Production Function Estimation with Measurement Error in Capital
자본의 측정 오차 존재 하에서의 생산함수 추정
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 이성원
- 발행년도 2023
- 학위수여년월 2023. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 경제학과
- 실제 URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000070123
- UCI I804:11029-000000070123
- 본문언어 영어
- 저작권 서강대학교 논문은 저작권 보호를 받습니다.
초록 (요약문)
This paper revisits the estimation of the production function in the presence of measurement errors in capital. Due to its dynamic feature, capital is often the most poorly measured input in the production function and this may lead to biased estimates of production function coefficients and overestimation of dispersion of total factor productivity. Despite its importance, the issue of measurement error has received limited attention in the literature. To address this problem, this paper proposes an estimator that accounts for measurement error in capital while controlling for the correlation between input choices and productivity. I adopt the approach of Hahn and Ridder (2017) to address issues about the mismeasured capital. I provide a set of low-level assumptions under which the production function parameters are identified. The identification results suggest a tractable estimation strategy. Through Monte Carlo simulations, I demonstrate that the approach of this paper effectively handles measurement error.
more초록 (요약문)
본 논문은 자본의 측정 오차가 존재하는 상황에서 생산함수를 추정하는 방법을 다룬다. 자본은 그의 동적 특성으로 인하여, 생산함수의 투입 중 가장 측정이 힘든 투입으로 다루어져 왔다. 이에 기인한 측정 오차는 생산함수 계수 추정의 편향을 일으킬 수 있고 총 요소 생선성의 분산을 과대추정할 수 있다고 알려져왔다. 그러나 그 중요성에도 불구하고 측정 오차의 문제와 이를 다루는 방법에 대한 연구는 많이 다뤄지지 않아왔다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문은 자본의 측정 오차를 처리하면서 기업의 투입 선택과 생산성 사이의 상관관계 또한 처리할 수 있는 추정 방법을 제시한다. 자본의 측정 오차를 통제하기 위하여 Hahn and Ridder (2017)의 접근 방식을 사용하여, 잘못 측정된 자본이 생산 함수의 추정 과정에서 비선형으로 개입되는 것을 허용하였다. 또한, 이 접근 방식은 낮은 수준의 가정에서도 계수의 식별이 가능하며 이에 따른 추정이 용이하다. 본 논문에서는 Monte Carlo 시뮬레이션을 통하여, 본 논문에서 제시하는 방법론이 자본의 측정 오차가 커졌을 때도 측정 오류를 효과적으로 처리함을 보였다.
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