如何用DEAP进行全要素生产率分析

全要素生产率测算方法

全要素生产率测算方法
全要素生产率（Total Factor Productivity，TFP）是衡量企业或国家生产效率的指标，它考虑了所有生产要素对产出的贡献。

测算全要素生产率的方法有以下几种：
1. 拉斯特生产函数法：该方法利用拉斯特生产函数来衡量生产要素（资本、劳动、土地等）对产出的贡献。

通过对生产函数进行经验拟合，得到生产函数参数，进而计算全要素生产率。

2. DEA法：数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）是一种非参数方法，它利用线性规划模型来评估相对效率。

该方法通过比较不同企业或行业的生产效率，来计算全要素生产率。

3. Malmquist指数法：该方法基于数据包络分析，通过比较不同企业或行业的生产效率变化，来计算全要素生产率。

该方法可以分解出技术效率、技术进步率和规模效率等因素对全要素生产率的影响。

4. Solow残差法：该方法基于Solow模型，通过对生产函数的变量进行回归，来计算全要素生产率。

该方法可以分解出资本、劳动、技术等因素对全要素生产率的影响。

以上四种方法都是比较常用的全要素生产率测算方法，它们都有自己的优点和适用范围。

选择合适的方法需要根据具体情况进行考虑。

基于DEA的产业全要素生产率研究

基于DEA的产业全要素生产率研究作者：年炜来源：《青年与社会》2015年第01期【摘要】文章使用数据包络分析（DEA）方法下的Malmquist指数法对北京市三次产业及第三产业各行业的全要素生产率进行了分解和测算。

测算结果表明，第二产业应不断提高科技水平，保证技术进步的持续性;第一、三产业则应通过改善管理质量控制从业人员数量来提高规模效率，才能保证全要素生产率的进一步提高。

同时，测算结果还表明个别垄断性行业的全要素生产率偏低，在未来可能会影响整体经济质量的提高，值得警惕。

【关键词】产业;全要素生产率;Malmquist指数一个地区的经济增长主要源于两方面因素：一是增加资本与劳动力等要素投入，二是通过技术与管理的创新提高生产效率。

新古典经济学认为，由增加投入推动的增长因要素因边际生产力递减而难以持续，只有依靠效率提升的增长才是可持续的。

效率在经济活动中是将各种投入转化为产出的有效程度，生产率是总产出和各种资源要素总投入之间的比值。

如只有一种投入，可称为资本生产率、劳动生产率等，如考虑多种投入，则是全要素生产率（TFP）。

全要素生产率是在剔除要素投入之后，由技术进步和规模效益等因素导致的产出增长，是度量生产效率的主要指标。

估算TFP有多种方法，本文使用的是其中的数据包络分析方法（Data Envelopment Analysis，简称DEA）。

该方法是一种用非参数数学规划估算生产前沿的方法，是一种对多投入和多产出决策单元（Decision Making Units，DMU）相对效率评估非常有效的方法，同时也是在相同类型的部门间进行相对有效性评价的有效方法。

决策单元是DEA的具体评价对象，是评价过程中重要的组成部分，一个单元或部门就可构成一个独立的DMU，但一组DMU需共享一组投入和产出，也即是要具有相似的性质。

DEA模型包含多个具有不同规模收益的模型，是线性模型的应用之一。

本文用到的是其中的Malmquist指数法。

TFP与DEA全要素生产率测度的数据包络分析方法

TFP与DEA 全要素生产率测度的数据包络分析方法TFP与DEA全要素生产率测度的数据包络分析方法刘喜华青岛大学经济学院二OO七年九月十日第一章 DEA及其经济意义DEA方法又称数据包络分析法(Data Envelopment Analysis)，它是由著名运筹学家A.Charnes和，有关的理论研究不断深入，应用领域日益广泛。

DEA方法之所以发展这么快，关键在于它具有明显的经济意义，因此DEA成为管理科学、系统工程、决策分析和评价技术等领域一种重要的分析工具和手段。

下文将从DEA的基础理论入手，详细的阐述DEA的经济意义，及DEA的最新发展情况。

1.1 DEA简介DEA方法的基本思想是建立一个数学规划模型，对各个决策单元做出相应的评价。

一个决策单元(Decision Making Unit，简记DMU)在某种程度上是一种约定，它可以是学校、医院、法院、空军基地，也可以是银行或企业，其特点是：每个DMU都可以看作是相同的实体，亦即在某一视角下，各DMU具有相同的输入和输出。

通过对输入输出数据的综合分析，DEA可以得出每个DMU综合效率的数量指标，据此将各DMU定级排序，确定有效的(即相对效率最高的)DMU，并指出其他DMU非有效的原因和程度，给主管部门提供管理信息。

DEA还能判断各DMU 的投入规模是否恰当，并给出了各DMU调整投入规模的正确方向和程度，应扩大还是缩小？改变多少为好？作为一种效率评价方法，DEA方法能够对处于同一系统内的各个评价单元的有效性进行评价，它主要是根据被评价系统的投入产出指标，建立相应的评价模型，从而得到每个评价单元的效率评价值。

DEA方法具有下面优点：1．客观性，DEA方法主要是通过数据和数学规划模型进行评估，因此与AHP 等方法相比，显得更加客观，它能在某种程度上规避评价者的主管意识，从而得到更为客观的结论。

但这种客观性也不是绝对的，虽然数据和数学模型都不会体现评价者的主管意识，然而评估者能够通过改变评价指标来影响评价结果，也就是说，用DEA方法时，评价指标的选取能体现评估者的偏好。

全要素生产率变动、区域差异及影响因素分析

全要素生产率变动、区域差异及影响因素分析王炜;范洪敏【摘要】Economic situation in China has entered into a new normal stage, and it is necessary to strengthen scientific and techn-ological innovation, realize system innovation, and improve the total factor productivity in order to realize economic sustainable develo-pment. Some data is measured in 30 provinces' total factor productivity from 1998-2012 , using DEA-Malmquist index method. We also researched the change trend, stage characteristics, regional difference and influencing factors. We found that the average growth rate in China from 1998-2012 is 0.1 percent, that improvement of technical level caused the growth. There is big difference of total factor productivity in the provincial level. The consequences show a certain convergence in area level. There were no changes in total factor productivity growth rate in eastern and western areas. The technical level in these areas increases by 0.3%, but the technical efficiency decreased by 0.2% and 0.4% respectively. Central parts' growth rate of total factor productivity is 0.3%, caused by the improvement of technical level. Besides, we also found that the total factor productivity is strong inertia, advanced industrial structure and the improve-ment of external dependency will help to improve the total factor productivity.%中国经济进入新常态后，需加大科技创新力度，实现制度创新，提高全要素生产率以实现经济可持续发展。

如何使用deap软件进行DEA效率分析

如何使用deap软件进行DEA效率分析∙∙|∙浏览：945∙|∙更新：2015-01-06 10:06∙1∙2∙3∙4∙5∙6分步阅读在做DEA决策单元效率分析时，需要用到DEAP软件，现就该软件的使用方法进行详细的说明。

工具/原料∙电脑deap2.1软件方法/步骤1.1第一步，建立一个文件夹，必须包括四个文件：Dblank（ins文件）；d eap；DEAP.000；deap.dta，其中前三个文件名是默认的，后一个文件名可以修改，例如520.dta。

此外，文件夹中还可放入一个excel文件，用于录入原始数据，可以命名为520.xls。

2.2第二步，录入原始数据。

打开520.xls文件，在520.xls中录入原始数据，其中产出变量放在前面，输入变量放在后面。

原始数据录入完毕后，调整好统一格式，如字体大小、文字居中等。

3.3第三步，导入运行数据。

打开520.xls文件，将原始数据复制粘贴到52 0.dta文件中，需要保持导入数据的每一列的“首数字”是对齐的，各列之间需留有空格（具体空格数不要求），文件打开方式选择“记事本”，点击“保存”后关闭。

4.4第四步，修改命令文件。

选择“记事本”方式打开Dblank文件，第1行填写数据输入文件名，即520，第2行填写结果输出文件名，可为520，第3行填写样本数量，即10，第4行填写样本时期数，即1，第5行填写产出变量数，即1，第6行填写输入变量数，即1，第7-9行则根据分析目的自行选择填写，相应命令修改完毕后保存为520.ins文件5.5第五步，运行命令文件。

双击打开deap文件，在最后一行光标闪烁处输入：520.ins，敲击回车键即可。

6.6第六步，运算结果查询。

在执行第四步后，文件夹中会自动生成一个新的文件520.out，同样选择“记事本”方式打开，即可查询到运算结果。

END注意事项∙原始数据的格式一定要事先调好，导入数据的排列一定要整齐∙数据中不要出现零值或负值，否则deap软件将无法运行。

DEAP结果解释

本人最近在用DEAP2.1做效率分析，遇到了各色问题，就在人大经济论坛等找了找相关结果分析解释，整理汇总了一下，希望对大家有帮助！1.（综合）技术效率技术效率（crste）是DMU 在一定( 最优规模时) 投入要素的生产效率。

综合技术效率=纯技术效率×规模效率。

综合技术效率是对决策单元的资源配置能力、资源使用效率等多方面能力的综合衡量与评价。

如果企业处于生产前沿的条件下，即企业是技术有效的（综合技术效率等于1）。

生产效率可谓生产率的全称，是一个地区、产业或企业的产出投入比，同时产生、投入可以通过实物型、价值型度量。

而全要素生产率是生产率的一种表述方法，在生产函数内，一般用索洛残差表示。

对于这个残差有两种原因造成（其实是四种，一般只认为是两种）：一是随着时间递进带来的技术进步，另一种是实际生产向生产前沿面移动。

技术效率表示的是后者，是指实际产量与最大可能产量的比值。

2.纯技术效率纯技术效率（vrste）是制度和管理水平带来的效率；是企业由于管理和技术等因素影响的生产效率。

纯技术效率=1，表示在目前的技术水平上，其投入资源的使用是有效率的。

纯技术效率(Pure Technical Efficiency，PTE)，它与技术效率的区别在于计算纯技术效率时没有考虑要素利用率问题所带来的效率损失。

一般意义上的“技术效率”（即综合技术效率）是在“可变规模报酬（VRS）”下所提及的，因为在这种情况下厂商往往没有达到最优规模（即从原点出发与生产可能性曲线相切的斜率最大点，称此射线为F），此时的“技术效率”既包括了对实际生产点与生产可能性曲线差距的测度（即纯技术效率），也包括了实际生产点与F射线差距的测度（即规模效率）。

所以“纯技术效率”就已经假定生产已经对应了最优生产规模，即在“不变规模报酬（CRS）”假定下测度实际生产点与生产可能性曲线差距的测度。

3.规模效率规模效率(scale)是指在制度和管理水平一定的前提下，现有规模与最优规模之间的差异。

我国医药制造业全要素生产率分析

我国医药制造业全要素生产率分析全要素生产率是一个国家或地区产业内增长的重要指标。

通过对我国医药制造业2001-2010年的全要素生产率进行曼奎斯特指数法分析，得到我国医药制造业的全要素生产率变动情况并将其分解。

通过对产生全要素生产率变动的原因进行分析，给出政策建议。

标签：全要素生产率；医药制造业；曼奎斯特指数医药制造业是国民经济中涉及国民健康、社会稳定和经济发展的重要产业。

自改革开放以来我国医药制造业一直保持着快速增长的发展态势。

但是存在的问题也不少，如产业集中度低、行业资源分散、研发投入不足等成为阻碍医药产业继续做大做强的重要原因。

目前以医药制造业为研究对象，应用曼奎斯特指数法分析全要素生产率已有文献介绍，而针对各地区医药制造业的分析却很少。

本文采用曼奎斯特指数法分析2001年-2010年我国各地医药制造业全要素生产率的变动，并找寻产生变动的原因。

1 曼奎斯特指数法模型全要素生产率最早是由美国经济学家罗伯特·索罗提出，是衡量单位总投入与总产出的生产率指标，即总产量与全部要素投入量之比。

首先，经济增长的源泉来自于三个方面，一是效率的改善；二是技术进步；三是规模效应。

全要素生产率有助于分析经济增长源泉，识别经济是投入型增长还是效率型增长从而确定经济增长的可持续性。

其次，估算全要素生产率是制定和评价长期可持续增长政策的基础，是政府制定长期可持续增长政策的重要依据。

曼奎斯特指数法是通过数据包络法获得的一种全要素生产率指数。

曼奎斯特指数最初是由瑞典经济学家曼奎斯特在1953年提出。

该方法很好地解释生产中若干投入因素的使用情况，适合于经济实体之间或经济实体自身随时间变化的绩效测量和比较。

从t时期到t+1时期，全要素生产率增长的曼奎斯特指数法可表示为：TC为技术进步指数。

EC代表技术效率变化，指在给定一组投入要素不变的情况下，一个被评价对象的实际产出与假设同样投入情况下被评价对象获取最大产出的能力。

DEAP分析过程及结果解释

deap 2.1软件分析过程及结果解释：第一步，设置参数，变量及选定所用模型，下述：16为DMU个数，即总体样本个数；1为面板数据中的年限，如果做横截面数据，就写1，面板数据则写选取的时序个数（如年数）；4，3分别为产出指标、投入指标个数（在编辑EG1.DTA文件时，产出指标放前面）；0表示选取的是投入主导型模型，1表示产出主导型，关键结合问题选取，一般选投入主导型；crs表示不考虑规模收益的模型即CCR模型，vrs表示考虑规模收益模型即BCC模型；最后是内部算法。

eg1.dta DATA FILE NAMEeg1.out OUTPUT FILE NAME16 NUMBER OF FIRMS1 NUMBER OF TIME PERIODS4 NUMBER OF OUTPUTS3 NUMBER OF INPUTS0 0=INPUT AND 1=OUTPUT ORIENTATED1 0=CRS AND 1=VRS0 0=DEA(MULTI-STAGE), 1=COST-DEA, 2=MALMQUIST-DEA, 3=DEA(1-STAGE), 4=DEA(2-STAGE)DEAP软件下载下来后没有安装文件，它是直接在deap.exe文件中运行，如下为具体步骤：执行文件执行文件和start-up文件软件提供，start-up文件DEAP.000中是关键参数，使用者可以不修改。

工具文件（口令）第一步：使用记事本打开控制文件。

第二步：按照自己的要求填好，另存为后缀. ins的文件数据文件1.Excel录入数据,按照产出项、投入项、(要素价格)排列2.将Excel工作表→ "另存新档"，档案名称需为"数字或英文字母"；档案类型为"格式化文本(空白分隔)" →避免格式走调；"储存"后缀为.prn, →储存位置须在"DEAP资料夹"中3.再另存新档后缀为.txt,再将一份副档后缀名改为.dta.7.最后用deap.exe文件运行，输入后缀为.ins的口令文件，按ENTER。

TFP与DEA全要素生产率测度的数据包络分析方法

TFP与DEA 全要素生产率测度的数据包络分析方法TFP与DEA全要素生产率测度的数据包络分析方法刘喜华青岛大学经济学院二OO七年九月十日第一章 DEA及其经济意义DEA方法又称数据包络分析法(Data Envelopment Analysis)，它是由著名运筹学家A.Charnes和，有关的理论研究不断深入，应用领域日益广泛。

DEA方法之所以发展这么快，关键在于它具有明显的经济意义，因此DEA成为管理科学、系统工程、决策分析和评价技术等领域一种重要的分析工具和手段。

下文将从DEA的基础理论入手，详细的阐述DEA的经济意义，及DEA的最新发展情况。

1.1 DEA简介DEA方法的基本思想是建立一个数学规划模型，对各个决策单元做出相应的评价。

一个决策单元(Decision Making Unit，简记DMU)在某种程度上是一种约定，它可以是学校、医院、法院、空军基地，也可以是银行或企业，其特点是：每个DMU都可以看作是相同的实体，亦即在某一视角下，各DMU具有相同的输入和输出。

通过对输入输出数据的综合分析，DEA可以得出每个DMU综合效率的数量指标，据此将各DMU定级排序，确定有效的(即相对效率最高的)DMU，并指出其他DMU非有效的原因和程度，给主管部门提供管理信息。

DEA还能判断各DMU 的投入规模是否恰当，并给出了各DMU调整投入规模的正确方向和程度，应扩大还是缩小？改变多少为好？作为一种效率评价方法，DEA方法能够对处于同一系统内的各个评价单元的有效性进行评价，它主要是根据被评价系统的投入产出指标，建立相应的评价模型，从而得到每个评价单元的效率评价值。

DEA方法具有下面优点：1．客观性，DEA方法主要是通过数据和数学规划模型进行评估，因此与AHP 等方法相比，显得更加客观，它能在某种程度上规避评价者的主管意识，从而得到更为客观的结论。

但这种客观性也不是绝对的，虽然数据和数学模型都不会体现评价者的主管意识，然而评估者能够通过改变评价指标来影响评价结果，也就是说，用DEA方法时，评价指标的选取能体现评估者的偏好。

DEAP分析过程及结果解释

deap 2.1软件分析过程及结果解释：第一步，设置参数，变量及选定所用模型，下述：16为DMU个数，即总体样本个数；1为面板数据中的年限，如果做横截面数据，就写1，面板数据则写选取的时序个数（如年数）；4，3分别为产出指标、投入指标个数（在编辑EG1.DTA文件时，产出指标放前面）；0表示选取的是投入主导型模型，1表示产出主导型，关键结合问题选取，一般选投入主导型；crs表示不考虑规模收益的模型即CCR模型，vrs表示考虑规模收益模型即BCC模型；最后是内部算法。

eg1.dta DATA FILE NAMEeg1.out OUTPUT FILE NAME16 NUMBER OF FIRMS1 NUMBER OF TIME PERIODS4 NUMBER OF OUTPUTS3 NUMBER OF INPUTS0 0=INPUT AND 1=OUTPUT ORIENTATED1 0=CRS AND 1=VRS0 0=DEA(MULTI-STAGE), 1=COST-DEA, 2=MALMQUIST-DEA, 3=DEA(1-STAGE), 4=DEA(2-STAGE)DEAP软件下载下来后没有安装文件，它是直接在deap.exe文件中运行，如下为具体步骤：执行文件执行文件和start-up文件软件提供，start-up文件DEAP.000中是关键参数，使用者可以不修改。

工具文件（口令）第一步：使用记事本打开控制文件。

第二步：按照自己的要求填好，另存为后缀. ins的文件数据文件1.Excel录入数据,按照产出项、投入项、(要素价格)排列2.将Excel工作表→ "另存新档"，档案名称需为"数字或英文字母"；档案类型为"格式化文本(空白分隔)" →避免格式走调；"储存"后缀为.prn, →储存位置须在"DEAP资料夹"中3.再另存新档后缀为.txt,再将一份副档后缀名改为.dta.7.最后用deap.exe文件运行，输入后缀为.ins的口令文件，按ENTER。

DEA模型的效率分析

（一）效率分析根据表3中的样本数据进一步建立模型，运用DEAP2.1对其进行线性规划求解，其中设置的参数见（表5），求解得出如下的结果（表6）。

在软件名为“dea.txt”中输入赋权重后的输入输出指标后进行计算，其中后三者之间的关系为vrste=crste/scale[17]。

表5 DEAP2.1 参数设置参数选择软件原参数dea.txt DATA FILE NAMEdeaout.txt OUTPUT FILE NAME12 NUMBER OF FIRMS1 NUMBER OF TIME PERIODS3 NUMBER OF OUTPUTS3 NUMBER OF INPUTS0/1 0=INPUT AND 1=OUTPUT ORIENTATED0=DEA(MULTI-STAGE), 1=COST-DEA, 2=MALMQUIST-DEA, 3=DEA(1-STAGE),4=DEA(2-STAGE)表6 2020年东部地区12省市区房地产企业投入产出效率值DMU 综合技术效率crste纯技术效率vrste规模效率scale规模收益北京0.974 1 0.974 drs 天津 1 1 1 - 河北 1 1 1 - 辽宁 1 1 1 - 上海 1 1 1 - 江苏0.808 1 0.808 drs 浙江0.788 1 0.788 drs 福建0.690 0.725 0.952 drs 山东0.916 1 0.916 drs 广东0.565 1 0.565 drs广西0.849 0.853 0.996 drs海南0.902 1 0.902 irs均值0.874 0.965 0.908 -1.综合技术效率分析从表5可以看出，天津、河北、辽宁、上海4个省市的房地产企业的经营达到了DEA有效，其余8个省市未达到DEA有效，而且各个省市的房地产企业之间的综合效率有明显的差别。

除了上述四个省市外，福建的房地产企业的综合效率最低，仅有0.690，北京的综合效率最高，有0.974将近1。

如何用DEAP进行全要素生产率分析

如何用DEAP进行全要素生产率分析一、软件的具体操作1.建一个文件夹，里面必须有四个文件(Dblank；deap；deap.000；123.dta)前三个文件在一般下载的DEAP Version2.1中都有，直接复制过来就可以，第四个文件是一个数据文件，一般先在excel中先输入，再复制到一个记事本下就可以，注意在记事本下的数据只有数据，不包括决策单元的名称和投入、产出的名称，并且一定要先放产出，后是投入。

例子具体见123电子表格和123记事本。

2.对命令Dblank文件进行修改,修改后保存为123.ins文件3.打开deap软件,运行123.ins4,回车后自动会有123.out注意事项：(1) 123.dta；Dblank；123.ins都用记事本打开；(2)数据文件名和命令文件名一定要一样，如例子中都用123(3)文件夹中一定要包括deap.000文件，如果没有这个文件，打开deap软件，就会出现一闪就没有了的情况。

二，结果的分析在文件夹中打开123.out，看如下：1) firm crste vrste scale1 0.687 1.000 0.687 drs2 0.814 1.000 0.814 drs3 0.319 0.709 0.450 drs4 1.000 1.000 1.000 -5 1.000 1.000 1.000 -6 0.336 0.425 0.791 drs7 0.642 0.648 0.991 irs8 0.379 0.381 0.994 irs9 0.702 0.750 0.936 irs10 1.000 1.000 1.000 -11 0.304 0.461 0.659 irs12 0.352 1.000 0.352 irs13 1.000 1.000 1.000 -14 0.594 0.929 0.639 irs15 0.402 1.000 0.402 irsmean 0.635 0.820 0.781firm：代表例子中的15的样本crste：技术效率，也叫综合效率vrste：纯技术效率scale：规模效率(drs：规模报酬递减；-：规模报酬不变；irs：规模报酬递增)crste=vrste×scale2)Results for firm: 3Technical efficiency = 0.709Scale efficiency = 0.450 (drs)PROJECTION SUMMARY:variable original radial slack projectedvalue movement movement valueoutput 1 7326.380 0.000 0.000 7326.380output 2 119.910 0.000 0.000 119.910input 1 15427.000 -4496.010 0.000 10930.990input 2 5257.970 -1532.371 -1643.828 2081.771第三个样本的具体分析如下：纯技术效率=0.709规模效率=0.450 (drs)：规模报酬应该递减第三个样本的投入产出情况分析：第一、二产出均没有冗余情况(因为其radial movement 和slack movement 均为零)第一个投入要素有投入冗余4496.010；第二投入要素有投入冗余3176.199=1532.371+1643.828这个意思是说按第三个样本现在的产出冗余第一个投入要素可以减少4496.010，第二个投入要素可以减少3176.199Results for firm: 8Technical efficiency = 0.381Scale efficiency = 0.994 (irs)PROJECTION SUMMARY:variable original radial slack projectedvalue movement movement valueoutput 1 235.860 0.000 0.000 235.860output 2 3.760 0.000 6.995 10.755input 1 777.000 -480.651 0.000 296.349input 2 132.550 -81.995 0.000 50.555第八个样本则出现了产出不足的情况，即第二个产出应该比现在增加6.995如果投入因素是决策单元可的决定的，而产出因素是不能决定的时，我们分析就可以考虑投入是否能减少，不管产出是否能增加(因为产出是决策单元不可控的因素)如果产出因素是决策单元可的决定的，而投入因素是不能决定的时，我们分析就可以考虑产出是否能增加，不管投入是否能减少(因为投入是决策单元不可控的因素)如果样本单元的纯技术效率为1，而规模效率小于1时，这说明样本单元本身的技术效率而言没有投入需要减少、没有产出需要增加；样本单元的综合效率没有达到有效(即1)，是因为其规模和投入、产出不相匹配，需要增加规模或减少规模。

dea测算全要素生产率的原理

dea测算全要素生产率的原理
全要素生产率是一个经济学指标，用于衡量经济产出与投入之间的效率。

它的计算原理是将所有投入（包括劳动、资本和其他生产要素）与经济产出进行比较。

全要素生产率的计算可以使用不同的方法，其中一种常见的计算方法是使用Cobb-Douglas生产函数。

这种函数以产出为因
变量，以不同生产要素的投入为自变量，通过拟合生产函数的参数来计算全要素生产率。

Cobb-Douglas生产函数的一般形式如下：
Y = A * (L^a) * (K^b) * (M^c)
其中，Y代表产出，L代表劳动投入，K代表资本投入，M代
表其他生产要素的投入，A代表全要素生产率的技术进步部分，a、b、c代表不同生产要素对产出的弹性。

通过对产出和各种生产要素的投入进行经验数据的回归分析，可以得到Cobb-Douglas生产函数的参数，从而计算出全要素
生产率。

全要素生产率的计算可以帮助经济学家和政策制定者评估经济的效率和可持续性。

当全要素生产率提高时，经济在相同的投入条件下能够获得更多的产出，说明经济运行更加高效。

全要素生产率的提高可以通过各种途径实现，包括技术进步、创新、资源配置优化等。

需要注意的是，全要素生产率的计算存在一定的数据和测算方法选择的限制，因此在使用该指标时需要考虑到数据的可靠性和方法的合理性。

基于DEA模型的我国棉花全要素生产率分析

收稿日期:2016 -03 -19 基金项目：国家社会科学基金（编号:13B JL075) 。作者简介 : 王力（1976— ），男,新疆石河子人，教授，博士生导师，研
究方向为农业经济理论与政策、棉花经济。通信作者 :周亚娟，硕士研究生，研究方向为农业经济理论与政策、棉
生产效率指标是衡量综合生产能力的重要指标，通过对
我国棉花主产区全要素生产率（简称 T F P )的分解分析，找出
阻碍全要素生产率增长的因素，提出相应的改进建议，从而促进棉花生产效率提高、种植成本) 、增长核算法、生产函数法和随机前沿生产函数 (简称 SFA) 。由于数据包络分析法（DEA) 具有不需要对
生产函数结构做先验假定、不需要对参数进行估计、允许无效
率行为存在、能对全要素生产率 (T F P ) 变动进行分解等特点。因此，本研究选择运用 D EA 的非参数 Malmquist指数法，对 TFP进行分解分析。
[7]李琨 .我国农村集体建设用地流转市场机制研究 [D ] . 保定：河北农业大学，2009.
提高规模效率 ,最终促进棉花全要素生产率的增长，提高我国棉花综合生产能力 ,增强我国棉花产业竞争力。
关键词 :棉花;全要素生产率;综合生产能力；DEA模型 ;Malmqmst指数法;种植成本;人工成本;技术效益;规模

两种全要素生产率DEA测算方法的比较研究

两种全要素生产率DEA测算方法的比较研究两种全要素生产率DEA测算方法的比较研究自改革开放以来，转型中的中国经济经历了三十多年的高速增长。

然而，近年来国内外经济学家们越来越认为这种增长是“粗放式”的，主要是靠增加投入获得的，同时，也有研究表明，20世纪中后期以来，我国的全要素生产率（TFP）呈现出明显下降的趋势。

伴随着中国经济改革的不断深入，产业结构转型升级的不断提高，以及中国经济的区域发展不平衡现象，对中国经济增长质量的深入探究，将TFP 研究从总量经济深入到产业部门、区域层面，将具有越来越重要的意义。

现实情况下，所有生产过程几乎都涉及中间投入，并且，中间投入占总产出的比率都很高。

测算TFP有各种方法，但是都是基于生产函数进行测算的，即使不涉及到具体生产函数形式的非参数方法，也需要基于生产函数选取投入产出指标。

对于行业、产业部门的生产函数，增加值生产函数存在理论上是存在一定条件的，因而，测算行业、产业部门的TFP时，就存在选用增加值生产函数与总产出生产函数的选择。

本文在梳理关于中间投入对经济增长以及TFP的影响的已有研究基础上，选取数据包络分析（DEA）测算方法，分别基于增加值与总产出生产函数，运用1997-201X年中国省际面板数据，分别测算了中国28个省市自治区在考查期内的三次产业TFP及其分解指数变化，并从全国、东中西部区域、省际不同层面对两种方法的测算结果进行了全面的比较分析，总结存在的不同特点与相同之处，从实证分析角度研究了中间投入对产业TFP的影响，同时，也对考查期内我国三次产业TFP变化趋势进行了分析研究。

全文主要结论如下：第一，中间投入对产业TFP存在水平促进效应。

基于增加值生产函数的产业TFP存在水平低估现象，1997-201X年间，我国第一产业、第二产业与第三产业TFP指数被低估比率分别为11.2%、6.7%与9.2%。

第二，基于考虑中间投入的总产出生产函数的测算结果稳定性更好。

Malmquist指数及DEAP2.1操作教程

附录：DEAP简要操作说明一、DEAP软件运行文件组成DEAP软件下载下来后无需安装，它是直接在deap.exe文件中运行。

DEAP 软件的运行涉及到几个常见的文件：（1）deap.exe与deap.000。

这两个文件是软件运行所必须的，无需做任何改动。

（2）xxx.ins文件。

这个文件是用来进行参数设置的文件前面xxx是文件名字，可以自己命名。

.ins是文件后缀名，表示该文件是进行指令（instruction）设置的文件，和所显示出来的Internet通讯设置无关，那是Windows操作系统对文件类型自动识别的问题。

该文件可以用记事本创建、打开与编辑，注意后缀名是ins即可。

（3）xxx．dta文件。

该文件是数据文件，存放着我们要进行分析的投入产出数据。

可以用记事本打开浏览和编辑，具体创建过程参考下面。

（4）xxx.out文件。

这个一个输出结果文件，存放着DEA分析之后的结果，可以用记事本打开浏览。

补充说明：由于xxx.ins、xxx．dta以及xxx.out的实质都是文本文件，因此可以按照后缀名都是txt的方式进行命名：二、DEAP软件操作过程1.生成数据文件有两种方式可以生成符合要求的数据文件：第一种方式：一般先在Excel中先输入，再复制到一个记事本下就可以，注意在记事本下的数据只有数据，不包括决策单元的名称和投入、产出的名称，并且一定要先放产出，后是投入。

第二种方式：同样还是在Excell文件中输入，不包括决策单元的名称和投入、产出的名称，并且一定要先放产出，后是投入。

然后另存为“文本文件（制表符分割）”即可。

符合要求的数据文件样式如下：2.设置分析参数可以创建一个新的ins文件或者复制一个ins文件再修改。

ins文件内容如下：根据实际情况，在ins文件中设置相应的参数。

参数设置时，只更改每一行的前面的小写部分即可，后面大写部分千万不要更改。

DATA FILE NAME 数据文件名称；OUTPUT FILE NAME 输出文件名称；NUMBER OF FIRMS 公司（决策单位）数量；NUMBER OF TIME PERIODS 时期数；NUMBER OF OUTPUTS 产出种类数目；NUMBER OF INPUTS 投入种类数目；0=INPUT AND 1=OUTPUT ORIENTATED 投入导向或产出导向；0=CRS AND 1=VRS 规模报酬不变或变规模报酬0=DEA(MULTI-STAGE), 1=COST-DEA, 2=MALMQUIST-DEA, 3=DEA(1-STAGE), 4=DEA(2-STAGE) DEA模型类型由于本文利用Malmquist指数方法分析TFP，所有在最后一项选择2即可。

人力资本与中国区域农业全要素生产率增长基于DEA视角的实证分析

人力资本与中国区域农业全要素生产率增长基于DEA视角的实证分析人力资本是指一个国家或地区的人口所具有的知识、技能、健康和劳动力等因素。

在农业领域中，人力资本的发展和利用对于提高农业生产率至关重要。

本文将基于DEA视角对中国区域农业全要素生产率增长与人力资本的关系进行实证分析。

首先，我们将介绍DEA方法。

DEA（Data Envelopment Analysis）是一种非参数评价方法，可用来评估多个输入和输出变量之间的效率。

DEA 方法通过计算每个农业区域的技术效率评分，从而比较不同农业区域的生产绩效。

接下来，我们将分析中国区域农业全要素生产率的增长情况。

根据相关数据统计，中国农业全要素生产率在过去几十年中取得了显著的增长。

这主要得益于中国在农业生产技术、设施设备和农业投入等方面的不断改进和提高。

然而，不同地区之间的农业全要素生产率存在较大差异，一些地区相对较低。

接下来，我们将探讨人力资本对中国区域农业全要素生产率增长的影响。

人力资本的发展可以提高农民的教育水平、技能水平和劳动力素质，从而改善农业生产效率。

研究表明，人力资本的发展与农业全要素生产率呈正相关关系。

在中国，一些地区的人力资本发展相对滞后，农民的教育水平和技能水平较低，这阻碍了农业全要素生产率的提高。

最后，我们将基于DEA方法对中国区域农业全要素生产率增长与人力资本之间的关系进行实证分析。

通过建立一个包含人力资本和其他农业投入、产出指标的DEA模型，我们可以评估人力资本对中国区域农业全要素生产率增长的影响程度。

具体方法包括计算每个地区的技术效率评分，并进行相关性分析和回归分析。

综上所述，人力资本对于中国区域农业全要素生产率增长起到了重要的推动作用。

通过DEA方法的实证分析，可以更好地理解人力资本对中国农业发展的影响，为农业政策制定提供科学依据。

DEAP分析过程及结果解释

deap 2.1软件分析过程及结果解释：第一步，设置参数，变量及选定所用模型，下述：16为DMU个数，即总体样本个数；1为面板数据中的年限，如果做横截面数据，就写1，面板数据则写选取的时序个数（如年数）；4，3分别为产出指标、投入指标个数（在编辑EG1.DTA文件时，产出指标放前面）；0表示选取的是投入主导型模型，1表示产出主导型，关键结合问题选取，一般选投入主导型；crs表示不考虑规模收益的模型即CCR模型，vrs表示考虑规模收益模型即BCC模型；最后是内部算法。

eg1.dta DATA FILE NAMEeg1.out OUTPUT FILE NAME16 NUMBER OF FIRMS1 NUMBER OF TIME PERIODS4 NUMBER OF OUTPUTS3 NUMBER OF INPUTS0 0=INPUT AND 1=OUTPUT ORIENTATED1 0=CRS AND 1=VRS0 0=DEA(MULTI-STAGE), 1=COST-DEA, 2=MALMQUIST-DEA, 3=DEA(1-STAGE), 4=DEA(2-STAGE)DEAP软件下载下来后没有安装文件，它是直接在deap.exe文件中运行，如下为具体步骤：执行文件执行文件和start-up文件软件提供，start-up文件DEAP.000中是关键参数，使用者可以不修改。

工具文件（口令）第一步：使用记事本打开控制文件。

第二步：按照自己的要求填好，另存为后缀. ins的文件数据文件1.Excel录入数据,按照产出项、投入项、(要素价格)排列2.将Excel工作表→ "另存新档"，档案名称需为"数字或英文字母"；档案类型为"格式化文本(空白分隔)" →避免格式走调；"储存"后缀为.prn, →储存位置须在"DEAP资料夹"中3.再另存新档后缀为.txt,再将一份副档后缀名改为.dta.7.最后用deap.exe文件运行，输入后缀为.ins的口令文件，按ENTER。

DEAP结果分析解释

本人最近在用DEAP2.1做效率分析，遇到了各色问题，就在人大经济论坛等找了找相关结果分析解释，整理汇总了一下，希望对大家有帮助！1.（综合）技术效率技术效率（crste）是 DMU 在一定( 最优规模时) 投入要素的生产效率。

综合技术效率=纯技术效率×规模效率。

综合技术效率是对决策单元的资源配置能力、资源使用效率等多方面能力的综合衡量与评价。

如果企业处于生产前沿的条件下，即企业是技术有效的（综合技术效率等于1）。

生产效率可谓生产率的全称，是一个地区、产业或企业的产出投入比，同时产生、投入可以通过实物型、价值型度量。

而全要素生产率是生产率的一种表述方法，在生产函数内，一般用索洛残差表示。

对于这个残差有两种原因造成（其实是四种，一般只认为是两种）：一是随着时间递进带来的技术进步，另一种是实际生产向生产前沿面移动。

技术效率表示的是后者，是指实际产量与最大可能产量的比值。

2.纯技术效率纯技术效率（vrste）是制度和管理水平带来的效率；是企业由于管理和技术等因素影响的生产效率。

纯技术效率=1，表示在目前的技术水平上，其投入资源的使用是有效率的。

纯技术效率(Pure Technical Efficiency，PTE)，它与技术效率的区别在于计算纯技术效率时没有考虑要素利用率问题所带来的效率损失。

一般意义上的“技术效率”（即综合技术效率）是在“可变规模报酬（VRS）”下所提及的，因为在这种情况下厂商往往没有达到最优规模（即从原点出发与生产可能性曲线相切的斜率最大点，称此射线为F），此时的“技术效率”既包括了对实际生产点与生产可能性曲线差距的测度（即纯技术效率），也包括了实际生产点与F射线差距的测度（即规模效率）。

所以“纯技术效率”就已经假定生产已经对应了最优生产规模，即在“不变规模报酬（CRS）”假定下测度实际生产点与生产可能性曲线差距的测度。

3.规模效率规模效率(scale)是指在制度和管理水平一定的前提下，现有规模与最优规模之间的差异。