个人觉得：
第一，关于变量选取的问题，估计你的DEA模型也是基于生产函数理论的，因此变量无非是产出与投出变量，这就是你的理论基础，同时你可以通过引用一些已发表的牛逼文章作为你的依据，虽然你说你参考了，但也要将参考的文献早文中表述出来，让审稿人知道不是你在自己拍脑袋乱想。如果这样还不行的话，你就只有放弃这个专家了，是他找茬或者根本就不懂。这个变量的选取也跟量表一样，很多都是在以前研究的基础上形成的，他非要质疑，那你能够怎么办？就算你自己创造一个新的变量，他还是会质疑，这个变量合理性我觉得只有在长期的研究中去检验，大多数的研究者都发现这个变量与研究的问题具有较大相关，那即合理！
第二，就是减少变量是否会改变结果，这个要弄清楚审稿人的意图，他是想问是具体结果的改变，还是结果趋势的改变，这两者是不一样的。改变变量个数无疑是会改变实证具体数值结果的，就以你要求的指数而言，你选的变量个数不一样，结果肯定会有一定差异，如果审稿人觉得这样的差异不应该有的话，那他估计不知道什么是实证研究，因此，你不用理他了；但是指数的相对排名趋势有可能不会发生变化，也就是研究结果的稳健性问题了。你可以尝试按照他的意图改变一下变量，最终证明这样的改变不会引起相对研究结果的变化，基本也就回答了他的问题。
第三，DEA是基于数学规划的优化算法，属于非参数方法，好像无法进行统计检验，因此，你估计也很难回答他的问题。这个确实不同于SFA
因此，你可以针对他前两个问题进行修改和回答，至于最后一点，建议你给他常数DEA的原理，说明统计检验无法做，并说明这是DEA的缺憾，将他作为你文章的一个研究不足来写。
最后，你就仍他去审定吧！
希望你好运，能够顺利通过评审！

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第一，关于变量选取的问题，估计你的DEA模型也是基于生产函数理论的，因此变量无非是产出与投出变量，这就是你的理论基础，同时你可以通过引用一些已发表的牛逼文章作为你的依据，虽然你说你参考了，但也要将参考的文献早文中表述出来，让审稿人知道不是你在自己拍脑袋乱想。如果这样还不行的话，你就只有放弃这个专家了，是他找茬或者根本就不懂。这个变量的选取也跟量表一样，很多都是在以前研究的基础上形成的，他非要质疑，那你能够怎么办？就算你自己创造一个新的变量，他还是会质疑，这个变量合理性我觉得只有在长期的研究中去检验，大多数的研究者都发现这个变量与研究的问题具有较大相关，那即合理！
第二，就是减少变量是否会改变结果，这个要弄清楚审稿人的意图，他是想问是具体结果的改变，还是结果趋势的改变，这两者是不一样的。改变变量个数无疑是会改变实证具体数值结果的，就以你要求的指数而言，你选的变量个数不一样，结果肯定会有一定差异，如果审稿人觉得这样的差异不应该有的话，那他估计不知道什么是实证研究，因此，你不用理他了；但是指数的相对排名趋势有可能不会发生变化，也就是研究结果的稳健性问题了。你可以尝试按照他的意图改变一下变量，最终证明这样的改变不会引起相对研究结果的变化，基本也就回答了他的问题。
第三，DEA是基于数学规划的优化算法，属于非参数方法，好像无法进行统计检验，因此，你估计也很难回答他的问题。这个确实不同于SFA
因此，你可以针对他前两个问题进行修改和回答，至于最后一点，建议你给他常数DEA的原理，说明统计检验无法做，并说明这是DEA的缺憾，将他作为你文章的一个研究不足来写。
最后，你就仍他去审定吧！
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