stata随机前沿分析

随机前沿模型的回归是：
xtfrontier y x1 x2,tvd nolog(随时间变化的数据) （1）
随机前沿的理论模型是：y=βx+u-v
我没分清楚是对整个函数进行随机前沿估计还是只对v进行上式的随机前沿估计。如果对于整个式子进行（1）式的估计，那怎么能辨别出谁是技术无效率的指标，谁又是x变量呢。
我想问一下，对于下面这个数据结构：x: a b c d（这些都是直接影响y的变量） ,v: e f g(这些都是影响效率的变量)
怎么进行随机前沿模型的回归啊。我看到网上的随机前沿基本都是好像没有加入效率变量，我一时有点弄不明白。可以请你妹给我写一下基于y a b c d e f g 的前沿分析的stata的代码吗!

无效率指标应该是后面加进去的吧，我也在学，前面如果但求效率的话只用带普通的控制变量回归，有人会的话踢踢我