(x",y)ST；对任意(x,y)ST,且y"Wy,均有(x,y")ST。Р③最小性。即生产可能性集T是满足①与②的所有集合的交集。Р-来源网络РРРРР-来源网络РР-来源网络РР④锥性。对任意的(x,y)ST及数iMO,均有k(x,y)=(lx,ly)Р-来源网络РРРР精心整理РР来源网络РР-来源网络РРWT,因此，生产可能性集可表示为凸锥T：T=｛（x,y）|Ex入WРKKx,Ex入My,入MO,k=1,2…，K｝。РkkkР（2）在定义生产可能性集的基础上,利用实际观测样本构造出Р生产前沿面,并进行技术效率的估计。与技术效率的概念相一致,这里可以从投入和产出两种方法进行。前者是假设被考察经济体的投入固定不动为x（或至少不大于x），度量实际产出与拟合生ooР产前沿下的潜在产出之比作为产出效率。后者是假设被考察经济体的产出固定不动为y（或至少不小于y），度量在拟合生产前沿00Р下投入的可压缩程度，作为投入效率。被测经济体的技术效率就由产出或投入效率表示。两者的经济内涵有差异，只有在规模收益不变和要素自由处置的条件下才是等价的。在结合两者的方向上也出现了许多改进的模型。Р5.2.2.2基础模型（投入技术效率模型）Р在T技术假设下，投入角度的技术效率就可以定义为：РFi（x,y）=min（9：9x^T｝Р则技术效率可以由以下线性规划问题得到：Р入MO,h=1,2,…，K;n=1,2,…，N;m=1,2,…，MР此模型就是美国运筹学家A.charrles、和ERhodes给出的C2RР模型，其中，F（・）为效率函数，下标0代表被测度的经济主体。可见,如果该模型用于截面数据集的技术效率评估,就可得到观测样本中任一经济主体Р-来源网络РРРР精心整理РР来源网络РР-来源网络РРi的技术效率9i。如果引入时间因素t,上文的生产可能性集和技术效率就是时点t下的情形。Р-来源网络
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