A Distribution Regression Approach to Censored Selection Models
删失选择模型的分布回归方法AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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删失选择模型的分布回归方法
- 研究问题
- 如何将样本选择模型从均值扩展到整个结果分布，允许非高斯误差和异质性协变量效应，并刻画比二元选择更丰富的选择模式？
- 方法与思路
- 作者以分布回归结合删失选择规则，构造 Heckman 模型的半参数推广，研究排序参数及剔除选择后的分布的识别、估计与推断。
- 材料陈述的贡献
- 摘要报告英国劳动供给应用中全职与加班选择模式存在差异，工资分布分解显示选择对低分位和高分位性别工资差距的作用不同。
- 阅读关注点
- 应核对删失选择规则与二元选择的关系、分布函数识别条件、排序参数含义，以及工资差距分解如何分离选择与其他因素。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审与期刊接收未核实；摘要未提供完整识别条件及效应数值，对加班工资差距的机制解释仍是可能性陈述。
原文摘要
We develop a distribution regression model with a censored selection rule, offering a semi-parametric generalization of the Heckman selection model. Our approach applies to the entire distribution, extending beyond the mean or median, accommodates non-Gaussian error structures, and allows for heterogeneous effects of covariates on both the selection and outcome distributions. By employing a censored selection rule, our model can uncover richer selection patterns according to both outcome and selection variables, compared to the binary selection case. We analyze identification, estimation, and inference of model functionals such as sorting parameters and distributions purged of sample selection. An application to labor supply using data from the UK reveals different selection patterns into full-time and overtime work across gender, marital status, and time. Additionally, decompositions of wage distributions by gender show that selection effects contribute to a decrease in the observed gender wage gap at low quantiles and an increase in the gap at high quantiles for full-time workers. The observed gender wage gap among overtime workers is smaller, which may be driven by different selection behaviors into overtime work across genders.