dea方法在区域经济发展效率评价中的应用

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1、DEA方法在区域经济发展效率评价中的应用:阐述了数据包络分析(DEA)法的原理和方法,运用DEA的C2R模型测评柳州二十年经济发展的相对效率值,并进一步从横截面数据分析柳州市区及各县的经济发展效率情况,指出柳州区域经济发展存在的不平衡、协调性较差的问题,并对影响其非DEA有效性的因素进行了深入分析,提出了使各县DEA有效的目标改进措施,为柳州市从根本上转变经济增长方式提供决策支持。  关键词:数据包络分析效率区域经济柳州    TheapplicationofDEAmethodinregionaleconomicdevelop

2、mentefficiencyevaluation    LiangHui  Abstract:Thispaperexpoundstheprincipleandmethodofdataenvelopmentanalysis(DEA),calculatestherelativeefficiencyvalueofLiuzhoueconomicdevelopmentintentanalysis(DEA),furtheranalyzestheeconomicdevelopmentefficiencyofLiuzhoucityandcou

3、ntiesfromcross-sectionaldataandfindssomeproblemsexitinginLiuzhouregionaleconomicdevelopment,putsforprovedmeasuresofthecountiesDEAeffectivenessafterthoroughlyanalyzingtheinfluencingeffectivefactorsofDEA,providingdecision-makingsupporttothosecitiesintransformingtheirp

4、atternofeconomicgroentAnalysis;Efficiency;RegionalEconomy;Liuzhou  :F120.4:A:    [基金项目]广西壮族自治区教育厅科研项目:数据包络分析在区域经济发展效率评价中的应用研究(编号:200802LX057)    一、引言  区域经济是国民经济的基础,区域经济的发展受诸多因素影响,它不仅取决于该区域的自然条件、经济条件、交通条件等历史状态,还受到该区域的外部环境变化趋势影响。有关区域经济发展问题的研究越来越受到人们的重视,目前很多研究是围绕区域经济差异

5、状况及其发展趋势和影响因素展开,侧重于经济增长量与经济增长速度的研究及经济产出指标的测度和评价。但区域经济是个多投入多产出的综合经济体,在资源日渐匮乏的当下,对区域经济的分析不仅要考察其经济总量和增长速度,更要将投入和产出指标进行综合分析,重视发展效率的评价。  本文运用数据包络分析(DEA)方法对柳州二十年间经济发展效率情况进行评价,并重点对2008年柳州市区及其各县的经济发展效率情况进行分析。  二、数据包络分析模型  数据包络分析(DataEnvelopmentAnalysis,简称DEA)是美国运筹学家A.Charne

6、s,akingUnit,DMU)相对有效性的一种数学规划分析模型,通过输入和输出数据的综合分析,DEA可以得出每个DMU的综合效率。据此将各DMU定级排队,确定有效(即相对效率高)的DMU,并指出DMU非有效的原因和程度,给主管部门提供管理信息。  假设有n个DMU,每个DMU都有m种类型的投入以及s种产出。用投入指标向量、产出指标向量分别表示DMU的输入与输出指标,其中。本文记选定的DMU为。模型对偶线性规划问题表述如下:    s.t.      式中为权重,,为松弛变量(SlackorSurplus)。解此线性规划得最优

7、解为、、,,其经济含义为:  (1)=1,且==0,则为模型下有效,即在这n个DMU组成的系统中,资源获得了充分利用,投入要素达到最佳组合,取得了最大的产出效果,也就是说DMU在有效生产前沿面上生产。  (2)=1,且至少有某个>0或者某个>0,则为模型下弱有效,即在这n个组成的系统中,若>0,表示第i种资源没有充分利用的数额为;若>0,表示第r种产出与最大产出值存在的不足。  (3)<1,则为模型下非有效,即在这n个DMU组成的系统中,可通过组合将投入降至原投入的比例而保持原产出不减。此时,在相对有效行业生产前沿面上的投影为

8、:,。由此,可以计算出转为DEA有效时,各指标项与相对有效目标的差距。对非DEA有效或弱DEA有效的DMU进行投影计算,可在现有DMU集合基础上提出使其转变成DEA有效的改进方案,还可具体指出每个投入、产出要素应改进的程度。这对管理决策来说是很有意义的信息。  (4)投入冗余

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