本文对数据包络分析(DEA)的跨期效率分析方法以及对前沿移动的检验进行了总结和实证应用分析。以往,人们在应用DEA理论进行效率评估和分析的过程中,仅局限于单一的时期,而很难在多期之间比较生产效率的进展。鉴于此,用DEA的方法进行跨期效率分析的需求也就应运而生。 文章首先对DEA方法的形成和基本模型进行了总结,详细阐述了效率评估方法的发展过程,并对DEA方法的各种模型进行了详细的介绍。在此基础上,作者应用我国制造业研发数据对DEA方法与随机前沿分析方法进行了比较分析。 其次,文章描述了跨期效率评估方法的理论模型和适用领域。在这部分中,作者首先介绍了具有跨期投入产出依赖关系的多期生产过程。在评估这种生产过程的效率时,要加入更多的约束条件以满足效率评估的需要；在求解时,也会用到一些动态规划的方法。 之后,作者对具有跨期投入产出独立关系的多期生产过程的效率评估方法进行了详细的介绍。这种生产过程是指各时期的投入产出都不会对其它时期的投入或产出产生影响,在效率评估的过程中,不需要考虑前一个或几个时期的某些变量对之后的影响。这种方法在应用时,主要是与Malmquist生产指数相结合,对跨期生产效率进行评估和分解。 再次,作者还引入了Kruskal-Wallis秩和检验的方法,检验不同时期的效率前沿是否发生了移动。 最后,文章应用我国制造业的投入产出数据进行了跨期效率评估。 在应用DEA分析时,我们选取了资产净值和员工人数作为投入变量,工业增加值作为产出变量。根据计算结果,我们可以发现全国大部分省市的生产效率在2004年达到一个顶峰,而在2005年则出现了小幅的退步。就全要素生产率来讲,全国各省市在这六年间全要素生产率都处于进步的态势,其中内蒙古的进步量最大。经过应用Kruskal-Wallis秩和检验,就2000-2005年这六年的整体情况来讲,我们得出结论,效率前沿确实发生了移动,但在在2000-2001年间,技术进步并不明显,从统计学的角度可以认为并没有发生显著变化,甚至在2004-2005年间,效率前沿出现了倒退。 对于这一前沿倒退问题的出现, 一方面,可能是由当时经济社会的外部环境造成的, 另一方面,有可能是由经济普查对于数据调整造成的。