楼主最近在使用Frontier 4.1时，有以下疑问请大牛给予解答：
1、由于我使用的是面板数据，有14个市的10年的数据，其中四个自变量一个因变量，想测算效率，数据已经做了对数处理，在效率测算中，ins文件中的指令该如何写？假设有14个市的10年数据，四个自变量，一个因变量，是下面的吗？

2               1=ERROR COMPONENTS MODEL, 2=TE EFFECTS MODEL
Eg1-dta.txt         DATA FILE NAME
Eg2222-out.txt         OUTPUT FILE NAME
1               1=PRODUCTION FUNCTION, 2=COST FUNCTION
y               LOGGED DEPENDENT VARIABLE (Y/N)
14              NUMBER OF CROSS-SECTIONS
10               NUMBER OF TIME PERIODS
140              NUMBER OF OBSERVATIONS IN TOTAL
4               NUMBER OF REGRESSOR VARIABLES (Xs)
n               MU (Y/N) [OR DELTA0 (Y/N) IF USING TE EFFECTS MODEL]
n               ETA (Y/N) [OR NUMBER OF TE EFFECTS REGRESSORS (Zs)]
n               STARTING VALUES (Y/N)
                IF YES THEN     BETA0              
                                BETA1 TO
                                BETAK            
                                SIGMA SQUARED
                                GAMMA
                                MU              [OR DELTA0
                                ETA                 DELTA1 TO
                                                      DELTAP]

                                NOTE: IF YOU ARE SUPPLYING STARTING VALUES
                                AND YOU HAVE RESTRICTED MU [OR DELTA0] TO BE
                                ZERO THEN YOU SHOULD NOT SUPPLY A STARTING
                                VALUE FOR THIS PARAMETER.




请大神不吝赐教


2、还有下面的结果是什么意思？由于是小白，所以请大神指教：
Error Components Frontier (see B&C 1992)
The model is a production function
The dependent variable is logged

the ols estimates are :

                 coefficient     standard-error    t-ratio

  beta 0         0.51744004E+00  0.29601621E+00  0.17480125E+01
  beta 1         0.41187200E+00  0.76654042E-01  0.53731283E+01
  beta 2         0.35988319E+00  0.20033933E+00  0.17963682E+01
  beta 3        -0.93820685E-01  0.44540450E-01 -0.21064153E+01
  beta 4         0.29624263E-01  0.34543607E-01  0.85759030E+00
  sigma-squared  0.10843099E+00

log likelihood function =  -0.15876729E+02

the estimates after the grid search were :

  beta 0         0.82658828E+00
  beta 1         0.41187200E+00
  beta 2         0.35988319E+00
  beta 3        -0.93820685E-01
  beta 4         0.29624263E-01
  sigma-squared  0.19496771E+00
  gamma          0.77000000E+00
   mu is restricted to be zero
   eta is restricted to be zero


iteration =     0  func evals =     20  llf = -0.14464320E+02
     0.82658828E+00 0.41187200E+00 0.35988319E+00-0.93820685E-01 0.29624263E-01
     0.19496771E+00 0.77000000E+00
gradient step
iteration =     5  func evals =     43  llf = -0.14443233E+02
     0.79190252E+00 0.41247329E+00 0.36553635E+00-0.92686523E-01 0.29538030E-01
     0.18798407E+00 0.75839823E+00
search failed. loc of min limited by rounding
iteration =     9  func evals =     71  llf = -0.14441496E+02
     0.78391289E+00 0.41130070E+00 0.37273859E+00-0.91921243E-01 0.28405687E-01
     0.19004703E+00 0.76459972E+00


the final mle estimates are :

                 coefficient     standard-error    t-ratio

  beta 0         0.78391289E+00  0.25233789E+00  0.31066000E+01
  beta 1         0.41130070E+00  0.72466742E-01  0.56757167E+01
  beta 2         0.37273859E+00  0.16726336E+00  0.22284533E+01
  beta 3        -0.91921243E-01  0.41986696E-01 -0.21892945E+01
  beta 4         0.28405687E-01  0.29516290E-01  0.96237323E+00
  sigma-squared  0.19004703E+00  0.56900847E-01  0.33399683E+01
  gamma          0.76459972E+00  0.15147653E+00  0.50476449E+01
   mu is restricted to be zero
   eta is restricted to be zero

log likelihood function =  -0.14441496E+02

LR test of the one-sided error =   0.28704647E+01
with number of restrictions = 1
[note that this statistic has a mixed chi-square distribution]

number of iterations =      9

(maximum number of iterations set at :   100)

number of cross-sections =     60

number of time periods =      1

total number of observations =     60

thus there are:      0  obsns not in the panel


covariance matrix :

  0.63674410E-01  0.81011992E-03 -0.32928803E-01 -0.22669408E-02  0.46103449E-02
  0.22564553E-02  0.51180153E-02
  0.81011992E-03  0.52514287E-02 -0.13348604E-02 -0.24285837E-02  0.19774675E-03
-0.32296573E-03 -0.12248702E-02
-0.32928803E-01 -0.13348604E-02  0.27977033E-01  0.73304487E-03 -0.47523025E-02
  0.68727014E-03  0.26273705E-02
-0.22669408E-02 -0.24285837E-02  0.73304487E-03  0.17628827E-02 -0.10082157E-03
  0.16206967E-03  0.62097432E-03
  0.46103449E-02  0.19774675E-03 -0.47523025E-02 -0.10082157E-03  0.87121135E-03
-0.97326512E-04 -0.37827667E-03
  0.22564553E-02 -0.32296573E-03  0.68727014E-03  0.16206967E-03 -0.97326512E-04
  0.32377064E-02  0.67613627E-02
  0.51180153E-02 -0.12248702E-02  0.26273705E-02  0.62097432E-03 -0.37827667E-03
  0.67613627E-02  0.22945138E-01



technical efficiency estimates :


     firm             eff.-est.

       1           0.73954823E+00
       2           0.82242337E+00
       3           0.72160714E+00
       4           0.76577621E+00
       5           0.76926105E+00
       6           0.75340228E+00
       7           0.70484178E+00
       8           0.75382437E+00
       9           0.83254507E+00
      10           0.73840710E+00
      11           0.55155452E+00
      12           0.93512713E+00
      13           0.49356256E+00
      14           0.68831402E+00
      15           0.91038774E+00
      16           0.53185157E+00
      17           0.76269857E+00
      18           0.73293576E+00
      19           0.83829109E+00
      20           0.80296556E+00
      21           0.68825945E+00
      22           0.86506135E+00
      23           0.80752386E+00
      24           0.82192699E+00
      25           0.63682775E+00
      26           0.88137311E+00
      27           0.82589259E+00
      28           0.78458696E+00
      29           0.85079299E+00
      30           0.63763672E+00
      31           0.60981107E+00
      32           0.77677264E+00
      33           0.87199700E+00
      34           0.46877241E+00
      35           0.35304108E+00
      36           0.88643058E+00
      37           0.85005182E+00
      38           0.74758929E+00
      39           0.65065345E+00
      40           0.86578255E+00
      41           0.80730101E+00
      42           0.74164727E+00
      43           0.79661825E+00
      44           0.90248096E+00
      45           0.72207061E+00
      46           0.73961614E+00
      47           0.86569929E+00
      48           0.84896005E+00
      49           0.68590661E+00
      50           0.59710529E+00
      51           0.82521995E+00
      52           0.87657087E+00
      53           0.87966410E+00
      54           0.75124460E+00
      55           0.78666538E+00
      56           0.78013129E+00
      57           0.84817463E+00
      58           0.72550449E+00
      59           0.87951794E+00
      60           0.73476662E+00


mean efficiency =   0.75874957E+00