对生产率动态不变的生产函数非参数识别与估计
计量经济学
2026-04-08 v2
摘要
生产函数估计支撑着企业层面加成、配置效率以及政策干预的生产率效应测量。自Olley和Pakes以来，每个主要的代理变量估计量都通过关于未观测生产率的一阶马尔可夫假设来识别生产函数；本文证明，该假设的误设会在材料弹性中产生持续的向上偏误，并传播至被高估的加成和被夸大的处理效应。我用三个中间投入需求之间的条件独立性替代马尔可夫限制，这是一个基于投入市场细分的静态条件，并从单截面数据中建立了非参数识别。我开发了一个广义矩估计量并建立了其一致性和渐近正态性。蒙特卡洛模拟证实，所提出的估计量在马尔可夫和非马尔可夫环境下均无偏，而标准估计量表现出高达真实材料弹性63%的持续偏误。在502个日本制造业行业中，所提出的方法在整个分布上系统性地给出了低于标准方法的加成（中位数0.93对比1.03），将加成高于1的行业占比从54%降至37%。在2011年东日本地震的双重差分分析中，标准方法高估了生产率损失0.40个百分点，约合每年36亿美元（4000亿日元）
引用
@article{arxiv.2604.04458,
title = {Nonparametric Identification and Estimation of Production Functions Invariant to Productivity Dynamics},
author = {Rentaro Utamaru},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.04458},
year = {2026}
}
备注
Preliminary Draft. Comments welcome. Empirical results are subject to revision