Identification of dynamic latent factor models of skill formation with translog production
具有超越对数生产技术的动态潜在因子技能形成模型识别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：摘要围绕潜在技能生产技术的结构设定，以及处理效应对测量归一化的识别依赖。
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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具有超越对数生产技术的动态潜在因子技能形成模型识别
- 研究问题
- 潜在技能形成模型中的位置与尺度归一化是否改变处理效应估计，超越对数技术能否在适当锚定后消除这种依赖？
- 方法与思路
- 作者比较超越对数与CES技能生产函数，理论分析处理效应对测量归一化的反应，并通过若干实证练习展示差异。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，适当锚定的超越对数处理效应具有归一化不变性，而标准归一化下的CES估计会变化，年龄不变测量也不能消除问题。
- 阅读关注点
- 应核对适当锚定的定义、不变性证明的条件，以及初期归一化、测量体系和不同技能技术对处理效应识别的作用。
- 阅读边界
- 摘要未说明锚定条件与完整证明，不能将不变性推广至任意潜在因子模型，也不能据此认定超越对数技术整体优于CES。
原文摘要
Summary In this paper, we highlight an important property of the translog production function for the identification of treatment effects in a model of latent skill formation. We show that when using a translog specification of the skill technology, properly anchored treatment effect estimates are invariant to any location and scale normalizations of the underlying measures. By contrast, when researchers assume a CES production function and impose standard location and scale normalizations, the resulting treatment effect estimates vary with the chosen normalizations. Access to age‐invariant measures does not solve this problem since arbitrary scale and location restrictions are still imposed in the initial period. We theoretically prove the normalization invariance of the translog production function and then complete several empirical exercises illustrating the effects of location and scale normalizations for different technologies and types of skills measures.