Non-Existent Outcomes in Research on Inequality: A Causal Approach
不平等研究中不存在的结果：一种因果方法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：摘要明确讨论处理导致的结果存在性选择、主分层效应及观测混杂调整，因此选择因果推断方向。
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不平等研究中不存在的结果：一种因果方法
- 研究问题
- 当处理同时改变结果是否存在及其取值时，删除结果不存在者会如何影响因果分析，又应如何区分这两类处理效应？
- 方法与思路
- 作者借助主分层分别研究结果存在的平均效应及两种处理下结果均存在者的平均效应，并用回归与模拟调整观测混杂。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称直接删除病例可能低估有益或有害处理的效应，并将主分层扩展至基于可观测变量选择的应用，示例涉及生育与劳动市场。
- 阅读关注点
- 应核对潜在子群的定义与识别假设、回归和模拟如何恢复不可观测分层，以及结果不存在与普通缺失的处理区别。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审与接收未核实；摘要未说明主分层识别所需附加条件，也未给出生育效应的具体估计结果。
原文摘要
Scholars of social stratification often study exposures that shape life outcomes. But some outcomes (such as wage) only exist for some people (such as those who are employed). We show how a common practice -- dropping cases with non-existent outcomes -- can obscure causal effects when a treatment affects both outcome existence and outcome values. The effects of both beneficial and harmful treatments can be underestimated. Drawing on existing approaches for principal stratification, we show how to study (1) the average effect on whether an outcome exists and (2) the average effect on the outcome among the latent subgroup whose outcome would exist in either treatment condition. To extend our approach to the selection-on-observables settings common in applied research, we develop a framework involving regression and simulation to enable principal stratification estimates that adjust for measured confounders. We illustrate through an empirical example about the effects of parenthood on labor market outcomes.