Structural Extrapolation in Regression Discontinuity Designs with an Application to School Expenditure Referenda
断点回归设计中的结构外推：学校支出公投应用AI 解读 ↓
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断点回归设计中的结构外推：学校支出公投应用
- 研究问题
- 如何将接近投票通过门槛的学校支出公投所识别的局部效应，外推至远离门槛且支出变动幅度更大的公投情形？
- 方法与思路
- 作者将地方经济结果嵌入多数投票决定财政政策的空间均衡模型，用断点回归系数识别结构参数，再模拟反事实公投。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称模型为投票赞成比例提供微观基础，并支持门槛外的平均偏效应外推；威斯康星应用显示房价资本化具有明显异质性。
- 阅读关注点
- 应核对断点系数如何识别结构参数、投票与空间均衡模型的限制，以及远离门槛的外推对模型设定和参数稳定性的依赖。
- 阅读边界
- 这是arXiv预印本，不能据此声称已同行评审或期刊接收。摘要未说明具体识别条件与效应大小，不能将模型外推视为直接实验识别。
原文摘要
We propose a structural approach to extrapolate average partial effects away from the cutoff in regression discontinuity designs (RDDs). Our focus is on applications that exploit closely contested school district referenda to estimate the effects of changes in education spending on local economic outcomes. We embed these outcomes in a spatial equilibrium model of local jurisdictions in which fiscal policy is determined by majority rule voting. This integration provides a microfoundation for the running variable, the share of voters who approve a ballot initiative, and enables identification of structural parameters using RDD coefficients. We then leverage the model to simulate the effects of counterfactual referenda over a broad range of proposed spending changes. These scenarios imply realizations of the running variable away from the threshold, allowing extrapolation of RDD estimates to nonmarginal referenda. Applying the method to school expenditure ballot measures in Wisconsin, we document substantial heterogeneity in housing price capitalization across the approval margin.