多目标多标准线性DEA在企业绩效评价中的应用与改进

本文探讨的是"基于多标准多目标线性DEA绩效评价研究"，发表于2007年的哈尔滨工程大学学报第28卷第7期。数据包络分析（DEA），作为一种重要的线性规划工具，被广泛应用于投入-产出效率分析中，特别是在评估具有多输入和多输出特征的复杂系统时。然而，传统DEA方法在绩效评价方面存在局限性，例如它无法全面地评估决策单元（DMU）的整体表现，也无法准确反映决策者的主观目的和偏好。 为了克服这些缺陷，论文作者陈伟和刘井健深入研究了多标准多目标DEA的基本理论和方法。他们提出了一种改进的多目标多标准线性DEA模型，该模型旨在提供更全面的评价框架，不仅考虑了多个准则和目标，还能更好地反映决策者的需求。通过实证分析，他们证明了这种改进模型的优越性，它不仅可以提供更为精准的绩效评价，还适用于如质量管理等实际情境中的水平评估。 论文的关键点集中在以下几个方面： 1. 多标准多目标DEA的理论基础：论文介绍了如何将多维度的评价标准和目标融入DEA模型，以提高评价的灵活性和精确性。 2. 模型设计与改进：作者详细阐述了如何设计一个既能处理多种输入和输出，又能满足多目标需求的线性模型，并解释了模型改进的具体策略。 3. 实证分析：通过案例研究或数据分析，展示了改进模型在实际应用中的有效性，比如在质量管理体系中的应用效果。 4. 应用领域：论文强调了改进模型在绩效评价领域的广泛适用性，特别是在质量管理等领域。 总结来说，这篇论文是对传统DEA方法的重要补充，为绩效评价提供了更为全面和适应性强的工具，对于企业在多标准、多目标决策环境下的绩效管理和优化具有重要的理论和实践价值。