Identification Properties of Recent Production Function Estimators
近期生产函数估计方法的识别性质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：摘要直接讨论生产函数的识别、函数依赖与一致估计，因而归入结构估计；未提供足以支持其他细分方向的信息。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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近期生产函数估计方法的识别性质
- 研究问题
- 常用生产函数估计方法中的函数依赖问题如何影响参数识别？论文考察两类既有方法，并寻找可在不同数据生成过程下得到一致估计的替代方案。
- 方法与思路
- 作者检视 Olley–Pakes 与 Levinsohn–Petrin 方法的函数依赖问题，并基于其识别思路构造替代方案，分析不同数据生成过程下的一致性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，替代方法避免了所讨论的函数依赖问题，并能在某些原程序无法得到一致估计的替代数据生成过程中获得一致估计。
- 阅读关注点
- 应核对原方法发生函数依赖的具体环节、替代方案需要的识别条件，以及作者比较的数据生成过程如何影响各方法的一致性。
- 阅读边界
- 摘要未说明函数依赖出现的具体条件、替代方法的完整假设与实施步骤；不能据此认定原方法普遍失效或替代方法在所有情形下更优。
原文摘要
This paper examines some of the recent literature on the estimation of production functions. We focus on techniques suggested in two recent papers, Olley and Pakes (1996) and Levinsohn and Petrin (2003). While there are some solid and intuitive identification ideas in these papers, we argue that the techniques can suffer from functional dependence problems. We suggest an alternative approach that is based on the ideas in these papers, but does not suffer from the functional dependence problems and produces consistent estimates under alternative data generating processes for which the original procedures do not.