真实固定效应空间随机前沿模型的贝叶斯估计

作     者：蒋青嬗 韩兆洲 吴栩 Jiang Qingshan;Han Zhaozhou;Wu Xu

作者机构：广东外语外贸大学数学与统计学院统计系 暨南大学经济学院统计学系 广东产业转型升级协同创新中心 成都理工大学商学院 

出 版 物：《统计研究》 (Statistical Research)

年 卷 期：2018年第35卷第11期

页      面：105-115页

核心收录：

学科分类：02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 020208[经济学-统计学] 07[理学] 0714[理学-统计学（可授理学、经济学学位）] 070103[理学-概率论与数理统计] 0701[理学-数学] 

基　　金：国家社会科学基金重点项目“现代地下经济实证研究”(15AJL005)的资助 

主　　题：真实固定效应随机前沿模型 个体效应 空间效应 贝叶斯估计 后验分布 

摘      要：忽略个体效应和空间效应会严重干扰效率测算,其中忽略个体效应使得技术无效率项发生偏移,忽略空间相关性导致估计量有偏且不一致。本文基于真实固定效应随机前沿模型(引入了个体效应),引入因变量和双边误差项的空间滞后项,构建了适用性更佳的真实固定效应空间随机前沿模型。对模型进行组内变化以消除额外参数,使用贝叶斯方法(需推导未知参数的后验分布并执行MCMC抽样)估计参数和技术效率。该方法真正克服了额外参数问题,比同类方法直观、简便。数值模拟结果表明,本文方法对参数、个体截距项及技术无效率项的估计精度均较高,且增加样本容量,估计精度变优。