數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（data envelopment analysis，DEA）是一種非參數(shù)生產(chǎn)分析方法，它被廣泛應(yīng)用于決策單元（ decision making units，DMUs）的績效評價。對于經(jīng)典的DEA方法，普遍認(rèn)為存在一些缺陷，如只能將被評價決策單元區(qū)分為有效單元與非有效單元，不能進(jìn)一步對決策單元進(jìn)行優(yōu)劣排序；經(jīng)典的自評體系會提高對自身評價有利的指標(biāo)權(quán)重而忽略對自身評價不利的指標(biāo)權(quán)重，從而造成評價效率值過高的問題。
　　為了解決這一問題，學(xué)者們提出使用DEA交叉效率評價方法。交叉效率方法有效結(jié)合了自評和他評體系，不但可以給所有的決策單元進(jìn)行完全排序，而且還能有效解決存在部分極端權(quán)重的問題，從而避免評價效率值過高的現(xiàn)象。但是交叉效率方法依舊存在一些不足，如交叉效率的權(quán)重仍然經(jīng)常存在很多組解的情況，從而使交叉效率值的隨意性較大，通常為了便于處理往往僅選擇一組解，導(dǎo)致大量有用信息的忽略；現(xiàn)有交叉效率方法很少考慮決策單元之間存在競爭與合作的情況，同時，決策單元很難得到有價值的信息改進(jìn)自身存在的不足，使得該方法的穩(wěn)定性和實(shí)用性受到了嚴(yán)重影響。這些不足使得評價結(jié)果不能被DMU所廣泛接受，從而降低了DEA交叉效率評價方法的實(shí)用性。
　　本書針對交叉效率方法較少考慮決策單元之間存在的決策中權(quán)重的不確定性、競爭合作、決策單元的妥協(xié)、決策的公平等情況，綜合應(yīng)用信息熵、粗糙優(yōu)勢關(guān)系、互信息、VIKOR和博弈論等多種研究工具在交叉效率的決策單元關(guān)系確定、效率分值構(gòu)造、效率分值屬性賦權(quán)、分值排序等方面展開了一系列研究。
　　本書研究成果為不確定信息及環(huán)境下的交叉效率的計(jì)算及決策單元的排序問題提供了新的研究視角和解決途徑，豐富和發(fā)展了交叉效率排序決策的理論與方法。
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