Incorporating Social Welfare in Program-Evaluation and Treatment Choice
在项目评估与处理选择中纳入社会福利AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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在项目评估与处理选择中纳入社会福利
- 研究问题
- 如何在异质人群的项目评估和最优干预配置中纳入未观测效用，而不仅以结果分布的函数代表社会福利？
- 方法与思路
- 作者利用离散选择下平均需求与间接效用分布的关系开展非参数成本收益分析及定向干预，并对有序或连续选择给出界。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，在不限制偏好异质性和收入效应的离散选择设定中得到效用分布的闭式表示，并展示使用量与福利最大化补贴路径的差异。
- 阅读关注点
- 应核对效用的可比较性与规范化、需求到福利的识别条件、规划者再分配偏好的表达，以及有序和连续选择下界的含义。
- 阅读边界
- 所给版本为 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未核实；摘要未说明完整识别条件和福利尺度，补贴路径差异仅见于所述应用。
原文摘要
The econometric literature on treatment-effects typically takes functionals of outcome-distributions as `social welfare' and ignores program-impacts on unobserved utilities. We show how to incorporate aggregate utility within econometric program-evaluation and optimal treatment-targeting for a heterogenous population. In the practically important setting of discrete-choice, under unrestricted preference-heterogeneity and income-effects, the indirect-utility distribution becomes a closed-form functional of average demand. This enables nonparametric cost-benefit analysis of policy-interventions and their optimal targeting based on planners' redistributional preferences. For ordered/continuous choice, utility-distributions can be bounded. Our methods are illustrated with Indian survey-data on private-tuition, where income-paths of usage-maximizing subsidies differ significantly from welfare-maximizing ones.