基于DEA的黑龙江省商务服务业经营绩效评价实证研究
基于DEA聚类分析方法的企业经营绩效评价
』＝ｌ
∑Ａ ＋ Ｏ Ｓ＝ Ｘ ｏ ∑Ａ Ｓ＝ ０ ｊ ｒ 一 』 ：１
数据包络分 析 （ Ｅ Ｄ Ａ）是美 国运 筹 学 家 Ａ．Ｃ ａｎｓ， ｈｒｅ ｗ．Ｗ．Ｃ ｏｅ ｏｐｒ，Ｅ ｈｄ ｓ Ｆｒｌ 测度基础 上发展 起来 ．Ｒ ｏｅ 在 ａ ｌ ｅ
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第３ ０卷 第 ６期
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为松弛变量 ， ０表示 决策单 元 的相对效 率 ， ， 分别表示 被评价决策单元 Ｄ ＭＵ的投入和产出 ， 造如下的线性 规划 构 模 型：
基于 Ｄ Ａ聚类分析方法的企业经营绩效评价 Ｅ
董 海茵
（ 新疆 农 业职 业技术 学院 ， 新疆 昌吉
摘
８ １０ ） ３ １０
要： 企业的经营绩效一直是 经济学关注的焦点 ， 本文 以一年 中 国部分保 险公 司的相 关统计数据 为例 ， 用数 应
基于PCA与DEA分析的产业发展综合评价研究——以黑龙江省绿色食品产业为例
ｓａｅｄｖｌｐ ｅ ｔｕ ｓｓ ｍ ｄｔｅｓｕｔｒ —ｅ ｃｅｃ ｅｅ ｐ ｅ ｔｕ ｓｓ ｍｏ ￣Ｌｒｆｏ ｄ ｓｙｉ ｉ ｇａ ｇ ｒｖｎｅｉｎｔ０ｓｔ ｆ ｎ ｃｌ ｅｅ ｍ ｎ ｂｙｔ ａ ｒｃ ｅ ｏ ｓ ｅ ｎ ｈ ｔ ｕ ｉ ｎ ｆ ｉ ｙｄｖｌ ｍ ｎ ｓｂｙｔ ｆｌｅ ｄｉ ｕｔ Ｈｅｏ ｉ ｏｉ ｏ ８ ｉｙ ｇ ｏ ｅ ， ｌｏ ｎ ｒ ｎ ｌ ｉ ｐ ｉ ｆ ｎ ｎ ｃ ｓ ａｓｉ
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基于DEA的企业绩效评价方法
基于DEA的企业绩效评判方法一、引言企业的绩效评判是衡量企业经营状况、效率和效果的重要指标之一。
在市场竞争日益激烈和全球化背景下，如何准确、全面地评判企业绩效成为了企业管理者亟需解决的问题。
优秀的绩效评判方法可以援助企业发现存在的问题、优化资源配置，提高绩效水平。
本文将介绍一种基于数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）的企业绩效评判方法。
二、数据包络分析简介数据包络分析是一种用于评判单位（企业、组织等）绩效的方法。
它以线性规划作为基本工具，通过对比多个单位的输入和产出指标，评估单位的绩效水平。
DEA能够充分利用数据的信息，防止了传统评判方法中主观赋权、不合理的局限性。
三、DEA的建模步骤DEA的建模步骤主要包括：确定输入和输出指标、构建评判模型、计算相对效率和确定最优单位。
1. 确定输入和输出指标企业的绩效评判需要盘绕详尽的目标展开，一般包括效益和效率两个维度。
效益维度包括利润、销售额等，效率维度包括资源利用率、生产效率等。
依据企业的特点和目标，确定合适的输入和输出指标。
2. 构建评判模型依据输入和输出指标，建立评判模型。
DEA方法对线性规划模型进行了改进，使其能够同时评判多个单位的相对效率。
通过线性规划求解，可以得到每个单位的相对效率值。
3. 计算相对效率在得到评判模型后，通过求解线性规划问题，计算出每个单位的相对效率值。
相对效率值越高，说明单位在资源利用和产出方面相对较优。
4. 确定最优单位通过对比各单位的相对效率值，确定最优单位。
最优单位是指在给定的输入和输出条件下，综合效益和效率最高的单位。
四、DEA的优势和应用DEA方法具有以下优势：1. 利用数据的充分性：DEA方法可以利用全部的数据信息，不需要对指标进行主观赋权，防止了传统评判方法中的一些局限。
2. 思量多个输入输出指标：DEA方法能够综合思量多个输入和输出指标，更准确地评判单位的绩效水平。
3. 可以进行有效的比较：DEA方法能够对多个单位进行比较，找出相对较优的单位，为企业管理者提供参考和借鉴。
基于DEA的我国金融机构绩效评价研究
基于DEA的我国金融机构绩效评价研究近年来，随着金融行业的不断发展和壮大，金融机构的绩效评价越来越受到广泛关注。
为了评估金融机构的经营绩效，提高其经营管理效率，研究者们提出了多种评价方法。
而这些评价方法中，基于数据包络分析（DEA）的方法得到了广泛的应用和认可。
DEA是一种无需先验权重、基于线性规划技术的效率评价方法。
该方法的核心是构建投入产出模型，通过对比不同的效率评价指标，识别出最优经营者和最优效率水平，从而提高经营效率和质量。
该方法逐渐成为金融机构绩效评价的重要手段。
目前，DEA方法已经被广泛应用于我国的金融机构绩效评价，取得了良好的效果。
以银行业为例，各家银行的投入产出模型可以分为三类，即单阶段输入-单阶段输出、单阶段输入-多阶段输出和多阶段输入-多阶段输出。
通过DEA方法的分析研究，不仅可以发现不同银行的经营效率差异，还可以在实践中形成经典的比较分析框架，促进金融机构间的竞争。
基于DEA方法的金融机构绩效评价研究，需要建立科学合理的评价指标体系。
评价指标的选择应该与金融机构的业务模式和市场环境相适应，否则可能导致评价结果偏差。
评价指标的设置应该注重宏观和微观两方面的考虑。
对于宏观指标，可以采用营业净利润、拨回资本收益率、资产质量等指标；对于微观指标，可以选用客户满意度、压力测试等指标。
在DEA方法的应用过程中，需要遵循一定的原则。
首先，应该选择合适的处理模式。
其次，应该选用科学的数据处理方法，避免数据出现偏差和错误。
最后，评价过程中应该注重数据的可靠性和精确性，以提高评价结果的可信度。
除了DEA方法外，还有其他一些常用的金融机构绩效评价方法。
例如，可以采用基于财务分析的评价方法、BP神经网络等人工智能方法等。
这些方法各有优缺点，应根据实际情况选择合适的方法进行评价。
总之，基于DEA的我国金融机构绩效评价研究具有广泛的应用前景。
在日后的金融机构管理中，将会发挥越来越重要的作用。
值得注意的是，评价结果仅为参考，真正的目的是探究金融机构的经营、管理、创新等方面问题，以便进一步提高经营效益和社会贡献。
基于DEA模型的银行业绩效评价研究
基于DEA模型的银行业绩效评价研究银行业绩效评价是金融管理中的重要课题之一。
随着金融市场的竞争加剧和监管要求的提高，银行业面临着日益增长的挑战。
基于数据包络分析（DEA）模型的银行业绩效评价研究成为解决这一问题的有效途径。
本文将探讨基于DEA模型的银行业绩效评价研究的方法和应用。
一、引言银行业绩效评价是衡量银行经营状况、效率和利润能力的重要指标。
传统的评价方法主要依赖于财务数据，如利润、资产和负债等，这些指标无法全面反映银行的经营状况。
因此，引入更加全面和客观的评价方法具有重要意义。
二、DEA模型的基本原理数据包络分析是一种非参数效率评价方法，通过对多个输入和输出指标进行分析，确定银行的相对效率水平。
DEA模型的基本思想是通过比较每个银行的输入指标和输出指标之间的差距，评估其是否达到了“最佳效率”水平。
其中，输入指标可以是资金、人力资源和技术等，输出指标可以是贷款、利润和存款等。
三、DEA模型的应用1. 评价银行效率通过DEA模型，可以计算每个银行的技术效率和规模效率，从而评估银行的整体效率水平。
技术效率指银行在给定资源投入下所能取得的最大产出，规模效率指银行在所处规模下的最大产出。
2. 寻找最佳实践者通过DEA模型，可以筛选出最佳实践者，即相对于其他银行在资源利用和产出方面更加高效的银行。
最佳实践者的经营模式和管理方法可以为其他银行提供借鉴和改进的方向。
3. 分析银行效率变化趋势DEA模型可以用来分析银行效率的变化趋势，确定其改进的方向和策略。
通过对不同时间点的效率评估，可以追踪银行业绩的演变，并根据评估结果制定相应的调整措施。
四、DEA模型的优点和局限性1. 优点DEA模型不需要事先确定权重和函数形式，能够有效利用多个输入和输出指标，并对银行的整体绩效进行评价。
此外，DEA模型不受数据尺度的影响，能够比较不同规模的银行之间的效率差异。
2. 局限性DEA模型在评价过程中存在着“尺度无效”和“选择性偏差”的问题。
基于DEA方法的研究型大学科研绩效实证研究
根据计算结果，分析各大学的科研绩 效状况，提出改进建议。
04
基于DEA方法的科研绩效提升策略
基于DEA方法的科研绩效提升策略制定
确定研究目标
明确研究型大学科研绩效提升的目 标，如提高科研成果的质量、数量 和影响力等。
选择合适的DEA模型
根据研究目标，选择适合的DEA模 型，如CCR模型、BCC模型、交叉 效率模型等。
研究内容与结构
• 研究内容：本研究的主要内容包括以下几个方面 • 文献综述：对国内外相关文献进行梳理和评价，明确DEA方法在科研绩效评价领域的应用现状和发展趋势
。 • 实证分析：运用DEA方法对研究型大学的科研绩效进行实证分析，包括输入和输出指标的选取、模型建立
和求解等。 • 数据分析：对实证分析结果进行深入的数据挖掘和分析，包括效率值、投影分析、敏感性分析等。 • 结果解释与讨论：根据数据分析结果，对研究型大学的科研绩效进行解释和讨论，提出相应的管理建议和
DEA方法使用线性规划技术来确定生产前沿面，并计算出每 个DMU的相对效率分数。该方法不需要预先设定参数，因此 可以避免主观因素的影响。
DEA方法的模型与变量选择
DEA模型主要有CCR和BCC两种，其 中CCR模型假设规模报酬不变，而 BCC模型假设规模报酬可变。
在选择变量时，需要考虑输入和输出 变量。输入变量通常包括人力、物力 、财力等，而输出变量则包括科研成 果、学术论文、专利等。
团队建设与激励
加强科研团队的建设和激励，提高团队成员的积 极性和创新能力，如设立科研奖励、提供晋升机 会等。
资源整合与优化
根据DEA分析结果，对研究型大学的科研资源进 行整合和优化，如人才引进、设备更新、实验室 建设等。
改进科研管理
基于DEA的黑龙江省高技术产业技术创新效率评价
ｓ ． ｔ ． 乞ｋ ｊ ￣ ＋ ｓ ≤０ ｘ ０
ｉ
图 １
∑ 一 ｓ 一 ≥ ｙ 。
ｊ
公 式１
≥Ｏ ＝ｌ ， ２ ， … ， ｎ ｓ ≥０ ． Ｓ 一 ≥ ０
在上 述公式 １中我们可求 出上述 线性 规划的最优值 ０ ， 最 优 的松 弛变量 ｓ ， 最优 的剩余变量 Ｓ 。至此 ， 我们可 以根据上述 结果判 断决策单元是否达到技术有效 。 当 ０ ＝ １ 且ｓ ’ ＋ － ０ ， ｓ ＊ － ＝ Ｏ时 ， 该决策单元 Ｄ Ｅ Ａ有效 。当 ０ ＝ ｌ 且ｓ ≠０ ， Ｓ ＊ － ≠０时 ， 该决策单元为弱 Ｄ Ｅ Ａ有效。当 ０ ≠ｌ 时， 该 决策单元 为非 Ｄ Ｅ Ａ有效 。
三、 指标的选取
从上图 １ 可以看出五年间黑龙江省高技术产业技术创 新效 率均低于全国的平均水平 。 进一步 我们做 出 ２ ０ １ １ － ２ ０ １ ５五年 间 ２ ８个 省市高技 术产业 的平 均技 术创新效率值及排名如下表 ２所示 ：
表 ２
地医
北京
平均技 术创新 娃率
一
浩
级 指标
二级 指标 人 力投入
三 级指标 Ｒ ＆Ｄ人 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ全时 当量 （ 人 年 ）ｘ Ｒ ＆Ｄ经 费内部 支出 （ 万 元 ）ｘ ２ 新产 品开发经 费支 出 （ 万 元）
技术刨新 投入指 标
资 金投入 专 利产 出
技术 创新产 出指标 经 济产 出
专 利 申请 数 （ 个 ）Ｙ 、
表 １
一
基 于 Ｄ Ｅ Ａ 的 黑 龙 江 省 高 技 术 产 业 技 术 创 新 效 率 评 价
●刘
摘 要： 从投入 产 出角度构建指标体 系， 运用数据 包络分析 方法 中的 ＣＣ Ｋ模 型对我 国 ２ ８个省市的高技 术产业技术创新效 率进行测度 ， 进 一步分析造成黑龙江省技术创新效率 非 ＤＥ Ａ有 效的原 因， 实证结果表 明： 造成 ２ ０ １ 卜２ ０ １ ５五年 间黑龙江省技术 创新 效率非 ＤＥ Ａ有效 的原因在 于投入 要素的 过剩 以及 存在一 定的投入要素 闲置。最后依据 实证分析的结果提 出相 应的对策。 关键词 ： 技 术 创 新 ＤＥ Ａ 效 率 中图分类号 ： Ｆ ２ ０ ７ 文献标识码 ： Ａ 文章编号 ： １ ０ ０ ４ — ４ ９ １ ４ （ ２ ０ １ ７ ） ０ ５ — １ ６ ６ — ０ ３
基于生产函数下的黑龙江省服务业发展的实证研究
摘要：黑龙江省作为我国重要的老工业基地，长期以来十分重视工业的发展，服务业虽有一定的发展，但同其他发达的地区相比仍十分滞后。
文章在生产函数的基础上，通过建立模型，运用Eviews6.0软件对1985—2009年黑龙江省服务业的数据进行深入的剖析，并针对黑龙江的实际情况作出了政策建议，以期为黑龙江省服务业的发展的提供一定的借鉴。
关键词：生产函数服务业实证中图分类号：F127文献标识码：A文章编号：1004-4914（2011）04-200-02一、黑龙江省服务业发展现状随着经济发展水平的不断提高，服务业在国民经济中所占比重越来越大。
最新统计数据显示，2010年1—9月，黑龙江省地区总产值达到6450.5亿元，其中服务业总产值达到2518.3亿元，同比增长11.9%，占到地区总产值的39.04%。
2009年，黑龙江省服务业的总产值只有地区总产值的38.8%，而2008年北京地区的服务业总产值就已经达到了73.2%，接近发达国家水平。
这表明，黑龙江省的服务业发展较为缓慢。
另外，黑龙江省的服务业无论在地区间还是在行业内部发展也不平衡，特别是现代服务业仍处于起步阶段，与发达地区相比严重滞后。
总的来看，黑龙江省服务业的发展，还缺乏一个总体规划，缺乏思路创新，重点还不够突出。
那么，黑龙江省服务业发展滞后究竟是由什么原因导致的？本文试图利用1985—2009年黑龙江省服务业发展的数据及计量工具对此问题进行实证分析。
二、模型分析及结论本文采用生产函数模型来描述黑龙江省服务业的要素投入产出关系。
其模型如下：Y=A（t）KαLβ0<α,β<1（1）其中Y代表服务业的总产出，K代表资本的投入量，L代表劳动的投入量，α代表资本的产出弹性，β代表劳动的产出弹性，A代表技术进步。
为了计算方便，现把该模型进行对数化处理，并加入随机误差项，得到新的模型：Y’=C0+C2K’+C3L’+C1A’+ε（2）其中，Y’代表△Y/Y，A’代表△A/A，K’代表△K/K，L代表△L/L。
基于DEA的我国证券投资基金绩效分析
基于DEA的我国证券投资基金绩效分析【摘要】本文基于DEA模型对我国证券投资基金的绩效进行分析。
在分析了研究背景、研究意义和研究目的。
正文部分首先介绍了DEA模型，然后讨论了证券投资基金绩效评价方法及DEA在其中的应用。
接着进行了实证分析，并探讨了影响证券投资基金绩效的因素。
在总结了研究结果，并展望未来的研究方向。
通过本文的研究，可以为我国证券投资基金的绩效评价提供一定的参考和指导，为投资者和管理者提供决策支持。
【关键词】DEA模型、证券投资基金、绩效分析、绩效评价方法、实证分析、影响因素、研究背景、研究意义、研究目的、结论总结、研究展望。
1. 引言1.1 研究背景证券投资基金是一种集合性投资工具，其绩效评价一直是投资者和相关研究者关注的焦点。
随着我国证券市场的不断发展壮大，证券投资基金的规模和数量也在不断增加，因此需要对其绩效进行科学评价和分析，以帮助投资者进行合理的投资决策。
传统的绩效评价方法往往存在一定局限性，无法全面考虑多个绩效指标之间的相互影响和权衡关系。
在这样的背景下，本研究旨在探讨基于DEA的我国证券投资基金绩效评价方法，分析DEA在证券投资基金绩效评价中的应用情况，探讨影响证券投资基金绩效的因素，为投资者和相关研究者提供参考和借鉴。
1.2 研究意义证券投资基金是国内外广泛应用的投资工具，其绩效评价一直是市场、投资者和管理者关注的焦点。
传统的绩效评价方法往往只能从单一的角度进行分析，缺乏综合性和全面性。
基于DEA的绩效评价方法对于提高评价的客观性和准确性具有重要意义。
通过DEA模型的分析，可以实现对证券投资基金绩效的全面评价，包括资金运用效率、管理效率、市场投资效率等多个方面。
DEA模型还能够帮助投资管理者发现其在各项指标下的相对优势和劣势，有利于对绩效进行进一步优化和改进。
采用基于DEA的绩效评价方法，不仅可以更加客观地评估证券投资基金的绩效水平，同时也能够帮助市场监管部门对基金公司进行更加全面和细致的监管。
《2024年基于DEA原理的我国证券公司经营效率研究》范文
《基于DEA原理的我国证券公司经营效率研究》篇一一、引言近年来，随着金融市场的不断发展，证券公司在我国经济中的地位愈发重要。
然而，随着市场竞争的加剧和行业结构的调整，证券公司的经营效率问题逐渐凸显。
因此，本文旨在运用数据包络分析（DEA）原理，对我国证券公司的经营效率进行深入研究，以期为证券公司的经营管理提供有益的参考。
二、文献综述在过去的研究中，许多学者对证券公司的经营效率进行了探讨。
他们采用了不同的研究方法和指标体系，从不同角度对证券公司的经营效率进行了评价。
然而，由于研究方法和数据来源的差异，所得出的结论存在一定的差异。
因此，本文将采用DEA原理，从投入和产出的角度，对证券公司的经营效率进行全面、客观的评价。
三、DEA原理及其应用DEA（数据包络分析）是一种基于投入和产出的效率评价方法。
它通过构建生产前沿面，将决策单元（DMU）的投入和产出数据投影到前沿面上，从而得出DMU的相对效率值。
在本文中，我们将运用DEA原理，对我国证券公司的经营效率进行实证研究。
（一）模型构建本文将采用DEA模型的BCC模型（基于规模报酬不变的模型），从投入和产出的角度，构建证券公司的经营效率评价模型。
其中，投入指标包括人员数量、资产总额、营业费用等；产出指标包括营业收入、净利润、客户数量等。
（二）样本选择与数据处理本文选取了我国证券行业的上市公司作为研究对象，收集了其近几年的财务数据，并对数据进行处理和分析。
在数据处理过程中，我们采用了均值化等方法，以消除量纲和数量级的影响。
（三）实证分析通过DEA模型的计算，我们得出了各家证券公司的经营效率值。
同时，我们还对不同规模的证券公司进行了分类研究，以探讨规模对经营效率的影响。
此外，我们还通过敏感性分析等方法，对模型的稳定性和可靠性进行了检验。
四、研究结果与分析（一）整体经营效率分析根据DEA模型的计算结果，我们发现我国证券公司的整体经营效率较高，但存在一定差异。
其中，大型证券公司的经营效率普遍较高，而中小型证券公司的经营效率有待提高。
基于DEA方法的企业绩效评估研究
基于DEA方法的企业绩效评估研究随着市场经济的不断发展，企业绩效评估成为了企业管理的重要内容之一。
评估企业绩效的方法多种多样，其中DEA方法在评估企业绩效方面得到了广泛的应用。
本文将主要阐述DEA方法在企业绩效评估中的应用，并分析其优缺点以及适用范围。
一、基于DEA方法的企业绩效评估1、DEA方法介绍DEA方法，即数据包络分析，是一种评估效率的方法。
其根据企业的投入和产出，计算出企业的效率值，从而评估企业的绩效表现。
DEA方法的使用可以判断企业的效率水平是否达到最优，同时也可以帮助企业发现自身存在的问题，为企业的改进提供指导。
2、DEA方法在企业绩效评估中的应用DEA方法在企业绩效评估中的应用主要分为两个方面：一是作为评估企业绩效的主要方法，二是作为其他方法的补充。
（1）DEA方法作为评估企业绩效的主要方法DEA方法可以根据企业的产出和投入计算出企业的效率值，从而评估企业的绩效表现，其评估结果具有客观性和可靠性。
DEA 方法的使用不受规模效应和组合不可行性等问题的影响，可以对各种不同规模、不同产出、不同投入的企业进行比较。
因此，DEA方法被广泛应用于企业绩效评估。
（2）DEA方法作为其他方法的补充除了作为评估企业绩效的主要方法外，DEA方法还可以与其他方法结合使用，以达到更好的评估效果。
例如，可以将DEA方法与财务分析方法结合使用，既考虑企业的财务绩效，也考虑企业的生产效率绩效。
此外，也可以将DEA方法与战略管理方法结合使用，既考虑企业的经营策略，也考虑企业的产品生产效率等因素。
二、DEA方法的优缺点1、优点（1）DEA方法具有客观性和可靠性。
其评估结果并不依赖于评估者的主观判断，而是通过数据分析计算得出的。
（2）DEA方法可以克服规模效应和组合不可行性等问题，可以对各种不同规模、不同产出、不同投入的企业进行比较。
（3）DEA方法可以发现企业存在的潜在问题，为企业的改进提供指导。
2、缺点（1）DEA方法在计算企业效率值时，可能会受到数据质量和数据完整性的影响。
《基于DEA的K财务公司经营绩效研究》范文
《基于DEA的K财务公司经营绩效研究》篇一一、引言随着经济全球化的不断深入，财务公司的经营绩效逐渐成为衡量企业竞争力的重要指标。
K财务公司作为国内知名的金融服务提供商，其经营绩效的优劣直接关系到公司的生存与发展。
数据包络分析（DEA）作为一种有效的绩效评价方法，能够全面、客观地评估公司的经营绩效。
本文旨在运用DEA方法对K财务公司的经营绩效进行深入研究，以期为公司的发展提供有益的参考。
二、文献综述在过去的研究中，许多学者运用不同的方法对财务公司的经营绩效进行了分析。
其中，DEA方法因其能够处理多输入、多输出的复杂系统而受到广泛关注。
在财务领域，DEA方法主要用于评估公司的财务绩效、经营效率以及风险管理等方面。
通过文献梳理，我们发现K财务公司在经营绩效方面具有一定的研究价值，但目前运用DEA方法对其进行的研究尚不多见。
三、研究方法本文采用DEA方法对K财务公司的经营绩效进行研究。
首先，构建合适的输入、输出指标体系，包括资产规模、人员结构、业务范围、利润水平、风险控制等指标。
其次，运用DEA模型对数据进行处理，计算出K财务公司的经营绩效得分及排名。
最后，根据分析结果，提出相应的改进措施和建议。
四、实证分析1. 数据来源与处理本文所使用的数据来自K财务公司近几年的财务报表及公开资料。
在数据处理过程中，对数据进行归一化处理，以确保各指标之间的可比性。
同时，根据K财务公司的实际情况，构建合适的输入、输出指标体系。
2. DEA模型应用运用DEA模型对K财务公司的经营绩效进行分析。
在模型中，输入指标主要包括资产规模、人员结构、业务范围等，输出指标则包括利润水平、风险控制等。
通过计算，得出K财务公司的经营绩效得分及排名。
3. 结果分析根据DEA模型的分析结果，K财务公司的经营绩效得分较高，说明公司在资产规模、人员结构、业务范围等方面具有较好的发展基础。
同时，公司在利润水平和风险控制等方面也表现出较强的能力。
然而，在某些方面仍存在改进空间，如需要进一步提高业务创新能力和市场拓展能力等。
服务业发展的效益研究——以黑龙江省为例
江省的服务业发展状况究竟如何？对经济增长的 拉动 作用 如何 ？这 些 问题需 要深 入 的分析 和探 索 才能谋 求 长远 的发 展 。
一
产业 的地 位不 断 变化 ， 次 呈 现 出 由 “ 、 、 ” 顺 一 二 三
２１ ０ ２年第 ２期 总 １３期 ２
哈尔滨 商业 大学 学报（ 社会科学版 ）
Ｊ ＯＵＲＮ ＡＬ ＯＦ ＨＡＲＢ Ｎ Ｉ ＵＮＩ ＲＳＴ ＯＭＭＥ Ｅ ＶＥ Ｉ Ｙ ＯＦ Ｃ ＲＣ
Ｎｏ ２， ０１ ． ２ ２
Ｓ ｒａ ｅ ｉｌＮｏ． ２ １３
贸易经 济
服 务 业 发 展 的 效 益 研 究
收 稿 日期 ：０ １ ０— Ｏ ２ １ —１ ２ ．
为序 的结构特征向以“ 一、 、二 、 一” 二、 三” “ 三、 为 序， 最终 进 入 “ 、 、 ” 三 二 一 为序 列 的所 谓 “ 服 务 高 化” 阶段 ， 种 趋 势 既 反 映 在 劳 动 力 结 构 的 变 动 这
关键 词 黑 龙 江 省 ； 务 业 ； 益 服 效
中图分 类号 ： ７９ 文献标志码 ： 文章编号 ：６ １— １２ ２ １ ）２— ０ ６— ８ Ｆ１ Ａ １７ ７ １ ｛０ ２ ０ ０５ ０
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｔ ｅ Ｂｅ ｅ ｃａ ｓ ｌ ｆＴｅ ｔ ｒ ｎ ｕ ｔｙ ｓ ａ ｃ ｎ ｈ ｎ ｆ ｉ ｌＲｅ ｕ ｔｏ ｒｉ ｙ Ｉ ｄ ｓｒ ｉ ａ
、
黑龙 江省 服 务业发 展 的总体 状况
从下 表 １中可 知 ， 照 时 间序列 数据 ， 龙 江 依 黑 省 的服务 业无 论是 增 加值 、 纳 的就 业人 数 ， 吸 还是 固定 资产 投 资 ， 保持 着 稳 步增 长 的态 势 。 以就 都
基于DEA的企业绩效评判
基于DEA的企业绩效评判课程名称：多目标决策分析专业：姓名：指导教师：2021年5月摘要：本文利用数据包络分析辅助企业进行绩效评判的决策。
别离从技术有效性和规模有效性两方面对企业的DEA有效性进行分析。
为企业绩效评估问题提供了一条新的思路。
关键字：数据包络分析，绩效评判，企业决策目录一，引言 (2)二，数据包络模型 (3)2.1C2R模型 (3)2.2 C2GS2模型 (5)2.3投影 (5)三，基于DEA的企业绩效评判 (6)四，结论 (12)五，参考文献 (12)一，引言企业价值高低大体上是依照企业的长期经营绩效而定, 企业经营绩效的好坏最终亦将反映于其企业价值。
企业经营绩效评判是一个复杂项目的评判, 涉及企业的方方面面。
针对企业所开展的绩效评判应当在运用系统评判模型进行无量纲处置的基础上, 采取定性分析和定量分析相结合, 搜集、整理、分析大量企业经营活动的规模、水平、结构、效益, 应当了解系统结构、子系统协同和系统功能在系统环境作用下的演化规律, 充分反映出评判对象在一按时刻、地址和条件下的具体状态和作用。
目前已经有几十到上百种评判方式,依照目前绩效评判方式按所涉及的学科领域, 可分为主成份分析、因子分析、聚类分析、多目标决策、层次分析、模糊评判和数据包络分析等方式。
其中,数据包络分析(Data Envelopment A nalysis, DEA )方式是运筹学、治理科学与数理经济学交叉研究的一个新领域和新方式, 是一种以相对效率概念为基础, 用于评判具有相同类型的多投入、多产出的决策单元是不是技术有效的非参数统计方式。
DEA 是利用数学计划模型比较决策单元之间的相对效率, 对决策单元(Decision Making Unit 简记DMU)做出评判。
DEA 专门适用于具有多输入多输出的复杂系统[1]。
这要紧体此刻以下三点：①以决策单元各输入输出的权重为变量, 从最有利于决策单元的角度进行评判, 从而幸免了确信各指标在优先意义下的权重。
基于DEA模型的黑龙江科技金融结合效率研究
基于DEA模型的黑龙江科技金融结合效率研究
本文将基于数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）模型，研究黑龙江省
的科技金融效率。
我们需要定义科技金融的输入输出指标。
科技金融的输入指标可以包括金融资本、技
术资本和人力资本等，而输出指标可以包括利润、贷款额、金融服务等。
接下来，我们将
收集黑龙江省各家科技金融企业的相关数据，形成数据集。
然后，我们使用DEA模型，对黑龙江省的科技金融进行效率评估。
DEA模型是一种非
参数的效率评估方法，可以评估各个单位的相对效率。
我们将科技金融企业作为评估单位，根据其输入输出指标，计算其相对效率。
在计算过程中，我们需要首先确定一个有效性的前提，即技术乘数不能大于1。
然后，根据约束条件，计算各个单位的效率得分。
通过比较各个单位的相对效率得分，我们可以
评估出哪些科技金融企业的经营效率较高，可以作为榜样。
我们将分析黑龙江省科技金融效率较低的原因，并提出相应的改进方案。
可能的原因
包括企业之间的信息不对称、科技金融企业的内部管理不善等。
为了提高黑龙江科技金融
的效率，我们可以加强金融监管，提高科技金融企业的透明度，加强内部管理，提高员工
的技术水平等。
研究黑龙江科技金融结合效率是十分必要的。
通过使用DEA模型，我们可以找出效率
较低的科技金融企业，为其提供改进建议，从而推动黑龙江科技金融的发展。
这项研究对
于了解科技金融行业的发展状况、促进金融业与科技产业的深度融合，也具有重要的理论
和现实意义。
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（ 哈尔滨科学技 术职业学 院 ， 黑龙江 哈尔滨 １００ ） ５３１ ［ 摘 要 ］ 商务服务 业可以有效节约资源 、 高资源利 用效率 ， 其 自身与其他 企 业共 同发展 的有效方 提 是
式之 一。但 是 ， 黑龙 江省商务服务 业发展较 晚， 尚未形成合 理有 效的经 营模 式 ， 通过 将 商务服 务业进行 行业
Ｄ ＭＵ是否位于生产 可能集的 “ 沿面 ” 。应 用 Ｄ Ａ方 前 上 Ｅ
法和模型 可 以确 定 生 产前 沿 面 的 结 构 ， 因此 又 可 以将
一
１ 一 ０
曲 艺 李 鲲 ： 基于 Ｄ Ａ的黑 龙江省商务服务业经营绩效评价 实证研究 Ｅ 表 １ 黑 龙江省商务服务业 经营指标
费用 合计 ７ ７ ８ ３０８
４ ０ １ ６２Ｏ ３６ ６ ｌ３４ １４ ｌ２２ ６ ６
营业 收 入总额 １３ １８ ２ １２
８１ ７ ２３４ ０ ９ ６６１ ７ ８ ２１３ ６ ５
主营业 务收入 １ １２ ７９８
—３ ８ １２ ６１ ６ ２ ９８ ８ １ ５３
源资源 、 高资源利 用效 率具 有重要 意义 。近年 来我 国 提 高度重视服务业 发展 ， 制定 了一 系列鼓 励和 支持 服务 业
发展 的政 策措 施 ， 得 了明显 成效 ， 取 服务 业规 模 继续 扩
大， 结构 和质量得到改善 。
黑龙江省是传 统农业大省 ， 是传统 老工业 基地 大省 ，
服务业发展 相对 滞 后 。合 理有效 发展 商务 服务业 ， 使传
统工业企业 ， 业企业与其协 调发 展 ， 农 是黑龙 江省 急需解
隧，
决的一个重要 问题 。本文 利用黑 龙江 省经 济普 查数 据 ， 构建 Ｄ Ａ模型 ， Ｅ 对黑龙江省商务 服务业经 营绩效 进行综 合评价 ， 以此给 出发 展商务服务业的一些政策建议 。
投入指标 产出指标
单位 ： 千元
行业 资产总额 企业管理服务 ２ ６ ５ ３ ５４５ １
法律服务 咨询 与调查 广告业 职业 中介服务 ７６ ４ ３３６ ６０ ７３９ ３ ７ ４８６ ７ ６
负债 总额 ８７ ３ ９ ４ １０
１９ ４ ｌ ｌ６ ６ ４ ２５７ ８ ４ ２４９ ２ ３
２ １ 第 ７期 ０ １年 总第 ２ ５期 ０
黑 龙 江 对 外 经 贸
ＨＬ ｏｅｇ ｏ ｏ ｃＲ ｌｔ ｎ ＪＦ ｒｉｎ Ｅｃｎ ｍｉ ｅａｉ ｓ＆ Ｔ ａ ｅ ｏ ｒｄ
Ｎ ． ２ １ ｏ ７， ０ １
ｓ ｒ ｌＮ ． ｏ ｅｉ ｏ ２ ５ ａ
［ 龙江 商务 ］
基于 Ｄ Ａ的黑龙江省商务 Ｅ 服务业经营绩效评价实证研究
ｌ６ １ ８ ５７ ｌ６５ ９９ ５
１１ ５４
２ ２ ０ ６ ７６ ４３５ ８ １
７０ ２８
１ ５４ １４ ５ ７ ９Ｏ ８４
加值 ６３． 亿元 ， ３２６ 占服务 业 的 比重 为 ６４ ％ 。近 些 年 ， ．３
我 国商务 服务 业投资 和外 商投 资两方 面都 发展 迅速 ， 在 驱动制造业价值链 升级 、 促进服 务业 加快 发展 方面 的重 要作用逐 步显现。 由此可 见 ， 务服 务业 已成 为拉 动经 商 济发展 的重要力量 。加快 发展 商务服 务业 ， 极 开发新 积 的服务 渠道和服务 产 品 ， 高服务 质量 ， 提 降低 服务 成本 ， 扩大服务 消费规模 ， 提高服务业的 比重 ， 以有 效减少 经 可 济增 长对资源的消耗 及对 环境 的负 面影 响 ， 对于 节约 能
［ 文章编号 】１０ ２ ８ （０ １ ｏ ０ １ ０ ０２— ８ ０ ２ １ ）７— ０ ０— ２
一
、
商务服务是指 企业管理组织 、 市场 管理组织 、 场 中 市 介组 织所从事 的经 营性 事务 活动 ， 它直 接 为商业 活 动 中 的各 种交 易提供 服 务 。２ ０ ０ ９年 我 国商 务 服务 业 实现 增
二 、 型 建 立 模
数 据包 络 分 析 ， 简称 Ｄ Ａ（ ａ ｎ ｅ ｐ ｎ ｎｌ Ｅ Ｄ ｔ Ｅ ｖｌ ｍｅｔＡ ａ — ｅ ｏ ｙ ｓ ）是 由 Ｃ ａ ｓ ｉ ， ｓ ｈ ｍｅ 等学者 于 １７ ９ ８年提 出的 ， 它把单输入 、 单输 出的工程效率概 念推 广到 了多输 入 ， 别是 多输 出 特
细分 ， 用黑龙 江省经济普查 数据 ， 利 构建 Ｄ Ａ评价 模型 ， Ｅ 对黑龙 江省商务服务 业经 营绩效进行 综合评价 ， 并
提 出相 应 的 政 策 建议 。
［ 关键 词］ 黑龙江省 ； 商务服务 业； 综合评价 ； Ｅ ＤＡ ［ 中图分类号 ］Ｆ６ ． ０２９
引 言
［ 文献标 识码］Ａ
的同类决 策单元 ， 称 Ｄ Ｕ（ ｅｉｏ ｋ ｇＵ ｉ ） 简 Ｍ Ｄｃ ｉ ｓｎ— ａｉ ｎｓ 的 ｎ ｔ 有效评 价中 。Ｄ Ａ是应用数学规划模型来评价 具有多个 Ｅ 输 入和多 个输 出的 “ 门” “ 部 和 单位 ” 的相 对 有 效 性 的。
根据各 Ｄ ＭＵ的观察数 据判断其是否有效 ， 本质上是判 断
利润 总额 ２ ６ ４ ８７３
１４ ８ １９ ２ｌ ４７ ７５ ６９ １５
市场管理
旅行社 其 他商务服务
８ ８ ４ ８８７
３ ６ ９ ６４２ ６ ７ １ ８８５
６ ６ ４ ４ １４
１Ｏ ３ ８２８ ５ ８９ ４ ９９
９ ３
２７ ５６ ３２ ３３
１６ ３ ４９０
从业人 员 总数（ ） 人 ３７８ ４ ４
２４７ ６ ６ ３７ ４ ２８ ７ ４２ ７
实收 资本 １９ ４ ９ ２４７１
６６ ９ ｌ １９ １６ ２５３ ３ ３ １００ ５ ８
主营业 务成本 ６ ７ ９ ４２ ｌ
５９ ０ ６４ ４０ ４４３ １３ ９ ２ Ｏ６