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    latent class model
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    2009年1月,德国根据计量经济学和非参数基准分析的结果,对配电部门实行了激励性监管。监管机构在分配相对效率分数时的一个主要问题是未观察到的企业特定因素,如网络和技术差异。比较不同公司的效率通常假设它们在相同的生产技术下运作,因此未观察到的因素可能被不恰当地理解为低效率。为了避免监管实践中的这种类型的错误说明,估计分两个阶段进行:在第一阶段,根据网络运营商的规模将观测分为两类。然后对每个分组进行单独的分析。本文展示了如何使用随机边界的潜在类模型一步将异质性与低效性区分开来。由于分类不是基于先验样本分离标准,因此它提供了更稳健、统计显著和可测试的结果。针对这一背景,我们分析了平衡面板数据集(2001-2005)中200家德国地区和地方配电公司的技术效率水平。如果较大的分销商与较小的分销商在不同的技术下运营,我们将检验这一假设,评估单步潜在类别模型是否为激励监管计划中基准方法的使用提供了新的见解。

    2009
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