基于DEA的投入产出分析
基于DEA的国家自然科学基金投入产出相对效率评价
指标 。定性 的方法 如 广 泛应 用 的 专 家评 议 法 ， 但评 估和 预测 的结果受 评估 人员 和专家 的主观 因 素影 响较 大 ； 构建 复 杂 指标 体 系 的方法 也 而
有指标 过 多 、 标 间 关 系 不 明确 、 作 过 程 复 指 操
争 力 的高 素 质科 研 队伍 等 发挥 了重要 的作 用 。
投入Байду номын сангаас产 出 效 率评 价
Ｉｓｔ ｅｏ ｃ ｎ ｅａｄＴ ｃｎｌ ｙＩ ｏｍ ｔ ｎ Ｊ ｎ ｓ ｎｖｒｔ， ｈｎ ａｇ２２ １ ， ｈｎ ｎｔｕ ｆ ｉ ｃ ｎ ｅｈ ｏ ｇ ｆｒ ａｏ ， ｉ ｇｕＵ ｉ ｓｙ Ｚ ｅｊ ｎ １０３ Ｃ ｉａ ｉｔ Ｓ ｅ ｏ ｎ ｉ ａ ｅｉ ｉ
管理 。采 用投 入导 向型 的 数据 包络 分 析 模 型 与 文 献计 量 学相 结 合 的 方 法 ， 用 Ｍ Ｄ Ａ 运 ｙＥ 软件 求 解 国家 自然科 学基金 （ 面上 与 重点项 目）９ ６— ０ ５年 间科 研投 入 产 出的 Ｄ Ａ效 １９ ２ ０ Ｅ
率值 ， 发现 国家 自然科 学基金 投入 产 出相对 效率呈 现 下降趋 势 ， 需要 采取有 利 的科研 政 策
因变 量关 系为 线性 ， 只能假 设 一 个产 出项 为 应
提 高 自然科 学基 金 的利 用效率 。
关键 词 数 据 包络分析 文献计 量 法 分类 号 Ｇ １ ３１
Ｅｖ ｌ ｔｏ ｆ ｔ ｌ ｉ ｅ Ｅｆ ｃ ｅ ｙ ａ ｕａ ｉ ｎ ｏ ｈｅ Ｒｅａｔｖ ｆ ｉｎｃ ｉ ｏ Ｓ ｆＮ ＦＣ ｃ ｉｉｉｓ Ｂａ ｅ ｎ Ｄ ＥＡ Ａ ｔｖ ｔｅ ｓ ｄ ｏ Ａｎａｙｓｓ ｌ ｉ Ｚ ａ ｉ ｈ ｏ Ｆｅ
国家 自然科 学基 金 的投 入产 出效 益是衡 量一 种
基于DEA模型的房地产投入产出效率评价
基于DEA模型的房地产投入产出效率评价DEA模型，即数据包络分析模型，是由美国John F. Butler教授和Abraham Charnes教授等人在1984年提出的一种多变量效率评价方法。
DEA模型能够对非线性的效率评价进行客观的量化分析，因此在评价房地产企业的投入产出效率上具有重要的应用价值。
本文将基于DEA模型对房地产企业的投入产出效率进行评价，以期为房地产企业提供科学的决策依据。
我们需要确定参与评价的房地产企业的投入产出指标。
通常来说，房地产企业的投入指标包括资金、人力、物资等方面的投入，而产出指标则包括房地产销售额、利润、资产收益率等方面的产出。
在确定投入产出指标后，我们可以利用DEA模型对这些指标进行评价。
DEA模型的评价方法主要分为两种：CCR模型和BCC模型。
CCR模型是以Charnes、Cooper和Rhodes三位教授的姓氏字母命名的，该模型假设所有企业的投入产出效率均相同。
而BCC模型则是以Banker、Charnes和Cooper三位教授的姓氏字母命名的，该模型在CCCR模型的基础上加入了规模效率。
在具体应用时，我们可以根据情况选择适合的模型进行评价。
在进行评价时，我们需要输入每个房地产企业的投入产出数据，然后利用DEA模型进行计算。
计算完成后，我们可以得到每个房地产企业的效率评分，根据评分的高低对房地产企业进行排名，从而实现对房地产企业的投入产出效率进行评价。
通过DEA模型的评价，我们可以发现房地产企业的投入产出效率问题所在，并提出相应的改进措施。
在投入方面，房地产企业可以优化资金、人力和物资的配置，提高资源利用效率；在产出方面，房地产企业可以提高销售额、利润和资产收益率，实现更好的经济效益。
通过改进措施的实施，房地产企业的投入产出效率将得到提升，为企业的可持续发展提供坚实的基础。
除了评价房地产企业的投入产出效率外，DEA模型还能够对房地产企业进行效率比较和效率前沿分析。
基于DEA模型的农业投入产出分析
基于DEA模型的农业投入产出分析作者：韦代雄来源：《合作经济与科技》2010年第19期提要中国是一个农业大国,农业是国民经济的基础,在我国经济腾飞中扮演着十分重要的角色,只有农业发展了才能为二三产业提供重要原材料和广阔的市场。
本文运用DEA中的CCR 模型对我国农业投入产出指标进行分析,得出31个省市的技术效率、纯技术效率和规模效率,进而可以得出比较结果,并提出对策建议。
关键词:DEA模型;农业投入产出;比较借鉴中图分类号:F32文献标识码:A一、引言农业的发展关系着国运民生,改革开放以来我国的经济发展突飞猛进农业增长迅速,但并没有摆脱粗犷型增长方式,所以,依赖科技创新提高农业生产率是我国农业增长的长期目标。
在此,通过对我国各省市的投入产出效率研究,对比不同省市的效率、规模和方法后,各省市可以取长补短,改善农业生产技术,提高农业生产效率和促进农村经济发展,所以对农业效率分析具有重要的意义。
本文适用数据包络分析方法(DEA)对31个省市的农业投入产出效率进行了实证分析并提出对策建议。
二、DEA方法DEA(Data EA)方法是数据包络分析方法的简称,由著名运筹学家A.Charnes和W.W.Cooper 和Rhodes在1978年提出,在法雷尔基础上,从相对效率概念为基础发展起来的一种崭新效率评价方法。
该方法的原理主要是通过保持决策单元(DMU)的输入或者输入不变,借助于数学规划和统计数据确定相对有效的生产前沿面,将各个决策单元投影到DEA的生产前沿面上,并通过比较决策单元偏离DEA前沿面的程度来评价它们的相对有效性。
使用DEA分析方法我们能够有效的地得到生产要素投入和产出之间的效率关系,从而衡量投入的合理性,而且还可以测定在投入要素非DEA有效的情况下如何改进要素投入量,从而使要素投入达到最优状态。
所以本文配合运用DEA方法中的不考虑规模收益的CCR模型和考虑规模收益的BCC模型对我国各地区的农业投入产出效率进行分析。
基于DEA模型下的科技投入产出效率评价研究
基于DEA模型下的科技投入产出效率评价研究[摘要] 通过构建科技投入产出指标体系，运用DEA模型对广东省2000-2012年的科技投入产出效率进行评价。
结果表明：广东省的科技投入产出效率平均值达0.962，科技资源配置基本处于相对最佳状态，不存在科技资源过度浪费的现象，科技产出的不足在科技投入不断合理、高效利用的过程中逐渐得到消除。
广东省应在有限的科技人力、财力资源条件下进一步提高资源的利用效率；在有条件的情况下，适当增加科技投入，以期获得更多的科技产出。
[关键词] 科技；投入；产出；效率；DEA模型1 引言近年来，广东省区域创新能力不断增强。
广东在国内率先出台《广东省实施自主创新促进条例》。
2012年广东的技术自给率从53.9%上升到68%，研究与实验发展经费支出占生产总值比重从1.3%提高到2.1%。
PCT国际专利受理量、发明专利授权量稳居全国第一。
电子信息、新能源、高端装备制造、生态环境等重点领域的一批关键技术取得突破，基因组、超材料、干细胞、中微子等方面创新成果跻身国际领先水平。
省部院产学研合作获得显著成效，共实施合作项目2万多项，累计实现产值超过1.2万亿元。
获得“973”首席科学家项目37项。
党的十八大报告中提出“创新驱动发展战略”，科技作为创新驱动力的作用不断凸显。
当前阶段，广东省正处于经济结构调整的加速期、产业转型升级的攻坚期和科技创新的活跃期。
截至2012年，广东省R&D投入强度已达2.1%，不断增加的科技投入对广东省的社会经济发展起到了积极的促进作用，而如何追寻科技投入与科技产出的最佳平衡点，成为了各级政府关注的重点。
因此，对科技投入产出效率进行评估，进而指导资源的合理、高效运用具有重要意义。
由于科技活动是一个多投入、多产出的过程，传统的投入产出比例法和参数法已不再适用，学者们更多采用非参数法来计算投入产出效率，而DEA模型是最常用的方法之一。
通过收集相关数据，本文从技术有效性和规模有效性角度分别对广东省2000-2012年的科技投入产出效率进行实证分析，以期为相关部门提供参考。
基于DEA模型的房地产投入产出效率评价
基于DEA模型的房地产投入产出效率评价随着社会经济的发展和城市化进程的加快，房地产行业作为重要的经济支柱产业，对于城市的发展起着非常重要的作用。
随着房地产市场的竞争日益激烈，企业要想在这个行业中取得长期发展，就必须提高自身的投入产出效率。
对于房地产企业来说，对其投入产出效率的评价和分析，对于优化资源配置、提高生产效率具有重要意义。
在此背景下，基于DEA模型的房地产投入产出效率评价成为一种较为常用的评价方法。
DEA模型，即数据包络分析模型，是一种通过比较输入和输出指标来评价决策单元（企业、组织等）相对效率的方法。
该模型对于各种类型的决策单元都适用，不太依赖于输入输出数据的分布条件和分布偏斜度，因此被广泛应用于企业绩效评价和效率分析领域。
在房地产行业，企业的投入主要包括土地、人力、资金、材料等方面，而产出主要包括房产销售收入、租金收入、资产增值等方面。
要评价房地产企业的投入产出效率，就需要根据其投入和产出指标进行综合评价，找出存在的问题和不足之处，为提高企业效率提供指导。
对于房地产企业来说，土地是最基本的投入之一。
土地的开发和利用对于企业的发展至关重要。
在DEA模型中，土地使用率、土地价值增长率等指标可以作为土地投入的衡量指标，从而评价企业土地的利用效率。
房地产企业的人力投入也是至关重要的。
在DEA模型中可以通过员工产值、员工劳动生产率等指标来评价企业的人力投入效率，找出哪些企业在同等人力投入情况下能够创造更多的价值。
资金的投入也是房地产企业的重要投入。
资金的使用效率直接影响着企业的经营情况。
在DEA模型中，可以通过资金周转率、资金利用率等指标来评价企业的资金使用效率，找出哪些企业能够以更少的资金实现更大的产出。
除了以上所述的投入产出指标外，DEA模型还可以结合其他指标，比如企业的市场份额、企业的品牌知名度、企业的科研创新能力等指标进行综合评价，从而更全面地评价企业的综合投入产出效率。
基于DEA模型的房地产投入产出效率评价，可以帮助房地产企业找出自身的优势和劣势，分析产出不足的原因，找出资源配置不合理、生产方式不当等问题，并为企业提供优化建议。
基于DEA模型的煤矿企业安全投入产出效率
DEA模型在安全管理中的应用
• DEA模型在煤矿企业安全管理中具有广泛的应用价值。首 先，它可以评估煤矿企业的安全投入产出效率，帮助企业识 别哪些环节需要改进。其次，DEA模型还可以比较不同煤 矿企业的效率水平，为企业的安全管理提供参考。此外， DEA模型还可以用于评估政策或技术变化对煤矿企业安全 投入产出效率的影响。
该企业安全产出的衡量主要依据 事故发生情况、职业病发病率、 安全生产标准化达标水平等。
根据DEA模型分析，该企业安全 投入产出效率较低，需要加强安 全管理及资源配置优化。
CHAPTER 06
研究结论与展望
研究结论
煤矿企业安全投入产出效率较 高，但存在一定差异。
不同煤矿企业在安全投入和产 出方面的表现有所不同，需针 对性地提高安全投入产出效率
02
煤矿企业安全投入产出效率低 下，资源浪费和管理不善等问 题亟待解决。
03
DEA模型在评价多输入多输出 系统的效率方面具有优势，可 应用于煤矿企业安全投入产出 效率评价。
研究目的与方法
研究目的
本研究旨在利用DEA模型，对煤矿企业安全投入产出效率进行客观、全面的评价，找出存在的问题和改进方向 ，提高煤矿企业安全管理水平。
CHAPTER 03
煤矿企业安全投入产出效率 分析
安全投入指标选取
01Βιβλιοθήκη 0203物质投入包括安全设施投入、职业 健康安全管理体系建设投 入、事故应急救援投入等 。
人力投入
包括安全管理人员培训投 入、员工安全培训投入、 职业健康体检投入等。
技术投入
包括安全生产技术研发与 推广、职业病防治技术研 发与推广等。
技术升级
引入先进的安全生产技术和设备，提高生 产效率和安全性。
基于DEA模型的房地产投入产出效率评价
基于DEA模型的房地产投入产出效率评价房地产是一个国民经济的支柱产业，对于国民经济的发展和居民的生活水平有着重要影响。
由于房地产行业具有复杂的产业链和多方面的投入要素，评价其投入产出效率是一个复杂而关键的问题。
数据包络分析（DEA）模型是一种常用的评价方法，可以综合考虑多个指标对于产出的贡献程度，以及多个输入对于产出的消耗程度，为研究者提供一个科学而全面的评价框架。
第一步，确定评价的指标体系。
房地产行业的投入包括土地、房屋、劳动力、资金等，产出包括房地产开发、销售、租赁等。
根据具体的研究目的，确定适当的指标体系，一般可包括投资回报率、销售额、劳动生产率等。
第二步，确定评价的模型。
DEA模型可以分为CCR模型和BCC模型两种。
CCR模型假定所有的决策单元都在同一个生产前沿上，BCC模型允许决策单元在不同的生产前沿上。
根据实际情况选择适当的模型。
第三步，收集数据和建立模型。
根据确定的指标体系，收集相应的数据，包括投入数据和产出数据。
利用DEA模型，建立评价模型，将数据输入进去，得到相应的投入产出效率评价结果。
第四步，优化评价结果。
评价结果可能存在不合理的情况，如投入过多而产出较少，或者投入较少而产出较多。
对于不合理的评价结果，可以通过调整投入要素或者优化生产过程来提高效率，实现资源的最优配置。
第五步，结果解释和分析。
通过对评价结果的解释和分析，可以了解到的房地产行业中具有较高效率的企业和较低效率的企业，找出效率提升的关键因素，为政府部门和企业决策者提供科学的参考和指导。
基于DEA模型的房地产投入产出效率评价可以帮助我们了解房地产行业的效率状况，找出潜在的问题和改进的空间，促进房地产行业的可持续发展。
但需要注意的是，DEA模型是一种综合评价方法，评价结果可能受到数据质量和模型选择的影响，需要结合实际情况进行分析和判断。
基于DEA模型的房地产投入产出效率评价
基于DEA模型的房地产投入产出效率评价房地产行业作为国民经济的支柱产业之一，在整个经济系统中具有重要作用。
为了评价房地产行业的投入产出效率，可以使用数据包络分析（Data Envelopment Analysis, DEA）模型。
DEA模型是一种非参数的评价方法，可以用于评价各种生产系统的效率。
本文将基于DEA模型来评价房地产行业的投入产出效率。
DEA模型以投入和产出作为评价的指标，通过计算各个生产单元的综合效率来评价其效率水平。
在房地产行业中，投入可以包括土地、资金、人力资源等方面的资源，产出可以包括销售额、利润、投资回报率等方面的指标。
需要确定评价的对象，即房地产行业的各个生产单元。
在确定生产单元时，可以根据具体情况选择不同的划分方法，比如按照地区、企业规模等因素划分。
然后，需要收集评价所需的数据。
数据可以从各个生产单元的财务报表、统计数据等渠道获取。
为了提高评价的准确性，建议选择一定时间范围内的数据进行评价，并尽量选择具有可比性的数据。
在收集到数据后，可以利用DEA模型进行评价。
DEA模型通过构建数学规划模型，计算各个生产单元的综合效率。
综合效率是指在给定的投入条件下，达到最大化产出的能力。
通过比较各个生产单元的综合效率，可以评价其投入产出效率。
根据评价结果，可以分析影响房地产行业投入产出效率的因素，并提出相应的改进措施。
对于效率较低的生产单元，可以通过提高资源利用效率、优化生产过程等方式来改进效率；对于效率较高的生产单元，可以通过拓展市场、增加投资等方式进一步提高效率。
基于DEA模型的房地产投入产出效率评价方法可以较全面地评价房地产行业的效率水平，并为相关决策提供参考依据。
但需要注意的是，DEA模型是一种相对评价方法，评价结果可能受到数据选择和模型假设的影响，在应用DEA模型时需要慎重考虑。
基于DEA模型的房地产投入产出效率评价
基于DEA模型的房地产投入产出效率评价房地产行业一直是我国经济发展的重要组成部分，但随着市场竞争的加剧和资源环境的限制，房地产企业在利用资源方面面临很大的压力。
为了更好地评估房地产企业的投入产出效率，提高资源利用效率，可以利用数据包络分析(DEA)模型来进行评价。
本文将对基于DEA模型的房地产投入产出效率评价进行探讨。
一、房地产投入产出效率评价的重要性房地产企业的投入产出效率评价对于企业和整个行业具有重要意义。
投入产出效率评价可以帮助企业发现和解决资源利用不合理的问题，提高生产效率，降低生产成本，增强企业的竞争力。
投入产出效率评价可以帮助政府和相关部门监管房地产市场，引导企业合理配置资源，促进行业的健康发展。
开展房地产投入产出效率评价具有重要的现实意义。
二、DEA模型的基本原理数据包络分析(DEA)是一种非参数的效率评价方法，其基本原理是通过比较不同单位(被评价的房地产企业)的投入产出指标值，找出相对有效的单位，即在给定的投入下取得最大产出或在给定产出下需要最小投入的单位。
DEA模型通过线性规划的方法求解各个单位的技术效率和规模效率，从而评价其投入产出效率。
DEA模型的特点是能够克服主观评价和标准制定上的不确定性，而且可以针对多个投入和产出指标进行综合评价，因此在房地产投入产出效率评价中具有重要的应用价值。
在进行房地产企业的投入产出效率评价时，首先需要选择合适的指标进行评价。
一般可以选择投入指标包括人力资源、资金、土地资源等，产出指标包括房地产销售额、利润、客户满意度等。
在选择指标时需要考虑到指标的可操作性、准确性和全面性，以便更好地评价企业的效率。
1. 确定评价对象首先确定主要评价对象，可以是具体的房地产企业、房地产项目或者房地产开发区域等。
2. 收集数据收集相关的投入和产出指标数据，包括人力资源、资金投入、土地资源投入等投入指标，以及房地产销售额、利润、客户满意度等产出指标。
3. 构建DEA模型利用收集到的数据构建DEA模型，根据具体情况选择合适的DEA模型，可以是CCR模型、BCC模型等。
基于DEA模型的中国林业投入产出效率评价
基于 DEA模型的中国林业投入产出效率评价摘要：林业是我国重要的国民经济组成部分，对改善生态环境、促进国民经济可持续发展有着重要作用。
基于此，本文对基于DEA模型的中国林业投入产出效率评价进行了论述。
关键词：DEA；林业投入；林业产出；效率林业是国民经济的重要基础产业，又是重要的社会公益事业，承担着改善生态环境、促进国民经济可持续发展的双重使命。
为了促进林业生态保护与发展，我国政府不断加大对林业的公共投入。
在政府投入引导下，社会资本对林业的投入近年来也呈蓬勃发展之势。
因此，林业投入产出的效率问题值得人们关注。
一、指标选取及样本数据来源DEA评价模型最关键环节是对其投入产出指标的选取，投入产出指标及其样本的选取对最后的评价结果有很大影响。
指标的选取不仅要考虑数量，还要考虑其“质量”。
国外研究的指标体系不完全适用于我国林业投入产出效率评价，而国内学者对所选取的指标体系也各有侧重，未充分考虑到林业的生态、社会效益，因而也不宜完全借鉴。
林业投入应是为促进林业发展而投入的各种生产要素。
根据西方经济学理论，资本、劳动力和土地这三种要素在生产函数中扮演着重要角色。
但由于我国林业用地面积的统计数据是5年公布一次，即在5年一次的森林资源清查期间，林业用地面积不会发生变化，因此，本文选取营林固定资产投资、林业系统年末从业人数指标来测算资本和劳动力这两种投入要素的效率。
由于DEA效率只是一种相对效率，只要各决策单元间具有可比性，即便所取指标未涵盖所有的投入或产出指标，其测算结果也具有可信性，能真实反映所取指标效率情况。
林业投入后，会产生一定的经济、生态、社会效益。
林业投入在经济方面的目标是林业产值最大化，因此，用林业第一产业产值来表示林业所产生的经济效益；林业的生态效益与森林面积有关，可用当年新增的造林面积来表示；林业的直接社会效益表现在促进林区就业和改善林区农民生活水平，对就业的影响隐含在收入变化中，故选取农民人均林业收入来表示。
基于DEA的教育投入产出效率分析
基于DEA的教育投入产出效率分析引言教育是一个国家和社会发展的重要组成部分，而投入产出效率是评估教育质量和效果的重要指标之一。
本文将通过 DEA（Data Envelopment Analysis）方法对教育投入产出效率进行分析，探讨如何提升教育的投入产出效率。
DEA 简介数据包络分析法（DEA）是一种能够评估多种输入和多种输出因素对企业或组织生产效率的评价方法。
在教育领域，DEA 可以用于评估投入产出效率，帮助决策者制定决策，优化资源分配，提高教育投入产出效率。
DEA 模型DEA 模型根据评估对象的输入和输出来确定其效率。
常见的 DEA模型有 CCR（Charnes, Cooper 和 Rhodes）模型和 BCC（Banker, Charnes 和 Cooper）模型。
本文将以 CCR 模型为例进行分析，假设有 n 所学校，它们各自有m 项输入和 s 项产出，其中第 i 所学校的第 j 项输入为x ij，第 k项产出为y ik。
则该学校的投入产出效率为 $Eff_i =\\frac{ \\sum_s^k y_{ik} }{ \\sum_m^j x_{ij} }$。
即该学校的产出与投入的比值，表示教育投入产出效率的高低。
DEA 的应用通过 DEA 可以评估教育的投入产出效率，并根据效率分析结果提出优化建议。
比如，如果学校 i 的效率为最高，而学校 j 较为低效，那么可以考虑将学校 j 的某些教育投入资源分配给学校 i，提高全局教育投入产出效率。
结论通过对教育投入产出效率的 DEA 分析，可以得出投入产出效率的高低和各个学校之间的效率差异。
进一步，可以针对效率低下的机构进行有针对性的优化，重点提高教育投入的效率和产出的质量，达到教育资源的最优化配置。
这将为教育的不断发展和进步提供重要的支撑和参考，同时也令我们更深刻地认识到教育投入效率的重要性。
基于投入产出表的DEA方法研究_
基于投入产出表的DEA方法研究摘要数据包络分析方法（Data Envelopment Analysis）简称DEA方法，是评价决策单元间相对有效性的方法，DEA方法在处理具有相同性质的部门（决策单元）进行多输入、多输出的比较方面具有很大的优势。
DEA作为一种非参数的统计方法，已经在多个领域得到了广泛的应用。
但目前将DEA 方法应用于投入产出分析的研究并不多见。
由于投入产出表数据丰富、全面，还能提供扩散系数等技术指标，将投入产出表用于DEA建模，可以实现投入产出分析与DEA方法的优势互补，能获得更满意的有效性评价。
本文提出了基于投入产出表的DEA方法，分别以三大产业的各个部门作为决策单元，以所有部门的投入作为投入指标，以总产出作为产出指标分别建立三个DEA模型。
同时，由于传统DEA模型不能有零负输入、零负输出，本文就这个问题提出了解决方法，并引入了针对同为有效决策单元的进一步评价方法。
最后运用所建立的模型对安徽省2002年42部门流量表进行实证分析，获得三大产业部门是否DEA有效的结论且对于非有效的部门提出了参考的调整方案。
将投入产出表用于DEA建模，既为投入产出表开辟了新的用途，也拓宽了DEA的应用范围。
本文从方法上进行了深入的探索，获得了一些成果和预期效果。
关键词：DEA，投入产出表，有效性评价The Research of the DEA Method Based on theInput-Output TablesABSTRACTData Envelopment Analysis (Data Envelopment Analysis) referred to DEA, is the method to evaluate the relative effectiveness of decision-making units. It has the great advantage in dealing with the comparison among the sectors (DMU) of the same nature having multi-input, multi-output. As a non-parametric statistical method, DEA has been widely used in various fields. But at present it is rare that DEA method has been applied to the input-output analysis. For input-output tables have rich, comprehensive data and can provide diffusion coefficient and other technical indicators, if input-output tables are used for Modeling DEA, the input-output analysis can be achieved with the complementary advantages of DEA , more satisfying effectiveness of Evaluation will be got.In this paper, a method of DEA based on input-output table is put forward. Three DEA models are established, respectively, taking various departments of the three major industries as decision-making units, all investing sectors as input indicators, and a total output as output indicators. At the same time, the inputs and outputs of traditional DEA models can not be zero or negative. On this issue the paper proposes a kind of solution, and introduces a method for further evaluation on DMUs which are all effective. Finally we use the established model to analyze the input-output table of Anhui Province in 2002 containing 42 departments, and then get the result that whether the sectors of three major industries are effective. At last for the non-effective DMUs, a adjustment program is put forward.Using the input-output table for Modeling DEA, not only open a new use for input-output tables, but also broaden the DEA’s scope of application. This paper has conducted in-depth way on the exploration, access to a number of accomplishments and the expected results. This paper deeply explores the measurement and acquires some achievements and excepted performance.Keywords: DEA; Input-output tables; Evaluation on effectiveness。
基于DEA模型的房地产投入产出效率评价
基于DEA模型的房地产投入产出效率评价随着经济的不断发展，房地产行业成为了一个备受关注的领域。
在这个行业中，投入和产出效率是其发展的关键因素之一。
为了对房地产行业的投入产出效率进行评价，研究者们提出了许多不同的模型和方法。
数据包络分析（DEA）模型是一种被广泛应用于房地产行业的工具，能够帮助评价企业的投入产出效率。
DEA模型是一种非参数的线性规划模型，其主要思想是通过比较各个决策单元（例如企业、机构或者地区）的投入产出数据，找出最有效率的单元，并以此为标准评价其他单元的效率。
在房地产行业中，投入通常指的是企业的资金、劳动、土地等资源，而产出则是企业的销售额、利润等经济绩效指标。
通过DEA模型，我们可以评价房地产企业的投入产出效率，发现其在资源利用方面存在的问题，并提出改进措施。
在进行基于DEA模型的房地产投入产出效率评价时，首先需要确定参与评价的决策单元。
一般来说，我们会选择同行业中具有相似规模和业务模式的企业作为评价对象。
然后，收集这些企业的投入产出数据，包括资金、土地、人力资源的投入数据，以及销售额、利润等产出数据。
接下来，我们需要确定DEA模型的输入和输出指标，通常选择的输入指标包括固定资产、人力资源投入等，输出指标则包括销售额、利润等。
通过DEA模型的计算，我们可以得出每个决策单元的投入产出效率指标，其中大于1的指标表示效率较高，小于1的指标表示效率较低。
通过比较不同企业的效率指标，我们可以发现效率较低的企业存在的问题，例如资源配置不合理、生产管理不当等。
在实际操作中，我们还可以利用DEA模型的结果进行效率前沿分析，找出最有效率的企业，并从中学习其经营管理经验，引导低效率企业进行改进。
除了评价单一企业的投入产出效率，基于DEA模型的房地产评价还可以拓展到整个房地产市场或者地区。
通过收集不同企业的数据，我们可以建立一个大型的投入产出效率数据库，从而对整个市场的效率水平进行评价。
这种全面的评价方式可以为政府部门、投资者、企业等决策者提供重要的参考依据，帮助他们制定相关政策、投资决策以及企业管理策略。
基于DEA模型的房地产投入产出效率评价
基于DEA模型的房地产投入产出效率评价【摘要】本文通过引入DEA模型对房地产投入产出效率进行评价，从而为房地产行业的发展提供参考。
在首先介绍了DEA模型的基本原理，然后探讨了该模型在房地产领域的应用情况，进而分析了影响房地产投入产出效率的因素。
接着提出了基于DEA模型的房地产投入产出效率评价方法，并通过案例分析展示了其应用效果。
在结论部分对基于DEA模型的房地产投入产出效率评价进行了总结，并提出了研究展望和建议。
通过本文对房地产投入产出效率的评价，有助于提升房地产行业的发展水平和效率，为相关决策提供科学依据。
【关键词】关键词：DEA模型、房地产、投入产出效率评价、原理、应用、因素分析、评价方法、案例分析、总结、展望、建议。
1. 引言1.1 研究背景房地产行业是国民经济的支柱产业，对于促进经济增长、提高居民生活水平具有重要作用。
随着市场竞争日益激烈，房地产企业为了提高效益和竞争力，不断加大投入力度，但却并不总能取得相应的产出效益。
如何评价房地产行业的投入产出效率，成为当前亟待解决的问题。
针对以上问题，本文将基于DEA模型，对房地产行业的投入产出效率进行评价，旨在为房地产企业管理提供科学依据和决策参考。
通过本研究的实证分析，探讨影响房地产投入产出效率的因素，并提出相应的改进策略，为房地产行业的可持续发展提供参考。
1.2 研究目的研究目的是通过基于DEA模型的房地产投入产出效率评价方法，探讨房地产领域中各类资源的配置效率和利用效率，并为相关决策提供科学依据。
具体包括评估各个房地产项目的资源利用效率，找出存在的问题和瓶颈，并探讨提高房地产业投入产出效率的可行路径。
通过案例分析，深入探讨DEA模型在房地产领域的实际应用效果，为房地产行业的管理和决策提供参考和借鉴。
本研究旨在为提升房地产行业的整体效率和可持续发展提供理论指导和实践支持，促进我国房地产市场的健康发展。
1.3 研究意义房地产行业作为经济发展的重要领域，在我国的地位日益凸显。
技术效率、技术进步与生产率增长基于DEA的实证分析
技术效率、技术进步与生产率增长基于DEA的实证分析一、本文概述1、研究背景：阐述当前技术效率、技术进步与生产率增长的重要性，以及它们在经济发展中的作用。
随着全球经济的飞速发展，技术效率、技术进步与生产率增长已成为决定一个国家或地区经济发展水平和竞争力的重要因素。
在当前的全球化浪潮中，高效、先进的生产技术和管理方法不仅能够帮助企业降低成本、提高产品质量，还能在激烈的市场竞争中占据有利地位，从而实现可持续发展。
技术效率，主要指的是现有技术在生产过程中的实际运用效率，它反映了生产系统在既定投入下实现最大产出的能力。
一个高技术效率的生产系统能够最大限度地减少资源浪费，提高生产要素的利用价值。
而技术进步则是指通过研发、创新等活动，推动生产技术和管理方法的不断升级和完善。
技术进步是推动生产率增长的核心动力，它能够显著提升生产系统的潜在能力，为经济增长提供源源不断的动力。
生产率增长，作为技术效率和技术进步的综合体现，直接反映了一个国家或地区经济增长的质量和效益。
在资源有限、环境压力日益增大的背景下，实现生产率增长对于提升经济增长质量、促进可持续发展具有重要意义。
因此，深入探讨技术效率、技术进步与生产率增长之间的关系及其内在机制，对于指导实践、推动经济发展具有重要意义。
本研究旨在通过数据包络分析（DEA）方法，对技术效率、技术进步与生产率增长进行实证分析。
通过对相关数据的收集和处理，运用DEA模型对生产系统的技术效率和技术进步进行评估，进而分析它们对生产率增长的影响。
通过这一研究，希望能够为提升我国生产系统的技术效率和技术进步水平、促进生产率增长提供有益的参考和借鉴。
2、研究目的：明确本研究旨在通过数据包络分析（DEA）方法，实证分析技术效率、技术进步对生产率增长的影响。
本研究的核心目的在于通过数据包络分析（Data Envelopment Analysis，简称DEA）这一前沿方法，对技术效率、技术进步与生产率增长之间的关系进行深入的实证分析。
基于DEA的煤矿安全投入产出效率评价研究
煤矿 ２０１２－２０１７ 年的安全投入和产出数据为例,成 功 提 取 生 产 环 境 和 技 术 管 理 ２ 个 投 入 因
子及广义安全和安全事故 ２ 个产出因子,并基于投入产出因子进行了该煤矿安全投入产出效
率的 DEA 分析,应用结果证实了该评价方法的可行性和有效性.
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中国煤炭第 ４５ 卷第 ５ 期 ２０１９ 年 ５ 月
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集、多理论组合决策模型、平衡记分卡、马尔科夫
链预测性功能、 灰 色 关 联 投 影 法 及 变 异 系 数 法 等.
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由于煤矿生产过程复杂、开采环境恶劣,具有
较高的潜在危险因素,我国煤矿安全问题一直是煤
管理已经进入了不单单追求 “量”的投入,同时重
矿企业的工作重点.近年来,我国煤矿安全形势持
近年来,对于煤矿企业安全效率问题的研究一
视 “质”和 “效”的管理阶段.
想是将样本数据间的相关性大小表示为几个未知公
简化评价指标体系、降低评价指标维度,其基本思
本文运用因子分析方法的降维思想提取了煤矿
基于DEA的教育投入产出效率分析
基于DEA的教育投入产出效率分析摘要：在经济学里，效率是指资源的有效利用配置。
教育领域里的效率问题，即教育资源的投入产出达到的水平高低。
本文以陕西省1997―2008年12年间的教育数据为依据，采用DEA方法，选取合适的投入指标和产出指标，进而研究陕西省教育效率问题，得出陕西省小学、初中、高中及高校分阶段的不同的效率值和变化趋势。
关键词：DEA；教育效率；投入产出1.引言经济学里的效率，指相关资源是否达到了有效利用配置，在生产技术条件给定的状态下，力争不使资源存在闲置或浪费的现象。
在教育领域里，教育资源的投入产出的比值大小，教育资源的有效利用程度，是社会普遍关注的现实问题。
事实上，关于教育资源的投入与产出的效果评价上，确实存在着闲置或产出率不高的问题。
在当前全民关注教育，重视子女上学问题的大环境下，大众更加关心这些投入的教育资源，是不是真的在最高程度上，实现了为经济社会的发展提供了最有效的智力支持，是不是达到了很高的教育效能评价。
教育产出，从量化的角度来看，有一些常用的指标，比如升学率、毕业率、辍学率、生均教育经费的支出、教室利用率、生师比等等，这些可以看成是教育的内部效率，在学校与社会的联系上，主要体现出学校教育与就业机会以及学校教育对于学生素质提高所带来的社会效应，这些是教育的外部效率。
无论是内部效率，还是外部效率，这些都是教育的经济效率，关注投入产出比，同时也是社会整体教育水平和个人教育水平高低的一种量化表现。
2.数据来源与研究方法所有研究数据来自于《中国教育经费统计年鉴》（1998―2009）、《陕西统计年鉴》（1998―2009）。
在年鉴中，选取1997-2008年间的教育数据，给定合适的投入指标和产出指标，进而研究陕西省1997―2008年12年间的教育投入产出的效率问题。
本文主要采用了数据包络分析方法（DEA），该方法主要专注于寻找统计意义上的效率最优组织，并验证这个效率值是否是所有被评价组织中效率最高值。
基于DEA模型的房地产投入产出效率评价
基于DEA模型的房地产投入产出效率评价随着城市化进程的不断加速以及人民生活水平的提高，房地产业已经成为国民经济中一个重要而具有活力的部门。
然而，在房地产企业的成长过程中，有些企业存在不同的问题，如投资不合理、经营管理不规范、市场竞争不激烈等因素，导致失去了公司竞争优势和发展空间。
因此，进行房地产投入产出效率评价显得尤为重要。
房地产投入产出效率评价是对房地产企业生产状况和效率进行全面评估的过程。
目的是为了找出投资效益低的领域，从而改进房地产企业的经营管理方法，提高其市场竞争力。
有效的房地产投入产出效率评价可以为房地产企业提供精准的经营决策依据，确保企业的合理发展和良好的经济效益。
房地产企业的经营效率评价是通过DEA模型（Data Envelopment Analysis）来实现的。
DEA模型可以评估一个多输入、多输出的单位（房地产企业），并测量其输入与输出的关系，最终得出一个投入产出比率。
利用投入产出比率，分析出房地产企业的效率水平以及存在的问题。
DEA模型的基本思想是考虑各项经营数据的关联性，综合地评价房地产企业的效率。
房地产企业的最终产量是住宅、商业房产、办公楼等各种类型的不动产，而公司投入的指标主要包括固定资产、人力资源、营销管理等。
使用DEA模型进行房地产投入产出效率评价时，在多个投入、产出指标的限制下，确定出理论上的最优化生产方案，计算房地产企业的最优效率。
基于DEA模型的房地产投入产出效率评价主要分为两个步骤：第一步是确定投入、产出变量，第二步是应用DEA模型进行效率评价。
在第一步中，我们将对房地产企业进行投入和产出指标的划分，其中投入指标包括固定资产、人力资源、营销管理；产出指标包括建筑面积、建设规模、建成质量等。
在第二步中，我们将采用DEA模型来评价房地产企业的效率。
DEA模型是非参数的评价模型，不依赖于经验或理论假设。
通过DEA模型，可确定最优生产方案来衡量房地产企业的效率，并识别出生产偏差和优化机会。
基于DEA方法的高校科研投入产出效率研究——以教育部直属高校为例
基于ＤＥＡ方法的高校科研投入产出效率研究———以教育部直属高校为例孙盘龙１，辛斐斐２（１．青岛大学师范学院，山东青岛２６６０７１；２．青岛大学青岛教育发展研究院，山东青岛２６６０７１）摘 要：国家对高校科研投入力度的不断增加引发了资源浪费、使用低效等一系列问题，科学、客观地评价高校科研投入产出效率成为当下学界研究的重点问题。
运用ＤＥＡ和Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数方法对教育部直属高校科研投入产出效率进行静态和动态分析，发现多数教育部直属高校的科研投入产出效率有待进一步提高，技术效率和技术进步效率都是影响高校科研投入产出的关键因素。
据此提出相关建议，要将效率指标纳入高校评价体系，与科研资源的配置相挂钩；加强高校科研管理水平，促进科研创新技术进步。
关键词：教育部直属高校；科研投入产出效率；ＤＥＡ；Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ指数中图分类号： Ｇ６４６ 文献标识码： Ａ 文章编号：２０９５－６８００（２０２０）０１－０６８－０９随着国家对高校科研投入力度不断加大，高校科研资源浪费、使用过程中效率低下等问题引发社会关注。
高校科研投入产出的效率问题也成为了学界的重要研究课题。
教育部直属高校作为我国高校科研的主力军，一直以来都是国家和政府科研投入的重点关注对象。
但在当下我国科研资源紧缺的形势下，教育部直属高校的科研投入产出情况如何？高投入是否也同时带来了高产出？高校是否实现了科研资源的有效配置和效益最大化？这一系列的问题都是我们所亟需解决的。
本研究运用ＤＥＡ方法考察教育部直属高校科研投入产出效率情况，分析导致部分高校效率低下的原因，为解决高校科研资源浪费和投入产出效率低下的问题提供理论依据。
一、文献综述国内外学者对高校科研投入产出效率的研究以实证研究为主。
国内的研究多是结合具体的省市、地区或高校进行研究，从研究对象的角度大致可以分为三类：第一类是从宏观角度出发，以我国的省市、地区为研究对象，分析我国高校科研投入产出效率。
郭际、［１］仲洁、［２］耿清慧、［３］刘天佐［４］等人都以我国各省市作为研究对象，分析高校科研投入产出效率，结果都得出了不同省市地区的高校科研投入产出效率存在差异，并且东部地区高校科研投入产出效率大于中部和西部。
第27章 基于DEA的投入产出分析
MATLAB优化算法案例分析与应用
第27章 基于DEA的投入产出分析
第二十七章
MATLAB优化算法案例分析与应用
•27.1 DEA原理分析
1978年由著名的运筹学家A.Charnes,W.W.Cooper和 E.Rhodes 首 先 提 出 了 一 个 被 称 为 数 据 包 络 分 析 （ Data Envelopment Analysis ，简称 DEA ）的方法，去评价部门间的相对有效性（ 因此被称为DEA有效）。从生产函数角度看，DEA模型是用来 研究具有多个输入、特别是具有多个输出的“生产部门”同时 为“规模有效”与“技术有效”的十分理想且卓有成效的方法 。 DEA处理具有多个输入（输入越小越好）和多个输出（输 出越大越好）的多目标决策问题的方法。可以证明，DEA有效 性与相应的多目标规划问题的pareto有效解（或非支配解）是 等价的。数据包络分析（即DEA）可以看作是一种统计分析的 新方法。它是根据一组关于输入－输出的观察值来估计有效生 产前沿面的。在经济学和计量经济学中，估计有效生产前沿面 ，通常使用统计回归以及其它的一些统计
第二十七章
MATLAB优化算法案例分析与应用
•27.2 DEA分析
27.2.1 DEA算法流程 DEA方法评价步骤如下： （1）数据说明与数据处理：缺失数据处理、数据的无量化处 理； （2）评价指标体系的建立； • 选取的原则：科学性、可行性、通用可比、适用性、目 标导向性； • 选取的方法： R 型聚类分析、主成分分析、因子分析； • 最终得到评价指标体系（如表27-1仅做参考）。 （3）指标权重的确定：层次分析法（AHP）； （4）评价 DEA模型的建立（下述为DEA理论的 C 2 R 模型）；
第ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ十七章
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MATLAB优化算法案例分析与应用
第27章 基于DEA的投入产出分析
第二十七章
•27.1 DEA原理分析
MATLAB优化算法案例分析与应用
1978年由著名的运筹学家A.Charnes,W.W.Cooper和 E.Rhodes 首 先 提 出 了 一 个 被 称 为 数 据 包 络 分 析 （ Data Envelopment Analysis，简称DEA）的方法，去评价部门间的相对有效性（ 因此被称为DEA有效）。从生产函数角度看，DEA模型是用来 研究具有多个输入、特别是具有多个输出的“生产部门”同时
27.2.2 DEA评价模型
for i=1:n; Aeq=[X(:,i)' zeros(1,s)];beq=1; f=[zeros(1,m) -Y(:,i)'];
%输出DMU的最佳权向量 w(:,i)=linprog(f,A,b,Aeq,beq,LB,UB);
%输出DMU的相对效率值Eii E(i,i)=Y(:,i)'*w(m+1:m+s,i); for k=1:n;
第二十七章
•27.2 DEA分析
27.2.1 DEA算法流程
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第二十七章
•27.2 DEA分析
MATLAB优化算法案例分析与应用
27.2.2 DEA评价模型
针对DEA投入产出模型，定义符号变量如下：
每个企业相应的效率评级指标为：
n
m
hi U TYj /V T X j ur yrj / vi xij
MATLAB优化算法案例分析与应用
第二十七章
•27.2 DEA分析
27.2.2 DEA评价模型
MATLAB优化算法案例分析与应用
第二十七章
•27.2 DEA分析
27.2.2 DEA评价模型
MATLAB优化算法案例分析与应用
为“规模有效”与“技术有效”的十分理想且卓有成效的方法 。
DEA处理具有多个输入（输入越小越好）和多个输出（输 出越大越好）的多目标决策问题的方法。可以证明，DEA有效 性与相应的多目标规划问题的pareto有效解（或非支配解）是 等价的。数据包络分析（即DEA）可以看作是一种统计分析的 新方法。它是根据一组关于输入－输出的观察值来估计有效生
r 1
i 1
第二十七章
•27.2 DEA分析
MATLAB优化算法案例分析与应用
27.2.2 DEA评价模型
从而得到DEA评价模型：
max
n
(U T Y j V T X j )
j 1
s.t.
U
T
Y
j
V T
j
0,
j
1,2,
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1,
U 0,V 0.
第二十七章
•27.2 DEA分析
第二十七章
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•27.2 DEA分析
27.2.1 DEA算法流程
DEA方法评价步骤如下： （1）数据说明与数据处理：缺失数据处理、数据的无量化处 理；
（2）评价指标体系的建立； • 选取的原则：科学性、可行性、通用可比、适用性、目
标导向性；
• 选取的方法： R 型聚类分析、主成分分析、因子分析； • 最终得到评价指标体系（如表27-1仅做参考）。 （3）指标权重的确定：层次分析法（AHP）； （4）评价 DEA模型的建立（下述为DEA理论的 C2R 模型）；
f=[zeros(1,m) Y(:,k)']; Aeq=[X(:,k)' zeros(1,s) E(i,i)*X(:,i)' -Y(:,i)']; beq=[1;0]; v=linprog(f,A,b,Aeq,beq,LB,UB); E(i,k)=(Y(:,k)'*v(m+1:m+s))/(X(:,k)'*v(1:m)); end end
产前沿面的。在经济学和计量经济学中，估计有效生产前沿面 ，通常使用统计回归以及其它的一些统计
第二十七章
•27.1 DEA原理分析
MATLAB优化算法案例分析与应用
方法，这些方法估计出的生产函数并没有表现出实际的前沿面 ，得出得函数实际上是非有效的。因为这种估计是将有效决策 单元与非有效决策单元混为一谈而得出来的。在有效性的评价 方面，除了DEA方法以外，还有其它的一些方法，但是那些方 法几乎仅限于单输出的情况。相比之下，DEA方法处理多输入 ，特别是多输出的问题的能力是具有绝对优势的。并且，DEA 方法不仅可以用线性规划来判断决策单元对应的点是否位于有 效生产前沿面上，同时又可获得许多有用的管理信息。因此， 它比其它的一些方法（包括采用统计的方法）优越，用处也更 广泛。