博弈视角下的DMU交叉竞争DEA效率评价新法

本文主要探讨了一种创新的DEA（Data Envelopment Analysis，数据包络分析）评价方法，该方法针对传统绩效评价中的局限，即通常只关注DMU（Decision Making Units，决策制定单位）与评价者之间的合作竞争，而忽略了DMU间的非合作竞争。作者引入了博弈理论中的"交叉竞争"概念，将评价过程重新定义为两个层面：一是评价者与DMU之间的合作竞争，二是DMU之间的交叉竞争博弈。 在考虑交叉竞争的博弈环境下，DMU的绩效指标不再是一成不变，而是会根据竞争态势动态调整。为此，作者设计了一套适用于这种环境的博弈规则，并借助决策树的方法来详细阐述在考虑交叉竞争博弈的情况下，如何进行DEA评价和选择决策。传统的评价过程中的效用值改变方式——基于权重的指标交换，被转换为基于交叉竞争博弈的指标值调整，这实质上是对DEA模型的改进。 通过这种方法，作者区分了确定型、风险型和不确定型的DEA方法，并详细描述了这些情况下交叉竞争的博弈效率评价流程。从经济学的博弈论视角出发，以及管理学的决策分析框架，本文试图提供一个更为直观和贴近实际的DMU评价框架，使得评价结果更准确地反映现实情况。 最后，作者通过实例验证了提出的交叉竞争博弈效率DEA评价方法的有效性、可行性和保持有序性的特点。这种方法不仅提升了绩效评价的科学性和公正性，也为企业管理和政策制定提供了更为精细和全面的决策支持工具。这项研究对于深化对多目标、多主体决策环境下的DEA评价具有重要意义，为提高资源分配效率和优化资源配置提供了新的理论依据。