“明星”指标TFP：如何测算企业全要素生产率？
一、引言
二、测算难点
同时性偏差：在实际生产过程中，企业的效率有一部分在当期是可以被观测到的，依据最大化生产原则，企业决策者根据这些信息即时调整生产要素的投入组合，在这种情况下，就会造成误差项（TFP）与解释变量（要素）相关，OLS的估计结果就会是有偏的。 样本选择性偏差：通常情况下生产率低的企业会被市场淘汰，如果仅仅运用存活企业来估计TFP，会导致对TFP的高估。
三、测算方法
（一）OP法
| 变量 | 指标 |
|---|---|
| 产出Y | 工业增加值 |
| 劳动L | 从业人员规模/工资、雇员补贴和失业保险的总额 |
| 资本K | 固定资产净值 |
| 投资I | 固定资产投资 |
| 退出变量Exit | 企业是否退出市场的虚拟变量，根据企业的生存经营情况生成 |
备注：
（1）想要使用OP法，以上5个变量是必须要有的，当然，还可以加入一些其他变量，请参考鲁晓东和连玉君（2012）。
（2）由于中国工业企业数据库中没有固定资产投资这一指标，一般做法就是采用永续盘存法进行估算：
其中，表示固定资产净值，为固定资产折旧，表示折旧率。至于折旧率该取多少，最好的办法就是参考之前学者的取值。
（3）由于中国工业企业数据部分年份缺少工业增加值的数据，可以使用如下公式进行估算：
有工业总产值的年份
工业增加值 = 工业总产值 - 工业中间投入 + 增值税
没有工业总产值的年份
工业增加值 = 产品销售额 - 期初存货 + 期末存货－ 工业中间投入+ 增值税
（4）对于企业退出变量Exit，若企业不出现在观察期末年且企业时间序列不中断，则在企业最后出现的年份赋值1。
如果使用上市公司数据计算企业TFP的话，那么一般是使用如下几个指标：
| 变量 | 指标 |
|---|---|
| 产出Y | 上市公司主营业务收入（or上市公司增加值） |
| 劳动L | 上市公司职工人数 |
| 资本K | 固定资产净值 |
| 投资I | 固定资产投资 |
| 退出变量Exit | 企业是否退出市场的虚拟变量 |
OP法的Stata命令如下所示：
opreg lnY, exit(Exit) state(lnK) proxy(lnI) free(lnL) vce(bootstrap, seed(1357) rep(5))
gen tfp_op=lnY-_b[lnL]*lnL-_b[lnK]*lnK
（二）LP法
如果使用中国工业企业数据库计算企业TFP的话，那么一般是使用如下几个指标：
| 变量 | 指标 |
|---|---|
| 产出Y | 工业增加值 |
| 劳动L | 从业人员规模/工资、雇员补贴和失业保险的总额 |
| 资本K | 固定资产净值 |
| 中间投入M | 中间投入合计 |
如果使用上市公司数据计算企业TFP的话，那么一般是使用如下几个指标：
| 变量 | 指标 |
|---|---|
| 产出Y | 上市公司主营业务收入(or上市公司增加值) |
| 劳动L | 上市公司职工人数 |
| 资本K | 固定资产净值 |
| 中间投入M | 购买商品、接受劳务支付的现金 |
企业增加值=职工薪酬+固定资产折旧+营业利润+税费
至于LP法的Stata命令，也十分简单：
levpet lnY, free(lnL) proxy(lnM) capital(lnK) i(id) t(year)
predict tfp_lp,omega
gen tfp=ln(tfp_lp)参考资料
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