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2022-05-03
原文:
在上述分析中,本文仅考察了能观测到的进入劳动市场的户主,未考虑数据缺失的户主的就业类型 以及是否签订劳动合同,这既可能是因为户主当年没有参与劳动力市场,也可能是户主不愿意公开有关信息。为检验缺失的这部分数据是否存在样本偏差,本文以“户主是否参与劳动力市场”为条件,将 这部分缺失的数据涵盖进来,在更大的样本基础上用 Heckman 两步法进行检验,数据的处理方式与基 准回归保持一致。在第一阶段,继续选用“上下班单程通勤时间”作为排他性变量,选用 Logit 模型, 用排他性变量和控制变量对户主是否参与劳动力市场进行回归,计算出逆米尔斯比率

张卿,李晶晶.非正规就业、未来预期与家庭消费结构——基于CFPS数据的实证分析[J/OL].调研世界:1-10[2022-05-03].DOI:10.13778/j.cnki.11-3705/c.2022.04.008.

问题:
我在学习Heckman两步法的时候,基本都提到了第一步需要使用Probit模型,但是这里却使用了Logit模型。
想请教大佬们,第一步必须使用Probit,还是只是一般来说使用Probit会更好呢?

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2022-5-11 16:22:52
大部分都是用Probit,使用Logit也是一样的。软件中一般默认是probit吧,你可以查查stata的软件包

本质上:Heckman两步法主要对付的是样本自选择(self-selection)偏差,一部分样本由于自选择问题,研究者观察不到y而导致的。Heckman 的本质思想是通过一个Choice model,避免这个偏差。但是并不限定Choice的形式。

具体使用Probit,Logit,甚至使用OLS,是根据对残差的分布做出不同假设决定的。
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