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1)  data envelopment analysis(DEA)
数据包络分析(DEA)
2)  data envelopment analysis (DEA)
数据包络分析(DEA)
1.
We used the Data Envelopment Analysis (DEA) model and Malmquist Index to establish the R&D efficiency evaluation system, built a DEA model for R&D efficiency evaluation and a R&D productivity evaluation model.
本论文根据国内外研究现状以及我国R&D效率评估存在的问题,运用数据包络分析(DEA)和Malmquist指数法建立了R&D效率评价指标体系,构建了评估R&D效率的DEA模型以及R&D生产率评价模型,计算了1999~2007年间31个省市的R&D活动效率,运用实证分析方法首先从纵向评价了我国整体以及东中西部的R&D综合效率、技术效率、规模效率,由整体到局部分析了我国地区R&D效率差异化的原因,然后以2007年R&D数据为截面数据,从横向分析了我国R&D内部投资结构,指出了我国投入产出不匹配,规模效益不佳的原因,并给出了调整后的投资比例;最后用Malmquist指数法分析了R&D生产率变化的因素,指出了推动我国R&D活动进步的省份,为其他地区决策提供参考,最终通过调整R&D投资结构、优化R&D资源配置来提高R&D投资效率。
2.
To overcome the limitations of multiple-parameters evaluation and data envelopment analysis (DEA),this paper proposes three kinds of adjusted performance formulas to modify the result achieved by multiple-parameters evaluation method,according to the result achieved by input-oriented and output-oriented DEA model.
为了克服多指标综合评价法和数据包络分析(DEA)模型的局限性,以多指标综合评价法得出的绩效评价值为基础,使用面向输出DEA模型的求解结果和面向输入DEA模型的求解结果,构造了3种绩效调整公式对多指标综合评价法给出的绩效评价值进行了修正。
3)  data envelopment analysis
数据包络分析(DEA)
1.
The using efficiencies of 136 Chinese national parks in China and their spatial distribution characteristics are evaluated by using Data Envelopment Analysis and Spatial Comparative Analysis methods.
采用数据包络分析(DEA)和空间对比分析方法,对136个中国国家级风景名胜区的使用效率进行了计算和空间特征刻画。
4)  DEA
数据包络分析(DEA)
1.
The paper studies the relative efficiency of production in the building industry in various provinces by introducing virtual decision-making unit and adopting DEA analysis method.
引入虚拟决策单元,运用数据包络分析(DEA)方法,研究了我国各省(市)区建筑业的相对生产效率,并进行了比较分析,从提高从业人员素质、加大技术更新与技术改造的资本投入、借鉴学习先进的技术经验3个方面提出了增强建筑业市场竞争力的建议。
5)  DEA(data envelopment analysis)
数据包络分析(DEA)
6)  DEA(Data Envelopment Analysis)
DEA(数据包络分析)
补充资料:数据包络分析方法(Data Envelopment Analysis,DEA)
数据包络分析方法(Data Envelopment Analysis,DEA),是运筹学、管理科学与数理经济学交叉研究的一个新领域。它是根据多项投入指标和多项产出指标,利用线性规划的方法,对具有可比性的同类型单位进行相对有效性评价的一种数量分析方法。DEA方法及其模型自1978年由美国著名运筹学家A.Charnes和W.W.Cooper提出以来,已广泛应用于不同行业及部门,并且在处理多指标投入和多指标产出方面,体现了其得天独厚的优势。
说明:补充资料仅用于学习参考,请勿用于其它任何用途。
参考词条