Phân tích bao dữ liệu DEA Hiệu quả kỹ thuật | Dịch vụ phân tích và xử lý số liệu

Phân tích bao tài liệu DEA Hiệu quả kỹ thuật, trong yếu tố nghiên cứu và phân tích khám phá quả kỹ thuật : hiệu suất cao kỹ thuật, hiệu suất cao phân bón, hiệu suất cao hoạt động giải trí khai thác của tàu, hiệu suất cao trồng khoai lang, hiệu suất cao trồng dâu tây, hiệu suất cao nuôi dê núi, hiệu suất tổng hợp TFP …. Chúng ta thường dùng 2 giải pháp ước đạt là Data Envelopment Analysis : Phân tích bao tài liệu hay Stochastic frontier analysis : Phân tích biên ngẫu nhiên ; Trong bài viết này tất cả chúng ta khám phá về DEA được triển khai ví dụ trên phần mêm thống kê R .

1. Phân tích bao dữ liệu là gì?

Bài viết này nhằm mục đích mục đich khái quát lại về chiêu thức Phân tích bao dữ liệu ( Data Envelopment Analysis, viết tắt là DEA ) trong việc đo lường và thống kê và ước đạt hiệu suất cao ( kỹ thuật ) của những doanh nghiệp, ngân hàng nhà nước, trường học, … ( gọi chung là những đơn vị chức năng ra quyết định hành động – Decision Making Unit, viết tắt là DMU ) trong việc sử dụng những nguồn lực nguồn vào để tạo ra những tác dụng đầu ra. Việc đo lường và thống kê hiệu suất cao như vậy dựa trên cơ sở của chiêu thức nghiên cứu và phân tích số lượng giới hạn ( frontier analysis ), theo đó, những DMU có hiệu suất cao cao nhất sẽ xác lập nên một đường số lượng giới hạn năng lực sản xuất ( production frontier ), và những DMU sẽ được so sánh với đường số lượng giới hạn này để xác lập xem chúng hoạt động giải trí có hiệu suất cao hay không. Đối với những DMU hiệu suất cao, vì chúng nằm trên đường số lượng giới hạn, nên điểm hiệu suất cao kỹ thuật ( technical efficiency score, gọi tắt là TE ) của chúng bằng 1. Đối với những DMU kém hiệu suất cao ( nằm trong đường số lượng giới hạn ), điểm hiệu suất cao của chúng sẽ nhỏ hơn 1 .

2. Phương pháp Phi tham số của Data Envelopment Analysis DEA

Các cách tiếp cận phi tham số có quyền lợi là không giả định một hình thức / hình dạng công dụng đơn cử cho biên giới, tuy nhiên chúng không phân phối một mối quan hệ chung ( phương trình ) tương quan đến đầu ra và nguồn vào. Ngoài ra còn có những giải pháp tham số được sử dụng để ước tính biên giới sản xuất ( xem Lovell và Schmidt 1988 để khảo sát sớm ). Những điều này yên cầu hình dạng của biên giới phải được đoán trước bằng cách chỉ định một công dụng đơn cử tương quan đến đầu ra cho nguồn vào. Sức mạnh tương đối từ mỗi chiêu thức này hoàn toàn có thể được phối hợp trong giải pháp lai ( Tofallis, 2001, ) trong đó những đơn vị chức năng biên giới được xác lập bởi DEA, sau đó được gắn vào một mặt phẳng nhẵn. Điều này được cho phép ước tính mối quan hệ thực hành thực tế tốt nhất giữa nhiều đầu ra và nhiều nguồn vào .

“Khung này đã được điều chỉnh từ các hàm sản xuất đa đầu vào, đa đầu ra và được áp dụng trong nhiều ngành công nghiệp. DEA phát triển một hàm có hình thức được xác định bởi các nhà sản xuất hiệu quả nhất. Phương pháp này khác với kỹ thuật thống kê Bình thường tối thiểu (OLS) căn cứ so sánh so với một nhà sản xuất trung bình. Giống như Phân tích biên giới ngẫu nhiên (SFA), DEA xác định một ” biên giới”được đặc trưng như một phương pháp điểm cực đoan giả định rằng nếu một công ty có thể tạo ra một mức sản lượng nhất định sử dụng các mức đầu vào cụ thể, thì một công ty khác có quy mô tương đương sẽ có khả năng làm như vậy. Các nhà sản xuất hiệu quả nhất có thể tạo thành một ‘nhà sản xuất hỗn hợp’ ‘, cho phép tính toán một giải pháp hiệu quả cho mọi cấp độ đầu vào hoặc đầu ra. Trong trường hợp không có công ty tương ứng thực tế,’ nhà sản xuất ảo ‘được xác định để so sánh “(Berg 2010).

3. Ưu điểm và nhược điểm của DEA

Phân tích phủ bọc tài liệu ( DEA ) là một chiêu thức lập trình tuyến tính để thống kê giám sát hiệu suất cao của nhiều đơn vị chức năng ra quyết định hành động ( DMU ) khi quá trình sản xuất trình diễn cấu trúc của nhiều nguồn vào và đầu ra .
Một số nghiên cứu và điều tra sử dụng kỹ thuật này đã được công bố cho những tiện ích nước. Ưu điểm chính của giải pháp này là năng lực chứa nhiều bội số nguồn vào và đầu ra. Nó cũng hữu dụng vì nó xem xét doanh thu theo tỷ suất trong đo lường và thống kê hiệu suất cao, được cho phép khái niệm tăng hoặc giảm hiệu suất cao dựa trên size và mức sản lượng. Một điểm yếu kém của kỹ thuật này là đặc tả quy mô và gồm có / loại trừ những biến hoàn toàn có thể tác động ảnh hưởng đến tác dụng. “ ( Berg 2010 ) .

3.1 Một số ưu điểm của DEA là:

  • Không cần chỉ định rõ ràng một dạng toán cho hàm sản xuất
  • Được chứng minh là hữu ích trong việc khám phá các mối quan hệ vẫn bị ẩn cho các phương pháp khác
  • Có khả năng xử lý nhiều đầu vào và đầu ra
  • Có khả năng được sử dụng với bất kỳ phép đo đầu vào-đầu ra
  • Các nguồn không hiệu quả có thể được phân tích và định lượng cho mọi đơn vị được đánh giá

3.2 Một số nhược điểm của DEA là:

  • Kết quả rất nhạy cảm với việc lựa chọn đầu vào và đầu ra (Berg 2010).
  • Bạn không thể kiểm tra thông số kỹ thuật tốt nhất (Berg 2010).
  • Số lượng các công ty hiệu quả ở biên giới có xu hướng tăng theo số lượng đầu vào và biến đầu ra (Berg 2010).

4. Lý thuyết kinh tế áp dụng DEA

Trong triết lý sản xuất kinh tế vi mô, những tích hợp nguồn vào và đầu ra của một công ty được diễn đạt bằng cách sử dụng hàm sản xuất. Sử dụng công dụng như vậy, người ta hoàn toàn có thể hiển thị đầu ra tối đa hoàn toàn có thể đạt được với bất kể phối hợp nguồn vào nào hoàn toàn có thể, nghĩa là, người ta hoàn toàn có thể kiến thiết xây dựng một biên giới công nghệ tiên tiến sản xuất ( Seiford và Thrall 1990 ) .
Dựa trên sáng tạo độc đáo của Farrell ( 1957 ), lần tiên phong khu công trình “ Đo lường hiệu suất cao của những đơn vị chức năng ra quyết định hành động ” của Charnes, Cooper và Rhodes ( 1978 ) đã vận dụng lập trình tuyến tính để ước tính một biên giới công nghệ tiên tiến sản xuất theo kinh nghiệm tay nghề. Ở Đức, tiến trình đã được sử dụng trước đó để ước tính năng suất biên của R và D và những yếu tố sản xuất khác ( Brockhoff 1970 ). Kể từ đó, đã có một số lượng lớn sách và bài báo được viết trên DEA hoặc vận dụng DEA cho những yếu tố khác nhau .
Ngoài việc so sánh hiệu suất cao giữa những DMU trong một tổ chức triển khai, DEA còn được sử dụng để so sánh hiệu suất cao giữa những công ty. Có một số ít loại DEA với CCR cơ bản nhất dựa trên Charnes, Cooper và Rhodes, tuy nhiên cũng có DEA xử lý những mức trả khác nhau theo tỷ suất, hoặc CRS ( trả về hằng số theo tỷ suất, VRS ( biến ), không tăng doanh thu theo tỷ suất hoặc doanh thu không giảm theo quy mô của Ylvinger ( 2000 ). Những tăng trưởng chính của DEA trong những năm 1970 và 1980 được Seiford và Thrall ( 1990 ) ghi lại .

5. Áp dụng phân tích bao dữ liệu trên R

5.1 Xây dựng ý tưởng:

Dựa vào hàm sản xuất Cobb-Douglas ta có được công thức sau :

LnGDP = LnK + LnL

Trong đó:

  • GDP: Tổng giá trị GDP tỉnh A
  • K: Tổng vốn xã hội tỉnh A
  • L: Tổng nguồn lao động tỉnh A
  • TE: Giá trị Hiệu quả kỹ thuật gốc
  • TEE: Giá trị Hiệu quả kỹ thuật sau khi Bootstrap
  • Model: input:  Tối thiểu hóa đầu vào

5.2 Sử dụng câu lệnh:

tinhDEA <-dea.robust(X=input, Y=output, model=”input”, B=1000)

Ta có:

  • Tên dự án: TinhDEA
  • Tên hàm: dea.robust
  • Biến đầu vào: input
  • Biến đầu ra: output
  • Phương pháp ước lượng: input
  • Số lần lặp trong bootstrap: 1000
  • DMU: năm

5.3 Kết quả tính TE với các điều kiện trên

vidu 300x267 - Phân tích bao dữ liệu DEA Hiệu quả kỹ thuật

Ta có :

  • TE >0.8 : Hiệu quả kỹ thuật cao
  • TE >0.5  Có hiệu quả kỹ thuật
  • TE <0.5 Hiệu quả kỹ thuật kèm.

Như vậy, dựa vào bảng kết quả trên chúng ta có thể khẳng định, qua các năm Hiệu quả kỹ thuật của tỉnh A luôn luôn đạt ở mức cao, điều này có nghĩa phần lớn nguồn vốn và lao động của tính điều có tác động đến GDP của tỉnh này với hiệu quả kỹ thuật trung bình là 99,33%

6. Do lường hiệu quả của đơn vị ra quyết định

Bao dữ liệu Phân tích ( DEA ) đã được công nhận như một công cụ điều tra và nghiên cứu nghiên cứu và phân tích có giá trị và một công cụ tương hỗ quyết định hành động thực tiễn. DEA đã được ghi nhận vì không nhu yếu một đặc thù kỹ thuật hoàn hảo cho hình thức tính năng của biên giới sản xuất cũng như phân phối những rơi lệch không hiệu suất cao từ biên giới. Thay vào đó, DEA chỉ nhu yếu những giả định sản xuất và phân phối chung. Tuy nhiên, nếu những giả định là quá yếu, mức độ thiếu hiệu suất cao hoàn toàn có thể được nhìn nhận thấp một cách mạng lưới hệ thống trong những mẫu nhỏ. Ngoài ra, những giả định sai lầm đáng tiếc hoàn toàn có thể gây ra xích míc với một sự thiên vị qua biên giới. Do đó, năng lực đổi khác, thử nghiệm và chọn giả định sản xuất là điều thiết yếu trong triển khai nghiên cứu và điều tra DEA-based. Tuy nhiên, những quy mô DEA ​ ​ hiện có phân phối một loạt hạn chế của chỉ giả định sản xuất thay thế sửa chữa .
Cảm ơn những bạn đã đọc tin !

quang.cao .namdu .2 - Phân tích bao dữ liệu DEA Hiệu quả kỹ thuật

ĐÁNH GIÁ post
Bài viết liên quan

Tư vấn miễn phí (24/7) 094 179 2255