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第14章 数据包络分析及其生产效率评价
(浙江大学 唐启义 联系电话 0571-86971892)
生产效率评价与分析，主要目的是根据实际观测数据，使用有关的效率测度方法，并借助于有效的计算技术进行评估、决策。生产效率通常用一些前沿面的形式来描述，在过去50多年里，许多不同方法被应用在前沿面的估计上。其中两个主要的方法是数据包络分析(Data Envelopment Analysis，DEA)以及随机前沿面分析(Stochastic Frontier Analysis, SFA)。
数据包络分析(DEA)是Charnes、Coopor和Rhodes于1978年首先提出的评价生产效率的重要的非参数方法。该方法的原理主要是通过保持决策单元(Decision Making Units，DMU)的输入或者输入不变，借助于数学规划方法确定相对有效的生产前沿面，将各个决策单元投影到DEA的生产前沿面上，并通过比较决策单元偏离DEA前沿面的程度来评价它们的相对有效性。
DEA方法以相对效率概念为基础，以凸分析和线形规划为工具的一种评价方法，应用数学规划模型计算比较决策单元之间的相对效率，对评价对象做出评价，它能充分考虑对于决策单元本身最优的投入产出方案，因而能够更理想地反映评价对象自身的信息和特点；同时对于评价复杂系统的多投入多产出分析具有独到之处。适用于多输出-多输入的有效性综合评价问题，在处理多输出-多输入的有效性评价方面具有绝对优势。DEA方法并不直接对数据进行综合，因此决策单元的最优效率指标与投入指标值及产出指标值的量纲选取无关，应用DEA方法建立模型前无须对数据进行无量纲化处理。
生产效率评价的参数方法，主要有随机前沿面分析(SFA)技术。随机前沿生产函数于1977年分别由Aigner, Lovell, Schmidt, Meeusen和van den Broeck独立提出。该生产函数对包含由两个成分组成的误差进行了描述，可应用于面板数据；估计随时间变化和不变的效率；成本和产量函数等。
实际工作中，一般多应用数据包络分析方法，以计算生产效率为目的，并考虑到了成本效率和分配效率，以及应用面板数据来计算总的因素生产率(TFP)的变化、技术变化、技术效率变化和规模效率变化的指数，即由Färe et al(1994)提出的Malmquist指数。
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