层级分析法与资料包络分析法於管理领域之应用.ppt

層級分析法與資料包絡分析法於管理領域之應用 2012/05/22 資料包絡分析法 大綱 資料包絡分析法簡介 DEA基本模式—CCR, BCC DEA?使用步驟 DEA的分析工具 DEA之特性 結論 DEA應用實例 資料包絡分析法簡介 多屬性決策分析模式中計算方案之加總價值，都假設方案之價值衡量在每個屬性上都是越大越好，因此加權總價值最高之最佳方案即為該決策的最佳方案 有些屬性之客觀結果值越大則主觀價值越高 購屋決策中的「室內空間」就是越大越好的屬性。 有些屬性之客觀結果值越大則主觀價值卻越低 購屋決策中「上班車程時間」是越小越好的屬性。 效率的觀念 DEA不以加權總價值最高挑選最佳方案，而是以「效率」 (efficiency)的概念作為加總模式 將屬性區分為投入項(亦即對目標為負向影響之屬性) ，與產出項(亦即對目標為正向影響之屬性) 。而效率則等於總產出除以總投入，並以效率最大化為目標 。 例 權重之設定 DEA不須預設屬性之相對權重，乃是由實證資料中推導產生，每個受評方案的效率衡量乃是分別採取對該受評方案最有利的權重組合。 DEA模式對不同條件下的受評方案具有相對較公正之基礎 。(每個DMU的權重組合不同) 以DEA進行績效評估 企業經營之最高指導原則是希望以最小的投入獲得最大之產出，若不能達到領先之地位也希望能夠知道自己必須在哪些方面做何種努力，才能達到與領先者相同之水準。 對一個公司經營績效的評估往往是企業經營最重要的因素。 標竿管理利用DEA所得之資料作為訂定目標之依據，已成為企業界最常見之管理模式。 績效評估 績效評估乃是評估組織或個人如何以較少的投入資源獲得較多之產出結果的多屬性評估 通常使用「成本效益分析」之「投入產出比」來同時考慮對目標分別為負向影響與正向影響的投入屬性與產出屬性 例如，生產力可以「員工每人營業額」的比例式表達如下： 員工生產效率分析 生產力的目標是望大，所以營業額越高越好而員工人數越少越好 其他議題的爭議 C工廠提出抗議：他們的產品比較成熟所以單價低，因此產出不能光看營業額而必須考慮生產量 D工廠抗議：他們的設備比較舊，需要的操作人員多，因此投入不能只看員工人數而必須也考慮機器設備的特性 即便全體對於評估所採用的投入與產出指標達成共識，但對每個屬性的相對權重該如何決定，依然可能爭論不休。 其他議題的爭議 他例，教師績效評量—依教學、服務與研究三方面評分。每個老師依其對學校得貢獻在哪一方面較多，而自行決定其權重(但每項有一定比例上限，例如40%)。合理否? 決定權重的爭辯理由往往言之成理，可是也讓相對的比較無從進行，因為每個被評估的對象或候選方案的利害關係人都可以找到對自己有利的論點 相對效率 針對多個受評單位或備選方案的相對效率分析與比較，學者(Charnes et al., 1978)提出「資料包絡分析法」的相對比較方式。 將屬性區分為投入項與產出項，不預先設定權重。分別加總產出屬性值和總投入屬性值，然後總產出除以總投入的比率作為相對效率 DEA應用目的：評估組織或單位的相對績效，被評估的對象稱為「決策單位」(Decision Making Unit, DMU) 。換言之，參與績效評估的單位是能夠作資源重新分配的決策 相對效率 以成本效益的角度來看，效率=總產出/總投入 每一個方案的效率如式所示： 生產邊界衡量效率 早期的學者以經濟學觀點來闡釋效率 以生產邊界(production frontier)為衡量效率之主要方法有兩種： 預先設定生產函數。 不預先設定生產函數— DEA法 生產邊界衡量效率 DEA法為一種不預設生產函數形式的分析法 亦即，不預設投入與產出屬性之相對權重，藉由實際投入產出的資料形成包絡面(envelopment surface)，推測出生產邊界 DEA法的相對效率衡量係建立在柏拉圖最適邊界(Pareto optimal frontier)之效率觀念上。 (滿足柏拉圖最適邊界者就是最有效率的) 生產邊界衡量效率 營運效率分析為例 例，以營業額和生產量作為衡量的兩項產出屬性 以員工人數作為唯一投入屬性，繪出生產曲線 營運效率分析為例 在不增加員工數的情況下 出現在柏拉圖最適邊界的A,B,C,D ，唯有減少一個產出項之產量(例如將人力移往生產另一項產出項) ，否則另一個產出項的產量無法被增加(已被用到極限，無法再被擠出產出)。 例，B的Y2產出高於A，在不增加人力的情況下，若A欲產出與B相同的Y2，只好挪用其生產Y1的人力，也因此使其Y1的產出減少 營運效率分析為例 E,F,G,H若欲提高產品，並不需增加投入或犧牲部份產出 例如可就現有投入人力努力改進就可以提高產出 因此，表示其目前未達最佳效率(還可以再擠出產出) 營運效率分析為例 落在柏拉圖最適邊界的工