Benchmarking with DEA, SFA, and R

资 源 简 介

Benchmarking with DEA, SFA, and R

详 情 说 明

在效率评估领域，数据包络分析(DEA)和随机前沿分析(SFA)是两种常用的基准测试方法。R语言凭借其强大的统计计算能力，为这两种方法提供了全面的实现工具。

DEA作为一种非参数方法，通过线性规划评估决策单元的相对效率。它特别适合处理多输入多输出的复杂系统，且不需要预先假设生产函数形式。DEA能够识别出效率前沿面，并计算各单元与前沿面的距离作为效率得分。

SFA则属于参数方法，需要指定生产函数的形式。它通过分离随机误差和技术无效率项，能够考虑测量误差对结果的影响。SFA特别适用于存在噪声数据的场景，可以估计各个因素对效率的影响程度。

R语言中，多个专门包支持这些分析。benchmark包提供基础DEA实现，frontier包专注于SFA分析，而deaR包则提供了更丰富的DEA功能扩展。这些工具使得研究人员能够方便地进行效率比较、敏感性分析和技术进步评估。

实际应用中，选择DEA还是SFA取决于数据特性和研究目标。当生产函数形式不明确时，DEA更具优势；当需要分析效率影响因素时，SFA可能更合适。R的灵活性允许研究者同时实现两种方法，进行结果对比和交叉验证。