DEAにおけるDFMモデルを用いた都市行政経営の効率性改善—— 日本における政令指定都市への適用 ——
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概要
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Data Envelopment Analysis (DEA) has become an established approach in the analysis of efficiency problems in both public and private sectors. The aim of this paper is to present a newly developed Distance Friction Minimization (DFM) approach based on the BCC (Banker-Charnes-Cooper) model in order to provide an appropriate efficiency-improving projection model in DEA. In this approach a generalized distance friction will be developed to assist a Decision Making Unit (DMU) in improving its efficiency by a proper movement towards the efficiency frontier surface. Our DFM model is based on a generalized distance friction function and serves to assist a DMU in improving its performance by a proper movement towards the efficiency frontier surface. Standard DEA models use a uniform input reduction or a uniform output augmentation in the improvement projections, but our DFM approach aims to generate a new contribution to efficiency enhancement strategies by deploying a weighted projection function, while it may address both input reduction and output augmentation as a strategy of a DMU. A suitable form of multidimensional projection functions mapping out efficiency improvement is given by a Multiple Objective Quadratic Programming (MOQP) model in conformity with a Euclidean distance. The above-mentioned extended DEA model will be empirically illustrated by using a data set on government-ordinance-designated cities in Japan, where the aim is to increase the efficiency of administration management in these cities, based on various input and output performance characteristics of these cities.JFL classification: C44, C61, H72
- 日本地域学会の論文
著者
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鈴木 聡士
北海学園大学
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鈴木 聡士
北海学園大 大学院工学研究科
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NIJKAMP Peter
Department of Spatial Economics, Vrije University Amsterdam
-
RIETVELD Piet
Department of Spatial Economics, Free University Amsterdam
-
Rietveld Piet
Department Of Spatial Economics Vrije Universiteit
-
Nijkamp Peter
Department Of Spatial Econmics Vrije Universiteit
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NIJKAMP PETER
Department of Regional Economics, Free University
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