Another Look at the Identification of Dynamic Discrete Decision Processes: An Application to Retirement Behavior
重新审视动态离散决策过程的识别：退休行为应用AI 解读 ↓
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重新审视动态离散决策过程的识别：退休行为应用
- 研究问题
- 当偏好、技术、转移规则与不可观测变量分布均以非参数方式设定时，能否识别动态离散决策中的政策反事实行为及福利变化，并据此估计？
- 方法与思路
- 作者分析动态结构模型下干预前后决策规则与福利变化的非参数识别，据此提出反事实效应估计程序，并将其用于检验参数化设定的有效性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称证明了干预前后决策规则及福利变化的非参数识别，提出相应估计与参数设定检验，并用瑞典养老金资格年龄延后三年的假想改革展示方法。
- 阅读关注点
- 重点核对哪些政策干预属于可识别类别、原始函数与政策变化须满足何种限制，以及参数设定检验和退休面板数据应用如何落实这些条件。
- 阅读边界
- 摘要未说明识别所依赖的具体限制、福利度量、估计不确定性或改革效应的方向与大小；所述政策为假想改革，不能据此断言实际改革后果。
原文摘要
This article deals with the estimation of behavioral and welfare effects of counterfactual policy interventions using dynamic structural models where all the primitive functions are nonparametrically specified (i.e., preferences, technology, transition rules, and distribution of unobserved variables). It proves the nonparametric identification of agents’ decision rules, before and after the policy intervention, and of the change in agents’ welfare. Based on these results, I propose a nonparametric procedure to estimate the behavioral and welfare effects of a class of counterfactual policy interventions. The nonparametric estimator can be used to construct a test of the validity of a parametric specification. I illustrate this method using a simple model of labor force retirement, panel data with information on public pension wealth, and a hypothetical reform that delays by three years the eligibility ages of the public pension system in Sweden.