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基于DEA的科技投入与经济发展协调性评价——以山东省为例山东工商学院曾凡东、宋培培、孟凡磊摘要：科技活动与经济发展的协调性指科技活动内部各个方面与经济发展相互协调一致，持续发展的能力；或者说，在一定的经济发展阶段下，科技活动如何与之相适应的问题。
当科技活动能够适应经济发展时，科技活动在自身发展的同时刺激经济的增长，反过来，当经济高速发展时，往往会产生新的科技需求，从而促进科技的发展。
改革开放以来，我国经济发展取得了举世瞩目的成绩，科学技术对经济增长的贡献日益凸显。
然而，相对发达国家，我国科技发展与经济发展的不协调，也成为一个非常重要的、引起人们广泛关注的现实问题。
本文正是基于以上背景和对学术界前辈们研究成果的借鉴，以科技投入为切入点，根据山东省的相关数据，研究山东省科技发展过程中科技投入和经济发展的相互适应情形，以期对二者之间的协调性做出客观评价。
文章以1997-2008年的山东省科技投入和经济发展相关数据以及2008年全国31个省市自治区相关数据为依据，运用数据包络分析（DEA）评价了山东省科技投入与经济发展的协调性状况。
分析结果表明：山东省科技投入和经济发展的协调性较差，经济发展对科技投入的支撑力度较低，与经济大省的身份不匹配，不利于经济强省的实现。
从纵向来看，山东省历年来科技投入对经济发展的适应性比经济发展对科技投入的适应性差，科技投入的“拥挤”现象严重，科技资源利用效率低下。
从省内各地区情况来看，科技投入与经济发展协调性普遍较低。
针对以上分析结论，提出了加强科技投入力度的同时要注重产学研有效结合，特别是应用技术研究，要注重实用价值，不要一味追求国内一流、世界领先，重视科技成果转化率和转化质量。
关键词：科技投入；DEA ；RC2模型；FG模型；ST模型；“拥挤”目录一、问题的提出 (1)二、山东省经济与科技投入现状 (3)（一）山东省经济发展现状 (3)（二）山东省科技投入现状 (4)1.科技投入绝对水平 (4)2.科技投入相对水平 (5)三、模型的建立 (5)（一）DEA介绍 (5)1.RC2模型 (6)2.FG和ST模型 (7)（二）指标和数据的选取 (7)四、结果评价及分析 (8)（一）山东省1997-2008年科技投入与经济发展协调性评价与分析 (8)1．RC2模型评价与分析 (8)2．FG模型和ST模型评价与分析 (9)（二）山东省各地区科技投入与经济发展协调性评价与分析 (11)（三）山东省与全国其他地区科技投入与经济发展的协调性比较 (12)五、结论与展望 (13)（一）研究结论 (13)（二）不足与展望 (14)参考文献 (15)附录 (16)一、问题的提出科学技术是第一生产力,世界经济发展的历史证明,科学技术的进步与经济发展息息相关。
基于数据包络分析方法的供应链绩效评价研究供应链绩效评价是指对供应链各环节的运作进行评估和分析，以了解供应链的效率和效益，为提升供应链绩效提供决策依据。
数据包络分析（DEA）是一种常用的供应链绩效评价方法，通过将输入和输出因素进行加权组合，评估不同供应链环节的绩效水平。
数据包络分析方法是一种非参数的评价方法，其基本思想是通过比较不同单位的有效性，评估其相对效率。
在供应链绩效评价中，可以将不同的环节作为单位进行评估，找出效率低下的环节，并给出改进建议。
下面将结合数据包络分析方法，进行供应链绩效评价的研究。
首先，确定评价指标。
供应链绩效评价指标包括效率、成本、质量、响应速度等多个方面。
在数据包络分析中，需要将这些指标转化为可量化的数据，例如，将响应时间转化为小时，将成本转化为金钱，将质量转化为合格率等。
然后，确定输入和输出因素。
输入因素是供应链环节实施活动所需要的资源，如人力、物流、原材料等；输出因素是供应链环节的结果和效益，如销售额、准时交货率等。
在数据包络分析中，需要根据不同环节的特点，选取合适的输入和输出因素。
接下来，构建评价模型。
数据包络分析方法可以通过线性规划方法进行求解。
首先，将输入和输出因素转化为一个线性规划问题，然后通过求解线性规划问题，得到每个供应链环节的效率得分。
效率得分越高，说明该环节的绩效越好。
最后，分析评价结果并提出改进建议。
通过数据包络分析方法，可以得到供应链各环节的效率得分，识别出效率低下的环节，并找出问题所在。
根据评价结果，可以提出改进建议，例如优化资源配置、调整生产计划、提升供应链协同等，以提升供应链绩效。
总结起来，基于数据包络分析方法的供应链绩效评价研究，需要确定评价指标、确定输入和输出因素、构建评价模型，并通过分析评价结果提出改进建议。
数据包络分析方法能够全面评估供应链的绩效水平，为提升供应链绩效提供科学依据。
基于主成分分析的三种担保机构经营绩效比较及评价——以江苏担保实践为例作者：文学舟，梅强来源：《华东科技》 2013年第6期文学舟，梅强（江苏大学管理学院，江苏镇江212013）摘要：文章以信用担保机构为研究对象，选取信用担保机构注册资本、纳税额、利润额、累计担保总额等10项指标，建立信用担保机构综合得分模型，并运用主成分分析法，对江苏省20家样本信用担保机构的风险管理和盈利能力、社会贡献能力、担保能力和综合效益进行了评价和比较。
在此基础上，结合江苏省担保业的实际进行了原因剖析，提出了三种模式担保机构的发展定位及协调发展的相关对策：应坚持政策性担保机构为主导、商业性和互助性担保机构为补充的市场定位，进一步加大政府对三种模式担保机构的政策及资金扶持力度，规范商业性担保机构的运作并开发多元化的担保产品及引导并鼓励互助性担保机构的健康快速发展。
关键词：担保机构；经营绩效；主成分分析；发展定位中图分类号：F061.5；F270 文献标志码：A 文章编号：1007-5097（2013） 06-0005-05Research on Comparison and Evaluation of Performance Three Kinds of Credit GuaranteeOrganizations Based on Principal Component Analysis——Taking Jiangsu Guarantee Practice as an ExampleWEN Xue-zhou，MEI Qiang (School of Administration，Jiangsu University，Zhenjiang 212013，China)Abstract：Taking credit guarantee organizations(CGOs) as subject，this paper chooses 10 indicators such as registered capi?tal，ratal，profit，accumulative amount guaranteed etc., and establishes CGOs’ integration score model．Using principalcomponent analysis method， this paper evaluates and compares risk management and earning power， social contribution，guarantee ability andintegrated benefit of 20 CGOs．Based on above，the paper analyzes Jiangsu guarantee industry，puts for?ward the related countermeasure of development orientation and coordinated development of three modes of guarantee organiza?tions： persisting in the market position that policy CGOs are considered as the dominant part of the guarantee system forSMEs，and commercial CGOs and mutual CGOs as supplements，further increasing policy and fund support to the three kindsof CGOs by government，making commercial CGOs operating as standard and exploring diverse guarantee products，inductingand encouraging mutual CGOs to develop healthily and speedily．Key words：credit guarantee organizations；operation performance；principal component analysis；development orientation担保机构经营绩效是担保机构综合能力的体现，是在特定的社会环境、经济体制、产权制度、技术条件下，相对于竞争对手所表现出来的经济效益和社会效益的总和。
基于dea方法的企业财务绩效综合评价研究摘要：本文以数据包络分析（DEA）方法为基础，对企业的财务绩效进行综合评价。
首先介绍了DEA方法的基本原理和模型构建方法，然后通过一个实例分析了DEA方法在企业财务绩效评价中的应用，最后对DEA方法的优点和局限性进行了分析，并提出了未来研究的方向。
关键词：数据包络分析（DEA），企业财务绩效，综合评价1. 引言企业财务绩效是企业经营管理的核心内容之一，对于企业的发展和竞争力具有重要意义。
而为了科学、准确地评价企业的财务绩效，研究者们提出了各种评价方法。
数据包络分析（DEA）方法作为一种多指标综合评价方法，被广泛应用于企业财务绩效评价中。
本文将以DEA方法为基础，对企业的财务绩效进行综合评价，并分析其优点和局限性。
2. DEA方法的基本原理和模型构建方法2.1 DEA方法的基本原理数据包络分析（Data Envelopment Analysis，简称DEA）是一种非参数的线性规划技术，旨在通过计算相对效率来评估DMUs（Decision Making Units）的效率水平。
其基本原理是将DMUs的输入和输出指标进行线性组合，通过构造评价函数来计算相对效率，将相对效率归一化到0-1之间。
2.2 DEA方法的模型构建方法DEA方法的模型构建方法可以分为效率评价模型和效率前沿模型两种。
效率评价模型主要用于计算各个DMU的相对效率，而效率前沿模型则用于找出最优的DMU，并计算其相对效率。
其中，常用的效率评价模型有CCR模型和BCC模型，效率前沿模型有CCR和Additive模型、BCC和Additive模型等。
3. DEA方法在企业财务绩效评价中的应用DEA方法在企业财务绩效评价中具有广泛的应用价值。
通过构建合理的输入和输出指标体系，可以综合评价企业的财务绩效，并对不同的DMUs进行排序和比较。
同时，DEA方法还可以通过计算相对效率，找出财务绩效较优的企业，为其他企业提供参考和改进方向。
基于DEA模型的企业绩效评价研究一、绪论随着市场经济的发展和全球化进程的加速，企业的竞争越来越激烈，如何评估企业的绩效变得尤为重要。
传统的企业绩效评价方法往往只能考虑单一的指标，难以全面反映企业的整体状况。
而DEA模型作为一种非参数的线性规划工具，在综合考虑各种影响因素的基础上，能够更加全面、客观地评价企业的绩效情况，因此受到越来越多的关注和应用。
本文将以DEA模型为基础，进行企业绩效评价的研究。
二、DEA模型原理DEA（Data Envelopment Analysis）即数据包络分析，是一种非参数的线性规划工具，旨在评估某一组决策单元在多个输入和输出因素下的相对效率。
通过对每个决策单元的效率进行评估，找出其中的最优值，从而进行有效的绩效评价。
DEA模型有两种基本形式：CCR（Charnes-Cooper-Rhodes）模型和BCC（Banker-Cheung-Aruk-Wei）模型。
其中CCR模型是最简单的DEA模型，适用于各个决策单元之间的效率差异不大的情况。
而BCC模型则更加灵活，可以处理效率之间的较大差异。
DEA模型的核心思想是通过线性规划的方式，找出某个决策单元的最优输入输出比率，从而进行绩效评价。
具体实现过程如下：1. 确定输入输出指标及权重首先，需要确定评价对象的各个输入输出指标以及各个指标的权重。
这些指标应具有代表性和可比性，以全面反映企业的生产经营情况。
2. 构建约束条件在DEA模型中，约束条件是非常重要的一部分。
通过约束条件的设置，可以保证每个解决方案都能得到有效的评估结果，并且排除无效解决方案的干扰。
3. 确定相对效率值通过调整各指标的值，找出最优解，同时统计出相对效率值。
相对效率值的计算方法是将最优解的输出值除以相应的输入值，得到的结果即为相对效率值。
4. 计算各指标权重最后，根据相对效率值计算各指标的权重，用于后续的绩效评价计算。
三、DEA模型在企业绩效评价中的应用DEA模型在企业绩效评价中的应用非常广泛，可以涵盖不同的行业和企业形态。
基于DEA方法的企业财务绩效综合评价研究基于DEA方法的企业财务绩效综合评价研究一、导言企业财务绩效评价是对企业经营状况和财务健康度的综合评估，对于企业的发展具有重要意义。
近年来，随着经济全球化进程的加速和市场竞争的不断加剧，企业财务绩效评价的精度和科学性成为了学术界和实际应用中一个热门的研究领域。
本文旨在探讨并应用基于数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）方法的企业财务绩效综合评价，为企业提供评估财务状况和管理决策的参考。
二、文献综述DEA方法是经济学和管理学领域广泛应用的一种多输入多输出的效率评价方法，它可以评估各个决策单元（DMU）在使用资源上的效率和绩效水平。
DEA方法不依赖于具体的效用函数形式和数据分布假设，具有很好的灵活性和适应性，因此在企业绩效评价中有着广泛的应用前景。
三、方法概述本文基于DEA方法，通过构建一个输入产出数据矩阵，将企业财务数据转换为可计算的相对效率，对企业进行综合评价。
具体步骤如下：1. 确定输入和产出指标。
企业的财务绩效受到多个因素的影响，包括资产规模、利润水平、营业收入等。
因此，需要在评价指标中选择适当的输入和产出变量。
2. 收集企业财务数据。
收集所需的企业财务数据，包括资产负债表、利润表、现金流量表等。
确保数据的准确性和完整性。
3. 构建输入产出数据矩阵。
将收集到的财务数据转化为输入产出数据矩阵，行代表企业，列代表变量。
4. 计算相对效率。
利用DEA方法，计算每个企业的相对效率，即衡量企业在利用资源方面的绩效水平。
5. 绩效评价和排序。
根据计算得出的相对效率得分，对企业进行排名和绩效评价。
四、案例应用为了验证本文提出的方法的可行性和有效性，我们选择了某行业的十家企业作为样本进行实证研究。
收集了这十家企业的财务数据，并按照上述步骤进行了相对效率计算和绩效评价。
根据计算结果，得出了各个企业的相对效率分数，并与其他企业进行对比分析。
我国商业银行效率研究的DEA方法及效率的实证分析一、本文概述随着我国金融市场的不断深化和发展，商业银行作为金融体系的核心组成部分，其运营效率的高低直接影响到整个金融体系的稳定性和经济发展。
因此，对我国商业银行的效率进行深入研究，不仅有助于提升银行业的整体竞争力，还能为政策制定者提供决策参考，以促进金融市场的健康发展。
本文旨在运用数据包络分析（DEA）方法，对我国商业银行的效率进行实证研究。
DEA方法作为一种非参数效率评价方法，具有无需设定具体函数形式、能够处理多投入多产出问题的优势，因此在金融效率评价领域得到了广泛应用。
本文首先将对DEA方法的基本原理和模型进行介绍，包括CCR模型、BCC模型等，并阐述其在商业银行效率评价中的应用。
随后，本文将选取我国商业银行的相关数据，构建效率评价指标体系，运用DEA方法进行实证分析。
在实证分析过程中，本文将比较不同银行之间的效率差异，分析影响银行效率的因素，并探讨提升银行效率的途径和策略。
通过对我国商业银行效率的深入研究，本文期望能够为银行业的发展提供有益参考，为政策制定者提供决策支持，同时也为未来的研究提供基础数据和理论支撑。
二、文献综述随着全球化和金融市场的不断发展，商业银行作为金融体系的核心组成部分，其效率问题受到了广泛关注。
我国商业银行效率研究不仅是金融学科的一个重要课题，也是经济发展和金融市场改革的关键所在。
近年来，国内外学者运用不同方法对我国商业银行的效率进行了深入研究，其中数据包络分析（DEA）方法因其独特的优势而被广泛应用。
DEA方法作为一种非参数效率评估工具，最初由美国运筹学家Charnes等提出，它能够处理多输入多输出问题，并有效地评估决策单元的相对效率。
在我国商业银行效率研究中，DEA方法的应用始于21世纪初，随着金融数据的日益丰富和研究方法的不断完善，该方法的应用也越来越广泛。
早期的研究主要关注商业银行的整体效率，通过选取适当的输入输出指标，运用DEA模型评估银行的运营效率。
