判断决策单元（Decision Making Units，简称DMU）的有效性问题是数据包络分析中的一个重要问题，众多研究者多年来提出了各种判断决策单元有效性的方法，但在判断决策单元是否有效的过程中，决策单元之间的交互作用往往被忽视。鉴于此，本文在前人判断决策单元有效性的基础上充分考虑决策单元相互影响的情况，挖掘潜在有效的决策单元。本文结合数据包络分析基本的CCR模型，采用统计中的Bootstrap方法在有限的样本中进行重复抽样得到大量的样本数据，由此来绘制样本点的直方图，根据直方图法得出概率密度分布函数，考虑到决策单元之间的交互情况，应避免较强的决策单元对其他决策单元有效性的影响，通过相对熵的方法检测缺少给定较强决策单元前后概率密度分布产生的变化，由此达到识别潜在有效决策单元的目的。实证分析部分通过两个实例验证了该方法的有效性。实例一通过对15个副省级城市资源投入产出数据的效率测算分析，排除成都，西安，深圳，长春，哈尔滨和宁波6个影响力较大的城市后，潜在有效的广州得以体现出来，通过相对熵的检验发现广州对于剩余的8个城市影响力较强，说明了通过该方法找到了潜在有效的决策单元，证明了该方法的有效性；实例二对基金投资的费用、成本、风险和收益指标进行效率测算分析，同样也找到了潜在有效的基金，进一步验证了该方法的有效性。在论文完成过程中也遇到了诸多问题，如使用Bootstrap重抽样时样本的设置和选择；在相对熵的计算过程中密度函数如何估计等，通过严谨细致的理论分析和大量重复的实验验证，最终解决了论文过程中遇到的问题，有效的完成了方法的创新。