[論文レビュー] Nonparametric Identification of Differentiated Products Demand Using Micro Data

Steven Berry, Philip A. Haile|arXiv (Cornell University)|Apr 13, 2022

Economics of Agriculture and Food Markets被引用数 7

ひとこと要約

本稿は、マイクロレベルの消費者データを用いて差別化製品需要の非パラメトリック同定を確立し、マイクロデータがインストゥルメンタル変数への依存を軽減することを示している。具体的には、すべての製品特徴量のインストゥルメンタル変数を必要とせず、価格のインストゥルメンタル変数のみでよい。また、市場内変動と市場間変動が、非価格的製品特徴量が内生的であっても同定を可能にすることを示しており、実証的実装を著しく容易にする。

ABSTRACT

We examine identification of differentiated products demand when one has "micro data" linking individual consumers' characteristics and choices. Our model nests standard specifications featuring rich observed and unobserved consumer heterogeneity as well as product/market-level unobservables that introduce the problem of econometric endogeneity. Previous work establishes identification of such models using market-level data and instruments for all prices and quantities. Micro data provides a panel structure that facilitates richer demand specifications and reduces requirements on both the number and types of instrumental variables. We address identification of demand in the standard case in which non-price product characteristics are assumed exogenous, but also cover identification of demand elasticities and other key features when product characteristics are endogenous. We discuss implications of these results for applied work.

研究の動機と目的

• 豊富な消費者の異質性と内生的製品特徴量を伴う需要システムの同定を、マイクロレベルのデータを用いて行う挑戦に応えること。
• マーケットレベルのデータ手法と比較して、同定に必要なインストゥルメンタル変数の数や種別を減らすこと。
• 市場内変動と市場間変動が非パラメトリック同定を可能にする役割を明確にすること。
• 有効な価格のインストゥルメンタル変数が存在する限り、観察された製品特徴量が内生的であっても需要価格弾力度を同定できることを示すこと。
• 工業組織論およびIO分野における応用計量経済学実務を支援する理論的基盤を提供すること。

提案手法

• BLP（1995）のようなパラメトリックモデルを一般化する非パラメトリックな消費者レベル需要モデルを採用し、消費者および製品市場レベルでの豊富な未観測の異質性を許容する。
• マイクロデータのパネル構造を活用し、製品市場の未観測要因を固定したまま、市場内での消費者選択および属性の変動を活用する。
• 条件付き独立性仮定（例：観察された特徴量の下で、価格のインストゥルメンタル変数が未観測要因と独立）を適用して同定を達成する。
• 因果グラフとd-分離基準を用いて、特にコリダーを含む場合や製品特徴量が内生的である場合のインストゥルメンタル変数の妥当性を評価する。
• 企業の意思決定の順序（例：コスト実現より前に製品設計が行われる）を用い、入力価格の変動やマーキャップシフト要因から有効なインストゥルメンタル変数を構築する。
• 非価格的製品特徴量が内生的である場合の同定結果を拡張し、時間的に変化するコストシフト要因（例：$W^\tau$）をインストゥルメンタル変数として用いる。d-分離により条件付き独立性を保証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 マイクロレベルのデータを用いて差別化製品需要の非パラメトリック同定が可能であるか。また、マーケットレベルのデータ手法と比較してどのように異なるか。
• RQ2 マイクロデータが利用可能である場合、同定に必要な最小限のインストゥルメンタル変数のセットは何か。また、BLP風のインストゥルメンタル変数の必要性を排除できるか。
• RQ3 非価格的製品特徴量が内生的であっても、市場内変動と市場間変動が同定にどのように寄与するか。
• RQ4 観察された製品特徴量が内生的であっても、どのような条件下で需要価格弾力度を非パラメトリックに同定できるか。
• RQ5 製品および価格決定における自然な時間的順序仮定を用いて、ラグ付きまたは同時のコストシフト要因が内生的であっても、価格の有効なインストゥルメンタル変数を構築できるか。

主な発見

• マイクロデータにより、すべての価格と数量のインストゥルメンタル変数から、価格のインストゥルメンタル変数のみにまで必要数を削減でき、マーケットレベルのデータと比較して半分にまで減らせる。
• 有効な価格のインストゥルメンタル変数が存在し、条件付き独立性が成立する限り、非価格的製品特徴量が内生的であっても需要価格弾力度の同定が可能である。
• 市場間変動は同定に不可欠である。単一市場のマイクロデータだけでは、強い関数形制約なしにはモデルを同定できない。
• 入力価格の変動（$W^\tau$）は、同時またはラグ付きの入力価格が内生的であっても、時間的順序とd-分離のため、価格の有効なインストゥルメンタル変数として機能する。
• 時間的順序に従った意思決定プロセス（例：コスト実現より前に製品設計が行われる）を用いることで、観察可能なコストシフト要因から完全に外生的なインストゥルメンタル変数を構築できる。
• このモデルは、単一市場のマイクロデータを用いた多くの既存研究が、真の識別的変動ではなく、検証不能な関数形仮定に依存している可能性を示しており、信頼性を損なうものである。