近日，温州大学数理学院林瑞跃教授团队在数据包络分析（DEA）效率评价领域取得系列重大突破，围绕超效率模型长期存在的 “不可行性” 核心痛点，构建起系统化解决方案，相关成果先后发表于国际顶级期刊《European Journal of Operational Research》（ABS 4、中国《FMS管理科学高质量期刊推荐列表》A类、中科院二区）与《Omega》（ABS 3、SSCI、FMS B类，中科院一区），标志着我校在该领域的研究迈入国际前沿行列。林瑞跃教授为第一作者兼通讯作者，温州大学为第一完成单位。

超效率 DEA 模型是效率排序、绩效评估的关键工具，广泛应用于能源环境、公共管理、交通物流等数十个领域。但在实际生产评价中，往往同时存在非期望产出（如碳排放、污染物排放）、非可控投入（如劳动力、土地资源等管理者无法自主调整的要素），且需满足弱可处置性、零联合性等现实生产约束。传统超效率模型在此框架下极易出现 “不可行”问题，导致模型无可行解、效率值无法计算，严重制约了方法在复杂现实场景中的应用，成为行业效率评价的 “卡脖子” 难题。

针对这一关键问题，林瑞跃团队历经长期研究，从理论机理、模型构建、约束优化等维度形成了完整解决方案，实现了对超效率 DEA 不可行性问题的系统性破解。

在 EJOR 发表的成果中，团队率先揭示了超效率模型不可行的核心机理：首次严格证明，即便在规模报酬不变（CRS）框架下，采用传统外生方向的超效率模型仍可能出现不可行；同时明确了导致不可行的关键数学条件，证实可变规模报酬（VRS）下，无论方向如何选择，模型都存在固有不可行性。基于此，团队创新提出内生方向超效率方向距离函数（DDF）模型，不仅实现模型 100% 可行，还通过保单位不变性设计消除量纲干扰，让效率得分更具经济学含义；进一步构建 0-1 线性规划等价模型，在 VRS 框架下最大程度保留弱可处置性约束，不破坏生产技术结构，同时实现效率来源的精准分解，清晰识别径向技术效率、非可控投入偏差等核心影响因子。

而发表于《Omega》的研究，进一步将理论体系拓展至非可控投入与非期望产出共存的复杂场景，构建起更具普适性的解决方案。团队引入偏差变量与约束调整策略，在最小化实际生产调整幅度的前提下，确保模型始终可行；创新性设计适用于正数、零值乃至负数数据的通用方向向量，突破传统模型的数据限制，大幅提升方法的应用场景覆盖度。通过多组数值算例与中国省级交通行业生态效率实证验证，新模型可实现对所有决策单元的有效评价，精准分解超效率来源，为区域生态治理、交通行业绿色转型提供了可靠的方法支撑。

两项成果形成了覆盖 CRS/VRS、外生 / 内生方向、可控 / 非可控投入的全场景方法论体系，不仅填补了超效率 DEA 领域的重要理论空白，更让模型在复杂现实生产系统中的适用性得到质的提升。这套解决方案可为能源环境效率评价、双碳目标核算、区域高质量发展评估提供核心工具，为行业绩效评估、政策制定提供精准、稳健的理论支撑，也为温州大学数理学院在运筹优化与效率评价方向的学科建设奠定了坚实基础。

文章DOI：https://doi.org/10.1016/j.ejor.2025.04.039

https://doi.org/10.1016/j.omega.2026.103562

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