用stata怎么做数据包络分析

使用Stata进行数据包络分析（DEA）可以通过以下步骤实现：安装相关命令、准备数据、选择模型、执行分析、解读结果。 数据包络分析（DEA）是一种用于评估决策单元（DMUs）相对效率的非参数方法。首先，安装相关命令。Stata本身并不直接支持DEA分析，需要安装用户编写的命令，如dea包。可以在Stata命令窗口输入ssc install dea来安装。接着，准备数据。数据应该包括输入和输出变量。选择模型时，决定使用CCR模型或BCC模型，这取决于是否假设规模报酬不变。执行分析时，使用Stata命令如dea来运行分析。最后，解读结果，通过效率评分和参考集来评估各DMU的效率。接下来将详细介绍这些步骤。

一、安装相关命令

为了在Stata中进行数据包络分析，需要首先安装一个支持DEA的命令。Stata社区提供了多种用户编写的命令，这些命令可以通过ssc install命令来安装。推荐使用dea包，因为它广泛使用且功能全面。具体步骤如下：

1. 打开Stata软件，进入命令窗口。
2. 输入以下命令并按Enter键：

   ssc install dea
   
   

   这个命令会自动下载并安装dea包。如果安装成功，Stata会显示相关信息。

安装完成后，可以通过输入help dea来查看该命令的使用说明和帮助文档。

二、准备数据

在进行数据包络分析之前，需要准备好相关的数据。数据通常包括多个决策单元（DMUs），每个DMU都有若干输入和输出变量。数据格式要求如下：

1. 数据应该以Stata数据文件（.dta）的形式保存。
2. 输入变量和输出变量应该分开列出。
3. 每个DMU应该有唯一的标识符。

例如，假设我们有一组医院的数据，每个医院是一个DMU，输入变量包括医生人数、护士人数和床位数，输出变量包括住院病人数和门诊病人数。数据格式如下：

可以使用Stata的import excel或input命令来输入数据：

input DMU Doc Nurse Beds InPatients OutPatients

H1 50 100 200 1500 3000
H2 40 80 180 1200 2500
...
end

三、选择模型

数据包络分析有多种模型，最常用的是CCR模型和BCC模型。CCR模型假设规模报酬不变，而BCC模型则允许规模报酬变化。选择哪种模型取决于具体的分析需求。

1. CCR模型：适用于假设规模报酬不变的情况，即所有DMUs在相同的效率水平上运行。
2. BCC模型：适用于假设规模报酬可变的情况，即不同DMUs可能在不同的效率水平上运行。

在Stata中，dea命令的基本语法如下：

dea input_vars = output_vars, model(ccr|bcc)

例如，要使用CCR模型分析前面提到的数据，可以输入：

dea Doc Nurse Beds = InPatients OutPatients, model(ccr)

如果要使用BCC模型，可以输入：

dea Doc Nurse Beds = InPatients OutPatients, model(bcc)

四、执行分析

执行数据包络分析时，需要确定分析的方向（投入导向或产出导向）。投入导向的分析旨在最小化输入，产出导向的分析旨在最大化输出。在Stata中，可以通过orient(input|output)选项来指定分析方向。

例如，执行CCR模型的投入导向分析，可以输入：

dea Doc Nurse Beds = InPatients OutPatients, model(ccr) orient(input)

执行BCC模型的产出导向分析，可以输入：

dea Doc Nurse Beds = InPatients OutPatients, model(bcc) orient(output)

执行完命令后，Stata会生成各DMU的效率评分。效率评分为1的DMU被认为是有效的，效率评分小于1的DMU被认为是无效的。

五、解读结果

解读数据包络分析的结果需要关注以下几个方面：

1. 效率评分：每个DMU的效率评分。效率评分为1表示该DMU在当前模型下是有效的，效率评分小于1表示无效。无效的DMU可以通过调整输入或输出变量来提高效率。
2. 参考集：无效DMU的参考集，即那些被认为是有效的DMU。参考集可以帮助识别哪些DMU是无效DMU改进的榜样。
3. 投影值：无效DMU在参考集上的投影值。投影值表示无效DMU在调整输入或输出变量后可以达到的效率水平。
4. 冗余与不足：无效DMU的输入冗余和输出不足。输入冗余表示可以减少的输入量，输出不足表示需要增加的输出量。

在Stata中，执行dea命令后可以使用以下命令查看结果：

list _all

这个命令会显示所有变量，包括效率评分、参考集和投影值等。

通过以上步骤，可以在Stata中成功进行数据包络分析，并解读分析结果。数据包络分析是一种强大的工具，可以帮助组织评估和改进其运营效率。

相关问答FAQs：

用Stata怎么做数据包络分析？

数据包络分析（DEA）是一种用于评估决策单元（DMUs）效率的非参数方法，广泛应用于各类行业的绩效评估。Stata是一个强大的统计软件，它能够帮助用户进行DEA分析。以下是进行DEA分析的基本步骤和方法。

1. 安装DEA相关命令

在Stata中进行数据包络分析，首先需要安装专门的命令。可以使用以下命令安装DEA相关的包：

ssc install deap

安装完成后，可以通过输入help deap获取命令的帮助信息和使用示例。

2. 准备数据

进行DEA分析之前，必须准备好数据。这包括选择决策单元（DMUs），确定输入和输出变量。数据应以长格式呈现，每一行代表一个决策单元的观察值。

例如，假设我们有以下数据集，包含三家医院的输入（医生人数和床位数）和输出（治疗病人数量）：

确保数据已经清洗完毕，没有缺失值，并且每个DMU的输入和输出变量的单位一致。

3. 运行DEA模型

在Stata中，可以使用deap命令来运行DEA模型。假设我们要评估上述医院的效率，输入变量为医生人数和床位数，输出变量为治疗病人数量，可以使用以下命令：

deap 医生人数 床位数 治疗病人数量, orientation(output) 

在这个命令中，orientation(output)指的是我们关注输出的效率。如果我们想关注输入的效率，可以使用orientation(input)。

4. 结果解释

DEA命令运行后，Stata会输出一系列结果，包括每个DMU的效率得分、目标值等。效率得分一般在0到1之间，值为1表示该DMU是效率前沿，值小于1则表示该DMU存在效率损失。

解释这些结果时，可以关注以下几个方面：

• 效率得分：得分越接近1，表示该DMU的效率越高。
• 目标值：显示每个DMU在保持输入不变的情况下，能够最大化的输出值。
• 虚拟输入/输出：在某些情况下，DEA分析会给出一些建议，表明哪些输入或输出可以调整以提高效率。

5. 进行敏感性分析

DEA分析的结果可能对输入和输出的选择非常敏感，因此进行敏感性分析是必要的。可以尝试不同的输入和输出组合，观察效率得分的变化。这可以通过修改deap命令中的变量来实现。

6. 可视化结果

为了更好地理解DEA分析的结果，可以使用图形工具进行可视化。Stata提供了多种图形命令，可以用来绘制效率前沿图，展示各DMU的分布情况。

例如，可以使用twoway命令绘制散点图，以可视化输入与输出之间的关系：

twoway (scatter 治疗病人数量 医生人数) (lfit 治疗病人数量 医生人数)

这种图形可以帮助识别效率边界，便于理解哪些DMU在效率上处于领先地位。

7. 结果报告

在完成DEA分析后，编写报告是必要的。报告应详细说明数据来源、分析方法、结果以及政策建议。可以包括以下内容：

• 数据描述：对数据集的介绍，包括变量的定义、单位、样本大小等。
• 分析方法：详细描述DEA的计算方法以及Stata命令的使用。
• 结果分析：对DEA输出结果的详细解释，讨论各DMU的效率得分和改进建议。
• 结论与建议：基于DEA分析的结果，提出具体的政策建议或改进措施。

8. 进一步的分析

除了基本的DEA分析，用户还可以探索更复杂的模型。例如，可以尝试进行分层DEA，考虑不同的生产环境或调整不同的权重。此外，还可以结合其他统计方法，如回归分析，对DEA结果进行进一步的验证和解释。

9. 参考文献与学习资源

为了深化对数据包络分析的理解，可以参考一些经典的书籍和文献。以下是一些推荐的资源：

• Charnes, A., Cooper, W. W., & Rhodes, E. (1978). "Measuring the efficiency of decision making units." European Journal of Operational Research.
• Zhu, J. (2009). "Quantitative Models for Performance Evaluation and Benchmarking: Data Envelopment Analysis with Spreadsheets and DEA Solver Software."

可以在Stata的官方文档和在线论坛中寻找更多的学习资源和实例。

通过以上步骤，可以在Stata中有效地进行数据包络分析。掌握DEA的基本方法和技巧，有助于在各类研究中评估和提升决策单元的效率。