、典型例题分析 例1:某工业企业资料如下表。试估计该企业的生产函数 表某工业企业资料 单位:亿元,千人 年份总产值(Y)职工人数(L)固定资产原值十定额流动资金余额(K) 1978 45771 175.77 03.93 197949362 20702 1980 51472 1832 20793 □98151884 18986 21437 222.55 53663 9900 242.96 1984 584.04 206.57 □98566158 21l61 321.18 1986 72238 213.15 442.27 1987 777.1l 212.57 20806 988〖89598 213.61 576 19891027.78 660.11 解答: 先估计C-D生产函数 方法1:对数线性形式的OLS估计 In Y=Bo+B,In L+B,In K Eviews的估计结果如下: Coefficient Std Error t-Statistic Prob 4.032674 2.877252-1.401571 LOG(K) 0.3236680.1076273.0073110.0148 LOG(L) 1.6315430.6173562.6427910.0268 R-squared 0.853757 Mean dependent var 6.433934 Adjusted R-squared 0.821259 S.D. dependent var 0. 257981 S.E. of regression 0. 109069 Akaike info criterion -1.381358 um squared re 0.107064 Schwarz criterion 1.260132 og likelihood 11.28815 F-statistic 26.27080 Durbin-Watson stat 1.511124 Prob(F-statistic) 0.000175 即:Y=0.018L03230716315 方法2:强度形式的OLS估计 In(Y/L)=Bo+B,In(K/L) Eviews的估计结果如下: Variable Coefficient Std Error t-statistic Prob 0.9826780.04911320.008400.0000 LOG(K/L) 0.4339 0.0955424.5419330.0011 R-squared 0.673514 Mean dependent var 1.141232 Adjusted R-squared 0.640865 S.D. dependent var 0. 199696 ession 0.119674 Akaike info criterion -1.257086 Sum squared resid 0.143218 Schwarz criterion 1.17626二、典型例题分析 例 1：某工业企业资料如下表。试估计该企业的生产函数 表 某工业企业资料 单位：亿元，千人 年份 总产值（Ｙ） 职工人数（Ｌ） 固定资产原值＋定额流动资金余额（Ｋ） 1978 457.71 175.77 203.93 1979 493.62 177.73 207.02 1980 514.72 184.32 207.93 1981 518.84 189.86 214.37 1982 524.72 195.27 222.55 1983 536.63 199.00 242.96 1984 584.04 206.57 268.53 1985 661.58 211.61 321.18 1986 722.38 213.15 442.27 1987 777.11 212.57 208.06 1988 895.98 213.61 576.11 1989 1027.78 213.05 660.11 解答： 先估计 C-D 生产函数。 方法１：对数线性形式的 OLS 估计 ln Y =  0 + 1 ln L +  2 ln K Eviews 的估计结果如下： Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -4.032674 2.877252 -1.401571 0.1946 LOG(K) 0.323668 0.107627 3.007311 0.0148 LOG(L) 1.631543 0.617356 2.642791 0.0268 R-squared 0.853757 Mean dependent var 6.433934 Adjusted R-squared 0.821259 S.D. dependent var 0.257981 S.E. of regression 0.109069 Akaike info criterion -1.381358 Sum squared resid 0.107064 Schwarz criterion -1.260132 Log likelihood 11.28815 F-statistic 26.27080 Durbin-Watson stat 1.511124 Prob(F-statistic) 0.000175 即： 0.3237 1.6315 Y = 0.018L K 方法２：强度形式的 OLS 估计 ln( / ) ln( / ) Y L =  0 + 1 K L Eviews 的估计结果如下： Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 0.982678 0.049113 20.00840 0.0000 LOG(K/L) 0.433944 0.095542 4.541933 0.0011 R-squared 0.673514 Mean dependent var 1.141232 Adjusted R-squared 0.640865 S.D. dependent var 0.199696 S.E. of regression 0.119674 Akaike info criterion -1.257086 Sum squared resid 0.143218 Schwarz criterion -1.176268