怎么用stata估计生产函数投入要素的产出弹性呢？

hpl0104 发表于 2022-1-23 23:22
如果使用acf方法的话，用acfest指令可以吗？

你好！请问你解决了吗？

eton2333 发表于 2021-12-20 09:31
都没人回答。我自己研究了好久，找到解决方案了，供大家参考吧：
以ACF修正方法为实例，在stata中计算TFP。 ...

请问中间品投入的数据您用的哪个数据库的呢

eton2333 发表于 2021-12-20 09:31
都没人回答。我自己研究了好久，找到解决方案了，供大家参考吧：
以ACF修正方法为实例，在stata中计算TFP。 ...

老师，指令的第十步是缺失的，可否补全，谢谢！

请问可以补全一下关键步骤吗？怎么得到中间投入品的产出弹性啊？

如果希望得到和版主一致的输出结果，那么：
1. 必须添加acf的option，只有在acf的情况下，参数才能够被估计（个人对于help文档的理解）；
2. 添加translog的option。
最终，估计版主使用的命令为：
prodest lnY, free(lnL) state(lnK) proxy(lnI) va met(lp) acf reps(50) translog id(id) t(year)
predict, parameters

hpl0104 发表于 2022-1-23 23:22
如果使用acf方法的话，用acfest指令可以吗？

您好，同问，请问解决了吗？

paopao1203 发表于 2022-2-25 01:31
同学您好，请问中间投入产出弹性怎么计算呢，你这个代码好像是企业的LP法计算TFP呢，还需不需要predict啊

请问知道答案了吗

要用Stata估计生产函数投入要素的产出弹性，你可以使用Cobb-Douglas生产函数作为例子。Cobb-Douglas生产函数的一般形式是：

\[Y_{it} = A_{it} \times L_{it}^{\beta_l} \times K_{it}^{\beta_k} \times M_{it}^{\beta_m}\]

其中，\(Y_{it}\)是产出，\(L_{it}\)、\(K_{it}\)和\(M_{it}\)分别是劳动、资本和材料的投入量，\(\beta_l\)、\(\beta_k\)和\(\beta_m\)是对应的产出弹性，\(A_{it}\)是效率项（生产率）。

为了在Stata中估计这些产出弹性，你可以将这个模型转换为对数形式以便使用线性回归分析。对数形式的Cobb-Douglas生产函数如下：

\[\ln(Y_{it}) = \ln(A_{it}) + \beta_l \ln(L_{it}) + \beta_k \ln(K_{it}) + \beta_m \ln(M_{it})\]

现在，你可以使用Stata的`regress`命令对上述模型进行估计。这里是一个简化的步骤：

1. 将你的数据导入Stata。
2. 如果你的数据中还没有对应变量的对数值，你需要首先生成这些对数变量。可以使用`generate`命令（或`gen`的简写）来创建对数变换后的变量。例如，如果你的数据中包含了变量`Y`、`L`、`K`和`M`，你可以这样创建它们的对数变量：

```stata
gen ln_Y = ln(Y)
gen ln_L = ln(L)
gen ln_K = ln(K)
gen ln_M = ln(M)
```

3. 使用`regress`命令进行回归分析，以估计\(\beta_l\)、\(\beta_k\)和\(\beta_m\)。如果你的模型不显式包含生产率`W`，并且假设它是常数或者已经以某种方式包含在截距中，那么你的命令可能如下所示：

```stata
regress ln_Y ln_L ln_K ln_M
```

这个命令会估计线性回归模型，其中`ln_Y`是因变量，而`ln_L`、`ln_K`和`ln_M`是自变量。

4. 查看结果。Stata会输出每个变量的系数估计值，这些就是你的产出弹性估计值：\(\beta_l\)对应`ln_L`的系数，\(\beta_k\)对应`ln_K`的系数，\(\beta_m\)对应`ln_M`的系数。

请注意，这种方法假设所有变量之间的关系是对数线性的，并且生产率`A`在回归中是不可观测的，可能被纳入误差项或通过其他方法（如固定效应模型）控制。如果你的数据有面板结构，你可能需要使用更复杂的模型来考虑个体效应和时间效应。

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5future 发表于 2023-5-13 11:48
请问可以补全一下关键步骤吗？怎么得到中间投入品的产出弹性啊？

您好，请问知道怎么做了吗

eton2333 发表于 2022-1-22 12:48
用global+prodest&predict结合，针对变量ind2写一个global循环就可以，将prodest&predict放进括号里就可以 ...

这样得到的似乎是行业的要素产出弹性，企业的产出弹性有办法计算出来嘛