The Effect of Sample Selection and Initial Conditions in Duration Models: Evidence from Experimental Data on Training
持续期模型中的样本选择与初始条件：来自培训实验的证据AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要讨论随机培训实验的就业效果，并提出处理持续期样本选择的估计量，直接属于因果效应识别与估计。
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持续期模型中的样本选择与初始条件：来自培训实验的证据
- 研究问题
- 随机分配的培训项目如何分别影响后续就业与失业持续期，而进入这些状态的子样本不可比会怎样扭曲培训效果估计？
- 方法与思路
- 作者指出后续就业和失业样本并非可比的原始随机组子集，提出处理这一样本选择问题的估计量，并应用于所述培训实验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称常规持续期模型忽视这种样本选择会误导估计；作者的估计结果显示，该项目提高就业率仅通过延长就业持续期实现。
- 阅读关注点
- 应核对从随机分组到持续期样本的选择机制、估计量如何处理该问题，以及标题中的初始条件如何建模和区分就业与失业效应。
- 阅读边界
- 摘要未说明估计量的识别条件及初始条件的具体处理，也未提供效应大小或不确定性；实验志愿者结果的外推范围仍需核对。
原文摘要
The authors investigate the separate effects of a training program on the duration of participants' subsequent employment and unemployment spells. This program randomly assigned volunteers to treatment and control groups. However, the treatments and controls experiencing subsequent employment and unemployment spells are not generally comparable subsets of the initial groups. Standard practice in duration models ignores this issue, leading to a sample selection problem and misleading estimates of the training effects. The authors propose an estimator that addresses this problem and find that the program studied, the National Supported Work Demonstration, raised trainees' employment rates solely by lengthening their employment durations. Copyright 1996 by The Econometric Society.