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基于网络DEA的产业结构效率评价的综述报告
随着中国经济转型升级，不同产业之间的效率问题越来越受到关注。产业结构是影响经济增长和效率的重要因素，在这一背景下，对于产业结构效率的评价显得格外重要。在效率评价方法中，网络DEA(DataEnvelopmentAnalysis)已经成为一种较为成熟的方法。网络DEA能够处理多指标、多阶段、多输出、多输入的复杂问题，因此被广泛应用于产业结构效率评价中。
一、网络DEA方法
网络DEA是基于传统DEA方法（数据包络分析，即DataEnvelopmentAnalysis）的扩展，将网络结构与DEA方法相结合，逐层进行效率分析，以此来评价整个产业结构的效率。相比于传统DEA方法，网络DEA不限于输入输出的同质化和公共权值，因而网络DEA适用于多阶段、多输出、多输入、多技术等复杂问题。常用的网络DEA方法包括CCR模型、BCC模型、SBM模型等。
二、网络DEA在产业结构效率评价中的应用
（一）网络DEA在农业结构效率评价中的应用
农业是中国的重要经济支柱之一，然而灌溉水利率、化肥施用率、机械化水平等方面的效率问题一直受到关注。通过网络DEA方法，可以对各地区的农业结构进行评价。王丹等（2019）采用CCR模型分析山西省农业生产效率，结果表明垦区的效率高于非垦区。Li等（2017）所进行的研究表明，网络DEA方法能够解决传统DEA方法中存在的不同生产阶段的影响和数据表述的缺陷，更准确地评估农业结构的效率。
（二）网络DEA在工业结构效率评价中的应用
中国的工业结构在不断的变化中，部分传统行业逐渐萎缩，而高新技术产业日益兴起。网络DEA方法在评价工业结构效率方面也有广泛的应用。李琴等（2018）应用SBM模型研究了河南省工业结构的效率问题，结果表明当地的工业结构存在一定的效率问题。周倩等（2016）针对26个工业技术开发区，采用BCC模型评价了各技术开发区的绩效。
（三）网络DEA在服务业结构效率评价中的应用
随着中国经济的转型，服务业的重要性越来越凸显。对于服务业结构的评价，网络DEA方法也同样适用。史一言等（2017）采用CCR模型评估了吉林省服务业的效率，结果表明管理水平是影响效率的关键因素。李波等（2018）通过BCC模型评价了北京地区商贸流通的效率，发现直购车辆数量、零售网点面积等是影响效率的因素之一。
三、总结和展望
网络DEA方法作为一种较为成熟的产业结构效率评价方法，在各种领域中都被广泛地应用。不仅在工业、农业等传统产业结构中有着广泛应用，而且在新兴产业结构中也不断地发挥着其作用。未来随着技术的不断发展和数据的不断积累，网络DEA方法在产业结构效率评价方面的应用也将呈现出更加广泛的场景和可能性。