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資本積累情況改變投入策略，還加入了控制函數(shù)聯(lián)系生產函數(shù)和投入函數(shù)： ? 然而，生產函數(shù)中包含的一些變量在數(shù)據(jù)集中有多種測量結果，為了充分使用數(shù)據(jù)同時規(guī)避因測量誤差帶來的估計結果偏誤，文章使用了經(jīng)
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場僅僅通過bonus depreciation的變化。結果如圖4A和4B： 為了獲得隨時間的變化，文中使用控制函數(shù)法。圖4C報告了隨年份變化的估計值。 最實證的最后，作者提出“為什么政策驅動的資本積累
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場僅僅通過bonus depreciation的變化。結果如圖4A和4B： 為了獲得隨時間的變化，文中使用控制函數(shù)法。圖4C報告了隨年份變化的估計值。 最實證的最后，作者提出“為什么政策驅動的資本積累
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獲得σ隨時間的變化，文中使用控制函數(shù)法。圖4C報告了σ隨年份變化的估計值。 實證的最后，作者提出“為什么政策驅動的資本積累從補充變?yōu)閯趧犹娲?？”。作者認為一種可能的機制是企業(yè)能夠隨著時間的推移更自由地
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權的安全性可能會受到投資決策的影響，從而導致土地使用權安全的潛在內生性可能存在于投資函數(shù)中土地使用權安全變量的潛在內生性中。因此，我們采用Wooldridge（2015）提出的兩階段控制函數(shù)方法來解決
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（Ackerbeg et al.，2007）。在這種情況下，控制函數(shù)不僅吸收了企業(yè)不可觀測的生產率差異帶來的影響，還控制了內生的投入決策以及最終品或中間品價格可能造成的內生性問題（De Loecker
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使得貝爾曼方程和玻爾茲曼方程有解，而且有經(jīng)濟學含義。模型有了整體框架后，理論的結果十分明顯，即個體的最優(yōu)行為，也就是最優(yōu)控制函數(shù)，是滿足“去中心化（decentralized）”形式，其潛臺詞就是：群
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偏差時，這種建模方法產生了許多麻煩的技術問題。退一步說，以外生回歸因子評估一個多項式logit模型是不容易的。我們使用了Tera、Basu and Rathouz（2008）描述的控制函數(shù)
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