DEAP分析过程及结果解释

deap2.1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.dtaDATAFILENAMEeg1.outOUTPUTFILENAME16NUMBEROFFIRMS1NUMBEROFTIMEPERIODS4NUMBEROFOUTPUTS3NUMBEROFINPUTS00=INPUTAND1=OUTPUTORIENTATED10=CRSAND1=VRS00=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。运行后在DEAP文件夹中会出现两个新的文件，将其中一个不是Ok的txt文件打开既可。第二步，结果解释：1、效率分析EFFICIENCYSUMMARY:firmcrstevrstescale四列数据分别表示：firm样本次序；crste不考虑规模收益时的技术效率（综合效率）；vrste考虑规模收益时的技术效率（纯技术效率）；scale考虑规模收益时的规模效率（规模效率），纯技术效率和规模效率是对综合效率的细分；最后有一列irs,---，drs,分别表示规模收益递增、不变、递减。2、SUMMARYOFOUTPUTSLACKS、SUMMARYOFINPUTSLACKS分别表示产出和投入指标的松弛变量取值，即原模型中的s值。3、SUMMARYOFPEERS:表示非DEA有效单元根据相应的DEA有效单元进行投影即可以实现相对有效。后面有相应的权数SUMMARYOFPEERWEIGHTS。4、SUMMARYOFOUTPUTTARGETS、SUMMARYOFINPUTTARGETS为各单元的目标值，即达到有效的值，如果是DEA有效单元则是原始值5、FIRMBYFIRMRESULTS即针对各个单元的详细结果originalvalue表示原始值；radialmovement表示投入指标的松弛变量取值，即投入冗余值；slackmovement表示产出指标的松弛变量取值，即产出不足值projectedvalue达到DEA有效的目标值。（其他人的观点：给你挑毛病“radialmovement表示投入指标的松弛变量取值，即投入冗余值”。这是不对的，radialmovement应该指DMU在没有包括slackmovement情况下离有效前沿面的径向距离，radialmovement＝－originalvalue*（1－综合效率值），而slackmovement则通指松弛变量和剩余变量，即S-、S+。来自人大经济论坛）第三步，针对各结果，进行分析，如效率分析、投入冗余产出不足分析、投影分析等：数据包络分析（DEA）都是某一时间类似的企业或者经营单位作为决策单元（DMU）（一般用的都是截面数据为多）。这个方法可以比较不同的企业在一定技术条件下，投入能够在多大程度上有效率的用在产出的生产上。但如果运用时间序列数据，这些方法就需要修正，因为不能够假设在所有的时间点生产技术是相同的。比如把1978－2004年中国的资本、劳动做投入指标，把增加值做产出指标的话，以每年作为一个DMU，那么如果使用DEAP软件计算的话，虽然可以直接算出每年的效率值，但这是假设在所有的时间点生产技术是相同的，又不符合现实，否定了技术进步。但我发现“LyndeandRichmond(1999)”建立了一个时间序列的DEA模型，可以修正以上不足。但是这一模型是否可以照样用DEAP软件或是EMS软件直接计算出来，还是非要用LINGO那样的软件编程才能实现？不知有那位做过此项工作的，请指教一二。做paneldata的随机前沿分析可以解决这样的问题。很多做银行效率、地区效率问题研究的“经济学家”们不懂运筹学、不懂单纯形法，造成其计算过程忽略了一些非常关键的变量，……自然，得到的结论也是靠不住的。