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交互作用变量的数据包络分析 版权信息
- ISBN：9787030721747
- 条形码：9787030721747 ; 978-7-03-072174-7
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
交互作用变量的数据包络分析 内容简介
数据包络分析是一种应用广泛的绩效评价方法，本书推广了经典数据包络分析方法，构建了具有交互作用多投入（或产出）的绩效评价模型与方法，并给出实际绩效评价应用。主要内容包括具有交互作用信息的融合工具、具有交互作用变量的数据包络分析及其应用、具有交互作用变量的模糊数据包络分析及其应用、不显含投入的数据包络分析、数据包络分析分类机的拓展五部分内容。 本书可作为研究数据包络分析的参考书，也可作为数学、管理科学与工程、计量经济学等专业研究生的参考书。
交互作用变量的数据包络分析 目录
目录
第1章 绪论 1
1.1 绩效的内涵 1
1.2 绩效评价 2
1.3 常用的绩效评价方法 3
1.3.1 平衡计分卡 3
1.3.2 关键绩效指标评价法 4
1.3.3 目标管理导向的绩效管理法 5
1.3.4 数据包络分析 5
1.3.5 随机前沿分析 6
1.4 几种绩效评价方法的比较 7
1.5 DEA基本思想与模型研究进展 8
1.5.1 数据包络分析的C2R模型 9
1.5.2 BCC模型 10
1.5.3 其他的数据包络分析模型 11
1.6 DEA应用研究进展 12
1.6.1 生产函数与技术进步研究 12
1.6.2 经济系统与管理绩效评价 13
1.7 DEA方法的特点 14
1.8 数据包络分析方法存在的主要问题 15
1.9 本项目的主要研究成果 15
参考文献 16
第2章 模糊数学相关知识 20
2.1 模糊集合 20
2.1.1 模糊集合的基本概念 20
2.1.2 模糊集合的运算及性质 24
2.2 模糊集合隶属函数的确定方法 25
2.2.1 随机性与可能性 25
2.2.2 概率统计与模糊统计 26
2.2.3 确定隶属函数的统计方法 27
2.2.4 二元对比排序法 29
2.2.5 确定隶属函数的原则 32
2.3 模糊集的截集及性质 34
2.4 模糊集的集合套定理与表现定理 41
2.5 模糊数及其运算 44
2.5.1 模糊数的概念 44
2.5.2 模糊数间的距离 45
2.6 可能性测度 46
2.6.1 可能性的公理化定义 46
2.6.2 模糊变量 50
参考文献 52
第3章 数据融合工具 54
3.1 线性累积算子——线性回归 54
3.1.1 线性累积工具——多元线性回归分析 54
3.1.2 多元线性回归模型参数估计的*小二乘法 56
3.1.3 数据的中心化和标准化 57
3.2 模糊数据的线性累积工具——模糊线性回归分析 59
3.2.1 基于模糊*小二乘法的模糊多元线性回归模型 59
3.2.2 模糊线性回归模型的参数估计 60
3.2.3 应用实例 63
3.3 基于模糊支持向量机的模糊线性回归 66
3.3.1 支持向量机 67
3.3.2 可能性测度 68
3.3.3 基于模糊训练数据的分类型模糊支持向量机 70
3.3.4 基于模糊支持向量机的模糊线性回归 74
3.4 交互作用变量的累积工具 76
3.4.1 容度 76
3.4.2 Choquet积分 78
3.4.3 基于模糊测度的模糊值函数的模糊Choquet积分 79
3.4.4 实值函数关于模糊值模糊测度的模糊Choquet积分 80
3.5 基于Choquet积分的非线性回归 81
3.5.1 基于Choquet积分的非线性回归模型 81
3.5.2 基于Choquet积分的非线性回归的自适应进化算法 82
3.5.3 基于模糊Choquet积分的模糊非线性回归分析 84
参考文献 87
第4章 经典数据包络分析 91
4.1 数据包络分析的CCR模型 93
4.1.1 决策单元 93
4.1.2 基于投入导向的CCR模型 94
4.1.3 CCR模型的理论基础 100
4.1.4 基于产出导向的CCR模型 103
4.2 数据包络分析的BCC模型和加法模型 106
4.2.1 BCC模型的生产可能集 106
4.2.2 投入导向的BBC模型 108
4.2.3 基于产出导向的BCC模型 113
4.3 数据包络分析加法模型CCGSS 116
参考文献 121
第5章 经典模糊数据包络分析 123
5.1 基于α-截集的模糊DEA模型 124
5.1.1 基于α-截集的模糊DEA模型(I) 124
5.1.2 基于α-截集的模糊DEA模型(II) 128
5.1.3 基于α-截集的模糊DEA模型(III) 131
5.2 基于模糊数序的模糊数据包络分析 136
5.2.1 基于模糊数序的模糊数据包络分析(I) 136
5.2.2 基于模糊数序的模糊数据包络分析(II) 141
5.3 基于不确定性测度的模糊数据包络分析 143
5.3.1 基于可能性测度的模糊数据包络分析 143
5.3.2 基于可信性测度的模糊数据包络分析 148
参考文献 153
第6章 具有交互作用变量的数据包络分析 155
6.1 具有交互作用变量的数据包络分析基本模型与应用 156
6.1.1 具有交互作用变量的数据包络分析模型 156
6.1.2 具有交互作用变量的数据包络分析应用 159
6.2 具有交互作用变量的数据包络分析在河北省三级甲等医院绩效评价中的应用 165
6.3 投入具有交互作用的数据包络分析 174
6.3.1 投入具有交互作用的数据包络模型 174
6.3.2 应用实例 176
参考文献 179
第7章 具有交互作用模糊变量的数据包络分析 181
7.1 可能性测度模型 182
7.1.1 数据包络分析模型和交叉效率评价 182
7.1.2 模糊数和可能性测度 183
7.1.3 模糊测度与模糊值函数的模糊Choquet积分 185
7.1.4 具有交互作用模糊变量的模糊数据包络分析 187
7.1.5 具有交互作用模糊变量的模糊数据包络分析的应用 190
7.2 基于α-截集的模型 193
7.2.1 具有交互模糊变量的数据包络分析的模糊效率模型 193
7.2.2 具有交互模糊变量的数据包络分析的模糊效率模型的应用 197
参考文献 199
第8章 不显含投入的具有交互作用产出的数据包络分析 202
8.1 不显含投入的数据包络分析模型(DEA-WEI) 203
8.2 不显含投入的具有交互作用的DEA模型 205
8.3 不显含投入的模糊数据包络分析 208
8.3.1 模糊数及模糊数排序 208
8.3.2 不显含投入的区间值DEA模型(IDEA-WEI) 209
8.3.3 不显含投入的模糊DEA模型(FDEA-WEI) 211
参考文献 215
第9章 数据包络分析分类机的拓展 217
9.1 经典数据包络分析分类机 219
9.1.1 分类机中“可接受域”的公理体系 220
9.1.2 交形式的可接受域和DEA分类机 222
9.1.3 具有偏好结构的DEA分类机 223
9.2 基于广义DEA模型分段线性判别分析模型 227
9.2.1 数学模型 228
9.2.2 基于广义DEA模型的分段线性判别分析模型的应用 232
9.3 模糊数据包络分类机 233
9.3.1 DEA分类机(DCM) 234
9.3.2 可能性测度与模糊机会约束规划 235
9.3.3 模糊数据包络分析分类机模型及应用(FDEACM) 236
参考文献 242
第1章 绪论 1
1.1 绩效的内涵 1
1.2 绩效评价 2
1.3 常用的绩效评价方法 3
1.3.1 平衡计分卡 3
1.3.2 关键绩效指标评价法 4
1.3.3 目标管理导向的绩效管理法 5
1.3.4 数据包络分析 5
1.3.5 随机前沿分析 6
1.4 几种绩效评价方法的比较 7
1.5 DEA基本思想与模型研究进展 8
1.5.1 数据包络分析的C2R模型 9
1.5.2 BCC模型 10
1.5.3 其他的数据包络分析模型 11
1.6 DEA应用研究进展 12
1.6.1 生产函数与技术进步研究 12
1.6.2 经济系统与管理绩效评价 13
1.7 DEA方法的特点 14
1.8 数据包络分析方法存在的主要问题 15
1.9 本项目的主要研究成果 15
参考文献 16
第2章 模糊数学相关知识 20
2.1 模糊集合 20
2.1.1 模糊集合的基本概念 20
2.1.2 模糊集合的运算及性质 24
2.2 模糊集合隶属函数的确定方法 25
2.2.1 随机性与可能性 25
2.2.2 概率统计与模糊统计 26
2.2.3 确定隶属函数的统计方法 27
2.2.4 二元对比排序法 29
2.2.5 确定隶属函数的原则 32
2.3 模糊集的截集及性质 34
2.4 模糊集的集合套定理与表现定理 41
2.5 模糊数及其运算 44
2.5.1 模糊数的概念 44
2.5.2 模糊数间的距离 45
2.6 可能性测度 46
2.6.1 可能性的公理化定义 46
2.6.2 模糊变量 50
参考文献 52
第3章 数据融合工具 54
3.1 线性累积算子——线性回归 54
3.1.1 线性累积工具——多元线性回归分析 54
3.1.2 多元线性回归模型参数估计的*小二乘法 56
3.1.3 数据的中心化和标准化 57
3.2 模糊数据的线性累积工具——模糊线性回归分析 59
3.2.1 基于模糊*小二乘法的模糊多元线性回归模型 59
3.2.2 模糊线性回归模型的参数估计 60
3.2.3 应用实例 63
3.3 基于模糊支持向量机的模糊线性回归 66
3.3.1 支持向量机 67
3.3.2 可能性测度 68
3.3.3 基于模糊训练数据的分类型模糊支持向量机 70
3.3.4 基于模糊支持向量机的模糊线性回归 74
3.4 交互作用变量的累积工具 76
3.4.1 容度 76
3.4.2 Choquet积分 78
3.4.3 基于模糊测度的模糊值函数的模糊Choquet积分 79
3.4.4 实值函数关于模糊值模糊测度的模糊Choquet积分 80
3.5 基于Choquet积分的非线性回归 81
3.5.1 基于Choquet积分的非线性回归模型 81
3.5.2 基于Choquet积分的非线性回归的自适应进化算法 82
3.5.3 基于模糊Choquet积分的模糊非线性回归分析 84
参考文献 87
第4章 经典数据包络分析 91
4.1 数据包络分析的CCR模型 93
4.1.1 决策单元 93
4.1.2 基于投入导向的CCR模型 94
4.1.3 CCR模型的理论基础 100
4.1.4 基于产出导向的CCR模型 103
4.2 数据包络分析的BCC模型和加法模型 106
4.2.1 BCC模型的生产可能集 106
4.2.2 投入导向的BBC模型 108
4.2.3 基于产出导向的BCC模型 113
4.3 数据包络分析加法模型CCGSS 116
参考文献 121
第5章 经典模糊数据包络分析 123
5.1 基于α-截集的模糊DEA模型 124
5.1.1 基于α-截集的模糊DEA模型(I) 124
5.1.2 基于α-截集的模糊DEA模型(II) 128
5.1.3 基于α-截集的模糊DEA模型(III) 131
5.2 基于模糊数序的模糊数据包络分析 136
5.2.1 基于模糊数序的模糊数据包络分析(I) 136
5.2.2 基于模糊数序的模糊数据包络分析(II) 141
5.3 基于不确定性测度的模糊数据包络分析 143
5.3.1 基于可能性测度的模糊数据包络分析 143
5.3.2 基于可信性测度的模糊数据包络分析 148
参考文献 153
第6章 具有交互作用变量的数据包络分析 155
6.1 具有交互作用变量的数据包络分析基本模型与应用 156
6.1.1 具有交互作用变量的数据包络分析模型 156
6.1.2 具有交互作用变量的数据包络分析应用 159
6.2 具有交互作用变量的数据包络分析在河北省三级甲等医院绩效评价中的应用 165
6.3 投入具有交互作用的数据包络分析 174
6.3.1 投入具有交互作用的数据包络模型 174
6.3.2 应用实例 176
参考文献 179
第7章 具有交互作用模糊变量的数据包络分析 181
7.1 可能性测度模型 182
7.1.1 数据包络分析模型和交叉效率评价 182
7.1.2 模糊数和可能性测度 183
7.1.3 模糊测度与模糊值函数的模糊Choquet积分 185
7.1.4 具有交互作用模糊变量的模糊数据包络分析 187
7.1.5 具有交互作用模糊变量的模糊数据包络分析的应用 190
7.2 基于α-截集的模型 193
7.2.1 具有交互模糊变量的数据包络分析的模糊效率模型 193
7.2.2 具有交互模糊变量的数据包络分析的模糊效率模型的应用 197
参考文献 199
第8章 不显含投入的具有交互作用产出的数据包络分析 202
8.1 不显含投入的数据包络分析模型(DEA-WEI) 203
8.2 不显含投入的具有交互作用的DEA模型 205
8.3 不显含投入的模糊数据包络分析 208
8.3.1 模糊数及模糊数排序 208
8.3.2 不显含投入的区间值DEA模型(IDEA-WEI) 209
8.3.3 不显含投入的模糊DEA模型(FDEA-WEI) 211
参考文献 215
第9章 数据包络分析分类机的拓展 217
9.1 经典数据包络分析分类机 219
9.1.1 分类机中“可接受域”的公理体系 220
9.1.2 交形式的可接受域和DEA分类机 222
9.1.3 具有偏好结构的DEA分类机 223
9.2 基于广义DEA模型分段线性判别分析模型 227
9.2.1 数学模型 228
9.2.2 基于广义DEA模型的分段线性判别分析模型的应用 232
9.3 模糊数据包络分类机 233
9.3.1 DEA分类机(DCM) 234
9.3.2 可能性测度与模糊机会约束规划 235
9.3.3 模糊数据包络分析分类机模型及应用(FDEACM) 236
参考文献 242
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交互作用变量的数据包络分析 节选
第1章绪论 绩效评价是依据一定的投入产出量化指标及评价标准，通过某种评价方法给出决策单元绩效的一种评价方法，是评价决策单元实现其职能绩效目标程度的一种评价方法，同时也可综合评价实现这一绩效目标的预算执行情况.对决策单元的绩效评价是一种重要的生产系统管理方法，在生产活动和管理活动中具有广泛的应用. 1.1绩效的内涵 各个学派对于绩效的定义有着不同的表述，总的来看，绩效评价研究的是产出与投入之间或收益和成本之间的数量关系，其中衡量生产绩效的指标是劳动生产率. Farrell是现代绩效评价的开创者，Farrell(1957)基于生产前沿(production frontier)进行绩效评价，并指出总体绩效包括两方面，即分析投入与产出之间关系的技术效率(technical efficiency，TE)和*适要素配置组合的配置效率(allocative efficiency，AE).从投入角度看，技术效率是指在既定的产出条件下，生产方所需付出的*少投入能力;从产出角度看，技术效率是指在既定的投入条件下，生产方所获得的*大产出能力.所谓配置效率，是指在投入要素价格不变的条件下，生产方所能选择的*合适的投入要素比例. 所谓规模绩效，是指在*优规模下(即固定规模报酬)的生产情况.上述定义也就是经济学中的理想化概念，只有在*优规模假设下，投入面与产出面所衡量的绩效值才会相等.在以往的研究中，学者们为了测度和比较企业之间的经营效率，构建出很多效率，例如，负债率、流动率、资产报酬率等，然而这些并不能完整地反映出企业的全部情况.当出现多产出的情况时，各项产出并没有共同的比较目标存在，这是测度绩效*大的难点所在，尤其是在考察公益型单位(或组织)时更为明显.在对两个单位(或组织)的绩效进行评价时，如果仅对现有的效率资料进行比较，在加权各项效率尚没有一个客观权重时，或是无法给出一个能够测量效率转换的函数之前，就不能够判断两个单位(或组织)绩效的优劣，除非一组的各项绩效均优于另一组.其次，关于两个单位(或组织)函数的选择和权重的设定也缺乏客观根据，主观因素较多，体现出传统方法的不足.*重要的是，上述模型并未考虑多要素投入产出以及改进的绩效波动的情况.由于数据包络分析法可以测度多要素投入和产出的问题，且无需事先设定函数模型的形式，而在用模型进行分析时，投入、产出要素权重的设定均来自于数学规划模型，因此数据包络分析法测度的结果可信度较高. 萨缪尔森在《经济学》中曾说过，绩效意味着不存在浪费，即当经济在不减少一种物品生产的情况下，就不增加另一种物品的生产，它的运行便是有效率的.维尔弗雷多 帕累托提出了帕累托绩效(Pareto efficiency)的概念，也被称为帕累托*优(Pareto optimality)，从资源利用*大化的角度研究分析了经济效率与收入分配之间的关系，在博弈论、社会科学和经济学中，帕累托改进与帕累托*优都是绩效中*重要的概念. 1.2绩效评价 按照语义解释，绩效(performance)就是工作的“成绩和功效”，从管理学观点看，绩效是指单位或部门为实现其组织目标所做的不同层面上的预期结果或有效产出，绩效可理解为对组织成就、效果的全面、系统的表征.绩效评价是一个多维评价，测量和观察角度不同，其结果也会有区别.一般绩效包括个人绩效和部门绩效两个层面.从经济学角度来看，绩效与薪酬是指个人和部门或单位之间构建的一种平等的承诺关系，其中绩效指个人对部门或单位的对等承诺关系，薪酬则是指部门或单位对个人承诺的实现. 绩效是指组织或个人为了实现其确定的目标，采取的各种行动所产生的结果.绩效评价是组织根据预先设定的评价程序和评价标准，利用某种评价方法，对评价对象的工作能力或工作业绩进行综合评价和考核的过程. 从主体层面划分，绩效可以分为部门绩效、组织绩效和个人绩效三个层面.针对组织或部门的绩效评价，是从效益和成就的维度出发，对某地区、某行业、某单位、某部门在某个时期所取得的事业和工作中的成果进行客观评价的过程. 个人绩效是指在完成预定工作目标与任务的过程中，个人所做出的体现工作成果的业绩.针对管理者的绩效评价，即管理绩效(management performance)是管理者在工作中进行计划、决策、授权与协调、指挥与控制等方面的工作的评价. 站在不同角度，所得出的绩效评价的含义也有所不同，但总体而言，绩效评价是管理者运用一定的评价指标体系对部门或单位(或个人)的整体运营效果所做的概括性评价，以发现组织的赢利能力、运营能力、偿债能力和对社会的贡献，为管理者和利益相关方提供相关信息，为组织提供组织绩效的改进措施和努力方向. 绩效评价的程序包括确定评价指标、制定评价标准和评价方法.确定评价指标是绩效评价的基础，没有评价指标，就无法给出组织绩效的绩效水平.非营利性组织的绩效评价较为复杂，学者们常用一套科学的指标体系进行表示. 以高等学校的绩效评价为例，作为非营利性组织的高等学校的绩效评价，对促进高等教育的发展具有非常大的意义.高等学校的绩效评价，主要是对高等教育的产出和教育投入之间的对比关系的评价.高等教育的产出主要体现在高校的科学研究、社会服务等方面的产出成果和高校培养的学生两个方面;高等教育的投入主要体现在高校办学过程中人力、物力、财力资源的消耗上.因此，高校的绩效评价就是对各种符合社会需求的教育产品的产出与各种教育要素的投入所进行的衡量和比较. 教育产出与教育投入的对比关系，反映出教育教学过程的特点，也体现了效率的概念.在教育资源投入既定的条件下，教育产品的产出越多，说明效益越好.反之，若教育投入较多，而教育的产出较少，则表明高校效益不高，办学质量有待加强. 教育产出必须适应社会经济发展的要求，这体现出了办学的效果.如果教育的产出在结构、数量、质量等方面不能够适应社会经济发展的要求，就无法实现高校办学的宗旨.因此为了提高高校办学绩效，不仅需要关注教育产出的社会贡献度和需要度，更需要关注教育产出与教育投入的对应关系和教育绩效在社会经济发展的实现程度. 1.3常用的绩效评价方法 绩效评价分部门或单位绩效评价和个人绩效评价，以下重点介绍部门或单位绩效评价，部门或单位绩效评价是指部门或单位为了实现组织所确定的目标而进行的绩效目标设定、绩效考核评价、绩效目标提升和绩效结果应用的一整套循环过程，其目的是为了不断提高部门或组织绩效. 营利性部门或单位常用的绩效评价方法主要包括：平衡计分卡(BSC)、关键绩效指标(KPI)、目标管理导向的绩效管理(MBO).除了这三种常用的绩效评价方法以外，还有许多绩效评价方法.这些绩效评价方法各有其优越性和适用情形，在进行绩效评价时，要充分考虑到部门或单位的具体情况，以绩效为核心，秉承定性分析与定量分析相结合的原则，坚持多因素全面评价原则. 1.3.1平衡计分卡 平衡计分卡绩效评价方法是根据单位或部门的长期规划，确定与单位或部门绩效目标密切关联的，能充分体现部门或单位效益关键指标的业绩评价系统.该评价系统有助于部门或单位战略目标的实现，也有助于协助部门或单位发现成功的关键因素，以建立起一整套绩效衡量指标，有利于实现部门或单位的战略目标.作为一种战略绩效评价方法，平衡计分卡主要从三个方面去评价部门或单位绩效. (1)客户角度：客户从产品性能、质量和服务等方面来考察部门或单位表现，满足客户需要，给客户提供满意的、高质量的服务和产品，提升部门或单位的核心竞争力，已成为部门或单位可持续发展的关键. (2)财务角度：部门或单位经营的直接结果是创造价值.虽然部门或单位的战略目标有所不同，不同周期内对于利润的追求有所区别，但从长远来看，部门或单位都有其追求的*终目标. (3)学习与创新角度：部门或单位员工的能力素质对部门或单位发展关系密切，部门或单位及其员工要不断地进行学习、创新，才能保障部门或单位战略发展目标更好地实现. 平衡计分卡的绩效评价方法有很多优点，主要优点如下：①能保持动因和结果指标的平衡.比如客户的满意指标的提升能够促使部门或单位销售量扩大，进而使部门或单位的利润提高.其中，客户满意度就是动因指标，而利润就是它的一种结果指标 ②非财务指标与财务指标的平衡.在平衡计分卡中，既包括非财务指标，如员工满意度、客户保持率等，又包括营业收入、利润等财务指标. ③内部指标与外部评价指标的平衡.例如企业绩效评价中，员工的培训次数、产品的合格率等是内部评价指标，而客户满意度指标则是外部评价指标. ④短期、长期指标的平衡.平衡计分卡既有长期指标，如客户和员工满意度等，也包括利润、成本等短期指标. ⑤客观评价指标与主观评价指标的平衡.如企业的员工满意度、客户满意度等是主观评价指标，而企业利润、投资回报率等是客观评价指标. 1.3.2关键绩效指标评价法 关键绩效指标评价法是一种目标式量化管理指标，它是对被评价的组织系统内部某一单元的投入端、产出端的关键指标进行设定、取样、计算和分析，去评价这一流程的绩效，它将部门或单位的战略目标分解为一系列可运作的远景目标，关键绩效指标评价法是部门或单位绩效管理系统的基础.关键绩效指标评价法已普遍地运用于现代企业的绩效评价.该方法将企业业绩指标与企业的战略紧密联系起来，是对绩效管理的*大贡献，也是关键绩效指标评价法绩效评价的核心.关键绩效指标评价法中的“关键”是指某一阶段部门或单位(包括企业)战略上要解决和处理的*关键问题. 关键绩效指标评价法有很多优点，主要包括：一是可以为各级管理者客观、准确地制定其各级战略目标提供帮助;二是有利于各级管理者知晓本部门在组织战略目标实现中的地位和职责，避免部门之间的本位主义，可以使管理者着眼于全局来分析自己.“金无足赤，人无完人”，关键绩效指标评价法尽管有着种种的优点，它也不可避免地存在着缺点.关键绩效指标评价法的主要缺点也有两个.一是尽管该方法正确地强调了战略的成功实施，必须以一整套与战略实施关系密切的关键绩效指标做保证，但企业绩效目标的分解与其基层管理和操作人员关系较小.二是关键绩效指标评价法没有提供一套操作性强的具有指导意义的指标框架系统. 1.3.3目标管理导向的绩效管理法 目标管理导向的绩效管理，指的是为了实现单位或部门绩效目标，选取恰当的关键性指标，将评价过程和管理过程有机结合起来，通过绩效管理机制严格控制和管理关键环节，充分调动营销人员的积极性和创造性，激发营销组织的经营活力，以实现营销组织中管理与经营的统一. 目标管理导向的绩效管理法有两个优点：一是将目标管理与绩效评价过程相融合，形成了绩效管理中计划、考评、指导和激励过程的完整闭环;二是在严格管理和控制关键环节的基础上，激发了营销组织的经营活力，充分发挥了激励和牵引功能，实现了经营和管理的有机结合.但是目标管理导向的绩效管理法也存在着三个缺点：一是要消耗管理者大量的时间和精力去制定各部门、各岗位的工作计划;二是在公司制度上有明确规定，目标管理导向的绩效管理法要求部门或单位的员工拥有为实现组织目标而做出贡献的愿望;三是对企业营销队伍的素质有较高要求.它明确要求营销人员具备较高的个人素质和学习能力，同时具有较好的团队合作意识. 以上简单介绍了营利性单位或部门绩效评价的方法，目前对非营利性的部门和单位的绩效评价方法主要采用数据包络分析(DEA)和随机前沿分析(SFA). 1.3.4数据包络分析 数据包络分析(data envelopment analysis，DEA)，是1978年由美国著名运筹学家Charnes等[1]首先提出的一种绩效评价方法.DEA是运用数学模型评价具有多投入、多产出的“部门”或“单位”(称为决策单元，decision making unit，DMU)之间相
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