应用DEA分析问题的一般步骤为：确定评级目的、选择决策单元、构建评价指标、数据收集、建立评价模型、模型求解与分析、效率分析及综合评价等。
　　（三）DEA应用概述
　　与其他的综合评价方法相比，DEA方法处理多输入，特别是多输出的问题的能力具有绝对优势。首先，作为一种客观的多指标决策方法，它不需要预先给出各指标的权重系数或通过事先做出的一些判断（如层次分析法要构造判断矩阵）来决定权重系数；其次，DEA属于非参数模型，不存在因参数估计对评价结果造成的误差；最后，DEA的评价结果较全面，DEA不仅能评价各决策单元是否有效，还能判断各DMU的投入规模是否适当，并且给出各DMU调整投入规模的正确方向和程度。
　　基于以上优势，DEA创立后就被广泛应用在很多领域。DEA的首次成功运用是评价为弱智儿童开设的公立学校项目。后来DEA的应用范围又扩展到军用飞机的飞行、基地维护与保养、陆军征兵、城市评价等方面。例如，2003年郑欣应用DEA模型对我国城市竞争力进行评价，2006年施金亮等基于DEA模型对我国上市公司绩效进行研究，2009年叶佩文用DEA分析法分析了我国城市轨道交通规模效率情况。
　　基于DEA的我国各省（市）零售企业规模经济型分析
　　（一）评价目标
　　零售业态的演变及发展过程显示零售企业存在明显的规模经济效应，且零售企业是具有典型多投入多产出的生产服务系统。因此，本文认为基于DEA模型的区域零售企业规模经济性研究在理论上具有较强的可行性。
　　近年来，随着零售业整体规模的快速增长，我国零售企业竞争力存在明显的地域性差异，且而规模因素是影响区域零售企业整体竞争力的重要因素。本文将应用DEA模型更全面地测度各区域零售企业相对规模经济性，并通过对比各区域零售业在规模报酬增减情况、资源配置、管理水平等方面的差异性，为实现我国零售业健康、快速发展提出相关政策建议。
　　（二）决策单元
　　DEA模型决策单元的选择方法主要包括三种，即：横向选择法、纵向选择法、及横向与纵向相结合法。横向选择法指选择同一时间的不同产出单位或部门作为DMU，目的是分析不同决策单元的相对有效性。纵向选择法指选择同一产出单位或部门作为DMU，目的是分析某一产出单位或部门的有效性的发展趋势。而横向和纵向相结合的选择方法从横向和纵向两个角度更加全面的研究MDU的有效性情况。
　　鉴于以上的评价目标及篇幅的限制，本文采用横向选择法，选择全国31个省的规模以上零售企业为决策对象。原因为：一是各区域规模以上零售企业可以在很大程度上反映各区域零售业的整体发展现状，二是31个省规模以上零售企业的相关数据可以在统计年鉴直接获取，确保了数据的准确性和客观性。
　　（三）投入、产出指标选择
　　根据微观经济学原理，任何一个企业都要有一定的投入（如资金、人才、技术等）和产出（如营业收入、利润等）。对某一区域同一类型的所有企业的投入和产出进行累加就构成了某一区域某一行业的投入和产出。根据以上研究目标和决策单元的选择，本文投入和产出指标的选择为我国不同区域规模零售企业投入和产出的累加指标。
　　根据评价指标选择的客观性、科学性、可比性等原则，并考虑到数据的可得性，本文的投入和产出指标选择为：投入指标包括法人企业（个）、资产总额（亿元）、从业人数（人），产出指标包括销售额（亿元）、营业收入（亿元）、营业利润（亿元）。具体决策单元指标见表1。
　　（四）模型求解及结果分析
　　本文使用DEAP2.1软件，选择输出导向的模型，进行数据包络分析。根据模型求解结果，从效率水平、投入冗余、产出不足三个方面对我国各省（市）的零售企业规模经济性进行分析。在本文中，效率水平分析主要是通过对纯技术效率、规模效率、及规模报酬等指标的分析，判断各省（市）的零售企业在资源配置效率高低、行业规模报酬阶段及整体运营效率等方面的差异性。投入冗余和产出不足分析主要指通过对弱DEA有效的决策单元的目标值和原始值进行对比分析，指出了各省（市）提高零售企业整体运营效率的努力方向和程度。
　　第一，效率水平分析。结果显示，2011年我国31各省（市）零售企业效率整体水平比较高（见表2）。其中，技术效率的平均值为0.847，纯技术效率的平均值为0.937，规模效率的平均值为0.904。北京、天津、上海、海南、四川和西藏六个区域的各项效率均为1，DEA有效，且规模报酬不变，构成了该时期我国各区域零售企业的生产前沿面。从规模报酬方面看，在我国31个省（市）中，有6个地区规模报酬不变，占比19%，有25个地区处于规模报酬递减，占比81%，没有地区处于规模报酬递增状态。这也说明我国零售行业处于行业周期的成熟期，此时一味地增加行业规模，不会对行业效率将会继续降低。从纯技术效率值看，我国31个省（市）的平均纯技术效率值为0.937，说明我国零售业的资源配置效率较高。其中，纯技术效率值为1的有14个区域，明显多于整体规模效率为1的6个区域，这说明造成我国各区域零售企业总体规模效率不高的原因是规模与投入、产出不匹配，而不是由于零售企业的资源配置效率较低。例如，广东省整体规模效率为0.808，规模报酬递减，为弱DEA有效，但是其纯技术效率为1，说明广东省的零售企业的资源配置是有效的，但是整体规模和投入产出的不匹配，造成了广东省零售业整体效率偏低。

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