评估模型：数据包络分析

数据包络分析（DEA）

• 1.简介

• 2.原理

• • 1：C^{2}R 模型
  • 2：C^{2}GS^{2} 模型
  • 3：BC^{2} 模型

• 3.实际应用

• 4.优缺点与改进

1.简介

数据包络分析（data envelopment analysis,简称DEA）是运筹学与管理科学及数理经济学交叉融合的新兴领域。其基于多个投入指标和多个产出指标，并通过线性规划技术对同类型且可比对象进行效率评估的技术

DEA是一种基于对生产效率评估的方法论框架，在管理科学领域具有重要地位。该方法主要借助于数学技术中的凸分析与线性规划理论体系，在被评估单位之间进行公平比较时发挥着关键作用。它将被评估单位的投入与产出指标分为两类：一类是投入要素指标（如劳动力、资金等），另一类是产出成果指标（如产品数量、服务数量等）。通过计算每个单位的投入要素与其产出成果的比例来衡量其决策单元之间的相对有效性，并构建了一个多目标优化模型来评估各决策单元之间的相对有效性。

DEA的核心理念在于，在维持决策单元间的投入与产出不变的前提下，基于投入产出数据构建线性规划模型来识别生产前沿面；即由Pareto最优解所形成的生产前沿面。

随后将决策单元投射至该生产前沿面上，并通过比较各决策单元与生产前沿面之间的距离度量来评估其相对效率水平；同