群组排序数据包络分析方法

doi:10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2023.1971

摘要/Abstract

摘要：

在众多实际决策问题中，不仅关注决策单元的最高效率，同时也会关注决策单元的最高排序。为此，学者们提出了能够给出决策单元排序区间的数据包络分析方法。然而，现有的区间排序数据包络分析方法无法给出群组决策单元的联合排序策略。事实上，在复杂而激烈的市场竞争中，企业经常通过联盟策略来扩大其自身优势和弥补其劣势。鉴于此，本文提出了能够给出群组决策单元联合最高排序和最低排序的群组排序数据包络分析模型。该模型不仅为决策单元的有效联盟提供了崭新依据，同时对联盟的合作效果提供了量化依据。最终以中国18家物流企业与53家金属产品企业为例得到了具体群组排序结果。

关键词: 数据包络分析方法, 最高排序, 最低排序, 群组决策单元

Abstract:

In many practical decision-making problems， we not only focus on the best efficiency of decision-making units， but also on the best ranking of decision-making units. Therefore， scholars have proposed a data envelopment analysis method that can provide the ranking interval of decision-making units. However， existing ranking methods cannot provide a joint ranking strategy for group decision-making units. In fact， in complex and fierce market competition， companies often use alliance strategies to expand their own advantages and compensate for their disadvantages. In view of this， a group ranking data envelopment analysis model is proposed that can provide joint best and worst ranking for group decision making units. This model not only provides a new basis for the effective alliance of decision-making units， but also provides a quantitative basis for the cooperation effect of the alliance. Finally， specific group ranking results were obtained using 18 logistics companies and 53 metal product companies in China as examples.

Key words: data envelopment analysis, best ranking, worst ranking, group decision making units

中图分类号:

木仁, 郝立宁, 李安康, 张舒逸, 崔巍. 群组排序数据包络分析方法[J]. 中国管理科学, 2025, 33(7): 24-32.

Ren Mu, Lining Hao, Ankang Li, Shuyi Zhang, Wei Cui. Group Ranking Data Envelopment Analysis Model[J]. Chinese Journal of Management Science, 2025, 33(7): 24-32.

图/表 6

表1

表2

表3

表4

表5

表6

参考文献 31

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指标类型	具体指标名称
投入指标	员工数
投入指标	资产
产出指标	营业收入
	利润
	市值

决策单元	CCR效率	CCR排序	最高排序效率	最高排序	最低排序效率	最低排序	总体排序
DMU1	0.57541	9	0.57414	3	0.03575	18	9
DMU2	1.00000	1	1.00000	1	0.12388	16	4
DMU3	0.36996	17	0.29179	8	0.08848	16	18
DMU4	0.44359	12	0.38993	4	0.14955	15	10
DMU5	0.36402	18	0.35521	5	0.13138	16	17
DMU6	0.40757	14	0.40337	4	0.28782	16	13
DMU7	0.53747	10	0.38832	4	0.13388	17	10
DMU8	1.00000	7	1.00000	1	0.06506	16	8
DMU9	0.37825	16	0.31664	4	0.18370	17	15
DMU10	1.00000	1	1.00000	1	0.16332	15	2
DMU11	0.43212	13	0.37775	4	0.07396	17	13
DMU12	1.00000	1	1.00000	1	0.09764	16	4
DMU13	1.00000	1	1.00000	1	0.42699	8	1
DMU14	1.00000	1	1.00000	1	0.00267	18	7
DMU15	1.00000	1	1.00000	1	0.04813	15	2
DMU16	1.00000	1	1.00000	1	0.28820	16	4
DMU17	0.37841	15	0.32242	6	0.05762	17	16
DMU18	0.50383	11	0.22858	3	0.02634	18	12

决策群组	最高排序	最高群组排序均值		最低排序	最低群组排序均值
决策群组	WE	WE	SA	BE	BE	SA
2,7,18	18	7.00	6	3	9.67	13
10,13,16	4	2.00	2	6	10.67	13
4,10,13	18	5.33	3.33	1	8.00	9.67
4,12,13	18	10.00	3.67	3	10.00	13
3,4,12	9	5.00	6.33	11	13.67	16.33

决策群组	驱动决策单元	最高排序	最高群组排序均值	最低排序	最低群组排序均值
2,7,18	18	10	7	3	7
	2	13	7	5	12.33
	7	18	7	6	15.66
10,13,16	13	7	4.00	4	6.67
	10	4	2.00	2	4.00
	16	7	4.33	4	6.67
4,10,13	13	9	5.33	4	8.00
	10	10	3.67	2	5.33
	4	9	5.33	2	8.00
4,12,13	13	7	3.33	6	11.00
	12	7	3.33	9	11.33
	4	4	2.33	8	12.33
3,4,12	3	8	4.67	11	13.00
	12	9	5.00	13	14.00
	4	8	4.67	11	13.00

决策群组	最高排序	最高群组排序均值		最低排序	最低群组排序均值
决策群组	WE	WE	SA	BE	BE	SA
23,31,51	29	18.33	15	15	20.67	35
39,44,46	36	32.67	32.67	42	44.33	45
1,39,44	53	46.67	28	1	46.67	47
1,2,44	53	49.67	15.67	1	49.67	49.67
1,2,4	53	47.00	2.33	12	46.33	47.33