Changes-in-Changes for Ordered Choice Models with Underreporting
存在少报的有序选择模型中的变化中的变化AI 解读 ↓
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存在少报的有序选择模型中的变化中的变化
- 研究问题
- 当有序离散结果因受访者隐瞒而被少报时，如何在双重差分框架内识别事实与反事实分布，以及相应的分位数处理效应？
- 方法与思路
- 作者将离散变化中的变化模型写成等价门槛穿越形式，推导非参数分布与效应界限，并提出估计、自助推断和半参数扩展。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称在额外支持条件下界限对各结果水平具有统一锐性，半参数少报模型可实现分布效应点识别，并提供政策应用。
- 阅读关注点
- 应核对少报机制与跨组跨期限制、门槛表示的等价条件、锐界所需支持，以及半参数扩展为何能从部分识别转为点识别。
- 阅读边界
- 所给 OpenAlex 摘要未列出识别条件、少报概率或政策效应数值；不能据此判断合法化效应方向及外部有效性，也不推断刊本变化。
原文摘要
We develop a Difference-in-Differences framework for discrete, ordered outcomes subject to underreporting. Such outcomes commonly arise in self-reported surveys on socially undesirable or stigmatized behaviors, where respondents may conceal their true behavior. For a discrete Changes-in-Changes model that is shown to admit an equivalent threshold-crossing representation, we derive nonparametric bounds for the counterfactual and factual outcome distributions as well as for the associated quantile treatment effects when outcomes are underreported. These bounds are shown to be sharp uniformly across outcome levels under additional support conditions, and we propose suitable estimation and bootstrap inference procedures. In an extension, we also consider a semiparametric underreporting model that allows to point identify and estimate distributional treatment effects. As an application, we investigate the impact of recreational marijuana legalization on the consumption behavior of 8th-grade students in several U.S. states.