When does regression discontinuity design work? Evidence from random election outcomes
断点回归何时有效？来自随机选举结果的证据AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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断点回归何时有效？来自随机选举结果的证据
- 研究问题
- 在得票相同者由抽签决定胜负的选举中，断点回归对个人在任优势的估计能否复现阈值处的随机实验结果？
- 方法与思路
- 作者以抽签产生的实验估计为基准，比较常规局部多项式断点回归与采用稳健推断的偏差校正估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称实验未显示个人在任优势，常规估计给出显著正效应，而偏差校正与稳健推断的结果同实验一致。
- 阅读关注点
- 应核对抽签样本与近阈值样本的可比性、带宽和多项式设定，以及实验与断点估计差异的不确定性。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法判断效应区间与统计功效；结果限于所研究选举情境，也不能推断其他版本变化。
原文摘要
We use elections data in which a large number of ties in vote counts between candidates are resolved via a lottery to study the personal incumbency advantage. We benchmark non‐experimental regression discontinuity design (RDD) estimates against the estimate produced by this experiment that takes place exactly at the cutoff. The experimental estimate suggests that there is no personal incumbency advantage. In contrast, conventional local polynomial RDD estimates suggest a moderate and statistically significant effect. Bias‐corrected RDD estimates that apply robust inference are, however, in line with the experimental estimate. Therefore, state‐of‐the‐art implementation of RDD can meet the replication standard in the context of close elections.