Spatiotemporal causal inference with arbitrary spillover and carryover effects: Airstrikes and insurgent violence in the Iraq War
允许任意溢出与延续效应的时空因果推断：伊拉克战争中的空袭与叛乱暴力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：摘要直接研究干预的因果效应及空间溢出，分别对应因果推断和干扰问题，但未说明具体网络结构。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
允许任意溢出与延续效应的时空因果推断：伊拉克战争中的空袭与叛乱暴力
- 研究问题
- 如何利用高频、细粒度数据估计地方干预的因果效应，并处理空间溢出、时间延续及数据聚合带来的信息损失？
- 方法与思路
- 作者提出时空因果推断框架及 geocausal R 包，用于定义和估计因果量，并开展异质性分析与因果中介分析。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称框架允许任意形式的溢出与延续效应，并以伊拉克战争空袭和叛乱暴力为应用；未报告具体效应方向或大小。
- 阅读关注点
- 应核对时空处理历史与因果量的定义、识别条件、溢出和延续效应的表示方式，以及中介分析需要的额外条件。
- 阅读边界
- 所据版本为 arXiv 预印本，同行评审与期刊接收未核实；摘要未说明识别条件，不能将任意效应形式理解为无条件识别。
原文摘要
Social scientists now routinely draw on high-frequency, high-granularity ''microlevel'' data to estimate the causal effects of subnational interventions. To date, most researchers aggregate these data into panels, often tied to large-scale administrative units. This approach has two limitations. First, data (over)aggregation obscures valuable spatial and temporal information, heightening the risk of mistaken inferences. Second, existing panel approaches either ignore spatial spillover and temporal carryover effects completely or impose overly restrictive assumptions. We introduce a general methodological framework and an accompanying open-source R package, geocausal, that enable spatiotemporal causal inference with arbitrary spillover and carryover effects. Using this framework, we demonstrate how to define and estimate causal quantities of interest, explore heterogeneous treatment effects, conduct causal mediation analysis, and perform data visualization. We apply our methodology to the Iraq War (2003-11), where we reexamine long-standing questions about the effects of airstrikes on insurgent violence.