什么是全局计算，我想的是能不能把不同年份的各省作为不同的dmu，就是比如30个省10年的面板数据，那就一共300个dmu，直接算。

效率边界模型（Efficiency Boundary Model, EBM）与松弛变量模型（Slack-Based Measure, SBM）是数据包络分析（Data Envelopment Analysis, DEA）中常用的两种技术，用于评估决策单元（Decision Making Units, DMUs）的相对效率。

在进行跨期比较时，确实存在一定的挑战。这是因为DEA方法假设输入和输出之间存在不变的技术关系。然而，在不同的时间点上，技术可能发生了变化，这会影响到效率值的直接比较。例如，新的技术进步可能会提高生产率，使得同一决策单元在同一输入水平下产生更高的产出，从而在不同时期评估时得到更高的效率得分。

尽管如此，如果假设技术变迁对所有DMU的影响是相同的，那么跨期效率分析仍然是可能的。这意味着我们可以通过控制时间因素，比如通过引入时间固定效应或使用动态DEA模型（如窗口分析或马尔科夫链等），来比较不同时间点上的相对效率变化。

在实践中，很多研究者确实利用EBM和SBM技术进行面板数据回归分析，尤其是在资源配置、银行绩效等领域。他们通常会假设技术变迁对所有单位的影响相似，并且通过控制其他变量（如宏观经济环境、行业特征等）来减轻潜在的偏差影响。

因此，虽然直接跨期比较存在局限性，但通过适当的模型和方法调整，EBM与SBM仍然可以用于分析效率随时间的变化趋势。在进行这类研究时，确保清晰地说明所做假设以及可能存在的限制是非常重要的。

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