STATE DEPENDENCE AND HETEROGENEITY IN HEALTH USING A BIAS‐CORRECTED FIXED‐EFFECTS ESTIMATOR
健康的状态依赖与异质性：偏差校正固定效应估计AI 解读 ↓
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健康的状态依赖与异质性：偏差校正固定效应估计
- 研究问题
- 自评健康的持续性有多少来自状态依赖，收入等社会经济变量又如何起作用？不可观测健康差异与报告行为差异如何控制？
- 方法与思路
- 作者估计动态有序 probit，在线性指数和切点中分别加入固定效应，并比较、应用两种已有非线性面板偏差校正方案。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称存在重要状态依赖，以及较小但显著的收入等变量效应；动态和异质性处理影响估计，并展示两种偏差校正的应用。
- 阅读关注点
- 核对双固定效应的参数化、动态模型的初始观测处理，以及两种校正的适用条件，并区分状态依赖与异质性解释。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，无法判断效应大小和偏差校正表现；作者明确不能分离不可观测健康状态与报告行为两类异质性。
原文摘要
SUMMARY This paper estimates a dynamic ordered probit model of self‐assessed health with two fixed effects: one in the linear index equation and one in the cut‐points. This robustly controls for heterogeneity in unobserved health status and in reporting behavior, although we cannot separate both sources of heterogeneity. We find important state dependence effects, and small but significant effects of income and other socioeconomic variables. Having dynamics and flexibly accounting for unobserved heterogeneity matters for those estimates. We also contribute to the bias correction literature in nonlinear panel models by comparing and applying two of the existing proposals to our model. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.