数据包络分析,是一种应用非常广泛的非参数效率评价方法。评价过程中,投入越少,产出越多,表明决策单元越有效率。随着理论与应用的发展,传统DEA在评价指标具有目标值时表现乏力,往往高估决策单元的效率值。为了解决这个问题,学者Lim和Zhu在DEA框架下率先进行了目标变量的研究,并用于评价美国36所高校的效率。但是,现有的目标变量评价方法没有考虑目标值可以实现的情形；此外,现实生活中目标变量的目标值通常不唯一,存在分散的多个目标值的情形。本文从上述问题出发,在现有DEA方法中关于目标变量的研究基础上,围绕目标值的可达性,研究了层级式目标变量的DEA效率评价及其应用。本文的研究内容及成果主要有以下几个方面：第一,考虑目标值不可以达到时,在DEA理论中研究多个目标值的目标变量。首先,在生产可能集对称时,分别讨论一维、二维及多维情形下层级式目标变量的效率评价。然后在生产可能集非对称时,简要论述了效率评价的一般方法。第二,当目标值可以达到时,可达目标值在生产可能集内,考虑如何评价效率。首先,在SBM的基础上,提出了多个目标值全部可以达到的SBM-DT模型,并给出模型的计算方法。然后讨论部分目标值可以实现时,决策单元的效率评估方法,完成了对于目标可达性的全面分析。第三,考虑了层级式目标变量的效率评价法在中国教育培训市场的应用。我国培训机构大多为私人筹办,采用小班教学授课方式,现有研究表明当班级人数少于20时,学生普遍能取得较好成果。因此,当招纳的学生人数为20,40,60……时,培训机构往往有较高的效率值。基于SBM模型及本文方法的评价结果有较大差别,在具体决策时可以为决策者提供不同思路的建议,选择更加多样化。本文的研究成果拓展了DEA理论中目标变量的研究,并丰富了DEA方法在非高等教育中的应用。同时本文还充实了中国教育培训市场的研究,根据效率评价结果为培训市场的参与者提供了科学、合理的决策建议。