The econometrics of unobservables: Applications of measurement error models in empirical industrial organization and labor economics
不可观测变量计量：测量误差模型在产业组织与劳动经济学中的应用AI 解读 ↓
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不可观测变量计量：测量误差模型在产业组织与劳动经济学中的应用
- 研究问题
- 如何从可观测分布恢复潜在变量与测量误差的分布，并将非参数识别方法用于产业组织、劳动经济学及含固定效应的面板模型？
- 方法与思路
- 作者综述测量误差模型非参数识别的发展，将其表述为潜在分布到观测分布的映射，并面向实证研究者介绍技术结果与应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要强调，允许潜在分布和测量误差分布灵活设定的新进展扩大了应用范围；文章贡献是提供面向实证研究者的技术导论。
- 阅读关注点
- 应核对不同识别结果分别依赖哪些观测信息与限制，以及未观测异质性、潜在状态和固定效应模型如何对应测量误差框架。
- 阅读边界
- 仅据RePEc所载出版社摘要，无法确定综述覆盖范围及各项结果的完整条件；不能将框架适用性理解为任意潜在变量模型均可识别。
原文摘要
This paper reviews the recent developments in nonparametric identification of measurement error models and their applications in applied microeconomics, in particular, in empirical industrial organization and labor economics. Measurement error models describe mappings from a latent distribution to an observed distribution. The identification and estimation of measurement error models focus on how to obtain the latent distribution and the measurement error distribution from the observed distribution. Such a framework is suitable for many microeconomic models with latent variables, such as models with unobserved heterogeneity or unobserved state variables and panel data models with fixed effects. Recent developments in measurement error models allow very flexible specification of the latent distribution and the measurement error distribution. These developments greatly broaden economic applications of measurement error models. This paper provides an accessible introduction of these technical results to empirical researchers so as to expand applications of measurement error models.