博弈交叉DEA模型介绍：为什么它比传统交叉效率更稳、更有说服力、更适合高质量评价 一、很多人不是不会做 DEA，而是做完以后，结果不够稳，也不够好讲 做 DEA 的人都知道，真正麻烦的往往不是“模型能不能跑出来”，而是下面这些问题： 多个 DMU 都有效率前沿时，怎么进一步区分优劣？ 传统 CCR/BCC 效率值一样时，排序依据到底是什么？ 交叉效率算出来了，但不同权重方案下结果不唯一，怎么解释？ 同一个数据集，为什么不同软件、不同求解器会给出不完全一样的排序？ 面向项目汇报、论文答辩、横向交付时，怎样证明自己的排序结果更稳、更合理？ 这类问题的核心，不在于 DEA 不能用，而在于： 传统 DEA 在“区分有效单元”和“给出稳定排序”这件事上，往往还差最后一步。 而 博弈交叉效率 DEA（DEA Game Cross-Efficiency Model） 的价值，恰恰就在这里。 它不是简单再换一个评分公式，而是把 DMU 之间的相互评价过程，提升为一个带有博弈结构的协调优化问题。 这使得结果不只是“算出来”，而是更接近： 有竞争含义 ...