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Tirthatanmoy Das

利用异质性扩展的双层随机前沿估计劳动力进入者与退出者

研究问题
在缺少调查型纵向数据时,能否利用劳动参与率与劳动年龄人口之间的关系,识别劳动力市场进入者和退出者并容纳异质性?
方法与思路
作者从跨期调整机制推导非标准单位根序列相关形式,构造独立但不同分布的三误差成分模型,并采用两步估计处理非线性似然。
材料陈述的贡献
摘要称模型将异质性纳入误差结构,借助基本方程变换提供识别进入者与退出者的新方法,且降低了对纵向调查数据的需求。
阅读关注点
应核对非标准单位根结构的推导、三个误差成分的含义和分布条件,以及两步程序如何实现识别、CPS数据如何进入估计。
阅读边界
所给出版社摘要未说明两步识别的具体限制、进入与退出人数的估计结果或误差表现,数据需求较少也不意味着识别条件较弱。

原文摘要

In a seminal paper, Basmann (1985) introduced a serial correlation structure based on an intertemporal adjustment mechanism. Basmann’s 1985 paper of course was built on his previous pioneering work on estimation and identifiability in structural equations leading to 2SLS (Basmann, 1957, 1960). In this paper, we follow a similar path. We derive a non-standard unit root serial correlation formulation for intertemporal adjustments in the labor force participation rate. This leads to a tractable three-error component model, which in contrast to other models embeds heterogeneity into the error structure. Unlike in the typical i.i.d. three-error component two-tier stochastic frontier model, our equation’s error components are independent but not identically distributed. This leads to a complex nonlinear likelihood function requiring identification through a two-step estimation procedure, which we estimate using Current Population Survey (CPS) data. By transforming the basic equation linking labor force participation to the working age population, this paper devises a new method which can be used to identify labor market joiners and leavers. The method’s advantage is its parsimonious data requirements, especially alleviating the need for survey based longitudinal data.

笔记与分组
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