Measuring segregation on small units: A partial identification analysis
小单位中的群体隔离测度：部分识别分析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：摘要将隔离指标定义为潜在雇佣概率分布的不平等指标，重点是分布特征的识别。
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小单位中的群体隔离测度：部分识别分析
- 研究问题
- 单位规模较小时，观察到的少数群体占比含有较大测量误差，如何识别基于真实雇佣概率分布定义的隔离程度？
- 方法与思路
- 作者建立非参数二项混合模型，通过低维优化求隔离指标的锐界，并构造自助法置信区间及混合模型检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该方法处理常规估计量的不一致问题，在相关条件下获得隔离指标的锐界，并应用于法国小企业的外国人隔离。
- 阅读关注点
- 应核对二项混合假设的可检验内容、指标满足的条件、锐界优化问题，以及自助法区间在边界附近的有效性。
- 阅读边界
- 仅据所给OpenAlex版本摘要，识别界依赖的完整条件、区间覆盖表现及实证数值未说明，也不能推断后续刊本变化。
原文摘要
We consider the issue of measuring segregation in a population of small units, considering establishments in our application. Each establishment may have a different probability of hiring an individual from the minority group. We define segregation indices as inequality indices on these unobserved, random probabilities. Because these probabilities are measured with error by proportions, standard estimators are inconsistent. We model this problem as a nonparametric binomial mixture. Under this testable assumption and conditions satisfied by standard segregation indices, such indices are partially identified and sharp bounds can be easily obtained by an optimization over a low dimensional space. We also develop bootstrap confidence intervals and a test of the binomial mixture model. Finally, we apply our method to measure the segregation of foreigners in small French firms.