【摘要】传统的数据包络分析(DEA)方法往往将所有的决策单元(DMUs)看作是同质的,评价过程中以全部的决策单元作为参考集,忽视了决策单元之间的本质差距,并且只考虑投入的数量,忽略了投入的价格因素。文章考虑DMUs的异质性,采用交叉效率的思想,提出分类交叉DEA模型,可以解决原始分类DEA无法全排序的问题,并且减弱了决策单元面临的外部环境的差异性,用投入的数量和投入的价格之积来表示投入成本以此测量DMUs的成本效率。最后以中国商业银行为例进行分析,并对所提模型的合理性和适用性进行验证。结果表明,中国24家商业银行