Semiparametric Estimation of the Intercept of a Sample Selection Model
样本选择模型截距的半参数估计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：摘要聚焦通用样本选择模型的截距估计，未提供足够证据归入所列具体方法场景。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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样本选择模型截距的半参数估计
- 研究问题
- 半参数样本选择模型中，如何单独估计常被纳入非参数选择偏差修正项的截距，以支持具有经济含义的比较？
- 方法与思路
- 作者构造截距估计量，随着样本量增加，仅使用全部观测中占比不断缩小的一部分，并研究其渐近性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称估计量具有一致性和渐近正态性，并说明截距估计可用于工资差距分解及社会项目净收益等经济分析。
- 阅读关注点
- 应核对截距的识别条件、所用观测的筛选规则、样本比例缩减方式，以及标准误估计与经济量计算的衔接。
- 阅读边界
- 摘要未说明所选观测需满足的条件、收敛速度及有限样本表现；工资差距和项目评价是用途说明，并非已报告应用结果。
原文摘要
This paper provides a consistent and asymptotically normal estimator for the intercept of a semiparametrically estimated sample selection model. The estimator uses a decreasingly small fraction of all observations as the sample size goes to infinity, as in Heckman (1990). In the semiparametrics literature, estimation of the intercept has typically been subsumed in the nonparametric sample selection bias correction term. The estimation of the intercept, however, is important from an economic perspective. For instance, it permits one to determine the "wage gap" between unionized and nonunionized workers, decompose the wage differential between different socioeconomic groups (e.g. male-female and black-white), and evaluate the net benefits of a social programme.