最新·1949-2020年全国各省市全要素生产率（含DEA和SFA测算教程和Stata代码）

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收藏 2021-07-25

最新·1949-2020年全国各省市全要素生产率（含DEA和SFA测算TFP教程和Stata代码）
一、数据介绍
数据名称：全国各省市份-全要素生产率
数据范围：31个省市自治区
数据年份：1949-2020年
数据说明：产出为实际GDP；投入要素为从业人员数、固定资产（永续盘存法）
数据来源：全国统计年鉴
二、参考文献
用途：衡量各省人力资本和物质资本的效率
[1]颜鹏飞,王兵.技术效率、技术进步与生产率增长:基于DEA的实证分析[J].经济研究,2004(12):55-65.
[2]章祥荪,贵斌威.中国全要素生产率分析:Malmquist指数法评述与应用[J].数量经济技术经济研究,2008(06):111-122.
[3]郭庆旺,赵志耘,贾俊雪.中国省份经济的全要素生产率分析[J].世界经济,2005(05):46-53+80.
三、数据概览
请见下面截图~

一、DEA Malmquist生产率指数方法介绍
技术效率是指在既定的投入下产出可增加的能力或在既定的产出下投入可减少的能力。常用度量技术效率的方法是生产前沿分析方法。所谓生产前沿是指在一定的技术水平下，各种比例投入所对应的最大产出集合。而生产前沿通常用生产函数表示。前沿分析方法根据是否已知生产函数的具体的形式分为参数方法和非参数方法，前者以随机前沿分析（ StochasticFrontierAnalysis ，下文简称SFA ）为代表，后者以数据包络分析（DataEnvelopeAnalysis，下文简称DEA）为代表。
1. 参数方法：索洛余值法、拓展的索洛余值法、前沿生产函数法（SFA）
2. 非参数方法：指数法、数据包络分析法（DEA）
二、DEA Malmquist生产率指数方法优点：
（1）不需要任何具体函数形式和分布假设，对各种形式的投入产出都使用
（2）不需要投入产出的价格信息，在投入要素数量和价格信息不充分的时候，优势明显
（3）不需要行为假设，减少了条件假设（不需要成本最小化和利润最大化等条件）
（4）将生产率变化原因分为技术变化和技术效率变化，并进一步把技术效率变化分为纯技术效率变化和规模效率变化。
三、DEA Malmquist生产率指数方法步骤
1. 样本选取，即选择 DEA 中的决策单元（ DMU
2. 投入变量选取
（1）资本的变量选择：永续盘存法估算资产存量，有人用固定资产投资额代替。
（2）劳动变量从业人员人数，它为单位从业人员、私营和个人从业人员之和。
3. 产出变量选取： GDP
4. 运用 DEAP2.1 软件计算

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