Estimation of firm‐level productivity in the presence of exports: Evidence from China's manufacturing
存在出口时的企业生产率估计：中国制造业证据AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确构建企业生产函数和潜在生产率的结构识别框架，并使用非参数工具变量估计，直接对应结构估计。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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存在出口时的企业生产率估计：中国制造业证据
- 研究问题
- 当出口机会内生时，如何识别企业总产出生产函数与潜在生产率，并重新考察中国出口企业生产率较低这一现象？
- 方法与思路
- 作者构建控制函数与非参数工具变量框架，以出口导向程度提供排除性外生变异，并结合正则化及神经网络筛估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称框架回应代理估计量的未识别批评，并在中国二十八个制造行业的应用中发现出口企业生产率低于非出口企业。
- 阅读关注点
- 应重点核对出口导向程度的外生性、排除限制与相关性，以及非参数识别条件、正则化选择和生产率比较的稳健性。
- 阅读边界
- 仅依据所给 Crossref 版本摘要；工具变量有效性与筛估计优势未获独立验证，具体结果幅度未说明，不能推断版本变化。
原文摘要
Summary Motivated by the long‐standing interest of economists in understanding the nexus between firm productivity and export behavior, this paper develops a novel structural framework for control‐function‐based nonparametric identification of the gross production function and latent firm productivity in the presence of endogenous export opportunities that is robust to recent unidentification critiques of proxy estimators. We provide a workable identification strategy, whereby the firm's degree of export orientation provides the needed (excluded) relevant independent exogenous variation in endogenous freely varying inputs, thus allowing us to identify the production function. We estimate our fully nonparametric instrumental variable model using the Landweber–Fridman regularization with the unknown functions approximated via artificial neural network sieves with a sigmoid activation function, which are known for their superior performance relative to other popular sieve approximators, including the polynomial series favored in the literature. Using our methodology, we obtain robust productivity estimates for manufacturing firms from 28 industries in China during the 1999–2006 period to take a close look at China's exporter productivity puzzle, whereby exporters are found to exhibit lower productivity levels than nonexports.