带非期望产出的SBM模型

资 源 简 介

带非期望产出的SBM模型

详 情 说 明

SBM（Slack-Based Measure）模型是数据包络分析（DEA）中一种重要的效率评价方法，它能够有效处理传统DEA模型在径向测量方面的不足。特别地，带有非期望产出的SBM模型在实际应用中具有重要意义。

非期望产出指的是在生产经营过程中不希望产生但又伴随期望产出出现的副产品，如污染物排放、废弃物等。这类产出与期望产出具有同步性，传统的DEA处理方法往往无法合理体现其对效率的影响。

该模型的核心思想是通过引入松弛变量来测量各项投入和产出的非效率部分，从而构建一个更全面的效率评价框架。在处理非期望产出时，通常采用逆向处理的方式，即将其视为需要最小化的因素。

在MATLAB实现中，关键步骤包括数据标准化处理、构建线性规划模型以及求解最优解。模型求解后会输出各决策单元的效率值，这些效率值在0到1之间分布，1表示完全有效，小于1则表示存在改进空间。

实际应用时需要注意数据的同质性假设，避免因单位不一致导致的评价偏差。同时，样本量的大小也会影响模型的稳定性，建议根据实际问题合理选择决策单元数量。

这种模型广泛应用于环境效率评估、能源效率分析等领域，特别是在需要考虑污染排放等非期望产出的情况下，能够提供更符合现实情况的效率评价结果。