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第一页,共二十三页,2022年,8月28日 第一节 生产函数估计 第二页,共二十三页,2022年,8月28日 产业的差别 -- 因此, 估计的适当变量取决于具体的产业 单产品厂商与多产品厂商 多工厂厂商 服务业与制造业 可衡量的产出 (商品)与不可衡量的产出 (顾客满意) 估计的复杂性 第三页,共二十三页,2022年,8月28日 函数形式的选择 (1)三次方程式 Q=aLK+bL2K+cLK2-dL3K-eLK3 这种生产函数的特点是每种生产要素的边际产量都是先递增然后递减,符合边际报酬递减规律。规模报酬也是先递增再递减。 第四页,共二十三页,2022年,8月28日 (2) 柯布-道格拉斯生产函数 Q = A K ? L ? 意味着 某种要素的边际产量取决于全部要素的投入水平; MPL = ? Q/L;MPK = ? Q/K 系数就是弹性 L或K为零时不能生产 对数线性 -- 双对数 ln Q = a + ??ln K +???ln L 便于回归估计。 第五页,共二十三页,2022年,8月28日 生产函数的统计估计 数据集的选择 横断面 对一组厂商的产量与投入要素进行衡量 对一组工厂的产量与投入要素进行衡量 时间序列 对不同时间内同一厂商的产量与投入要素的衡量 第六页,共二十三页,2022年,8月28日 化肥厂15家工厂的数据 这是什么类型的数据? 应该采取何种函数形式? 检验参数是否具有统计显著性 确定劳动和资本的生产弹性,并对每个值一个经济解释 案例: Wilson Company 第七页,共二十三页,2022年,8月28日 产量 资本 劳动 1 605.3 18891 700.2 2 566.1 19201 651.8 3 647.1 20655 822.9 4 523.7 15082 650.3 5 712.3 20300 859.0 6 487.5 16079 613.0 7 761.6 24194 851.3 8 442.5 11504 655.4 9 821.1 25970 900.6 10 397.8 10127 550.4 11 896.7 25622 842.2 12 359.3 12477 540.5 13 979.1 24002 949.4 14 331.7 8042 575.7 15 1064.9 23972 925.8 Ln产量 ln资本 ln劳动 6.40572 9.8464 6.55137 6.33877 9.8627 6.47974 6.47250 9.9357 6.71283 6.26092 9.6213 6.47743 6.56850 9.9184 6.75577 6.18929 9.6853 6.41837 6.63542 10.0939 6.74676 6.09244 9.3505 6.48525 6.71064 10.1647 6.80306 5.98595 9.2230 6.31065 6.79872 10.1512 6.73602 5.88416 9.4316 6.29249 6.88663 10.0859 6.85583 5.80423 8.9924 6.35559 6.97064 10.0846 6.83066 Data Set: 15 plants 第八页,共二十三页,2022年,8月28日 线性 回归方程为 产量 = - 351 + 0.0127资本 + 1.02劳动 Predictor Coef Stdev t-ratio p Constant -350.5 123.0 -2.85 0.015 Capital .012725 .007646 1.66 0.122 Labor 1.0227 0.3134 3.26 0.007 s = 73.63 R-sq = 91.1% R-sq(adj) = 89.6% 第九页,共二十三页,2022年,8月28日 对数-线性 回归方
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