On Using Linear Regressions in Welfare Economics
福利经济学中线性回归的使用AI 解读 ↓
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福利经济学中线性回归的使用
- 研究问题
- 以收入解释消费的线性回归为何可能过度反映高收入群体的斜率，以及这种隐含加权是否符合福利分析的价值取向？
- 方法与思路
- 作者将普通最小二乘系数解释为相邻样本点斜率的加权平均，并提出可控制权重、纳入研究者社会价值判断的替代估计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要指出收入回归的系数可能主要由高收入群体斜率决定，并提出可调整加权方案的估计量，以回应福利分析中的权重问题。
- 阅读关注点
- 重点核对斜率加权表示的适用条件、收入位置如何决定权重，以及替代估计量如何区分统计性质与规范性的社会价值判断。
- 阅读边界
- 摘要未给出替代估计量的公式、统计性质或实证比较；可控制权重不等于已证明更适合所有福利目标，也不确立收入的因果效应。
原文摘要
It is argued that ordinary least squares regression coefficients are weighted average of slopes between adjacent sample points. When applied to linear regressions, with income as the independent variable, the coefficients depend heavily on the slopes of high income groups. This may be undesirable, if the regression is used for welfare analysis, because the marginal propensities to consume attributed to the commodities are determined by the high-income groups. Alternative estimators that enable the investigator to control the weighting scheme and to incorporate his social views into the weighting scheme of the estimators are proposed.