基于DEA改进模型的建筑企业效率评价研究——以黑龙江省为例

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基于dea方法的企业财务绩效综合评价研究

基于dea方法的企业财务绩效综合评价研究摘要：本文以数据包络分析（DEA）方法为基础，对企业的财务绩效进行综合评价。

首先介绍了DEA方法的基本原理和模型构建方法，然后通过一个实例分析了DEA方法在企业财务绩效评价中的应用，最后对DEA方法的优点和局限性进行了分析，并提出了未来研究的方向。

关键词：数据包络分析（DEA），企业财务绩效，综合评价1. 引言企业财务绩效是企业经营管理的核心内容之一，对于企业的发展和竞争力具有重要意义。

而为了科学、准确地评价企业的财务绩效，研究者们提出了各种评价方法。

数据包络分析（DEA）方法作为一种多指标综合评价方法，被广泛应用于企业财务绩效评价中。

本文将以DEA方法为基础，对企业的财务绩效进行综合评价，并分析其优点和局限性。

2. DEA方法的基本原理和模型构建方法2.1 DEA方法的基本原理数据包络分析（Data Envelopment Analysis，简称DEA）是一种非参数的线性规划技术，旨在通过计算相对效率来评估DMUs（Decision Making Units）的效率水平。

其基本原理是将DMUs的输入和输出指标进行线性组合，通过构造评价函数来计算相对效率，将相对效率归一化到0-1之间。

2.2 DEA方法的模型构建方法DEA方法的模型构建方法可以分为效率评价模型和效率前沿模型两种。

效率评价模型主要用于计算各个DMU的相对效率，而效率前沿模型则用于找出最优的DMU，并计算其相对效率。

其中，常用的效率评价模型有CCR模型和BCC模型，效率前沿模型有CCR和Additive模型、BCC和Additive模型等。

3. DEA方法在企业财务绩效评价中的应用DEA方法在企业财务绩效评价中具有广泛的应用价值。

通过构建合理的输入和输出指标体系，可以综合评价企业的财务绩效，并对不同的DMUs进行排序和比较。

同时，DEA方法还可以通过计算相对效率，找出财务绩效较优的企业，为其他企业提供参考和改进方向。

基于DEA模型的企业绩效评价研究

基于DEA模型的企业绩效评价研究一、绪论随着市场经济的发展和全球化进程的加速，企业的竞争越来越激烈，如何评估企业的绩效变得尤为重要。

传统的企业绩效评价方法往往只能考虑单一的指标，难以全面反映企业的整体状况。

而DEA模型作为一种非参数的线性规划工具，在综合考虑各种影响因素的基础上，能够更加全面、客观地评价企业的绩效情况，因此受到越来越多的关注和应用。

本文将以DEA模型为基础，进行企业绩效评价的研究。

二、DEA模型原理DEA（Data Envelopment Analysis）即数据包络分析，是一种非参数的线性规划工具，旨在评估某一组决策单元在多个输入和输出因素下的相对效率。

通过对每个决策单元的效率进行评估，找出其中的最优值，从而进行有效的绩效评价。

DEA模型有两种基本形式：CCR（Charnes-Cooper-Rhodes）模型和BCC（Banker-Cheung-Aruk-Wei）模型。

其中CCR模型是最简单的DEA模型，适用于各个决策单元之间的效率差异不大的情况。

而BCC模型则更加灵活，可以处理效率之间的较大差异。

DEA模型的核心思想是通过线性规划的方式，找出某个决策单元的最优输入输出比率，从而进行绩效评价。

具体实现过程如下：1. 确定输入输出指标及权重首先，需要确定评价对象的各个输入输出指标以及各个指标的权重。

这些指标应具有代表性和可比性，以全面反映企业的生产经营情况。

2. 构建约束条件在DEA模型中，约束条件是非常重要的一部分。

通过约束条件的设置，可以保证每个解决方案都能得到有效的评估结果，并且排除无效解决方案的干扰。

3. 确定相对效率值通过调整各指标的值，找出最优解，同时统计出相对效率值。

相对效率值的计算方法是将最优解的输出值除以相应的输入值，得到的结果即为相对效率值。

4. 计算各指标权重最后，根据相对效率值计算各指标的权重，用于后续的绩效评价计算。

三、DEA模型在企业绩效评价中的应用DEA模型在企业绩效评价中的应用非常广泛，可以涵盖不同的行业和企业形态。

东北三省211及省部共建高校与其他本科高等院校科研绩效评价研究——基于DEA-Malmquist模型

东北三省211及省部共建高校与其他本科高等院校科研绩效评价研究----基于DEA-Malmquist模型赵聚辉贺文昱（辽宁师范大学数学学院，辽宁大连116029）摘要：近年来，东北三省GDP增长率连年下降并低于全国平均水平，经济落后、人才流失与教育存在着密不可分的联系,高等教育存在诸多问题。

研究基于DEA-Malmquist模型，选取东北三省25所高校，并将其划分为211及省部共建高校与其他本科高等院校两种类别，对2013—2017年度东北三省高校科研绩效进行静态和动态分析。

研究结果表明东北三省高校科研绩效水平呈现一个上升的趋势，但并不能掩盖发展过程中技术进步指标的下降，在此基础上通过统一、差别的资源配置战略，完善东北三省教育进而带动经济的蓬勃发展。

关键词：投入产出；高校科研绩效;DEA-Malmquist模型1问题提出绩效评价一词起源于人们对投入与二者关系的。

匮乏的近代和高速发展的今天，绩评价扮越来越的角色。

由蒸汽时代子时代再代的跨越，使世 -国科学家成为经萧复苏的屏障。

高等教育选秀创新型人才的-渠道，备受瞩目，发展。

与此国家财压力，对高校的财政投入难以满足科研的求，因此建立一种合理公正的绩评价体评价方法对于高校资源的投入比例尤。

建国初期，社会主义工业化的目标，东北工业基全国经济中占据龙头地位。

近年制度调整、产业级，第三业占比连年增多，经心南移趋势,长三角地区已代北老工业群成为人经济增长的核心力。

东北三省GDP增2013年至今连年且已全国平均[1]o北三省发展是关键，如何大力发展第三业解发展乏力的是重中之重。

教育与经增，北三省的经济，要从教育出发，高校的科学研究是一种创新性活动,创新作一生对北三省的发展乃至国家的繁强起着至关的。

目前我国的科学研究大中在211省部共建学校，忽视通高等院校的人工作，调发北三省211省部共建高校11所，普通高等院校高达87所，科研投入是高校科研工作展开的前提，探究高校科研经的投与、合理资源、高经的尤为关键。

DEA模型的效率分析

（一）效率分析根据表3中的样本数据进一步建立模型，运用DEAP2.1对其进行线性规划求解，其中设置的参数见（表5），求解得出如下的结果（表6）。

在软件名为“dea.txt”中输入赋权重后的输入输出指标后进行计算，其中后三者之间的关系为vrste=crste/scale[17]。

表5 DEAP2.1 参数设置参数选择软件原参数dea.txt DATA FILE NAMEdeaout.txt OUTPUT FILE NAME12 NUMBER OF FIRMS1 NUMBER OF TIME PERIODS3 NUMBER OF OUTPUTS3 NUMBER OF INPUTS0/1 0=INPUT AND 1=OUTPUT ORIENTATED0=DEA(MULTI-STAGE), 1=COST-DEA, 2=MALMQUIST-DEA, 3=DEA(1-STAGE),4=DEA(2-STAGE)表6 2020年东部地区12省市区房地产企业投入产出效率值DMU 综合技术效率crste纯技术效率vrste规模效率scale规模收益北京0.974 1 0.974 drs 天津 1 1 1 - 河北 1 1 1 - 辽宁 1 1 1 - 上海 1 1 1 - 江苏0.808 1 0.808 drs 浙江0.788 1 0.788 drs 福建0.690 0.725 0.952 drs 山东0.916 1 0.916 drs 广东0.565 1 0.565 drs广西0.849 0.853 0.996 drs海南0.902 1 0.902 irs均值0.874 0.965 0.908 -1.综合技术效率分析从表5可以看出，天津、河北、辽宁、上海4个省市的房地产企业的经营达到了DEA有效，其余8个省市未达到DEA有效，而且各个省市的房地产企业之间的综合效率有明显的差别。

除了上述四个省市外，福建的房地产企业的综合效率最低，仅有0.690，北京的综合效率最高，有0.974将近1。

基于DEA的区域技术创新效率研究

基于DEA的区域技术创新效率研究作者：王奇珍朱英明杨连盛来源：《南京理工大学学报·社会科学版》2014年第02期摘要：本文简单回顾国内外技术创新效率的研究现状，建立东部沿海十省市的技术创新效率评价指标体系，利用数据包络分析的CCR和BCC模型测算了2006—2010年东部沿海十省市的综合效率、纯技术效率、规模效率和规模收益趋势。

结果表明：（1）东部沿海十省市的技术创新效率总体较高，但我国经济最发达的北上广地区，技术创新效率并不是最高。

（2）综合效率、纯技术效率、规模效率和规模收益趋势存在差异，且技术创新效率并没有表现出随时间变化的趋势。

（3）在非DEA有效的省市中，产出不足远远大于投入冗余。

在此基础上，本文提出提高东部沿海十省市技术创新效率的政策建议。

关键词：DEA；技术创新效率；东部十省市中图分类号：F263文献标识码：A文章编号：1008-2646（2014）02-0019-08一、引言随着经济全球化和一体化的发展，知识经济时代已然来临。

在知识经济时代，技术创新对经济增长的推动作用越来越强，技术创新驱动的产业规模扩大、产业结构调整对于区域经济增长及增长方式的转变有着重要的推动作用[1]。

十八届三中全会指出，要深化科技体制改革，加快建设创新型国家，推动经济更有效率、更加公平、更可持续发展。

所以在发挥创新技术作用的同时，更应该注重技术创新的效率。

长江三角洲、珠江三角洲、京津唐、辽中南等城市群区，是我国经济最发达、最具经济活力、城市化水平最高的地区。

改革开放以来，这些群区经济呈现出持续高速发展态势[2]。

特别是东部沿海十省市的经济发展远高于全国平均水平，领跑中国经济，成为我国经济发展的“标杆”省市。

2011年，东部沿海十省市GDP占全国的62.77%，研发经费占全国的71.05%。

全国研发强度1.84%，东部沿海十省市超过全国水平的有北京、上海、天津、江苏、浙江、山东和广东7个省市。

尽管东部沿海十省市具有技术创新的优势，但目前针对东部沿海十省市的技术创新效率的研究却很少。

基于DEA模型的节能减排效率评价——以江西省11个地级市为例

基于DEA模型的节能减排效率评价——以江西省11个地级
市为例
李娜;张寒;王火根
【期刊名称】《西部经济管理论坛》
【年(卷),期】2016(027)004
【摘要】随着世界经济增长与环境、人口矛盾的日渐突出,如何促使生态环境与经济和谐发展成为各国亟需解决的关键问题之一,而节能减排工作的有效开展也随即
成为解决该问题的核心要素。

据此,本文根据江西省11个地级市2010年至2014
年的数据,通过构建DEA模型,对江西省各地级市节能减排效率进行评价。

研究表明：江西省节能减排工作整体效率较好,宜春、萍乡、九江、吉安排名相对靠前,仅景德镇、赣州整体略呈下滑趋势,此外萍乡、吉安与九江效率变化较大,南昌、新余及宜
春波动较小,建议节能减排效率相对较低地区借鉴高效地区经验,进一步提高江西省
节能减排工作效率。

【总页数】5页(P59-63)
【作者】李娜;张寒;王火根
【作者单位】江西农业大学经济管理学院,江西南昌330045
【正文语种】中文
【中图分类】F207
【相关文献】
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2.基于DEA交叉效率模型的省际节能减排效率评价
3.基于超效率DEA模型对区域经济效率的实证分析——以湖北省地级市、州为例
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DEA——一种效率评估方法

DEA——一种效率评估方法自从1950年代以来，信息技术的迅速发展使得大数据时代的到来成为可能。

巨大的数据量和复杂的数据结构给企业和组织带来了巨大的机遇和挑战。

对于企业来说，面对如此庞杂的数据，如何高效地评估自身的工作效率显得尤为重要。

因此，数据效率评估（Data Efficiency Assessment，DEA）应运而生。

DEA是一种基于数据科学和经济学的评估方法，旨在测量和评估企业或组织的效率水平。

它的目标是找出最佳实践，发现工作过程中的瓶颈并提供改进的建议。

DEA的核心理念是基于“效率前沿”概念，即在给定的资源约束下，如何最大化产出。

通过比较单位资源投入与产出之间的比值，DEA可以确定哪些单位或部门是最有效率的，以及如何最大限度地提高整体效率。

DEA通过以下步骤进行效率评估：1.定义输入和产出指标：首先，需要明确评估的对象是什么，以及评估的目标是什么。

然后确定哪些指标适合作为输入和产出指标。

输入指标可以是资源投入，如人力、资金、设备等；产出指标可以是业绩、销售额、客户满意度等。

2. 构建效率评估模型：根据选择的指标，建立一个数学模型来计算效率水平。

常见的模型有CCR（Charnes, Cooper, and Rhodes）模型和BCC（Banker, Charnes, and Cooper）模型等。

这些模型通过线性规划的方法计算出效率得分。

3.数据收集和处理：收集相关数据，并进行标准化和处理，以消除度量单位的差异和潜在的误差。

这一步骤是确保评估结果的准确性和可比性的关键。

4.计算效率得分：应用构建的模型，计算每个单位的效率得分。

得分通常介于0和1之间，1代表最高效率水平。

5.分析和比较结果：根据效率得分，对所有单位进行排名，并寻找效率较低的单位或部门。

通过比较高效率单位和低效率单位之间的差距，可以找出潜在的改进空间和最佳实践。

6.提供改进建议：基于分析结果，为低效率单位提供改进建议，帮助其提高效率水平。

《基于DEA模型的财务公司效率评价研究》范文

《基于DEA模型的财务公司效率评价研究》篇一一、引言在当今经济全球化和市场竞争日益激烈的背景下，财务公司的运营效率直接关系到其生存与发展。

因此，对财务公司进行效率评价，对于优化其资源配置、提升经营水平、实现可持续发展具有重要意义。

本文旨在通过引入数据包络分析（DEA）模型，对财务公司的效率进行科学、客观的评价研究。

二、DEA模型概述DEA（Data Envelopment Analysis）模型是一种非参数的线性规划方法，常用于评价具有多输入多输出特征的系统效率。

该模型通过构建生产前沿面，将各决策单元（DMU）的投入产出数据投影到前沿面上，比较其与前沿面的距离，从而得出各DMU的相对效率值。

该模型具有客观、准确、操作简便等优点，适用于财务公司等复杂系统的效率评价。

三、研究方法与数据来源本研究以财务公司为研究对象，选取多个财务公司的投入产出数据作为样本。

投入指标包括人力、物力、财力等资源投入；产出指标包括盈利能力、风险管理能力、客户满意度等。

采用DEA模型对数据进行处理和分析，得出各财务公司的效率值。

四、实证分析（一）模型构建根据财务公司的特点，构建包含投入和产出指标的DEA模型。

投入指标包括员工数量、固定资产投资、贷款规模等；产出指标包括净利润、不良贷款率、客户满意度等。

通过DEA模型，对各财务公司的投入产出数据进行处理和分析。

（二）数据处理与分析将收集到的数据输入DEA模型，计算出各财务公司的效率值。

通过对比分析，可以得出各财务公司在投入产出方面的优劣，以及其在行业中的相对位置。

同时，还可以通过敏感性分析等方法，进一步探讨影响财务公司效率的关键因素。

五、结果与讨论（一）结果展示通过DEA模型的分析，可以得到各财务公司的效率值。

同时，还可以得到各DMU在投入产出方面的投影值，以及与生产前沿面的距离等信息。

这些信息可以直观地反映各财务公司的效率水平及其在行业中的位置。

（二）结果讨论根据分析结果，可以得出以下结论：首先，不同财务公司的效率水平存在较大差异，这与其资源配置、管理水平、市场环境等因素有关；其次，通过敏感性分析等方法，可以进一步探讨影响财务公司效率的关键因素，为提高其效率提供参考依据；最后，通过比较各财务公司的效率值，可以为其制定合理的发展战略和优化资源配置提供有益的参考。

《基于DEA模型的财务公司效率评价研究》范文

《基于DEA模型的财务公司效率评价研究》篇一一、引言随着全球化和信息化的快速发展，财务公司的运营和管理日益复杂，对财务公司的效率评价变得尤为重要。

数据包络分析（DEA）模型作为一种有效的效率评价工具，已经在各个行业中得到广泛应用。

本文旨在基于DEA模型对财务公司的效率进行评价研究，以期为财务公司的管理和发展提供参考。

二、DEA模型简介DEA模型是一种非参数的统计方法，通过构建线性规划模型，将多投入与多产出数据综合考虑，用于评估相同类型单位间的相对效率。

在财务公司中，通过使用DEA模型，我们可以对其投入的资源（如人员、设备、资金等）和产出的效果（如收益、服务水平等）进行全面评价。

三、研究方法本研究选取了多家财务公司作为研究对象，通过收集各公司的财务数据和业务数据，构建了DEA模型的投入产出指标体系。

在运用DEA模型时，我们选择了面向输入的DEA模型（即从投入角度进行效率评价），以全面了解各公司的运营效率和潜力。

四、DEA模型的应用我们使用所构建的DEA模型对各家财务公司的效率进行了评价。

首先，我们确定了投入和产出的指标体系，包括人员、设备、资金等投入指标和收益、服务水平等产出指标。

然后，我们运用DEA模型的线性规划方法对各公司的效率进行了评价和比较。

五、结果分析通过DEA模型的评价结果，我们可以看到各家财务公司的效率情况。

其中，部分公司在投入相同资源的情况下，实现了较高的产出水平，表现出较高的效率；而部分公司则存在投入资源过多而产出效果不佳的情况，需要进行内部管理和业务优化。

此外，我们还发现在某些投入和产出指标上，不同公司之间存在显著的差异，这为各公司提供了一定的改进方向和优化空间。

六、结论与建议基于DEA模型的财务公司效率评价研究为我们提供了全面了解各公司运营效率和潜力的途径。

通过比较和分析各公司的效率情况，我们可以为财务公司的管理和发展提供以下建议：1. 对于效率较高的公司，应继续保持其良好的运营和管理模式，同时探索更多的业务机会和增长点。

基于DEA的技术创新效率评价研究——以江西为例

基于DEA的技术创新效率评价研究——以江西为例技术创新是推动社会经济发展的重要引擎，而技术创新效率评价是评估一个地区或企业在技术创新过程中所达到的效益与投入之间的关系。

数据包络分析（DEA）是一种有效的评价方法，它可以帮助我们定量地评估技术创新效率，并找出存在的问题和改进的方向。

本文以江西省为例，探讨基于DEA的技术创新效率评价研究。

首先，我们需要确定评价指标。

技术创新效率评价指标主要包括技术投入指标和技术产出指标。

技术投入指标可以包括研发投入、人才引进、科研设备等，而技术产出指标可以包括专利数量、科技成果转化率、企业竞争力等。

在确定评价指标时，需要考虑到各个指标之间的互相关联性，以确保评价结果的科学性和客观性。

其次，我们需要构建评价模型。

DEA方法是一种效率评价方法，通过比较各个评价单位的输入和输出指标，可以找出效率较低的单位，并提出改进措施。

在构建评价模型时，我们需要设定技术创新效率评价的目标，确定评价的输入和输出指标，并建立数学模型进行计算。

然后，我们需要收集数据进行实证分析。

江西省是中国的一个经济欠发达地区，技术创新水平相对较低。

我们可以通过收集江西省各个地区或企业的相关数据，如研发经费投入、专利申请数量、科技人员比例等，然后利用DEA方法对其技术创新效率进行评价和比较。

最后，我们可以分析评价结果并提出改进建议。

通过DEA方法评价江西省各地区或企业的技术创新效率，我们可以找出效率较低的单位，进一步分析其问题所在，并提出改进建议，如增加研发投入、加强科技人才培养等，以提高技术创新效率和推动经济发展。

总之，基于DEA的技术创新效率评价是一种有效的评价方法，可以帮助我们发现问题、找出改进的方向，并提高技术创新效率，推动经济社会发展。

希望通过本文的研究和探讨，可以为江西省的技术创新和经济发展提供一定的参考和借鉴。

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ｅｎｔｅｒｐｉｒｓｅｓｗｉｈｔｉｍｐｒｏｖｅｄＤＥＡ（ＩＤＥＡ）ｔｏｄｉｓｔｉｎｇｕｉｓｈａｎｄｓｏｒｔ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｒｅｌａｔｉｖｅｅｉｃｆｉｅｎｃｙｏｆｓｔａｔｅ — ｏｗｎｅｄｅｎｔｅｐｒｒｉｓｅｓａｎｄ
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２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｎｇｉｎｅｅｉｎｒｇＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＮｏｒｔｈｅａｓｔＦｏｒｅｓｔｙｒＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｒｂｉｎ１５００４０，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｎｃｒｅａｓｅｔｈｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｓｅｉｃｆｉｅｎｃｙ，ｂｙｕｓｉｎｇＤＥＡｉｍｐｒｏｖｅｄｍｏｄｅｌ，ｉｔｓｔｕｄｉｅｓｔｈｅｅｉｃｆｉｅｎｃｙｏｆ
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ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｅｎｔｅｐｒｒｉｓｅｓｉｎＨｅｉｌｏｎｇｉｆａｎｇＰｒｏｖｉｎｃｅｈａｖｉｎｇｎｉｎｅｄｉｆｅｒｅｎｔｎａｔｕｒｅｓ．Ｆｏｒｍｕｌｔｉｐｌｅｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓｒｅｌａｔｉｖｅｌｙｅｉｃｆｉｅｎｔ
第２７卷
第１期
工
程
管
理
学
报
、，ｏ１．２７
ＮＯ．１
２０１３年０２月
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＭａｎａｇｅｍｅｎｔ
Ｆｅｂ．２０１３
基于ＤＥＡ改进模型的同时相对有效的企业用改进的ＤＥＡ方法（ＩＤＥＡ）进行区分并排序。结果表明：占黑龙江省建筑企业投入比重最大
的国有企业和集体企业的相对效率要低于港澳台商投资企业、股份合作企业和外商投资企业；国有企业和集体企业的技术效率是相对有效的，但规模效率是递减的。对于无效的建筑企业，从技术效率和规模效率两个方面分析其无效的原因，并从资金投入、技术创新、人员培训、组织管理等角度提出改进的建议。关键词：数据包络分析；建筑企业；效率评价中图分类号：ＴＵ１２文献标识码：Ａ文章编号：１６７４ — ８８５９（２０１３）０ｌ一０１０ — ０４
ＥｆｉｃｆｉｅｎｃｙＥｖａｌｕａｔｉｏｎｏｆＣｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎＥｎｔｅｒｐｒｉｓｅｓＢａｓｅｄｏｎｔｈｅＩｍｐｒｏｖｅｄＤＥＡ
Ｍ０ｄｅｌ＿ＡＣａｓｅＳｔｕｄｙｏｆＨｅｉｌｏｎｇｊｉａｎｇＰｒｏｖｉｎｃｅ
以黑龙江省为例
朱峥峥，李英，林智敏２
（１．东北林业大学经济管理学院，黑龙江哈尔滨１５００４０，Ｅ－ｍａｉｌ：６３２５０６１９６＠ｑｑ．ｃｏｎ；ｒ２．东北林业大学工程技术学院，黑龙江哈尔滨１５００４０）摘要：为了提高黑龙江省建筑企业经营效率，采用ＤＥＡ改进模型，对黑龙江省９种不同性质建筑企业的效率进行研究，