The Informativeness of Combined Experimental and Observational Data under Dynamic Selection
动态选择下实验与观察数据结合的信息含量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：摘要研究动态选择下处理效应的部分识别，并结合实验和观察数据构造尖锐界，直接属于因果推断方向。
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动态选择下实验与观察数据结合的信息含量
- 研究问题
- 缺少长期实验数据且存在动态选择时，长期观察数据能否约束已处理存续者的平均处理效应，短期实验数据能增加多少识别信息？
- 方法与思路
- 作者先给出无模型限制且无辅助数据时的不可信息化结果，再结合短期实验与长期观察数据，研究尖锐识别界的系统推导。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称短期实验数据可在不施加经典模型限制时提供识别信息，并进一步结合数据整合原则与模型限制推导尖锐界，应用于就业培训。
- 阅读关注点
- 核对存续者目标群体和动态选择的定义、负面结果的适用范围、两类数据结合的条件，以及尖锐界证明和长期就业应用。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未核验；摘要未列数据结合条件和界的数值，无需经典模型限制不等于无需任何假设。
原文摘要
This paper addresses the challenge of estimating the Average Treatment Effect on the Treated Survivors (ATETS; Vikstrom et al., 2018) in the absence of long-term experimental data, utilizing available long-term observational data instead. We establish two theoretical results. First, it is impossible to obtain informative bounds for the ATETS with no model restriction and no auxiliary data. Second, to overturn this negative result, we explore as a promising avenue the recent econometric developments in combining experimental and observational data (e.g., Athey et al., 2020, 2019); we indeed find that exploiting short-term experimental data can be informative without imposing classical model restrictions. Furthermore, building on Chesher and Rosen (2017), we explore how to systematically derive sharp identification bounds, exploiting both the novel data-combination principles and classical model restrictions. Applying the proposed method, we explore what can be learned about the long-run effects of job training programs on employment without long-term experimental data.