Estimating the Production Function Under Input Market Frictions
投入市场摩擦下的生产函数估计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：摘要直接研究企业生产函数的结构估计，并将动态面板估计作为投入选择受摩擦扭曲时的替代方法。
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投入市场摩擦下的生产函数估计
- 研究问题
- 投入市场摩擦破坏中间投入选择所依赖的关键假设时，如何检验该假设，并在基于选择的方法与动态面板估计之间取舍？
- 方法与思路
- 作者推导投入选择假设的检验，利用弱识别渐近理论说明简化动态面板估计的适用性，并提出估计方法的选择准则。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，相关假设在若干行业被拒绝；所提选择准则在模拟中的估计误差低于单独使用任一候选估计量。
- 阅读关注点
- 应核对被检验的投入选择限制、摩擦如何影响识别，以及动态面板方法所需的扭曲条件和选择准则的推断后果。
- 阅读边界
- 材料为所列在线优先版本摘要，未列出行业、完整条件或模拟设计；误差改善限于所述比较，不能推广为普遍优势。
原文摘要
Abstract Behind many production function estimators lies a crucial assumption that the firm's choice of intermediate inputs depends only on observed choices of other inputs and on unobserved productivity. This assumption fails when market frictions distort the firm's input choices. I derive a test for the assumption, which is rejected in several industries. Using weak identification asymptotics, I show that when the assumption fails, a simplified dynamic panel estimator can be used instead of choice-based methods because it requires choices to be distorted. I propose criteria for choosing between estimators, which in simulations yield lower error than either estimator alone.