Quantile Treatment Effects in Difference in Differences Models under Dependence Restrictions and with only Two Time Periods
依赖限制与仅两期数据下双重差分模型的分位数处理效应AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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依赖限制与仅两期数据下双重差分模型的分位数处理效应
- 研究问题
- 只有两个时期的数据时，如何结合条件分布双重差分与潜在结果变化的依赖限制，识别已处理者的条件分位数处理效应？
- 方法与思路
- 作者用条件分布双重差分假设及跨组依赖恢复假设识别目标效应，并在协变量均离散时提出基于可交换自助法的一致推断。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，两类假设结合可识别已处理者的条件分位数处理效应，并证明一致推断有效；应用分析最低工资变化的收入分布影响。
- 阅读关注点
- 应核对依赖结构从未处理组迁移到处理组的精确限制、两期数据要求，以及离散协变量下的支持条件与自助法覆盖对象。
- 阅读边界
- 所据为 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实；识别依赖两类假设，摘要未说明其可检验性或连续协变量扩展。
原文摘要
This paper shows that the Conditional Quantile Treatment Effect on the Treated can be identified using a combination of (i) a conditional Distributional Difference in Differences assumption and (ii) an assumption on the conditional dependence between the change in untreated potential outcomes and the initial level of untreated potential outcomes for the treated group. The second assumption recovers the unknown dependence from the observed dependence for the untreated group. We also consider estimation and inference in the case where all of the covariates are discrete. We propose a uniform inference procedure based on the exchangeable bootstrap and show its validity. We conclude the paper by estimating the effect of state-level changes in the minimum wage on the distribution of earnings for subgroups defined by race, gender, and education.