Probability of Causation with Sample Selection: A Reanalysis of the Impacts of Jóvenes en Acción on Formality
样本选择下的因果发生概率：重新分析 Jóvenes en Acción 对正规就业的影响AI 解读 ↓
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样本选择下的因果发生概率：重新分析 Jóvenes en Acción 对正规就业的影响
- 研究问题
- 研究存在样本选择时，如何识别无论处理状态如何都能被观察到的人群中，某个结果由处理引起的概率。
- 方法与思路
- 在外生处理和单调样本选择基础上，依次加入单调处理反应与随机占优假设，推导三组尖锐界限。
- 材料陈述的贡献
- 摘要报告始终就业女性的因果发生概率界限为 10.2%—13.4%，但 90% 置信区域不排除下界为零。
- 阅读关注点
- 应核对始终可观察人群的定义、三组假设如何收紧界限，以及实验应用中就业选择和置信区域的构造。
- 阅读边界
- 仅依据所给摘要；报告界限针对特定人群与假设，不能推广至全部参与者，也不能将正的估计下界视为统计确认。
原文摘要
This paper identifies the probability of causation when there is sample selection. We show that the probability of causation is partially identified for individuals who are always observed regardless of treatment status and derive sharp bounds under three increasingly restrictive sets of assumptions. The first set imposes an exogenous treatment and a monotone sample selection mechanism. To tighten these bounds, the second set also imposes the monotone treatment response assumption, while the third set additionally imposes a stochastic dominance assumption. Finally, we use experimental data from the Colombian job training program Jóvenes en Acción to empirically illustrate our approach’s usefulness. We find that, among always-employed women, at least 10.2% and at most 13.4% transitioned to the formal labor market because of the program. However, our 90%-confidence region does not reject the null hypothesis that the lower bound is equal to zero.