A Design-Based Approach to Testing and Inference in (Quasi-)Experiments with Spillovers
存在溢出效应的实验与准实验：基于设计的检验和推断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：摘要核心是处理分配引发的政策溢出、邻居暴露及空间网络依赖下的因果效应推断。
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存在溢出效应的实验与准实验：基于设计的检验和推断
- 研究问题
- 研究政策溢出时，如何让数据帮助选择邻居处理暴露的函数形式及半径等参数，并检验既有暴露度量是否设定正确？
- 方法与思路
- 作者从正确暴露度量蕴含的正交条件构造估计和检验，在随机性来自处理分配的设计框架下处理空间与网络依赖并研究有效矩。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，建立了估计量的一致性和渐近正态性；两项扶贫项目应用支持部分既有半径、拒绝其他半径，修正后政策效应有所变化。
- 阅读关注点
- 应核对处理分配机制、暴露设定正确性的定义、空间与网络依赖条件，以及选择暴露形式后检验和效应推断如何保持有效。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审与期刊接收未核实；摘要未列出渐近条件与检验细节，不能据此判断任意准实验均适用。
原文摘要
Economic policies rarely affect only their direct targets. To study these spillovers, researchers summarize who else was treated with a simple exposure measure, such as the share of treated neighbors within a radius. But for many settings, economic theory provides little guidance on choosing the functional form (e.g., ring) of that measure or its parameters (e.g., radius). We show that the data can inform both choices. Correctly specified exposure measures imply orthogonality conditions that can be used for both estimation and testing. We establish consistency and asymptotic normality of the resulting estimator under spatial and network dependence in a design-based framework, with all randomness arising from treatment assignment. We then characterize the efficient moment conditions. Applied to two large-scale anti-poverty programs, the framework supports some prior radius estimates but rejects others. In the latter case, the revised radius yields substantively different policy-effect estimates.