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今天推出的是动态SBM模型，参考文献是：《Dynamic DEA: A slacks-based measure approach》，文献doi是：10.1016/j.omega.2009.07.003
不同于常见的DEA模型只能处理截面数据，动态SBM模型能够处理面板数据，其结构如下：
其中的链接变量，carry-over分为以下四种：
（1） 理想的（好的）链接，这表示需要结转。例如。留存收益和净盈余转入下一期。在我们的模型中，期望的链接被视为输出，并且链接值被限制为不小于观察到的值。这一类链接的相对短缺被认为是效率低下。
（2） 不良链接。这属于不良结转，例如结转损失、坏账。在我们的模型中，不希望的链接被视为输入，其值被限制为不大于观察到的值。这一类别中的链接相对过剩被视为效率低下。
（3） 自由链接。这对应于DMU可以自由处理的结转。它的值可以从观察到的值增加或减少。与当前值的偏差不会直接反映在效率评估中。
（4） 非自由支配（固定）链接。这表明结转超出了DMU的控制范围。它的值固定在观察到的水平上。与自由链接类似，固定链接通过两个术语之间的连续性条件间接影响效率得分。
该模型的约束具体如下：
其投入导向、产出导向、非导向的目标函数分别如下：
经过尝试，使用python，复现了该文献的结果，对比如下：
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