Modelling regional patterns of inefficiency: A Bayesian approach to geoadditive panel stochastic frontier analysis with an application to cereal production in England and Wales
低效率区域模式建模：贝叶斯地理加性面板随机前沿方法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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低效率区域模式建模：贝叶斯地理加性面板随机前沿方法
- 研究问题
- 如何在面板随机前沿分析中区分个体异质性与低效率决定因素，同时描述区域共同表现及位置特定的不可观测空间异质性？
- 方法与思路
- 作者提出贝叶斯地理加性模型，在随机前沿的低效率项中引入区域依赖和空间异质性，并通过马尔可夫链蒙特卡洛进行推断。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称英格兰和威尔士谷物生产存在区域低效率模式，忽略同一区域农场的共同表现会使低效率估计产生系统偏差。
- 阅读关注点
- 应核对个体异质性与低效率的区分条件、空间效应的先验和归一化约束，以及模拟收敛和区域偏差结论的证据。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断空间设定与先验选择的敏感性；摘要未说明偏差大小，区域关联也不足以直接推出因果效应。
原文摘要
We propose a flexible Bayesian approach to inefficiency modelling that accounts for regional patterns of local performance. The model allows for a separated treatment of individual heterogeneity and determinants of inefficiency. Regional dependence structures and location-specific unobserved spatial heterogeneity are modelled via geoadditive predictors in the inefficiency term of the stochastic frontier model. Inference becomes feasible through Markov chain Monte Carlo simulation techniques. In an empirical illustration we find that regional patterns of inefficiency characterize cereal production in England and Wales. Neglecting common performance patterns of farms located in the same region induces systematic biases to inefficiency estimates.