含固定效应动态面板Logit模型的矩条件

该论文研究在个体数趋于无穷、时间维度固定的非线性面板模型中，如何构造不依赖个体固定效应的矩条件。动态二元选择Logit模型常用于区分状态依赖与未观测异质性，但固定效应进入非线性概率后会产生 incidental parameters 问题，使常规估计在短面板中失效。论文提出系统搜索和构造固定效应无关矩条件的方法，与Bonhomme的数值函数差分思想相关，但重点在于获得显式解析表达。作者先给出一般有限离散因变量模型的构造思路，再集中于含滞后因变量和严格外生变量的动态Logit模型，推导T=3及更一般T情形下的矩函数、识别条件和估计含义，并展示与既有Kitazawa等结果的关系。论文还用NLSY数据进行经验说明。其主要贡献是把动态非线性短面板的可估计性建立在可验证、可推广的矩条件之上，为劳动、健康、教育等存在持续性选择行为的研究提供新的计量工具。