Identifying the effects of a program offer with an application to Head Start
项目提供机会的效应识别：以 Head Start 为例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：摘要研究项目机会的因果效应，以选择集和偏好异质性的处理选择模型刻画识别集合，直接涉及因果推断、离散选择与结构建模。
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项目提供机会的效应识别：以 Head Start 为例
- 研究问题
- 当个体的可选项目集合及偏好均存在不可观测异质性时，如何识别提供某项目参与机会的平均效应，并区分不同外部选项的作用？
- 方法与思路
- 作者构建含选择集和偏好异质性的处理选择模型，利用选择集的工具变量变动定义政策效应参数，并计算刻画其识别集合。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，Head Start 参与机会对接受者的测试成绩有正向效应，效应来自没有其他学前教育选项的儿童，相关收入收益可超过净成本。
- 阅读关注点
- 应核对工具变量如何改变选择集、偏好与结果的模型限制、识别集合的计算，以及测试成绩收益转换为收入收益所依赖的假设。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要；工具变量有效性、效应界及成本收益参数未说明，正向效应与收益结论应按所用模型理解，未核对其他版本。
原文摘要
I propose a treatment selection model that introduces unobserved heterogeneity in both choice sets and preferences to evaluate the average effects of a program offer. I show how to exploit the model structure to define parameters capturing these effects and then computationally characterize their identified sets under instrumental variable variation in choice sets. I illustrate these tools by analyzing the effects of providing an offer to the Head Start preschool program using data from the Head Start Impact Study. I find that such a policy affects a large number of children who take up the offer, and that they subsequently have positive effects on test scores. These effects arise from children who do not have any preschool as an outside option. A cost–benefit analysis reveals that the earning benefits associated with the test score gains can be large and outweigh the net costs associated with offer take up.