A Revealed Preference Approach to Identification and Inference in Producer-Consumer Models
生产者—消费者模型识别与推断的显示偏好方法AI 解读 ↓
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AI 根据所提供的论文材料归类：摘要以消费者偏好、一阶条件及跨方程限制识别生产函数，直接对应经济行为模型的结构识别与估计。
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生产者—消费者模型识别与推断的显示偏好方法
- 研究问题
- 当消费者同时参与生产时，如何利用其偏好与行为识别生产函数，刻画模型的可检验含义并开展部分识别下的推断？
- 方法与思路
- 作者利用一阶条件产生的跨方程限制连接偏好与生产函数，给出非参数显示偏好刻画，并提出允许潜变量的推断方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称消费者偏好对生产函数识别具有必要充分作用；购物应用发现强度翻倍约降价百分之十五，但搜索成本显著。
- 阅读关注点
- 核对必要充分识别结论的模型范围、偏好所需信息、一阶条件的有效性，以及潜变量与排除限制进入检验的方式。
- 阅读边界
- 仅据所给 OpenAlex 摘要，未核对全文及刊本变化；识别所需的具体条件与推断步骤未说明，购物结果的外推范围亦不明确。
原文摘要
This paper provides a new identification result for a large class of models in which consumers participate in production. I show that consumer preferences are necessary and sufficient to identify production functions through cross-equation restrictions implied by first-order conditions. In addition, I derive a nonparametric revealed preference characterization of the class of models that exhausts its empirical implications. Finally, I use a novel and easy-to-apply inference method that is valid under partial identification. This method can be used to statistically test the model, can deal with any type of latent variables (e.g., measurement error), and can be combined with standard exclusion restrictions. Using data on shopping expenditures and shopping intensity from the NielsenIQ Homescan Dataset, I show that a doubling of shopping intensity decreases prices paid by about 15%. At the same time, I find that search costs are significant, hence largely diminishing benefits of price search.