Choosing Exogeneity Assumptions in Potential Outcome Models
潜在结果模型中外生性假设的选择AI 解读 ↓
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潜在结果模型中外生性假设的选择
- 研究问题
- 研究者如何依据处理选择与不可观测潜在结果之间的关系，判断均值独立和分位数独立等外生性假设是否可信？
- 方法与思路
- 作者分析各类外生性假设允许的条件处理分布，讨论其对选择机制的限制，并提出允许单调选择的较弱分位数独立版本。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称均值独立与分位数独立均要求某种非单调选择关系，论文进一步研究不同假设的识别含义并提供童兵工资应用。
- 阅读关注点
- 应核对非单调关系结论的具体定义与适用条件，较弱假设允许哪些选择机制，以及放松外生性后识别结论如何改变。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未经核实；摘要未给出假设的形式定义或识别结果，不能据此判断具体应用的可信性。
原文摘要
There are many kinds of exogeneity assumptions. How should researchers choose among them? When exogeneity is imposed on an unobservable like a potential outcome, we argue that the form of exogeneity should be chosen based on the kind of selection on unobservables it allows. Consequently, researchers can assess the plausibility of any exogeneity assumption by studying the distributions of treatment given the unobservables that are consistent with that assumption. We use this approach to study two common exogeneity assumptions: quantile and mean independence. We show that both assumptions require a kind of non-monotonic relationship between treatment and the potential outcomes. We discuss how to assess the plausibility of this kind of treatment selection. We also show how to define a new and weaker version of quantile independence that allows for monotonic treatment selection. We then show the implications of the choice of exogeneity assumption for identification. We apply these results in an empirical illustration of the effect of child soldiering on wages.