Estimating the price elasticity of gasoline demand in correlated random coefficient models with endogeneity
内生相关随机系数模型中的汽油需求价格弹性估计AI 解读 ↓
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内生相关随机系数模型中的汽油需求价格弹性估计
- 研究问题
- 在同时存在同期内生性、相关随机系数与双向固定效应时，如何估计异质性价格效应并汇总为总体平均弹性？
- 方法与思路
- 作者提出逐簇工具变量方法 PCIV，先估计异质性效应再聚合，并给出解析标准误；应用中以州燃油税作为工具变量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，PCIV 具有一致性及相对标准估计量的稳健性，模拟表现较好；汽油需求显示弹性异质性及更大的平均弹性。
- 阅读关注点
- 应核对簇内工具有效性、随机系数与解释变量的相关结构、两个样本维度的渐近条件，以及总体平均效应的聚合权重。
- 阅读边界
- 仅依据所给 Crossref 版本摘要；一致性条件、弱工具处理和弹性数值未说明，燃油税的排除限制仍需在全文中核验。
原文摘要
Summary We propose a per‐cluster instrumental variable (PCIV) approach for estimating linear correlated random coefficient models in the presence of contemporaneous endogeneity and two‐way fixed effects. This approach estimates heterogeneous effects and aggregates them to population averages. We demonstrate consistency, showing robustness over standard estimators, and provide analytic standard errors for robust inference. In Monte Carlo simulation, PCIV performs relatively well in finite samples in either dimension. We apply PCIV in estimating the price elasticity of gasoline demand using state fuel taxes as instrumental variables. We find significant elasticity heterogeneity and more elastic gasoline demand on average than with standard estimators.