Distributional Difference-in-Differences: Aggregation Before or After Quantile Inversion?
分布双重差分：分位数反演前聚合还是反演后聚合？AI 解读 ↓
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分布双重差分：分位数反演前聚合还是反演后聚合？
- 研究问题
- 分期处理的分布双重差分中，平均各队列的分位数处理效应与先混合分布再求分位数，为什么会对应不同总体目标甚至出现符号分歧？
- 方法与思路
- 作者比较两种聚合顺序，推导给定队列分位数及权重时差距的尖锐区间、仅依赖范围的包络和局部密度倾斜表示，并开展联合推断。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称两类估计量不存在统一的精度优劣，并在保持数据、识别与权重不变的公开应用重构中，报告仅改变聚合顺序即可逆转部分符号。
- 阅读关注点
- 应核对两种总体目标的定义、尖锐界的条件、连续与质量点情形的推断方法，以及应用重构是否确实只改变了聚合顺序。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未经核实；摘要未列出识别与推断的完整条件，所报符号逆转也不意味着任一种聚合必然错误。
原文摘要
Staggered distributional difference-in-differences produces cohort-specific potential-outcome distributions, but applied work typically wants one overall quantile treatment effect. Two natural summaries---averaging cohort quantile treatment effects (QTTs) and mixing cohort distributions before inversion---use the same policy weights yet answer different target-population questions and can disagree even in sign. We derive the exact sharp interval for their gap conditional on cohort quantiles and weights, a globally sharp range-only envelope, and a locally sharp density-tilt representation. We develop joint smooth and mass-point-safe inference and show that neither estimator is uniformly more precise, even when the estimands coincide. In a same-object reconstruction of a public staggered-QTT application, holding data, identification, distributions, and weights fixed while changing only aggregation order reverses reported signs at several quantiles. Aggregation order is therefore part of the estimand and must be chosen before inversion.