在讨论不同年份的DEA（数据包络分析）效率值是否可以进行比较时，首先要明确DEA模型的基本特性。DEA是一种用来评估决策单元（例如公司、医院、银行等）相对效率的非参数方法，它通过构建一个生产可能性集来比较各决策单元的效率。每个决策单元的效率是相对于同一组决策单元中的“最佳实践”边界来评估的。
传统上，DEA模型被认为是用于同一时间点或同一时间段内决策单元之间效率的比较。这是因为不同年份的数据可能会受到外部环境变化的影响，例如经济条件、技术进步、政策变化等，这些因素可能会影响到决策单元的生产可能性边界。因此，将不同年份直接进行比较可能会忽略这些外部环境变化的影响。
然而，在实际研究中，研究者往往需要对不同时间段的效率进行比较分析，以研究效率随时间的变化趋势、识别效率变化的原因等。为了使不同时间段的效率值具有可比性，研究者采用了一些方法和技术，例如：
1. **窗口分析（Window Analysis）**：通过设定一个固定的时间窗口，比如连续几年，然后移动这个窗口进行分析。每个窗口内的决策单元被视为同一组，以此来比较不同时间段的效率变化。
2. **Malmquist生产率指数**：这是一种用来衡量生产率随时间变化的方法。它可以分解为效率变化（EC）和技术变化（TC）两部分，从而能够考虑到时间跨度内的技术进步等因素。
3. **在DEA框架下引入时间变量**：通过将时间作为一个外生变量引入DEA模型，以控制时间因素对效率评估的影响。
至于你提到的超效率SBM（Slacks-Based Measure）模型，这是一种在传统DEA基础上发展起来的模型，它考虑了松弛变量，可以提供更加精细化的效率评价。超效率SBM模型同样是评估相对效率，但通过上述方法的适当应用，也可以用来分析时空差异和时空演化。
总而言之，虽然DEA模型原则上是用于评估同一时间段内决策单元的相对效率，但通过一些方法和技术的应用，可以使得不同年份的效率值具有可比性，从而进行时空差异和时空演化的分析。这些分析需要谨慎处理数据和解释结果，确保比较的合理性和准确性。
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