Binary Choice With Binary Endogenous Regressors in Panel Data
面板数据中含二元内生解释变量的二元选择模型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：摘要明确讨论生育的因果效应、工具变量及二元面板模型，直接对应因果推断、面板数据与离散选择。
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面板数据中含二元内生解释变量的二元选择模型
- 研究问题
- 生育如何影响女性劳动参与？研究关注生育内生性、个体未观测异质性及已有子女的预定性如何改变效应估计。
- 方法与思路
- 作者使用PSID估计切换式二元面板模型，允许个体效应与解释变量相关，并以家庭子女性别构成作为生育的工具变量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，将子女变量视为外生会低估负向效应的绝对值，忽略未观测异质性则会高估；允许已有子女为预定变量时效应更强。
- 阅读关注点
- 应核对性别构成工具变量的有效性、预定变量对应的时序限制，以及选择性偏差与个体异质性如何分别进入模型。
- 阅读边界
- 仅据所给OpenAlex摘要，无法判断工具变量排除限制及模型设定是否成立；摘要未提供效应数值、标准误或稳健性细节。
原文摘要
This article considers the estimation of the causal effect of fertility on female-labor-force participation equations. My main concern is to examine two considerations, the endogeneity of fertility and the impact of controlling for unobserved heterogeneity and for predetermined existing children. Using PSID data, a switching binary panel-data model that accounts for selectivity bias as well as for other forms of time-invariant unobserved heterogeneity is estimated. Individual effects are allowed to be correlated with the explanatory variables, which can be predetermined as opposed to strictly exogenous. Family sex composition is used as an instrument for exogenous fertility movements. The results indicate that exogeneity assumptions of children variables induce a downward bias in absolute value in the estimated negative effect of fertility on participation, although the failure to account for unobserved heterogeneity overstates this effect. Moreover, stronger effects of fertility are found when existing children are treated as predetermined but not strictly exogenous variables.