基于数据包络分析方法的院校评价研究

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数据包络分析方法及其在效率评价中的应用

数据包络分析方法及其在效率评价中的应用数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）是一种用于评价相对效率的数学方法，广泛应用于各个领域，如经济学、管理学、运筹学等。

本文将介绍数据包络分析的基本原理和方法，并探讨其在效率评价中的应用。

### 一、数据包络分析的基本原理数据包络分析是一种非参数的效率评价方法，其基本原理是通过比较各个决策单元（Decision Making Unit，DMU）的输入和输出指标，评估其相对效率水平。

在数据包络分析中，每个DMU都被看作是一个生产者，通过消耗一定数量的输入来产生相应数量的输出。

效率评价的目标是找到那些在给定输入条件下能够实现最大输出的DMU，这些DMU被称为“有效前沿”。

### 二、数据包络分析的模型数据包络分析主要有两种模型，分别是CCR模型和BCC模型。

CCR模型是由Charnes、Cooper和Rhodes于1978年提出的，其基本思想是在给定的输入和输出条件下，寻找一个最优的权重向量，使得所有DMU都能够达到最大效率水平。

BCC模型是由Banker、Charnes和Cooper于1984年提出的，相比于CCR模型，BCC模型考虑了可变规模效率，更加符合实际情况。

### 三、数据包络分析的应用数据包络分析在效率评价中有着广泛的应用，主要体现在以下几个方面：1. **企业绩效评价**：数据包络分析可以帮助企业评估自身的生产效率，找出存在的问题并提出改进措施。

通过对各个部门或子公司的效率进行评价，企业可以实现资源的优化配置，提高整体绩效水平。

2. **金融机构评估**：银行、保险公司等金融机构可以利用数据包络分析来评估其业务单位的效率水平，找出哪些单位存在效率低下的问题，从而采取相应的措施提升整体效率。

3. **医疗卫生领域**：在医疗卫生领域，数据包络分析可以用于评估医院、诊所等医疗机构的效率水平，帮助管理者优化资源配置，提高医疗服务的质量和效率。

应用数据包络分析方法评价某医科大学教研室相对运行效率

的实质是根据一组关于输入、出指标的观察值来估输计生产前沿面并以之进行综合效果评价，从而得出哪些单位投入过大、出过小的意见 … 。本研究针对教产研室的教育资源投入与教育科研产出种类较多以及量纲不一致等特点，以教研室的教育成本核算为基础，应用数据包络分析法，探讨高等医学院校绩效评价方法，
果对ｕ进行具体分析。可以看出ｕ在投入方面是
相对过剩的，实际值与理想值存在着明显的差异。例如，实验动物费用实际值是３９，９９理想值是５．，１１其多
投入了９．２８７％。在产出方面可以看出ｕ是相对不
：
辽宁省教育厅高校科研计划项目（５Ａ７）０Ｉ１
应用文献法建立三级指标体系，通过相关性分析和专家法确定适合
中的应用，为提高教研室运行效率提供依据。方法
医学院校的ＤＡ评价指标；Ｅ运用ＤＡ方法对某医学院校教研室的相对效率进行评价。结果１Ｅ６个教研室为整体相对有效（５；８个教研室为相对无效（５）２％）４７％。结论ＤＥＡ方法能够定量地描述医学院校教研室之间存在的差异，为管理者
１．在２００７年中，医学院校在体制上和社会的该
整体环境上没有太大变化，故可把该医学院校中６４个
教研室作为６４个整体进行分析，析结果见表１分。２．相对无效单元ｕ的分析结果，如表２３所示。，
讨论
体系。然后利用ＤＡ方法对该医学院校进行相对效Ｅ率评价。
Ｃ。Ｒ

我国高校知识价值增值效率研究——基于数据包络模型分析

军。因此高校作为国家创新体系中知识传播与创新的主要场所，识活动始终贯穿于其全部的活动流程中。知高校的知识活动表现形式主要有储存并传播知识、创
造且转化知识、价与流通知识、享和分配知识几个评共方面。高校每年进行大量的知识投入，学和科研人教
０引言
高校作为培养高层次创新人才的重要基地，础基研究和高技术领域原始创新的主力军之一，解决国是民经济重大科技问题，现技术转移、果转化的生力实成
高校知识价值链模型构建
实现知识的价值增值。通过构建高校知识价值链，析了高校知识价值增值机制，运用ＤＥ分析方法，分并Ａ
采用投入导向型ＢＣ模型分析了我国内地２省市（Ｃ８个宁夏、海、青西藏除外）高校知识价值增值效率。研究发现，国目前北京等９个省市高校知识价值增值效率为有效。其中福建省高校的知识价值增值超技术我效率，属最高，天津等１６个省市高校存在知识资源投入冗余或者知识价值产出不足，需要进行合理的资源配置，实现知识价值增值效率有效，以并据此提出了高校知识价值增值效率优化策略。
员通过知识积累、知识共享、知识内化、知识外化等各

基于数据包络分析方法的高等教育发展状况研究

基数包分方的等育展况究于据络析法高教发状研
● 王淑娟马生昀，
（．１内蒙古农业大学职业技术学院，内蒙古土默特右旗０４０；．１１９２内蒙古农业大学理学院，呼和浩特００１）１０８
摘
要：随着社会的发展进步，于高素质人才的需求越来越大，对对于高等教育的要求也越来越高，高等教育的发展也更
模型相继诞生。随着ＤＡ方法和理论的不断发展，Ｅ越来越显示出
它们的重要地位，并成为系统分析的有力工具之一。ＤＡ的首次成功运用是用来评价为弱智儿童开设的公立学Ｅ
筹学、管理科学和数理经济学研究的一个领域。它是由Ｃａｓｈｍｅ，
Ｃｏｅ和Ｒｏｅ在１７年共同提出的基于相对效率的多投入多ｏｐｒｈｓｄ９８
●
王淑娟，马生昀基于数据包络分析方法的高等教育发展状况研究
高等教育
指标体系；选择恰当的ＤＡ模型；Ｅ收集数据，运用相应模型进行计
系统的相对有效性作出评价。ＬＡ是运筹学的一个新的研究领Ｅ
域，是研究同类型生产决策单元相对有效的有力工具。特别在用
以研究多输入、出的生产函数理论时，多输由于不需要预先估计参
数，在避免主观因素和简化算法、减少误差等方面有着不可低估的
＊收稿日期：０９９７２Ｏ～Ｏ一Ｏ作者简介：王淑娟（９１，，１８一）女内蒙古呼和浩特市人，内蒙古农业大学职业技术学院，，助教主要从事艺术设计教学研究。
加受到重视。目前，对我国高等教育发展的分析评价大多还停留在定性评价阶段，定量评价的方法相对较少。本文主要通过数据包络分析方法对我国１８９８年至２００７年之间高等教育的发展状况进行定量分析评价，可以看出近几年来高等

高职教育评价的数据包络分析(DEA)方法研究

．
－．
ＥＧ日与其余比较是相对投入少而产出多的，由线段、、称
ＡＥＥ、Ｇ和ＧＨ构成的折线为这八个决策单元的 “ 有效生产
前沿面” 并且称位于有效生产前沿面上的单位是相对“ ，有
， ——
效的” 高效益” 而不在生产前沿面上的决策单元则是或“ ，
职教育评价体系进行了系统建模，并利用模型对高职院校进行评价，而为教育管理者进行决策提供依据，从并对高职教育进行监控和预警，推动高职教育的发展。关键词：高职教育；评价方法；数据包络分析
中图分类号：２０３
文献标识码：Ａ
文章编号：０８—３４（０８００６Ｏ１０３０２０）３— ０８一２
、Leabharlann 有效生产前沿面的概念
假设根据一个投入和一个产出指标夹评价Ａ、、ＢＣＤ、ＥＦ、Ｈ八个单位，、Ｇ、它们的投入产出函数确定了它们在下
投入指标
— — —
单位Ｉ单位２ … 单位ｊ
… 单位ｎ
面的投入一产出平面中的位置（见图）。显然，决策单元Ａ、
二、Ｅ方法的数学模型ＤＡ
公共事业的评价，是，但应用于教育评价在我国还是比较少，特别是高职教育评价。高职教育作为一个多投入多产
出的系统，我们试运用此方法对我国的高职院校的生产效率进行评价。
一
设要进行评价的单位有ｎ个，投入指标和产出指标分别为ｍ个和个。
数据包络分析（ｔｎｅｏｍｎｎｉｉ）ＤａＥｖｌｅｔａｙｓ简称ＤＥａｐＡｓＡ，

数据包络分析法的研究与应用

数据包络分析法的研究与应用一、本文概述数据包络分析法（Data Envelopment Analysis，简称DEA）是一种非参数的评价方法，它以相对效率概念为基础，通过比较决策单元（Decision Making Units，简称DMU）之间的投入与产出关系，评估DMU的相对效率。

自Charnes、Cooper和Rhodes于1978年首次提出DEA模型以来，该方法因其独特的优势在各个领域得到了广泛的应用。

本文旨在对数据包络分析法的研究历程、基本原理、主要模型及其应用领域进行全面的梳理和探讨，以期能为相关研究者和实践者提供有价值的参考。

本文首先回顾了数据包络分析法的发展历程，从最初的CCR模型到后续的BCC模型、SBM模型等，展现了DEA理论的不断深化和完善。

接着，文章详细阐述了数据包络分析法的基本原理，包括其效率评价的思想、DMU的选择原则、投入产出的确定方法等。

在此基础上，本文重点介绍了几种经典的DEA模型，如CCR模型、BCC模型、SBM模型等，并对这些模型的优缺点进行了对比分析。

本文探讨了数据包络分析法在各个领域的应用，包括企业绩效评价、项目管理、能源效率评价、环境保护等多个方面。

通过案例分析，本文展示了数据包络分析法在实际应用中的有效性和实用性。

本文也指出了数据包络分析法在应用过程中存在的问题和挑战，并提出了相应的改进建议。

通过本文的研究，我们期望能够为数据包络分析法的进一步发展和应用提供有益的参考和启示。

二、数据包络分析法的基本原理数据包络分析法（Data Envelopment Analysis，简称DEA）是一种非参数统计方法，由运筹学家查恩斯（A. Charnes）和库珀（W.W. Cooper）等学者于1978年提出，主要用于评价相同类型部门（或单位）间的相对有效性（称为DEA有效）。

这种方法的核心思想是通过比较决策单元（Decision Making Units，简称DMU）之间的投入产出数据，确定各DMU在效率前沿面上的相对位置，从而评估它们的绩效表现。

基于数据包络分析(DEA)的浙江省示范性高职院校规模有效性分析

基于数据包络分析（DEA）的浙江省示范性高职院校规模有效性分析【摘要】dea（数据包络分析法）方法已经被广泛应用到测度组织规模效益方面。

本文应用超效率dea模型对示范高职院校的规模效益进行实证分析，解决了以往在高职院校相对效率评价研究中无法对有效率的单元进一步排序的弊端，并采用浙江省22家示范高职院校2010年和2011年数据进行了实证研究，并计算得出我省示范高职院校的连续2年规模效应评价结果与相对排序。

【关键词】示范高职院校；超效率dea；规模效应；评价模型数据包络分析方法（dea）为评价示范高职院校规模效益提供了一个优质的工具，其实质是根据一组关于多输入、输出的观察值来估计有效生产的前沿面，并据此进行多目标综合效果评价，并且不需要主观赋予指标的相对权重，因此评价结果更能够反映决策单元（decision making unit， dmu）所处的实际状态。

但现有的研究基本存在三个缺陷：一是由于对高职院校规模效益的投入产出指标体系缺乏研究，从而不能合理的评价其规模效益；二是传统的ccr和bcc模型对于多个同时有效的决策单元（效率值为1）将无法做出进一步的评价与比较；三是采用的数据陈旧、不能反映近期示范高职院校规模效益情况。

综上考虑，本文在构建合理的示范高职院校规模效益评价指标体系的基础上，采用超效率（super efficiency）评价模型对浙江省22家示范高职院校2010年和2011年规模效益进行了实证研究，以衡量其规模效益。

1.模型及方法1.1 dea基本模型简介数据包络分析（data envelopment analysis，简称dea），是对具有多投入、多产出的决策单元（decision making unit， dmu）进行相对有效性评价的一种非参数方法（charnes et al.，1978）。

dea方法能在同其它被考察单元相比较的情况下测量出某一被考察单元相对生产效率，假定一组被考察单元的个数为n个，每个被考察单元都有s个输出变量和m个输入变量。

基于DEA方法的高校科研绩效评价研究

五、结论
本次演示基于DEA方法对高校科研绩效评价进行了研究。通过收集并处理相关数据，运用DEA模型进行效率评价，并与其他高校进行横向比较，深入分析影响科研绩效的因素及提升途径。研究发现，DEA方法在高校科研绩效评价中具有实用性和可操作性，能够为高校提升科研水平、优化资源配置提供有益参考。
针对研究结果，我们提出以下建议：首先，各高校应重视科研绩效评价工作，建立健全的评价体系和激励机制；其次，加强学科交叉融合，提升科研创新能力；再次，注重人才培养与引进，提高科研队伍素质；最后，加强与外界合作交流，实现资源共享和优势互补。
基于DEA方法的高校科研绩效评价研究
01 一、引言
目录
02 二、文献综述
03 三、研究方法
04 四、结果与讨论
05 五、结论
06 六、
一、引言
随着国家对科技创新的重视程度不断提升，高校科研绩效评价成为了一个热门研究领域。客观、科学地对高校科研绩效进行评价，有助于提升高校的科研水平，优化资源配置，激发科研人员的创新活力。数据包络分析（DEA）方法作为一种非参数效率评价方法，具有无需预设函数形式、避免主观因素干扰等优势，为高校科研绩效评价提供了新的思路。
四、结果与讨论
通过DEA方法对高校科研绩效进行评价，可以得到各高校的科研效率值。根据效率值的高低，可以对各高校的科研绩效进行排序，并找出影响效率的关键因素。同时，通过与其他高校进行横向比较，可以发现自身不足，为改进科研管理提供参考。
在结果讨论部分，我们将深入分析各高校科研效率值的影响因素，探讨如何通过优化资源配置、提高管理水平等途径提升科研绩效。此外，我们还将比较不同类型、不同学科之间的科研绩效差异，为高校学科建设和发展提供参考依据。

基于数据包络分析的高校教育资源投入产出效率评价

第１卷第４期１
２１０１年８月
广东工业大学学报（会科学版）社
ＪｕｎｌｆＧｕｎｄｎｉｅｓｙｏｅｈｏｏｙＳｃａｃｅｃｓＥｉｏｏｒａａｇｏｇＵｎｖｒｉｆＴｃｎｌｇ（ｏｉｌｉｅｄｔｎ）ｏｔＳｎｉ
１７
经济与管理：
２数据包络（Ｅ模型．ＤＡ）
基于数据包络分析的高校教育资源投入产出效率评价
向隐私保护的移动商务推荐系统研究” 和广东工业大学教改基金项目“ 构建应用型人才培养教学背景与评价监控体系的研
究” 的研究成果之一；目编号：０８０，０７０７和２１Ｙ１。项２０Ｅ２７９１２０００７
作者简介：王力纲（９８）男，１７一，助理研究员，硕士；主要研究方向：学管理与教学研究。教
速增长态势，校有限的教育资源越来越难以满足高日益增长的师生数量的需求。为了解决好这一矛
高校教育资源投入产出的数据包络模型分析
一
、
盾，各个高校间均加大了对高校教育资源的投资力度，虽然经过这几年的投人，教育资源短缺的需求矛
关键词：高等教育教育资源效率评价
中图分类号：４Ｇ６Ｏ
数据包络模型
投入产出比
文章编号：６１６３２１）４０１．４１７ —２Ｘ（０１０．０７０
文献标识码：Ａ
随着多年来高校的扩招，校师生数量呈现快高

基于超效率数据包络分析的研究型高校科研效率评价研究

ＢＣ模型，对１９８４—１９８５年美国１６１所有博士授予资格的公立学校（１０８所）、私立学校（５３所）的办学效率进行了评价 … ；Ｂｒｅｕ和Ｒａａｂ（１９９４）运用数据包络分析方法对美国大学排名前２５位高校的
的关键途径。建设高效运行的价；Ａｖｋｉｒａｎ（２００１）运用数据包络分析方法，以教师人数和行政管理人数为输入
域创新系统是各经济体的当务之急。高等院校是创新体系的重要组成部分，是知识创新的主体，具有承担人才培养、知识生产等重要功能。高等院校发展水平的高低决定了创新体系的有效性和可持
摘要：在分析科研绩效的概念和作用的基础上，从科研投入和科研产出两个方面构建了研究型高
校科研绩效评价指标体系，提出将超效率ＤＥＡ模型应用到高等学校科研绩效综合评价中，并以９８５工程高校中的３６所院校为对象进行了科研绩效综合评价实证研究，研究结论证明了方法的科学性和有效性。
关键词：研究型高校；科研效率；超效率ＤＥＡ中图分类号：Ｇ６４７文献标识码：Ａ文章编号：２０９５—５０９Ｘ（２０１３）ｌ０— ００６１ — ０４
在经济全球化和知识经济来临的双重背景下，技术创新与技术进步是实现经济发展和社会进步

数据包络分析法在高校学院绩效评价中的运用

目前，国许多高校采用了“ 院制 ” 我学的分权制管理模式，种模式赋予各学院较大的自主权，这包括财务上的自主支配权、员聘用上的自主决人策权以及对其他资源的自主配置权等。在这种体制下，高校管理的重点就是对各个学院进行有效的控制和协调，就要求高校建立一套科学的学这
维普资讯
２０年第５期０８总第２５期３
东北师大学报（学社会科学版）哲Ｊｕｎｌｆ￣ｅｓＮｏｍＮＵｍｅｓｙ（ＮｌｏｈｄＳｅＳｉｃｓｏｒａｏＮｏｈａｔｒｖｒｉＰｏｐｙａｏｉｃｎｅ）ｔｓｎ￣ｅ
从１８年开始，９０绩效指标这一概念在西方高校中得到了广泛的应用 … １。Ｊｒｅｔ１８）大学的任ａｒｔ（９５在
务和学习有效性的研究报告中，评价指标分为将三类：内部指标、部指标和运行指标。内部指标外
反映学校的内部特征；部指标反映学校各个专外
的绩效。本文采用的方法为数据包络分析法，该方法避免了由于主观评价而产生的误差，且经并其处理的数据结果能够反映出各学院的优劣之处，有利于保持并发展强势学院的优势，出弱势找
学院的劣势并加以克服，掘具有成长潜力的学挖
据包络分析法（Ｉ）高校各学院绩效的相对有效性进行评价，Ｄ对以各学院的教职员工的数量、财务支出和基础设施投入为输入指标，以各学院的在校生数、业生的就业率和科研积分为输出指标。运用经非毕Ａｒ￣ｄｓｃｍｅｅ无穷小处理后的ＣＲ模型来比较分析高校各学院的综合有效性和规模有效性。２［关键词］绩效评价；院绩效；学数据包络分析法［中图分类号］Ｇ０５４ —０８［文献标识码］Ａ［文章编号］１０ —６０（０８０ —０３ —００１２１２０１５０２５

基于数据包络分析的高校效率评价

ｅｉｉｎｙｆｃｅｃ
１弓言ｌ
２世纪６年代以来，００随着经济的发展，高等教育
２研究方法
数据包络分析是由运筹学家ＡＣａｅ和ｗ．．ｈｒｓｎｗ．
因社会需求的不断增大呈现出规模迅速扩大趋势，进而引起教育资源的短缺现象日趋严峻。如何科学、有效地配置教育资源，以提高高等教育资源的利用效率，而满足人们对高等教育日益增加的需求，为从成
各国教育界研究的重要课题。在这种背景下研究我国
Ｃｏｅ等学者在相对效率评价概念上提出的。ｏｐｒ该方法
ａｄｆｒｔｅｕｖｒｉｅｏｒｉｅｔｅｐｏｕｔｉｆｔｅｃｒｅｔａａｌｂｅｒｓｕｃｓｎｏｎｉｅｓｔｓｔａｓｒｄｃｉｔｏｕｎｖｉｌｅｏｒｅ．ｈｉｈｖｙｈａＫｅｗｏｄｙｒｓ：ｅｆｃｅｃｏｉｔｔｔｏｏｈｇｅｌａｎｎｇｄｔｅｅｏｍｅｔｎｌｓｓｔｃｎｃｌｆｃｅｃ；ｓａｅｆｉｎｙｆｎｓｉｕｉｎｓｆｉｈｒｅｒｉ；ａａｎｖｌｐｎａａｙｉ；ｅｈｉａｅｆｉｎｙｃｌｉｉ
文章编号：Ｏ８７３（０７０ — １８０ｌＯ — １３２０）５０３ — ３
基于数据包络分析的高校效率评价
苗玉凤．田东平
（．１西安邮电学院计算机系，陕西西安７０２；．１１１２西安邮电学院院长办公室，陕西西安７０２）１１１

数据包络分析模型及其在绩效评价中的应用综述

数据包络分析模型及其在绩效评价中的应用综述一、本文概述本文旨在深入探讨数据包络分析（Data Envelopment Analysis，简称DEA）模型及其在绩效评价中的应用。

数据包络分析作为一种非参数前沿效率分析方法，自上世纪七十年代提出以来，已在众多领域得到了广泛应用。

本文首先简要介绍了数据包络分析模型的基本原理和发展历程，然后重点分析了其在绩效评价中的实际应用，包括企业绩效评价、公共服务绩效评价、科研绩效评价等多个方面。

在此基础上，本文还探讨了数据包络分析模型在绩效评价中的优势、存在的问题以及未来的发展趋势。

本文旨在为相关领域的研究者和实践者提供一份全面、系统的数据包络分析模型及其在绩效评价中的应用综述，以期为未来的研究和实践提供有益的参考和借鉴。

二、数据包络分析模型基本理论数据包络分析（Data Envelopment Analysis，简称DEA）是一种非参数的评价方法，由美国运筹学家Charnes、Cooper和Rhodes 于1978年首次提出。

该模型主要基于“相对效率”的概念，通过比较决策单元（Decision Making Units，简称DMU）之间的相对效率，对DMU进行评价。

DEA模型的核心思想在于，通过数学规划方法，将每一个DMU视为一个生产前沿面的“投影”，并计算其到生产前沿面的距离，以此来衡量其效率。

数据包络分析模型主要分为CCR模型和BCC模型两种。

CCR模型是基于规模收益不变（Constant Returns to Scale，CRS）的假设，其评价结果反映了DMU的技术效率和规模效率的综合效率。

而BCC模型则考虑了规模收益可变（Variable Returns to Scale，VRS）的情况，其评价结果仅反映DMU的技术效率。

这两种模型各有特点，适用于不同的评价场景。

数据包络分析模型具有以下优点：它不需要预先设定函数形式，避免了函数形式错误带来的偏差；它可以处理多输入多输出的情况，具有广泛的适用性；再次，它不仅可以评价DMU的相对效率，还可以指出DMU在哪些方面存在不足，为改进提供了方向。

数据包络分析的应用与研究

数据包络分析的应用与研究数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）是一种用于衡量评估单位（如企业、机构等）效率的方法。

该方法是由Charnes、Cooper和Rhodes等学者在20世纪70年代初提出的，主要用于评估多输入多输出的评估单位的效率水平，并进行有效性比较。

数据包络分析方法的基本思想是将输入转化为输出的能力（技术效率）与其他评估单位相比较。

DEA的优势在于：不需要对输入产出关系形式进行任何假定，可以根据实际情况自动确定评估单位的最优输入产出组合，适用于多输入多输出的复杂系统。

在实际应用中，数据包络分析可以应用于多个领域：1.生产效率评估：DEA可以评估企业、工厂等生产单位的效率水平，并同时考虑多个输入和输出。

通过DEA，可以识别出低效率单位，以便进行进一步的改进和优化。

2.效率提升：DEA可以确定最优的输入产出组合，帮助企业优化生产过程，提高整体效率。

通过比较不同单位的效率水平，可以找到最佳实践和经验，为改善提供参考。

3.业绩评估：DEA可以用于评估不同单位的业绩表现，例如银行、学校、医院等。

通过比较单位的输入产出比，可以获得单位的效率得分，用于业绩排名和绩效评估。

4.资源配置决策：DEA可以帮助管理者进行资源配置决策，确定最优的资源分配方案，以实现最佳性能。

通过评估不同的资源使用情况，可以为决策者提供参考和指导。

5.环境效率评估：除了考虑经济效益外，DEA还可以考虑环境因素，评估单位的环境效率水平。

通过引入环境输出变量，可以对单位的可持续发展能力进行评估。

虽然数据包络分析在多个领域都有广泛的应用，但也存在一些挑战和局限性。

首先，DEA是基于线性规划的方法，对于非线性关系和不确定性的处理能力有限。

其次，数据包络分析依赖于输入和输出的精确测量，对于数据质量的要求较高。

此外，在DEA中，评估单位之间的比较是基于平均效率的，可能忽略了效率分布的变化。

总之，数据包络分析是一种有效的评估单位效率的方法，在多个领域具有广泛的应用价值。

基于三阶段DEA的“双一流”建设高校人文社会科学科研效率评价

基于三阶段DEA的“双一流”建设高校人文社会科学科研效率评价一、引言自2015年中国教育部启动“双一流”建设以来，高校的科研效率评价成为重要的指标之一。

然而，传统的效率评价方法存在着很多局限性，不能全面准确地衡量高校人文社会科学领域的科研效率，因此，本文采用基于三阶段数据包络分析（DEA）的方法，对高校人文社会科学科研效率进行评价。

二、基于DEA的效率评价模型1. DEA模型简介数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）是一种计量经济学的方法，可以用于评价各类机构、企业或组织的效率水平。

DEA模型用数学方法将多个输入和输出指标进行综合衡量，从而评价单位的相对效率。

2. 三阶段DEA模型三阶段DEA模型将评价对象的效率分为三个阶段：技术效率、规模效率和综合效率。

技术效率表示在现有资源约束下，单位是否实现了最大化的输出；规模效率表示在单位规模不变的情况下，单位是否实现了最大化的输出；而综合效率则综合考虑了技术效率和规模效率。

三、高校人文社会科学科研效率评价方法1. 选择评价指标根据高校人文社会科学的特点，我们选择了以下指标进行科研效率评价：科研经费投入、科研教师数量、科研成果数量、科研成果质量、科研合作力度等。

2. 数据收集通过调查问卷和文献研究，收集了30所双一流建设高校的人文社会科学相关指标数据。

3. 归一化处理对收集到的数据进行归一化处理，将其转化为0和1之间的数值。

这一步可以消除指标之间的量纲差异，使得各指标具有可比性。

4. DEA模型运算运用三阶段DEA模型，将归一化处理后的数据输入模型中，得到各个高校的技术效率、规模效率和综合效率。

5. 效率评价结果分析根据三阶段DEA模型的评价结果，分析高校人文社会科学科研效率的现状和差距，并从数据中找出效率较高和较低的高校，进行优化建议和改进措施的探讨。

四、结论与展望本文采用基于三阶段DEA的方法对高校人文社会科学科研效率进行评价，有效地综合了技术效率、规模效率和综合效率，对高校科研效率进行了全面客观的评估。

基于数据包络分析方法的安徽省高职院校效率分析及其发展对策

年底，全省高等职业院校达６所，在校生近４ｌ２万人，许多学校兴建了新校区，我省高等职业教育的为大发展奠定了坚实的物质基础。但是，高等职业教育
招生计划、招生办法、专业设置、收费标准和户籍管
理，颁发学历证书，导毕业生就业，指确定生均教育在规模扩张、发展的同时，府除了需要进行合外延政
管理、服务第一线所需要的 “ 得去、下留得住、得高等学历教育资格的民办高校等Ｉ用１１。
高技能人才为目的教育。进人２世纪，标ｌ中国高等具有深刻的意义。一方面，以为当地政府了解本地可职业教育得到了跨越式发展，基本适应了社会主义高职院校的办学整体情况和解决高职院校发展中存
以下问题：
第一，高职院校的生源质量不高。原因主要有以（）计划，并进行监督检查。高等职业教育采取多种形下三个方面：１忽视了中国高等教育从精英阶段向
收稿日期：ｏ９ｌ— １２ｏ一２３，
订基本统一的质量标准、管理办法，编制年度指导性
投人和ｓ种产出。Ｄ输入为ｘ（ｌ，），ＭｊＵｊｘ＇ …，＝ｊ
输出为Ｙ＝Ｙ，２ … ，）ｘ＞０Ｙ０ｊ１２ … ，Ｊ（ｌＹｊＹ。ｊ，ｊ，，，ｊ，－＝
，
，Ｄ及时变化。二，职院校的教学经费投人与使用现ｎ即其分量非负且至少有一个是正的。ＭＵ应满足第高

基于数据包络分析的高职创新创业教育质量评估分析

基于数据包络分析的高职创新创业教育质量评估分析【摘要】本研究旨在通过数据包络分析方法，评估高职院校的创新创业教育质量。

首先介绍了数据包络分析在教育评估中的应用，然后分析了高职教育质量评估的现状。

接着构建了基于数据包络分析的高职创新创业教育评估模型，并通过某高职院校的案例进行分析评估。

评估结果表明该模型的有效性，并探讨了未来研究方向。

总结指出数据包络分析在高职创新创业教育质量评估中具有较高的应用前景。

这一研究为完善高职教育质量评估提供了新思路和方法。

【关键词】高职创新创业教育质量评估、数据包络分析、教育评估、高职教育、评估模型构建、案例分析、有效性评估、未来研究方向1. 引言1.1 研究背景在当今社会，创新创业教育已经成为高职教育的重要组成部分，对培养学生的创新能力和创业精神起着至关重要的作用。

目前对高职创新创业教育质量的评估主要还是依靠传统的问卷调查和专家评价，存在着主观性强、不够客观、不够全面等问题。

急需引入更为科学、客观、全面的评估方法，提高高职创新创业教育质量评估的科学性和准确性。

本研究旨在探讨基于数据包络分析的高职创新创业教育质量评估方法，通过构建科学的评估模型，提高评估的准确性和有效性，为高职教育的提升和发展提供理论支持和实践指导。

1.2 研究目的高职创新创业教育一直是教育领域的热点问题，其质量评估对于提高教育教学水平和培养创新人才具有重要意义。

本文旨在通过基于数据包络分析的方法，对高职创新创业教育质量进行评估分析，为高职院校提供更科学、客观的评估方法。

具体而言，本研究旨在通过数据包络分析技术，构建适用于高职创新创业教育质量评估的模型，综合考虑教育教学过程中的各项指标和因素，实现对教育质量的全面评估。

通过案例分析，验证该模型的有效性，并对评估结果进行深入讨论，为高职院校提供改进教育教学质量的建议和方向。

本研究的目的在于深入探讨基于数据包络分析的高职创新创业教育质量评估方法的有效性和实用性，为高职院校的教育教学工作提供科学依据，推动高职教育质量的持续提升。

数据包络分析法的研究与应用

数据包络分析法的研究与应用随着现代科技的快速发展，数据包络分析法作为一种新兴的评价方法，在诸多领域得到了广泛的应用。

该方法通过采集数据、进行预处理和标准化，构建数据模型并进行分析，为决策者提供了科学、客观的评价结果。

本文将详细阐述数据包络分析法的基本原理、应用方法、优点与不足，并展望其未来的研究方向和发展趋势。

数据包络分析法（Data Envelopment Analysis，DEA）最早由美国学者Charnes和Cooper等人于1978年提出。

它是一种非参数的效率评价方法，通过比较输入输出数据的“最优”前沿面，来评价不同决策单元（DMU）的相对效率。

DEA方法的应用范围非常广泛，如在企业管理、政府绩效评估、医疗卫生等领域，都有成功的应用案例。

数据包络分析法的优势在于，它不需要预设函数形式，能够处理多输入多输出的问题，并且能够有效地处理主观因素和客观因素的混合影响。

DEA的基本原理包括数据采集、数据预处理、数据标准化和数据模型构建四个主要步骤。

通过数据采集获得决策单元在各个时期的输入输出数据；对采集到的数据进行预处理，包括去除异常值、填补缺失值等；然后，对预处理后的数据进行标准化，使不同量纲的数据具有可比性；构建DEA模型，通过模型求解得到决策单元的相对效率值。

DEA的应用方法主要包括单端口分析、多端口分析和非线性分析。

单端口分析主要单个决策单元的效率评价，通过比较该单元与最优前沿面的距离来计算效率值；多端口分析则考虑多个决策单元之间的效率关系，通过构建多端口模型来评价各决策单元的相对效率；非线性分析则是在传统线性模型的基础上，考虑变量之间的非线性关系，从而更加准确地评价决策单元的效率。

数据包络分析法的优点主要表现在以下几个方面：它不需要预设函数形式，能够根据数据自身的特征来评价效率；DEA方法可以处理多输入多输出的问题，具有广泛的应用范围；再次，它能够有效地处理主观因素和客观因素的混合影响，为决策者提供更为全面的评价结果。

数据包络分析法实训报告

一、实训背景随着我国经济的快速发展，各行各业对资源利用效率的要求越来越高。

数据包络分析法（DEA）作为一种有效的评价方法，广泛应用于资源利用效率评价领域。

为了提高学生对DEA方法的理解和应用能力，本次实训以我国某城市高校为例，利用DEA方法对高校资源利用效率进行评价。

二、实训目的1. 熟悉DEA方法的基本原理和模型；2. 掌握DEA软件操作技巧；3. 运用DEA方法对高校资源利用效率进行评价；4. 分析评价结果，提出改进措施。

三、实训内容1. DEA方法基本原理及模型DEA方法是一种非参数的效率评价方法，通过线性规划模型对多个决策单元（DMU）进行相对效率评价。

DEA方法的核心思想是将每个决策单元视为一个生产单元，通过投入产出数据构造生产前沿面，然后对每个决策单元进行效率评价。

2. DEA软件操作本次实训选用DEAP2.1软件进行DEA分析。

首先，在软件中创建新项目，输入决策单元和投入产出数据。

其次，选择合适的DEA模型，设置模型参数。

最后，运行模型，得到效率评价结果。

3. 高校资源利用效率评价以我国某城市高校为例，选取以下投入产出指标：投入指标：（1）生师比：学生人数与教师人数之比；（2）生均教育经费：教育经费总额与学生人数之比；（3）生均科研经费：科研经费总额与学生人数之比；（4）占地面积：学校占地面积。

产出指标：（1）毕业生人数：本科、硕士、博士毕业生人数之和；（2）科研成果：科研论文数量、科研项目数量、科研经费收入。

4. 结果分析及改进措施根据DEA评价结果，对高校资源利用效率进行以下分析：（1）整体效率：某城市高校资源利用整体效率较高，但仍存在部分高校效率较低的情况。

（2）规模效率：部分高校规模效率较低，说明高校存在规模不经济现象。

（3）技术效率：部分高校技术效率较低，说明高校在资源利用过程中存在技术落后、管理不善等问题。

针对以上分析，提出以下改进措施：（1）优化资源配置：高校应根据自身特点，合理配置教育资源，提高资源利用效率。

基于DEA方法的高等院校办学效率评价研究

管理者提供决策依据，具有现实意义。
数据包络分析方法（ＤａｔａＥｎｖｅｌｏｐｍｅｎｔＡｎａｌｙ－
ｓｉｓ，简称ＤＥＡ）是运筹学、管理科学与数理经济学交
叉研究的一个新领域，它是根据多项投入指标和多项产出指标，利用线性规划的方法，对具有可比性的
是一种可以用于非盈利机构的有效方法，可以找出
面，一些高校急于扩大办学规模，忽视了提高学校资源使用效率的重要性，造成了高等教育资源稀缺和高等院校资源利用效率低效、教育资源浪费现象严重并存的状况，严重制约了高等院校的可持续发展。如何充分利用好高等院校教育资源，对于经济相对落后地区的高校来说尤其重要。因ｌｉｔ，通过对高校投入产出的研究，发现高校资源利用中存在的问题，提高高等院校的资源利用率和办学效率，成为十分
冯娟
（中国矿业大学管理学院，江苏徐州２２１０００）
摘要：效率评价是高等院校面临的重要问题之一。运用数据包络分析方法，从技术效率、纯技术效率、规模效率等方面，对江苏省苏北地区９所本科院校的办学效率进行了研究，分析了ＤＥＡ非