Testing the Stochastic Structure of Production: A Flexible Moment-Based Approach
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检验生产的随机结构：一种灵活的矩方法
- 研究问题
- 常规生产函数对产出概率分布施加哪些限制，这些限制能否被检验，并如何刻画投入与企业随机生产技术之间的关系？
- 方法与思路
- 作者用随投入变化的产出分布矩刻画随机技术，构建灵活的线性矩模型与大样本估计量，并以牛奶生产数据检验跨矩限制。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，牛奶产出的前三阶矩均为投入的统计显著函数，常规模型隐含的跨矩限制被拒绝；方法提供了检验这些限制的框架。
- 阅读关注点
- 核对矩序列唯一表征技术所需的条件、线性矩模型的灵活性、估计量的大样本假设，以及跨矩限制的具体检验方式。
- 阅读边界
- 摘要未说明矩的存在与分布唯一确定条件、样本规模或拒绝幅度；牛奶生产数据的结果不能据此推广到其他生产技术。
原文摘要
Conventional production function specifications are shown to impose restrictions on the probability distribution of output that cannot be tested with the conventional models. These restrictions have important implications for firm behavior under uncertainty. A flexible representation of a firm's stochastic technology is developed based on the moments of the probability distribution of output. These moments are a unique representation of the technology and are functions of inputs. Large-sample estimators are developed for a linear moment model that is sufficiently flexible to test the restrictions implied by conventional production function specifications. The flexible moment-based approach is applied to milk production data. The first three moments of output are statistically significant functions of inputs. The cross-moment restrictions implied by conventional models are rejected.