1）DEA-Malmquist与核算法得出的TFP经常有很大差距。
这是因为DEA-Malmqusit构建的生产函数（距离函数）与核算法假设的生产函数有很大区别。
导致双方的测试基准不同。

2）国外用DEA-Malmquist的其实不少，但使用者大多不是核心经济学家，而是产业或者企业的外围研究者。
这是因为，核算法TFP是西方主流经济学派（新古典学派）的理论产物，是一个“正统”的分析工具，所以主流经济学家都接受。
但DEA-Malmquist却源自20世纪50年代就分出去的一个分支——Farrell的线性规划分析技术
当时，线性规划被认为在理想情况下，理论上将最终趋于新古典生产函数，但后来被发现实际应用中很难接近新古典生产函数。
这就导致追随新古典学派的西方主流经济学者不认为DEA-Malmquist是一个“正统”分析工具。
研究产业或者企业的外围研究者会广泛使用DEA-Malmquist，只是因为DEAP等软件工具的便利，以及DEA-Malmqusit不需要收入份额数据做权重，只要有投入产出数据就可以算。
除了Fare最初的那几篇文章，大多数采用DEA-Malmquist分析的研究者其实都不讨论该方法本身的理论问题，完全是当工具用，这也就导致DEA-Malmqusit相关文章的影响力一般都不大，相关文章的意义只是用现成软件做算术题。

3）国内固定资本数据质量问题不是严重不严重，而是根本没有完整的官方全社会固定资本数据（一般只有企业或者行业研究中，能找到原值）。
TFP分析所要求的固定资本K，是一个存量数据，它是由每年的固定资本形成GFCF积累、并扣除固定资本消耗（及折旧）等项目后积累获得
因此，固定资本存量K的计算与支出法GDP（连接点：GFCF）和收入法GDP（连接点：固定资本消耗）是相互关联的，是发达国家国民经济核算的一个重要环节，大多数发达国家都有官方数据，直接在国民经济账户里就能找到这个指标。
但中国目前支出法GDP和收入GDP并不成熟，都是以生产法GDP为主的，很多指标根本就没有，这就让固定资本相关统计各环节存在很多落差。

因为缺少基本指标，中国官方至今没有完整的固定资本存量K资料，你能查到的都是来自不同学者或者机构的独立估计，每个人估计条件不同，结果就有很大出入。
比如说，资本存量分固定资本原值（只考虑资本退役）与固定资本净值（考虑资本退役和磨损），那么必须同时知道退役率和折旧率这两个指标，才可能做出准确的完整核算。但中国相关资料根本就没有这个区分，就连固定资本消耗（关联折旧率）也不是每年都发布。结果，中国国内估计的资本存量数据，大多数是连原值和净值都区分不了的混乱指标。
国内文章中，几乎都是作者自己人为估计一个折旧率，然后永续盘存法（PIM）。在PIM中，折旧率和1952年固定资本原值怎么取，会产生出入很大的各种结果，而且这些估计得到的其实都是固定资本存量净值（因为用的是折旧率，同时考虑退役和磨损），并不是原值。国内大概只有1%的文章能意识到固定资本存量原值和净值是有区别的。现状是，关于中国的固定资本存量，基本上每篇文章都不同。

非常感谢您的详细解答！阅读完您的回答，对这方面的研究有了更多了解。
不论是DEA，还是用growth accounting算TFP，那这样来说，对于中国的数据，资本的处理都是一个问题。
再次感谢！

回答的很专业，点赞

数据质量问题

DEA方法和增长核算虽然都可用于计算全要素生产率的增长，但二者假设条件不同，应用场景也不同。增长核算源于宏观经济理论，可用于对一个国家或地区的TFP增长的核算；而DEA源于多个同质生产单位效率的比较，需要有多个同质生产单位才能比较计算。增长核算只需要假设总量生产函数是中性技术进步，但并不需要对生产函数的具体形式给出假设；而DEA计算需要使用线性规划方法，实质上是假设各单位的生产函数都是线性生产函数，这种假设只与短期情形较相符，而不符合长期的实际。DEA在国内的应用十分泛滥，应用中根本不考虑DEA对多个同质生产单位的基本假设，随意将各个地区、各个银行放在一起进行测算比较，而不管这些地区的生产结构是否同质。