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渔业经济效率测度的模型设计 1 1 12Malmquist-Luenberger指数模型 2(二)指标体系与数据来源 31投入指标选取 42产出指标选取 41非期望产出的超效率SBM模型数据包络分析(DEA)作为一种重要的非参数效率分析法，它通过构建相对生产前沿面，比较分析具有多项投入和产出的决策单元的相对效率。而传统DEA模型大多只考虑到了期望产出，未将非期望产出纳入到效率测度的框架中，因此存在偏差。目前在DEA效率模型中处理非期望产出的方法主要包括方向距离函数法|211、曲线测度法1221、线性函数转换法I231以及投入产出转置法I²41等。但是这些方法并不能很好地解决投入产出的松弛性问题。为了解决此问题，Tone提出将非期望产出带入到SBM模型中，因其直接将松弛变量直接放模型过程中，经常会出现多个效率评价单元效率值为1的情况，导致无法比较这些有效决策单元的效率值大小。基于此，Tone和Tsutsuil²6|又提出了超效率SBM模型。在保留了传统SBM模型的优势外，该模型允许效率值大于1的情况出现，从而各个决策单元均可根据效率值高低进行排序。因此本文采用超效率SBM模型来测度和评价中国沿海地区渔业经济发展效率，模型如下：p=1,…,sx≥Xkj=1,…,n且j≠0p=1,…,s(二)指标体系与数据来源1投入指标选取染对渔业经济共同的负面影响，因此，在借鉴纪建悦、曾琦[17的研究思路的的污染所导致的水产品产量损失值。另因在渔业统计年据缺失，本文采用指数函数对2006-2010年的数据进行拟合，发现拟合优度为0.9243,接近1,据此函数关系补充了缺失的数据。渔业经济效率测度指标体系见表1。表1渔业经济效率测度指标体系目标层指标层白然资源投入资本投入芳动力投入经济产出因

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