何度も引用されていた論文。面白そうなので目を通した。Heckmanの二段階推定についての簡にして要を得た説明(計量経済学の和書など読んでないで、まずこれを読めばよかった...)。次に、批判者の論点を紹介。0$$\ldots$という風に考える。model(TPM)という。著者いわく、TPMを支持する意見はさらに3つに分かれる。TPMは$y^*_1$の条件付き期待値についてのモデルだ。我々が関心を持っているのはそれでしょ?TPMはHeckmanと同じく、選択の過程をモデル化しており、違いは分布の想定だけだ。TPMでは$y^*_1$のunconditionalな残差分布として混合分布を想定していることになるのだ。Heckmanのモデルの$x'_1$も、TPMでの$x'_1$も、まあ似たようなもんじゃないですか、という実に荒っぽいご意見。u_2$というモデルを立て、ここから逆ミルズ比を求め、従属変数が観察されているサブサンプルのOLS回帰式に放り込む。restrictionsって奴ですね)、逆ミルズ比は$x_1$と高い相関を持ち、従ってマルチコが生じる。$u_1$と$u_2$について二変量正規分布を想定するのは強すぎる。セミ・パラないしノン・パラな方法を使うべし。Heckmanの二段階推定(ないし、FIMLによる一発推定)と、サブサンプルのOLSを比較したモンテカルロ・シミュレーション研究がすでにたくさんある由。それらの結果を表にしてまとめましたのでご覧ください、というのがこの論文のメインディッシュ。プラクティカルなアドバイスに関しては、この後に出たBushwayらのレビューのほうが詳しいんだけど、説明がわかりやすくて、勉強になりましたです。ヘックマンの二段階推定とその。