Estimating distributions of potential outcomes using local instrumental variables with an application to changes in college enrollment and wage inequality
用局部工具变量估计潜在结果分布：大学入学与工资不平等应用AI 解读 ↓
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用局部工具变量估计潜在结果分布：大学入学与工资不平等应用
- 研究问题
- 如何将局部工具变量从潜在结果均值扩展到分布估计，并分析大学参与率变化如何改变毕业生构成与工资不平等？
- 方法与思路
- 作者扩展局部工具变量方法，使用 NLSY79 数据估计教育与工资的半参数选择模型，并在技能价格固定下进行反事实分析。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称大学参与率增加 14% 时，模型估计大学工资溢价下降 12%，大学毕业生工资的 90—10 分位比提高 2%。
- 阅读关注点
- 应核对分布识别所需的工具变量与支持条件、教育选择模型设定，以及参与率变化和固定技能价格的反事实定义。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要；这些数值是特定模型与固定技能价格下的反事实结果，摘要未提供识别条件或估计不确定性。
原文摘要
This paper extends the method of local instrumental variables developed by Heckman and Vytlacil [Heckman, J., Vytlacil E., 2005. Structural equations, treatment, effects and econometric policy evaluation. Econometrica 73(3), 669-738] to the estimation of not only means, but also distributions of potential outcomes. The newly developed method is illustrated by applying it to changes in college enrollment and wage inequality using data from the National Longitudinal Survey of Youth of 1979. Increases in college enrollment cause changes in the distribution of ability among college and high school graduates. This paper estimates a semiparametric selection model of schooling and wages to show that, for fixed skill prices, a 14% increase in college participation (analogous to the increase observed in the 1980s), reduces the college premium by 12% and increases the 90-10 percentile ratio among college graduates by 2%.