Policy-relevant causal effect estimation using instrumental variables with interference
存在干扰时利用工具变量估计政策相关因果效应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：摘要明确研究工具变量因果效应，并允许多个同伴及处理、结果之间的干扰与溢出。
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存在干扰时利用工具变量估计政策相关因果效应
- 研究问题
- 当个体相互影响，工具变量既可能改变同伴处理又可能引发结果溢出时，如何定义并界定具有政策解释的直接和溢出效应？
- 方法与思路
- 作者允许多个同伴及两类溢出，通过推广单调处理反应和选择假设，在不限定干扰类型或方向的框架中推导效应界限。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称定义并部分识别政策相关的直接效应与溢出效应，给出有信息量的界限，以支持存在干扰时的项目评价和扩展。
- 阅读关注点
- 应核对政策干预与效应参数的定义、推广后的单调性限制、工具变量有效性，以及界限是否尖锐和何时具有信息量。
- 阅读边界
- 所给版本为 arXiv 预印本，不能据此确认同行评审或期刊接收；摘要未列出完整假设及界限表达式，不能据此判断实际识别力度。
原文摘要
Many policy evaluations using instrumental variable (IV) methods include individuals who interact with each other, potentially violating the standard IV assumptions. This paper defines and partially identifies direct and spillover effects with a clear policy-relevant interpretation under relatively mild assumptions on interference. Our framework accommodates both spillovers from the instrument to treatment and from treatment to outcomes and allows for multiple peers. By generalizing monotone treatment response and selection assumptions, we derive informative bounds on policy-relevant effects without restricting the type or direction of interference. The results extend IV estimation to more realistic social contexts, informing program evaluation and treatment scaling when interference is present.