Largest size-efficient scale and size efficiencies of decision-making units in data envelopment analysis
数据包络分析中的最大规模有效尺度与决策单元大小效率AI 解读 ↓
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数据包络分析中的最大规模有效尺度与决策单元大小效率
- 研究问题
- 给定决策单元的生产任务，将任务最优分配给多个较小单元，是否能进一步节约投入？这种大小效率与规模效率有何区别？
- 方法与思路
- 作者扩展数据包络分析，将任务拆分后的潜在投入节约纳入评价，引入大小效率概念，并从生产前沿的射线性质分析有效输出尺度。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文区分大小效率与既有规模效率，并证明最大径向大小有效输出尺度的存在；医院应用用于说明这些概念。
- 阅读关注点
- 应核对任务拆分允许的生产组合、大小效率指标的定义，以及最大有效尺度存在的条件，避免混淆径向节约与一般投入节约。
- 阅读边界
- 仅据所给 OpenAlex 版本摘要，无法判断生产集合假设、存在性证明或医院应用结果；效率概念本身不提供任务拆分的因果效果。
原文摘要
This paper extends the usual DEA analysis, which evaluates input savings that could have been effected by a decision-making unit, given its observed task, to inquire into whether even greater savings would be possible if the task were to be optimally apportioned to a number of smaller units. The notion of size efficiency is introduced to measure this potential for further input reductions, and then compared and contrasted to the extant notion of scale efficiency. The existence of a largest radially size-efficient output scale is established as a ray property of the production frontier. An illustrative application to hospitals is described.