Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Cấu trúc các công nghệ sản xuất với đầu vào và đầu ra theo tỷ lệ
Tóm tắt
Các ứng dụng phân tích hiệu suất và năng suất trong đó một số đầu vào và đầu ra được biểu diễn dưới dạng phần trăm, trung bình và các loại thước đo tỷ lệ khác là khá phổ biến trong tài liệu. Trong hai bài báo gần đây, các tác giả đã phát triển các công nghệ có khả năng và không có khả năng lợi ích theo quy mô với cả đầu vào và đầu ra theo khối lượng và tỷ lệ, được gọi là công nghệ R-VRS và R-CRS. Những công nghệ này thường không lồi và có cấu trúc phức tạp. Trong bài báo này, chúng tôi khám phá điều này một cách chi tiết. Chúng tôi cho thấy rằng công nghệ R-VRS có thể được phát biểu như là hợp nhất của một số lượng hữu hạn các công nghệ VRS tiêu chuẩn được xây dựng đặc biệt. Tương tự, công nghệ R-CRS trong đó tất cả đầu vào và đầu ra theo tỷ lệ thuộc loại cố định, thường được sử dụng để đại diện cho các yếu tố môi trường và chất lượng, có thể được phát biểu như là hợp nhất của một số lượng hữu hạn các hình nón polyhedral phân đoạn. Chúng tôi chỉ ra rằng những kết quả này có những ý nghĩa lý thuyết quan trọng, bao gồm cả về khái niệm.
Từ khóa
#công nghệ sản xuất #đầu vào theo tỷ lệ #đầu ra theo tỷ lệ #phân tích hiệu suất #phân tích năng suất #R-VRS #R-CRS #cấu trúc không lồiTài liệu tham khảo
Afsharian M, Podinovski VV (2018) A linear programming approach to efficiency evaluation in nonconvex metatechnologies. Eur J Oper Res 268(1):268–280
Banker RD (1984) Estimating most productive scale size using data envelopment analysis. Eur J Oper Res 17(1):35–44
Banker RD, Charnes A, Cooper WW (1984) Some models for estimating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis. Manage Sci 30(9):1078–1092
Banker RD, Morey RC (1986) Efficiency analysis for exogenously fixed inputs and outputs. Oper Res 34(4):513–521
Bougnol ML, Dulá JH (2009) Anchor points in DEA. Eur J Oper Res 192(2):668–676
Briec W, Dervaux B, Leleu H (2003) Aggregation of directional distance functions and industrial efficiency. J Econ 79(3):237–261
Charnes A, Cooper WW, Rhodes E (1978) Measuring the efficiency of decision making units. Eur J Oper Res 2(6):429–444
Charnes A, Cooper WW, Thrall RM (1986) Classifying and characterizing efficiencies and inefficiencies in data development analysis. Oper Res Lett 5(3):105–110
Charnes A, Cooper WW, Thrall RM (1991) A structure for classifying and characterizing efficiency and inefficiency in data development analysis. J Prod Anal 2(3):197–237
Cooper WW, Li S, Seiford LM, Zhu J (2004) Sensitivity analysis in DEA. In Cooper WW, Seiford LM, Zhu J (eds), Handbook on data envelopment analysis. Kluwer Academic Publishers, Boston, p 75–97
Daraio C, Simar L (2005) Introducing environmental variables in nonparametric frontier models: a probabilistic approach. J Prod Anal 24(1):93–121
Deprins D, Simar L, Tulkens H (1984) Measuring labor-efficiency in post offices. In: Marchand M, Pestieau P, Tulkens H (eds.) The performance of public enterprises: concepts and measurements. North-Holland, Amsterdam, p 243–267
Dyson RG, Allen R, Camanho AS, Podinovski VV, Sarrico CS, Shale EA (2001) Pitfalls and protocols in DEA. Eur J Oper Res 132(2):245–259
Emrouznejad A, Amin GR (2009) DEA models for ratio data: convexity consideration. Appl Math Model 33(1):486–498
Färe R, Grosskopf S (1985) A nonparametric cost approach to scale efficiency. Scand J Econ 87(4):594–604
Färe R, Grosskopf S, Lovell CAK (1985) The measurement of efficiency of production. Kluwer Academic Publishers, Boston
Fukuyama H, Sekitani K (2012) Decomposing the efficient frontier of the DEA production possibility set into a smallest number of convex polyhedrons by mixed integer programming. Eur J Oper Res 221(1):165–174
Krivonozhko VE, Førsund FR, Lychev AV (2015) Terminal units in DEA: definition and determination. J Prod Anal 43(2):151–164
Krivonozhko VE, Utkin OB, Volodin AV, Sablin IA (2005) About the structure of boundary points in DEA. J Oper Res Soc 56(12):1373–1378
Mehdiloozad M, Ahmadi MB, Sahoo BK (2017) On classifying decision making units in DEA: a unified dominance-based model. Ann Oper Res 250(1):167–184
Olesen OB, Petersen NC, Podinovski VV (2015) Efficiency analysis with ratio measures. Eur J Oper Res 245(2):446–462
Olesen OB, Petersen NC, Podinovski VV (2017) Efficiency measures and computational approaches for data envelopment analysis models with ratio inputs and outputs. Eur J Oper Res 261(2):640–655
Podinovski VV (2004a) Efficiency and global scale characteristics on the “no free lunch" assumption only. J Prod Anal 22(3):227–257
Podinovski VV (2004b) Local and global returns to scale in performance measurement. J Oper Res Soc 55(2):170–178
Podinovski VV (2004c) Production trade-offs and weight restrictions in data envelopment analysis. J Oper Res Soc 55(12):1311–1322
Podinovski VV (2005) Selective convexity in DEA models. Eur J Oper Res 161(2):552–563
Podinovski VV (2017) Returns to scale in convex production technologies. Eur J Oper Res 258(3):970–982
Podinovski VV, Bouzdine-Chameeva T (2020) Consistency of returns-to-scale characterizations of production frontiers with respect to model specification. Eur J Oper Res 280(2):609–620
Podinovski VV, Chambers RG, Atici KB, Deineko ID (2016) Marginal values and returns to scale for nonparametric production frontiers. Oper Res 64(1):236–250
Ruggiero J (1996) On the measurement of technical efficiency in the public sector. Eur J Oper Res 90(3):553–565
Seiford LM, Zhu J (2005) Notes on sensitivity and stability of the classifications of returns to scale in data envelopment analysis: a comment. J Prod Anal 23(3):315–316
Zelenyuk V (2015) Aggregation of scale efficiency. Eur J Oper Res 240(1):269–277