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基于DEA及其改进模型的我国煤炭企业安全效率评价
随着中国经济的快速发展，煤炭行业作为重要的能源行业，发挥着极其重要的作用。然而，在保障能源供应的同时，煤炭企业的安全问题也越来越突出。如何评价煤炭企业的安全效率，成为了煤炭行业发展中的重要问题。
数据包络分析（DataEnvelopmentAnalysis,DEA）是一种评价效率的经典方法，它可以评价各个企业的效率，并确定效率较高的企业以便其他企业学习和改进。然而，在进行煤炭企业安全效率评价时，传统的DEA方法存在一定的局限性。为了克服这些限制，学者们提出了各种改进DEA的模型，比如DEA-BCC、DEA-CCR、DEA-Tobit等。
在进行煤炭企业安全效率评价时，应该选择适合的DEA模型，并考虑以下因素：
一、输入、输出变量的选取
安全生产是煤炭企业的重中之重，因此可以将安全生产事故次数、事故处理时间等安全生产指标作为输出变量。同时，也需要考虑到其他的指标，如煤炭产量、能源消耗等，作为输入变量进行评价。
二、评价单位的选择
在煤炭企业中，评价单位可以选择矿井、企业、产业园等多种类型。不同类型的评价单位，对应不同的数据集，需要根据实际情况选择。
三、指标权重的确定
指标权重的确定是评价中十分关键的环节，直接关系到评价结果的准确性。可以通过层次分析法（AnalyticHierarchyProcess,AHP）等方法，将指标之间的重要性排序，以帮助确定权重。
四、评价结果的分析
评价结果的分析可以从两个方面进行：一是分析各煤炭企业的安全效率，找出效率较高的企业以进行学习和借鉴；二是找出安全效率较低的企业，并针对其存在的问题，提出改善建议。
综上所述，基于DEA及其改进模型的煤炭企业安全效率评价，是一项复杂而又重要的工作。只有在选择科学合理的评价指标，并结合实际情况，才能得出真正有价值的评价结果。