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returns to Lying？ Identifying the Effects of MisreporUng When the Truth Is Unobserved

Frontiers of Economics in China-Selected Publications from Chinese Universities 2012年第2期7卷 163-192页

作者： Yingyao Hu Arthur Lewbel Department of Economics Johns Hopkins University Baltimore MD 21218 USA Department of Economics Boston College Boston MA 02467 USA

Consider an observed binary regressor D and an unobserved binary vari- able D＊, both of which affect some other variable Y. This paper considers nonpara- metric identification and estimation of the effect of D on Y, conditioning on D＊ = 0. For example, suppose Y is a person＇s wage, the unobserved D＊ indicates if the person has been to college, and the observed D indicates whether the individual claims to have been to college. This paper then identifies and estimates the difference in av- erage wages between those who falsely claim college experience versus those who tell the truth about not having college. We estimate this average effect of lying to be about 6% to 20%. Nonparametric identification without observing D＊ is obtained ei- ther by observing a variable V that is roughly analogous to an instrument for ordinary measurement error, or by imposing restrictions on model error moments.

关键词： binary regressor misclassification measurement error unobserved factor discrete factor program evaluation treatment effects returns to schooling wage model

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