管理績效評估：資料包絡分析法(附勘誤) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 績效評估
• 數據包絡分析
• 管理學
• 效率分析
• 運營管理
• 決策分析
• 經濟學
• 計量經濟學
• 統計學
• 優化模型

　　績效是描述組織運作結果之整體觀念，績效評估則為管理控製之必要程序。經由績效評估建立有效的迴饋係統，可達成良性的管理循環，進而改善資源之使用效率，提高組織績效。如何正確而閤理的評估組織績效，實為管理上極重要的課題。

　　溯自1978年Charnes等人發錶資料包絡分析法(DEA)，開創瞭組織績效評估的新方法以來，DEA在管理領域上的應用已不計其數。本書作者對DEA的研究頗有心得，由簡入深有係統的介紹DEA的各種模式及其應用。尤其書中所舉案例，都是作者以颱灣為應用對象並發錶於國際學術期刊的創作，兼具有本土化與國際化的特色。

　　本書是從事管理績效評估學術研究與實務運作值得閱讀的專書，不僅適閤一般大學研究者，亦適閤政府部門及産業界對組織績效負督導與管理責任的決策人員。

數據驅動的決策優化：現代管理中的前沿工具與實踐 本書深入探討瞭在復雜多變的市場環境中，組織如何通過科學、量化的方法來評估其運營效率、優化資源配置，並最終實現戰略目標。它聚焦於一係列先進的分析技術和管理工具，旨在為企業管理者、決策者以及研究人員提供一套係統化的、可操作的框架，以應對日益增長的績效評估需求。 第一部分：績效評估的基石與挑戰 本部分首先勾勒齣當前管理環境中績效評估所麵臨的嚴峻挑戰。在信息爆炸和全球化競爭的背景下，傳統的、基於主觀判斷或單一財務指標的評估方法已顯得力不從心。組織需要更精細、更全麵的視角來衡量其投入（如人力、資本、技術）與産齣（如效率、服務質量、創新能力）之間的關係。 我們將詳細闡述績效評估的理論基礎，包括目標設定理論、平衡計分卡（BSC）的核心思想，以及如何將這些理論框架轉化為可衡量的操作指標。重點在於構建一個多維度的評估體係，確保評估的全麵性和客觀性。此外，本書還將分析在跨部門協作、項目管理以及供應鏈優化等具體管理場景中，如何有效識彆和量化關鍵績效驅動因素（KPIs）。 第二部分：量化分析工具箱：效率測量的核心方法 本部分是全書的技術核心，詳細介紹瞭用於量化評估效率和相對優勢的數學模型和統計方法。這些工具超越瞭簡單的比率分析，提供瞭對生産前沿的精確刻畫能力。 1. 隨機前沿分析（Stochastic Frontier Analysis, SFA）： SFA 方法論被係統地引入，用以區分“不可避免的隨機誤差”與“可改進的無效率”成分。本書將剖析 SFA 模型的理論結構，包括其對誤差項的假設（如半正態分布或指數分布），並展示如何利用麵闆數據或截麵數據對特定組織單位（如銀行分行、醫院科室或製造車間）的生産或成本效率進行估計。應用實例將涵蓋對服務業效率的深入剖析，強調如何處理非生産性投入（如管理費用、監管閤規成本）對效率評估的影響。 2. 統計質量控製與過程改進： 本章重點關注過程的穩定性與質量保證。我們將講解六西格瑪（Six Sigma）的DMAIC（定義、測量、分析、改進、控製）方法論，並結閤統計過程控製（SPC）圖錶，如 $ar{X}-R$ 圖和 $P$ 圖，來監控運營的變異性。特彆強調的是，如何將質量控製的理念融入到戰略績效的日常管理中，確保長期績效的穩健性。 3. 決策分析與情景模擬： 在麵對不確定性時，決策分析的重要性日益凸顯。本書介紹如何構建決策樹和使用濛特卡洛模擬技術，對不同資源分配方案或市場進入策略的預期結果進行風險評估。這部分內容側重於將復雜的、包含多重約束和概率事件的決策問題轉化為可計算的模型，從而支持管理層做齣更具前瞻性的選擇。 第三部分：資源配置與優化管理 如何最有效地利用稀缺資源是所有組織永恒的主題。本部分將重點介紹在資源約束下實現最優配置的規劃技術。 1. 綫性規劃與整數規劃（LP & IP）： 本書對綫性規劃的基本原理進行瞭詳盡的闡述，包括建立目標函數、定義約束條件以及理解可行域的概念。通過實際案例，如生産計劃優化、人員排班優化和物流路徑選擇，讀者將學會如何應用單純形法（Simplex Method）或內點法來求解大規模的資源分配問題。當變量必須為整數時（如設備采購數量、員工人數），整數規劃的特殊處理方法和分支定界算法將被深入講解。 2. 動態規劃與網絡流模型： 對於涉及多階段決策的問題，動態規劃提供瞭一種有效的分解與求解策略。我們將展示如何利用貝爾曼方程（Bellman Equation）來構建最優子結構，解決諸如庫存管理、設備更新周期等動態優化問題。同時，網絡流模型（如最大流/最小割問題）將被應用於供應鏈的瓶頸分析和分銷網絡的優化設計中。 第四部分：戰略執行與組織變革管理 績效的最終實現依賴於有效的戰略執行和適應性強的組織結構。 1. 組織學習與知識管理： 本章討論瞭將績效評估結果轉化為組織知識和能力提升的機製。績效數據不應僅僅是報告，而應是學習的催化劑。內容涵蓋知識管理係統（KMS）的設計原則，以及如何利用反饋迴路（Feedback Loops）機製，將評估中發現的係統性問題轉化為流程改進的項目。 2. 變革管理與利益相關者協調： 引入變革管理的框架，如科特（Kotter）的八步法，來指導績效改進計劃的推行。成功的評估改革往往伴隨著組織內部的阻力。因此，如何識彆關鍵利益相關者、溝通評估的價值、並建立激勵機製以確保新流程的采納，成為本節的重點。詳細分析瞭在引入新技術或新評估標準時，如何進行有效的溝通和培訓策略，以最小化對日常運營的乾擾。 結語：麵嚮未來的績效管理體係 本書最後總結瞭構建一個持續改進、數據驅動的績效管理體係的關鍵要素。它強調，高效的績效評估不僅僅是一套工具的應用，更是一種管理哲學——即持續追求卓越和透明化決策的承諾。未來的組織必須能夠快速響應變化，而這本書所提供的分析工具和管理框架，正是實現這種敏捷性和韌性的核心支撐。本書的深度和廣度，旨在為讀者提供一個全麵、實用的知識庫，用以駕馭現代管理實踐中的復雜性。

第一章 緒論
第二章 資料包絡分析法基本模式
第三章 資料包絡分法使用程序
第四章 排序與檢定
第五章 生産前緣分析
第六章 效率前緣移動之衡量
第七章 特殊資料之效率計算
第八章 公營事業民營化之績效評估
第九章 資料包絡分析法應用特殊案例
第十章 未來發展

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從一個理論研究者的角度來看，這本書在DEA方法論的構建上展現瞭作者深厚的學術功底。它係統性地梳理瞭DEA發展的脈絡，並在此基礎上提齣瞭對現有模型的一些優化和改進。書中對不同DEA模型的數學推導過程嚴謹而清晰，對於每一個假設條件和推導步驟都進行瞭充分的論證。我特彆欣賞作者在討論模型局限性時，並沒有迴避問題，而是積極地探討瞭如何剋服這些局限，例如在處理多期數據和動態效率評估方麵的創新性思路。書中關於DEA模型選擇的權衡，以及如何根據研究目的和數據特點來設計模型，提供瞭非常有價值的指導。此外，作者還對DEA與其他評估方法（如迴歸分析、模糊評價等）進行瞭比較，突顯瞭DEA在處理多輸入多輸齣、無明確函數形式的績效評估問題上的獨特優勢。書中引用的參考文獻也相當豐富，為進一步的學術研究提供瞭堅實的理論基礎。這本書的深度和廣度，足以成為DEA領域研究者案頭的必備參考。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計相當樸素，沒有花哨的插圖，這讓我一開始有些猶豫。然而，當我翻開第一頁，撲麵而來的嚴謹學術風格就立刻吸引瞭我。作者在開篇部分就清晰地闡述瞭管理績效評估的重要性，以及傳統評估方法所麵臨的挑戰，為後續引入DEA（資料包絡分析法）奠定瞭堅實的基礎。書中對DEA理論的介紹非常細緻，從最基本的概念，如決策單元（DMU）、輸入和輸齣，到綫性規劃模型在DEA中的應用，都進行瞭深入的剖析。特彆是對於各種DEA模型的選擇和適用場景，作者給齣瞭非常具象化的案例分析，讓我能清晰地理解不同模型之間的細微差彆及其在實際管理問題中的應用潛力。我尤其欣賞作者在解釋復雜數學公式時，並沒有止步於理論推導，而是花費瞭大量篇幅來解讀這些公式的經濟學含義和管理學意義，這對於我這樣並非純數學背景的讀者來說，無疑是極大的幫助。此外，書中穿插的圖錶也設計得非常直觀，有助於理解模型結構和評估結果的解讀。雖然書名聽起來有些專業，但作者流暢的寫作風格和循序漸進的講解方式，讓我在閱讀過程中感到輕鬆且充滿收獲。

评分☆☆☆☆☆

我一直在尋找一種更客觀、更科學的管理績效評估方法，以應對當前復雜多變的商業環境。這本書恰好滿足瞭我的這一需求。它不僅僅是對DEA方法的介紹，更像是一本指導實踐的工具書。書中對於如何收集和整理數據，如何選擇閤適的DEA模型，以及如何對評估結果進行解釋和應用，都提供瞭詳盡的步驟和建議。我特彆關注瞭關於“效率前沿”和“相對效率”的概念，作者通過生動的圖示和實際的案例，讓我深刻理解瞭DEA如何量化和識彆“最佳實踐”，並在此基礎上為低效率的決策單元提供改進方嚮。書中還討論瞭如何處理帶有噪聲和異常值的數據，以及如何通過敏感性分析來增強評估結果的魯棒性。最讓我驚喜的是，作者在書中提供瞭多個不同行業的實際案例，涵蓋瞭銀行、醫院、高校等多個領域，通過這些案例，我看到瞭DEA在不同場景下的強大應用能力，也為我思考自己所在行業的問題提供瞭寶貴的藉鑒。這本書的實用性遠超我的預期，讓我對如何係統性地進行管理績效評估有瞭全新的認識。

评分☆☆☆☆☆

這本書帶給我的不僅僅是理論知識，更是一種思維方式的轉變。在閱讀過程中，我逐漸意識到，傳統的、單一維度的績效評估往往存在片麵性，而DEA方法提供瞭一種全新的視角，能夠更全麵、更客觀地度量決策單元的整體效率。書中對於“數據包絡”這一核心概念的闡釋，讓我理解瞭DEA如何通過構建一個“效率邊界”來衡量相對優劣。我印象深刻的是，作者在分析案例時，不僅僅停留在計算結果上，而是深入挖掘瞭導緻效率差異的原因，並提齣瞭切實可行的改進建議。這讓這本書的學習過程充滿瞭實踐意義。我尤其贊賞書中關於DEA模型的擴展和演變介紹，例如超效率DEA、帶有期望産齣的DEA等，這讓我瞭解到DEA方法的靈活性和適應性。這本書對我理解和應用管理績效評估方法，具有裏程碑式的意義，為我打開瞭新的研究和實踐領域。

评分☆☆☆☆☆

老實說，我一開始是被書名中的“資料包絡分析法”所吸引，因為我在工作實踐中經常遇到一些難以量化的績效指標。這本書給瞭我很大的啓發，它用一種非常接地氣的方式，把一個聽起來很復雜的數學模型解釋得通俗易懂。書中有很多實際操作的指導，比如如何利用Excel或其他軟件進行DEA模型的構建和計算。我尤其喜歡書中關於如何解讀DEA報告的部分，作者詳細說明瞭各個指標的含義，以及如何從評估結果中找齣問題的根源。書中還提供瞭很多避免常見錯誤的建議，這對於初學者來說非常重要。我嘗試著將書中的方法應用到我負責的部門績效評估中，雖然還有一些地方需要摸索，但已經看到瞭初步的效果，比如能夠更清晰地識彆齣部門內部的效率瓶頸，並有針對性地進行改進。這本書不僅教會瞭我一個工具，更重要的是教會瞭我一種思考績效問題的方法。