What can we learn from industry-level (aggregate) production functions?
Notice bibliographique
Résumé
Recent work has revived two intertwined challenges to aggregate production functions (the 'identity ' and 'aggregation' problems).This paper examines both problems in the context of aggregate industry-by-country analysis, first demonstrating the relevance of the identity problem for industry-level analysis and tracing its origin in the System of National Accounts.Using a case study of materials quality in global forestry and logging, the paper then compares estimates from fully physical versus conventional (monetary) production functions to isolate the aggregation problem and show that credible inference depends on appropriately modelling heterogeneity in production processes.Materials quality is measured via finite mixture modelling applied to global satellite data.Attempting to estimate the parameters of a common production technology yields poor results, because of differences in production processes between countries.The paper offers a practical approach for dealing with heterogeneity via Data Envelopment Analysis and heterogeneous coefficient panel estimators, and concludes with guidance to help applied industry-level analysis recognize and avoid both the identity and aggregation problems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».