王美强

（贵州大学 管理学院，贵阳 550025）

数据包络分析（data envelopment analysis，DEA）方法与其他评价方法相比，其特点是在客观、确切地评价各决策单元（decision making unit，DMU）的相对效率时给出了各DMU从非DEA有效到DEA有效的改进方案——对输入与输出进行了目标设置，然而，这样的目标设置是分别进行的，只是反映了DMU作为个体使自身成为有效的诉求;现假设考察的DMUs均同属于一个组织，如高校的各个系、某家银行的各个营业点，组织的管理者考虑在对各DMUs进行目标设置——从经济学的角度即为资源分配时，更为合理的、现实的分配应是在考虑个体需求的基础上，由决策者从组织的角度及系统的高度上进行;基于此，文献［1］利用DEA建立了中心资源分配模型，该模型在保证系统每种输出不降、同时将每个DMU投影到效率前沿面上的前提下，最小化系统的每种输入量，运算结束后完成了资源分配。但它没能证明比分别投影时各DMU耗费资源之和小（然而这是合乎情理的，没有理论证明以组织形式运作就比各自为政时节约资源）。

上述资源分配模型与以前的用于资源分配DEA模型相比（如Golany（1995）、Athanassopoulos（1995、1998）、Beasley（2003））至少有3方面的进步:模型是一个一般的模型而不是只针对某个具体的案例;模型保证了将所有DMUs投影到了效率前沿面上;模型很简洁。然而，模型仍然是沿着传统DEA模型的思想，要么输入导向要么输出导向;以输入导向为例，保持总的产出不变（与传统的DEA模型不同的是，它仅要求所有DMUs的产出之和不变，而不是每个DMU的产出都不能变），仅最小化投入之和，有时确实可以这样做，而且在算法上很简便，是单目标规划，但更多时侯投入与产出是同时调整的;此时该模型就无能为力了。……