Functional Differencing in Networks

Abstract

Les interactions économiques se produisent souvent dans des réseaux où des agents hétérogènes (tels que des travailleurs ou des entreprises) s’associent et produisent. Cependant, la plupart des approches d’estimation existantes nécessitent que le réseau soit dense, ce qui est en contradiction avec de nombreux réseaux empiriques, ou elles imposent des restrictions sur la forme de l’hétérogénéité et la formation du réseau. Nous montrons comment l’approche des différences fonctionnelles introduite par Bonhomme [2012] dans le contexte des données de panel peut être appliquée dans des environnements de réseau pour dériver des restrictions de moment sur les paramètres du modèle et les effets moyens. Ces restrictions sont valables indépendamment de la forme de l’hétérogénéité et de la densité du réseau. Nous illustrons l’analyse avec des modèles linéaires et non linéaires de données d’employeurs et d’employés appariées, dans l’esprit du modèle introduit par Abowd, Kramarz et Margolis [1999].