Uncovering heterogeneous social effects in binary choices
识别二元选择中的异质性社会效应AI 解读 ↓
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识别二元选择中的异质性社会效应
- 研究问题
- 在群体成员作出二元选择时，如何同时识别异质性的同伴效应、情境效应及成员之间未被观测到的相互影响关系？
- 方法与思路
- 作者用未观测影响矩阵描述群体内部作用，利用该矩阵与多个特征的约化式效应之间的联系恢复参数，并采用嵌套不动点极大似然估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，方法能够恢复社会效应参数及未知影响矩阵，模拟表现良好；大学室友志愿活动应用显示学生间社会效应存在明显异质性。
- 阅读关注点
- 应核对影响矩阵恢复所需的特征变异、排除限制与均衡条件，以及室友匹配、共同冲击和选择内生性在应用中如何处理。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断社会效应的完整识别条件及室友数据的外生性；异质性发现与模拟表现均未给出具体数值。
原文摘要
We identify and estimate heterogeneous social effects within groups of individuals that make binary choices. These heterogeneous social effects, which include peer and contextual effects, are modeled through unobserved influence matrices that summarize how the members within each group affect each other’s outcomes. We recover parameters in social effects as well as the unknown influence matrices by exploiting how these matrices are linked to the reduced-form effects of multiple characteristics. Monte Carlo experiments show that a nested fixed-point maximum-likelihood estimator for the social effects has good finite-sample performance. Using a new dataset, we analyze how college roommates influence each other’s decisions to participate in volunteering activities. Our estimates reveal substantial heterogeneity in the social effects among these students.