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数据包络分析在医院效率评价中的应用
目前,评价医院效率的常用方法主要有两种,即比率分析法和计量经济学中生产函数法.这两种方法的缺陷在于前者不适用于多投入、多产出决策单元的评价,而后者是把回归估计出的生产函数作为佳实际生产前沿面(Best Practice Production Frontier,BPPF),但它并不是实际的BPPF,因为它只代表的是决策单元的平均值,而不代表优值.而数据包络分析(Data Envelopment Analysis,DEA),则是运用优化技术,对具有多投入、多产出的决策单元作评价.并且能够得到有效的BPPF,是一种多目标决策方法.该方法是由美国运筹学家Charns等人于1978年提出的,它不仅能够计算出决策单元之间的相对效率,而且也能为低效率单元指出投入过剩或产出不足的指标[1].
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数据包络分析法在医院临床科室相对效率评价中的应用
数据包络分析(data envelopment analysis, DEA)是著名运筹学A.Charnes 和W.W.Cooper 等学者1978 年在" 相对效率评价" 概念基础上发展起来的一种新的非参数分析方法,其实质是根据一组关于输入、输出指标的观察值来估计生产前沿面并以之进行综合效果评价,从而得出哪些单位投入过大、产出过小的意见~([1]).它不仅能够计算出决策单元之间的相对效率,而且也能为低效率单元指出投入过剩或是产出不足.
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DEA方法应用于医院效率评价的研究进展
数据包络分析(data envelopment analysis,简称DEA)是美国著名数学家和经济管理学家A.Charnes和W.W.Cooper等人开创的,是运筹学的一个新领域[1],它是将数学、经济、管理的概念与方法相结合,是研究具有相同类型的部门(或单位)间的相对有效性的一种十分有用的综合评价方法,是处理多目标决策问题和多投入多产出生产前沿面的有力工具,其评价依据是根据决策单元的投入数据和产出数据来评价决策单元的效率,即所谓评价决策单元之间的相对有效性.