Identification of Long-Term Treatment Effects via Temporal Links, Observational, and Experimental Data
通过时间关联、观察与实验数据识别长期处理效应AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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通过时间关联、观察与实验数据识别长期处理效应
- 研究问题
- 结合短期实验与长期观察数据时，哪些关于短期和长期潜在结果之间关系的限制，真正提供长期平均处理效应的识别力？
- 方法与思路
- 作者分析时间关联函数限制的作用，提出两类处理反应假设，并构建计算长期效应锐界、容许实验不完全依从的统一框架。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称缺少此类限制时，合并数据并不比单独观察数据更有信息；框架给出锐界，并用于评估 Head Start 长期效应。
- 阅读关注点
- 应核对两类反应假设的经济含义、实验与观察样本如何关联、不完全依从的处理，以及界的锐性与计算实现。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未经核验；摘要未列出具体函数限制和效应区间，应用结论依赖这些限制。
原文摘要
Recent literature proposes combining short-term experimental and long-term observational data to provide alternatives to conventional observational studies for the identification of long-term average treatment effects (LTEs). This paper re-examines the identification problem and uncovers that assumptions restricting temporal link functions -- relationships between short-term and mean long-term potential outcomes -- are central in this context. The experimental data serve to amplify the identifying power of such assumptions; absent them, the combined data are no more informative than the observational data alone. Plausible inference thus hinges on justifiable restrictions in this class. Motivated by this, I introduce two treatment response assumptions that may be defensible based on economic theory or intuition. To utilize them and facilitate future developments, I develop a novel unifying identification framework that computationally produces sharp bounds on the LTE for a general class of temporal link function restrictions and accommodates imperfect experimental compliance -- thereby also extending existing approaches. I illustrate the method by estimating the long-term effects of Head Start participation. The findings indicate that the effects on educational attainment, employment, and criminal involvement are lasting but smaller in magnitude than those established by sibling comparisons.