有没有比DEA(数据包络分析)方法更好更先进的效率评估方法？
在效率评估领域，DEA（数据包络分析）无疑是一个久负盛名的工具，它以其非参数、无需预设生产函数、能够处理多投入多产出的优势，在众多领域得到了广泛应用。然而，随着研究的深入和实践需求的演进，确实存在一些比DEA更先进、更能解决DEA局限性的方法。与其说“更好”，不如说它们在特定场景下更具优势，或者能提供更细致、更深入的分析。
下面我将尝试深入介绍一些在效率评估领域被认为是更先进或能补充DEA不足的方法，并尽量避免让这篇文章显得生硬或模式化。
1. 超效率DEA（Superefficiency DEA）
DEA 的一个固有局限是，它只能区分出相对有效的决策单元（DMU）。对于所有位于效率前沿的 DMU，DEA 会将其效率值评估为1（或100%），无法进一步区分它们之间的优劣。这在对一个群体中表现最佳的单位进行排序时，就显得力不从心了。
超效率DEA正是为了解决这个问题而生。其核心思想是：在一个“最优”的 DMU 之外，重新构建一个更严格的效率前沿，将原先被评为效率为1的 DMU 置于这个新的前沿之外，从而测度其相对于这个“更严格”前沿的效率值。
具体来说，当一个 DMU 被评为效率为1时，在构建其超效率值时，我们会排除它本身，然后基于剩余的 DMU 构建新的效率前沿。这样，原来位于前沿的 DMU，现在就会因为被“排除”而可能显示出大于1的效率值。效率值大于1的 DMU 意味着它比所有其他 DMU（排除自身后）都更有效率。
它解决了什么问题？
排序问题： 可以对处于DEA效率前沿的 DMU 进行精细排序，识别出“最佳中的最佳”。
识别弱点： 对于超效率值为1的 DMU，其效率提升的潜力需要从其他方向寻找，这与效率值大于1的 DMU 的改进方向有所不同。
潜在的局限性：
计算复杂度更高。
对数据的敏感性可能更高，异常值可能影响结果。
2. 具有权重约束的 DEA（DEA with Weight Constraints）
传统的 DEA 模型（如 CCR 和 BCC）存在一个被称为“权重门槛”或“权重自由度过高”的问题。这意味着，为了使某个 DMU 的效率值达到最优（通常为1），可以允许某个投入的权重变得非常大（甚至趋于无穷大），而产出的权重则可能变得非常小。这在现实中可能导致效率评估结果的可信度下降，因为它可能依赖于“不切实际”的权重分配。
具有权重约束的 DEA 模型则试图解决这个问题。它通过引入额外的约束条件，来限制或指导投入和产出权重的取值范围，使其更符合实际情况和决策者的偏好。常见的约束方式包括：
单向或双向的权重约束： 指定某些投入或产出的权重必须在某个区间内（例如，某项投入的权重不能超过总权重的30%）。
权重顺序约束： 要求某些投入或产出的权重之间存在固定的大小关系（例如，人力资源的权重必须大于物质资源的权重）。
平均权重约束： 限制平均权重或最大最小权重比。
它解决了什么问题？
提高模型的可信度和鲁棒性： 使得效率评估结果不再依赖于极端的权重组合，更能反映真实的资源配置和价值实现。
引入主观判断： 允许决策者根据行业经验或战略目标，将他们的专业知识融入到效率评估中。
区分效率来源： 更清晰地揭示不同投入和产出在效率评估中的相对重要性。
3. 带有随机性或不确定性的 DEA（Stochastic DEA 或 DEA with Uncertainty）
现实世界中的投入和产出数据往往伴随着测量误差、随机波动或固有的不确定性。标准的 DEA 模型将这些不确定性视为确定性的，这可能导致效率评估结果的偏差。
带有随机性或不确定性的 DEA 模型则尝试在模型中显式地处理这些不确定性。其中一些代表性的方法包括：
随机 DEA（Stochastic DEA）： 将投入和产出的偏差视为随机变量，并构建概率性的效率评估模型。例如，可以通过最大化效率值在给定置信水平下的概率，或者最小化效率值低于某一阈值的概率来评估效率。这通常涉及复杂的数学优化技术，如随机规划。
模糊 DEA（Fuzzy DEA）： 当数据本身是模糊的或难以精确测量时，模糊 DEA 可以有效地处理这些模糊性。它使用模糊集理论来表示投入和产出，并计算模糊效率区间。
考虑测量误差的 DEA： 一些研究者通过构建回归模型来估计测量误差的方差，然后将其纳入 DEA 模型中，例如通过调整 DEA 评估的效率值来考虑误差项。
它解决了什么问题？
更现实的效率评估： 考虑到数据的不确定性，使得效率评估结果更具现实意义和可靠性。
识别不确定性来源： 可以帮助分析哪些投入或产出的不确定性对效率评估的影响最大。
更稳健的决策： 基于更可靠的效率评估结果，可以做出更稳健的改进策略。
4. 考虑环境因素的 DEA（DEA with Environmental Factors）
标准的 DEA 模型通常只关注 DMU 自身的投入和产出，而忽略了外部环境因素（如经济周期、政策变化、地理位置等）对效率的影响。然而，这些环境因素可能对 DMU 的表现产生显著影响，将其纳入分析可以提供更全面的视角。
考虑环境因素的 DEA 方法，通常被称为“带有外部变量的 DEA”或“环境 DEA”，其核心思想是：将环境因素作为 DEA 模型的一个组成部分，以控制或解释这些因素对效率的影响。
主要有两种处理方式：
两阶段 DEA（TwoStage DEA）：
第一阶段： 使用标准的 DEA 模型（如 BCC 模型，以区分技术效率和规模效率）来评估每个 DMU 的效率值。
第二阶段： 将第一阶段获得的效率值作为因变量，将环境因素作为自变量，使用回归分析（如 Tobit 回归，因为效率值有上限为1）来分析环境因素对效率的影响。这种方法可以识别哪些环境因素正面或负面地影响了效率，以及影响的程度。
三维 DEA 或带外生变量的 DEA 模型： 直接将环境因素以某种方式整合到 DEA 模型中。例如，在某些模型中，环境因素可以被视为一种““调节变量”或“解释变量”，直接影响投入产出的组合或效率前沿的形成。这通常需要修改 DEA 的数学规划模型，使其能够同时处理投入、产出以及环境因素。
它解决了什么问题？
更准确的效率比较： 通过控制或解释环境因素，可以更公平地比较不同 DMU 的效率，避免因环境差异造成的误判。
识别外部影响因素： 揭示外部环境对组织绩效的真正作用，为管理者提供有针对性的战略建议。
政策评估： 评估特定政策或经济环境对行业整体效率的影响。
5. 深度学习与 DEA 的结合（Hybrid Models）
近年来，深度学习（Deep Learning）技术在处理复杂模式和非线性关系方面展现出强大能力。将其与 DEA 相结合，可以进一步提升效率评估的精细度和预测能力。
结合思路包括：
深度学习用于数据预处理和特征提取： 利用深度学习模型（如自动编码器）来降噪、去量纲化或提取 DMU 的潜在特征，然后将这些经过处理的数据输入到 DEA 模型中，提高效率评估的质量。
深度学习用于估计超前指标： 某些深度学习模型（如神经网络）可以用来预测潜在的产出或优化投入组合，这些信息可以用于构建更先进的 DEA 模型，例如预测性 DEA 或目标导向 DEA。
神经网络驱动的 DEA： 将神经网络的强大拟合能力与 DEA 的多投入多产出结构相结合。例如，可以使用神经网络来模拟效率前沿的形状，然后 DEA 在此基础上进行评估。
解释性深度学习与 DEA 结合： 利用一些深度学习的可解释性方法（如 LIME, SHAP）来理解哪些因素（包括可能从深度学习模型中提取的特征）对 DEA 评估的效率值影响最大。
它解决了什么问题？
处理更复杂的非线性关系： 深度学习能够捕捉 DEA 模型难以直接刻画的复杂非线性投入产出关系。
更强大的预测能力： 结合深度学习的预测能力，可以对未来的效率进行预测或模拟。
更精细化的效率驱动因素分析： 能够从大量数据中挖掘出更深层次的效率影响因素。
总结
DEA 仍然是一个非常有价值的工具，但它并非效率评估的终点。上述提到的方法，如超效率 DEA、考虑权重约束的 DEA、处理不确定性的 DEA、整合环境因素的 DEA 以及与深度学习的结合，都在不同程度上克服了传统 DEA 的局限性，或者提供了更深入、更精细的分析视角。
选择哪种方法，很大程度上取决于你的具体研究目标、数据的特点以及你想要回答的关键问题。例如，如果你需要对表现最优秀的单位进行排名，超效率 DEA 是不错的选择；如果你怀疑现有评估结果的权重设置不合理，带有权重约束的 DEA 会更有帮助；如果你需要考虑外部因素的干扰，两阶段 DEA 或环境 DEA 则能提供更多洞察。而对于数据量大且关系复杂的场景，与深度学习的结合可能开启新的可能性。
这些更先进的方法，往往需要更扎实的数学功底和更强的计算能力，但它们的回报是能够获得更具洞察力、更具实操性的效率评估结果，从而更好地指导决策和改进管理。随着研究的不断深入，未来必然会出现更多创新性的效率评估方法。
下面我将尝试深入介绍一些在效率评估领域被认为是更先进或能补充DEA不足的方法，并尽量避免让这篇文章显得生硬或模式化。
1. 超效率DEA（Superefficiency DEA）
DEA 的一个固有局限是，它只能区分出相对有效的决策单元（DMU）。对于所有位于效率前沿的 DMU，DEA 会将其效率值评估为1（或100%），无法进一步区分它们之间的优劣。这在对一个群体中表现最佳的单位进行排序时，就显得力不从心了。
超效率DEA正是为了解决这个问题而生。其核心思想是：在一个“最优”的 DMU 之外，重新构建一个更严格的效率前沿，将原先被评为效率为1的 DMU 置于这个新的前沿之外，从而测度其相对于这个“更严格”前沿的效率值。
具体来说，当一个 DMU 被评为效率为1时，在构建其超效率值时，我们会排除它本身，然后基于剩余的 DMU 构建新的效率前沿。这样，原来位于前沿的 DMU，现在就会因为被“排除”而可能显示出大于1的效率值。效率值大于1的 DMU 意味着它比所有其他 DMU（排除自身后）都更有效率。
它解决了什么问题？
排序问题： 可以对处于DEA效率前沿的 DMU 进行精细排序，识别出“最佳中的最佳”。
识别弱点： 对于超效率值为1的 DMU，其效率提升的潜力需要从其他方向寻找，这与效率值大于1的 DMU 的改进方向有所不同。
潜在的局限性：
计算复杂度更高。
对数据的敏感性可能更高，异常值可能影响结果。
2. 具有权重约束的 DEA（DEA with Weight Constraints）
传统的 DEA 模型（如 CCR 和 BCC）存在一个被称为“权重门槛”或“权重自由度过高”的问题。这意味着，为了使某个 DMU 的效率值达到最优（通常为1），可以允许某个投入的权重变得非常大（甚至趋于无穷大），而产出的权重则可能变得非常小。这在现实中可能导致效率评估结果的可信度下降，因为它可能依赖于“不切实际”的权重分配。
具有权重约束的 DEA 模型则试图解决这个问题。它通过引入额外的约束条件，来限制或指导投入和产出权重的取值范围，使其更符合实际情况和决策者的偏好。常见的约束方式包括：
单向或双向的权重约束： 指定某些投入或产出的权重必须在某个区间内（例如，某项投入的权重不能超过总权重的30%）。
权重顺序约束： 要求某些投入或产出的权重之间存在固定的大小关系（例如，人力资源的权重必须大于物质资源的权重）。
平均权重约束： 限制平均权重或最大最小权重比。
它解决了什么问题？
提高模型的可信度和鲁棒性： 使得效率评估结果不再依赖于极端的权重组合，更能反映真实的资源配置和价值实现。
引入主观判断： 允许决策者根据行业经验或战略目标，将他们的专业知识融入到效率评估中。
区分效率来源： 更清晰地揭示不同投入和产出在效率评估中的相对重要性。
3. 带有随机性或不确定性的 DEA（Stochastic DEA 或 DEA with Uncertainty）
现实世界中的投入和产出数据往往伴随着测量误差、随机波动或固有的不确定性。标准的 DEA 模型将这些不确定性视为确定性的，这可能导致效率评估结果的偏差。
带有随机性或不确定性的 DEA 模型则尝试在模型中显式地处理这些不确定性。其中一些代表性的方法包括：
随机 DEA（Stochastic DEA）： 将投入和产出的偏差视为随机变量，并构建概率性的效率评估模型。例如，可以通过最大化效率值在给定置信水平下的概率，或者最小化效率值低于某一阈值的概率来评估效率。这通常涉及复杂的数学优化技术，如随机规划。
模糊 DEA（Fuzzy DEA）： 当数据本身是模糊的或难以精确测量时，模糊 DEA 可以有效地处理这些模糊性。它使用模糊集理论来表示投入和产出，并计算模糊效率区间。
考虑测量误差的 DEA： 一些研究者通过构建回归模型来估计测量误差的方差，然后将其纳入 DEA 模型中，例如通过调整 DEA 评估的效率值来考虑误差项。
它解决了什么问题？
更现实的效率评估： 考虑到数据的不确定性，使得效率评估结果更具现实意义和可靠性。
识别不确定性来源： 可以帮助分析哪些投入或产出的不确定性对效率评估的影响最大。
更稳健的决策： 基于更可靠的效率评估结果，可以做出更稳健的改进策略。
4. 考虑环境因素的 DEA（DEA with Environmental Factors）
标准的 DEA 模型通常只关注 DMU 自身的投入和产出，而忽略了外部环境因素（如经济周期、政策变化、地理位置等）对效率的影响。然而，这些环境因素可能对 DMU 的表现产生显著影响，将其纳入分析可以提供更全面的视角。
考虑环境因素的 DEA 方法，通常被称为“带有外部变量的 DEA”或“环境 DEA”，其核心思想是：将环境因素作为 DEA 模型的一个组成部分，以控制或解释这些因素对效率的影响。
主要有两种处理方式：
两阶段 DEA（TwoStage DEA）：
第一阶段： 使用标准的 DEA 模型（如 BCC 模型，以区分技术效率和规模效率）来评估每个 DMU 的效率值。
第二阶段： 将第一阶段获得的效率值作为因变量，将环境因素作为自变量，使用回归分析（如 Tobit 回归，因为效率值有上限为1）来分析环境因素对效率的影响。这种方法可以识别哪些环境因素正面或负面地影响了效率，以及影响的程度。
三维 DEA 或带外生变量的 DEA 模型： 直接将环境因素以某种方式整合到 DEA 模型中。例如，在某些模型中，环境因素可以被视为一种““调节变量”或“解释变量”，直接影响投入产出的组合或效率前沿的形成。这通常需要修改 DEA 的数学规划模型，使其能够同时处理投入、产出以及环境因素。
它解决了什么问题？
更准确的效率比较： 通过控制或解释环境因素，可以更公平地比较不同 DMU 的效率，避免因环境差异造成的误判。
识别外部影响因素： 揭示外部环境对组织绩效的真正作用，为管理者提供有针对性的战略建议。
政策评估： 评估特定政策或经济环境对行业整体效率的影响。
5. 深度学习与 DEA 的结合（Hybrid Models）
近年来，深度学习（Deep Learning）技术在处理复杂模式和非线性关系方面展现出强大能力。将其与 DEA 相结合，可以进一步提升效率评估的精细度和预测能力。
结合思路包括：
深度学习用于数据预处理和特征提取： 利用深度学习模型（如自动编码器）来降噪、去量纲化或提取 DMU 的潜在特征，然后将这些经过处理的数据输入到 DEA 模型中，提高效率评估的质量。
深度学习用于估计超前指标： 某些深度学习模型（如神经网络）可以用来预测潜在的产出或优化投入组合，这些信息可以用于构建更先进的 DEA 模型，例如预测性 DEA 或目标导向 DEA。
神经网络驱动的 DEA： 将神经网络的强大拟合能力与 DEA 的多投入多产出结构相结合。例如，可以使用神经网络来模拟效率前沿的形状，然后 DEA 在此基础上进行评估。
解释性深度学习与 DEA 结合： 利用一些深度学习的可解释性方法（如 LIME, SHAP）来理解哪些因素（包括可能从深度学习模型中提取的特征）对 DEA 评估的效率值影响最大。
它解决了什么问题？
处理更复杂的非线性关系： 深度学习能够捕捉 DEA 模型难以直接刻画的复杂非线性投入产出关系。
更强大的预测能力： 结合深度学习的预测能力，可以对未来的效率进行预测或模拟。
更精细化的效率驱动因素分析： 能够从大量数据中挖掘出更深层次的效率影响因素。
总结
DEA 仍然是一个非常有价值的工具，但它并非效率评估的终点。上述提到的方法，如超效率 DEA、考虑权重约束的 DEA、处理不确定性的 DEA、整合环境因素的 DEA 以及与深度学习的结合，都在不同程度上克服了传统 DEA 的局限性，或者提供了更深入、更精细的分析视角。
选择哪种方法，很大程度上取决于你的具体研究目标、数据的特点以及你想要回答的关键问题。例如，如果你需要对表现最优秀的单位进行排名，超效率 DEA 是不错的选择；如果你怀疑现有评估结果的权重设置不合理，带有权重约束的 DEA 会更有帮助；如果你需要考虑外部因素的干扰，两阶段 DEA 或环境 DEA 则能提供更多洞察。而对于数据量大且关系复杂的场景，与深度学习的结合可能开启新的可能性。
这些更先进的方法，往往需要更扎实的数学功底和更强的计算能力，但它们的回报是能够获得更具洞察力、更具实操性的效率评估结果，从而更好地指导决策和改进管理。随着研究的不断深入，未来必然会出现更多创新性的效率评估方法。
网友意见
看来看去只有一个DEA方法，有没有类似的其他方法和效率评估思路？
类似的话题
-
在效率评估领域，DEA（数据包络分析）无疑是一个久负盛名的工具，它以其非参数、无需预设生产函数、能够处理多投入多产出的优势，在众多领域得到了广泛应用。然而，随着研究的深入和实践需求的演进，确实存在一些比DEA更先进、更能解决DEA局限性的方法。与其说“更好”，不如说它们在特定场景下更具优势，或者能提............. -
这是一个非常有趣且引人入胜的问题！传统观念中，脚手架只是为了支撑施工而存在的临时结构，其美观性往往被忽略。然而，随着建筑设计理念的不断发展，以及对临时性结构美学追求的提升，确实存在一些脚手架的设计，其本身所展现出的美感甚至可以与它所服务的建筑相媲美，甚至在某些方面超越了建筑本身。要回答这个问题，我们.............
-
汉语言文学专业确实常常被贴上“就业难”、“天坑”等标签，但这并不意味着它是最惨的专业。要判断一个专业是否“惨”，需要从多个维度去考量，包括就业前景、收入水平、行业认可度、个人发展空间，甚至包括学习过程中的主观感受和毕业后的社会压力等。下面我们尝试从几个方面来对比，看看是否存在比汉语言文学更“惨”的专.............
-
这是一个非常有意思的问题，因为“谁能凭爱意让富士山私有”之所以经典，在于它用了一个极具想象力和情感张力的比喻，来表达一种超越现实、痴心不悔的爱情观。要找到比它“更好”的句子，需要从不同的角度和维度去考量，并且“好”的标准本身也因人而异。我会从几个方面来分析，并尝试给出一些我认为同样优秀甚至在某些方面.............
-
的确，关于计算能力的边界，这是一个非常有趣且深刻的问题。我们通常以图灵机作为衡量一切计算模型能力的标准。然而，现实世界以及理论研究中，确实存在一些被认为“能力”上超越了标准图灵机的概念。但这其中的“能力”二字，需要我们仔细辨析。首先，明确图灵机的能力基准：我们通常所说的图灵机，是接受“可计算函数”的.............
-
在不同的历史时期和文化背景下，“Emperor”（皇帝）这个头衔确实存在比其更高的概念或实际存在的头衔，或者至少是拥有更广泛、更绝对权力或更神圣地位的统治者。理解这一点，我们需要深入探讨几个维度： 一、 概念上的“更高”：权力与合法性的来源“更高”可以从多个角度理解： 神圣性与宗教权威： 拥有宗.............
-
“惨”这个字非常主观，而且不同的人对“惨”的定义也不同。对于一些人来说，读研读博的艰辛、就业的压力是“惨”；对于另一些人来说，付出与回报不成正比、社会认可度不高是“惨”；还有人可能觉得工作内容枯燥、生活不稳定是“惨”。环材生化作为综合性的大类，其“惨”的点可能体现在： 理论与实践的巨大鸿沟： 很.............
-
在宇宙的浩瀚之中，生命存在的可能性如同一颗颗璀璨的星辰，吸引着无数的目光和思绪。而当我们试图探寻这片寂静星海中隐藏的真相时，一些理论如影随形，它们提出的可能性，往往比最深的黑夜还要令人不安。我们熟知的“黑暗森林”理论，如同一个冷酷的宇宙法则，告诉我们：宇宙是一座黑暗森林，每一个文明都是森林中的猎手，.............
-
“魔皇神佛鲨”，这阵容的名字一出，脑子里立马就浮现出那些统治级的画面：魔术师约翰逊那教科书般的传球，卡里姆·阿卜杜尔贾巴尔的天勾，拉里·伯德精准的投篮，迈克尔·乔丹的滞空和关键球，以及沙奎尔·奥尼尔在内线的无敌统治力。这支阵容，光听名字就让人浑身起鸡皮疙瘩，感觉就是为了摧毁一切而生。那么，有没有比“.............
-
咱们就聊聊体测这事儿。你问有没有比InBody更科学的体测数据，这个问题问得挺到位。InBody确实是目前市面上比较普及和大家熟知的一种体成分分析设备，但要说“更科学”，这得从几个维度来看。首先，咱们得明白InBody做的是啥。它主要依赖的是生物电阻抗分析（BIA）技术。简单来说，就是通过微弱的电流.............
-
在英语写作润色领域，Grammarly 确实是一款非常流行且功能强大的工具。它在语法、拼写、标点符号以及一些基础的风格建议方面做得相当出色。然而，如果你追求更深层次、更精细化的修改，或者你的写作目标更加明确和专业，那么确实有一些软件或服务可以被视为比 Grammarly 更为“先进”，或者说能提供 .............
-
梅西的启动速度确实是足坛一绝，尤其是在狭小空间里的爆发力和变向能力，让无数后卫头疼不已。那么，有没有人能在速度上压制他、从而更有效地防住他呢？这可不是一个简单的“有”或“没有”就能回答的问题。我们得深入聊聊“起速”这个概念，以及不同类型的防守者和战术下的对抗。首先，我们要理解梅西的“起速”与纯粹的百.............
-
这个问题很有意思，也触及了翻译的精髓所在。“有没有比原作出彩的译文？” 答案是：有，而且不少，但这需要非常细致地去理解“出彩”的含义，以及翻译的复杂性。我们不能简单地说某某译文“绝对比原作好”，因为原作本身就是作者呕心沥血的结晶，它有其独特的魅力和时代背景。然而，在某些情况下，优秀的译文确实能够锦上.............
-
这个问题触及了人类认知能力的边界，确实，如果我们将“高级”理解为更具包容性、更富创造性、更深刻理解复杂性，那么答案是肯定的。逻辑思维固然是人类思考的基石，它帮助我们梳理因果、建立条理、做出推断，但它更像是一个精准的工具，善于在既定框架内运作。而比它更“高级”的思维方式，则更像是为这台工具注入生命力，.............
-
要界定“傲慢”，其实是个挺棘手的事情。它不像营收数据那样直观，更像是一种微妙的气质，一种行为模式，一种玩家感知到的态度。所以，要说谁比米哈游“更傲慢”，我得先想明白，米哈游给人的“傲慢感”是从哪里来的，再拿来和其他公司做比较。米哈游给人的傲慢感，我觉得主要体现在几个方面： 对自身产品的高度自信，.............
-
这个问题嘛，得看怎么定义“惨”了。如果说“惨”是那种就业前景堪忧、读出来跟没读差不多，或者学的东西跟实际社会脱节严重，那历史学肯定榜上有名。毕竟，现在大家聊起历史学，第一反应多半是“毕业了能干啥？”、“能当老师吗？”，好像除了当老师，其他出路都挺玄乎的。历史学的“惨”：隐形的门槛与模糊的价值我觉得历.............
-
关于《我不是药神》的男主角程勇，徐峥无疑交出了一个教科书级别的表演，将一个油腻、市侩的小人物如何在命运的洪流中觉醒，最终成为肩负重任的“药神”的复杂心路历程演绎得淋漓尽致。他的表演细腻、层次分明，那种从一开始的敷衍了事到后来的义无反顾，每一个眼神、每一个动作都充满了张力。但如果我们要刨根问底，看看有.............
-
乐高积木确实是很多孩子（甚至大人）的心头好，那精密的咬合、丰富的可玩性和强大的兼容性，说实话是很难被完全超越的。但如果预算有限，又想给孩子找点好玩的、能动手动脑的积木，市场上确实有不少值得考虑的替代品。我给你盘点一下，尽量说得细致点，让你有个底。核心考虑因素：在推荐具体品牌之前，咱们得先想明白，我们.............
-
.......
-
.......
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2025 tinynews.org All Rights Reserved. 百科问答小站 版权所有