随机前沿分析(整理版)

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中国工业企业生产效率随机前沿模型分析

中国工业企业生产效率随机前沿模型分析
t t ( x, q ) d0 (4) s d 0 ( x, q )
若TEC>1,则存在前沿效率的进步。 (3)规模效率变化(SEC) 一个厂商可以通过变动他的运营规模 使得该厂商运营与生产的技术最优规模 (TOPS)处,以提高其生产效率。 一个厂商在 某个时期的规模效率可以表示为:
均来源于2000 年~2 0 0 8年的 《中国统计年 鉴》 和 《科技统计年鉴》 , 部分年份的数据来 源于各年各地区的统计年鉴。 (1)实际工业总产值(Y)。 本文采用实际 工业总产值作为产出。 处理方式如下:将 《中国统计年鉴》 中规模以上工业企业的各 年名义工业总产值,经过各年各地区工业 品出厂价格指数平减, 得到实际的工业总 产值。 内资工业部门的实际工业总产值由 规模以上工业企业和规模以上三资企业的 实际工业总产值相减得到。 (2)固定资产净值(K)。 对于固定资产净 值的处理采用永续盘存法(PIM),以1999年 的 固 定 资 产 净 值 为 基 期, 以 相 邻 两 年 的 固 定资产年末余值之差作为当年的新增固定 资产投资。 公 式 如 下:
表2
+∑
n =1
N
n
InX nit +
1 N N ∑∑ 2 n =1 j =1
nj
InX nit InX njt +

n =1
N
tn
tInX nit + t t +
1 2
tt
t 2 + D1 + D2 + D3 + Vit − U it (11)
(1)内 资 工 业 企 业 的 估 计 结 果 分 析:我 们将内资工业部门的估计结果统计如表1 所示。 (2)对 于 显 著 性 和 假 设 检 验 的 说 明:由 表3.1,除了δ4、 δ7之外,所有系数均通过 了1%的t检验;而γ=0.999,并且显著,这说 明 生 产 对 于 前 沿 的 偏 离, 主 要 是 由 于 技 术 无效率所引起的。 对于是否存在无效性的

中国各省份产能利用率测度——基于随机前沿生产函数法的分析

中国各省份产能利用率测度——基于随机前沿生产函数法的分析

产能过剩不仅会导致资源浪费、企业恶性竞争、公司生产经营困难甚至破产倒闭,还会大幅度扰乱社会秩序,增加国际贸易摩擦风险。

工业、制造业作为支持国家发展的基础性产业,其重要性不言而喻。

然而,人们对当前经济表现所知甚少,因此本文将从产能利用率的角度出发,对当前中国各个省份的产能利用情况进行测度,并运用随机前沿生产函数对产能利用率进行估计分析。

一、文献综述从定义上来讲,产能利用率是指观察到的实际产出y 与潜在产出Y 的比值,潜在产出是指在给定要素投入、技术水平,且要素被充分利用的情况下,企业/行业所能够达到的最大产出水平。

所以,CU=y/Y。

在现实社会中,由于企业在生产的时候经常需要考虑市场需求、资源限制、设备磨损等多方面因素,不能实现投入要素的充分利用,所以往往会出现实际产出小于潜在产出,既CU<1。

目前国内关于测量产能利用率的研究工作尚处于起步阶段,所采用的方法也主要是借鉴国外的相关研究。

国内外学者测算产能利用率的方法大致分为以下几种:1.峰值法:在20世纪60年代,美国学者Klein 就开展了对企业产能利用率的测量,其提出的“峰值法”可谓是开创了经济分析法的先河。

Klein 将产能定义为企业在一段时间内所达到的产出水平的峰值,即在一个经济周期中企业实际产出的最大值作为潜在产出。

峰值法的最大缺陷在于我们无法确定企业在产出峰值是否实现了产能的完全利用。

2.函数法:由于峰值法限制较多,后续学者开始从产出的微观经济定义出发对产能利用率进行研究。

根据现有要素的投入情况,构建相应的生产函数、成本函数或者利润函数,将产能定义为企业利润最大化或者成本最小化情况下的产出水平,将实际产出水平与计算得到的最佳产出水平的比值作为衡量产能利用率的标准。

相对而言,函数法以微观经济基础作为理论支撑,但是对函数形式设定要求严格,一旦函数形式设定错误,所测算的产能利用率可信度也随之降低。

3.协整法:Shaikh and Moudud (2004)认为产出受到企业固定资本存量的影响,两者之间具有稳定的长期关系,所以提出了协整法测量产能利用率。

随机前沿分析(新)PPT课件

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采用线性规划方法计算前沿面, 确定性前沿生产函数把 影响最优产出和平均产出的全部误差统归入单侧的一 个误差项ε中, 并将其称为生产非效率. 随机前沿生产函数( Stochastic Frontier Production Function)在确定性生产函数的基础上提出了具有复合 扰动项的随机边界模型。其主要思想为随机扰动项ε应 由v 和u 组成, 其中v 是随机误差项, 是企业不能控制的 影响因素, 具有随机性, 用以计算系统非效率; u是技术 损失误差项, 是企业可以控制的影响因素, 可用来计算技 术非效率。 参数型随机前沿生产函数体现了样本的统计特性, 也反 映了样本计算的真实性。
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生产率和效率的度量涉及到生产函数。DEA方法 的特点是将有效的生产单位连接起来,用分段超平 面的组合也就是生产前沿面来紧紧包络全部观测点, 是一种确定性前沿方法,没有考虑随机因素对生产 率和效率的影响。随机前沿生产函数则解决了这个 问题。
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前沿生产函数(Frontier Prodution Function)反映 了在具体的技术条件和给定生产要素的组合下, 企业各投 入组合与最大产出量之间的函数关系。通过比较各企业实 际产出与理想最优产出之间的差距可以反映出企业的综合 效率。
但非参数方法存在的最大局限是: 该方法主要 运用线性规划方法进行计算, 而不像参数方法有统 计检验数作为样本拟合度和统计性质的参考; 另外, 非参数方法对观测数有一定的限制, 有时不得不舍 弃一些样本值, 这样就影响了观测结果的稳定性。 因此, 我们在这里选择参数方法进行前沿生产函数 的计算。
在参数型前沿生产函数的研究中, 围绕误差项的 确立, 又分为随机性和确定性两种方法。首先, 确 定性前沿生产函数不考虑随机因素的影响, 直接

【国家社会科学基金】_随机前沿分析方法_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140804

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2014年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19
2014年 科研热词 影响因素 面板数据 随机前沿分析 长三角城市群 退耕还林 科技成果转化 研发管理 生产技术效率 旅游发展 政府支持 技术效率 技术创新效率 影响机制 市场化导向 工业全要素能源效率 对数随机前沿生产函数 区域差异 sfa dea 推荐指数 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2012年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
科研热词 推荐指数 随机前沿生产函数 2 随机前沿分析 2 技术效率 2 影响因素 2 商业银行 2 全要素生产率 2 随机前沿方法 1 随机前沿成本方法 1 随机前沿分析方法(sfa) 1 随机前沿 1 进入退出 1 规模经济 1 要素配置效率 1 航空航天产业 1 生产率促进型投资 1 生产效率 1 湖北省 1 沿淮城市群 1 替代利润函数 1 支出扩张 1 技术进步 1 技术前沿 1 成本非效率 1 开放经济 1 城市土地利用效率 1 利润效率 1 分位数回归分解 1 农地城市流转效率 1 农业技术 1 主成分分析 1 东道国经济效率 1 sfa 1 fdi流入 1
推荐指数 10 9 3 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

中国制造业全要素能源效率及影响因素研究——基于面板数据的随机前沿分析

中国制造业全要素能源效率及影响因素研究——基于面板数据的随机前沿分析
面提 ; 能 源结构 ; 随机前 沿分析
中图分类号 : F 0 6 2 . 9 文献标识码 : A 文章编号 : 1 0 0 2— 9 7 5 3 ( 2 o 1 4 ) O l一 0 1 8 0—1 3
Re s e a r c h o n To t al Fa c t o r En e r g y Ef ic f i e n c y o f Ch i n e s e Ma nu f a c t ur e I n du s t r y a nd I t s I nf lu e n c e Fa c t o r s Ba s e d o n SFA
Ab s t r a c t : T h i s r e s e a r c h d i s c u s s e s t h e ma n u f a c t u r e I n d u s t r y e n e r g y e fi c i e n c i e s o f 3 0 s e c t o r s b y S t o c h a s t i c F r o n t i e r Ap — p r o a c h b a s e d O i l C o b b - Do u l a s p r o d u c t i o n f u n c t i o n . We i f n d t h e a n n u a l a v e r a g e f o e n e r y g e ic f i e n c y b e t we e n 2 0 0 3 a n d
C H E N G u a n - j u
( S c h o o l o fE c o n o m i c a n d Ma n a g e m e n t , N o r t h w e s t U n i v e r s i t y , X i  ̄ t n 7 1 0 0 6 9 , C h i a) n

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推荐指数 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2011年 序号 1 2 3 4 5 6
科研热词 技术效率 随机前沿分析 环渤海地区 公共部门 sfa模型 bc(1995)模型
推荐指数 2 1 1 1 1 1
2012年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35
2008年 序号 1 2 3 4
科研热词 随机前沿生产函数 生产技术效率 农业用水效率 tobit模型
推荐指数 1 1 1 1
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
科研热词 随机前沿函数模型 面板门槛回归 随机前沿分析法(sfa) 随机前沿分析 金融安全 经营绩效 生产性服务业 海外扩张 服务业 技术效率 战略引资 外溢效应 利润效率 中国信托业 中国上市公司 三阶段dea
科研热词 推荐指数 技术效率 4 sfa 3 全要素生产率 2 高技术产业 1 非国有企业 1 非参数方法 1 随机前沿(sfa)模型 1 随机前沿模型 1 随机前沿分析方法 1 随机前沿分析(sfa) 1 陶瓷产业集群 1 营业税 1 经营绩效 1 管理效率(me) 1 空间过滤 1 税收征管效率 1 相对效率 1 环境因素 1 测土配方施肥技术 1 技术进步率 1 技术效率损失模型 1 技术创新效率 1 技术创新 1 工业 1 国有企业 1 四省一市 1 区域差异 1 创新效率 1 农业增长 1 tobit模型 1 stochastic frontieranalysis model 1 mc-sfa模型 1 malmquist指数 1 four provinces and one municipality 1 efficiency of technology innovation 1

时变随机前沿引力模型

时变随机前沿引力模型

时变随机前沿引力模型说到时变随机前沿引力模型,乍一听是不是觉得好像是在讲一些天文物理的东西?但它的名字虽然有点高大上,可要是把它拆开来看看,还挺有意思的。

听起来就像是“时变”就是时间在变化,而“随机”呢,就是有点不可预测的意思。

然后什么“前沿”?哦,那就是最前端,最尖端的意思。

至于“引力”,就是吸引力,嗯,没错,就是那种看不见的吸引力,可能有点像我们每天赖在沙发上的重力。

哎,反正从这些字面意思来看,感觉它像是个能分析时间、变化、随机性和吸引力的神奇公式,能解答一些神秘的问题。

大家应该都知道,世界上的事物变化得太快了。

今天一条朋友圈上的新闻,明天就不见了,前天那个短视频火到爆,今天却连个点赞都没了。

对吧?所以,怎么用一种方法来描述这种看似无规律但又有迹可循的现象,才是一个大问题。

时变随机前沿引力模型,听起来就像是一个大佬出来给我们解决难题的。

它可以用来分析这种变化的趋势,帮助我们预测未来的一些情况。

比如说,你看股市。

今天涨了,明天跌了,后天又来个大反弹。

你说不清楚它到底会怎么走,可这背后总有规律可循。

这个模型呢,仿佛是给股市提供了一副“透视眼”,能让你看清楚它的某些内在规律。

有点复杂对吧?其实就是一个“学会如何看懂未来”的工具。

它会把很多看似杂乱无章的数据,整理成一种有序的模式,让你看得明白,做得清楚。

就像是把一锅乱七八糟的菜切得整整齐齐,再用心调味,让每一口都恰到好处。

要是有了这种模型,生活中很多事不再那么迷茫,就像拥有了某种超级能力,能预测你明天是不是会遇到一个好天气,或者某个长期停工的项目是不是终于能开工了。

说到引力,不得不提到一点——它并不是单纯的“力”。

你可能会觉得引力就是天体之间那种吸引力,像地球吸引着你,地球绕着太阳转,太阳又绕着银河系中心转,好像一切都在运行。

不过在这里,引力的意思有点不一样。

它代表的是某种“吸引效应”,就是那些趋势、力量,或者说是各种因素会让某个东西朝着某个方向前进,尽管有时候我们完全看不清它的具体形态。

随机前沿分析方法FRONT4.1

随机前沿分析方法FRONT4.1
Frontier4.1軟體操作
94年10月31日
盧永祥 南華大學財金系暨財管所
yhlu@.tw
1
軟體
FRONTIER Version 4.1
(.au/economics/cepa/software.htm)
• LIMDEP Version 8.0
8
5
執行檔
(只須輸入程式檔檔名即可)
檔名.ins6
操作步驟
資料檔
1.確認函數形式,Production or Cost function? 2.Excel編製,按照[編號]、[年度別]、 Production function:產出項、投入項 Cost function:總成本、產出項、投入價格 3.數值轉換 (1)Excel轉換→再儲存為dta的副檔名 (2)以統計軟體(Shazam)進行轉換→再儲存為dta的副 檔名
Байду номын сангаас
7
執行檔
一、(1)開啟”FRONT41.EXE” (2)在instruction file (f):” f ” (3)輸入“程式檔名稱(*.ins)”
(4)即形成“輸出檔(out)”
二、(1)開啟”FRONT41.EXE” (2)在terminal (t):” t ” (3)逐項輸入各項資料 (4)即形成“輸出檔(out)”
Chapter 24 Stochastic Frontier Models
2
FRONTIER檔案
1.資料檔 2.程式檔
3.執行檔 說明檔
3
資料檔排放方式
排列方式:編號、年別、產出(成本) 、投入(產出與價格)
4
程式檔 (用”筆記本”開啟)
(設定後,則以“另存新檔”方式存檔,附檔名為 “ins”)
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第二章 分析基础
生产有效性:生产者为了达到一定的生产目标,在 分配他们可支配的投入和生产的产出时所实现的 成功度。
初级层面:给定投入,产出最大 OR 给定产出,投入 最小,生产有效性与技术有效性一致(解释1)
更深层面:给定产出,成本最小 OR 给定投入,收 入最大 OR 投入产出配置使利润最大,生产有效 性与经济有效性一致(解释2)
1.2 发展史简要回顾
20世纪20年代,美国经济学家道格拉斯 (P·Douglas)与数学家柯布(C·Cobb)合作 提出了生产函数理论,开始了生产率在经济增长 中作用的定量研究。称其为技术进步率,这些未 被解释部分归为技术进步的结果,称其为技术进 步率,这些未被解释的部分后来被称为“增长余 值”(或“索洛值”),也即为全要素生产率 (TFP)的增长率。
但非参数方法存在的最大局限是: 该方法主要 运用线性规划方法进行计算, 而不像参数方法有统 计检验数作为样本拟合度和统计性质的参考; 另外, 非参数方法对观测数有一定的限制, 有时不得不舍 弃一些样本值, 这样就影响了观测结果的稳定性。 因此, 我们在这里选择参数方法进行前沿生产函数 的计算。
在参数型前沿生产函数的研究中, 围绕误差项的 确立, 又分为随机性和确定性两种方法。首先, 确 定性前沿生产函数不考虑随机因素的影响, 直接
直接采用线性规划方法计算前沿面, 确定性前 沿生产函数把影响最优产出和平均产出的全部误差 统归入单侧的一个误差项ε中, 并将其称为生产非 效率; 随机前沿生产函数( Stochastic Frontier ProductionFunction)在确定性生产函数的基础上提 出了具有复合扰动项的随机边界模型。其主要思想 为随机扰动项ε应由v 和u 组成, 其中v 是随机误差 项, 是企业不能控制的影响因素, 具有随机性, 用以 计算系统非效率; u是技术损失误差项, 是企业可以 控制的影响因素, 可用来计算技术非效率。很明显, 参数型随机前沿生产函数体现了样本的统计特性, 也反映了样本计算的真实性。
传统的生产函数只反映样本各投入因素与平均产出之
间的关系, 称之为平均生产函数。但是1957 年, Farrell 在
研究生有效性问题时开创性地提出了前沿生产函数
(Frontier Prodution Function)的概念。对既定的投入因 素进行最佳组合, 计算所能达到的最优产出, 类似于经济 学中所说的“帕累托最优”, 我们称之为前沿面。前沿 面是一个理想的状态, 现实中企业很难达到这一状态。
前沿生产函数的研究方法有: 参数方法和非参方法。两
者都可以用来测量效率水平。参数方法沿袭了传统生产函
数的估计思想, 主要运用最小二乘法或极大似然估计法 (解释)进行计算。参数方法首先确定或自行构造一个 具体的函数形式, 然后基于该函数形式对函数中各参数 进行计算; 而非参数方法首先根据投入和产出, 构造出 一个包含所有生产方式的最小生产可能性集合, 其中非 参数方法的有效性是指以一定的投入生产出最大产出, 或以最小的投入生产出一定的产出。这里所说的非参数 方法是结合DEA(Data 数据包络分析) 来进计算的。
3.2 面板数据生产边界模型 3.2.1 非时变的技术有效性 3.2.2 时变的技术有效性
• 第四章 对生产率和效率变化的度量 • 第五章 与其他方法的比较
一、导言
1.1 随机前言方法简介
在经济学中,技术效率的概念应用广泛。 Koopmans首先提出了技术效率的概念,他将技术有效 定义为:在一定的技术条件下,如果不减少其它产出就 不可能增加任何产出,或者不增加其它投入就不可能减 少任何投入,则称该投入产出为技术有效的。Farrell首 次提出了技术效率的前沿测定方法,并得到了理论界的 广泛认同,成为了效率测度的基础 。
目录
• 第一章 导言 1.1 随机前沿方法简介 1.2 发展史简要回顾
• 第二章 分析基础 2.1 生产技术 2.2 技术有效性 2.3 经济有效性
• 第三章 技术有效性估计 3.1 横截面生产边界模型 3.1.1 确定性生产边界 3.1.1.1 目标规划法 3.1.1.2 修正最小二乘法(COLS) 3.1.1.3 修正最小二乘法(MOLS) 3.1.2 随机生产边界 3.1.2.1 正态—半正态模型 3.1.2.2 正态—指数模型 3.1.2.3 正态—半正态模型的距估计
生产率和效率的度量涉及到生产函数。DEA方 法的特点是将有效的生产单位连接起来,用分段 超平面的组合也就是生产前沿面来紧紧包络全部 观测点,是一种确定性前沿方法,没有考虑随机 因素对生产率和效率的影响。随机前沿生产函数 则解决了这个问题。
前沿生产函数(Frontier Prodution Function)反映 了在具体的技术条件和给定生产要素的组合下, 企业各 投入组合与最大产出量之间的函数关系。通过比较各企 业实际产出与理想最优产出之间的差距可以反映出企业 的综合效率。
1977年,Aigner,Lovell,Schmidt和 Meeusen,Van den Broeck分别独立提出了随
机前沿生产函数,之后逐渐发展起来的随机前沿
生产函数法则允许技术无效率的存在,并将全要
素生产率的变化分解为生产可能性边界的移动和 技术效率的变化,这种方法比传统的生产函数法 更接近于生产和经济增长的实际情况。能够将影 响TFP的因素从TFP的变化率中分离出来,从而 更加深入地研究经济增长的根源。 利用随机前沿生产函数法,Schmidt(1980, 1986)、Kumbhakar(1988,1990)、Bauer (1990)、Kalirajan(1993).Batese和Coelli 1988,1992,1995)等对技术效率对TFP和 产出的影响做了大量的实证研究。
本章框架:
1 .生产技术曲线
GR
2
.生产技术的投入组合
L( y)
3 .生产技术的产出组合
P( x)
生产技术
4 .投入等量曲线
Isoq ( y )
5 .投入有效性子集
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