2008-10-22                            Produktivitetseffekter av                            Öresundsbron?                  ...
2008-10-22                            Problemet                            •   Uppgift: uppskatta produktivitetseffekter a...
2008-10-22                            Teorier om agglomeration                            •   Lokaliseringsekonomier (Mars...
2008-10-22                            Andras resultat                            •   Aggregerade studier med agglomeration...
2008-10-22                            Produktivitet är icke direkt                            observerbar                 ...
2008-10-22                            Produktivitet forts.                            •   Den genomsnittliga produktivitet...
2008-10-22                            Produktivitet – bias-källor                            •   Endogenitetsbias (äv. sim...
2008-10-22                            Mikrodata vs.                            aggregerade data                           ...
2008-10-22                            Dynamisk programmering                            •   Vi tänker oss att företaget lö...
2008-10-22                            Skattning (1)                            •   Specifikation: en Cobb-Douglas produkti...
2008-10-22                            Skattning (2): Överlevnad                            •   Fördelningsfunktionen för ö...
2008-10-22                            Skattning (3)                            yt +1 − β m mt +1 − β l lt +1 = β kb kbt +1...
2008-10-22                            Skattning forts.                            •                                    ˆ  ...
2008-10-22                            Resultat                            •   Överlevnadssannolikheten                    ...
2008-10-22                            Resultat forts.                            •   …men med bootstrap-standardfel ingen ...
2008-10-22                            Förbättringar                            •   Möjligen kan standardfelen minskas någo...
2008-10-22    Investerings-    funktionen,    detaljhandel     Architecture and the      Built Environment                ...
2008-10-22  Derivatan av  invest.fn.,  detaljhandel     Architecture and the      Built Environment                       ...
Upcoming SlideShare
Loading in …5
×

Session 11 Tom Petersen

198 views

Published on

0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total views
198
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
1
Actions
Shares
0
Downloads
2
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

Session 11 Tom Petersen

  1. 1. 2008-10-22 Produktivitetseffekter av Öresundsbron? Resultat av skattningar med mikrodata Architecture and the Built Environment VTI, Transportforum 2009-01-08 Tom Petersen tomp@kth.se 1Tom Petersen, Transport and Location Analysis
  2. 2. 2008-10-22 Problemet • Uppgift: uppskatta produktivitetseffekter av högre tillgänglighet/ ny transport-infrastruktur i samband med Öresundsförbindelsen • Vissa teorier om agglomeration, samt viss empiri på aggregerad nivå, säger att sådana ska finnas Architecture and the • Mikrodata (paneldata) på företag och arbetsställen har Built Environment skattats med OLS, ”fixa effekter”, differentierade data, dynamisk panel, GMM, GMM-SYS… • Translog kostnadsfunktion och propensity score-skattning (lic 2004) • Har hittills inte givit något samband tomp@kth.se 2Tom Petersen, Transport and Location Analysis
  3. 3. 2008-10-22 Teorier om agglomeration • Lokaliseringsekonomier (Marshall-Arrow-Romer) – Informations-överspill – Sök- och matchningsprocesser på arbetsmarknaden – Lokal inom-industriell specialisering Architecture and the • Urbaniseringsekonomier (Jacobs) Built Environment – Korsbefruktning från storskalig och/eller diversifierad aktivitet utanför den egna branschen (lokalt) • Dessutom – Delade input – Bättre andrahandsvärde på kapital, minskad risk för investeringar tomp@kth.se 3Tom Petersen, Transport and Location Analysis
  4. 4. 2008-10-22 Andras resultat • Aggregerade studier med agglomerationsvariabler (koncentration eller diversitet av företag) ger ofta effekter (Rice & Venables, Henderson, Ciccone & Hall, Rosenthal & Strange, etc.) • Aggregerade (kommun, län) studier med tillgänglighet ger också positiva effekter Architecture and the Built Environment • Studier som endast räknar antalet nya företag visar effekter av infrastrukturen (Holl) • Studier på effekterna av offentligt kapital (däribland transportinfrastruktur) har gett blandade resultat • Man måste dock korrigera för kvalitetsskillnader i bl.a. arbetskraften (selektionsbias) tomp@kth.se 4Tom Petersen, Transport and Location Analysis
  5. 5. 2008-10-22 Produktivitet är icke direkt observerbar • Ingår i Solow-residualen = kvoten/skillnaden mellan produktion och produktionsfaktorer • Solow-residualen – ”måttet på vår okunnighet” • Där ingår även t.ex. priser och marknadsförutsättningar, förväntningar, management… • Vilka produktionsfaktorer som ingår i specifikationen har betydelse Architecture and the Built Environment • Utelämnade faktorer är mer eller mindre korrelerade med residualen • Den genomsnittliga produktiviteten påverkas av konkurrens- trycket från nya företag, och gamla företag som investerar i kunskap och maskiner • Konkurrenstrycket slår ut olönsamma företag • Konkurrenstrycket är högre i områden med hög tillgänglighet – men marknaden är också större – utrymme för skalfördelar tomp@kth.se 5Tom Petersen, Transport and Location Analysis
  6. 6. 2008-10-22 Produktivitet forts. • Den genomsnittliga produktiviteten påverkas av konkurrenstrycket från – nya företag med nya produkter och idéer – gamla företag som investerar i kunskap och maskiner • Dessa slår gradvis ut olönsamma företag Architecture and the Built Environment • Konkurrenstrycket är högre i områden med hög tillgänglighet – korrelation mellan tillgänglighet och utslagning • Men marknaden är också större – det finns utrymme för skalfördelar • För att få reda på hur denna avvägningen avlöper behövs mer sofistikerade metoder att analysera Solow-residualen tomp@kth.se 6Tom Petersen, Transport and Location Analysis
  7. 7. 2008-10-22 Produktivitet – bias-källor • Endogenitetsbias (äv. simultanitetsbias, transmissionsbias) uppkommer p.g.a. företagen har mer kunskap om sig själva än forskaren har (”utelämnade variabler”) • Företagen agerar med detta i åtanke – om de vet att de är konkurrenskraftiga beställer de mer råvaror, anställer mer folk etc. • Problemet blir större ju större del av produktionsvillkoren som är känd av företaget, men inte av oss – korrelation mellan residual och förklarande variabler Architecture and the Built Environment • Selektionsbias uppkommer p.g.a. att urvalet i data hela tiden förändras på ett icke-slumpmässigt sätt, och enligt regler/variabler som vi inte har direkt tillgång till (s.k. själv-selektion) • Endast ”de starkaste överlever”, vilket innebär att produktivitetens medelvärde i den överlevande populationen är större än den totala tomp@kth.se 7Tom Petersen, Transport and Location Analysis
  8. 8. 2008-10-22 Mikrodata vs. aggregerade data • Aggregerade data – All produktion och alla produktionsfaktorer summeras ihop – Företagsförsäljningar och sammanslagningar etc. märks inte – Resulterar i ”nationella” eller ”regionala” produktionsfunktioner – Giltiga aggregerade produktionsfunktioner i princip omöjliga (förutsätter orimliga antaganden) – nationen ingen ”maskin” – Därmed är orsakssammanhangen oklara, likaså hur responsen blir Architecture and the på olika policyåtgärder • Mikrodata: Built Environment – Enskilda företag startas, slås samman, säljs, läggs ned – dynamik – Har produkter och affärsidéer med olika potential – Företag med en viss produktivitetsnivå har större sannolikhet att ha det även i fortsättningen – Företag med olika kapitalstyrka, ålder (erfarenhet), och marknadssituation har olika överlevnadsförmåga – Relevant enhet för svar på policyåtgärder tomp@kth.se 8Tom Petersen, Transport and Location Analysis
  9. 9. 2008-10-22 Dynamisk programmering • Vi tänker oss att företaget löser Bellmanekvationen Vt (ω t , aget , kt , acct ) = max{ Φ t , sup π (ω t , aget , kt , acct ) − c(it ) + it ≥ 0 + β ⋅ Ε[Vt +1 (ω t +1 , aget +1 , kt +1 , acct +1 ) | J t ] } s.t. kt +1 = (1 − δ )kt + it aget +1 = aget + 1 Architecture and the • Kontrollvariabler är it = investering (kontinuerlig) och t = överlevnad/utträde (då Φ > sup{ ⋅ } ) Built Environment it ≥ 0 • Jt är informationen i period t • Under förutsättning att är den enda icke-observerade tillståndsvariabeln, samt att investeringen i är monotont stigande i , skulle vi ur lösningen (dvs. den optimala policyfunktionen i) till optimeringsproblemet ovan kunna lösa ut inversen ω t = i = h(it , aget , kt , acct ) −1 • Vi observerar bara företaget när =1 tomp@kth.se 9Tom Petersen, Transport and Location Analysis
  10. 10. 2008-10-22 Skattning (1) • Specifikation: en Cobb-Douglas produktionsfunktion yit = β 0 + β m mit + β l lit + β kb kbit + β km kmit + β age ageit + β acc accit + β t t + β t 2 t 2 + ω it + ηit Där Architecture and the ω it = h(iit , kbit , kmit , ageit , accit ) och η är i.i.d.(0, Ω ) Built Environment • Skatta parametrarna för m (råvaror) och l (arbetskraft) konsistent: yit = β m mit + β l lit + φ (iit , kbit , kmit , ageit , accit ) + ηit Där φ = β 0 + β kb kbit + β km kmit + β age ageit + β acc accit + h(iit ,K) approximeras med en flexibel funktion (här 4-gradspolynom) tomp@kth.se 10Tom Petersen, Transport and Location Analysis
  11. 11. 2008-10-22 Skattning (2): Överlevnad • Fördelningsfunktionen för överlevnadssannolikheten, F( t+1), skattas med logit( t+1)=Xtb, Xt={inv, acc, k, VA, lön, vinst, …}t • Det finns en funktion (k, acc, …) sådan att χ t +1 = 0 omm ω t ≤ ω (kt , acct ,K) dvs. en gräns under vilken företaget väljer att lägga ned (konsistent med reservationsvärdet ovan) Architecture and the • Denna gräns/funktion minskar med ökande kapital k (företag Built Environment med mer k ”tål” en lägre produktivitet) och skapar därför negativ bias i kapitalkoefficienterna • Logitmodellen genererar skattade överlevnadssannolikheter P ˆt för alla företag i alla tidssteg • Genomsnittlig produktivitet i nästa period är en funktion av både t+1 och t dvs. av ˆ Pt och h = φ − β kb kbit − β km kmit − β age ageit − β acc accit ˆ ˆ tomp@kth.se 11Tom Petersen, Transport and Location Analysis
  12. 12. 2008-10-22 Skattning (3) yt +1 − β m mt +1 − β l lt +1 = β kb kbt +1 + β km kmt +1 + β age aget +1 + β acc acct +1 ˆ ˆ ⎛ ⎞ ⎜ˆ ˆ ⎟ + g ⎜ Pt , φt − β kb kbt − β km kmt − β age aget − β acc acct ⎟ + ξ t +1 + ηt +1 ⎜ 1444444(proxy för ω444444 ⎟4 4 2 3 ⎝ 144444444t 244t444444 3 h 4 ) 4⎠ biasfunktion där g (Pt , ht ) = g (ω t +1 , ω t ) = β 0 + E [ω t +1 | ω t , χ t +1 = 1], Architecture and the Built Environment ξ t +1 = ω t +1 − E [ω t +1 | ω t , χ t +1 = 1] och f (ω t +1 | ω t )dω t +1 E [ω t +1 | ω t , χ t +1 = 1] = ∫ω ω t +1 ⋅ ω t +1 > t +1 ∫ f (ωt +1 | ωt )dωt +1 ω t +1 >ω t +1 tomp@kth.se 12Tom Petersen, Transport and Location Analysis
  13. 13. 2008-10-22 Skattning forts. • ˆ g approximeras med ett polynom i ht och ˆ Pt • Den slutliga skattningen är icke-linjär p.g.a. beroendet av parametrarna för kapital etc. i h. Kommentarer: • Allt detta krångel för att det finns beroenden mellan dels Architecture and the företagens val av produktionsfaktorer, dels selektionen från Built Environment en tidsperiod till nästa, och företagens icke observerade produktivitet • Selektionsprocessen skapar en ny produktivitetsfördelning f( ) med en ny undre gräns och ett nytt medelvärde i varje tidssteg • Parametrarna som skattas här är ändå inte från en komplett strukturerad modell utan från en reducerad modell, och kan därför inte användas för prediktion (endast inferens) tomp@kth.se 13Tom Petersen, Transport and Location Analysis
  14. 14. 2008-10-22 Resultat • Överlevnadssannolikheten – ökar i allmänhet med ålder (marg.eff. 0.2—1 % per ytterligare år), förädlingsvärde/anställd, soliditet och kapitalets omsättningshastighet – minskar med ökad tillgänglighet (elast. 0.01—0.04) och genomsnittlig lön, samt flytt eller start under föregående år (2—8 %) • ”Naiva” standardfel ger signifikant högre produktivitet vid högre tillgänglighet… (elasticiteter) – Företagstjänster; Landtransport 0.02 Architecture and the Built Environment – Parti- och detaljhandel 0.03 – Bygg 0.04 – Förlagsverksamhet 0.05 – Transportstöd (lager, logistik & resebyråer) 0.09 – Distribution av vatten och el 0.11 tomp@kth.se 14Tom Petersen, Transport and Location Analysis
  15. 15. 2008-10-22 Resultat forts. • …men med bootstrap-standardfel ingen särskild tillgänglighetseffekt, givet företagets tidigare produktivitet • Samma resultat fås av specifikationstest: varken ålder eller tillgänglighet identifierbara • Slutsats: den initiala fördelningen av produktivitet kan Architecture and the Built Environment vara avgörande (dvs. när företaget går in i marknaden) • Tillgängligheten påverkar bara dynamiken (utslagning och nyföretagande) • Orsaksriktning och tidsförskjutning: företagen väljer sin lokalisering/tillgänglighet på lång sikt – den är ”förbestämd” tomp@kth.se 15Tom Petersen, Transport and Location Analysis
  16. 16. 2008-10-22 Förbättringar • Möjligen kan standardfelen minskas något om man använder en annan ickeparametrisk metod än polynom (kernel-regression) • Införa dynamik i m och l (Ackerberg, Caves och Frazer) • Annan (flexibel) produktionsfunktion • Modellera nystarter & flytt av företag Architecture and the Built Environment • Krävs en fullständig strukturell, dynamisk modell • Andra/bättre tillgänglighetsmått (teori?) • Rumslig autokorrelation? • Längre tidsserie tomp@kth.se 16Tom Petersen, Transport and Location Analysis
  17. 17. 2008-10-22 Investerings- funktionen, detaljhandel Architecture and the Built Environment tomp@kth.se 17Tom Petersen, Transport and Location Analysis
  18. 18. 2008-10-22 Derivatan av invest.fn., detaljhandel Architecture and the Built Environment tomp@kth.se 18Tom Petersen, Transport and Location Analysis

×