Tolerating defiance? Local average treatment effects without monotonicity
容许逆从者？不依赖单调性的局部平均处理效应AI 解读 ↓
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容许逆从者？不依赖单调性的局部平均处理效应
- 研究问题
- 当工具变量可能使部分个体放弃处理、单调性因而不成立时，能否在更弱条件下保留工具变量处理效应解释？
- 方法与思路
- 作者提出弱于单调性的条件，推导保证该条件成立的充分条件，并讨论其在若干既有应用中的可评估性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，工具变量方法在比单调性更弱的条件下仍可有效使用，从而扩大其在处理效应研究中的适用范围。
- 阅读关注点
- 应核对弱条件的精确定义、逆从者如何影响权重与目标效应，以及其他工具变量有效性要求是否仍然保留。
- 阅读边界
- 仅据所给OpenAlex版本摘要，无法确定弱条件的具体形式及最终效应对应的人群，不能据此取消其他假设或推断刊本变化。
原文摘要
Instrumental variables (IVs) are commonly used to estimate the effects of some treatments. A valid IV should be as good as randomly assigned, it should not have a direct effect on the outcome, and it should not induce any unit to forgo treatment. This last condition, the so-called monotonicity condition, is often implausible. This paper starts by showing that actually, IVs are still valid under a weaker condition than monotonicity. It then derives conditions that are sufficient for this weaker condition to hold and whose plausibility can easily be assessed in applications. It finally reviews several applications where this weaker condition is applicable while monotonicity is not. Overall, this paper extends the applicability of the IV estimation method.