基于数据包络分析(DEA)的浙江省示范性高职院校规模有效性分析

基于数据包络分析的50家医院相对效率评价近年来，以数据包络分析为基础的医院绩效评价方法逐渐受到关注。

数据包络分析方法通过建立一个有效的绩效评价模型，评估医院在输入和输出之间的相对效率水平，从而帮助医院管理者更全面地了解医院的经营水平和绩效表现，促进医院的管理优化和提升绩效水平。

为了探讨医院的相对效率水平，本文将以50家医院为研究对象，运用数据包络分析方法对其进行相对效率评价，为医院管理者提供参考和建议。

一、数据包络分析方法数据包络分析方法是一种基于非参数的评价方法，它允许评价单位在确定的输入和输出指标下的绩效水平。

在医院绩效评价中，输入指标通常包括固定资产、人力资源、财务资金等，输出指标则包括门诊量、住院量、手术量、医疗质量等。

数据包络分析方法的核心是建立一个有效的评价模型，通过计算各个医院在输入和输出指标下的相对效率水平，发现效率较低的医院，并提出优化措施。

二、医院相对效率评价模型在进行医院的相对效率评价时，需要建立一个有效的评价模型。

常用的数据包络分析模型有DEA模型、Malmquist指数模型等。

在本文中，我们将使用DEA模型进行医院的相对效率评价。

DEA模型通过计算各个医院在输入和输出指标下的相对效率水平，找出效率较低的医院，并提出改进方案。

三、研究对象选择本文选择了50家医院作为研究对象，这些医院覆盖了不同地区、不同类型和不同规模的医院，有利于比较医院间的相对效率水平，为医院管理者提供参考和建议。

在研究对象选择时，我们还考虑了医院的数据完整性和可比性，以确保评价结果的准确性和可靠性。

五、研究结果与分析通过数据包络分析方法对50家医院进行相对效率评价，我们得到了评价结果。

在输入和输出指标下，各个医院的相对效率水平不尽相同，存在一定的差异性。

通过分析评价结果，我们发现了一些效率较低的医院，并提出了相应的改进方案。

通过对评价结果进行敏感性分析，我们验证了评价结果的准确性和可靠性。

本文采用数据包络分析方法对50家医院进行了相对效率评价，并对评价结果进行了分析和讨论，为医院管理者提供了参考和建议。

DEA数据包络分析法DEA数据包络分析法（Data Envelopment Analysis，DEA）是一种用于评估组织或单位绩效的方法。

它是一种非参数的效率评价方法，不需要任何先验假设或函数形式的假设。

DEA通过比较多个输入和输出变量来确定一个单位的相对效率，即单位在给定的资源限制下能够产生的最佳输出水平。

DEA方法可以用来评估各种类型的单位，包括公司、医院、学校等。

DEA方法的基本思想是将单位的输入和输出量转化为数值来进行比较。

每个单位可以被看作是一个生产过程，输入变量是生产这个过程所需要的资源，输出变量是生产过程所产生的结果。

DEA方法可以帮助管理者找到哪些单位在利用资源方面效率最高，哪些单位在利用资源方面存在浪费，从而指导管理者进行资源配置和决策。

DEA方法的核心是构建生产可能性集（Production Possibility Set，PPS）。

PPS是指所有可能的输入和输出组合，构成一个封闭的边界，这个封闭的边界被称为数据包络（Data Envelopment）。

在这个边界上的单位都被认为是有效率的，而在这个边界内的单位被认为是无效率的。

DEA方法有很多优点。

首先，DEA方法不需要事先制定有效率的标准，而是通过比较各个单位之间的相对效率来确定哪些单位是最有效率的。

这样避免了主观性带来的偏差。

其次，DEA方法可以同时考虑多个输入和输出变量，考虑了生产中的多维度特性。

第三，DEA方法可以识别出生产过程中的浪费，帮助管理者改进资源配置和管理方式。

DEA方法也存在一些局限性。

首先，DEA方法只能提供相对效率的评价结果，而不是绝对效率。

这意味着DEA方法无法提供单位具体的效率水平，只能比较单位之间的相对效率。

其次，DEA方法对输入输出数据的准确性要求很高，数据的质量直接影响了评价结果的准确性。

第三，DEA方法对于数据包络的选择比较敏感，不同的数据包络选择可能导致不同的评价结果。

在实际应用中，DEA方法广泛应用于各种类型的单位绩效评估。

data envelopment analysis (dea)model 概述说明1. 引言1.1 概述数据包络分析（Data Envelopment Analysis，简称DEA）是一种常用的效率评估方法，可以应用于不同领域的决策问题中。

该方法通过对输入和输出变量进行分析和比较，来评估各个决策单元（如公司、机构或个人等）的相对效率和优劣程度。

DEA模型以线性规划为基础，通过构建有效前沿来衡量各个决策单元在给定输入产出下的相对效率，并提供改善不高效决策单元的参考建议。

由于其能够同时考虑多个输入和输出变量，并克服了传统评价方法中刻板印象的缺点，因此在许多实际应用中得到广泛使用。

1.2 文章结构本文主要围绕DEA模型展开论述，并分为五个部分。

引言部分主要介绍文章概述、结构和目的。

接下来是数据包络分析模型概述，包括该模型的定义、背景以及应用领域。

然后，我们将重点介绍DEA模型的要点一，包括输入输出变量选择方法、效率评估方法以及模型解释和结果分析。

紧接着是DEA模型的要点二，包括线性规划模型与非线性规划模型对比、超效率与相对效率分析方法以及DEA模型的优缺点与局限性。

最后，在结论部分对文章的主要内容进行总结，并展望DEA模型在未来的应用前景。

1.3 目的本文旨在全面概述数据包络分析（DEA）模型的基本原理、应用领域以及相关要点。

通过阐明该模型在多个方面的优势和局限性，读者可以更好地理解和运用DEA模型进行效率评估，并为决策提供科学参考。

另外，本文也将讨论DEA模型在未来的发展前景，为相关研究和实践提供指导。

2. 数据包络分析模型概述:2.1 定义和背景:数据包络分析(Data Envelopment Analysis, DEA)是一种非参数效率评价方法，其目的是通过比较多个决策单元（如企业、组织或个人）的输入与输出之间的关系来评估它们的相对效率。

该方法最早由Cooper等人在1978年提出，并得到了广泛应用。

31第2卷　第17期产业科技创新　2020，2（17）：31~32Industrial Technology Innovation 数据包络分析（DEA）的理论方法及其在创新绩效评估中的应用成　凤（苏州高博软件技术职业学院，江苏　苏州　215000）摘要：在实际生活和经济研究中，人们越来越关心效率、绩效等问题，学者们也开始用各种方法进行效率和绩效分析。

数据包络分析（DEA）方法以评价部门间的相对有效性产生，越来越成为评价组织绩效的重要方法。

随着经济生活的发展，DEA模型在实际运用中也在不断被改进优化，随之出现了多种拓展模型。

在各行业领域中，对创新绩效的分析中，DEA基本模型及其各种衍生的优化模型使用率最高。

关键词：数据包络分析；交叉效率模型；创新绩效中图分类号：O225　文献标识码：A　文章编号：2096-6164（2020）17-0031-021　数据包络分析的源起在经济社会和生活中，人们的每一项活动都涉及到资源的投入和产出问题，人们总是期望能用最小的资源投入来取得最大的产出，用投入产出来衡量各项工作或工程或项目也成为评价效率和成果的重要方式。

但是在现实发展中，任何一项工作的投入和产出都很少可能性是一方面的，往往都是伴随着多种多样的投入和多方面的产出。

例如，在评价一个银行的业务绩效时，最简单可采用单投入-单产出分析，引入职员人数作为投入指标，银行存款额作为产出指标；进一步可以采用各要素可货币化的多投入-多产出分析，引入人力成本、房租成本作为投入要素，银行存款额和贷款额作为产出要素。

基于这样的分析困境，数据包络分析的出现，为进行组织绩效评价提供了一种新的分析工具。

1978年，著名运筹学家、美国德克萨斯大学教授A.Charnes 及W.W.Cooper和E.Rhodes发表了一篇重要论文：“Measuring the efficiency of decision making units”（决策单元的有效性度量），刊登在权威的“欧洲运筹学杂志”（EJOR）上。

浙江省区域经济效率评价摘要：本文应用数据包络分析（dea）方法对2008年浙江省各地区（11个地市）的经济效率进行了评价，从投入冗余和产出不足两方面分析了非dea有效单元存在的问题。

同时本文对各地区在2004~2008年投入产出效率的相对有效性进行了时间序列评价，从而揭示出各地区经济环境的发展状况。

结果显示，沿海地区的杭州、宁波、嘉兴、温州一直是dea有效单元，而湖州、绍兴、台州的经济运行质量有很大提高，舟山则显示出微弱的上升；内陆地区中金华的经济效率较高，但有待进一步提升，其余两市一直居于下游。

根据评价及分析结果，本文提出了改善各地区经济效率的建议。

关键词：区域经济；dea；r模型；经济效率；浙江省一、引言众所周知，浙江是一个经济大剩但这是对整体而言，浙江各地区（11地市）的具体经济状况是怎样的呢？浙江省城市社会经济调查队于2002年完成的“浙江省11个地级市竞争力评价分析研究”的成果表明：杭州是浙江综合经济竞争力最强的城市，宁波是外向型经济最活跃及人均综合经济效益最好的城市，温州是开拓意识最强的城市，嘉兴是开放型经济发展最快的城市，绍兴是轻纺工业竞争力最佳的城市，台州是块状经济快速发展的城市，湖州是对外经济发展迅速的城市。

2010年11个地市gdp排名前五位的是：杭州（5946亿）、宁波（5383亿）、温州（2945亿）、绍兴（2833亿）、台州（2401亿）。

从以上两个方面，可以大致了解浙江省各地区的经济状况。

但要正确地评价地区经济的发展，就不能仅仅只看地区的经济规模，还要从投入产出效率的角度来衡量地区经济的发展效率。

本文利用数据包络分析（dea）方法，将浙江省11个地市作为决策单元，选取输入输出指标，对11个地区的经济效率进行测算，并进行分析和评价，以发现制约地区经济发展的因素，并提出相应的解决办法，对浙江省各地区的经济发展具有重要的参考意义。

二、dea方法的模型选择及评价指标体系的建立dea方法由harnes和per等人于1978年开始创建的，它是使用数学规划模型评价具有多个输入和多个输出的决策单元之间的相对有效性。

DEA数据包络分析DEA（Data Envelope Analysis，数据包络分析）是一种评价单位效率的方法，它被广泛应用于众多行业和领域，如金融、医疗、教育等。

在本文中，将介绍DEA的基本原理、方法以及在实际应用中的一些案例。

DEA的基本原理是利用线性规划技术对各个单位的输入（如资源、能源、资金等）与输出（如产量、业绩、效益等）进行量化分析，以评估单位的效率水平。

在DEA中，每个单位被视为一个包络面，即有效生产边界，所有单位的输入-输出数据点都必须在这个包络面内。

DEA的目标是找到这个包络面的最优解，即最佳效率分数。

DEA的方法基于两个基本假设：1.充分利用资源：认为每个单位的输入产出是有潜力的，单位之间的差异是由于资源利用的差异。

2.基于比较：通过对单位之间的相对效率进行比较，而不是对绝对效率进行评估。

DEA的具体方法可以分为两种模型：CCR（Charnes-Cooper-Rhodes）模型和BCC（Banker-Charnes-Cooper）模型。

CCR模型是DEA的最早方法之一，它通过构建线性规划模型来获取单位的相对有效性评分。

CCR模型基于一种输入型产出型的假设，即单位的输入与产出之间存在着正比关系。

这种假设下，CCR模型能够计算出所有单位的相对效率得分，并将其分为两个部分：技术效率和规模效率。

技术效率涵盖了单位在给定资源水平上的最优化，而规模效率衡量了单位是否在最优规模下运营。

与CCR模型不同，BCC模型允许在输入和输出之间存在不完全正比的关系，因此它更适用于一些非线性问题。

BCC模型通过使用相同的线性规划方法来计算单位的相对有效性得分，但它将生成更多的约束条件，以刻画输入和输出之间的非线性关系。

DEA在实际应用中有许多成功的案例。

以金融行业为例，银行可以使用DEA来评估自身的效率和竞争力，并找到进一步改进的空间。

在医疗领域，DEA可以帮助评估医院、诊所等单位的效率，并找出提高医疗资源利用率的方法。

大数据包络分析报告(DEA)方法大数据包络分析报告（DEA）方法一、引言随着信息技术的迅猛发展，我们进入了一个大数据时代。

大数据被广泛应用于各个领域，其中之一便是包络分析。

包络分析是一种用于评估决策单元相对效率的方法，而大数据包络分析（DEA）方法则通过利用大数据来提高效率和准确性。

本文将详细介绍大数据包络分析报告（DEA）方法。

二、大数据包络分析的概念和原理大数据包络分析（DEA）是一种基于线性规划的非参数评估方法，它基于一组输入和输出指标来衡量决策单元（如企业、组织或个人）的效率。

大数据包络分析方法通过计算每个决策单元的对应效率评分，从而确定其相对效率。

大数据包络分析方法的原理可以简单概括为以下几个步骤：1. 确定输入和输出指标：根据具体的研究对象和目标，确定适用的输入和输出指标。

输入指标表示衡量决策单元所需投入资源的量，输出指标则表示衡量决策单元产出的结果。

2. 建立评估模型：根据确定的输入和输出指标，建立评估模型。

大数据包络分析方法可以利用线性规划模型来计算决策单元的效率。

3. 计算相对效率：利用建立的评估模型计算每个决策单元的效率评分。

大数据包络分析方法基于最大化输入和最小化输出的原则，计算出每个决策单元的效率得分。

4. 分析结果：通过比较效率得分，确定决策单元的相对效率。

效率得分越高，表示决策单元在利用资源方面越高效。

分析结果可以帮助决策者找出低效率的决策单元，以便采取相应措施进行改进。

三、大数据包络分析报告（DEA）方法的应用大数据包络分析方法在众多领域中都有广泛应用。

1. 生产效率评估：大数据包络分析方法可以用于评估制造业和服务业的生产效率。

通过衡量决策单元的输入和输出指标，可以确定生产过程的效率，并找出低效率的因素。

这对于企业来说是非常有价值的，可以帮助企业优化资源配置和生产过程，提高竞争力。

2. 能源消耗评估：大数据包络分析方法可以用于评估能源消耗的效率。

通过比较不同决策单元的能源消耗效率，可以确定哪些决策单元在能源利用方面具有优势，并为能源管理和政策制定提供依据。