Consumer Welfare Under Individual Heterogeneity
个体异质性下的消费者福利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：摘要通过需求与支出函数刻画偏好及福利，并估计消费者福利分布，直接对应结构估计和分布效应。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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个体异质性下的消费者福利
- 研究问题
- 如何利用横截面需求数据估计消费者福利的分布，并区分价格变化下非位似偏好与个体偏好异质性的影响？
- 方法与思路
- 作者利用需求矩识别支出函数曲率，再近似货币度量的福利指标，并将行为反应分解为非位似性与偏好异质性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提出不限制个体偏好的非参数福利估计方法；美国家庭扫描数据应用显示福利损失在群体内外均存在差异。
- 阅读关注点
- 应核对需求矩识别支出函数曲率的条件、福利近似误差、价格变化的处理方式，以及两类行为反应的分解依据。
- 阅读边界
- 这是arXiv预印本，不能确认同行评审或期刊接收；摘要未说明其他识别条件及近似精度，也未报告福利损失数值。
原文摘要
We propose a nonparametric method for estimating the distribution of consumer welfare from cross-sectional data with no restrictions on individual preferences. First demonstrating that moments of demand identify the curvature of the expenditure function, we use these moments to approximate money-metric welfare measures. Our approach captures both nonhomotheticity and heterogeneity in preferences in the behavioral responses to price changes. We apply our method to US household scanner data to evaluate the impacts of the price shock between December 2020 and 2021 on the cost-of-living index. We document substantial heterogeneity in welfare losses within and across demographic groups. For most groups, a naive measure of consumer welfare would significantly underestimate the welfare loss. By decomposing the behavioral responses into the components arising from nonhomotheticity and heterogeneity in preferences, we find that both factors are essential for accurate welfare measurement, with heterogeneity contributing more substantially.