1 索罗余值法的公式
对柯布-道格拉斯生产函数取对数后，余值lnA就是全要素生产率
2 中国全要素生产率测算过程
2.1 数据说明
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资本存量采用本专题第一部分测度出的数据！
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产出增加值以GDP的数据！
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劳动采用全国就业人数的数据。在有些文献中会将就业人数乘以劳动者平均受教育年限来表示劳动质量，这里不再演示。
2.2 数据预处理
GDP的数据为现价数据，需要进行平减，消除价格变动的影响。这里同时下载了以1078年为基期的GDP指数。由于资本存量的基期是1990年，所以这里也将gdp指数的基期改为1990年（GDP指数序列除以1990年的指数值），然后将现价GDP除以GDP指数，得到平减后的GDP。
最终得到用于计算全要素生产率的产出、资本、劳动数据。
2.3 导入STata软件
虽然Excel也可以进行回归分析，但计算起来较麻烦。这里采用Stata来进行计算全要素生产率
将三列数据分别复制粘贴到Stata中，并分别命名为K、L、Y
2.4 计算全要素生产率：不加约束条件（
）
变量取对数：
g lnk=ln(k)
g lnl=ln(l)
g lny=ln(y)
OLS回归：
reg lny lnk lnl
在回归结果中可以看出，资本的边际产出为0.2065591；劳动的边际产出为2.761153.
得到全要素生产率：
predict tfp1,r
计算出的tfp1就是全要素生产率。由于全要素生产率本生没有单位，且主要是比较变动状况，所以回归的残差就可以作为全要素生产率；当然，也可以将残差加上回归的常数项来表示全要素生产率。
2.5 计算全要素生产率：加约束条件（）
数据变形：
g yy=lny-lnl
g kk=lnk-lnl
OLS回归：
reg yy kk
在回归结果中可以看出，资本的边际产出为0.2913431，对应的劳动边际产出为1-0.2913431=0.7086569
得到全要素生产率：
predict tfp2,r
2.6 比较两种方法计算的全要素生产率
绘制tfp线性图：
g t=_n
replace t=t+1989
line tfp1 tfp2 t
从图中可以看出，两种方法计算的中国全要素生产率整体走势大致相同。中国全要素生产率90年代大幅提高，2000年后处于小幅波动的状态！