导言
随着中国转向高质量发展时期，新质生产力方兴未艾，学界对经济、能源、绿色、生产、农业、科技等各部门效率的测算及前因后果的研究越发丰富，效率分析在模型构建和实证研究等范式上都有广泛应用，已发表的中英文论文数以万计，许多登上FT50/UTD24顶级期刊。
本课程系统性介绍经典以及新兴前沿效率模型，剖析其经管应用——既可作主体模型也可用于测量核心变量。同时介绍目前最火热的数据包络分析（DEA）和随机前沿分析（SFA）的理论与论文方法实操，帮助学者运用Stata、GAMS实现效率分析，拓展研究视野。我们将通过6个论文案例精讲，3个顶刊综合复现案例，帮助学者灵活运用效率分析。同时将分享领域高水平论文发表与投稿经验，主讲老师发表多篇UTD24顶刊论文，在QS前30高校拥有广泛的学术合作网络，欢迎有志于科研精进的学者前来1V1深度交流。
1. 课程概览
课程名称：前沿效率分析实操与论文发表
课程时间：2025年7月26日-2025年7月27日 上午9：00-12：00，下午14：30-17：30
授课方式：腾讯会议线上直播＋至少6个月回放与答疑
报名方式：
扫码报名
课程特色：
（1)授人以渔：效率模型→文献应用总结→DEA、SFA实操→科研论文发表。
（2)可复现代码块：实操内容通过Stata、GAMS实现，代码块可复用。
(3)丰富案例实操：Operations Research 、Journal of Econometrics、《数量经济技术经济研究》等6个论文案例精讲，3个顶刊综合复现案例，并有高水平论文发表经验。
课程资料：
提供理论讲解PPT、实操代码及部分案例数据。
授课老师：
Austin He，香港经济学博士，211高校商学院学科办主任，副教授，硕士生导师。主要从事评价理论与方法、生产效率分析、能源环境经济学等研究。国家自然科学基金项目主持人（效率测算领域），在效率评价领域发表2篇Operations Research（UTD24顶刊），并发表Energy Economics、Transport Policy、China Economic Review、《计量经济学报》《产业经济评论》等多篇中英文权威期刊。Nature 等国际知名期刊匿名审稿人；国际SCI期刊客座编辑；自科基金评审专家；教育部学位中心评审专家；“双法”气候金融研究分会理事。主讲《高级微观经济学》《高级计量经济学》《农业经济与政策》《经济学原理》等课程。曾获“黄山优秀青年”称号、论文获得《产业经济评论》2023年度优秀论文。
助教老师：
Bob，中央财经大学硕士，深耕社科大数据研究，熟悉Stata编程软件。
Hugo，阿德莱德大学商业数据分析硕士，钻研自然语言处理技术、Python数学计算等方向。
Joy，西南民族大学经济学硕士，擅长Python、Stata、ArcGis，熟悉UciNet进行社会科学数据处理与实证研究。
Bruce，天津大学管理学硕士，擅长Python、Stata进行智能计算、运筹优化。
Miroslav，UW-Madison经济学硕士，擅长Python数据分析、计量经济学、图像处理、机器学习。
3. 课程大纲
第一讲 效率分析基础理论及实现软件
1.效率分析概念：技术效率、配置效率、生产前沿的定义与区别
2.中英文经济管理顶刊效率分析应用：o梳理《经济研究》《中国工业经济》及英文FT50期刊效率分析应用，并选取代表性文献重点介绍。
3.生产函数与生产效率：柯布-道格拉斯生产函数、超越对数生产函数、CES函数、VES函数以及边界生产函数法
4.GAMS效率分析编程基础
软件下载配置、基础语法（变量、方程、集合、参数定义）、规划模型构建、求解器选择与参数设置。
5.Stata效率分析实现简介
osfmodel、ddfeff、nddfeff、frontier、sfpanel、dea、dflp等
第二讲：数据包络分析（Data Envelope Analysis，简称DEA）
2.DEA经典模型及代码实现
（1）规模报酬不变CCR模型：投入导向与产出导向规划式、效率值、图解
（2）规模报酬可变BCC模型：投入导向与产出导向规划式、效率值、图解
Banker, R.D., Charnes, A., Cooper, W.W., 1984. Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis. Management Science, 30, pp. 1078-1092.
韩兆洲,程学伟.中国省域R&D投入及创新效率测度分析[J].数量经济技术经济研究,2020,37(05):98-117.
3.方向距离函数DDF及代码实现
参考文献来介绍方向距离函数在环境约束下的效率测算中的应用。
Chung, Yangho H., Rolf Färe, and Shawna Grosskopf. "Productivity and undesirable outputs: a directional distance function approach." journal of Environmental Management 51.3 (1997): 229-240.
案例讲解：
Petersen, Niels Christian. "Directional distance functions in DEA with optimal endogenous directions." Operations Research 66.4 (2018): 1068-1085.
4.Malmquist指数代码实现与应用
参考文献来介绍Malmquist指数在生产力增长分析中的应用。
Färe, R., Grosskopf, S., Norris, M., & Zhang, Z. (1994). Productivity Growth, Technical Progress, and Efficiency Change in Industrialized Countries. American Economic Review, 84(1), 66-83.
案例讲解：面板数据生产力增长分析（Pham et al., 2024）
Pham, Manh, Léopold Simar, and Valentin Zelenyuk. "Statistical inference for aggregation of Malmquist productivity indices." Operations Research 72.4 (2024): 1615-1629.
5.三阶段DEA模型及代码实现
例文讲解：
张赤东,刘文婕,邱雨荷,等.数控机床上市公司技术创新效率评价及国家科技重大专项政策的影响分析——基于三阶段DEA模型和Malmquist生产率指数[J].科学学与科学技术管理,2024,45(01):47-61.
第三讲：随机前沿分析（Stochastic Frontier Analysis，简称SFA）
2.SFA基本原理与模型构建
3.面板数据随机前沿成本模型及Stata实现：时不变/时变
4.空间随机前沿模型及代码实现
空间计量经济学在效率分析中考虑区域间相互影响时具有重要作用：
Glass, Anthony J., Karligash Kenjegalieva, and Robin C. Sickles. "A spatial autoregressive stochastic frontier model for panel data with asymmetric efficiency spillovers." Journal of Econometrics 190.2 (2016): 289-300.
Kutlu, Levent, Kien C. Tran, and Mike G. Tsionas. "A spatial stochastic frontier model with endogenous frontier and environmental variables." European Journal of Operational Research 286.1 (2020): 389-399.
5.非凸随机前沿模型及代码实现
（1）RVRS模型原理
Sung Ko LI, Chun Kei TSANG, Shu Kam LEE, and Xinju HE, 2025. Regular Variable Returns to Scale Production Frontier and Efficiency Measurement. Operations Research (forthcoming) UTD24
6.混合前沿模型及代码实现：
1）SFA-DEA联合框架
Parmeter & Zelenyuk. Combining the Virtues of Stochastic Frontier and Data Envelopment Analysis. Operations Research 2019, 67:6, 1628-1658
（2）案例：能源行业效率比较
石旻,张大永,邹沛江,等.中国新能源行业效率——基于DEA方法和微观数据的分析[J].数量经济技术经济研究,2016,33(04):60-77.
第四讲：顶刊论文复现及论文写作
1.基于效率模型的全要素生产率指数构建
介绍全要素生产率指数（如Malmquist-Luenberger Index）的基本原理和构建方法，参考Oh D. A global Malmquist-Luenberger productivity index. Journal of Productivity Analysis 2010;34: 183–97.等文献。
展示如何使用Stata或GAMS等软件实现全要素生产率指数的计算
Zhang N, Choi Y. Total-factor carbon emission performance of fossil fuel power plants in China: A metafrontier non-radial Malmquist index analysis. Energy Economics 2013; 40: 549-59.
2.空间权重矩阵在效率分析的应用
解释空间权重矩阵在效率分析中的作用，特别是在考虑区域间相互影响时的重要性。结合论文演示如何构建和应用空间权重矩阵进行空间随机前沿分析。
邢宏洋,高俊,谭辉.国际空间溢出与服务业全要素生产率——基于空间随机前沿分析方法的测度[J].数量经济技术经济研究,2021,38(05):75-95.
田成诗,陈雨.人口虹吸、集聚与城市能源效率——以沪苏浙皖地区为例[J].统计研究,2022,39(05):93-106.
3.新质生产力与生产效率的实证分析
构建新质生产力测算模型，并介绍其软件实现方法
陈诗一. (2010). 中国的绿色工业革命:基于环境全要素生产率视角的解释(1980—2008). 经济研究 (11), 21-34.
分析新质生产力对生产效率的影响，探讨其在实际经济中的应用，结合具体案例进行实证分析。
4.论文写作结构与投稿经验
介绍效率分析科技论文的常见写作结构，包括摘要、引言、文献综述、研究方法、结果与讨论、结论等部分。
分享高水平英文论文投稿经验和技巧，包括选择合适的期刊、准备投稿材料、应对审稿意见等，结合个人或他人的投稿经历进行分享。
4. 课程报名
课程价格
早鸟价：（7.10前支付）999元；
拼团价：（7.10-开课前支付）1399元；
开课后恢复原价1999元
可按照实际支付金额开具电子发票
价格包含：直播课程+录播回放+课程资料+课程答疑（仅开课前支付能进答疑群）
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