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DEA模型是数据包络分析（DEA）模型的缩写。DEA方法及其模型是a.Charnes和W.W.Cooper在1978年提出的一个线性规划模型

1.1第一阶段DEA模型

这一阶段使用投入产出数据进行一般的DEA分析。DEA是一种效率度量方法，称为CCR模型。根据数学规划原理，利用多组投入产出数据求出效率，总效率是配置效率和技术效率的乘积。之后，banker、chames和coopells}提出了一个更为严格的修正模型（称为BCC模型），将CCR的固定规模收益率假设变为可变规模收益率，从而将CCR模型中的技术效率分解为规模效率和纯技术效率，即技术效率=规模效率×纯技术效率技术效率。这样，BCC模型就把技术效率低下的两个原因分开了，即没有达到最佳规模和生产技术的低效率，而得到的纯技术效率比CCR模型下的技术效率更为准确

以反映被调查对象的管理水平

在第二阶段，我们将估计环境变量对各决策单元技术效率值的影响，并根据松弛变量的分析进行分析，输入值根据外部环境、随机误差和内部管理因素进行调整。

所谓松弛变量是指理想输入和实际输入之间的差异，造成差异的原因可归结为三个因素：外部环境因素、随机误差和内部管理因素。这三个因素影响投入或产出，使得第一阶段估计的技术效率值和投入差异受到影响。因此，要分离这三个因素对创新效率值和投入产出差异的影响，必须重新调整这三个因素影响的投入产出数量，分离环境因素影响的投入产出和

随机误差，然后用调整后的投入或产出量对创新效率值进行重新估计，得到不受环境因素和随机误差影响的投入或产出量以及受环境因素影响的创新效率值。在这一阶段，用SFA对环境变量进行回归分析，得到随机误差项。消除了第一阶段DEA模型是确定性模型的缺点，考虑了

随机误差项。根据fried等效法所采用的平差方法，对每个输入松弛变量进行SFA分析，以衡量环境变量对不同输入差异的影响。

然后，在排除外部环境因素和随机误差的影响后，采用BCC模型计算技术效率

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