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全要素生产率(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,是政府制定长期政策的重要依据。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 count if year == `year' & indid==`indid' if r(N) |
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