目前学术界测算水资源效率的方法主要有数据包络分析(DEA)和随机前沿分析(SFA[6])。数据包络分析法由于在处理多投入、多产出问题等方面的优势，是测度水资源效率时使用最多的方法。早期文献多数选择传统径向DEA模型对水资源效率进行测度(廖虎昌和董毅明，2011；钱文婧和贺灿飞，2011；董战峰等，2012；赵晨等，2013)。部分文献选择非径向SBM模型来解决传统DEA模型径向角度导致的偏差问题(赵良仕等，2014；丁绪辉等，2018；孙才志等，2018)。在绿色发展的时代背景下，将环境约束纳入水资源效率分析框架的研究逐渐成为学术界关注的热点领域。买亚宗等(2014)将工业化学需氧量作为非期望指标，并建立DEA模型测度出我国各地区工业水资源效率。孙才志等(2017)利用环境污染变量作为非期望产出，建立SBM模型测算了水资源效率。但是不管是传统的DEA模型，还是SBM模型对投入和产出变量同时具有径向和非径向特征的情况依然无能为力。为了克服传统DEA和SBM模型的弊端，Tone和Tsutsui(2010)提出了EBM模型，该模型既考虑了径向特征又考虑了非径向特征。汪克亮等(2017)、张玮和刘宇(2018)将EBM模型应用于长江经济带[7]水资源效率测度问题，但在全国省域层面的应用尚不多见。
对于随机前沿分析法，Karagiannis(2003)最先创建SFA模型，并在模型里加入影响研究对象的因素来测算水资源效率。而后，一些学者也竞相效仿，其中Kaneko(2004)利用SFA模型分析出我国农业生产过程中面临的用水效率问题。孙爱军等(2007)通过SFA模型测度出中国1953—2004年的工业用水效率。Filippini(2008)利用SFA模型研究了斯洛文尼亚的水资源分配效率的问题。陈关聚和白永秀(2013)通过建立SFA模型测度了中国工业全要素水资源使用效率。Geng等(2014)通过利用SFA模型测算出灌溉中的水资源利用效率。Carvalho(2016)同样采用SFA分析用水部门的效率以及规模经济相关问题。不过随机前沿分析法无法解决多个产出变量的问题，故其适用范围有所局限。(www.xing528.com)
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