Modelling Technical Efficiency in Cross Sectionally Dependent Stochastic Frontier Panels
具有截面依赖的随机前沿面板中的技术效率建模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：摘要使用跨国长期面板，并以因子方法处理技术效率的截面依赖，因此直接对应宏观面板和因子模型方向。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
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具有截面依赖的随机前沿面板中的技术效率建模
- 研究问题
- 在随机前沿面板中，如何同时容纳技术效率的时间依赖与截面依赖，并考察国家间效率溢出及识别效率俱乐部？
- 方法与思路
- 作者结合外生驱动的因子方法与内生阈值效率状态选择机制，统一处理弱、强截面依赖，并应用于26个OECD国家1970—2010年的数据。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该框架给出生产技术参数估计和国家效率排序，发现正向效率溢出，支持技术接近性促成知识溢出的假说，并可内生识别效率俱乐部。
- 阅读关注点
- 重点核对因子与阈值机制如何区分不同依赖来源、效率状态的识别条件，以及技术接近性、溢出效应和俱乐部划分的具体定义。
- 阅读边界
- 摘要未说明因子数量、阈值设定、估计与推断条件或效率排序的不确定性；所述溢出结果不足以单独确立知识传播的因果机制。
原文摘要
Summary This paper proposes a unified framework for accommodating both time and cross‐sectional dependence in modelling technical efficiency in stochastic frontier models by combining the exogenously driven factor‐based approach and an endogenous threshold efficiency regime selection mechanism. This approach is able to deal with both weak and strong cross‐sectional dependence in a flexible manner. Using a dataset of 26 OECD countries over 1970–2010, we provide satisfactory estimation results for the production technology parameters and the associated efficiency ranking of individual countries. We find a positive spillover effect on efficiency, supporting the hypothesis that knowledge spillover is more likely to be induced by technological proximity. Furthermore, our approach enables us to identify efficiency clubs endogenously. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.