Nonparametric Panel Estimation of Labor Supply
劳动供给的非参数面板估计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：摘要明确估计结构性劳动供给，并利用面板数据识别未观测异质性的条件分布，因此归入结构估计与面板数据方向。
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劳动供给的非参数面板估计
- 研究问题
- 如何在分段线性预算约束下估计结构性劳动供给，同时处理协变量与不可分离的未观测异质性相关所造成的内生性？
- 方法与思路
- 作者提出两阶段方法：先由面板准简约模型通过非参数反卷积识别异质性的条件分布，再代入原结构模型估计劳动供给。
- 材料陈述的贡献
- 摘要报告，美国已婚男性应用中，忽视相关性会使工资弹性估计偏高，固定效应模型得到的劳动弹性不足随机效应模型的一半。
- 阅读关注点
- 核对反卷积识别所需的面板结构与其他条件、预算拐点的处理、两阶段估计的推断，以及固定与随机效应比较的可比性。
- 阅读边界
- 摘要未列出完整识别假设、样本构成或推断细节；弹性比较来自美国已婚男性的所述应用，不能直接推广到其他群体与制度。
原文摘要
In this article, we estimate structural labor supply with piecewise-linear budgets and nonseparable endogenous unobserved heterogeneity. We propose a two-stage method to address the endogeneity issue that comes from the correlation between the covariates and unobserved heterogeneity. In the first stage, Evdokimov’s nonparametric de-convolution method serves to identify the conditional distribution of unobserved heterogeneity from the quasi-reduced model that uses panel data. In the second stage, the conditional distribution is plugged into the original structural model to estimate labor supply. We apply this methodology to estimate the labor supply of U.S. married men in 2004 and 2005. Our empirical work demonstrates that ignoring the correlation between the covariates and unobserved heterogeneity will bias the estimates of wage elasticities upward. The labor elasticity estimated from a fixed effects model is less than half of that obtained from a random effects model.