What time use surveys can (and cannot) tell us about labor supply
时间使用调查能与不能揭示的劳动供给信息AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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时间使用调查能与不能揭示的劳动供给信息
- 研究问题
- 仅记录单日工时的美国时间使用调查，能够为每周劳动供给弹性提供哪些信息；这种时间维度限制又会妨碍哪些参数的估计？
- 方法与思路
- 作者在线性回归和潜在结果框架下比较多种估计量，推荐按每日子样本填补因变量的 impute 估计量，它是标准两阶段最小二乘的简单修改。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称作者研究了估计量的渐近与有限样本性质；应用于 ATUS 后得到与当前人口调查（CPS）明显不同的弹性估计，差异尤其见于已婚女性。
- 阅读关注点
- 应核对单日观测导致的不可估计结果、每周弹性的识别条件、填补步骤及工具变量要求，并检查与 CPS 比较时的样本和变量口径。
- 阅读边界
- 摘要未说明不可估计结果的具体范围、工具变量及其有效性条件，也未给出弹性数值；调查间估计差异本身不能证明某一结果更接近真实值。
原文摘要
Summary The American Time Use Survey (ATUS) accurately measures hours worked on a single day. We propose several estimators of elasticities of weekly labor supply in a linear regression model, despite certain impossibility results due to the time specific feature of the ATUS. We recommend the impute estimator , a simple modification of the standard two stage least squares estimator, that imputes the dependent variable using daily subsamples, based on our careful investigation of asymptotic and finite sample properties of the estimators under the potential outcome framework. We apply the impute estimator to the ATUS and find substantially different elasticity estimates from the Current Population Survey, especially for married women.