IV Quantile Regression for Group-Level Treatments, With an Application to the Distributional Effects of Trade
组层面处理的工具变量分位数回归：贸易的分布效应AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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组层面处理的工具变量分位数回归：贸易的分布效应
- 研究问题
- 当内生处理仅在组层面变化，且存在组层面不可观测因素时，如何一致估计处理的分布效应，并比较进口竞争对不同工资群体的影响？
- 方法与思路
- 作者采用逐组分位数回归加两阶段最小二乘，并用 Bahadur 表示推导渐近性质；满足相关性与外生性的微观协变量可充当内部工具。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，给出组内样本量增长条件下的一致性与渐近正态性；应用发现1990—2007年美国低工资群体受中国进口竞争的影响显著更大。
- 阅读关注点
- 核对组层面不可观测因素如何进入分位数模型、内部工具的相关性和外生性，以及组数与组内样本量的增长条件及贸易应用的识别。
- 阅读边界
- 摘要未给出工具变量的具体构造、分位数效应的解释条件或效应数值；贸易应用中的群体差异不能直接外推到其他时期与经济体。
原文摘要
We present a methodology for estimating the distributional effects of an endogenous treatment that varies at the group level when there are group-level unobservables, a quantile extension of Hausman and Taylor, 1981. Because of the presence of group-level unobservables, standard quantile regression techniques are inconsistent in our setting even if the treatment is independent of unobservables. In contrast, our estimation technique is consistent as well as computationally simple, consisting of group-by-group quantile regression followed by two-stage least squares. Using the Bahadur representation of quantile estimators, we derive weak conditions on the growth of the number of observations per group that are sufficient for consistency and asymptotic zero-mean normality of our estimator. As in Hausman and Taylor, 1981, micro-level covariates can be used as internal instruments for the endogenous group-level treatment if they satisfy relevance and exogeneity conditions. Our approach applies to a broad range of settings including labor, public finance, industrial organization, urban economics, and development; we illustrate its usefulness with several such examples. Finally, an empirical application of our estimator finds that low-wage earners in the United States from 1990 to 2007 were significantly more affected by increased Chinese import competition than high-wage earners.