Identification of peer effects through social networks using variance restrictions
利用方差限制识别社会网络中的同伴效应AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究社会网络中的同伴效应识别，利用网络协方差区分作用渠道，涉及网络与因果识别。
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利用方差限制识别社会网络中的同伴效应
- 研究问题
- 如何利用网络结果的方差与协方差变化，区分内生同伴效应和情境同伴效应，并容纳网络层面的相关效应？
- 方法与思路
- 作者比较直接同伴与同伴的同伴之间的结果协方差，允许不受限制的网络层面异质性，并应用于 Project STAR 数据。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该方差限制方法能够区分两类同伴效应；在幼儿园第一年学生学业表现应用中发现显著的正向同伴效应。
- 阅读关注点
- 应核对方差限制的经济含义、网络结构所需条件，以及网络层面异质性与其他相关误差如何被区分和处理。
- 阅读边界
- 仅依据所给出版社摘要；摘要未说明完整识别限制、网络测量方式或效应量，不能认定允许任意层次的未观测相关性。
原文摘要
This paper presents a novel method to identify peer effects through exploiting fluctuations in the variances and covariances of outcomes over a social network. Endogenous and contextual peer effects can be disentangled by contrasting the covariances of the outcomes of peers with the covariances of the outcomes of peers of peers. Correlated effects are incorporated by allowing for unrestricted network level heterogeneity. The method is applied to the Project STAR data to study peer effects in academic attainment of first‐year kindergarten students. Evidence is found of positive peer effects, which are statistically significant and consistent with the existing literature.