Difference-in-Differences in the Presence of Unknown Interference
未知干扰存在时的双重差分AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
本页为预印本版本；arXiv 收录、作者填写的期刊信息以及作者既有发表经历，都不单独证明本篇已接收。作者发表记录按 OpenAlex 身份与完整姓名、本站覆盖期刊 ISSN 及正式卷期核对，只展示已核实例，档案仍可能误合并。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要明确分析双重差分的因果识别及跨单位干扰、溢出效应。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
未知干扰存在时的双重差分
- 研究问题
- 当单位间存在未知干扰或溢出时，传统双重差分目标量究竟识别什么，增加哪些假设才能解释为某个具体的因果效应？
- 方法与思路
- 作者在允许未知干扰的框架中分析双重差分目标量，考察不同附加假设如何改变其因果解释，并重访最低工资与就业研究。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，存在未知干扰时，双重差分识别的是因果效应之间的对比；没有进一步假设，该对比无法单独揭示其中任何一个效应。
- 阅读关注点
- 应核对干扰下各因果效应的定义、对比公式与趋势条件，以及不同附加假设如何使目标量对某一具体效应提供信息。
- 阅读边界
- 这是预印本，不能据此认定已同行评审或期刊接收。摘要未列出各组附加假设及应用结果，不能据此认定常规双重差分已校正溢出偏差。
原文摘要
The stable unit treatment value (SUTVA) is a crucial assumption in the Difference-in-Differences (DiD) research design. It rules out hidden versions of treatment and any sort of interference and spillover effects across units. Even if this is a strong assumption, it has not received much attention from DiD practitioners and, in many cases, it is not even explicitly stated as an assumption, especially the no-interference assumption. In this technical note, we investigate what the DiD estimand identifies in the presence of unknown interference. We show that the DiD estimand identifies a contrast of causal effects, but it is not informative on any of these causal effects separately, without invoking further assumptions. Then, we explore different sets of assumptions under which the DiD estimand becomes informative about specific causal effects. We illustrate these results by revisiting the seminal paper on minimum wages and employment by Card and Krueger (1994).