[求助]数据包络分析（DEA）的局限性

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现行国内文献在都在谈论包络数据分析的应用及优点，基本没有涉及数据包络分析的缺陷或者说是局限性，难道数据包络分析就是完美无缺的。能否推荐一篇论述到数据包络分析局限性的文献，英文和中文均可。

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关键词：数据包络分析 数据包络 局限性 DEA 数据包 局限性 英文 中文

局限性是显然的：

1.它评价的相对效率，也就是说如果被评价的所有单元都是差的，那么结果也有为1的。

2.它是前沿生产函数的一种隐含表达，在确定前沿的同时，把无效率的部分全部归于技术的无效率，而随机前沿生产函数就把这部分归于技术的无效率和随机误差两部分。

3.它隐含地要求被评价单元的数目应尽量地多，投入和产出指标尽可能地少，以避免有效单元数目过多的局面。

4.其他

当然2是主要的。

补充一点：

DEA 从最有利评价单元的角度选择权重，一方面可能因为某一方面的突出表现使得评价结果较高，另一方面，这种虽然避免了主观性，但是客观的权重未必与实际情况相吻合，有时甚至是矛盾的，说白了，权重取法主客观法各有优势。

另一方面，其采用的距离函数在一定意义下好像也有点问题。这一点我暂时也没有理清，所以很抱歉只能说这点了。

不对之处还请批评！

[em12][em12]

据说DEA要求投入产出数据比较准确,如果存在误差,对结果影响较大.不知道这点正确与否.

还有其产出不能为负值，负值的话用DEAP软件不能得出结果