空间滞后随机前沿模型的Bayesian推断及技术效率估计

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作为技术效率测算的参数方法的随机前沿模型,最初由Aigner.Lovell& Schmidt,Meeusen&Van den Broeck,Battese & Corra于1977年同时提出.并很快发展成为计量经济学的一个重要分支,为各行业技术效率的测算提供了研究方法和分析工具.经过三十几年的发展,一系列关于随机前沿模型的设定形式,参数估计方法和技术效率的推断的理论成果不断出现.随着经济全球化的深入发展,任何一个地区的经济都不可能独立存在,它总是与其他经济体存在千丝万缕的联系,当某外生干扰对一个地区的经济造成冲击时,这种冲击往往向外扩散,波及到邻近地区甚至更远的地区.近年来,以空间交互作用和空间结构为主要研究内容的空间计量经济学迅速发展并广泛应用于区域科学、环境经济学、传染病等领域.存在空间关系的情况下,如果仍然假定截面之间相互独立,对参数和技术效率进行推断时,势必会造成与实际情况的不相符合.本文创新主要在于进一步将空间计量经济学的理论和方法融入到随机前沿分析框架中,考虑因变量的空间滞后,假设技术无效率项服从半正态分布.应用贝叶斯推断并结合Gibbs抽样方法得到了模型参数的后验条件分布,推得了技术效率的点估计值.通过蒙特卡罗模拟显示,参数的估计值非常接近真实值,本文采用的贝叶斯方法对空间滞后随机前沿模型的推断有较好的效果.
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