DEA论文：中国研究与发展投入产出效率分析

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[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的全国各省市科研投入产出效率研究【摘要】运用数据包络分析法比较我国31个省市科研投入产出效率。

首先建立科研投入与产出指标体系，然后对收集的统计数据进行计算，发现我国大部分地区的科研投入产出为低效率，运营效率总体上不良，且东部地区的科研比较有效，中部和西部地区科研效率相对较低。

最后运用投影分析法，给出各个地区调节其投入产出以提高效率的对策。

【关键词】数据包络分析（dea）；科研效率；对策建议高校的科研活动是地区产业升级的助推器，科研经费是这个助推器得以运行的基础条件。

科研经费的投入量和科研经费的效率不仅直接关系到高校科研活动的质量，还会对地区的产业升级和经济转型产生深远的影响[1]。

高等教育核心竞争力反映一个地区在高等教育规模、质量、结构和效益等方面的综合水平和实力，是国家与地区竞争力的核心和基础。

目前我国对高等教育竞争力的研究尚处初级阶段，且侧重于理论研究而实证研究偏少。

虽有少许的定量分析研究，但也只是初步探索。

在对我国各地区科研实力评比方面，很多学者都是通过spss软件，对所选的若干项指标进行聚类分析和因子分析，客观、定量地衡量各地区科研实力。

本文比较了全国各省市在科研领域的投入产出情况，运用dea模型进行了科研经费效率评价，给出提高我国科研投入产出效率的对策建议。

1.dea简介数据包络分析（the data envelopment analysis，简称dea）是1978年由美国著名的运筹学家a.charnes和w.w.cooper等学者，以相对效率概念为基础发展起来的一种效率评价方法。

他们的第一个模型被命名为c2r模型，从生产函数角度看，这一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。

1984年r.d.banker，a.charnes和w.w.cooper给出了一个被称为bc2的模型[2]。

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。

全口径中国文化产业投入产出效率研究基于三阶段DEA模型和超效率DEA模型的分析一、本文概述本文旨在对全口径中国文化产业的投入产出效率进行深入研究，运用三阶段DEA模型（数据包络分析）和超效率DEA模型作为主要的分析工具。

文化产业作为现代经济体系中的重要组成部分，其效率问题不仅关系到产业自身的健康发展，也对国家文化软实力和国际竞争力产生深远影响。

因此，本文的研究具有重要的理论价值和现实意义。

在研究方法上，本文首先采用三阶段DEA模型对文化产业的投入产出效率进行初步分析。

三阶段DEA模型能够有效地消除环境因素和随机误差对效率评估的影响，从而更准确地反映文化产业的核心效率。

在第一阶段，我们利用DEA模型计算出各文化企业的效率值；在第二阶段，通过SFA模型（随机前沿分析）分离出环境因素和随机误差；在第三阶段，调整投入值，重新计算效率值。

为了进一步揭示文化产业效率的内在差异和潜力，本文还引入超效率DEA模型进行深入分析。

超效率DEA模型能够对DEA有效的决策单元进行进一步的效率评价，从而发现文化产业中的优秀企业和潜在改进空间。

通过这一模型，我们可以更全面地了解文化产业中各企业的效率状况，为政策制定和企业决策提供参考。

本文的研究旨在通过三阶段DEA模型和超效率DEA模型的综合运用，全面、深入地分析全口径中国文化产业的投入产出效率，以期为文化产业的高效发展提供理论支持和实证依据。

二、文献综述文化产业作为现代经济的重要组成部分，其投入产出效率的研究越来越受到学者们的关注。

在国内外学者的研究中，对于文化产业效率的评价方法主要包括数据包络分析（DEA）和随机前沿分析（SFA）等。

其中，DEA模型因其无需设定具体的生产函数形式、无需估计参数、能够处理多投入多产出问题等优点，被广泛应用于文化产业效率的评价中。

在DEA模型的应用上，国内外学者对其进行了不断的改进和创新。

传统的DEA模型主要关注决策单元（DMU）的相对效率评价，而无法对有效DMU进行进一步的比较和排序。

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模型的财务公司效率评价研究》篇一一、引言随着全球化和信息化的快速发展，财务公司的运营和管理日益复杂，对财务公司的效率评价变得尤为重要。

数据包络分析（DEA）模型作为一种有效的效率评价工具，已经在各个行业中得到广泛应用。

本文旨在基于DEA模型对财务公司的效率进行评价研究，以期为财务公司的管理和发展提供参考。

二、DEA模型简介DEA模型是一种非参数的统计方法，通过构建线性规划模型，将多投入与多产出数据综合考虑，用于评估相同类型单位间的相对效率。

在财务公司中，通过使用DEA模型，我们可以对其投入的资源（如人员、设备、资金等）和产出的效果（如收益、服务水平等）进行全面评价。

三、研究方法本研究选取了多家财务公司作为研究对象，通过收集各公司的财务数据和业务数据，构建了DEA模型的投入产出指标体系。

在运用DEA模型时，我们选择了面向输入的DEA模型（即从投入角度进行效率评价），以全面了解各公司的运营效率和潜力。

四、DEA模型的应用我们使用所构建的DEA模型对各家财务公司的效率进行了评价。

首先，我们确定了投入和产出的指标体系，包括人员、设备、资金等投入指标和收益、服务水平等产出指标。

然后，我们运用DEA模型的线性规划方法对各公司的效率进行了评价和比较。

五、结果分析通过DEA模型的评价结果，我们可以看到各家财务公司的效率情况。

其中，部分公司在投入相同资源的情况下，实现了较高的产出水平，表现出较高的效率；而部分公司则存在投入资源过多而产出效果不佳的情况，需要进行内部管理和业务优化。

此外，我们还发现在某些投入和产出指标上，不同公司之间存在显著的差异，这为各公司提供了一定的改进方向和优化空间。

六、结论与建议基于DEA模型的财务公司效率评价研究为我们提供了全面了解各公司运营效率和潜力的途径。

通过比较和分析各公司的效率情况，我们可以为财务公司的管理和发展提供以下建议：1. 对于效率较高的公司，应继续保持其良好的运营和管理模式，同时探索更多的业务机会和增长点。

应用DEA方法评测中国各地区健康生产效率一、本文概述本文旨在运用数据包络分析（DEA）方法，对中国各地区的健康生产效率进行深入的评测和比较。

健康生产效率作为衡量一个地区在卫生资源配置、医疗服务提供以及健康产出效率的重要指标，对于提升我国整体健康水平、优化卫生资源配置具有重要的理论和现实意义。

数据包络分析（DEA）作为一种非参数的前沿效率分析方法，能够在不设定具体生产函数形式的情况下，通过对多投入、多产出数据的分析，客观地评价决策单元（如各地区）的相对效率。

因此，本文选择DEA方法作为主要的分析工具，以期望得到更为准确和客观的健康生产效率评价结果。

在具体的研究过程中，本文将首先构建健康生产效率的评价指标体系，包括卫生资源投入、医疗服务提供以及健康产出等多个方面。

然后，收集中国各地区的相关数据，运用DEA方法进行效率评价，并对评价结果进行深入的分析和比较。

根据评价结果，提出针对性的政策建议，以期为我国卫生事业的健康发展提供有益的参考。

通过本文的研究，我们希望能够全面了解中国各地区健康生产效率的现状和差异，揭示影响健康生产效率的关键因素，为提升我国健康生产效率提供科学依据和决策支持。

二、文献综述在过去的几十年里，数据包络分析（DEA）作为一种非参数的生产效率评估方法，已经在多个领域得到了广泛的应用，包括健康生产领域。

DEA方法通过比较决策单元（Decision Making Units, DMUs）之间的相对效率，为评价不同地区的健康生产效率提供了有效的工具。

在国内外学者的研究中，DEA方法已经被广泛应用于评估医院、地区乃至国家的健康生产效率。

在国内研究方面，随着我国医疗卫生体制改革的不断深化，越来越多的学者开始关注健康生产效率问题。

例如，等（）利用DEA方法对我国各省份的医疗卫生服务效率进行了评价，发现我国医疗卫生服务效率存在明显的地区差异。

等（）则运用DEA方法对我国不同地区的基层医疗服务效率进行了研究，结果显示基层医疗服务效率与地区经济发展水平密切相关。

研发投入与产出效率分析当今时代，科技日新月异，企业之间的竞争愈发激烈，研发投入与产出效率成为企业乃至国家关注的焦点。

作为一名幼儿相关工作者的我，今天就来和大家聊聊这个热门话题。

一、研发投入的重要性研发（ResearchandDevelopment，简称R&D）投入，指的是企业在产品、技术、工艺等方面的创新性研究及开发所投入的资金、人力和时间等资源。

研发投入是企业实现可持续发展的源动力，是企业赢得市场竞争优势的关键。

1.提升产品竞争力研发投入可以帮助企业不断提升产品的技术含量和品质，满足消费者日益增长的需求。

在激烈的市场竞争中，具有创新性和高品质的产品更能赢得消费者的青睐，从而提升企业的市场占有率。

2.促进技术创新研发投入是推动企业技术创新的重要保障。

通过不断的研发投入，企业可以掌握核心技术，提高自主创新能力，使企业在行业中始终保持领先地位。

3.优化产业结构研发投入有助于企业调整和优化产业结构，实现产业升级。

在新技术、新产品的推动下，企业可以拓展新的市场领域，实现产业的多元化发展。

二、研发产出效率的分析研发产出效率，指的是企业研发投入所产生的经济效益、社会效益和环境效益等方面的成果。

研发产出效率是衡量企业研发能力的重要指标，对企业的发展具有重要意义。

1.经济效益研发产出效率体现在企业经济效益的提升。

通过研发投入，企业可以降低生产成本、提高产品附加值，从而提升企业的盈利能力。

研发产出还可以帮助企业开拓新的市场，提高市场份额，进一步提升企业的经济效益。

2.社会效益研发产出效率还体现在社会效益的提升。

企业的研发成果可以推动行业发展，促进社会生产力的发展。

同时，研发产出还可以带动就业，提高人民生活水平。

3.环境效益研发产出效率还体现在环境效益的提升。

通过研发投入，企业可以开发出更加环保的产品和技术，减少环境污染，实现可持续发展。

三、提升研发投入与产出效率的策略1.加大研发投入企业应加大研发投入，确保研发投入与企业发展相适应。

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。