DEA测算产业集聚效率
产业集聚度几种测度方法的比较
产业集聚度几种测度方法的比较产业集聚是指相同或相关产业在其中一特定区域内集中发展的现象。
产业集聚有助于形成产业链、提高经济效益和技术创新能力。
因此，准确测度产业集聚度对于政府和企业进行产业政策制定和投资决策具有重要意义。
目前，对于产业集聚度的测度方法有很多，常用的包括GL指数法、Moran’s I指数法、离散熵法、Herfindahl-Hirschman指数（HHI）和熵法等。
下面将对这几种方法进行比较。
首先是GL指数法，该方法综合考虑了产出、就业和投资三个方面的数据，是比较常用的一种测度方法。
GL指数法可较全面地反映一个地区内产业的集中程度，但其计算相对复杂，需要大量的就业和投资数据，且对于空间数据的要求较高。
其次是Moran’s I指数法，该方法主要考虑的是空间上的相关性。
它通过计算各个地区间的产业相关系数，来评估产业在空间上的集聚程度。
该方法适用于具有空间关联性的产业，但并不适用于考虑其他因素（如产业规模和投资水平）的情况。
离散熵法是另一种常用的测度方法，它通过计算一个地区内不同产业间的差异程度，来评估产业的集聚程度。
该方法适用于需要考虑产业间的差异性的情况，但它主要考虑的是产业之间的差异，而没有考虑到产业在区域内的分布情况。
Herfindahl-Hirschman指数（HHI）是衡量产业市场集中度的常用指标，也可用于测度产业集聚度。
HHI指数通过计算各个地区内不同产业的市场份额，来评估产业的集聚程度。
但该方法主要考虑的是市场份额，而不太考虑其他因素（如就业和投资）。
最后是熵法，它通过计算各个地区内不同产业的信息熵，来评估产业的集聚程度。
熵法是一种较为常用的综合性测度方法，可以同时考虑产业的规模、分布和差异等因素，但计算相对复杂，需要大量的数据支持。
综上所述，不同的测度方法适用于不同的情况和需求。
GL指数法和Moran’s I指数法适合评估产业的空间集聚程度；离散熵法适合考虑产业间的差异性；Herfindahl-Hirschman指数和熵法适合综合考虑产业的规模、分布和差异等因素。
应用DEA方法对经济体效率的评价
DEA方法不需要预设生产函数形式，能够避免主观 因素对效率评估的影响。
03
DEA方法能够提供量化的效率值，方便比较不同经 济体的效率水平。
DEA在评估经济体效率方面的局限性
DEA方法假设生产过程是线性的，可能与实际情 况存在偏差。
DEA方法无法处理非期望输出的情形，如环境污 染等。
DEA方法对数据的要求较高，需要准确、全面的 数据支持。
DEA方法
数据包络分析方法，通过比较决 策单元之间的相对效率，对多输 入、多输出的复杂系统进行有效 的效率评价。
03
DEA方法在评价经济体效率 中的应用
DEA方法在评价经济体效率中的优势
无需预设生产函数形式
DEA方法不预设生产函数的具体形式，而是通过数据包络分析来估计 生产前沿面，从而避免了函数形式的误设问题。
多目标DEA
传统的DEA模型主要关注单一产出最大化或投入最小化，而多目标DEA模型则考虑多个 产出和投入，能够更全面地评估决策单元的效率。
混合DEA
混合DEA模型结合了参数和非参数方法，能够更准确地估计效率边界，从而更准确地评 估决策单元的效率。
DEA方法的未来研究方向
大数据和云计算
随着大数据和云计算技术的发展，未来DEA 方法将更加依赖于大数据和云计算技术进行 数据处理和计算。
DEA方法在评价经济体效率中的局限性
依赖数据准确性 DEA方法的评价结果依赖于输入 和输出数据的准确性，如果数据 存在误差或偏差，将直接影响评 价结果的可靠性。
对非典型样本缺乏鲁棒性 对于非典型样本，DEA方法可能 无法准确反映其效率水平。
难以解释复杂决策单元 当决策单元较多或结构复杂时， DEA方法可能难以给出明确的解 释和排序。
我国房地产上市公司经营效率评价——基于两阶段DEA模型
数 采用最初 的 Ｃ ＣＲ模 型对房 地产 上市 公司运 营效 率进行 分 析 。Ｃ ＣＲ模 型是 由美 国运 筹学 家 Ｃ ａ ｓＣ ｐ ｅ 和 Ｒｈ ｄｓ ｈｍｅ、 ｏ ｐｒ ｏｅ （ 简称 ＣＣ 在 “ Ｒ） 相对效 率评 价 ” 的基础 上发展起 来的 ， 是一 它 种对具有相同类型决策单元（ ＤＭＵ） 进行绩效评价的模 型方法。
无 效
１ ｏ０ ． ０ Ｏ Ｏ１４ ． ８ ６ １ ００ ． Ｏ ｏ
０１ ４ ． ９ ７
有 效 无效 有 效
无效
１ Ｏ０ ． ０ ０ ０５ ７ ． ５ ７ １ ００ ． ｏ Ｏ
０ ６０ ． １ ４
有 效 无 效 有效
无 效
公 司 名称 总 效 率
万科 １００ ． Ｏ ０
结 论
有 效 有 效
无 效
总效 率
０７ ２ ．５ ９ １ ｏＯ ． ｏ Ｏ
０４ ３ ．４ １
结 论
无 效 有 效
无 效
总 效 率
１ Ｏ０ ． ０ ０ １ ００ ． ０ ０
０６ ２ ．３ ４
结 论
有 效 有 效
无 效
保 利 地 产 １ ０ Ｏ ． ０ Ｏ
结 论
有 效 有 效 有效
无效
总 效 率
１ ｏＯ ． Ｏ ｏ ０９ ３ ． ５ ０ ０９ ５ ． ７ ６
０５ ７ ． ９ ７
结 论
有 效 无 效 无 效
无 效
保 利 地 产 ０７ ９ ．８ ３ 金地 集 团 １ ０ ０ ． ０ ０
深 长城 ０５ ３ ． ４ ３
基于DEA方法的重庆市物流产业效率评价指标体系的构建
基于DEA方法的重庆市物流产业效率评价指标体系的构建随着经济的发展和全球化的趋势，物流产业在现代社会中发挥着越来越重要的作用。
为了评价重庆市物流产业的效率，可以采用DEA（Data Envelopment Analysis）方法，该方法是一种非参数的效率评价方法，可以充分利用有关数据来评估各个单位的相对效率。
首先，为了构建重庆市物流产业的指标体系，可以从以下几个方面考虑：1.输入指标：-运输成本：包括人力成本、燃料成本、车辆维护成本等。
-仓储成本：包括仓储设备费用、仓储人工费用等。
-设备成本：包括运输设备、仓储设备等相关成本。
-资金成本：包括借贷利息、资本占用成本等。
2.输出指标：-运输效率：包括运输量、运输时效等。
-仓储效率：包括仓储量、仓储时效等。
-客户满意度：通过客户反馈评估。
3.中间环节指标：-供应链响应速度：包括订单处理速度、仓储调度效率等。
-信息流畅度：包括物流信息的实时性、准确性等。
-绿色指标：包括环境保护、节能减排等。
其次，根据以上指标，可以建立一个包含多个物流企业的数据集。
通过DEA模型，可以计算出各个物流企业的效率评分，并分析出相对效率较高和较低的企业。
DEA模型的具体步骤如下：1.确定输入和输出指标，并进行数据标准化处理。
2.建立DEA模型，通过线性规划的方法计算出各个企业的效率评分。
3.通过最优化模型，找出相对效率较高的企业，称为“有效前沿”。
4.对于相对有效的企业，可以分析其优势和不足之处，并制定改进措施。
5.对于相对无效的企业，可以参考有效企业的经验，寻找提高效率的途径。
最后，基于以上分析结果，可以提出一些针对重庆市物流产业提高效率的政策建议。
比如，对于效率较低的企业，可以加大政府对其的扶持力度，提供改进管理、技术和设备的支持；对于效率较高的企业，可以鼓励其向其他企业输出管理经验，以提高整体行业的效率水平。
总之，基于DEA方法的重庆市物流产业效率评价指标体系的构建，可以通过建立输入、输出和中间环节指标来评估企业的相对效率，并通过对有效前沿企业的分析，提出相应的政策建议，以进一步促进重庆市物流产业的发展。
基于DEA的高技术产业集聚绩效评价
基于DEA的高技术产业集聚绩效评价摘要：文章就湖北高技术产业发展现状进行了探讨，分析了影响高技术产业发展的因并采用数据包络分析法（DEA）对湖北高技术产业的当前发展状况进行了评价，以期对未来产业发展和产业政策的制定有所帮助。
关键词：高技术产业集聚；经济增长；数据包络中图分类号：F279.241问题的提出近几年来，湖北省的高新技术产业的发展呈现出良好的势头，各地区高新技术产业化发展模式也已初具规模。
为了更进一步了解湖北高技术产业发展趋势和发展水平，测度高技术产业集聚现状和绩效，本文将从产业集聚的水平测度和专业化以及其和湖北地区生产总产值之间的关系这两个角度进行定量分析，以期对未来产业发展和产业政策的制定有所帮助，结合湖北的实际情况，本文选取了：医药制造业、黑色金属冶炼及压延加工业、交通运输设备制造业、电器机械及器材制造业、通讯设备计算机及电子设备制造业、仪器仪表及文化办公用品制造业作为高技术产业的代表，进行实证研究。
2基于DEA的高技术产业集聚与地区经济增长之间的模型设定①数据包络分析（DEA）的基本原理。
数据包络分析（DEA）是著名运筹学家A.Charnes、W.W.Cooper和E.Rhodes提出，根据对各DMU（decision making unit）数据的观察判断其是否DEA有效，本质上即是判断DMU是否位于生产可能集的“生产前沿面”上。
通过保持决策单元的输入或输出不变，借助于数学规划将第一个决策单元投影到DEA前沿面上，并通过比较决策单元偏离有效的DEA前沿面的程度来评价它们之间的相对有效性。
②基于DEA的模型建立。
本文应用三个模型对观测数据加以处理。
首先是测量综合效率的不变规模报酬模型（CRS模型）假设有n个决策单元（DMU），每个决策单元有m种“输入”和s种“输出”Xij=DMUJ是对第i种输入的投入总量，Xij>0；Yij=DMUJ对第i种输出的产出总量，Yij>0；Vi是对第i种类型输入的一种度量（权重）；Ur是对第r种类型输出的一种度量（权重）（i=1，2，···，m；r=1，2，···，s；j=1，2，···，n）。
基于DEA模型的房地产投入产出效率评价
基于DEA模型的房地产投入产出效率评价随着社会经济的发展和城市化进程的加快，房地产行业作为重要的经济支柱产业，对于城市的发展起着非常重要的作用。
随着房地产市场的竞争日益激烈，企业要想在这个行业中取得长期发展，就必须提高自身的投入产出效率。
对于房地产企业来说，对其投入产出效率的评价和分析，对于优化资源配置、提高生产效率具有重要意义。
在此背景下，基于DEA模型的房地产投入产出效率评价成为一种较为常用的评价方法。
DEA模型，即数据包络分析模型，是一种通过比较输入和输出指标来评价决策单元（企业、组织等）相对效率的方法。
该模型对于各种类型的决策单元都适用，不太依赖于输入输出数据的分布条件和分布偏斜度，因此被广泛应用于企业绩效评价和效率分析领域。
在房地产行业，企业的投入主要包括土地、人力、资金、材料等方面，而产出主要包括房产销售收入、租金收入、资产增值等方面。
要评价房地产企业的投入产出效率，就需要根据其投入和产出指标进行综合评价，找出存在的问题和不足之处，为提高企业效率提供指导。
对于房地产企业来说，土地是最基本的投入之一。
土地的开发和利用对于企业的发展至关重要。
在DEA模型中，土地使用率、土地价值增长率等指标可以作为土地投入的衡量指标，从而评价企业土地的利用效率。
房地产企业的人力投入也是至关重要的。
在DEA模型中可以通过员工产值、员工劳动生产率等指标来评价企业的人力投入效率，找出哪些企业在同等人力投入情况下能够创造更多的价值。
资金的投入也是房地产企业的重要投入。
资金的使用效率直接影响着企业的经营情况。
在DEA模型中，可以通过资金周转率、资金利用率等指标来评价企业的资金使用效率，找出哪些企业能够以更少的资金实现更大的产出。
除了以上所述的投入产出指标外，DEA模型还可以结合其他指标，比如企业的市场份额、企业的品牌知名度、企业的科研创新能力等指标进行综合评价，从而更全面地评价企业的综合投入产出效率。
基于DEA模型的房地产投入产出效率评价，可以帮助房地产企业找出自身的优势和劣势，分析产出不足的原因，找出资源配置不合理、生产方式不当等问题，并为企业提供优化建议。
基于DEA的文化产业效率分析与评价
目前,科学反映文化产业效率如何,怎么样去提高或维持文化产 业效率是企业、政府、学术界关注的热点。本文的研究总共分 为六个部分:第一部分首先对文化产业研究背景、研究意义进行 阐述,随后依次论述本次研究的思路、研究采用的方法和本文的 创新点。
第二部分对国内外文献进行梳理,并对文化产业内涵、分类以及 行业特征进行科学归纳,为后续研究提供理论支撑。第三部分通 过国家统计局相关公告数据获悉文化产业现状,洞悉文化产业发 展机遇和挑战:文化产业发展的基础保障能力不断夯实、文化产 业前景广阔,公共文化服务体系成效显著,但产业资金投入相对 不足与浪费现象普遍并存、文化产品及服务潜在需求旺盛与发 展不均衡并存。
基于DEA的文化产业效率分析与评价
文化产业在社会、经济、文化领域的突出贡献,其在经济发展中 支柱型地位不断得到认可,文化需求和文化消费比重越来越高, 文化产业成为具有广阔前景的朝阳行业,效率作为衡量给定投入 条件下,能带来最大可能性满足程度的利用指标,在各个领域得 到广泛运用。基于"文运与国运相通,文脉与国脉相连"的重要性, 效率研究对文化产业发展至关重要,一个产业没有效率,就谈不 上发展和未来,注重文化产业效率也是对"建设社会主义文化强 国,增强国家文化软实力"的积极努力。
第六部分为本文的结语与展望部分,指出本文研究的不足之处, 并为后续更好地开展效率研究工作提出愿景。
(2)经济因素对地区文化产业存在一定程度的影响。(3)无效的 决策单元在规模报酬区间上均处于递增的 附加值。
(4)我国文化产业得到了发展,大体上归功于技术效率进步的提 升,但纯技术效率、规模效率是我国未来文化产业发展需要值得 关注的地方。并据此提出规模与技术上的建议,包括文化产业制 度层面、利用本土文化资源、融入创意、促进产业融合、推进 数字化和网络化等,以期为我国文化产业的未来发展提供建设性 帮助。
投入产出效率的DEA分析方法
投入产出效率的DEA分析方法诸文娟【摘要】技术经济学从经济发展的目的与要求出发,研究技术手段的采用与完善,力求用最小的投入达到一定的产出或以一定的投入获得最大的产出.生产函数是投入产出关系的反映.对于生产函数估计有两种方法:参数估计法和非参数估计法.DEA(data envelopment analysis)数据包络分析方法,不同于传统的参数估计法,通过对生产函数非参数估计的方法来研究生产函数,从而研究各种投入与产出之间效率的一种有用工具.本文对近三年来运用广泛的DEA原理作了简单的介绍,并且指出了这种方法的优势以及其在实证分析中的运用偏差和修正方法.【期刊名称】《贵州民族大学学报（哲学社会科学版）》【年(卷),期】2009(000)004【总页数】3页(P129-131)【关键词】数据包络分析;技术经济学;效率;生产函数【作者】诸文娟【作者单位】贵州民族学院,经济管理学院,贵州,贵阳,550025【正文语种】中文【中图分类】社会科学2()09rf:174liflNc}.4 ( ij 第116lU])J()IIJ-Jlalc)fc;LiiZIU 川Liliixc-rsityfc,rV.llliiic Vli川}J-ilic-s(l)llilcIs ‘ ,})IU aiiclsc,ciailh{-i(-m-(-).\ug.2009投入产出效率的 DEA 分析方法● 诸文娟（贵州民族学院经济管理学院，贵州贵阳550025摘要：技术经济学从经济发展的目的与要求出发，研究技术手段的采用与完善，力求用最小的投入达到一定的产出或以一定的投入获得最大的产出，、生产函数是投入产出关系的反映。
对于生产函数估计有两种方法：参数估计法和非参数估计法、 DEA （ dataenvelopmentanalysis ）数据包络分析方法，不同于传统的参数估计法，通过对生产函数非参数估计的方法来研瓷生产函数，从而研究各种投入与产出之间效率的一种有用工具。
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DEA测算产业集聚效率
数据包络分析通过构建一个含有I 个决策单元的效率评价系统来进行效率比较，因此系统构建需要各决策单元的投入产出指标数据，由柯布-道格拉斯生产函数可知，生产最重要的两项投入要素是资本和劳动力，生产效率的投入指标基本以这两项指标涵盖。
本文中采用城镇单位就业人数表示劳动力投入，而对于资本投入指标，由于我国资本存量的估算仍在研究中，一直未有确切数据，而资本投入中最重要的是固定资产投资，因此资本投入指标采用全社会固定资产投资表示。
产出指标中产业增加值最能反映产业生产成果，因此三大集聚产业产出指标中均包含产业增加值，另外不同的行业可能会增加一些符合该产业特征的产出指标，这将在具体行业指标分析中进行说明。
4.1.1 信息传输，计算机服务业与软件业产业效率比较分析
信息传输，计算机服务和软件业可分为电信和其他信息传输服务业、计算机服务业、软件业，其具体的投入及产出指标如下：
明存在投入冗余或产出不足。
投入冗余指去掉多余的投入仍然可以得到同样的产出，产出不足指同样的投入可以获得更多的产出，但在实际中，当出现投入冗余但投入不可控而产出可控时，考虑如何增加产出，同样，但出现产出不足但产出不可控而投入可控时，考虑如何减少投入，这种无效原因同时可测算出投入冗余量或产出不足量及需要达到的目标值。
第二种，并不存在投入冗余或产出不足，而是由于其规模与投入、产出不相匹配，造成规模无效而引起综合技术效率无效，需要扩大（规模报酬递增时）或减小（规模报酬递减时）规模或者通过调整产业结构达到新的最优规模。
两种无效原因单独或共同造成综合效率无效。