1.非期望产出SBM模型

数据包络分析是一种从多投入、多产出角度计算决策单元的相对效率的方法。在1978年被提出后，经过了不断发展和改进，目前DEA模型主要分为两个大类，即径向模型和非径向模型。DEA的基本过程为将评价对象作为决策单元（DMU），确定投入和产出指标后，计算投入产出比率，根据得到数据判断决策单元是否为DEA有效，计算结果在区间内分布，处于效率前沿DMU的效率值为1。

但DEA模型多从径向角度出发对决策单元效率进行测算，未考虑投入变量的松弛问题和非期望产出问题，导致结果偏离实际。而由托恩提出的考虑非期望产出SBM模型能将松弛变量DEA模型造成的阻碍，提供了更加准确的效率测度，该模型更好的解决了效率评价中的松弛问题，并且进一步考虑了环境的投入与产出的问题。