Using information about technologies, markets and firm behaviour to decompose a proper productivity index
利用技术、市场与企业行为信息分解满足公理的生产率指数AI 解读 ↓
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利用技术、市场与企业行为信息分解满足公理的生产率指数
- 研究问题
- 如何构造满足指数理论公理的生产率指标，并利用技术、市场和企业行为信息，将其变化分解为技术、环境与效率变化？
- 方法与思路
- 作者用距离函数定义投入和产出数量指数，并讨论生产前沿解释变量内生时的最小二乘估计及完全修正最小二乘方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出可分解的新生产率指数，指出OLS通常不一致但在一种情形下超一致，并以美国州级农业数据估计相关分解成分。
- 阅读关注点
- 应核对指数公理与分解恒等式、经济假设如何约束前沿估计，以及OLS超一致这一特殊情形和完全修正方法的适用条件。
- 阅读边界
- 仅依据所给出版社摘要，未核对其他版本；摘要未说明特殊情形的具体条件，也未给出各生产率分解成分的数值或不确定性。
原文摘要
This paper uses distance functions to define new output and input quantity indexes that satisfy important axioms from index number theory (e.g., identity, transitivity, proportionality and time-space reversal). Dividing the output index by the input index yields a new productivity index that can be decomposed into a measure of technical change, a measure of environmental change, and several measures of efficiency change. A problem with this new index is that it cannot be computed without estimating the production frontier. The paper shows how assumptions concerning technologies, markets and firm behaviour can be used to inform the estimation process. The focus is on the asymptotic properties of least squares estimators when the explanatory variables in the production frontier model are endogenous. In this case, the ordinary least squares estimator is usually inconsistent. However, there is one situation where it is super-consistent. A fully-modified ordinary least squares estimator is also available in this case. To illustrate the main ideas, the paper uses US state-level farm data to estimate a stochastic production frontier. The parameter estimates are then used to obtain estimates of the economically-relevant components of productivity change.