管理工程决策方法论文分析.docx

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管理工程决策方法论文分析

管理工程决策方法课程

论文（报告、案例分析）

院系物流学院

专业物流工程

班级2010210722

学号**********

学生姓名李婷婷

任课教师赵琨

2014年1月7日

基于DEA下出口货物分类金额对国民生产总值的影响

物流工程专业学生李婷婷学号**********

对外贸易能否促进经济增长一直是经济学界争论的话题，在我国一直把对外贸易视为拉动经济增长的三架马车之一。

改革开放30年来，我国的进出口贸易总额不断增加，贸易依存度不断提高。

与此同时，我国经济保持高位增长，这两者之间有没有关系呢？

如果有关系，究竟谁是因，谁是果？

这些问题需要进行深入的探讨。

本文基于数据挖掘思想和数据包络分析（DEA）方法，将中国历年分类出口货物金额的原始数据作为DEA的“输入”，将历年国民生产总值（GNP）作为DEA的“输出”，建立历年出口货物分类金额对国民生产总值的影响模型。

分析了中国1980—2012年的出口货物金额对国民生产总值的影响，这对于对外经济发展决策是有帮助的。

一、对外贸易对国民经济的影响

早期的经济学家分别从不同的角度深入探讨了国际贸易所带来的静态利益和动态利益。

如亚当·斯密（1776）的“绝对成本理论”学说、大卫·李嘉图（1817）的“比较成本理论”、约翰·穆勒的贸易动态利益论、赫克歇尔与俄林的要素禀赋学说、凯恩斯的“对外贸易乘数理论”、D.H·罗伯特逊的外贸易是“经济增长的发动机”（engineforgrowth）命题、纳克斯的“中心－外围论”及马克斯·科登提出的贸易对经济增长率的影响效应理论等。

20世纪60年代，西方经济学家发展了对外贸易是“经济增长的发动机”学说，认为对外贸易，尤其是出口快速增长会带来以下重要的动态效应：

（1）较高的出口水平意味着这个国家有了提高其进口水平的手段；

（2）出口的增长也趋向于使有关国家的投资领域发生变化，使它们把资金投向国民经济中最有效的领域，亦即它们各自享有比较优势的领域；（3）出口使得一国得到规模经济的利益；（4）世界市场上的竞争会给一国的出口工业造成压力，以降低成本，改良出口产品的质量，并淘汰那些效率低下的出口工业；（5）日益发展的出口部门还会鼓励国内外的投资，并刺激加工工业或所属工业以及交通运输、动力等部门的发展，同时促进国外先进技术和管理知识引进。

20世纪70年代，克拉维斯提出了对外贸易不是增长的“发动机”的见解。

但自20世纪70末期以来，越来越多的人注意到，那些对外贸易发展较快，实行外向型战略的国家和地区，同时实现了较高的经济增长率，出口导向经济增长理论由此产生。

出口导向经济增长（ELG）假说（Balassa，1978）认为出口扩张是推动经济长期增长的关键因素。

20世纪80年代以来，以E·哈根为代表的经济学家从出口贸易对技术进步的促进来寻找其推动经济增长的作用。

E·哈根认为出口需求扩大，往往是一个刺激技术创新的信号，从而导致新技术和新管理方法的采用，结果不仅是出口数量，更重要的是出口产品质量也大大提高，这就不仅增加了国民收入，出口产业新技术的外溢效应，也会在其他非出口产业产生连锁反应，最后使整个国民经济实现数量和质量的提高。

二、管理工程决策方法概述

现代管理活动离不开信息技术的支撑，信息系统以及决策支持系统已是管理决策的重要支撑环境。

而由于管理决策问题的复杂性，决策过程的关键不仅在于问题或模型求解，而更决定于如何发现问题、科学定义问题和建立科学的模型。

随着知识科学、知识工程以及知识管理学科的发展，相关研究成果自然而然会被引入管理决策方法体系中，一些非数量化的决策方法也会相得益彰。

早在1738年﹐伯努利就已提出决策分析中的效用概念。

从1763年贝叶斯发表条件概率起就出现统计推断理论的萌芽。

1815年拉普拉斯又将它推向一个新的阶段。

统计推断理论实际上是在风险情况下的决策理论。

1931年﹐拉姆齐基於效用和主观概率两个基本概念来研究决策理论。

1944年诺伊曼﹐J.von和O.莫根施特恩在著名的《竞赛理论与经济行为》一书中﹐独立地研究了在不确定情况下进行决策所用的近代效用理论。

沃尔德在1950年提出的统计决策函数是决策理论的又一重要进展。

1954年萨维奇为决策方法提供了公理系统和严格的哲学基础。

60年代初期﹐美国哈佛商学院开始运用统计决策理论解决商业问题﹐并定名为应用统计决策理论。

1966年﹐美国霍华德首先应用决策分析这个名词。

后来﹐决策分析又有许多新的发展﹐并广泛吸取有关的决策方法﹐从而形成一个内容广泛﹑实用性很强的学科分支。

现代决策分析的发展动向是研究人们决策的行为思想方面和研制与计算机结合的决策支持系统等。

（一）决策步骤

决策分析一般分4个步骤。

包括提出方案和确定目标及其效果量度。

用概率来定量地描述每个方案所產生的各种结局的可能性。

决策者对各种结局的价值定量化﹐一般用效用来表示﹐效用可用效用值来定量。

效用值是各决策人根据个人的意志和经验及其所处环境条件等因素﹐对各种结局的价值所作的定量估计。

有了效用就能给出偏好。

综合分析和评价各方面信息﹐以最后决定方案的取舍﹔有时还要对所取方案作灵敏度分析。

（二）常用方法

对于同的情况有不同的决策方法。

确定性情况﹕每一个方案引起一个﹑而且只有一个结局。

当方案个数较少时可以用穷举法﹐当方案个数较多时可以用一般最优化方法。

随机性情况﹕也称风险性情况﹐即由一个方案可能引起几个结局中的一个﹐但各种结局以一定的概率发生。

通常在能用某种估算概率的方法时﹐就可使用随机性决策﹐例如决策树的方法。

不确定性情况﹕一个方案可能引起几个结局中的某一个结局﹐但各种结局的发生概率未知。

这时可使用不确定型决策﹐例如拉普拉斯准则﹑乐观准则﹑悲观准则﹑遗憾准则等来取舍方案。

多目标情况﹕由一个方案同时引起多个结局﹐它们分别属于不同属性或所追求的不同目标。

这时一般采用多目标决策方法。

例如化多为少的方法﹑分层序列法﹑直接找所有非劣解的方法等。

多人决策情况﹕在同一个方案内有多个决策者﹐他们的利益不同﹐对方案结局的评价也不同。

这时采用对策论﹑冲突分析﹑群决策等方法。

除上述各种方法外﹐还有对结局评价等有模糊性时采用的模糊决策方法和决策分析阶段序贯进行时所采用的序贯决策方法等。

三、数据包络分析（DEA）简介

（一）DEA的发展历程

在人们的生产活动和社会活动中常常会遇到这样的问题：

经过一段时间之后，需要对具有相同类型的部门或单位（称为决策单元）进行评价，其评价的依据是决策单元的“输入”数据和“输出”数据，输入数据是指决策单元在某种活动中需要消耗的某些量，例如投入的资金总额，投入的总劳动力数，占地面积等等；输出数据是决策单元经过一定的输入之后，产生的表明该活动成效的某些信息量，例如不同类型的产品数量，产品的质量，经济效益等等．再具体些说，譬如在评价某城市的高等学校时，输入可以是学校的全年的资金，教职员工的总人数，教学用房的总面积，各类职称的教师人数等等；输出可以是培养博士研究生的人数，硕士研究生的人数，大学生的人数，学生的质量（德，智，体），教师的教学工作量，学校的科研成果（数量与质量）等等．根据输入数据和输出数据来评价决策单元的优劣，即所谓评价部门（或单位）间的相对有效性．

1978年由著名的运筹学家A.Charnes,W.W.Cooper和E.Rhodes首先提出了一个被称为数据包络分析（DataEnvelopmentAnalysis，简称DEA）的方法，去评价部门间的相对有效性（因此被称为DEA有效）．他们的第一个模型被命名为CCR模型．从生产函数角度看，这一模型是用来研究具有多个输入、特别是具有多个输出的“生产部门”同时为“规模有效”与“技术有效”的十分理想且卓有成效的方法.1984年R.D.Banker,A.Charnes和W.W.Cooper给出了一个被称为BCC的模型.1985年Charnes,Cooper和B.Golany,L.Seiford,J.Stutz给出了另一个模型（称为CCGSS模型），这两个模型是用来研究生产部门的间的“技术有效”性的．1986年Charnes，Cooper和魏权龄为了进一步地估计“有效生产前沿面”，利用Charnes,Cooper和K.Kortanek于1962年首先提出的半无限规划理论，研究了具有无穷多个决策单元的情况，给出了一个新的数据包络模型——CCW模型．1987年Charnes,Cooper，魏权龄和黄志民又得到了称为锥比率的数据包络模型——CCWH模型．这一模型可以用来处理具有过多的输入及输出的情况，而且锥的选取可以体现决策者的“偏好”．灵活的应用这一模型，可以将CCR模型中确定出的DEA有效决策单元进行分类或排队等等．这些模型以及新的模型正在被不断地进行完善和进一步发展．

上述的一些模型都可以看作是处理具有多个输入（输出越小越好）和多个输出（输入越大越好）的多目标决策问题的方法．可以证明，DEA有效性与相应的多目标规划问题的pareto有效解（或非支配解）是等价的．数据包络分析（即DEA）可以看作是一种统计分析的新方法．它是根据一组关于输入－输出的观察值来估计有效生产前沿面的．在经济学和计量经济学中，估计有效生产前沿面，通常使用统计回归以及其它的一些统计方法，这些方法估计出的生产函数并没有表现出实际的前沿面，得出得函数实际上是非有效的．因为这种估计是将有效决策单元与非有效决策单元混为一谈而得出来的．在有效性的评价方面，除了DEA方法以外，还有其它的一些方法，但是那些方法几乎仅限于单输出的情况．相比之下，DEA方法处理多输入，特别是多输出的问题的能力是具有绝对优势的．并且，DEA方法不仅可以用线性规划来判断决策单元对应的点是否位于有效生产前沿面上，同时又可获得许多有用的管理信息．因此，它比其它的一些方法（包括采用统计的方法）优越，用处也更广泛．

（二）数据包络分析（DEA）简介

数据包络分析是运筹学的一个新的研究领域．Charnes和Cooper等人的第一个应用DEA的十分成功的案例，是在评价为弱智儿童开设公立学校项目的同时，描绘出可以反映大规模社会实验结果的研究方法．在评估中，输出包括“自尊”等无形的指标；输入包括父母的照料和父母的文化程度等，无论哪种指标都无法与市场价格相比较，也难以轻易定出适当的权重（权系数），这也是DEA的优点之一．

DEA的优点吸引了众多的应用者，应用范围已扩展到美国军用飞机的飞行、基地维修与保养，以及陆军征兵、城市、银行等方面．目前，这一方法应用的领域正在不断地扩大．它也可以用来研究多种方案之间的相对有效性（例如投资项目评价）；研究在做决策之前去预测一旦做出决策后它的相对效果如何（例如建立新厂后，新厂相对于已有的一些工厂是否为有效）．DEA模型甚至可以用来进行政策评价．

引人注目的研究是把DEA与其它评价方法进行比较．例如将DEA应用于北卡罗来纳州各医院的有效性评价．已有的按计量经济学方式给出的回归生产函数认为，此例中不存在规模收益．DEA的研究发现，尽管使用同样的数据，回归生产函数不能象DEA那样正确测定规模收益．其关键在于（ａ）DEA和回归方法虽然都使用给定的同样数据，但使用方式不一样；（ｂ）DEA致力于每个单个医院的优化，而不是对整个集合的统计回归优化．在其它的研究中，例如在评价医院经营有效性时，将DEA与马萨诸塞州有效性评定委员会使用的比例方法进行了比较，当使用模拟方法对DEA进行检验后认为，尽管由回归函数产生的数据有利于回归方法的使用，但是DEA方法显得更有效．

DEA方法和模型，以及对DEA方法的理解和应用还在不断的发展和深入．除了上面提到的新的模型BCC、CCGSS、CCW和CCWH模型外，在具体使用DEA方法时，例如“窗口分析”方法，使DEA的应用范围拓广到动态情形；将DEA应用于决策单元为私人部门（商业公司）时，各决策单元之间存在着激烈的相互竞争作用等情况．

DEA是一个线形规划模型，表示为产出对投入的比率。

通过对一个特定单位的效率和一组提供相同服务的类似单位的绩效的比较，它试图使服务单位的效率最大化。

在这个过程中，获得100%效率的一些单位被称为相对有效率单位，而另外的效率评分低于100%的单位本称为无效率单位。

这样，企业管理者就能运用DEA来比较一组服务单位，识别相对无效率单位，衡量无效率的严重性，并通过对无效率和有效率单位的比较，发现降低无效率的方法。

（三）DEA线形规划模型

1）定义变量

设Ek（k=1，2，……，K）为第k个单位的效率比率，这里K代表评估单位的总数。

设uj（j=1，2，……，M）为第j种产出的系数，这里M代表所考虑的产出种类的总数。

变量uj用来衡量产出价值降低一个单位所带来的相对的效率下降。

设vI（I=1，2，……，N）为第I种投入的系数，这里N代表所考虑的投入种类的综合素。

变量vI用来衡量投入价值降低一个单位带来的相对的效率下降。

设Ojk为一定时期内由第k个服务单位所创造的第j种产出的观察到的单位的数量。

设Iik为一定时期内由第k个服务单位所使用的第i种投入的实际的单位的数量。

2）目标函数

目标是找出一组伴随每种产出的系数u和一组伴随每种投入的系数ν，从而给被评估的服务单位最高的可能效率。

（*）式中，e是被评估单位的代码。

这个函数满足这样一个约束条件，当同一组投入和产出的系数（uj和vi）用于所有其他对比服务单位时，没有一个服务单位将超过100%的效率或超过1.0的比率。

3）约束条件

（**）

k=1,2,……,K

式中所有系数值都是正的且非零。

为了用标准线性规划软件求解这个有分数的线性规划，需要进行变形。

要注意，目标函数和所有约束条件都是比率而不是线性函数。

通过把所评估单位的投入人为地调整为总和1.0，这样等式（*）的目标函数可以重新表述为：

满足以下约束条件：

对于个服务单位，等式（**）的约束条件可类似转化为：

k=1,2,…,K

式中uj≥0j=1，2，…，Mvi≥0i=1，2，…，N

关于服务单位的样本数量问题是由在分析种比较所挑选的投入和产出变量的数量所决定的。

下列关系式把分析中所使用的服务单位数量K和所考虑的投入种类数N与产出种类数M联系出来，它是基于实证发现和DEA实践的经验：

四、MaxDEA软件简介

（一）MaxDEA的主要特点

MaxDEA是功能强大但简单易用的数据包络分析软件，当前版本已包含各种选项组合的DEA模型1512个，并且模型数量仍在不断增加。

MaxDEA的主要特点：

1）绿色软件，无需安装，程序、数据、模型三合一，所有与DEA模型有关的数据及其设置均储存在单一的程序文件内；数据导入只需一次，导入后即在数据库内永久保存，不需要每次运行程序都导入数据；数据定义和模型设置也永久保存，关闭程序后再打开，数据和模型设置不变；以上特点使得数据与模型备份非常方便，仅需备份一个文件即可；备份模型的方式有两种：

一是复制MaxDEA.mdb文件，二是通过菜单“Tools”-“BackupModelandDatabase”。

2）DEA模型数量多，且仍在不断增加；DMU数量没有限制，可运行超大型DEA模型。

3）数据格式为标准数据库格式，不需要在字段名称中标明数据性质。

例如有的DEA软件要求将投入变量用“（I）+名称”表示，产出变量用“（O）+名称”表示。

4）可以同时建立并运行多个模型。

MaxDEA的运行仅需要两个文件，分别是MaxDEA.mdb（可以任意修改名称）和lps.dll（不能修改名称，必需与MaxDEA.mdb在同一文件夹内）。

因此，只需复制MaxDEA.mdb，例如重新命名为ModelA.mdb，ModelB.mdb等，就可以建立新的DEA模型了。

可以同时打开运行多个mdb文件。

（二）导入数据

菜单操作：

File-ImportDatafromFile导入数据只需操作一次，关闭程序后，导入的数据不会丢失。

用于建立DEA模型的数据需要从外部导入，支持的数据库类型包括Excel,Access,dBase和文本文件，数据格式为常规数据库格式，字段名称没有特殊要求。

文本文件要求第一行为字段名称。

数据导入后，可以对数据进行编辑，包括修改数据、增加、删除记录等。

字段名称没有特殊要求，可以使用英文、中文或混合使用。

不需要使用字段名称标明是投入还是产出等信息。

投入、产出的排序顺序没有要求。

请注意：

MaxDEA的输出结果不是按照原始数据的次序排列，而是按照DMU的名称进行排序。

注意：

时间变量要求使用整数来表示周期的先后次序，例如1，2，3；或者1990，1991，2009等。

历年出口货物分类金额对国民生产总值的影响原表如图所示，需要说明的是，由于原表中各列表头的食品，饮料及烟，矿物燃料、润滑油及有关原料，油脂及石蜡，化学品，工业产品，机械及运输设备，杂项制品，其他产品，国民生产总值在导入到MaxDea软件的时候依次用1至12的数字来表示。

（三）定义数据

菜单操作：

Data-DefineData导入数据后，程序会自动打开数据定义窗口。

数据定义是为DEA模型指定表示DMU名称（DMUID）、投入（Input）和产出（Output）的字段。

如果要为面板数据建立Malmquist模型，还需要指定时间变量（Time）。

暂时不需要的字段，例如用于为Bounded模型设定上界和下界的字段，为Cost，Revenue，Profit模型设置价格的字段，均保留为“Notdefined”不变。

如果想在模型中排除某个（些）投入或产出，只需将其关闭（Active的勾去掉）即可。

数据定义只需操作一次，关闭程序后，数据定义不会丢失。

（四）设置并运行模型

菜单操作：

Model-RunEnvelopmentModelModel-RunMultiplierModelModel-ExpresstoBasicModels设置DEA模型的各个选项，包括模型选项（Model）、结果选项（Results）和其它选项（Options）。

模型选项包括主选项（Distance，Orientation，RTS）和扩展选项。

（五）查看结果

菜单操作：

Results-BrowseResults/ExportResultstoExcel运行模型后，结果会自动显示。

也可通过菜单随时查看结果或将结果导出到Excel。

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五、总结

从以上MaxDea软件运行结果可以看出，在历年出口的所有货物中，食品，矿物燃料、润滑油及有关原料、工业产品、以及杂项制品对国民生产总值的影响是最大的，在国民生产总值中占到了很大的比例。

从时间序列上来说，1980年、1985年、1990—2001年、2009—2010年及2012年的出口货物都对该年的国民生产总值产生了较大的影响。

参考文献

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对外经济贸易大学出版社，2003.35-277.

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