000分析每一家上市公司，發(fā)現(xiàn)在2003年一2008年中，Malmquist指數(shù)大于1的企業(yè)為4家，沒(méi)有等于1的企業(yè)，小于1的企業(yè)為2家，此數(shù)據(jù)也顯示出整個(gè)農(nóng)藥行業(yè)的開(kāi)展沒(méi)有一

35、個(gè)明顯的方向，也說(shuō)明了各個(gè)企業(yè)的開(kāi)展也不平均。其術(shù)效率大于1的企業(yè)有4家，技術(shù)進(jìn)步指數(shù)大于1的企業(yè)也有4家。這個(gè)數(shù)據(jù)說(shuō)明企業(yè)生產(chǎn)效率的提高主要得意于企業(yè)技術(shù)效率的進(jìn)步，即企業(yè)在部資源的使用和對(duì)企業(yè)部管理的提高，而且整個(gè)行業(yè)共有4家企業(yè)的技術(shù)進(jìn)步指數(shù)大于1，則說(shuō)明了目前農(nóng)藥行業(yè)技術(shù)創(chuàng)新環(huán)節(jié)已經(jīng)有所提高。5.研究結(jié)論及缺乏5.1研究結(jié)論本章使用DEA理論對(duì)我國(guó)局部農(nóng)藥行業(yè)公司2003年-2008年的整體效率進(jìn)展了分析，發(fā)現(xiàn)行業(yè)的純技術(shù)效率在6年間穩(wěn)定上升；規(guī)模效率除了在2002年中有一個(gè)突變化，其余年份表現(xiàn)穩(wěn)定；而行業(yè)的技術(shù)效率的穩(wěn)定上升，主要得益于行業(yè)純技術(shù)效率的提高。而對(duì)Malmquist指數(shù)

36、的分析，發(fā)現(xiàn)各農(nóng)藥企業(yè)的效率增長(zhǎng)整體趨勢(shì)不明顯。而從全行業(yè)的平均的時(shí)間序列數(shù)據(jù)來(lái)看，全要素生產(chǎn)率的平均增長(zhǎng)率為02，主要原因是技術(shù)效率的提高。5.2文章缺乏研究方法的缺乏DEA理論在研究企業(yè)效率時(shí)候也有其先天性的方法的缺陷：構(gòu)建效率前沿面時(shí)假定不存在隨機(jī)誤差。這就意味著效率衡量的結(jié)果取決于其具體的樣本且測(cè)量誤差可能?chē)?yán)重影響結(jié)果。研究樣本的缺乏農(nóng)藥行業(yè)的研究數(shù)據(jù)的獲取主要是從目前在中國(guó)大陸主板市場(chǎng)上市的農(nóng)藥企業(yè)，沒(méi)有包括在海外上市的公司，也沒(méi)有包括外資農(nóng)藥企業(yè)，更沒(méi)有包含一些沒(méi)有上市的中小農(nóng)藥企業(yè)，這些數(shù)據(jù)的缺陷可能也會(huì)對(duì)本文的最終研究結(jié)果有一定的影響。致 本論文完成之際，我要由衷感王凱教師在課

37、題設(shè)計(jì)和論文寫(xiě)作上的悉心指導(dǎo)，同時(shí)對(duì)所有幫助過(guò)我們的教師和同學(xué)致以忱。參考文獻(xiàn)1權(quán)齡.評(píng)價(jià)相對(duì)有效性的DEA 方法M.:中國(guó)人民大學(xué),19882 The Banker S upplement ( Z) China Banking and the WTOFactor ,2002 , May .3 路中國(guó)保險(xiǎn)業(yè)效率動(dòng)態(tài)變化的Malmquist指數(shù)分析J當(dāng)代經(jīng)濟(jì)科學(xué)，20059。4 段永瑞.數(shù)據(jù)包絡(luò)分析理論與應(yīng)用M.科學(xué)普及，20065 王國(guó)順，谷金花制造業(yè)全要素生產(chǎn)率變動(dòng)的實(shí)證研究J統(tǒng)計(jì)與決策，200556權(quán)齡,盧剛，一清，盛景燁.DEA方法在企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià)中的應(yīng)用.統(tǒng)計(jì)研究,1989,2,58

38、62.7 郝清民，國(guó)杰，利紅我國(guó)煤炭上市公司經(jīng)濟(jì)效益數(shù)據(jù)包絡(luò)分析J中國(guó)地質(zhì)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)，2003(4)8 任榮數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)方法在企業(yè)并購(gòu)中的應(yīng)用J商業(yè)研究，20069 W W Cooper，Shanling Li，L M Seiford,et a1 Sensitivity andStability Analysis in DEA：Some Reeem DevelopmentJJournalofProductivity Analysis，2001(15)10 春好，玉國(guó)，輝一種含有定性因素權(quán)重置信域的 CKSDEA 改良模型J中國(guó)管理科學(xué)，2003，1111 權(quán)齡.數(shù)據(jù)包絡(luò)分

39、析DEAM.科學(xué),2004 (8).英文摘要The DEA data envelope analysiss application and studiesAuthor: Li Jiazhen(Anhui agricultural university of science 05 levels of information and puting science Student number: 05119027)Treasure supervising teacher: Wang KaiAbstract: Along with social economys development, the us

40、e of social resources and natural resources has been the important problem which is concerned by people .But in the time of energy scarce, the efficiency is valued by more and more people. In the research efficiency questions modern analysis method, the data envelope analysis (DEA) and the Malmquist

41、 inde* is quite advanced and the application widespread two methods. This article first to data envelope analysis (DEA) the basic principle has carried on the simple narration, and analyzed it to be opposite in the traditional efficiency analysis method good and bad points, simultaneously introduced

42、 in the DEA method the monly used two fundamental model - - CCR model and the BCC model; Then has introduced the Malmquist inde* and the deposition, e*plained this inde* and its deposition inde* formula and the meaning in detail; Finally the basis for the partial agricultural chemicals profession To

43、 be listed 2003-2008 years financial datas investigation, used in the DEA method two fundamental model multianalysis partial agricultural chemicals profession To be listeds technical efficiency, the merely technical efficiency and the scale efficiency, and using the Malmquist inde* survey enterprise

44、 efficiencys dynamic change, has analyzed partial agricultural chemicals profession To be listed target and so on recent yearss technology advancement, technical efficiency changes. This article has not only given the partial agricultural chemicals profession To be listeds static state efficiency an

45、alysis, simultaneously has made to the various panies efficiency dynamic analysis and the change trend analysis.Key word: Data envelope analysis; Malmquist inde*; Efficiency analysis.附錄附表：局部農(nóng)藥企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)表代碼和公司名稱(chēng)年度指標(biāo)利潤(rùn)(元)收入(元)本錢(qián)(元)費(fèi)用(元)資產(chǎn)(元)1新安股份 (6005960335,115,702.901,020,619,856.23841,094,115.15120,669

46、,176,201,136,126,682.0404137,280,629.051,704,104,922.371,300,933,375.08197,225,273.734,582,877,620.9805218,718,844.992,400,060,697.051,718,967,370.44318,280,027.351,818,333,014.6406354,363,517.162,880,107,195.032,025,767,405.24322,074,266.762,110,336,236.7507533,724,885.443,827,970,162.852,707,165,4

47、84.07359,498,442.323,155,632,183.73081,757,875,970.847,219,224,992.834,387,059,107.43495,425,862.594,395,788,576.102揚(yáng)農(nóng)化工6004860327,219,553.60374,115,036.83290,849,769.72425，966，37.65668,163,488.350433,708,222.69550,247,270.02440,299,507.29597,014,59.89811,332,341.060542,940,906.33755,736,970.99627,8

48、46,289.87658,151,87.931,009,730,937.410649,155,432.141,075,903,219.64927,035,307.63737,793,07.161,206,046,474.860794,543,145.191,415,888,523.791,196,343,305.56950,347,81.561,619,352,065.0708189,288,246.502,103,047,030.681,727,003,890.51151,685,235.332,114,232,925.563江山股份6003890343,790,527.891,246,635,932.301,067,094,016.11124，879，579.531,222,175,598.490463,312,122.221,854,512,724.941,610,652,680.89168，920，004.801,529,577,640.120560,343,934.982,119,533,039.701,875,771,80