隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)_第1頁
隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)_第2頁
隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)_第3頁
隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)_第4頁
隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)_第5頁
已閱讀5頁,還剩46頁未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)第1頁,共51頁,2023年,2月20日,星期日隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)1.生產(chǎn)函數(shù)概述2.隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)3.SFA與其他方法的比較4.Frontier4.1第2頁,共51頁,2023年,2月20日,星期日1.生產(chǎn)函數(shù)概述1.1發(fā)展進(jìn)程1.2常用生產(chǎn)函數(shù)的具體形式第3頁,共51頁,2023年,2月20日,星期日任何生產(chǎn)行為都是在特定的生產(chǎn)技術(shù)條件下進(jìn)行的,這種特定的生產(chǎn)技術(shù)關(guān)系決定了一個(gè)生產(chǎn)過程投入和產(chǎn)出的數(shù)量上的對(duì)應(yīng)關(guān)系,描述這種對(duì)應(yīng)關(guān)系的工具就是生產(chǎn)函數(shù)。從20世紀(jì)20年代末,美國經(jīng)濟(jì)學(xué)Cobb和Doyglas提出生產(chǎn)函數(shù)這一名詞,并用1899—1922年生產(chǎn)情況資料導(dǎo)出著名的Cobb-Doyglas生產(chǎn)函數(shù)以來,不斷有新的研究成果出現(xiàn)。使生產(chǎn)函數(shù)的研究與應(yīng)用呈現(xiàn)常盛不衰的局面。

1.1發(fā)展進(jìn)程第4頁,共51頁,2023年,2月20日,星期日生產(chǎn)函數(shù)研究的主要成果:1928年Cobb,DoyglasC-D生產(chǎn)函數(shù)1937年DylanerC-D生產(chǎn)函數(shù)的改進(jìn)1953年Shephard距離函數(shù)1957年SolowC-D生產(chǎn)函數(shù)的改進(jìn)1960年Solow體現(xiàn)型技術(shù)進(jìn)步生產(chǎn)函數(shù)1961年Arrow等兩要素CES生產(chǎn)函數(shù)第5頁,共51頁,2023年,2月20日,星期日1967年Sato二級(jí)CES生產(chǎn)函數(shù)1968年Sato,HoffmanVES生產(chǎn)函數(shù)1968年Aigner,Chy確定性前沿生產(chǎn)函數(shù)1971年Christensen,Jorgenson

超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)1971年Diewert廣義列昂惕夫生產(chǎn)函數(shù)1979年Brown,Caves,Christensen

多產(chǎn)出超越對(duì)數(shù)函數(shù)1980年Greene最大可能前沿生產(chǎn)函數(shù)第6頁,共51頁,2023年,2月20日,星期日1.2常用生產(chǎn)函數(shù)的具體形式

把生產(chǎn)函數(shù)F(X)具體化,可以得到多種常用生產(chǎn)函數(shù)的具體形式。其中較為常用的有柯布道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)(C-D生產(chǎn)函數(shù))、線性生產(chǎn)函數(shù)、列昂惕夫生產(chǎn)函數(shù)、固定替代彈性生產(chǎn)函數(shù)(CES生產(chǎn)函數(shù))和超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)(Translog生產(chǎn)函數(shù)).第7頁,共51頁,2023年,2月20日,星期日一般常見的函數(shù)形式函數(shù)類型函數(shù)式線性函數(shù)科布道格拉斯函數(shù)二次函數(shù)第8頁,共51頁,2023年,2月20日,星期日標(biāo)準(zhǔn)化二次函數(shù)超對(duì)數(shù)函數(shù)廣義列昂惕夫(Leontief)固定替代彈性函數(shù)(CES)第9頁,共51頁,2023年,2月20日,星期日2.隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)2.1相關(guān)理論知識(shí)2.2發(fā)展進(jìn)程2.3隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)2.4估計(jì)參量2.5假設(shè)檢驗(yàn)第10頁,共51頁,2023年,2月20日,星期日2.1相關(guān)理論知識(shí)1.生產(chǎn)率(Productivity):是指廠商所生產(chǎn)的產(chǎn)出與所需投入的比值。當(dāng)生產(chǎn)過程只有單投入、單產(chǎn)出的時(shí)候,計(jì)算是相當(dāng)簡(jiǎn)單的。當(dāng)投入多于一個(gè)時(shí),為了獲得生產(chǎn)率,必須將這些多投入?yún)R成一個(gè)單一的指數(shù)。當(dāng)我們提及生產(chǎn)率的時(shí)候,生產(chǎn)率就是指全要素生產(chǎn)率(TotalFactorProductivity),它是一種包括所有生產(chǎn)要素的生產(chǎn)率測(cè)量。2.技術(shù)效率(TechnicalEfficiency):首先由Farrell(1957)提出的,具體定義如下:產(chǎn)出規(guī)模不變以及市場(chǎng)價(jià)格不變的條件下,按照既定的要素投入比例,生產(chǎn)一定量產(chǎn)品所需的最小成本與實(shí)際成本的百分比。當(dāng)技術(shù)效率等于1時(shí)我們稱之為技術(shù)有效。第11頁,共51頁,2023年,2月20日,星期日3.生產(chǎn)前沿面(ProductionFrontier):表示的是對(duì)于不同水平的投入可以獲得的最大產(chǎn)出水平。也稱生產(chǎn)邊界,它可以用來定義投入和產(chǎn)出的關(guān)系。4.規(guī)模效率(ScaleEfficiency):是指資源投入規(guī)模對(duì)生產(chǎn)效能的影響,即衡量企業(yè)是否能夠得當(dāng)?shù)囊赝度氡壤?.配置效率(AllocativeEfficiency):反映了一個(gè)公司合理劃分投入成份,并合理安排對(duì)應(yīng)價(jià)格和生產(chǎn)技術(shù)的能力。第12頁,共51頁,2023年,2月20日,星期日2.2發(fā)展進(jìn)程

20世紀(jì)20年代,美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家道格拉斯(P·Douglas)與數(shù)學(xué)家柯布(C·Cobb)合作提出了生產(chǎn)函數(shù)理論,開始了生產(chǎn)率在經(jīng)濟(jì)增長中作用的定量研究。

1957年,美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家羅伯特·索洛(R·Solow)在《經(jīng)濟(jì)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)評(píng)論》上發(fā)表了《技術(shù)變化與總量生產(chǎn)函數(shù)》一文,第一次將技術(shù)進(jìn)步因素納入經(jīng)濟(jì)增長模型。在定量研究中,索洛將人均產(chǎn)出增長扣除資本集約程度增長后的未被解釋部分歸為技術(shù)進(jìn)步的結(jié)果稱其為技術(shù)進(jìn)步率,這些未被解釋的部分后來被稱為“增長余值”(或“索洛值”),也即為全要素生產(chǎn)率(TFP)的增長率。第13頁,共51頁,2023年,2月20日,星期日

1977年,Aigner,Lovell,Schmidt和Meeusen,VandenBroeck分別獨(dú)立提出了隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù),之后逐漸發(fā)展起來的隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)法則允許技術(shù)無效率的存在,并將全要素生產(chǎn)率的變化分解為生產(chǎn)可能性邊界的移動(dòng)和技術(shù)效率的變化,這種方法比傳統(tǒng)的生產(chǎn)函數(shù)法更接近于生產(chǎn)和經(jīng)濟(jì)增長的實(shí)際情況。能夠?qū)⒂绊慣FP的因素從TFP的變化率中分離出來,從而更加深入地研究經(jīng)濟(jì)增長的根源。利用隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)法,Schmidt(1980,1986)、Kumbhakar(1988,1990)、Bauer(1990)、Kalirajan(1993)、Batese和Coelli(1988,1992,1995)等對(duì)技術(shù)效率對(duì)TFP和產(chǎn)出的影響做了大量的實(shí)證研究。第14頁,共51頁,2023年,2月20日,星期日2.3隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)傳統(tǒng)的生產(chǎn)函數(shù)只反映樣本各投入因素與平均產(chǎn)出之間的關(guān)系,稱之為平均生產(chǎn)函數(shù)。測(cè)算全要素生產(chǎn)率的傳統(tǒng)方法是索洛余值法(SRA),其關(guān)鍵是假定所有生產(chǎn)者都能實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的生產(chǎn)效率,從而將產(chǎn)出增長中要素投入貢獻(xiàn)以外的部分全部歸結(jié)為技術(shù)進(jìn)步(technologicalprogress)的結(jié)果,這部分索洛剩余后來被稱為全要素生產(chǎn)率。但是1957年,Farrell在研究生產(chǎn)有效性問題時(shí)開創(chuàng)性地提出了前沿生產(chǎn)函數(shù)(FrontierProdutionFunction)的概念。對(duì)既定的投入因素進(jìn)行最佳組合,計(jì)算所能達(dá)到的最優(yōu)產(chǎn)出,類似于經(jīng)濟(jì)學(xué)中所說的“帕累托最優(yōu)”,我們稱之為前沿面。第15頁,共51頁,2023年,2月20日,星期日前沿生產(chǎn)函數(shù)(FrontierProdutionFunction)反映了在具體的技術(shù)條件和給定生產(chǎn)要素的組合下,企業(yè)各投入組合與最大產(chǎn)出量之間的函數(shù)關(guān)系。通過比較各企業(yè)實(shí)際產(chǎn)出與理想最優(yōu)產(chǎn)出之間的差距可以反映出企業(yè)的綜合效率。前沿生產(chǎn)函數(shù)的研究方法有:參數(shù)方法和非參方法。兩者都可以用來測(cè)量效率水平。參數(shù)方法沿襲了傳統(tǒng)生產(chǎn)函數(shù)的估計(jì)思想,主要運(yùn)用最小二乘法或極大似然估計(jì)法進(jìn)行計(jì)算。參數(shù)方法首先確定或自行構(gòu)造一個(gè)具體的函數(shù)形式,然后基于該函數(shù)形式對(duì)函數(shù)中各參數(shù)進(jìn)行計(jì)算。

第16頁,共51頁,2023年,2月20日,星期日

而非參數(shù)方法首先根據(jù)投入和產(chǎn)出,構(gòu)造出一個(gè)包含所有生產(chǎn)方式的最小生產(chǎn)可能性集合,其中非參數(shù)方法的有效性是指以一定的投入生產(chǎn)出最大產(chǎn)出,或以最小的投入生產(chǎn)出一定的產(chǎn)出。但非參數(shù)方法存在的最大局限是:該方法主要運(yùn)用線性規(guī)劃方法進(jìn)行計(jì)算,而不像參數(shù)方法有統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)數(shù)作為樣本擬合度和統(tǒng)計(jì)性質(zhì)的參考;另外,非參數(shù)方法對(duì)觀測(cè)數(shù)有一定的限制,有時(shí)不得不舍棄一些樣本值,這樣就影響了觀測(cè)結(jié)果的穩(wěn)定性。因此,我們?cè)谶@里選擇參數(shù)方法進(jìn)行前沿生產(chǎn)函數(shù)的計(jì)算。第17頁,共51頁,2023年,2月20日,星期日在參數(shù)型前沿生產(chǎn)函數(shù)的研究中,圍繞誤差項(xiàng)的確立,又分為隨機(jī)性和確定性兩種方法。首先,確定性前沿生產(chǎn)函數(shù)不考慮隨機(jī)因素的影響,直接采用線性規(guī)劃方法計(jì)算前沿面,確定性前沿生產(chǎn)函數(shù)把影響最優(yōu)產(chǎn)出和平均產(chǎn)出的全部誤差統(tǒng)歸入單側(cè)的一個(gè)誤差項(xiàng)中,并將其稱為生產(chǎn)非效率。第18頁,共51頁,2023年,2月20日,星期日確定性前沿生產(chǎn)函數(shù)模型如下:

其中u大于等于0,因而exp(-u)介于0和之間,反映了生產(chǎn)函數(shù)的非效率程度,也就是實(shí)際產(chǎn)出與最大產(chǎn)出的距離。在確定了生產(chǎn)函數(shù)的具體形式后,可以計(jì)算或估計(jì)其參數(shù)。

第19頁,共51頁,2023年,2月20日,星期日隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)(StochasticFrontierProductionFunction)在確定性生產(chǎn)函數(shù)的基礎(chǔ)上提出了具有復(fù)合擾動(dòng)項(xiàng)的隨機(jī)邊界模型。其主要思想為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)ε應(yīng)由v和u組成,其中v是隨機(jī)誤差項(xiàng),是企業(yè)不能控制的影響因素,具有隨機(jī)性,用以計(jì)算系統(tǒng)非效率;u是技術(shù)損失誤差項(xiàng),是企業(yè)可以控制的影響因素,可用來計(jì)算技術(shù)非效率。很明顯,參數(shù)型隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)體現(xiàn)了樣本的統(tǒng)計(jì)特性,也反映了樣本計(jì)算的真實(shí)性。第20頁,共51頁,2023年,2月20日,星期日

Aigner,Lovell和Schmidt(1977)以及Meeusen和Broeck(1977)都分別提出了如下形式的隨機(jī)前沿面生產(chǎn)函數(shù):

(1)

式中,代表第i家公司的產(chǎn)出;是包含投入對(duì)數(shù)的K*1向量;β是待估參數(shù)的列向量;是與技術(shù)無效率相關(guān)的非負(fù)隨機(jī)變量;為觀測(cè)誤差及其他隨機(jī)因素第21頁,共51頁,2023年,2月20日,星期日由式(1)確定的模式被稱為隨機(jī)前面生產(chǎn)函數(shù),產(chǎn)出值的上界是隨機(jī)變量。隨機(jī)誤差可以是正值也可以是負(fù)值,因此隨機(jī)前沿面的產(chǎn)出對(duì)于前沿面模型的確定部分是有偏差的。隨機(jī)前沿面模型的這些重要特點(diǎn)可以通過圖示說明。為了方便說明,首先要限定只有唯一的投入獲得產(chǎn)出。在這個(gè)前提下的科布·道格拉斯隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)如下第22頁,共51頁,2023年,2月20日,星期日或或

確定部分噪聲無效率第23頁,共51頁,2023年,2月20日,星期日?qǐng)D1表示的就是這樣一個(gè)前沿生產(chǎn)函數(shù),其中表示了兩個(gè)公司A和B的投入和產(chǎn)出,同時(shí)也圖示了隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型的確定成分,由此來反映其規(guī)模報(bào)酬遞減的特性。橫軸表示投入,縱軸表示產(chǎn)出值。公司A在投入水平的下得到產(chǎn)出。而公司B在投入水平下得到產(chǎn)出。如果沒有技術(shù)無效率效應(yīng)(例如如果和都等于0),則A和B兩個(gè)公司的前沿生產(chǎn)函數(shù)產(chǎn)出分別為:第24頁,共51頁,2023年,2月20日,星期日?qǐng)D1隨機(jī)生產(chǎn)前沿面噪聲影響無效率影響噪聲影響無效率影響0YX確定性前沿面XAXB第25頁,共51頁,2023年,2月20日,星期日從圖1中可以很清楚的看到,公司A前沿面產(chǎn)出在生產(chǎn)前沿面的確定值的上方,這是因?yàn)樵肼曅?yīng)為正值,而公司B的前沿面產(chǎn)出在生產(chǎn)前沿面得確定值的下方,因?yàn)樵肼曅?yīng)為負(fù)值。同樣可以看到,公司A的觀測(cè)產(chǎn)出在前沿面得確定值的下方,這是因?yàn)樵肼曅?yīng)和技術(shù)無效率效應(yīng)的總和為負(fù)值。第26頁,共51頁,2023年,2月20日,星期日這個(gè)前沿面模型的特點(diǎn)可以推廣到公司具有多個(gè)投入的情形。特別是(未觀測(cè)的)前沿面產(chǎn)出均勻分布在前沿面確定部分的上方和下方。技術(shù)效率可以用計(jì)算觀測(cè)產(chǎn)出與相應(yīng)的隨機(jī)前沿面產(chǎn)出的比值:按照這種方法的技術(shù)效率取值為0~1.很明顯可以看出,技術(shù)效率預(yù)測(cè)的第一步是估計(jì)隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)的參數(shù)。第27頁,共51頁,2023年,2月20日,星期日2.4估計(jì)參量通常假設(shè)每個(gè)與互相獨(dú)立分布,并且這兩種誤差與中的解釋變量是不相關(guān)的。此外:(期望為0)(同方差)(不相關(guān))(c為常數(shù),同方差)(不相關(guān))第28頁,共51頁,2023年,2月20日,星期日

基于這些假設(shè),可以使用最大似然法(ML)或者修正的普通最小二乘法(COLS)估計(jì)參數(shù)和隨機(jī)變量,進(jìn)而得到技術(shù)效率,由于最大似然估計(jì)量具有很大令人滿意的大樣本特征(例如漸進(jìn)性),它通常要優(yōu)于其他估計(jì),如COLS。第29頁,共51頁,2023年,2月20日,星期日1.正態(tài)——半正態(tài)模型的ML估計(jì)

Aigner、Lovell和Schmidt(1977)基于以下假設(shè)得到了最大似然估計(jì):(1)(2)式1表明是獨(dú)立同分布(independentlyandidenticallydistributed)的正態(tài)隨機(jī)變量,服從期望為0,方差為。式2表明是獨(dú)立同分布的半正態(tài)隨機(jī)變量,服從參數(shù)為。第30頁,共51頁,2023年,2月20日,星期日其中令且。如果,則不會(huì)有技術(shù)無效率效應(yīng),并且所有與前沿面的偏差都是由噪聲造成的。利用這種參數(shù)定義法,對(duì)數(shù)似然函數(shù)為式中,是復(fù)合誤差;是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布變量在x評(píng)價(jià)的累積分布函數(shù)。最后對(duì)似然函數(shù)求最大值,通常要對(duì)未知參量求一階倒數(shù),然后把它們?cè)O(shè)定為0。第31頁,共51頁,2023年,2月20日,星期日但是在上式的條件下,由于這些一階條件是高度非線性的,并且不能得出β,σ和λ的解析解。因此必須利用逐步迭代最優(yōu)化的方法來求似然函數(shù)的最大值。這一過程包括為未知參量選取起始值和系統(tǒng)地修正它們,直到給出參數(shù),,的ML估計(jì)以及技術(shù)效率的估計(jì)。詳細(xì)過程如下第32頁,共51頁,2023年,2月20日,星期日2.其他模型利用以下形式來替代式(2)中的半正態(tài)假設(shè)也很常見:(截?cái)嗟恼龖B(tài)分布)(期望為λ的指數(shù)分布)(期望為λ,自由度為m的伽馬分布)截?cái)嗟恼龖B(tài)分布前沿面模型是Stevenson(1980)提出的,而伽馬分布是Greene(1990)提出的。這些模型同樣需要逐步最優(yōu)化來求最大值。

第33頁,共51頁,2023年,2月20日,星期日2.5假設(shè)檢驗(yàn)在建立模型過程中,要對(duì)模型參數(shù)以及模型的各種假定條件作檢驗(yàn)和判斷,常用的檢驗(yàn)方法主要有:t檢驗(yàn)、F檢驗(yàn)、Wald檢驗(yàn)、似然比(LR)檢驗(yàn)、拉格朗日乘子(LM)檢驗(yàn)等。t檢驗(yàn):

如果誤差服從正態(tài)分布,或者當(dāng)樣本容量很大時(shí),能夠使用t檢測(cè)來對(duì)單一的系數(shù)進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)。令是向量β的第k個(gè)分量,c是一個(gè)已知常數(shù)。第34頁,共51頁,2023年,2月20日,星期日對(duì)于原假設(shè)與備選假設(shè)使用如下檢測(cè)統(tǒng)計(jì)進(jìn)行檢驗(yàn):式中,是的估計(jì)值;是標(biāo)準(zhǔn)差的估計(jì)。因此,如果檢測(cè)統(tǒng)計(jì)的絕對(duì)值大于臨界值時(shí),在顯著性為α×100%下舍棄;如果備選假設(shè)是,當(dāng)t統(tǒng)計(jì)量的值小于時(shí)則舍棄;如果備選假設(shè)是,當(dāng)t統(tǒng)計(jì)量的值大于時(shí)則舍棄。

第35頁,共51頁,2023年,2月20日,星期日

3.SFA與其他方法的比較

生產(chǎn)率和效率的度量一般使用DEA和SFA(StochasticFrontierAnalysis)方法(指數(shù)方法一般需要價(jià)格數(shù)據(jù),其度量結(jié)果不僅與生產(chǎn)經(jīng)營有關(guān),還與外部市場(chǎng)環(huán)境有關(guān))。對(duì)度量結(jié)果,還需分析原始數(shù)據(jù)誤差、環(huán)境因素、管理決策效率、長期最優(yōu)化、以利企業(yè)找出差距,增強(qiáng)其核心競(jìng)爭(zhēng)力。以下表格是對(duì)指數(shù)方法、DEA、SFA三種方法的比較:第36頁,共51頁,2023年,2月20日,星期日方法性質(zhì)指數(shù)方法DEASFA是否為參數(shù)方法非參數(shù)方法非參數(shù)方法參數(shù)方法是否考慮隨機(jī)影響否否是關(guān)于公司效率假設(shè)不存在無效率存在無效率存在無效率行為假設(shè)成本最小收益最大無(考慮配置效率時(shí)除外)無可計(jì)算哪些方面TFP的變化技術(shù)效率、規(guī)模效率、配置效率技術(shù)效率、規(guī)模效率、配置效率、技術(shù)進(jìn)步、TFP的變化所需要變量投入產(chǎn)出的數(shù)量和價(jià)格投入產(chǎn)出的數(shù)量投入產(chǎn)出的數(shù)量所需要數(shù)據(jù)時(shí)間序列、截面數(shù)據(jù)、面板數(shù)據(jù)截面數(shù)據(jù)面板數(shù)據(jù)截面數(shù)據(jù)面板數(shù)據(jù)第37頁,共51頁,2023年,2月20日,星期日SFA與DEA的比較

DEA方法數(shù)值計(jì)算簡(jiǎn)單,并且當(dāng)不知道投入與產(chǎn)出的代數(shù)關(guān)系時(shí),DEA方法依然能夠應(yīng)用(也就是說,無論產(chǎn)出與投入的關(guān)系時(shí)線性關(guān)系,二次關(guān)系,指數(shù)關(guān)系或者其他的函數(shù)關(guān)系,都能夠估計(jì)前沿面)。當(dāng)假設(shè)投入和產(chǎn)出具有一定的函數(shù)關(guān)系時(shí),前沿面估計(jì)可以采用隨機(jī)前沿分析(SFA),當(dāng)函數(shù)形式確定了,需要進(jìn)一步使用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法確定函數(shù)的參量,這使得SFA比DEA需要更多的計(jì)算。然而,SFA具有兩個(gè)明顯的優(yōu)勢(shì)使得額外的計(jì)算負(fù)擔(dān)也是值得的。第38頁,共51頁,2023年,2月20日,星期日第一:SFA方法具有統(tǒng)計(jì)特性,可以對(duì)模型中參數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)(t檢驗(yàn)),還可以對(duì)模型本身進(jìn)行檢驗(yàn)(LR檢驗(yàn));而DEA方法不具有這一統(tǒng)計(jì)特性;第二:SFA方法可以建立隨機(jī)前沿模型,使得前沿面本身是隨機(jī)的,這對(duì)于跨時(shí)期的面板數(shù)據(jù)研究而言,其結(jié)論更加接近于現(xiàn)實(shí)。而DEA方法的前沿面是固定的,忽略了樣本之間的差異性,沒能考慮統(tǒng)計(jì)噪聲(例如從生產(chǎn)模型中忽略了相關(guān)變量所帶來的結(jié)果)使得研究結(jié)論不及SFA方法更加接近現(xiàn)實(shí)。第39頁,共51頁,2023年,2月20日,星期日但是SFA參數(shù)方法往往只處理單輸出的情況,而對(duì)于多輸入多輸出的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)處理起來則十分復(fù)雜,對(duì)于無效單元,參數(shù)方法僅僅能說明無效程度即效率大小,而DEA在這點(diǎn)比它具有優(yōu)越性。第40頁,共51頁,2023年,2月20日,星期日4.Frontier4.1

FRONTIER是一個(gè)最簡(jiǎn)單常用的隨機(jī)前沿分析估計(jì)的計(jì)算機(jī)程序包(Coelli,1996a)FRONTIER計(jì)算機(jī)程序與DEAP計(jì)算機(jī)程序的構(gòu)造非常相似。它提供了大量隨機(jī)前沿面和成本函數(shù)的最大似然估計(jì)。考慮的隨機(jī)前沿面模型可以適應(yīng)面板數(shù)據(jù),并假定公司的效應(yīng)為截?cái)嗾龖B(tài)隨機(jī)變量分布。程序也可以適用于橫截面數(shù)據(jù)和面板數(shù)據(jù),時(shí)變無效率和時(shí)不變無效率效應(yīng),成本函數(shù)和生產(chǎn)函數(shù),半正態(tài)分布和截?cái)嗾龖B(tài)分布,以及以對(duì)數(shù)或原單位的相關(guān)變量的函數(shù)形式。第41頁,共51頁,2023年,2月20日,星期日Frontier4.1簡(jiǎn)介

程序解包后,最主要的是4個(gè)文件:Front41.exe,Front41.000,Front41.for,Front41.eer。這是程序運(yùn)行所必須的。程序還附帶了有一個(gè)例子,原數(shù)據(jù)文件是Eg1.xls。Front41進(jìn)行一次運(yùn)算需要有數(shù)據(jù)文件、命令文件和輸出文件,當(dāng)然,輸出文件是程序自動(dòng)生成的。但我們必須在程序文件中指定輸出文件名?,F(xiàn)在我們首先介紹一下數(shù)據(jù)文件。用記事本打開EG1-dta.txt,會(huì)發(fā)現(xiàn)這是一個(gè)純文本文件。數(shù)據(jù)文件的格式必須是3+k[+p]列,并且是按照以下順序

第42頁,共51頁,2023年,2月20日,星期日

1)評(píng)價(jià)體系的序號(hào)iDMU

(1-N)

2)期數(shù)t(1-T)

3)因變量

4)自變量

……

3+k)

[3+k+1)

……

3+k+p)注:z只在假定模型中服從,(其中,是影響公司效率的p×1的向量。是被估計(jì)的1×p的參數(shù)向量)時(shí)使用。第43頁,共51頁,2023年,2月20日,星期日對(duì)于N個(gè)評(píng)價(jià)體系中,每一個(gè)必須有一條記錄,對(duì)于第1期和第T期,至少要有一條記錄。如果您用的是單一的橫截面數(shù)據(jù),那么這一列(即第二列)全賦值為1。

數(shù)據(jù)文件中不能包含變量名,但是您可以從excel中直接復(fù)制過去,得到帶tab制表符的數(shù)據(jù)。命令文件:

程序有兩種方式接受命令,在運(yùn)行程序后會(huì)讓你首先選擇。如果選t,即直接輸入命令,選f則是從命令文件中讀取,程序會(huì)提示您指定程序文件名。通常我們選擇從文件讀取,方便我們修改程序。

我們可以參照示例進(jìn)行修改第44頁,共51頁,2023年,2月20日,星期日第一行:模型的選擇1=ERRORCOMPONENTSMODEL,2=TEEFFECTSMODEL

第二行:數(shù)據(jù)文件名

第三行:輸出文件名

第四行:選擇生產(chǎn)模型

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論