Was Javert right to be suspicious? Marginal Treatment Effects with Duration Outcomes
冉阿让的警探有理由怀疑吗？持续时间结果的边际处理效应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：摘要明确研究工具变量下的边际处理效应，且目标包含分布效应与分位数效应，因此对应因果推断和分布效应。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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冉阿让的警探有理由怀疑吗？持续时间结果的边际处理效应
- 研究问题
- 当再犯时间等持续时间结果存在右删失时，如何识别分布和分位数边际处理效应，并刻画不同受罚倾向人群的效应差异？
- 方法与思路
- 作者以条件外生工具变量和随机删失为基础，识别分布及分位数边际处理效应，并提出半参数一致估计量与相应推断程序。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，方法可用于巴西替代刑罚分析：多数法官都会处罚的人再犯较晚，而仅严格法官会处罚的人相较不受罚时再犯更早。
- 阅读关注点
- 核对工具变量条件外生性、随机删失的具体定义及完整识别条件，并检查不同受罚倾向群体与再犯时间效应的对应关系。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未核实；摘要未说明工具变量构造、完整识别条件及具体估计结果的不确定性。
原文摘要
We identify the distributional and quantile marginal treatment effect functions when the outcome is right-censored. Our method requires a conditionally exogenous instrument and random censoring. We propose asymptotically consistent semi-parametric estimators and valid inferential procedures for the target functions. To illustrate, we evaluate the effect of alternative sentences (fines and community service vs. no punishment) on recidivism in Brazil. Our results highlight substantial treatment effect heterogeneity: we find that people whom most judges would punish take longer to recidivate, while people who would be punished only by strict judges recidivate at an earlier date than if they were not punished.