2025年数据包络分析模型及其在绩效评价中的应用综述.pdfVIP

勿以恶小而为之，勿以善小而不为。——刘备

数据包络分析模型及其在绩效评价中的应用综述

一、本文概述

本文旨在深入探讨数据包络分析（DataEnvelopmentAnalysis，

简称DEA）模型及其在绩效评价中的应用。数据包络分析作为一种非

参数前沿效率分析方法，自上世纪七十年代提出以来，已在众多领域

得到了广泛应用。本文首先简要介绍了数据包络分析模型的基本原理

和发展历程，然后重点分析了其在绩效评价中的实际应用，包括企业

绩效评价、公共服务绩效评价、科研绩效评价等多个方面。在此基础

上，本文还探讨了数据包络分析模型在绩效评价中的优势、存在的问

题以及未来的发展趋势。本文旨在为相关领域的研究者和实践者提供

一份全面、系统的数据包络分析模型及其在绩效评价中的应用综述，

以期为未来的研究和实践提供有益的参考和借鉴。

二、数据包络分析模型基本理论

数据包络分析（DataEnvelopmentAnalysis，简称DEA）是一

种非参数的评价方法，由美国运筹学家Charnes、Cooper和Rhodes

于1978年首次提出。该模型主要基于“相对效率”的概念，通过比

较决策单元（DecisionMakingUnits，简称DMU）之间的相对效率，

对DMU进行评价。DEA模型的核心思想在于，通过数学规划方法，将

天行健，君子以自强不息。地势坤，君子以厚德载物。——《周易》

每一个DMU视为一个生产前沿面的“投影”，并计算其到生产前沿面

的距离，以此来衡量其效率。

数据包络分析模型主要分为CCR模型和BCC模型两种。CCR模型

是基于规模收益不变（ConstantReturnstoScale，CRS）的假设，

其评价结果反映了DMU的技术效率和规模效率的综合效率。而BCC模

型则考虑了规模收益可变（VariableReturnstoScale，VRS）的情

况，其评价结果仅反映DMU的技术效率。这两种模型各有特点，适用

于不同的评价场景。

数据包络分析模型具有以下优点：它不需要预先设定函数形式，

避免了函数形式错误带来的偏差；它可以处理多输入多输出的情况，

具有广泛的适用性；再次，它不仅可以评价DMU的相对效率，还可以

指出DMU在哪些方面存在不足，为改进提供了方向。

数据包络分析模型也存在一些局限性。例如，它无法处理输入或

输出数据为负值的情况；对于评价结果的解释，有时可能存在一定的

主观性；当DMU数量较少时，评价结果可能不够稳定。

数据包络分析模型是一种有效的绩效评价工具，它基于相对效率

的概念，通过比较DMU之间的效率差异，为决策者提供了有价值的参

考信息。尽管存在一些局限性，但通过合理的应用和改进，这些问题

可以得到一定程度的解决。

吾日三省乎吾身。为人谋而不忠乎?与朋友交而不信乎?传不习乎?——《论语》

三、数据包络分析在绩效评价中的应用

数据包络分析（DataEnvelopmentAnalysis，简称DEA）作为

一种非参数的前沿效率评估方法，近年来在绩效评价中得到了广泛的

应用。其基于相对效率的概念，通过比较决策单元（DecisionMaking

Units，简称DMU）之间的投入产出关系，来评估各个DMU的相对效

率，从而为管理者提供决策参考。