توضیحات از متن فایل

این روش در ابتدا با تز دکتری رودز مطرح شد که در آن پیشرفت تحصیلی مدارس امریکا در سال 1978 مورد ارزیابی قرار گرفته بود که در همین راستا این تکنیک برای رتبه‌بندی دانشکده‌های اقتصاد انگلستان نیز مورد استفاده قرار گرفت که اساس آن بر اساس مدلی بود که فارل در سال 1957 برای ارزیابی کارایی با استفاده از روشهای غیر پارامتری مطرح کرده بود. چارنز رودز و کوپر مدل اولیه فارل راکه چند ورودی و یک خروجی داشت را توسعه دادند و نام آن را CCR گذاشتند و در سال 1984نیز مدل BCC توسط بنکر، چارنز و کوپر ارائه شد. (آزادی و فتائی، 1389 : 22)

تعریف تحلیل پوششی داده‌ها: تکنیکی جهت محاسبه کارایی نسبی یک مجموعه از واحدهای تصمیم گیرنده در مقایسه با یکدیگر با استفاده از یک برنامه ریاضی می‌باشد.

تعریف ورودی: در تحلیل پوششی داده‌ها عاملی است که با افزایش آن با حفظ تمام عوامل دیگر کارایی کاهش یافته و با کاهش آن با حفظ تمام عوامل دیگر کارایی افزایش می‌یابد.

تعریف خروجی: در تحلیل پوششی داده‌ها عاملی که با افزایش آن با حفظ تمام عوامل دیگر کارایی افزایش یافته و با کاهش آن و با حفظ تمام عوامل دیگر کارایی کاهش می‌یابد.

واحدهای تصمیم گیرنده (DMU): واحدهایی هستند که یکسری ورودی را دریافت و پس از فرایند خروجی خارج می‌کنند.

(کیم و لی، 2011 : 57)

2-1-17- مدل‌های تحلیل پوششی داده‌ها

در روش DEA برای هر یک از واحدهای غیرکارا، یک واحد کارا یا ترکیبی از دو یا چند واحد کارا به عنوان مرجع و الگو معرفی می‌گردند. از آنجائیکه این واحد مرکب (ترکیب دو یا چند واحد کارا) ضرورتاً در صنعت وجود نخواهد داشت، به عنوان یک واحد مجازی کارا شناخته می‌شود. یکی از مزایای DEA یافتن بهترین واحد مجازی کارا برای هر واحد واقعی (چه کارا و چه غیر کارا) می‌باشد. چنانچه واحدی کارا باشد، مجموعه مرجع آن واحد مجازی کارا خود این واحد خواهد بود. سهم هر یک از واحدهای کارا در تشکیل واحد مجازی کارا برای یک واحد غیرکارا بستگی به وزن (λ1 , λ2 ,... λn) λ دارد که توسط روش DEA برای هر یک از بنگاههای کارا محاسبه و ارائه می‌شود. (شعبانی و همکاران، 1389)

تکنیک DEA دارای چهار مدل اصلی می‌باشد:

1- مدل بازگشت به مقیاس (CRS): این مدل که اولین روش DEA است، توسط چارنز، کوپر و رودز در سال 1978 ارائه شد. این مدل را برخی اوقات با حروف CCR می‌شناسند که برگرفته از نام این سه پژوهشگر است. در این مدل با تغییر یک واحد در ورودیها، خروجیها نیز با نسبت ثابت (کاهشی یا افزایشی) تغییر می‌کنند. در واقع شیب تابع تولید در این مدل ثابت است.

2- مدل بازگشت به مقیاس متغیر(VRS) : این مدل توسط بانکر، چارنز و کوپر در سال 1984 ارائه شد و اغلب با حروف BCCشناخته می‌شود. این مدل در مواقعی استفاده می‌شود که مقیاس گذاری یکسان بالاتر و پائینتر از حداکثر مقداری که برای هر یک از ورودیها و خروجیها مشاهده شده است، امکانپذیر نباشد. در این مدل با تغییر یک واحد در ورودیها، خروجیها با نسبت متفاوتی تغییر می‌کنند. این تغییر میتواند کاهشی یا افزایشی باشد. شیب تابع تولید در این مدل متغییر است.

3- مدل بازگشت به مقیاس افزایشی(IRS) : در این مدل با تغییر یک واحد در ورودیها، خروجیها با نسبت افزایشی تغییر میکنند. شیب تابع تولید در این مدل افزایشی است و بنابراین گاهی کارائی تکنیکی ورودی محور بیشتر از کارائی تکنیکی خروجی محور است و بالعکس.

4- مدل بازگشت به مقیاس کاهشی(DRS) : منظور از بازگشت به مقیاس کاهشی این است که با تغییر یک واحد در ورودیها، خروجیها با نسبت کاهشی تغییر میکنند. شیب تابع تولید در این مدل کاهشی است. (قیصری، 1386)

توضیحات: فصل دوم پژوهش کارشناسی ارشد و دکترا (پیشینه و مبانی نظری پژوهش)

• همرا با منبع نویسی درون متنی به شیوه APA جهت استفاده فصل دو پایان نامه
• توضیحات نظری کامل در مورد متغیر
• پیشینه داخلی و خارجی در مورد متغیر مربوطه و متغیرهای مشابه
• رفرنس نویسی و پاورقی دقیق و مناسب

• منبع : دارد (به شیوه APA)
• نوع فایل: WORD و قابل ویرایش با فرمت doc

قسمتی از مبانی نظری متغیر:

تحلیل پوششی داده ها

تلاش برای تابعی کردن رابطه بین نهاده ها ستاده ها و تعیین حداکثر ستاده قابل حصول از نهاده ها، منجر به طرح توابع تولید پارامتری در سیر مطالعات اقتصادی گردید. توابعی مانند کاب-داگلاس، لیون تیف، کششی ثابت و ... در نظریه های اقتصاد خرد با این انگیزه ایجاد شده­اند. پیش فرض تابعی در عمل به دلیل پیچیدگی تبدیل نهاده­های متفاوت به ستاده­های نامتجانس و مختلف به خصوص با پیچیدگی نقش عوامل

جدید، در سازمان­های کنونی غیرعملی به نظر می­رسد(فارسیجانی و آرمان و حسین بیگی و جلیلی^[1]، 1390).

یکی از روش­های غیرپارامتری، جهت اندازه­گیری کارائی و بهره­وری واحدهای اقتصادی، روش تحلیل پوششی داده ها است که اولین بار بنکر، چارنز و کوپر^[2] در سال 1974، مفاهیم و مدل­CCR را ارائه دادند. در واقع تحلیل پوششی داده­ها یک مدل برنامه­ریزی خطی برای داده­های مشاهده شده می­باشد که روش جدیدی برای تخمین تجربی مرز کارایی را فراهم می­کند. منظور از DMU واحد سازمانی یا یک سازمان مجزاست که توسط فردی به نام مدیر یا رئیس و یا مسئول اداره می­شود به شرط آنکه آن سازمان دارای فرایند سیستمی باشد بعنی تعداد عوامل تولید به کار گرفته تا تعدادی محصول به دست آید. ماهیت تجربی و نداشتن مفروضات دست و پاگیر، سبب استفاده از تحلیل پوششی داده­ها در تخمین مرز کارایی است(حمزه پور و محمدی^[3]، 1391).

تحلیل پوششی داده ها یک روش برنامه ریزی ریاضی برای ارزیابی کارایی واحدهای تصمیم­گیرنده است که چندین ورودی و چندین خروجی دارند. اندازه­گیری کارایی به دلیل اهمیت آن در ارزیابی عملکرد یک شرکت یا سازمان همواره مورد توجه محققین قرار داشته است(خواجوی و همکاران ، 1384). در واقع تحلیل پوششی داده‌ها، مفهومی از محاسبة ارزیابی سطوح کارایی در داخل یک گروه از سازمان را نشان می‌دهد که کارایی هر واحد در مقایسه با تعدادی از واحدها که دارای بیشترین عملکرد هستند محاسبه می‌شود(Matrin &Kocher&Sutter^[4]., 2000). این تکنیک، مبتنی بر رویکرد برنامه‌ریزی خطی است که هدف اصلیآن ، مقایسه و سنجشکارایی تعدادی از واحدهای تصمیم‌گیرندة مشابه است که تعداد ورودی‌های مصرفی و خروجی‌های تولیدی متفاوتی دارند. این واحدها می‌توانند شعب یک بانک، مدارس، بیمارستانها، پالایشگاهها، نیروگاه‌های برق، ادارات تحت پوشش یک وزارتخانه ویا کارخانه‌های متشابه باشند. منظور از مقایسه و سنجش کارایی نیز این است که یک واحد تصمیم‌گیرنده در مقایسه با سایر واحدهای تصمیم‌گیرنده، چقدر خوب از منابع خود در راستای تولید استفاده کرده است(فارسیجانی و همکاران ، 1390). در این روش با استفاده از مدل­های برنامه­ریزی ریاضی، مرزی متشکل از شرکت­هایی با بهترین کارایی نسبی به دست می­آید و این مرز، معیاری برای ارزیابی و ارائه راهکارهای بهبود عملکرد سایر شرکت­ها، قرار می­گیرد.در این روش بدون نیاز به داشتن تابع تولید، با استفاده از یک مرز تولید غیرپارامتری می­توان کارایی را به صورت نسبی مورد سنجش قرار داد. (میرغفوری و همکاران، 1390).

در سال 1957، فارل با استفاده از روشی مانند اندازه گیری کارایی در مباحث مهندسی، به اندازه­گیری کارایی برای واحد تولیدی اقدام کرد. موردی که فارل برای اندازه گیری کارایی مدنظر قرار داد، شامل یک ورودی و یک خروجی بود(Farrell^[5], 1957). چارنز، کوپر و رودز دیدگاه فارل را به واحدهای با ورودی­ها و خروجی­های چندگانه توسعه دادند و الگویی را ارائه کردند که توانایی اندازه­گیری کارایی با چندین ورودی و خروجی را داشت. این الگو تحت عنوان تحلیل پوششی داده ها نام گرفتو مدل CCR نامیده شد و اول بار در رساله دکترای ادوارد رودز و به راهنمایی کوپر تحت عنوان ارزیابی پیشرفت تحصیلی دانش آموزان مدارس ملی آمریکا در سال 1976، در دانشگاه کارنگی مورد استفاده قرار گرفت(Charnesand et al., 1978).شکل اولیه این مدل نمی­توانست واحدهای کارا و کارای ضعیف را از هم تشخیص دهد. با گسترش مطالعات در این زمینه دو روش اصلی برای رفع این مشکل ایجاد شد که روش اول بر پایه محدودکردن وزن­های uو v مدل CCR استوار بوده و روش دوم با افزودن واحدهای فرضی با ورودی­ها و خروجی­های فرضی به واحدهای مشاهده شده عمل می­کند(علیرضائی و کشوری و خلیلی^[6]، 1385). دیسون و تاناسولیس(Dyson and et al^[7]., 1988) نمونه­ای از روش اول و تاناسولیس و آلن(Thanassoulis & Allen^[8],1998) نمونه­ای از روش دوم ارائه کردند.

[1]فارسیجانی، حسن؛ آرمان، محمدحسین؛ حسین بیگی، علیرضا؛ جلیلی، اعظم

[2]Banker,R.D.,Charnes,A.,&Cooper,W.W

[3]حمزه پور، مهدی؛ محمدی، روح اله

[4]Martin D.H., G.Kocher and M. Sutter

[5]Farrell, M. J

[6]علیرضایی، محمدرضا؛ کشوری، ابوالفضل؛ خلیلی، مسعود

[7]Dyson, R. G., &Thanassoulis, E

[8]Thanassoulis, E., & Allen, R