Identification and Estimation in a Time-Varying Endogenous Random Coefficient Panel Data Model
时变内生随机系数面板模型的识别与估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确提出个体随机系数面板模型，并估计异质性生产函数，直接对应面板数据与结构估计。
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时变内生随机系数面板模型的识别与估计
- 研究问题
- 当解释变量通过固定效应及时变冲击与个体随机系数相关时，如何利用面板数据识别平均偏效应与局部平均响应函数并进行估计？
- 方法与思路
- 作者用充分统计量控制固定效应、用控制变量处理随机冲击，再利用外生工具变量驱动的剩余变动识别目标参数，构造三步级数估计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，文章建立识别方法及估计量的收敛速度和渐近正态性，并以中国制造业企业生产函数展示产出弹性及其与企业特征的关联。
- 阅读关注点
- 应核对充分统计量与控制变量的构造、工具变量外生性及支持条件、三步估计误差的传递，以及生产函数应用如何解释企业异质性。
- 阅读边界
- 所给来源为 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未获核实；摘要未列出完整识别假设、级数选择规则或企业样本细节，无法评估适用范围。
原文摘要
This paper proposes a correlated random coefficient linear panel data model, where regressors can be correlated with time-varying and individual-specific random coefficients through both a fixed effect and a time-varying random shock. I develop a new panel data-based method to identify the average partial effect and the local average response function. The identification strategy employs a sufficient statistic to control for the fixed effect and a control variable for the random shock. Conditional on these two controls, the residual variation in the regressors is driven solely by the exogenous instrumental variables, and thus can be exploited to identify the parameters of interest. The constructive identification analysis leads to three-step series estimators, for which I establish rates of convergence and asymptotic normality. To illustrate the method, I estimate a heterogeneous Cobb-Douglas production function for manufacturing firms in China, finding substantial variations in output elasticities across firms that can be related to various firm characteristics.