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资本积累情况改变投入策略，还加入了控制函数联系生产函数和投入函数： 然而，生产函数中包含的一些变量在数据集中有多种测量结果，为了充分使用数据同时规避因测量误差带来的估计结果偏误，文章使用了经
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场仅仅通过bonus depreciation的变化。结果如图4A和4B： 为了获得随时间的变化，文中使用控制函数法。图4C报告了随年份变化的估计值。 最实证的最后，作者提出“为什么政策驱动的资本积累
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场仅仅通过bonus depreciation的变化。结果如图4A和4B： 为了获得随时间的变化，文中使用控制函数法。图4C报告了随年份变化的估计值。 最实证的最后，作者提出“为什么政策驱动的资本积累
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获得σ随时间的变化，文中使用控制函数法。图4C报告了σ随年份变化的估计值。 实证的最后，作者提出“为什么政策驱动的资本积累从补充变为劳动替代？”。作者认为一种可能的机制是企业能够随着时间的推移更自由地
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权的安全性可能会受到投资决策的影响，从而导致土地使用权安全的潜在内生性可能存在于投资函数中土地使用权安全变量的潜在内生性中。因此，我们采用Wooldridge（2015）提出的两阶段控制函数方法来解决
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（Ackerbeg et al.，2007）。在这种情况下，控制函数不仅吸收了企业不可观测的生产率差异带来的影响，还控制了内生的投入决策以及最终品或中间品价格可能造成的内生性问题（De Loecker
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使得贝尔曼方程和玻尔兹曼方程有解，而且有经济学含义。模型有了整体框架后，理论的结果十分明显，即个体的最优行为，也就是最优控制函数，是满足“去中心化（decentralized）”形式，其潜台词就是：群
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偏差时，这种建模方法产生了许多麻烦的技术问题。退一步说，以外生回归因子评估一个多项式logit模型是不容易的。我们使用了Tera、Basu and Rathouz（2008）描述的控制函数
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