DEA有效决策单元新判断法与排序准则

本文主要探讨了数据包络分析（Data Envelopment Analysis, DEA）中的关键问题，即有效决策单元（Decision-Making Units, DMUs）的判断与排序。首先，作者回顾了DEA相对效率指数的表达形式，强调了它在衡量不同投入产出关系中的核心作用。然而，传统的DEA模型在处理投入和产出的不完全匹配（如松驰量）时存在局限性，论文针对这一问题提出了新的处理方法。 作者构建了一个数学规划模型，这个模型不再依赖于经典的非阿奇曼无限数量的ε值来识别高效DMUs。这种创新的模型设计使得对决策单元的有效性判断更为精确，避免了传统方法可能带来的误差。通过引入平均横切效率这一概念，文章提出了一种全新的有效DMU排序策略。这种方法不仅考虑了DMUs的相对效率，还考虑到它们在生产前沿上的位置，从而提供了更全面的评价体系。 DEA的有效性是衡量一个决策单元在给定条件下是否最优的关键指标，而本文的工作对于实际应用中的资源配置、绩效评估以及政策制定具有重要的指导意义。在当今的经济环境中，随着大数据和复杂系统的发展，准确、高效地识别和排序DEA有效DMUs的能力显得尤为重要，因为这直接影响到企业的竞争力、政府的政策导向和社会资源的优化配置。 总结来说，这篇论文的核心贡献在于提供了一种新的DEA有效决策单元判断和排序方法，它不仅改进了DEA模型的处理能力，而且为提高效率分析的实用性和准确性提供了新的工具。这对于推动理论研究和实际操作的结合，特别是在多输入多输出决策单元效率评估领域，无疑是一项重要的进展。