10月19日，565net必赢最新版第96期青联学术午餐会在中心校区知新楼B321举行，565net必赢最新版助理研究员潘青松作了题为“Identification of Gross Output Production Functions with a Nonseparable Productivity Shock”的学术报告。本次会议由565net必赢最新版助理研究员周剑南主持，学院部分师生参会。

午餐会上，潘青松报告了总产出生产函数与不可分割生产率冲击的非参数识别，其非可分规范放宽了传统的希克斯中性假设，该假设已被证明与许多数据集不一致。报告指出，该方法可以捕捉到技术变化的偏差，而最近的研究表明这与许多重要的经济问题有关。潘青松将甘地等人2020年构建的识别方法推广到不可分割模型，并展示了产出弹性的识别方法。他指出，为了识别整个生产函数，研究强加了一个具有数据支持的同质性假设。鉴于不可分割的模型嵌套希克斯中性模型的事实，研究能够记录后者的错误指定偏差。最后，基于智利和哥伦比亚工厂层面的数据，研究的估计结果表明，希克斯中性模型高估了规模收益与劳动力的产出弹性，并对资本密集度产生了有偏差的估计。研究估算还表明，技术变革主要偏向于资本，而不是劳动力与中间投入。在报告过程中，潘青松与参会老师针对报告中的相关问题进行了充分的探讨。

潘青松，565net必赢最新版助理研究员，博士毕业于德克萨斯大学奥斯汀分校，研究领域为应用计量经济学和产业经济学。

图|张也文|姚雅君