Instrumental variable regression with varying-intensity repeated treatments
强度变化的重复处理下的工具变量回归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：摘要研究重复内生处理的工具变量效应，并明确以混合截面和短面板为数据框架。
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强度变化的重复处理下的工具变量回归
- 研究问题
- 在混合截面或短面板中，重复内生处理的当期效应若依赖过去处理路径，且过去处理存在直接延续效应，应如何估计？
- 方法与思路
- 作者提出半参数工具变量估计与推断方法，显式纳入当期处理效应的路径依赖及过去处理的直接延续效应，并重估贸易冲击应用。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，任一新增特征存在时标准 2SLS 通常无效；行业数据表明，过去中国进口冲击较大的行业随后受到更强当期影响。
- 阅读关注点
- 应核对处理历史的建模方式、工具变量有效性与目标参数的识别条件，并检查当期效应和直接延续效应如何在数据中区分。
- 阅读边界
- 仅据所给 RePEc 出版社摘要解读；工具变量、历史窗口和效应数值未说明，2SLS 无效的具体条件与经验解释须由全文核实。
原文摘要
Instrumental variable models with repeated endogenous treatments are popular in empirical research using pooled cross-sectional or short panel datasets. This paper proposes a novel semi-parametric approach that explicitly considers 1) path dependency in the contemporaneous treatment effect and 2) a direct carryover effect from past treatments. We demonstrate that when either of these new features is present, the standard two-stage least squares estimator is generally invalid. We apply the proposed semi-parametric estimation and inference approach to revisit the seminal work of Acemoglu et al. (2016). Using industry-level data, we find that the magnitude of contemporaneous impacts of increased Chinese import competition on US manufacturing employment depends on an industry’s past import exposure. In particular, industries with larger trade shocks in the 1990s tend to experience stronger impacts from contemporaneous trade shocks in the 2000s.