Cluster-robust inference: A guide to empirical practice
聚类稳健推断：实证实践指南AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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聚类稳健推断：实证实践指南
- 研究问题
- 面对实证研究中的组内相关，研究者应如何依据现有理论与模拟证据选择和实施聚类稳健推断，并理解其适用范围？
- 方法与思路
- 作者将近期聚类稳健推断理论与模拟证据转化为实践指导，并以个体数据分析最低工资对青少年劳动供给的影响。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，论文连接理论与实践，解释聚类稳健推断应如何实施及其理由，提供应用示例，但不以全面文献综述为目标。
- 阅读关注点
- 应核对聚类层级选择、聚类数量与规模差异如何影响推断，以及应用示例的研究设计和理论建议之间是否一致。
- 阅读边界
- 仅依据所给 OpenAlex 摘要；具体实践规则、适用条件及最低工资效应均未说明，无法据此判断某项聚类方案是否有效。
原文摘要
Methods for cluster-robust inference are routinely used in economics and many other disciplines. However, it is only recently that theoretical foundations for the use of these methods in many empirically relevant situations have been developed. In this paper, we use these theoretical results to provide a guide to empirical practice. We do not attempt to present a comprehensive survey of the (very large) literature. Instead, we bridge theory and practice by providing a thorough guide on what to do and why, based on recently available econometric theory and simulation evidence. To practice what we preach, we include an empirical analysis of the effects of the minimum wage on labor supply of teenagers using individual data.