Los modelos DEA incluyen principalmente el modelo CCR con rendimientos de escala constantes y el modelo BCC con rendimientos de escala variables. Este artículo utiliza el modelo BCC para analizar la eficiencia de la industria logística en la región central y puede calcular el valor de eficiencia, el valor objetivo de entrada y el valor de la variable de holgura de la industria logística. El modelo BCC se muestra en la fórmula (2-1).
Un método para artículos de investigación científica: método envolvente de datos (DEA)
El método envolvente de datos (DEA) apareció en la década de 1970. Es simple y fácil de implementar y puede manejar sistemas complejos de múltiples unidades. Ha atraído a un gran número de académicos a innovar basándose en este método. En 1978, el análisis envolvente de datos (DEA) fue propuesto por primera vez por tres famosos científicos de logística, Charnes, Cooper y Rhodes, y se denominó DEA "de una etapa" o tradicional [16]. Posteriormente, Fried (1999) y otros señalaron que el modelo DEA tradicional no consideraba factores ambientales, y discutieron y propusieron eliminar el impacto de los factores ambientales en la evaluación, lo que se denomina "dos etapas". Finalmente, Fried (2002) y otros consideraron el impacto de los factores ambientales y el ruido aleatorio en el objeto de evaluación, eliminando los factores ambientales y el ruido aleatorio que no fueron considerados por la DEA tradicional, analizando así con mayor precisión la ineficiencia de la gestión interna de la unidad de toma de decisiones. . Este proceso se llama "Tres Etapas". Este es el método principal, pero ahora existen otros tipos de modelos DEA, como la DEA de red. La importancia práctica de este enfoque es que al considerar explícitamente el uso de múltiples insumos (recursos) y la producción de múltiples productos (servicios), se puede utilizar para comparar la eficiencia de múltiples unidades de servicios que brindan servicios similares.