DEA投入产出分析

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[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。

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。