Estimating dynamic treatment effects in event studies with heterogeneous treatment effects
异质处理效应下事件研究中的动态效应估计AI 解读 ↓
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异质处理效应下事件研究中的动态效应估计
- 研究问题
- 当处理一旦发生便持续、且不同单位接受处理的时点不同，双向固定效应事件研究的提前项与滞后项能否反映动态处理效应？
- 方法与思路
- 作者分析提前项和滞后项系数受到其他时期处理效应污染的机制，提出避免这种污染的替代估计量，并进行实证展示。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，处理效应异质性本身可造成表面上的处理前趋势；替代估计量避免所述跨期污染，应用展示传统回归的相对局限。
- 阅读关注点
- 应核对系数污染的分解、替代估计量的构造与对照组，以及避免污染所需条件和处理前系数作为诊断工具的解释边界。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，不能确定替代估计量的完整识别假设与推断方法；避免污染本身也不足以确认具体应用中的因果有效性。
原文摘要
To estimate the dynamic effects of an absorbing treatment, researchers often use two-way fixed effects regressions that include leads and lags of the treatment. We show that in settings with variation in treatment timing across units, the coefficient on a given lead or lag can be contaminated by effects from other periods, and apparent pretrends can arise solely from treatment effects heterogeneity. We propose an alternative estimator that is free of contamination, and illustrate the relative shortcomings of two-way fixed effects regressions with leads and lags through an empirical application.