基于超效率DEA模型的创新型企业创新绩效评价——以安徽省为例
我国各省区现代农业发展效率的比较分析——基于超效率DEA及malmquist模型的实证分析
（ 南农业大学经济学院，长沙 ４０ ２ 湖 １ １８）
摘
要 ：本 文基 于数据 包络 分析 法的 多个模 型对 我 国各地 区现 代农 业发展 绩效 情 况进
行评 价 。从 决策单元 有 效性 、规 模 效益 、投 入要 素 的 冗余 量 、现代 农业发 展 类型和 动 态面 板 的绩效评 价 等五 个 角度 分别 对我 国各地 区现代 农 业发展 状 况进 行 深入 的 比较 分析 ，并提 出对 策和 建议 。 关键 词 ：现 代农 业 ；发 展绩 效 ；数 据 包络 分析 法 ；超效 率
ｍｉ ｎ０ ｍｉ ｎ０
Ｚ２ ｉ ｓ ：Ｏ ｊ ＋ 一 Ｘｏ Ｘ
∑ ≤９ｋ Ｘ
＝
１
Ｚ，Ｙ － ＝Ｙ ￣ｊ Ｓ ｊ ｏ
（） １
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奎 ≥
＝
一
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≥ ｏ ＝１ ， ，， （ ， … ｚ ２ ）
Ｓ一≥ ０． ≥ ０ Ｓ
１
ｊ ＃ｋ
≥ ｏ． ， ， ｎ （＝１２…，） 『
… …
，
，
ｙ） 如表示 ；｜与 ｓ表 示投入 与产 出要 素 的松弛变 量 。 ｓ 一 ＋
需注意的是 ，超效率 Ｄ Ａ模型中 ，非有效 的Ｄ Ｕ Ｅ Ｍ 效率值与 Ｃ Ｒ Ｃ 模型中的效率值相同，但对于
错 菅醒 Ａｒｌｕ ｃ ｏｉ ｄ 蛐ａ ｎ ｇｃｔ Ｅｏ ｍ ｓｎ Ｍ ｇ ｉ ｌｌ ｎ ｃａ ｌ 咖ｅ
２１ －３４ 总第１期 ０２ １ 期 ￣￣ ４
我 国各 省 区 现 代 农 业 发 展 效 率 的 比 较 分 析 ’
基于超 效率 Ｄ Ａ ｍ ｌｑ ｉｔ 型 的实证分析 Ｅ 及 ａｍ ｕｓ 模
信度 。杜文杰 （０９ 采用基于时不变阈值 面板随机前沿分析法对我国不同时期不同阶段的农业生 ２０）
基于超效率DEA模型的地区农业循环经济效率评价研究
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。
基于DEA模型的基金资助效果评价研究
基于DEA模型的基金资助效果评价研究作者：达虎李唐艳李文艳后新莉杨凌来源：《现代信息科技》2023年第22期收稿日期：2022-11-08基金項目：甘肃省自然科学基金项目（21JR7RA754）；甘肃省软科学研究计划项目（20CX4ZA019、23JRZA354）；甘肃省委组织部陇原青年创新创业人才项目（2021LQGR08）DOI：10.19850/ki.2096-4706.2023.22.025摘要：以2018—2020年批复立项的甘肃省自然科学基金一般项目为例，在已完成结题验收的项目中每年度随机选取5个项目，共选择20个项目作为研究对象。
采用DEA模型对自然基金资助效果开展评价研究，重点分析基金资助效果的综合效率、纯技术效率和规模效率，同时分析自然基金资助项目成果及在实施经费“包干制”过程中存在的问题，并从多角度提出相应的对策。
关键词：DEA模型；自然基金；资助效果；包干制中图分类号：TP39；G301 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2023）22-0113-07Research on the Evaluation of Fund Funding Effectiveness Based on DEA Model —From the Perspective of“Overall Rationing System”of Scientific Research FundsDA Hu1， 2， LI Tangyan1， LI Wenyan1， HOU Xinli1， YANG Ling1（1.Gansu Computing Center， Lanzhou 730030， China; 2.Gansu Key Laboratory of Cloud Computing， Lanzhou 730030， China）Abstract： Taking the general projects of the Natural Science Foundation of Gansu Province approved from 2018 to 2020 as an example， 5 projects is randomly selected from the projects that have completed the final acceptance every year， and a total of 20 projects are selected as research objects. The DEA model is used to evaluate the effect of NSFC financing， focusing on the comprehensive efficiency， pure technical efficiency and scale efficiency of NSFC financing effect. At the same time， analyze the achievements of projects funded by the Natural Science Foundation and the problems in the implementation of the “Overall Rationing System” of funding， and propose corresponding countermeasures from multiple perspectives.Keywords： DEA model; Natural Science Fund; funding effect; Overall Rationing System0 引言过去科研项目经费的使用主要采用预算制，其要求在项目申报中将项目立项后经费使用情况制定一份详细的项目预算清单。
河南省各地市扶贫绩效评估--基于超效率DEA模型
习近平总书记指出，改善民生，消除贫困，最终实现共同富裕，是社会主义的本质要求。
在2017年12月中央经济工作会议上的讲话中，习近平总书记将扶贫攻坚战确定为中国的三大“攻坚战”之一（另外两个是金融风险防范和污染控制）。
21世纪中叶，中华人民共和国要实现社会主义现代化，如果没有最终消除中国的极端贫困，这些目标就不可能完全实现。
在这样的背景下，中国各级政府机关、各企事业单位等齐心协力，为中国的脱贫事业贡献力量。
学术界也掀起扶贫、脱贫研究热潮。
当前，扶贫框架下的扶贫效率和扶贫路径研究是学界研究的重点。
为了脱贫扶贫工作的顺利开展，自20世纪70年代末改革开放以来，中国建立了国务院扶贫开发领导小组等专门扶贫机构，实施了一系列扶贫政策，如《七年扶贫攻坚计划（1994-2000年）》《中国农村扶贫开发纲要（2001-2010年）》《中国农村扶贫开发纲要（2011-2020年）》《国家新型城镇化规划（2014-2020年）》以及2017年党的十九大提出的乡村振兴战略等。
另外，针对长期贫困地区和贫困人口，安排专门的融资机制和经济发展资金，制定符合中国国情的贫困标准。
中国在扶贫方面取得了巨大成就。
按照国家贫困线计算，全国已有8亿多人脱贫。
这一成果占世界减贫总量的70%以上，得到了全世界的赞誉。
根据《2019年中华人民共和国国民经济和社会发展统计公报》数据，2019年，中国农村贫困人口为551万人；比2018年末减少1109万；贫困发生率0.6%，比2018年减少1.1%；贫困地区农村居民人均可支配收入11567元，比2018年增长11.5%。
不过，中国因为人口众多，区域经济发展差异巨大，自然资源分布极不均匀，还有不少地区、不少人口仍然处在贫困之中。
河南是中国人口数最多的省份，虽然总体经济发展水平在全国范围内不算落后，但人均水平处于较落后状态。
2013年，河南省“建档立卡”的农村贫困人口有698万人，位居全国第三。
在中央发出脱贫攻坚战略之后，河南省实施具有自己特色的精准扶贫政策和精准脱贫措施，2014-2018年，实现近120万人成功脱贫，使得贫困发生率下降了7.58%。
基于DEA模型的白酒行业上市公司经营绩效评价
［ ５ ］蔡 清 龙 ． 中 小企 业 银 行 贷 款 融 资 策略 分 析 ［ Ｊ ］ ． 黑龙 江对 外
经贸， ２ ０ ０ ９ （ ９ ） ： １ １ ６ —１ １ ８ ．
从上述分析可 以看到 ，企业融资问题不仅仅是企业内部
财 务 状况 改善 就能 解 决 的 问题 ，而 是 与 当地 的法 制 法 规建 设 以及 金融 环 境 有 着 密切 联 系 。 在 研 究企 业 融 资难 的 问 题 中 ， 大
而酿酒行业指数（ 数据来 自东方财富通软件 ） 却在这段期 间上 逐层 分析 经营绩效 变动 的原 因； 其不足之处是仅仅局 限于一 涨５ １ ． ４ ％， 白酒上市公司中涨幅居前的金种子酒 、 洋河股份 和 些常规的财务 比率 指标 ， 而忽略非财务指标 ， 且财务比率指 古井贡酒分别达到 ４ ５ ５ ％、 ２ ９ ０ ％和 ２ ３ １ ％（ 均按复权价计算 ） 。 标之 间往往缺乏系统性 。 Ｅ Ｖ Ａ是在企业税后净营业利润的基
［ ６ ］Ｍｏ ｄ ｉ ｇ ｌ ｉ ａ ｎ ｉ Ｆ ， Ｍｉ ｌ ｌ ｅ ｒ Ｍ．Ｔ ｈ ｅ Ｃ ｏ ｓ ｔ ｏ ｆ Ｃ ａ ｐ ｉ ｔ ａ ｌ ，Ｃｏ ｒ ｐ ｏ ｒ ａ ｔ ｅ Ｆ ｉ ｎ ａ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ Ｔ ｈ ｅ ｏ ｒ ｙ ｏ ｆ Ｉ ｎ ｖ ｅ ｓ ｔ ｍ ｅ ｎ ｔ ｆ Ｊ ｊ Ａ ｍｅ ｉ ｒ ｃ ａ ｎ
术有效性和规模有效性进行分析 。 研 究结果表 明 白酒行 业在 高速增长的背景 下， 其技术效率和规模效 率并不理想， 为此提 出： 白酒企业应 抓 住促 内需和 消费升级 带来的机遇 、 挖掘 企业 内 部 潜力以及充分发挥产业优 势， 以不 断提升技 术效率和规模 效率， 做 大做 强白酒产业 。
基于DEA计算的企业并购绩效差量评价模型研究
坛
Ｆ Ａ ＣＣＯ ＵＮＴＩ ＮＧ
基于 Ｄ Ａ计算的企业并购绩效差量评价模型研究 Ｅ
西 安 石 油 大 学 经 济 管 理 学 院
马瑜 望
中国石油青海 油田分公 司财务处
西 安 石 油 大 学 经 济 管 理 学 院
高 海梅
李志学
【 摘
要】 文章运 用数 据 包络分析（ Ｅ ） Ｄ Ａ 中的“ 超效率”ｓ ｅ— ｍｃ ｎｙ模型建 立起一个新 的并购绩 效评 价模型——差 量评 价模型 ， ｕ ｒＥ ｉ ｃ） ｐ ｅ
多少 年来 ， 购始 终 是企 业 的一 个 谜 。企 业 为了 能够 获 得 且规 模 和数 量都 在不 断增 长 。 给理 论界 和企 业 家们 提 出了疑 并 这 较 大 的 利益 ， 惜 付 出惨 痛 的代 价 ， 诸 多 学者 对 企 业 并 购 的 不 而 研 究亦 是 层 出不 穷。
效率的改变； 中观并购绩效 ， 即并购给相关行业带来的影响， 例 包括对比考察并购前后或与同行业相比经营业绩的优劣变化 ， 如产业结构 的调整 、 行业集中度等 ； 宏观并购绩效是整个并购
市场 即控 制 权市 场带 来 的一 系列 影征。 上述分析业务指标选取
一
、
引 言
论 和报 道 频频 出现 ，但是 企 业 的并 购活 动依 然 不断 地 发生 ， 而 问 ： 全面 而有 效地 评 价企 业并 购后 的 绩效 ？ 如何 （ ） 业并 购绩 效评 价方 法 的研 究 二 企 笔 者 对近 期 学 者 们 研 究 并购 绩 效 的 方 法 进行 进 一 步 的 比
并购绩效通常情况下按其影响范围 ， 从全社会角度研究并
购行 为产 生 的并 购 绩效 出发 ， 可划 分 为 宏 观 、 观 和微 观 方 面 年 度 中 ， 取 营 利能 力 、 能 力 、 中 选 偿债 资产 状 况 、 营业 务状 况 、 主 现 的绩 效 。 微观 并 购绩 效就 是 围绕 市场 主体— — 企 业本 身业 绩和 金 流 量水 平 等经 营 业绩 指 标 ，来 判定 事件 对 企 业绩 效 的影 响 ，
基于超效率DEA的高新技术企业知识管理绩效评价研究——以山东省为例
ｊ ，’ ｈ ２ ｉ ＝ ｌ ， …
Ｊ≥． ０ ｏ ≥ ｙ
（ １ ）
Ｃ Ｒ模 型的线性规 划形式是基 于凸性 、锥性 、无效性 、 最小 性等 生产公 理体 系假设 得 到的 ，通 过 Ｃ ａｅｓＣ ｏ ｅ ｈｒｓ． ｏ ｐ ｒ 变换 ， Ｃ Ｒ模 型 的分 式规划形 式可 以等价地转 换为线性 规 划形 式 ，为便于计 算 ，常采用线 性规划 形式 。基于输入 的
∑ ≥ 。 Ｙ
≥ ０， ＝ １２，一， ｉ ， ・
引入 新 的松 弛变量 Ｓ ≥０Ｓ 一 ， ≥０ 可将 式 （） ， ３表示 为如 下
形式 ：
收 稿 日期 ： ２ ０ — ２ ２ ０ ９ １－ １ 作 者 简 介 ： 海 燕 ｆ９ ５ ） ｋ ， 东 泗 水 人 ，管理 学 硕 士 ，山 东轻 工 业 学 院 经 济 管 理 学 院讲 师 ， 究方 向 为 人 力 资 源 管 理 ；陈加 奎 （９ ４ ） 赵 １７ 一 ，－ 山 研 １ ７ －
≥０．１≥ ０ ／
率得 到的 。 设 存 在 有 ｎ个 决 策 单 元 ＤＭＵ ，ｉ ，２ … ，ｎ ， ＝ｌ ， ，每 个
其 中 ＝ ，
，＝ １ ｆ
。
决策单 元都有 ｍ 种输入 和 Ｐ种输 出 ，其 中第 ｉ 个决策单 元
Ｄ Ｕ 的输 入 表 示 为 Ｘ ＝（ Ｍ ｉ ｉ ．Ｘ ｉ ． ｍ ，输 出表 示 为 ｙ ＝ ， ） （ ，２ 一 ） Ｙ ， ，权重 表 示 为 ｖ Ｖ Ｖ， Ｖ） “＝（ｌ ２ ＝（ｌ ２…， ， ， “， ， “
管理结构 绩效进行评价 。
进 行 知 识 管 理 总 量 绩 效 评 价 的 投 入 指 标 包 括 知 识 员 工 带 有 非 阿 基 米 德 无 穷 小 以及 松 弛 变 量 的 线 性 规 划 模 型为 ：
基于DEA法的中低星级酒店经济效率评价——以我国25个省市三星级酒店为例
【 关 键
词】星级酒店 ；经济效率 ；Ｄ Ａ Ｅ
【 中图分类 号】Ｆ９ 【 ５ｏ 文献标 识码 】Ａ 【 文章编号】１０ — １８ （００ ３ ０４ — ３ ０９ ４４ ２１ ）０ — ０６ ０
随着我 国旅 游业 的快速 发展 ，酒 店 的需 求量 明显 增 长。星级酒店 的市场需求也在发生变化 ，目前 市场 定位 明
和广东 的高星级酒店存在高产 出不足率和规模 收益递减 的 现象 ，高星级酒店经营是无效率的 ，低星级酒店虽然是无
效率 的但相对效率逐年上 升Ｌ 。黄 丽英 、刘 静艳 （ ０ ８ ４ Ｊ ２０ ） 用 Ｄ Ａ方法的 Ｃ Ｒ Ｃ 、ＮＲ Ｅ Ｃ 、Ｂ Ｃ Ｉ Ｓ基本模 型 ，计算 了我 国
第２ ６卷 第 １５期 ２
２１ ０ ０年 ６月
湖南财经高等专科学校学报
Ｊｕｎ ｌｆＨ ｎ ｎＦｎ ｎｉｌ ｎ ｃｎ ｍ ｃＣ ｌｇ ｏ ｒａ ｏ ｕａ ｉ ｃ ｄＥ ｏ ｏ ｉ ｏｅｅ ａ ａａ ｌ
ｒｆ２ ． ２ ０ ． ６ Ｎｏ １ ５
Ｊ ｎ２ １ ｕ ．０ ０
Ａ ｄｒ ｎａｄＳｏｔ（ ００） 用 Ｄ Ａ —Ｂ Ｃ及 Ｄ Ａ — ｎｅ ｏ ｎ ｃｔ ２ ０ ｓ Ｅ Ｃ Ｅ
Ｃ Ｒ模式评估美 国 ４ Ｃ ８家观光旅馆经 营绩效 ，研究结果 显
示４ ８家旅馆 的平均效率为 ０ ４ ，认为 技术效率 及分 配效 ．２ 率不佳是 造成 酒 店 经 营缺 乏 效率 的 主要 原 因…。Ｂ ｒ ｓ ａｒ ｏ
率和技术效率进行分析和 比较 ，在此基础 上 ，为中低星级 酒店改善 自身的效率 、提高经 营绩效 给出相关建议 。
一
结果进行了原 因分析 Ｊ 。上 述研究 都 只是选 取 了一部 分 地区的高星级酒店作为样本运用 Ｄ Ａ法进行研究 。 Ｅ
我国主要民营快递企业物流绩效评价研究——基于超效率DEA模型
我国主要民营快递企业物流绩效评价研究——基于超效率
DEA模型
吴贵文;黄敬前
【期刊名称】《物流工程与管理》
【年(卷),期】2013(035)011
【摘要】文中采用了数据包络分析（DEA）法来研究我国主要民营快递企业的物流绩效情况,以我国8个主要民营快递企业为研究样本,通过测度样本企业的总技术效率、纯技术效率、超技术效率总结出我国民营快递企业发展状况。
文中研究有助于我国民营快递企业通过效率比较,发现自身薄弱环节,以采取有效措施改善自身投入产出水平,提高物流效率。
【总页数】2页(P102-103)
【作者】吴贵文;黄敬前
【作者单位】福州大学八方物流学院福建福州350108
【正文语种】中文
【中图分类】F252
【相关文献】
1.基于超效率DEA模型的我国基础教育绩效评价研究 [J], 张世明;贾海波
2.我国主要民营快递企业物流绩效评价研究--基于超效率DEA模型 [J], 吴贵文;黄敬前
3.我国电影院线的效率评价研究——基于超效率DEA模型的分析 [J], 王海
4."一带一路"倡议下我国重点省市物流绩效评价研究 [J], 黄庆华;戴罗肖
5.基于超效率DEA模型的我国酒店业经营效率的测度与评价研究 [J], 刘中艳因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于CriticAHP赋权法的DEA绩效评价
03
数据来源于各公司年报、公开 信息及行业统计数据。
数据来源与处理
数据处理
采用DEA方法对各DMU进行绩 效评价，需要输入产出和投入 数据。
产出数据包括各公司的营业收 入、净利润等；投入数据包括 各公司的资产总额、员工人数 等。
数据均经过标准化处理，以消 除规模和量纲的影响。
DEA评价结果分析
DEA评价模型选择
意义
通过使用这种方法，我们可以更全面、更客观地评价组织的绩效，从而为组织的管理和决策提供更有 价值的参考。此外，该方法还可以用于不同组织之间的比较，为组织之间的合作与竞争提供更多的信 息。
研究目的与方法
目的
本研究旨在探讨如何运用基于Criticahp赋权法的DEA绩效评价方法对组织进行有效的绩效评价，并分析该方 法在不同行业、不同地区的应用效果。
Criticahp赋权法的步骤
1. 确定输入和输出指标
根据待评价的部门或企业的特点，选 择适当的输入和输出指标。
3. 构建DEA模型
将计算出的权重应用于DEA模型中 ，构建出基于Criticahp赋权法的 DEA模型。
2. 计算权重
根据Criticahp赋权法的原理，计算 每个输入和输出指标的权重。
权重计算
利用Criticahp赋权法计算输入输 出指标的权重，以反映各指标在 绩效评价中的重要程度。
评价结果修正
将Criticahp赋权法应用于DEA评 价模型，对原始评价结果进行修 正，以提高评价结果的准确性和 可靠性。
05
实证分析
数据来源与处理
01
数据来源
02
本文选取了10家非银行金融机 构作为决策单元（DMU），包 括证券公司、保险公司、基金 公司等。
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基于超效率ＤＥＡ模型的创新型企业创新绩效评价研究姚禄仕赵萌（合肥工业大学管理学院安徽合肥２３０００９）摘要：对创新型企业的创新绩效进行评价，有利于政府部门和管理者对创新型企业创新活动进行管理，本文从创新投入与创新产出角度构建了创新型企业创新绩效评价指标体系，并借助超效率ＤＥＡ模型计算出安徽省第一批和第二批创新型企业２００９和２０１０年创新绩效效率值，对非ＤＥＡ有效的企业提出最佳改进策略，从而为全面提升创新型企业创新绩效提供决策依据。
关键词：创新型企业创新绩效评价指标体系超效率ＤＥＡ模型作者简介：姚禄仕（１９６２－），男，安徽桐城人，合肥工业大学管理学院教授赵萌（１９８６－），女，天津市人，合肥工业大学管理学院硕士研究生一、引言随着我国创新型国家战略的实施，区域创新能力、创新型城市、创新型企业等的评价研究成为各界共同关注的热点。
在建设创新型国家的重要战略中，创新型企业是建设创新型国家的决定力量。
大批高水平的创新型企业群体是建设创新型国家的重要依托和支撑。
创新绩效是指企业的创新活动为该企业带来的效益。
对创新型企业创新绩效进行评价，有助于政府部门和企业管理者了解创新型企业创新活动的进展，发现企业自主创新过程中存在的问题，以便采取有效的措施提高其自主创新能力。
本文以创新型企业的创新投入和创新型产出两个方面为基础，构建了创新型企业创新绩效评价指标体系，应用ＤＥＡ模型，以安徽省为例，对安徽省创新型企业进行创新绩效的相关数据进行评价分析，并提出相应的政策建议。
二、数据包络分析与ＤＥＡ模型（一）数据包络分析数据包络分析（ＤａｔａＥｎｖｅｌｏｐｍｅｎｔＡｎａｌｙｓｉｓ，ＤＥＡ）是一种评价多输入和多输出系统效率的有效方法，最初由Ｃｏｏｐｅｒ和Ｌｅｗｉｎｚ在相对评价效率上提出，目前已成为公认的有效评价方法，在多个研究领域得到了广泛的应用。
ＤＥＡ技术是非参数前沿面的分析方法，它无须估计生产函数，通过观测大量实际生产数据，基于一定的生产有效性标准，构建生产前沿面以及位于该前沿包络面上的相对有效点。
以ＤＥＡ为主的非参数方法具有以下优点：（１）无需知道前沿生产函数的具体形式，研究中受约束少；（２）可很好地处理多投入和多产出情况；（３）可有效地计算企业的技术效率，预测企业的综合效率、配置效率和纯技术效率，从而全面了解企业的整体运作；（４）计算出的技术效率可直接指明被评价企业投入的利用效率以及在哪些投入产出项目上与最佳企业有差距。
但是相比参数方法而言，非参数法存在不能方便地检验其结果的显著性的缺点。
（二）ＤＥＡ模型本文选择ＤＥＡ方法以通过一个综合性的指标来对创新型企业创新活动的多投人和多产出效果进行评价。
（１）ＤＥＡ基本模型。
假设有ｎ家企业利用ｍ种投入生产ｓ种产出，对于第ｉ家企业，分别用向量ｘｉ和ｙｉ表示为ｘｉ＝（ｘｌｉ，ｘｌｉ，…，ｘｍｉ）Ｔ，ｙｉ＝（ｙｌｉ，ｙｌｉ，…，ｙｍｉ）Ｔ，ｉ＝１，２，…，ｎ。
对于每一家企业，预测出所有产出与投入的比例，即ｕｙｉ／ｕｘｉ。
其中ｕ、ｖ分别表示第ｉ种输入、输出的权重，ｖ＝（ｖ１，ｖ２，…，ｖｍ）Ｔ，ｕ＝（ｕ１，ｕ２，…，ｕｍ）Ｔ。
假设规模报酬不变，最优权重可通过如下数学规划问题得到：ｍｚｘ（ｕＴｙｉ／ｖＴｘｉ）ｓ．ｔ．ｕＴｙｉ／ｖＴｘｉ燮１，ｊ＝１，２，…，ｎｕ，ｖ叟叟０。
为避免得出无穷多解，可增加约束条件ｖＴｘｉ=１，则上述规划问题转变成：ｍｚｘμＴｙｉｖＴｘｉ－μＴｙｉ叟０，ｊ＝１，２，…，ｎｓ．ｔ．ｖＴｘｉ＝１ｕ，ｖ叟叟０。
上述函数的对偶规划为：ｍｉｎθｓ．ｔ．ｎｉ＝１Σｘｉλｉ燮ｙｉｎｉ＝１Σｙｉλｉ燮ｙｉλｉ叟０，ｉ＝１，２，…，叟叟叟叟叟叟叟叟叟叟叟叟叟叟叟ｎ。
对上述对偶规划引入松弛变量和剩余变量后变为如下函数：ｍｉｎθｎｉ＝１Σｘｉλｉ+s -=θｘｉｓ．ｔ．ｎｉ＝１Σｙｉλｉ-s +=ｙｉλｉ叟０，ｉ＝１，２，…，ｎs -叟０，s +叟叟叟叟叟叟叟叟叟叟Σ叟叟叟叟叟叟叟叟叟０。
若θ＝１，表明被评价企业效率为弱ＤＥＡ有效；若θ＝１，且对于它的每个最优解λ，都有s -=s +＝０，则表示被评价企业效率为ＤＥＡ有效。
（２）超效率ＤＥＡ模型。
用ＤＥＡ方法评价决策单元的相对效率时，最后的结果很可能出现多个单元同时为相对有效，而Ｃ２Ｒ模型对这些有效单元无法做出更进一步的评价与比较。
为了弥补这一缺陷，Ａｎｄｅｒｓｅｎ和Ｐｅｔｅｒｓｅｎ提出了“超效率ＤＥＡ”模型，使得有效决策单元之间能够进行效———以安徽省为例姚禄仕赵萌：基于超效率ＤＥＡ模型的创新型企业创新绩效评价研究９０表5影子价格名称Ｉ１１Ｉ１２Ｉ１３Ｉ１４Ｉ２１Ｉ２２Ｉ２３Ｏ１１Ｏ１２Ｏ１３Ｏ２１Ｏ２２Ｏ２３Ｏ２４Ｍ５６－０．４５２０．０００－４．２１２０．００００．０００－０．３８３０．０００２．４０００．５９３０．００００．４８３０．１８１０．００００．２２６表476家创新型企业创新绩效效率值描述性统计分析Ｎ极小值极大值均值标准差２００９年θ７６０．４２０３．１４４１．１５２０．５３０２０１０年θ７６０．３３４７．４１８１．２０５１．１２７表1创新型企业创新绩效评价指标体系一级指标二级指标三级指标创新投入Ｉ１Ｒ＆Ｄ投入强度Ｉ１１；从业人员中Ｒ＆Ｄ人员比重Ｉ１２；Ｒ＆Ｄ机构建投入指标设情况Ｉ１３；承担科技计划项目数Ｉ１４创新管理Ｉ２创新战略发展建设情况Ｉ２１；创新激励机制建设Ｉ２２；创新企业文化建设Ｉ２３自主产权Ｏ１企业授权发明专利数Ｏ１１；主持或参与制定的标准数Ｏ１２；创新成果产出指标获奖情况Ｏ１３创新业绩Ｏ２全员劳动生产率Ｏ２１；销售收入增长率Ｏ２２；利润增长率Ｏ２３；新产品（技术服务）销售收入比率Ｏ２４表2定性指标评分标准程度差一般较好好很好分值１２３４５表3安徽省创新型企业2009、2010年创新绩效效率值名称Ｍ０１Ｍ０２Ｍ０３Ｍ０４Ｍ０５Ｍ０６Ｍ０７Ｍ０８Ｍ０９Ｍ１０Ｍ１１Ｍ１２Ｍ１３Ｍ１４Ｍ１５Ｍ１６Ｍ１７Ｍ１８Ｍ１９Ｍ２０Ｍ２１Ｍ２２Ｍ２３Ｍ２４Ｍ２５Ｍ２６２００９θ２．９３８１．５６４０．９２２０．７４９１．２５９０．８０６２．７２２１．７７００．７１８１．２７５１．２８８０．５９５１．１４８０．８６３１．６５１０．９０８０．７５６０．７４１１．２６０１．００１１．１１２１．４２８０．９４４１．４１６１．０１０１．０５５２０１０θ７．４１８０．９０１０．９２４０．９３０１．３５９０．５９０２．２００１．５６７０．５９８１．３９５０．９７８０．９４８０．９６２０．７９４１．０８４０．７６６０．７４１１．３８４０．９１１１．０６００．９１７０．７５９０．９９８１．６２９１．００４１．３９２蒡λ１．０００１．００２１．１７１０．９６１１．００００．７２７１．０００１．００００．７２２１．００００．８０２１．４８０１．１１３０．９１５１．００００．９３５０．６４２１．００００．７５５１．００００．９１７０．９５１０．７６６１．０００１．０００１．０００名称Ｍ２７Ｍ２８Ｍ２９Ｍ３０Ｍ３１Ｍ３２Ｍ３３Ｍ３４Ｍ３５Ｍ３６Ｍ３７Ｍ３８Ｍ３９Ｍ４０Ｍ４１Ｍ４２Ｍ４３Ｍ４４Ｍ４５Ｍ４６Ｍ４７Ｍ４８Ｍ４９Ｍ５０Ｍ５１２００９θ１．２８０１．７７２０．８８４０．７６３０．７５２０．９８５１．７４５０．９３３１．２３６１．３１０１．０１００．９７１０．８６８０．７８８０．９０８０．８５９０．９６０１．９３１０．７２９０．６４５０．４２００．８６４０．８２８０．８３４１．２４７２０１０θ１．０４３１．２３８０．６７００．９１９０．５１１０．６６４１．５８４０．８４４０．９４７１．０４１１．０９７０．７４６０．５９３０．７４３０．３３４０．７５３１．３６８１．５０１０．５２６０．７９７０．４１８１．３０１１．１９９０．８２３０．９４８蒡λ１．０００１．００００．８２９０．８０６０．７７２０．６３４１．００００．８１３０．７８２１．０００１．００００．７９７０．８２８０．９４１０．６３７０．８２５１．０００１．００００．６４４０．７６５０．７０３１．０００１．００００．９０２０．６８８名称Ｍ５２Ｍ５３Ｍ５４Ｍ５５Ｍ５６Ｍ５７Ｍ５８Ｍ５９Ｍ６０Ｍ６１Ｍ６２Ｍ６３Ｍ６４Ｍ６５Ｍ６６Ｍ６７Ｍ６８Ｍ６９Ｍ７０Ｍ７１Ｍ７２Ｍ７３Ｍ７４Ｍ７５Ｍ７６２００９θ０．８９５１．５０５０．６９８０．９５３０．６９４０．９５１１．０２７１．２９９０．８５２１．２８１１．０６２１．２３８３．１１４２．５５５１．０２９１．０２４１．３２４０．５９３２．４５２０．８４２１．２８８１．１５５０．６２９１．０５５０．６２２２０１０θ０．６０８１．６６７０．７５０１．０８９０．６５５０．８３５０．８６４０．９２４０．８６９１．４５１１．１９７６．７６１４．６０４０．５８９０．８８９０．８６３１．０６３０．５１５１．３２６０．６８６１．１０５２．６９０．５６８１．０６１１．１４５蒡λ０．７６１１．００００．７５５１．００００．６９７０．８２６０．６７４０．７４４０．８０７１．０００１．０００１．０００１．００００．６７５０．６１４０．６６９１．００００．８４５１．００００．６９３１．０００１．００００．９３７１．０００１．０００率高低的比较。
面向投入的超效率ＤＥＡ模型可表示：ｍｉｎθｎｉ＝１，ｉ≠１Σｘｉλｉ+s -=θｘｉｓ．ｔ．ｎｉ＝１，ｉ≠１Σｙｉλｉ-s +=ｙｉλｉ叟０，ｉ＝１，２，…，ｎs -叟０，s +叟叟叟叟叟叟叟叟叟叟叟叟叟叟叟叟叟叟叟叟叟叟０。
这个模型的基本思路是：在评估决策单元时，将其排除在决策单元的集合之外。
在超效率模型中，对于非ＤＥＡ有效的决策单元，其生产前沿面不会发生变化，计算出的超效率值与Ｃ２Ｒ模型中的结果保持一致；而对于ＤＥＡ有效的决策单元，其超效率值计算结果又可能大于１。
三、研究设计（一）样本选取与数据来源本文选取安徽省第一和第二批共１０３家创新型企业作为待评价对象，样本区间设定为２００９至２０１０年，样本数据来源于各企业自愿提交安徽省科技厅的财务报表以及企业自评估报告，考虑到数据的完整性，最终选定７６家创新型企业作为评价对象。
（二）模型构建企业的创新包括制度创新、技术创新、产品创新、管理创新、文化创新等诸多方面，其中最重要的、直接制约企业生产力发展的是技术创新。
因此，本文遵循指标选取的科学性、客观性、系统性、功能性、相对独立性、可比性、可操作性以及定性与定量相结合等原则，结合创新绩效的相关理论从创新投入、创新管理、自主产权和创新业绩四个方面构建了创新型企业创新绩效评价指标体系，具体情况见表（１）。
该指标体系中的定量指标均可直接获得或间接计算得出；对于定性指标，本文采用专家打分法，将各位专家所打的分值进行加权平均，即得到相关的定性指标分值。