熵权法测算创新效率具体的stata代码

熵权法是一种评价多指标决策的方法，它主要用于确定各指标在综合评价中的权重。下面是使用Stata进行熵权法测算创新效率的示例代码：

假设有三个评价指标：销售额、市场份额和客户满意度。首先，需要将这些指标归一化处理，使它们处于相同的量级。可以使用Stata中的`normalize`命令实现：

clear
input sales market_share satisfaction
1000 20 80
800 15 70
1200 25 90
900 18 75
end

normalize sales market_share satisfaction, gen(normalized_sales normalized_market_share normalized_satisfaction)

接下来，需要计算每个指标的熵值。可以使用Stata的`egen`函数中的`entropy`选项来计算：

egen entropy_sales = entropy(normalized_sales)
egen entropy_market_share = entropy(normalized_market_share)
egen entropy_satisfaction = entropy(normalized_satisfaction)

然后，需要计算每个指标的权重。可以使用以下公式来计算每个指标的权重：

$$w_i = \frac{1 - E(x_i)}{\sum_{i=1}^n (1 - E(x_i))}$$

其中，$w_i$表示第$i$个指标的权重，$E(x_i)$表示第$i$个指标的熵值。

gen weight_sales = (1 - entropy_sales) / (1 - entropy_sales + 1 - entropy_market_share + 1 - entropy_satisfaction)
gen weight_market_share = (1 - entropy_market_share) / (1 - entropy_sales + 1 - entropy_market_share + 1 - entropy_satisfaction)
gen weight_satisfaction = (1 - entropy_satisfaction) / (1 - entropy_sales + 1 - entropy_market_share + 1 - entropy_satisfaction)

最后，可以将每个指标的权重与其对应的实际值相乘，得到每个企业的创新效率。

gen innovation_efficiency = normalized_sales * weight_sales + normalized_market_share * weight_market_share + normalized_satisfaction * weight_satisfaction

以上就是使用Stata进行熵权法测算创新效率的示例代码。需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要进行更复杂的数据处理和计算。