Quasi-Experimental Shift-Share Research Designs
准实验性 Shift-share 研究设计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究工具变量的准实验识别，并以进口竞争对地区制造业就业的影响为应用。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
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准实验性 Shift-share 研究设计
- 研究问题
- 当暴露份额可能内生时，能否依靠底层冲击的准随机分配识别 shift-share 工具变量回归，并明确相应的一致性条件？
- 方法与思路
- 作者将工具变量与残差的正交性转写为冲击层面的正交性，并构造等价冲击层面回归，以此组织识别条件和应用分析。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，框架允许暴露份额内生，并提供回归系数及正交条件的冲击层面等价表示，用进口竞争与制造业就业应用说明。
- 阅读关注点
- 应核对冲击准随机性的具体条件、冲击层面不可观测项和权重的定义，以及等价回归如何影响实际识别判断与推断。
- 阅读边界
- 所给版本为 arXiv 预印本，不能据此认定已同行评审或被期刊接收；摘要未说明完整冲击条件及应用的具体估计结果。
原文摘要
Many studies use shift-share (or ``Bartik'') instruments, which average a set of shocks with exposure share weights. We provide a new econometric framework for shift-share instrumental variable (SSIV) regressions in which identification follows from the quasi-random assignment of shocks, while exposure shares are allowed to be endogenous. The framework is motivated by an equivalence result: the orthogonality between a shift-share instrument and an unobserved residual can be represented as the orthogonality between the underlying shocks and a shock-level unobservable. SSIV regression coefficients can similarly be obtained from an equivalent shock-level regression, motivating shock-level conditions for their consistency. We discuss and illustrate several practical insights of this framework in the setting of Autor et al. (2013), estimating the effect of Chinese import competition on manufacturing employment across U.S. commuting zones.