2.3.2 两阶段关联 DEA 模型 考虑到两阶段独立 DEA 模型的缺陷，学者们提出了两阶段关联 DEA 模型。 与两阶段独立 DEA 模型一样，两阶段关联 DEA 模型将经营过程划分为两个阶段，但是在计算总体效率值时，使用了第一阶段的投入、中间产出和第二阶段的产出。 结果分析： 由上表可知，其中城市 2，8，9，10 达到了 DEA 强有效（松弛变量均为 0），这说明达到了资源充分利用，是一种帕累托最优的状态。 其余决策单元非 DEA 有效，需要减少投入或者增加产出，怎么改变产出需要具体见后面的投入冗余分析和产出不足分析。 规模效益分析可以见后续的结果. DEA也就是我们常说的数据包络分析是一种用于评估相对效率的方法，特别是在多输入多输出的情境下。 Stata学习：如何进行数据包络分析DEA?
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数据包络分析法（DEA）：一种非参数方法，通过构建生产前沿面，然后比较实际生产点与前沿面的距离来估算全要素生产率。 随机前沿分析（SFA）：考虑了生产过程中的随机误差，通过估计生产函数的前沿面，并考虑随机误差的影响来估算全要素生产率。
最近在看NCIS，发现美国的执法机构很多，就很好奇管辖权到底是怎么定的，每个案子都争管辖权效率不会很低…
三 效率评价：三阶段 DEA 模型 传统的 DEA 模型最早由查恩斯（Charnes）等提出，运用统计学数据包络的分析方法来评价多投入多产出的效率问题。具体来说，就是将决策单元投影到 DEA 的前沿面，通过比较决策单元与前沿面的实际偏离程度来评价不同决策单元的相对效率。 [86] 然而，这种方法无法剔除. DEA分析时选择BCC还是CCR模型？ 数据包络DEA分析有很多模型，BCC和CCR最为经典，如果考虑规模报酬可变则使用BCC，反之如果认为规模报酬不变则应使用CCR，通常情况下使用BCC较多。 SPSSAU不同数据时为什么有的DEA有效，有的却非DEA有效？
