在Stata中完成这个任务，你可以通过以下步骤操作：

1. 首先，确保你已经运行了`sfcross`命令并得到了回归结果。假设你的命令是：
```stata
sfcross lnY c.LnKi##c.LnLi, absorb(i)
```
这会估计出所需的系数。

2. 查看回归结果以获取系数值。你可以使用`estat`命令查看模型的摘要统计，或者直接查看输出窗口中的结果。假设系数如下：
   - `lnki`: β1
   - `_Ilnki_2`: 2 * β3
   - `_Ilnli_2`: 2 * β4
   - `_Ilnki_lnli`: β5

3. 建立计算Y的表达式。根据模型设定，我们有：
\[ \text{LnY} = \beta_0 + \beta_1\cdot\text{LnK} + \beta_2\cdot\text{LnL} + \frac{\beta_3}{2}\cdot(\text{LnK})^2 + \frac{\beta_4}{2}\cdot(\text{LnL})^2 + \beta_5\cdot\text{LnK}\cdot\text{LnL} \]

由于假设β0=0，我们可以简化为：
\[ \text{LnY} = \beta_1\cdot\text{LnK} + \beta_2\cdot\text{LnL} + \frac{\beta_3}{2}\cdot(\text{LnK})^2 + \frac{\beta_4}{2}\cdot(\text{LnL})^2 + \beta_5\cdot\text{LnK}\cdot\text{LnL} \]

4. 将给定的系数值和 LnK=2，LnL=3 带入上述公式计算：
\[ \text{Y} = e^{(\beta_1 \times 2 + \beta_2 \times 3 + \frac{\beta_3}{2} \times 2^2 + \frac{\beta_4}{2} \times 3^2 + \beta_5 \times 2 \times 3)} \]

注意：u 和 v 是随机误差项，通常在计算预测值时不会直接带入。你只需要用已知的观测值（这里是LnK和LnL）来计算Y的期望值。

请将实际回归得到的 β 系数代入上述公式，即可得出 Y 的估计值。

此文本由CAIE学术大模型生成，添加下方二维码，优先体验功能试用