关于SBM模型的软件选择，需根据具体需求（如是否包含非期望产出、动态性等）和平台偏好来决定。以下是综合推荐及注意事项：

一、主流软件推荐

Matlab

- 优势：功能全面，支持截面数据、时间序列和面板数据的分析，附带视频教程和工具包。

- 适用场景：复杂模型构建、多指标分析及动态模型处理。

DEA-Solver

- 版本选择：推荐使用 DEA-Solver PRO（高版本），支持非期望产出模型、超效率模型及动态模型。

- 功能特点：可处理规模报酬可变/不变假设，提供多种模型选择（如SBM_I_C、Super_SBM等）。

R语言

- 优势：包如`tm`（文本挖掘）、`efficiency`等，适合统计分析和可视化。

- 适用场景：数据预处理、结果解释及学术论文撰写。

二、其他选择与注意事项

Excel：

可通过VBA实现基础功能，但处理大规模数据或复杂模型效率较低，且无法直接进行超效率分析。

Stata：适合计量经济学分析，有`sbmeff`等扩展包处理带非期望产出的SBM模型，但无法直接计算超效率。

三、动态模型与特殊场景

动态SBM：需使用 MAXDEA专业版或 DEA-Solver PRO，动态模型功能在专业版中更完善。

零和博弈模型（ZSG-SBM）：基于传统SBM模型，通过重新分配非期望产出实现效率优化，需在DEA-Solver中选择ZSG-SBM模型模块。

四、总结建议

基础分析：优先选择Matlab或DEA-Solver PRO，功能全面且社区支持丰富。

超效率或动态模型：必须使用DEA-Solver PRO（高版本）。

数据平台偏好：Mac用户可尝试Stata（通过`sbmeff`），Windows用户推荐Matlab或DEA-Solver。

建议根据具体需求和团队技术栈，结合软件功能、数据规模及预算进行选择。