基于数据包络分析的企业运营效率研究国内外现状,数据包络分析及其应用

如何用数据包络分析(DEA)进行效率评估?

1、数据包络分析DEA从数学原理上并不要求数据进行量纲化处理，如果需要处理，可使用SPSSAU数据处理里面的生成变量功能进行处理。与此同时，如果数据有负向（逆向）指标，则需要对其进行逆向化处理，让其指标意义变为正向。处理方式为：SPSSAU数据处理里面的生成变量功能中的逆向化处理。

2、数据包络分析方法DEA中，通过建立线形规划模型来评估服务单位的效率。首先，我们定义关键变量：效率比率： Ek （k=1，2，...， K），表示第k个单位的相对效率，K为评估单位总数。产出系数： uj （j=1，2，...， M），衡量第j种产出减少单位带来的效率下降，M为产出种类数。

3、数据包络分析 （Data envelopment analysis，DEA）是 运筹学 和研究经济生产边界的一种方法。该方法一般被用来测量一些决策部门的 生产效率 。（1）效率=产出/投入，反映单要素生产率问题，例如：劳动生产率、资本生产率等。

数据包络分析方法的介绍

概念 数据包络分析方法（DEA）是根据多项投入指标和多项产出指标，利用线性规划的方法，评价具有相同类型投入和产出的若干决策单元相对效率的数量分析方法，在经济学和管理学上有广泛应用。数据包络分析方法分为投入导向和产出导向两种类型，本文选择产出导向的DEA模型。

数据包络分析（data envelopment analysis，DEA）是一个对多投入\多产出的多个决策单元的效率评价方法。它是1978年由CHARNES和COOPER创建的。可广泛使用于业绩评价。

《数据包络分析模型与方法》第1章综述数据包络分析方法30年的主要研究进展。第2，3章主要介绍数据包络分析的一些基础知识，其中也对个别定理进行了重新证明。第4，5章分别给出判断DEA有效性的算法及程序，并研究了综合DEA模型及其软件系统的设计方法。

数据包络分析方法DEA模型

数据包络分析方法（DEA，DataEnvelopmentAnalysis）由Charnes、Coopor和Rhodes于1978年提出，该方法的原理主要是通过保持决策单元（DMU，DecisionMakingUnits）的输入或者输出不变。

报告生成功能，如DEA 数据包络分析报告.xlsx，方便用户自定义命名。通过实际案例，展示了DEA分析在具体问题中的应用，如天津市可持续发展政策的效率评估。DEA的优势在于其多属性考虑和无主观权重的特性，但需注意的是，它评估的是相对效率而非绝对，且受限于线性模型处理非线性问题的能力。

定义：DEA叫做数据包络分析。它是用来分析个体或单位的效率（或绩效）评价的一种非参数方法。基本原理就是保持决策单元的输入或者输出不变借助我们的线性规划和统计数据确定相对有效的生产前沿面，通过比较决策单元偏离前沿面的程度来判断相对有效性。