2009年12月
发表于“扩展罗伊模型的推理,与法国教育决策的应用”:计量经济学杂志,2013年,174 (2),95-106
本文考虑了罗伊职业选择模型(1951)的扩展的识别和估计,该模型在决策方程中包括非金钱成分,并考虑了潜在结果的不确定性。这一框架非常适合各种经济背景,包括教育和部门选择或移民决定。在至少有一个变量仅通过潜在收益影响选择概率的条件下,我们特别关注非金钱成分的识别,这与通常用于识别切换回归模型和处理效果的排除限制相反。如果这些变量是连续的,则可以实现点识别,否则可以获得边界。因此,事前治疗效果的分布可以在没有任何常规工具的情况下点或集确定。我们对这个模型提出了一个三阶段的半参数估计过程,它产生了根n一致和渐近正态估计量。我们将我们的结果应用到教育环境中,从法国的数据中提供了新的证据,证明非金钱因素是高等教育出勤率决策的关键决定因素。
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