Shape-Constrained Kernel-Weighted Least Squares: Estimating Production Functions for Chilean Manufacturing Industries
形状约束核加权最小二乘：智利制造业生产函数估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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形状约束核加权最小二乘：智利制造业生产函数估计
- 研究问题
- 如何在非参数生产函数估计中实施形状约束并检验其适用性，以及如何用该方法描述智利塑料与木材行业的生产和生产率差异。
- 方法与思路
- 作者在局部多项式核估计中施加单调性及凸性或凹性约束，构造形状约束核加权最小二乘估计，并提出约束设定检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称证明了估计量的一致相合性及收敛速率，提出形状约束检验；模拟展示其竞争力，应用报告出口企业生产率显著较高。
- 阅读关注点
- 核对形状约束的经济含义、理论所需条件、约束检验的有效性，以及模拟比较设置和生产率差异的估计口径与混杂处理。
- 阅读边界
- 摘要未说明约束检验的具体形式及生产率估计如何处理投入内生性；出口企业生产率差异不能仅凭摘要解释为出口的因果效应。
原文摘要
In this article, we examine a novel way of imposing shape constraints on a local polynomial kernel estimator. The proposed approach is referred to as shape constrained kernel-weighted least squares (SCKLS). We prove uniform consistency of the SCKLS estimator with monotonicity and convexity/concavity constraints and establish its convergence rate. In addition, we propose a test to validate whether shape constraints are correctly specified. The competitiveness of SCKLS is shown in a comprehensive simulation study. Finally, we analyze Chilean manufacturing data using the SCKLS estimator and quantify production in the plastics and wood industries. The results show that exporting firms have significantly higher productivity.