DEASolver的实战运用非常详细.pdf
DEA方法简介
Decision Making Units） 的历史输入输入数据，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。
DEA方法以相对效率概念为基础，以凸分析和线形规 划为工具的一种评价方法，应用数学规划模型计算比较决
j 1 s.t. n x j j s x0 j 1 n y j j s y0 j 1 j 0ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ s 0, s 0 j 1
最优解为
0
0 0 0 s s ， ， ，
注：对于a 0及N 0，都有N * a，则即为 非阿基米德无穷小量
Two-stage model:
参考论文链接
Multi-period model: 参考论文链接
（用来评价是否有进步）
Benchmark-learning roadmap:
参考论文链接
论文撰写方向:
多流程、多周期评价绩效；
分解绩效，寻找薄弱点；
设置训练绩效提高路径； 评价多阶段训练下是否有进步； 根据各作战实体作战能力，制定作战计划
CCR模型中变量的经济含义: • λ j使各个有效点连接起来,形成有效前沿面;非零的s+、s-使 有效前沿面可以沿水平和垂直方向延伸,形成包络面。
• 在实际运用中,对松弛变量的研究是有意义的,因为它是一 种纯的过剩量(s-)或不足量(s+)，θ 则表示DMU离有效前沿 面或包络面的一种径向优化量或“距离”
效率指标与投入指标值及产出指标值的量纲选取无关，应
用DEA方法建立模型前无须对数据进行无量纲化处理（当 然也可以）
DEA基本模式与使用步骤
的工廠，以營業額作為 產出，員工人數作為投 入，可將每個工廠按照
B
E F
其營業額與員工人數標 示於二維座標中
AH
G
X (員工人數)
其他議題的爭議
❖ 其他工廠可能會抗議說，他們的產品比較成 熟所以單價低，因此產出不能光看營業額而 必須考慮生產量
❖ 又有工廠抗議說他們的設備比較舊需要的操 作人員多，因此投入不能只看員工人數而必 須也考慮機器設備的特性
則該投入項的投入資源無法被減少
營運效率分析為例
❖ 以營業額和生產量作為衡量產出的兩項
屬性，而以員工人數作為唯一投入屬性，
可將每個工廠按照其營Y1 業額、包生絡線產又量稱為與效率前
員工Y1人Y1數標示於座標中A 而構成緣生(eff產icie曲ncy線frontier)
A
X=R
B
B
C G
C F
H
E
D
X=R
❖ 將屬性區分為投入項與產出項，不預先設定 權重之方式分別加總產出屬性值和總投入屬 性值，然後總產出除以總投入的比率作為相 對效率，。
資料包絡分析法簡介(2/2)
❖ 以成本效益的角度，效率等於總產出除
以總投入的比率，故每一個方案的效率
如式所u 示jY j ：
E jO
• •
集合I表示結果Xi越小越好的屬性 集合O表示結果Yj越大越好的屬性
viX i
i I
• uj與vi分別代表集合I與集合O中每個屬
性對應的策單位 的相對效率值，並分析效率不佳之方案應減少投入或 是提高產出，提出具體的改善方向
工廠生產效率之員工數為例
❖ 欲同時考量投入與產出這兩類屬性，則會在 建立個別屬性的價值衡量時先予以轉換
《应用DEA方法讲义》课件
开发能够考虑时间变化和动态环境的DEA模型，以更 准确地评估决策单元的效率。
多准则决策
将多准则决策分析方法与DEA相结合，以综合考虑多 种因素对效率的影响，提供更全面的评估结果。
THANKS
感谢观看
时期选择
Malmquist指数通常用于跨时期 比较，而DEA方法既可以用于跨 时期比较也可以用于同一年期的 比较。
适用范围
Malmquist指数主要用于生产率 分析，而DEA方法既可以用于生 产率分析也可以用于效率评价。
06
DEA方法的前景与展 望
DEA方法的局限性
数据依赖性
DEA方法的结果很大程度上依赖于输入和输出数据的准确 性，数据误差或偏差可能导致结果失真。
DEA方法可以分析决策单元的规模收益情况，即随着投入规模的增加，产出的增加比例 是否递增或递减。
通过规模收益分析，可以确定最佳的生产规模，避免规模不经济的现象发生。
在确定最佳标杆的过程中，DEA方法可以帮助识别哪些决策单元在同类中表现最佳，并 分析其成功的原因和经验，以便其他单元借鉴和学习。
04
DEA方法的扩展
DEA与其它效率评价方法比较
投入和产出类型
DEA方法适用于多种投入和产出类型 ，而SBM方法只适用于单一投入和 单一产出类型。
效率计算方式
SBM方法通过线性规划计算效率值， 而DEA方法通过非线性规划计算效率 值。
DEA与其它效率评价方法比较
适用范围
SBM方法适用于规模报酬不变的 情况，而DEA方法适用于规模报 酬可变的情况。
决策单元的相对有效性评价
DEA方法可以对多个决策单 元的相对效率进行评价，有 助于识别哪些单元在同类中 表现优秀，哪些单元需要改
DEA讲义最全最完整讲义
m种输入
2021/5/15
y11 y12 y13 … y1j … y1n
1
u1
y21 y22 y23 … y2j … y2n 2
u2
. . . . . …. .
...
. yrj … .
.
ur
. . . . . …. .
ys1 ys2 ys3 … ysj … ysn s
us
权系数 s种输出7
各字母定义如下：
• λj使各个有效点连接起来,形成有效前沿面;非零的s+、s-使 有效前沿面可以沿水平和垂直方向延伸,形成包络面。
• 在实际运用中,对松弛变量的研究是有意义的,因为它是一 种纯的过剩量(s-)或不足量(s+)，θ则表示DMU离有效前沿 面或包络面的一种径向优化量或“距离”
• 设 定理3
0
0
设 x ij00 x i0 j Si,y r0 j yj0 r Sr
http://www.wiso-uni-dortmund.de/lstg/or/scheel/ems/
✓ 4.LINDO软件
2021/5/15
33
执行程序
说明文档
2021/5/15
输入文档 程序参数设定
输出文档
34
5个DMU 1个产出 2个投入 1年资料
5个DMU 1个产出 1个投入
2021/5/15
DMU1,DMU2,DMU4,DMU7,DMU9,DMU11 • (2)非DEA有效的DMU分别为：
DMU3,DMU5,DMU6,DMU8,DMU10 • (3)非DEA有效的DMU按定理3进行投影计算结果如后
2021/5/15
31
投影分析结果:
2021/5/15
如何使用deap软件进行DEA效率分析
如何使用deap软件进行DEA效率分析I浏览：945I更新：2015-01-06 10:067 W «■«THH■aviuBiil-v w ■■ IMJ分步阅读在做DEA决策单元效率分析时，需要用到DEAP软件，现就该软件的使用方法进行详细的说明。
工具/原料*电脑« deap2.1 软件方法/步骤1. 1第一步，建立一个文件夹，必须包括四个文件： Dblank (ins 文件)； ap ； DEAP.000 deap.dta ，其中前三个文件名是默认的，后一个文件名 可以修改，例如520.dta 。
此外，文件夹中还可放入一个 excel 文件， 于录入原始数据，可以命名为520.xls 。
盪垢(E 〕查看(V)TMCT3帮助(H) 包含到库中■ 共拿” 刻录新建文件夹2. 2第二步，录入原始数据。
打开520.xls 文件，在520.xls 中录入原始数据， 其中产出变量放在前面，输入变量放在后面。
原始数据录入完毕后，调整 好统一格式，如字体大小、文字居中等。
de 用 名称a 5203 520[3] D blankDEAP.000h 」 莎1 deap勇贴板上字休A2〒AA B C1产岀变量输入变量242354463575682793810296101281113512-aC3. 3第三步，导入运行数据。
打开520.xls文件，将原始数据复制粘贴到520. dta文件中，需要保持导入数据的每一列的“首数字”是对齐的，各列之间需留有空格(具体空格数不要求)，文件打开方式选择“记事本”，点击“保存”后关闭。
1 520 ”记事本文件旧旄辑(E)格式(O)查斗2546375B2g3102111281354. 4第四步，修改命令文件。
选择“记事本”方式打开Dblank文件，第1行填写数据输入文件名，即520,第2行填写结果输出文件名，可为520, 第3行填写样本数量，即10,第4行填写样本时期数，即1,第5行填写产出变量数，即1,第6行填写输入变量数，即1,第7-9行则根据分析目的自行选择填写，相应命令修改完毕后保存为520.ins文件520 - 本立件的漏宝〔E}1S 式(O)查看(V) 毂助(H) ,520 仏DATA FILE KAME 520. outOUTPin FILE NAME 10miBER OF FIRMS 1NUMBER CF TIME PEtilODS 1NUMBER OF OUTPUTS 1NUWBER OF IMFUTS 0O=IHPLT W 1=OUTFVT OJU^WTATED 1O=CfiS AKO 1=VHS 0 O^EA^VLTI-STAGE), 1=COST-EE^5. 5第五步，运行命令文件。
(完整word版)DEA-solver软件操作中文版
B.5.1 CCR, BCC, IRS, DRS, GRS, SBM, Super-Efficinecy, Scale Elasticity, Congestion
和FDH 模型表B.1是这些模型输入数据的例子
1.第一行
第一行是变量的名称，例如A1是我们研究问题的名称（医院），B1是投入变量（医
生），C1是投入变量（护士），D1是产出变量（门诊病人），E1是产出变量（门诊病
人）。
需要注意的是，投入变量（I）和产出变量(O)必须得在变量名称前加I或者O,否则系
统将不识别。
2.第二行及之后行
第二行表示第一个DMU的名称以及投入变量和产出变量的值，第三行往后以此类
推。
3.数据的范围
数据集应该从A1单元往右往下扩展。
4.数据表名称
不要用"Score","Rank", "Projection", "Weight", "WeightedData", "Slack", "RTS", "Window","Decomposition, "Graphl" and "Graph2"这些名称，因为软件中这些名称已
被命名含有不同含义。
表B.1
B.5.13 坏产出（非期望产出）模型
在原始的投入（I）和产出（O）中加入坏（非期望）产出（OBad）。
如表 B.12所示，这个模型需要通过键盘输入两个供给；好产出的权重和坏产出的权重默认值都为 1.。
DEAP软体操作介绍
DEAP分析檔案
2.程式檔
3.執行檔
說明檔
4.輸出檔
1.資料檔
3
資料檔排放方式
1個產出 2個投入
1個產出 1個投入 3年資料
1個產出 2個投入 2個投入價格
4
程式檔 (用”筆記本”開啟)
(設定後，則以“另存新檔”方式存檔，附檔名為 “ins”)
5
執行檔
(只須輸入程式檔檔名即可)
檔名.ins
6
操作步驟
資料檔
1.Excel編製，按照產出項、投入項、(要素價格)排列 2.將Excel工作表→ “另存新檔”
3.檔案名稱為”數字或英文字母” 4.檔案類型為”格式化文字(空白分隔)” →避免格式走調.. 5.再按“儲存” →儲存位置須在”DEAP資料夾”中
7
6.儲存後，副檔名為.prn，再以筆記本的另存新檔
方式，將副檔名改為.dta。
程式檔
1.先開啟“筆記本”程式，選“檔案” →開啟舊
檔“→選取deap資料檔→檔案類型為”所有檔 案” →找尋DELANK→開啟
2.進行輸入資料檔及輸出檔名稱，以及其餘所需模
型之設定。 3.設定完畢，再“另存新檔”。
執行檔
1.開啟”DEAP.EXE” 2.輸入“程式檔名稱(*.ins)” 3.即形成“輸出檔”
DEAP軟體操作介紹
94年10月31日
盧永祥 南華大學財金系暨財管所
yhlu@.tw
1
DEA軟體
DEAP
(.au/economics/cepa/software.htm)
• Frontier Analyst (視窗版) • DEA-Solver (Excel) • GAMS (程式版) • IDEAS • Warwick-DEA
DEAP使用方法
DEAP使用方法有时我们会用到DEAP软件，DEAP软件下载下来后没有安装文件，它是直接在deap.exe 文件中运行，如下为具体步骤：操作步骤资料档1.Excel编制,按照产出项,投入项,(要素价格)排列2.将Excel工作表→"另存新档"3.档案名称为"数字或英文字母"4.档案类型为"格式化文字(空白分隔)" →避免格式走调..5.再按"储存" →储存位置须在"DEAP资料夹"中6.储存后,副档名为.prn,再以笔记本的另存新档方式,将副档名改为.dta.7.最后用deap.exe文件运行，输入第6步新保存在DEAP文件夹中所保存的prn文件名，按ENTER。
运行后在DEAP文件夹中会出现两个新的文件，将其中一个不是Ok的文件以EXCELL方式打开既可。
参考.au/economics/cepa/software.htm另外在：http://140.127.10.252/blue_designing/html/Download.html 也有。
另外：DEAP软件的下载地址为：/2006/economic/article.php?articleid=515deap 2.1软件分析过程及结果解释：第一步，设置参数，变量及选定所用模型，下述：16为DMU个数，即总体样本个数；1为面板数据中的年限，如果做横截面数据，就写1，面板数据则写选取的时序个数（如年数）；4，3分别为产出指标、投入指标个数（在编辑EG1。
DTA文件时，产出指标放前面）；0表示选取的是投入主导型模型，1表示产出主导型，二者区别不大，关键结合问题选取，一般选投入主导型；crs表示不考虑规模收益的模型即C^2 R模型，vrs表示考虑规模收益模型即BC^2模型；最后是内部算法，一般选0就可以。
eg1.dta DA TA FILE NAMEeg1.out OUTPUT FILE NAME16 NUMBER OF FIRMS1 NUMBER OF TIME PERIODS4 NUMBER OF OUTPUTS3 NUMBER OF INPUTS0 0=INPUT AND 1=OUTPUT ORIENTATED1 0=CRS AND 1=VRS0 0=DEA(MULTI-STAGE), 1=COST-DEA, 2=MALMQUIST-DEA, 3=DEA(1-STAGE), 4=DEA(2-STAGE)第二步，结果解释：1、效率分析EFFICIENCY SUMMARY:firm crste vrste scale四列数据分别表示：firm样本次序；crste不考虑规模收益是的技术效率（综合效率）；vrste 考虑规模收益时的技术效率（纯技术效率）；scale考虑规模收益时的规模效率（规模效率），纯技术效率和规模效率是对综合效率的细分；最后有一列irs,---，drs,分别表示规模收益递增、不变、递减。
dea角度向上指标公式
dea角度向上指标公式【原创版】目录1.DEA 角度向上指标公式的概述2.DEA 角度向上指标公式的计算方法3.DEA 角度向上指标公式的应用4.DEA 角度向上指标公式的优缺点正文一、DEA 角度向上指标公式的概述DEA（Data Envelopment Analysis，数据包络分析）角度向上指标公式是一种用于衡量决策单元（如企业、部门等）效率的数学模型。
该指标旨在识别哪些决策单元的效率高于其他决策单元，从而为管理者提供有关组织运行效率的信息。
角度向上指标公式是 DEA 模型中的一种，它通过计算各决策单元的输入和输出变量的比例，来衡量其效率。
二、DEA 角度向上指标公式的计算方法DEA 角度向上指标公式的计算步骤如下：1.确定决策单元的输入和输出变量。
输入变量通常包括生产要素，如劳动力、资本等；输出变量通常是生产要素的产出，如产品数量、产值等。
2.计算各决策单元的输入和输出变量的加权平均值。
权重是基于决策单元的生产过程和技术特点确定的。
3.计算各决策单元的加权平均值与最大加权平均值之间的比率。
这个比率称为角度向上指标。
4.根据角度向上指标的值，判断决策单元的效率。
如果指标值大于 1，表示该决策单元的效率高于平均水平；如果指标值等于 1，表示该决策单元的效率等于平均水平；如果指标值小于 1，表示该决策单元的效率低于平均水平。
三、DEA 角度向上指标公式的应用DEA 角度向上指标公式在实际应用中可以帮助管理者识别组织内部的低效决策单元，并提供改进的方向。
同时，该指标还可以用于评估组织在不同时间段的效率变化，从而为管理者提供有关组织运行趋势的信息。
四、DEA 角度向上指标公式的优缺点优点：1.DEA 角度向上指标公式具有较强的可比性，可以对不同决策单元的效率进行直接比较。
2.该指标计算简单，易于理解和操作。
缺点：1.DEA 角度向上指标公式过于简化，未能充分考虑决策单元之间的差异和影响效率的多种因素。
DEAsolver使用说明.pdf
DEA-SOLVER 使用说明此说明为个人使用经验，如果实际情况有不同，望海涵。
（一）在网上下载DEA-SOLVER PRO5 ，并完成解压，解压之后的情况如下上面为样本数据和数据的结果，打开下面的可以进行DEA操作。
（二）打开下面的DEA 的excel 文档，一般会如下界面可能遇到不会自动启动的情况：1）如有弹出询问可以进行启动2）如果没有就在菜单栏中的宏选择宏并启动（三）有些时候您的office 没有中没有安装与线性规划等相关的组件这时候就需要配置了在---文件--里选择---选项---选择信用中心设置选择信任对VBA工程对象模型的访问同时在宏设置中选择你喜欢的方式之后按确定（四）下面完成组件的加载选择加载项，可以看到本人excel中已经完成规划求解加载项的加载，使用的时候看能加载的就先加载上吧。
加载方式在下面的管理选择EXCEL加载项点击转到就可以看到下面的界面了，选择你想加载的宏，选择线性规划哦！！！！！！这样你就完成了配置。
（五）之后就可以使用了，使用前，选择相应的方法请您阅读DEA-Solver的实战运用_非常详细这个文档，掌握使用的方法主要是导入数据的格式，需要在数据名臣前加（I）和（O）来表示输入输出变量（六）具体例子使用如下，首先准备好数据注意数据格式呀！！！！（七）打开DEA pro 5出现下面的结果，下面就要开始了！！！（八）开始按照指导进行就好了click here to start选择一个模型，点击ok键，然后ok直到下面的界面，（不用害怕点过呀大胆的点ok就好了）这时候你就要选择你要导入的输入和输出数据了，在这里选择 1 的内容，就是刚才准备好的文档呀！！！！！！！导入即可（九）然后继续ok下去再一次ok这时候就需要选择结果DEA计算结果导出的表格了，这里新建一个DEA-SOLVER Pro5.啦啦啦啦0.xls 如图，，位置随意了再一次ok就可以开始跑步了一般会闪一会儿的下面就是完成了，然后去看你的保存的excel 吧里面会有结果的异常处理主要有以下两种第一打开之后出现下面的界面有时候打开开启使用DEA 文档时候会出现上图的状况，那就点确定就好，再次确定之后就会出现就会出现下面的结果也是可以使用的还有导入文件sheet1 有时候要改名为DAT。
DEA基本模式与使用步骤
評估企業的營運效率高低，可以營業額與員工人數作
為屬性，成本效益分析通常以「效率」(efficiency)的
概念來分析每單位投入可產生多少產出，故生產力可
以「員工每人營業額」的比例式表達如下
生產產
營業額 員工人數
員工生產效率分析
生產力的目標是望大，所以營業額越高越好而員工人
數越少越好
➢ 某公司分析其八個不同 Y (營業額) 工廠的生產效率以決定 從中選擇一間績效最好
稱為「投入導向模式」， hk為投入導向效率(input-
based efficiency)
Max
n
hk
u
kj Y
k j
j 1
• 共有m+n個變數
m
s.t.
vik
X
k i
1
i1
• m+n+R+1個限制式
n
m
u
k j
Y
r j
vik
X
r i
0,
r 1,2,, R
j 1
i1
u
k j
0,
j 1,2,, n
早期的學者以經濟學觀點來闡釋效率，提出以生產邊 界(production frontier)為衡量效率之基礎，估計主要有 兩種方法
• 參數法 (parameter approach) 利用理論建構或實證推導的方式 預先設定生產函數之形式。
• 無母數法 (non-parametric approach) 恰好相反 ， DEA法即為 一種無母數的生產函數分析法不預設投入與產出屬性之相對 權重，藉由實際投入產出的資料形成包絡面(envelopment surface)，推測出生產邊界
DEA-Solver 操作流程
13
13 0.74347515
預算
14515.261
原始蓄積 17843.351
勞力
2723
面積
171.11
主產物
19728.983
副產物
50374.784
平均蓄積 18859.744
遊樂
83997.899
10791.7359 -3723.5251
13266.0881 -4577.2629
713.821786 -2009.1782
首先輸入專案名稱和輸入產出項
而輸入/產出項需在前面加入(I)/(O)表示，如果該 項目沒有輸入(I)/(O)則不會當成輸入產出項考慮。
Data sheet 名稱：
將上頁資料的sheet名稱改成”DAT”(NOT “Sheet 1”)，除此之外，也不要使用 “Score”, ”Rank”, “Projection”, “Weight”,
Score 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
0.9748739 0.8952199 0.881451 0.8192959 0.7657897 0.7434752 0.7336032
◦ Project：提供各DMU較適合的輸入配置，可以使產出增 加，以下以林區13舉例：
預算可由14515.261減少至10791.7359
0
7.66E-03
1.67E-05 1.08E-04
0
0
0
0
0
1.68E-02
1.48E-04
0
9.69E-04
0
0
2.19E-05 6.16E-04 2.69E-03
0
7.03E-05 1.59E-04 2.93E-03
DEA方法简介
目
录：
一、 DEA方法简介 二、 DEA基本原理和模型 三、 DEA应用案例
四、几个研究方向
一、 DEA方法简介
数据包络分析方法（ DEA，Data Envelopment Analysis ）由Charnes、Coopor和Rhodes于1978年提出， 该方法的原理主要是通过决策单元（DMU,
（通过以上模型，求得第j0个决策单元的效率）
• 上述规划模型是一个分式规划，使用Charnes－Cooper变 化，令：
1 t T , w tv, tu v x0
可变成如下的线性规划模型P：
1 由t t wt x0 1 v x0
max h j 0 T yo
（P）
二、 DEA基本原理和模型
定义：
v1 v2 1 2 3 … j 1 x11 x12 x13 … x1j 2 x21 x22 x23 … x2j . . . . . . . . . . . Xij . . . . . . m xm1 xm2 xm3 … xmj y11 y21 . . . ys1 y12 y22 . . . ys2 y13 y23 . . . ys3 … n … x1n … x2n … . … . … . … xmn 1 2 . . . s
策单元之间的相对效率，对评价对象做出评价，它能充分
考虑对于决策单元本身最优的投入产出方案，因而能够更 理想地反映评价对象自身的信息和特点；同时对于评价复 杂系统的多投入多产出分析具有独到之处。
DEA方法的特点： 适用于多输出-多输入的有效性综合评价问题，在处理多 输出-多输入的有效性评价方面具有绝对优势 DEA方法并不直接对数据进行综合，因此决策单元的最优
效率指标与投入指标值及产出指标值的量纲选取无关，应
DEA应用——精选推荐
DEA应用摘要十九大以来,优化经济结构、以科技创新驱动战略为发展指导理念，加强科技成果转化，与经济深度融合,加速科技成果转化，对新时代经济发展意义重大。
青海作为经济欠发达地区，加快推进发展方式，推进产业转型升级，实现经济可持续发展，势在必行。
如何将科技成果，与现代化经济体系相容，成为各区域着重关注的问题。
本文通过梳理国内外科技成果转化成果及现状，用数据包络分析法研究青海科技成果转化效率，结合DEA模型，确定科技成果转化评价指标体系，对青海2006-2018年间的投入、产出数据进行搜集，通过计算其科技成果转化效率来分析评价青海省科技投入产出效率，提出提高青海省科技投入产出效率的对策建议，以提高青海省科技成果转化水平。
关键词：科技成果转化；效率评价；DEA1绪论1.1研究背景及意义1.1.1研究背景对已经产生的具有实用价值的科学研究成果或技术开发成果再次进行试验和开发，经过应用推广后形成新的产品或工艺，促使新的产业形成，这个过程被称之为科技成果转化[1] 。
为了促进我国科技成果转化的发展，国家先后进行了改制科研所、建立高新技术产业开发区和自主创新的示范区，大力推动国家技术的创新工程和技术交易市场发展，设立创新试点[2]。
目前，我国在科技成果方面已经取得了傲人的成绩，但仍然缺乏对科技成果转化的发展和研究，我国每年投入大量的经费支持科研，但实际上我国仍面临着技术成果转化率低的困境，造成了物质资源与人力资源的浪费[3]。
在2018年度全国登记成果中，许多专利被授予，但真正实现投入生产应用的不过10%，一些技术未能实现真正的应用，没有创造其真正的收益[4]。
随着西部大开发战略的逐步落实，青海经济与科技发展取得了巨大的成绩，同时，青海省也在大力发展科技，不断加强科技成果转化。
为此，以青海省科技成果转化现状为背景，以青海科技投入产出的效率为主要研究对象，主要目的是提高青海省科技成果转化效率。
本论文的意义在于分析出青海科技投入产出目前的效率，并提出相应的对策以提升青海科技成果转化的效率。
DEA之基本模式
Step13.output stored in: test1.out→表結果檔已存 在DEAP2.1-XP資料夾中。
20
DEAP2.1-XP應用軟體之操作步驟
Step14.開啟DEAP2.1-XP資料夾中的test1.out，即為結果檔報表。
21
Solver-LV
22
Solver應用軟體之操作步驟
15
DEAP2.1-XP應用軟體之操作步驟
Step8.按確定後會出現如下之作業視窗。
16
DEAP2.1-XP應用軟體之操作步驟
Step9.尋找根目錄，例如尋找C槽deap2.1-xp資料夾 C:\Document and Settings\Administrator>cd c:\ C:\>cd deap2.1-xp
等成本線(價格效率)
Farrell效率前緣圖
Farrell模式
對於D點而言 TE=OD/OD=1 PE=OD/OD=1 OE=1 總效率為1
2
D變，根據既
有的資料構成等產量線來評估各決策單位的效率， Farrell並將他的概念推廣到多項投入與多項產出下 的效率衡量，但似乎不是很成功。
22solversolverlvlv23開啟deadeasolversolverlvv3上畫面按clickherestartclickherestart24solversolver應用軟體之操作步驟solversolver應用軟體之操作步驟25solversolver應用軟體之操作步驟26solversolver應用軟體之操作步驟27solversolver應用軟體之操作步驟28solversolver應用軟體之操作步驟29儲存分析結果位置solversolver應用軟體之操作步驟分析模式執行完畢要繼續執行其它模式請按run結束分析請按exit30估資料包絡分析法初版頁1973033152
三阶段DEA操作说明
三阶段DEA ，第一阶段，传统的DEA 算出TE ，PE 和SE ，投入产出的冗余量；第二阶段，用SFA 对影响DEA 的因素进行分析；第三阶段，考虑影响因素，对投入产出数据进行修正，重新进行DEA 分析重点讲解三阶段DEA 模型第一阶段：初始DEA 生产绩效评估仅仅运用投入和产出数据评估初始生产绩效。
本文武断采用投入导向。
传统的DEA 分析是非常成熟的方法，在此不再赘述。
第二阶段：运用SFA 分解第一阶段的松弛变量本文重点是松弛量[]x X λ-的解释。
[]x X λ-由三部分组成：环境效应，管理非效率和统计噪音。
第二阶段的目的是把第一阶段的松弛量分解为这三部分。
本文运用SFA 方法达到这个目的。
误差项的非对称性是SFA 的明显优势。
SFA 方法考虑环境变量（回归项），管理非效率（单边误差组合）和统计噪音（对称误差组合）对第一阶段松弛量的影响。
SFA 回归模型的被解释变量是第一阶段产生的投入松弛变量0,1,1ni ni n s x X n N i I λ=-≥== (1)ni x 为第一阶段第i 个生产者的第n 种投入，n X 为X 的第n 列，n X λ为第i 个DMU 的第n 种投入值在效率前沿面的最优映射。
第二阶段SFA 回归模型的解释变量是K 个环境变量1[,],1i i Ki Z Z Z i I ==。
建立第二阶段SFA 回归模型：(;),1,1n n ni i ni ni S f z v u n N i I β=++== (2)(;)n n i f z β为确定可行松弛前沿，n β为待估系数，ni ni v u +为误差混合项。
假定2(0,)ni vn v N σ+～反映统计噪音，0ni u ≥反映管理非效率。
假定2(,)n ni un u N u σ+～ ,并且ni v ，ni u 和i z 之间相互独立。
（2）式中的N 个回归模型能够通过最大似然法估计出来。
每个回归方程中的待估参数为22(,,,)n n vn un u βσσ。
三阶段DEA操作说明
三阶段DEA ，第一阶段，传统的DEA 算出TE ，PE 和SE ，投入产出的冗余量；第二阶段，用SFA 对影响DEA 的因素进行分析；第三阶段，考虑影响因素，对投入产出数据进行修正，重新进行DEA 分析重点讲解 三阶段DEA 模型第一阶段：初始DEA 生产绩效评估仅仅运用投入和产出数据评估初始生产绩效。
本文武断采用投入导向。
传统的DEA 分析是非常成熟的方法，在此不再赘述。
第二阶段：运用SFA 分解第一阶段的松弛变量本文重点是松弛量[]x X λ-的解释。
[]x X λ-由三部分组成：环境效应，管理非效率和统计噪音。
第二阶段的目的是把第一阶段的松弛量分解为这三部分。
本文运用SFA 方法达到这个目的。
误差项的非对称性是SFA 的明显优势。
SFA 方法考虑环境变量（回归项），管理非效率（单边误差组合）和统计噪音（对称误差组合）对第一阶段松弛量的影响。
SFA 回归模型的被解释变量是第一阶段产生的投入松弛变量0,1,1ni ni n s x X n N i I λ=-≥== (1)ni x 为第一阶段第i 个生产者的第n 种投入，n X 为X 的第n 列，n X λ为第i 个DMU 的第n 种投入值在效率前沿面的最优映射。
第二阶段SFA 回归模型的解释变量是K 个环境变量1[,],1i i Ki Z Z Z i I ==。
建立第二阶段SFA 回归模型：(;),1,1n n ni i ni ni S f z v u n N i I β=++== (2)(;)n n i f z β为确定可行松弛前沿，n β为待估系数，ni ni v u +为误差混合项。
假定2(0,)ni vn v N σ+～反映统计噪音，0ni u ≥反映管理非效率。
假定2(,)n ni un u N u σ+～ ,并且ni v ，ni u 和i z 之间相互独立。
（2）式中的N 个回归模型能够通过最大似然法估计出来。
每个回归方程中的待估参数为22(,,,)n n vn un u βσσ。