Productivity Analysis of U.S. Manufacturing Using a Stochastic-Coefficients Production Function
利用随机系数生产函数分析美国制造业生产率AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要围绕具有生产与聚合理论基础的随机系数生产函数开展生产率估计。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
利用随机系数生产函数分析美国制造业生产率
- 研究问题
- 随机系数与固定系数生产函数所依据的生产、聚合和估计理论有何差别，两种设定会如何影响美国制造业生产率变化的估计？
- 方法与思路
- 作者比较两类生产函数的理论基础，并对美国若干制造业部门在 1955—1982 年间的 Cobb–Douglas 生产率变化估计进行对照。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，随机系数设定的理论基础更一般，且所考察行业的相关估计均具有正确代数符号，而固定系数设定的部分估计符号错误。
- 阅读关注点
- 应核对随机系数的经济含义、聚合与估计条件，以及“正确符号”的判据、两类模型的可比性和生产率估计的不确定性。
- 阅读边界
- 摘要未说明随机系数分布、估计细节或正确符号的判断依据；符号符合预期不足以单独证明估计准确或方法普遍优于固定系数设定。
原文摘要
In this article, we show that the production, aggregation, and estimation theories that lead to a stochastic-coefficients production function are more general than those leading to a fixed-coefficients production function. Estimates of productivity changes implied by these two types of Cobb–Douglas production functions are compared for several U.S. manufacturing sectors for the period 1955–1982. All of the estimates of the stochastic-coefficients Cobb–Douglas function have the right algebraic sign for all industries considered, whereas some of the estimates of its fixed-coefficients counterpart have the wrong sign.