联合GRA和DEA方法评价效率研究文献综述

DOI:10.13546/ki.tjyjc.2021.01.039引言制造业和物流业关系密切，二者发展相辅相成。

制造业是物流业发展的需求基础，物流业是提高制造业核心竞争能力的重要保障。

两者联动协同发展引起了学者们的广泛关注，目前国内学者对制造业与物流业联动效率的研究取得了丰硕的成果，但是仍然存在着不足之处。

大多数学者仅仅从定性的角度进行了分析，缺乏一定的说服力[1—3]，还有部分学者是从静态的角度对二者的效率进行测度，缺乏动态的研究[4—8]，且现有文献对全国范围内的研究较少。

基于此，本文首先运用DEA-Malmquist 指数法分别对全国范围内制造业及物流业的效率进行测度，随后运用灰色关联度分析法对二者的联动效率进行分析，探讨两者联动发展的内在动力，以期提高两者联动效率，从而促进区域经济协调有序发展。

1模型构建与指标选取1.1模型构建（1）Malmquist 指数模型本文首先基于DEA-Malmquist 指数模型对中国各省份物流业的全要素生产率进行测度。

针对该问题，假设时期t =1 2 T ，在t 时期有s 个决策单元（r =1 2 s ），其中第r 个决策单元在t 时期的第i 项投入为x t ir（i =1,2,3），第r 个决策单元在t 时期的第j 个产出为y tir（j =1,2）。

根据DEA 中CCR 模型的效率评价公式：min θs .t ìíîïïïïïïïïår =1sx ir λr +s -i =θx ir 0，r =1 2 3år =1s y ir λr -s +j =y jr 0，j =1 2λr³0 s -i ³0 s +j ³0 r =1 2 s（1）由式（1）解出Malmquist指数的距离函数D t (x t +1r ，y t +1r )为：min θ=[Dt（x t +1r ，y t +1r ）]-1s .t ìíîïïïïïïïïår =1s x t ir λr +s -i =θx t +1ir 0 r =1 2 3år =1sy t ir λr -s +j =y t +1ir 0 j =1 2λr³0 s -i ³0 s +j ³0 r =1 2 s（2）其中，λr 是投入向量与产出向量的权重向量，θ的数值可以用来反映决策单元的投入产出效率情况。

DEA应用于公共部门的适用性越来越多的企业管理模式和企业标准应用到公共部门领域。

但是并不是所有的准则都适用于公共部门。

Bonaccorsi,Daraio（2009）认为公共部门具有自身的特点一、环境的复杂性和不稳定性（频繁的政治活动和法律的变化）与目标的多样性和模糊性以及利益相关者存在导致的冲突。

二、有限的公共资金，这些资金的分配和监督需要根据详细的规则。

三、公共部门机构不受高竞争压力和不以利润为导向。

而且部门的评估没有客观的评估标准。

这些导致政府资源的配置不以部门效率高低为评判标准，以至于许多公共部门的效率不如企业，组织管理机构较为臃肿。

Nazarko 等（2008, 2009)却认为公共部门效率的比较研究也至关重要，并且这样的评估活动需要定义标杆部门，使得公共部门更有效地竞争，对过程、服务质量、管理水平的关注也大大提高。

(Chalos, Cherian 1995; Odec2005)认为DEA在公共部门的效率比较研究中起到至关重要的作用。

这个结论也同样适用于高等教育部门，（Joanicjusz NAZARKO et al，2013）认为DEA方法不只是使识别需要改进的领域，也介绍了在这些领域的发展的可能性。

此外，它回答了关于高等教育机构的优势与劣势，高等教育组织单位之间的资金分配模式或者是这些单位的最佳规模。

DEA能从多个角度评价高等教育机构的办学效益。

Leitner et al. (2007), Taylor and Harris (2004), McMillan and Datta(1998), Bradley et al. (2006), Nazarko et al. (2008)描述了DEA在全球范围内高等教育的应用。

在英国，高等教育管理的问题得到了大量的关注，从而提供了许多DEA评估高等教育的绩效和生产力的例子。

因此，英国可以被评为大学绩效评估的领导者。

在英国教育领域越来越多人认为责任、金钱价值、成本控制的重要性。

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。

基于DEA与GRA的多项目资源配置评价研究黄小荣;郭顺生;尚保玉【摘要】提出将数据包络分析和灰色关联分析应用到多项目资源配置评价问题中.采用DEA方法,对多项目环境下的资源配置有效性进行了分析,并将DEA方法求出相对效率作为参考序列,通过GRA方法对各资源与效率之间的关联度进行计算.通过一个光电子企业的实例分析证实了该方法的有效性和实用性.%Multi-project environment for the evaluation of resource allocation has been studied by proposed DEA and Grey relational analysis. Firstly, the paper analysises the effectiveness of resource allocation in multi-project environment by using DEA method, and the relative efficiency by DEA approached as a reference sequence; and obtain the correlation between various resources and the efficiency by using GRA method. Finally, an optoelectronics business case analysis confirms the validity and practicability of the method for multi-project managers on the allocation of resources under a scientific basis for decision making.【期刊名称】《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》【年(卷),期】2011(035)002【总页数】5页(P370-373,378)【关键词】数据包络分析;灰色关联分析;多项目;资源配置;评价【作者】黄小荣;郭顺生;尚保玉【作者单位】武汉理工大学机电工程学院,武汉,430070;武汉理工大学机电工程学院,武汉,430070;武汉理工大学机电工程学院,武汉,430070【正文语种】中文【中图分类】F224.0项目资源配置的评价是对各类资源在多个项目中的各种投入和产出进行评价，是一种典型的多输入多输出系统的综合评价问题，其研究主要集中在评价指标体系和评价方法这两个方面.评价指标因评价的行业和对象的不同而变化，但主要集中于各种资源的投入量、时间、成本、质量、客户满意度、创新等方面.综合评价方法应用广泛，评价方法很多［1］，由于各种方法出发点不同，解决问题的思路不同，适用对象不同.可用于项目资源配置评价的方法主要有挣值分析法（earned value analysis，EVA）［2］、平衡计分卡（balanced score card，BSD）［3］、数据包络分析法（data envelopment analysis，DEA）［4－5］等.EVA 对项目的进度和费用进行综合评价，其核心是将项目在任一时间的计划指标，完成状况和资源耗费进行综合度量.BSD是一种非常全面的指标体系构建的工具，一般是将各项指标的预算值与实际值进行比较，对应不同范围的差异率，设定不同的评分值，以综合评分的形式，定期考核多方面的目标执行情况，及时反馈，适时调整战略偏差.DEA针对若干同类型的具有多输入多输出的决策单元（decision making units，DMU），进行相对有效性或效益的系统分析，是一种相对有效性的综合评价的方法.1 DEA的多项目资源配置评价DEA方法相对其他方法而言在处理“多输入—多输出系统”的有效性方面有着绝对优势，在项目和资源的评价方面许多学者采用DEA方法进行了研究.文献［6］将项目看做一个多输入多输出系统，将DEA方法应用于多项目环境下的项目有效性的评价.文献［7］采用DEA方法，对资源配置进行了有效性分析，得出资源配置的有效状态和优化方向.文献［8］建立DEA模型对资源的配置与目标设定进行了研究，并应用于伊朗20家天然气公司.本文在上述文献的研究基础上，采用DEA方法对在多项目的环境下项目资源配置效率评价问题进行研究.1.1 DEA作为一种非参数化评价方法，DEA的基本思想是将每个评价对象看做一个DMU，每个DMU的数据点有m种输入和s种输出，在这些数据点的基础上建立非参数化的包络前沿面，这样所有DMU就会在包络前沿面上或者位于其下方，从而确定其是否相对有效或无效；对于无效的DMU，通过计算在生产前沿面上的投影可以得出需要调整的输入和输出以达到最佳效率.DEA中最基本最重要的模型为CCR模型，设存在有n个决策单元DMUi，i＝1，2，… ，n，其中第i个决策单元DMUi的输入表示为xi＝（x1i，x2i，…，xmi）T，输出表示为yi＝（y1i，y2i，…，ysi）T，权重表示为v ＝（v1，v2，…，vm）T，u ＝（u1，u2，…，us）T.则带有非阿基米德无穷小以及松弛变量的CCR模型为式中：ε为非阿基米德无穷小量，一般取ε＝10－3～10－6，eTm ＝（1，1，…，1）T∈Rm，eTs ＝（1，1，…，1）T∈Rs；s－，s＋分别为输入输出松弛向量.设其最优解为λ0，s－0，s＋0，θ0，则有：（1）若θ0＜1，则DMUi0，DEA无效，其经济含义就是经济结构不合理，需要调整；（2）若θ0＝1，eTms－0＋＞0，则DMUi0仅为弱DEA有效，其经济含义就是在n个决策单元组成的经济系统中对于投入x0可以减少s－而保持原产出不变，或在投入x0不变的情况下可将产出提高；（3）若θ0＝1，＝0，则DMUi0为DEA有效，其经济含义就是在n个决策单元组成的经济系统中，在原投入x0的基础上获得的产出y0已达到最优，效率值θ0是在规模报酬不变的假设下得到的，为技术效率与规模效率之积.上述模型的生产可能集满足凸性、锥性、无效性、和最小性的公理性假设，由于其锥性假设常常不合理，因此去掉该项假设，加入条件约束条件＝1，模型变为规模收益可变的BBC模型，效率值θ0为单纯的技术效率.1.2 评价步骤应用DEA方法对目标系统进行评价时其步骤如图1所示.首先需要选择合适的DMU，项目可以认为是在限定的时间内消耗一定的资源（如资金、人员、设备、物料等）从而完成特定的目标（产品、服务或成果等）.在多项目环境下，如图2所示，各类项目有着相同的资源输入与收益输出，因此可以将各类项目看做评价模型中的DMU.其输入指标是项目消耗的各类资源，输出指标则是特定的目标即各类收益.选择不同的生产可能集，可以得到4个最具代表性的DEA模型：CCR，BBC，FG，ST，交替使用这些模型可以得到更多的评价分析信息.选择评价模型时根据评价目标的需要，灵活选择以上DEA模型.根据收集的数据和选定的模型可以对各类项目资源配置情况进行分析，包括综合效率、技术效率、规模效率及规模收益情况、在有效前沿面上的投影量等.图1 应用DEA方法的评价步骤图2 多项目环境下的项目（DMU）资源输入与收益输出2 基于GRA的多项目资源配置影响因素分析项目资源的DEA相对有效性分析可以得出各类项目的资源配置有效性，并对资源配置有效性提出合理的改进方案，确定各类资源的改进量以便最有效的提高项目的资源配置效率.在实际的多项目背景下，由于资源的有限性，不可能对所有资源输入量进行增加.因此，需要对各类资源与其配置有效性之间的关系进行分析，寻找影响效率的关键资源.相关系数法、回归分析法、灰色关联度分析（grey relational analysis，GRA）［9］均可对数据之间的关系进行分析，但前两种方法适用于大样本环境，而项目资源配置的样本较少，所以本文采用GRA方法进行分析.GRA的基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密.曲线越接近，相应序列之间关联度就越大，反之就越小.其具体步骤如下.1）根据评价目的确定分析序列，收集数据.设m个项目数据序列形成如下矩阵.式中：n为投入资源的种数，Xi＝（xi（1），xi（2），xi（n））T，i＝1，2，…，m.X0 为参考数据列，由 m个项目资源配置效率构成，X0＝（θ1，θ2，…，θm）.2）由于各类资源的量纲不同以及资源输入的最小化，需要对数据序列用进行无量纲化和正向化，常用的无量纲化算子有均值化算子、初值化算子、区间化算子、逆化算子等，处理后的数据记为）.3）逐一计算每个资源指标序列与参考序列对应元素的绝对差值.即4）确定两级最大差M与两级最小差m.5）分别计算各类资源指标序列与参考序列对应元素的关联系数ri（k）.式中：ξ∈（0，1）为分辨系数，ξ越小，关联系数间的差异越大，区分能力越强.通常令ξ＝0.5.6）计算各类资源对其配置效率的关联度ri，关联度越大表明其对效率的影响越大.3 实例分析某光电子企业向国内多家家电企业提供显示模块、背光源等类型产品，均属按订单设计制造模式（engineering－to－order，ETO），企业按项目对产品的研发、制造等全过程进行管理，年项目数多达上千个，企业对这些项目实行的是项目组合的管理方法，项目的资源输入与收益输出选取如下指标如表1所列.项目分为表2所示的9个大类的项目组合.各类项目的并行性和资源的有限性对资源的配置及其评价问题提出了较高的要求.将各类项目看做DMU，表2给出了各个DMU的输入输出数据，数据来源于企业的年度报表，表2中整理出了该企业各类项目2009年的经营数据.应用DEA软件，选择CCR－I模型，输入表2中的数据，计算结果如表3所列.从表3中的结果可以看出，多数项目类资源配置的效率相对较高，反映了公司高效率规范化的管理水平.Top白光LED，TOP RGB，CHIP LED这三类项目的资源配置效率相对不足，从松弛变量的值看，主要反映在研发人员和设备资源的配置上，表明这两类资源还没有得到充分的利用.这三类项目的产品属于SMD（surface mounted device），说明该企业非常重视SMD类LED的资源投入，特别是研发人员和设备的的投入，但由于SMD类LED产品的设计、封装、制造存在多个技术难点以及昂贵的先进设备的支持，所以出现了这3类项目的资源配置冗余问题. 表1 ETO模式下项目组合的DEA方法资源配置评价指标类型指标（编号）含义资金（I1）全年为该类项目的总投入的研发费用人员（I2）为该类项目服务的专业技术人员的数量输入设备（I3）各类测试、检测、制造等设备为该类项目服务的总时间与总服务时间之比物料（I4）主要为该类项目消耗的各类物料（芯片、支架、金线、反射腔）所花费的金额平均输出利润（O1）该类项目全年获得纯利润总和客户满意度（O2）工艺设计量等综合指标该类项目的平均客户满意度（项目完成后由客户打分，0～100）创新（O3）该类项目的专利数，产品、表2 各DMU的输入输出数据输出I1 I2 I3 I4 O1 O2 O3项目类输入PCB－LED 268.09 14 9.38 5 268.45 1 142.65 97.50 583.28 TOP 白光 LED 293.88 16 9.14 3 724.98 1 090.71 93.37 557.04 TOP RGB 306.05 16 9.56 4 704.62 1 189.87 99.96 562.35 CHIP LED 350.98 15 12.31 4 370.87 1 479.07 96.44 567.79显示模块 480.53 24 24.37 6 419.60 4 237.73 93.01 754.91背光源 393.293 18 15.43 2 425.84 946.70 98.34 660.95 LED 灯具 361.123 20 8.54 3 071.42 670.48 94.97 754.91光条184.613 7 2.31 2 210.09 381.27 93.14 439.96其他项目259.683 6 8.96 1 926.37 665.76 96.31 283.32表3 CCR模型求解的部分结果CCR θ0 S－（1） S－（2） S－（3） S－（4） S ＋（1） S＋（2）S＋（3）PCB－LED 1 0 0 0 0 0 0 0 TOP白光LED0.889 19 0 3.235 90 1.642 34 0 12.712 20 0 0 TOP RGB 0.868 38 0 1.565 50 0.277 36 0 0.378 60 0 0 CHIP LED 0.822 40 5.282 93 0 1.521 99 18.697 10 5.362 65 0 0显示模块 1 0 0 0 0 0 0 0背光源 1 0 0 0 0 0 0 0 LED 灯具 1 0 0 0 0 0 0 0光条 1 0 0 0 0 0 0 0其他项目1 0 0 0 0 0 0 0 为反映各类资源与效率之间的关系，应用GRA方法进行资源配置效率影响因素分析.根据表2中的原始数据处理后的数据如表4所列.其中X0表示参考数据列，为各类项目的相对效率.与表3中的相对效率不同的是，为有效区分各类项目的相对效率，在原有DMU的基础上构造一个虚拟最优的DMU［10］后计算出的效率值.表中X1，X2，X3，X4 分别为无量纲化与正向化处理后的资金、人员、设备、物料等资源的数据，本文先采用初值化算子进行无量纲化处理，再用逆化算子进行正向化处理.表4 GRA的规范化数据与参考数据列X1 X2 X3 X4 X0 0.671 723 TOP白光 LED 0.388 420 0.333 333 0.623 307 0.419 749 0.586 786 TOP RGB 0.363 088 0.333 333 0.609 356 0.267 148 0.603 220 CHIP LED 0.269 602 0.375 0000.494 871 0.319 137 0.507 501显示模块 0 0 0 0 0.384 198背光源 0.181 544 0.25 0.366 844 0.622 119 0.781 246 LED 灯具 0.248 492 0.166 667 0.649 569 0.521 555 0.627 192光条 0.615 802 0.708 333 0.905 2110.655 727 0.931 800其他项目 0.459 590 0.750 000 0.632 335 0.699 923 0.963 497 PCB－LED 0.442 099 0.416 667 0.615 101 0.179 318计算可得关联度r1＝0.491 4，r2＝0.524 7，r3＝0.773 0，r4＝0.562 8，因此，在项目所需的资源中，设备和原材料对效率的影响因素是最大的.实际上，由于中国大陆地区LED行业发展的原因，该公司所需关键设备和高档原材料国产化率比较低，较大程度依赖从台湾地区和美国、日本等国家进口，价格昂贵，因此尤其需要在设备和原材料上加大资源的投入.4 结束语随着个性化产品定制规模的不断扩大，传统的生产制造方式已不能应对.项目管理的应用也越来越多，传统的企业绩效评价已不能很好的横向反映各类项目的资源配置效率.针对多项目环境下资源配置的评价问题，本文采用DEA方法与GRA方法对面向项目的资源配置效率进行了研究分析，并将其应用在一光电子企业的多项目资源配置效率评价上，结果表明该方法得出的结论与企业运营的实际状况是一致的，说明该方法可以较好的应用于多项目资源的配置评价，可以为企业管理者对多项目环境下的资源配置决策提供科学依据.参考文献［1］陈衍泰，陈国宏，李美娟.综合评价方法分类及研究进展［J］.管理科学学报，2004，7（2）：69－79.［2］赵峰.基于关键路径的挣值分析法的优化研究［J］.工业技术经济，2007，26（6）：59－63.［3］王芳，张笑莉.平衡计分卡：一种新的经营业绩评价方法［J］.中南财经大学学报，2001（4）：96－98.［4］魏权龄.数据包络分析［M］.北京：科学出版社，2004.［5］王丹，杨赞.基于DEA的交通运输系统资源配置效果评价［J］.武汉理工大学学报：交通科学与工程版，2009，32（2）：275－278.［6］Vitner G，Rozenes S，Spraggett ing data envelope analysis to compare project efficiency in a multiproject environment［J］International Journal of Project Management.2006，24：323－329.［7］毕琳，姚平.基于DEA的资源配置评估系统的研究［J］.哈尔滨工程大学学报，2005，26（1）：136－138.［8］Amirteimoori A，Tabar M M.Resource.Allocation and target setting in data envelopment analysis［J］.Expert Systems with 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D EA方法应用于医院效率评价的研究进展余春华武汉市儿童医院科教科,武汉430016 中图分类号　R1971323 文献标识码　C 数据包络分析(data envelop ment analysis,简称DEA)是美国著名数学家和经济管理学家A. Charnes和W.W.Cooper等人开创的,是运筹学的一个新领域[1],它是将数学、经济、管理的概念与方法相结合,是研究具有相同类型的部门(或单位)间的相对有效性的一种十分有用的综合评价方法,是处理多目标决策问题和多投入多产出生产前沿面的有力工具,其评价依据是根据决策单元的投入数据和产出数据来评价决策单元的效率,即所谓评价决策单元之间的相对有效性。

D EA方法也是近年来发展起来的一种新的效率综合评价方法,自1978年DEA基本模型问世以来,由于其具有所需指标少,评价结果不受指标计量单位的影响,评价模型的权系数是通过最优化得到,避免人为设定的影响等特点,该方法已经被多数国家和地区所接受,并广泛地应用于不同的行业和部门,如医院、学校、银行等的相对效率评价[2]。

DEA方法与其他综合评价方法,如比率分析法[3]、回归分析法[4]、随机前沿面分析法[5]以及综合指数法[6]等方法相比,有其独特的优越性和可行性,已逐渐成为国内外卫生经济和医院管理领域评价相对效率的主要评价方法之一。

1　D EA方法在国外的应用情况国外的学者们对D EA方法应用于医疗卫生系统效率评价的研究也有大量的报道[7],但最主要的是方法适用性研究和模型的应用性研究2大方面[7,8]。

在适用性研究方面,Sherman[9]、Ro s2 ko[10]、Alavrez[11]等均在卫生健康组织效率适用的优越上作了探讨,并一致认为,DEA是识别效率低的根源和数量方面的出众方法[12]。

Chilingeri2 an[13]等人借助D EA方法,研究出确定医院有效性评价的指标体系。

Rosko[10]在《测量卫生健康组织效率》一文中列出16篇应用DEA方法评价卫生健康组织效率文章中的评价指标,得出根据不同目的选择不同系列的指标的结论。

《基于DEA原理的我国证券公司经营效率研究》篇一一、引言近年来，随着金融市场的持续发展，证券公司作为金融行业的重要组成部分，其经营效率直接关系到我国金融市场的稳定性和活力。

因此，对我国证券公司的经营效率进行研究具有重要的理论和实践意义。

数据包络分析（DEA）作为一种重要的效率评价方法，可以有效地对证券公司的经营效率进行评估和比较。

本文旨在运用DEA原理，对我国证券公司的经营效率进行深入研究。

二、文献综述在过去的几十年里，国内外学者对证券公司的经营效率进行了广泛的研究。

他们主要采用的方法包括财务指标分析、随机前沿分析（SFA）和数据包络分析（DEA）等。

其中，DEA方法因其不需要预设函数形式和参数估计等优点，被广泛应用于各种行业的效率评价中。

近年来，越来越多的学者开始运用DEA原理对证券公司的经营效率进行研究。

三、DEA原理及模型构建1. DEA原理简介数据包络分析（DEA）是一种非参数的效率评价方法，它通过构建生产前沿面来评价决策单元（DMU）的相对效率。

在证券公司的经营效率研究中，可以将每个证券公司视为一个DMU，通过对其投入和产出的数据进行分析，得出其经营效率。

2. 模型构建在构建DEA模型时，需要选择合适的投入和产出指标。

投入指标一般包括人力、物力、财力等资源投入，产出指标则包括业务收入、利润、市场份额等经济效益。

根据我国证券公司的实际情况，本文选择了适当的投入和产出指标，构建了基于DEA原理的证券公司经营效率评价模型。

四、实证分析1. 数据来源与处理本文选取了我国多家证券公司作为研究对象，收集了其相关的投入和产出数据。

在数据处理过程中，对数据进行标准化处理，以消除量纲和数量级的影响。

2. DEA模型应用运用构建的DEA模型，对所选证券公司的经营效率进行实证分析。

通过计算各证券公司的综合技术效率、纯技术效率和规模效率，得出各证券公司的经营效率得分和排名。

3. 结果分析根据实证分析结果，可以发现我国证券公司的经营效率存在较大差异。

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。

《工程项目环境风险管理效率及绩效评价研究》篇一一、引言随着全球对环境保护的重视日益增强，工程项目环境风险管理成为了工程领域研究的热点。

本文将探讨工程项目环境风险管理的效率及绩效评价问题，通过深入研究分析，为提高工程项目的环境风险管理水平提供参考依据。

二、研究背景与意义随着经济全球化和工业化进程的加快，工程项目面临的环境风险日益复杂。

这些风险包括但不限于气候变化、生态破坏、资源枯竭等，对工程项目的顺利实施和可持续发展带来巨大挑战。

因此，开展工程项目环境风险管理效率及绩效评价研究具有重要的理论意义和实践价值。

三、文献综述过去的研究主要集中在环境风险识别、评估、应对策略等方面。

然而，对于环境风险管理的效率及绩效评价研究尚不够充分。

当前，随着管理科学的不断发展，越来越多的学者开始关注工程项目环境风险管理的效率及绩效评价问题。

这些研究为本文提供了重要的理论依据和参考。

四、研究方法与数据来源本研究采用定性与定量相结合的研究方法，包括文献分析、实地调查、案例分析等。

数据来源主要包括国内外相关文献、工程项目实际数据、政府部门发布的环境政策等。

通过对数据的收集、整理和分析，本研究将全面了解工程项目环境风险管理的现状及问题。

五、工程项目环境风险管理的效率分析1. 效率评价指标体系构建本部分将构建一套全面的工程项目环境风险管理的效率评价指标体系。

该体系包括风险识别与评估、风险管理策略制定、风险管理实施、风险管理效果评价等方面。

通过这些指标，可以全面反映工程项目环境风险管理的效率。

2. 效率评价模型与方法本研究将采用数据包络分析（DEA）、随机前沿分析（SFA）等定量方法，对工程项目环境风险管理的效率进行评价。

通过建立数学模型，对各指标进行量化分析，从而得出工程项目环境风险管理的效率评价结果。

3. 实证分析以具体工程项目为例，运用上述效率评价指标体系和评价模型，对工程项目的环境风险管理效率进行实证分析。

通过对比分析，找出影响工程项目环境风险管理效率的关键因素，为提高管理效率提供参考依据。