优化凹性CES生产函数的DEA估计：实证改进与应用

凹性CES生产函数的DEA估计方法是一种针对复杂生产技术环境中的经济分析工具，它源于1961年由Arrows和Chenery等人提出的一类生产函数，以其不变替代弹性（ Constant Elasticity of Substitution，简称CES）特性而被广泛应用于现代经济模型中。然而，传统的估计方法，如边际估计和直接估计，可能存在局限性。 边际估计方法通常依赖于边际生产力条件，但它假设生产过程中的要素边际产值与相对价格一致，即最优投入组合满足边际条件。然而，在实际应用中，这种假设往往难以完全满足，因为生产效率的保证和市场竞争性的影响可能导致边际生产力与实际情况有偏差。因此，这种方法在处理非理想情况时可能效果不佳。 为解决这些问题，本文提出了一种新的方法，即通过数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）来估计凹性CES生产函数。DEA作为一种相对有效性分析工具，能够直接从数据中识别出最有效的生产单位，进而推断出生产函数的参数。通过首先筛选出满足生产有效性的数据，构建出生产可能集的凸性DEA，这种方法可以避免直接估计时可能遇到的数据变换和拟合优度问题。 凹性CES生产函数的特点在于其图形呈凹形，这使得它更适合采用凸性DEA估计，因为凸集的性质使得这种方法更为稳健和可靠。这种方法不仅考虑了生产效率，还考虑了市场结构的实际影响，从而提供了一个更为精确的估计框架。研究者马赞甫和刘妍珺基于这些原理，针对贵州财经大学的研究项目进行了深入探讨，旨在改进生产函数参数的估计，并为经济学研究提供更准确的分析工具。 凹性CES生产函数的DEA估计方法是一项重要的改进，它结合了生产函数的理论优势和数据包络分析的实证效能，通过优化数据预处理和模型构建，有效解决了传统估计方法中的问题，提升了经济分析的精度和适用性。对于理解生产技术、资源配置和市场行为等方面具有重要意义。