基于松弛的测度模型在数据包络分析中的发展与演变：文献的全面回顾

摘要 本文提供了在非参数数据包络分析（DEA）框架内的基于松弛的测度（SBM）模型的全面回顾。回顾显示，SBM模型的发展和修改方向多种多样。主要的修改领域包括（1）输入和输出的性质，（2）数据特异性，（3）排名决策单元的超效率，（4）在组织结构或生产过程中纳入网络，（5）分析的动态特性，以及（6）各种其他方法论方面。越来越多的复杂SBM模型出现在文献中，涉及多个方面，如输入/输出特性和数据特异性。另一个显著的趋势是，不同作者的各种方法论提案整合为统一的SBM模型。一些出版物甚至试图预测未来的效率水平并纳入大数据。尽管有众多的修改和进展，SBM模型仍缺乏强大的统计推断能力，不像具有更发达统计基础的径向模型。