[福州大学 福州 350108]

引言

数据包络分析（DEA）[1]是一种能够有效处理多输入多输出问题的非参数评价方法。该方法具有非参性和客观性等优势，因此受到了大量国内外学者的关注，并在诸多领域的评价问题中得到广泛应用。传统DEA方法总是从最有利于自身的角度去评价效率值，这就可能导致决策单元“孤芳自赏”的情形。针对这一缺陷，Sexton[2]等提出交叉效率评价方法，将自评思想和互评思想融合起来评价决策单元，更加全面客观地反映了决策单元的有效性，缓解了传统DEA方法的权重体系过于极端和不现实问题[3]。

随着交叉效率理论的不断发展，许多学者开始致力于交叉效率评价策略的研究。其中,大部分学者把主要研究集中在建立二次目标以进一步限制权重的模型构建上。较为经典的是Doyle和Green[4]提出的进取型和仁慈型求解策略。面对实际决策环境下仁慈型和进取型模型的选择困境，Wang和Chin[5]提出了中立型交叉效率策略，该模型只关注决策单元自身而不考虑二次目标模型对其他决策单元的影响，即不把其余DMU视为敌人或盟友。Wu等[6]通过定义某个决策单元的最优权重对其他决策单元的满意度，以最大化满意度为目标函数构建模型并提出两个算法。在现实问题中，决策单元之间可能存在着竞争或合作关系的情形，针对该问题，Liang等[7]基于博弈论提出博弈交叉效率求解方法。李琳等[8]在Liang 等[7]所提出的非合作博弈模型的基础上，根据相关权重的偏好信息进行比较，得到权重间的“相对范围”，建立基于保证域的博弈交叉效率模型，并应用于学术期刊评价研究。……