以ACF修正方法为实例,在stata中计算TFP。
主要使用:Gabriele Rovigatti, Vincenzo Mollisi(2018)创作的代码prodest中的补充工具prodestP(好奇心强的可以“help prodestP”一下,补充一句,prodest这个命令主要用于测算TFP,里面有各种方法下的求解代码),以下代码以劳动投入作为自由变量,估算劳动的产出弹性。
下面以工业企业数据库为例,举个例子:
- *安装外部命令
- ssc install prodest
- clear
- use "/Users/mac/Desktop/计算/基础指标完成.dta" // 文件名,自行替换
- gen log_y=log(GYZJZ) //产出指标
- gen log_lab1=log(L) //劳动指标从业人数
- gen log_lab2=log(L2) //劳动指标应付工资薪酬
- gen log_materials=log(M) //中间投入指标中间投入
- gen log_k=log(k) //资本投入指标
- tsset id year
运行完成,底部显示(我画的黄色框)就是你要的产出弹性估计值了,我这里随便填的数据做示例。对于产出弹性,很多人会有误解,一般而言,在规模报酬不变的假设前提下,这个弹性估计值β应该介于0-1之间。
但实际上,很多时候,规模报酬不变的假设并不符合实际,如果从产出弹性的定义来看,产出弹性是可以大于1和小于零,大于1,这表示每增加一份投入,产出增长超过投如的增长,企业还处于规模报酬递增阶段,可以继续投入,增加产出。小于1 ,等于1表示投入增长和增长产出水平增长处于相同水平;0-1之间,表示产出增长不及投入增长速度,但依然有增长;小于0,表示投入不及产出,处于规模报酬递减状态。所以具体要看研究实际情况。
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