【摘 要】
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在数据包络分析（Data Envelopment Analysis,DEA）中,DEA基本模型属于自评模式,将决策单元（Decision Making Units,DMU）简化为“黑箱”,且割裂地计算DMU在各周期的效率。已有学者分别针对这三个不足,提出了交叉效率、网络DEA和多周期DEA,但是这些模型都顾此失彼,没有同时解决DEA基本模型的这三个不足;近几年,一些学者开始针对这三个不足中的某两个
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在数据包络分析（Data Envelopment Analysis,DEA）中,DEA基本模型属于自评模式,将决策单元（Decision Making Units,DMU）简化为“黑箱”,且割裂地计算DMU在各周期的效率。已有学者分别针对这三个不足,提出了交叉效率、网络DEA和多周期DEA,但是这些模型都顾此失彼,没有同时解决DEA基本模型的这三个不足;近几年,一些学者开始针对这三个不足中的某两个不足同时进行改进,提出了网络DEA交叉效率和多周期网络DEA,但是已有的网络DEA交叉效率依然存在不足且鲜有学者提出多周期DEA交叉效率;此外,未见学者针对上述三个不足同时进行改进。基于上述背景,本文进行了以下研究:（1）为了使效率评价结果具有公信力和可比性,且能够判断影响整体效率的薄弱子阶段,本文提出了网络DEA博弈交叉效率模型和算法;为了说明该模型适用于多种网络结构,本文将其应用于基本两阶段网络结构和存在共享投入的两阶段网络结构,并通过算例验证模型可行。（2）为了使效率评价结果不仅具有公信力和可比性,而且能判断DMU在各周期的效率变化趋势,本文提出多周期DEA博弈交叉效率模型,并通过算例验证模型的可行性;进一步,鉴于提出的网络DEA博弈交叉效率模型和多周期DEA博弈交叉效率模型都可行,本文针对DEA基本模型的上述三个不足提出多周期网络DEA博弈交叉效率模型,并通过算例验证模型的合理性。（3）在实证方面,参考前人文献将工业环境系统分解为生产阶段和废弃物处理阶段,并应用提出的多周期网络DEA博弈交叉效率模型评价2012-2015年中国各区域的工业环境效率,通过评价结果分析其原因,并提出提高工业环境效率的建议。
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