Estimating an economic model of crime using panel data from North Carolina
利用北卡罗来纳州面板数据估计犯罪经济模型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：摘要明确使用县级面板数据，并比较固定效应、随机效应及其两阶段最小二乘估计，直接对应面板数据方法。
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利用北卡罗来纳州面板数据估计犯罪经济模型
- 研究问题
- 既有犯罪模型的面板估计能否复现，以及解释变量存在同时方程型内生性时，如何比较固定效应与随机效应估计？
- 方法与思路
- 作者使用九十个县的一九八一至一九八七年面板数据，比较多种估计，并基于固定效应与随机效应两阶段最小二乘作检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，部分估计得到复现，但两阶段最小二乘结果未复现；改用相应的豪斯曼检验后，不能拒绝随机效应估计的一致性。
- 阅读关注点
- 应核对原研究与复现的设定差异、工具变量来源、两阶段最小二乘版本的豪斯曼检验，以及威慑变量不显著的解释。
- 阅读边界
- 仅依据所给 Crossref 摘要；不能拒绝一致性不等于确认工具有效，作者也强调工具合法性，具体论证及版本变化未说明。
原文摘要
Abstract This paper replicates the Cornwell and Trumbull ( 1994 ) estimation of a crime model using panel data on 90 counties in North Carolina over the period 1981–1987. While the Between and Within estimates are replicated, the fixed effects 2SLS as well as the 2SLS estimates are not. In fact, the fixed effects 2SLS estimates turn out to be insignificant for all important deterrent variables as well as legal opportunity variables. We argue that the usual Hausman test, based on the difference between fixed effects and random effects, may lead to misleading inference when endogenous variables of the conventional simultaneous equation type are among the regressors. We estimate the model using random effects 2SLS and perform a Hausman test based on the difference between fixed effects 2SLS and random effects 2SLS. We cannot reject the consistency of the random effects 2SLS estimator and this estimator yields plausible and significant estimates of the crime model. This result should be tempered by the legitimacy of the chosen instruments. Copyright © 2006 John Wiley & Sons, Ltd.