非等间隔动态面板数据模型:基于半差分的估计方法和应用

传统的估计方法并不适用于非等间隔动态面板数据模型,本文在总结已有文献的面板、非线性最小二乘和最短距离估计量的基础上,进一步提出了基于半差分方法的估计量以改进估计精度,与此同时着重强调了缺失观测期中遗漏变量的问题。蒙特卡洛模拟试验了这些估计量在有限样本中的表现,发现半差分估计量的精度最高,尤其是在考虑遗漏变量的情况下。本文将新得到的半差分估计用于中国劳动收入过程的研究中,实证结果表明,中国居民的劳动收入差距在拉大,并且劳动收入对收入冲击更加敏感。