Bounds on treatment effects in regression discontinuity designs with a manipulated running variable
运行变量被操纵时断点回归设计中的处理效应界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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运行变量被操纵时断点回归设计中的处理效应界
- 研究问题
- 当运行变量操纵使断点附近的潜在结果平滑性不可信时，如何为处理效应构造仍有信息的界并进行稳健推断？
- 方法与思路
- 作者在涵盖多种操纵模式的一般模型中推导锐界，从数据推断决定界宽的操纵程度，避免先作有无操纵的二元判断。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称方法可用于操纵可能存在但不明显的情形；巴西失业保险应用中，操纵影响较大，但效应界仍具信息量。
- 阅读关注点
- 应核对操纵模型的限制、数据如何识别操纵程度、锐界的推导与估计，以及稳健推断和应用设计的条件。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要，模型限制与界的数值未说明；一般模型不意味着覆盖任意操纵，也不能推断刊本变化。
原文摘要
The key assumption in regression discontinuity analysis is that the distribution of potential outcomes varies smoothly with the running variable around the cutoff. In many empirical contexts, however, this assumption is not credible; and the running variable is said to be manipulated in this case. In this paper, we show that while causal effects are not point identified under manipulation, one can derive sharp bounds under a general model that covers a wide range of empirical patterns. The extent of manipulation, which determines the width of the bounds, is inferred from the data in our setup. Our approach therefore does not require making a binary decision regarding whether manipulation occurs or not, and can be used to deliver manipulation‐robust inference in settings where manipulation is conceivable, but not obvious from the data. We use our methods to study the disincentive effect of unemployment insurance on (formal) reemployment in Brazil, and show that our bounds remain informative, despite the fact that manipulation has a sizable effect on our estimates of causal parameters.