LP法的TFP在严格意义上与传统核算法得到的Solow余值(核算TFP)、或者其他任何常见TFP算法都不是一个东西
传统Solow余值或者其他常见TFP算法是单纯的投入产出之间剩余关系
没有误差的概念
产出扣除掉全要素投入(各种投入要素的加权和)之后,剩下的就是传统Solow余值(TFP)
与此不同
LP法的关键在于,它是首先假设系统存在一个生产率变量w
这个变量在概念上就不是传统TFP,地位上相当于 “传统TFP - 统计误差”
在LP法的假设中,w被认为是中间投入的函数——这个假设是LP法的先决假设,没有理由,是不讲理的
然后通过这个假设函数做变形,才得到了一个关于传统生产要素(资本和劳动)与中间投入的半参数生产函数估计模型
最后用多项式近似估计这个半参数模型,以此计算各项参数以及LP法的TFP
理解这个逻辑之后,就能明白LP法的TFP其实和传统TFP不一致
LP法的TFP是一个与中间投入强行关联的模型变量,不是传统的、不受约束的那种Solow余值
LP的TFP变量最终估计结果完全与半参数模型的估计参数挂钩
所以双方的计算结果几乎一定是不同的
客观的讲,LP是一个没有太多经济学价值的方法,因为在大多数时候TFP与中间投入之间函数正相关的假设是不成立的
举个例子,中间投入一般是指原材料、能源和中间服务
因此,TFP与中间投入函数正相关的经济学意义就是原材料和能耗越高,效率越高
这个有谁能认同?
关于LP法的强假设,请您务必阅读Levinsohn和Petrin的原文《Estimating Production Functions Using Inputs to Control for Unobservables》
LP法是为了强行引入半参数统计算法所设计,不是为了经济学目的而提出的
这个东西算出的那个TFP值你其实解释不清楚
之所以现在很多人乱用LP法,单纯是因为他们没看过原文,错误以为LP法是一种全新的、可以替代传统TFP的更先进技术
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