[发明专利]基于改进SBM-DEA模型的用水效率评估方法及系统

说明书

本发明提出一种基于改进SBM‑DEA模型的用水效率评估方法及系统，解决了当前利用SBM‑DEA模型进行城市用水效率评估时，投入与产出的松弛变量被过度放大，导致评估效率与实际情况偏离的问题，首先确定待评估城市以及各城市用水的投入指标和产出指标，构建SBM‑DEA模型，然后对投入松弛变量与产出松弛变量进行控制处理，得到改进的SBM‑DEA模型，最后利用改进的SBM‑DEA模型对指标数据值进行处理，得到各城市用水效率值。改进的SBM‑DEA模型能控制松弛变量过度放大，使得水资源效率评价结果不因松弛变量过大导致效率值偏小，用水效率评价结果更合乎实际，便于指导后续城市用水效率制度的建设。

技术领域

本发明涉及城市用水效率评估的技术领域，更具体地，涉及一种基于改进SBM-DEA模型的用水效率评估方法及系统。

背景技术

近年来，随着我国国民经济的快速发展，城市化进程进入了快速发展阶段，城市是人类生产、生活的重要空间载体，水又是支撑城市经济社会发展的重要资源，城市用水的发展也显现出一系列特征。

用水效率是指在特定的范围内，水资源有效投入和初始总的水资源投入量之比，能反映一个特定系统中，水资源的使用水平。据国内外大量统计数据表明，我国城市用水结构正在发生新的变化，城市用水总量经过了快速增长期后进入了平缓发展阶段，城市人均综合用水指标虽有较大幅度下降，但仍较部分发达国家平均水平高出1倍以上，单位用水量产生的GDP仅为发达国家的1/6～1/20，供水损失率较高，节约用水的潜力很大，用水效率也有待提高，对水资源利用效率进行评价，可以分析得出各城市的生产生活中对水资源开发利用的程度以及由此带来的经济效益、环境效益和社会效益，进而对水资源进行优化配置，实现水资源的高效利用。

数据包络分析方法(Data Envelopment Analysis,DEA)是运筹学、管理科学与数理经济学交叉研究的一个新领域。它是根据多项投入指标和多项产出指标，利用线性规划的方法，对具有可比性的同类型单位进行相对有效性评价的一种数量分析方法，本质是评价单元与参考单元的比值，其中，参考单元可以是评价单元集中的某一个评价单元，也可以是由模型确定的虚拟参考单元，具有算法简单、评价过程能有效避免主观因素的优势。基于此方法，2014年2月，韩淑新,谭炳卿,焦军,等在《江淮水利科技》期刊上发明“安徽省用水效率评估研究”的文章，通过建立DEA评价模型，分析计算了安徽省近10年水资源利用效率以及各地级市的相对用水效率，便于加强用水效率制度的建设。

SBM-DEA是在DEA基础上发展而来的方法，其方法本质依然是评价单元与参考单元的比值，只是通过投入与产出松弛变量来计算评价单元的效率问题，其中，松弛变量可以理解为投入变量的投入冗余及产出变量的产出不足，也可进一步理解为评价单元的无效部分，基于SBM-DEA的方法形成的SBM-DEA模型得到了广泛应用，由于模型按照其固有优化算法，会使松弛变量尽可能大，则SBM-DEA模型在评价效率过程中存在明显的问题，即松弛变量被过度放大，而SBM-DEA模型是基于松弛变量进行的效率评估，松弛变量被过度放大，则评价单元无效部分也将被过度放大，最终导致评估效率偏离实际情况的结果发生。

发明内容

为解决当前利用SBM-DEA模型进行城市用水效率评估时，投入与产出的松弛变量被过度放大，导致评估效率与实际情况偏离的问题，本发明提出了一种基于改进SBM-DEA模型的用水效率评估方法及系统，控制松弛变量，使得用水效率评价结果更符合实际情况。

为了达到上述技术效果，本发明的技术方案如下：

一种基于改进SBM-DEA模型的用水效率评估方法，所述方法至少包括：

S1.确定待评估城市以及各城市用水的投入指标和产出指标；

S2.设定各个城市用水评价单元的个数以及每个评价单元的投入与产出的个数，将每一个评价单元作为一个决策单元；