超效率模型在决策单元区间效率值排序中的应用

"这篇论文是2011年由薛声家和王清发表在《暨南大学学报（自然科学版）》的自然科学论文，主要探讨了数据包络分析（DEA）中的决策单元区间效率值的确定和排序方法。文章基于超效率模型和交叉效率技术，并采用Hurwicz决策准则来构建排序方法。" 正文: 数据包络分析（Data Envelopment Analysis，简称DEA）是一种多输入多输出的效率评估方法，常用于评价和比较多个决策单元（DMUs）的相对效率。在DEA中，决策单元的效率值通常被分为有效性和非有效性两类。然而，区间效率值的引入为效率评估提供了更细致的层次，它允许评估效率值的不确定性或波动性。 论文首先介绍了超效率模型，这是DEA的一种扩展，旨在克服传统DEA中可能存在的非唯一最优解和效率边界不明确的问题。超效率模型通过构建一个更大的有效集，可以提供更精确的效率度量，特别是对于那些接近但不完全等于1的效率值。 交叉效率技术在此基础上进一步发挥作用，它考虑了每个决策单元作为输入和输出的同时，也作为其他所有单元的输出和输入进行评估。这种全方位的评估方式能揭示出决策单元在不同操作条件下的潜在效率，从而得到更全面的效率区间。 接着，论文引入了Hurwicz决策准则。该准则是一种处理不确定性的决策工具，允许决策者根据风险偏好设置乐观和悲观的权重，以确定决策单元的排序。在DEA的区间效率值排序中，Hurwicz准则能够帮助判断哪些决策单元在不同的假设情景下更可能保持高效。 论文通过一个具体的计算例子展示了上述方法的实际应用，这有助于读者理解并掌握如何运用超效率模型、交叉效率和Hurwicz决策准则来确定和排序决策单元的区间效率值。 总结来说，这篇论文在DEA领域提出了一个新的、实用的决策单元效率评估和排序框架，对于理解和改进复杂系统中的效率评估具有重要的理论和实践意义，特别是在存在不确定性的情况下。这一工作为DEA方法的发展和实际应用提供了有价值的参考。