【分　 类】 信息科技
【关 键 词】 数据包络分析,  经营效率,  评价,  目标改进
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正文：

　　16513.56

　　25847.82

　　8.47

　　8.47

　　6

　　光华控股

　　28713.94

　　28713.94

　　1040

　　2971.166

　　7.99

　　7.99

　　7

　　绵世股份

　　1142.52

　　1142.52

　　1263.82

　　1373.429

　　1.55

　　1.55

　　8

　　亿城股份

　　122616.8

　　122616.8

　　15252.63

　　17078.94

　　5.83

　　5.83

　　9

　　荣丰控股

　　16072.83

　　16072.83

　　4484.25

　　4484.25

　　8

　　8

　　10

　　阳 光 城

　　95175.21

　　95175.21

　　3096.28

　　14432.53

　　4.34

　　4.34

　　11

　　天保基建

　　40097.33

　　40097.33

　　9191.17

　　9848.822

　　5.11

　　5.11

　　12

　　合肥城建

　　37224.1

　　37224.1

　　5266.38

　　7257.355

　　6.81

　　6.81

　　13

　　南国置业

　　45694.33

　　45694.33

　　10620.96

　　10620.96

　　14.7

　　14.7

　　14

　　创兴置业

　　4182.34

　　4182.34

　　-148.78

　　1714.318

　　-0.5

　　-0.5

　　15

　　云南城投

　　43452.62

　　43452.62

　　10076.8

　　10076.8

　　3.54

　　3.54

　　16

　　华业地产

　　41564.78

　　46589.69

　　18220.17

　　18220.17

　　8.31

　　8.31

　　17

　　天房发展

　　77279.86

　　77279.86

　　6256.94

　　20979.55

　　1.68

　　1.68

　　18

　　九龙山

　　911.27

　　911.27

　　1897.79

　　2591.979

　　0.95

　　0.95

　　19

　　天宸股份

　　5063.24

　　5063.24

　　-4007

　　6952.872

　　-7.52

　　-7.52

　　20

　　上海新梅

　　14258.66

　　14258.66

　　3442.66

　　3442.66

　　6.33

　　6.33

　　21

　　京能置业

　　2859.65

　　2859.65

　　-2805.89

　　5815.913

　　-3.51

　　-3.51

　　22

　　世茂股份

　　106139.9

　　106139.9

　　20601.19

　　26263.81

　　3.32

　　3.32

　　三. 结论

　　通过本文的DEA有效性分析，可以得知：国家应该根据不同地区不同情况，对它们的房地产公司进行不同的宏观调控政策调整。对于较落后地区，国家应该坚持正确的引导，适当的政策倾斜，使得房产发展速度和居民的收入水平相协调，保证较落后房产公司的健康有序发展，同时要加强监控，防止出现像发达地区一样的不良情况。而对于发达地区，国家应该采用慎重的态度，对于房地产泡沫和房产公司过热现象进行冷处理，防止盲目投资，虚假炒作，严格监控房屋质量。

　　参考文献

　　[1]魏权龄，胡显佑，严颖.运筹学(第二版)【M】 .北京：中国人民大学出版社，2001

　　[2]魏权龄，评价相对有效性的DEA方法【M】. 北京：中国人民大学出版社，1998

　　[3]魏权龄，数据包络分析【M】. 北京：科学出版社，2004

　　[43]Charnes A,Cooper W W,Rhodes E.Measuring the efficiency of decision making units【J】.Eur.J.of Ops.Res.,1987,2:429-444

　　[54]谢岳来，刘洪玉.基于数据包络分析的公司资本利用有效性研究【J】. 运筹与管理

　　2004年6月第13卷第3期

　　附表1：

　　证券代码

　　股票名称

　　注册地

　　输入x1

　　输入x2

　　输出y1

　　输出y2

　　输出y3

　　000014

　　沙河股份

　　中国南山区

　　172379.74

　　22189.81

　　47099.28

　　6948.23

　　15.3

　　000024

　　招商地产

　　深圳南山区

　　4244915.67

　　305207.41

　　528737.72

　　96092.34

　　6.14

　　000042

　　深长城

　　深圳市福田区

　　634677.6

　　87142.26

　　147036.49

　　16513.56

　　8.47

　　000069

　　华侨城A

　　广东省深圳市南山区

　　1600390.18

　　133433.77

　　247590.23

　　58673.98

　　9.97

　　000540

　　中天城投

　　贵阳市

　　482710.95

　　64381.36

　　103609.38

　　32899.41

　　30.6

　　000546

　　光华控股

　　吉林省长春市

　　30490.32

　　25663.2

　　28713.94

　　1040

　　7.99

　　000609

　　绵世股份

　　北京市丰台区

　　105588.1

　　895.44

　　1142.52

　　1263.82

　　1.55

　　000616

　　亿城股份

　　辽宁省大连市中山区

　　724666.48

　　78476.85

　　122616.83

　　15252.63

　　5.83

　　000668

　　荣丰控股

　　上海市浦东新区

　　109815.85

　　6578.29

　　16072.83

　　4484.25

　　8

　　000671

　　阳 光 城

　　福建省福州

　　308267.44

　　85714.36

　　95175.21

　　3096.28

　　4.34

　　000965

　　天保基建

　　天津港保税区

　　372258.92

　　23917.39

　　40097.33

　　9191.17

　　5.11

　　002208

　　合肥城建

　　合肥市

　　192415.68

　　25302.47

　　37224.1

　　5266.38

　　6.81

　　002305

　　南国置业

　　武汉市武昌区

　　172180.27

　　29279.79

　　45694.33

　　10620.96

　　14.7

　　600193

　　创兴置业

　　上海市浦东新区

　　68231.57

　　1921.87

　　4182.34

　　-148.78

　　-0.5

　　600239

　　云南城投

　　云南省昆明市

　　931483.64

　　22952.71

　　43452.62

　　10076.8

　　3.54

　　600240

　　华业地产

　　北京市朝阳区

　　599710.39

　　24315.62

　　41564.78

　　18220.17

　　8.31

　　600322

　　天房发展

　　天津市和平区

　　986628.95

　　49832.99

　　77279.86

　　6256.94

　　1.68

　　600555

　　九龙山

　　上海市

　　278530.91

　　550.91

　　911.27

　　1897.79

　　0.95

　　600620

　　天宸股份

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