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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的全国各省高校科研投入产出效率分析作者：陈艳平曾华来源：《经营管理者·上旬刊》2017年第02期摘要：应用DEA模型对我国31省市高校科研投入产出效率进行分析，并对DEA无效单元的原因进行分析并给出投入产出调整方向及数量。
以对各省高校提高科研投入产出效率提供参考。
关键词：DEA 高校科研投入产出效率分析高校是人类社会的重要组成部分。
为国家经济和社会发展提供人力和智力支持，高校的科研投入产出效率的高低影响着我国科教兴国战略的实施、关系着国家的进一步发展。
因此，对高校科研投入产出效率进行评价研究具有重大意义。
一、理论研究与方法目前国内我对效率评价的方法主要有比率分析法、回归分析法、层次分析法和DEA方法（即数据包络分析法）。
20世纪90年代后，DEA方法被越来越多地用于高校科技管理、效率评价问题的研究。
在科技领域效率评价方面已较为成熟，显示出巨大的优越性。
DEA方法由美国运筹学家Charles和Cooper等人于1978年提出的。
适合于处理多个输入变量和输出变量的复杂系统。
DEA用于评价多个相同类型的决策单元间的相对有效性问题，对同一类型的各决策单元的相对有效性进行排序、评定，同时对无效单元无效的原因进行分析提出改进方向，为使用者提供有用的参考信息。
它的一个显著特点是可直接使用不同计量单位的指标，不必事先预定多个指标间的函数关系。
因此，它的适用范围更加广泛。
DEA模型具有投入导向和产出导向两种基本形式，投入导向模型力求在现有产出条件下使投入最小化，本文采用投入导向型DEA模型。
二、各省高校科研投入产出实证分析1.指标选取及数据来源。
1.1指标选取。
根据科学性原则、可比性原则以及可行性原则选取以下3个投入指标4个产出指标。
投入指标：X1：当年研究与发展课题总数（项）X2：当年科技投入人数（人年）X3：当年划撥科技经费（万元）产出指标：Y1：著作数（部）Y2：学术论文（篇）Y3：研究与咨询报告被采纳数（篇）Y4：获奖成果数（项）1.2数据来源。
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。
