r - 在 plm R 包中使用 pgmm 函数估计经济增长方程

Question

对我来说，发布这个问题有点尴尬。但是，我在使用 GMM 估计器方面非常新手，在互联网上搜索了很长时间后，我还没有找到明确的解释。问题是我的数据包括 95 个横截面和仅 4 个时间段。我试图通过系统 GMM（Blundell 和 Bond 1998）与经济增长率（由人均 GDP 的对数之差表示）估计一组国家的经济增长回归，并包括初始 GDP人均（考虑索洛模型中的收敛）和作为回归变量的平均投资份额。因此，忽略国家和时间指标，我的回归应该是这样的：

lnY1-lnY0 = B0 + B1lnY0 + B2ln(I/Y) + u

我从一篇著名的论文中下载了一个数据库，作者似乎创建了一个变量 lnY1-lnY0、一个变量 lnY0 和一个 ln(I/Y) 并进行了估计。这让我认为估计可能会像 R 存储库中 pgmm 描述中的示例代码一样进行。那是

z2 <- pgmm(dynformula(log(emp) ~ log(wage) + log(capital), list(1,1,1)), 
           data = EmplUK, effect = "twoways", model = "onestep", 
           gmm.inst = ~log(emp) + log(wage) + log(capital), 
           lag.gmm = c(2,99), transformation = "ld")
summary(z2, robust = TRUE)

但是，我无法复制结果，因为我有点困惑。我的问题是系统 GMM 使用变量的滞后作为工具，但在这种情况下，因变量的滞后也是一个回归量。事实上，如果我们将 lnY0 传递到右手边，我们将只获得水平回归。

因此，我想知道在使用 plm 包中的 pgmm 函数时，是否应该分别构建所有三个变量（lnY1-lnY0、lnY0 和 ln(I/Y)）并按照我在此处显示的等式进行估计，或者我是否应该使用其他变量设置。然后，我的问题不是关于 pgmm 函数的一般问题，而是关于在经济增长回归的这种情况下使用 pgmm，包括作为回归量 (Y0) 的收敛项。那么，如果你们中的任何一个人都可以编写一个示例代码来估计我刚才提出的方程，那就太好了（当然，您不需要提供任何示例数据，只需示例代码就足够了）。鉴于我只有 4 个时间段，我只想在示例代码 (list(1,1,1)) 中使用列表中的 1 个滞后

标签： rplmgmm