More Robust Estimators for Instrumental-Variable Panel Designs, With An Application to the Effect of Imports from China on US Employment
工具变量面板设计的更稳健估计：以中国进口对美国就业的影响为例AI 解读 ↓
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工具变量面板设计的更稳健估计：以中国进口对美国就业的影响为例
- 研究问题
- 处理效应因地区和时期而异时，一阶差分两阶段最小二乘识别了怎样的效应组合，如何减少非凸权重对解释和估计的影响？
- 方法与思路
- 作者分析差分两阶段最小二乘的效应权重，提出工具变量相关随机系数估计量，并重新估计中国进口对美国制造业就业的影响。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称原估计对应高度非凸的效应组合，替代估计较小且不显著，区间较宽，但与原差分两阶段最小二乘估计显著不同。
- 阅读关注点
- 应核对两种估计量各自的目标效应、工具变量与随机系数条件、权重推导，以及应用中置信区间和估计差异检验的构造。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收均未核实；摘要未给出完整识别条件或数值，不显著不能解释为不存在就业效应。
原文摘要
We show that first-difference two-stages-least-squares regressions identify non-convex combinations of location-and-period-specific treatment effects. Thus, those regressions could be biased if effects are heterogeneous. We propose an alternative instrumental-variable correlated-random-coefficient (IV-CRC) estimator, that is more robust to heterogeneous effects. We revisit Autor et al. (2013), who use a first-difference two-stages-least-squares regression to estimate the effect of imports from China on US manufacturing employment. Their regression estimates a highly non-convex combination of effects. Our more robust IV-CRC estimator is small and insignificant. Though its confidence interval is wide, it significantly differs from the first-difference two-stages-least-squares estimator.