随机前沿分析(Stochastic Frontier Analysis, SFA)中的效率分解是指将企业的生产效率分解为技术效率、配置效率和成本效率等组成部分的过程。以下是SFA效率分解的主要内容:
主要效率类型技术效率(TE, Technical Efficiency)
- 衡量企业在给定投入水平下获得最大产出的能力
- 反映生产过程中技术利用的有效程度
配置效率(AE, Allocative Efficiency)
- 衡量企业在给定价格下选择最优投入组合的能力
- 反映投入要素比例配置的合理性
成本效率(CE, Cost Efficiency)
- 综合技术效率和配置效率
- CE = TE × AE
- 关注在给定投入水平下产出可扩张的程度
- 技术效率 = 实际产出/前沿产出
- 关注在给定产出水平下投入可缩减的程度
- 技术效率 = 前沿投入/实际投入
典型的SFA生产函数模型:y_i = f(x_i;β)exp(v_i - u_i)
其中:
- y_i:产出
- x_i:投入向量
- β:待估参数
- v_i:随机误差项(白噪声)
- u_i ≥ 0:技术无效率项
技术效率可计算为:TE_i = exp(-u_i)
效率分解的扩展规模效率(SE, Scale Efficiency)
- 衡量企业是否在最优规模下运营
- 可通过比较不同规模报酬假设下的前沿来估计
动态效率分析
- Malmquist生产率指数分解
- 将生产率变化分解为技术变化和技术效率变化
环境效率
- 考虑环境约束下的效率测量
- 包含不良产出(如污染)的处理
SFA效率分解广泛应用于:
- 银行业效率评估
- 医院和医疗系统绩效分析
- 农业生产效率研究
- 公共部门效率测量
效率分解为管理者提供了识别效率损失来源的工具,有助于制定针对性的改进策略。


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