※ ChatGPTを利用し、要約された質問です（原文：生産関数のモデル推計について）
生産関数のモデル推計について
このQ&Aのポイント
生産関数のモデル推計において、Ｙ＝Ａ・Ｋ＾α・Ｌ＾β （α+β＝1）というモデルを変形し、Ｙの対数をとった式による回帰分析で労働分配率や資本分配率を求めることができます。
資本分配率や労働分配率を分析１で求めた後、それらの値を他のモデルの分析に応用することは可能です。
分析２ではＹの上昇に対するＫやＬの要因分析を行い、Ｙ＝Ｔ・Ｋ＾α・Ｌ＾β （α+β＝1）のモデルを使用します。もし検定がクリアできない場合、分析１で求めた労働分配率や資本分配率を使用して分析を進めることができます。ただし、稼働率はＡに吸収されているため、その点には注意が必要です。
Ｙ＝Ａ・Ｋ＾α・Ｌ＾β （α+β＝1） ・・・（１）
というモデルがあったとします。
これを変形して
ｌｎＹ＝ｌｎＡ+αｌｎ・Ｋ+βｌｎ・Ｌとし、
Ｙ：ＧＤＰ Ｋ：民間資本ストック Ｌ：就業者数
といったデータを用いて回帰分析をしますと、
資本分配率であるαや労働分配率であるβが求まりますよね？ここまでを分析１とします。
分析１で求めた労働分配率や資本分配率を
他のモデルを用いて分析する際に使用しても
いいのでしょうか？
分析２の目的は、Ｙの上昇に対するＫやＬの要因分析であるとします。
分析２のモデルは
Ｙ＝Ｔ・Ｋ＾α・Ｌ＾β （α+β＝1） ・・・（１）
データを
Ｙ：ＧＤＰ Ｋ：稼働率×民間資本ストック
Ｌ：就業者数
として回帰分析をすると検定をクリアできない場合、
すでに求めた労働分配率や資本分配率を
当てはめてその後の要因分析を進める事は可能ですか？
『分析１では稼働率はＡに吸収されていたから問題ない』という言い訳（？）は通用しませんか？
お礼
大変参考になりました。 どうもありがとうございました。