Paneldaten und nicht beobachtbare individuelle Effekte

Zusammenfassung Ein wichtiges Ziel bei der Zusammenführung von Zeitreihen- und Querschnittsdaten ist es, für die individuelle spezifischen, nicht beobachtbaren Effekte zu kontrollieren, die möglicherweise mit anderen erklärenden Variablen korreliert sind, z.B. latente Fähigkeiten bei der Messung der Renditen von Schulbildung in Einkommensgleichungen oder Managementfähigkeiten bei der Messung der Renditen von Skaleneffekten in den Kostenfunktionen von Unternehmen. Unter Verwendung von Instrumentvariablen und den zeit-invarianten Eigenschaften der latenten Variablen leiten wir ab: 1. (1) einen Test für die Präsenz dieses Effekts und für die überidentifizierende Einschränkung, die wir verwenden; 2. (2) notwendige und hinreichende Bedingungen für die Identifikation aller Parameter im Modell; und 3. (3) den asymptotisch effizienten Instrumentvariablen-Schätzer und die Bedingungen, unter denen er sich vom Schätzer innerhalb der Gruppen unterscheidet. Wir berechnen effiziente Schätzungen einer Lohn-Gleichung aus den Michigan Income Dynamics-Daten, die erhebliche Unterschiede zu Schätzungen innerhalb der Gruppen und zu Balestra-Nerlove-Schätzungen zeigen – insbesondere eine signifikant höhere Schätzung der Renditen von Schulbildung.