Estimating Social Effects with Randomized and Observational Network Data
利用随机分配与观察网络数据估计社会效应AI 解读 ↓
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AI 根据所提供的论文材料归类：摘要结合同伴随机分配与内生网络，研究社会效应的识别和估计。
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利用随机分配与观察网络数据估计社会效应
- 研究问题
- 初始同伴随机分配后，个体内生形成实际联系时，如何结合随机分配信息与观察网络识别线性均值模型中的社会效应？
- 方法与思路
- 作者利用初始随机同伴不产生社会效应的设定，汇总个体局部异质识别信息构造矩条件，并在网络 ψ 依赖下提出 GMM 估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称估计量具有闭式表达、一致性及渐近正态性；模拟展示小样本表现，香港学生应用报告学习伙伴的正向数学成绩溢出。
- 阅读关注点
- 应核对初始同伴无直接社会效应的依据、随机分配与内生联系之间的识别路径，以及网络依赖和标准误构造条件。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审与期刊接收未经核验；摘要未给出矩条件和依赖限制，学生样本结果不能自动推广至其他网络。
原文摘要
This paper introduces an innovative approach to identifying and estimating the parameters of interest in the widely recognized linear-in-means regression model under conditions where the initial randomization of peers determines the observed network. We assert that peers who are initially randomized do not produce social effects. However, after randomization, agents can endogenously develop significant connections that potentially generate peer influences. We present a moment condition that compiles local heterogeneous identifying information for all agents within the population. Under the assumption of $ψ$-dependence in the endogenous network space, we propose a Generalized Method of Moments (GMM) estimator, which is proven to be consistent, asymptotically normally distributed, and straightforward to implement using commonly available statistical software due to its closed-form expression. Monte Carlo simulations demonstrate the GMM estimator's strong small-sample performance. An empirical analysis utilizing data from Hong Kong high school students reveals substantial positive spillover effects on math test scores among study partners in our sample, provided that their seatmates were exogenously assigned by their teachers.