在对系统进行评价的众多模型中，DEA成为近几十年来管理科学和运筹学领域发展最快的方法之一。但DEA模型也有它不足的地方，对于评价指标的权重的处理方法的确定就是其中一个尚待解决的重大课题。目前在DEA模型中，对输入输出指标的权重进行赋值方法有很多，归纳起来可以分为两种：一种是在传统的DEA模型中，将输入输出指标的权重对评价结果的影响等同看待，即等权赋值；另外一种是根据个人偏好确定权重，即不等权赋值。虽然这些学者们对DEA模型中权重的约束方法不同，但本质上都是采用主观赋权方法。尽管这样可以解决评价指标之间不同重要性的问题，但同时也破坏了DEA的客观性。由于DEA方法之所以引起如此广泛的关注和重视主要在于它有两个显著的特点：一是具有显著的客观性；二是对多输入—多输出结构复杂系统的适应性。以牺牲DEA的客观性解决权重赋值问题得不偿失；此外主观赋权的方法适用于规范分析，不适用于实证分析，而客观赋权正好相反，因此必须找到客观赋权方法，来弥补这一缺陷。灰色关联分析是一种较好的客观赋权方法，其基本思想是根据事物或因素的时间序列曲线的相似程度来判断其关联程度的大小。若两条曲线的形状相似，则关联度越大，则权重也就越大；反之，关联度越小，则权重也就越小。因素之间关联性大小不用评判人员主观评价。因此，建立灰色关联约束锥可以使DEA在保持客观性不变的基础上对权重进行约束。建立了带有灰色关联约束锥的DEA模型。通过算例，将该模型同带有AHP约束锥的DEA模型、和不带约束锥的DEA模型进行了对比检验，检验结果表明，计算结果是可信的。相对于主观赋权法来说，客观赋权法有两点改进：1、解决了主观赋权的DEA模型不能进行实证分析的问题。2、解决实际问题时比主观赋权的DEA模型更加具有说服力。