引言

　　隨著2024年12月的臨近，全球各地開始流傳新的疫情是否又要卷土重來(lái)的問(wèn)題。疫情防控逐漸成為人們?nèi)粘Ｉ畹囊徊糠郑⒃谝欢ǔ潭壬嫌绊懥巳藗兊慕】?、事業(yè)甚至社會(huì)行為模式。而面對(duì)這種情況，科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)據(jù)評(píng)估和分析顯得尤為重要?；跀?shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)的技術(shù)方法已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域中，特別是在公共管理、醫(yī)療健康等行業(yè)中的應(yīng)用最為突出。本文主要介紹數(shù)據(jù)包絡(luò)線方法并結(jié)合實(shí)際案例銳意版37.978進(jìn)行分析，探討了這個(gè)方法對(duì)于研究疫情新增病例的可能以及防范策略的重要性。

關(guān)于數(shù)據(jù)包絡(luò)線分析法（DEA）

數(shù)據(jù)包絡(luò)線分析法(Data Envelopment Analysis, DEA)是1978年美國(guó)學(xué)者Charnes等人首次提出的非參數(shù)方法，主要通過(guò)線性規(guī)劃模型對(duì)多個(gè)輸入&輸出組合效率值進(jìn)行計(jì)算，用于比較決策單元（DMU）的綜合效能。它具有無(wú)需預(yù)設(shè)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)或權(quán)重因素，直接以觀測(cè)數(shù)據(jù)為條件求解最優(yōu)解的特性。后來(lái)經(jīng)過(guò)多位學(xué)者的發(fā)展演變，逐步形成了多樣的高效分析手段，廣泛應(yīng)用于多輸入多輸出的評(píng)價(jià)體系中。

DEA的主要應(yīng)用領(lǐng)域

　　1. 教育評(píng)價(jià)領(lǐng)域：運(yùn)用DEA方法對(duì)高等院校的綜合競(jìng)爭(zhēng)力、學(xué)生學(xué)業(yè)成績(jī)、專業(yè)教學(xué)效能等方面進(jìn)行評(píng)價(jià)和對(duì)比，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行改進(jìn)建議；

　　2. 水資源管理：依據(jù)DEA可以對(duì)各省區(qū)水資源系統(tǒng)的運(yùn)行效率進(jìn)行定量評(píng)價(jià)，發(fā)現(xiàn)優(yōu)化方向；

　　3. 衛(wèi)生健康：根據(jù)醫(yī)院各科室財(cái)政投入、人力資源投入及產(chǎn)出情況進(jìn)行效率分析，提出提高效益的建議；

　　4. 企業(yè)績(jī)效評(píng)估：用DEA對(duì)不同企業(yè)的生產(chǎn)效率與生產(chǎn)力水平做對(duì)比分析，并提出改進(jìn)方案；

DEA助力疫情防控分析

針對(duì)當(dāng)前出現(xiàn)的最新疫情態(tài)勢(shì)，運(yùn)用DEA方法對(duì)各國(guó)衛(wèi)生系統(tǒng)響應(yīng)能力、防控措施效果等指標(biāo)進(jìn)行量化評(píng)價(jià)與分析變得日趨必要： 1. 全球范圍內(nèi)檢測(cè)健康維護(hù)組織(HMO)各個(gè)方面的防疫效率，包括：疫苗接種普及程度、隔離政策落實(shí)情況、感染人群追蹤處理、醫(yī)療衛(wèi)生服務(wù)閉環(huán)管理等； 2. 對(duì)照參比各個(gè)國(guó)家間的抗疫對(duì)策效果，提出針對(duì)性的改進(jìn)意見。 3. 結(jié)合現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)技術(shù)手段搜集更多維度的健康信息資料，利用DEA分析工具對(duì)致病率、抗體水平等多個(gè)層面展開論證評(píng)估，總結(jié)出性價(jià)比高的各種抗疫途徑。

DEA技術(shù)的局限性與發(fā)展

　　雖然DEA憑借其靈活性被廣泛使用于各種不同的場(chǎng)景下，但作為非參數(shù)的方法仍有有一些不可避免的局限：

　　1. DEA 是一種絕對(duì)效率度量方式，并不能提供有關(guān)進(jìn)步空間（相對(duì)效率）詳細(xì)解讀的機(jī)會(huì)。

　　2. DEA 方法要求輸入輸出指標(biāo)必須滿足一定的規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)或變定成本約束要求，否則不能反映真實(shí)情況；

　　3. DEA化解多種就意味著“做一個(gè)贏家通吃的勝者”，部分而行隱有一個(gè)"輸家"(finer loser)的情景。盡管如此，數(shù)據(jù)顯示DEA有發(fā)展的潛力和趨勢(shì)，諸如偏差修正DEA、模糊DEA、三維DEA、桿杠前端制定DFA等衍生技術(shù)層出不窮地產(chǎn)生出新角度的剖析思路。這讓我們有信心認(rèn)為未來(lái)DEA將更大范圍應(yīng)用于多領(lǐng)域的深入研究分析中。

結(jié)論與展望

綜上所述，在面臨復(fù)雜多變的疫情形勢(shì)之下，采用DEA方法可以有效治理各個(gè)相關(guān)領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)、開展精細(xì)化的數(shù)據(jù)分析工作。同時(shí)這種管理工具也將帶來(lái)更多的機(jī)遇，面向未來(lái)的預(yù)測(cè)新模式、強(qiáng)化交叉學(xué)科特點(diǎn)的趨勢(shì)也越來(lái)越明顯，目前可以嘗試探索和實(shí)驗(yàn)更多的前沿科技。本文通過(guò)對(duì)相關(guān)應(yīng)用的研究進(jìn)行了論述性總結(jié)，并指出現(xiàn)階段和未來(lái)發(fā)展的一些潛在問(wèn)題提供業(yè)內(nèi)參考。