文章中提到的“数据包络分析（Data Envelopment Analysis, DEA）”是一种非参数统计方法，用于评估一组决策单元（DMUs）之间的相对效率。在生产效率的评估中，DEA通过建立一个最佳前沿面，用以度量在给定投入和产出水平下，各个生产单元的相对效率。它特别适用于具有多个输入和输出的复杂生产过程，并能够提供各生产单元的效率比较。
文章中提到的2008年和2009年对中国36家采掘业上市公司的生产效率进行了横向和纵向的比较分析，意味着研究者使用了DEA方法来评估这些公司在不同年份的效率表现。横向比较指的是在同一时间点上，不同企业或部门之间的效率比较，而纵向比较则是指在不同时间点上，同一企业或部门的效率变化。
文章还提到，2009年宏观经济复苏升温时，采掘业上市公司的整体生产效率水平有所下降。这可能是因为在经济复苏期，企业面临更多的市场和投资机会，可能会导致对内部效率的管理有所忽视，或者是因为市场需求的变化迫使企业不得不调整生产结构和管理策略，这些调整未必都是立刻提高效率的。
文章中提到的Malmquist生产力指数是一种用于度量生产效率变化的指标，它能够分解为技术效率变化和技术进步两部分。文章指出，全要素生产力指数的下降是由于技术进步的滞后，说明在所考察的期间内，采掘业上市公司在技术创新和采用新技术方面存在不足。
通过DEA分析，研究者能够提供关于如何提升生产效率的具体建议。例如，文章建议可以通过增加研发投入，采用新技术，改善管理和操作流程来提高效率。这些措施对于提升采掘业上市公司的竞争力和可持续发展能力至关重要。
从更宏观的角度来看，采掘业对国民经济的重要性体现在它提供的能源和原材料支撑了工业生产和农业生产等关键领域。采掘业的产业链条长，对经济发展的带动作用大，因此其效率提升不仅有利于本行业发展，还对整个国民经济的健康运行具有深远影响。
文章还提到了数据包络分析法（DEA）的提出背景，这项方法最初由Charnes、Cooper和Rhodes在1978年提出，最初主要用于评价公共部门和非盈利机构的效率。如今，DEA已经成为评估上市公司生产效率的一种主流方法，被广泛应用于各行各业，包括钢铁、公路运输、农业等行业上市公司的经营效率研究。
文章中提及的研究方法和结果表明，通过科学的分析方法，可以有效地识别出行业和企业发展的不足，从而为决策者提供决策支持。这不仅有助于提升单个企业的运营水平，也有助于整个采掘业和相关行业的长远发展。通过这样的分析，可以揭示行业内部的效率问题，指明企业改进的方向，进而推动行业的整体升级与进步。
