Estimating production functions with robustness against errors in the proxy variables
对代理变量误差稳健的生产函数估计AI 解读 ↓
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对代理变量误差稳健的生产函数估计
- 研究问题
- 当生产函数估计中的代理变量不能由单一不可观测量解释时，如何识别生产技术，并研究企业面对生产率冲击的投入调整？
- 方法与思路
- 作者通过两个条件独立的代理变量放松原有标量不可观测量假设，并提出广义矩估计方法，应用于智利食品制造企业。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该方法扩展了生产函数的结构识别与估计框架，估计程序灵活且易于实施，并用于分析企业投入调整速度。
- 阅读关注点
- 应核对两个代理变量相对于哪些变量条件独立、代理误差如何进入模型，以及识别条件如何转化为可实施的矩条件。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断条件独立假设在应用中的可信度；摘要未说明投入调整的具体结果及稳健性的适用范围。
原文摘要
This paper proposes a new approach to the identification and estimation of production functions. It extends the literature on the structural estimation of production functions, which dates back to the seminal work of Olley and Pakes (1996), by relaxing the scalar-unobservable assumption about the proxy variables. The key additional assumption needed in the identification argument is the existence of two conditionally independent proxy variables. The proposed generalized method of moment (GMM) estimator is flexible and straightforward to apply. The method is applied to study how rapidly firms in the Chilean food-product industry adjust their inputs in response to shocks to their productivity.