数据包络分析(Data Envelopment Analysis)简称DEA,是用来评价具有多个输入和多个输出的决策单元之间相对有效性的数学规划方法。自Charnes等人于1978年建立了第一个DEA模型-CCR模型之后,经过学者们近30年的努力,DEA在模型,理论与应用方面取得了很大的进展与成就,逐渐成为评价相对效率的最重要方法之一。　　 传统的DEA模型将决策单元当作“黑匣子”,即仅仅考虑系统的外部特征(系统输入和系统输出),而对系统的内部结构(即子过程的存在及其关系)不加考虑。这种处理方式实质上是假设决策单元内部运行绝对有效,必然高估其系统的投入-产出效率。网络DEA模型是对传统DEA模型的扩展。到目前为止,比较有代表性的网络DEA模型有Fare模型,Kao模型和Tone模型,这些模型摒弃了“黑匣子”的思想,将系统内部的子过程考虑进DEA模型中,取得了一定的成果。但是实际上,对于一个系统来说,除了系统的结构特征之外,对系统起决定作用的还有系统内部各个子过程之间的关系。目前很少有学者讨论基于内部关系的网络DEA模型。此外,虽然目前国外已出现了一些关于网络DEA的应用研究,但是很少有人专门对网络DEA的基础理论做深入系统的研究,例如没有指出什么是网络DMU,什么是网络DEA有效等。因此,本文研究的主要目的,一是对网络DEA的基础定义做系统的分析,完善网络DEA的基础理论；二是在考虑内部生产过程的同时,将系统的管理机制考虑进网络DEA模型中,构建合理有效的网络DEA效率评估模型,使得DEA方法能够运用到复杂系统效率评估并保持评估结果的可信度。　　 本文的研究对象为包含多个子系统的网络结构生产系统(决策单元)。如果按生产系统的结构区分,可分为:单独串联结构,单独并联结构和既包含串联又包含并联的一般网络结构；如果按生产系统的管理机制区分,可分为集中管理机制生产系统(即系统内的所有子系统都受管理于同一个决策者)和分散管理机制生产系统(即系统不存在“超级”决策者)。在上述分析框架下,本文的研究内容和主要结论如下:　　 1.网络DEA基础概念研究。　　 对建立网络DEA的必要性以及网络DEA的基础定义做全面的分析。首次系统地给出了网络DMU,网络DEA模型以及网络DEA有效的定义。　　 2.单独串联结构生产系统相对效率分析。　　 本章分别建立了基于中心管理机制的网络DEA模型和基于分散管理机制的网络DEA模型。　　 Ⅰ.对于中心管理机制网络DEA模型,定理3.5和定理3.6分析了此模型与已有几种网络DEA模型以及传统DEA模型之间的关系；定理3.7和定理3.8证明了投入导向型网络DEA模型与产出导向型网络DEA模型之间的等价关系；定理3.9给出了此网络DEA模型下系统为弱DEA有效的一个必要条件。　　 Ⅱ.对于分散管理机制网络DEA模型,在投入导向型模型下,定理3.10证明了系统效率值与子系统效率值之间的关系,并给出了系统为弱DEA有效的一个必要条件；定理3.12给出了系统为弱DEA有效的一个充分条件；定理3.11研究了当中间产品为一维向量时,系统效率与子系统效率之间的关系；上述结论均基于各个子系统为规模收益不变假设。定理3.13和定理3.14给出了在各个子系统为可变规模收益情形下系统为弱DEA有效的一个充分条件；定理3.15和定理3.16分别讨论了在可变规模收益情形下和不变规模收益情形下,投入导向型网络DEA模型与产出导向型网络DEA模型效率值之间的关系。　　 3.单独并联结构生产系统相对效率分析。　　 本章对包含к个独立子系统的并联结构生产系统给出了网络DEA效率评价模型。定理4.1分析了在此网络DEA模型下,系统效率值与子系统效率值之间的关系；定理4.2给出了系统为弱DEA有效的一个充分必要条件；定理4.2从另一角度给出了系统不为弱DEA有效的一个充分必要条件。　　 4.一对二型一般网络结构生产系统相对效率分析。对于中心管理机制生产系统网络DEA模型,定理5.1证明了该网络DEA模型与Fare模型之间的等价关系；对于分散管理机制生产系统网络DEA模型,定理5.2给出了在此网络DEA模型下,系统效率值与子系统效率值之间的关系；定理5.4证明了系统为弱DEA有效的充分条件和必要条件,并推论出若系统为弱DEA有效,不一定能保证所有子系统均为弱DEA有效,但是一定存在一个从原始投入到最终产出的路径,在该路径上每个子系统均为弱DEA有效。　　 5.基于网络DEA的供应链绩效评价。　　 对于供应链的绩效评价,本章给出了基于松弛变量的网络DEA评价模型。在此模型下,定理6.1证明了在各个厂商追求自身产出最大化的同时,一定可以达到整个供应链产出的最大化；定理6.4和定理6.5给出了资源浪费现象存在的数学表达,并指出伴随着供应链由无效向有效状态的转变,资源浪费情况有可能会加深。