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Stata下用LP测算的TFP与随机效应测算的结果差异很大，求解释

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如题，还是用工业企业数据库，l,k,m均已取对数且做过年度价格平减，levpet的结果不太满意，主要是回归系数太小，算出来的TFP比随机效应大了接近一倍，以二位数行业23为例，现贴出命令和回归结果，有处理经验的高手请 ...

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如题，
还是用工业企业数据库，l, k, m均已取对数且做过年度价格平减，
levpet的结果不太满意，主要是回归系数太小，算出来的TFP比随机效应大了接近一倍，
以二位数行业23为例，现贴出命令和回归结果，有处理经验的高手请指点，感激不尽！！！
高手愿意指点可以加我的Q：165638868。。。
xtset code_new year
%%%%%%%%%%%以下为re的回归结果%%%%%%%%%%%
. xtreg va k l if ind==23
Random-effects GLS regression Number of obs = 6928
Group variable: code_new Number of groups = 3697
R-sq:within= 0.0461 Obs per group: min = 1
between = 0.5397 avg = 1.9
overall = 0.5388 max = 3
Wald chi2(2) = 4320.83
corr(u_i, X) = 0 (assumed) Prob > chi2 = 0.0000
------------------------------------------------------------------------------
va | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
k | .2711698 .0106516 25.46 0.000 .250293 .2920466
l | .6289118 .0177987 35.33 0.000 .594027 .6637965
_cons | 3.259168 .0802248 40.63 0.000 3.10193 3.416405
-------------+----------------------------------------------------------------
sigma_u | .8286743
sigma_e |.48054085
rho |.74834969 (fraction of variance due to u_i)
------------------------------------------------------------------------------
产出弹性之和接近1且常数项所示的lnTFP和我现在有的一些数据比较接近。我觉得这个结果比较nice
%%%%%%下面是LP方法的结果%%%%%%
levpet va if ind==23, free(l) proxy(m) capital(k) valueadded reps(250)
Levinsohn-Petrin productivity estimator
Dependent variable represents value added. Number of obs = 6928
Group variable (i): code_new Number of groups = 206272
Time variable (t): year
Obs per group: min = 1
avg = 1.9
max = 3
------------------------------------------------------------------------------
va | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
l | .2429498 .0162545 14.95 0.000 .2110915 .2748082
k | .1027739 .0287192 3.58 0.000 .0464853 .1590625
------------------------------------------------------------------------------
Wald test of constant returns to scale: Chi2 = 406.20 (p = 0.0000).
predict TFP, omega
. gen lnTFP=ln(TFP) if ind==23
(382319 missing values generated)
. sum lnTFP
Variable | Obs Mean Std. Dev. Min Max
-------------+--------------------------------------------------------
lnTFP | 6928 6.463599 1.119652-.1876193 10.57674
. mean(lnTFP)
Mean estimation Number of obs = 6928
--------------------------------------------------------------
| Mean Std. Err. [95% Conf. Interval]
-------------+------------------------------------------------
lnTFP | 6.463599 .0134518 6.437229 6.489968
--------------------------------------------------------------
谢谢各位了！！

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