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4 基于DEA的实证分析
4.1 DEA方法概述
数据包络分析法（Data Envelopment Analysis，简称DEA）是由美国著名的数学家、运筹学家和经济管理学家A.Charnes和W.W.Cooper提出的，用来评价多投入多产出部门之间的相对有效性。它将数学、经济、管理的概念和方法相结合，形成了具有自身特色的模型、方法和理论，是一种以相对效率概念为基础的，主要运用线性规划技术的，用于经济定量分析的非参数方法。具体来说，DEA是使用数学规划模型来比较决策单元（Decision Making Unit，简称DMU）之间的相对效率，对DMU做出评价。同时通过输入输出数据的综合分析，DEA可以得出每个DMU综合效率的数量指标，据此确定有效的DMU，并指出DMU非有效的程度和改进方向。
运用DEA进行评价的依据就是决策单元的“输入”数据和“输出”数据。“输入数据”是指决策单元为了进行某种生产活动所消耗的某些资源量，例如投入的资金总额，揉入的劳动力总数，占地面积等等；“输出数据”是指据侧单元经过一定的资源投入后，产生的表明该活动成效的某些信息量，例如各类型产品的数量、产品的质量，部门或企业的经济效益等等。因此，DEA方法是根据输入数据和输出数据来评价决策单元的优劣的，即所谓的评价单元间的相对有限性。通过DEA分析，可以确定决策单元都是DEA有效，弱DEA有效，或是DEA无效，为利益相关者提供更多的管理信息。同时，DEA还能半段决策单元的投入规模是否恰当，并给出各个决策单元调整投入规模的正确方向和程度。
从另一个角度来看，DEA方法是采用数学规划方法将每个DMU投影到有效前沿面上，建立经验型的生产边界，通过比较DMU偏离前沿面的程度来评价其相对有效性。具体来说，完全有效的公司即构成了生产前沿面，而非DEA有效的决策单元在生产前沿面上的投影是DEA有效的。因此，可以通过调整非DEA有效的决策单元的投入和产出指标数值使其转化为DEA有效。
DEA的第一成功运用的案例是评价为弱智儿童开设的公司学习项目。之后，随着人们的深入研究和实践，DEA的应用范围不仅由非营利性的公共事业单位扩大到企业，而且也由横向的管理效率评价延伸到同一个决策单元发展的纵向评价。今年来DEA被广泛用到技术和生产力进步、技术创新、成本收益利润、资源配置、金融投资、非生产性项目等哥哥领域的有效性分析中，为科学决策提供了有效依据。目前，DEA已经成为管理科学，系统工程，决策分析恶化评价技术等领域中一种常用和重要的分析工具和手段。
4.2 构建DEA绩效评价应注意的问题
DEA的一个基本功能就是评价同类样本间的相对有效性，特别是多个同类样本间的评价。为得到更好的“相对有效性”评价结果，在房地产行业绩效进行评价时，需要考虑以下四个问题：
第一，评价需要哪些DMU，即选择哪些合适的房地产企业作为不同类型房地产企业（国有及国有控股企业，私营企业，“三资”企业）的代表，并以它们作为评价的对象；
第二，建立什么样的输入输出指标体系，即如何使指标能很好地评价不同类型房地产企业的绩效；
第三，选择哪个DEA评价模型，即合理地选出通过利用建立的指标体系能得出最接近现实的评价结果的模型，使得整个方法具有更好的实用性。
第四，从哪些方面去评价，即根据不同类型房地产企业的特点，选择最能体现的房地产企业绩效特点的方面去对不同类型房地产企业的绩效进行评价。
为使DEA提供的分析信息和结果更具科学性和可操作性，以上四个问题必须从属于应用DEA的具体目的，紧紧围绕评价不同类型的房地产企业绩效这个目的。而且，DMU必须是那些能满足要求的公司；输入、输出指标体系应该符合房地产企业特点及DEA的计算要求；评价模型必须适合房地产企业绩效评价特点；而在评价时，可从规模效益、技术效益等最能体现不同类型房地产企业的方面着手。
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