Unobserved Preference Heterogeneity in Demand Using Generalized Random Coefficients
利用广义随机系数刻画需求中的未观测偏好异质性AI 解读 ↓
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利用广义随机系数刻画需求中的未观测偏好异质性
- 研究问题
- 不对解释变量施加线性指数结构时，能否识别非线性模型中的随机系数联合分布，并据此评估偏好异质性的福利影响？
- 方法与思路
- 作者提出一般非线性及加性模型的非参数识别定理，将随机Barten尺度嵌入效用和需求方程，并使用加拿大数据估计能源需求。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称识别结果无需既有随机系数模型的线性指数结构，并发现未观测偏好异质性显著影响能源税的消费者剩余成本估计。
- 阅读关注点
- 应核对识别所需的支持与独立性条件、随机Barten尺度的经济含义，以及需求估计如何转化为能源税的消费者剩余变化。
- 阅读边界
- 仅据所给摘要；摘要未列出识别定理的完整条件、需求估计程序与福利效应数值，不能判断异质性影响的方向及外部适用性。
原文摘要
We prove a new identification theorem showing nonparametric identification of the joint distribution of random coefficients in general nonlinear and additive models. This differs from existing random coefficients models by not imposing a linear index structure for the regressors. We then model unobserved preference heterogeneity in consumer demand as utility functions with random Barten scales. These Barten scales appear as random coefficients in nonlinear demand equations. Using Canadian data, we compare estimated energy demand functions with and without random Barten scales. We find that unobserved preference heterogeneity substantially affects the estimated consumer surplus costs of an energy tax.