확률적 생산변경모형의 기술적 효율성 추정량에 대한 추론 : 부트스트랩 방법의 적용
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 이영훈
- 발행년도 2010
- 학위수여년월 2010. 2
- 학위명 석사
- 학과 일반대학원 경제학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000045980
- 본문언어 한국어
- 저작권 서강대학교의 논문은 저작권에 의해 보호받습니다
초록/요약
본 연구는 기존의 패널자료 확률 변경 생산함수 모형(stochastic frontier production model)에 대해 고정효과 추정(fixed effect estimation)을 이용하여 기술적 효율성 추정치를 얻고, 그에 대한 부트스트랩 신뢰구간을 구한다. 그러나 기술적 효율성 추정 자체보다는 기존 연구에서는 이루어지지 않은 기술적 효율성 추정치의 통계적 특성에 대해 검증 및 분석을 시행하는 것이 주 목적이다. 기술적 효율성의 추정은 두 가지 모형을 이용하는데, 기술적 효율성이 시간에 대해 변하지 않는다는 가정, 즉 표본기간 중 평균 효율성을 추정하는 시간불변 확률변경모형과 기술적 효율성의 시간변동패턴을 추정할 수 있는 시간변동 확률변경모형으로 나누어진다. 위 두 모형에 대해 EU KLEMS의 데이터베이스로부터 추출한 1981년부터 2005년까지의 9개국 제조업 자료를 이용하여 기술적 효율성을 추정하였다. 두 모형에서의 추정치가 약간의 차이를 보여F-test를 한 결과, 시간변동모형이 더욱 정확한 결과를 가져오는 것으로 판단되었다. 다음으로 최근 효율성 관련 연구에서 논의된 바 있는 확률적 변경모형에서의 몇 가지 부트스트랩 분석을 적용하여 두 모형의 기술적 효율성 추정치에 대한 신뢰구간을 설정하고 통계적 유의성을 검증하였다. 본 연구에서 사용한 EU KLEMS표본 자료에서는 기술적 효율성 추정치가 통계적으로 유의하며 신뢰할만한 값을 가짐이 확인되었다. 또한 국가별 효율성 순위에 대해서 추정치에 대한 신뢰구간의 비교를 한 결과, 추정치는 다르나 신뢰구간에 차이가 나지 않는 몇몇 국가들은 실제 효율성이 크게 다르지 않을 수 있는 것으로 판단할 수 있다. 따라서 기존 연구에서와 같이 추정치로만 국가별 기술적 효율성 비교를 하는 것은 실제와는 다른 결과를 보일 수도 있기 때문에 부트스트랩 신뢰구간을 이용한 분석은 매우 의미가 있는 과정이라 할 수 있다.
more초록/요약
In this study, we measure technical efficiency estimates using fixed effect estimation in stochastic production frontier model with panel data. Then, we construct confidence intervals for statistical examination of the estimates by bootstrapping and related methods and this step is a main focus of this paper. We used two kinds of panel data stochastic production frontier model, one is a model with time-invariant inefficiency, and another is a model with time-varying inefficiency. Data sets consisting of manufacturing industry of 9 countries observed for 25 years from 1981 to 2005 are obtained from EU KLEMS database. We estimated technical efficiency for each country using these data sets, and there were some differences for two models’ estimates. We found that the time-varying model was derived more accurate than the time-invariant model as a result of F-test for two models. Next, we constructed 90% confidence intervals and examined statistical significance of technical efficiency estimates and they were significant because they are well in the confidence intervals. Also we checked ranking about efficiency levels of 9 countries through comparing among the confidence intervals. It seemed to be that some countries have similar bootstrap confidence intervals which mean that their real efficiency levels are not different from each other.
more