Complementarities in Sparse Two-Sided Interaction Models
稀疏双边互动模型中的互补性AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要用匹配网络四环识别双边互动模型中的生产率与互补结构参数，直接涉及网络方法与结构估计。
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稀疏双边互动模型中的互补性
- 研究问题
- 双边匹配仅实现少量潜在组合时，如何区分双方生产率与互补性，并利用已观测匹配网络识别和检验互补参数？
- 方法与思路
- 作者在双向固定效应中加入 Tukey 互补参数，以观测网络四环内变化识别参数，并提出无需估计潜在生产率的环结构估计器。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称四环变化识别互补参数、连通性支持生产率识别，并给出稀疏网络下的渐近推断；世界银行经理分配应用发现负互补性。
- 阅读关注点
- 应核对四环识别的具体代数关系、网络连通性与匹配选择条件，以及稀疏渐近所需环数量和负互补参数的经济解释。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未核实。摘要未说明匹配形成及误差的完整条件，应用中的负互补性不能直接视为因果配置收益。
原文摘要
This paper studies complementarities in two-sided interaction models when only a sparse subset of potential matches is realized. I introduce the Tukey model, adding one complementarity parameter to two-way fixed effects. Variation within a four-cycle in the observed matching network identifies this parameter, while connectedness permits identification of agent productivities. I propose a cycle-based estimator that avoids estimating latent productivities. The estimator is consistent and asymptotically normal under sparse-network asymptotics, yielding a formal test of no complementarities. An application to World Bank manager-country assignments finds negative complementarities, suggesting that more capable managers are especially valuable in more complex environments.