测算单个企业的全要素生产率需要哪些数据?

发布网友 发布时间：2022-05-02 13:46

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热心网友 时间：2022-06-20 08:08

热心网友 时间：2022-06-20 08:08

要素生产率（TFP）是产量与全要素投入量之比，作为宏观经济学的重要概念，是*制定长期*的重要依据。也是小伙伴们观察各个行业的一大特点。

那么问题来了，我们怎么用Stata实现对各个行业全要素生产率的批量计算呢？

在这里，小编向各位介绍三种方法。

方法一：常规方法

该方法主要参考（鲁晓东，连玉君，2012）以及廖冠民老师JF期刊论文《The Brain Gain of Corporate Boards: Evidence from China》中对上市公司TFP的计算方法。

主要采用的模型如下，指标的数据来源CSMAR。

其中，表示行业j和t年的i公司的主营业务收入的对数，表示行业j和t年的i公司的员工人数的对数，主要使用的年报中披露的上市公司在册（在职）员工人数，表示行业j和t年的i公司的总资产的对数，表示行业j和t年的i公司购买商品、接受劳务实际支付的现金的对数，行业分类采取的2015年的申银万国行业分类方法。

根据上述的模型，需要计算残差，该值就是我们需要的公司的全要素生产率（TFP）的值，关键的程序如下：

打开所需使用的指标文件：

clear

set more off

global path = "F:Empirical analysis数据TFP"

use "$path计算TFP所需要的指标",clear

***由于后面需要根据行业和年份计算TFP，需要知道年份的最大值，所以定义局部宏yearnum来存储年份最大值

sum year

local yearnum=r(max)

***给行业进行连续编号且获取行业编号的最大值和最小值，方便下面的循环

egen indid = group(ind)

sum indid

local indnum1=r(min)

local indnum2=r(max)

***添加变量tfp，方便全要素生产率的值保存在变量tfp

gen tfp=.

***对行业和年份进行循环

forval year = 2000(1) `yearnum' {

disp `year'

forval indid = `indnum1'(1)`indnum2'{

disp `indid'

***确保每个年份和每个年份至少有20个样本，避免回归时样本太少