Life-Cycle Bias Adjustment and Intergenerational Association in Crime
生命周期偏差调整与犯罪的代际关联AI 解读 ↓
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生命周期偏差调整与犯罪的代际关联
- 研究问题
- 用特定年龄的犯罪行为代理终生结果，会如何影响代际关联估计，怎样兼顾犯罪发生与次数并校正生命周期偏差？
- 方法与思路
- 作者将广义变量误差模型扩展到犯罪代际关联，实施数据驱动校正，同时处理广延和集约边际，并构造允许零值的弹性估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称未经校正的代际关联被低估，校正后父子关联高于母子女关联，且估计在年龄、出生队列及犯罪类型等维度较稳定。
- 阅读关注点
- 应核对终生结果与年龄代理的关系、变量误差校正所需信息、零值弹性定义，以及跨年龄和队列稳定性的评估方法。
- 阅读边界
- 仅据所给 OpenAlex 版本摘要；校正识别条件和不确定性区间未说明，报告的是代际关联，不能直接解释为父母犯罪的因果效应。
原文摘要
Using age-specific measures as proxies for lifetime outcomes can introduce bias into estimates of intergenerational associations. We extend the generalized errors-in-variables (GEiV) model to the estimation of intergenerational crime associations and implement a data-driven method to correct for life-cycle bias. The GEiV adjustment accounts for both the extensive and intensive margins and introduces an elasticity estimator that accommodates zeros. Our results show that intergenerational associations are underestimated by 30–50%, even when criminal behaviors are measured during the teenage years, a period least affected by life-cycle bias. The GEiV-adjusted intergenerational elasticity between fathers and sons in New Zealand is approximately 0.7 for the likelihood of committing any crime and 0.5 for the number of crimes committed. Mother–child elasticities are smaller than father–child elasticities. The GEiV-adjusted estimates remain stable across ages, birth cohorts, number of aggregated years, and crime types and severity.