شوک‌های بهره‌وری غیرقابل مشاهده‌ و تورش‌ برآوردگرهای تابع تولید: رویکرد تابع کنترل

نوع مقاله : علمی

نویسندگان

1 دانشگاه آزاد اسلامی فیروزکوه

2 استادیار گروه اقتصاد، واحد فیروزکوه، دانشگاه آزاد اسلامی، فیروزکوه، ایران

3 گروه اقتصاد، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد فیروزکوه

4 استادیار، گروه اقتصاد، واحد فیروزکوه، دانشگاه آزاد اسلامی، فیروزکوه، ایران

10.22080/mrl.2025.27720.2118

چکیده

در صورت وجود ارتباط میان سطوح نهاده‌های قابل مشاهده و شوک‌های بهره‌وری غیرقابل مشاهده در تابع تولید، برآوردگرهای حداقل مربعات معمولی(OLS) اریب خواهند بود. رویکرد تابع کنترل در کنار روش‌های متغیرهای ابزاری(IV) و گشتاورهای تعمیم‌یافته(GMM) برای حل این مساله، بیشترین کاربرد را در برآورد تابع تولید دارند. در این مقاله با استفاده از داده‌های صنایع کارخانه‌ای 31 استان‌ ایران در دوره 98-1391، تابع تولید با روش‌ داده‌های پانل متعارف و تابع کنترل برآورد و مقایسه شد. یافته‌ها نشان می‌دهد برآوردگر OLS در روش‌های داده‌های پانل، ضرایب متغیرهای آزاد(نیروی‌کار) را بیش از حد برآورد می‌کند که این نتیجه با استدلال لوینسون و پترین(LP)(2003) همسو است. در روش‌های رویکرد تابع کنترل، برآوردگرهای روش وولدریج(WR) کاراتر از روش LP است. در میان الگوریتم‌های بهینه‌سازی، نتایج الگوریتم نلدر و مید(nm) از کارایی بیشتری برخوردار است. با فرض درونزایی موجودی سرمایه، یافته‌ها حکایت از آن داشت روش تصحیح ACF (با کنترل وابستگی تابعی نیروی‌کار) در مقایسه با روش LP کارایی بیشتری دارد. در نهایت استفاده از ابزارهای پانل پویا در رویکرد MR سبب افزایش کارایی برآوردگرها می‌شود. یافته‌های مقاله این موضوع را خاطر نشان می‌کند که وابستگی تابعی نیروی‌کار و درونزایی موجودی سرمایه می‌توانند مسائل مهمی در برآورد تابع تولید باشند که نباید از آنها غافل بود. به نظر می‌رسد مدل‌های غیرخطی GMM به طور کلی، و مدل‌های تابع کنترل یعنی OP، LP با تصحیح ACF و MR به طور خاص، در برآورد تابع تولید برای کنترل شوک‌های بهره‌وری غیرقابل مشاهده بایستی مدنظر قرار گیرند.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Unobservable Productivity Shocks and Bias of Production Function Estimators: The Control Function Approach

نویسندگان [English]

  • mahmood vahdanian 1
  • mehdi fathabadi 2
  • Mahmood Mahmoodzadeh 3
  • masood Soufi Majidpoor 4
1 islamic azad uni firoozkuh
2 Department of Economic, Firoozkooh Branch, Islamic Azad University, Firoozkooh, Iran
3 Associate Professor at IAU
4 Assistant Professor, Department of Economics, Firoozkooh Branch, Islamic Azad University, Firoozkooh, Iran
چکیده [English]

The ordinary least squares (OLS) estimators will be biased If there is a relationship between observable input levels and unobservable productivity shocks in the production function. Along instrumental variables (IV) and generalized moments method (GMM) approaches, the control function approach is the most widely used in production function estimation to solve this problem. In this article, the production function was estimated by the conventional panel data method and the control function approach and compared with using Iran’ provinces manufacturing industries data of in the period of 2011-2018. The findings showed that the OLS estimator in the panel data methods overestimates the free variables coefficients (labor force), which this is consistent with the argument of Levinson and Petrin (LP) (2003). In the control function approach methods, Wooldridge (WR) method estimators are more efficient than LP method. Among the optimization algorithms, the Nelder and Mead (NM) algorithm results are more efficient than others. By assuming that the capital stock is endogenous, the results indicated that the ACF correction method (by controlling the labor force functional dependence) is more efficient than LP method. Finally, estimators’ efficiency was increased by using dynamic panel instruments in the MR approach. The Article findings point out that the labor force functional dependence and the endogeneity of the capital stock can be important issues in the production function estimation that should not be ignored. Thus, it seems that GMM nonlinear models in general, and control function models, namely OP, LP with ACF and MR correction in particular, should be used more in the production function estimation for controlling unobservable productivity shocks.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Production Function
  • Productivity Shock
  • Control Function
  • Generalized Moments