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A spatial stochastic frontier model with endogenous frontier and environmental variables

机译：具有内源前沿和环境变量的空间随机前沿模型

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We propose a spatial autoregressive stochastic frontier model, which allows for the endogeneity in both the frontier and environmental variables (i.e., endogeneity due to correlation of inefficiency term and two-sided error term). The model parameters are estimated using a single-stage control function approach. Monte Carlo simulations show that our proposed model and approach perform well in finite samples. We employed our methodology to the Chinese chemicals firm data and found evidence for both spatial effects and endogeneity. (C) 2020 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：我们提出了一种空间自回归随机前沿模型，它允许边界和环境变量的内生成度（即，由于低少数术语和双面误差术语的相关性而内能性）。 使用单级控制功能方法估计模型参数。 Monte Carlo模拟表明，我们所提出的模型和方法在有限的样品中表现出色。 我们聘请了对中国化学品公司数据的方法，并发现了空间效应和内生性的证据。 （c）2020 Elsevier B.v.保留所有权利。

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