Bounding Omitted Variable Bias Using Auxiliary Data: With an Application to Estimate Neighborhood Effects
利用辅助数据界定遗漏变量偏差：邻里效应估计应用AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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利用辅助数据界定遗漏变量偏差：邻里效应估计应用
- 研究问题
- 当结果与协变量分散在两个独立数据来源中，如何利用辅助数据界定完整线性投影系数，并应对邻里选择中的异质性遗漏？
- 方法与思路
- 作者结合一个来源识别的结果与部分协变量联合分布，以及另一来源识别的协变量联合分布，构造包含完整投影系数的超集。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，方法可利用辅助数据处理异质性信息缺失；应用发现族裔聚居区成长与成年居住有关，对多数其他文化同化结果证据较弱。
- 阅读关注点
- 核对跨来源信息如何兼容、系数超集是否锐利及其计算方式，重点区分线性投影系数的界定与因果邻里效应所需的额外依据。
- 阅读边界
- 仅据所给 OpenAlex 摘要，界的宽度、数据兼容条件和因果解释条件未说明；不能把投影系数超集等同于点识别的因果效应。
原文摘要
This paper develops a method for estimating a superset that contains the linear projection coefficients of an outcome variable y onto a full set of covariates (x,z,w), when the available data are split across two independent sources. One dataset identifies the joint distribution of y and a subset of covariates (z,w), while the other identifies the joint distribution of (x,z). This framework is motivated by applications where administrative data lacks information on individual-level heterogeneities—such as preferences—but auxiliary data (e.g., survey) provide such detail. I illustrate the application of the method in estimating neighborhood effects while addressing selection into neighborhood choice. The micro Census data contain rich longitudinal residence information but limited detail on individual heterogeneity, while the auxiliary cross-sectional survey provides richer information on heterogeneity but lacks residential histories. I find that growing up in an ethnic enclave substantially increases the likelihood of living in an ethnic enclave later in life, but I find little evidence of neighborhood effects on most other cultural assimilation outcomes.