基于群決策的加權動態網絡SBM-DEA模型

范建平，張曉杰，吳美琴

山西大學 經濟與管理學院，太原 030006

1 引言

傳統的數據包絡分析方法（Data Envelopment Analysis，DEA）由Charnes和Cooper等[1]于1978年首次提出，是一個線性的非參數模型，可用來評價多投入產生多產出且同質的決策單元（DMU）的相對效率，其中每個決策單元的投入和產出都來源于系統外部。由于它無需設定生產函數和投入產出的權重值，相對其他評價方法具有一定的優勢，因此已被廣泛應用到各個領域。然而，它在評價時忽略了決策單元內部的運行過程。得到的效率評價結果不僅與實際情況不符，而且還有可能誤導評價者。

因此，Charnes和Cooper等[2]首次提出了網絡DEA模型，后又有學者在此基礎上延伸出不同結構的網絡DEA模型，比如Wang等[3]提出了兩階段加法網絡DEA模型，并通過測量中國16家主要商業銀行的效率證明了模型的可行性，Liu等[4]在此基礎上構建了基于非期望產出的兩階段網絡DEA模型，高長宏等[5]提出了基于三階段的網絡DEA模型。黃袆等[6]提出了基于鏈性的關聯網絡DEA模型，陳凱華等[7]構建了共享投入的關聯兩階段生產系統的網絡DEA效率測度與分解模型，該模型無需事先主觀設定子效率和系統效率的組合關系，而通過事后分解確立二者之間的凸線性組合關系。Kao[8]對網絡DEA模型的提出及發展進行了較為詳細的綜述。

與此同時，跨時期效率即動態效率的測量及其變化也是學者們的關注點之一。Klopp[9]首次提出窗口分析方法來評價決策單元的動態效率，F?re等[10]提出基于Malmquist指數的動態效率DEA評價方法，并把效率變化分解成技術進步和技術創新，但是它們都忽略了連續時期間的相互作用?！?br>