Using Monotonicity Restrictions to Identify Models with Partially Latent Covariates
利用单调性限制识别含部分潜在协变量的模型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：摘要围绕投入协变量识别、内生性处理及药店生产函数估计展开。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
利用单调性限制识别含部分潜在协变量的模型
- 研究问题
- 在按某种投入要素抽样、导致其他协变量部分不可观测的数据中，如何识别潜在协变量并估计含内生投入的结果方程？
- 方法与思路
- 作者假设潜在协变量由共同冲击生成并满足单调性条件，先作非参数识别，再在标准工具变量框架中进行半参数估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称建立部分潜在协变量的识别方法，并以药店生产函数为应用，发现连锁与独立药店的技术差异可能部分解释行业结构变化。
- 阅读关注点
- 应核对共同冲击与单调性假设如何实现识别、抽样结构的作用，以及工具变量条件和协变量恢复误差如何影响后续推断。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能据此认定已同行评审或接收。摘要未给出完整识别条件、工具变量来源或药店应用的具体估计结果。
原文摘要
This paper develops a new method for identifying econometric models with partially latent covariates. Such data structures arise in industrial organization and labor economics settings where data are collected using an input-based sampling strategy, e.g., if the sampling unit is one of multiple labor input factors. We show that the latent covariates can be nonparametrically identified, if they are functions of a common shock satisfying some plausible monotonicity assumptions. With the latent covariates identified, semiparametric estimation of the outcome equation proceeds within a standard IV framework that accounts for the endogeneity of the covariates. We illustrate the usefulness of our method using a new application that focuses on the production functions of pharmacies. We find that differences in technology between chains and independent pharmacies may partially explain the observed transformation of the industry structure.