DEAP计算Malmquist马奎斯特指数方法
贵州省卫生医疗机构相对效率评价研究——基于DEA-Malmquist指数法
科技与管理Scien c e-Tech no logy and Man ageme n t Vol.21No.4 Jul.,2019第21"第4期2019年7%文章编号：1008-7133(2019)04-0041-06贵州省卫生医疗机构相对效率评价研/——基于DEA-Malmquist指数法张艳凤，王婷(贵州大学管理学院，贵州贵阳550000)摘要:从静态和动态2个角度分析评价贵州省卫生医疗机构的相对效率，并分析其影响因素。
运用DEA模型计算各市(州)2017年的技术效率、纯技术效率、规模效率进行静态分析,并运用MHmquct指数分析法对其2013—2017年的全要素生产率变动进行动态分析。
研究表明:贵州省各市(州)医疗卫生机构的相对效率较高,多个市(州)规模效益呈递减趋势，全要素生产率年均下降14.2%。
大健康战略实施后，贵州省医疗卫生机构的效率逐渐得到了改善，并在2017年得到一定提升。
今后改善的关键是增强技术创新、管理创新和组织创新，并应适当减少有形资源的投入。
关键词：医疗卫生机构；DEA模型；Malmquist指数；相对效率DOI：10.16315/j.si.2019.04.007中图分类号：R197.3文献标志码：AStudy on relative efficiency evaluation of health and medical institutiont in Guizhou province:based on DEA-Malmquist index medthodZHANG Yan-fene，WANG Tine(School ef Manaeement，Guizhou University，Guiyane550000，China)Abstract:The relative eWicienco of health core institutions in Guizhou Provinco was analyzed from tUv static and da-namic perspectives，and the influencine factors were analyzed-The DEA model was used to comumte the ichnicol eWicmncy,puo ichnicol Wacmncy and scs U Wficienco of2017for static analysis，and the Malmquist exponential analysis metUod was used to analyze the dynamict of lotal factor produtivita in2013—2017-The resuU shows that iheaeoaiseee e scsenczoemedscaosn0isiuison0sn eaasou0csise0(0iaie0)sn Gusehou Paoesncewa0aeoaiseeozhseh.The economies of scole in multiple cities(states)showed a dwmasing trend，and the total factor productivity decressed by14.2%annuH l y.After the impmmentation of the“Comprehensive heslth”Stratesy，the eWimency of medicol and health institutions in Guizhou Provinco has eraduH l a icproved and Efficiency has icproved in2017-The key to imp ao eemen iis io enhance iechno yo eica yinno ea iion，manaeemeniinnoeaiion and oaeanieaiionayinnoeaiion，and ap-paopaiaieaeduciionsin aesouaceinpuis.Keywords:medicol and health institutions；DEA model；Malmquist indee；relative efficienco全面建设小康社会要求各省为广大人民群众提收稿日期：2019-05-07基金项目：贵州省哲学社会科学规划联合基金项目(GZGJ20190007);贵州省国内一流学科建设项目(GNYL[2017:005)；贵州大学文科重点学科及特色学科重大项目(GDZT201702)作者简介：张艳凤(1994—)，女，硕士研究生；王婷(1974—),女，教授，博士，博士生导师-供方便有效的医疗服务。
基于dea-malmquist指数模型的中国商业银行效率及影响因素研究
第1章 引言1.1选题背景与意义20世纪90年代以来，随着经济全球化，金融自由化速度加快，银行监管放宽，各银行间的竞争愈演愈烈，出现了自助银行，电话银行和网上银行。
根据加入世贸组织的承诺，2006年11月16日，国务院478号令签发的《外资银行管理条例》出台，并在12月11日宣布中国银行业全面对外开放，即外资银行也可进入国内银行业。
中国银行市场与国际接轨，中外资银行不可避免地将展开全方位的竞争，中国的金融市场也必定成为一个国际跨国银行和本地银行展开激烈竞争的主战场。
这标志着一个新时代的到来。
中国银行业所处的金融环境发生了巨大的变化，所面临的市场竞争力和金融风险也随之加大。
但是根据中国银监会最新披露的数据，2011年商业银行净利润为10412亿元，按一年365天来算，相当于每天―吸金‖28.53亿元，增长率为36.34%，比2010年增加了7637亿净利润，也就是每天增加20.92亿元，也有数据表明银行的资本利润率已经大幅度高于工业。
图1.1为中国商业银行2003年至2011年的税后利润情况变动图。
图1.2为中国上年银行2003年至2011年年度总资产的变动图。
从这两图我们可知，中国商业银行的年度总资产和税后利润都呈现出不断上涨的趋势，面对如此激烈的竞争环境中国商业银行的利润与总资产却上升和扩张，这不断的上升与扩张，这究竟是什么原因？是否意味着这些年来随着金融业的全面图1.1 2003-2011中国商业银行税后利润变 动图 数据来源：wind 数据库 图 1.2 2003-2011中国商业银行年度总资产变动图究竟是什么原因？是否意味着随着这些年银行业的全面开放和银行的不断改革，银行的经营效率已经得到大幅度的提高，从而导致银行的资产不断扩张、利润大幅度增加，还是这暴利的背后是有其他原因？那么，究竟中国商业银行的效率现状如何？中国银行自2006年全面对外开放以来的其效率的动态变化情况究竟如何？中国各类商业银行之间的效率差距到底有多大？这些问题就是本文想要研究的主题，本文试图通过一系列的研究给出答案。
基于DEA—Malmquist指数法中国小麦主产区全要素生产率变化特征分析
基于DEA—Malmquist指数法中国小麦主产区全要素生产率变化特征分析摘要：本文利用数据包络分析（DEA）和Malmquist生产率指数方法，对中国小麦主产区的全要素生产率进行分析。
通过对2000-2019年的数据进行分析，发现了中国小麦主产区全要素生产率的变化特征，并对其产生的影响因素进行了分析和讨论。
研究结果显示，小麦主产区的生产率总体呈现出较好的增长趋势，但存在着一些地区生产率增长较快，而有些地区却呈现出生产率下降的情况。
影响生产率变化的因素包括技术水平、管理水平、资源配置等，需要进一步研究和优化。
一、引言小麦是中国的主要粮食作物之一，对于国家的粮食安全和农业经济发展具有重要意义。
随着农业生产技术的不断进步和中国农业结构的不断调整，小麦的全要素生产率也在不断变化。
对中国小麦主产区的全要素生产率进行分析和研究，对于指导农业生产、提高农业效益具有积极的意义。
二、DEA—Malmquist指数法简介数据包络分析（DEA）是由Charnes, Cooper和Rhodes于1978年提出的一种评价农业生产效率的方法，它主要用于衡量农业生产中各种资源的利用效率。
而Malmquist生产率指数方法则是由Malmquist在1953年提出的，主要用于分析产出和投入之间的变化趋势，从而得出总体生产率的变化趋势。
DEA—Malmquist指数法是将DEA和Malmquist生产率指数结合在一起，通过计算各个农业生产单元的效率得分和生产率指数，从而得出某一时间段内各个农业生产单元的全要素生产率的变化情况。
三、中国小麦主产区全要素生产率变化特征分析1. 数据来源和选取本文选取了2000-2019年中国小麦主产区的各个生产单元的生产数据，包括小麦种植面积、产量、投入资源等，共计20年的数据。
通过对这些数据进行处理和整理，得出了每个生产单元在不同年份的生产效率得分和生产率指数。
利用DEA方法对各个小麦主产区的生产效率进行计算，得出各个生产单元在不同年份的生产效率得分。
河南高技术产业技术创新效率分析——基于DEA—Malmquist指数方法
高技术产业 因其高知识密集 度、 高投 入、 风 高 险、 高效益而成为推动区域产业发展和 自主创新 的 主要力量 。对高技术产业技术创新效率进行评价 ， 有利于提高创新资源 的利用率 ， 有利于 明晰创新 能
力 培 育 的作用 点 ， 经 济 欠 发 达 地 区尤 其 如 此 。 河 对
省 区域 （８个地 市 ） 术创 新 效 率 的 变 动趋 势 的 研 １ 技 究 。再次 ， 研究方法上看 ， Ｊ 从 主要是用非参 数 的
目前 ， 国内关于高技术产业技术创新效率的研 究 比较多 ， 致 可 以 从 以下 几 个 方 面 予 以 分类 ： 大 首
收稿 日期 ：０ １ ０ ２ ２ １ — ８— ９ 作者简介 ： 刘
亮、 岳宏 志对 我 国五大 高技术 行 业 ２０－２０ ０１ ０ ７年 的
南省尽管近年来经济总量一直处于全国领先水平 ， 但是人均量很低 ， 仍然属于经济欠发 达地 区。进 入
２ １世纪 的第 二个 十 年 ， 河南 省 提 出了 “ 设 中原 经 建
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
济区、 加快 中原崛起 和河南振兴” 的总体发展 战略 。 “ 建设 中原经济 区” 对高技术产业发展提 出了新 的
容美平 、 王斌会 、 朱承亮 、 岳宏志等人的研究 ； 后者如 韩 晶 。 】 的研 究 。 复次 ， 研 究 内容上 看 ， 。 从 主要 是 对 高技术产业技 术创新效 率的有效性 进行测度 和分 析， 如柴华奇 、 宋德 强， 官建成 、 陈凯华等人 的研究 ； 部分学者对高技术产业技术创新效率的不同影响因 素进行分析 ， 如成力为 、 孙玮等分析 了引资动机与外 资特征对我国高技术产业技术创新效率的影 响， ¨
率 。Ｍ 表 明从 ｔ ＞１ 时期 到 （ ＋１ 时期 的 Ｔ Ｐ为正 ｔ ） Ｆ 增 长 。Ｒ Ｆｒ 人 同时 证 明 了莫 氏生 产 率 指 数 可 ．ａｅ等 以分解 为技 术效率 变 化 和技 术 变 化 两 部分 ， 叮将 并 技 术效 率变 化进一 步分解 为 纯技术 效率 变化 和规模 效率变 化 ， ： 即
基于DEA模型和Malmquist指数的邮轮企业经营效率评估
基于DEA模型和Malmquist指数的邮轮企业经营效率评估【摘要】本研究基于DEA模型和Malmquist指数，对邮轮企业的经营效率进行评估。
在我们阐述了研究背景、意义和目的。
在正文中，我们介绍了DEA模型和Malmquist指数的基本原理，以及邮轮企业经营效率评估的方法。
通过实证研究和结果分析，我们评估了不同邮轮企业的经营效率，并对结果进行了详细分析。
在我们总结了研究结论，提出了启示意义，并展望了未来研究方向。
本研究为邮轮企业提供了经营效率评估的参考依据，对于促进行业发展和提高竞争力具有重要意义。
【关键词】DEA模型, Malmquist指数, 邮轮企业, 经营效率评估, 实证研究, 结果分析, 研究结论, 启示意义, 未来展望, 研究背景, 研究意义, 研究目的.1. 引言1.1 研究背景在过去几年中，随着全球旅游业的快速发展，邮轮旅游成为了人们休闲度假的首选之一。
邮轮企业作为提供邮轮旅游服务的主体，在市场上竞争激烈。
为了在激烈的市场竞争中立于不败之地，提高企业的经营效率成为了企业经营管理的关键问题。
基于DEA模型和Malmquist指数的邮轮企业经营效率评估方法应运而生，为企业提供了一种科学、客观的评估手段。
研究背景部分将对邮轮行业的发展现状进行概述，分析行业内部存在的问题和挑战。
将介绍DEA模型和Malmquist指数这两种评估方法的基本原理和应用领域，为后续的实证研究提供理论支撑。
明确本研究的研究目的，即通过对不同邮轮企业的经营效率进行评估，找出其优劣势和改进空间，为企业提供优化经营管理的建议。
通过对研究背景的深入探讨，可以更好地理解本研究的意义和必要性，为后续的研究工作奠定基础。
邮轮企业经营效率评估研究的开展，对于提升行业整体竞争力，推动企业健康发展具有积极意义。
1.2 研究意义研究邮轮企业的经营效率可以帮助企业及时发现问题，提高经营管理水平，进而增强市场竞争力。
通过对企业经营效率的评估，可以为企业提供一种有效的管理工具，帮助企业定位自身优势和劣势，找到提升效率的途径。
中国保险业效率动态变化的Malmquist指数分析-Po
一、本论文研究的概念和方法
保险业效率是商业性保险公司在保 证偿付能力和实现盈利的基础上，有效 配置保险资源并最大限度的推动社会资 源的流动，是保险业投入产出能力、市 场竞争能力和可持续发展能力的总称。
一、本论文研究的概念和方法
由于保险业作为经营风险的特殊行 业，对保险业效率很难在一个统一的层 面上进行分析，而是应分层次考察。我 们将保险业效率分为三个层次，即微观 保险业效率（保险企业效率）、中观保 险业效率（保险市场结构和市场绩效）、 宏观保险业效率（保险业对经济发展的 贡献度）。
无分配法DFA（DistributionFree approach）
一、本论文研究的概念和方法
本文采取生产前沿面研究的非参数方法中的数 据包络分析DEA（Data Envelopment analysis）方法，可以计算给定样本中多个决 策单元的相对效率值，其方法是将样本中每个 机构的投入和产出进行加权平均后与样本中的 最佳机构相比，由此得出样本中哪些机构有效 以及哪些无效。
1995年 1994年9月
1997年 1998年10月
样本区间
1999——2003年 1999——2003年 1999——2003年 1999——2003年 1999——2003年 1999——2003年 1999——2003年 1999——2003年 1999——2003年 1999——2003年 1999——2003年 1999——2003年 1999——2003年 1999——2003年 1999——2003年 1999——2003年 1999——2003年 1999——2003年 1999——2003年 1999——2003年 1999——2003年 1999——2003年 1999——2003年
基于DEA-Malmquist指数的贵州高速公路运输效率评价与时空演变特征分析
第35卷第6期 Vol.35 No.6荆楚理工学院学报Journal of Jingc.hu University of Technology2020年12月Dec.2020基于DEA-Malmquist指数的贵州高速公路 运输效率评价与时空演变特征分析汪威(贵州民族大学旅游与航空服务学院，贵州贵阳550025)摘要：通过运用D EA-M alm quist指数方法，对2011~2018年贵州各地市州高速公路运输全要素生产率进行测算，并分析其时空演变规律和各地市州之间差异。
研究表明：从整体上看，2011~2018年贵州各地市州高速公路运输的全要素生产率指数有一定的波动，但总体较为稳定，平均增长率为1.7%;技术进步指数增长是整体效率上升的主要原因。
从时间上来看，2015~2017年段，全要素生产率整体水平高，区域差异不明显，呈 均衡状发展趋势;2011~2014和2017~2018年段，全要素生产率整体水平较高，区域差异不十分明显，发展相 对均衡;2014~2015年段，不同水平城市呈交叉状分布，低水平区覆盖面明显扩大，区域差异较大。
从空间上来看，贵阳市属黔中城市群的核心，全要素生产率整体水平高，扩展到安顺市和黔东南州，属高水平区。
关键词：高速公路;运输效率；D E A-M alm quist指数中图分类号:F540.3 文献标志码：A文章编号：1008-4657(2020)06-0005-060引言综合交通运输系统是国家或地区经济发展动脉，其运输效率高低对区域经济地理格局的重塑、区域 协调发展有非常重要的作用。
而高速公路运输是综合交通运输体系中重要的组成部分,其运输效率高 低会影响综合运输体系总体效率。
在“一带一路”建设和“交通强国”背景下,2019年国家提出了中国西部陆海新通道建设，贵州省是 其主通道的重要的交通节点，高速公路运输也是主通道综合交通运输体系的重要组成部分。
要加强贵 州综合交通运输体系与中国西部陆海新通道建设的融合，需要对高速公路交通运输效率进行科学评价。
我国欠发达地区粮食生产效率的实证研究——基于DEA和Malmquist指数法分析
我国欠发达地区粮食生产效率的实证研究——基于DEA和
Malmquist指数法分析
刘战伟
【期刊名称】《江西农业大学学报（社会科学版）》
【年(卷),期】2011(010)002
【摘要】采用DEA方法和Malmquist指数方法,利用我国欠发达地区1998-2009年度数据,实证分析我国欠发达地区粮食生产效率的变动情况及其过低的原因.结果表明,1998-2009年间,欠发达地区粮食的综合效率不高；欠发达地区粮食全要素生产率未达到有效前沿,技术进步较低,技术效率作用也不明显,各地区之间的全要素增长差异较大,并呈现出明显的阶段性变化特征.
【总页数】7页(P9-15)
【作者】刘战伟
【作者单位】许昌学院经济与管理学院,河南许昌 461000
【正文语种】中文
【中图分类】F326.1
【相关文献】
1.纺织服装皮革业的全要素生产率变化分析——基于DEA—Malmquist指数法的实证研究 [J], 张艳艳;
2.基于DEA和Malmquist指数法的我国房地产业生产效率评价 [J], 任阳军;曹泽
3.基于DEA和Malmquist指数法的我国房地产业生产效率评价 [J], 任阳军;曹泽;
4.中国生猪养殖生产效率的实证分析——基于DEA-Malmquist指数法 [J], 廖翼;周发明
5.基于DEA-Malmquist模型的我国第三产业生产效率实证研究 [J], 彭倩茜
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DEAP使用方法1
eg1.dta
DATA FILE NAME
eg1.out
OUTPUT FILE NAME
16
NUMBER OF FIRMS
1
NUMBER OF TIME PERIODS
4
NUMBER OF OUTPUTS
3
NUMBER OF INPUTS
0
0=INPUT AND 1=OUTPUT ORIENTATED
能力实现
16
Capacity utilization
模型
可变参照
17
Variable-benchmark
模型
固定参照
18
Fixed-benchmark
模型
最小效率
19
Minimum-efficiency
模型
价值链模
20
Value chain
型
弱可处置
21
Weak disposability
模型
新成本，收
DOS Windows Dos,Windows,Unix
平
Excel
Excel
台
有人说需要新建一个文件夹，里面放置(Dblank；deap；deap.000；123.dta)四个文件，但我 怎么没有 Dblank、deap 的文件，求大神指导
2、 SUMMARY OF OUTPUT SLACKS、SUMMARY OF INPUT SLACKS 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、SUMMARY OF PEERS:
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 SUMMARY OF PEER WEIGHTS。 4、SUMMARY OF OUTPUT TARGETS、SUMMARY OF INPUT TARGETS 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、FIRM BY FIRM RESULTS 即针对各个单元的详细结果 original value 表示原始值；radial movement 表示投入指标的松弛变量取值，即投入冗余值； slack movement 表示产出指标的松弛变量取值，即产出不足值 projected value 达到 DEA 有 效的目标值。 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
deap使用说明中英对照版
新英格兰大学效率与生产力分析中心(CEPA)工作报告DEAP 2.1版本指南:数据包络分析（计算）程序Coelli T.JNo.8/96澳大利亚，NSW2351，阿米代尔新英格兰大学，计量经济学系CEPA工作报告.au/econometrics/cepawp.htm ISSN1327-435XISBN 1 86389 4969目录摘要 (3)1.INTRODUCTION说明 (4)2.EFFICIENCY MEASUREMENT CONCEPTS效率测度的概念。
(5)2.1 Input-Orientated Measures投入主导型的测度 (6)2.2 Output-Orientated Measures 产出主导型测量方法 (9)3.Data Envelopment Analysis(DEA)数据包络分析 (12)3.1 The Constant Returns to Scale Model(CRS) 规模报酬不变模型 (13)Slacks 松弛变量 (15)Example 1 例子1 (19)3.2 The Variable Returns to Scale Model (VRS)and Scale Efficiencies 规模收益变化模型（VRS）和规模效率 (22)Calculation of Scale Efficiencies 规模效率的计算 (23)Example 2例子2 (25)3.3 Input and Output Orientations 投入和产出主导型 (26)3.4 Price Information and Allocative Efficiency 价格信息和配置效率 (29)Example 3 例子3 (30)3.5 Panel Data,DEA and the Malmquist Index 面板数据，DEA和Malmquist指数 (31)Scale Efficiency 规模效率 (34)Example 4 例子4 (34)4.The DEAP Computer Program DEAP计算机程序 (35)Data file 数据文件 (36)Instruction file 向导文件 (37)Output file 输出文件 (38)5.Examples 例子 (38)5.1 Example 1:An Input-orientated CRS DEA Example 例子1：一个CRS投入主导型DEA例子 (39)5.2 Example 2:An Input-orientated VRS DEA Example 例子2：一个VRS投入主导型的DEA模型例子 (43)5.3 Example 3:A Cost Efficiency DEA Example 例子3：成本效率DEA例子 (47)5.4 Example 4:A Malmquist DEA Example 例子4：Malmquist DEA例子 496.Concluding Comments 结束语 (53)REFERENCES 参考文献： (53)APPENDIX 附录 (55)Tips on using DEAP in File Manager in Windows 3.1: 在Windows 3.1的File Manager使用DEAP的小贴士： (56)DEAP 2.1版本指南:数据包络分析(计算)程序澳大利亚，威尔士，2351，阿米代尔新英格兰大学，计量经济学系效率和生产力分析中心Tim CoelliEmail:tcoelli@.auWeb:.au/econometrics/cepa.htmCEPA 工作报告96/08摘要This paper describes a computer program which has been written to conduct data envelopment analyses(DEA)for the purpose of calculating efficiencies in production. The methods implemented in the program are based upon the work of Rolf Fare, Shawna Grosskopf and their associates. Three principal options are available in the computer program. The first involves the standard CRS and VRS DEA models(that involve the calculation of technical and scale efficiencies)which are outlined in Fare, Grosskopf and Lovell(1994). The second option considers the extension of these models to account for cost and allocative efficiencies.These methods are also outlined in Fare et al(1994). The third option considers the application of Malmquist DEA methods to paneldata to calculate indices of total factor productivity (TFP) change; technological change;technical efficiency change and scale efficiency change. These latter methods are discussed in Fare,Grosskopf,Norris and Zhang(1994). All methods are available in either an input or an output orientation(with the exception of the cost efficiencies option).这篇论文描述了一个程序，这个程序是用来实施数据包络分析（DEA），以此来计算生产中的效率。
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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。
3.软件运行
双击deap.exe，进入运行界面。不要一看到DOS界面就头疼，其实超级简
单，只要输入第二步设置参数的ins文件的名称，然后回车即可，红圈内是你唯
一需要做的事情。
回车后，软件运行后自动关闭，在你看来也就是一闪之间的事情，结果已经
输出到了你所设定的out file文件中去，千万不要认为软件除了什么问题。至此，
你需要做的操作已经完成。
三、结果分析
结果分析是我们的最终目的。结果文件的内容因为采用的模型分析方法的不
同会有所差异。
这里主要介绍Malmquist指数的结果分析。
在Malmquist指数分析时，软件首先给出了一些模型计算的基本信息。如软
件版本、命令文件、数据文件、产出或者投入导向、分析时所采用的模型。
然后给出了4种类型的距离。下图中4列即为对应的距离函数，他们分别是：
相对于前一期规模报酬不变的生产前沿的距离
相对于本期规模报酬不变的生产前沿的距离
相对于后一期规模报酬不变的生产前沿的距离
相对于本期变规模报酬的生产前沿的距离
最后给出了根据距离函数计算出来的全要素生产率，以及全要素生产率的分
解状况（见下图）。
相关指标分别解释为：
Firm 公司编号
Effch 技术效率变动（相对于不变规模报酬生产技术）
Techch 技术变动
Pech 纯技术效率变动（相对于变规模报酬生产技术）
Sech 规模效率变动
Tfpch 全要素生产率变动。