基于DEA的决策单元组合效率评价方法研究

Data envelopment analysis (DEA) as an important appraoch for performance evaluation and efficiency improvement of organizations, has been widely used in various fields. However, both in theoretical research, and in real-world applications, the existing DEA method has many restrictions on decision making object and application conditions, what restricts the development of DEA theory itself, as well as the widening scope of its application to some extent. However, there are a number of questions of DMU combinations' efficiency evaluation in practice, while the existing DEA method can not reasonably deal with such questions. So this project attempts to carry out the methodological research on efficiency evaluation of DMU combinations, thus it has an important scientific and practical significance, and its main contents are: (A) the methodological research on efficiency evaluation of DMU's quantity combination; (B) the methodological research on efficiency evaluation of DMU's relationship combination; (C) the methodological research on efficiency evaluation of DMU's scale combination; (D) the methodological research on efficiency evaluation of DMU's scope combination. These studies propose some new efficiency evaluation appraoches on one hand, and improve some existing DEA appraoches on the other hand, what enrichs and improves the DEA theoretical system to some extent. These research achievements will be applied to some decision-making questions such as R&D project selection, construction of marketing network as well as cost allocation among internal subsystems of a supply chain, and these studies will further promote the DEA method from a theoretical level to a broader application level.

数据包络分析（DEA）作为组织效率评价的一种重要方法已经被广泛应用于各个领域。然而，不论在理论研究，还是现实应用中，现有DEA方法对决策对象和应用条件存在诸多限制，一定程度上制约了DEA理论本身的发展及其应用范围的拓宽。而实践中,DMU组合的效率评价问题大量存在，而现有DEA方法无法合理有效对其进行处理。因此，本项目拟开展DMU组合的效率评价方法研究，具有重要的科学和现实意义，主要内容有：（A）DMU数量组合的效率评价方法；（B）DMU关系组合的效率评价方法；（C）DMU规模组合的效率评价方法；（D）DMU范围组合的效率评价方法。这些研究一方面提出一些新的效率评价方法，另一方面改进一些现有DEA方法，在一定程度上丰富和完善了DEA理论体系。研究成果拟应用于诸如研发项目选择，营销网络的构建以及供应链内部子系统的费用分摊等决策问题，这些研究将进一步推动DEA方法从理论层次走向更广阔的应用层面。

本项目开展DMU组合的效率评价方法研究，主要内容有：（A）DMU数量组合的效率评价方法研究；（B）DMU关系组合的效率评价方法研究；（C）DMU规模组合的效率评价方法研究；（D）DMU范围组合的效率评价方法研究。本项目研究在一定程度上丰富和完善了DEA理论体系。研究成果应用于研发项目和合作伙伴选择，供应链和营销网络的构建以及一些诸如供应链内部子系统的性能评价、成本分摊等决策问题，这些研究进一步推动DEA方法从理论层次走向更广阔的应用层面。.本项目一共发表或接受的论文42篇，其中SCI论文15篇（基金委认定国际A、B类期刊9篇）、国内重要期刊论文8篇（基金委认定国内A类期刊6篇），国际会议16篇，并有一篇国际学术论文收录于Springer专著。研究成果得到了税务总局的重视，受邀应用于跨国公司劳务分摊机制设计，为中国政府反避税工作提供了有价值的决策建议和理论借鉴。.学术交流方面，申请人及项目组成员积极参与各种主流学术会议，其中共有16人次出国参加国际数据包络分析（DEA）年会、Informs年会等在内的各类国际学术会议。与此同时，项目组先后邀请了美国University of Massachusetts at Lowell的Yao Chen教授、英国Aston商学院Ali Emrouznejad 教授和Strathclyde University的Alec Morton教授等多次来科大为团队成员做相应的学术报告，进行相关学术交流。.另外，受本项目资助，已培养硕士毕业生5名、博士毕业生5名；2016年，项目负责人成为“中科院青年创新促进会会员”。