[論文レビュー] Sharp bounds for the Roy model

Ismaël Mourifié, Marc Henry+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 1, 2017

Economic theories and models被引用数 3

ひとこと要約

本稿は、自己選択と観察されない異質性の下で、排除制約を用いて因果効果を同定することで、ロイモデルにおける潜在的アウトカムの鋭い境界を確立する。二値アウトカムのための新規境界を導入し、点ごとの鋭い境界と関数的鋭い境界を区別し、カナダにおけるSTEM分野の大学専攻選択における性別格差の分析にこのフレームワークを適用する。

ABSTRACT

We analyze the empirical content of the Roy model, stripped down to its essential features, namely sector specific unobserved heterogeneity and self-selection on the basis of potential outcomes. We characterize sharp bounds on the joint distribution of potential outcomes and the identifying power of exclusion restrictions. The latter include variables that affect market conditions only in one sector and variables that affect sector selection only. Special emphasis is put on the case of binary outcomes, which has received little attention in the literature to date. For richer sets of outcomes, we emphasize the distinction between pointwise sharp bounds and functional sharp bounds, and its importance, when constructing sharp bounds on functional features, such as inequality measures. We analyze a Roy model of college major choice in Canada within this framework, and we take a new look at the under-representation of women in Science, Technology, Engineering or Mathematics (STEM).

研究の動機と目的

• 自己選択と観察されない異質性の下で、ロイモデルにおける潜在的アウトカムの連合分布の鋭い境界を特定すること。
• 排除制約（一方のセクターの市場状態や選択のみに影響を与える変数）の同定力の明確化。
• 政策的に重要な応用において特に重要な、ロイモデルにおける二値アウトカムの未だ十分に検討されていないケースへの対処。
• 点ごとの鋭い境界と関数的鋭い境界の区別、特に豊かなアウトカム設定における不平等尺度のような特徴について。
• 実世界の事例に適用：カナダにおけるSTEM分野における女性の代表性不足、カナダの大学専攻選択データを用いて、STEM対非STEM分野における潜在的収入または成功の境界を推定する。

提案手法

• 潜在的アウトカムに基づく自己選択とセクター固有の観察されない異質性という唯一の仮定に基づき、潜在的アウトカムの鋭い境界を導出する。
• 一方のセクターのアウトカムや選択意思決定のどちらかにのみ影響を与える変数（排除制約）を用いて、潜在的アウトカムの連合分布を同定する。
• 個々の個人の反実仮想的状況のための点ごとの鋭い境界と、ジニ係数や不平等尺度のような特徴のための関数的鋭い境界の区別を行う。
• 二値アウトカムにこの境界フレームワークを適用し、離散的選択設定における新規な同定結果を提供する。
• 構造的モデリングと非パラメトリック境界を用いて、強いパラメトリック仮定を必要とせずにロイモデルの経験的含意を評価する。
• カナダの大学専攻選択データにこの手法を適用し、性別によるSTEM対非STEM分野における潜在的収入または成功の境界を推定する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 排除制約のみが利用可能な状況で、ロイモデルにおける潜在的アウトカムの鋭い非パラメトリック境界は何か？
• RQ2 一方のセクターのアウトカムや選択意思決定のどちらかにのみ影響を与える排除制約は、同定にどのように寄与するか？
• RQ3 STEM対非STEM専攻選択のような二値アウトカムにおけるロイモデルの意味は何か？
• RQ4 点ごとの鋭い境界と関数的鋭い境界の違いは何か？そして、不平等のような政策的関心の高い特徴において、この区別がなぜ重要なのか？
• RQ5 観察されたデータと排除制約を用いて、ロイモデルはカナダにおけるSTEM分野における女性の代表性不足をどの程度説明できるか？

主な発見

• 本稿は、強い分布的仮定を必要とせず、自己選択と排除制約のみを用いて、ロイモデルにおける潜在的アウトカムの鋭い非パラメトリック境界を確立する。
• 一方のセクターのアウトカムや選択意思決定のどちらかにのみ影響を与える排除制約が、完全なサポート条件がなくても同定に十分であることが示された。
• 二値アウトカムの設定では、従来の文献で十分に検討されていなかった新たな同定結果が得られた。
• 点ごとの鋭い境界と関数的鋭い境界の区別は極めて重要である：不平等尺度のような特徴を推定するには関数的境界が必要であり、一般に点ごとの境界よりも広がっている。
• カナダの大学専攻選択データへの応用から、観察された性別格差が、選択を考慮した後でも、潜在的アウトカムにおける顕著な観察されない差異と整合的であることが示された。
• 境界は、STEM分野における女性の代表性不足が、観察された潜在的アウトカムの差異だけでは完全には説明できないことを示唆しており、好みや能力に関する継続的な観察されない性別固有の異質性が存在することを示している。