Treatment Effects in the Regression Discontinuity Model with Counterfactual Cutoff and Distorted Running Variables
反事实阈值与运行变量扭曲下的断点回归处理效应AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反事实阈值与运行变量扭曲下的断点回归处理效应
- 研究问题
- 当政策实施会扭曲运行变量时，如何同时评估处理的直接作用与变量响应造成的间接作用，并分析替代政策阈值？
- 方法与思路
- 作者结合条件平行趋势与局部不变性恢复反事实结果和运行变量响应，构造总效应非参数估计及自助法推断。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，框架可识别和估计不同拟议阈值下的反事实处理效应，推导渐近分布，并应用于意大利国内稳定公约。
- 阅读关注点
- 应核对两项假设的条件化对象和局部适用范围，以及替代阈值识别的支持条件、总效应分解与自助法有效性。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收均未核实；摘要未列假设的完整形式及阈值支持范围，也未给出应用数值。
原文摘要
We develop a new framework for evaluating the total policy effect in regression discontinuity designs (RDD), incorporating both the direct effect of treatment on outcomes and the indirect effect arising from distortions in the running variable when treatment becomes available. Our identification strategy combines a conditional parallel trend assumption to recover untreated potential outcomes with a local invariance assumption that characterizes how the running variable responds to counterfactual policy cutoffs. These components allow us to identify and estimate counterfactual treatment effects for any proposed threshold. We construct a nonparametric estimator for the total effect, derive its asymptotic distribution, and propose bootstrap inference procedures. Finally, we apply our framework to the Italian Domestic Stability Pact, where population-based fiscal rules generate both behavioral responses and running-variable distortions.