Panel Data and Unobservable Individual Effects
面板数据与不可观测个体效应AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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面板数据与不可观测个体效应
- 研究问题
- 合并截面与时间序列数据时，如何控制可能与解释变量相关的个体不可观测效应，并检验、识别和有效估计模型参数？
- 方法与思路
- 作者利用工具变量和潜在个体效应的时不变特征，推导检验、参数识别条件与渐近有效估计量，并估计密歇根收入动态数据的工资方程。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，本文推导个体效应及过度识别限制的检验、全部参数识别的充要条件，并给出渐近有效 IV 估计及其区别于组内估计的条件。
- 阅读关注点
- 核对解释变量、个体效应与工具变量间允许的相关关系、识别充要条件和效率比较基准，并查看工资应用中的教育回报差异。
- 阅读边界
- 摘要称工资应用的教育回报估计较对照方法更高；工具变量构造、有效性条件及显著性检验细节未说明，差异本身不能验证因果解释。
原文摘要
Abstract An important purpose in pooling time-series and cross-section data is to control for individual-specific unobservable effects which may be correlated with other explanatory variables, e.g. latent ability in measuring returns to schooling in earnings equations or managerial ability in measuring returns to scale in firm cost functions. Using instrumental variables and the time-invariant characteristics of the latent variable, we derive: 1. (1) a test for the presence of this effect and for the over-identifying restriction we use; 2. (2) necessary and sufficient conditions for identification of all the parameters in the model; and 3. (3) the asymptotically efficient instrumental variables estimator and conditions under which it differs from the within-groups estimator. We calculate efficient estimates of a wage equation from the Michigan income dynamics data which indicate substantial differences from within-groups and Balestra-Nerlove estimates — particularly a significantly higher estimate of the returns to schooling.