Estimation and inference in two-stage, semi-parametric models of production processes
生产过程两阶段半参数模型的估计与推断AI 解读 ↓
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生产过程两阶段半参数模型的估计与推断
- 研究问题
- 先非参数估计企业生产效率、再回归环境变量时，如何处理估计效率之间复杂的相关性，并给出一致的数据生成机制和有效推断？
- 方法与思路
- 作者设定环境变量影响企业效率的数据生成过程，提出单重与双重自助程序以处理两阶段推断，并通过蒙特卡洛实验评估统计表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称常规推断因估计效率之间复杂且未知的相关性而无效；所提两种自助程序允许有效推断，双重程序改善第二阶段统计效率。
- 阅读关注点
- 核对生产效率与环境变量的生成机制、两阶段估计误差之间的关系、单重和双重自助步骤，以及有效推断和效率改善的条件。
- 阅读边界
- 依据所给作者／机构库版本摘要，不能推断刊本变化；摘要未说明具体估计器、外生性条件或实验结果，不能将环境变量关系直接解释为因果效应。
原文摘要
A plethora of papers have used multi-stage estimation procedures where nonparametric estimates of productive efficiency are obtained in the first stage and then regressed on environmental variables in a subsequent stage in attempts to account for exogenous factors that might affect firms’ performance. None of these papers have described a coherent data-generating process (DGP). Moreover, conventional approaches to inference employed in these papers are invalid due to complicated, unknown serial correlation among the estimated efficiencies. We first describe a DGP wherein firms’ efficiencies are influenced by environmental variables. We then propose a single and a double bootstrap procedure; both permit valid inference, and the double bootstrap procedure improves statistical efficiency in the second-stage regression. We examine the statistical performance of our estimators using Monte Carlo experiments.