评价模型——数据包络分析

数据包络分析(DEA)是运筹学和管理科学中的相对有效性评价方法,通过比较多个输入和输出指标来评估决策单元的效率。DEA包括C2R、C2GS2和BC2等模型,广泛应用于各种实际场景,并存在一定的优缺点及改进空间。

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1.简介

数据包络分析(data envelopment analysis,简称DEA)是运筹学、管理科学与数理经济学交叉研究的一个新领域。其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,对具有可比性的同类型单位进行相对有效性评价的一种数量分析方法。

DEA是以相对效率概念为基础,以凸分析线性规划为工具,将评价决策单元的指标分成“输入类”指标和“输出类”指标,通过计算各单元的输入与输出之比,评价其决策单元相对有效性的多目标分析评价方法。

DEA的基本思路是在保持决策单元间输入或输出不变的情况下,通过输入和输出数据和数据规划模型确定相对有效的生产前沿面,即Pareto最优解构成的面。

随后将决策单元投影到该生产前沿面上,对比分析各决策单元和生产前沿面的距离来判定相对效率,同时通过投影值来确定非有效决策单元的改进程度。

在这里插入图片描述

2.原理

DEA有多种模型:

1: C 2 R C^{2}R C2R</

一、软件的具体操作 1.建一个文件夹,里面必须有四个文件(Dblank;deap;deap.000;123.dta)前三个文件在一般下载的DEAP Version 2.1中都有,直接复制过来就可以,第四个文件是一个数据文件,一般先在excel中先输入,再复制到一个记事本下就可以,注意在记事本下的数据只有数据,不包括决策单元的名称和投入、产出的名称,并且一定要先放产出,后是投入。例子具体见123电子表格和123记事本。 2.对命令Dblank文件进行修改,修改后保存为123.ins文件 3.打开deap软件,运行123.ins 4,回车后自动会有123.out 注意事项:(1) 123.dta;Dblank;123.ins都用记事本打开; (2)数据文件名和命令文件名一定要一样,如例子中都用123 (3)文件夹中一定要包括deap.000文件,如果没有这个文件,打开deap软件,就会出现一闪就没有了的情况。 二,结果的分析 在文件夹中打开123.out,看如下: 1) firm crste vrste scale 1 0.687 1.000 0.687 drs 2 0.814 1.000 0.814 drs 3 0.319 0.709 0.450 drs 4 1.000 1.000 1.000 - 5 1.000 1.000 1.000 - 6 0.336 0.425 0.791 drs 7 0.642 0.648 0.991 irs 8 0.379 0.381 0.994 irs 9 0.702 0.750 0.936 irs 10 1.000 1.000 1.000 - 11 0.304 0.461 0.659 irs 12 0.352 1.000 0.352 irs 13 1.000 1.000 1.000 - 14 0.594 0.929 0.639 irs 15 0.402 1.000 0.402 irs mean 0.635 0.820 0.781 firm:代表例子中的15的样本 crste:技术效率,也叫综合效率 vrste:纯技术效率 scale:规模效率(drs:规模报酬递减;-:规模报酬不变;irs:规模报酬递增) crste=vrste×scale 2) Results for firm: 3 Technical efficiency = 0.709 Scale efficiency = 0.450 (drs) PROJECTION SUMMARY: variable original radial slack projected value movement movement value output 1 7326.380 0.000 0.000 7326.380 output 2 119.910 0.000 0.000 119.910 input 1 15427.000 -4496.010 0.000 10930.990 input 2 5257.970 -1532.371 -1643.828 2081.771 第三个样本的具体分析如下: 纯技术效率=0.709 规模效率=0.450 (drs):规模报酬应该递减 第三个样本的投入产出情况分析: 第一、二产出均没有冗余情况(因为其 radial movement 和 slack movement 均为零) 第一个投入要素有投入冗余4496.010;第二投入要素有投入冗余3176.199=1532.371+1643.828 这个意思是说按第三个样本现在的产出冗余第一个投入要素可以减少4496.010,第二个投入要素可以减少3176.199 Results for firm: 8 Technical efficiency = 0.381 Scale efficiency = 0.994 (irs) PROJECTION SUMMARY: variable original radial slack projected value movement movement value output 1 235.860 0.000 0.000 235.860 output 2 3.760 0.000 6.995 10.755 input 1 777.000 -480.651 0.000 296.349 input 2 132.550 -81.995 0.000 50.555 第八个样本则出现了产出不足的情况,即第二个产出应该比现在增加 6.995 如果投入因素是决策单元可的决定的,而产出因素是不能决定的时,我们分析就可以考虑投入是否能减少,不管产出是否能增加(因为产出是决策单元不可控的因素) 如果产出因素是决策单元可的决定的,而投入因素是不能决定的时,我们分析就可以考虑产出是否能增加,不管投入是否能减少(因为投入是决策单元不可控的因素) 如果样本单元的纯技术效率为1,而规模效率小于1时,这说明样本单元本身的技术效率而言没有投入需要减少、没有产出需要增加;样本单元的综合效率没有达到有效(即1),是因为其规模和投入、产出不相匹配,需要增加规模或减少规模。如例子中的第二个样本单元,其规模应该缩小。
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