Using a time trend to measure techn

Using a time trend to measure technical change is an implicit acknowledgment that at least the dependent variable (e.g., factor demands or fac¬tor shares) is nonstationary.


Many studies based on duality models use a linear deterministic time trend to measure such an omitted variable (e.g., Binswanger; Lopez; Fulginiti and Perrin; Mos- chini; Shumway and Alexander).


Furthermore, in the absence of a direct measure of technical change, a time-series ap¬proach to estimating duality models allows a richer specification of the process representing technical change.


When no direct measure of this variable is available, technical change becomes an omitted variable when estimating empirical relationships (Clark, Furtan, and Taylor).


For example, modeling tech¬nical change as a random walk with drift in¬cludes the deterministic time trend as a special case.


While realizations of a random walk with drift and a deterministic time trend appear similar when plotted against time, there are fundamen¬tal differences between them (Nelson and Kang; Dickey, Bell, and Miller).


The effect of technical change is to increase fac¬tor productivity or to change the income shares among factors or the revenue shares among out¬puts.


The differences lead to serious econometric consequences if a deter¬ministic time trend is incorrectly used in a regression model.


In particular, for a regression in the levels of the data, OLS coefficient esti¬mates will be inefficient, significance levels will be inflated, and there will be a high probability of concluding that there is a significant rela¬tionship among the variables when in fact no relationship exists.


If the data are non¬stationary, estimating duality models becomes a time-series problem as well as a regression problem.


However, this is only one of many representations of technical change and an unduly restrictive one at that.


This result has been well established for many macroeconomic time se¬ries (Nelson and Plosser).


A single iteration of the Cochrane-Orcutt procedure to correct for serial correlation will not correct these problems (Nel¬son and Kang).

النتائج (العربية) 1:

باستخدام اتجاه وقت لقياس التغير التقني اعتراف ضمني أن في الأقل المتغير التابع (مثلاً، مطالب عامل أو أسهم fac¬tor) هو nonstationary.


العديد من الدراسات على أساس نماذج ازدواجية استخدام اتجاه خطي وقت قطعية لقياس هذه متغير تم حذفه (على سبيل المثال، بينسوانغر؛ لوبيز؛ فولجينيتي وبيرين؛ موس-شيني؛ Shumway وألكسندر).


وعلاوة على ذلك، نظراً لغياب مقياسا مباشرا للتغير التقني، يسمح ap¬proach السلسلة الزمنية لتقدير نماذج ازدواجية مواصفات أكثر ثراء من هذه العملية تمثل التغير التقني.


عندما لا يوجد مقياس مباشر لهذا المتغير متاح، يصبح التغير التقني متغير تم حذفها عند تقدير العلاقات التجريبية (كلارك وفارتان وتايلور).


وعلى سبيل المثال، النمذجة tech¬nical تغيير كنزهة عشوائي مع الانجراف in¬cludes الاتجاه الوقت القطعية كقضية خاصة.


بينما المدركات نزهة عشوائي مع الانجراف واتجاه وقت قطعية تظهر مماثلة عندما تآمروا ضد الوقت، هناك اختلافات fundamen¬tal بينهما (Nelson and كانغ؛ ديكي والجرس، وميلر).


تأثير التغير التقني هو زيادة الإنتاجية fac¬tor أو تغيير حصص الدخل فيما بين العوامل أو حصص العائدات بين out¬puts.


الاختلافات تؤدي إلى عواقب وخيمة على الاقتصاد القياسي إذا كان اتجاه الزمن deter¬ministic بشكل غير صحيح يستخدم في نموذج الانحدار.


على وجه الخصوص، لانحدار في مستويات البيانات، esti¬mates معامل عملية شريان الحياة ستكون غير فعالة, مستويات الأهمية سوف تكون مبالغا فيها، وسيكون هناك احتمال كبير لإبرام أن هناك rela¬tionship كبيرة بين المتغيرات عند في الواقع وجود لا علاقة.


إذا كانت البيانات non¬stationary، تقدير نماذج ازدواجية يصبح مشكلة السلسلة الزمنية فضلا عن مشكلة الانحدار.


ومع ذلك، وهذا واحد فقط من تمثيلات كثيرة التغير التقني وتقييدية دون مبرر في أن واحد.


وكانت هذه النتيجة راسخة لكثير من الوقت الكلي se¬ries (Nelson and بلوسر).


تكرار واحد من الإجراءات كوكرين-Orcutt لتصحيح للارتباط التسلسلي لن تقوم بتصحيح هذه المشاكل (Nel¬son وكانغ).

النتائج (العربية) 2:

باستخدام الاتجاهات الزمنية لقياس التغير التقني هو اعتراف ضمنى بأن تعتمد على الأقل متغير (على سبيل المثال، عامل حسب الطلب أو القوات المسلحة الكونغولية تور سهم) nonstationary"


العديد من الدراسات القائمة على ازدواجية استخدام النماذج الحتمية خطي اتجاه زمني لقياس هذا حذف متغير (مثل بينـزوانغر، لوبيز; fulginiti و بيران; موس - بإمكان; شوماي رائد زراعة القلب و الكسندر) .


وعلاوة على ذلك,في حالة عدم وجود دليل مباشر والتغير التقني، سلسلة proach حسب الأسوشيتد برس إلى تقدير ثنائية تتيح النماذج الغنية من مواصفات عملية تمثل التغير التقني"


عندما لا مباشرة من هذه المتغيرات التقنية المتاحة، يصبح تغيير حذف متغير عند تقدير العلاقات التجريبية (كلارك furtan وتايلور) .


على سبيل المثال،ثانيا النماذج حسب التكنولوجيا تتغير بشكل عشوائي في السير حسب الوقت cludes على حتمية الاتجاه إلى حالة خاصة"


بينما يدخلها العشوائية سيراً على الأقدام مع الشباك العائمة، حتمي الاتجاه الوقت تبدو مماثلة عندما تآمر مع الزمن هناك fundamen حسب تل الخلافات بينهما (نيلسون كانغ; ديكي، بيل ميلر) .


أثر التغير التكنولوجي في زيادة القوات المسلحة الكونغولية حسب الاختصاصات الإنتاجية أو إلى تغيير حصص الدخل فيما بين العوامل أو عوائد بين من يضع "


حسب هذه الاختلافات تؤدي إلى عواقب خطيرة إذا كان الاقتصاد القياسي ردع حسب الاتجاه ministic الوقت بشكل صحيح في استخدام نموذج التراجع"


بصفة خاصة, الى التراجع في مستويات من البيانات، عملية شريان الحياة للسودان حسب معامل زملائه فلا لن يكون كافيًا,أهمية مستويات، سوف يكون هناك احتمال كبير أن هناك علاقات حسب علاقتها بين المتغيرات في الواقع لا توجد علاقة "


إذا البيانات غير ثابتة، حسب تقدير ثنائية تصبح نماذج السلاسل الزمنية مشكلة وكذلك التراجع"


ومع ذلك,هذا هو واحد من العديد من العروض التقنية وتغيير تقييدية بلا داع في ان "


هذه النتيجة أيضا وضع الاقتصاد الكلي من الوقت ذاته حسب ريس (نيلسون و plosser) .


للمنافع والتكاليف واحدة من cochrane-orcutt الداخلي تصحيح العلاقة التسلسلية لن تصلح هذه المشاكل (Nel حسب ابن كانغ).