【摘要】：数据包络分析是运筹学、管理科学与数理经济学交叉研究的一个新领域。DEA方法可以看作是一种非参数的经济估计方法，实质是根据一组关于输入——输出的观察值来确定有效生产前沿面。DEA还能判断各DMU的投入规模是否恰当，并给出各DMU调整投入规模的正确方向和程度。应用DEA方法进行产业竞争力的评价，可以有效地解决系统投入、产出形式多样，难以同质化以及支撑要素等指标难以量化的难点问题，尤其是它可以反映软因素的影响程度。
6.2.3 数据包络分析方法
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。它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方法和模型是1978年由美国著名运筹学家A. Charnes和W. W. Cooper等人首先提出的，它用来评价多输入和多输出的“部门”（称为决策单元，即DMU）的相对有效性。DEA方法可以看作是一种非参数的经济估计方法，实质是根据一组关于输入——输出的观察值来确定有效生产前沿面。具体地说，DEA是使用数学规划模型比较决策单元之间的相对效率，通过对输入和输出数据的综合分析，DEA可以得到每个决策单元相对综合效率的数量指标，对决策单元做出评估，确定有效的（即相对效率最高的）DMU，并指出其他DMU非有效的原因和程度。DEA还能判断各DMU的投入规模是否恰当，并给出各DMU调整投入规模的正确方向和程度。应用DEA方法进行产业竞争力的评价，可以有效地解决系统投入、产出形式多样，难以同质化以及支撑要素等指标难以量化的难点问题，尤其是它可以反映软因素的影响程度。但该方法应用范围限于具有多输入多输出对象系统的相对有效性的评价。此外，对于有效单元所能给出的信息较少，如何指导这一类单元进一步保持其相对有效地位则是实际决策分析中面临的难题。
免责声明：以上内容源自网络，版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。
