DEA-SBM模型是什么? 为啥比CCR和BCC要好

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投稿：econometrics666@sina.cn

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＊以下部分由能源环境研究小组综合整理而成。

上日，能源环境研究小组引荐一份JEEM环境与资源经济学最新研究趋势和热点话题，受到学者欢迎，因此今日继续引荐能源利用效率方面的文章。

DEA，也就是数据包络分析，是一种以线性规划为基础，距离函数为方式的模型方法，里面包括CCR，BCC、SBM等若干种模型。注意这些模型实际上都是一种线性规划，前两个是径向距离函数，SBM是非径向的，一般认为SBM的求解会更加好一点。

后来，学者们在这些基础模型上不断衍生，不断加入更多的限制条件去考虑问题，就出现了超效率模型，或者说是超效率DEA模型，这是一个在DEA模型上进一步演化的模型，是一个比较广泛的概念。那么，超效率SBM模型就是将超效率和SBM模型结合起来的一种模型，它是超效率DEA模型的一种，相比一般的径向dea模型（径向BCC/CCR），也是将松弛考虑了进去，一般而言，是比较好的而一种超效率模型。

之前有推送过相关效率分析文章和书籍，如下：

1.数据包络分析DEA的程序, 前沿效率分析方法

2.随机前沿分析和包络数据分析 SFA,DEA 及Stata操作

3.随机前沿引力模型SFGM, 贸易效率的至尊宝

4.使用Stata进行随机前沿分析的经典操作指南

今天，首先引荐一份slides再次理解一下DEA相关概念和操作，然后再介绍DEA－SBM模型相关知识。21s世纪什么最重要？环保和能源问题最重要。

由于CCR和BCC模型无法衡量全部松弛变量，因此在效率评估中存在缺陷，ADD模型能够从松弛变量入手，这样可以考虑到所有非效率的来源，但是ADD模型由于其自身设置的缺陷，不能精确地衡量效率水平，从而在使用中具有很大的局限性，在这里我们引荐另一种非射线性的模型——SBM模型(slack based model)，这是一种较为完善的DEA拓展模型，可以很好地解决ADD模型存在的问题。下面继续引荐DEA-SBM模型的slides:

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