Manipulation of the running variable in the regression discontinuity design: A density test
回归不连续设计中运行变量操纵的密度检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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回归不连续设计中运行变量操纵的密度检验
- 研究问题
- 当个体可能操纵运行变量、使回归不连续设计的连续性条件变得可疑时，如何通过运行变量密度检查排序迹象？
- 方法与思路
- 作者开发与运行变量密度连续性有关的操纵检验，并分别应用于美国众议院普选和议会点名表决中的排序问题。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出一项 RD 操纵诊断工具；所述应用在普选中未发现排序，而在点名表决中发现与预期一致的排序迹象。
- 阅读关注点
- 应核对密度检验的构造、阈值附近估计与推断条件，以及密度不连续、个体操纵和反事实结果连续性之间的关系。
- 阅读边界
- 依据所给工作论文版本摘要，不能推断刊本变化；未拒绝密度连续性并不能单独验证 RD 的全部因果识别条件。
原文摘要
Standard sufficient conditions for identification in the regression discontinuity design are continuity of the conditional expectation of counterfactual outcomes in the running variable. These continuity assumptions may not be plausible if agents are able to manipulate the running variable. This paper develops a test of manipulation related to continuity of the running variable density function. The methodology is applied to popular elections to the House of Representatives, where sorting is neither expected nor found, and to roll-call voting in the House, where sorting is both expected and found.