DEA模型权重研究：灰关联分析与非等权赋值策略

DEA模型作为一种重要的绩效评估工具，自1978年诞生以来，因其客观性和对多维度系统处理的优势，在经济管理领域得到了广泛应用。然而，传统DEA模型假设所有输入和输出指标的权重相等，这并不符合实际情况，因为不同指标在实际决策中的影响力往往存在显著差异。为了克服这一局限，学者们开始探索更为精确的权重确定方法。 许祥鹏和王俊在他们的研究中指出，当前许多关于DEA模型权重的研究主要依赖于主观评价，这种方法在信息充足的情况下效果较好，但在信息不足时却难以适用。为此，他们提出了一种新的思路，即利用灰色关联分析来确定DEA模型中的权重。灰色关联分析作为一种客观的数据处理方法，它不受数据完备性限制，能够量化指标间的相对重要性，从而构建出灰色关联约束锥，对DEA模型中的权重施加限制，解决了在信息不足情况下赋权的难题。 传统的C2WH模型和DEA/AR方法通过调整权重锥比率来反映决策者偏好，而赵勇和吴育华则分别从生产可能性集和AHP（层次分析法）的角度探讨了如何将决策者的偏好融入DEA模型。Merja Halme的研究进一步将效用理论中的价值函数引入，探讨了如何在DEA模型中合理地表达和处理权重的优先级。 这项研究对于改进DEA模型的实用性具有重要意义，它强调了在实际应用中考虑不同指标权重的重要性，并提供了基于灰色关联分析的客观权重确定方法，为在信息不对称或有限的情况下进行有效评价提供了新的工具和理论支持。这不仅提升了DEA模型的精度，也使得其在处理复杂经济问题时更具说服力和实用性。