DEA(数据包络分析)自提出以来,在理论拓展和模型应用层面都取得了丰硕的研究成果。传统DEA模型均为固定指标体系下的效率分析,然而在诸多社会经济活动中,存在着大量需要考虑指标差异化的决策单元(DMU)效率评价问题,如大学内部不同院系绩效比较,企业集团不同部门之间的效率比较以及中国东中西部不同省市的发展效率比较等。如何兼顾DMU的不同指标设置诉求,构建有效的DEA评价模型是值得深入研究的课题。因此,本文分别从两个方面对该问题进行剖析和解释:一为双集团的指标差异化问题,主要评价对象为两个集团,通过指标策略的构建,从而将双集团指标差异化问题转化成为多策略指标协同问题;二为多集团的指标差异化问题,主要评价对象为多个集团,主要是从DEA保证域和指标支持度两方面着手,从而以公平和公正的视角对多集团指标差异化问题进行研究。因此,论文主要研究内容如下:(1)研究了如何公平有效实现具有不同投入产出指标集的两个集团间决策单元DEA效率比较问题,通过设计“求同存异”的指标融合运算,形成多种指标策略,同时针对部分DMU在某一指标策略下出现某个指标值缺失的情况,提出区间值法进行估计;随后针对形成的多种效率评价结果,引进Friedman检验,从多个指标策略中提取满足一致性要求的评价结果;然后运用OWA算子,对评价结果进行集成计算,实现对双集团DEA效率的综合分析,最后通过案例演算了方法的可行性。(2)以指标的分解和聚合为切入点,提出了一种指标差异化的DEA模型构建方法,从公平和效率双视角,引入主客观权重约束,对该问题进行了深入探讨。首先基于DEA核心的公平思想,采用兼容并蓄不同DMU关于指标设置的意见,通过并集运算,构建了综合指标体系;其次,为了体现决策意图,引入AHP约束锥,对指标权重进行了主观限定,避免了DMU有效性过大问题;进一步,为了体现指标集成过程中的公平性,引入客观指标频率,构建了主客观权重双约束下的指标差异化F-DEAHP模型,最后通过案例分析,验证了模型的可行性。(3)在对不同DMU诉求的差异化指标,进行投入和产出组合分析的基础上,定义了指标支持度概念,分析了满足一定支持度条件下的指标组合策略,从而将指标差异化DEA模型转化成多个指标组合下的传统DEA模型来加以计算,进一步构建了效率-支持度曲线,通过计算不同DMU对应面积,获得其集成效率,来实现DMU之间的效率比较。最后通过案例演算,验证了方法的有效性。