最初提出的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)是一種評(píng)估同質(zhì)決策單元(每個(gè)決策單元有相同的投入和產(chǎn)出)的相對(duì)效率的方法。生產(chǎn)力測(cè)量在學(xué)術(shù)研究和實(shí)際企業(yè)中都是一個(gè)重要研究課題。Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)是數(shù)據(jù)包絡(luò)分析中生產(chǎn)力評(píng)估的一種非常有價(jià)值的方法。MPI利用基期的技術(shù)計(jì)算決策單元在不同時(shí)間幀的相對(duì)性能。MPI文獻(xiàn)中的大多數(shù)研究都是基于規(guī)模收益不變的假設(shè)。這意味著任何投入的增加都會(huì)導(dǎo)致產(chǎn)出成比例的增加。一些研究還提到了可變規(guī)模收益的假設(shè),允許模型考慮不同的規(guī)模收益情況,即規(guī)模收益增加,規(guī)模收益減少和規(guī)模收益不變。本文使用的方法是基于規(guī)模收益不變和規(guī)模收益可變的MPI。本研究旨在衡量2008-2009至2015-2016賽季NBA球員的生產(chǎn)力。我們將采用確定性的非參數(shù)邊界。前沿函數(shù)測(cè)量關(guān)于最佳觀察的效率并且對(duì)應(yīng)于優(yōu)化過(guò)程。確定性的非參數(shù)邊界不用假設(shè)生產(chǎn)函數(shù)的具體形式;它們是通過(guò)線性規(guī)劃技術(shù)形成的,例如觀察值的包絡(luò)。落在邊界內(nèi)的公司被認(rèn)為是有效的。使用這種類型的邊界產(chǎn)生的DEA方法,不僅揭示了生產(chǎn)力變化的模式,而且提出了新的解釋以及每個(gè)Malmquist組成部分的管理含義,同時(shí)也確定了特定時(shí)期內(nèi)個(gè)別DMU的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)變。本研究收集了來(lái)自NBA球隊(duì)的覆蓋2008-2009至2015-2016賽季的95名球員的平衡面板數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來(lái)自官方網(wǎng)站(www.basketball-reference.com)。鑒于某些數(shù)據(jù)限制,95名球員只占NBA球員總數(shù)的一小部分(超過(guò)400名球員組成NBA球隊(duì))。因此,這項(xiàng)研究的重點(diǎn)是95名NBA球員,原因有幾個(gè)。首先,這些參與者參與了所有8個(gè)賽季的比賽,他們有足夠的數(shù)據(jù)來(lái)支持計(jì)算。其次,選定的球員是調(diào)查NBA球員生產(chǎn)力增長(zhǎng)的強(qiáng)有力的代表。最后,這個(gè)樣本大小在計(jì)算上是可行的。研究發(fā)現(xiàn)當(dāng)指數(shù)的值高于1時(shí),全要素生產(chǎn)率指數(shù)增長(zhǎng)而增加,而當(dāng)該值在該時(shí)期內(nèi)小于1時(shí),其減少。全要素生產(chǎn)率的分解,技術(shù)變革(TC),技術(shù)效率變化(TEC)也在研究的范圍。技術(shù)效率變化的改進(jìn)被認(rèn)為是“追趕”一詞的轉(zhuǎn)變,而技術(shù)變革的改進(jìn)是最佳實(shí)踐前沿。TEC進(jìn)一步分解為規(guī)模效率變化(SEC)和純技術(shù)效率變化(PTEC)。這種分解提供了有關(guān)NBA球員整體生產(chǎn)力變化來(lái)源的信息。實(shí)證結(jié)果顯示,在2008-09賽季(第1季),2011-12賽季,2012-13賽季,2014-15賽季,每個(gè)賽季每名球員的平均Malmquist指數(shù)優(yōu)于基準(zhǔn),盡管沒(méi)有增長(zhǎng)。而在第2季度,第3季度和第6季,雖然價(jià)值在增長(zhǎng),但價(jià)值卻低于基準(zhǔn)。這些值表明整體NBA球員的生產(chǎn)力都有所提高。關(guān)于審查期間技術(shù)和效率變化的增長(zhǎng),可以看出2009-10年,2010-11年,2011-12年和2014-15年的效率與2008-09年期間的價(jià)值相比有所改善,2012-13和2013-14。TC平均值的增長(zhǎng)在幾乎所有檢查樣本中都是相反的。當(dāng)TC有進(jìn)展時(shí),效率會(huì)降低,反之亦然。MPI在其組件向相反方向移動(dòng)時(shí)呈現(xiàn)接近單元的平均值的方式表明在TFP變化中沒(méi)有占優(yōu)勢(shì)。通過(guò)分解技術(shù)效率變化(TEC),在研究期間,NBA球員主要經(jīng)歷了純技術(shù)效率的提高(管理實(shí)踐的改進(jìn)),而不是最佳規(guī)模的改善。此外,我們還根據(jù)美國(guó)國(guó)家籃球協(xié)會(huì)的分類和世界地理區(qū)域的位置將樣本球員分成小組,以便更全面地了解TFP的總體增長(zhǎng)情況。我們發(fā)現(xiàn),處于小前鋒位置的球員和來(lái)自其他國(guó)家的球員平均經(jīng)歷了顯著更高的生產(chǎn)力增長(zhǎng)。這項(xiàng)研究對(duì)于教練和管理者來(lái)說(shuō),重要的是要考慮到那些關(guān)注球員生產(chǎn)力的重要概念,以使他們能夠被采納和調(diào)整。此外,他們可以改善球員選擇和球員位置分配的決策。
【學(xué)位單位】：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：G841
【文章目錄】：
摘要
Abstract
Abbreviations
Chapter 1: Introduction
    1.1 Motivation and Research gap
    1.2 Research Questions and Objectives
    1.3 Contributions to the Literature
    1.4 Why Basketball
    1.5 Introduction to National Basketball Association （NBA）
    1.6 Definitions of main terms
    1.7 Organization of the thesis
Chapter 2: Review of the Literature
    2.1 Theoretical Foundation
    2.2 Production Function Applications in Sport
        2.2.1 Individual Performance Measures
        2.2.2 Team-based production research
    2.3 Basic DEA Theory
        2.3.1 Basic Terminologies and Concepts
        2.3.2 Inputs and Outputs
    2.4 Basic DEA Models
        2.4.1 The CCR Models
        2.4.2 The BCC Models
    2.5 DEA applications to basketball
Chapter 3: Methodology
    3.1 Malmquist Productivity Index
    3.2 Advantages of Malmquist Productivity Index
    3.3 Decomposition of Malmquist Productivity Index
        3.3.1 Technical Efficiency
        3.3.2 Technological progress
        3.3.3 Scale Efficiency
    3.4 Deriving the MPI based on VRS
Chapter 4: Data Analysis & Results
    4.1 Decision-Making Units （DMUs）
    4.2 Input and Output Measures
    4.3 Data Preparation and Selection
    4.4 Empirical Results
    4.5 Descriptive Information
    4.6 Malmquist Index Values and its components
    4.7 Classification of players according to their Productivity growth
    4.8 Classification of Players by Position and region
    4.9 Productivity Change by both approaches （Input and Output Oriented）
    4.10 Total Factor Productivity
    4.11 Decomposition of TFP Change into TEC and TC
        4.11.1 Technical Efficiency Change （TEC）
        4.11.2 Technological Change （TC）
    4.12 Malmquist TFP index summary of annual means
    4.13 Decomposition of Technical Efficiency Change into SEC and PTEC
Chapter 5: Discussion and Conclusion
    5.1 Discussion of research method
    5.2 Discussion of results
    5.3 Future Research
    5.4 Conclusion and practical implications
References
Appendix 1 Malmquist Index value and its components for NBAplayers
Acknowledgements
Appendix Ⅱ List of Publications

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