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目录

• 1. 背景介绍
• 2. 计算过程
• 3. simarwilson 命令
• 4. Stata 操作
  • 4.1 数据导入
  • 4.2 tobit 估计
  • 4.3 truncreg 估计
  • 4.4 simarwilson 估计
  • 4.5 特殊情形的估计结果
  • 4.6 图示边际效应
• 5. 结论
• 6. 参考资料
• 7. 相关推文

1. 背景介绍

DEA 方法作为一种非参数效率评价方法，其生产前沿面和效率值估计依赖于样本数据，因而对样本具有较强的敏感性 (Simar 和 Wilson，2007)。在利用效率值进行回归时，由于存在序列相关性、影响因素内生性等问题，传统 DEA 两阶段回归的统计推断失效 (Simar 和 Wilson，2007)。鉴于此，Simar 和 Wilson (2007) 提出的两阶段半参数 DEA 方法，描述了一个与两阶段估计程序一致的数据生成过程，提出了两个与假定的数据生成过程一致的 bootstrap 参数程序，有效避免决策单元生成效率值与影响因素回归估计的偏误问题。

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