Addressing spatial dependence in technical efficiency estimation: A Spatial DEA frontier approach
处理技术效率估计中的空间依赖：空间 DEA 前沿方法AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
处理技术效率估计中的空间依赖：空间 DEA 前沿方法
- 研究问题
- 当决策单元的经济表现与邻近单元相关时，如何在非参数生产前沿估计中纳入空间依赖，并评估其对效率测度的影响？
- 方法与思路
- 作者提出空间 DEA 生产前沿设定，并使用二〇〇〇至二〇一四年欧洲 NUTS-2 地区数据，与标准 DEA 效率估计比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，空间 DEA 展示了相对标准方法的偏差减少，并揭示标准估计未发现的效率双峰分布，提供区域差异的新解释。
- 阅读关注点
- 应核对空间邻接关系与前沿约束如何定义、偏差减少如何衡量，以及效率分布与生产率或收入差异之间的证据链。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实；摘要未说明偏差的评价基准，也不足以把区域差异解释为因果机制。
原文摘要
This paper introduces a new specification for the nonparametric production-frontier based on Data Envelopment Analysis (DEA) when dealing with decision-making units whose economic performances are correlated with those of the neighbors (spatial dependence). To illustrate the bias reduction that the SpDEA provides with respect to standard DEA methods, an analysis of the regional production frontiers for the NUTS-2 European regions during the period 2000-2014 was carried out. The estimated SpDEA scores show a bimodal distribution do not detected by the standard DEA estimates. The results confirm the crucial role of space, offering important new insights on both the causes of regional disparities in labour productivity and the observed polarization of the European distribution of per capita income.