DEA（数据包络分析）模型的程序可以根据不同的编程语言和数据格式有所不同。以下是几种常见编程语言中DEA模型的程序示例：
1. MATLAB
在MATLAB中，可以使用`DEA`工具箱中的函数来计算DEA模型。以下是一个简单的示例代码：
```matlab
% 定义输入和输出矩阵
X = [10 5； 8 3； 6 2； 9 4； 12 6]； % 输入指标矩阵
Y = [50 100； 40 80； 30 60； 45 90； 55 110]； % 输出指标矩阵
% 标准化数据
X_norm = zscore（X）；
Y_norm = zscore（Y）；
% 求解权重向量
[m, n] = size（X_norm）；
lb = zeros（n, 1）； % 下界设置为0
options = optimset（'Display', 'off'）； % 关闭显示迭代过程
[w, fval] = fmincon（@（w） - sum（w）, ones（n, 1）, [], [], [], [], lb, [], [], options）；
% 计算各决策单元的效率得分
efficiency = zeros（m, 1）；
for i = 1:m
efficiency（i） = sum（w' * X_norm（i, :）） / sum（Y_norm（i, :））；
end
% 输出结果
disp（efficiency）；
```
2. R语言
在R语言中，可以使用`DEA`包来计算DEA模型。以下是一个简单的示例代码：
```R
安装DEA包
install.packages（"DEA"）
加载DEA包
library（DEA）
创建数据框
df <- data.frame（input1 = c（1, 2, 3）, input2 = c（4, 5, 6）, output1 = c（7, 8, 9））
计算dea模型
result <- dea（df$input, df$output, RTS="vrs"）
输出结果
print（result）
```
3. Python
在Python中，可以使用`pyDEA`库来计算DEA模型。以下是一个简单的示例代码：
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from pyDEA.core.data_processing import normalize
from pyDEA.core.models.dea_model import DEA
定义输入和输出矩阵
X = np.array（[[10, 5], [8, 3], [6, 2], [9, 4], [12, 6]]）
Y = np.array（[[50, 100], [40, 80], [30, 60], [45, 90], [55, 110]]）
标准化数据
X_norm = normalize（X）
Y_norm = normalize（Y）
定义DEA模型
dea = DEA（X_norm, Y_norm, 'vrs'）
计算效率得分
efficiency_scores = dea.efficiency_scores
输出结果
print（efficiency_scores）
```
4. Stata
在Stata中，可以使用`deap`命令来计算DEA模型。以下是一个简单的示例代码：
```stata
安装deap包
ssc install deap
定义输入和输出矩阵
input1 = c（1, 2, 3, 4, 5）
input2 = c（4, 5, 6, 7, 8）
output1 = c（7, 8, 9, 10, 11）
构造数据框
df = dataex（input1, input2, output1）
计算DEA模型
deap（df, "vrs"）
输出结果
list efficiency
```
这些示例代码展示了如何在不同的编程语言中实现DEA模型的计算。根据具体需求和数据格式，可以选择合适的编程语言和工具来编写DEA模型的程序。