Regression Discontinuity Design with Spillovers
存在溢出效应的断点回归设计AI 解读 ↓
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存在溢出效应的断点回归设计
- 研究问题
- 当运行变量相近的单位之间存在均值线性溢出时，断点回归识别直接效应、总效应还是缺乏因果解释的量，如何恢复不同效应？
- 方法与思路
- 作者比较溢出半径与局部线性回归带宽的相对量级，并在中间情形将估计的溢出项加入回归，构造考虑偏差的置信区间。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，半径较大时识别直接效应、较小时识别总效应，相近时未必有因果解释；修正估计量具有一致性和渐近正态性。
- 阅读关注点
- 应核对溢出机制、半径与带宽的渐近设定、溢出项估计误差，以及偏差界和甜甜圈断点设计适用条件，并查看选举应用。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能据此认定已同行评审或获期刊接收；结论针对摘要中的均值线性溢出设定，不能直接推广至任意干扰结构。
原文摘要
This paper studies regression discontinuity designs (RDD) when linear-in-means spillovers occur between units that are close in their running variable. We show that the RDD estimand depends on the ratio of two terms: (1) the radius over which spillovers occur and (2) the choice of bandwidth used for the local linear regression. RDD estimates direct treatment effect when radius is of larger order than the bandwidth and total treatment effect when radius is of smaller order than the bandwidth. When the two are of similar order, the RDD estimand need not have a causal interpretation. To recover direct and spillover effects in the intermediate regime, we propose to incorporate estimated spillover terms into local linear regression. Our estimator is consistent and asymptotically normal and we provide bias-aware confidence intervals for direct treatment effects and spillovers. In the setting of Gonzalez (2021), we detect endogenous spillovers in voter fraud during the 2009 Afghan Presidential election. We also clarify when the donut-hole design addresses spillovers in RDD.