数据包络分析法在网络信息资源配置中的应用

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随着互联网和信息技术的迅猛发展，互联网信息资源呈极数级递增。网络信息资源属于信息资

源的一种，具有资源天然的稀缺性，这种稀缺性主要表现在信息资源的时效性和空间配置不均

等方面。虽然互联网可以超越时间和空间的界限，但是由于我国地区发展水平的不同，不同地

区的经济文化和信息化发展水平也不尽相同，由此造成了区域网络信息资源数量不同和配置不

均。这种配置不均是网络信息资源的稀缺性和人类信息需求的无限性之间的矛盾，如何通过最

小的网络信息资源投入获得最大的信息资源产出，这是目前在区域网络信息资源配置中亟需解

决的问题。

本文以区域网络信息资源配置为研究对象，采用数据包络分析方法，从网络信息资源投入和产

出的角度，对我国具有特色的南北中 3个省份的网络信息资源配置效率进行比较分析。

　 1　模型建立

数据包络分析（Data Envelopment Analysis,DEA “ ”）方法是以相对效率概念为基础，可以输

入多个投入指标和多个产出指标，然后对同一类型的不同研究个体进行相对效率评价。这些研

究个体可以是一个单位、企业、省市，也可以是同一个单位不同时期的状态，这些研究个体就

是DEA 中的决策单元（Decision Making Units,DMU）.网络信息资源配置是由多个投入指标和

多个产出指标综合作用实现的，对于这种多目标决策问题，可以定义为有 c种输入和 d种输出

的h个决策单元的评价问题。假设某一个 DMU 在网络信息资源配置中的输入向量为

x=（x1,x2,…，xc）T,输出向量为 y=（y1,y2,…，yd）T,现有 h个DMUj（1≤j≤n），DMUj 对应

的输入向量为xj=（x1j,x2j,…，xcj）T, 输出向量为yj=（y1j,y2j,…，ydj）T,且j = 1,2,

…，n, 同时保证xij>0,yrj>0,i=1,2,…c,j=1,2,…，d.每个决策单元有 c种类型的输入和 d种类型

的输出，xij 是第 j个决策单元对第 i种类型输入的投入量，yrj 是第 j个决策单元对第 r种类型

输出的产出量。

xij 和yrj 是可以获取的数据，是已知量。

利用 DEA 中的 C2R 和BCC 模型，可以通过获取网络信息资源配置的相应投入和产出数据，可

以计算出某一区域的网络信息资源配置效率的有效性，可以判断其是否整体有效、规模有效和

技术有效，从而对区域网络信息资源的配置效率进行评价。

其中 C2R 模型用于评价决策单元整体有效，其模型为：【1】

第j个DMU 对应的最优权重为 λj,S+和S-为松弛变量，S+表示产出不足，S-表示投入冗余。

该C2R 模型的最优解为 λ,θ,S+,S-,当θ=1 时，且 S+=S-=0,表示 DMU 为DEA 有效。该 DEA 有效

为DEA 整体有效，既满足技术有效，也满足规模有效，该 DMU 既没有产出不足，也没有投入

冗余，资源配置效率最优。当 θ<1 时，表示 DMU 为DEA 无效 ,既没有技术有效，也没有规模

有效，资源利用效率很低。当 θ=1,且同时存在 S+>0 或S->0,或者 S+和S-同时大于 0,则表示

DMU 弱DEA 有效，DMU 存在产出不足或者投入冗余。

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摘要：

数据包络分析法在网络信息资源配置中的应用随着互联网和信息技术的迅猛发展，互联网信息资源呈极数级递增。网络信息资源属于信息资源的一种，具有资源天然的稀缺性，这种稀缺性主要表现在信息资源的时效性和空间配置不均等方面。虽然互联网可以超越时间和空间的界限，但是由于我国地区发展水平的不同，不同地区的经济文化和信息化发展水平也不尽相同，由此造成了区域网络信息资源数量不同和配置不均。这种配置不均是网络信息资源的稀缺性和人类信息需求的无限性之间的矛盾，如何通过最小的网络信息资源投入获得最大的信息资源产出，这是目前在区域网络信息资源配置中亟需解决的问题。本文以区域网络信息资源配置为研究对象，采用数据包络分析方法...

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