Multivariate choices and identification of social interactions
多变量选择与社会互动的识别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：摘要以多活动相互依赖选择和联立方程网络模型为核心，研究同伴之间及跨活动的社会互动，直接对应网络与干扰。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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多变量选择与社会互动的识别
- 研究问题
- 当个体在不同活动中的选择相互依赖时，如何识别同伴对同一活动和其他活动结果的社会互动效应，并建立相应网络模型？
- 方法与思路
- 作者将理论社会互动模型扩展到不同活动中的相互依赖选择，据此建立联立方程网络模型并讨论识别，再用 Add Health 数据作实证说明。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，学生成绩不仅受同伴成绩影响，也受同伴屏幕活动影响；这一应用展示了多活动联立网络模型的实证意义。
- 阅读关注点
- 核对联立方程的识别条件、网络关系与同伴群体的定义，以及实证如何区分跨活动互动、共同环境和个体选择。
- 阅读边界
- 摘要未说明网络形成、同伴选择或共同环境如何处理，也未给出效应大小与不确定性；仅凭摘要不能独立确认报告效应的因果解释。
原文摘要
Summary This paper considers the identification of social interaction effects in the context of multivariate choices. First, we generalize the theoretical social interaction model to allow individuals to make interdependent choices in different activities. Based on the theoretical model, we propose a simultaneous equation network model and discuss the identification of social interaction effects in the econometric model. We also provide an empirical example to show the empirical salience of this model. Using the Add Health data, we find that a student's academic performance is not only affected by academic performance of his peers but also affected by screen‐related activities of his peers.