Comment on ‘Selection and Comparative Advantage in Technology Adoption’ by Suri (2011)
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对 Suri (2011)《技术采纳中的选择与比较优势》的评论
- 研究问题
- 摘要称，本文考察 Suri (2011) 用于研究农业技术采纳的相关随机系数（CRC）模型中的弱识别问题，并追问为何使用公开数据会得到与原文不同的点估计。
- 方法与思路
- 作者提出将 CRC 模型重写为更一般的随机系数模型，把杂交品种采纳收益约束为比较优势的线性函数，从而揭示关键结构参数 φ 的弱识别；随后提出基于检验反演的弱识别稳健推断程序。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，使用与原文略有差异的公开数据得到不同的主模型点估计；作者指出 φ 易受弱识别影响，并给出弱识别稳健置信区间，该区间包含 Suri (2011) 的原始点估计。
- 阅读关注点
- 应核对：公开数据与原文数据的差异细节；φ 的定义与识别来源；检验反演的具体构造与置信区间覆盖率；稳健区间包含原估计这一结论的敏感性。
- 阅读边界
- 摘要未说明弱识别的具体诊断统计量、检验反演的有限样本性质、数据差异的具体来源，也未说明结论是否可推广到其他随机系数模型设定。
原文摘要
This paper illustrates and addresses weak identification in the correlated random coefficient (CRC) model that Suri (2011) uses to study agricultural technology adoption. Using the publicly available dataset, which differs slightly from the version used in Suri (2011), we obtain different point estimates for the paper’s main CRC model. To understand why these differences are as large as they are, we recast the CRC model as a more general random coefficient model in which the returns to hybrid adoption are restricted to be linear in comparative advantage. This reveals that the key structural parameter in the CRC model (φ), which governs the relationship between baseline productivity and the returns to adoption, is prone to a weak identification problem. We then propose a procedure to conduct weak-identification robust inference on φ using test inversion. Our weak-identification robust confidence intervals contain the original Suri (2011) point estimates, which suggests that the difference in results may be attributable to a combination of minor data differences and weak identification.