Overidentification in Shift-Share Designs
份额—冲击设计中的过度识别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：摘要直接讨论 Bartik 工具变量的因果识别限制，以及短面板中的同质和异质效应模型。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
份额—冲击设计中的过度识别
- 研究问题
- 使用 Bartik 工具变量进行两阶段最小二乘估计时，常用因果识别限制有哪些可检验含义，短面板与效应异质性又如何影响解释？
- 方法与思路
- 作者研究短面板同质效应模型中两类识别策略的可检验限制，提出适用于高维且对异方差和聚类稳健的过度识别检验，并分析替代解释的边界。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，异质效应下将 TSLS 解释为正权重平均可能要求不合理分布限制，长面板策略在短面板中可能无信息，并以中国进口竞争应用说明。
- 阅读关注点
- 应核对两类识别策略对应的矩条件、高维与聚类下检验有效性的条件，以及正权重解释为何受限；应用中检查检验针对哪些具体限制。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未经核实；摘要未给出检验公式与应用结果，未拒绝过度识别限制也不能单独证明工具变量有效。
原文摘要
This paper studies the testability of identifying restrictions commonly employed to assign a causal interpretation to two stage least squares (TSLS) estimators based on Bartik instruments. For homogeneous effects models applied to short panels, our analysis yields testable implications previously noted in the literature for the two major available identification strategies. We propose overidentification tests for these restrictions that remain valid in high dimensional regimes and are robust to heteroskedasticity and clustering. We further show that homogeneous effect models in short panels, and their corresponding overidentification tests, are of central importance by establishing that: (i) In heterogenous effects models, interpreting TSLS as a positively weighted average of treatment effects can impose implausible assumptions on the distribution of the data; and (ii) Alternative identifying strategies relying on long panels can prove uninformative in short panel applications. We highlight the empirical relevance of our results by examining the viability of Bartik instruments for identifying the effect of rising Chinese import competition on US local labor markets.