Instrument-based estimation of full treatment effects with movers
存在部分处理转移者时，基于工具变量估计完整处理效应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：摘要直接研究工具变量排除限制及完整处理局部平均效应的部分识别。
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存在部分处理转移者时，基于工具变量估计完整处理效应
- 研究问题
- 当工具变量使部分个体仅接受部分处理时，如何界定完整处理的局部平均效应，并检验这类转移者对标准工具变量条件的影响？
- 方法与思路
- 作者研究完整处理局部平均效应的部分识别，分析转移者对排除限制的违反，提出可检验必要条件及双重排除限制。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称双重排除限制下可部分识别完整处理效应；四个实证应用发现转移者，其中三个应用得到有信息含量的效应界。
- 阅读关注点
- 应核对完整与部分处理的定义、转移者类型、双重排除限制的含义，以及可检验必要条件和效应界的构造。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审与期刊接收未核实。摘要未说明双重排除限制、界的宽度或应用细节，部分识别不等于点识别。
原文摘要
The effect of the full treatment is a primary parameter of interest in policy evaluation, while often only the effect of a subset of treatment is estimated. We partially identify the local average treatment effect of receiving full treatment (LAFTE) using an instrumental variable that may induce individuals into only a subset of treatment (movers). We show that movers violate the standard exclusion restriction, necessary conditions on the presence of movers are testable, and partial identification holds under a double exclusion restriction. We identify movers in four empirical applications and estimate informative bounds on the LAFTE in three of them.