7 votos

Existe evidencia empírica de la usabilidad de Cobb-Douglas función de producción?

Esta es mi primera pregunta en el Intercambio de la Pila. Estoy tratando de estimación simple de Cobb-Douglas de producción de la función $ $ Y=AL^{\alpha}K^{\beta}$ en NOSOTROS de datos y recibir una estimación realista de $\alpha$ y un alto valor de p para $\beta$. La estructura de la regresión es la siguiente:

$\frac 1 Y \frac{\mathrm dY}{\mathrm dt} = \frac 1 A \frac{\mathrm dA}{\mathrm dt} + \alpha \frac 1 L \frac{\mathrm dL}{\mathrm dt} + \beta \frac 1 K \frac{\mathrm dK}{\mathrm dt}$

y suponiendo que el crecimiento tecnológico constante:

$growth_Y = a_0 + \alpha\cdot growth_L + \beta\cdot growth_K$

Tengo el siguiente resultado de la regresión lineal en R:

\begin{array}{lllll} &\text{Estimación}\quad & \text{Std. error}\quad & \text{valor} & \mathrm{Pr}(>|t|) \\ \text{(Intercept)}\ & 0.008256 & 0.006070 & 1.360 & 0.186 \\ growth_L & 1.388552 & 0.283867 & 4.892 & 5.47\mathrm e^{-05}\ ^{***} \\ growth_K & 0.194165 & 0.255572 & 0.760 & 0.455 \\ \\ R^2 = 58\% \end{array}

Estimación del coeficiente de en frente de $growth_L$ ($\alpha$ en Cobb-Douglas de la función) parece excesivamente alta (1.388552) y la estimación del coeficiente de $growth_K$ ($\beta$ de Cobb-Douglas de la función) tiene un alto valor de p (0.455).

Antes de ejecutar la regresión yo excluidos los valores atípicos (observaciones fuera de 2,5% y 97,5% para growth_gdp, growth_L y growth_K). También he comprobado la correlación entre growth_L y growth_K y es de 42% que no es de alto impacto en la estabilidad de los coeficientes de la regresión que mucho.

Por desgracia no he podido encontrar en internet un simple y reproducible analógica del anterior análisis.

Mis preguntas son las siguientes:

  1. Hay un análisis empírico de simple Cobb-Douglas de la función de producción de estimaciones realistas de los coeficientes? Por lo que yo entiendo que mi clave de errores
  2. Si no, ¿cuál sería la forma más simple de la función de producción que podría ser apoyada por el análisis empírico?

Gracias!

P. S. Por el pleno de la reproducibilidad de los análisis a continuación se ofrece más información sobre los datos y R código utilizado en la estimación de los coeficientes. Puedo tomar datos de la OCDE, Economic outlook de la base de datos

Las Variables utilizadas fueron: GDPV – estados del PIB Real, HRS estados de horas trabajadas por trabajador, LF – estados para el número de trabajadores en la Economía, KTPV estados para el stock de capital productivo. He calculado L $LF*HRS$

Completo código R y el conjunto de datos de entrada se puede encontrar en pastebin.

6voto

saint_groceon Puntos 2696

La respuesta simple para por qué la Cobb-Douglas es la forma funcional que se utiliza es porque es al menos un log-lineal de la aproximación a algunos de orden superior función de producción. Es decir, suponga que usted tome una forma funcional que se parece a esto: $\log Y_t = f(a, K, L)$. A continuación, una aproximación lineal sería similar a la de Cobb-Douglas función de producción. (Para un pequeño $1\%$ aumento $K$, obtenemos aproximadamente un $\alpha \%$ aumento $Y$.)

Una potencial fuente de la extraña estimación de resultados que está consiguiendo es probablemente un sesgo debido a la endogeneidad de los regresores. Productividad Total de los factores (PTF) en su notación es $Un$. Esto está cambiando con el tiempo. En su regresión, se muestra en el término de error. Los cambios en la productividad afectar a la composición de las entradas $L$ y $K$. Por lo tanto, $L$ y $K$ están correlacionados con el término de error. Para ver esto, resolver cualquier típico de minimización de costes de una empresa. $L$ y $K$ dependerá de $A$. También tenga en cuenta que el comportamiento será diferente en el corto plazo vs largo plazo.

Espero que esto ayude!

EDITAR:

Si usted está interesado, aquí es un conjunto de problemas (no soluciones) que lo guiará a través de una manifestación de la tendencia descrita anteriormente. En el final, un potencial de mejora para el procedimiento de estimación se explora a través de la simulación de Monte Carlo. Esta mejora se basa en la disponibilidad de datos de panel de firma de entrada/salida de datos.

Finanhelp.com

FinanHelp es una comunidad para personas con conocimientos de economía y finanzas, o quiere aprender. Puedes hacer tus propias preguntas o resolver las de los demás.

Powered by:

X