超效率区间DEA模型：决策单元效率值与排序分析

"这篇论文是关于超效率区间数据包络分析(Interval Super-DEA Model)在决策单元效率评估中的应用。作者冉金花和肖国炜基于H.Azizi的区间DEA模型，提出了一种新的超效率区间DEA模型，并通过赫维茨(Hurwicz)折衷法对决策单元进行排序。该模型被应用于29所希腊公立中学的效率评估实例中，验证了其合理性。" 超效率区间DEA模型是一种在效率评价中考虑不确定性和不完全信息的工具，尤其适用于处理数据中的区间估计或不确定性。在传统的数据包络分析(Data Envelopment Analysis, DEA)中，决策单元(DMUs)的效率值通常是确定的，而在区间DEA模型中，效率值被表示为一个区间，反映了数据的不确定性。 这篇论文首先介绍了H.Azizi的区间DEA模型基础，该模型允许输入和输出数据存在不确定性，表现为区间数据。然后，作者提出了新的超效率区间DEA模型，这个模型不仅计算了决策单元的效率值，还进一步将这些值划分为不同的区间，以便更精细地评估效率水平。 超效率模型是DEA的一个扩展，它旨在识别那些不仅在传统意义上有效，而且在所有可能的效率评估中都表现出高效性的单位。通过超效率模型，可以区分“绝对”高效和“相对”高效的决策单元，这对于决策支持和性能改进策略至关重要。 接下来，论文采用了赫维茨(Hurwicz)折衷法对决策单元进行全排序。这种方法结合了乐观主义和悲观主义的观点，以处理不确定性。它通过定义一个介于0到1之间的权重来综合考虑最佳和最差情况的效率值，从而对决策单元进行排序。 论文的实证部分以希腊的29所公立中学为例，展示了新模型如何应用于实际效率评估。通过对这些学校进行效率分析，作者证明了新模型在处理不确定性时的合理性和实用性。 这篇论文的贡献在于提供了一个处理数据不确定性的DEA模型，这有助于更准确地评估和比较决策单元的效率。对于政策制定者和管理者来说，这种模型可以提供更为全面的视角，以识别和改进组织的性能。此外，通过实例分析，论文也展示了理论方法的实际应用价值。