Unconditional Quantile Treatment Effects Under Endogeneity
内生性下的无条件分位数处理效应AI 解读 ↓
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内生性下的无条件分位数处理效应
- 研究问题
- 当二元处理的选择具有内生性时，如何借助工具变量识别并有效估计无条件分位数处理效应，以及协变量调整在其中发挥什么作用？
- 方法与思路
- 作者用工具变量处理二元处理选择的内生性，在选择方程单调性假设下实现无函数形式限制的识别，并提出可纳入协变量的加权估计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称估计量具有根号 n 一致性、渐近正态性并达到半参数效率界；协变量在工具变量混杂时关系到一致性，在工具无条件有效时仍有助于效率。
- 阅读关注点
- 重点核对效应的目标人群、工具变量条件与单调性的作用，以及权重构造、协变量调整和效率界证明；留意生育对家庭收入分布的应用。
- 阅读边界
- 摘要未说明效应对应的人群、工具变量有效性的具体假设及推断实现；单调性与效率结论需结合全文条件理解，不能直接推广到所有处理效应。
原文摘要
This article develops estimators for unconditional quantile treatment effects when the treatment selection is endogenous. We use an instrumental variable (IV) to solve for the endogeneity of the binary treatment variable. Identification is based on a monotonicity assumption in the treatment choice equation and is achieved without any functional form restriction. We propose a weighting estimator that is extremely simple to implement. This estimator is root n consistent, asymptotically normally distributed, and its variance attains the semiparametric efficiency bound. We also show that including covariates in the estimation is not only necessary for consistency when the IV is itself confounded but also for efficiency when the instrument is valid unconditionally. An application of the suggested methods to the effects of fertility on the family income distribution illustrates their usefulness. Supplementary materials for this article are available online.