数据包络分析(data envelopment analysis)是一种效率评价方法,经过几十年的发展,现在已经成为经济、管理、系统科学等一些领域的重要分析工具。随着专家学者对DEA理论方法的不断研究,处理不同问题的DEA模型相应的被提出,使得DEA理论进一步应用到越来越多的领域。广义DEA理论模型的提出为DEA方法的发展提供了更为广阔的空间,它将决策单元划分为样本单元和被评价单元,进而增加DEA方法运用的灵活性以及对单元数据选取的多样性。另一方面,决策单元含有负值的情况在经济社会发展评价中的问题越来越凸显,然而对决策单元含有负值的广义DEA模型的研究还存在许多问题没有解决,本文对这一问题进行了探讨。首先,通过对国内外学者提出的能够处理决策单元含有负值情况的模型进行分析,指出这些模型存在的问题及不适合在广义DEA模型(BCC模型)下进行运算的原因；其次,通过对模型的改进并重新定义新的度量方式,提出了在广义BCC模型下决策单元输入含有负值的度量方法,并给出了一个算例验证；最后,通过对我国东北、中南、西南、西北四个区域的主要粮食种植面积的变化对主要粮食产量的变化的有效性影响进行了分析,将新的模型有效的应用到了经济领域的效用评价上。