如何進行數據包絡分析？

數據包絡分析，簡稱DEA，是相對效率評價的一個方法，在效率評價研究中較為常見。那麼，數據包絡分析的步驟是怎樣呢

操作方法

（01）1.明確評價目的。數據包絡分析主要用於決策單元的效率評價，在應用前需要思考以下幾點：哪些決策單元能夠在一起評價？通過什麼樣的輸出/輸入指標體系進行評價？選擇什麼樣的數據包絡分析模型進行評價？其他等等。

（02）2.選擇決策單元。決策單元又稱DMU，可以通過兩個方面着手來確定可行的決策單元：一是用DMU的物理背景或活動空間來判斷，即DMU具有相同的外部環境、相同的輸入、輸出指標和相同的目標任務等；二是用DMU活動的時間間隔來構造。

（03）3.建立輸入/輸出指標體系。數據包絡分析的評價指標需要考慮兩個方面：一是輸入變量；二是輸出變量。1）要考慮到能夠實現評價目的。通常可將各決策單元的效用型指標作為系統的輸出指標，將成本型指標作為系統的輸入指標。2）能全面反映評價目的。3）要考慮到輸入向量、輸出向量之間的聯繫。

（04）4.蒐集和整理數據資料。數據包絡分析是一種實證分析方法，採用的分析軟件為DEAP，因此需要相應的數據資料。評價指標中可以包含人文、社會、心理等領域中的非結構化因素，需要按可靠標準給以量化賦值，如分為若干級別，以數字表示。

（05）模型的選擇。數據包絡分析模型（DEA模型）有輸入導向模型和輸出導向模型兩個方面，具體的還有規模報酬不變模型和規模報酬可變模型，因此，在進行具體評價工作時要對不同模型加以區分並作出適當選擇。

（06）6.分析評價結果並提出決策建議。利用DEA規劃模型的求解結果，判斷各決策單元的DEA有效性如何，找出非有效性決策單元的無效原因及其改進措施，形成評價結果報告，並向上層決策單元領導提出建議以輔助決策。

注意方法概念

標籤：包絡