Treatment response with social interactions: Partial identification via monotone comparative statics
社会互动下的处理响应：通过单调比较静态实现部分识别AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接涉及处理响应与潜在结果、社会互动及潜在结果分布的锐界，分别支持因果、干扰和分布效应分类。
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社会互动下的处理响应：通过单调比较静态实现部分识别
- 研究问题
- 研究存在社会互动和多个均衡时，如何非参数识别处理响应，并利用经济理论限制潜在结果分布和支持反事实预测。
- 方法与思路
- 作者对结构方程施加理论驱动条件，经单调比较静态推导潜在结果的分布形状限制，并在三组假设下构造界限。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给定可观测数据可得到潜在结果分布的锐界，框架容许多重均衡，并用于研究纽约州警力与犯罪率。
- 阅读关注点
- 应核对三组假设的内容、结构条件如何推出分布限制、锐界证明，以及社会互动和多重均衡在应用中的处理。
- 阅读边界
- 仅据所给OpenAlex版本摘要，三组假设和具体界限未说明，不能判断警力效应大小；不推断其他版本或刊本变化。
原文摘要
This paper studies (nonparametric) partial identification of treatment response with social interactions. It imposes conditions motivated by economic theory on the primitives of the model, that is, the structural equations, and shows that they imply shape restrictions on the distribution of potential outcomes via monotone comparative statics. The econometric framework is tractable and allows for counterfactual predictions in models with multiple equilibria. Under three sets of assumptions, we identify sharp distributional bounds on the potential outcomes given observable data. We illustrate our results by studying the effect of police per capita on crime rates in New York state.