dea10年和15年数据怎么比较

摘要： 比较方法1、效率值比较： - 计算2010年和2015年各行业或决策单元（DMU）的综合效率、纯技术效率和规模效率等关键指标， - 通过对比这些效率值，可以直观地了解不同年份间各行...

比较方法

1、效率值比较：

计算2010年和2015年各行业或决策单元（DMU）的综合效率、纯技术效率和规模效率等关键指标。

通过对比这些效率值，可以直观地了解不同年份间各行业的效率变化情况，如果某个行业在2015年的综合效率显著高于2010年，则说明该行业的资源配置和利用效率有所提升。

2、规模报酬分析：

分析2010年和2015年各行业的规模报酬情况，判断其处于规模报酬递增、不变或递减的状态。

这有助于了解行业在不同年份下的生产效率与规模之间的关系，为制定合理的生产扩张或收缩策略提供依据。

3、投入产出冗余分析：

识别2010年和2015年各行业在投入和产出方面的冗余情况。

通过对比，可以发现哪些行业在特定年份存在投入过剩或产出不足的问题，从而为优化资源配置提供方向。

4、趋势分析：

观察2010年至2015年间各行业效率值的变化趋势，判断是上升、下降还是保持稳定。

这有助于预测行业未来的发展趋势，为政策制定和企业战略规划提供参考。

5、差异显著性检验：

运用统计学方法对2010年和2015年的数据进行差异显著性检验，如t检验等，这有助于确定两个年份间的数据差异是否具有统计学意义，从而验证比较结果的可靠性。

FAQs

1、为什么需要对DEA数据进行比较？

对DEA数据进行比较可以帮助我们了解不同年份间各行业或决策单元的效率变化情况，为政策制定、企业战略规划和资源配置优化提供依据。

2、如何选择合适的效率评价指标？

在选择效率评价指标时，应综合考虑研究目的、数据可获得性和指标的代表性等因素，常用的效率评价指标包括综合效率、纯技术效率和规模效率等。

3、如何处理缺失数据？

对于缺失数据，可以采用插值法、均值替代法或模型估计法等方法进行处理，但需要注意的是，处理缺失数据时应尽量减少对原始信息的丢失和扭曲。

4、如何解释比较结果？

在解释比较结果时，应结合实际情况和行业特点进行分析，还应注意比较结果的局限性和可能的误差来源。

5、如何利用比较结果进行决策？

根据比较结果，可以制定针对性的政策建议或企业战略，对于效率较低的行业或决策单元，可以提出改进措施和优化方案；对于效率较高的行业或决策单元，则可以归纳经验并加以推广。