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杜娟: 作品数：10 被引量：129H指数：6; 供职机构：同济大学经济与管理学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金中国博士后科学基金上海市“科技创新行动计划”更多>>; 相关领域：经济管理社会学环境科学与工程自然科学总论更多>>

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基于数据包络分析松弛变量的排序方法被引量：7: 2014年; 为协助管理层更加全面充分地评价所有决策单元(decision making unit,DMU)的绩效表现,提出一种新的基于松弛变量和(有效)DMU影响力的排序方法。根据数据包络分析中关于松弛变量的研究,定义了直接使用投入-产出松弛变量来计算的δ-效率值,将所有DMU分为δ-有效和非δ-有效两类。依据δ-效率值大小来区分和排列非δ-有效DMU;同时对于δ-有效DMU,考虑将其从参考集中剔除后,利用δ-效率值的变化来度量其对其它DMU的影响程度,根据影响程度的大小可以有效区分那些被传统模型定义为有效的DMU,实现所有DMU的排序。通过对算例和实际应用的计算比较,提出的排序方法展现了较高的可操作性,实现了比较好的区分效果和相对合理的排序结果,可以为决策者提供有效的决策支持。; 杜娟霍佳震梁樑; 关键词：排序数据包络分析

规模收益可变下中国环境全要素生产率变化——基于改进的Malmquist-Luenberger指数: 基于数据包络分析(DEA)的Malmquist-Luenberger指数在测算交叉时期的生产率变化时存在着无可行解的问题。已有研究均是在规模收益不变的情况下对Malmquist-Luenberger指数无解进行研究和改进...; 胥敬华杜娟; 关键词：DEA 无解

基于神经网络的汽车供应链风险评估研究被引量：6: 2019年; 汽车供应链具有节点企业多、链条长、节点企业间关联度高、技术和资金密集等特点,在竞争白热化、需求多样化的市场背景下,更易受到不确定因素影响,且风险引发后往往损失巨大。依托上海汽车集团及其合作企业进行问卷调查,创造性地将机器学习领域的反向传播神经网络运用于潜在风险因素的重要程度评价,结果显示高风险指标集中于供应商和制造商两段,其中制造商的生产风险、意外风险和财务风险以及供应商的战略风险对汽车供应链整体风险的影响最为显著。不仅从理论上丰富了供应链风险管理的技术方法,同时以中国最大汽车集团——上汽集团的风险评估状况为典型代表,为中国汽车产业供应链的风险防范和安全运转提供具有实践意义的操作建议和决策支持。; 潘盟张建同陈晓东杜娟; 关键词：供应链风险评估汽车供应链

基于DEA-Tobit模型的上海市公立医院患者满意度影响因素研究被引量：13: 2020年; 目的以2018年上海市59家公立医院的患者满意度为研究对象,对其影响因素进行分析,检验各因素对满意度的影响程度。方法在医院运营效率、医疗服务能力和患者治疗成本三个维度上选择影响患者满意度的潜在指标,运用Tobit回归方法进行分析。结果患者满意度与医院运营效率呈现显著负相关关系,而与反映医疗服务能力和患者治疗成本的指标无显著相关关系。结论通过对患者满意度影响因素的研究,医院在实践中应合理平衡资源转化效率和患者就医体验,建议从人文关怀、就医流程等方面进一步优化。; 杜娟崔书红高红; 关键词：患者满意度数据包络分析 TOBIT回归

交互式多属性群决策评价方法研究被引量：20: 2016年; 针对多属性群决策中属性指标权重的确定,将群体看作由多个被评价且参与权重决策的独立成员组成,提出一种交互式迭代算法,以均等属性权重为起点进入迭代过程,每一次迭代在当前给定的权重参数下求解含参规划模型并计算得到新的权重参数。迭代过程终止于任一群成员在相邻两次迭代的参数权重下加权综合属性值的绝对差异控制在非阿基米德无穷小量以内,此时使用的参数权重即为各属性的最优权重。实际迭代计算过程以及属性指标权重由所有群体成员共同参与和决定,故可以认为最终优化和选择结果为绝大部分成员所接受并满意。通过一个算例以及一个关于研发项目选择的实例,说明该交互式群决策评价方法的可行性和有效性。; 杜娟霍佳震; 关键词：群决策

基于数据包络分析的中国城市创新能力评价被引量：61: 2014年; 针对城市创新能力的应用背景,构建了重点城市创新能力的评价指标体系,其中包括人才培养和科技创新两个创新阶段,提出了综合考虑共享投入和分阶段产出的两阶段数据包络分析模型,对国内52座重点城市的总体和单阶段的创新能力进行了有效评价和区分。研究结果发现,长三角和珠三角区域的创新能力在全国范围内具有优势,而创新效率相对较低的城市主要分布于中部、西南和西北的部分地区。实证分析为这些城市进一步提高自身的科技创造和研发创新水平提供重要的参考价值和指导意义。; 杜娟霍佳震; 关键词：城市创新能力

基于成本优化的中国省际碳减排目标分配被引量：7: 2022年; 中国政府大力提倡生态文明建设,重要措施之一是建立全国碳交易市场。如何将全国碳减排目标分摊到各省区从而确定初始排放配额,则是确保碳交易市场有序运行的前提和基础。在效率分析的理论框架下,对每一省级区域拟合出其GDP损失与二氧化碳减排量之间的回归方程。将减排引起的GDP下降视为减排成本,提出一种优化全国整体减排成本的规划方法,实现对碳减排总目标的省际分配、制定区域低碳发展目标。分摊结果显示了方法的有效性和易操作性,表明不同区域承担与其经济发展、产业结构、能源消费等现状相符合的减排任务;逐步回归分析下,GDP、人均GDP、二氧化碳排放量、第二产业比重和第三产业比重五个因素对于减排目标分配结果均具有显著影响。; 杜娟潘盟汪云峰; 关键词：二氧化碳减排排放配额减排成本方向性距离函数

规模收益可变下中国环境全要素生产率变化-基于改进的Malmquist-Luenberger指数被引量：6: 2016年; 基于数据包络分析(DEA)的Malmquist-Luenberger指数在测算交叉时期的生产率变化时存在着无可行解的问题。已有研究均是在规模收益不变的情况下对Malmquist-Luenberger指数无解进行研究和改进。然而这种改进方法未能解决规模收益可变情况下Malmquist-Luenberger指数无解的问题。借鉴超效率的无解问题,提出了规模收益可变情况下Malmquist-Luenberger指数无解的改进方法。应用改进后的模型测算1999-2013年间中国环境全要素生产率(ETFP)的变化,结果表明考虑环境指标后,在规模收益可变的假设前提下,中国30个省份在1999-2013年间的环境全要素生产率处于停滞或者小幅下降状态,通过对指数的分解得出技术进步对我国环境经济效率提升有促进作用。; 胥敬华杜娟; 关键词：DEA 无解

基于数字经济要素组合的绿色全要素生产率提升: 2025年; 数字经济战略的深入实施改变了传统的生产与消费结构,促进产业数字化转型成为驱动中国经济高质量可持续发展的关键动力。聚焦于准确衡量区域绿色全要素生产率的增长水平、找寻数字经济赋能区域绿色全要素生产率的最优提升路径,本文构建了考虑非期望产出的改进EBM模型,并结合Malmquist指数测算了中国各省级行政区2016-2020年绿色全要素生产率指数,进一步运用模糊集定性比较分析方法,探索数字经济多个层级要素驱动绿色全要素生产率提升的组态效应。研究结果表明,中国各省市的绿色全要素生产率逐年增长,技术进步是影响生产率变动的主要因素;绿色全要素生产率水平具有地域差异性,中部地区增长最快,东北与东部地区次之,西部地区则增长相对缓慢;数字经济驱动绿色全要素生产率高增长组态共有六种,进一步可归纳为“数字平台驱动型”、“数字产业驱动型”、“数字金融-数字产业驱动型”和“数字金融-数字平台驱动型”四项协同提升路径。本研究为国家因地制宜发展数字经济、稳步推进“双碳”进程提供价值参考和理论依据。; 杜娟张子承王熠; 关键词：数字经济绿色全要素生产率非期望产出

基于交互式迭代算法的中国碳减排目标分配研究被引量：9: 2018年; 众所周知,温室气体的大量排放会引起气候变化和全球变暖等环境问题。其中,二氧化碳作为影响最大的温室气体,主要产生于人类活动。应对气候变化需要来自于全球各个国家的共同行动与努力。作为经济高速发展的发展中国家,中国已于近几年成为世界最大的能耗国和碳排放国。为积极应对温室效应,中国政府计划采取强有力的政策措施,实现节能减排并逐步建立全国碳交易市场。为确保应对气候变化国家方案的切实贯彻实施,如何将全国碳减排目标在各省份间进行合理分配,至关重要。在效率分析的理论框架下,借助于方向性距离函数评价含有非期望产出（碳排放）的绩效表现,在此基础之上提出一种交互式迭代算法,合理有效地将全国碳减排总目标分摊为各省级目标。; 杜娟胥敬华; 关键词：碳减排可持续发展方向性距离函数

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