范建平，张晓杰，吴美琴

山西大学 经济与管理学院，太原 030006

1 引言

传统的数据包络分析方法（Data Envelopment Analysis，DEA）由Charnes和Cooper等[1]于1978年首次提出，是一个线性的非参数模型，可用来评价多投入产生多产出且同质的决策单元（DMU）的相对效率，其中每个决策单元的投入和产出都来源于系统外部。由于它无需设定生产函数和投入产出的权重值，相对其他评价方法具有一定的优势，因此已被广泛应用到各个领域。然而，它在评价时忽略了决策单元内部的运行过程。得到的效率评价结果不仅与实际情况不符，而且还有可能误导评价者。

因此，Charnes和Cooper等[2]首次提出了网络DEA模型，后又有学者在此基础上延伸出不同结构的网络DEA模型，比如Wang等[3]提出了两阶段加法网络DEA模型，并通过测量中国16家主要商业银行的效率证明了模型的可行性，Liu等[4]在此基础上构建了基于非期望产出的两阶段网络DEA模型，高长宏等[5]提出了基于三阶段的网络DEA模型。黄袆等[6]提出了基于链性的关联网络DEA模型，陈凯华等[7]构建了共享投入的关联两阶段生产系统的网络DEA效率测度与分解模型，该模型无需事先主观设定子效率和系统效率的组合关系，而通过事后分解确立二者之间的凸线性组合关系。Kao[8]对网络DEA模型的提出及发展进行了较为详细的综述。

与此同时，跨时期效率即动态效率的测量及其变化也是学者们的关注点之一。Klopp[9]首次提出窗口分析方法来评价决策单元的动态效率，Fӓre等[10]提出基于Malmquist指数的动态效率DEA评价方法，并把效率变化分解成技术进步和技术创新，但是它们都忽略了连续时期间的相互作用。……