Design-based Analysis in Difference-In-Differences Settings with Staggered Adoption
交错实施双重差分的设计型分析AI 解读 ↓
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交错实施双重差分的设计型分析
- 研究问题
- 在单位分期接受处理且此后持续暴露的面板中，若实施日期随机分配，标准双重差分估计量对应什么因果目标及方差性质？
- 方法与思路
- 作者从处理分配设计出发，在实施日期随机分配的设定下分析标准双重差分估计量，刻画其加权平均因果目标及方差估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，在随机分配实施日期下，标准双重差分对某个特定加权平均因果效应无偏，且标准方差估计量具有保守性。
- 阅读关注点
- 应核对实施日期随机化的准确机制、目标效应的权重及解释，以及无偏性和方差保守性分别需要哪些完整条件。
- 阅读边界
- 所据为 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未经核实；摘要未给出权重公式，不能将随机实施日期下的结论直接用于非随机政策。
原文摘要
In this paper we study estimation of and inference for average treatment effects in a setting with panel data. We focus on the setting where units, e.g., individuals, firms, or states, adopt the policy or treatment of interest at a particular point in time, and then remain exposed to this treatment at all times afterwards. We take a design perspective where we investigate the properties of estimators and procedures given assumptions on the assignment process. We show that under random assignment of the adoption date the standard Difference-In-Differences estimator is is an unbiased estimator of a particular weighted average causal effect. We characterize the proeperties of this estimand, and show that the standard variance estimator is conservative.