基于动态非合作博弈超效率DEA的成本补偿激励方法研究

作者：戴前智; 徐晓迟; 雷西洋; 赵茜

来源：中国管理科学, 2023, 31(12): 185-192.

DOI：10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2022.1859

• 成本补偿
• 非合作博弈
• 数据包络分析
• 激励
• 绩效改进

实践中，管理者常面临的一个问题是如何通过成本补偿的方式有效地激励决策单元（DMU）主动改进绩效，这种问题常见于垄断行业和公益性服务行业的成本监审和价格形成机制中。现有成本补偿激励研究对DMU的正向激励不足，同时也未考虑到DMU间在面临利益关系时常出现的非合作博弈关系。因此，本文将动态非合作博弈与超效率DEA相结合，提出一种具有双向激励效果的动态博弈超效率DEA算法，论证了算法的收敛性、最优解具有唯一性且是纳什均衡点，并将所提出的方法应用到2016-2019年我国某电网集团25个省级电网企业中，验证了方法的有效性。研究结果表明：1）各地区电网企业的运营效率有显著差异，效率改进动力不强；2）本文提出的成本补偿方案能够同时对不同效率表现的DMU产生正向激励或负向激励，论证了本文方法有助于加强DMU主动改进绩效的动机。研究进一步丰富和拓展了成本补偿激励问题的DEA理论研究，为相关管理者提供了一个有效的管理工具。