面板空间随机前沿模型求解及应用研究
发布时间：2020-05-23 17:50
【摘要】：随机前沿分析(Stochastic Frontier Analysis,SFA)是测度技术效率和计算全要素生产率的重要方法。该方法由Aigner et al.(1977)、MeeusenBroeck(1977)和BatteseCorra(1977)先后提出,四十余年来在实证研究中得以广泛应用。在实际运用过程中,学者们也从多个角度对模型加以改进。PittLee(1981)和SchmidtSickles(1984)最早将面板数据计量分析方法与随机前沿模型相结合,建立了面板数据随机前沿模型。该模型的提出放宽了随机前沿模型的假设条件,使模型估计过程不再依赖于对误差分布的假设,同时又允许误差项与解释变量存在相关性,面板数据随机前沿模型的大样本性也使技术效率的测算变得更加稳健。近年来,随着区域经济学和新经济地理等学科的兴起,经济学领域的学者越来越关注样本数据中包含的空间信息。大量的实证研究表明,经济变量中常包含空间相关性和空间异质性两种空间交互作用。在进行效率研究时如果忽略了这种空间交互作用可能导致效率测度的偏差。DruskaHorrace(2004)最早将空间计量经济学的方法应用于随机前沿模型分析框架下,开启了空间随机前沿模型的研究。相对于传统的截面数据或面板数据随机前沿模型,空间随机前沿模型可以准确刻画个体间空间关系。如果生产单位间存在空间溢出效应,这种溢出会影响技术效率的估计,这时运用空间随机前沿模型进行效率测算更加准确(DruskaHorrace,2004)。按照Pavlyuk(2012)定义的空间随机前沿基本范式,空间随机前沿模型主要的形式包括空间滞后随机前沿模型(SARSF)、空间自回归移动平均模型SARARSF)和一般空间随机前沿模型(general spatial stochastic frontier model)。面板空间随机前沿模型则不拘泥于以上范式,其形式更加灵活复杂。已发表的论文中有少数文献探讨了面板空间随机前沿模型的构建及统计推断方法,但所研究的模型形式均为静态面板空间随机前沿模型(如DruskaHorrace,2004;林佳显,2014),没有涉及到个体生产单位存在时间滞后影响的情况。对于模型的估计方法,大多数研究运用了随机前沿模型常用的最大似然估计法(ML),但似然函数过于复杂,难以求得解析解,最大似然估计也不是解决模型内生性最有效的方法(KelejianPrucha,1999)。面板空间随机前沿模型在参数估计的方法及其统计性质等方面还有待进一步研究。论文针对静态面板空间随机前沿模型最大似然估计的求解、动态面板空间随机前沿模型的构建及估计、技术效率时变的面板空间随机前沿模型估计方法等问题展开研究,并将新的求解、估计方法应用于实证分析中。论文主体框架分为七个章节。第一章,介绍了论文的研究背景和意义、主要研究内容及论文的创新点。第二章,对随机前沿模型、空间计量经济学以及空间随机前沿模型的研究现状进行了综述,归纳了面板空间随机前沿模型的研究成果和待研究之处,在此基础上确定了论文研究方向。第三章,简述了随机前沿模型、空间计量方法及空间随机前沿模型三部分基础理论,介绍了主要模型形式和估计过程。第四章,基于静态面板空间随机前沿模型的已有研究,考虑到模型最大似然估计存在计算复杂的问题,探索一种新的求解方法,求模型似然函数的数值解。对求解过程进行蒙特卡罗模拟,并对几种样本量情况下的估计结果进行比较。运用静态面板空间随机前沿模型对中国各地区农业技术效率的变化进行分析。第五章,构建动态面板空间随机前沿模型,为解决模型存在的内生性问题,结合现有的几种估计方法,设计一种新的估计过程并证明所得估计量的统计性质,运用蒙特卡罗模拟对估计量的偏误程度和有效性进行检验。第六章,在静态和动态面板空间随机前沿模型基础上,探索技术效率时变的面板空间随机前沿模型的估计方法,证明估计量的统计性质。对非时变和时变两种情况下的技术效率提出了计算思路。运用技术效率时变的面板空间随机前沿模型测算了中国战略性新兴产业的技术效率和全要素生产率,并分析了中国各地区战略性新兴产业的效率特征及其外生影响因素。第七章,总结了全文研究结论与不足,对后续研究提出了建议。研究工作的创新点包括:1.针对已有研究中模型似然估计求解过程复杂的问题,提出了静态面板空间随机前沿模型最大似然估计的一种求解方法——SQP优化解法。SQP优化解法即运用序列二次规划方法对模型似然函数进行再识别,将似然方程求解过程转化为SQP求解过程,在Matlab环境下编写程序代码实现参数估计值的求解。与以往研究中相比,该求解方法的优势是算法实现过程简单,且蒙特卡罗模拟结果显示该方法得到的数值解具有较小的偏误和较好的有限样本性质。2.构建了动态面板空间随机前沿模型,作为对现有面板空间随机前沿模型的补充。根据模型的特点选取工具变量,结合Jacobs etal.(2009)和Kapoor et al.(2007)提出的广义矩方法,构建矩条件提出了动态面板空间随机前沿模型的空间广义矩估计方法,并对估计量的一致性进行了证明。这一方法的优点是对模型结构参数的估计量可以求得解析解,且蒙特卡罗模拟结果显示所有参数估计量的偏误程度较低、有限样本性质良好。3.对技术效率时变的面板空间随机前沿模型提出了广义矩估计方法,通过对模型协方差结构的分析,先用构造时变因子矩阵和转换矩阵的方法消除时变无效率项,对其他误差项参数进行广义矩估计,再结合JLMS方法计算技术效率的同时估计无效率项的方差,并对估计量的一致性进行了证明。该方法能有效的解决技术效率时变的面板空间随机前沿模型参数估计问题。论文在模型构建、参数估计及统计性质验证方面对现有面板空间随机前沿模型理论方法作出了有益补充。论文也存在一些待改进之处,动态面板空间随机前沿模型的形式比较繁琐,估计过程也有待进一步简化,以使之更适用于实证研究。
【图文】：
．、数据来源：根据模式ＩＩ随机效应模型计算而得逡逑图４．２直观显示了邋２００８年和２０１５年各省技术效率分布情况。将计算所得２００８逡逑年和２０１５年农业技术效率按照由浅到深划分五个等级进行着色。最深颜色表示技术逡逑效率值在０．８－１区间，最浅颜色表示技术效率值在０－０．２区间。从技术效率分布上可逡逑
．、图４．３显示，按照同样的分组标准全要素生产率X棾ぢ手换至巳鲎椋际跣у义下试龀ぢ驶至肆鲎椤４恿阶槭莘植忌峡矗厣试龀そ峡斓牡厍饕义显诙浚羁斓模保备鍪》莘直鹞颖薄⒘赡⒑幽稀⒑Ｄ稀⑸蕉⒓帧⒏＝ā⒑义媳薄⑸虾！⒄憬⒔眨龀ぢ首盥模锤鍪》菸笾荨⒅厍臁⑽鞑亍⒃颇稀＜际蹂义
本文编号：2677729
【图文】：
．、数据来源：根据模式ＩＩ随机效应模型计算而得逡逑图４．２直观显示了邋２００８年和２０１５年各省技术效率分布情况。将计算所得２００８逡逑年和２０１５年农业技术效率按照由浅到深划分五个等级进行着色。最深颜色表示技术逡逑效率值在０．８－１区间，最浅颜色表示技术效率值在０－０．２区间。从技术效率分布上可逡逑
．、图４．３显示，按照同样的分组标准全要素生产率X棾ぢ手换至巳鲎椋际跣у义下试龀ぢ驶至肆鲎椤４恿阶槭莘植忌峡矗厣试龀そ峡斓牡厍饕义显诙浚羁斓模保备鍪》莘直鹞颖薄⒘赡⒑幽稀⒑Ｄ稀⑸蕉⒓帧⒏＝ā⒑义媳薄⑸虾！⒄憬⒔眨龀ぢ首盥模锤鍪》菸笾荨⒅厍臁⑽鞑亍⒃颇稀＜际蹂义
本文编号：2677729
本文链接：https://www.wllwen.com/jingjilunwen/xmjj/2677729.html
