DEA投入产出分析
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DEA模型，即数据包络分析模型，是由美国John F. Butler教授和Abraham Charnes教授等人在1984年提出的一种多变量效率评价方法。
DEA模型能够对非线性的效率评价进行客观的量化分析，因此在评价房地产企业的投入产出效率上具有重要的应用价值。
本文将基于DEA模型对房地产企业的投入产出效率进行评价，以期为房地产企业提供科学的决策依据。
我们需要确定参与评价的房地产企业的投入产出指标。
通常来说，房地产企业的投入指标包括资金、人力、物资等方面的投入，而产出指标则包括房地产销售额、利润、资产收益率等方面的产出。
在确定投入产出指标后，我们可以利用DEA模型对这些指标进行评价。
DEA模型的评价方法主要分为两种：CCR模型和BCC模型。
CCR模型是以Charnes、Cooper和Rhodes三位教授的姓氏字母命名的，该模型假设所有企业的投入产出效率均相同。
而BCC模型则是以Banker、Charnes和Cooper三位教授的姓氏字母命名的，该模型在CCCR模型的基础上加入了规模效率。
在具体应用时，我们可以根据情况选择适合的模型进行评价。
在进行评价时，我们需要输入每个房地产企业的投入产出数据，然后利用DEA模型进行计算。
计算完成后，我们可以得到每个房地产企业的效率评分，根据评分的高低对房地产企业进行排名，从而实现对房地产企业的投入产出效率进行评价。
通过DEA模型的评价，我们可以发现房地产企业的投入产出效率问题所在，并提出相应的改进措施。
在投入方面，房地产企业可以优化资金、人力和物资的配置，提高资源利用效率；在产出方面，房地产企业可以提高销售额、利润和资产收益率，实现更好的经济效益。
通过改进措施的实施，房地产企业的投入产出效率将得到提升，为企业的可持续发展提供坚实的基础。
除了评价房地产企业的投入产出效率外，DEA模型还能够对房地产企业进行效率比较和效率前沿分析。
福建省物流业投入产出的DEA实证分析
福建省物流业投入产出的ＤＥＡ实证分析对福建2005年42部门投入产出表重新整合，独立出包括物流业的13部门投入产出表，并且引入DEA分析方法应用于此投入产出表，从使用和投入的角度设定五个目标对福建省物流业进行实证分析，结果表明，福建省的物流业属于中间产品型产业，物流业的产出对自身依赖性太少，在今后应采取主动发展的模式力求自我发展。
标签：DEA；物流业；投入产出1 方法的介绍1.1 DEA方法数据包络分析（Data Envelopment Analysis，简称DEA）是用来评价部门间相对有效性的理论，在处理多输入、多输出的评价方面有绝对优势，它是由著名运筹学家Charnes和Cooper等人于1978年提出的。
在国内对于该方法的引入与研究有很多，这种方法基于单目标线性规划寻找生产有效前沿面，然后根据其他的观察值与这些有效前沿面的距离来估计他们的相对效率。
假定有n个决策单元（DMUs），每一个DMU通过m种投入获得s种产出，也就是都有一个输入和输出向量，x i=(x1i,x2i,…,x mi)T 为输入向量，y i=(y1i,y2i,…，y mi)T为输出向量，既然每一个DMU都有多个投入和多个产出，因此就需要计算一个综合的效率值。
这可以通过为每个投入和产出的元素分别给以一定的比重，然后进行加权就可以实现，那么DEA的原始模型（CCR）是如下一种分式规划形式的模型：maxθ=u Ty0v Tx0s.tu Ty jv Tx j≤1,j=1,2,…,nu≥0,v≥0(1)那么，当θ取最优值时称其为被评价决策单元（x0,y0）相对于其它各决策单元的效率值（记第j0个被评价决策单元为（x0,y0））；u=(u1,u2,…,u s)T，v=(v1,v2,…,v n)T分别称为输出权重向量和输入权重向量。
应用DEA方法的步骤：确定评价目的、选择决策单元、建立指标体系、选择DEA模型、进行DEA分析。
1.2 DEA与投入产出方法的结合将DEA方法应用于投入产出表的方法并不多见，国内，彭煜证明了投入产出分析的DEA有效性, 也就是说作为决策单元的各个部门都是DEA有效的，且都在同一个有效的生产前沿面上，从而给出了投入产出表的一个DEA有效的性质，这也是本文的一个分析基础。
基于DEA模型的农业投入产出分析
基于DEA模型的农业投入产出分析作者：韦代雄来源：《合作经济与科技》2010年第19期提要中国是一个农业大国,农业是国民经济的基础,在我国经济腾飞中扮演着十分重要的角色,只有农业发展了才能为二三产业提供重要原材料和广阔的市场。
本文运用DEA中的CCR 模型对我国农业投入产出指标进行分析,得出31个省市的技术效率、纯技术效率和规模效率,进而可以得出比较结果,并提出对策建议。
关键词:DEA模型;农业投入产出;比较借鉴中图分类号:F32文献标识码:A一、引言农业的发展关系着国运民生,改革开放以来我国的经济发展突飞猛进农业增长迅速,但并没有摆脱粗犷型增长方式,所以,依赖科技创新提高农业生产率是我国农业增长的长期目标。
在此,通过对我国各省市的投入产出效率研究,对比不同省市的效率、规模和方法后,各省市可以取长补短,改善农业生产技术,提高农业生产效率和促进农村经济发展,所以对农业效率分析具有重要的意义。
本文适用数据包络分析方法(DEA)对31个省市的农业投入产出效率进行了实证分析并提出对策建议。
二、DEA方法DEA(Data EA)方法是数据包络分析方法的简称,由著名运筹学家A.Charnes和W.W.Cooper 和Rhodes在1978年提出,在法雷尔基础上,从相对效率概念为基础发展起来的一种崭新效率评价方法。
该方法的原理主要是通过保持决策单元(DMU)的输入或者输入不变,借助于数学规划和统计数据确定相对有效的生产前沿面,将各个决策单元投影到DEA的生产前沿面上,并通过比较决策单元偏离DEA前沿面的程度来评价它们的相对有效性。
使用DEA分析方法我们能够有效的地得到生产要素投入和产出之间的效率关系,从而衡量投入的合理性,而且还可以测定在投入要素非DEA有效的情况下如何改进要素投入量,从而使要素投入达到最优状态。
所以本文配合运用DEA方法中的不考虑规模收益的CCR模型和考虑规模收益的BCC模型对我国各地区的农业投入产出效率进行分析。
基于DEA模型下的科技投入产出效率评价研究
基于DEA模型下的科技投入产出效率评价研究[摘要] 通过构建科技投入产出指标体系，运用DEA模型对广东省2000-2012年的科技投入产出效率进行评价。
结果表明：广东省的科技投入产出效率平均值达0.962，科技资源配置基本处于相对最佳状态，不存在科技资源过度浪费的现象，科技产出的不足在科技投入不断合理、高效利用的过程中逐渐得到消除。
广东省应在有限的科技人力、财力资源条件下进一步提高资源的利用效率；在有条件的情况下，适当增加科技投入，以期获得更多的科技产出。
[关键词] 科技；投入；产出；效率；DEA模型1 引言近年来，广东省区域创新能力不断增强。
广东在国内率先出台《广东省实施自主创新促进条例》。
2012年广东的技术自给率从53.9%上升到68%，研究与实验发展经费支出占生产总值比重从1.3%提高到2.1%。
PCT国际专利受理量、发明专利授权量稳居全国第一。
电子信息、新能源、高端装备制造、生态环境等重点领域的一批关键技术取得突破，基因组、超材料、干细胞、中微子等方面创新成果跻身国际领先水平。
省部院产学研合作获得显著成效，共实施合作项目2万多项，累计实现产值超过1.2万亿元。
获得“973”首席科学家项目37项。
党的十八大报告中提出“创新驱动发展战略”，科技作为创新驱动力的作用不断凸显。
当前阶段，广东省正处于经济结构调整的加速期、产业转型升级的攻坚期和科技创新的活跃期。
截至2012年，广东省R&D投入强度已达2.1%，不断增加的科技投入对广东省的社会经济发展起到了积极的促进作用，而如何追寻科技投入与科技产出的最佳平衡点，成为了各级政府关注的重点。
因此，对科技投入产出效率进行评估，进而指导资源的合理、高效运用具有重要意义。
由于科技活动是一个多投入、多产出的过程，传统的投入产出比例法和参数法已不再适用，学者们更多采用非参数法来计算投入产出效率，而DEA模型是最常用的方法之一。
通过收集相关数据，本文从技术有效性和规模有效性角度分别对广东省2000-2012年的科技投入产出效率进行实证分析，以期为相关部门提供参考。
基于DEA的国产手机企业投入产出效率分析——以华为、中兴为例
５ ２ ． ６ ， 市 场 份 额 达 到 ７ ９ ． ７ 。仅 联 想 、 华 为 、中
本土 化能 力 ， 是 国 产 品 牌 在 未 来 持 续 领 先 的保 证 。 云凤在 ２ ０ １ ２年 口 采用 Ｓ Ｗ ＯＴ 分 析 方 法 对 国 产 手 机
近年来 ， 国 产 手 机 在 我 国 手 机 市 场 上 占 有 的 份 额 越来 越 高 ， 但 期 间费用 、 生 产 成 本 的 投 入 过 高 使 得 企 业利 润 率低制 约 着 国产手 机企业 的发展 。 １ ０年 之 间 ， 国产 － Ｔ － 机 已经 经 历 三波 大 起 大 落 。 而借移 动互 联 网 、 智 能手 机大 爆发 的“ 东风 ” ， 国 产 手 机 正在 迎来 第 四波 浪潮 。当苹果 、 三星 、 诺 基 亚 还 在 为 市 场 份 额 和 新 产 品 的 部 署 焦 灼 并 努 力 维 持 三 足 鼎
如 中兴 、 华 为等 ； 中 国大 陆做 国外 市 场 的杂 牌 手 机 。
析， 认 为 国产手 机 发 展潜 力 巨大 ， 但存在着： ① 未 掌
握核 心技 术 ， 缺 乏技 术研 发能 力 ； ② 手 机 质 量 保 障 缺
乏， 导 致信 誉 问题 ； ③ 缺 乏 市场 营 销 能 力 ； ④ 缺 乏 品
第 ３期 总 第 ３ ０ １期
基于Ｄ Ｅ Ａ的国产手 机企业投入产出 效 率分 析
— —
以华为 、 中兴为例
邓 静 莹 ， 赵 平 飞
６ １ ０ ０ ３ ９ ）
（ １ ． 西华大学 ； ２ ． 四Ｊ ｉ Ｉ 旅游学院 ， 四Ｊ ｉ ｌ ， 成都
基于DEA模型的煤矿企业安全投入产出效率
DEA模型在安全管理中的应用
• DEA模型在煤矿企业安全管理中具有广泛的应用价值。首 先，它可以评估煤矿企业的安全投入产出效率，帮助企业识 别哪些环节需要改进。其次，DEA模型还可以比较不同煤 矿企业的效率水平，为企业的安全管理提供参考。此外， DEA模型还可以用于评估政策或技术变化对煤矿企业安全 投入产出效率的影响。
该企业安全产出的衡量主要依据 事故发生情况、职业病发病率、 安全生产标准化达标水平等。
根据DEA模型分析，该企业安全 投入产出效率较低，需要加强安 全管理及资源配置优化。
CHAPTER 06
研究结论与展望
研究结论
煤矿企业安全投入产出效率较 高，但存在一定差异。
不同煤矿企业在安全投入和产 出方面的表现有所不同，需针 对性地提高安全投入产出效率
02
煤矿企业安全投入产出效率低 下，资源浪费和管理不善等问 题亟待解决。
03
DEA模型在评价多输入多输出 系统的效率方面具有优势，可 应用于煤矿企业安全投入产出 效率评价。
研究目的与方法
研究目的
本研究旨在利用DEA模型，对煤矿企业安全投入产出效率进行客观、全面的评价，找出存在的问题和改进方向 ，提高煤矿企业安全管理水平。
CHAPTER 03
煤矿企业安全投入产出效率 分析
安全投入指标选取
01Βιβλιοθήκη 0203物质投入包括安全设施投入、职业 健康安全管理体系建设投 入、事故应急救援投入等 。
人力投入
包括安全管理人员培训投 入、员工安全培训投入、 职业健康体检投入等。
技术投入
包括安全生产技术研发与 推广、职业病防治技术研 发与推广等。
技术升级
引入先进的安全生产技术和设备，提高生 产效率和安全性。
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。
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房地产是一个国民经济的支柱产业，对于国民经济的发展和居民的生活水平有着重要影响。
由于房地产行业具有复杂的产业链和多方面的投入要素，评价其投入产出效率是一个复杂而关键的问题。
数据包络分析（DEA）模型是一种常用的评价方法，可以综合考虑多个指标对于产出的贡献程度，以及多个输入对于产出的消耗程度，为研究者提供一个科学而全面的评价框架。
第一步，确定评价的指标体系。
房地产行业的投入包括土地、房屋、劳动力、资金等，产出包括房地产开发、销售、租赁等。
根据具体的研究目的，确定适当的指标体系，一般可包括投资回报率、销售额、劳动生产率等。
第二步，确定评价的模型。
DEA模型可以分为CCR模型和BCC模型两种。
CCR模型假定所有的决策单元都在同一个生产前沿上，BCC模型允许决策单元在不同的生产前沿上。
根据实际情况选择适当的模型。
第三步，收集数据和建立模型。
根据确定的指标体系，收集相应的数据，包括投入数据和产出数据。
利用DEA模型，建立评价模型，将数据输入进去，得到相应的投入产出效率评价结果。
第四步，优化评价结果。
评价结果可能存在不合理的情况，如投入过多而产出较少，或者投入较少而产出较多。
对于不合理的评价结果，可以通过调整投入要素或者优化生产过程来提高效率，实现资源的最优配置。
第五步，结果解释和分析。
通过对评价结果的解释和分析，可以了解到的房地产行业中具有较高效率的企业和较低效率的企业，找出效率提升的关键因素，为政府部门和企业决策者提供科学的参考和指导。
基于DEA模型的房地产投入产出效率评价可以帮助我们了解房地产行业的效率状况，找出潜在的问题和改进的空间，促进房地产行业的可持续发展。
但需要注意的是，DEA模型是一种综合评价方法，评价结果可能受到数据质量和模型选择的影响，需要结合实际情况进行分析和判断。
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人力
25.9 25 25.8 27.2 28.4 24.7 30.6 25.9 25.5 26.9
财力
25.8 28.1 22.6 30.8 29.2 25.6 31.7 36.6 29.5 38.2
物力
39.8 39.9 39.3 47.9 43.7 40.2 45.4 44.9 43.7 33.5
July 13, 2013
具体的实例
• 在上一个案例中， 求工厂3的生产效率
max , qi Q 0 s.t. xi X 0 0
• 求解，以及解的解释！
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July 13, 2013
作业：构造合适的综合指标，完成DEA分析
办学单位 人文学院 外语学院 工商学院 理工学院 化生学院 资源学院 教科学院 艺术学院 高职学院 体育学院 输入指标 输出指标
人力
25.9 25 25.8 27.2 28.4 24.7 30.6 25.9 25.5 26.9
July 13, 2013
原问题和对偶问题
原始问题 max z=CTX s.t. AX ≤b X ≥0
max m CT A n m 对偶问题 min y=bTW s.t. ATW ≥ C W ≥0 min bT ≥ C
≤ b
n AT
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u, v 0
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July 13, 2013
解决方法
• 在总投入为1的前提下，建立新模型
max u ,v u ' qi v ' xi 1; u ' q j s.t. 1 v ' xj u, v 0
财力
25.8 28..6 29.5 38.2
物力
39.8 39.9 39.3 47.9 43.7 40.2 45.4 44.9 43.7 33.5
科研
32 15.5 26 17.5 27 24 15.5 19 12 16
人才
25.9 26 26 20.7 30.3 34.1 27.5 20.3 12.5 8
科研
32 15.5 26 17.5 27 24 15.5 19 12 16
人才
25.9 26 26 20.7 30.3 34.1 27.5 20.3 12.5 8
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July 13, 2013
建模分析
• • • • 通常衡量生产效率的指标是投入产出比 采用综合投入与产出的比值定义这个比值 问题的关键是加权综合的权重 An intuitive way： u ' qi max u ,v 权重你们自己说了算！ v ' xi • 数学模型
max u ,v u ' qi v ' xi 1 s.t. u ' q j v ' x j 0 u, v 0
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July 13, 2013
对偶单纯形
• 具有更少的约束条件，便于计算 • 有更好的解释
u ' q j 1 s.t. v ' x j u, v 0
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July 13, 2013
模型的问题
• 最优解不唯一。
max u ,v s.t. u ' qi v ' xi 1
u 'qj v ' xj
max u ,v s.t. u ' qi v ' xi 1
min u ,v v ' xi u ' qi 1; s.t. v ' x j u ' q j 0 u, v 0
max , qi Q 0 s.t. xi X 0 0
• 总效率 = 规模效益 £ 技术效率
TECRS TEVRS SE
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July 13, 2013
校长的疑惑？
• 各个二级学院的规模多大合适？ • 计算各个二级学院是否“规模太大”或者 “规模太小”！ • 判断各学院规模 • 猜想： 如何让计算机判断？
July 13, 2013
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July 13, 2013
新的模型
max , qi Q 0 s.t. xi X 0 0
max , qi Q 0 x X 0 i s.t. Sum( ) 0 0
____ __ ____ _____ ____ ______ DEA投入产出分析 _____ _____ 数学建模方法培训系列 ____ _____ _____ _____ 杨昔阳 ____ _____ July 13, 2013
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July 13, 2013
所有的计算结果
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July 13, 2013
模型分析
• 工厂2，工厂5的地位特殊：标兵、锚点 • 我们是把投入放缩为1的前提下，计算生产 效率的，成为“面向投入型”。类似地， 可以定义“面向产出型”。
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July 13, 2013
数学模型
max , qi Q 0 x X 0 i s.t. Sum( ) 0 0 max , qi Q 0 x X 0 i s.t. Sum( ) 0 0
max u ,v u ' qi v ' xi 1 s.t. u ' q j v ' x j 0 u, v 0
max , qi Q 0 s.t. xi X 0 0
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July 13, 2013
原问题和对偶问题
原问题
目标函数类型 目标函数系数 与右边项的对应关系 变量数与约束数 的对应关系 原问题变量类型与 对偶问题约束类型 的对应关系 原问题约束类型与 对偶问题变量类型 的对应关系 max 目标函数系数 右边项系数 变量数 n 约束数 m 0 变量 0 无限制 约束 ＝
对偶问题
min 右边项系数 目标函数系数 约束数 n 变量数 m 约束 ＝ 0 变量 0 无限制
t t 33 x12 y2
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July 13, 2013
问题：如何评价二级学院的办学效益
办学单位 人文学院 外语学院 工商学院 理工学院 化生学院 资源学院 教科学院 艺术学院 高职学院 体育学院 输入指标 输出指标
u 'qj v ' xj
u, v 0
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July 13, 2013
张建成的疑惑？
• 规模是否可以放缩？ • 考虑这样一种情况
• 试计算出生产效率
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