BCC模型是规模报酬可变数据包络分析模型的简称，最早是由Färe等（1983）和Banker等（1984）提出来的。BCC模型采用比率的形式对每一个决策单元（如农牧户）的投入产出行为进行对比分析。假定有N个农牧户，每个农牧户在肉羊生产过程中有K种投入和M种产出，第i个农牧户肉羊生产的投入和产出可以用向量xi和yi来表示。那么，我们可以通过测算每一个农牧户肉羊生产过程中得到的所有产出与所有投入的比率，如u′yi/v′xi，其中，u和v分别表示M*1维产出向量和K*1维投入向量的权重。为求得最优的u和v，可在测算的效率值均须小于等于1的约束条件下，使第i个农牧户肉羊生产的效率值最大化，同时为避免无穷多个解情况的出现，还需满足约束条件v′xi=1。

（1）基于投入导向的BBC模型的规划式可以表示为：

如果令u=μ，v=υ，式（5-1）即为乘数形式的线性规划问题。采用线性规划的二元形式，可进一步得到或（5-1）的等价包络形式：

其中，θ表示标量，λ表示N*1维常数项量。与式（5-1）相比，式（5-2）更容易求解，因为其约束条件要更少（K+M＜N+1）。当θ=1时，表明该生产点就位于生产前沿面上，即农牧户肉羊生产是技术有效的（Farrell，1957）；λ表明了第i个农牧户与处在生产前沿面上的其他农牧户相比较的技术无效率情况（Coelli ＆ Rao，2003）。

由于实际生产过程中，农牧户不会一直都处于最优规模，因此，估计农牧户肉羊生产技术效率的时候应该考虑规模效率的影响。与基于规模报酬不变假设的CCR模型相比，基于规模报酬可变假设的BCC模型可以保证估计得到的技术效率排除了规模效率（Scale Efficiency，简称SE）的影响（Coelli，1996b），即纯技术效率（Pure Technical Efficiency，简称PTE）。通过增加凸性约束条件N1 ＇λ=1，可以得到VRS线性规划问题，如下：(www.daowen.com)

其中，N1表示N*1维向量。如果对于同一个农牧户而言，基于相同的投入产出指标，分别采用BCC模型和CCR模型测算获得的技术效率值不一致时，说明该农牧户肉羊生产过程中存在规模效率，且二者的差异就是规模效率（Coelli，1996b）。

（2）基于产出导向的BCC模型规划式可以表示为：

式（5-4）即为基于产出导向BCC模型乘数形式的线性规划问题。采用线性规划的二元形式，可进一步得到式（5-5）的等价包络形式：

其中，φ表示标量，λ表示N*1维常数项量，N1＇λ=1为凸性约束条件。同样，与式（5-4）相比，式（5-5）更容易求解，因为其约束条件要更少（K+M＜N+1）。当φ=1时，表明该生产点位于生产前沿面上，即农牧户肉羊生产是技术有效的（Farrell，1957）；λ同样表示提供了关于第i个农牧户与处在生产前沿面上的其他农牧户相比较的技术无效率情况（Coelli＆Rao，2003）。