Estimation of average treatment effects using panel data when treatment effect heterogeneity depends on unobserved fixed effects
处理效应异质性依赖未观测固定效应时的面板平均处理效应估计AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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处理效应异质性依赖未观测固定效应时的面板平均处理效应估计
- 研究问题
- 当处理效应异质性取决于未观测固定效应时，如何用面板数据识别随时间变化的总体平均处理效应，突破仅识别有限子群的限制？
- 方法与思路
- 作者采用潜在结果方程的线性固定效应设定，利用与固定效应相关的外生变量，提出识别并估计随时间变化平均处理效应的面板方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该方法在此类异质性下可识别并估计总体平均处理效应，而既有面板方法仅覆盖有限子群；作者以孕期吸烟对出生体重的影响作应用。
- 阅读关注点
- 应核对外生变量的外生性与相关性要求、潜在结果线性设定的作用，以及从可观测面板信息恢复总体平均处理效应的识别步骤。
- 阅读边界
- 摘要未给出外生变量的具体构造、完整识别条件或应用结果；覆盖总体的结论依赖线性固定效应设定，不能外推到任意异质性模型。
原文摘要
Summary This paper proposes a new panel data approach to identify and estimate the time‐varying average treatment effect (ATE). The approach allows for treatment effect heterogeneity that depends on unobserved fixed effects. In the presence of this type of heterogeneity, existing panel data approaches identify the ATE for limited subpopulations only. In contrast, the proposed approach identifies and estimates the ATE for the entire population. The approach relies on the linear fixed effects specification of potential outcome equations and uses exogenous variables that are correlated with the fixed effects. I apply the approach to study the impact of a mother's smoking during pregnancy on her child's birth weight.