DEA数据包络分析不足、特点、指标选取

DEA 一、同类可比

同类可比在很多情况下是社科研究的基础和前提，比如研究地区效率，西藏、新疆、青海等地与上海、北京、广东、江苏等经济发达地区情况完全不一样，在很多情况下是不可比的，如果将这些地区放在一个模型中分析，是值得商榷的。

二、DEA对异常值相当敏感

DEA对异常值相当敏感，在实际生活中，由于统计数据质量、测量误差等问题，构成数据包络曲线的那些点是非常敏感的，或者说，其它效率不是最优的点都是和数据包络曲线上最好的点相比，而这些点其实是不稳定的，在此基础上得出的处理结果也是不稳定的。

三、DEA也许只有宏观意义 即使是同一套数据，如果同时满足固定前沿和随机前沿的适用条件。采用固定前沿和随机前言，其分析结果往往是不一致的，也就是说，对于决策单元A，采用固定前沿它可能是有效的，但采用随机前

沿它可能就是无效的。那么能否说明DEA在做文字游戏？也不能这么说，通常情况下，对于同一套数据采用两种不同方法处理的结果，其相关性往往很高，因此适合做宏观分析，但微观上说A有效B无效之类的要慎重。

四、DEA往往难以给出具体的政策建议 即使得出了研究结果，对于一些效率相对低下的决策单元，如何进行改进？通过技术进步还是通过改善管理？再进一步的建议往往难以给出。

五、效率低下的决策单元也许问题不严重

任何DEA分析，都是建立在投入产出的基础之上的，但是投入产出数据有很多是无法定量计量的。实际上，DEA分析有个隐含的假设：我们做效率分析，只能基于定量数据，那些不能定量计量的投入产出，干脆假设所有的决策单位没有差异，但这种假设一定存在吗？

纯技术效率反映的是DMU 在一定( 最优规模时) 投入要素的生产效率。 规模效率反映的是实际规模与最优生产规模的差距。 一般认为：综合技术效率=纯技术效率×规模效率。 综合技术效率是对决策单元的资源配置能力、资源使用效率等多方面能力的综合衡量与评价;

纯技术效率是企业由于管理和技术等因素影响的生产效率，规模效率是由于企业规模因素影响的生产效率。

综合技术效率=1，表示该决策单元的投入产出是综合有效的，即同时技术有效和规模有效。

纯技术效率=1，表示在目前的技术水平上，其投入资源的使用是有效率的，未能达到综合有效的根本原因在于其规模无效，因此其改革的重点在于如何更好地发挥其规模效益。

(1)评价指标的选取：指标的选择必须满足模型的应用条件，同时能客观反映研究对象的行业基本特征；其次，从技术上应避免各投入指标之间及各产出指标之间具有较强的线性关系，最后还要考虑指标的重要性和可获得性。

(2)决策单元的要求：一般认为，决策单元应具有以下3个特征：具有相同的任务和目标；具有相同的“市场环境”；具有相同的输入和输出.

(3)DEA只能判断各个省级行政单位旅游发展相对有效，当判断是否绝对有效时，需综合考虑多方面因素。

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