A flexible stochastic production frontier model with panel data
灵活的面板随机生产前沿模型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：摘要明确构建带固定效应的面板生产前沿，并使用中国企业面板估计效率，最直接对应面板数据方法。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
灵活的面板随机生产前沿模型
- 研究问题
- 如何在面板随机生产前沿中容纳固定效应、非线性及变量交互，并减少无效率分布假设带来的误设和偏度问题？
- 方法与思路
- 作者采用含二元交互的半参数加性前沿，对无效率条件均值参数化，并提出差分估计、剖面级数估计和核一步回拟合。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，估计量具有渐近性质，核回拟合分量具有预言性质；中国企业应用中，作者报告出口与效率降低的显著关系。
- 阅读关注点
- 应核对前沿与无效率的分离条件、环境变量的角色、固定效应处理，以及各估计步骤和预言性质所需的具体假设。
- 阅读边界
- 仅依据所给 Crossref 版本摘要；分布限制、识别条件及效率数值未说明，摘要中的出口结论不足以单独确立因果效应。
原文摘要
Summary We propose a flexible stochastic production frontier model with fixed effects for the panel data in which the semiparametric frontier is additive with bivariate interactions. To avoid potential misspecification and/or “wrong skew problem” due to distributional assumptions, we model the conditional mean of the inefficiency to depend on environmental variables and to be known up to a vector of parameters. We propose a difference‐based estimator for parameters characterizing the conditional mean of the inefficiency term, a profile series estimator, and a kernel‐based one‐step backfitting estimator for the frontier to facilitate inference. We establish their asymptotic properties and show that each component in the frontier estimated by the kernel‐based backfitting has the same asymptotic distribution as the one estimated with the true knowledge on the other components in the frontier (i.e., the oracle property). Through a Monte Carlo study, we demonstrate that the proposed estimators perform well in finite samples. Utilizing a panel of Chinese firm‐level data in 2000–2006, we apply our method to estimate the frontier and efficiency scores and conclude that export plays a significant role in reducing the efficiency of firms.