摘要

本文提出了基于BP神经网络的随机混合生产前沿面(BP_SHPF)模型,能够实现决策单元在不确定生产前沿面上的效率估计,并将其扩展应用到多投入多产出生产集合。利用蒙特卡洛模拟实验验证BP_SHPF模型的有效性,再利用Spearman秩相关分析验证BP_SHPF模型决策单元效率与原始DEA模型决策单元效率的相关性,并将BP_SHPF模型应用于107家农村商业银行的生产效率估计,结果表明BP_SHPF模型能够校正确定性生产前沿面并生成有效的效率排序。