效率评价软件(EMS)说明书(DOC)

EMS：效率度量系统用户说明书
内容
1 介绍
2准备投入产出数据
2.1 使用微软Excel文件
2.2 使用文本文件
2.3 非自由处置的投入和产出
3准备权重限制
3.1 使用微软Excel文件
3.2 使用文本文件
4 开始EMS和调入数据
5 运行一个DEA模型
5.1 准备结果格式
5.2 选择技术结构
5.3 选择效率测度
5.4 高级模型选择
6 结果
7 致谢
8声明
1 介绍
效率度量系统（EMS）是基于微软Windows 9x/NT系列的计算数据包络分析效率测度的软件。

这本手册的目的就是介绍这个软件的应用，并非介绍DEA，关于DEA你可以参考下列书籍：
• H. O. Fried, C. A. K. Lovell, and S. Schmidt (1993), The measurement of productive e_ciency: Techniques and applications, Oxford
University Press, New York
• R. F¨are, S. Grosskopf, and C. A. K. Lovell (1994), Pr oduction Frontiers,Cambridge University Press, Cambridge
• A. Charnes, W. W. Cooper, A. Y. Lewin, and L. M. Seiford (1994), Data Envelopment Analysis: Theory, Methodology, and Application, Kluwer Academic Publishers, Dordrecht
• W. W. Cooper, L. M. Seiford, and K. Tone (2000), Data Envelopment Analysis: A Comprehensive Text with Models, Applications, References
and DEASolver Software, Kluwer Academic Publishers, Norwell,
Massachusetts
关于EMS的最新消息、下载和补丁，你可以访问EMS主页：
http://www.wiso.uni-dortmund.de/lsfg/or/scheel/ems/ EMS使用由Csaba M´esz aros编写的计算数值的线性规划求解软件BPMPD，（来源：），它采用的是内点法。

如果在下面的章节中你还有问题没有得到回答或如果你有更好的建议，请发送邮件到：**************************.de
2 准备投入产出数据
效率评价中首先或许是最困难的是决定应该包括那些投入产出数据。

EMS接受微软的Excel文件格式和文本格式。

另外，对于“标准的”投入和产出，EMS 能够处理“非任意处置的”投入和产出，如（数据不被决策单元控制）。

下一部分将描述如何为EMS准备数据文件。

你的分析的大小限于你的计算机内存，理论上对决策单元、投入和产出指标的个数没有限制，虽然对于大规模数据代码没有优化，但我们成功求解了5000个决策单元和40个投入和产出指标的问题。

（如果您有处理过更大规模数据的经验请通知我们）。

2.1 使用微软Excel文件
EMS 接受 Excel 97或更老一点的(*.xls)文件。

投入产出数据应当放在一个表内。

不要在工作表内用公式，表内只包含数据。

EMS需要下列数据格式：
工作表的名称必须是“Data”
第一行包含投入产出名称，首先是投入，然后是产出
投入的名字必须包含字符串“{I}”.
产出的名字必须包含字符串“{O}”.
第一列包含决策单元的名字
2.2 使用文本文件
对于那些喜欢其他电子制表软件而不是微软Excel的用户，EMS也接受平常的文本文件(*.txt)，为了正确的读取文本文件需要schema.ini文件，它包含一些格式信息，使用文本文件下列下面的操作是必须的：
将schema.ini放在你要使用的文本文件相同的目录内。

将schema.ini改变为“[Yourfile.txt]”， Yourfile是你的文件名。

包含投入产出数据的文本文件应满足下列条件：
列由Tabs.键分隔，两列之间只能有一个Tabs.键，而在文件的其他地方没有Tabs.键（如结尾），你可以通过文本编辑器将Tabs.键变为“可视”来进行检查。

投入的名字包含字符串“{I}”.
产出的名字包含字符串“{O}”.
第一列包含决策单元的名字
比较例子EXAMPLE.TXT文件。

.
2.3 非任意处置的投入和产出
EMS接受非任意数据，只要数据文件中相应输入名称包含“{IN}”而非“{I}”，或相应输出名称包含“{ON}”而非“{O}”。

EMS 计算效率评价值（即与有效前沿面的差距）时，并不改变非自由处置数据的值。

也就是说，只计算非自由处置固定输入输出为“正常”（任意）情况下的差距。

文献：EMS利用了R. D. Banker和R. C. Morey的思想(1986), 外部固定输入输出条件下的效率分析，运筹学，34, 513–521。

也参考了下面这篇文章的总的看法：M. Staat (1999), 处理非任意变量的若干方法：效率分数及解释的隐含意义，In G. Westermann（编辑），服务领域的数据包分析，23–50页, Gabler, Wiesbaden。

3.设定权重约束条件
你可以定义权重约束公式W(p, q) ≥ 0, 这里 p 指输入权重向量， q 指输出权重向量（或影子价格）。

从而可以合并“锥面比率”约束条件和“可行域”约束条件。

举例：假设有3个输入和2个输出，若约束条件是 p1≥ p2，那么权重约束矩阵W 中的相应行就是 (1 −1 0 0 0)；如果另外代入边际比率约束如 0.3≤q1/q2 ≤3,可以将之转化为两个约束条件：
q1 −0.3q2 ≥0 和 -q1 + 3q2≥ 0，对应矩阵W中的行 (0 0 0 1−0.3)和 (0
0 0−1 3)。

这样，本例得出矩阵W如下：
如同输入输出数据一样，EMS 接受MS 表格和TXT 文本文件中的权重约束数据W 。

3.1 使用 MS 表格文件
EMS 接受Excel
97（或更老版本）文件(*.xls)。

权重数据应汇总在一个工作表中。

不要使用表中公式，它仅包含纯数据，其他一概不包含。

EMS 需要以下的数据格式：
• 工作表名称必须是“权重”。

（它可以与其他表如“数据”表等包含在同一文件内，也可另选其他文件）
• 第一行（输入输出名称）必须与相应的数据表一致
• 第一列包含每个约束的名称
比较：范例文件EXAMPLE.XLS
3.2 使用文本文件
如果文本文件中有W, 那就要象处理输入输出数据那样：首先把schema.ini 文件列入文本文件目录并修改，如：把“[Yourweightfile.txt]”换成你自己的文件名称。

包含W 的文本文件应确保符合下列条件：
• 列之间用制表符分开
• 第一行（输入输出名称）必须与相应的输入输出数据文件一致
• 第一列包含每个约束的名称
比较：范例文件 WEIGHTS.TXT.
文献：参考主要观点：R. Allen, A. Athanassopoulos, R. Dyson 和 E. Thanassoulis (1997), 数据包分析中的权重约束和权值判断：演进、发展和未来方向，运筹学年报，73, 13–34。

4 启用EMS 和数据调入
如果已经准备好了上述Excel 和（或）文本文件格式的数据，你可以点击启1 −1 0 0 0
0 0 0 1 0.3 0 0 0 −1 3
用程序文件夹中的 EMS 。

现在将EMS
与数据相联：输入输出数据可以按Ctrl+0调入。

如果你选择了合适的文件名，那么EMS
也会搜索并与文件相联。

对于有上千个DMU 的大型
DEA 评价，可能会需要几秒钟。

联接能成功：
• 如果文件名出现在状态栏里（在EMS 窗口底部）并且
• 沙漏标志消失
EMS 不显示你的数据！如果想编辑数据，应打开Excel 中的或文本编辑器里的数据
文件并进行编辑。

保存修改内容（不必关闭文件）并按(Ctrl+0) 再次向EMS 调入。

EMS 通常从硬盘上调入文件版本。

按Ctrl+W 来调入包含矩阵W 的文件（菜单文件→调入权重约束），当文件成功调入后，文件名出现在状态栏里（如同输入输出数据文件）。

5 运行DEA 模型
运行DEA 模型前，确认bpmpd.par 文件与数据文件在同一文件夹内！
5.1 设计计算结果的格式
Ctrl+F (菜单 DEA→格式) 将出现在格式对话框里。

在这儿，你可以定义小数点后的位数，EMS 计算出的结果将出现在结果表中。

进而，你可以决定是否：
纯投入产出权重（影子价格）pi 和 qj 应当被显示（选择纯权重）或
“实际的输入和输出”，权重同输入和输出进行了相乘pi · x i0, qj · y j0（选择的实际输入输出）
上面这些应当在结果表中显示出来。

4. 2选择一个技术结构
Ctrl+M (菜单DEA ! Run model)将显示一个对话框，你可以在那里限定你所计算的模型
凸的和非凸包络
规模收益不变，可变，非增或非减
5．3选择一个效率度量
一个效率测度量化了到技术有效前沿面的的距离。

EMS 可以计算面向投入的、面向产出的和非面向的距离。

一个面向投入的测度量化了在保持产出不变情况下投入的必要减少量，
对称的，一个面向产出的测度量化了在保持投入不变情况下产出投入的增加量。

一个非面向的量化了同时的投入减少和产出的增加。

实际中应用选择哪个标准主要取决于3个标准：
“初始” 的解释，如关于投入产出效率值的意义
对偶解释，如关于投入产出价格效率值的意义
效率度量的公里化特性：如单调性，单元不可变性，效率的指示性和一致性。

大多数度量都同这些标准相似，当测度如下定义时，在这本手册里这些不同只是简单的提到。

T 指效率，(Xk, Y k)指被评价的决策单元的投入产出数据。

径向的：这种测度（a.k.a. Debreu-Farrell-测度或 CCR/BCC 测度的径向部分）指所有的相关因素按相同比例的必要提高量。

它的面向有一个很好的价格解释（成本减少/价格增加）但它并不指Koopmans 效率
非面向的：})1(,)1(|m ax {T Y X k k ∈+-θθθ
面向投入的： },|m in{T Y X k k ∈θθ
面向产出的：},|m ax {T Y X k k ∈φϕ
参考文献 M. J. Farrell (1957), The measurement of productive efficiency, Journal of the Royal Statistical Society, Series A, 120(3), 253–290.
额外的：这种测度量化了绝对提高的最大和（投入减少或产出增加由松弛变量度量）它有价格解释（如实际的和最大的利益的差距）和Koopmans 效率指示作用，但它对于测度单元是不变的。

非面向的：}0),(,),(|max{≥∈+-+∑∑t s T t Y s X t s k k i j j i
面向投入的： }0),(,),(|min{≥∈-∑t s T Y s X s k k i i
面向产出的： }0),(,),(|max{≥∈+∑t s T t Y X t k k j j
参考文献：看 A. Charnes, W. W. Cooper, B. Golany, L. Seiford, and J. Stutz(1985), Foundations of Data Envelopment Analysis for
Pareto-Koopmans efficient ，empirical production functions, Journal of Econometrics, 30, 91–107.
如果你要计算权重约束函数∑i i i s w .，你可以这样处理数据：如将每个投入产出乘上相应的权重i w
最大平均：这种测度（a.k.a. F¨are -Lovell or Russell or SBM 量度）量化了相对提高的最大平均（在现有水平下投入减少或产出增加的百分比），它没有直接的价格解释作用，但它是Koopmans 效率和单元不可变的指示器。

符号⊗指两个向量的内积。

))1(,...,)1(;)1(,...,)1(:))1(,)1((11111k n n k k m m k k k Y Y X X Y X φφθθφθ++++=⊗+⊗-
非面向的
}))1(,)1((),0,(|1:1:::max{0000T Y X k k j Y i X i
j Y i i X k j
k i k j k i ∈⊗+⊗-≥++∑∑∑∑>>>>φθφθφθ 面向投入的:}1,),(|1:
:min{00
≤∈⊗∑∑>>θθθT Y X k k i X i i X k i k i 面向产出的：}1,),(|1::max{00
≥∈⊗∑∑>>φφφT Y X k k j Y i j Y k j k j
最小平均：这种测度量化了相对提高量的最小平均，它是弱有效的必要条件。

（弱有效意味着在技术集合中存在一点它在每个投入和产出都好，我们由T ∂取代弱有效集T 。

注意一个弱有效点任意一点提高都满足Koopmans 有效，因而，最小平
均测度也量化了达到Koopmans 有效的最小平均提高量。

它既没有价格解释特点，也不是Koopmans 有效的指示，但它是单元可变的。

非面向的：
}))1(,)1((),0,(|1:1:::min{0000T Y X k k j Y i X i
j Y i i X k j
k i k j k i ∂∈⊗+⊗-≥++∑∑∑∑>>>>φθφθφθ 面向投入的:}1,),(|1:
:max {00
≤∂∈⊗∑∑>>θθθT Y X k k i X i i X k i k i 面向产出：}1,),(|1::min{00
≥∂∈⊗∑∑>>φφφT Y X k k j Y i j Y k j k j
如果选择了“极方向”距离，那么你就可以点选EMS
软件中相应的复选框来计算所谓的“超效率值”。

对于非有效的决策单元，超效率值与上述定义的标准值是一致的；而对于有效的决策单元来说，超效率值意味着使决策单元仍然保持有效，极方向变化的最大范围。

从形式上来说，超效率值的定义类似于标准值，但是待评价的决策单元是被排除在限制条件（比如技术集的定义）之外的。

参见 P. Andersen 与 N. C. Petersen 1993年发表的文章：数据包络分析中有效单元的排序过程（A Procedure for Ranking Efficient Units in Data Envelopment
Analysis ），Management Science ，39，1261–1264。

如果选择了超效率值模型，结果表中就有可能出现某个分值“＝大”的字样。

这意味着无论是投入（面向投入的）增加多少或者产出（产出导向型）减小多少，决策单元将仍然保持有效。

如果调入了带有权重约束的数据，可以通过选中这个复选框来使模型包含权重约束。

（如果这个复选框没有被选中，那么权重约束就会被忽略。

）
5．4 高级模型选项
当打开运行模型对话框（Ctrl+M 或者DEA 菜单中的“运行模型”）后，你可以设置一些下面描述的高级模型选项。

你可以对所有的决策单元进行选择以确定哪些用来计算（评价），哪些用来构造包络线（技术）。

这样可以使计算更加高效。

比如，对于“评价”中选择的每一个决策单元，其分值是在“技术”中选择的决策单元的约束下计算出来的。

这个列表可以用Ctrl+click与 Shift+click进行多项选择
如果调入的数据是用阶段T = 0, ..., t排过序的，也就是说原始数据文件的第一列是下列形式：
DMU 1 T
DMU 2 T
...
DMU n T
DMU 1 T
1
...
DMU n T
1
...
DMU 1 T
t
...
DMU n T
t
那么EMS软件就支持窗口分析和Malmquist指数的计算。

进行窗口分析，你必须指定阶段数量与窗口宽度。

要计算Malmquist指数，你必须指定阶段的数量。

接下来EMS软件就会计算E(t)-T(t+1)。

也就是说，可以根据t+1阶段的决策单元得出的技术有效值来计算t阶段的决策单元。

E(t)-T(t)这个值可以通过宽度为1的窗口分析得到。

对这些值的划分就留在了电子制表软件（Excel）上。

更多细节请参见example.xls的Malmquist工作表。

6、结果
如果计算完成了，EMS软件就会将结果显示在一个表中。

窗口的标题会显示出计算的是哪种模型。

比如，CRS_RAD_IN_WR例子的example.xls文件中就包含了一个DEA模型的结果，该结果基于输入输出数据文件example.xls。

DMU名字。

一个额外的{X}提示这个DMU在构建技术效率时候被排除在外。

一个没值的DMU名字说明这个决策单元被用来构建技术效率但没有被评价。

效率值限定入上。

权重（影子价格）{W}或实际输入/输出权重{V}在DEA!菜单选择。

基准：
对DMU无效的：参考DMU和相应括号中的λ大小。

对DMU有效的：以其为基准的DMU的个数，松弛量{S}或因子{F}。

依据所选择的距离，如极向的和附加测度，松弛量显示出来。

对最小平均和最大平均测度，因子（如_i, _j 限定如上）显示出来。

另外，对于平均最小测度，那些投入产出因子＝1的被显示出来。

（对于非面向的显示0）。

对于非凸（FDH）模型，对每个DMU的，代替权重，被主导的和占主导地位的DMU和它们被显示出来。

结果表可由窗口写字板复制到你的扩展表中：选用编辑菜单！复制你现在的选择(Ctrl+C)或复制整个表(Ctrl+A)。

结果表能够被保持在ASCII文件（文件菜单保存或另存为）
7 致谢
感谢BPMPD的作者Csaba M´esz´aros在EMS开发过程中的支持。

感谢Laurens Cherchye的评价讨论。

8 声明
这里的程序作者对于应用本软件造成的不良后果不负担责任和做保证，但不限于此，即使表达或隐含的，对于特殊目的的合适的隐含保证。

软件提供给你，你应该承担应用它的风险。