DEA投入产出分析
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。
福建省物流业投入产出的DEA实证分析
福建省物流业投入产出的ＤＥＡ实证分析对福建2005年42部门投入产出表重新整合，独立出包括物流业的13部门投入产出表，并且引入DEA分析方法应用于此投入产出表，从使用和投入的角度设定五个目标对福建省物流业进行实证分析，结果表明，福建省的物流业属于中间产品型产业，物流业的产出对自身依赖性太少，在今后应采取主动发展的模式力求自我发展。
标签：DEA；物流业；投入产出1 方法的介绍1.1 DEA方法数据包络分析（Data Envelopment Analysis，简称DEA）是用来评价部门间相对有效性的理论，在处理多输入、多输出的评价方面有绝对优势，它是由著名运筹学家Charnes和Cooper等人于1978年提出的。
在国内对于该方法的引入与研究有很多，这种方法基于单目标线性规划寻找生产有效前沿面，然后根据其他的观察值与这些有效前沿面的距离来估计他们的相对效率。
假定有n个决策单元（DMUs），每一个DMU通过m种投入获得s种产出，也就是都有一个输入和输出向量，x i=(x1i,x2i,…,x mi)T 为输入向量，y i=(y1i,y2i,…，y mi)T为输出向量，既然每一个DMU都有多个投入和多个产出，因此就需要计算一个综合的效率值。
这可以通过为每个投入和产出的元素分别给以一定的比重，然后进行加权就可以实现，那么DEA的原始模型（CCR）是如下一种分式规划形式的模型：maxθ=u Ty0v Tx0s.tu Ty jv Tx j≤1,j=1,2,…,nu≥0,v≥0(1)那么，当θ取最优值时称其为被评价决策单元（x0,y0）相对于其它各决策单元的效率值（记第j0个被评价决策单元为（x0,y0））；u=(u1,u2,…,u s)T，v=(v1,v2,…,v n)T分别称为输出权重向量和输入权重向量。
应用DEA方法的步骤：确定评价目的、选择决策单元、建立指标体系、选择DEA模型、进行DEA分析。
1.2 DEA与投入产出方法的结合将DEA方法应用于投入产出表的方法并不多见，国内，彭煜证明了投入产出分析的DEA有效性, 也就是说作为决策单元的各个部门都是DEA有效的，且都在同一个有效的生产前沿面上，从而给出了投入产出表的一个DEA有效的性质，这也是本文的一个分析基础。
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的国产手机企业投入产出效率分析——以华为、中兴为例
５ ２ ． ６ ， 市 场 份 额 达 到 ７ ９ ． ７ 。仅 联 想 、 华 为 、中
本土 化能 力 ， 是 国 产 品 牌 在 未 来 持 续 领 先 的保 证 。 云凤在 ２ ０ １ ２年 口 采用 Ｓ Ｗ ＯＴ 分 析 方 法 对 国 产 手 机
近年来 ， 国 产 手 机 在 我 国 手 机 市 场 上 占 有 的 份 额 越来 越 高 ， 但 期 间费用 、 生 产 成 本 的 投 入 过 高 使 得 企 业利 润 率低制 约 着 国产手 机企业 的发展 。 １ ０年 之 间 ， 国产 － Ｔ － 机 已经 经 历 三波 大 起 大 落 。 而借移 动互 联 网 、 智 能手 机大 爆发 的“ 东风 ” ， 国 产 手 机 正在 迎来 第 四波 浪潮 。当苹果 、 三星 、 诺 基 亚 还 在 为 市 场 份 额 和 新 产 品 的 部 署 焦 灼 并 努 力 维 持 三 足 鼎
如 中兴 、 华 为等 ； 中 国大 陆做 国外 市 场 的杂 牌 手 机 。
析， 认 为 国产手 机 发 展潜 力 巨大 ， 但存在着： ① 未 掌
握核 心技 术 ， 缺 乏技 术研 发能 力 ； ② 手 机 质 量 保 障 缺
乏， 导 致信 誉 问题 ； ③ 缺 乏 市场 营 销 能 力 ； ④ 缺 乏 品
第 ３期 总 第 ３ ０ １期
基于Ｄ Ｅ Ａ的国产手 机企业投入产出 效 率分 析
— —
以华为 、 中兴为例
邓 静 莹 ， 赵 平 飞
６ １ ０ ０ ３ ９ ）
（ １ ． 西华大学 ； ２ ． 四Ｊ ｉ Ｉ 旅游学院 ， 四Ｊ ｉ ｌ ， 成都
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。
投入产出效率的DEA分析方法
投入产出效率的DEA分析方法诸文娟【摘要】技术经济学从经济发展的目的与要求出发,研究技术手段的采用与完善,力求用最小的投入达到一定的产出或以一定的投入获得最大的产出.生产函数是投入产出关系的反映.对于生产函数估计有两种方法:参数估计法和非参数估计法.DEA(data envelopment analysis)数据包络分析方法,不同于传统的参数估计法,通过对生产函数非参数估计的方法来研究生产函数,从而研究各种投入与产出之间效率的一种有用工具.本文对近三年来运用广泛的DEA原理作了简单的介绍,并且指出了这种方法的优势以及其在实证分析中的运用偏差和修正方法.【期刊名称】《贵州民族大学学报（哲学社会科学版）》【年(卷),期】2009(000)004【总页数】3页(P129-131)【关键词】数据包络分析;技术经济学;效率;生产函数【作者】诸文娟【作者单位】贵州民族学院,经济管理学院,贵州,贵阳,550025【正文语种】中文【中图分类】社会科学2()09rf:174liflNc}.4 ( ij 第116lU])J()IIJ-Jlalc)fc;LiiZIU 川Liliixc-rsityfc,rV.llliiic Vli川}J-ilic-s(l)llilcIs ‘ ,})IU aiiclsc,ciailh{-i(-m-(-).\ug.2009投入产出效率的 DEA 分析方法● 诸文娟（贵州民族学院经济管理学院，贵州贵阳550025摘要：技术经济学从经济发展的目的与要求出发，研究技术手段的采用与完善，力求用最小的投入达到一定的产出或以一定的投入获得最大的产出，、生产函数是投入产出关系的反映。
对于生产函数估计有两种方法：参数估计法和非参数估计法、 DEA （ dataenvelopmentanalysis ）数据包络分析方法，不同于传统的参数估计法，通过对生产函数非参数估计的方法来研瓷生产函数，从而研究各种投入与产出之间效率的一种有用工具。
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DEA的高校投入产出效果分析
论文 结项 （ 鉴 定） 成果 获奖项 目 毕业生数
注： 根据财政部拨款及其 他原 因考虑将学生 人数折合 系数分别 调整为 ： 本科生折合系数为 １ ， 硕士生折合 系数为 Ｉ ． ５ ， 博士生折合 系
２ ０ １ ３年第 ３ 期 总第 ２ ２ ７期
黑龙江高教研 究
Ｈ ｅ ｉ ｌ ｏ ｎ ｇ ｊ ｉ ａ ｎ ｇ Ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｅ ｓ ｏ ｎ Ｈ ｉ ｇ ｈ ｅ ｒ Ｅ ｄ ｕ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ
Ｎｏ． ３， ２ ０１ ３
Ｓ ｅ ｒ ｉ ａ ｌ Ｎ ｏ ． ２ ２ ７
投人指标 教职工数 项 目经费 专著
产 出 指标
教务人员合计／ 人 研发经贾合计／ 刀兀 学术 刊物发表的专著合计／ 本 国内外学术刊物发表的论文合计／ 篇 省级 、 国家级科研成果合计／ 篇 省级 、 国家级科研奖项合计／ 篇 本科 、 硕士及博士生合计／ 人
二、 高等 教 育投 入产 出指 标体 系的确 定
Ｃ ｈ ａ ｍ ｅ ｓ 、 Ｃ ｏ ｏ ｐ ｅ ｒ 和Ｒ ｏ ｈ ｄ ｅ ｓ 于 １ ９ ７ ８年提 出 Ｃ Ｃ Ｒ模 型 ， 用 于评
价Ｄ ＭＵ的总体有效性 。 设有 ｎ 个 决策单元 （ Ｄ ＭＵ） ， 每个决策单元都有 ｍ种“ 输
ｚ大学是 河南省 人 民政府 和 教育 部共 建 的一个 地 方重 点高校 ， 办 学资 源充足 ， 办 学规模 宏大 ， 师 资力量 雄厚 ， 人才
一
、
引言
采用 Ｄ Ｅ Ａ方法进行投 入产 出效果 评价 分 析 ， 由于 多数科 研 成果 需要 ５年左右时间 ， 用 ５年 的数据来反 映科研投入 产 ｝ Ｉ Ｉ
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
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。
第二十七章
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
dea分析
dea分析DEA分析：解析与应用导言DEA（Data Envelopment Analysis），即数据包络分析，是一种用于评估效率的数学方法。
它的应用范围广泛，包括经济、管理、运营、环境等领域。
本文将就DEA分析的原理、方法和应用进行深入探讨。
一、DEA分析原理1. 效率评估DEA分析的核心目标是评估单位（企业、组织或个人）的效率。
它通过比较各单位的输入与输出来确定单位效率。
评估结果以效率得分表示，分数越高，单位的效率越高。
2. 投入和产出DEA分析中的“投入”和“产出”是两个关键概念。
在经济领域中，投入通常指的是资源、资金和劳动力等，而产出则是指生产的产品或服务。
通过衡量单位的投入和产出，DEA分析可以确定单位的效率水平。
3. 前沿与包络DEA分析涉及两个重要概念，即前沿和包络。
前沿是一种“最大容许生产集合”，表示所有可能的有效组合。
而包络则是将实际的的投入和产出置于前沿之内，用于衡量单位的效率。
二、DEA分析方法1. CRS模型DEA分析最常用的模型是CRS（Constant Returns to Scale）模型。
在CRS模型中，投入和产出之间的比率被最大化，并且假设单位的规模不受限制。
这一模型适用于规模不同的单位之间的效率评估。
2. VRS模型相比之下，VRS（Variable Returns to Scale）模型则允许单位的规模发生变化。
这意味着，DEA分析可以用于评估单位的技术效率和规模效率。
VRS模型在实际应用中更为常见，因为它更符合现实情况。
3. 输入和输出权重DEA分析依赖于输入和输出的权重分配。
权重表示不同投入和产出在效率评估中的重要程度。
权重的确定可以基于不同的方法，例如主观权重法和客观权重法。
主观权重法通常由专家决定，而客观权重法则是基于统计数据的权重分配。
4. 效率度量DEA分析通过计算效率度量指标来评估单位的效率。
最常用的度量指标是DEA得分、纯技术效率和规模效率。
dea投入产出冗余值解释
dea投入产出冗余值解释篇一：dea投入产出冗余值，简称DEA-IRV（Data Envelopment AnalysisInput-Output Redundancy Value），是一种用于评估生产效率的方法。
它基于数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）模型，通过对投入和产出之间的关系进行量化，来识别生产过程中存在的冗余资源。
DEA是一种非参数的线性规划模型，用于评估单位（如企业、组织等）的相对效率。
它通过比较各单位的投入与产出之间的比率，确定是否存在冗余资源。
冗余资源是指某个单位在实现相同产出水平的情况下，可以减少投入的资源。
DEA-IRV 就是在这个基础上衍生出来的指标，用于量化冗余资源的价值。
DEA-IRV通过计算每个投入和产出指标的冗余值来衡量冗余资源的存在。
具体而言，它通过构建一个线性规划模型，并在满足单位相对效率的前提下，最大化冗余值。
冗余值越大，意味着单位可以通过减少相应的投入资源来实现相同的产出水平。
DEA-IRV的应用可以帮助管理者评估生产过程中的资源利用效率，并提供优化决策的依据。
通过识别和利用冗余资源，单位可以降低生产成本，提高产出水平，增强竞争力。
此外，DEA-IRV还可以用于比较不同单位的效率水平，找出优秀的单位进行经验借鉴。
总之，DEA-IRV是一种用于评估生产效率的方法，通过量化冗余资源的价值，帮助单位识别和利用冗余资源，实现优化决策和提高竞争力。
它在管理决策中具有重要的应用价值。
篇二：DEA（Data Envelopment Analysis）是一种常用的效率评价方法，用于评估各种决策单元（如企业、组织等）的生产或运营效率。
DEA方法通过比较单位输入和输出之间的关系来确定各个决策单元的效率水平。
DEA方法的一个重要概念是投入产出冗余值（Input-Output Slack Value），它衡量了一个决策单元在拥有相同输入的情况下，是否还可以提高其产出量，或者在拥有相同产出的情况下，是否可以减少其输入量。
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。
dea模型投入产出指标的选取依据
dea模型投入产出指标的选取依据正文：介绍：在进行经济活动的决策过程中，投入产出模型是一个非常重要的工具。
本文将主要探讨在 DEA 模型中选择投入产出指标的依据。
一、DEA模型简介DEA（Data Envelopment Analysis）模型是一个用于度量研究问题和评估绩效的数学模型。
它通过将一组投入指标与一组产出指标联系起来，来分析生产效率和资源利用效率。
该模型在许多领域都有应用，如金融、教育、医疗等。
二、DEA模型的投入输出指标投入指标是用来衡量生产成本的，比如生产过程中的劳动力、原材料以及能源使用等。
而产出指标，则用来衡量生产的销售额、物品数量以及产品质量等等。
三、DEA模型中指标的选取依据1. 可比性在DEA模型中，选取投入产出指标时需要保证他们的可比性，这意味着它们必须是同一类型的、采取同一单位为度量的和在相同的时间范围内收集的。
2. 相关性为了使DEA模型运行具有实际意义，选取的投入和输出指标必须是同一目标的不同方面。
在实践中，选择相关的指标往往会产生更好的效果。
例如，在一个工厂中，投入可能是实际耗费的材料质量，而产出可能是生产的产品数量。
3. 效率性选取投入产出指标时，应该优先考虑那些直接影响效率的因素。
例如，在制造业中，生产设备的效率往往是决定生产效率的重要因素之一。
4. 可调整性DEA模型选取的指标必须是有助于改进生产效率的，这意味着在必要时，这些指标可以进行调整。
例如，盈利问题可能是一个企业需要解决的问题，因此，专注于利润增长的投入产出指标的选取将有助于解决这个问题。
四、结论通过本文的分析，我们可以了解到在 DEA 模型中选择投入产出指标是一项非常重要的任务。
正确选择指标，需要考虑到指标的可比性、相关性、效率性以及可调整性。
只有选择正确的指标，才能为经济活动的决策提供更准确的信息和更好的支持。
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人力
25.9 25 25.8 27.2 28.4 24.7 30.6 25.9 25.5 26.9
财力
25.8 28.1 22.6 30.8 29.2 25.6 31.7 36.6 29.5 38.2
物力
39.8 39.9 39.3 47.9 43.7 40.2 45.4 44.9 43.7 33.5
July 13, 2013
具体的实例
• 在上一个案例中， 求工厂3的生产效率
max , qi Q 0 s.t. xi X 0 0
• 求解，以及解的解释！
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July 13, 2013
作业：构造合适的综合指标，完成DEA分析
办学单位 人文学院 外语学院 工商学院 理工学院 化生学院 资源学院 教科学院 艺术学院 高职学院 体育学院 输入指标 输出指标
人力
25.9 25 25.8 27.2 28.4 24.7 30.6 25.9 25.5 26.9
July 13, 2013
原问题和对偶问题
原始问题 max z=CTX s.t. AX ≤b X ≥0
max m CT A n m 对偶问题 min y=bTW s.t. ATW ≥ C W ≥0 min bT ≥ C
≤ b
n AT
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u, v 0
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July 13, 2013
解决方法
• 在总投入为1的前提下，建立新模型
max u ,v u ' qi v ' xi 1; u ' q j s.t. 1 v ' xj u, v 0
财力
25.8 28..6 29.5 38.2
物力
39.8 39.9 39.3 47.9 43.7 40.2 45.4 44.9 43.7 33.5
科研
32 15.5 26 17.5 27 24 15.5 19 12 16
人才
25.9 26 26 20.7 30.3 34.1 27.5 20.3 12.5 8
科研
32 15.5 26 17.5 27 24 15.5 19 12 16
人才
25.9 26 26 20.7 30.3 34.1 27.5 20.3 12.5 8
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July 13, 2013
建模分析
• • • • 通常衡量生产效率的指标是投入产出比 采用综合投入与产出的比值定义这个比值 问题的关键是加权综合的权重 An intuitive way： u ' qi max u ,v 权重你们自己说了算！ v ' xi • 数学模型
max u ,v u ' qi v ' xi 1 s.t. u ' q j v ' x j 0 u, v 0
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July 13, 2013
对偶单纯形
• 具有更少的约束条件，便于计算 • 有更好的解释
u ' q j 1 s.t. v ' x j u, v 0
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July 13, 2013
模型的问题
• 最优解不唯一。
max u ,v s.t. u ' qi v ' xi 1
u 'qj v ' xj
max u ,v s.t. u ' qi v ' xi 1
min u ,v v ' xi u ' qi 1; s.t. v ' x j u ' q j 0 u, v 0
max , qi Q 0 s.t. xi X 0 0
• 总效率 = 规模效益 £ 技术效率
TECRS TEVRS SE
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July 13, 2013
校长的疑惑？
• 各个二级学院的规模多大合适？ • 计算各个二级学院是否“规模太大”或者 “规模太小”！ • 判断各学院规模 • 猜想： 如何让计算机判断？
July 13, 2013
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July 13, 2013
新的模型
max , qi Q 0 s.t. xi X 0 0
max , qi Q 0 x X 0 i s.t. Sum( ) 0 0
____ __ ____ _____ ____ ______ DEA投入产出分析 _____ _____ 数学建模方法培训系列 ____ _____ _____ _____ 杨昔阳 ____ _____ July 13, 2013
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July 13, 2013
所有的计算结果
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July 13, 2013
模型分析
• 工厂2，工厂5的地位特殊：标兵、锚点 • 我们是把投入放缩为1的前提下，计算生产 效率的，成为“面向投入型”。类似地， 可以定义“面向产出型”。
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July 13, 2013
数学模型
max , qi Q 0 x X 0 i s.t. Sum( ) 0 0 max , qi Q 0 x X 0 i s.t. Sum( ) 0 0
max u ,v u ' qi v ' xi 1 s.t. u ' q j v ' x j 0 u, v 0
max , qi Q 0 s.t. xi X 0 0
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July 13, 2013
原问题和对偶问题
原问题
目标函数类型 目标函数系数 与右边项的对应关系 变量数与约束数 的对应关系 原问题变量类型与 对偶问题约束类型 的对应关系 原问题约束类型与 对偶问题变量类型 的对应关系 max 目标函数系数 右边项系数 变量数 n 约束数 m 0 变量 0 无限制 约束 ＝
对偶问题
min 右边项系数 目标函数系数 约束数 n 变量数 m 约束 ＝ 0 变量 0 无限制
t t 33 x12 y2
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July 13, 2013
问题：如何评价二级学院的办学效益
办学单位 人文学院 外语学院 工商学院 理工学院 化生学院 资源学院 教科学院 艺术学院 高职学院 体育学院 输入指标 输出指标
u 'qj v ' xj
u, v 0
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July 13, 2013
张建成的疑惑？
• 规模是否可以放缩？ • 考虑这样一种情况
• 试计算出生产效率
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