On efficient estimation with panel data: An empirical comparison of instrumental variables estimators
面板数据的有效估计：工具变量估计量的经验比较AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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面板数据的有效估计：工具变量估计量的经验比较
- 研究问题
- 修正既有教育回报研究的数据后，合法工具集合及面板工具变量估计的效率增益如何变化，时间虚拟变量起何作用？
- 方法与思路
- 作者复制既有研究并修正数据，比较多组面板工具变量估计量，同时考察工资方程保留或删除时间虚拟变量的影响。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，数据修正使部分合法工具集合改变且效率增益明显降低；保留时间虚拟变量时，经验系数无法由组内回归估计。
- 阅读关注点
- 应核对数据修正内容、各工具集合的有效性条件，以及时间虚拟变量与经验变量的共线性和效率比较所覆盖的系数。
- 阅读边界
- 所给 Crossref 摘要未提供修正细节和效率数值；教育回报的因果识别也未说明，不能仅据工具变量名称确认有效性。
原文摘要
Abstract This paper attempts a replication of the Cornwell and Rupert (1988) study—hereafter CR. The CR study investigated the efficiency gains in a returns to schooling example by applying alternative sets of instrumental variables estimators for panel data regressions proposed by Hausman and Taylor (1981), Amemiya and MaCurdy (1986), and Breusch, Mizon, and Schmidt (1989). Corrections on the CR data set lead to changes in the legitimate set of instruments, when the time dummies are excluded from the regression, and to much lower empirical gains in efficiency than those reported in CR. If the time dummies are retained in the wage equation, the experience coefficient is not estimable by the within regression, and the empirical gains in efficiency from using the IV procedures are not limited to the time‐invariant education coefficient.