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基于DEA交叉模型的甘肃省城市效率评价
基于DEA交叉模型的甘肃省城市效率评价
摘要：随着城市发展的迅速变化，评估城市效率的重要性与日俱增。本论文基于数据包络分析（DataEnvelopmentAnalysis,DEA）交叉模型，对甘肃省各城市的效率进行评价。通过构建输入指标和输出指标，利用DEA方法计算城市的技术效率和规模效率，并结合最优化线性规划，对城市效率进行综合评价。研究结果表明，甘肃省城市的效率存在差异，且技术效率和规模效率的提升对于城市发展具有重要意义。
关键词：城市效率；数据包络分析；交叉模型；甘肃省
一、引言
城市效率评价是国家和地方政府重要的决策参考指标之一。随着经济全球化和城市化进程的加快，各个城市之间的竞争日益激烈，因此评估城市效率的方法和模型也越来越重要。数据包络分析（DEA）作为一种非参数方法，被广泛运用于评估各种组织、企业和社会系统的效率。DEA方法的一个特点是可以同时考虑多个输入和输出指标，适用于评估多变量和多决策单元的效率。
本论文基于DEA交叉模型，旨在评估甘肃省各城市的效率水平。首先，通过查阅相关文献和统计数据，确定了适用于城市效率评估的输入和输出指标。然后，建立了DEA交叉模型，使用线性规划方法对城市的效率进行计算和评估。最后，根据计算结果，对城市效率进行综合评价和分析，提出相应的政策建议。
二、研究方法
2.1DEA交叉模型
DEA交叉模型是DEA方法的一种扩展，可以同时考虑多个输入和输出指标，并有效评估各个单位的效率。交叉模型的基本思想是，将各个单位分为两组：一组用于计算技术效率，另一组用于计算规模效率。技术效率指的是单位输出能力是否达到最优水平，而规模效率指的是单位生产规模是否处于最优状态。
2.2输入和输出指标的确定
在本研究中，我们选择了一组合适的输入和输出指标来评估甘肃省城市的效率。输入指标包括固定资产投资、人均建设用地面积和职工平均工资。输出指标包括城市GDP、城市人口总量和居民消费水平。这些指标能够反映城市的经济发展水平、资源利用状况和社会福利程度。
2.3DEA的线性规划模型
DEA的优化模型可以通过线性规划进行求解。以城市i的技术效率为例，可以建立如下的线性规划问题：
maxθ
s.t.∑(vix/yix)≤θ
∑(?ix/yix)=1
?ix≥0,vix≥0,θ≥0
其中，?ix和vix是用于计算技术效率的关键权重，表示输入和输出指标对城市i效率的贡献度。θ是城市i的技术效率值，取值范围为0到1。
三、实证分析
基于甘肃省各城市的相关数据，我们使用DEA交叉模型对城市的效率进行评价。通过线性规划方法求解，得到了各个城市的技术效率和规模效率。
实证结果显示，甘肃省各城市的效率存在明显的差异。在技术效率方面，兰州市和天水市表现最佳，技术效率达到了1；而其他城市的技术效率普遍偏低，在0.5到0.8之间。在规模效率方面，兰州市和定西市表现最佳，规模效率达到了1；而其他城市的规模效率普遍偏低，在0.5到0.9之间。
四、讨论与结论
通过对甘肃省各城市的效率评价，我们可以得出以下结论：
首先，甘肃省各城市的效率存在差异。影响城市效率的因素包括城市的经济发展水平、资源利用情况和社会福利程度。我们可以通过对效率低下城市的分析，找出存在的问题，并提出解决方案。
其次，技术效率和规模效率的提升对于城市发展具有重要意义。技术效率的提升可以实现资源的合理利用和产出的最大化，规模效率的提升可以实现生产的最优化配置。因此，政府应该注重技术创新和资源配置的优化，以提高城市的效率水平。
最后，本研究基于DEA交叉模型对甘肃省城市效率进行评价，结果具有一定的参考价值。然而，本研究还存在一些不足之处，如输入和输出指标的选择有一定的主观性，模型的参数估计可能存在误差等。因此，我们建议进一步完善数据指标的选择和模型的建立，以提高研究的准确性和可靠性。
参考文献：
[1]WeiQuan,TongBing-li,AnWei.DataEnvelopmentAnalysis[M].2ndedition.ChinaRenminUniversityPress,2007.
[2]ZhuJ.QuantitativeModelsforPerformanceEvaluationandBenchmarking:DataEnvelopmentAnalysiswithSpreadsheetsandDEAExcelSolver[M].SpringerUS,2011.
注：根据助手文字生成模型的特点，以上文字仅为模拟示例，仅供参考，不具有真实性，无法作为学术论文使用。真实的论文内容需要由作者自行撰写。