楼主: swallan
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[数据管理求助] STATA使用frontier命令得到结果后,怎么计算要素的投入效率 [推广有奖]

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swallan 学生认证  发表于 2021-3-30 23:52:34 |AI写论文

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利用C-D生产函数构建模型后,在stata中使用frontier命令得出了投入系数值,下一步要计算要素使用效率的命令是什么呢?各位大佬,请求帮助!
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关键词:frontier frontie front Stata Tier

沙发
123冰321 发表于 2021-4-4 10:25:07 来自手机
swallan 发表于 2021-3-30 23:52
利用C-D生产函数构建模型后,在stata中使用frontier命令得出了投入系数值,下一步要计算要素使用效率的命令 ...
可以直接用frontier4.1测算呀,感觉比stata好操作
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藤椅
songking 发表于 2021-4-5 11:41:15
  Estimate technical efficiency
        . predict efficiency, te
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板凳
wensdu 发表于 2021-4-12 10:59:56
songking 发表于 2021-4-5 11:41
Estimate technical efficiency
        . predict efficiency, te
大神,再辛苦问一下啊,stata除了计算TE,还能不能直接计算出TC,SE和TFP,如果解答麻烦的话,可付费私信,万分感谢!微信wpp870213

报纸
小小爱喝牛奶 发表于 2021-4-15 15:47:33
frontier4.1,TE,TC,SE和TFP都能算

地板
李大壮嗷嗷 发表于 2021-4-17 08:41:00
小小爱喝牛奶 发表于 2021-4-15 15:47
frontier4.1,TE,TC,SE和TFP都能算
你好 请问frontier4.1 在输入数据的时候 测算成本效率  生产成本 投入 产出都放在第几列啊

7
小小爱喝牛奶 发表于 2021-5-12 10:36:24
李大壮嗷嗷 发表于 2021-4-17 08:41
你好 请问frontier4.1 在输入数据的时候 测算成本效率  生产成本 投入 产出都放在第几列啊
你用截面数据,就是从第一列开始,先产出再投入
如果是面板数据,就是按照年份从上到下排列, 放完一年再放下一年,此时注意决策单元在不同年份的排列顺序一致,还是先产出再投入

8
cenzhuo1977 发表于 2021-5-15 03:30:20
同问,如何使用stata进行SFA全要素生产率的四重分解模型。

使用C-D生产函数进行估算,

通过现有资料使用:

frontier lny lnl lnk

predict effi, u

predict efficiency , te





以上命令仅能帮助我实现技术效率变化效率的估算,但参考其他文章我希望分解为:技术变化、技术效率变化、规模效率变化、配置效率变化。

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爱喝水的小青蛙 在职认证  发表于 2021-5-28 11:28:25 来自手机
cenzhuo1977 发表于 2021-5-15 03:30
同问,如何使用stata进行SFA全要素生产率的四重分解模型。

使用C-D生产函数进行估算,
可以自己编命令,根据数学推导公式核算

10
赵安豆 发表于 2024-8-9 14:25:14
在Stata中使用`frontier`命令进行数据包络分析(DEA)或随机前沿分析(SFA)后,可以通过一些额外步骤来计算技术效率。对于C-D生产函数下的随机前沿模型,计算要素投入效率通常意味着你需要确定每个单位的技术效率水平。

如果已经使用了如下的命令:

```stata
frontier y x1 x2 ..., dist(normal/half/truncated) ...
```

其中`y`是产出变量,`x1`, `x2...` 是输入或投入变量。`dist()`选项用于指定误差项的分布,默认为半正态分布。

计算效率值通常涉及两个步骤:

### 步骤 1: 预测效率分数

在运行了随机前沿模型后,你可以使用`predict`命令来生成效率预测值。具体命令如下:

```stata
predict te, eff
```

这将创建一个新的变量`te`,它包含了每个观测点的技术效率值。

### 步骤 2: 分析和解释结果

一旦你有了`te`变量,你可以使用Stata的描述性统计命令`summarize`, `tabstat`等来分析这些效率值。例如:

```stata
summarize te
```

这将给出效率值的平均数、标准差和其他统计量。

### 注意事项

- 技术效率通常表示为一个0到1之间的数值,其中接近1的值意味着更高的效率。
- 如果你的模型中有多个投入和产出变量,那么可能需要使用更复杂的命令来计算多因素生产率(MFP)或全要素生产率(TFP)。

希望这能帮助你进行下一步分析!如果有任何进一步的问题或者具体细节上的疑问,请随时提问。

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