基于超效率的DEA模型与LINDO的应用

基于dea的运营效率模型构建
DEA模型是一种用于评估相对效率的数学模型，可以用于构建运营效率模型。

运营效率模型是指用于评估组织、企业或部门等在运营过程中的效率和生产力的模型，可以帮助管理者更好地了解自己的组织或企业的效率和生产力情况，从而进行必要的改进。

构建基于DEA的运营效率模型的具体步骤如下：
1. 确定评估对象：首先需要确定评估对象，可以是一个部门、一个生产线或者是整个企业。

2. 确定输入和输出指标：根据评估对象的不同，需要确定不同的输入和输出指标。

输入指标可以包括人员数量、设备设施、原材料等，输出指标可以包括产量、销售额、利润等。

3. 数据收集：收集评估对象的相关数据，如人员数量、设备设施信息、原材料用量、产量、销售额、利润等数据。

4. 数据预处理：对收集到的数据进行清洗、处理和标准化，以便后续分析使用。

5. 运用DEA模型：根据数据预处理的结果，运用DEA模型进行运营效率评估。

DEA模型可以得到评估对象的相对效率，即在输入和输出指标不同的情况下，
评估对象的运营效率水平相对于其他对象的表现如何。

6. 数据分析和结果反馈：对运用DEA模型得到的结果进行分析，输出评估报告，向管理层反馈评估结果、制定改进方案。

基于DEA的运营效率模型具有相对简单、具有普适性、能够全面反映效率和生产力等优点，能够为组织或企业的改进提供科学决策支持。

第23卷第2期2021年1月猱艺科枚Journal of Green Science and Technology基于超效率DEA 模型的地区农业循环经济效率评价研究蒋硕凡1,李晶洁1,杨富贵彳（1.天津商业大学 理学院，天津300134；2.广州工商学院 基础教学部，广东 佛山528138）摘要：指出了农业循环经济是我国经济绿色发展的重要一环，对我国地区农业循环经济效率进行准确有效评价有助于促进该领域的健康可持续发展。

根据我国各个地区农业经济的特点，构建了地区农业循环经 济评价指标体系，创新■地将超效率数据包络分析方法（DEA ）运用到农业循环经济效率评价领域，解决了现 有传统DEA 方法难以区分有数效率值的问题。

在$匕基础上选取2016〜2018年中国31个省市农业数据，对我国地区农业循环经济进行了实证分析，结果表明：大部分省市三年农业效率稳步提高，同时浙江、黑龙 江、山东、吉林等地三年效率平均值鬆大于1.5,效率较好；新疆、宁夏、甘肃、云南等地三年效率平均值低于0. 8,效率相对较低。

关键词：超效率DEA 模型；农业循环经济；效率评价中图分类号:F322 文献标识码：A文章编号：1674-9944（2021）02-0247-041引言中国是一个农业大国，农业作为国民经济的基础，为经济发展提供了充足的物质保障。

进入21世纪，我 国农业迈入“高成本”时代而农业生产效率却逊于发达 国家。

我国农业基础竞争力薄弱的根源是资源、劳动力、农业机械、科技等短板。

为此我国提出了促进农业 循环经济的战略。

农业循环经济是采用农业资源减量消耗、农产品多次利用和农业有机废弃物资源化的闭合 循环生产模式的工业型农业。

它是把农业生产、农产品加工和农业废弃物通过产业链有机地组合在一起，形成 资源低投入低消耗,产品互为原料、多次使用，废弃物再利用，实现废弃物资源化的周而复始的循环经济体系。

在产业体系中，农业是与自然界关系最密切的产业。

dea效率评价模型DEA效率评价模型（Data Envelopment Analysis）是一种多元线性规划方法，用于评估决策单位或机构的效率水平。

DEA模型是一种非参数的评估方法，在能够消除主观因素的干扰下，能够准确地衡量每个决策单位在管理资源方面的效率水平，是当前较为常用的效率评价方法之一。

一、DEA模型的构建在DEA模型中，将测量单位分为两种类型：输入型单位和输出型单位。

输入型单位是指需要大量资源供给才能产生相应的输出；输出型单位则是根据所提供的有限资源量，最大限度地产生最大量的输出。

在DEA 模型中，每个决策单位用各种输入、输出变量进行度量，且每个决策单位的输入和输出变量都是在相应的单位下表示的，这些变量需要经过标准化处理，才能在模型中使用。

二、DEA模型的求解DEA模型是通过线性规划技术来求解的。

传统的线性规划模型中，一个单位的效率是通过确定一个确定的条件约束来确定。

而在DEA模型中，假设存在一组投入样本和输出样本，每个样本都是由相应的输入，输出变量构成。

设这一组样本为（x0，y0），如果对于另一个单位（x1，y1）只有满足以下两个条件才能说该单位与（x0，y0）具有相同的效率。

1. 对所有的j，有x 0 j/x 1 j≥y 0 /y 1 。

这个条件是保证单位（x1，y1）的输入变量必须大于或等于（x0，y0）的输入变量，或者（x1，y1）的输出变量必须小于或等于（x0，y0）的输出变量。

2. 存在至少一个j，满足x 0 j/x 1 j=y 0 /y 1。

这个条件是说明单位（x1，y1）的某个输入变量必须小于或等于（x0，y0）相应的输入变量，或者（x1，y1）的某个输出变量必须大于或等于（x0，y0）相应的输出变量。

三、DEA模型的应用对于那些DEA分析中被标记了最优前沿面的决策单元，我们称之为DEA 有效单元。

相反，那些没有被标记在最优前沿面上的决策单元则被认为不具有效率。

对于不具有效率的决策单元，我们可以通过将其与最优前沿面上的有效单元进行比较，找出其存在哪些方面需要改进，从而提高其效率水平。

DEA原理及应用DEA(Data Envelopment Analysis)是一种非参数的效率评估方法，旨在评估相对效率，即在给定输入和输出条件下，评估不同单位的绩效水平。

这种方法最早由Cooper、Seiford和Tone于1978年提出，已经被广泛应用于各个领域，包括生产管理、金融、教育等。

DEA的基本思想是通过比较各个单位的输入和输出来评估其绩效水平，进而找出最有效率的单位作为参照，其他单位可以通过改进自己的生产过程来提高效率。

DEA方法的核心是构建一个评价模型，通过确定每个单位的权重来计算效率评分。

在DEA模型中，输入向量和输出向量用来描述每个单位的生产过程，输入向量表示单位所使用的资源，输出向量表示单位所产生的结果。

通过比较单位的产出与消耗，可以计算每个单位相对于其他单位的绩效水平。

DEA方法有几个基本概念：1.效率前沿：效率前沿代表了在给定的生产条件下，所有最有效率单位的组合。

其表示了可以通过改变生产过程来达到的最高效率水平。

2.输入方向、输出方向和综合效率评估：在DEA模型中，可以分为输入方向效率评估和输出方向效率评估，分别用来评估单位在利用资源和实现目标方面的绩效水平。

综合效率评估则综合考虑了这两个方面的绩效水平。

3.权重确定：DEA方法中的权重代表了每个输入和输出对于绩效评估的相对重要性，通过确定权重可以计算单位的效率评分。

DEA方法在实际应用中有很多优点，如：1.非参数性：DEA方法不需要对生产函数进行具体建模，不受参数选择的影响，因此适用于各种类型的单位。

2.多输入多输出：DEA方法可以同时考虑多个输入和输出，从而更全面地评估单位的绩效水平。

3.相对效率评估：DEA方法采用相对效率评估，可以直接比较不同单位之间的绩效水平，找出最有效率的单位。

DEA方法在各个领域都有广泛的应用，如：1.生产管理领域：DEA方法可以帮助企业评估生产效率，找出生产过程中的瓶颈，提高资源的利用效率。

引言概述：正文内容：大点一：超效率的DEA模型小点1：超效率的概念和定义小点2：超效率在实际应用中的意义小点3：超效率的计算方法和模型推导小点4：超效率与非超效率的比较分析小点5：超效率的应用案例和实践经验大点二：动态DEA模型小点1：动态DEA模型的原理和概念小点2：动态DEA模型与静态DEA模型的差异小点3：动态DEA模型在时序数据分析中的应用小点4：动态DEA模型的求解方法和算法小点5：动态DEA模型的实际案例和研究成果大点三：拓展DEA模型小点1：DEA模型的非线性扩展方法小点2：DEA模型在不完全信息环境中的应用小点3：DEA模型与其他评估模型的融合方法小点4：DEA模型在多层次系统中的应用小点5：拓展DEA模型的进一步研究方向和挑战大点四：DEA模型的经验研究小点1：DEA模型在产业效率评估中的应用小点2：DEA模型在环境效率评估中的应用小点3：DEA模型在金融机构评估中的应用小点4：DEA模型在服务业评估中的应用小点5：DEA模型在公共政策评估中的应用大点五：DEA模型的未来发展趋势小点1：DEA模型与的结合前景小点2：DEA模型在大数据分析中的应用小点3：DEA模型在跨国公司比较中的应用小点4：DEA模型在可持续发展评估中的应用小点5：DEA模型的改进和发展方向展望总结：通过本文的详细阐述，我们可以看出DEA数据包络分析模型作为一种非参数评估方法，具有广泛的应用前景和潜力。

在实际应用中，超效率的DEA模型可以帮助我们更好地评估和管理资源利用效率，动态DEA模型可以更准确地分析时序数据变化趋势。

同时，拓展DEA模型的应用和经验研究也为我们提供了更多解决实际问题的方法和思路。

随着和大数据技术的不断发展，DEA模型也将面临更大的机遇和挑战。

我们期待DEA模型在未来的发展中，能够更好地服务于社会经济发展和可持续发展的需求。

基于超效率DEA模型的区域高等教育投入产出效率研究摘要：由于高等教育不同区域的教育发展水平差异较大，教育资源合理配置就成为研究热点。

根据2014年31个省市的高等教育投入产出数据，运用DEA超效率非径向SBM模型，对高等教育各层面投入产出效率的测度结果表明，高等教育投入效率值呈空间集聚状态，整体呈现沿海地区效率最高，中部次之，东部、西部存在规模递减现象。

据此，对区域性高等教育投入效率改进提出建议。

关键词：高等教育，DEA模型，超效率，投入效率，非径向SBM教育是国家持续发展的支撑，提升教育投入产出效率，是提高国家持续保持创新能力的动力。

因此，对教育系统特别是高等教育系统的投入产出效率进行评价，成为一个重要的研究课题。

基于投入产出角度的优化，通过识别投入冗余和产出不足，对优化资源配置具有重要的支撑作用，是实现教育资源投入产出结构优化的前提。

高等教育投入产出的评价方法很多，常见的方法有计量经济学、SFA、综合评价、多元统计、数据包络分析方法。

本研究选择能够体现投入产出结构，同时能够体现多元产出的DEA评价方法。

一、评价方法的选择DEA常用的模型是CCR模型，后来又很多改进，如超效率方法、交叉效率方法。

本研究选择超效率模型，同时，因投入产出的非等比性，选择非径向模型。

该模型具体表述为：其中，ρ为教育投入效率值，λj为各指标权重，X ij、Y rj分别为投入、产出数量指标，为投入、产出松弛变量。

当ρ≥1，且时，称DMU为强DEA有效；当ρ≥1，且时，称DMU为弱DEA有效；当ρ<1时，称为DMU非DEA 有效。

二、评价指标设计与样本选择（一）指标选择DEA需要同时考虑投入产出指标，投入指标主要集中在人力资源、物力资源、财务资源3个方面，而产出指标则依据高校教育功能，划分为人才培养、科学研究和社会服务。

依据这一约束和既有研究成果，同时考虑数据的可获得性，确定指标体系，具体如下表所示：（二）样本选择与数据来源以各省高等院校汇总值为研究对象，对各省教育资源配置的相对效率进行研究与分析。