Capitalizing on Nonrandom Assignment to Treatments: A Regression-Discontinuity Evaluation of a Crime-Control Program
利用非随机处理分配：犯罪控制项目的断点回归评估AI 解读 ↓
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利用非随机处理分配：犯罪控制项目的断点回归评估
- 研究问题
- 法律变化扩大刑满释放人员领取失业救济的资格后，如何利用非随机资格分配评估该社会项目对再次犯罪的影响？
- 方法与思路
- 作者采用断点回归这一准实验方法评估失业救济资格扩展项目，利用资格分配中的断点开展分析；摘要未说明运行变量和阈值。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，断点回归在该大型社会项目评估中具有实用性，并报告项目使再犯率下降百分之十三的结果。
- 阅读关注点
- 核对运行变量、资格阈值、阈值附近可比性及分配规则，并检查结果口径、样本范围、估计不确定性和稳健性分析。
- 阅读边界
- 材料仅为版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；未说明百分之十三是相对降幅还是百分点变化，识别条件与精度也未提供，不能推断刊本变化。
原文摘要
Despite the enormous potential of regression-discontinuity, quasi-experimental procedures, they have to date rarely been used in the evaluation of large-scale social programs. In this article, we report an evaluation of such a program in which a regression-discontinuity analysis is employed. Through a change in legislation, the program in question extended eligibility for unemployment benefits to prisoners after their release from prison. The regression-discontinuity approach proved practical and effective; it revealed that the program cut recidivism rates by 13 percent.