Generalizing the Results from Social Experiments: Theory and Evidence from India
社会实验结果的推广：理论与印度证据AI 解读 ↓
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社会实验结果的推广：理论与印度证据
- 研究问题
- 一个地区或时期的实验处理效应，对另一地区或时期具有多大信息价值，如何在不可观测异质性存在时界定目标效应？
- 方法与思路
- 作者结合实验中可识别的不可观测处理效应异质性信息，以及跨情境结局分布差异，推导目标情境平均处理效应的界。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称在印度两项补习教育实验中，这些界能用一个地点的结果涵盖另一地点的平均处理效应，而所比较基准方法未能做到。
- 阅读关注点
- 核对跨情境分布差异如何提供不可观测因素信息、效应界所需条件与宽度，以及基准方法和两地实验比较的设计。
- 阅读边界
- 所给版本摘要未说明完整跨情境假设、界的数值或基准方法细节；两个实验的表现不能支持任意地区间的效应推广。
原文摘要
How informative are treatment effects estimated in one region or time period for another region or time? In this article, I derive bounds on the average treatment effect in a context of interest using experimental evidence from another context. The bounds are based on (a) the information identified about treatment effect heterogeneity due to unobservables in the experiment and (b) using differences in outcome distributions across contexts to learn about differences in distributions of unobservables. Empirically, using data from a pair of remedial education experiments carried out in India, I show the bounds are able to recover average treatment effects in one location using results from the other while the benchmark method cannot.