Stata:数据包络分析(DEA)

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编者按： 这是「连享会 - 效率分析专题」的前期预习资料，以便大家对 DEA 有所了解。在下一期中，介绍「各类全要素生产率 TFP 的测算方法」。

1. 数据包络分析 (DEA) 简介
2. CCR 模型
3. BCC 模型
4. DEA-Malmquist 指数模型
5. DEA 和 MPI 的 Stata 实现
- 5.1 dea 命令
- 5.2 malmq 命令
6. 结语
参考文献

1. 数据包络分析 (DEA) 简介

数据包络分析 (DEA) 是由美国著名运筹学家 A.Charnes (查恩斯) 、W.W.Cooper (库铂) 、E.Rhodes (罗兹) 于 1978 年首先提出，在相对效率评价概念基础上发展起来的一种非参数检验方法。

在 DEA 中，受评估的单位或组织被称为决策单元 (简称 DMU) 。DEA 通过选取决策单元的多项投入和产出数据，利用线性规划，以最优投入与产出作为生产前沿，构建数据包络曲线。其中，有效点会位于前沿面上，效率值标定为 1；无效点则会位于前沿面外，并被赋予一个大于 0 但小于 1 的相对的效率值指标。

DEA 模型具体又可细分为三种类型：

CCR 模型：该模型假定规模报酬不变，主要用来测量技术效率;
BCC 模型：该模型假定规模报酬可变，主要测算纯技术效率，即技术效率与规模效率的比值;
DEA-Malmquist 指数模型：该模型可以测算出决策单元 (DMUs) 的生产效率在不同时期的动态变化情况。

参考文献

Banker, R. D., A. Charnes, and W. W. Cooper. (1984) Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis. Management Science 30: 1078–1092.[PDF]
Charnes, A., W. W. Cooper, and E. Rhodes. (1978) Measuring the Efficiency of Decision Making Units. European Journal of Operational Research 2: 429–444.[PDF]
Kyong-Rock Lee, and Byung-Ihn Leem. (2011) Malmquist Productivity Analysis Index using DEA frontier in Stata. The Stata Journal.[PDF]
Yong-bae Ji, and Choonjo Lee. (2010) Data Envelopment Analysis. Stata Journal, 10(2): 267–280. [PDF]

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