世界发展银行-Identification-Properties-for-Estimating-the-Impact-of-Regulation-on-Markups-and-Productivity_41页_412kb

总结：识别属性用于估计监管对利润率和生产率的影响

核心内容

本研究探讨了在估计监管对利润率和生产率影响时，现有文献中存在的一些识别问题，并提出了一种新的计量方法以解决这些问题。研究指出，传统方法（如Ackerberg, Caves和Frazer (2015) 和 De Loecker和Warzynski (2012)）在估计监管对利润率和生产率的影响时会产生偏差，原因包括生产函数形式错误、需求变量遗漏、价格信息缺失、生产率的马尔可夫过程被违反以及边际成本未被纳入估算等。

主要观点

1. 偏差来源：

   • 生产函数形式错误：如果生产函数被错误地假定，输出弹性估计会偏离真实值，从而导致偏差。
   • 监管作为需求变量：在第一阶段估算生产函数时遗漏了监管变量，会使估算的利润率误差与监管相关。
   • 价格信息缺失：在缺乏价格数据的情况下，输出弹性可能被误认为是收入弹性，从而导致利润率估计偏差。
   • 生产率马尔可夫过程被违反：如果监管影响平均生产率，则与Ackerberg等人的假设冲突。
   • 边际成本遗漏：估算生产率时忽略边际成本会导致生产率残差与利润率相关，进而影响政策推断。

2. 新方法：

   • 本文提出了一种**准最大似然估计（QMLE）**方法，用于同时估算监管对利润率和生产率的影响。
   • 该方法不依赖于明确的生产函数形式，适用于广泛的凹函数形式。
   • 新方法通过联合估算生产函数参数和监管对生产率的影响，解决了上述偏差问题。

3. 结果：

   • 在蒙特卡洛模拟中，DLW方法在生产函数非柯布-道格拉斯形式时产生偏差。
   • ACF方法在所有生产函数形式下均产生向下偏差。
   • QMLE方法在估算利润率和生产率时能够提供无偏估计，尽管在短面板中效率较低。

关键信息

• 研究目标：建立监管、市场力量和生产率之间的因果关系。
• 文献背景：已有研究关注监管对生产率和利润率的影响，但存在识别问题。
• 方法论：采用准最大似然估计法和广义生产函数估计方法，解决传统方法的偏差问题。
• 应用范围：适用于多种生产函数形式，尤其是当生产函数形式未知时。
• 政策意义：提供无偏的生产率和利润率估计，有助于更准确地评估监管政策对经济效率的影响。

结构与方法

1. 引言

• 介绍研究目的和背景。
• 强调监管对市场结构和生产率的双重影响。
• 指出现有方法存在的偏差问题。

2. 框架

• 生产函数与成本最小化问题：描述生产函数形式及成本最小化模型。
• 传统方法：
  • ACF方法通过两阶段GMM估计生产率。
  • DLW方法使用输出弹性与投入份额的比率估算利润率。
• 偏差分析：
  • 五种主要偏差来源：生产函数形式错误、监管作为需求变量、价格信息缺失、马尔可夫过程被违反、边际成本遗漏。

3. 替代方法

• 新假设：引入第一阶马克维过程假设，将监管对生产率的影响纳入模型。
• 系统方程：
  • 通过联合估算生产函数参数和监管影响，解决识别问题。
  • 新方法适用于广泛的生产函数形式，包括非柯布-道格拉斯形式。
• 生产函数近似：利用泰勒展开近似生产函数，得到输出弹性与参数关系。

结论

本文通过提出一种新的联合估算方法，解决了传统方法在估计监管对利润率和生产率影响时的识别问题。该方法适用于广泛的生产函数形式，提供无偏估计，从而更准确地评估监管政策对经济效率的影响。